樊 信,盤金文,何嵩濤*
(1 貴州大學(xué) 林學(xué)院,貴陽(yáng) 550025;2 貴州大學(xué) 森林資源與環(huán)境研究中心,貴陽(yáng) 550025)
氣候變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響一直以來(lái)是生態(tài)學(xué)家關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第五次評(píng)估報(bào)告表明,1880~2012年間全球升溫0.85 ℃,預(yù)測(cè)到21世紀(jì)全球?qū)⑸郎?.3~4.8 ℃[1]。研究表明,氣候變暖對(duì)生態(tài)系統(tǒng)功能[2]、生理特性[3-4]、生物群落的組成和分布格局[5-7]等均產(chǎn)生極大的影響,進(jìn)而加速物種滅絕。許多陸生和水生植物通過(guò)改變自身特性以適應(yīng)氣候變化下的環(huán)境,進(jìn)而導(dǎo)致物種組成、分布格局以及遷徙規(guī)律發(fā)生改變[7-8]。已有數(shù)據(jù)觀察表明,氣候變暖導(dǎo)致物種向高緯度和高海拔地區(qū)遷移[9-10]。因此,了解未來(lái)氣候變化情景下物種的潛在適生區(qū),對(duì)保護(hù)生物多樣性并及時(shí)采取有效策略具有重要意義。
物種分布模型(SDMs)是基于現(xiàn)有的物種分布數(shù)據(jù)和相關(guān)環(huán)境因素結(jié)合形成的,目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于氣候變化下物種的潛在分布[11]。研究表明,相同條件下,最大熵(MaxEnt)模型比廣義加性模型(GARP)、生物氣候模型(BIOCLIM)和領(lǐng)域模型(DOMAIN)具有更好的預(yù)測(cè)效果[12]。因此,MaxEnt模型是目前在國(guó)內(nèi)廣泛應(yīng)用于動(dòng)植物適生區(qū)預(yù)測(cè)等方面的一種生態(tài)位模型,其主要采用物種已知分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)找出物種概率分布的最大熵,從而對(duì)物種生境適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià)[13-16]。
刺梨(Rosaroxburghii)為薔薇科薔薇屬多年生落葉叢生灌木,別名文光果、木梨子、絲花、刺蘑、山刺梨等[13]。刺梨喜光、喜濕,生于海拔500 ~ 2 500 m的向陽(yáng)山坡、溝谷、溪水塘兩旁或田坎、土坎、坡腳等[17]。據(jù)調(diào)查,其廣泛分布于貴州、四川、云南、陜西西部、湖北、湖南等地,尤其貴州是全國(guó)刺梨分布最廣、產(chǎn)量最大的省份[18]。刺梨果實(shí)既可生食也可加工,是集營(yíng)養(yǎng)、醫(yī)療保健、觀賞等功能于一身,價(jià)值極高的野生果實(shí),其果肉中維生素C的含量極高,每100 g果肉中富含維生素C 2 054~2 725 mg,比蘋果和梨高500倍,比柑橘高100倍;維生素P 的含量也極高,每100 g果肉中含維生素P 5 980~12 895 mg,比柑橘高120倍,比蔬菜高150倍。此外,它還富含維生素B1、B2、E、K1等16種微量元素,其營(yíng)養(yǎng)功能比酸棗高46倍,葉總黃酮含量比銀杏高2.4倍[19-22]。果肉含抗癌物質(zhì)及SOD抗衰老物質(zhì),同時(shí)還具有排鉛的作用,刺梨還被譽(yù)為“長(zhǎng)壽防癌”的綠色珍果。因此,刺梨的研究與開(kāi)發(fā)利用近年來(lái)已受到國(guó)內(nèi)外的重視,在全國(guó)各地均開(kāi)始人工栽培。目前,已報(bào)道氣候變化對(duì)其在貴州地區(qū)的地理分布的影響[23],但該物種在大尺度上的潛在適宜生境及其影響因子尚未有相關(guān)研究。刺梨的資源蘊(yùn)藏量豐富、是開(kāi)發(fā)前景廣闊的新興野生果樹(shù),應(yīng)該受到保護(hù)和重視。因此,本研究以刺梨的地理分布數(shù)據(jù)以及當(dāng)代(1960~1990)和未來(lái)(21世紀(jì)50年代及70年代)氣候數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用MaxEnt模型預(yù)測(cè)了當(dāng)代和未來(lái)氣候情景下刺梨在中國(guó)的潛在適宜分布區(qū)域,并確定影響刺梨分布的主要?dú)夂蛞蜃?。相關(guān)結(jié)論可以更好地了解刺梨在氣候變化下的分布范圍,可為刺梨的資源保護(hù)及引種栽培提供參考。
本研究共獲取與統(tǒng)計(jì)刺梨分布點(diǎn)103個(gè)(圖1)。刺梨地理分布數(shù)據(jù)主要來(lái)源于以下方法:(1)查閱文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù),中國(guó)知網(wǎng)、Springer、ScienceDirect等的文獻(xiàn)記載,《中國(guó)植物志》、地方植物志以及各地自然保護(hù)區(qū)考察報(bào)告等;(2)搜尋網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.org.cn/cms/)、中國(guó)植物主題數(shù)據(jù)庫(kù)(http://www.plant.csdb.cn/)、中國(guó)植物圖像庫(kù)(http://www.plantphoto.cn/)以及全球生物多樣性信息網(wǎng)絡(luò)(Global Biodiwersity Information Facility,GBIF; http://www.gbif.org/)。并且僅選取刺梨野生分布點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),對(duì)其種植的分布數(shù)據(jù)不作記錄。
針對(duì)部分查閱到僅有分布地點(diǎn)描述的記錄,詳細(xì)經(jīng)緯度信息坐標(biāo)的獲取筆者借助Google Earth v7.0軟件(http://earth.google.com/)來(lái)完成。為了避免地理聚集造成空間自相關(guān),用ENMTools 1.4軟件中的Trim Duplicate Occurrences功能對(duì)103個(gè)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行冗余篩選,最終確定99個(gè)刺梨分布樣點(diǎn)來(lái)構(gòu)建模型。
當(dāng)代(1960~1990)19個(gè)氣候數(shù)據(jù)均從全球氣候數(shù)據(jù)庫(kù)(http://www.worldclim.org/)下載;未來(lái)2個(gè)年代(21世紀(jì)50年代及70年代)的氣候數(shù)據(jù)從CCAFS網(wǎng)站(http://www.ccafs-climate.org/)下載。使用ArcGIS 10.3的掩膜剪裁工具剪裁并提取19個(gè)在中國(guó)范圍內(nèi)的氣候數(shù)據(jù),將剪裁后的氣候數(shù)據(jù)(柵格數(shù)據(jù))轉(zhuǎn)換為ASC Ⅱ格式的數(shù)據(jù),以滿足Maxent模型的要[24]求。本研究選取了2種大氣環(huán)流模型:The Community Climate System Model version 4 (CCSM4)和Model for Interdisciplinary Research on Climate, Earth System Model (MIROC-ESM)以及2種典型濃度路徑(Representative concentration pathway:RCP4.5和RCP8.5)共4套氣候模擬數(shù)據(jù)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第五次評(píng)估報(bào)告公布的數(shù)據(jù),RCP4.5表示溫室氣體的低濃度情景,RCP8.5表示溫室氣體的高濃度情景[1]。上述數(shù)據(jù)空間分辨率為2.5 arc-minutes。將19個(gè)氣候因子與冗余篩選的刺梨地理分布數(shù)據(jù)共同導(dǎo)入MaxEnt 3.4.1軟件,以0.8為閾值,刪除相關(guān)系數(shù)大于0.8且貢獻(xiàn)率較小的變量。經(jīng)過(guò)4次篩選處理,得到7個(gè)變量(BIO03、BIO04、BIO05、BIO06、BIO08、BIO14、BIO18)用于最終模型的構(gòu)建(表1)。
圖1 刺梨的地理分布點(diǎn)Fig.1 The geographical distribution points of Rosa roxburghii
采用R 3.6.2程序并借助kuenm包對(duì)要素類型和正則化乘數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。一般選擇在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著、遺漏率低于閾值(0.05)且delta AICc值不高于2的模型[25]。因此,本研究選擇的要素類型為L(zhǎng)inear features(L)、Quadratic features(Q)和Product features(P),正則化乘數(shù)為0.6。
將選取的7個(gè)生物氣候因子及篩選出的99個(gè)刺梨地理分布數(shù)據(jù)(即:隨機(jī)抽取30%刺梨地理分布數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,剩下70%為訓(xùn)練集)共同導(dǎo)入MaxEnt3.4.1軟件,交叉驗(yàn)證(Crossvalidate)運(yùn)行4次。MaxEnt模型的參數(shù)設(shè)置如下:要素類型(Feature class)為L(zhǎng)QP,正則化乘數(shù)(Regularization Multiplier)為0.6,最多迭代次數(shù)(Maximum iterations)為5 000,重復(fù)次數(shù)為10,其余參數(shù)均默認(rèn)設(shè)置。MaxEnt模型得到各氣候因子的百分比貢獻(xiàn)率以及刀切法(Jackknife)分析結(jié)果用于評(píng)估各因子的相對(duì)重要性。
表1 用于MaxEnt模型初步篩選及最終構(gòu)建的生物氣候因子描述
采用受試者工作特征曲線(Receiver operating characteristic curve,ROC)對(duì)模型預(yù)測(cè)精確度進(jìn)行評(píng)估,ROC曲線下面積AUC值(Area under the ROC curve)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。AUC值越大,表明模型預(yù)測(cè)精確度越高。AUC評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為:0.50~0.60預(yù)測(cè)無(wú)效;0.60~0.70預(yù)測(cè)較差;0.70~0.80一般;0.80~0.90良好;0.90~1.00極佳[26]。
將上述MaxEnt模型處理結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS 10.3軟件,以中國(guó)地圖為底圖層,將分析范圍限于中國(guó)版圖之內(nèi)。ArcGIS 10.3軟件也被用于后續(xù)出圖以及適生區(qū)面積的計(jì)算?;贛axEnt 3.4.1生成的閾值(Fixed Cumulative Value 5 Logistic)為0.089 5,將閾值在0~0.089 5范圍劃分為非適生區(qū);閾值在0.089 5~1范圍劃分為適生區(qū)。另外,將適生區(qū)劃分為以下等級(jí):(1)0.089 5~0.393 0為低度適生區(qū);(2)0.393 0~0.696 5為中度適生區(qū);(3)0.696 5~1為高度適生區(qū)。
MaxEnt模型結(jié)果顯示,受試者工作特征曲線下面積AUC值的平均值(Mean test AUC)為0.941 (圖2),表明預(yù)測(cè)精度極好。因此,應(yīng)用MaxEnt模型預(yù)測(cè)刺梨在當(dāng)代及未來(lái)氣候情景下的潛在分布具有較高的準(zhǔn)確性。
MaxEnt模型中,通常采用兩種方法檢驗(yàn)氣候因子對(duì)模型的貢獻(xiàn)率。首先,在百分比貢獻(xiàn)率和置換重要性方面:最冷月份最低溫度(BIO06)對(duì)模型的百分比貢獻(xiàn)率和置換重要性分別為66.7%和53.4%,其在各氣候因子中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)(圖3),說(shuō)明它是影響刺梨分布的關(guān)鍵氣候因子。其二,應(yīng)用刀切法(Jackknife)對(duì)MaxEnt模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。如圖4所示,黑色條形表示單獨(dú)使用某一氣候因子模擬刺梨分布時(shí)的正則化訓(xùn)練收益得分值,得分值越高表明該氣候因子越重要。當(dāng)單獨(dú)使用時(shí),最冷月份最低溫度(BIO06)的得分值超過(guò)1.0,表明它具有最有用的信息。其次是最暖季度降水量(BIO18)和溫度季節(jié)性變化方差(BIO04);當(dāng)被忽略時(shí),最大程度降低收益的因子是最干月份降水量(BIO14),表明其具有其他因子中沒(méi)有的最多信息。因此,BIO18、BIO04和BIO14也是影響刺梨分布的重要?dú)夂蛞蜃印?/p>
圖2 MaxEnt模型生成的受試者工作特征曲線Fig.2 The subject operating characteristic curve generated by MaxEnt model
通過(guò)查閱國(guó)內(nèi)外期刊已發(fā)表的文章以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)表明,刺梨主要分布于貴州、云南、四川和川渝陜邊境,此外湖南、湖北、山西、河北、河南、安徽、渝陜邊境;除了高度適生區(qū)周圍區(qū)域外,黃土高原、華北平原及東南丘陵部分省份也是其中度適生區(qū)。例如,廣東、福建、山東、甘肅等省份雖然目前沒(méi)有發(fā)現(xiàn)刺梨的自然分布,但卻有大面積區(qū)域是其潛在中度適生區(qū);低度適宜區(qū)南至海南,北達(dá)內(nèi)蒙古和遼寧南部,西至西藏東南部,新疆和青海境內(nèi)也有極小分布(圖5)。
圖3 氣候因子的百分比貢獻(xiàn)率及排列重要性Fig.3 The percentage contribution and the permutation importance of climatic factors
圖4 MaEnt模型的刀切法(Jackknife)檢驗(yàn)結(jié)果Fig.4 Jackknife test results of MaEnt model
江蘇等省份也有少量分布(圖1)。MaxEnt模型結(jié)果表明,在當(dāng)前氣候條件下(1960~1990),刺梨在中國(guó)的潛在適生區(qū)大于其目前的實(shí)際地理分布(圖1、圖5)。高度適生區(qū)聚集貴州西部、四川中部以及川在當(dāng)前氣候條件下,刺梨的總適生區(qū)面積為3.50×106km2,占中國(guó)陸地面積的36.44%(表2)。其中,高度適生區(qū)面積為2.05×105km2,占總適生區(qū)面積的5.87%;中度適生區(qū)面積為1.33×106km2,占適生區(qū)總面積的37.94%;低度適生區(qū)面積為1.97×106km2,占適生區(qū)總面積的56.19%。
圖5 刺梨的地理分布及當(dāng)代(1960~1990)氣候條件下的潛在適生區(qū)分布Fig.5 Geographical distribution of Rosa roxburghii and its potential habitable zone distribution under contemporary (1960-1990) climatic conditions
本研究基于MaxEnt模型,預(yù)測(cè)了刺梨在未來(lái)氣候情景下的潛在適生區(qū)分布范圍。結(jié)果表明,在未來(lái)的幾種氣候情景下,刺梨的潛在適生區(qū)有向高緯度地區(qū)遷移的趨勢(shì)(圖6)。例如,在當(dāng)前氣候條件下,低度適宜區(qū)在海南省幾乎全覆蓋,吉林省沒(méi)有分布,西藏分布較少。而未來(lái)氣候情景下,低度適宜區(qū)在海南省的分布面積將減小,吉林東南部將出現(xiàn)小范圍分布,西藏分布區(qū)域?qū)⒚黠@增加。此外,刺梨的高度適生區(qū)在四川中部以及川渝陜邊境顯著減小,將主要分布于貴州省。
圖6 未來(lái)氣候條件下刺梨潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)Fig.6 Prediction of potential habitable zone of Rosa roxburghii under future climatic conditions
表2 氣候變化下刺梨潛在適生區(qū)面積及其占當(dāng)代適生區(qū)的百分比
相較于當(dāng)代適生區(qū),刺梨在未來(lái)幾種氣候情景下的總適生區(qū)面積將有所增加,這在很大程度上取決于低度適生區(qū)面積的大幅度增大。然而,中度和高度適生區(qū)面積將減小,尤其是高度適生區(qū)面積的減小幅度更大(表2)。其中,中度和高度適生區(qū)面積均在21世紀(jì)70年代的RCP4.5溫室氣體條件下出現(xiàn)最小值,分別為7.08×105km2和2.80×104km2,分別占當(dāng)代中、高度適生區(qū)面積的53.30%和13.65%(表2)。此外,在相同的溫室氣體條件下,70年代的中、高度適生區(qū)面積小于50年代(RCP8.5條件下,70年代的高度適宜區(qū)面積大于50年代)。在相同年代中,RCP4.5條件下的中、高度適生區(qū)面積小于RCP8.5條件下的面積(表2)。
本研究采用MaxEnt模型預(yù)測(cè)了當(dāng)前和未來(lái)氣候情景下刺梨在中國(guó)的潛在分布,并分析影響其分布的主要?dú)夂蛞蜃?。結(jié)果表明,溫度因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率高達(dá)88.6%,降水因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率僅為11.4%,表明溫度因子對(duì)刺梨地理分布的影響遠(yuǎn)高于降水因子。其中,最冷月份最低溫度(BIO6)是影響刺梨地理分布的關(guān)鍵氣候因子。樊衛(wèi)國(guó)等[27]研究表明,刺梨開(kāi)花期遇到13 ℃以下的低溫時(shí),不能正常受精,種胚不能發(fā)育,果實(shí)容易脫落,但其枝條能夠忍受-10 ℃左右的低溫。本研究只考慮刺梨的自然適生地理分布范圍,排除其果實(shí)產(chǎn)量及質(zhì)量等問(wèn)題。因此,冬季低溫地區(qū)如遼寧、內(nèi)蒙古、寧夏、西藏等省份的部分區(qū)域也將成為刺梨的潛在低度適生區(qū)。溫度季節(jié)性變化方差(BIO04)主要通過(guò)影響刺梨根系生長(zhǎng)、花芽分化及果實(shí)發(fā)育等[28],進(jìn)而導(dǎo)致地理分布的差異。此外,最暖季度降水量(BIO18)和最干月份降水量(BIO14)也是影響刺梨分布的重要因子。樊衛(wèi)國(guó)等[28]研究表明,刺梨的抗旱力弱,在黃壤條件下,萎蔫系數(shù)為22. 67%。因此,在引種和人工栽培時(shí)不能忽略栽培地區(qū)的降水問(wèn)題,尤其是年降水量低于1100 mm的地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)水分管理。當(dāng)然,除了氣候因子外,地形、土壤、光照、種間競(jìng)爭(zhēng)、人為干擾等因素也會(huì)影響植被的地理分布范圍[29-31]。但現(xiàn)有的技術(shù)條件還不夠成熟,目前仍然沒(méi)有找到能夠?qū)⑺杏绊懸蜃诱系揭粋€(gè)模型中來(lái)模擬物種的潛在分布。因此,我們的研究對(duì)于刺梨在氣候變化背景下的潛在適生區(qū)分布及引種栽培仍然具有重要參考價(jià)值。
在當(dāng)前(1960~1990)氣候條件下,刺梨在中國(guó)的潛在分布范圍基本上覆蓋了目前的實(shí)際地理分布,這表明采用MaxEnt模型預(yù)測(cè)刺梨未來(lái)氣候條件下的潛在分布具有較高的可靠性。結(jié)果顯示,云貴高原東部、四川盆地以及川渝陜邊界區(qū)域是刺梨的高度適生區(qū)。例如,云貴高原東部地形復(fù)雜,海拔在1 300~2 300 m;屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,年均氣溫10.8~16.3 ℃,年降水量1 000 mm,溫暖濕潤(rùn)的氣候條件使得刺梨生長(zhǎng)良好[32-33]。因此,刺梨的高度適生區(qū)可作為其優(yōu)良種質(zhì)資源的繁育基地,并鼓勵(lì)研發(fā)其果實(shí)生產(chǎn)、藥用價(jià)值、保健產(chǎn)品及園林觀賞價(jià)值等,以實(shí)現(xiàn)刺梨的多效益價(jià)值。雖然在廣東、福建、山東、甘肅等省份目前沒(méi)有發(fā)現(xiàn)刺梨的自然分布,但卻有大面積區(qū)域是其潛在中度適生區(qū),這些地區(qū)可考慮大范圍人工栽培,并加強(qiáng)抗逆性研究。目前,河北[34]、河南[35]、山東[36]等省份已經(jīng)報(bào)道刺梨引種工作取得成功,說(shuō)明這些地區(qū)的氣候條件亦適宜刺梨生長(zhǎng)。此外,遼寧、內(nèi)蒙古、青海、西藏、海南和臺(tái)灣境內(nèi)也是刺梨的低度適生區(qū)。徐興友[34]通過(guò)引種栽培實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),刺梨對(duì)土壤的要求不嚴(yán)格,在高山、平地或pH為6.5~7.5的土壤中均能生長(zhǎng)并開(kāi)花結(jié)果。王光明等[37]研究表明,刺梨在持續(xù)12 d、10 ℃左右的低溫條件下仍然未遭受凍害,表明刺梨具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力,能夠在不同環(huán)境條件下良好生長(zhǎng)。因此,在刺梨的低度適生區(qū)應(yīng)作為其野生資源的重點(diǎn)調(diào)查區(qū)域,并加強(qiáng)保護(hù)與管理。
未來(lái)氣候變暖情景下,刺梨的總適生區(qū)面積將有所增加,并有向北移的趨勢(shì),主要表現(xiàn)在低度適生區(qū)的顯著增加和北移,這與之前的研究結(jié)果一致[3-4]??赡艿慕忉屖牵浩湟唬瑲夂蜃兣瘜?duì)喜溫性植物的擴(kuò)張有積極影響,使得刺梨低度適生區(qū)增加。其二,氣候變暖情境下,可能導(dǎo)致北半球中高緯度地區(qū)降水強(qiáng)度和中低緯度地區(qū)干旱天數(shù)增加,進(jìn)而使得刺梨的低度適生區(qū)向高緯度地區(qū)移動(dòng)[38]。這符合刺梨喜溫暖濕潤(rùn)氣候,但能忍耐一定程度低溫,抗旱性弱的生活習(xí)性[26-27]。然而,氣候變暖情景下,刺梨中度和高度適生區(qū)面積將減少,這表明氣候變暖對(duì)刺梨的分布仍然具有一定負(fù)面影響。其原因主要是,近年來(lái)氣候變暖導(dǎo)致全國(guó)各地區(qū)極端高溫指數(shù)顯著增加,進(jìn)而影響刺梨分布[38]。另外,梁玉蓮等[39]研究表明,預(yù)計(jì)到21世紀(jì)末氣候變暖情景下,中國(guó)中西部地區(qū)夏季降水量將顯著減少,這也可能是導(dǎo)致刺梨中、高度適生區(qū)減少的原因。不同年代和溫室氣體情景,刺梨的適生區(qū)存在差異。例如,21世紀(jì)70年代中,刺梨的中、高度適生區(qū)面積表現(xiàn)為RCP4.5 < RCP8.5。其原因可能是隨著時(shí)間序列推移,溫室氣體的排放使得氣溫升高,RCP8.5條件下降水持續(xù)增加,有利于刺梨生長(zhǎng)發(fā)育,導(dǎo)致其適生區(qū)面積增大[40]。