馮鴻能，楊德宏，沈聰穎

（昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093）

長(zhǎng)蕊木蘭Alcimandra cathcartii是木蘭科Magnoliaceae長(zhǎng)蕊木蘭屬Alcimandra的單種屬植物，分布于中國(guó)云南西南部至東南部及西藏南部和東南部、印度東北部、不丹、緬甸北部和越南北部[1]。《國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)野生植物名錄（第一批）》將其列為I級(jí)保護(hù)植物，世界自然聯(lián)盟（International Union for Conservation of Nature，IUCN）《瀕危物種紅色名錄》將其列為瀕危（EN）物種[2]。長(zhǎng)蕊木蘭喜溫暖濕潤(rùn)的環(huán)境，常成片或散生于海拔1 100～2 800 m的山地季風(fēng)常綠闊葉林、半濕潤(rùn)常綠闊葉林或中山濕性常綠闊葉林中[3]。

目前，物種潛在適生分布區(qū)預(yù)測(cè)研究主要的生態(tài)位模型有環(huán)境包絡(luò)、生態(tài)位因子分析、最大熵模型和基于遺傳算法的規(guī)則組合預(yù)測(cè)模型等[4-5]。最大熵模型不受樣本量大小的限制，具有優(yōu)越穩(wěn)定的性能，通常作為物種分布預(yù)測(cè)的首選模型[6]。本研究結(jié)合GIS（地理信息系統(tǒng)）和MaxEnt模型，構(gòu)建了長(zhǎng)蕊木蘭潛在的空間分布模型，分析了影響長(zhǎng)蕊木蘭分布的關(guān)鍵性環(huán)境因子，為制定長(zhǎng)蕊木蘭的保護(hù)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

獲取長(zhǎng)蕊木蘭的分布數(shù)據(jù)來(lái)自以下幾個(gè)方面：中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.org.cn/)、全球生物多樣性信息平臺(tái)（GBIF）、教學(xué)標(biāo)本標(biāo)準(zhǔn)化整理整合與資源共享平臺(tái)（http://mnh.scu.edu.cn/）、查閱已有文獻(xiàn)等數(shù)據(jù)庫(kù)獲得標(biāo)本采集地信息。將收集到的51條分布數(shù)據(jù)保存為.csv格式備用。標(biāo)本信息基本覆蓋長(zhǎng)蕊木蘭在云南省的現(xiàn)有分布區(qū)（圖1）。

圖1 通過(guò)數(shù)據(jù)獲取云南省長(zhǎng)蕊木蘭的分布點(diǎn)Figure 1 Distribution of A.cathcartii in Yunnan province by different databases

1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)和底圖

表1中19個(gè)生物氣候數(shù)據(jù)，以及3、7、11月的最高溫度、最低溫度、平均溫度、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、月平均降水量，來(lái)源于世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（http://www.worldclimorg/），數(shù)據(jù)年份為1950—2000年，空間分辨率為1 km ×1 km。地形因子來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/），下載分辨率為30 m的數(shù)字高程地圖（DEM），從中提取坡向、坡度以及海拔。

表1 變量類(lèi)型Table 1 Types of variable

中國(guó)地圖與中國(guó)省級(jí)行政區(qū)劃圖（1∶400萬(wàn)）來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站（http://mail.nsdi.gov.cn/）。將下載的生物氣候數(shù)據(jù)統(tǒng)一柵格大小，并統(tǒng)一地理坐標(biāo)系（WGS84坐標(biāo)），在ArcGIS10.2的空間分析中通過(guò)省界淹模得到云南地區(qū)的環(huán)境因子。

1.3 研究方法

MaxEnt模型是基于最大熵原理的一種生境評(píng)價(jià)模型[7]，該模型通過(guò)找到在可獲取實(shí)際存在數(shù)據(jù)的約束下熵值最大的概率分布來(lái)預(yù)測(cè)物種的分布，具有很好的預(yù)測(cè)能力。將環(huán)境因子導(dǎo)入MaxEnt 3.4.1模型中。建模中隨機(jī)選擇75% 的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練子集，來(lái)獲取建立最大熵模型的參數(shù)，剩余的25%作為測(cè)試子集，用來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。環(huán)境參數(shù)中設(shè)置為獲取刀切法來(lái)獲得每個(gè)環(huán)境因子的重要性，其他參數(shù)為軟件默認(rèn)參數(shù)。刀切法（Jackknife）可以判斷每個(gè)環(huán)境因子對(duì)其分布的影響，并得到29種環(huán)境變量對(duì)云南省長(zhǎng)蕊木蘭潛在分布區(qū)影響的貢獻(xiàn)率。通常采用接受者操作特性曲線(xiàn)（ROC）分析法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途龋琑OC曲線(xiàn)下的面積（AUC）值的大小來(lái)判斷模型的準(zhǔn)確度。AUC值的評(píng)估一般標(biāo)準(zhǔn)為：預(yù)測(cè)較差（0.5～0.6），預(yù)測(cè)一般（＞0.6～0.7），預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確（＞0.7～0.8），預(yù)測(cè)很準(zhǔn)確（＞0.8～0.9），預(yù)測(cè)極準(zhǔn)確（＞0.9～1）[8]。

將MaxEnt所得到的結(jié)果文件導(dǎo)入ArcGIS 10.2中，經(jīng)格式轉(zhuǎn)換與重采樣，并將適應(yīng)區(qū)分為4個(gè)梯度：非適生區(qū)（0～0.09）、低適生區(qū)（＞0.09～0.30）、中適生區(qū)（＞0.30～0.64）、高適生區(qū)（＞0.64～1）。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型精度分析

ROC曲線(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，模型的訓(xùn)練AUC=0.946，測(cè)試AUC=0.942，表明Maxent模型對(duì)長(zhǎng)蕊木蘭在云南地區(qū)的潛在適宜分布區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果極好（圖2）。

圖2 模型接受者操作特性曲線(xiàn)AUC分析Figure 2 Area under the receiver operating characteristic curve

2.2 適宜分布區(qū)劃分

將Maxent模型的預(yù)測(cè)結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS 10.2中，將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行重新分類(lèi)處理，從而得到了長(zhǎng)蕊木蘭的適宜分布，見(jiàn)圖3。由圖3可知，長(zhǎng)蕊木蘭在云南省主要分布地區(qū)有馬關(guān)縣、屏邊苗族自治縣、西疇縣、騰沖縣、貢山獨(dú)龍族怒族自治縣等地區(qū)，其中，高適生區(qū)所占面積為1 233.68 km2，中適生區(qū)所占面積為1 862.78 km2，低適生區(qū)所占面積為7 155.07 km2。

圖3 云南長(zhǎng)蕊木蘭適宜分布區(qū)Figure 3 Suitable areal for A.cathcartii in Yunnan

2.3 環(huán)境變量貢獻(xiàn)率分析

由圖4可知，影響長(zhǎng)蕊木蘭分布的主要環(huán)境變量有5個(gè)，根據(jù)刀切法分析得出影響云南地區(qū)長(zhǎng)蕊木蘭潛在分布的5個(gè)主要環(huán)境因子依次為：7月的降水量（34.36%）、晝夜溫差月均值（9.64%）、年均溫變化范圍（8.48%）、最冷季度降水量（7.88%）、年均降水量（7.77%），這5個(gè)主導(dǎo)因子的累積貢獻(xiàn)率為68.13%。從圖5可知，長(zhǎng)蕊木蘭最適生環(huán)境為平均降水量（prec-7）的閾值為150～400 mm，在400 mm時(shí)其生境最高；晝夜溫差月均值（bio-2）為7～9℃，在8℃時(shí)其生境最高；年均溫變化范圍（bio-7）為17～19℃；最冷季度降水量（bio-19）為60～120 mm，年均降水量（bio-12）為1 000～2 000 mm。

圖4 基于AUC的Jackknife法環(huán)境變量重要性測(cè)試圖Figure 4 Contribution rate of environmental variables by Jackknife method

圖5 長(zhǎng)蕊木蘭的潛在分布概率與主導(dǎo)影響因子的關(guān)系Figure 5 Relationship between potential distribution of A.cathcartii and dominant influence factors

3 結(jié)論

由分布預(yù)測(cè)結(jié)果表明，其中高適生區(qū)所占面積為1 233.68 km2，中適生區(qū)所占面積為1 862.78 km2，二者面積占云南省國(guó)土總面積的2.6%。長(zhǎng)蕊木蘭在云南省的高適生區(qū)主要有馬關(guān)縣、屏邊苗族自治縣、西疇縣、騰沖縣、貢山獨(dú)龍族怒族自治縣等地區(qū)。在高適生區(qū)和中適生區(qū)，可以適當(dāng)劃定保護(hù)小區(qū)，對(duì)長(zhǎng)蕊木蘭進(jìn)行就地保護(hù)，與此同時(shí)，可以將各個(gè)種群聯(lián)系以來(lái)，以增加物種的穩(wěn)定性。

影響長(zhǎng)蕊木蘭在云南省分布的主要環(huán)境變量有5個(gè)，依次為7月的降水量（34.36%，貢獻(xiàn)率）、晝夜溫差月均值（9.64%）、年均溫變化范圍（8.48%）、最冷季度降水量（7.88%）、年均降水量（7.77%），這5個(gè)主導(dǎo)因子的累積貢獻(xiàn)率為68.13%。長(zhǎng)蕊木蘭最適生環(huán)境的平均降水量的閾值為150～400 mm，晝夜溫差月均值為7～9℃，年均溫變化范圍為17～19℃，最冷溫度降水量為60～120 mm，年均降水量為1 000～2 000 mm。

4 討論

本研究中，利用MaxEnt軟件對(duì)長(zhǎng)蕊木蘭生境適宜度進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示，AUC值接近1且模型預(yù)測(cè)結(jié)果與前期野外考察結(jié)果及文獻(xiàn)記載一致，證明所構(gòu)建模型的準(zhǔn)確性高，可靠性好，MaxEnt模型的刀切法檢驗(yàn)和主導(dǎo)因子響應(yīng)曲線(xiàn)分析結(jié)果表明，降水量和溫度是影響長(zhǎng)蕊木蘭的分布的主導(dǎo)因子，溫涼濕潤(rùn)的氣候條件，對(duì)長(zhǎng)蕊木蘭的分布至關(guān)重要。長(zhǎng)蕊木蘭易生長(zhǎng)于西部偏干性北熱帶季雨林、雨林地帶及南亞熱帶季風(fēng)綠闊葉溫涼濕潤(rùn)以至潮濕的生境。本文選用的是與溫度、降水量等有關(guān)的34個(gè)生物氣候變量和3個(gè)地形變量，由于條件的限制，缺少土壤類(lèi)型、植被類(lèi)型、全球變暖等其他因子，這可能對(duì)適生區(qū)的預(yù)測(cè)帶來(lái)一定的偏差。本研究作為預(yù)測(cè)型研究，主要為幫助相關(guān)學(xué)者縮小實(shí)地考察時(shí)的范圍，節(jié)省了人力和時(shí)間。珍稀物種具體落點(diǎn)還需要結(jié)合實(shí)地考察再作定論。

根據(jù)此結(jié)果，能科學(xué)有效地獲取長(zhǎng)蕊木蘭在云南省的未知分布區(qū)域，擴(kuò)展保護(hù)范圍，彌補(bǔ)保護(hù)漏洞，避免生境破碎化對(duì)長(zhǎng)蕊木蘭種群產(chǎn)生不利影響，明確長(zhǎng)蕊木蘭重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域范圍，對(duì)重點(diǎn)區(qū)域加大管理力度，減少人類(lèi)活動(dòng)對(duì)其生境的影響。通過(guò)明確影響長(zhǎng)蕊木蘭的主導(dǎo)因子，可為長(zhǎng)蕊木蘭繁育種植區(qū)域營(yíng)造一個(gè)適宜的生長(zhǎng)環(huán)境，從而促進(jìn)長(zhǎng)蕊木蘭的生長(zhǎng)，為保護(hù)減輕壓力，為今后實(shí)現(xiàn)資源合理開(kāi)發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。