冷洪旭　何　靜　高榮生　任照環(huán)

基于最大熵模型的重慶市茶葉種植適宜性研究

冷洪旭1何靜2高榮生1任照環(huán)2

（1.重慶萊霆防雷技術(shù)有限責(zé)任公司重慶400023；2.重慶市防雷中心重慶401147）

文章基于已有的茶葉區(qū)劃成果，篩選出的影響茶葉種植分布的可能因子，利用最大熵模型和ArcGIS軟件對(duì)重慶市茶葉種植適宜性進(jìn)行研究。結(jié)果表明：茶葉種植適宜區(qū)占重慶總面積的58%；高適宜區(qū)主要分布在重慶西部的榮昌、大足、永川、銅梁、璧山、合川，西南部的江津、綦江、萬盛、南川，東北部的開州、巫溪，以及東南部的秀山、酉陽等地；影響重慶市茶葉分布的主要因素有氣溫年較差（31.06%）、海拔高度（26.24%）、≥10 ℃積溫（10.15%）、年降水量（6.15%）、7月平均氣溫（5.38%）、濕潤(rùn)指數(shù)（5.02%）等。

茶葉；最大熵模型；影響因子；適宜性評(píng)價(jià)

近年來，隨著人們生活水平的提高，重慶市茶葉產(chǎn)銷量屢創(chuàng)新高。截至2021年年底，重慶市茶園總面積達(dá)105.19萬畝，投產(chǎn)面積達(dá)72.03萬畝，茶葉產(chǎn)量4.87萬t，茶葉綜合產(chǎn)值44.53億元[1]。隨著重慶茶產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，相關(guān)的研究也逐漸增多，但這些研究多集中在產(chǎn)品安全[2-3]、生產(chǎn)工藝[4-5]、產(chǎn)品特性[6]、茶樹品種[7]、茶文化[8]等方面，對(duì)茶葉種植區(qū)劃的研究較少。因此，本文利用最大熵模型，從整個(gè)重慶區(qū)域出發(fā)篩選出影響茶葉種植分布的主要影響因子。同時(shí)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第四次評(píng)估報(bào)告對(duì)“可能性”的闡述，對(duì)重慶市茶葉種植的適宜性等級(jí)進(jìn)行劃分，以期為優(yōu)化重慶市茶葉種植布局，實(shí)現(xiàn)茶葉高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)提供理論支持。

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文分析所用的數(shù)據(jù)主要包括重慶市茶葉地理分布數(shù)據(jù)、茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)、氣候資料、地理信息數(shù)據(jù)。利用天眼查（https://www.tianyancha.com/）查找茶商注冊(cè)地，然后利用GoogleEarth影像地圖在注冊(cè)地附近查找確定茶園具體經(jīng)緯度，去除不能確定具體位置的數(shù)據(jù)，共獲得茶葉分布點(diǎn)158個(gè)。茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》，氣象資料來自重慶市氣象數(shù)據(jù)共享平臺(tái)（http://172.24.176.19/cqweb/index.php，重慶市氣象局內(nèi)網(wǎng)），包括34個(gè)區(qū)縣1981年—2010年的數(shù)據(jù)。DEM數(shù)據(jù)來源于中科院地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（http://www.gscloud.cn/）SRTMDEMUTM 90M分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理軟件為ArcGIS 10.2。

1.2 分析方法

1.2.1 茶葉分布的影響因子篩選

基于已有的茶葉區(qū)劃[9-11]，結(jié)合自然植被區(qū)劃，選取以下10個(gè)具有明確生物學(xué)意義的可能對(duì)茶葉分布造成影響的環(huán)境因子（見表1）。

其中，≥0 ℃積溫和≥10 ℃積溫采用累積法計(jì)算，公式如下[12]：

指數(shù)用Holdridge生命地帶分類方法計(jì)算：

式（2）中，為一年的降水量，式（3）中，為介于0 ℃與30 ℃之間的日平均氣溫。

因此，可計(jì)算出1981年—2010年每年各個(gè)氣象站的9個(gè)氣候指標(biāo)值，再求平均值，得到氣候標(biāo)準(zhǔn)年（1981年—2010年）各氣候指標(biāo)的平均值。

表1茶葉種植分布的影響因子

影響因子計(jì)算方法意義 ≥0 ℃積溫5 d滑動(dòng)平均法適宜農(nóng)耕期內(nèi)的熱力資源 ≥10 ℃積溫5 d滑動(dòng)平均法喜溫植物生長(zhǎng)期或喜涼植物旺盛生長(zhǎng)期內(nèi)的溫度強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間 年平均氣溫年總的熱量資源 年降水量年總的水分條件 1月平均氣溫1月平均氣溫農(nóng)作物越冬條件 7月平均氣溫7月平均氣溫喜溫作物所需的高溫條件 氣溫年較差7月平均氣溫與1月平均氣溫之差一年中平均氣溫的變化幅度 濕潤(rùn)指數(shù)降水量與潛在蒸散的比值某一地區(qū)干、濕程度的指標(biāo) 海拔高度某一地點(diǎn)與海平面的高差常對(duì)植物的分布起決定作用 年日照時(shí)數(shù)年總的輻射資源

1.2.2 模型介紹

1957年，Jaynes提出了最大熵原理（theprincipleofmaximumentropy）[13]：當(dāng)根據(jù)少量已知信息進(jìn)行推理時(shí)，必須選擇具有最大的熵，并且服從所有的已知信息的一組概率分布。換言之，就是在已知信息不全面時(shí)，要對(duì)分布情況做出推斷，符合已知條件的概率分布可能有很多個(gè)，這時(shí)應(yīng)該選取符合已知條件而且熵最大的概率分布，這個(gè)分布是最客觀的，任何其他選擇都表示人為地給它增加了約束。2004年，StevenPhillips等人利用Java語言開發(fā)了MaxEnt軟件，極大地促進(jìn)了最大熵模型（maximumentropymodel）在各行業(yè)的應(yīng)用。

MaxEnt軟件計(jì)算的時(shí)候需要2組數(shù)據(jù)：一組是研究區(qū)域內(nèi)的茶葉位置數(shù)據(jù)，另一組是研究區(qū)域的環(huán)境因子數(shù)據(jù)。本研究首先整理出重慶市茶葉分布的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，保存為CSV文件；然后利用ArcGIS的空間插值功能，生成10個(gè)環(huán)境因子的柵格數(shù)據(jù)，以ASCⅡ碼格式存儲(chǔ)。將兩組數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt軟件，并將最大迭代次數(shù)設(shè)置為500，收斂閾值設(shè)置為10-5，計(jì)算得到茶葉分布概率數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)格式為ASCⅡ碼。將茶葉分布概率數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS中，即可得到茶葉概率分布圖，并將茶葉分布的適宜性劃分為不適宜區(qū)、低適宜區(qū)、中適宜區(qū)、高適宜區(qū)四個(gè)等級(jí)。

2 結(jié)果分析

2.1 模型準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)

采用最大熵模型模擬輸出的ROC曲線的AUC值評(píng)估模型模擬的準(zhǔn)確性。ROC曲線是以預(yù)測(cè)結(jié)果的一個(gè)值作為可能的判斷閾值，由此計(jì)算得到相應(yīng)的靈敏度和特異度。AUC值取值范圍為0.5～1，越接近1說明預(yù)測(cè)的結(jié)果越好，其模型預(yù)測(cè)的結(jié)果就越準(zhǔn)確。AUC值為0.5～0.6失敗，0.6～0.7較差，0.7～0.8一般，0.8～0.9好，＞0.9非常好。結(jié)果表明，基于可能影響因子的AUC值達(dá)0.811（見圖1），擬合結(jié)果準(zhǔn)確性達(dá)到好的標(biāo)準(zhǔn)，表明最大熵模型可用于茶葉潛在分布模擬。

2.2 主導(dǎo)影響因子篩選及分布概率關(guān)系

根據(jù)參與模型建立的影響因子對(duì)最大熵模型的貢獻(xiàn)率，可以判斷影響茶葉分布的主要因子見表2。

表2重慶市茶葉分布的影響因子貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率

影響因子貢獻(xiàn)率/%累積貢獻(xiàn)率/% 氣溫年較差31.0631.06 海拔高度26.2457.30 ≥10 ℃積溫10.1567.45 年降水量6.1573.60 7月平均氣溫5.3878.99 濕潤(rùn)指數(shù)5.0284.00 年日照時(shí)數(shù)3.8587.85 年平均氣溫2.6890.53 1月平均氣溫2.3192.84

茶是一種亞熱帶的多年生植物，具有喜溫喜濕的特點(diǎn)，屬于陰性植物，對(duì)生長(zhǎng)的氣候條件要求較為嚴(yán)苛。由圖2可以看出，氣溫年較差低于19.7 ℃時(shí)，茶葉存在的概率較高，超過19.7 ℃時(shí)，茶葉存在的概率迅速降低；最適宜茶葉分布的海拔高度為300 m～900 m；活動(dòng)積溫超過5 800 ℃時(shí)，茶葉存在概率迅速上升，到6 100 ℃左右概率最大，超過6 100 ℃后存在概率又迅速降低，說明茶雖為喜溫作物，但過高的氣溫也會(huì)影響其分布；當(dāng)年降水量超過1 000 mm后，茶葉存在概率迅速上升，1 050 mm時(shí)達(dá)最大值，之后又迅速降低，這可能與茶喜濕但又怕澇的特性有關(guān)；當(dāng)7月平均氣溫超過26 ℃時(shí)，茶葉存在概率迅速降低，說明夏季過高的氣溫也會(huì)對(duì)茶葉的分布造成負(fù)面影響；當(dāng)濕潤(rùn)指數(shù)超過1后，茶葉存在的概率迅速上升，濕潤(rùn)指數(shù)到1.2時(shí)存在概率達(dá)最大值。

圖2　茶葉分布概率與各影響因子關(guān)系

2.3 重慶市茶葉可能種植分布區(qū)及其適宜性劃分

參考IPCC第四次評(píng)估報(bào)告關(guān)于評(píng)估可能性的劃分方法，結(jié)合重慶市茶葉種植分布實(shí)際情況，得出茶葉氣候適宜等級(jí)分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)如下：＜0.05為氣候不適宜區(qū)；0.05≤＜0.3為氣候低適宜區(qū)；0.3≤＜0.5為氣候中適宜區(qū)；≥0.5為氣候高適宜區(qū)。對(duì)重慶市茶葉種植的適宜性等級(jí)進(jìn)行劃分，不適宜區(qū)域占9.8%，低適宜區(qū)域占32.2%，中適宜區(qū)域占39.7%，高適宜區(qū)域占18.3%。中度適宜及高適宜區(qū)占重慶總面積的58%，可見重慶的亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候較宜于茶葉的種植。高適宜區(qū)主要分布在重慶西部的榮昌、大足、永川、銅梁、璧山、合川，西南部的江津、綦江、萬盛、南川，東北部的開州、巫溪，東南部的秀山、酉陽等地。表3為2018年重慶各區(qū)縣茶葉產(chǎn)量（產(chǎn)量大于400 t），可見茶葉產(chǎn)量大的地區(qū)都是適宜性較高的地區(qū)，也說明了本劃分較為合理。

表32018年重慶市各區(qū)縣茶葉產(chǎn)量（產(chǎn)量大于400 t）

區(qū)縣茶葉產(chǎn)量/t區(qū)縣茶葉產(chǎn)量/t區(qū)縣茶葉產(chǎn)量/t 秀山縣7 005江津區(qū)1 577黔江區(qū)689 永川區(qū)6 317萬州區(qū)1 390梁平區(qū)650 巴南區(qū)4 171大足區(qū)1 014城口縣640 璧山區(qū)3 854涪陵區(qū)852墊江縣631 南川區(qū)3 577巫溪縣816銅梁區(qū)547 綦江區(qū)（含萬盛）2 420開州區(qū)713奉節(jié)縣423 酉陽縣1 780潼南區(qū)711巫山縣402

3 結(jié)論和討論

3.1 結(jié)論

本研究在已有茶葉種植區(qū)劃的基礎(chǔ)上，篩選出10個(gè)具有明確生物學(xué)意義的可能對(duì)茶葉分布造成影響的環(huán)境因子，利用最大熵模型和ArcGIS軟件對(duì)重慶市茶葉種植適宜性進(jìn)行研究，得到以下結(jié)論。

（1）基于可能影響因子的AUC值達(dá)0.811，擬合結(jié)果準(zhǔn)確性達(dá)到好的標(biāo)準(zhǔn)，表明最大熵模型可用于茶葉潛在分布模擬。

（2）所選因子中共有6個(gè)對(duì)計(jì)算結(jié)果的貢獻(xiàn)度大于或接近于5%，由高到低依次為氣溫年較差（貢獻(xiàn)率31.06%）、海拔高度（26.24%）、10 ℃積溫（10.15%）、年平均降水量（6.15%）、7月平均氣溫（5.38%）、濕潤(rùn)指數(shù)（5.02%），累積貢獻(xiàn)率高達(dá)84%。重慶最適宜茶葉種植的條件為氣溫年較差低于19.7 ℃，海拔高度300 m～900 m，活動(dòng)積溫6 100 ℃左右，年降水量1 100 mm左右，7月平均氣溫低于26 ℃，濕潤(rùn)指數(shù)大于1.2。

（3）重慶市茶葉種植適宜區(qū)占總面積的58%，高適宜區(qū)主要分布在重慶西部的榮昌、大足、永川、銅梁、璧山、合川，西南部的江津、綦江、萬盛、南川，東北部的開州、巫溪，東南部的秀山、酉陽等地，這與實(shí)際狀況基本相符。

3.2 討論

本研究中雖然考慮了氣候、地形等因素，但未考慮土壤類型、水資源利用、物種間相互作用等其他因素對(duì)茶葉分布格局的影響，這使得對(duì)茶葉種植適宜區(qū)分布的預(yù)測(cè)有一定的局限性，結(jié)果可能與實(shí)際情況存在差異，需要進(jìn)一步分析研究。

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10.3969/j.issn.2095-1205.2022.09.06

S571.1

A

2095-1205(2022)09-19-04

冷洪旭（1986- ），男，漢族，重慶璧山人，本科，助理工程師，研究方向?yàn)槔纂娍茖W(xué)與防護(hù)技術(shù)、綜合氣象觀測(cè)。