萬 璐,吳作航,翁升恒,楊 凱,施宗強

(1 中國氣象局海峽災(zāi)害天氣重點開放實驗室/福建省災(zāi)害天氣重點實驗室/福建省氣象科學(xué)研究所,福州,350028;2 福建省漳州市熱帶作物氣象試驗站,福建漳州,363001)

臺灣青棗ZiziphusmauritianaLam.,即滇刺棗,為鼠李科棗屬植物,我國主要分布于福建、廣東、廣西、海南等熱帶亞熱帶地區(qū)。臺灣青棗產(chǎn)量大,種植效益高,果實個頭大,口感清脆甘甜細膩,廣受消費者喜愛[1]。臺灣青棗屬熱帶水果,我國東南地區(qū)多處熱帶水果種植北緣,在種植環(huán)境氣象條件方面存在較多不確定因素導(dǎo)致引擴種失敗,造成不同程度的生產(chǎn)損失;而引種前預(yù)測分析臺灣青棗在目標地區(qū)的環(huán)境適宜性能有效降低引擴種失敗風(fēng)險。因此,研究臺灣青棗在福建地區(qū)的種植潛力分布區(qū)及適宜性區(qū)劃對臺灣青棗在福建地區(qū)種植防災(zāi)減災(zāi)、促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展及保障果農(nóng)收益具有重要意義。

近年來,不少學(xué)者開展了臺灣青棗引擴種研究。楊凱等[2-3]采用主成分分析和K-means聚類分析法確定了福建省臺灣青棗寒害綜合氣候指標及其等級劃分。李麗純等[4-5]采用專家打分法和層次分析法建立氣候適宜指數(shù)算法,并利用ArsGIS劃分不同適宜性區(qū)域,隨后將氣候適宜度模型參數(shù)本地化,分生育期明確了詳盡的氣候適宜度權(quán)重,提出更為適用的評估方法。目前針對臺灣青棗引擴種影響因素的研究多集中于臺灣青棗寒凍害方面,一般采用傳統(tǒng)的氣候適宜度評價模型法,且在各影響因素的權(quán)重判定上具有一定的主觀性。為了更客觀地科學(xué)探究某一物種在不同時間、空間的適生性,生態(tài)學(xué)上多利用物種分布模型來模擬預(yù)測植物地理分布及評價環(huán)境氣候適宜性[6-7],MaxEnt最大熵模型是其中1種模擬較為精準的物種分布模型[8-12]。最大熵模型基于氣候相似性原理,利用物種已知分布數(shù)據(jù)和相關(guān)環(huán)境變量,計算熵最大時物種的概率分布,較精準地預(yù)測物種在此區(qū)域的適生性。本研究采用MaxEnt最大熵模型模擬預(yù)測臺灣青棗在福建省種植潛力分布區(qū)域及其生存指標,為臺灣青棗在福建引擴種合理布局提供參考,以促進當?shù)靥厣a(chǎn)業(yè)發(fā)展[13]。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

福建省地處歐亞大陸東南邊緣,北緯23.53°～28.32°,屬亞熱帶氣候,年平均氣溫15.0～21.7 ℃,冬少嚴寒,夏有酷暑,自20世紀90年代以來冬季冰雪寒害天氣減少,氣候有明顯偏暖趨勢;平均年降水量1 132～2 059 mm,平均年降水天數(shù)104～201 d。福建省地勢地貌素來有“八山一水一分田”之稱,海拔500 m以上山區(qū)面積占全省面積的75%以上,主要分布在閩西、閩中和閩東北[14],東部沿海多為丘陵、臺地和濱海平原[15],整體呈現(xiàn)西北高,東南低,山丘多,平原少的特點。

1.2 數(shù)據(jù)集建立

1.2.1 臺灣青棗分布數(shù)據(jù)收集 通過實地調(diào)查、文獻檢索、數(shù)據(jù)查詢等方式收集臺灣青棗在福建省的種植信息,福建省臺灣青棗種植基地分布于漳州市長泰縣陳巷鎮(zhèn)、云霄縣火田村、南靖縣船場鎮(zhèn)、平和縣山格鎮(zhèn)、漳浦縣石榴鎮(zhèn)、薌城區(qū)天寶鎮(zhèn)、福清市一都鎮(zhèn)等。利用MaxEnt模型進行物種分布預(yù)測時,僅需較小的樣本量(≥5)即可[6,16],樣本數(shù)量越多則分析結(jié)果越準確。選取的鄉(xiāng)鎮(zhèn)基本覆蓋全省代表性分布范圍,可在福建省范圍內(nèi)開展預(yù)測,因此在福建省選取臺灣青棗分布點26個,記錄分布點經(jīng)緯度信息保存為csv格式文件。

1.2.2 環(huán)境變量數(shù)據(jù)收集 由于植物生長過程中存在大量環(huán)境因子,不可能將所有環(huán)境因子應(yīng)用于模型,在研究氣候環(huán)境變化對植物分布影響的模擬實踐中,過多參數(shù)會導(dǎo)致模型分析不穩(wěn)定,應(yīng)盡量選取與目標物種生長相關(guān)性較大的環(huán)境因子,而不是所有能夠獲得環(huán)境數(shù)據(jù)[17-18]。因此,結(jié)合相關(guān)文獻[2,5,19-21],選取7個具有明確生物學(xué)意義的影響臺灣青棗分布的潛在氣象因子,即(1)年平均氣溫,代表區(qū)域整體氣溫情況;(2)年日照時數(shù),代表區(qū)域光照情況;(3)年降水量,代表區(qū)域水分供應(yīng)量;(4)≥10 ℃年活動積溫,表征臺灣青棗生長發(fā)育所需熱量;(5)4月平均最低氣溫,表征極端低溫對臺灣青棗苗期的影響;(6)最冷季(12、1、2月)平均最低氣溫,表征極端低溫對臺灣青棗的影響;(7)最熱季(6、7、8月)平均最高氣溫,表征極端高溫對臺灣青棗的影響。氣象數(shù)據(jù)來源于福建省氣象信息中心,具體數(shù)據(jù)來源于福建省具有連續(xù)數(shù)據(jù)記錄的2 514個區(qū)域地面氣象觀測站,包括2018—2022年逐日平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、降水量、日照時數(shù)等氣象數(shù)據(jù)。將統(tǒng)計處理好的7個氣象因子數(shù)據(jù)保存為csv格式文件,導(dǎo)入ArcGIS中采用反距離插值法轉(zhuǎn)換為柵格要素,利用轉(zhuǎn)換工具分別將7個柵格數(shù)據(jù)導(dǎo)出為ASCII格式文件。

1.3 模型構(gòu)建與評價

用MaxEnt 3.4.1軟件對臺灣青棗在福建省的分布進行數(shù)據(jù)輸入和參數(shù)設(shè)定。選擇臺灣青棗分布數(shù)據(jù)集作為樣本集,處理好的環(huán)境變量ASCII文件作為環(huán)境變量集;選擇輸出文件格式為“Logistic”,設(shè)置輸出文件夾;試集為分布點的25%,訓(xùn)練集為分布點的75%,選擇“Jackknife”刀切法來評價各環(huán)境因子的權(quán)重;重復(fù)訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為10次;重復(fù)迭代方式選擇“Crossvalidate”。選擇繪制響應(yīng)曲線,直觀展示各個環(huán)境變量對臺灣青棗分布的具體影響。檢查受試者工作特征曲線下的面積(AUC)以評估模型準確性[22],AUC值越大說明環(huán)境變量對預(yù)測的物種地理分布的影響較大,表示預(yù)測結(jié)果準確性更高[23-24]。在實際應(yīng)用中,一般認為AUC值大于0.9時預(yù)測效果非常好,0.8～0.9時預(yù)測效果較好,0.7～0.8時預(yù)測效果中等,0.6～0.7時效果較差,0.5～0.6時預(yù)測失敗[25-26]。

1.4 指標與區(qū)劃

利用上述提取的主導(dǎo)氣象因子組合重建MaxEnt模型,輸出各氣象因子對臺灣青棗分布的貢獻度,根據(jù)貢獻度選取關(guān)鍵氣象因子,輸出福建省臺灣青棗種植分布適宜性的存在概率(P)。參考IPCC政府間氣候變化專門委員會第五次評估報告中關(guān)于評估可能性的劃分標準[27],根據(jù)P劃分氣候適宜性等級標準,即P<0.05為不適宜,0.05≤P<0.33為低適宜,0.33≤P<0.66為適宜,P≥0.66為高適宜。根據(jù)關(guān)鍵因子進行模型模擬預(yù)測,輸出福建省臺灣青棗種植分布概率,在ArcGIS中采用自然斷點法將分布概率進行不同適宜性等級區(qū)域劃分,劃分為高適區(qū)、適宜區(qū)、次適宜區(qū)和不適宜區(qū)。

2 結(jié)果與分析

2.1 影響臺灣青棗分布的主導(dǎo)氣象因子

模型模擬運行10次,模型受試者工作特征曲線樣本測試集預(yù)測AUC值平均值為0.925,表明模型預(yù)測結(jié)果非常好,可用于臺灣青棗在福建種植潛力分布模擬研究。在MaxEnt模型中基于刀切法分析各環(huán)境變量對模型的增益效果,用“僅此變量”構(gòu)建熵模型校驗評分時,得分較高的4個環(huán)境因子分別是≥10 ℃年活動積溫、4月平均最低氣溫、最冷季平均最低氣溫和最熱季平均最高氣溫(見圖1),表明這4個環(huán)境因子基于模型的貢獻值最大,可見相關(guān)氣溫因子對臺灣青棗分布起主導(dǎo)作用。

圖1 基于刀切法的福建臺灣青棗分布環(huán)境因子訓(xùn)練得分

將7個參與模型預(yù)測的環(huán)境因子貢獻率由大到小排序發(fā)現(xiàn),最冷季平均最低氣溫和≥10 ℃年活動積溫的貢獻率較高,分別為44.9%和40.5%,表明冬季低溫和累積熱量對臺灣青棗的種植分布預(yù)測影響較大。年日照時數(shù)、4月平均最低氣溫、年平均氣溫、年降水量、最熱季平均最高氣溫的貢獻率分別為5.6%、5.5%、2.6%、0.8%、0.1%。最冷季平均最低氣溫、≥10 ℃年活動積溫、年日照時數(shù)和4月平均最低氣溫4個因子累積貢獻率超95%,將這4個因子作為臺灣青棗在福建分布的關(guān)鍵氣象因子。

分析臺灣青棗在福建分布存在概率與4個關(guān)鍵氣象因子之間的關(guān)系看出,臺灣青棗適宜及以上的區(qū)域主要分布于P>0.33時,最冷季平均最低氣溫閾值為9.3 ℃;P隨氣溫升高而增大,年平均氣溫低于4.3 ℃的地區(qū)P<0.05,不適宜種植;≥10 ℃年活動積溫7 173 ℃以上區(qū)域適宜種植,一定范圍內(nèi)積溫越高P值越大,低于5 556 ℃的地區(qū)不適宜;適宜及以上區(qū)域年日照時數(shù)1 720 h以上,4月平均最低氣溫15.1 ℃以上(見圖2)。

圖2 福建臺灣青棗分布存在概率與氣象因子關(guān)系

2.2 福建省臺灣青棗種植潛力適宜區(qū)劃分

根據(jù)關(guān)鍵因子進行最大熵模型模擬預(yù)測種植潛力分布概率,利用ArcGIS自然斷點法對福建省臺灣青棗種植潛力進行不同適宜區(qū)劃分發(fā)現(xiàn),適宜區(qū)分布于北緯23.56°～25.34°,東經(jīng)116.94°～119.01°范圍地區(qū),適宜區(qū)主要集中在漳州市和泉州市大部。利用ArcGIS柵格統(tǒng)計功能計算臺灣青棗在福建省各適宜區(qū)種植面積,高適宜區(qū)、適宜區(qū)、次適宜區(qū)和不適宜區(qū)種植面積分別為220.08萬、376.9萬、638.65萬、1 004.64萬hm2。適宜及以上區(qū)域主要分布在漳州市各縣(市)、龍巖市東部南部、三明市東部、泉州市大部、廈門市、莆田市,約占全省面積26.12%。其中,高適區(qū)主要集中在漳州大部和福建南部地區(qū)沿海一帶。次適宜區(qū)域主要分布在龍巖市南部、三明市東部、南平市東部、福建中部、東部部分沿海地區(qū),約占全省面積的29.92%。不適宜種植區(qū)域主要分布在西部山區(qū)、北部地區(qū)以及高海拔地區(qū),主要為氣溫相對較低的區(qū)域(見圖3)。

圖3 福建省臺灣青棗種植不同適宜性區(qū)域劃分[國家氣象信息中心,審圖號GS(2017)3320號]

2.3 福建省臺灣青棗種植潛力區(qū)域劃分與種植現(xiàn)狀對比

目前,福建省臺灣青棗種植區(qū)主要集中于漳州市,除個別高海拔地區(qū)外,長泰區(qū)、漳浦縣、南靖縣、平和縣、云霄縣等區(qū)(縣)均有分散種植,基本覆蓋種植潛力區(qū)劃的高適宜、適宜及小部分次適宜區(qū)域,漳州市范圍內(nèi)不適宜地區(qū)剛好覆蓋博平嶺一帶、詔安縣龍傘崠等,以及龍巖市范圍內(nèi)玳瑁山一帶高海拔山區(qū),均因冬季氣溫低以及地形崎嶇而不適宜熱帶果樹生長,少有臺灣青棗在此種植。福建沿海地區(qū)氣溫相對較為溫暖,冬季較為溫和,夏季較為涼爽,如泉州市南安市、永春縣、安溪縣,莆田市仙游縣,福州市福清市、閩侯縣等地均有規(guī)模種植,與區(qū)劃結(jié)果較為一致。部分區(qū)(縣)由于當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃,較少選擇種植業(yè)以及種植臺灣青棗,只有零星種植,會導(dǎo)致模擬結(jié)果與實際種植現(xiàn)狀不符。此外,由于區(qū)域氣象站測量要素有限,風(fēng)速獲取較為困難,模型模擬輸出的區(qū)劃分布未考慮風(fēng)速;而超過一定等級的大風(fēng)(包括臺風(fēng)天氣)易造成臺灣青棗落葉落花落果以及折枝等損失,較不適宜種植,實際種植臺灣青棗時就會避開沿海大風(fēng)地區(qū)。而模擬區(qū)劃中,福建中部和南部沿海地區(qū)未呈現(xiàn)不適宜或次適宜區(qū)域(見圖3),與實際種植分布稍不一致?？傮w來說,臺灣青棗在福建的種植現(xiàn)狀與區(qū)劃結(jié)果較為吻合,區(qū)劃結(jié)果具有一定客觀性。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

試驗結(jié)果表明,7個氣象因子中,關(guān)鍵氣象因子對臺灣青棗種植分布影響程度從高到低依次是最冷季平均最低氣溫、≥10 ℃年活動積溫、年日照時數(shù)和4月平均最低氣溫,其中,最冷季平均最低氣溫和≥10 ℃年活動積溫對臺灣青棗分布的累計貢獻率高達85.4%,表明兩者對臺灣青棗在福建種植分布影響較大。說明臺灣青棗的生存和生長發(fā)育主要受溫度影響,對冬季低溫較為敏感,且對熱量的要求較高。

臺灣青棗種植分布的福建省適宜及以上(P>0.33)區(qū)域的氣象條件為最冷季平均最低氣溫高于9.3 ℃,≥10 ℃年活動積溫大于7 173 ℃,年日照時數(shù)1 720 h以上,4月平均最低氣溫15.1 ℃以上。

福建省適宜種植臺灣青棗的區(qū)域主要位于漳州市和泉州市大部,適宜及以上區(qū)域主要分布在漳州市各縣(市)、龍巖市東部南部、三明市東部、泉州市大部、廈門市、莆田市,約占全省面積26.12%;次適宜區(qū)域主要分布在龍巖市南部、三明市東部、南平市東部、福建中部、福建東部沿海地區(qū),約占全省面積29.92%。不適宜種植區(qū)域主要分布在西部山區(qū)、北部地區(qū)以及高海拔氣溫相對較低的區(qū)域。

3.2 討論

與專家打分法、層次分析法、等權(quán)重求和法等其他適宜性區(qū)劃研究方法相比較,本研究采用的MaxEnt最大熵模型法更為客觀。數(shù)據(jù)來自實際生產(chǎn)中臺灣青棗高產(chǎn)高質(zhì)片區(qū),模型模擬結(jié)果更偏向?qū)嶋H生產(chǎn)種植分布,得到的指標和區(qū)劃與現(xiàn)有研究[3-5,21,28-29]存在一定差異,試驗結(jié)果基本符合實際生產(chǎn)。

在MaxEnt模型導(dǎo)入7個氣象因子數(shù)據(jù)時,嘗試利用福建省67個縣級國家氣象觀測站近30年氣象數(shù)據(jù)和站點海拔、經(jīng)度、緯度、坡向、坡度等地理要素推算多元一次回歸方程并減去誤差代入全省范圍格點,相比數(shù)量足夠多的區(qū)域站數(shù)據(jù)反距離權(quán)重法插入的方式,前者得到的結(jié)果準確程度相對較差。盡管區(qū)域氣象觀測站數(shù)據(jù)時間跨度較小,但分布至每個格點的數(shù)據(jù)準確程度較高。因此,本研究采用區(qū)域氣象觀測站數(shù)據(jù)進行模擬和運行。

從關(guān)鍵氣象因子和預(yù)測分布可以看出,臺灣青棗種植對熱量與冬季低溫的要求較高,受冬季低溫影響較大,易遭受寒凍害,因而主要適宜種植于福建省南部近沿海一帶;隨著種植區(qū)往北和內(nèi)陸丘陵山區(qū)延伸,冬季遭受低溫寒凍害的概率大大增加。實際上,由于臺灣青棗種植收益高,果農(nóng)有種植意向,臺灣青棗種植區(qū)比預(yù)測范圍廣,風(fēng)險等級偏高。因此,農(nóng)戶在引擴種時要多關(guān)注氣候變暖背景下冬季低溫的影響,可采取薄膜覆蓋等防寒防凍措施,保證臺灣青棗安全度過低溫,從而保障產(chǎn)量和品質(zhì)。