基于MaxEnt模型的羊草適生區預測及種質資源收集與保護

武自念，侯向陽*，任衛波，王照蘭，常春，楊玉平，楊艷婷

(1.中國農業科學院草原研究所，內蒙古 呼和浩特 010010；2.農業部牧草資源與利用重點實驗室，內蒙古 呼和浩特 010010)

羊草(Leymuschinensis)是歐亞大陸草原帶東部半干旱地區主要優勢種或建群種[1]，羊草及其形成的各種群落在維持我國北方溫帶草原生態系統結構、功能及其穩定性、支撐草牧業發展中起著重要作用。由于長期過度放牧等不合理開發利用和自然災害影響，天然羊草草地退化嚴重，草地生產力大幅衰退，羊草在群落中的優勢地位逐漸被替代，加之羊草“三低”特性的局限[1-2]，野生羊草的分布范圍和居群數量急劇減少，部分珍貴羊草資源已瀕臨滅絕，嚴重威脅生物多樣性的維持及畜牧業的健康發展[3]。收集和保護羊草種質資源是畜牧業生產、育種及生態修復等相關研究的重要物質基礎。因此，為保護和合理利用羊草資源，需要對整個羊草分布區進行系統調查與科學采樣[4-5]，建立羊草種質資源異位保存圃，開展羊草種質資源保護和利用的基礎研究。

為減少野生種質采集工作的盲目性，提高工作效率，最大限度地收集各種類型的種質資源，首要任務是充分了解羊草的分布狀況。從20世紀50年代開始，中國陸續開展了牧草種質資源野外調查，取得了重要進展[6]，而針對某一種牧草資源的本底調查工作開展較少?！禛rasses of the Soviet Union》《Conspectus of the Triticeae》《中國植物志》等著作中，對羊草的分布區已進行了詳細地描述[7-9]，利用環境因子對羊草潛在分布區進行適生性等級劃分，有助于了解羊草地理分布規律，對羊草收集保護、引種區劃等提供重要依據。周廣勝[10]利用169個羊草分布點對國內羊草種質資源適生區進行了預測，徐麗君等[11]利用模型-專家經驗交互方法對我國羊草適宜性進行了區劃研究，使得學者對羊草適生區在我國的分布有了清晰的認識，但羊草在全球適生區地理分布格局尚缺乏詳細而系統的研究，這不利于科學制定羊草種質資源收集與保護策略。

最大熵模型(Maximum Entropy Models)可根據已知分布區及環境數據找出物種概率分布的最大熵[12-13]，已廣泛應用于物種潛在適生區預測[10,14-16]，且在物種分布數據不全時仍然能得到較好結果[13,17-18]。本研究應用最大熵模型MaxEnt預測了全球羊草的潛在適生區，以預測的適生區為基礎，利用網格法開展了羊草種質資源的采集，建立羊草種質資源異位保存圃，同時結合文獻資料中已報道的羊草分布點和實地采樣的分布點對羊草種質資源潛在適生區做了進一步預測，以期為羊草種質資源研究、引種栽培及合理保護利用草地資源奠定物質基礎和理論支持。

1 材料與方法

1.1 已有羊草地理分布數據的收集與整理

羊草的地理分布數據來源于全球生物多樣性信息機構物種分布數據庫(Global Biodiversity Information Facility, GBIF,http://www.gbif.org)、AgroAtlas數據庫(www.agroatlas.ru/en/about/index.html)、中國數字植物標本館(www.cvh.ac.cn)、已發表的中英文文獻等。整理去除相同的經緯度信息，得到羊草在全世界的分布點715個，其中中國490個(主要包括內蒙古317個，遼寧61個，黑龍江46個，河北22個，山西17個，新疆6個，吉林5個，北京4個，青海4個，陜西3個，甘肅2個，山東1個，河南1個，天津1個)，俄羅斯163個，蒙古62個(圖1)。將收集到的羊草分布點按物種名、經度和緯度順序整理成CSV格式的Excel文件，用于模型軟件的潛在分布區預測。

圖1 已報道的全球羊草分布點Fig.1 Collected distribution sites of L. chinensis in world

1.2 環境數據與地圖數據

環境數據采用世界氣候(WorldClim)環境數據庫中的19個生物氣候變量(bioclim)(表1)，選取當前狀態(current conditions 1950-2000)空間分辨率為2.5 arc-minutes的ASCII 柵格格式數據。地圖數據來源于DIVA-GIS(http://www.diva-gis.org/)和中國地圖采用國家基礎地理信息系統(http://nfgis.nsdi.gov.cn/)2005年10月24日更新的1∶400萬中國行政區劃圖。

1.3 模型分析方法

適生區預測采用最大熵模型MaxEnt version 3.4.1(http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/)。具體方法是將羊草分布數據和環境數據導入MaxEnt軟件中，隨機選取25%的分布點作為測試集(test data)，75%的作為訓練集(training data)，選擇Jackknife來檢測變量的重要性，Replicates設置為重復10次，output file type 設為asc，其他參數均為模型的默認值，結果以Logistic格式輸出。

模型的預測結果利用受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve, ROC)下的面積值(area under curve, AUC)進行檢驗，ROC 曲線檢測的評估范圍為0～1，1代表預測值非常好，小于0.5說明模型的預測能力低于隨機模型的預測能力[13,19]。在適生區預測中，AUC值越高說明模型預測準確度越高[12-18]。

將結果導入ArcGis 10.2后，分別與世界行政區劃圖和中國行政區劃圖疊加，利用自然間斷點分級法(Jenks’ natural breaks)對模型預測的羊草分布圖進行重分類(Reclass)，按照重分類的存在概率P，并參照IPCC第4次環境報告中關于評估可能性的劃分體系[20]將羊草適生區劃分為5個等級[10]，分別為最佳適生區(P≥0.47)，該類適生區羊草分布以建群種為主，其生境特別適合羊草的生長；高適生區(0.30≤P<0.47)，該類適生區羊草分布以優勢種為主；中適生區(0.14≤P<0.30)，該類適生區羊草大量分布，但在群落中不成優勢種；低適生區(0.04≤P<0.14)，該類適生區羊草有分布；非適生區(P<0.04)，該類適生區不適合羊草的生長，可能無羊草分布[10-11]。

表1 19個用于羊草適生區分布模擬的環境變量Table 1 19 environmental variables used for modeling potential suitable distribution of L. chinensis

1.4 羊草種質資源實地調查與采樣

以MaxEnt模型預測得的羊草潛在分布為依據，使用1∶10000(較大區域為1∶50000)中國和蒙古國地形圖為底圖，將羊草潛在分布區劃分為若干個網格(單元)[4]，網格大小為100 km×l00 km(圖2)。每個網格作為羊草資源調查與搜集的基本單元(網格面積不足1/3的舍去)，每單元采集顯域輕度放牧、重度放牧、圍封、隱域性分布及人工種植等類型的羊草根莖活體各1份，每份包含6～30個重復取樣點，重復樣點之間的距離至少為40 m[1,21]。同時開展與各圃庫、科研院所、草原站等單位的種質資源收集與交流共享。

圖2 羊草野生種質資源采樣策略——以錫林浩特市為例Fig.2 Sampling strategy of wild germplasm resources of L. chinensis - A case study for Xilinhot in China

1.5 羊草種質資源異位保護

羊草既可以有性繁殖也可以無性繁殖，為保存、鑒定和評價羊草資源，2014年5-8月建立了羊草資源圃，該圃位于內蒙古呼和浩特市市郊的農業部沙爾沁牧草資源重點野外科學觀測試驗站，地處適宜羊草生長的環境區，總面積66666.67 m2(于2010年平地、測土施肥、除雜草等，保證土壤成分均勻同質)，噴灌設施完備，具備羊草種質資源生長、保純的一切條件。目前，該圃建有小區1120個，均帶地上噴灌，每個小區3 m×3 m，小區間采用60 cm水泥板隔離，防止根莖相互串連，影響種質資源純度。做資源評價時，在初花期對每份資源進行刈割，防止種子脫落，產生雜合植株。

1.6 數據分析與圖形處理

數據采用Microsoft Excel、MaxEnt version 3.4.1分析，圖形采用ArcGis 10.2、DIVA-GIS 7.5.0、Adobe Photoshop CC 2017等處理。

2 結果與分析

2.1 基于MaxEnt模型的羊草種質資源適生區預測

根據文獻收集的715個羊草分布點，利用MaxEnt模型預測羊草適生區，訓練集與驗證集AUC分別是0.9701和0.9746(圖3A)，AUC值大于隨機分布模型(0.5)且接近于1，說明MaxEnt模型預測羊草適生區的結果可靠。通過模型預測發現羊草適宜生長的區域在歐亞大陸東部，主要包括中國、俄羅斯南部、蒙古、北美洲美國本土、美國阿拉斯加、哈薩克斯坦、加拿大、朝鮮、烏茲別克斯坦、韓國、不丹東南部和巴基斯坦也有零星適宜生長區域(圖4)。

2.2 羊草種質資源圃的建立

以MaxEnt模型預測的結果為依據，2014年本研究利用網格法對分布于中國和蒙古國的羊草種質資源進行采集，截至2017年7月，共采集361個樣點(圖4)，形態鑒定后確認的羊草種質資源483份，其中蒙古國95份，中國內蒙古211份、山西59份、黑龍江32份、陜西23份、河北18份、寧夏14份、吉林12份、甘肅10份、遼寧7份、天津2份；按適生區等級劃分采集到的羊草資源，分別為最佳適生區361份、高適生區83份、中適生區32份、低適生區7份、非適生區0份(圖4)。從模型預測的適生區和采集資源的分布情況看，采集的羊草種質資源基本覆蓋了羊草主要適生區(圖4～圖6)。

2014年5-8月本研究建立了羊草資源圃(圖5)，該圃在種植前已進行多年的均質化處理，并在羊草種質資源移植后，確保相同田間管理措施，以便開展羊草種質資源農藝性狀評價工作。截至2017年7月，該資源圃已保存不同羊草種質資源535份，其中自行采集的羊草野生種質資源483份，各圃庫、科研院所及草原站等收集資源52份。

2.3 羊草在全球的適生區預測

利用已報道的羊草分布點和采集羊草種質資源的1076個分布點，本研究對羊草種質資源在全球的分布做了進一步預測，訓練集與驗證集AUC分別是0.9610和0.9605(圖3B)，結果可靠。根據模型預測，加入采集點后羊草高適生區分布區域在原來基礎上幾乎沒有發生變化(圖6)，而適生區總面積減小了0.38%，這可能與最佳適生區和高適生區采樣分布密度有關，有待進一步分析。本研究結果表明，羊草的適生區位于歐亞大陸草原東部，從中國東北、華北，蒙古至俄羅斯南部成片連續分布，北美洲美國、加拿大，巴基斯坦、印度、尼泊爾、不丹也有部分低適生區分布，整個適生區占全球陸地總面積的8.75%，最佳適生區占全球陸地面積的1.78%、占全球總適生區的20.40%。適生區面積最大的國家是中國，占全球適生區分布總面積的38.34%；其他依次是俄羅斯、蒙古國、美國(含阿拉斯加)、加拿大、哈薩克斯坦、朝鮮、烏茲別克斯坦、印度、不丹、尼泊爾、巴基斯坦等，分別占全球適生區分布面積的27.55%、13.23%、10.72%、4.67%、3.91%、0.72%、0.57%、0.08%、0.05%、0.02%；巴基斯坦中部等地也有零星分布。

圖3 羊草生境分布預測結果的ROC曲線驗證Fig.3 ROC curve verification of L. chinensis potential geographic distribution A為文獻收集到羊草分布點模型預測后的ROC值；B為文獻收集到的分布點和實際采樣后的分布點模型預測后的ROC值。A: ROC plot used the known distribution points; B: ROC plot used the known distribution points and the field investigation points.

圖4 基于已知分布點的羊草適生區預測Fig.4 Potential geographic distribution of L. chinensis based on known distribution points

2.4 羊草在中國的適生區預測

MaxEnt生態位模型預測結果表明，我國羊草適生區占全國陸地面積的一半以上，為54.73%，最佳適生區占全國陸地面積的18.35%、占全國總適生區的33.54%。適生區從東北平原到內蒙古高原在黃土高原局部呈連片分布，總分布范圍與亞洲溫帶氣候大陸區域基本吻合，主要包括內蒙古、新疆北部、黑龍江、青海、甘肅、西藏、吉林、河北、陜西、山西、遼寧、山東、河南北部、四川西北部、寧夏、北京、江蘇北部、天津、湖北、云南北部、安徽北部等省市(圖7)，各省適生區面積占全國適生區面積的比例分別是22.24%、16.76%、10.34%、9.47%、7.29%、7.11%、4.05%、3.71%、3.59%、3.03%、2.97%、2.93%、2.18%、2.17%、1.00%、0.33%、0.24%、0.23%、0.13%、0.11%、0.11%(圖8)。各省適生區占其所在省面積由大到小依次是吉林、遼寧、山西、河北、北京、天津、黑龍江、山東、寧夏、陜西、甘肅、內蒙古、河南、青海、新疆、西藏、四川、江蘇、安徽、湖北、云南等，所占比例分別是100%、100%、100%、100%、100%、100%、99.97%、99.70%、99.50%、92.73%、92.42%、90.69%、71.01%、69.85%、50.26%、32.77%、25.05%、12.84%、4.33%、3.84%、1.73%。最佳適生區和高適生區占全國分布面積由高到低依次是內蒙古、黑龍江、吉林、河北、山西、遼寧、甘肅、新疆、陜西、寧夏、山東、青海、北京、天津、河南等地(圖7)。通過各省適生區所占面積的分析，可為羊草育種、栽培區劃及生態修復提供理論指導。

圖5 羊草種質資源圃Fig.5 L. chinensis germplasm nursery

圖6 羊草全球適生區預測Fig.6 Potential geographic distribution of L. chinensis in world

圖7 MaxEnt 模型預測羊草在中國的適生區Fig.7 Potential geographic distribution of L. chinensis in China

圖8 羊草各省適生區占全國適生區面積的比例Fig.8 Account for the percentage of provincial potential distribution of L. chinensis by country

3 討論

MaxEnt是近幾年應用比較廣泛的適生區預測模型，其預測結果要優于同類模型[14-18,22-24]，且在物種分布數據不全時仍然能得到較好的結果，其本身只能判斷物種適生區或者可能存在的概率，并不能推斷物種是否存在[13,17-18]。本研究在收集和整理前人關于羊草分布區研究的基礎上，利用MaxEnt生態位模型對羊草在全球的適生區進行了預測，兩次預測訓練集與驗證集AUC都在0.9600以上，在模型精度檢驗方面可信度高，預測的適生區與現有標本記載的分布區域基本吻合，屬于中國東北—興安—蒙古植物區系，同時本研究在預測的中國和蒙古國適生區范圍內均采集到了野生羊草(兩國的適生區面積占總適生區的比例為51.57%)，進一步證明了模型的準確性?！禛rasses of the Soviet Union》《中國植物志》《羊草生物生態學》等報道羊草產于中國東北、內蒙古、河北、山西、陜西、新疆等省區，蘇聯、日本、朝鮮也有分布[1,7-9]，而本研究的兩次預測結果發現在日本等國并沒有適生區的分布，這可能與模型預測的樣本分布有關，本研究在做模型預測時僅查到在日本等地有分布并沒有查到具體標本或樣本分布點，從模型對其他物種預測的準確度方面考慮[12-18,21-24]，日本等國也可能并無真正野生羊草的分布，僅是引種栽培的野生羊草資源。

羊草集中分布在我國東北平原和內蒙古高原東部的開闊地平原、低山丘陵、河灘、鹽堿化低地，被稱為禾本科“牧草之王”[1]。通過1076個分布點的模型預測發現我國羊草適生區約占全球適生區的38.34%，占國土面積的54.73%，這與文獻報道羊草分布區結果基本一致[1,11]，從而更加證明了模型的準確度。按各省適生區面積占全國適生區面積的比例由大到小排列，依次是內蒙古、新疆北部、黑龍江、青海、甘肅、西藏、吉林、河北、陜西、山西、遼寧、山東、河南北部、四川西北部、寧夏、北京、江蘇北部、天津、湖北、云南北部、安徽北部等地，而按最佳適生區和高適生區占全國分布面積由高到低依次是內蒙古、黑龍江、吉林、河北、山西、遼寧、甘肅、新疆、陜西、寧夏、山東、青海、北京、天津、河南等地，比較發現，新疆的適生區面積較大，但其低適生區占整個新疆適生區面積的59.36%(圖8)。本研究將羊草適生區進行等級劃分是為了便于分析，預測的低適生區并非不適合羊草生長，只說明其分布概率較小。MaxEnt模型預測的最佳適生區分布羊草概率較大，是重點調查采樣的區域，通過第一次模型預測的結果，在蒙古高原東部、松嫩平原等溫帶草原和草甸草原區均發現了大量成片或呈斑塊狀分布的羊草，屬于野生羊草資源分布的核心區域，可能具有豐富的遺傳多樣性，應為重點開展研究和保護區域；農區路邊、水渠邊、疏林等地受強烈的人為干擾較大，發現獨立生長、小面積分布的羊草群體，可能是特殊類型。中國數字植物標本館(Chinese Virtual Herbarium, CVH)在錄的羊草標本中新疆有97份，青海有11份(標本大都在20世紀90年代之前，無詳細GPS點)，本研究根據適生區預測和標本記錄的信息實地調查和采集發現，羊草在新疆和青海的分布極其罕見，采集到具有羊草外部形態特征的資源，經在呼和浩特羊草資源圃種植，專家鑒定后無法給出結論，還需要進一步的分子鑒定。

最佳適生區占全國分布面積由高到低依次是內蒙古、黑龍江、河北、遼寧、山西、吉林、陜西等，2016年《中國草業統計》數據顯示[25]，2016年各省羊草保留面積前4位分別是吉林、黑龍江、內蒙古和遼寧省，對羊草保留種植面積和最佳適生區面積比較分析發現，河北、山西、陜西、內蒙古等省區蘊含著巨大的羊草產業發展潛力，可大力推廣羊草人工種植和改良種草。

本研究基于文獻大數據檢索，全面分析了羊草種質在全球的分布格局，結合實地采樣，進一步細致地探討了羊草在全球及中國的適生區，建立了羊草種質資源圃，為進一步合理利用和有效保護羊草資源奠定了基礎。野生羊草種質資源必須合理取樣才能盡可能完整地保存其遺傳多樣性，楊持等[21]研究認為480 m2(12 m×40 m)的樣方可以代表羊草小群落的分布特征，本研究在取樣時利用100 km×100 km網格進行取樣，每個GPS點采集6～30株個體，個體之間的距離為40 m以上，保證了每個GPS點的羊草遺傳多樣性[4,21]。羊草具有發達的地下根莖，多分布在10～20 cm左右的土層中[1]，為了保證每份資源的純度(只進行無性繁殖)，防止串根，資源與資源之間用60 cm的水泥板隔離。為保證資源之間的可比性，對每份資源建立了同質生長環境及相同的田間管理措施。從2015年開始本研究對535份羊草種質資源的農藝性狀、生物學特性進行了初步研究，取得了一些進展，同時，資源評價工作將力爭深入到細胞和分子水平，為每份羊草種質資源建立資源共性和特性的信息檔案。羊草種質資源圃將在探討羊草起源、演化、系統分類、生態功能、育種、分子譜系地理、基因組學及優異基因挖掘等方面發揮巨大作用[26-30]。

致謝：感謝中國農業科學院草原研究所的王育青、李志勇、劉雅學等在羊草資源收集方案上的指導；中國農業科學院草原研究所的韓文軍、春亮、白?；?、陳海軍、王珍、劉磊、解繼紅、紀磊、李西良、運向軍、王凱、于林清、吳新宏、李鴻雁等與內蒙古大學的張慶在野生羊草種質資源采集中做出的貢獻；中國農業科學院草原研究所胡寧寧、羅四維、郭豐輝等在羊草資源種植工作中給予的幫助；內蒙古大學的趙一之和趙利清在羊草種質資源識別與鑒定過程中給予的指導，至此一并表示感謝！