基于GIS技術的物種適生區推算應用

顧英杰

摘要：森林資源作為地球生態系統的重要組成部分，也是重要的資源之一，有著不可替代的作用。森林資源的分布以及利用價值也是永不過時的話題。隨著科學技術的不斷發展，利用現代技術，用森林群落的各項生態數據建立生態位模型，以統計植物群落的分布范圍，再推算潛在適生區，不僅能讓森林資源的統計更加科學，并且能針對入侵物種的生態位提前做出相應保護對策。GIS技術的發展，特別是GIS 的空間分析功能，能讓數據可視化，結合生態位模型推演的范圍結果，區塊實現圖表化，讓資源調查的工作顯得更加具體。本文總結了生態位模型的基本方式，以及GIS技術的應用狀況。

關鍵詞：森林資源；潛在適生區；生態位模型；GIS技術

時至今日，森林資源的重要性日益凸顯。如何測量森林資源、管理森林資源；如何監測森林資源的動態變化，分析評價森林資源的數量、分布、質量、功能；如何預估森林發展趨勢，已成為當前迫在眉睫需要解決的問題。

地理信息系統（Geographic Information System，簡稱GIS）是20世紀60年代中期開始發展起來的新技術。最初為解決地理問題而起，應用范圍也只在地理相關專業。后來隨著GIS技術的發展與進步，GIS已在人類社會中無處不在，應用范圍已擴大到各個領域，如旅游、通訊、房地產以及資源管理、信息服務、區域規劃等。

生態位（ecological niche）是指一個種群在生態系統中，在時間空間上所占據的位置及其與相關種群之間的功能關系與作用。生態位在生態學研究種最常見的是與資源利用譜相提并論。我們熟知的“生態位寬度”和“生態位測度”都可反映出生物和環境之間的關系。因種間競爭的存在同一種生物不可能利用全部的原始生態位，所以其占據的是現實生態位而非原始生態位。

1.1 GARP模型（the Genetic Algorithm for Rule-set Prediction）

GARP模型能夠自動搜索和物種分布相關的環境因子，選取最優條件并映射到研究區域去預測物種的潛在適生區，即通過物種在現有分布區與目標區域間的隨機和非隨機關系來預測物種的潛在適生區。GARP模型根據物種己知的生境和分布點，創建不同的組合模型，模擬物種的生態需求，而后預測區域內潛在的分布可能。在預測過程中，建模可選擇Atomic、Range、Logistic Regression NegatedRange等參數，依據Anderson的方法建立最優因子集合，從而預測物種分布區。

1.2 最大熵值模型（Maximum Entropy，MaxEnt）

機器學習算法中MaxEnt模型由S.J.Phillips在2004年構建，是目前使用最為廣泛的模型。該模型被廣泛用于物種分布預測，研究的內容包涵了不同時期物種的分布情況，研究內容涉及生態學、林學、遺傳學和物種入侵。在常見的物種分布預測軟件中，MaxEnt和GARP使用最為廣泛，MaxEnt的優點是更為穩定，且對計算機的配置要求不高，操作也相對GARP更加簡單，且在環境條件和樣點數據等參數較多時表現更好。

本文主要以收錄知網的相關文獻為主，用“生態位模型”作為關鍵詞搜索，共有317條文獻記錄，其中與地理分布區相關聯的有247篇，在這247條中關于動物方向的有123篇，關于植物方向的98篇。這些文獻在討論的話題有兩個，一是本地物種的潛在適生區，二是入侵物種的潛在分布區。方法上共同的特點就是采用熵值模型模擬構建生態位模型，使用其中的點提取和ROC曲線分析等功能進行分析，從而做進一步的措施。通過檢索公開發表的學術論文和查閱數字動植物標本館、動植物主題數據庫等數據庫獲得物種的分布數據，同時，結合地名數據庫查找相應的經緯度信息，最終獲得研究物種的分布記錄，通過現有的資料，盡可能多地選取分布點，從而避免研究物種現有地理分布點的過度偏向性。通過全球氣候數據庫網站搜集相關的氣候因子信息。將上千條物種分布記錄放入同一個表格中，在相似的地理區間選擇一個樣方分布點，這樣一來會得到精煉的記錄，選擇環境因子（一般為氣象變量）。隨后，將兩種記錄分別導入MaxEnt軟件中，根據自動特征規則進行計算，MaxEnt軟件進行數據處理并輸出適生區預測圖。最后ROC曲線繪制在DAVLA-GIS軟件下完成，將預測圖轉換成grd柵格圖，使用DAVLA-GIS軟件的modeling創建驗證文件，生成含有各驗證點預測值的roc文件，最后在Show Roc導入相應的roc文件，得到ROC曲線的AUC值，作為模型預測精確度的衡量標準

GIS在外來物種適生性評估研究中可以把目標物種發生區域內的生物學特征和地理物理特征結合起來，研究影響物種分布的不同因素，再根據這些因素對物種適合生存的地區進行預測。從而進行進一步深入的研究。GIS應用到物種適生性評估研究有兩種方式，一是直接在GIS中建模，二是與相關的軟件聯合對物適生區進行更深入的研究。

GIS與模型相結合時，可以直接在GIS中建模。這樣可以利用物種的限制條件來建立環境包絡去實現物種潛在分布區的預測。具體方法為：首先，把目標地區多年的氣候數據，通過空間插值將點氣候數據圖轉變為面氣候數據圖；再結合物種的生理閡值（如海拔、相對溫度、相對濕度等），然后將目標區域內的氣候數使在閡值內的區域顯示出來，形成初步的適生圖，而后根據其他限制條件（如寄主、生境等），形成多個條件的適生圖，最后用圖層疊加功能把圖層求交集運算形成最后的適生圖。此外，GIS與模型相結合還可以將統計學方法建模后與GIS結合。這種方法應該根據物種的環境變量和已有分布數據，利用統計學方法建立模型，而后將模型的預測結果轉化，最后利用GIS將結果以圖的方式展示。

中國擁有豐富的森林資源，但是在天然林和人工林并存的情況同時，我們應該更多的考慮對天然林的保護，以及對珍惜物種的發現與保護。用上述生態位模型結合GIS技術，可以預想，野外調查現有記錄植物群落位置，做相應生態影響因子的記錄，建立生態位模型，推算群落潛在適生區，再將數據用GIS技術以圖的形式表現出來，再回歸野外調查。生態位模型推算的方法不僅可以用在對天然植物群落的調查方面，同時可以用在對入侵物種潛在生長區的調查方向上，以及時對本土植物做保護措施，研究入侵生態位與本土生態位的沖突問題。結合第二點想法，深入研究人的生產活動與植物群落之間的沖突問題，以研究更科學生態的城市發展方向，做出更好的城市規劃設計。