氣候變化下獨一味的地理潛在分布區預測

熊鈺丹

（四川師范大學地理與資源科學學院中心實驗室，成都 610101）

獨一味（Lamiophlomis rotata）是唇形科獨一味屬植物，是蒙、藏、納西族等少數民族經常使用的中草藥，具有止血、止痛抑腫脹、疏通血管、續筋接骨和化瘀血等功效［1］。因為獨一味的用量逐漸增加而采挖過度，造成獨一味生長區域面積大幅下降，目前已被中國列入二級瀕危保護植物。獨一味目前蘊藏量為3 713～6 896 t［2］，因為采挖而造成的恢復時間是有周期性的，所以獨一味的使用是不可連續的，而獨一味資源不可持續利用會對中國制藥產業產生一定的影響。

根據統計資料預測，氣候變化會使全球陸地至少有49%左右的植物群落受到影響［3］。1850年到目前為止，地表均溫不斷升高，降水量在全球的分布格局也在不斷地變化，會產生一種“濕者越濕，干者越干”的格局分布現象［4］。植物的地域分布與氣候變量的關系一直是當前研究的熱點，謝彩香等［5］首先對影響中藥材生長的生態因子和氣候數據的插值進行分析研究，再利用數學模型對中藥材產地適宜性進行定量分析得到潛在分布區。周傳猛等［6］用模糊物元模型理論構建氣候因子與獨一味產量之間的模糊隸屬函數，評價指標權重根據熵權法確定，最后確定青藏高原地區獨一味生態適宜性空間分布。

MaxEnt生 態位 模型［7，8］是 以生 態位 理論為 基礎，根據物種樣本分布數據以及該分布區的生態因子數據，利用一定的數學模型總結出其生態位需求，將其映射到研究區域，最終得到該物種在研究區域適生區的分布情況［9］。所以利用MaxEnt模型預測未來氣候下獨一味的地理分布情況，對進一步開發利用獨一味有重大意義。本研究通過MaxEnt與ArcGIS模型相結合，利用3個時期氣候因子數據和獨一味的地理分布數據，模擬獨一味在中國當前、2050s以及2070s的氣候條件下潛在分布區，進一步劃分當前獨一味在中國的生長適宜區，為引入良種和開展野外調查提供基礎；并研究分析影響獨一味在中國地理分布的主要氣候因子，未來氣候變化（二氧化碳濃度不同）對獨一味地理分布的影響，以及獨一味在中國未來生態適宜區與當前的差異，以期為其提供保護對策和建議。

1 材料與方法

1.1 獨一味分布數據的獲取

通過閱讀文獻，在中國植物標本館（CVH.http：//www.cvh.org.cn/）、全球生物多樣性信息數據庫網絡（GBIF.http：//www.gbif.org/）、DiscoverLife（http：//www.discoverlife.org）等物種標本信息平臺的查詢檢索，以及實地走訪調查，將經緯度重復以及無經緯度記錄的分布樣點數據剔除，最終篩選得到獨一味在中國范圍內的110個分布數據（圖1），并統一按照樣本物種名、分布的經緯度的順序進行轉換并存儲成MaxEnt模型軟件支持的文件格式（CSV格式）。

圖1 獨一味在中國的分布點

1.2 氣候因子數據的獲取

當前、2050s以及2070s氣候條件下的19個生物氣候變量均來自世界氣候數據庫（http：//www.worldclim.org/），未來氣候情景數據選用通用大氣環流模式CCSM4，未來溫室氣體代表性濃度路徑包括RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5 4種排放場景，分別表示溫室氣體排放的低、中低、中高和高4種情景［10］。本研究所下載RCP 2.6和RCP 8.5兩種模式的數據空間分辨率為30″。將所有的環境變量用ArcMap10.3軟件轉換為同一數據格式（ASCⅡ格式）。

1.3 數據處理

首先對獨一味分布數據進行處理，按照樣本點的物種名、分布的經緯度的順序轉換并存儲成Max-Ent軟件支持的格式。采用ArcMap10.6對生態因子數據進行裁剪，裁剪出目標區域的范圍，然后對所有生態因子數據進行像元的統一，再進行地理坐標的處理，得到統一的空間參數。最后對數據進行格式轉換，得到MaxEnt模型軟件支持的數據格式（ASCⅡ格式）。

1.4 模型參數設置

在MaxEnt軟件中加載19個氣候因子和110個獨一味樣本地理分布數據，設置參數運行建模，隨機抽取分布數據的25%作為測試集，剩下的75%作為訓練集，選擇最大重復迭代次數500。采用刀切法對各環境變量進行權重檢驗，設置ROC（Receive operating characteristic）評價曲線對預測結果的精度進行檢驗，其他參數為軟件默認值。

1.5 獨一味生長適宜性區域等級劃分

本研究根據《IPCC第五次評估報告中對不確定性的處理方法》中對“不確定性和可能性”的表述［11］對獨一味的生長區進行等級劃分：0.90～0.99的發生概率為很可能，0.60～0.90的發生概率為可能，0.33～0.60的發生概率為50%可能，0.10～0.33的發生概率為不可能，0.01～0.10的發生概率為很不可能，小于0.01的發生概率為絕對不可能。根據統計學的原理，當作物在某一格點的存在概率α＜0.05時為小概率事件［12］，在此定義為不適宜區。所以獨一味生長適宜性區域最后通過ArcGIS 10.6將結果重分類劃分為4個等級：α＜0.05為不適生區；0.05≤α＜0.33為次適生區；0.33≤α＜0.66為較適生區；α≥0.66為最適生區。

2 結果與分析

2.1 模型精度評價

ROC評價曲線下的面積為AUC值［13］，AUC值可用于模型預測結果的檢驗。AUC取值范圍為0～1，AUC值小于0.6時模型預測結果不準確；AUC處于0.6～0.7時，模型預測結果較差；AUC處于0.7～0.8時，模型預測結果一般；AUC處于0.8～0.9時，其預測結果優良；AUC為0.9～1.0時，模型預測結果準確，AUC值越接近1.0時，模型預測結果越準確，反映研究物種的潛在分布結果越準確［14］。通過最大熵模型重復迭代運行10次后，選取AUC值結果最大的一次作為最終評價結果輸出。得到的測試集與訓練集的AUC值分別為0.978、0.975，表明MaxEnt模型對獨一味在中國潛在分布區的預測效果非常好，可信度高［15］。

2.2 當前氣候下獨一味適生區面積和分布區域

將MaxEnt模型運行的結果加載到ArcMap10.6中進行格式轉換，并執行重分類等操作得出獨一味的生長適宜性區劃（圖2）。從圖2可以看出，獨一味主要分布在中國的西南高原地區，包括四川省西部、西藏自治區東部、青海省南部、甘肅省東南部、云南省西北部、貴州省西南部等地。還有少量獨一味分布在寧夏回族自治區、山西省和陜西省等地，與目前獨一味在中國的分布區大致相同，同時各適宜區間劃分也基本符合獨一味在中國的分布現狀［16］，因此，本次研究結果準確度比較高。

圖2 獨一味生長適宜性區劃

從獨一味生長適宜性區劃等級分類分布的面積及占比可以得出（表1），獨一味生長區最多的地區是西藏自治區，占比為38.70%，其次是四川省，生長區占比為23.37%，新疆維吾爾自治區、貴州省、陜西省、寧夏回族自治區以及山西省等地獨一味的生長區分布的極少，都低于1%以下，獨一味最適生長區面積從西向東依次遞減。

表1 獨一味生長適宜性區劃等級分類分布的面積及占比

2.3 影響獨一味分布的主導氣候變量

利用ArcGIS 10.6對這19個生物氣候變量進行相關性分析。當2個氣候變量相關系數＜0.85時，相關氣候變量全部保留；當2個氣候變量相關系數≥0.85時，則保留其中生態意義更為重要的氣候變量［17］。選取原則根據MaxEnt模型Jackknife貢獻度分析結果，同時，根據相關文獻篩選對獨一味生長較為重要的氣候變量9個。由表2可知，其中等溫性（bio13）、最暖季均溫（bio10）、最暖季節降雨量（bio18）是影響獨一味地理分布的主要氣候變量，貢獻率分別為43.5%、21.8%、14.7%。

表2 影響獨一味分布的主導氣候變量及貢獻率

2.4 未來氣候變化下獨一味適生區面積和分布區域

基于MaxEnt模型，本研究對獨一味藥材在2050s、2070s的RCP 2.6、RCP 8.5氣候情景下進行了分布模擬。通過ArcMap10.6軟件，將獨一味的分布分為4個等級，同時利用ArcMap10.6的空間疊加分析模塊計算出未來氣候情景下各個等級獨一味適生區面積（表3），最后得出獨一味未來氣候情景下地理分布區域，見圖3。

從表3和圖3可以看出，當前氣候情景與2050s和2070s的RCP 2.6情景比較，獨一味的生長區面積有所減少，其中最適生區和次適生區面積在減少，而較適生區面積在增加；當前氣候情景與2050s和2070s的RCP 8.5情景下比較，獨一味的生長區面積也有所減少，其中最適生區和次適生區面積也在減少，而較適生區面積也在增加；2050sRCP 2.6情境下獨一味的最適生區面積減少的最多，且其較適生區面積增加的最多；2070sRCP 2.6情境下獨一味最適生區面積增加的最多，且其次適生區面積減少的最少；與當前氣候相比生長區面積減少最多的是2070sRCP 8.5情景，而生長區面積減少最少的是2070sRCP 2.6情景?？傮w來講，未來氣候與當前氣候情景下獨一味的生長區面積相比，未來氣候情景下獨一味藥材的生長區面積都有一定程度的減少，且生長區分布隨著生長區邊緣向生長區中心消減。

圖3 獨一味在未來氣候情景下的地理分布區域

表3 不同氣候條件下獨一味生長區面積 （單位：km2）

3 小結

隨著全球氣候的變暖，中國特有藥材獨一味的分布也會受到一定的不利影響和限制，本研究利用MaxEnt和ArcGIS模型模擬了獨一味藥材在當前氣候和未來氣候情景下（2050s、2070s的RCP 2.6、RCP 8.5）的地理潛在分布區，并對分布區進行了適宜性等級劃分（α＜0.05為不適生區；0.05≤α＜0.33為次適生區；0.33≤α＜0.66為較適生區；α≥0.66為最適生區），還對氣候變化下的獨一味藥材分布面積變化進行了定量分析。本研究利用ROC評價曲線下的面積AUC值對模型的預測精度進行評價，得到的測試集與訓練集的AUC值分別為0.978、0.975，表明MaxEnt模型對獨一味在中國潛在分布區的預測效果非常好。結果表明等溫性（bio13）、最暖季均溫（bio10）、最暖季節降雨量（bio18）是影響該植物地理分布的主要氣候變量。獨一味主要分布在中國的西南高原地區，包括四川省西部、西藏自治區東部等地，獨一味最適生長區面積從西向東依次遞減。未來氣候與當前氣候情景下獨一味的生長區面積相比，未來氣候情景下的獨一味藥材的生長區面積都有一定程度的減少，且生長區分布隨著生長區邊緣向生長區中心消減。