基于MaxEnt模型及ArcGIS預測浙貝母適生區分布

孫貝貝,湯璐璐,王儷樺,杜偉鋒,*,葛衛紅,李昌煜

(1.浙江中醫藥大學 藥學院,浙江 杭州 310053;2.寧波市中醫院,浙江 寧波 315016;3.浙江 中醫藥大學 中藥炮制技術研究中心,浙江 杭州 311401;4.浙江中醫藥大學中藥飲片有限公司, 浙江 杭州 311400;5.浙江中醫藥大學 中醫藥科學院,浙江 杭州 310053)

浙貝母為百合科植物浙貝母FritillariathunbergiiMiq.的干燥鱗莖[1],又稱浙貝、象貝、大貝、元寶貝、珠貝,現主要分布于浙江、江蘇、安徽、湖南等地[2],為著名的“浙八味”之一,生長周期為當年10月至次年5月中下旬。浙貝母味苦,性寒,歸肺、心經,具有清熱化痰止咳、解毒散結消癰之功效,用于風熱咳嗽、痰火咳嗽、肺癰、乳癰、瘰疬、瘡毒等證[3]。

浙貝母最早主產于浙江寧波象山,俗稱“象貝”[4],由于歷史原因,后引入浙江寧波鄞州,逐漸形成以浙江寧波鄞州和金華磐安為主產區的種植分布區域。隨著原產區浙貝母種植成本逐漸增加,藥農逐漸在外地尋找新的種植區。另外,浙貝母種植周期較短,種植技術成熟,成為扶貧的主要經濟作物。如此種種原因,導致浙貝母種植產區逐漸變為以浙江省寧波鄞州和金華磐安為主,江蘇南通以及浙江其他地區為輔的種植態勢。

目前,對于浙貝母的質量控制研究較為成熟,但其往往發生于藥材采收之后,這對于獲得高質量的浙貝母藥材并無指導意義,如果在浙貝母大面積種植之前進行生態適宜性研究,對得到高質量、高產量的浙貝母藥材具有重要意義[5]。現有文獻對于浙貝母的生態適宜性研究報道較少,王瑀[6]等以道地產地鄞縣作為研究基點,具有一定的局限性,金華磐安及江蘇南通的貝母產量及質量已略高于鄞縣。因此,本研究收集47個現有浙貝母分布點數據,采用最大熵數學模型分析了影響浙貝母適生區分布的主導環境因子及其適生區,旨在進一步為浙貝母的產地適宜性區域選擇提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 分布數據

通過檢索全球生物多樣性信息網絡(https://www.gbif.org/)、中國數字植物標本館(http://www.cvh.ac.cn/)、教學標本資源共享平臺(http://mnh.scu.edu.cn/)等數據庫,獲得浙貝母標本采集地信息,并查閱《浙江植物志》[7]及文獻資料[8]獲得分布信息,同時通過實地考察,獲取象山及鄞縣、磐安主產區的采樣點信息,采用百度拾取坐標系統確定分布點經緯度坐標,共獲取47個浙貝母在中國的分布點。見圖1。

圖1 浙貝母在中國的分布點

1.2 環境數據

1.2.1 數據來源 通過世界氣候數據庫(WorldClim)、世界土壤數據庫(HWSD)數據庫,獲得氣候、地形及土壤數據(表1),其中氣候數據包括19個生物氣候因子、4個(10月至次年6月)單月數據(降水量、太陽輻射、最低溫、最高溫),地形數據包括海拔、坡度、坡向[9-10],土壤因子包括頂層土壤質地、土壤有效水含量、有機碳含量、酸堿度、可交換鈉鹽、沙含量、淤泥含量、粘土含量、碳酸鹽或石灰含量、硫酸鹽含量。所有數據下載后均采用ArcGIS軟件轉換成ASC格式備用。

表1 用于MaxEnt模型中的環境變量

1.2.2 主導環境因子篩選 利用MaxEnt軟件的刀切測試功能剔除貢獻率為零的環境因子,采用SPSS 軟件對貢獻率大于零的環境因子進行Pearson相關性分析,為避免過度擬合現象,相關系數大于0.9的兩個環境因子只保留一個,篩選完成后保留下來的環境因子為影響浙貝母適生區分布的主導環境因子。

1.3 MaxEnt模型的建立

將47個分布點數據和23個環境因子輸入MaxEnt軟件中,隨機選取75%的分布點建立預測模型,25%的分布點驗證模型,運算10次,并選擇刀切功能測試各因子權重,創建各因子響應曲線,其余選擇默認參數。

1.4 適生等級分區

采用ArcGIS軟件將MaxEnt模型輸出結果轉換為柵格文件,使用掩膜提取功能得到浙貝母在中國的存在概率分布圖,并參照聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)評估可能性的劃分標準,使用重分類功能將浙貝母適生區劃分為4個等級:適生值<0.05為非適生區;0.05<適生值<0.33為低適生區;0.33<適生值<0.66為中適生區;適生值>0.66為高適生區。

2 結果與分析

2.1 模型準確性評價

MaxEnt模型模擬輸出ROC曲線圖顯示,基于所有環境變量和主導環境變量構建的浙貝母地理分布模型的平均訓練集曲線下面積(AUC)分別為0.986和0.985(圖2、圖3),本次構建模型的預測準確性極好[11],說明此結果可用于研究浙貝母的適生區劃分。

圖3 基于主導環境因子浙貝母MaxEnt模型ROC曲線

2.2 主導環境因子篩選

MaxEnt運算結果顯示,貢獻率在1.0% 以上的有15個環境因子,累積貢獻率為95.2%(表3)。經過Pearson相關系數法計算各因子間相關性(表4),剔除相關性大于0.9的環境因子,篩選出9個主導環境因子,通過MaxEnt刀切測試功能分析結果顯示,各主導環境因子的重要性排序為:12月最低溫度(Tmin12)>5月最低溫度(Tmin5)>3月降雨量(Prec3)>11月降雨量(Prec11)>降雨量季節性變異系數(Bio15)>5月太陽輻射(Srad5)>溫差等溫值(Bio3)>坡向(Aspect)>坡度(Slope),其中溫差等溫值、坡向、坡度對浙貝母適生區分布的影響較小。見圖4。

表3 影響浙貝母分布的環境因子貢獻率 (%)

表4 環境因子之間的Pearson相關系數

圖4 刀切法檢測主導環境因子對浙貝母在中國適生區分布影響程度

2.3 適生區預測

預測結果顯示,浙貝母在中國的適生區主要集中在東南區域,總面積占國土面積的14.7%,其中高適生區占0.7% 、中適生區占4.3%、低適生區占9.7% 。高適生區集中在浙江、江蘇、安徽三省交界處,主要分布于浙江寧波、舟山、紹興、杭州、湖州、嘉興、臺州、金華,江蘇南通、蘇州、無錫、常州、鎮江、南京,上海,安徽宣城。見圖5。

圖5 基于MaxEnt模型預測的浙貝母在中國的適生區分析

2.4 適生區生態特征

主導環境因子響應曲線可反映出環境因子在不同適宜范圍下的分布概率,本研究以分布概率在0.5以上劃分適宜范圍(圖6)。結果顯示,5月太陽輻射的適宜范圍為0～14 983kJ·m-2·d-1,15 921～18 184kJ·m-2·d-1,5月最適太陽輻射(Srad5)為0～14 983kJ·m-2·d-1。降雨量季節性變異系數(Bio15)適宜范圍在55以下,11.5以下分布概率不變,為最適值,>11.5時,分布概率隨變異系數的增大而降低。3月降雨量適宜范圍為65～150mm,3月最適降雨量為109mm,當降雨量在65～109mm時,分布概率隨降雨量升高而升高,109～150mm時,分布概率隨降雨量升高而降低,11月降雨量(Prec 11)、5月最低溫度(Tmin 5)、12月最低溫度(Tmin 12)與分布概率關系與太陽輻射變化幅度類似,詳見表5。

圖6 主導環境因子響應曲線

表5 浙貝母適生區分布主導環境因子適宜范圍

3 討論

本研究基于MaxEnt模型,利用浙貝母分布數據與氣候、土壤、地形等環境因子,通過ArcGIS預測獲得浙貝母的適生區分布。根據SPSS軟件及MaxEnt模型的刀切測試功能篩選出9個影響浙貝母適生區分布的主導環境因子,其中6個影響程度較高,分別為12月最低溫度(Tmin12)、5月最低溫度(Tmin5)、3月降雨量(Prec3)、11月降雨量(Prec11)、降雨量季節性變異系數(Bio15)、5月太陽輻射(Srad5)。浙貝母喜溫涼,稍耐寒,生長適宜溫度在-3～30℃[12],怕旱怕澇,且需要充足的光照[13]。研究結果顯示,5月太陽輻射適宜范圍在14 983kJ·m-2·d-1以下及15 921～18 184kJ·m-2·d-1之間,但3月、11月的降雨量適宜范圍分別在65～150mm,47～80mm。

浙貝母在中國的適生區主要分布于東南區域,總面積占國土面積的14.7%,其中高適生區占0.7%,約6.72×104km2;中適生區占4.3%,約4.13×105km2;低適生區占9.7%,約9.31×105km2。浙貝母的高適生區集中在浙江省,江蘇省、安徽省次之,主要分布于浙江寧波、舟山、紹興、杭州、湖州、嘉興、臺州、金華,江蘇南通、蘇州、無錫、常州、鎮江、南京,上海,安徽宣城,與文獻報道的適生區一致[14]。

本研究考慮了氣候、土壤、地形對浙貝母適生區分布的影響,但影響浙貝母生長的因素還有水質、種植方式等[15-18],因此預測結果與實際情況會有一定差異。在以后的研究中還需要結合其他因素,使MaxEnt模型更精確、更完善,為浙貝母產地適宜性區域的選擇提供一定參考。