外来入侵害虫橄榄果蝇Bactrocera oleae在中国的适生区预测*

张 雪，李白尼，魏 武，张文军

(中山大学生命科学学院,广东 广州 510275)

生物入侵是一个与全球经济可持续发展息息相关的问题，有害生物风险分析尤为重要。防止外来生物造成危害的重要手段就是阻止可能造成入侵物种进入适合其生存的地区[1]。抓住早期关键环节，就能在防止生物入侵时起到事半功倍的作用[2]，为此就需找到入侵种的适生区域。

橄榄果蝇Bactrocera oleae属于昆虫纲，双翅目，实蝇科，果实蝇属，对油橄榄及其产品产生严重危害[3]，我国于2007年6月将果实蝇属列为我国进境植物检疫性有害生物。关于油橄榄果蝇在我国适生性的研究是首次，本研究基于两种生态位模型GARP(遗传算法模型)和MAXENT(最大熵模型)，预测油橄榄果蝇在我国的适生区，综合判定该虫在我国的潜在适生区，将作为检疫政策制定的科学依据，减少经济损失。

1 材 料

1.1 橄榄果蝇的分布数据

本研究关于橄榄果蝇的分布数据来源于两个数据库。全球生物多样性信息交换所(Global Biodiversity Information Facility, GBIF)和中非皇家博物馆(Royal Museum for Central Africa，http://projects.bebif.be/enbi/fruitfly)。对于只给出地名的数据在地名数据库(Geographic Names Database, GNDB)查找相应经纬度，共得到橄榄果蝇精确分布数据182个。

1.2 环境数据

本研究所用到的环境数据均来源于互联网——世界气候数据库[4]，网址为：http://www.worldclim. org/。气候变量选择19个对物种分布有重要影响的生物气候变量，如表1所示。

表1 适生区预测研究中所使用的环境变量

1.3 软件来源

本研究所用到的生态位模型均来自互联网，来源见表2(Table 2)。

1.4 地图数据来源

从国家基础地理信息系统( http: / /nfgis.nsdi.gov.cn)下载获得的1∶400万的中国地图作为分析底图，通过Arc GIS将生态位模型模拟的运算结果在图中显示出来，确定适生区域。

表2 软件来源列表

2 方 法

2.1 GARP

在excel中，以“物种名称、经度、纬度”顺序输入182个点坐标，并保存为(.csv)格式，上传橄榄果蝇分布数据和环境数据后，进行参数设置，具体如下：Train sample size : Test sample size = 70%∶30% (or 100%)；训练数据样本大小:验证数据样本大小=70%∶30%；convergence limit of 0.01 收敛极限为0.01；maximum number of iterations of 1 000 最大迭代数量为1 000；Runs : 500 运行次数为500。

2.2 MAXENT

将(.csv)格式的橄榄果蝇分布数据上传，数据输入有两部分，左边是物种分布数据，右边是环境变量输入窗口，只需指定环境因子图层所在文件夹位置，程序会自动搜索符合条件的ASC II栅格图层，指定输出目录，其它设置默认便可，点击运行，预测结果输出在指定的目录下。

3 结果与分析

3.1 GARP模型结果

根据Anderson提出的方法[5]，为了选出最优的模型我们对模型进行了500次重复运算，然后从中选出10个最优的模型。得到的10个最优模型集以栅格格式输出，将其导入Arc GIS中,利用空间分析模块(Spatial Analyst)对结果进行叠加处理，结果如图1颜色越深代表适生性越高。从图中可以看出，橄榄果实蝇在我国的适生区主要集中于云南的大部分、四川东部、广东和广西北部的大部分、海南北部、河南和陕西南部的小部分、江苏南部；以下各省的大部分地区：贵州、湖南、湖北、江西、福建、浙江、安徽，均显示较高的适生性。

图1 GARP模型预测橄榄果实蝇在我国的适生区

3.2 MAXENT模型结果

将MAXENT模型运算导入Arc GIS软件中。结果如图2所示，可以看出MAXENT模型预测的橄榄果实蝇适生区区域比GARP模型预测的结果要小。MAXENT模型预测的橄榄果实蝇在我国的适生区主要集中在云南、贵州、四川、广西四个省。

3.3 综合分析

将GARP模型计算结果与MAXENT模型计算结果叠加生成综合适生性分析图，见图3(Fig.3)。可见，我国云南、四川和贵州为橄榄果蝇的高度适生区，对该区域应加强检疫。对于其他地区可有选择性的加以防控。

图3 橄榄果实蝇在我国的综合适生性分析图

4 讨论与展望

适生性模型可以对物种的发生进行精确的空间定量描述[6],但预测模型并不能完全反映物种真实的生存环境，是去建立一个与真实情况相接近的有生物学意义的模型。本研究中采用两种模型进行适生性分布预测结果也是存在差异的，这主要是由于采用了不同的模型算法所引起的，没有绝对的一致合理的模拟方法[7]。因此应综合各个模型的结果，不能单一的运用某一模型以弥补各类模型的自身缺点。本研究通过综合分析两种模型结果的预测结果来增加结果的准确性。

从预测结果中可见，云南和四川是橄榄果蝇的高度适生区，我国的油橄榄种植业主要集中于这两个省份以及甘肃省。本研究中所使用的两种模型所预测的结果均没有显示甘肃省为油橄榄果实蝇的适生区，这表明，如果甘肃省发展油橄榄种植业，可以投入较少的力量在此害虫的检疫和防治上。云南和四川两省应加强对此虫的控制，加强检疫力度，从源头控制此虫的进入。

由于我国在物种分布模拟方面的研究起步较国外晚，目前我国自行开发的软件不多，比较早期的主要有魏淑秋等[8]建立的农业气候分析的数据库系统。近年来左闻韵等[9]建立以支持向量机(Support Vector Machine, SVM)为核心的预测系统。总的来说，我国自行开发的模型相对较少，应用性不强，缺乏一个相对统一的，易操作的平台。故在未来的研究中可以加强软件的开发，建立一些应用性较强，易操作的软件。物种适生区的研究与全球气候息息相关，可以将气候变化和物种分布模型更好的结合起来，预测在未来气候变化条件下外来入侵物种的潜在分布也是今后研究的一个方向。

参考文献：

[1] TUCKER K C , RICHARDSON D M . An expert system for screening potentially invasive alien plants in south African fynbos[J]. Environmental Management, 1995,44: 309-338.

[2] 徐汝梅.生物入侵——数据集成、数量分析与预警[M].北京：科学出版社，2003.

[3] RUGINI E, MENCUCCINI M, BIASI R ,et al. Olive (OleaeuropaeaL )[J]. Protocol for Somatic Embryogenesis in Woody Plants, 2005, 345-360.

[4] HIJMANS R J, CAMERON S E, PARRA J L, et al. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land Areas[J]. International Journal of Climatology,2005, 25: 1965-1978.

[5] ANDERSON R P, LEW D, PETERSON A T. Evaluating predictive models of species’ distributions: Criteria for selecting optimal models[J]. Ecological Modelling, 2003，162: 211- 232.

[6] HEIN S, BINZENHOFER B, POETHKE H J,et al. The generality of habitat suitability models:A practical test with two insect groups[J].Basic and Applied Ecology,2007,8:310-320.

[7] LAURA M. A comparison of the predictive abilities of four approaches for modelling the distribution of cetaceans[D]. Aberdeen, U.K: University of Aberdeen, 2004.

[8] 魏淑秋，章正，郑耀水. 应用生物气候相似距对小麦矮化腥黑穗病在我国定殖可能性的研究[J].北京农业大学学报，1995，21(2):127-131.

[9] 左闻韵，劳逆，耿玉英, 等．预测物种潜在分布区——比较SVM与GARP[J]．植物生态学报，2007，31(4)：711-719．