四种常绿乔木潜在及未来分布区模拟研究

火 艳，李燕楠，祝遵凌,2，3*

(1.南京林业大学 风景园林学院；2.艺术设计学院; 3.南方现代林业协同创业中心, 江苏 南京 210037)

四种常绿乔木潜在及未来分布区模拟研究

火 艳1，李燕楠1，祝遵凌1,2，3*

(1.南京林业大学 风景园林学院；2.艺术设计学院; 3.南方现代林业协同创业中心, 江苏 南京 210037)

基于《中国木本植物分布图集》和ArcGIS地理信息平台，通过ClimateChina模型提取2000s(1990-2009)、2020s(2010-2039)、2050s(2040-2069)三个时段的13个气候变量数据为主要气候信息源，采用最大熵法(MaxEnt)生态位模型对四种常绿乔木在中国范围的潜在适生分布区进行模拟预测，得出该四种乔木在2000s、2020s、2050s的分布变化。结果表明: MaxEnt生态位模型模拟的该四种常绿乔木潜在适生分布范围大于文献记载中的分布区域；影响该四种常绿乔木分布的主要气候变量并不完全一致；在未来气候变化下，该四种常绿乔木潜在适生分布区的变化趋势不同。研究结果可为植物适生区划、园林绿化树种引种栽培区的选择提供理论指导。

潜在分布；气候变化；未来分布；MaxEnt模型

随着现代工业化进程的加速，大量化石燃料的燃烧以及土地利用制度的改变等一系列人类活动的干扰导致温室效应，全球气候发生的显著变化已是一个毋庸置疑的事实[1-2]。在全球气候变化的大背景下，我国的气候也发生着显著的变化，并且变化趋势与全球的总趋势基本一致[3-6]。在宏观尺度上气候条件(尤其是温度和降水)是决定植物分布的主要因素，同时，分布在一定地理范围内的植物也是该区特定气候的反映和标志[7-8]。大量的观测研究表明[9-15]，温度升高、降水格局变化及其他气候极端事件，广泛影响了植物的适生分布范围，通常导致植物的适生分布区在纬向和高程上的迁移。因此定量研究植物的适生分布与气候条件的关系，预测气候变化对植物分布的影响，对于探索植物分布格局、保护和管理植物多样性、划分植物引种栽培区以及解决有关适应性的林业措施等问题具有重要的理论和现实意义。

本文以四种常绿乔木交让木(Daphniphyllummacropodum)、红楠(Machilusthunbergii)、香樟(Cinnamomumcamphora)、大叶冬青(Ilexlatifolia)为例，结合现有分布数据，利用MaxEnt模型、ClimateChina模型及ArcGIS软件，建立该四种常绿乔木在中国范围的潜在适生分布模型(2000s)，并预测2020s及2050s未来气候变化对该四种常绿乔木分布区的影响，以期总结出运用MaxEnt生态位模型建立植物潜在适生分布区预测模型的一般规律和基本途径，对我国一般绿化树种适生分布区规划提供借鉴经验。

1 材料和方法

1.1 数据收集

1.1.1 分布数据来源和处理

扫描《中国木本植物分布图集》中交让木、红楠、香樟、大叶冬青的空间分布图，加载到ArcGIS中，并与包含精确经纬度坐标和高程属性的中国县级行政区划矢量地图进行叠加配准并数字化。获得交让木分布点433个、红楠分布点355个、香樟分布点874个、大叶冬青分布点225个。在Excel中将植物种的分布数据转换为MaxEnt模型需要的格式。

1.1.2 气候数据来源与处理

在ClimateChina气候模型中输入中国县级行政区划地图中各县的的经纬度和海拔值，获得中国各县对应的13个气候变量，包括年平均温度(MAT，℃)，平均最冷月温度(MCMT，℃)，平均最暖月温度(MWMT，℃)，气温年较差(TD，℃)，平均年降水量(MAP，mm)，平均夏季降水量(5～9月，MSP，mm)，小于0℃积温(DD_0，℃)、大于5℃积温(DD5，℃)、年热湿比(AHM，(MAT+10)/(MAP/1000))、夏季热湿比(SHM，(MWMT)/(MSP/1000)、连续无霜期天数(FFP，d)、降雪量(PAS，mm)、极端最低温(EMT，℃)。它们分别是1990-2009(2000s)20a的平均值，作为模型预测的基准。根据政府间气候专门委员会(IPCC)排放情景报告中推荐的B1情景中提供的气候变量，作为2020s(2010-2039)、2040-2069(2050s)30a的平均值。

将获得的2000s、2020s和2050s三个时段的气候数据分别转换为MaxEnt模型要求的ASCII格式。首先运用ArcGIS将EXCEL格式的的原始气候数据转换成Point类型的气候数据，然后将其转换成Raster形式的气候数据，并分别保存在各自的文件夹内。最后、把所有Raster形式的气候数据转化为MaxEnt模型要求的ASCII格式，并保存在各自的ASC文件夹内，以备植物分布预测模型使用。

1. 2 相关软件

美国ESRI公司开发的地理信息系统平台ArcGIS；美国普林斯顿大学开发的MaxEnt软件；中国林业科学研究院与加拿大UBC大学共同开发的ClimateChina气候模型。

1. 3 研究方法

1.3.1 2000s初始模型的建立

对MaxEnt进行参数设定，选择自动特征运算，输出结果包括模型验证、适生指数图、刀切法(Jackknife)测定各变量权重，并输出回馈曲线(Response curves)测定各环境变量对预测模型的作用区间。环境变量相关系数>0.75，训练用气候数据集为13个气候变量。

1.3.2 主要气候因子筛选与分析

通过初始模拟结果中气候因子对预测概率的贡献值，选择贡献率高的气候因子作为各树种的主要气候因子。并根据气候变量对植物适生分布概率反应曲线图测定各气候变量对模型的作用区间，得出该四种木本植物的最适气候条件。

1.3.3 2000s潜在分布模型的建立及精度评估

将上述筛选出的该四种乔木的主要气候变量再次带入MaxEnt模型，进行潜在适生分布的空间建模，并对此次模拟结果精度进行评价。

1.3.4 2020s和2050s潜在分布模型的建立及精度评估

将上述筛选出的该四种乔木的主要气候变量在2020s、2050s时段的数据带入MaxEnt模型，进行潜在适生分布的空间建模，并对此次模拟结果精度进行评价。

2 结果与分析

2.1 主要气候因子筛选与分析

将相关系数>0.75的环境变量加以标注，以代表当前气候模式的13个气候变量作为训练用气候数据集，分别对该4种植物进行首次Maxent模型运算，得到影响该4种植物潜在分布的气候变量对预测概率的贡献值，在相互关联的多个气候变量中，选择对模型预测概率贡献最大的气候变量作为建模的主要气候因子。结果表明，各树种的最适气候因子条件为：影响交让木分布的主要气候因子条件为：极端最低温(EMT，41.9%)、平均年降水量(MAP，26.9%)、小于0℃积温(DD_0，12.2 %)、平均最暖月温度(MWMT，2.6%)、平均最冷月温度(MCMT，1.2%)，累计贡献率为84.8%；影响红楠分布的主要气候因子条件为：平均年降水量(MAP，60.4%)、年平均温度(MAT，14.4%)、平均最暖月温度(MWMT，10.9%)、小于0℃积温(DD_0，3.9%)，累计贡献率为89.6%；影响香樟分布的主要气候因子条件为：小于0℃积温(DD_0，57.2%)、平均最冷月温度(MCMT，30.3%)、平均最暖月温度(MWMT，1.7%)、平均夏季降水量(MSP，1.3%)、平均年降水量(MAP，1.2%)，累计贡献率为91.7%；影响大叶冬青分布的主要气候因子条件为：年平均温度(MAT，38.5%)、平均年降水量(MAP，17.5%)、小于0℃积温(DD_0，13.1%)、平均最暖月温度(MWMT，10.1%)、夏季热水分指标(SHM，8.5%)，累计贡献率为87.7%。

通过MaxEnt模型输出的气候变量对植物适生生分概率反映曲线图可测定各气候变量对模型的作用区间，最终得出该四种木本植物的最适气候条件为：交让木最适宜生长在极端最低温为-10 ℃、平均年降水量为1 500 mm左右、平均最暖月温度在30 ℃以上、平均最冷月温度为5 ℃的地区；红楠最适宜生长在平均年降水量为1 700～2 700 mm、年平均温度为17～23 ℃、平均最暖月温度为30 ℃以上的地区；香樟最适宜生长在平均最冷月温度为5～20 ℃、平均最暖月温度为30 ℃以上、平均夏季降水量为800～1 700 mm、平均年降水量为1 500～2 900 mm的地区；大叶冬青最适宜生长在年平均温度为18 ℃左右、平均年降水量为2 000 mm左右、平均最暖月温度为29 ℃以上的地区。

2.2 模型精度评估

采用AUC值对MaxEnt模型的预测结果进行精度评估。ROC曲线分析是一种不依赖于阈值的分析方法，是将不同阈值正确模拟存在的百分率(精确性)和1减去正确模拟不存在的百分率(特异性)通过作图的方法表示出来，通过比较曲线和45°线之间的面积(Area Under Curve，AUC)来确定模型的模拟精度。AUC值的范围通常处于0.5(随机区分水平)到1.0(最完美的区分水平)之间，低于这个范围的值则表明模型的预测能力不及随机预测。一般认为AUC值的评估标准为：AUC值为0.5～0.7时模型诊断价值较低；AUC值为0.7～0.9时诊断价值中等；AUC值大于0.9时诊断价值优秀[16]。

通过运行MaxEnt模型输出结果中的ROC曲线图及其AUC值进行模型精度分析表明：大叶冬青的AUC值为0.956；红楠的AUC值为0.956；交让木的AUC值为0.934；香樟的AUC值为0.914。这说明利用MaxEnt模型对这4种常绿乔木的潜在分布所建立的模型的诊断价值均达到了优秀，MaxEnt模型对它们的分布预测具有较高的可信度。

2.3 当前潜在分布模拟

展示的植物潜在适生分布概率图是植物适生概率大于0.5的区域，图中显示的红色和黄色区域即为植物适宜生长的地区，并且颜色越深，表明植物的适生概率越大(图1)。

图1 四种常绿乔木2000 s潜在分布图

从MAXENT模型运行产生的该四种常绿乔木在2000s时段的潜在适生分布图可以看出，预测的潜在分布区与实际分布区有较好的对应，基本涵盖了实际分布记载中的所有点，且远大于其己记录的分布区。在目前气候下，交让木适合生长的地区主要集中在浙江省、江西省、湖南省、重庆市、贵州省、湖北省和安徽省南部、广东省和广西北部、四川省与重庆市交界处。同时，交让木在江苏省和安徽省、湖北省北部也有一定的适生性；红楠适合生长的地区主要集中在浙江省、福建省、江西省、广东省、湖南省、安徽省南部、广西省东部、台湾省局部地区、江苏省与浙江省交界处；香樟适合生长的地区主要集中在浙江省、福建省、江西省、湖南省、广东省、广西、云南省、贵州省、海南省、台湾省、重庆市与四川省交界处。同时，香樟在江苏省、安徽省和湖北省也有一定的适生性；大叶冬青适合生长的地区主要集中在浙江省、福建省、江西省、湖南省、广东省北部、广西东北部、安徽省南部、湖北省和贵州省东部、江苏省与安徽省和浙江省交界处、重庆市与四川省交界处。

2.4 未来潜在分布模拟

从MAXENT模型运行产生的该四种常绿乔木在2020 s、2050 s时段的潜在适生分布结果见图2。

图2 四种常绿乔木2020s和2050s两个时段潜在分布图

2.5 分布格局变化分析

将该四种常绿乔木在2020s、2050s时段的未来潜在适生分布预测图与当前潜在分布对比分析发现，交让木北部分布区的变化最为明显，北部分布边界区(即江苏、安徽、湖北分布区)逐渐向北扩展，江苏、安徽和湖北境内交让木的适生区逐渐增加，适生概率增大。交让木新适宜分布范围出现破碎化现象，局部出现不适宜交让木生存的地区；红楠新适宜分布区向目前适宜分布区的北部和西部逐渐扩展，西南部分布区的变化最为明显，广西境内适宜红楠的分布区增加较多，几乎完全适合红楠的生存。红楠新适宜的分布范围更加连续；香樟新适宜分布区变化不大，但在江苏省、安徽省和湖北省的适生概率增大，同时新适宜分布范围更加连续；大叶冬青北部分布区的变化最为明显，北部分布边界区(即江苏、安徽、湖北分布区)逐渐向北扩展，江苏、安徽和湖北境内大叶冬青的适生区逐渐增加。大叶冬青新适宜分布区的西南部地区出现分布范围破碎化现象，局部出现不适宜大叶冬青生存的地区。

3 讨 论

潜在及未来分布区域的研究对大尺度上预测植物的潜在适生分布、研究未来气候变化对植物适生分布的影响具有普遍意义。同时，为未来绿地规划调整、绿地中现有树木的养护规划与措施以及有计划地苗木培育等提供了重要依据。但是，随着时间的变化，立足于《中国木本植物分布图集》的数据来源有着其局限性，有待于现场调研获得数据的补充与支持。另外，随着空间尺度的减小，除气候以外的其他环境因子对植物分布的影响逐渐凸显，包括土地利用变化、土壤质地、迁移能力以及物种之间的相互竞争作用等，因此为了提高模型模拟的精度和实践应用价值，需将所有影响植物分布的环境因子列入分析范围。

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Simulation of Potential Distributions and Future Distributions for Four Evergreen Trees

Huo Yan1, Li Yannan1, Zhu Zunling1,2，3*

(1.College of Arts & Design; 2. College of Landscape Architecture; 3. Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

Based ontheAtlasofWoodyPlantsinChinaand ArcGIS geographic information platform, using ClimateChina model, extracted 13 climate variable data in 2000s(1990-2009), 2020s(2010-2039) and 2050s(2040-2069) as main climate information, simulated four evergreen trees suitable potential distributions and future distributions in nationwide use the maximum entropy method (MaxEnt model) to gain distribution changes of these four trees in 2000s, 2020s, 2050s. The results suggested that the potential distributions of the four evergreen trees through MaxEnt model are larger than the distributions in literature; the main climate variables that influencing the distribution of the four evergreen trees are not entirely consistent. When climate changes in the future,the trends of changes in potential suitable distribution areas of the four kinds of evergreen trees will be different. The results can provide theoretical guidance for plant suitable zoning and planting area selections for landscape trees.

potential distribution; climate change; future distribution; MaxEnt model

2014-12-18

国家自然科学基金项目 (31270741)；江苏省 “青蓝工程”资助项目；江苏省高校优势学科建设工程资助项目。

火艳(1986— )，女，硕士生，主要研究园林植物应用、园林植物栽培。E-mail：397398464@qq.com

*通讯作者：祝遵凌 (1968— )，男，博士，教授，主要研究园林植物应用、园林植物栽培理论与实践等方面。E-mail：zhuzunling@aliyun.com

10.3969/j.issn.1006-9690.2015.04.017

S687.9

A

1006-9690(2015)04-0072-05