基于最大熵模型的藏药翼首草生态适宜性研究

唐策+文检+张雯+苏锦松+谢彩香+张艺

[摘要] 研究翼首草的生态适宜性，为翼首草GAP种植选址和区域发展提供参考。通过中国数字标本馆、文献和实地考察等收集67个翼首草分布点，利用Maxent和GIS技术对翼首草进行适宜性分析。发现翼首草潜在分布区域主要分布在西藏东部、四川西部、青海南部、云南西北部、甘肃南部；对翼首草生长和分布贡献率大的主要生态因子为海拔（62%）、最暖季风降水量（14.4%）、降水量变异系数（7.2%）、最干季度平均温度（3.5%）、土壤导电率（3%）、阳离子交换总量（2.4%）、温度季节性变化标准差（2.2%）。应用Maxent模型对翼首草进行生态适宜性研究，其准确度高，可为翼首草野生抚育及GAP种植选址提供科学依据和参考。

[关键词] 藏药； 翼首草； Maxent模型； 生态适宜性

[Abstract] In order to study the ecology suitability of Pterocephalus hookeri， and provide a reference for GAP planting location and regional development， the Maxent model and GIS technology were used to investigate ecology suitability regions for P. hookeri based on the distribution points collected from Chinese virtual herbarium， the references and field trips. The potential distribution areas mainly concentrated in the eastern Tibet， western Sichuan， southern Qinghai， northwest Yunnan， and southern Gansu. There were 7 major environmental factors to have obvious influence on ecology suitability distributions of P. hookeri， including altitude （contribution rate of 62%）， precipitation of warmest quarter （contribution rate of 14.4%）， coefficient of variation of precipitation seasonality （contribution rate of 7.2%）， mean temperature of driest quarter （contribution rate of 3.5%）， the electrical conductivity of top and sub-soil （contribution rate of 3%）， the total exchangeable bases in the top- and subsoil （contribution rate of 2.4%） and SD of temperature seasonality （contribution rate of 2.2%）. The study of the ecological suitability regionalization of P. hookeri based on Maxent model can provide scientific basis for the selection of artificial planting base and GAP planting location.

[Key words] traditional Tibetan herb； Pterocephalus hookeri； Maxent model； potential distribution areas

翼首草（藏語名：榜孜毒乌）为川续断科匙叶翼首草Pterocephalus hookeri（C.B.Clarke）Heck 的干燥全草，是藏医临床常用药材[1-2]。翼首草为多年生草本植物，主要分布于西藏东部、云南西北部、青海南部、甘肃南部及四川西部和北部等，生长在海拔1 800～5 700 m的山坡、草地、草甸、林间等[3-5]。翼首草具有抗炎镇痛[6]、抗类风湿性关节炎[7]、抗肿瘤[8]、抗菌[9]、保肝[10]、免疫调节[9-10]等多种药理作用，是多种藏成药的重要原料。

翼首草是2015年版《中国药典》（一部）[1]及卫生部《藏药部颁标准》[11]中收载品种。近年来，由于医药市场药材价格飞涨，对其采取无限制、掠夺式、毁灭性的滥采滥挖，生态环境遭到严重破坏，导致野生翼首草药材出现濒危[12-13]。课题组前期对青藏高原藏药濒危物种进行调查，使用《中国珍稀濒危植物》的等级划分方法，建议将匙叶翼首花增加为青藏高原五省（区）藏区濒危藏药物种，建议濒危等级列为二级（稀有）[14]。故需加强对翼首草生态保护与人工栽培相关研究，通过翼首草的人工引种栽培与野生抚育，以提高翼首草的产量，并缓解其资源匮乏现状。

Maxent模型可以根据物种当前存在的不完整数据信息和环境变量间紧密的关系，找出物种分布规律的最大熵，从而对物种的潜在分布进行预测，是目前预测物种潜在分布比较好的模型[15]。因此，本文以藏药翼首草为研究对象，通过收集翼首草分布点的经纬度信息，综合气候、地形、土壤等相关生态因子，运用Maxent模型研究其在我国的适宜性区域，分析影响翼首草生长的主要生态因子，确立翼首草适宜分布区域和生态条件，为藏药翼首草的引种栽培以及产业发展提供参考。

1 数据来源

1.1 藏药翼首草分布点经纬度数据的获取 本文收集翼首草在我国的分布数据主要来源于文献检索及中国数字植物标本馆（http：//www.cvh.org.cn/），以及对翼首草的实地采样调查。标本信息包括物种名、采样点经纬度，野外调查信息记录包括经纬度、海拔等。

1.2 生态因子数据的获取 本文使用35个生态因子，各因子具体信息见表1。其中包括19个生物气候变量（Worldclim； http：//www.worldclim.org/），1950—2000年监测数据的平均值，精度2.5弧分；15个土壤数据来自世界土壤数据库HWSD（http：//webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/）；1个地形数据和地理基础数据来源于地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/sources/？cdataid=302& pdataid=10）。上述数据坐标系为WGS84，图层栅格大小约为1 km2，温度数值（℃）为实际数值的10倍。

2 方法

2.1 数据预处理 采用ENVI 4.8和Arcmap 10.0对土壤数据的栅格大小，地理坐标进行处理，得到与气候数据相同的空间参数，同时对土壤数据进行格式转换，得到与气候数据和海拔数据相同的数据格式（.asc），并直接加载于MaxEnt软件（Version 3.3.3 k，http：//www.cs.princeton.edu/～schapire/ maxent/）。

2.2 Maxent模型参数设置 将生态环境图层和翼首草分布点经纬度数据（.csv格式）加载到Maximum entropy modeling of species geographic distributions，Version 3.3.3k版软件中，设置参数运行建模，设分布数据的25%被随机抽取作为测试集（testdata），其余作为训练集，最大迭代次数是105。设置刀切法检驗权重，Maxent自定义设置ROC（receive operating characteristic）评价曲线，输出文件类型选为.asc，其他参数为软件默认值。

2.3 主要生态因子的选择 35个生态因子和翼首草67个分布点的经纬度数据导入Maxent模型软件，按照2.2项设置进行数据处理，见表1。根据Maxent模型多次迭代计算结果，选取总贡献率≥90%的生态因子作为主要生态因子。根据各主要生态因子的响应曲线，获得各生态因子的适宜值范围。

2.4 适宜性区域的划分 应用ArcGIS 10.0软件，对Maxent模型运行结果图进行处理。采用人工分级的方法，划分翼首草的适宜性分布区域。

3 结果与分析

3.1 翼首草分布点数据 对中国数字植物标本馆查询，和对高原地区翼首草实地调查，收集到翼首草分布点104个，主要分布于四川、西藏、青海、云南等省区，见图1。其中野外采集的标本经成都中医药大学民族医药学院张艺研究员鉴定为川续断科匙叶翼首草P. hookeri植物。

3.2 模型的准确度 Maxent模型一般根据ROC曲线下围成的AUC值对预测结果进行精度评测，AUC的取值范围为0.5～1，值越大表示模型的准确性越高。一般来说AUC大于0.85的模拟验证结果就可以采纳。当AUC大于0.90时，模型模拟价值较高，可以较准确的反应物种的潜在分布[16]。根据Maxent模型预测结果的ROC曲线，见图2，训练集和测试集的AUC均为0.995，表明Maxent模型预测结果准确度高，可用于进一步分析翼首草的分布区域。

3.3 主要生态因子 根据翼首草在我国的分布数据和环境数据，利用MaxEnt 软件分析，获得各生态因子对翼首草生长适宜度的贡献率，其中贡献率大于0的有17个，其他生态因子贡献率为0，见表1。对翼首草生长贡献率较大的因子为海拔（62%）、最暖季节降水量（14.4%）、降水量变异系数（7.2%）、最干季度平均温度（3.5%）、土壤导电率（3%），总的贡献率为90.1%。这5个主要生态因子中影响最大的为海拔，因此，海拔可能是影响翼首草分布的限制性因子；该结果也证实了藏药翼首草为一种生长在缺氧、高海拔高原环境的一种草本植物。

3.4 主要生态因子适宜值范围 Maxent模型软件运行结果中各生态因子响应曲线，即存在概率与生态

因子阈值范围的关系，见图3。根据翼首草的响应曲线，划分主要生态因子的适宜值范围（存在概率大于0.1的范围）：海拔高度范围2 300～5 600 m，最适宜值在4 200 m左右；最暖季度降水量范围：200～1 400 mm，最适宜值在300 mm左右；降水量变异系数范围75～160，最适宜值在95左右；最干季度平均温度范围-9～10.5 ℃，最适宜值在-4 ℃左右；土壤导电率大于1%均可，最适宜值在2%左右；阳离子交换总量范围50～460 cmol·kg^-1，最适宜值在85 cmol·kg^-1左右。

3.5 翼首草适宜性区域区划 根据翼首草适宜性区域区划结果，见图4。采用人工分级的方法，将翼首草分布区域划分为5个区间，即相似度<10%、相似度10%～30%、相似度30%～50%、相似度50%～70%、相似度>70%。翼首草潜在分布区域主要在青藏高原及其周边区域，以横断山脉附近最佳。翼首草潜在分布区域以西藏、四川、青海、云南、甘肃5个省区分布面积最大，陕西、山西、宁夏、贵州4省区也有少量分布。

相似度10%～30%的区域，面积为70.9万km2，分布在四川的德阳市、广元市、雅安市、攀枝花市，西藏的昂仁县、措勒县、班戈县、申扎县、谢通门县、安多县、聂荣县、萨嘎县、嘉黎县，青海的杂多县、称多县、甘德县、玛沁县、同德县、门源县、乐都县、贵德县，云南的楚雄县、大理、昆明、曲靖，甘肃的天水、成县、定西、临夏、平凉县、兰州市、武威，贵州毕节市、六盘水，宁夏固原，山西太原、晋中等地区。

相似度30%～50%的区域，面积为17.9万km2，主要在甘肃的夏河县、卓尼县较为集中，其他省份分布较为分散。

相似度50%～70%的区域，面积为47.8万km2，分布在四川的阿坝藏族羌族自治州的大部分区域；西藏林芝地区的察隅县、米林县、墨脱县，日喀则地区的岗巴县、亚东县、萨迦县、江孜县，昌都地区丁青县、八宿县；青海的斑马县、久治县、玉树县，甘肃的碌曲县、玛曲县、舟曲县；云南的德钦县、丽江市。

相似度>70%的区域是翼首草最适宜生长区域，面积为20.2万km2主要分布在四川、西藏、云南、青海4个省（自治区）。主要县城有：四川的甘孜藏族自治州的大部分区域，以及凉山彝族自治州的木里县和九龙县；西藏昌都地区的贡觉县、芒康县、江达县、察雅县、妥坝县、类乌齐县，林芝地区波密县，日喀则地区定结县、定日县、拉孜县、日喀则市；青海的囊谦县；云南的中甸县。

4 讨论

本文基于气候、土壤和地形相关的35个生态因子，运用Maxent模型对翼首草进行了潜在分布预测。从预测结果显示，翼首草的潜在适宜区主要分布在我国的青藏高原及其周边区域，以横断山脉附近最佳。翼首草潜在分布区域主要分布在西藏东部、四川西部、青海南部、云南西北部、甘肃南部，与目前翼首草实际分布区域一致。同时各适宜指数区间划分也基本符合翼首草在我国的分布现状，因此，本次研究结果准确度较高。

藏药材是藏医药发展的物质基础，近年来随着藏医药市场的开拓和生产的工业化，藏医药产业得到了迅猛发展，藏药材的需求量越来越大，但目前90%以上的藏药材供给仅靠野生资源[17]。随着采集量的增大，不仅破坏了藏药材种群的自然更新，也破坏着野生藏药材的生长环境，由此引发的“掠夺式”采挖，致使一些常用藏药材原料陷入濒危或灭

绝的困境。據了解，以翼首草为处方原料的藏药材资源严重不足，翼首草的年消费均在1 000 t左右。因此，本文基于Maxent模型和GIS技术对翼首草进行适宜性区域划分研究，分析影响其生长的主要生态因子以及适宜范围，对其进行分布可能性进行等级划分，为藏药翼首草野生抚育提供科学依据，也为GAP种植基地的选址提供参考。

[参考文献]

[1] 中国药典.一部[S].2015：381.

[2] 贾敏如，张艺.中国民族药辞典[M].北京：中国医学科技出版社，2016：678.

[3] 中国科学院西北高原生物研究所.藏药志[M].西宁：青海人民出版社，1991：191.

[4] 青海省药品检验所，青海省藏医药研究所.中国藏药.第1卷[M].上海：上海科技出版社，1996：273.

[5] 中国科学院中国植物志编辑委员会.中国植物志.第73卷. 第1分册[M].北京：科学出版社，1986：69.

[6] Zhang L， Hu J J， Lin J W， et al. Anti-inflammatory and analgesic effects of ethanol and aqueous extracts of Pterocephalus hookeri （C.B. Clarke） Hoeck[J]. J Ethnopharmacol，2009， 123（3）： 510.

[7] 王晓东，邓志文，彭晓华，等.藏药然降多吉胶囊对大鼠佐剂性关节炎细胞因子及炎症介质的影响[J].中国中药杂志，2004，29（12）：1186.

[8] 郭晨旭，吴迎春，朱元章，等.藏族药翼首草正丁醇部位提取物体外抑制人肝癌Hep3B细胞增殖和侵袭转移[J].中国实验方剂学杂志，2015，21（3）：100.

[9] 甄梓娟，徐元江，廖志华，等.藏药匙叶翼首草及其同属植物的研究进展[J].中药材，2016，39（1）：223.

[10] 郭晨旭，朱国福.藏药翼首草化学成分及药理作用研究进展[J].世界中医药，2015，10（9）：1440.

[11] 中华人民共和国卫生部药典委员会.中华人民共和国卫生部药品标准·藏药.第1册[S].北京：化学工业出版社，1995：138.

[12] 李隆云，占堆，卫莹芳，等.濒危藏药资源的保护[J].中国中药杂志，2002，27（8）： 561.

[13] 何淑玲，马令法，常毓巍，等.甘南州道地藏药植物资源区域分布与保护对策初探[J].广东农业科学，2012，（6）：45.

[14] 赵彩云，刘欢，苏锦松，等.青藏高原藏药濒危现状及其资源保护策略[J].中国中药杂志，2016，41（23）：4451.

[15] 文检，吕秀梅，洪道鑫，等.基于Maxent模型的青藏高原大花红景天生态适宜性分析[J].中国中药杂志，2016，41（21）：3931.

[16] 吴庆明，王磊，朱瑞萍，等.基于MAXENT模型的丹顶鹤营巢生境适宜性分析——以扎龙保护区为例[J].生态学报，2016，36 （12）：1.

[17] 李轩豪，赵彩云，刘悦，等.青藏高原藏药资源与品质评价研究进展[J].中国中药杂志，2016，41（4）：562.

[责任编辑 吕冬梅]