基于Maxent和ArcGIS的山茱萸生态适宜性区划研究

张飞++陈随清 王利丽 张涛 张小波 朱寿东

[摘要]通过区划研究，预测山茱萸适宜种植区。通过走访和实地调查，收集山茱萸在全国主产区的样品分布信息。以山茱萸药材主产区14个产地89个采样点为分析基点，利用Maxent和ArcGIS对山茱萸进行生态适宜性研究，分析山茱萸生长地的相关生态因子如气候、地形等。影响山茱萸生长的主要生态因子包括11月降水量、3月降水量、植被类型等9个生态因子，山茱萸生长最适宜区域分布在河南、陕西、浙江、重庆、湖北、四川、安徽、湖南、山东等地，对山茱萸的潜在分布区进行了生长适宜性等级划分，生成山茱萸生长适宜性区划图。应用空间分析技术，阐释了山茱萸最适合生长的自然环境，也为山茱萸的野生抚育、引种栽培及人工规范化种植提供科学依据。

[关键词]山茱萸； Maxent模型及Arcgis； 生态因子； 生长适宜性

Study on ecological suitability regionalization of Corni

Fructus based on Maxent and ArcGIS model

ZHANG Fei1， CHEN Suiqing1*， WANG Lili 1， ZHANG Tao2， ZHANG Xiaobo3， ZHU Shoudong3

（1 Pharmacy College of Henan University of Chinese Medicine， Zhengzhou 450046， China；

2 Pharamcy Section of Children′s Hospital of Zhengzhou， Zhengzhou 450000， China；

3.State Key Laboratory of Daodi Herbs， National Resource Center for Chinese Materia Medica， China

Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100700， China）

[Abstract]Through planting regionalization the scientific basis for planting area of highquality medicinal materials was predicted Through interview investigation and field survey， the distribution information of Corni Fructus in China was collected，and 89 sampling point from 14 producing areas were collected Climate and topography of Corni Fructus were analyzed， the ecological adaptability of study was conducted based on ArcGIS and Maxent Different suitability grade at potential areas and regionalization map were formulated There are nine ecological factors affecting the growth of Corni Fructus， for example precipitation in November and March and vegetation type The results showed that the most suitable habitats are Henan， Shaanxi， Zhejiang， Chongqing， Hubei， Sichuan， Anhui， Hunan and Shandong province Using the spatial analysis method，the study not only illustrates the most suitable for the surroundings of Corni Fructus，but also provides a scientific reference for wild resource tending， introduction and cultivation， and artificial planting base and directing production layout

[Key words]Corni Fructus； Maxent and Arcgis； ecological factors； ecology suitability

山茱萸是山茱萸科植物山茱萸Cornus officinalis Sieb et Zucc除去果核的干燥成熟果肉，具有补益肝肾、涩精固脱的功效[1]。近年来，随着山茱萸市场需求量的不断增加，以致于野生资源逐渐减少，人工栽培已成为山茱萸药材主要来源的必然趋势，全国山茱萸主产区分布于我国的河南、浙江、陕西等省。但由于缺乏引种和产地适宜性分析等相关知识，导致山茱萸品質参差不齐，品质下降等诸多问题，严重制约我国山茱萸产业的健康发展。目前对山茱萸的研究集中在真伪鉴别及质量评价方面，对山茱萸的全国生态适宜性研究尚无报道。因此预测山茱萸的潜在分布区，确定影响其分布和最适宜生长的主导环境因子，对了解山茱萸资源的整体情况、实施山茱萸资源保护和推广人工栽培有十分重要的意义。

生态模型有MAxent，Bioclim，Climax，Domain，Grap模型等，对5个模型进行分析后发现Maxent模型的预测效果较好[2]。1957 年，Jaynes提出了最大熵理论，该理论认为：在已知条件下，熵最大的事物最接近它的真实状态[3]。Maxent模型广泛应用于物种潜在的分布研究[45]，信息熵属于广义熵，在信息理论中是一个广义概念，体现了物质系统状态的量度或其可能出现的程度[6]。Maxent模型可以考虑预测变量和响应变量之间复杂的线性关系，并将这些关系以曲线表达出来[7]。Maxent模型是基于生态位原理建立的在研究中常用的生态位模型，以物种在已知分布区的信息以及目标区的环境变量为基础，通过比较该物种在已知分布区的生态环境变量来确定其占有的生态位，预测物种的潜在地理分布情况。本课题组在实地踏查我国山茱萸主产区的基础上，利用Maxent模型及Arcgis空间分析技术，探讨山茱萸药材和生态环境之间的关系，得到山茱萸生态适宜性区划图，研究结果对我国山茱萸药材种植生产的合理布局具有重要指导意义。endprint

1材料与数据

11山茱萸样品山茱萸样品参见本课题组“山茱萸化学成分与气象因子相关性分析”[8]。样品采自各批山茱萸药材植株所在区域。每个地点为一批样品，共 14 批样品，编号为 C1～C14，每批样品包含药材及土壤各 5～10 份，共采集 89 份，编号为S1～S89。

12空间数据来源本实验使用的空间数据来源于“中药资源空间信息网络数据库”，包含中药资源分布的生态因子数据，含有降水量、日照、气候、土壤、地形和植被类型等相关的数据。（中国中医科学院中药资源中心、道地药材国家重点实验室，黄璐琦、郭兰萍、朱寿东等提供）包含有12个月的降水量和平均气温，19个综合气候因子等共计43个气候类型数据：1—12月月降水量；1—12月月平均气温；年平均气温；昼夜温差月均值；等温性；温度季节性变化的标准差；最暖月最高温；最冷月最低温；年均温变化范围；最湿季平均温；最干季平均温；最暖季平均温；最冷季平均温；年均降水量；最湿月降水量；最干月降水量；季节降水量变异系数；最湿季降水量；最干季降水量；最暖季降水量；最冷季降水量气候类型数据。选择6个土壤类型数据如：土壤的阳离子交换能力；土壤含沙量；土壤含粘土量；土壤亚类（sym90）；土壤有效水含量等级；有机碳含量。3个地形数据高程（altitude）、坡度（slope）、坡向（aspect），1个植被类型数据。

13生态因子的确定本研究采用Maxent和ArcGIS软件对生态因子进行筛选，选出对山茱萸贡献率较大的气候因子，依据前期对山茱萸的生态适宜性研究，将山茱萸样品分布点的数据转化为数据文本格式（csv），53 个生态环境数据因子变量通过ArcGIS模型中ArcToolbox转化为（asc）格式，然后分别导入Maxent模型，选择25%的山茱萸分布点用于模型验证，75%的分布点用于建立模型，选择利用刀切法（Jackknife）来检测变量的重要性，其他参数均为Maxent模型的默认值，结果以Logistic格式输出。依次计算 3 次，舍去3次计算结果中贡献度为 0 的生态因子，然后再依次舍去贡献率小于1的生态因子，共计算 10 次，选取总贡献率≥999的生态因子。取总贡献率≥999的生态因子利用Spearman相关系数进行相关性分析（SPSS 190），当2个因子的相关系数>±08时任意舍去其中一个生态因子，筛选的因子作为最终组进行山茱萸的适宜性研究。

14适宜性分布区域划分应用ArcGIS 102分析软件将Maxent模型中选取10次预测中AUC最大的1组结果[9]，通过加载MAXENT模型运算结果到ArcGIS，将模型输出的文件转换成栅格数据[10]，同时导入中国行政区域地图，得到山茱萸生长的适宜指数，在得到的适宜度图上提取出生长适宜度，以提取值中的最小值作为适宜生长和不适宜生长的分界线。对于适宜生长的区间，依据正态分布的参数标准差σ和平均值μ，选择μ+σ作为阈值，区分“适宜区”和“最适宜区”既[0，最小值]为不适宜区，[最小值， μ+σ]为适宜区，[μ+σ，1]为最适宜区。

2结果与分析

21山茱萸生态因子的适宜性分析对53个生态因子进行10次运算，并排除共性关系，最终选择出9个生态因子进行分析见表1。通过Maxent模型分析后的ROC曲线训练集的AUC 0996，测试集的AUC 0995；同时得到生态因子刀切法分析图，表明本研究模拟效果极好，预测结果具有较高的准确度，模型ROC曲线及刀切法分布图见图1。

从生态刀切图中可以看出生态因子对山茱萸生长的权重比较大，其中11月降水量、3月降水量、植被类型、温度季节性变化的标准差等4项所占的权重最大，最湿季平均温、土壤类型_sym90、1月平均气温、坡度等所占的权重次之，因此选取11月降水量、3月降水量、植被类型、温度季节性变化的标准差、最湿季平均温、土壤类型_sym90、1月平均气温、坡度等共计8个对山茱萸生长影响最关键的生态因子，见图2。从山茱萸的生长适宜度的响应曲线可以得出：11月降水量在0～33 mm时，生境适宜度随着降水量的增加而增加，大于33 mm且不超过41 mm时生境适宜度减小，超过41 mm时生境适宜度变化不大；3月降水量在30～36 mm及56～125 mm是生境适宜度随着降水量的增加而增加，而在37～55 mm及126～200 mm生境适宜度随着降水量的增加而减小，200 mm以后影响不大；坡度在0～36°生境适宜度随着坡度的增加而直线增加，37～80°生境适宜度随着坡度的增加而缓慢减小；1月平均气温在-10～-8 ℃生境适宜度随着温度的增加而直线增加，-8～ 0 ℃生境适宜度随着温度的增加而直线减小，0～10 ℃呈正向抛物线下降，10 ℃以上变化不大；12月平均气温在-6～13 ℃呈生境适宜度抛物线分布低于-6 ℃及高于13 ℃都没有影响；山茱萸生境适宜度与植被类型的响应曲线可知一年一熟短生育期耐寒作物、溫带落叶灌丛、亚热带针叶林是山茱萸的最适植被类型，一年两熟水旱粮食作物、果树园和经济林、亚热带、热带常绿阔叶、落叶阔叶灌丛、两年三熟或一年两熟旱作和落叶果树园等条件下山茱萸的适宜度比较低；土壤类型饱和始成土、不饱和始成土、石灰性淋溶土、土垫旱耕人为土等条件下山茱萸的适宜度比较高，而在土壤类型如腐殖质强淋溶土、饱和潜育土、石灰性粗骨土、石灰性始成土等条件下适宜度相对较低；山茱萸适宜度与最湿季平均温在15～25 ℃呈反向抛物线，而在其他区间则不相关；山茱萸适宜度与温度季节性变化的标准差在5 000～11 297呈正向抛物线，其他区间则不相关。最终得到山茱萸环境因子的适宜范围为：11月降水量25～41 mm，3月降水量在25～150 mm，坡度在15～50°，1月平均气温在-10 ～10 ℃，12月平均气温在-6～13 ℃，植被类型如一年一熟短生育期耐寒作物、温带落叶灌丛、亚热带针叶林、一年两熟水旱粮食作物、果树园和经济林、亚热带、热带常绿阔叶、落叶阔叶灌丛、两年三熟或一年两熟旱作和落叶果树园，土壤类型如饱和始成土、不饱和始成土、石灰性淋溶土、土垫旱耕人为土、腐殖质强淋溶土、饱和潜育土、石灰性粗骨土、石灰性始成土，最湿季平均温在15～25 ℃，温度季节性变化的标准差在5 000～11 297。endprint

22山茱萸生长适宜性及等级划分通过ArcGIS分析软件对Maxent软件导出的生境适宜度进行重分类，得到山茱萸适宜性区划图，分为不适宜区[0，0065 115 606]、适宜区[0065 115 606，0306 043 349]、最适宜区[0306 043 349，0830 223 978]，结果见图3，白色区域代表山茱萸不适宜生长区，红色区域代表最适宜山茱萸生长区，蓝色区域代表适宜山茱萸生长的区域。从全国山茱萸适宜区范围的分布图来看，山茱萸最佳适宜区主要集中在河南的西部南阳、洛阳、三门峡及济源，陕西的中南部商洛、汉中，重庆的北部接壤陕西及湖北，四川的广元、巴中，湖北的东北部十堰、襄阳，浙江的东北部金华、衢州，安徽的西南部黄山，湖南的东北部及山东的中西部等地；而山茱萸适宜区分布比较分散如辽宁的西南部靠近沿海、江西的中北部、贵州的东北部、四川的中南部、安徽的南部等陕西的西部、河南的西部、湖南的北部等地。

3讨论

本实验以实际调查为基础，采用Maxent模型对山茱萸药材生态适宜性区划预测模拟，预测结果ROC曲线得到的AUC预测值095以上，证明本模型模拟的可靠和准确。通过全面的考虑53个环境因子的影响，最终得到影响山茱萸生长较大的各环境因子及适宜的区间。查阅文献调查[11]发现山茱萸主要在山西、陕西、甘肃、山东、江苏、浙江、安徽、江西、河南、湖南等省。白成科等[12]认为陕西山茱萸最适宜种植区较为集中，主要分布在秦岭北坡和南坡丘陵浅山区，总面积约为 41 万km2。黄海欣等[13]认为山茱萸集中分布于“两山加一岭”，即河南的伏牛山、浙江的天目山、陕西的秦岭。本研究发现山茱萸的最适宜区域及适宜区域和文献调查及实地踏查吻合，更加证明了本研究结果的科学可靠性。本课题组以山茱萸为分析研究对象，应用Maxent模型和Arc GIS得到山茱萸药材在全国的最适宜分布区和适宜分布区，从而为山茱萸药材的引种、扩种栽培以及大规模的种植提供理论依据，解决了山茱萸药材原料供应短缺的根源。在今后的山茱萸产业规划布局上，如能在山茱萸主產区把本品种作为龙头种植基地首要任务，将更多的带动当地农民创收致富。本研究仅选用的是降水量、日照、气候、土壤、地形和植被类型等相关的数据等有关的生物气候变量，缺少人类交通及全球变暖等其他变量，这可能对适宜区的预测带来一定的偏差，同时生态因子适宜范围是基于单一模型得出，有时与实际可能不一致，因此今后可以综合考虑其他干扰因素，从而达到预测药材的结果更加准确。

[参考文献]

[1]中国药典.一部[S].2015：27.

[2]蔡静芸，张明明，粟海军，等.生态位模型在物种生境选择中的应用研究[J] 经济动物学报，2014，18（1） ： 47.

[3]Phillips S J，Anderson R P，Schapire R E. Maximum entropymodeling of species geographic distributions[J].Ecol Model，2006，190： 231.

[4]王娟娟，曹博，白成科，等.基于Maxent和 Arc GIS 预测川贝母潜在分布及适宜性评价[J].植物研究，2014，34（5）： 642.

[5]胡忠俊，张镱锂，于海彬.基于Maxent和 GIS 的青藏高原紫花针茅分布格局模拟[J].应用生态学报，2015，26（2）： 505.

[6]姜广君，刘海滨.中国能源运输通道信息熵值理论分析[J].吉首大学学报：自然科学版，2011，32（2）：96.

[7]柳生吉，杨健.基于广义线性模型和最大熵模型的黑龙江省林火空间分布模拟[J].生态学杂志，2013， 32（6）： 1620.

[8]王利丽，张涛，陈随清 山茱萸化学成分与气象因子相关性分析[J]. 中国实验方剂学杂志，2013，19（9）：152.

[9]柳鑫，杨艳芳，宋红萍，等.基于MaxEnt和Arc GIS的黄连生长适宜性区划研究[J]. 中国中药杂志，2016，41（17）：3186.

[10]柳晓燕，李俊生，赵彩云，等.基于 MAXENT 模型和 Arc GIS预测豚草在中国的潜在适生区[J]. 植物保护学报，2016，43（6）：1041.

[11]肖培根.中国植物志.第 56 卷[M].北京： 科学出版社，1990：84.

[12]白成科，吴永梅，曹博，等.基于MaxEnt和 GIS 的陕西省山茱萸气候适宜性种植区划研究[J]. 中药材，2016，39（2）：289.

[13]黄海欣，许柯.山茱萸生物生态学研究[J].河南农业科学，1990（10）：21.

[责任编辑吕冬梅]endprint