地理环境因子对黄花蒿中青蒿酸含量空间分布影响的探测分析

史婷婷+张小波+郭兰萍+王慧+景志贤+黄璐琦

[摘要]道地藥材指经过中医临床长期应用优选出来的，产在特定地域，受到特定生产加工方式影响，较其他地区所产同种药材品质佳、疗效好且质量稳定，具有较高的知名度的药材。道地药材是我国几千年悠久文明史、中医中药发展史形成的特有概念，根据道地药材的定义，可以看出不同地域之间的同种药材在质量和疗效等方面存在一定的差异性，在特定区域还存在一定的相似性。该文基于采样点的青蒿酸含量及其各种潜在的地理环境因子，应用地理探测器模型，分析了地理环境因子对中国各地黄花蒿中青蒿酸含量空间分布的影响。研究发现：青蒿酸含量的空间分布是多种因素综合作用的结果，各环境因子对青蒿酸含量的空间分布的影响依次为土壤类型（0233）>年均辐射量（0208）>植被类型（0192）>高程（0171）>日照（0170）>年均气温（0153）>年均降水量（0111）>坡度（0110）>相对湿度。其中，土壤类型和年均辐射量是探测到的主要影响因素，且主要影响区域在土壤类型为初育土，年均辐射量为1 200～1 400 kWh·m-2的分区。该研究筛选出的地理环境主导因子可用于遥感技术监测青蒿酸的空间分布区域，从而为黄花蒿的种植等提供理论依据。

[关键词]黄花蒿； 青蒿酸； 空间分异； 地理探测器； 地理环境因子

[Abstract]Daodi herbs are preferred by longterm clinical application of Chinese medicine， they are produced in a specific area and affected by the specific production and processing methods Daodi herbs have a high reputation， compared with other regions produced by the same kind of herbs with good quality， good efficacy and stable quality characteristics Geoherbal is a unique concept that has been formed by the history of Chinese civilization for thousands of years and the history of Chinese medicine According to the definition of geoherbal， it can be seen that there are some differences in the quality and efficacy of the same kind of medicinal herbs in different regions， and there is some similarity in the specific area In this study， based on the content of artemisinic acid in sampling points and its potential environmental factors， the effects of geographical environment factors on the spatial distribution of artemisinic acid content in Artemisia annua were studied by using the geophysical model The results show that the spatial distribution of artemisinic acid content is the result of a combination of multiple factors The effects of environmental factors on the spatial distribution of artemisinic acid were in the order of soil type （0233）> radiation （0208）> vegetation type （0192）> elevation （0171）> sunshine （0170）> annual mean temperature （0153） >annual precipitation （0111）> slope （0110）> relative humidity Among them， the soil type and the amount of radiation are the main influencing factors， and the main influencing area is in the soil type as the initial soil and the average annual radiation of 1 2001 400 kWh·m-2 The main influencing factors selected in this study can be used to monitor the spatial distribution of artemisinic acid by remote sensing technology， so as to provide the theoretical basis for the cultivation of A annua

[Key words]Artemisia annua； artemisinic acid； spatial differentiation； geographic detectors； influencing factorsendprint

青蒿酸（artemisinic acid）是一种倍半萜类化合物[12]，为青蒿素及其衍生物合成代谢的重要前体化合物[35]，具有抗疟疾，抗肿瘤、调控脂肪细胞分化等重要的药用价值[68]。近年来研究发现青蒿酸在黄花蒿Artemisia annua植物体中含量较高，而黄花蒿植物在我国具有明显资源优势[910]。

青蒿酸在植物中含量受各种地理环境因子的影响[9]，张东等[11]对湖南、重庆以及山西3省10个地区青蒿酸含量分析表明，湖南5个样品青蒿酸质量分数为0%～04%，重庆酉阳为0023%，山西青蒿酸含量最高，3个样品质量分数为0123%～04%。孙景灿等[12]研究表明，湖南青蒿植物青蒿酸的质量分数07～14 mg·g-1，重庆植物青蒿酸质量分数02 mg·g-1，贵州植物青蒿酸质量分数11 mg·g-1。由此可见，青蒿酸在不同地区的含量有较大差异。

地理探测器模型能够客观反映地理要素对自然综合体的影响力及度量空间异质性，已在景观生态、健康风险、社会、土地等方面[1316]的影响因素及机制研究中得到应用且取得了良好的效果。考虑到青蒿酸含量空间分布的核心是空间分异性即同级区域内要素差异性最小、不同区域之间要素差异性最大，正与地理探测器模型能够充分表征的空间异质性功能相吻合。为了分析中国黄花蒿中青蒿酸含量空间分布的特征及其形成机制，本研究尝试利用地理探测器进行探测分析。故本研究基于文献和实地调查结果，运用地理探测器方法，对中国各省黄花蒿中青蒿酸含量空间分布的影响机制进行研究，分析地理环境因子对中国黄花蒿中青蒿酸含量空间分布的影响和指示作用，为我国黄花蒿种植及与青蒿产业发展相关的政策规划制定提供参考依据。

1数据来源

在全国19个省份选择502个采样点采集样品，测定青蒿酸含量。采样过程中用GPS测定采样点的经度、纬度等位置信息。

2方法

地理探测器是由中国科学院地理科学与资源研究所王劲峰空间分析小组开发的分析地理空间影响因素对人类健康影响机制的一种方法[17]。该方法假设地理事物总是存在于特定的空间位置，影响其变化的环境因子在空间上具有差异性，若某环境因子与地理事物的变化在空间上具有显著一致性，则该环境因子对地理事物的发生与发展具有决定意义。地理探测器包括风险探测、因子探测、生态探测和交互探测4个部分内容。

交互探测可以解释影响青蒿酸含量空间分布的环境因子两两之间是否具有交互作用，由以下表达式构成：若P（x∩y）< min[P（x），P（y）]，说明因子x和y交互后非线性减弱；若min[P（x），P（y）]max[P（x），P（y）]，说明因子x和y交互后双因子增强；若P（x∩y）>P（x）+P（y），说明因子x和y交互后非线性增强；若P（x∩y）=P（x）+P（y），说明因子x和y相互独立。

3结果与分析

31风险探测为了确定地理环境因子对黄花蒿中青蒿酸含量的具体影响，本研究选择9个因子开展风险探测分析，分别为高程、坡度、年均降水量、年均气温、年均相对湿度、年均日照、年均辐射量、土壤类型、植被类型。以高程数据为例，比较不同高程分区之间青蒿酸含量的差异性情况，见表1。编号1～6 代表不同的高程分区，1代表高程（h）<500 m，2 代表500 m≤h<1 000 m，3 代表1 000 m≤h<2 000 m，4 代表2 000 m≤h<3 000 m，5 代表3 000 m≤h<4 000m，6 代表4 000 m≤h<5 000 m。结果表明，当将高程按照以上数值进行分级时，各高程分区之间的青蒿酸含量的统计显著差异性结果为最佳。

如同高程的风险分析，对其他因子做类似分析，按照先验知识或者最优分类方法（如自然间断法）进行分级。经风险探测器探测，结果表明当坡度分为5级（0～2°，2～6°，6～15°，15～25°，>25°），年均降水量分为5级（<200 mm，200～600 mm，600～1 000 mm，1 000～1 500 mm，>1 500 mm），年均气温分为5级（<2°，2～7°，7～15°，15～18°，>18°），年均相对湿度分为6级（<30%，30%～40%，40%～50%，50%～60%，60%～80%，>80%），年均日照分为5级（<1 000 h，1 000～1 400 h，1 400～2 200 h，2200～2 500 h，>2 500 h），年均辐射量分为4级（<1 200 kWh·m-2，1 200～1 400 kWh·m-2，1 400～1 600 kWh·m-2，>1 600 kWh·m-2），土壤类型分为13级（淋溶土、半淋溶土、铁铝土、灰化土、钙积土、荒漠土、初育土、变性土、盐碱土、薄层土、红砂土、人为土、其他），植被类型分为11级（针叶林、針阔混交林、阔叶林、灌丛、荒漠、草原植被、草丛、沼泽、高山植被、栽培植被、其他）时，因子的统计显著差异性为最佳。

风险探测结果同时还表明不同高程分区内的平均青蒿酸含量大小依次为1（0061）>3（0025）>2（0019）>6（0008）>5（0005）>4（0002）。结合上述分级可知，高程小于500 m的区域的平均青蒿酸含量呈现显著高值，而高程在2 000～3 000 m的区域的平均青蒿酸含量呈现显著低值。其他所有地理环境因子的风险探测结果见表2。

32因子探测利用地理探测器模型计算得出因子探测的结果，每个因子对青蒿酸含量的贡献量（PD，H）大小的排序依次为：土壤类型（0233）>年均辐射量（0208）>植被类型（0192）>高程（0171）>日照（0170）>年均气温（0153）>年均降水量（0111）>坡度（0110）>相对湿度（0051）。结果表明，土壤类型的因子解释力最大，说明土壤类型对青蒿酸含量的空间分布具有主导作用，即土壤类型因子和青蒿酸含量空间分布之间具有最强的一致性。年均辐射量为次要影响因素，说明年均辐射量因子也是影响青蒿酸空间分布的重要因素。

33生态探测生态探测反映各地理环境因子对青蒿酸含量的影响是否具有显著差异见表3。土壤类型和年均辐射量之间对青蒿酸含量的影响没有显著差异；土壤类型与相对湿度、年均降水量、坡度中任何一个因子对青蒿酸含量的影响都具有显著差异；年均辐射量与土壤类型具有类似的特征；而相对湿度、年均降水量、坡度两两之间对青蒿酸含量的影响没有显著差异。从聚类的角度看，可将土壤类型和年均辐射量划分为对青蒿酸含量的影响显著的一类，而将相对湿度、年均降水量、坡度划分为对青蒿酸含量的影响不大的一类，结合因子探测的结果，可以看出，土壤类型和年均辐射量对青蒿酸含量的影响相对较大，其余因子的影响相对较小。结合风险因子探测结果可知，对青蒿酸含量空间分布影响较大的土壤类型的适宜类型为初育土，年均年均辐射量的适宜类型为1 200～1 400 kWh·m-2。

34交互探测交互探测主要分析环境因子对青蒿酸含量空间分布的影响是否存在交互作用，若存在交互作用，作用是增强还是减弱见表4。相对湿度与年均气温、相对湿度与年均降水量、年均辐射量与年均气温、年均辐射量与年均降水量、土壤类型与年均降水量、土壤類型与植被类型之间分别为非线性增强；而其余因子之间为相互增强。总体来说，任意2个环境因子之间的交互作用都明显大于各单个因子对青蒿酸含量空间分布的影响。

研究表明，青蒿酸含量的空间分布是多种因素综合作用的结果，其中，土壤类型和年均辐射量是探测到的主要影响因素，且主要影响区域在土壤类型为初育土，年均辐射量为1 200～1 400 kWh·m-2的分区内。

4结论与讨论

我国各地黄花蒿中青蒿酸含量差异较大，通过对各地青蒿酸含量空间分布的影响机制分析，结果表明：①在所有环境因子中，土壤类型、年均辐射量对青蒿酸含量空间分布的解释力较强，是青蒿酸含量空间分布的主要影响因素。②不同影响因子的各个类型分区的平均青蒿酸含量存在统计差异。③生态探测器结果显示土壤类型和年均辐射量为对青蒿酸含量的影响显著的一类。结合因子探测和风险探测的结果表明，土壤类型和年均辐射量对青蒿酸含量的影响相对较大，其余因子的影响相对较小。同时，对青蒿酸含量空间分布影响较大的土壤类型的适宜类型为初育土，年均辐射量的适宜类型为1 200～1 400 kWh·m-2。④相对单个因子来说，任意2个环境因子的交互作用都能够增强对青蒿酸含量空间分布的影响。

[致谢]中国中医科学院邵爱娟研究员，张东助理研究员在实验过程中给予的帮助。

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[责任编辑吕冬梅]endprint