基于GIS和MaxEnt模型的川内泽兰属植物生境适宜性评价

洪宇辰,杨星萍,贺倩,戴晓爱,2*



基于GIS和MaxEnt模型的川内泽兰属植物生境适宜性评价

洪宇辰1,杨星萍1,贺倩1,戴晓爱1,2*

1. 成都理工大学地球科学学院, 四川 成都 610059 2. 国土资源部地学空间信息技术重点实验室, 四川 成都 610059

本研究以在四川省境内造成严重危害的泽兰属植物为研究对象，选取影响其生长的22个环境因子，以GIS为技术平台，结合MaxEnt模型对川内泽兰属植物的生境适宜性进行了科学评价。结果表明：(1)月均昼夜温差、最暖月最高温度、最冷月最低温度和最干季平均温度是影响泽兰属植物生长和分布的最主要因子，泽兰属植物在生长过程中对温度的变化较为敏感；(2)研究区泽兰属植物生境适宜等级呈辐散式分布，“适宜”及以上生境区域主要集中在四川中部、西南部和东北部的平原地区，其余区域生境适宜等级由中部向外逐渐递减；(3)研究区泽兰属植物生境适宜等级以“较不适宜”为主，其面积约248457 km2，占研究区总面积的52.04%，主要分布于川东丘陵和川西高原地区。由此，四川中部平原地区应划为泽兰属植物入侵的重点治理区域，其周边区域也应加强防治力度。

入侵物种; MaxEnt; GIS; 生境适宜性

近年来，全球气候变化和经济发展的不断增速，与此同时也加快了物种在全球的传播速度，增大了物种向原产地以外的地区扩散的机会。越来越多的物种随人类活动被带至其原产地以外的地区，并在这些区域内大量繁殖、建立种群，并排挤本地物种，改变传入地的群落和生态系统的结构，给传入地带来严重的生态和经济问题[1]。据统计，我国每年因生物入侵造成的总经济损失达2000亿元人民币[2]。由此，预测外来入侵物种的潜在分布是当下亟待解决的问题。

近年来，随着3S技术的发展和生态位理论的提出，越来越多的学者开始结合3S技术宏观性的特点，以生态位理论为基础，从大尺度上通过对入侵物种的生物气候特征的分析结合生境适宜性的 评价，实现预测入侵物种潜在适生区的目的。张熙骜等[3]基于MaxEnt模型预测了麦穗鱼()和鲫()两种入侵鱼类的全球适生区；李双成[4]等基于GARP模型预测了云南纵向岭谷区紫茎泽兰()的潜在入侵区域；向红[5]等基于CLIMEX和GIS确定了黑脂大小蠹()在我国的潜在适生范围；胥勇[6]等应用BIOCLIM生态位模型对松材线虫传入云南的风险进行了评估。

泽兰属(spp)植物，菊科，在全球已发现约1200种，主产于美洲、欧洲、非洲，于上个世纪50年代由缅甸传入我国云南南部,并逐渐以每年约20 km的速度向北、东部扩散蔓延，现已广泛分布于云南、四川、贵州等省区，是我国西南地区主要且危害严重的入侵杂草大类，给农业、畜牧业的生产带来极大危害[7]。因此，本研究基于GIS技术和MaxEnt模型，对四川省的泽兰属植物生境适宜性进行评价，并分析影响泽兰属植物生存的主要生境因子，预测其空间分布，以建立了一套科学合理的入侵植物预测体系，为防护部门提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

四川省位于中国西南腹地，界于97°21′~108°31′E，26°03′~34°19′N，是我国第一地貌阶梯与第二地貌阶梯的过渡地带，西连青藏高原，北靠秦岭、大巴山，南邻云贵高原，地势总体上呈西高东低走势，可以分为西部川西高原和东部四川盆地两大部分。区域内气候差异显著，东部春夏季湿热多余、秋冬季温热少雨、多云雾、日照少、作物生长季长，西部常年温度较低，冬季较长、基本无夏、干湿季分明；气候呈现垂直变化，类型丰富，有利于农业、林业及畜牧业牧综合发展；研究区内气象及地质灾害频发，灾害类型繁多，且发生范围大，主要是暴雨、洪涝及其引发的滑坡、泥石流等[8,9]。

1.2 模型介绍

MaxEnt是一种利用物种“出现点”所在地理位置的环境变量特征得出约束条件，并根据该约束条件来探寻满足最大熵的可能分布，以此来预测物种在研究区的生境适宜性及潜在分布的一种生态位模型[10]。同时，MaxEnt模型提供自检验的功能[11]，具有较好的分辨变量相互作用和抽样偏差处理的能力，操作简单快捷，分布数据只需要“出现点”数据，而不需要较难获得的“未出现点”数据，更适用分析目标物种分布区域的适宜性[12,13]。在泽兰属植物“未出现点”的数据难以准确采集的实际情况下，MaxEnt模型相比其他模型具有更大的优势。

1.3 数据来源及预处理

本研究所用植物分布数据来自中国数字植物标本馆(CVH，http://www.cvh.ac.cn/)和全球生物多样性信息平台(GBIF，https://www.gbif.org/)，统计收集到81个具有准确经纬度的样本分布点数据，共包括6种泽兰属植物，将其保存为包括物种名、经度和纬度等信息的.csv格式数据以用于MaxEnt模型运算；生物环境数据共22个，获取于世界气象数据库(World Clim，http://www.worldclim.org/)，涵盖气候和地形对自然因素对泽兰属植物生长的影响，包括：年均温度(Bio1)、月均昼夜温(Bio2)、等温性(Bio3)、季节性温度(Bio4)、最暖月最高温度(Bio5)、最冷月最低温度(Bio6)、温度年变化范围(Bio7)、最湿季平均温度(Bio8)、最干季平均温度(Bio9)、最暖季平均温度(Bio10)、最冷季平均温度(Bio11)、年均降水量(Bio12)、最湿月降水量(Bio13)、最干月降水量(Bio14)、季节性降水量变异系数(Bio15)、最湿季降水量(Bio16)、最干季降水量(Bio17)、最暖季降水量(Bio18)、最冷季降水量(Bio19)、高程(Elevation)、坡度(Slope)、坡向(Aspect)将其空间分辨率统一为1000 m，并基于研究区地图数据(国家基础地理信息中心，http://www.ngcc.cn/)，进行裁剪等处理，最终转为ASCII文件格式。

2 模型构建

本研究选择MaxEnt 3.4.1建立物种分布模型，将泽兰属植物环境数据和分布数据导入模型，从总的分布数据集中，随机选取25%的分布数据作为检验数据，其余分布数据则为训练数据，同时，再从训练数据中随机选取10%的数据计算分布阈值，即保证训练集90%以上的分布数据在主要分布范围内[14]。以刀切法(Jackknife)来评价各环境因子对研究区泽兰属植物的生长影响的权重，结果以Logistic格式输出，即分布概率。最终，模型的预测结果由受试者工作特征曲线下的面积值(AUC)进行检验，检验标准为：0.50~0.60表示预测失败，0.60~0.70表示预测较差，0.70~0.80为预测一般，0.80~0.90表示预测较好，0.90~1.0表示预测结果非常好[15]，AUC值与1越接近，则说明与预测结果与随机分布相距越远，环境变量与物种的地理分布之间的相关性越大，即预测的结果越准确。将预测结果以栅格数据表达，并用Nature Jenks数据分级方法分为五级，进行生境适宜性制图。

3 结果与分析

3.1 模型精度评价

根据结果显示，模型训练数据与验证数据的AUC值分别为0.933和0.866，明显大于随机分布的AUC值(0.500)，由此，表明预测结果并非随机，模型的拟合程度相对较高，结果是可信的。

3.2 泽兰属植物分布与环境因子响应分析

MaxEnt模型中，刀切法(Jackknife)分析各个生物环境因子对分布增益的贡献，即对预测结果的影响程度。分析结果表明，主要环境因子及其贡献率为：Bio9(20.7%)、Bio2(19.3%)、Bio5(16.4%)、Bio6(11.9%)、Bio18(8.4%)、Aspect(7.6%)，以上8个因子总的贡献率达84.3%。其中，又以Bio9、Bio2、Bio5和Bio6为最主要的影响因子。

综合响应曲线(图1)，Bio9的的适宜温度范围为-25~15 ℃，随温度的升高，分布概率增大，最适温度在15 ℃左右，此后，温度升高，分布概率将不再变化；Bio2的适宜温度范围为6 ℃~16 ℃，分布概率随温度呈阶梯式增长，最适温度在16 ℃左右；Bio5的适宜温度范围为5 ℃~32 ℃，最适温度为32 ℃，此后，分布概率将不再随降雨量的变化而变化；Bio6的适宜温度范围为-20 ℃~9 ℃，最适温度为0 ℃，-20 ℃~0 ℃之间，分布概率随温度的升高而增加，0 ℃~9 ℃，分布概率随温度的升高而下降，9 ℃之后，分布概率将不在变化。

图 1 预测值分布与Bio9、Bio2、Bio5和Bio6的响应曲线

3.3 川内泽兰属植物生境适宜性评价

生境适宜性是指生境能支持一个特定物种的潜在能力，对物种的生存和发展有着极为重要的意义。MaxEnt模型结果为物种在地理空间中的分布概率，概率越接近1，则说明该位置越适合于物种的生生存发展。根据结果(图2)，适宜性的分布在空间上存在明显连续分布特征，从高适宜区到不适宜区呈辐散式过渡。其中，适宜及以上等级分布区域主要集中于四川省中部、西南部、和东北部，即成都、德阳、绵阳、广元、雅安、乐山、西昌及攀枝花8市，川西高原等区域有少量分布区域，分布面积共134702 km2，占研究区总面积的28.22%；不适宜区主要分布与川东地区，少量分布于川西南和川西地区，与较不适宜区混合分布，面积约94224 km2，占研究区总面积的19.74；较不适宜区分布于川西和川东地区，为研究区主要适宜性类型，面积约248457 km2，占研究区总面积的52.04%。

图 2 生境适宜等级空间分布图

4 结 论

近年来，随着经济全球化的推进和世界气候的变化，这种物种间的地理隔离正逐渐被打破，不同物种离开原产地进入其他地区。同时，由于人类活动的影响，各类生态系统结构逐步被破坏，生态系统稳定性急剧下降，对外来有害物种的抵御和自我恢复能力降低，由此，为有害物种的入侵提供了基础条件，造成世界范围内不同程度生物入侵的现象状况析入侵物种的潜在地理分布，了解其生境适宜性现状，是有效开展防治工作的前提。

本文在以MaxEnt模型为基础，结合GIS技术，选取影响植被生长的气候和地形要素，从大区域尺度上对川内泽兰属植物的生境适宜性进行了评价分析，结果表明：

（1）通过刀切法(Jackknife)，从22个生物环境变量中得到对泽兰属植物生长影响最大的4个环境变量及其适宜范围，分别为月均昼夜温差(Bio2，6 ℃~16 ℃)、最暖月最高温度(Bio5，5 ℃~32 ℃)、最冷月最低温度(Bio6，-20 ℃~9 ℃)和最干季平均温度(Bio9，-25 ℃~15 ℃)，表明泽兰属植物在生长过程中对温度的变化较为敏感；

（2）研究区泽兰属植物生境适宜等级以“较不适宜”为主，其面积约248457 km2，占研究区总面积的52.04%，主要分布于川东丘陵和川西高原地区，整体情况较好；

（3）研究区泽兰属植物生境适宜性呈辐散式分布，“适宜”及以上区域主要集中在四川中部、西南部和东北部的平原地区，并以其为中心，向其他区域逐渐递减。平原地区由于地势平坦，人口聚集，人类活动频繁，导致平原地区生态系统结构遭破坏，生态系统稳定性差，抵御入侵物种的能力差，由此外来物种入侵概率高，与研究结论一致。

[1] 徐海根,强胜,韩正敏,等.中国外来入侵物种的分布与传入路径分析[J].生物多样性,2004,12(6):626-638

[2] 李大林.我国每年因外来生物入侵经济损失超两千亿元[J].广西质量监督导报,2014(11):30

[3] 张熙骜,隋晓云,吕植,等.基于Maxent的两种入侵性鱼类(麦穗鱼和鲫)的全球适生区预测[J].生物多样 性,2014,22(2):182-188

[4] 李双成,高江波.基于GARP模型的紫茎泽兰空间分布预测—以云南纵向岭谷为例[J].生态学杂志,2008,27(9):1531-1536

[5] 向红,马平,杜宇,等.基于CLIMEX和GIS的黑脂大小蠹在中国的适生区域预测[J].云南农业大学学报:自然科 学,2012,27(6):794-797

[6] 胥勇,周平阳,王扬,等.应用BIOCLIM生态位模型对松材线虫传入云南的风险评估[J].云南农业大学学报:自然科 学版,2008,23(6):746-753

[7] 贾桂康,薛跃规.紫茎泽兰和飞机草在广西的入侵生境植物多样性分析[J].生态环境学报,2011,20(5):819-823

[8] 杜华明,延军平.四川省气候变化特征与旱涝区域响应[J].资源科学,2013,35(12):2491-2500

[9] 王文国,何明雄,潘科,等.四川省水资源生态足迹与生态承载力的时空分析[J].自然资源学报,2011,26(9):1555-1565

[10] 邢丁亮,郝占庆.最大熵原理及其在生态学研究中的应用[J].生物多样性,2011,19(3):295-302

[12] 刘振生,高惠,滕丽微,等.基于MAXENT模型的贺兰山岩羊生境适宜性评价[J].生态学报,2013,33(22):7243-7249

[13] 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):3758-3764

[14] 王雷宏,杨俊仙,徐小牛.基于MaxEnt分析金钱松适生的生物气候特征[J].林业科学,2015,51(1):127-131

[15] Urbani F, D’Alessandro P, Frasca R,. Maximum entropy modeling of geographic distributions of the flea beetle species endemic in Italy (Coleoptera: Chrysomelidae: Galerucinae: Alticini)[J]. Zoologischer Anzeiger - A Journal of Comparative Zoology, 2015,258:99-109

Evaluation of Habitat Suitability ofspp. in Sichuan Province Based on GIS and MaxEnt Model

HONG Yu-chen1, YANG Xing-ping1, HE Qian1, DAI Xiao-ai1,2*

1.610059,2.610059,

In this study, we used the genusspp. that caused serious damage in Sichuan Province as the research object, and selected 22 environmental factors affecting its growth. Using GIS as the technology platform, the MaxEnt model was used to scientifically evaluate the habitat suitability ofspp. in Sichuan. The results showed that mean diurnal range, max temperature of warmest month, min temperature of coldest month and mean temperature of driest quarter were the most important factors affecting the growth and distribution ofspp., indicating that the changes in temperature were more sensitive; The suitable habitat level ofsppin the study area was in a divergence distribution, and the “suitable” and above habitat areas were mainly concentrated in the plain areas in the central, southwest, and northeast of Sichuan, and the appropriate habitat levels in the remaining areas gradually decreased from the center to the outside; The appropriate level of habitat forspp. in the study area was mainly “less suitable”, with an area of about 248457 km2, accounting for 52.04% of the total area. It was mainly distributed in the hills of eastern Sichuan and highlands of western Sichuan. So, the central plain area in Sichuan should be designated as a key governance area for the invasion ofspp, and its surrounding areas should also be strengthened.

Invasive species; MaxEnt; GIS; habitat suitability

S718.53

A

1000-2324(2018)05-0759-04

10.3969/j.issn.1000-2324.2018.05.006

2017-09-26

2017-10-18

中国科学院遥感与数字地球研究所2017“科创计划”项目:入侵杂草的高光谱特征提取与分析研究(20170700018)

洪宇辰(1996-),男,本科生,研究方向为地图学与地理信息系统. E-mail:yc_hong526@163.com

通讯作者:Author for correspondence. E-mail:daixiaoa@cdut.cn