吴茱萸生态适宜性区划研究*

杨海燕 廖卫波 张媛媛，4 王小青 蔡妙婷#

（1江西省中医药研究院 南昌 330046；2中药材种质选育繁育重点研究室 江西南昌 330046；3江西省中药原料质量监测技术服务中心 南昌 330046；4江西道地特色中药材标准化重点研究室 南昌 330046）

吴茱萸为芸香科吴茱萸属植物吴茱萸Euodia rutaecarpa(Juss.)Benth.、石虎Euodiarutaecarpa(Juss.)Benth.var.officinalis(Dode)Huang或疏毛吴茱萸Euodiarutaecarpa(Juss.)Benth.var.bodinieri(Dode)Huang的干燥近成熟果实，有降逆止痛、温中散寒等功效[1]，已知的化学成分众多，其中去氢吴茱萸碱[2～5]对治疗脑血管等疾病有较好的疗效，柠檬苦素[6～9]具有护肝、抗炎、抗胃癌等作用，吴茱萸碱和吴茱萸次碱[10～13]具有明显的治疗心血管和抗肿瘤的功效。

唐代陈藏器指出：“茱萸南北总有，入药者以吴地为好，所以有吴地之名也[14]。”古代吴地属于江西赣北地区，且李时珍在《本草纲目》亦记载：“横立山脉，盛产吴萸”，其描述的横立山脉为江西北部地区瑞昌市的横立山一带，由此赣北一带自古就是我国吴茱萸药材的重要出产地[15]。江西生产的吴茱萸药材其基源主要为石虎和吴茱萸，前者为江西的道地药材品种，既有丰富的野生药材资源，也有栽培药材资源，后者主要来源则为江西本省或从外省引种的栽培品种资源[16]。

道地药材的生长环境是影响中药材道地性的重要因素，土壤、气候及地形作为生长环境的主要组成因子，为现今植物生态适宜性研究的重点。其中，最大熵模型（The Maximum Entropy Model Software,MaxEnt）为众多物种分布模型中运用较广、结果预测较准确的一种[17]，适用于目标物种分布信息收集量较少情况下的预测分析，近年来广泛应用于各药用植物区划，如太白贝母[18]、车前[19]、防风[20]。本研究则利用ArcGIS和MaxEnt模型为平台对各因子在分布预测贡献率的结果分析，从而对江西吴茱萸生态适宜产区进行空间化分析，确定吴茱萸适宜生长的区域。

1 材料与方法

1.1 采样仪器 HOLUX·M-241轨迹记录仪、佳能单反相机。利用轨迹记录仪记录调查轨迹，将单反相机时间调节到与轨迹记录仪一致，利用单反相机所拍摄吴茱萸照片与调查轨迹按照时间进行自动匹配，获取拍摄照片位置经纬度信息。

1.2 数据来源

1.2.1 分布数据 通过第四次全国中药资源普查实地调查收集位点信息84个，GBIF[GBIF.org(26 April 2022)GBIF Occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.4ux7gu]数据1 237条，通过物种信息及位置信息核对，最终确定国内吴茱萸分布位点501个，去冗余后共筛选到有效位点262个。见图1。

图1 吴茱萸分布点

1.2.2 环境数据 环境数据包括19个气候变量、3个地形变量和27个土壤变量，其中气候变量源于WorldClim数据集（https://www.worldclim.org/），空间分辨率为2.5 arc-minutes，地形变量通过国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans）下载的中国数字高程图（1KM）提取得到，土壤变量数据来源于世界土壤数据库（Harmonized World Soil Database v 1.2,HWSD）。由于环境变量之间存在的相关性，会产生多重线性问题，我们对环境变量进行去共线性分析，利用ENMTools软件对19个气候因子相关性分析后，去除相关系数大于0.75的变量，结 果 保 留 bio2、bio3、bio7、bio10、bio11、bio15、bio18、bio19。共8个气候变量，地形及土壤变量相关系数均小于0.75，全部保留。见表1。

表1 吴茱萸主要生物气候变量相关性分析

1.3 应用模型及软件 MaxEnt模型：版本3.4.1（http://biodiversityinformatics.amnh.org/open source/MaxEnt/）；ArcGIS软件：版本10.7。

1.4 适生区模拟预测 将收集整理的262个分布数据点和筛选后的环境数据导入到MaxEnt模型中，75%分布点作为训练集，设置最大迭代次数为5 000，重复次数为10次，收敛阈值10～5，并运行绘制响应曲线，使用刀切法，结果以Logistic格式输出，其余值默认。

1.5 结果评价 采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线下与坐标轴围成的面积（Area Under Curve,AUC）值来评价MaxEnt模拟效果。其中AUC值在0.5～1.0、0.5～0.6为预测失败，0.6～0.7为预测结果较差，0.7～0.8为预测结果一般，0.8～0.9为好，0.9～1.0为极好，AUC值越接近1.0表示模型预测准确度越高。

1.6 适生区划分及面积统计 运用ArcGIS对吴茱萸分布预测结果进行重分类，重分类采用自然间断点分级法（Jenks），按照存在概率（P）将吴茱萸的潜在适生区划分为非适生区（0.000～0.200）、低适生区（0.200～0.400）、中适生区（0.400～0.600）和高适生区（0.600～0.992）4个等级。最后，利用分区统计（Zonal Statistics）功能对吴茱萸各研究区域的适生面积及比例进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 模型准确性评价 模型重复运行10次后，得到累计阈值函数测试遗漏率和ROC曲线，AUC均值为0.941，预测结果准确。见图2。

图2 MaxEnt模型预测遗漏率及ROC曲线

2.2 吴茱萸潜在适生区模拟结果及适生区面积统计 MaxEnt模型预测结果显示，吴茱萸分布于我国21个省、市、自治区，主要集中在华东及华南各省，其中高适宜区以台湾及吴茱萸主产区江西省为中心，辐射浙江、安徽及湖北等省，广西、广东也有高适宜区分布，与市场中吴茱萸的产地分布情况较吻合。见图3。从适宜分布面积统计结果看，吴茱萸适宜分布区占全国总面积的14.521%，包含高适宜区129 932.454 km2，中适宜区528 190.535 km2，低适宜区745 449.686 km2，高适宜区主要为江西省，高适宜区面积达65 117.311 km2，其次为台湾12 691.077 km2，湖北12 237.824 km2，安徽8 007.465 km2，浙江7 705.297 km2。见表2。

图3 吴茱萸潜在适生区模拟结果

表2 吴茱萸潜在适生区面积统计

续表

2.3 环境因子对分布的影响分析 环境因子对模型的贡献率分析结果显示，bio19、bio18、bio7、s esp、bio2、bio11、phase1、s bs、add prop、bio3贡献率排名前10，总贡献率为86.238%。见表3。其中，贡献率最大的环境因子为bio19，贡献率为57.105%。综合分析Jackknife刀切法结果显示，气候因子中，bio2、bio7、bio11、bio18、bio19对模型增益效果明显，土壤因子中的s bs对模型增益效果明显，其中增益效果最显著的为气候因子bio2。见图4。

图4 环境变量重要性刀切法检验

表3 各环境变量对吴茱萸分布影响的贡献率（%）

2.4 主导环境变量响应曲线 结合环境因子贡献率、Jackknife刀切法分析结果及关键气候因子与存在概率的响应曲线，最终选取bio2、bio7、bio11、bio18、bio19、s bs、底层淤泥含量（s silt）、底层USDA土壤质地分类（s usda tex）、顶层黏性层土壤的阳离子交换能力（t cec clay）、顶层沙含量（t sand）对吴茱萸存在概率的影响进行分析，bio2在3.527～6.100℃时，吴茱萸分布概率大于0.503，温差越低，分布概率越大，温差降至5.122℃时，分布概率大于0.900，bio2在7.580～8.390℃时，分布概率有小幅超过0.500，但最高分布概率0.544。从bio7响应变量曲线的整体趋势上可见，年均温与分布概率成反比，在8.690～19.081℃时，吴茱萸分布概率大于0.500。bio11分 别 在4.497～10.093℃和15.975～19.401℃时，吴茱萸分布概率大于0.500。bio18在779.560～2 878.000 mm时，分布概率大于0.500，且降水量与分布概率成正比，在488.284～720.052 mm时，也有小幅度的分布概率超过0.500。bio19为151.142～811.800 mm时，分布概率大于0.500，分布概率最大值为0.890，降水量为370.771 mm。s bs大于99.920%时，吴茱萸分布概率大于0.500。s silt在50.557～58.609%wt.时，分布概率大于0.500，s silt在53.997～57.364%wt.时，分布概率大于0.900。s usda tex数据显示，吴茱萸在重质黏土、泥沙、粉砂壤土、砂质黏土这四类土壤质地中分布概率大于0.500。t cec clay在62.316～73.494 cmol/kg，t sand在1.032～13.848%wt.、20.256～28.373%wt.时吴茱萸分布概率大于0.500，t sand在5.518～7.761%wt.时，分布概率大于0.900。见图5。

3 讨论

江西地处北回归线附近，全省气候温暖，雨量充沛，为亚热带季风性湿润气候，吴茱萸作为江西省道地药材，同时，也被列为“赣十味”品种之一，探索吴茱萸适宜的种植条件具有重大意义。

在全国范围内对吴茱萸生态适宜性分布进行预测，通过对49个生态因子的筛选，得出其中起主导作用的环境变量为：最冷季度降水量、最暖季度降水量、年均温变化范围、底层可交换钠盐、昼夜温差月均值、最冷季度平均温度、土壤相位、底层基本饱和度、土壤单元中农业用途有关的特定土壤类型、等温性、土壤参考深度、土壤相位、顶层碳酸盐或石灰含量、土壤有效水含量及坡度。利用Maxent模型对吴茱萸分布进行预测，发现吴茱萸主要分布在江西、浙江、安徽及湖北等省，与《中国植物志》记载基本一致，说明预测的结果与实际较合理，对吴茱萸的道地药材生态种植布局研究具有一定的指导意义。

吴茱萸市场需求广大，在江西省也有大面积栽培，同时，作为我省道地药材之一，其品质和药效极其关键，与其生长环境关系密切，产业发展也受到多方关注和重视，故找到吴茱萸的适宜环境条件，为其栽培种植及精细化管理提供理论指导和建议显得尤为重要。