基于GIS和MaxEnt的弥勒市林下三七仿野生种植适生区分析*

刘葵，黄万斌，何梦铃，帕太姆·亚森，欧光龙

(1.云南省弥勒市林业和草原局，云南 弥勒 652399；2.西南林业大学 西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室， 云南 昆明 650224)

林下经济是以林地资源为依托，充分利用林下土地资源和林阴空间，在林冠下开展农、林、牧等多种项目的复合经营。林-药模式是林下经济的重要模式，利用林地种植中药材，发展林下特色经济，不仅能提高土地利用率，还能推进林业产业发展，有效地增加山区村民的收入。中药材林下仿野生栽培在促进中药资源的可持续利用、改善生态环境和实现人与自然的和谐共处方面有着显著优势，在中药材生产中应大力发展和推广[1]。通过林下仿野生种植，可以为合理利用林下土地资源，实现森林复合经营，提高中药材产品品质，以及解决在耕地紧张的情况下与农争地的问题提供很好的途径[2]。三七(Panaxpseudoginsengvar.notoginseng)是云南地道药材的典型代表，是许多著名中成药的原料，如云南白药、丹参滴丸、调经养颜胶囊等[3-4]。开展三七的林下仿野生种植的适生区分析对于合理规划三七种植，提升其产品品质和产量具有重要意义。

适生区分析对于中药材种植具有重要意义。对生物适生区进行预测的物种分布模型有多种，如ENFA、MaxEnt、GARP、Domain、Bioclim等[5-6]。MaxEnt模型在大或小样本数据下均能较好的预测物种分布，且预测精度高[7-10]，效果较好[7-8,11-15]，能够较为准确地反映物种的潜在适生区[12-15]。并且随着GIS等技术的发展，物种分布区的形状、连续性等特征将被系统研究和高度关注，近年来国内外使用GIS进行生态建模及生态位分析，取得了比较好的效果[5-6,12-15]。这些研究结果在大尺度上很好地揭示了物种分布的规律及其气候主导因子，但中药材植物大多分布于林下，仅以大尺度的气候数据为基础进行其林下种植区分析，而不考虑森林的林地属性以及森林的基本状况，对中药材林下仿野生种植的指导意义不大。

基于此，本研究以云南省弥勒市为例，通过分析三七的生物学、生态学特性，利用收集的三七标本数据点，采用MaxEnt软件，利用研究区气候数据，得出三七的潜在分布区；并利用研究区的森林资源二类调查数据，通过林种、林分类型、郁闭度等林分信息，以及海拔、坡度、坡向等地形信息，与MaxEnt得出的三七潜在分布区进行叠加分析，最后选择出三七的适生区，并对适生区进行空间分布分析，从而为三七的林下仿野生种植及规划管理提供有价值的参考。

1 研究区概况

弥勒市隶属于云南省红河哈尼族彝族自治州，位于103°3′22″～103°3′22″E，23°49′32″～24°40′12″N之间，地处亚热带季风气候区，降雨量935.4 mm，平均气温18.8 ℃，最高气温(7月)34.8 ℃，最低气温(1月)-0.2 ℃，日照时数2 131.4 h，无霜期323 d。林下经济是弥勒市林业特色产业的重要组成部分，近年来，弥勒市大力发展林下中草药种植，林下仿野生种植三七、滇黄精(PolygonatumkingianumColl. et Hemsl)、天麻(GastrodiaelataBl.)、滇重楼(Parispolyphyllavar.thibetica)等道地中药材，取得了显著的经济效益和社会效益，林下种植在弥勒市具有很大的发展潜力。

2 材料与方法

2.1 研究对象

三七为五加科(Araliaceae)人参属(PanaxL.)植物，又名田七、山漆、血参[16]，是中国特有物种和云南重要道地药材，以根和根状茎入药[3-4]。三七主要分布于我国的西南部、越南北部及邻近的一些地区，主产区为云南省文山州及广西壮族自治区的右江流域，主要集中在文山壮族苗族自治州的文山、砚山、马关和丘北等4县[16]；常生于山谷、山坡草地、林下或林缘，在海拔1 400～1 900 m的地区都有种植[17]。

三七为阴生植物，适宜于冬暖夏凉的气候，喜半阴和潮湿的生态环境。适宜生长在北纬23°～30°之间，年均温14～18 ℃，最冷月均温6～8 ℃，最热月均温17～23 ℃，≥10 ℃年积温4 200～5 900 ℃，无霜期280d以上的地区；三七生长发育期要求比较湿润的环境，需要年降水量900～1 300 mm；土壤以碳酸盐岩红壤为主，pH5.5～7.0的中性偏酸性的沙壤土[3-4,17-19]。

2.2 数据收集与整理

通过中国数字植物标本(CVH，http://www.cvh.org.cn)提取所有标本馆三七的标本信息，然后对标本信息进行筛选，剔除无详细经纬度和地名记录的标本，并对某些稀缺但有详细地点记录的标本进行Google Earth卫星图定位确定经纬度。

气候数据来源于世界气候(http://www.worldclim.org)。气候变量选择与温度和降雨量相关的19个对物种分布有重要影响的生物气候变量，包括年均温(Bio 1)、平均周温度变化范围(Bio 2)、平均年温度变化范围(Bio 3)、极端最高温(Bio 4)、极端最低温(Bio 5)、等温性(Bio 6)、温度季节性变化(Bio 7)、最湿季平均温度(Bio 8)、最干季平均温度(Bio 9)、最热季平均温度(Bio 10)、最冷季平均温度(Bio 11)、年降雨量(Bio 12)、最湿月降雨量(Bio 13)、最干月降雨量(Bio 14)、降雨量的季节性变化(Bio 15)、最干季降雨量(Bio 16)、最湿季降雨量(Bio 17)、最热季降雨量(Bio 18)、最冷季降雨量(Bio 19)。

通过获取弥勒市2016年森林资源二类调查数据，获得其林地类型、林木种类、郁闭度、小班地形地势等信息，通过ArcGIS 10.0提取所需数据。其中地类包括混交林、纯林、乔木经济林、灌木林、灌木经济林、宜林荒山荒地、农地、非林地等，森林类别包括国家级公益林I类和其他，郁闭度分为<0.2、≥0.2<0.4、≥0.4<0.6、≥0.6<0.8、≥0.8共5级，坡位分为山脊、上坡、中坡、下坡、谷地，坡向分为阳坡、半阳坡、阴坡、半阴坡、无坡向，坡度分为 平坡、缓坡、斜坡、陡坡、急坡、险坡6类(表1)。

表1 叠加因子分级赋值Tab.1 The assignment value of the different classes of the factors for the overlying analysis

2.3 数据分析

2.3.1 基于MaxEnt的适生区分析

基于19个生物气候因子数据，应用MaxEnt 3.3.3k 软件，根据物种的地理分布数据，将分布数据和气候数据导入MaxEnt，随机选取25%的分布点作为测试集，剩余的75%作为训练集，选择刀切法，其他参数均为软件默认值，输出格式为ASCII栅格图层，适生指数值域范围为0-1°，在ArcGIS中加载MaxEnt的运算结果，进行适生等级划分和可视化表达[7,11,14](图1)，预测精度检验采用ROC曲线分析法[11]。

图1 叠加因子赋值分布注：(a)为地类，(b)为郁闭度，(c)为森林类别，(d)为坡度，(e)为坡向，(f)为坡位。Fig.1 The distribution map of the factors for the overlying analysis

2.3.2 基于森林资源二类调查数据的森林信息提取

分别地类(混交林、纯林、乔木经济林、灌木林、灌木经济林、宜林荒山荒地、农地、非林地)、森林类别(国家级公益林I类和其他)、优势树种(常绿阔叶林、落叶阔叶林、针叶林、经济林、其他灌木林)、郁闭度(<0.2、≥0.2<0.4、≥0.4<0.6、≥0.6<0.8、≥0.8)、坡位(山脊、上坡、中坡、下坡、谷地)、坡向(阳坡、半阳坡、阴坡、半阴坡、无坡向)、坡度(平坡、缓坡、斜坡、陡坡、急坡、险坡)提取森林信息。

2.3.3 三七林下仿野生种植适生区分析

将MaxEnt软件中得出的适生性分析结果应用ArcGIS10.0软件中的Toolbox工具的ASCII to Raster功能导出成图像格式，利用空间分析(spatial analyst)模块，将预测结果进行处理，采用自然间断点分级法(natural breaks)进行适生等级划分[5-7]，将三七的适生范围分为4级，依次为最适宜区、较适宜区、一般适宜区、不适宜区。

3 结果分析

3.1 基于MaxEnt的三七潜在分布区分析

利用MaxEnt模型计算ROC曲线(receiver operating characteristic curve)，其训练数据和测试数据所得出的AUC(area under curve)值为0.948(趋近于1)。根据AUC模型评价指标[11]，表明预测结果非常好。

MaxEnt的刀切法分析工具能对每一个环境因子进行刀切法分析，可以判断不同环境对三七分布的不同影响。从本研究中可看出，19个环境变量对三七潜在分布区的贡献大小不一(图2)。按照分值的大小可以看出，影响三七潜在分布的主要有10个环境因子，按得分从大到小排列为：最冷季平均温度(Bio 11)>最干季平均温度(Bio 9)>年均温(Bio 1)>平均年温度变化范围(Bio 7)>最热季降雨量(Bio 18)>温度季节性变化(Bio 4)>极端最低温(Bio 6)>平均周温度变化范围(Bio 2)>年降雨量(Bio 12)>最干月降雨量(Bio 14)。结果表明最冷季平均温度(Bio 11)、最干季平均温度(Bio 9)和年均温(Bio 1)是影响三七分布的关键因素。

图2 气候变量对模型预测的贡献率Fig.2 The contribution rate of climate variables to model prediction

在MaxEnt中得到三七潜在适生区预测图，三七的潜在适生区集中分布在我国西南地区的云南、四川及贵州等地，另外广西、广东、福建、江西等也有部分的适宜区。这与其自然分布的范围基本一致[16]，且基于气候数据得出的三七分布区在弥勒市较为适宜。

3.2 叠加森林二类调查数据的林下仿野生三七种植适生区分析

通过叠加弥勒市的地类、森林类别、郁闭度、坡位、坡度、坡向图得到弥勒市林下仿野生三七种植适生区(图3)，弥勒市最适宜和较适宜地区主要分布在该市的北部、西部，面积分别为28 172.53 hm2和30 463.36 hm2，所占百分比分别为7.04%和7.61%。而南部地区和中部地区不适宜地块较多，全市不适宜面积占全市国土面积的65.81%，而一般适宜的占国土面积的19.54%(表2)。

图3 弥勒市林下仿野生三七种植适生区Fig. The distribution map of the adaptive area of P.pseudoginseng var.notoginseng planting with imitative wild under forests

表2 三七林下仿野生种植适生区面积统计Tab.2 The statistics of the adaptive area of Panax pseudoginseng var.notoginseng planting with imitative wild under forests

4 讨论与结论

在MaxEnt生态位模型中运行了10次得出的测试结果的评价AUC值为0.948，表明预测获得了较好的效果，预测结果可信度高[11]。并且得到的潜在分布区与三七的实际分布区基本一致[16]，可见MaxEnt软件利用生态位最大熵原理设计运算模式，综合考虑了物种与复杂环境的关联关系，得出的预测数据适合植物物种的分布预测。

物种在大尺度上有明显的生境偏好[5,20-21]，从MaxEnt得出的环境变量对模型预测的贡献值来看，影响三七分布的关键环境因子主要是最冷季平均温度(Bio 11)、最干季平均温度(Bio 9)和年均温(Bio 1)，可见温度因子是影响三七分布的主要气候因子，尤其是反映温度季节分配的气候因子。这在一定程度上验证了三七种植区选择种植地区时除考虑年度平均温度外，还需考虑温度的季节变化规律，这与崔秀明等[4]、姚建等[17]对三七栽培影响因素的分析基本一致。

针对以三七等为代表的中药材植物，多分布在林下荫庇环境下[16]，单一考虑气候因素必然会对其潜在分布区预测带来一定的误差，甚至是错误[2]。因此，要开展三七的林下仿野生种植，森林属性及其特征至关重要[1-2]。本研究基于森林资源二类调查数据提取了森林基本信息及其分布信息，与大尺度生境模拟数据进行叠加分析，预测三七在弥勒市的林下仿野生种植适生区。通过自然断点法得出其阈值，结果表明：弥勒市最适宜三七的林下仿野生种植地区面积为28 172.53 hm2，占弥勒市国土面积7.04%，较适宜为30 463.36 hm2，占7.61%，二者总计占比为14.65%；而一般适宜和不适宜的分别占19.54%和65.81%。可见通过叠加分析之后，避免了以往仅考虑气候数据带来仅在大尺度反映物种分布的情况，进一步筛选了适宜于三七林下种植的区域，这对于三七的林下仿野生种植的适生区选择，更具针对性。

此外，以林下仿野生种植中药材为主的经营模式对于森林资源的合理利用具有重要意义，也是当今充分利用森林资源和发展地方经济的热门问题之一。本研究以弥勒市三七仿野生种植适生区分析为例，探索中药材林下种植区分析技术，可以给当地政府相关部门的林下仿野生三七种植规划，以及相关企业的三七栽培提供科学依据和技术支撑，也为其他中药材及相关物种的林下仿野生种植林地选择及规划提供案例参考。但是林下仿野生种植除需考虑大尺度气候因子，以及森林形成的小环境外，仍需进一步探索更为精细的整合森林土壤、森林物种组成等信息的种植适生区选择研究，这将是今后研究的重要方向。