基于MaxEnt模型的木贼潜在分布与生境分析

李云峰　王燕　徐宁　李佳颖　何平　孟繁蕴

关键词：木贼;MaxEnt模型;潜在分布区;物种分布

中图分类号：R931 文献标识码：A

木贼（Equisetum hyemale L.）属木贼科植物（Equisetum L.），又名节节草、接骨草，其地上干燥的部分作为中药，使用历史悠久，主治用于风热目赤、迎风流泪、目生云翳。木贼主要化学成分有黄酮类、酚酸类、酯类等化合物，研究表明其提取物具有降压、护肝、降血脂、抗肿瘤等作用。

随着中药产业发展，药材需求量逐年增加，生态环境面临巨大压力。生态位模型（Ecological niche modeling，ENM）是基于生态位理论进行的数学建模，预算物种分布，目前作为解决该问题的主要方法被广泛使用。近年，ENM与地理信息系统（Geographical information system，GIS）的联合应用，不但能准确、高效的对生长区划进行运算，还能得到直观的生长区划图。在众多ENM中，最大熵值模型（Maximum Entropy Model，MaxEnt）因其预测结果准确，使用效果好，已成为应用较为广泛的模型之一。

本研究利用MaxEnt模型和GIS，基于当前气候与地理环境数据，对木贼的适宜生长区进行预测，为其开发、利用提供理论数据借鉴。

1数据来源与方法

1.1数据来源：木贼分布点获取

木贼分布点数据主要来源：中国数字植物标本馆（http：//www. cvh. ac. cn/）、中国植物志（http：//www. iplant.cn/）以及中国植物图像库（http：//ppbc. iplant. cn/），获取75个木贼分布点。选取19个WorldClim气候指标（https：//www. worldclim. org/），1个干燥度指数，1—12月潜在散热数据，1个年平均潜在散热数据和1—12月天文辐射量，数据来源CGIAR-Consortium for Spatial Information（http：//www.cgiar-csi. org/），坡向数据来源于国家科技基础条件平台（http：//www. geodata. cn/），61个土壤类型数据来源于南京土壤研究所（http：//www.issas.ac.cn/）。

1.2方法

1.2.1环境数据相关性分析

利用SPSS数据统计软件22.0对环境因子进行Pearson相关性检验，避免因变量间的多重线性重复造成的运算结果不准确，若两个变量之间的相关性绝对值大于0.8，只选择一个变量，最终得到17个环境因子用于数据分析（表1）。

1.2.2模型建立与准确性评价

将木贼地理分布点和17个环境因子输入MaxEnt模型（MaxEnt， version 3.3.3k， http：//www.cs.princetion.edu/～schapire/MaxEnt/），随机选取75%的木贼分布点作为训练数据集，25%的分布点作为测试数据集。运行10次，每次随机保留20%的存在点交叉验证，并平均结果。通过Jack-knife法的AUC（Area Under Curve）值对模型预测的准确性进行说明。AUC值越接近1，表示模型精度越高。AUC在0.50～0.60为失败，0.60～0.70较差，0.70～0.80一般，0.80～0.90良好，0.90～1.00优秀。

1.2.3潜在分布区划分

MaxEnt软件模拟输出的结果范围为0～1.00，数值越接近1，物种存在的概率越大。为了便于理解和概念化，将潜在分布区划分为4个等级：0.00～0.08为不适宜区，0.08～0.26为低适宜区，0.26～0.52为适宜区，0.52～1.00为高适宜区。同时，利用ArcGIS10.3（http：//www.arcgis.com/）得到木贼潜在适宜生长分布图。

2结果

2.1模型结果说明

利用MaxEnt模型结合环境因子对木贼生境进行分析，训练集AUC值为0.931，测试集AUC值为0.919，模型预测结果达到“非常满意”标准（图1a）。

通过各环境因子贡献百分率和Jack-knife法（图lb）确定影响木贼适宜区分布的6个主导因子：sr_m10、soil、ai、bio3、bio4、bio5，累计贡献率达到88.4%。

设置木贼存在概率阈值为0.5，大于0.5时，对应的生态因子范围适宜木贼生长。由（图2）看出：sr_m10范围在8.5MJ/m～11.4MJ/m，最适宜数值为9.7MJ/m，soil为黄壤、黄棕壤、棕壤、褐土、灰褐土、灰色森林土、新积土、石灰土、火山土，AI在0.57以上时，木贼存在概率大于0.5，bio3范围在23.2～28.6，最适宜数值为25.6，bio4范围在640.9～881.8，最适宜数值为740，bio5范围在20℃～27.7℃，最适宜数值为22.3℃。

2.2木贼主要分布区域

运算结果表明，木贼在我国分布广泛，其中甘肃、陕西南部，贵州、重庆大部，湖北西部，四川东部，山东、辽宁、吉林东部为适宜生长区，适宜分布区面积为327km。

3结论与讨论

木贼在我国分布广泛，本研究基于已知木贼分布点信息，对木贼潜在适宜生长区進行预测。结果表明，MaxEnt模型能够精确的对木贼潜在分布区进行预测，影响其分布主要环境因子有10月天文辐射量、土壤类型、年均干燥指数、等温性、温度季节性、暖月极端高温，累计贡献率达到88.4%。

木贼潜在适宜区总面积约有327km，主要在四川、重庆、湖北、黑龙江、吉林、辽宁、陕西、甘肃、新疆等地。除文献报道地区外，还有一些未见报道的地区也适合其生长。

本研究为木贼资源开发利用提供实验数据参考依据，但由于实验条件限制，仅选取了部分的生态因子，运用MaxEnt模型对木贼适宜生长区进行划分，后续研究中还需运用其他生态位模型和生态因子并结合本次研究结果，对木贼适宜区进行更加全面、准确的划分。

作者简介：李云峰（1983— ），男，汉族，山东滨州人，硕士，讲师，研究方向：中药资源。

*通讯作者：孟繁蕴