福建省多花黄精生态适宜性区划研究

李 敏，吴爱琴，李 欣，苏珂冰，杨成梓,2*

(1. 福建中医药大学药学院，福建 福州 350122；2. 福建省级中药原料质量监测技术服务中心，福建 福州 350122)

黄精作为传统常用中药材、药食两用佳品[1]，享有“仙人余粮”、“气血双补之王”的美称，具有补气养阴、健脾、润肺、益肾等功效。其中多花黄精(Polygonatum cyrtonema)是黄精中的精品，为其来源之一，主要用于脾胃气虚、体倦乏力、胃阴不足、口干食少、肺虚燥咳、劳嗽咳血、精血不足、腰膝酸软、须发早白、内热消渴等病症的治疗[2]。现代医学研究表明，多花黄精具有抗疲劳、抗衰老、提高免疫力、抗肿瘤、调节血脂血糖、抗菌、抗炎和抗病毒等药理作用[3]。因此受到越来越多的科研单位及企业的重视，在医疗、保健品、化妆品等行业得到广泛开发和应用。

以生态位为原理的最大熵(MaxEnt)模型已广泛用于物种潜在分布的预测研究，利用最大熵模型可较为准确的推断和预测不同物种的潜在生态适宜区域[4—6]，地理信息系统(ArcGIS)在预测物种潜在分布区域中也发挥着巨大优势，将两者结合已广泛应用于中药品种适宜性研究等相关领域[7—10]。已有学者对多花黄精的生态适宜性区划作了初步探索。章鹏飞等[11]利用MaxEnt模型与ArcGIS相结合预测多花黄精在我国的适宜生长区域，程鹤等[12]对安徽省多花黄精适生区作了初步研究，但尚缺少对福建省多花黄精生态适宜性区划这方面的相关研究。故本研究利用MaxEnt模型和ArcGIS相结合的方式，通过对福建省内多花黄精的资源分布、适宜生长区域和生境条件进行分析和评估，对其进行生态适宜区预测，为后续选种育种、人工栽培等提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 样本分布信息

本研究数据源于福建省第四次全国中药资源普查野外实地调查数据及后期部分实地调查补充，舍去重复及相近的分布点信息后，共获得237条多花黄精经纬度分布点信息(图1)。

图1 福建省多花黄精样点分布Fig. 1 Distribution of Polygonatum cyrtonema sample points in Fujian province

1.2 生态因子数据及相关地理信息数据

使用“中药资源空间信息网格数据库”(http://www.tcm-resources.com/)中全部生态因子数据共 55个，包括43个气候类型数据、8个土壤类型数据、3个地形数据和 1个植被类型数据。其中气候类型数据是根据我国气象观测站 1950～2000年的气候观测数据插值而成；土壤类型数据是根据第二次全国土地调查提供的《1:100万中华人民共和国土壤图》(1995年编制)制成；植被类型数据以中科院植物研究所的《1:100万中华人民共和国植被图》中的植被亚类数据制成。在国家地理信息系统网站(http://nfgis.nsdi.gov.cn/)下载所需的 1:400万中国行政区划图，通过ArcGIS10.6软件处理后得到福建行政区划地图作为分析底图。

1.3 最大熵模型参数设置

将多花黄精分布信息导入 MaxEnt3.3.3软件并添加55个生态因子数据。随机测试比例为25%，最大迭代次数为106，设置曲线下面积(AUC)为衡量模型准确度指标[13—15]。

1.4 精确度预测

AUC取值范围为[0.5, 1]，值越大模型预测精确度越高，若AUC＞0.9，则表明预测结果非常好，可以准确预测物种的潜在分布区域[16—17]。

1.5 生态因子筛选

按“1.3”项下设置MaxEnt模型参数，结果以Logistic格式输出，进行5次运算，每次舍去前一次计算结果中贡献度为0的生态因子，直至最终得到均具有贡献率的生态因子。

1.6 福建省内生态适宜性区划划分

根据AUC曲线的分析结果，选取其中AUC取值最大的 MaxEnt模型对多花黄精的福建省潜在性适生区进行预测，将 MaxEnt模型导出的结果转换为栅格数据以用于ArcGIS10.6软件分析，提取多花黄精潜在的合适分布区域，重分类生成的栅格数据，并遵循适生指数P值将多花黄精适宜性等级分为四类，即非适宜区 P＜0.05，低度适宜区 0.05≤P＜0.25，中度适宜区0.25≤P＜0.5，高度适宜区0.5≤P＜1.0[18—19]。

2 结果与分析

2.1 模型精确度评价

通过运算 MaxEnt模型可得多花黄精潜在分布预测 ROC曲线(图 2)，多花黄精训练数据集AUC=0.992，测试数据集AUC=0.991，可见MaxEnt模型运算预测多花黄精潜在分布效果非常好，有较高的可信度和准确度。

图2 多花黄精潜在分布预测ROC曲线Fig. 2 ROC curve for potential distribution prediction of Polygonatum cyrtonema

2.2 主要生态因子选择

对55个生态因子进行5次运算，依次剔除贡献率为0的生态因子，最终筛选出18个贡献率不为0的生态因子进行分析，其贡献率由高到低排列见表1。选取贡献率≥1的生态因子进行分析，依据生态因子对建模贡献率的大小可知，3月降水量(47.8%)、年均降水量(10.3%)、6月降水量(9.2%)、温度季节性变化的标准差(6.7%)、5月降水量(6.2%)、年均温变化范围(2.9%)、4月降水量(2.7%)、9月降水量(2.5%)、5月平均气温(2.2%)、2月降水量(2%)、3月平均气温(2%)、等温性(2%)、黏土量(1.2%)和最冷季降水量(1%)共14个生态因子为主要影响因子，累积贡献率达 98.7%，而与降水量相关的因子贡献率达 81.7%，说明降水量是影响多花黄精分布的决定性因素。

表1 影响多花黄精分布的生态因子Table 1 Ecological factors affecting the distribution of Polygonatum cyrtonema

为了消除各生态因子之间的冗余影响，以刀切法检验各生态因子对于分布影响的得分(图3)。从多花黄精生态因子刀切图可以看出各生态因子对多花黄精分布影响的权重，选取权重得分大于0.95的各生态因子进行排序，即3月降水量(prec3)＞2月降水量(prec2)＞最冷季降水量(bio19)＞6月降水量(prec6)＞年均降水量(bio12)＞4月降水量(prec4)＞5月降水量(prec5)＞植被类型(zblx)＞最干季平均温(bio9)＞年均温变化范围(bio7)＞最暖季降水量(bio18)＞3月平均气温(tmean3)＞温度季节性变化标准差(bio4)＞黏土量(ntl)，整体上降水量所占权重最大，温度、植被等类型所占权重次之。

图3 多花黄精潜在分布生态因子刀切图Fig. 3 Cutaway view of potential distribution environmental factors of Polygonatum cyrtonema

根据生态因子贡献率和刀切图检验结果，影响多花黄精生长分布的生态因子较多，主要分为水分、温度、植被和土壤四种类型。通过取两者共有排列靠前的生态因子可以看出，排列前7的均为降水量因子，说明降水量对多花黄精的生物学特性影响最大，即 3月降水量(prec3)、年均降水量(bio12)、6月降水量(prec6)、5月降水量(prec5)、4月降水量(prec4)、2月降水量(prec2)、最冷季降水量(bio19)共7个生态因子为影响多花黄精生长适宜性的最主要生态因子，即影响多花黄精生长状况的最主要生态因子为降水量(图4)。

图4 多花黄精生长适宜度与生态因子响应曲线Fig. 4 Growth suitability and ecological factor response curve of Polygonatum cyrtonema

从以上7个影响多花黄精生长的生态因子相应曲线可以看出，3月降水量在0～275 mm时，生长适宜度随着降水量的增加而增加，降水量超过275 mm时生长适宜度保持不变(图4A)；年均降水量在1650 mm时生长适宜度呈直线骤升，之后保持平稳，变化不大(图4B)；6月降水量在0～340 mm及350～520 mm时生长适宜度随着降水量的增加而增加，而在340～350 mm之间时生长适宜度减小，520 mm 之后维持稳定(图 4C)；5月降水量在 0～470 mm时生长适宜度随降水量增加而增加，470 mm后变化不大，保持平稳(图4D)；4月降水量在0～275 mm之间时生长适宜度随降水量的增加而呈直线上升，275 mm以后影响不大(图4E)；2月降水量在0～195 mm生长适宜度亦是随降水量的增加而直线增加，之后保持平稳(图 4F)；最冷季降水量在0～650 mm时生长适宜度随降水量增加而呈现抛物线式下降，说明最冷季降水量越多，越不利于多花黄精的生长(图4G)。

2.3 福建省生态适宜性区划

将 MaxEnt模型软件运算的多花黄精的生态适宜度结果导入ArcGIS10.6软件中，得到多花黄精的生态适宜性区划，红色区域为最适宜生长区，黄色区域为中度适宜生长区，绿色区域为低度适宜生长区，白色区域为非适宜生长区(图5)。

图5 福建省多花黄精生态适宜性区划分布Fig. 5 Ecological suitability zoning distribution of Polygonatum cyrtonema in Fujian province

由图5可知，多花黄精的适应性较强，在山坡、丘陵等地均可生长，但在沿海地区适宜性相对较差，在中高海拔的山区适应性较好。从区划图来看，多花黄精在福建省大部分地区均有分布，主要集中在福建省西北部地区，其中南平市和宁德市全市大部分地区均有分布，具体主要分布于光泽县、武夷山市、浦城县南部、松溪县、邵武市、建阳区、政和县、建瓯市、顺昌县、寿宁县、福鼎市西部、柘荣县、福安市、周宁县、屏南县、霞浦县西部、蕉城区、古田县等地(表 2)。据《福建植物志》记载，多花黄精产于建阳、泰宁、武夷山等地[20]，均在多花黄精潜在最适宜分布区内，说明MaxEnt模型软件运算结果具有较高的真实性，结果准确可靠，同时也可进一步拓展人们对多花黄精分布区域的认识范围。

表2 福建省多花黄精最适宜分布区Table 2 The most suitable distribution area of Polygonatum cyrtonema in Fujian province

3 讨论

本研究通过ArcGIS软件结合MaxEnt模型进行潜在适宜性预测分析，利用ROC曲线检验MaxEnt模型运算准确度。MaxEnt模型预测结果精确度评价以AUC值为指标[21](即ROC曲线下面积)，一般关于AUC取值范围的评判标准为：0.5～0.6表示模型预测结果失败，0.6～0.7表示模型预测结果较差，0.7～0.8表示模型预测结果一般，0.8～0.9表示模型预测结果较好，0.9～1.0表示模型预测结果非常好，越接近1表示模型预测结果精确度越高[22—23]。根据多花黄精 MaxEnt模型运算结果，训练集和测试集分别为0.992和0.991，两者AUC值均＞0.9，表明预测结果准确可靠，具有较高的可信度，通过模型运算预测获得的多花黄精生态适宜度可为其实际分布提供参考依据。

本研究表明，对多花黄精生长分布影响较大的生态因子主要为 3月降水量(47.8%)、年均降水量(10.3%)、6月降水量(9.2%)、5月降水量(6.2%)、4月降水量(2.7%)、2月降水量(2%)和最冷季降水量(1%)，累计贡献率达79.2%。从预测结果可以看出，降水量为影响多花黄精分布的主导环境因素，尤其是3月降水量，这与多花黄精喜凉爽潮湿的气候相符。2月、3月、4月、5月和6月为多花黄精生长开花时期，降水量通过影响土壤的湿润程度促进多花黄精健康生长，后续可通过人工调控降水量等方式进行规范化种植。水分是限制陆生植物生长的主要因素，多花黄精能否在当地生长主要决定于当地春季月降水量，夏季气候条件对多花黄精影响较小[11—12,24]，这与本研究显示结果大致相同，可为多花黄精的种植栽培提供参考。

多花黄精为多年生草本植物，常生于土壤较肥沃、土层深厚、排水性能良好的环境，在海拔240～1513 m均有生长。福建省多花黄精野生资源较为丰富，是多花黄精生长繁殖较适宜区。通过区划图可以看出，模拟显示的多花黄精分布范围比实际分布范围更广，说明多花黄精对环境的适应力较强，在福建省内可以广泛栽培，除少数沿海地区外，其余大部分地区均可作为栽培适宜区，可在中、高适生区开展多花黄精试点种植，以增加多花黄精种植面积，提高多花黄精中药材种植产业效益，推动当地的经济发展。

近年来，由于药材市场需求量大，多花黄精野生资源遭到无序采挖，同时由于城镇化、旅游开发、人工速生林发展等因素影响，多花黄精野生资源出现快速缩减的趋势。本研究预测结果从理论上明确了多花黄精生长的适宜区域，对多花黄精资源的保护、利用、仿野生抚育或大面积栽培等提供了指导，后续可结合不同地区收集的多花黄精进行品质分析，探究其有效成分含量与生态因子间的相关规律，从而更有效地促进多花黄精的可持续发展。