东方香蒲生态适宜性区划研究

徐晓丽，杨青山，章鹏飞，后艳琴，李莉娅，景志贤，吴德玲

资源调查

东方香蒲生态适宜性区划研究

徐晓丽1，杨青山1，2，3，4，章鹏飞1，后艳琴1，李莉娅1，景志贤5，吴德玲1，2

1.安徽中医药大学药学院，安徽 合肥 230012；2.中药研究与开发安徽省重点实验室，安徽 合肥 230012； 3.安徽省中医药科学院中药资源保护与开发研究所，安徽 合肥 230012； 4.安徽道地中药材品质提升协同创新中心，安徽 合肥 230012； 5.中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室培育基地，北京 100700

预测东方香蒲全国潜在适宜性分布区，为其种植区域选取和资源利用提供依据。通过收集160个东方香蒲的样点信息，结合55项生态因子，应用最大熵（MaxEnt）模型研究影响东方香蒲适宜性分布的生态因子，结合地理信息系统预测东方香蒲全国潜在适宜性分布区。MaxEnt模型预测结果较好；东方香蒲地理分布模型的受试者工作特征曲线下的面积达到非常好的标准，表明模型预测结果可用于该研究。本研究表明，最暖季平均温、年均降水量、6月平均气温、植被类型、7月平均气温、最湿季平均温、9月平均气温等为影响东方香蒲分布的主要生态因子；东方香蒲在全国分布广泛，以东北三江平原、华北平原、长江中下游平原、各河流流域、湖泊，以及新疆准噶尔盆地、海南沿海各市、台湾西南部和台东纵谷平原等分布较多，高海拔地区的西藏、青海、贵州等分布较少。本研究可为东方香蒲种植区域选择和资源的可持续利用提供参考。

东方香蒲；生态适宜性；最大熵模型；地理信息系统

蒲黄为香蒲科植物水烛香蒲L.、东方香蒲Presl或同属植物的干燥花粉。香蒲属植物为多年生湿地草本，随着城市化进程加快，我国湿地面积不断减少，香蒲资源面临减少的危险。为此，笔者对国内东方香蒲的资源分布、适宜生长区域及生境条件进行分析和评估，为相关选种育种、人工栽培等提供参考依据和理论支持。

1 资料与方法

1.1 数据来源

通过中国数字植物标本馆（http://www.cvh.ac.cn）、中国自然保护区标本资源共享平台（http://www.papc. cn/），以及野外调查采集，收集东方香蒲的分布信息，除去具有相似经度和纬度的样点，共收集160份东方香蒲分布信息，见图1。

图1 东方香蒲样点分布图

通过Excel（11.1.0.10495-release版WPS Office）整理在上述平台收集的东方香蒲数据，并根据最大熵（MaxEnt）软件要求，将所得数据按物种名、经度、纬度3列存储为.csv格式文件备用。

1.2 生态因子数据

生态因子数据来源于中药资源空间信息网络数据库（http://www.tcm-resources.com/），共55个，包括43个气候类型数据（12个月的降水量和平均气温，以及19个综合气候因子）、8个土壤类型数据（土壤pH值、阳离子交换能力、含沙量、含黏土量、土壤亚类、有效水含量等级、土壤质地分类、有机碳含量）、3个地形数据（高程、坡度、坡向）、1个植被类型数据。选取适应东方香蒲生长的所有生态因子数据，存为.asc格式。在国家基础地理信息系统（http://nfgis.nsdi. gov.cn/）下载1∶400万中国地图及中国行政区划图。

1.3 最大熵模型设置及预测评价

采样分析和制图采用ESRI公司开发的地理信息系统平台ArcGIS10.2。将.csv格式的东方香蒲分布信息导入MaxEnt3.3.3，综合55个生态因子。将20%样点设为测试集，其余80%样点设为训练集。最大迭代次数为106，利用响应曲线，用受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）检验MaxEnt模型预测结果的精度（AUC＞0.9表示模型精度良好），利用刀切法（jackknife）检验权重，其他参数为软件默认值。

1.4 生态因子筛选

将160份东方香蒲样点信息及55个生态因子导入MaxEnt3.3.3进行迭代运算，将每次运算结果中贡献率为0者删去，直至所有参与运算的生态因子均有贡献。使用ArcGIS10.2软件将得到的MaxEnt运算结果转换成栅格数据格式，进行叠加和地图制作，绘制东方香蒲的生态适宜性区划图。重新分类生成的栅格数据文件，根据适生指数X将东方香蒲的适宜性综合评价等级分为：非适宜区X＜0.05，低度适宜区0.05≤X＜0.25，中度适宜区0.25≤X＜0.5，高度适宜区X≥0.5。

2 结果与分析

2.1 最大熵模型精确度评价

以AUC值作为MaxEnt模型精度衡量指标[1]，表示环境变量与预测物种地理分布模型之间相关性，AUC取值范围[0.5，1]，数值越接近1，表明MaxEnt模型精度越高。AUC指标一般评价标准：0.5≤AUC＜ 0.6为失败，0.6≤AUC＜0.7为较差，0.7≤AUC＜0.8为一般，0.8≤AUC＜0.9为好，0.9～1.0为非常好[2]。经MaxEnt模型分析，东方香蒲的ROC曲线训练集AUC＝0.962，测试集AUC＝0.902，均大于0.9，表明该模型用于预测东方香蒲潜在适宜性分布区具有较高的准确度和可信度，见图2。

图2 东方香蒲潜在分布预测ROC曲线

2.2 主生态因子选择

通过对55个生态因子进行7次运算，除去贡献率为0者，最终选取28个生态因子进行分析，其贡献率及排列重要性见表1。

表1 影响东方香蒲分布的生态因子

生态因子变量缩写贡献率/%排列重要性 最暖季平均温bio1024.11.1 年均降水量bio1217.31.6 6月平均气温tmean616.64.8 2月降水量Prec27.16.5 植被类型zblx6.53.8 土壤类型soiltype6.26.1 最暖月最高温bio53.00.2 黏土量ntl2.619.6 7月平均气温tmean72.33.1 土壤质地分类trzdfl2.00.6 坡向aspect1.90.9 最湿季平均温bio81.51.7 9月平均气温tmean91.50 坡度slope1.46.3 含水量hsl1.17.3 8月降水量prec81.06.2 5月平均气温tmean50.71.9 8月平均气温tmean80.50.4 4月降水量prec40.51.9 11月降水量prec110.41.1 最冷季降水量bio190.30.6 7月降水量prec70.33.2 土壤有效水含量等级tryxsfhldj0.31.3 土壤的阳离子交换能力trylzjhnl0.31.7 高程altitude0.29.7 5月降水量prec50.23.3 温度季节性变化的标准差bio40.24.2 4月平均气温tmean40.10.9

从东方香蒲生态因子刀切图（见图3）可以看出，各生态因子对东方香蒲分布影响的权重排序为：植被类型、11月降水量、高程、9月平均气温、8月平均气温、年均降水量、7月平均气温、最暖季平均温、4月平均气温、7月降水量、6月平均气温、5月平均气温、4月降水量、5月降水量、最湿季平均温。根据生态因子贡献率和刀切图检验结果，取两者共有生态因子，即最暖季平均温（24.1%）、年均降水量（17.3%）、6月平均气温（16.6%）、植被类型（6.5%）、7月平均气温（2.3%）、最湿季平均温（1.5%）、9月平均气温（1.5%）7个生态因子对东方香蒲分布预测结果贡献率较高，累计贡献率69.8%，为影响东方香蒲适宜性的主要生态因子。

图3 东方香蒲潜在分布生态因子刀切图

2.3 生态适宜性区划

将MaxEnt模型软件运算的东方香蒲的生态适宜度结果导入ArcGIS10.2软件，得到东方香蒲的生态适宜性区划，见图4。

图4 东方香蒲生态适宜性分布区

由图4可知，东方香蒲适应性非常强，在我国大部分地区均有分布，最适宜分布区主要集中在东北三江平原、华北平原、长江中下游平原、新疆准格尔盆地、海南沿海各市、台湾西南部和台东纵谷平原，以及各河流流域、湖泊，但高海拔地区分布较少，如西藏、青海、贵州、四川西部、内蒙古、台湾中部。见表2。

表2 我国东方香蒲最适宜分布区

地域最适宜分布区 黑龙江佳木斯市、双鸭山市、鹤岗市、鸡西市、黑河市、牡丹江市 吉林龙井市、蛟河市、白城市 辽宁辽阳市西北部、沈阳市、铁岭市 河北河北省中南部、唐山市、邯郸市东南部 北京中东部 天津中南部 山东威海市、烟台市西北部、青岛市、东营市、潍坊市北部、滨州市、德州市、聊城市、菏泽市、济宁市、枣庄市、临沂市南部 江苏徐州市、苏州市、扬州市、镇江市、南京市、淮安市西部、泰州市、南通市 浙江杭州市、温州市、嘉兴市南部、台州市、宁波市、湖州市西部、丽水市东北部 上海除松江和金山区外 安徽合肥市、池州市、淮南市、滁州市东北部、安庆市东北部、六安市东南部 河南除信阳市、三门峡市外 湖北荆州市、天门市、仙桃市、潜江市、武汉市、孝感市南部、襄阳市 湖南岳阳市、益阳市、常德市、怀化市、邵阳市、衡阳市 江西南昌市、九江市东北部、宜春市东部、上饶市西部 广东广州市、佛山市、东莞市、汕头市、阳江市、茂名市南部 福建厦门市、莆田市 广西桂林市、柳州市、贵港市、玉林市、百色市 四川成都市、德阳市、内江市、自贡市 重庆西部 陕西西安市、咸阳市、渭南市 内蒙古赤峰市及黄河流经地区 甘肃庆阳市南部、武威市东北部、张掖市 宁夏黄河流经地区 新疆准噶尔盆地 西藏雅鲁藏布江流域 云南怒江、金沙江流域 海南沿海各市及安定县、屯昌县 台湾彰化县、云林县、台南县、高雄县临海地区、宜兰县东北部、台东纵谷平原

3 讨论

本研究分析结果表明，影响东方香蒲生长分布的生态因子主要为最暖季平均温（24.1%）、年均降水量（17.3%）、6月平均气温（16.6%）、植被类型（6.5%）、7月平均气温（2.3%）、最湿季平均温（1.5%）、9月平均气温（1.5%）。从预测结果可以看出温度和水分为影响东方香蒲分布的主导环境因素，尤其最暖季平均温和年均降水量，这与蒲黄喜温暖湿润的气候相符[3]。

本研究显示，东方香蒲对环境的适应能力强，在我国分布较广，对比中国地形图发现，最适宜分布区主要集中在我国平原地区，如东北三江平原、华北平原、长江中下游平原，以及各河流流域、湖泊，而高海拔地区如西藏、青海等地分布较少。这与《中国植物志》[4]的描述相一致。

香蒲属植物为常见的水生植物，多生于浅水、河流两岸、池沼等地水边，在水环境保护方面有独特的应用价值[5-6]。近年来，我国经济快速发展，城市化及工业化进程加快，导致适于香蒲属植物生长的湿地环境日渐减少。本研究的预测结果可为东方香蒲生长区域的选择，以及资源可持续利用提供参考。

[1] 成希,吕蓉,韦翡翡,等.基于最大熵模型和地理信息系统的竹节参生态适宜性研究[J].中国中医药信息杂志,2020,27(9)：1-3.

[2] 吕蓉,韦翡翡,晋玲.濒危药材桃儿七生态适宜性区划研究[J].中国中医药信息杂志,2020,27(10)：5-8.

[3] 汤思文.水分条件及淹水对香蒲幼苗生长、生理的影响[D].南昌：江西师范大学,2020.

[4] 中国植物志编辑委员会.中国植物志：第8卷[M].北京：科学出版社, 1992：3.

[5] BEBBA A A, LABED I, ZEGHDI S, et al. Purification performance of,andin arid climate：influence of seasonal variation[J]. Journal of Water Chemistry and Technology,2019,41(6)：396-401.

[6] 赵丽萍,许卉.野生植物资源香蒲的综合开发与利用[J].中国林副特产,2007,22(1)：80-81.

Study on Ecological Suitability Distribution ofPresl

XU Xiaoli1, YANG Qingshan1,2,3,4, ZHANG Pengfei1, HOU Yanqin1, LI Liya1, JING Zhixian5, WU Deling1,2

To predict the potential suitable distribution areas ofPresl in China; To provide a basis for the selection of planting area and resource utilization.Information of 160 sites ofPresl were collected, combined with 55 ecological factors, and the maximum entropy (Maxent) model combined with geographic information system was used to analyze the main ecological factors and predict the ecological suitability distribution ofPresl in China.The predicted resultsof MaxEnt model were pretty good. The area under the receiver operating characteristic curve of the geographical distribution model ofPresl reached a very good standard, which indicated that the predicted results of the model could be used in this study. The study showed that average temperature in the warmest season, average annual precipitation, average temperature in June, vegetation type, average temperature in July, average temperature in the wettest season, average temperature in September were the main ecological factors ofPresl.Presl were widely distributed throughout China, mainly in the Sanjiang Plain in northeast China, the North China Plain, the Middle and Lower Yangtze River Plains, river basins, lakes, and Xinjiang Junggar Basin, Hainan coastal cities, southwestern Taiwan, and Taitung Rift Valley Plain. In high-altitude areas, Tibet, Qinghai, Guizhou, etc. were less distributed.This study can provide references for the selection of planting areas and the sustainable utilization of resources ofPresl.

Presl; ecological suitability; MaxEnt model; geographic information system

R282.5

A

1005-5304(2021)08-0001-04

10.19879/j.cnki.1005-5304.202011111

国家重点研发计划（2018YFC1707004）；中央本级重大增减支项目（2060302）

吴德玲，E-mail：dlwu7375@sina.com

（收稿日期：2020-11-05）

（修回日期：2020-12-30；编辑：梅智胜）