基于MaxEnt模型预测西藏红豆杉在西藏的潜在适宜分布区.pdf
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1、27Feb.2024CENTRAL SOUTH FORESTINVENTORY AND PLANNING2024年2 月Vol.43 No.1中南林业调查规划第43 卷第1期基于MaxEnt模型预测西藏红豆杉在西藏的潜在适宜分布区舒骏生,楚春晖,彭玺,张亚威,张晓晨,卓玛曲珍,米玛次仁(1.国家林业和草原局中南调查规划院,湖南长沙410 0 14;2.西藏芒康县林业和草原局,西藏昌都8 540 0 0;3.西藏自治区林业调查规划研究院,西藏拉萨8 50 0 0 5)摘要:通过MaxEnt模型软件和ArcGIS软件预测西藏红豆杉在西藏的潜在分布范围,用ROC曲线检验预测精度,用刀切法筛选主要环境
2、变量,并通过主要环境变量的响应曲线分析适宜西藏红豆杉的生态环境条件。结果表明,建立的预测模型的AUC值为0.991,预测精度高;西藏红豆杉主要分布于西藏东南区域,自喜马拉雅山脉北麓向东至横断山脉,波密县、巴宜区、墨脱县、察隅县、隆子县、洛扎县、亚东县、定结县、定日县、聂拉木县、吉隆县均有分布,与现地调查结果高度契合;海拔、年降水量、顶层有机碳含量、顶层可交换钠盐等环境因子对西藏红豆杉分布的影响很大。关键词:西藏红豆杉;MaxEnt模型;适生区;环境因子中图分类号:Q948文献标识码:A文章编号:10 0 3-6 0 7 5(2 0 2 4)0 1-0 0 2 7-0 6D0I:10.16166
3、/43-1095.2024.01.007Identification of Potential Distribution Areas of Taxus wallichiana inXizang Based on MaxEnt ModelSHU Junsheng,CHU Chunhui,PENG Xi,ZHANG Yawei,ZHANG Xiaochen,Zhuomaquzhen,Mimaciren33(1.Central South Academy of Inventory and Planning of NFGA,Changsha 410014,Hunan,China;2.Mangkang
4、Forestry and Grassland Bureau of Xizang,Changdu 854000,Xizang,China;3.Forestry Survey and Planning Research Institute of Xizang Autonomous Region,Lhasa 850005,Xizang,China)Abstract:In this study,MaxEnt model software and ArcGIS software were used to predict the potential distri-bution range of Taxus
5、 walichiana in Xizang.The prediction accuracy was tested by ROC curve,and the mainenvironmental variables screened by jackknife test.The ecological environment conditions suitable for Taxuswallichiana were analyzed by the response curve of the main environmental variables.The results showed:thepredi
6、ction accuracy was high,and the AUC value of the prediction model was O.991;the distribution range ofTaxus wallichiana in Xizang was mainly located in the southeast of Xizang,from the northern foot of the Hima-layas to the Hengduan Mountains,it was distributed in Bomi County,Bayi District,Motuo Coun
7、ty,ChayuCounty,Longzi County,Luozha County,Yadong County,Dingjie County,Dingri County,Nyalam County andJilong County,which were highly consistent with the results of the field investigation;elevation,annual precip-*收稿日期:2 0 2 3-0 2-0 1作者简介:舒骏生(1990 一),安徽池州人,硕士研究生,工程师,研究方向为植物分类方向与生物多样性。E-mail:516 6 4
8、5496 。28中南林业调查规划第43 卷2024年第1期itation,organic carbon content of topsoil,exchangeable sodium salt of topsoil and other environmental factorshad the great impact on the distribution of Taxus wallichiana.Key words:Taxus wallichiana;MaxEnt model;suitable areas;environmental factors红豆杉属植物物种均为国家一级重点保护植物,具有
9、极高的经济、药用和保护价值。西藏红豆杉属植物资源十分丰富,标本和文献记载西藏分布有3 种红豆杉属植物,西藏红豆杉(Taxuswallichiana)、密叶红豆杉(Taxus contorta)、南方红豆杉(Taxus walli-chianavar.mairei),其中西藏红豆杉分布较广,主要分布于四川西部、云南西北部、西藏东部至西南部,自喜马拉雅山脉北麓向东至横断山脉、雅江以西的暖温带、北温带、寒温带气候区,在缅甸北部、尼泊尔、阿富汗等国也有分布。西藏红豆杉常见于海拔18003450m的中山、亚高山地段的沟谷、山坡较湿润处,有时可沿溪谷下降到18 0 0 m区域,散生或小片群集生长于针阔混交
10、林、各种云杉、冷杉、华山松、高山松、喜马拉雅长叶松等常绿针叶林的林缘和林中,为上层大乔木或中层乔木,很少形成单一群落1-2 1。红豆杉属植物因其经济、药用价值,近几十年来遭到了大量的砍伐及破坏,又因其结籽年限长,种子后熟及天然更新较差,造成野生种群数量锐减,甚至濒临灭绝。国内外对红豆杉属植物的关注度极高,在药用开发、生境地及群落特征、扦插繁殖、组织培养等方面的研究也很多 3-6 ,但研究对象主要为东北红豆杉(Taxus cuspidata)和南方红豆杉,对西藏红豆杉研究较少,特别是对西藏红豆杉的分布、生长环境及保护策略等方面并无系统研究物种分布模型(SDM)也称生态位模型(ENM),可以将物种
11、的地理分布与相关环境变量关联起来,在预测物种潜在分布的研究中应用广泛 7-9。应用SDM推测西藏红豆杉在西藏自治区的潜在分布,在更加准确地掌握西藏红豆杉在西藏自治区的资源分布情况的基础上,还能了解其分布与环境变量的关系。物种时空分布格局预测中常用的生态位模型有遗传算法模型、生物气候分析模型、生态位因子分析模型和最大(M a x En t)模型。其中,MaxEnt模型是应用最大熵理论,利用已知的物种分布信息来预测物种适宜分布的区域,更多地不约束物种的未知分布信息,较多地留存该物种已知分布区域的相关环境数据。当物种分布信息较为缺乏时,也能取得较好的预测效果,是目前预测精度最高、应用最广的模型10-
12、12 。近年来,利用MaxEnt模型进行物种分布区预测的物种分布信息大多来源于植物标本信息共享网站、植物数字标本馆、全球生物多样性信息网或文献资料,有些分布信息仅为地名或小地名,没有精确的位置信息,并且有些标本采集时间可能比较久远,受气候变化或人类活动的影响,这些标本描述的分布情况可能已发生改变(3-10 本研究使用第二次全国重点保护野生植物资源调查的分布点位置信息,相对来说数据来源更加可靠。本研究采用西藏自治区现地调查的12 7 个西藏红豆杉分布点位置信息,筛选并处理气候因子、土壤因子、高程数据(DEM)和坡向等环境数据。应用地理信息系统软件(ArcGIS)和MaxEnt模型软件,预测西藏红
13、豆杉在西藏的潜在分布范围,同时分析适宜西藏红豆杉的生态环境条件,为下一步西藏红豆杉迁地保护、野外回归、推广种植选址提供科学依据1材料与方法1.1分布点数据收集与预处理第二次全国重点保护野生植物资源调查,西藏自治区共实地调查西藏红豆杉分布点18 0 个。为避免过度拟合,采用缓冲区分析法对西藏红豆杉分布数据进行筛选和校对,排除人为因素导致分布点过多的数据 17 。排除方法:由于本研究使用环境变量数据的分辨率为3 0 (约1km),故设置缓冲区为1km,同一个缓冲区内的分布点,任意保留1个。筛选后获得127个西藏红豆杉分布点,根据MaxEnt软件数据导需要,筛选后分布点要保留植物名、位置经度、纬度这
14、3 个字段,以表格形式导出后转成CSV文件。1.2环境变量数据的获取与预处理气候、土壤因子、海拔及坡向等对物种的空间分布起着决定性作用 18 。本研究选取了45个环境变量,从全球气候数据中心(http:/w w w.w o r l d c l i ma.o r g/)下载了1950 2 0 0 0 年栅格分辨率为3 0(约1km)的气候数据,该数据包含了年均气温、年降水量等19个气候环境变量(所有气候数据已经过标准化处理,为无量纲数据)【19;从国家基础学科公共科学数据中心(http:/w w w.n s d a t a.c n/)下载了分辨率为3 0 的数字高程数据,并在ArcGIS中利用3
15、 DAnalystTool处理得到坡向数据(因藏南地区山势陡峭,3 0 的数字高程数据生成的坡度变量为单一值,故未采用坡度29第43 卷2024年第1期舒骏生,等:基于MaxEnt模型预测西藏红豆杉在西藏的潜在适宜分布区数据);在联合国粮农组织数据库下载了世界土壤数据库(HWSD),并用ArcCIS提取了2 4个土壤因子变量2 0 在ArcCIS软件中将45个环境变量栅格数据坐标系统一(转为UTM,W G S19 8 4),用ArcCIS里DataManagementTools中的Resample工具统一所有数据分辨率,然后用SpatialAnalystTools中ExtractbyMask功
16、能结合西藏自治区行政界线矢量数据提取出西藏境内的环境变量数据1.3环境变量相关性的检验和筛选物种分布模型的建模中,并非所有的环境变量都对西藏红豆杉的分布预测有影响。同时,环境变量的多重共线性将会使物种分布模型过度拟合,导致预测结果的精准性降低2 1。本文使用ArcGIS的Spatial An-alystTools中的ExtractValuetoPoint功能提取45个环境变量中12 7 个分布点所对应的环境变量值,用SPSS分析软件中Pearson相关系数分别检验19 个气候变量与2 4个土壤因子变量间的相关性,选择Pearson系数大于0.8 的环境变量,以及与已选的环境变量相关性低(Pea
17、rson系数0.8)但生态学意义大的变量2 ,筛选后得到7 个气候环境变量、9 个土壤因子变量、1个海拔变量和1个坡向变量,具体信息见表1。表1用于MaxEnt模型的18 个环境变量的贡献率贡献率变量描述单位%ALT海拔m23.2bio12年降水量mm19.1T_OC顶层有机碳含量%18.6T_ESP顶层可交换钠盐%12.4bio7年均温变化范围9.4biol年平均气温7.9bio2昼夜温差月均值1.9bio3等温性%1.7T_PH_H20顶层酸碱度-log(H+)1.5AWC_CLASS土有效水含量%1.4bio15降水量变异系数%1.1ASPECT坡向0.6T_BS顶层基本饱和度%0.5T
18、_TEB顶层交换性盐基cmol/kg0.4bio14最干月降水量mm0.2T_SAND顶层沙含量%0.1T_CEC_SOIL顶层土壤的阳离子交换能力cmol/kg0T_GRAVEL顶层碎石体积百分比%01.4模型建立和精度检验将12 7 个西藏红豆杉分布数据和18 个环境变量数据导人MaxEnt软件,运行规则选择线性特征、二次方特征与符合特征,设置分布数据的7 5%为模型训练集,25%为模型测试集。勾选刀切法分析影响因子贡献率,选择建立各环境变量的响应曲线,其他参数均为软件默认值。在ArcCIS软件中打开输出的ASC文件,用自然间断点分级法对格栅数值进行分级,划分出研究区域内西藏红豆杉分布的适
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