基于MaxEnt模型的不同气候情景下假俭草中国适生区预测.pdf
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1、DOI:10.12171/j.10001522.20230022基于 MaxEnt 模型的不同气候情景下假俭草中国适生区预测徐京亚刘恬臧国长郑轶琦(河南科技大学园艺与植物保护学院,河南洛阳471000)摘要:【目的】本研究通过生态位模型分析评价假俭草在中国的分布情况及制约其当代分布的主要因子,为草坪建植管理和引种栽培提供理论依据。【方法】基于 262 个假俭草的地理分布记录和 19 个生物气候因子,利用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统,对该物种当代和未来的适生分布区和面积进行预测,并通过受试者工作特征曲线对模型精度进行验证。【结果】影响假俭草适生区分布的主要因子是最干季度降水量(bio
2、17),次要因子是平均日较差(bio2)、温度季节性变化标准差(bio4)和年降水量(bio12);在当代气候条件下,假俭草总适生区面积约为 183.55104km2,主要集中在我国东南部亚热带地区;在未来气候情景下,假俭草的总适生区面积相较于当代有不同程度的增加,但低、高适生区相较于当代总体而言呈现下降的趋势;通过空间格局变化得出,假俭草适生区保留率为 90.14%94.21%,另外,假俭草质心均位于湖南省湘潭市,推测该地区可能是假俭草的多样性分布中心。【结论】本研究得出降水是影响假俭草分布的主要因素,在今后引种栽培以及草坪建植管理时应予以重视。关键词:假俭草;MaxEnt 模型;适生区;生
3、物气候因子中图分类号:S688.4;Q948.5文献标志码:A文章编号:10001522(2024)03009112引文格式:徐京亚,刘恬,臧国长,等.基于 MaxEnt 模型的不同气候情景下假俭草中国适生区预测 J.北京林业大学学报,2024,46(3):91102.XuJingya,LiuTian,ZangGuozhang,etal.PredictionofsuitableareasofEremochloa ophiuroidesinChinaunderdifferentclimatescenariosbasedonMaxEntmodelJ.JournalofBeijingForestry
4、University,2024,46(3):91102.Prediction of suitable areas of Eremochloa ophiuroides in China under differentclimate scenarios based on MaxEnt modelXuJingyaLiuTianZangGuozhangZhengYiqi(CollegeofHorticultureandPlantProtection,HenanUniversityofScienceandTechnology,Luoyang471000,Henan,China)Abstract:Obje
5、ctiveInthisstudy,theecologicalmodelwasusedtoanalyzeandevaluatethedistributionofEremochloa ophiuroidesinChinaandthemainfactorsrestrictingitsmoderndistribution,soastoprovidetheoreticalbasisforturfestablishment,management,introductionandcultivation.MethodBasedonthegeographicaldistributionrecordsof262E.
6、ophiuroidesand19environmentalfactors,themaximumentropy(MaxEnt)modelandgeographicinformationsystemwereusedtopredictthecurrentandfuturesuitabledistributionareaandareaofthespecies,andtheaccuracyofthemodelwasverifiedbythereceiveroperatingcharacteristiccurve.ResultThemainfactoraffectingthedistributionofs
7、uitableareaofE.ophiuroideswasprecipitationofthedriestquarter(bio17),andthesecondaryfactorswerethemeandiurnalrange(bio2),thestandarddeviationofseasonaltemperatureseasonality(bio4)andtheannualprecipitation(bio12).Under收稿日期:20230201修回日期:20230524基金项目:河南省自然科学基金项目(18230041001)。第一作者:徐京亚。主要研究方向:风景园林植物与应用研究。
8、Email:地址:471000 河南省洛阳市洛龙区开元大道263 号河南科技大学园艺与植物保护学院。责任作者:郑轶琦,博士,教授。主要研究方向:观赏植物遗传育种。Email:地址:同上。本刊网址:http:/;http:/第46卷第3期北京林业大学学报Vol.46,No.32024年3月JOURNALOFBEIJINGFORESTRYUNIVERSITYMar.,2024currentclimaticconditions,thetotalsuitableareaofE.ophiuroideswasabout1.8355millionkm2,mainlyconcentrated in the s
9、ubtropical region of southeast China.Under the future climate scenario,the totalsuitableareaofE.ophiuroideswillincreasetovaryingdegreescomparedwiththemodern,butthelowandhighsuitableareaswillshowadownwardtrendcomparedwiththemodern.Accordingtothechangeofspatialpattern,theretentionrateofthesuitablearea
10、ofE.ophiuroideswas90.14%94.21%.Inaddition,thecentroidofE.ophiuroideswaslocatedinXiangtanCity,HunanProvinceofcentralChina,suggestingthatthis area may be the diversity distribution center of E.ophiuroides.Conclusion It is concluded thatprecipitationisthemainfactoraffectingthedistributionofE.ophiuroide
11、s,whichshouldbepaidattentiontointhefutureintroductionandcultivation,andturfestablishmentandmanagement.Key words:Eremochloa ophiuroides;MaxEntmodel;suitablearea;bioclimaticfactor气候是影响物种分布和生态系统过程的主要控制因素1,由于人类活动的干扰,气候变化对全球范围内的生态系统和无数生物物种造成了不利影响2。许多常见物种,包括草本植物、杂交种和灌木等,对气候变化高度敏感3,这可能导致物种的地理分布随气候变化而变化,甚至物
12、种灭绝4。因此,研究气候变化对物种分布格局的影响,有利于了解物种的气候需求与地理分布的关系,可以为生物多样性保护和引种栽培提供科学依据。近年来,通过建立物种发生与环境因素之间的关系,物种分布模型(speciesdistributionmodels,SDMs)已被用于模拟预测物种分布5。物种分布模型主要包括规则集遗传算法模型6、最大熵(maximumentropy,MaxEnt)模型7、生态因子分析模型8等。大多数研究表明,与其他模型相比,MaxEnt 模型表现的更好,因为它只需要基于有限的物种存在数据和整个研究区域的环境信息,就能够来模拟物种的潜在地理分布9。目前,MaxEnt模型已经在入侵生
13、物学、保护生物学以及全球气候变化对物种分布的影响等方面得到了应用10。假俭草(Eremochloa ophiuroides)是原产于中国的一种暖季型草,是禾本科(Poaceae)蜈蚣草属(Eremochloa)中唯一可用作草坪草的多年生草本11。目前广泛分布于美国南部和东部、东南亚、热带北部、澳大利亚东部及我国长江流域及其以南地区的江苏、安徽、福建、台湾、广东、广西、海南、湖南、湖北、重庆、四川、贵州、云南等地12。与其他草坪草相比,由于对管理和施肥要求较低,在草坪业中具有很大的应用潜力13。目前,国内外对假俭草的研究主要集中在抗逆性14、形态学15、遗传多样性16和坪用价值17等方面,而对于
14、假俭草潜在适宜栖息地、限制因素以及对中国未来气候变化的可能响应尚未报道。因此,本研究利用MaxEnt 模型和地理信息系统(ArcGIS)模拟预测假俭草在我国不同时期的栖息地分布,探明空间变化格局以及影响地理分布的主要生物气候因子,以期为草坪建植管理及种质资源保护和利用提供理论指导。1研究区概况与研究方法1.1 数据收集1.1.1分布数据的获取与处理依据全球物种多样性信息库(https:/www.gbif.org/)、中国植物图像库(http:/ 71 个、37 个、109 个;通过查阅文献记载1820和野外实地调查分别获得 101 个和 8 个原始分布点,合计获得 326 个假俭草原始分布数据
15、点。参考朱颖墨等21的方法:利用 ArcGIS 领域分析与叠加分析对获取的数据进行筛选,最终共确定 262 个有效分布点(图 1)。1.1.2环境数据从世界气候数据库(https:/www.worldclim.org/)下载当代(Current,19502000)和未来两个时期(2050s,2070s)的气候数据(分辨率为 2.5),包括与降水、气温等相关的 19 个生物气候因子变量,编号依次为 bio1bio1922。其中,未来气候数据基于中国国家气象中心开发的 BCC-CSM2-MR 模式23,气候情景则选取低强迫情景(SSPs126)、中等强迫情景(SSPs245)和高强迫情景(SSPs
16、585)。1.2 研究方法1.2.1生物气候因子相关性分析和生物气候因子筛选为防止生物气候因子之间的过拟合,增加模拟预测结果的准确性。先利用 19 个生物气候因子通过 MaxEnt模型 3.4.0 对假俭草进行预模拟,并剔除贡献率为 0 的生物气候因子24;然后通过 ArcGIS10.2 提取假俭草有效分布点的剩余生物气候因子的值,将提取的值利用 SPSSStatistics23 软件进行Pearson 相关性分析,当两个变量的相关系数绝对值|r|0.8 时,根据其对模型的贡献率和排列重要性进行选择25,将最终得到的生物气候因子用于假俭草92北京林业大学学报第46卷当代和未来在中国的分布状况研
17、究。1.2.2物种分布模型及参数设置使用MaxEnt模型 3.4.0 绘制假俭草的潜在分布区。在模型中,75%的分布点用作训练数据,而剩余的 25%作为测试数据,其他值为默认值26。MaxEnt模型包含一种分析环境变量贡献率和重要性的刀切法(Jackknife)检验,它使用受试者工作特征曲线(receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC)下面积值(areaundercurve,AUC)来估计模型精度27。AUC值的范围是 01,当 AUC 值超过 0.8 时被认为模型准确度极好28。1.2.3适生区预测与划分将 MaxEnt 模型运行结果中的 asc 格式文
18、件导入 ArcGIS 软件。参考 Li 等29提出的分类,将适生区划分为 4 个类别,即非适生区(P 0.2)、低适生区(0.2P0.4)、中适生区(0.40.6),通过 ArcGIS 软件转栅格、重分类后以中国地图为底图,绘制出假俭草在我国当代、2050s 以及 2070s 潜在分布区预测图,利用空间分析模块工具计算各时期潜在适生区的面积。1.2.4适生区空间格局变化和质心迁移设定物种存在概率值0.4 作为假俭草潜在适生区,参考张殷波等30的方法,对模型运算得到的结果利用 ArcGIS 进行重分类,进而实现假俭草适生区空间格局变化的可视化表达。参考 Yue 等31的方法,计算分布在不同时期的
19、质心位置和假俭草分布区的整体变化趋势。2结果与分析2.1 模拟结果可靠性分析MaxEnt 模型预测结果显示训练集与测试集AUC 均为 0.935(图 2),说明模型预测准确度很高。90EAB0500 km100E110E120E130E90E80E70E50N40N30N20N50N40N30N20N100E110E120E130E140E150EA 代表全球物种多样性信息库、中国植物图像库、中国数字植物标本馆和文献记载分布点,B 代表野外实地调查分布点。Arepresentsthedistribution points of Global Biodiversity Information F
20、acility,Plant Photo Bank of China,Chinese Virtual Herbarium and literature,and Brepresentsthedistributionpointsoffieldinvestigation.图1假俭草有效分布点Fig.1EffectivedistributionpointsofEremochloa ophsuroides1.00.90.80.70.60.50.4灵敏度 Sensitivity0.30.20.1000.1 0.2 0.3 0.4 0.5训练数据 Training data(AUC=0.935)测试数据 Te
21、st data(AUC=0.935)随机预测 Random prediction(AUC=0.500)1-特异度 1-specifity0.6 0.7 0.8 0.9 1.0图2MaxEnt 模型 ROC 曲线预测结果Fig.2ROCcurvepredictionresultsofMaxEntmodel第3期徐京亚等:基于 MaxEnt 模型的不同气候情景下假俭草中国适生区预测93因此应用 MaxEnt 模型预测假俭草在当代及未来气候情景下的潜在分布具有较高的意义。2.2 影响假俭草分布的主要生物气候因子生物气候因子预模拟的贡献率结果见表 1,其中 8 个生物气候因子(bio1、bio5、bi
22、o7、bio9、bio15、bio16、bio18、bio19)的预模拟贡献率为 0,将这些因子予以剔除。剩余的 11 个生物气候因子进行Pearson 相关性分析(表 2),|r|0.8 的生物气候因子共有 6 对,即 bio4 和 bio6、bio6 和 bio11、bio11和 bio12、bio4 和 bio11、bio6 和 bio12 及 bio14 和bio17,结合表 1 中各生物气候因子的贡献率和排列重要性,剔除高度相关的 3 个因子,即 bio6、bio11和 bio14,最终筛选出 8 个主要生物气候因子。8 个生物气候因子基于 MaxEnt 模型对假俭草当代时期预测的贡
23、献率结果见表 3,其中贡献率最高的是最干季度降水量(bio17),占总贡献率的 84.2%,远高于其他生物气候因子;其次是年降水量(bio12)、温度季节性变化标准差(bio4)、等温性(bio3)和平均日较差(bio2),贡献率分别是 4.6%、4.2%、2.1%和 1.4%;最湿季度平均温度(bio8)和最暖季度平均温度(bio10)贡献率较低,均为 1.2%;最湿月降水量(bio13)的贡献率最低,为 1.1%。上述结果表明,与降水有关的生物气候因子的总贡献率为 89.9%,与温度有关的生物气候因子总贡献率为 10.1%,说明影响假俭草分布的环境因素主要是降水,其次是温度。刀切法检验结果
24、(图 3)表明:仅使用单独生物气候因子变量时,对假俭草影响最大的 3 个生物气候表1生物气候因子预模拟贡献率和排列重要性Tab.1Pre-simulationcontributionrateandimportanceofbioclimaticfactors变量编号VariableNo.生物气候因子变量Bioclimaticfactorvariable贡献率Contributionrate/%排列重要性Permutationimportancebio17最干季度降水量Precipitationofthedriestquarter78.912.6bio4温度季节性变化标准差Standarddevi
25、ationoftheseasonaltemperaturechange6.60.0bio8最湿季度平均温度Meantemperatureofthewettestquarter4.114.6bio3等温性Isothermality3.024.2bio14最干月降水量Precipitationofthedriestmonth2.50.0bio12年降水量Annualprecipitation1.918.4bio2平均日较差Meandiurnalrange1.34.0bio10最暖季度平均温度Meantemperatureofthewarmestquarter0.71.9bio13最湿月降水量Pre
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