罗志萍，潘绪斌，王 聪，李来梅

（1.湖南出入境检验检疫局，湖南 长沙 410004；2.中国检验检疫科学研究院，北京100176；3.湖南省微生物研究院，湖南 长沙 410009）

基于MaxEnt和DIVA-GIS的白蜡枯梢病菌在中国的潜在适生区分析

罗志萍1，潘绪斌2，王 聪2，李来梅3

（1.湖南出入境检验检疫局，湖南 长沙 410004；2.中国检验检疫科学研究院，北京100176；3.湖南省微生物研究院，湖南 长沙 410009）

为了开展危险性林木病害白蜡枯梢病的风险分析和检疫工作，研究对白蜡枯梢病菌在中国的潜在适生区进行了预测。利用MaxEnt软件和DIVA-GIS数据库，选择19个环境因子变量和2.5 min的空间分辨率，并对预测结果的可靠性进行ROC曲线法分析评价，同时采用Jackknife刀切法分析了各环境变量对预测结果的影响。结果表明：该病菌在我国局部地区有一定适生风险；根据得到的潜在适生区预测图，白蜡枯梢病菌在中国的高度适生区有台湾中部，中度适生区有西藏西南边陲林区、湖北神农架和宜昌三峡林区、湖南武陵山和张家界林区、广东、广西、重庆、贵州、江西、福建的局部等地；各环境因子贡献率分析表明最冷季降水量对白蜡枯梢病菌的适生区分布影响最大，研究预测结果AUC值为0.932，表明预测结果可信度高。

白蜡树枯梢病；白蜡鞘孢菌（Chalara fraxinea）；适生性分析；MaxEnt

白蜡树枯梢病是由白蜡鞘孢菌Chalara fraxinea（有性阶段Hymenoscyphus pseudoalbidus）引起的危险性林木病害，主要靠繁殖材料和木材进行远距离传播。白蜡枯梢病在欧洲大陆扩散蔓延，使欧洲各国遭受了巨大的经济损失。2007年该病被欧洲和地中海区域植物保护组织（EPPO）秘书处列入EPPO有害生物预警名单。2012年该病害在英国迅速扩散，导致空前的林业疫情后，欧洲国家纷纷出台禁令，禁止进口和境内运输白蜡树种子、植株、树木。据有关报道称，只要有白蜡鞘孢菌寄主植物分布的地区，该菌就能够定殖。该菌潜在的寄主白蜡属植物在中国分布约有20种以上，该菌一旦传入我国，定殖风险很大。

为了顺利开展白蜡枯梢病菌风险分析工作，研究利用MaxEnt软件和DIVA-GIS数据库对该有害生物在中国的潜在适生区进行了科学预测。MaxEnt是利用最大熵模型（Maximum EntropyModel）通过已知物种分布地区和多种环境数据预测物种潜在分布范围的一种软件。该软件是Phillips等以生态位理论为基础提出来的，它可以用来分析验证物种已有的分布数据，同时也可分析预测该物种可能分布范围，近年来多用于入侵物种和珍稀濒危野生物种的分布预测研究[1-6]。

1 数据采集和整理

1.1 数据来源

1.1.1白蜡枯梢病菌分布发生数据通过查阅国内外公开发表的文献和国外官方网站信息[7-15]，获得白蜡枯梢病菌分布为害地区的大致信息。目前，在EPPO地区已经鉴定发现C. fraxinea的国家有奥地利、比利时、捷克、芬兰、法国、德国、匈牙利、意大利、立陶宛、荷兰、挪威、波兰、罗马尼亚、俄国（加里宁格勒）、斯洛伐克、斯洛文尼亚、瑞典、英国。此外，观察到该病害症状的国家有丹麦、爱沙尼亚、拉脱维亚、瑞士。亚州地区，韩国曾有该病发生的报道。非洲、美洲和大洋洲均无发生记录。将这些已有的分布信息尽可能转换为经纬度数据进行保存。分别用该有害生物的Ash Dieback、Chalara fraxinea和Hymenoscyphus pseudoalbidus等名称作为关键词，在全球生物多样性信息网络（GBIF）和国际农业与生物科学中心（CABI）中进行搜索、对比和下载已有的分布记录数据，保存为Excel文件。经过筛选甄别和转换整理，最终获得白蜡枯梢病有关的分布记录（具体到经纬度）1 812条。将这些数据按照MaxEnt软件分析的要求转换为csv格式文件保存。csv格式文件中每条记录包含3个字段，分别为物种名、经度和纬度，各字段间用逗号分隔。

1.1.2环境和地图数据采用WORLD-CLIMATE下载背景环境数据，含19个环境因子变量，选择2.5 min的空间分辨率。将气候环境数据保存为独立数据文件。在DIVA-GIS网站系统下载并处理最新的地理信息数据。

1.2 数据处理

MaxEnt软件需要在Java环境中运行。将整理好的环境数据和物种分布数据导入MaxEnt软件，选择适当变量因子和参数，运行软件，绘制出ASCII格式的白蜡枯梢病菌的世界预测分布图，并对预测结果的可靠性进行分析评价，用Jackknife刀切法分析各个变量对预测结果的贡献率，进而确定影响物种分布的关键环境因子。将世界预测分布图与DIVA-GIS中的中国地图叠加切割处理，则得到白蜡枯梢病菌在中国的适生区预测图。

2 结果与分析

2.1 预测结果

在DIVA-GIS软件中加入MaxEnt运行得出的预测结果，将该栅格数据进行分类处理。按照适生指数P从低到高，将适生区依次分为4个等级，P＜0.1为非适生区，0.1≤P＜0.3为低度适生区，0.3≤P≤0.5为中度适生区，P＞0.5为高度适生区。最终生成白蜡枯梢病菌潜在的世界分布图和中国潜在分布图，分别见图1和图2。

从图1中可以看出，预测结果与目前欧洲大面积发生白蜡枯梢病菌的现状相符，同时还预测了该菌在世界范围内潜在的适生区。

由图2可知，白蜡枯梢病菌在我国局部地区有一定适生风险。在我国发生潜在地区中，高度适生区有台湾中部；中度适生区有位于喜马拉雅山南坡的西藏西南边陲林区（毗邻尼泊尔）、湖北神农架和宜昌三峡林区、湖南武陵山和张家界林区、广东、广西、重庆、贵州、江西、福建的局部地区；低度适生区有西藏东部、云南、四川、甘肃、陕西、安徽、浙江、福建、湖南局部、湖北局部；非适生地区有新疆、内蒙、青海、华北、东北地区。

图1 MaxEnt预测白蜡枯梢病菌世界潜在分布

图2 MaxEnt预测白蜡枯梢病菌中国潜在分布

2.2 影响白蜡枯梢病菌适生的主要环境因子

各环境变量对预测结果的Jackknife刀切法分析和贡献率分别见图3和表1。从表1和图3中可以看出，对白蜡枯梢病菌预测结果影响较大的环境因子有bio 19、bio 15、bio 7和bio 8，分别代表最冷季降水量、降雨量变化方差、年温变化范围和最湿季平均气温。其中，最冷季降水量对预测结果的贡献率最大，该气候因子对白蜡枯梢病菌的适生区分布影响最大。

2.3 预测结果的评价

预测结果可靠性ROC曲线评价见图4。在ROC曲线图中，横坐标为假阳性率，纵坐标为灵敏度，曲线下面积为评价预测结果可靠性的AUC值，AUC取值范围为0～1，值越大说明环境变量因子与该物种地理分布相关性越大，预测效果也越好。AUC值在0.5～0.7之间，认为预测结果可靠性低；AUC值在0.7～0.9之间，认为预测结果可靠性中等；AUC值在0.9以上则视为预测结果可靠性高。由图4可知，该研究预测的白蜡枯梢病菌适生区AUC值为0.932，该预测结果高度可靠。

表1 环境因子变量对白蜡枯梢病菌适生区预测结果的贡献率

图3 白蜡枯梢病菌MaxEnt预测结果Jackknife刀切分析

图4 白蜡枯梢病菌MaxEnt预测结果的AUC精度评价

3 讨 论

从预测结果来看，白蜡枯梢病菌主要在我国南方的原始森林地区有分布定植风险，应当引起监管和检疫决策部门的警惕。

理论上，用足够全面的物种现有分布数据和详尽的环境数据进行该物种的潜在适生区预测是科学可靠的。目前可用的预测软件很多，但MaxEnt软件利用生态位最大熵原理设计运算模式，综合考虑了物种与复杂环境的关联关系，得出的预测数据相较于其他分析软件更科学更可靠，更适合植物病原菌的分布预测。但其前提条件是必须有充分详尽的数据资料做支撑，需要尽可能多地搜集物种现有分布数据。前期数据搜集和整理工作的质量直接影响到预测结果的可靠性。

入侵生物适生区的预测工作是植物检疫有害生物风险分析工作的基础，准确可靠的预测结果可以给国际农产品贸易检疫准入谈判提供科学依据和技术支撑，也可以为农业部门的有害生物预防和监测工作提供指导，我国应该加强该项技术工作的开展。

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（责任编辑：成 平）

《湖南农业科学》网上投稿系统开通公告

为适应期刊数字化出版和方便作者投稿，《湖南农业科学》对原网站和投稿系统进行了改版，并于2015年9月25日正式对外试运行，网址：Http://www.hnnykx.com 。 网上投稿系统的启用不仅有利于作者投稿、查询、在线修改稿件信息，而且方便专家审稿，缩短审稿周期和数字化出版周期。在《湖南农业科学》网上投稿系统试运行期间，仍保留原有的投稿方式，投稿邮箱：hnnykx@vip.163.com。如有任何问题和建议，请及时向本刊编辑部垂询和反馈。联系电话：0731-84691322，0731-84693060。感谢大家对《湖南农业科学》的支持与帮助！

湖南农业科学杂志社

2015年9月

Potential Distribution of Chalara fraxinea in China Predicted by MaxEnt and DIVA-GIS

LUO Zhi-ping1，PAN Xu-bin2，WANG Cong2，LI Lai-mei3
（1. Hunan Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Changsha 410004, PRC; 2. China Academy of Inspection and Quarantine, Beijing 100176, PRC; 3. Hunan Microbiology Institute , Changsha 410009, PRC）

For the risk analysis of the disease ash dieback, this study predicted potential distribution regions in China of the fungusChalara fraxineaby using MaxEnt software and DIVA-GIS database. 19 environmental factors and 2.5 min spatial resolution were selected, and the ROC curve and Jackknife analysis method were used to evaluate the reliability of prediction results and the infuence of environmental variables on the prediction results, respectively. The results showed that C.fraxineacould distribute in some areas in China. According to the research fgure, the middle of Taiwan was the highly suitable area, and moderately suitable areas included those forest regions located in southwest Tibet, Hubei Shennongjia and Yichang Three Gorges, Hunan Wuling Mountain and Zhangjiajie, as well as some parts of Guangdong, Guangxi, Chongqing, Guizhou, Jiangxi, Fujian etc. The precipitation in the coldest quarter was the most important environmental factor which could infuence the potential distribution of C.fraxinea. The AUC value of the predication results was 0.932, which indicated that the results were highly reliable.

ash dieback;Chalara fraxinea; potential distribution analysis; predication; MaxEnt

S41-30

：A

：1006-060X（2015）10-0083-05

10.16498/j.cnki.hnnykx.2015.10.025

2015-09-12

国家质检总局科技计划项目（2014JK015）

罗志萍（1972-），女，青海贵德县人，高级农艺师，主要从事进出境植物检疫和外来有害生物风险分析工作。