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基于MaxEnt模型对新疆地区的蒙古沙拐枣潜在分布预测及适生性分析

2018-08-02塞依丁海米提努尔巴依阿布都沙力克许仲林阿尔曼解思斯

西北林学院学报 2018年4期
关键词:适生区蒙古新疆

塞依丁·海米提,努尔巴依·阿布都沙力克*,许仲林,阿尔曼·解思斯

(1.新疆大学 资源与环境科学学院,新疆 乌鲁木齐 830046;2.绿洲生态教育部重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046;3.新疆大学 智慧城市与环境建模重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046)

我国共有23种沙拐枣属植物,主要分布区包括新疆、青海、甘肃西部、宁夏西部和内蒙古中部以及西部[1]。其中,仅新疆就有22种沙拐枣属植物,是该属植物分布最广的省份。沙拐枣属植物具有较强的耐盐碱、耐干旱的能力和抗风蚀沙埋的特点,是很好的固沙植物,并且因其生产速度快、枝叶繁茂、繁殖力强,在我国西北干旱、半干旱地区被广泛用于防风固沙和生态修复以及恢复工程[1-2]。蒙古沙拐枣(Calligonummongolicum)属于沙拐枣属刺果组,为灌木,株高差异较大,根系发达,主根深3~6 m,水平根可达20 m,侧根多盘结在1.5 m沙层内,老枝灰白色花淡红色,当年生幼枝灰绿色,果期为7-8月。其防风固沙性能优异,有强烈耐旱和适应流沙的特性,是一种生命力极强的固沙植物。蒙古沙拐枣是沙拐枣属植物在我国分布最广的种,分布范围自内蒙古的锡林浩特,至新疆哈密、吐鲁番、罗布泊南缘、若羌东面、奇台和乌鲁木齐以东的达坂城[3]。在生态环境保护与恢复、沙漠治理、畜牧业发展、观赏、中医学制药研究等方面具有重要的应用价值。

目前对蒙古沙拐枣(图1)的研究主要包括地理分布与气候关系[3],果实形态的差异性研究[4],种群复合体物种生物学研究[5],同化枝解剖结构与地理生态因子的关系[6],未发现对蒙古沙拐枣在新疆地区的潜在分布及适生性分析的研究报告。本研究基于MaxEnt模型和ArcGIS空间技术平台,利用蒙古沙拐枣的地理分布数据、Worldclim生物气候及人类活动强度数据对其在新疆的潜在分布区进行预测,并对预测结果进行了适生区划分,同时分析影响蒙古沙拐枣空间分布的主导环境因子[7]。潜在分布与适生划区是指利用MaxEnt生态位模型将蒙古沙拐枣在空间所有的分布点所关联的环境因子提取出来,基于一定的算法来推算其生态需求,然后将其运算结果投影到不同的时间和空间的地理区域中,以预测其在研究区域的潜在分布范围。并在此基础上对预测结果进行适生分布划区,分析环境因子和人类活动强度对其分布的影响[8-9]。研究结果可为今后我国沙拐枣属植物资源的调查研究、新疆等西北干旱地区的沙漠防控与治理、生态环境恢复、固沙植物保护、移栽与合理利用提供科学指导和理论依据。

1 材料与方法

1.1 蒙古沙拐枣分布数据来源

蒙古沙拐枣的地理分布数据主要通过以下几种方式获得:1)2015-2017年每年9-10月在新疆境内进行野外实地调查,调查点主要有哈密伊乌县、吐鲁番鄯善县、巴州库尔勒及若羌县、奇台、奎屯和精河等。发现蒙古沙拐枣即记为“存在点(presence)”,用GPS记录经纬度和海拔[10]。2)查找国内外有公开发表的有关蒙古沙拐枣的期刊及论文研究,查阅有关植物文献资料和书籍[11]。3)查询GBIF(全球物种多样性信息库,http://www.gbif.org/)[12]。4)查看国家自然科技资源平台教学资源共享平台(http://muh.scu.edu.cn)中的34所标本馆[13]。总结整理出蒙古沙拐枣在新疆地区的地理分布数据,再使用ArcGIS绘制出蒙古沙拐枣在新疆的分布点(图2)。

1.2 生物气候及人类活动强度数据

本研究共选取生物气候因子和人类活动强度因子等20环境变量(表1)。生物气候变量由19个降水量、温度的变化范围和极值的变量构成,来源于Worldclim数据集(http://www.worldclim.org/)[14-15],此数据集分辨率为1 km,根据新疆维吾尔自治区地图对生物气候数据中的数据进行影像配准、裁剪和叠加[16]。人类活动强度数据(模型中称为:hf-v2geo)来源于国际地球科学信息网络中心(CIESIN)的人类足迹(human footprint)数据层[17],对全球人类足迹的原始数据进行坐标与格式转换等处理,再利用ArcGIS根据新疆维吾尔自治区地图对全球人类足迹中的数据进行影像裁剪、配准和叠加(图3)[18]。采用地理坐标系GCS_WGS_1984对上述所有变量进行投影。

1.3 研究所用地理数据及软件

所用的中国行政区划矢量图,来源于国家基础地理信息系统网站,地址为http:// nfgis.nsdi.gov.en[19]。MaxEnt模型是由S.J.Philliips于2004年构建的用于预测物种分布的技术方法[20],目前在生态学领域中被广泛使用。所使用的MaxEnt软件版本是3.3.3k,获取地址为http://www.Cs.princeton.edu/-schapire/maxent/[21-23]。ArcGIS空间技术平台是美国Esri公司研发的一套完整的GIS产品,本研究所使用的ArcGIS软件版本为10.2.2版[24-25]。

注:拍于吐鲁番鄯善县兰干村污水处理厂以南3 km(90.1°E,42.8°N,海拔224 m)。

图2 蒙古沙拐枣在新疆的地理分布

图3 新疆人类活动强度

1.4 模型建立与适生等级分区

将蒙古沙拐枣地理分布数据和生物气候变量及人类活动强度数据导入MaxEnt中[26],随机选取75%的蒙古沙拐枣分布点作为训练集(testing data),剩余25%的蒙古沙拐枣分布点作为测试集(training data)[27]。运行刀割法(Jackknife)测定各环境变量所占的权重,并创建环境变量响应曲线,模型的其余参数均选择默认值[28]。本研究模型模拟结果的评价标准规定为受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)下面积值[29],即AUC值(area under curve,AUC),不同的AUC值代表了不同预测结果(表2)。

图4 蒙古沙拐枣潜在分布区预测结果的ROC曲线验证

图5 蒙古沙拐枣在新疆的潜在适生区预测

将MaxEnt模型输出的结果导入ArcGIS软件中进行生境适宜性分析[30],首先通过ArcGIS进行重分类操作,并根据专家经验法将蒙古沙拐枣生境分布区划分成4个等级:0~0.40为不适宜区,0.40~0.60为低适宜区,0.60~0.80为中适宜区,0.80~1.00为高适宜区[31]。运用ArcGIS的SDM工具箱和统计工具Zonal计算4类分区的面积。

表1 研究所用变量

表2 AUC评价标准

2 结果与分析

2.1 MaxEnt模型预测结果检测

ROC曲线分析法是指通过计算曲线下方的面积即AUC值的大小来判断模型模拟的精确度[32]。本研究的预测结果(图4)显示训练集的AUC值为0.906,测试集的AUC值为0.989,表明MaxEnt模型的预测结果可靠,此次预测的地理分布结果与实际分布区域的相符度较高,预测结果可用于蒙古沙拐枣的适生区划[33]。

2.2 蒙古沙拐枣在新疆的潜在分布预测

MaxEnt模型预测结果(图5)及4类分区的面积(表3)表明。蒙古沙拐枣在新疆的适生总面积为334 600 km2。其中高适宜区面积为71 700 km2,主要位于哈密地区、吐鲁番地区、巴音郭楞蒙古自治州的若羌、且末县和昌吉回族自治州的东部地区。中适宜区面积为108 200 km2,主要位于阿克苏地区、塔城地区和阿勒泰地区。低适宜区面积为108 200 km2,分布范围较为广泛,主要位于高适宜区和中适宜区及其四周。将MaxEnt模型预测的蒙古沙拐枣适生区分布与实际分布点进行比较,发现其记录分布点都分布于高适生区内,表明该研究可信度较高[34]。

表3 蒙古沙拐枣在新疆的适生区面积汇总

2.3 刀割法测定各变量权重

在MaxEnt模型中运行刀割法,运行的结果显示出各研究变量在影响蒙古沙拐枣生长适宜度中所占的权重(图6)。分析对模型预测贡献率较高的变量(表4)得知。hf_v2geo人类活动强度(30.2%)、BIO7年温度变化范围(25.1%)、BIO19最冷季降雨量(21.9%)、BIO12年降雨量(8.1%)、BIO4温度季节性变化(5.2%)等5个因子影响蒙古沙拐枣的潜在分布的总贡献率高达90.5%,是影响蒙古沙拐枣潜在分布的主导环境变量。19个生物气候变量中年温度变化范围是影响蒙古沙拐枣潜在分布的决定因子,最冷季降雨量是次要因子。人类活动强度贡献率最高(30.2%),可见人口压力、 土地利用、基础设施建设、交通运输等一系列的人类活动对蒙古沙拐枣的繁殖栖息具有一定的影响[35-36]。

图6 MaxEnt模型刀割法测定各变量权重

表4 主要的环境变量对预测的贡献率

3 结论与讨论

蒙古沙拐枣繁殖栖息地的潜在分布预测及适生区划分对于该物种的保护与科学研究具有十分重要的价值。本研究基于2015-2017年的野外实地调查,应用最大熵模型MaxEnt和ArcGIS空间分析技术,预测了蒙古沙拐枣在新疆的潜在分布格局,分析评估了影响其潜在分布的主导环境变量。为我国沙拐枣属植物资源的调查,固沙植物蒙古沙拐枣的栖息与环境因子关系方面的研究,新疆等西北干旱、半干旱地区的沙漠防控与治理及固沙植物保护、移栽与合理利用提供科学依据。

本次研究所用的MaxEnt模型近年来被广泛的应用于物种潜在地理分布区预测,与同类的其他模型相比,此模型更为稳定和精准。本研究用ArcGIS对MaxEnt模型生成的栅格数据进行了投影处理,将蒙古沙拐枣的地理分布数据和人类活动强度数据以及生物气候变量在栅格单元上相互对应,缩小了系统误差,使得数据的可信度和准确性得到了有效提高。MaxEnt模型检测结果显示,训练集的AUC值为0.906,测试集的AUC值为0.989,模型的预测结果达到优秀水平(0.9≤AUC<1.0),此次预测的地理分布结果与实际分布区域的相符度较高。蒙古沙拐枣在新疆的适生总面积为334 600 km2。其中高适宜区面积为71 700 km2,主要位于哈密地区、吐鲁番地区、巴音郭楞蒙古自治州的若羌、且末县和昌吉回族自治州的东部地区。中适宜区面积为108 200 km2,主要位于阿克苏地区、塔城地区和阿勒泰地区。低适宜区面积为108 200 km2,分布范围较为广泛,主要位于高适宜区和中适宜区及其四周。将MaxEnt模型预测的蒙古沙拐枣适生区分布与实际分布点进行比较,发现其记录分布点都分布于高适生区内,研究结果的可信度较高。此结果可为蒙古沙拐枣的植苗移栽和压条造林提供科学指导和理论依据。本次研究还发现蒙古沙拐枣的分布范围有扩张和西移趋势,这也证实了刘娜[3]等对蒙古沙拐枣分布范围外扩的猜测。

hf_v2geo人类活动强度(30.2%)、BIO7年温度变化范围(25.1%)、BIO19最冷季降雨量(21.9%)、BIO12年降雨量(8.1%)、BIO4温度季节性变化(5.2%)等5个因子影响蒙古沙拐枣的潜在分布的总贡献率高达90.5%,是影响蒙古沙拐枣潜在分布的主导环境变量。19个生物气候变量中年温度变化范围是影响蒙古沙拐枣潜在分布的决定因子,最冷季降雨量是次要因子。人类活动强度贡献率最高(30.2%),可见蒙古沙拐枣在新疆的生长繁殖与人类活动密切相关,这值得我们警觉和深思,建议在今后的土地利用规划、基础设施建设、 交通运输、道路建设和自然资源管理等方面给予沙拐枣属植物更多关注。当然还有一些其他对蒙古沙拐枣适生区预测有影响的因子在本研究中未考虑到,如河流、植被、种间竞争、生物相互作用等,在今后的研究中需要进一步考虑环境变量的选取。

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