李曦光，王 蕾，刘 平，罗 磊，侯晓臣，邱 琴

(1.新疆林业科学院现代林业研究所，乌鲁木齐 830000；2.新疆农业大学计算机与信息工程学院，乌鲁木齐 830052)

0 引 言

【研究意义】红枣(Zizyphusjujuba)，又名中华大枣、枣、华枣，是鼠李科(Rhamnaceae)枣属植物的果实[1]，是集药用、食用、保健三大功能为一体的果中珍品[2]，主要分布于山东、河北、山西、陕西、河南、新疆等地。新疆红枣具有含糖量高、糖酸比大等优点，果实品质显著优于其他省区[3-4]。近年来，新疆红枣种植面积和产量不断增长，2017年底种植面积47.625×104hm2，产量达347.011 4×104t，位居全国前列[5]。但冻害、低温冷害等愈加频繁，严重影响了新疆红枣的产量和品质的提高[6]。通过结合红枣种植区资源分布现状，利用最大熵模型(MaxEnt)和聚类分析法预测新疆红枣生态适宜性，对指导新疆红枣区域布局和种植结构调整具有重要的实际意义。【前人研究进展】目前用于物种潜在适生区预测的模型有BIOCLIM(bioclimatic modeling)、Domain(domain environmental envelope)、CLIMEX(climate change experiment)、GARP(genetic algorithm)和MaxEnt(maximum entropy)等[7]，其中最大熵模型(MaxEnt)预测结果较其它模型预测结果精确度更高，效果最好[8]。MaxEnt模型由Jaynes于1957年提出[9]，已被应用于包括细叶小羽藓(Haplocladiummicrophyllum)[10]、春飞蓬(Erigeronphiladelphicus)[11]、祼果木(Gymnocarposprzewalskii)[12]、细辛(Asarumsieboldii)[13]、朱鹮(Nipponianippon)[14]、红棕螨(Raoiellaindica)[15]、章鱼(Octopusvulgaris)[16]等多个物种的适生区研究。该模型是在已知约束条件下对未知事物不作任何假设，得到熵值最大的概率分布，根据熵最大时的状态参数确定物种和环境关系来估计物种的分布，具有较高的预测准确度[17]。【本研究切入点】目前，关于新疆红枣的研究多集中于栽培与环境变量的关系、种植区气候区划等[18-20]，关于其适生区的研究由于采用传统构建指标体系的方法[21]，导致其研究结果受主观因素影响较大。利用最大熵模型(MaxEnt)和聚类分析法预测新疆红枣生态适宜性与区划，对地方经济林合理布局种植红枣具有重要的影响。【拟解决的关键问题】采用多种手段获取模型输入的分布数据和环境变量数据，利用MaxEnt模型和聚类分析法模拟和预测新疆红枣生态适宜性，区划适生区，分析影响新疆红枣的主要环境因子及其生态位参数，为新疆红枣区域布局和种植结构调整提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材 料

新疆红枣实际分布点数据来源于新疆特色林果资源实地调查数据，利用ArcGIS软件的生成随机点工具于各红枣小班内随机生成1～2个随机点，将该随机点作为新疆红枣的实际分布点并提取其经纬度。

环境变量数据包括：(1)气候数据来源于中国气象数据网的新疆54个气象站2010～2013年的逐日地面观测数据，经统计整理后利用ANUSPLIN插值软件处理后所得，包括年降水量、花期降水量(5～6月)、成熟期降水量(9～10月)、年有效积温(≥10℃)、年极端最低气温、年平均气温。(2)地形数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)的SRTMDEM 90 m分辨率原始高程数据。(3)土地调查数据(绿洲灌溉区和沙漠化敏感性数据)来源于新疆第3次荒漠化土地监测数据。利用ArcGIS软件将所有环境变量的图层统一边界，坐标系统统一为GCS-WGS-1984，并转化成MaxEnt软件所要求的ASCII格式的文件。

新疆行政区划数据来源于国家基础地理信息系统网站，地址为http://nfgis.nsdi.gov.cn。

1.2 方 法

利用MaxEnt软件，从新疆红枣实际分布点中随机选择25%的分布点作为测试集，75%的分布点作为训练集，采用刀切法(Jackknife method)测定各环境变量的百分比贡献率，并创建环境变量响应曲线，模型的其余参数均选择默认值，分析结果以ASCII格式输出。根据最大熵原理，确定适生区阈值，将新疆红枣适生区划分成适生区和非适生区2个等级。再通过MaxEnt软件输出的累积预测值和适生概率，利用聚类分析法将适生区进一步划分成低适生区、较适生区、最适生区3个等级，最终确定新疆红枣的适生区区划。

MaxEnt模型采用受试者工作特征曲线ROC(Receiver Operating Characteristic，ROC)对适生区分析结果进行精度评估，ROC曲线以假阳性率为横坐标，真阳性率为纵坐标，曲线与横坐标所围成的面积值为AUC(Area Under Curve，AUC)。AUC值在0.5～0.6为不及格；0.6～0.7为较差；0.7～0.8为一般；0.8～0.9为良好；0.9～1.0为优秀[22]。

1.3 数据处理

在MaxEnt模型的基础上采用聚类分析法，在SPSS中，利用K-均值聚类工具。研究表明，年极端最低气温、绿洲灌溉区、年有效积温、成熟期降水量是影响新疆红枣潜在适生区分布的主要环境因子。环境变量对MaxEnt模型的贡献率说明，年极端最低气温(35.15%)、绿洲灌溉区(20.77%)、年有效积温(19%)、成熟期降水量(13.27%)的累积贡献率达88.19%，对新疆红枣潜在种植区分布具有重要影响；其余因子的影响率较小，贡献值由大到小排序依次为沙漠敏感区域、花期降水量、年降水量、年平均气温和高程，其中年均气温(0.69%)和高程(0.07%)贡献率小于1%，对新疆红枣潜在适生区的分布基本无影响。

2 结果与分析

2.1 MaxEnt模型预测效果评价

研究表明，训练和测试两套数据集的ROC曲线均远离随机分布模型的ROC曲线，曲线下所占的面积大，AUC值分别为0.921和0.904，MaxEnt模型对红枣适生区阈值预测效果优秀，红枣适生区阈值为0.297 2，将新疆红枣适生区划分成2个等级，适生概率≤0.297 2为不适生区，适生概率>0.297 2为适生区。图1

图1 MaxEnt模型的ROC曲线

2.2 建立适宜性综合评价等级

将适生概率大于0.297 2的数据分成三类。研究表明，SIG≤0.05，1、2、3组之间存在显著差异。表1，表2

表1 最终聚类中心

表2 方差分析

研究表明，新疆红枣适宜性综合评价等级分为P≤0.297 2为不适生区，0.297 20.789 5为最适生区。

2.3 新疆红枣潜在分布区分析

研究表明，新疆红枣潜在适生区总面积为2 365.939 7×104hm2。其中，最适生区面积429.350 1×104hm2，主要分布在新疆南疆喀什地区、阿克苏地区、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州，东疆的吐鲁番市、哈密市。较适生区总面积846.096 0×104hm2，主要位于高适生区周边，集中于南疆各地区，新疆东南部的巴音郭楞蒙古自治州，以及北疆的昌吉、伊犁、塔城和博州部分地区等地。低适生区面积1 090.493 6×104hm2，分布范围较为广泛，主要位于高适生区和较适生区周边区域。将MaxEnt模型预测的新疆红枣适生区分布与实际分布点进行比较，其记录分布点多分布于高适生区和较适生区。图2，表3

注：该图采用的行政边界来自新疆维吾尔自治区测绘地理信息局网站http://www.xjch.gov.cn/

表3 新疆红枣潜在种植区分地区统计

2.3 主导环境因子

影响新疆红枣潜在适生区分布的主要环境因子可划分为两大类型：(1)可量化环境变量，包括年极端最低气温、绿洲灌溉区、年有效积温、成熟期降水量；(2)非量化环境变量，即绿洲灌溉区。针对可量化环境变量，根据其响应曲线可判断新疆红枣存在概率与环境变量的关系，以分布值0.297 2为阈值，可提取新疆红枣主要环境因子变化范围。年极端最低气温≥-24.65℃，年积温低于≥3 595℃，成熟期降水量在0.54～7.64 mm。新疆红枣适生性较高区域多分布于绿洲灌溉区及其周边区域，绿洲灌溉区对于新疆红枣适生性的提高具有显著作用。图3

图3 主导环境因子响应曲线

3 讨 论

年极端最低气温、绿洲灌溉区、年有效积温、成熟期降水量等4个因子在影响新疆红枣潜在分布的总贡献率高达88.19%，是影响新疆红枣潜适生区的主导环境变量，其适宜取值区间为年极端最低气温≥-24.65℃，年有效积温≥3 595℃，成熟期降水量为0.54～7.64 mm，绿洲灌溉区有利于新疆红枣适生程度的提高。年极端最低气温的贡献率35.15%，是影响新疆红枣适生性的最重要的环境因子，主要是由于低温直接影响新疆红枣能否安全过冬，引起新疆红枣冻害，影响枣树正常开花授粉、坐果和果实发育、成熟，周丽等[21]在研究新疆红枣优生区气候特征时指出冬季极端低温及其持续时间是影响新疆红枣生长的重要限制因子，与研究的分析结果一致。绿洲灌溉区和年有效积温是影响新疆红枣分布的次要因子，绿洲灌溉区得益于高山冰川融水的灌溉，可满足枣树生长、结果对土壤水分的需求，进而保证枣树在干旱环境下的水分供应；年有效积温是反映光照强度和热量的重要指标，红枣是喜光和热的植物，光照强度、时间和热量直接影响光合作用，进而对红枣生长产生影响，因此，年有效积温成为其重要影响因子之一。另外，降水量，尤其是成熟期降水量也是影响新疆红枣适生性的重要因素，主要是由于枣果着色转红期遇到雨、露会造成裂果、烂果，严重影响枣品质量。

4 结 论

4.1 MaxEnt模型和聚类分析法较好的预测了新疆红枣的潜在适生区分布，通过AUC参数评估，新疆红枣训练集的AUC值为0.921，测试集的为0.904，模型预测结果达到优秀水平(0.9≤AUC<1.0)，其具有较高的准确性，对于新疆红枣区域布局和种植结构调整具有重要的参考价值和指导意义。

4.2 红枣在新疆的适生区呈现环塔里木盆地聚集。研究预测的适生区面积远远小于张山清等[20]的研究结果，其主要原因是张山清[20]等在预测新疆红枣适宜种植区时仅考虑了气候因素的影响，忽略了绿洲灌溉和沙漠化敏感性对新疆红枣适生区分布的影响，研究综合考虑影响新疆红枣分布的气候因素及绿洲灌溉区、沙漠分布等环境要素的影响。研究预测的红枣最适生区分布范围与周丽等[21]的研究结果基本一致，大面积栽植红枣时，可参考此结果进行区域布局。

4.3 研究分析了气温、降雨、土地利用状况等环境因子对新疆红枣种植的影响情况，未考虑土壤性质[4，23]、气候变暖等其他环境因子的影响。在对新疆红枣生态适宜性的区划分析过程中继续通过研究其他环境因素进行区划，发挥该区域内的特色林果业的经济优势。