基于MaxEnt模型预测砂生槐在西藏的潜在分布区.pdf
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1、412023年8 月Aug.2023CENTRAL SOUTH FOREST INVENTORY AND PLANNINGVol.42 No.3中南林业调查规划第42 卷第3期基于MaxEnt模型预测砂生槐在西藏的潜在分布区张晓晨,宁小斌,史伟,刘宏伟(1.国家林业和草原局中南调查规划院,湖南长沙410 0 14;2.西藏自治区林业调查规划研究院,西藏拉萨8 5 0 0 0 5)摘要:砂生槐具有极强的抗旱、耐疗薄、防风固沙等生态适应性和水土保持功能,是雅江流域干旱、半干旱河谷的主要建群灌丛植物,也是防沙治沙与生态建设的先锋树种。使用MaxEnt生态位模型软件和ArcCIS软件预测砂生槐在西藏的
2、潜在分布范围,用ROC曲线检测预测精度,用刀切法筛选主要环境变量,通过主要环境变量的响应曲线分析适宜砂生槐的生态环境条件,并在此基础上划分适宜栽培区。结果表明:采用MaxEnt模型预测砂生槐潜在适宜分布区准确度极高,预测模型的训练数据集和测试数据集的AUC值分别是0.98 0 和0.97 7;采用MaxEnt模型预测的砂生槐适宜分布区涵盖西藏辖区内的那曲、拉萨、日喀则、山南、林芝5 个地市,高度适宜区集中分布在西藏雅鲁藏布江中游的山坡、河谷、沙滩,主要涉及拉孜县、城关区、贡嘎县、扎囊县、乃东区、桑日县、朗县、隆子县8 个县(区)的中部,桑珠孜区、白朗县和江孜县3个县(区)的北部,林周县的南部、
3、达孜区的西北部等区域,预测结果与现地调查结果高度契合;降水因子和气温因子对砂生槐分布的影响很大。关键词:砂生槐;MaxEnt模型;ArcGIS;适生区;环境因子;西藏中图分类号:Q948文献标识码:A文章编号:10 0 3-6 0 7 5(2 0 2 3)0 3-0 0 41-0 5D0I:10.16166/43-1095.2023.03.010Prediction of Tibets Potential Suitable Areas for Sophoramoorcroftiana Based on MaxEnt ModelZHANG Xiaochen,NING Xiaobin,SHI We
4、i,LIU Hongwei?(1.Central South Academy of Inventory and Planning of NFGA,Changsha 410014,Hunan,China;2.Forestry Inventory and Planning Institute of Tibet Autonomous Region,Lhasa 850005,Tibet,China)Abstract:Sophora moorcroftiana has strong ecological adaptability and soil and water conservation funct
5、ionssuch as drought resistance,barren tolerance,wind and sand fixation.It is the main group-building shrubplant in arid and semi-arid valleys of the Yajiang River Basin,and also a pioneer tree species for sandprevention and ecological construction.In this study,MaxEnt niche model software and ArcGIS
6、 software wereused to predict the potential distribution range of Sophora moorcroftiana in Tibet.ROC curve was used to testthe prediction accuracy,the main environmental variables were screened by knife cutting method,and theecological and environmental conditions suitable for Sophora moorcroftiana
7、were analyzed by the response curveof the main environmental variables.Then the suitable cultivation regions were divided based on it.The resultsshow that it has an extremely degree of accuracy to use MaxEnt to predict the potential suitable distributionrange of Sophora moorcroftiana,the AUC values
8、of training data set and test data set of the established*收稿日期:2 0 2 2-0 4-11基金项目:2 0 2 2 年国家重点研发计划(2 0 2 2 YFF1300700);国家林业和草原局重点研发项目“石漠化综合治理模式推荐辅助决策系统开发”(GLM2021105号)。作者简介:张晓晨,女,山东潍坊人,硕士研究生,工程师,主要从事植物分类、植物多样性调查、石漠化荒漠化调查及防治等工作。E-mail:。:422023年第3期第42 卷中南林业调查规划prediction model are 0.980 and 0.977 res
9、pectively;the suitable distribution areas of Sophora psammophila inTibet obtained form this prediction include Naqu,Lhasa,Shigatse,Shannan and Linzhi within the jurisdictionof Tibet,and the highly suitable areas are mainly concentrated in the middle of the the Yarlung Zangbo River,in the Lazi County
10、,Chengguan District,Gongga,Zhayang,Naidong,Sangri,Lang County and Longzi County,in the north of Sangzhuzi District,Bailang County and Gyantse County,and the slopes,valleys,and beaches inthe south of Linzhou County and in the northwest and other areas of Dazi County,and the predicted results arehighl
11、y consistent with the current survey results;the distribution of Sophora moorcroftiana is affected greatly byfactors such as precipitation and temperature.Key words:Sophora moorcroftiana;MaxEnt model;ArcGIS;suitable habitat;environmental factors;Tibet砂生槐Sophora moorcroftiana(Be n t h.)Ba k e r ,又称狼牙
12、刺,藏名为“吉瓦”“刺麻”,为双子叶植物纲,豆科槐属多年生灌木,是典型的深根系树种,主根穿透力极强,是很好的固沙植物。砂生槐主要分布在我国海拔2 8 0 0 440 0 m的西藏雅鲁藏布江中上游的山坡、河谷、沙滩1-3。西藏砂生槐资源储量较大,为当地老百姓薪火植物;砂生槐的种子含有丰富的营养成分,是西藏地区居民植物蛋白的重要来源;砂生槐生物碱是紧缺的医药中间体,其主要成分是苦参碱、氧化苦参碱,具有消炎、抗病毒、杀虫等作用4。环境是决定物种分布的最主要因素,并且物种分布格局的变化对环境因素的变化最为敏感5 。气候因子与植物种地理分布的相互关系、植物种空间分布格局的模拟和预测,一直是植物生态学和地
13、理学的研究热点。最大熵(MaxEnt)模型是利用已知的物种分布信息来预测物种适宜分布的区域,可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。MaxEnt模型是目前预测精度最高、应用最广的模型6-10)。本研究使用2 0 2 0 年砂生槐植物资源专项调查的分布点位置信息,数据来源可靠;使用MaxEnt生态位模型软件和ArcGIS软件,预测砂生槐在西藏的潜在分布范围,预测结果的准确性高。1数据来源和研究方法1.1砂生槐植物数据来源数据来源于2 0 2 0 年砂生槐植物资源专项调查。提取2 0 19年森林资源管理“一张图、2 0 14年森林资源规划设计
14、调查(简称“二类调查”)和第五次全国荒漠化和沙化土地监测数据中的砂生槐小班,对照2020年度遥感影像数据检查小班与最新遥感影像吻合程度,对提取的小班进行修正或补充。以县为单位,综合区划和判读结果,统筹考虑调查区的地形、交通条件、调查工组人员配置、工作量和后勤保障,进而规划外业调查线路开展实地调查,对前期判读小班界线和属性因子进行验证。同时,修正和细化前期区划砂生槐植物小班,形成2 0 2 0 年砂生槐植物资源专项调查矢量数据库。每一个小班的中心点为一个砂生槐植物分布点,共搜集到8 417 个物种分布点。为降低群集效应造成的偏差,根据气候精度,在每个2.52.5网格处只保留中心的1个分布点,共搜
15、集到砂生槐分布信息36 8 条。依据36 8 条砂生槐现状分布信息,分析得到砂生槐分布点的范围主要集中在西藏雅鲁藏布江中游海拔2 8 0 0 440 0 m干流及其支流的山坡、河谷、沙滩,涉及5 个地市32 个县(区)。1.2环境数据来源本研究的环境变量数据来自世界气候数据库(W o r l e Cl i m,h t t p:/w w w.w o r l d c l i m.o r g)。当前气候数据来源于195 0 2 0 0 0 年世界各地气象站的气象观测记录(空间分辨率为2.5 ),未来气候数据采用全球大气环流谱模式CCSM4模型,参考张殷波 的方法,选择2 1世纪5 0 年代和7 0
16、年代两个时期下的三种温室气体排放情景,分别是低排放情景(认为排放温室气体至2 1世纪末产生的辐射强迫为2.6 W/m,R CP2.6,以下类同)、中排放情景(RCP4.5)和高排放情景(R CP8.5)。各个时期的原始数据包含19个生物气候变量,这些变量能够很好地解释植物在生长繁殖过程中对环境的耐受力。1.3环境变量筛选首先采用MaxEnt模型中刀切法(Jackknife)对气候变量的重要性进行测试,去除贡献率为0 的气候变量;然后用DIVA-GIS软件提取有效分布点的现代气候变量数值,对其进行皮尔逊相关系数(Pe a r s o n c o r r e l a t i o n c o e f
17、 f i c i e n t)分析,检验环境变量之间的多重共线性;接着再在相关性高(0.8)的432023年第3期第42 卷张晓晨,基于MaxEnt模型预测砂生槐在西藏的潜在分布区一组气候变量中选取与物种分布关联紧密的变量用于模型预测;最后以本文研究区的地理范围为底图,在ArcGIS10.2软件中对筛选出的环境变量图层进行裁剪,转换为MaxEnt软件可用的ASC I格式(12 1.4环境变量的重要性评估采用刀切法、环境变量的贡献率和置换重要值的比较,检验评估制约砂生槐现代分布的主要环境因子,分析环境变量与砂生槐潜在地理分布的关系。贡献率取决于模型的特定算法,如果两个变量之间高度相关,可能会导致
18、分析结果难以归因;置换重要值仅由最终结果决定,与算法无关;刀切法检验则是通过每次选用某个变量或每次排除某个变量构建不同模型,分析由此导致正则化训练增益、测试增益、AUC值的变化来评价环境变量的重要性13。1.5MaxEnt预测模型构建采用MaxEntv3.4.1软件模拟砂生槐在不同时期的潜在分布区。为使数据得到充分利用,选用交叉验证法(c r o s s-v a l i d a t i o n)对有效分布点样本数据进行分析14。栅格数值以逻辑值形式表示生存概率,将ASCI格式数据转换为栅格数据,每个栅格的数值表示砂生槐在该区域的生存概率。将某一点生存概率的逻辑值与研究区域内最高的逻辑值的比值作
19、为砂生槐在该点的适生概率,采用平均间隔法将适宜度分为5 级,分别为高度适宜区(占最高逻辑值的8 0%10 0%,下同)、中度适宜区(6 0%7 9%)、一般适宜区(40%59%)、低度适宜区(2 0%39%)、不适宜区(0 19%)。统计各级栅格数量,计算各适宜区的面积。同时,结合现代分布记录,将高度适宜区、中度适宜区和一般适宜区的总和定为总适生区15 。本研究使用受试者工作特征(ReceiverOperatorCharacteristic,R O C)曲线对模型的准确性进行评价。该曲线以1特异度(1specificity)为横坐标,以真阳性率,即灵敏度(sensitivity)为纵坐标。AU
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