基于MaxEnt模型的新疆紅棗生態(tài)適宜性與區(qū)劃分析

　　摘要：【目的】結(jié)合種植區(qū)資源分布現(xiàn)狀,利用最大熵模型(MaxEnt)預(yù)測新疆紅棗潛在適生區(qū),為新疆紅棗區(qū)域布局和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供有效的理論指導(dǎo)和依據(jù)。【方法】以年降水量、花期降水量(5～6月)、成熟期降水量(9～10月)、年有效積溫(≥10℃)、年極端最低氣溫和平均氣溫6個(gè)氣候因子和綠洲灌溉區(qū)、沙漠敏感區(qū)2個(gè)土地因子及高程因子為環(huán)境變量,利用GIS空間分析技術(shù)獲取新疆紅棗地理分布數(shù)據(jù),采用MaxEnt模型進(jìn)行建模并預(yù)測新疆紅棗潛在適生區(qū),使用百分比貢獻(xiàn)率分析其主要環(huán)境因子及生態(tài)位參數(shù)。【結(jié)果】(1)ROC評價(jià)(ReceiverOperatingCharacteristic,ROC)顯示MaxEnt模型預(yù)測新疆紅棗潛在適生區(qū)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的AUC值分別為0.921和0.904,模擬效果優(yōu)秀。(2)新疆紅棗潛在適生區(qū)總面積2365.9397×104hm2,其中最適生區(qū)429.3501×104hm2,主要分布于新疆南疆的喀什地區(qū)、阿克蘇地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州,東疆的吐魯番市、哈密市。(3)影響新疆紅棗生長的主要環(huán)境因子是年極端最低氣溫(35.15%)、綠洲灌溉區(qū)(20.77%)、年有效積溫(19%)和成熟期降水量(13.27%)。新疆紅棗適宜生長在年極端最低氣溫≥-24.65℃,年有效積溫≥3595℃,成熟期降水量為0.54～7.64mm,且綠洲灌溉區(qū)有助于提高其適生程度。【結(jié)論】新疆紅棗潛在適生區(qū)呈現(xiàn)環(huán)塔里木盆地聚集,低溫是其最主要的影響因子。

　　本文源自新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),2020,57(10):1785-1791.《新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)》(月刊)創(chuàng)刊于1958年，是由新疆農(nóng)科院、新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)、新疆農(nóng)學(xué)會主辦的國內(nèi)外公開發(fā)行的綜合性農(nóng)業(yè)學(xué)術(shù)期刊，是新疆創(chuàng)辦最早、最具影響力的農(nóng)業(yè)學(xué)術(shù)刊物之一。主要刊登作物育種與栽培、植物保護(hù)、土壤肥料、園藝特產(chǎn)、林業(yè)、農(nóng)田水利、畜牧獸醫(yī)水產(chǎn)、農(nóng)業(yè)機(jī)械、生物技術(shù)等文章。五十余年來刊物的發(fā)展與自治區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)科技發(fā)展緊密結(jié)合，跟進(jìn)學(xué)術(shù)前沿，追蹤科技創(chuàng)新成果，為促進(jìn)學(xué)術(shù)與科技信息交流，推進(jìn)科技進(jìn)步，加速農(nóng)業(yè)科研、教育和生產(chǎn)的發(fā)>展做出了重大貢獻(xiàn)。

　　引言

　　【研究意義】紅棗(Zizyphusjujuba),又名中華大棗、棗、華棗,是鼠李科(Rhamnaceae)棗屬植物的果實(shí)[1],是集藥用、食用、保健三大功能為一體的果中珍品[2],主要分布于山東、河北、山西、陜西、河南、新疆等地。新疆紅棗具有含糖量高、糖酸比大等優(yōu)點(diǎn),果實(shí)品質(zhì)顯著優(yōu)于其他省區(qū)[3,4]。近年來,新疆紅棗種植面積和產(chǎn)量不斷增長,2017年底種植面積47.625×104hm2,產(chǎn)量達(dá)347.0114×104t,位居全國前列[5]。但凍害、低溫冷害等愈加頻繁,嚴(yán)重影響了新疆紅棗的產(chǎn)量和品質(zhì)的提高[6]。通過結(jié)合紅棗種植區(qū)資源分布現(xiàn)狀,利用最大熵模型(MaxEnt)和聚類分析法預(yù)測新疆紅棗生態(tài)適宜性,對指導(dǎo)新疆紅棗區(qū)域布局和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要的實(shí)際意義。【前人研究進(jìn)展】目前用于物種潛在適生區(qū)預(yù)測的模型有BIOCLIM(bioclimaticmodeling)、Domain(domainenvironmentalenvelope)、CLIMEX(climatechangeexperiment)、GARP(geneticalgorithm)和MaxEnt(maximumentropy)等[7],其中最大熵模型(MaxEnt)預(yù)測結(jié)果較其它模型預(yù)測結(jié)果精確度更高,效果最好[8]。MaxEnt模型由Jaynes于1957年提出[9],已被應(yīng)用于包括細(xì)葉小羽蘚(Haplocladiummicrophyllum)[10]、春飛蓬(Erigeronphiladelphicus)[11]、祼果木(Gymnocarposprzewalskii)[12]、細(xì)辛(Asarumsieboldii)[13]、朱鹮(Nipponianippon)[14]、紅棕螨(Raoiellaindica)[15]、章魚(Octopusvulgaris)[16]等多個(gè)物種的適生區(qū)研究。該模型是在已知約束條件下對未知事物不作任何假設(shè),得到熵值最大的概率分布,根據(jù)熵最大時(shí)的狀態(tài)參數(shù)確定物種和環(huán)境關(guān)系來估計(jì)物種的分布,具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確度[17]。【本研究切入點(diǎn)】目前,關(guān)于新疆紅棗的研究多集中于栽培與環(huán)境變量的關(guān)系、種植區(qū)氣候區(qū)劃等[18,19,20],關(guān)于其適生區(qū)的研究由于采用傳統(tǒng)構(gòu)建指標(biāo)體系的方法[21],導(dǎo)致其研究結(jié)果受主觀因素影響較大。利用最大熵模型(MaxEnt)和聚類分析法預(yù)測新疆紅棗生態(tài)適宜性與區(qū)劃,對地方經(jīng)濟(jì)林合理布局種植紅棗具有重要的影響。【擬解決的關(guān)鍵問題】采用多種手段獲取模型輸入的分布數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù),利用MaxEnt模型和聚類分析法模擬和預(yù)測新疆紅棗生態(tài)適宜性,區(qū)劃適生區(qū),分析影響新疆紅棗的主要環(huán)境因子及其生態(tài)位參數(shù),為新疆紅棗區(qū)域布局和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供理論依據(jù)。

　　1、材料與方法

　　1.1材料

　　新疆紅棗實(shí)際分布點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于新疆特色林果資源實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù),利用ArcGIS軟件的生成隨機(jī)點(diǎn)工具于各紅棗小班內(nèi)隨機(jī)生成1～2個(gè)隨機(jī)點(diǎn),將該隨機(jī)點(diǎn)作為新疆紅棗的實(shí)際分布點(diǎn)并提取其經(jīng)緯度。

　　環(huán)境變量數(shù)據(jù)包括:(1)氣候數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的新疆54個(gè)氣象站2010～2013年的逐日地面觀測數(shù)據(jù),經(jīng)統(tǒng)計(jì)整理后利用ANUSPLIN插值軟件處理后所得,包括年降水量、花期降水量(5～6月)、成熟期降水量(9～10月)、年有效積溫(≥10℃)、年極端最低氣溫、年平均氣溫。(2)地形數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)的SRTMDEM90m分辨率原始高程數(shù)據(jù)。(3)土地調(diào)查數(shù)據(jù)(綠洲灌溉區(qū)和沙漠化敏感性數(shù)據(jù))來源于新疆第3次荒漠化土地監(jiān)測數(shù)據(jù)。利用ArcGIS軟件將所有環(huán)境變量的圖層統(tǒng)一邊界,坐標(biāo)系統(tǒng)統(tǒng)一為GCS-WGS-1984,并轉(zhuǎn)化成MaxEnt軟件所要求的ASCII格式的文件。

　　新疆行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站,地址為http://nfgis.nsdi.gov.cn。

　　1.2方法

　　利用MaxEnt軟件,從新疆紅棗實(shí)際分布點(diǎn)中隨機(jī)選擇25%的分布點(diǎn)作為測試集,75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集,采用刀切法(Jackknifemethod)測定各環(huán)境變量的百分比貢獻(xiàn)率,并創(chuàng)建環(huán)境變量響應(yīng)曲線,模型的其余參數(shù)均選擇默認(rèn)值,分析結(jié)果以ASCII格式輸出。根據(jù)最大熵原理,確定適生區(qū)閾值,將新疆紅棗適生區(qū)劃分成適生區(qū)和非適生區(qū)2個(gè)等級。再通過MaxEnt軟件輸出的累積預(yù)測值和適生概率,利用聚類分析法將適生區(qū)進(jìn)一步劃分成低適生區(qū)、較適生區(qū)、最適生區(qū)3個(gè)等級,最終確定新疆紅棗的適生區(qū)區(qū)劃。

　　MaxEnt模型采用受試者工作特征曲線ROC(ReceiverOperatingCharacteristic,ROC)對適生區(qū)分析結(jié)果進(jìn)行精度評估,ROC曲線以假陽性率為橫坐標(biāo),真陽性率為縱坐標(biāo),曲線與橫坐標(biāo)所圍成的面積值為AUC(AreaUnderCurve,AUC)。AUC值在0.5～0.6為不及格;0.6～0.7為較差;0.7～0.8為一般;0.8～0.9為良好;0.9～1.0為優(yōu)秀[22]。

　　1.3數(shù)據(jù)處理

　　在MaxEnt模型的基礎(chǔ)上采用聚類分析法,在SPSS中,利用K-均值聚類工具。研究表明,年極端最低氣溫、綠洲灌溉區(qū)、年有效積溫、成熟期降水量是影響新疆紅棗潛在適生區(qū)分布的主要環(huán)境因子。環(huán)境變量對MaxEnt模型的貢獻(xiàn)率說明,年極端最低氣溫(35.15%)、綠洲灌溉區(qū)(20.77%)、年有效積溫(19%)、成熟期降水量(13.27%)的累積貢獻(xiàn)率達(dá)88.19%,對新疆紅棗潛在種植區(qū)分布具有重要影響;其余因子的影響率較小,貢獻(xiàn)值由大到小排序依次為沙漠敏感區(qū)域、花期降水量、年降水量、年平均氣溫和高程,其中年均氣溫(0.69%)和高程(0.07%)貢獻(xiàn)率小于1%,對新疆紅棗潛在適生區(qū)的分布基本無影響。

　　2、結(jié)果與分析

　　2.1MaxEnt模型預(yù)測效果評價(jià)

　　研究表明,訓(xùn)練和測試兩套數(shù)據(jù)集的ROC曲線均遠(yuǎn)離隨機(jī)分布模型的ROC曲線,曲線下所占的面積大,AUC值分別為0.921和0.904,MaxEnt模型對紅棗適生區(qū)閾值預(yù)測效果優(yōu)秀,紅棗適生區(qū)閾值為0.2972,將新疆紅棗適生區(qū)劃分成2個(gè)等級,適生概率≤0.2972為不適生區(qū),適生概率>0.2972為適生區(qū)。圖1

　　2.2建立適宜性綜合評價(jià)等級

　　將適生概率大于0.2972的數(shù)據(jù)分成三類。研究表明,SIG≤0.05,1、2、3組之間存在顯著差異。表1,表2

　　圖1MaxEnt模型的ROC曲線

　　表1最終聚類中心

　　表2方差分析

　　研究表明,新疆紅棗適宜性綜合評價(jià)等級分為P≤0.2972為不適生區(qū),0.29720.7895為最適生區(qū)。

　　2.3新疆紅棗潛在分布區(qū)分析

　　研究表明,新疆紅棗潛在適生區(qū)總面積為2365.9397×104hm2。其中,最適生區(qū)面積429.3501×104hm2,主要分布在新疆南疆喀什地區(qū)、阿克蘇地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州,東疆的吐魯番市、哈密市。較適生區(qū)總面積846.0960×104hm2,主要位于高適生區(qū)周邊,集中于南疆各地區(qū),新疆東南部的巴音郭楞蒙古自治州,以及北疆的昌吉、伊犁、塔城和博州部分地區(qū)等地。低適生區(qū)面積1090.4936×104hm2,分布范圍較為廣泛,主要位于高適生區(qū)和較適生區(qū)周邊區(qū)域。將MaxEnt模型預(yù)測的新疆紅棗適生區(qū)分布與實(shí)際分布點(diǎn)進(jìn)行比較,其記錄分布點(diǎn)多分布于高適生區(qū)和較適生區(qū)。圖2,表3

　　圖2新疆紅棗潛在適生區(qū)分布

　　表3新疆紅棗潛在種植區(qū)分地區(qū)統(tǒng)計(jì)

　　2.3主導(dǎo)環(huán)境因子

　　影響新疆紅棗潛在適生區(qū)分布的主要環(huán)境因子可劃分為兩大類型:(1)可量化環(huán)境變量,包括年極端最低氣溫、綠洲灌溉區(qū)、年有效積溫、成熟期降水量;(2)非量化環(huán)境變量,即綠洲灌溉區(qū)。針對可量化環(huán)境變量,根據(jù)其響應(yīng)曲線可判斷新疆紅棗存在概率與環(huán)境變量的關(guān)系,以分布值0.2972為閾值,可提取新疆紅棗主要環(huán)境因子變化范圍。年極端最低氣溫≥-24.65℃,年積溫低于≥3595℃,成熟期降水量在0.54～7.64mm。新疆紅棗適生性較高區(qū)域多分布于綠洲灌溉區(qū)及其周邊區(qū)域,綠洲灌溉區(qū)對于新疆紅棗適生性的提高具有顯著作用。圖3

　　圖3主導(dǎo)環(huán)境因子響應(yīng)曲線

　　3、討論

　　年極端最低氣溫、綠洲灌溉區(qū)、年有效積溫、成熟期降水量等4個(gè)因子在影響新疆紅棗潛在分布的總貢獻(xiàn)率高達(dá)88.19%,是影響新疆紅棗潛適生區(qū)的主導(dǎo)環(huán)境變量,其適宜取值區(qū)間為年極端最低氣溫≥-24.65℃,年有效積溫≥3595℃,成熟期降水量為0.54～7.64mm,綠洲灌溉區(qū)有利于新疆紅棗適生程度的提高。年極端最低氣溫的貢獻(xiàn)率35.15%,是影響新疆紅棗適生性的最重要的環(huán)境因子,主要是由于低溫直接影響新疆紅棗能否安全過冬,引起新疆紅棗凍害,影響棗樹正常開花授粉、坐果和果實(shí)發(fā)育、成熟,周麗等[21]在研究新疆紅棗優(yōu)生區(qū)氣候特征時(shí)指出冬季極端低溫及其持續(xù)時(shí)間是影響新疆紅棗生長的重要限制因子,與研究的分析結(jié)果一致。綠洲灌溉區(qū)和年有效積溫是影響新疆紅棗分布的次要因子,綠洲灌溉區(qū)得益于高山冰川融水的灌溉,可滿足棗樹生長、結(jié)果對土壤水分的需求,進(jìn)而保證棗樹在干旱環(huán)境下的水分供應(yīng);年有效積溫是反映光照強(qiáng)度和熱量的重要指標(biāo),紅棗是喜光和熱的植物,光照強(qiáng)度、時(shí)間和熱量直接影響光合作用,進(jìn)而對紅棗生長產(chǎn)生影響,因此,年有效積溫成為其重要影響因子之一。另外,降水量,尤其是成熟期降水量也是影響新疆紅棗適生性的重要因素,主要是由于棗果著色轉(zhuǎn)紅期遇到雨、露會造成裂果、爛果,嚴(yán)重影響棗品質(zhì)量。

　　4、結(jié)論

　　4.1MaxEnt模型和聚類分析法較好的預(yù)測了新疆紅棗的潛在適生區(qū)分布,通過AUC參數(shù)評估,新疆紅棗訓(xùn)練集的AUC值為0.921,測試集的為0.904,模型預(yù)測結(jié)果達(dá)到優(yōu)秀水平(0.9≤AUC<1.0),其具有較高的準(zhǔn)確性,對于新疆紅棗區(qū)域布局和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要的參考價(jià)值和指導(dǎo)意義。

　　4.2紅棗在新疆的適生區(qū)呈現(xiàn)環(huán)塔里木盆地聚集。研究預(yù)測的適生區(qū)面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于張山清等[20]的研究結(jié)果,其主要原因是張山清[20]等在預(yù)測新疆紅棗適宜種植區(qū)時(shí)僅考慮了氣候因素的影響,忽略了綠洲灌溉和沙漠化敏感性對新疆紅棗適生區(qū)分布的影響,研究綜合考慮影響新疆紅棗分布的氣候因素及綠洲灌溉區(qū)、沙漠分布等環(huán)境要素的影響。研究預(yù)測的紅棗最適生區(qū)分布范圍與周麗等[21]的研究結(jié)果基本一致,大面積栽植紅棗時(shí),可參考此結(jié)果進(jìn)行區(qū)域布局。

　　4.3研究分析了氣溫、降雨、土地利用狀況等環(huán)境因子對新疆紅棗種植的影響情況,未考慮土壤性質(zhì)[4,23]、氣候變暖等其他環(huán)境因子的影響。在對新疆紅棗生態(tài)適宜性的區(qū)劃分析過程中繼續(xù)通過研究其他環(huán)境因素進(jìn)行區(qū)劃,發(fā)揮該區(qū)域內(nèi)的特色林果業(yè)的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]王軍,張寶善,陳錦屏.紅棗營養(yǎng)成分及其功能的研究[J].食品研究與開發(fā),2003,24(2):68-72.

　　[2]劉潤平.紅棗的營養(yǎng)價(jià)值及其保健作用[J].中國食物與營養(yǎng),2009,(12):50-52.

　　[3]張萍,史彥江,宋鋒惠,等.南疆灰棗主要營養(yǎng)品質(zhì)性狀的變異及相關(guān)性研究[J].果樹學(xué)報(bào),2011,28(1):77-81.

　　[4]宋鋒惠,哈地爾·依沙克,史彥江,等.新疆塔里木盆地駿棗果實(shí)營養(yǎng)與土壤養(yǎng)分相關(guān)性分析[J].果樹學(xué)報(bào),2010,27(4):626-630.

　　[5]新疆維吾爾自治區(qū)統(tǒng)計(jì)局,國家統(tǒng)計(jì)局新疆調(diào)查總隊(duì).新疆統(tǒng)計(jì)年鑒[J].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2018:358-359.

　　[6]李俊杰,劉志友,吳忠華.塔里木墾區(qū)二年生紅棗凍害原因分析及預(yù)防措施[J].新疆林業(yè),2012,(1):28-29.

　　[7]徐軍,曹博,白成科.基于MaxEnt瀕危植物獨(dú)葉草的中國潛在適生分布區(qū)預(yù)測[J].生態(tài)學(xué)雜志,2015,34(12):3354-3359.

　　[10]毛俐慧,李垚,劉暢,等.基于MaxEnt模型預(yù)測細(xì)葉小羽蘚在中國的潛在分布區(qū)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2017,36(1):54-60.

　　[11]張穎,李君,林蔚,等.基于最大熵生態(tài)位元模型的入侵雜草春飛蓬在中國潛在分布區(qū)的預(yù)測[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2011,22(11):2970-2976.

　　[12]馬松梅,張明理,張宏祥,等.利用最大熵模型和規(guī)則集遺傳算法模型預(yù)測孑遺植物裸果木的潛在地理分布及格局[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào),2010,34(11):1327-1335.

　　[13]景鵬飛,武坤毅,龔曄,等.藥用植物細(xì)辛在中國的潛在適生區(qū)分布[J].植物分類與資源學(xué)報(bào),2015,37(3):349-356.

　　[14]張慧,高吉喜,馬孟梟,等.基于MaxEnt模型的道路對朱鹮繁殖地的影響[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2017,28(4):1352-1359.