基於3S技術的羌活區劃研究I.基於MaxEnt和ArcGIS的羌活生長適宜性分析及評價
資源與鑒定
作者：孫洪兵等
[摘要] 該文在基於MaxEnt和ArcGIS的羌活的生態適宜性分析及評價基礎上，提出了生長適宜性的概念，並利用ArcGIS軟件中標準分級方案的自然斷點法，對羌活的潛在分布區域進行了生長適宜性等級劃分，生成羌活生長適宜性區劃圖並統計了不同等級適宜區的麵積。結果發現，羌活生長最適宜區段主要分布在四川省的阿壩州境內，約占總最適生區的60%以上；海拔、9月均溫以及植被類型是影響羌活生長的主導因子；相關性分析顯示，在一定範圍內降水量和坡度的增加有利於藥材中羌活醇積累，而不利於異歐前胡素積累。研究結果有助於闡明藥用植物生長適宜性和品質適宜性的區別，為羌活的生產區劃、野生撫育及規模化人工種植提供科學依據。
[關鍵詞] 羌活；MaxEnt模型；生態因子；生長適宜性
[Abstract] Growth suitability as assessment indicators for medicinal plants cultivation was proposed based on chemical quality determination and ecological factors analysis by Maxent and ArcGIS model. _disibledevent=10）時測得。
2.2.5 精密度試驗 測定了日內精密度和日間精密度。在上述色譜條件下，日內精密度試驗將同一混合對照品溶液在1 d內測定6次，計算得羌活醇、異歐前胡素的保留時間和峰麵積的RSD分別為0.11%～0.54%，0.62%～2.1%；日間精密度試驗，將供試品溶液連續3 d，每天進樣2次，計算得羌活醇、異歐前胡素的保留時間和峰麵積的RSD分別為0.23%～1.6%，1.11%～2.7%。
2.2.6 重複性試驗 精密稱取同一批樣品粉末6份，各0.5 g，按供試品操作方法和色譜條件平行製備和測定，計算得各對照品的保留時間和峰麵積的RSD分別為0.050%～0.69%，0.32%～2.3%。
2.2.7 穩定性試驗 取上述對照品溶液，分別在0，2，4，8，12，24 h按上述測定方法分別進行測定，計算得各對照品的保留時間和峰麵積的RSD分別為0.13%～0.58%，0.52%～2.7%。
2.2.8 加樣回收率試驗 精密稱取已測知含量的S1號樣品粉末6份，各0.5 g，分別加入一定量的對照品，按上述提取方法和色譜條件平行提取和分析測定，各對照品的加樣回收率在97.01%～99.83%。
2.3 羌活生長適宜性分析
2.3.1 生態因子的篩選 生態因子篩選分2步進行：第一步利用MaxEnt模型將55個生態因子數據依次計算3次，每次舍去貢獻率為0的生態因子，利用地理信息係統的ArcTool的空間分析模塊功能將最終篩選得到的貢獻率在0%以上的生態因子多值提取到采樣點的位點信息；第二步取貢獻率在0%以上的生態因子數據利用行Spearman相關係數進行相關性分析（SPSS 20.0），當2個生態因子之間的相關性達0.8及以上時任意舍去其中一個生態因子[12]，並將本次篩選得到的生態因子作為最終變量組進行羌活生境適宜性預測。
2.3.2 最大熵模型Maxent預測 應用MaxEnt軟件（3.3.3c），采取測試集為分布點的25%，在環境參數設置中開啟刀切法（Jackknife）來評價各生態因子的權重，對第2次篩選出的生態因子進行10次MaxEnt模型創建，選取預測模型較好的計算結果參與生境適宜度的計算與分析。
2.3.3 模型準確度驗證 MaxEnt模型計算結果所給出的受試者工作特征曲線（ROC曲線）能夠對模型預測的結果的準確性進行驗證。ROC曲線是以假陽性率為橫坐標， 以真陽性率（靈敏度）為縱坐標繪製而成， 其曲線下麵積（AUC）的大小作為模型預測準確度的衡量指標， 其取值範圍為[0，1]，值越大表示模型判斷力越強，AUC為0.50～0.80時可認為模型預測效果不理想，在0.80～0.90時預測效果好，當AUC大於0.90時，模型診斷價值較高，可以較準確的反應物種的潛在分布[13-14]。
2.3.4 羌活生境適宜度值的獲取 選取AUC值最大的計算結果中的asc格式圖層文件加載到ArcMap軟件中，與中國行政底圖以及采樣位點信息進行疊加分析，得到全國尺度下的羌活生境適生指數分布圖，利用ArcTool空間分析工具中的柵格計算器將羌活適生指數擴大100倍，擴大後的值作為羌活生境適宜度值V，並將V值提取到采樣點的位點信息中。
2.3.5 羌活生長適宜性分析 根據課題組多年對羌活野生資源分布情況的調研，對羌活生境適生區進行劃分，並利用ArcGIS標準分級方案中的自然斷點法法確定相鄰適生區的界值並建立了羌活生境適宜度等級評判標準等級，參照等級標準繪製羌活生長適宜度分布圖，進行羌活生長適宜性分析。
3 結果與分析
3.1 生態因子與化學成分相關性分析
將2.3.1中第一步篩選得到的貢獻率在0以上的13個生態因子多值提取到采樣點位點信息中。選擇Spearman相關性係數對生態因子與化學成分含量數據進行相關性分析。①除年均氣溫、9月均溫、土壤粘土量以及季節降水量變異係數外其他生態因子均與羌活醇呈正相關態勢。坡度和月降水量（4月、6月和10月）與羌活醇含量間存在顯著性正相關，是影響羌活醇含量的生態因子；土壤粘土量與羌活醇含量間為顯著負相關，是抑製羌活中羌活醇含量積累的生態因子。②除9月均溫、粘土量和季節降水量變異係數外，其餘生態因子則與異歐前胡素含量呈負相關，其中月降水量（4月、6月和10月）與異歐前胡素間存在顯著性負相關，均不利於羌活中異歐前胡素含量的積累。
3.2 MaxEnt模型預測準確性分析
進行10次Maxent模型創建後的訓練樣本的AUC均值為0.995，測試樣本的AUC均值為0.992。診斷價值較高，能準確反映物種的潛在分布，為了保障模型預測的準確性，本研究選取訓練樣本AUC為0.997所對應的模型運算結果參與羌活生長適宜性及區劃分析。
3.3 羌活生態因子適宜性分析
在MaxEnt模型運算中開啟刀切圖分析來反映不同生態因子在影響羌活生長適宜度中所占的權重[15-18]。從刀切圖中可以看出海拔、9月均溫與植被類型得分較高，三者對羌活生境適宜性的累計貢獻率達70%以上，因而最終選出海拔、9月均溫以及植被類型這3個生態因子進行分析，從與羌活的生長適宜度的響應曲線可以看出，在高程3 814 m的區域，羌活的生長適宜性達到最大；9月份降水量為75 mm時，羌活的生長適宜性達到最大；羌活適合生長在高寒嵩草、雜類草草甸、亞高山落葉闊葉灌叢、亞高山硬葉常綠闊葉灌叢以及亞熱帶和熱帶山地針葉林等植被類型。