最大熵模型在植物生态评估领域的应用
作者： 张惠惠 张国帅 张智 黄林芳
摘要 最大熵（MaxEnt）模型能够高效评估植物种群响应环境变化导致的适宜生境变迁问题。为深入了解MaxEnt模型在植物生态评估领域的应用现状与前沿趋势，检索Web of Science数据库2001—2023年该领域的相关文献，利用VOSviewer、HistCiteTM和R-Studio等软件，系统总结并分析了该领域的研究国家、机构、作者、关键词以及结构概念等。结果显示，中国（410篇，22.82%）、美国（231篇，12.85%）和印度（81篇，4.51%）是发文量排名前3的国家。中国科学院、墨西哥国立自治大学以及陕西师范大学是高产量的研究机构。Smith M.J.、Wan J.和Kumar S.分别是引文量排名第1，发文量最多和发文持续时间最长的学者。社会结构分析揭示，该领域整体呈现小世界，分散未网络化的合作特征，来自同一个国家的机构之间合作更为密切，国际间合作较为匮乏。关键词分析揭示11个热门关键词的频率≥150次，如气候变化（252次）、植物（247次）。MaxEnt模型在该领域主要被用于解决植物应对气候和环境胁迫、种群多样性和适宜生境分布范围的扩张或收缩变化的问题。3个热点方向值得被重点关注，即优化物种分布模型存在的缺陷、单一模型评估植物应对气候变化的响应模式、多种模型联合评估植物响应环境变化的生境变迁规律。该研究为MaxEnt模型在植物研究领域的应用提供了新的评估数据和潜在的研究方向。
关键词 MaxEnt模型;植物;文献计量学;气候变化;物种分布模型
中图分类号 S-058 文献标识码 A
文章编号 0517-6611（2024）22-0248-10
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.22.049
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Application of Maximum Entropy Model in the Field of Plant Ecological Assessment
ZHANG Hui-hui ZHANG Guo-shuai2，ZHANG Zhi3 et al
（1.Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine，Nanchang，Jiangxi 330000;2.Institute of Medicinal Plant Development，Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College，Beijing 100193；3.Chengdu University of TCM，Chengdu，Sichuan 611137）
Abstract The MaxEnt（maximum entropy） model efficiently evaluates the shift in suitable habitats of plant populations in response to environmental changes.To gain deeper insights into the current applications and future trends of the MaxEnt model in the field of plant ecological assessment，we conducted a comprehensive review of relevant literature from 2001 to 2023 using the Web of Science database.Employing various software tools such as VOSviewer，HistCiteTM and R-Studio，we systematically summarized and analyzed the research countries，institutions，authors，keywords and structural concepts in this domain.The results showed that China（410 articles，22.82%），the United States（231 articles，12.85%） and India（81 articles，4.51%） were the top 3 countries with high productivity of published papers.Chinese Academy of Sciences，National Autonomous University of Mexico，and Shaanxi Normal University were high-output institutions.Smith M.J.，Wan J.and Kumar S.were the scholars with the highest number of citations，the highest publications and the longest duration of publications，respectively.Social structure analysis revealed that the field exhibits an overall small-world characteristic，characterized by dispersed and non-networked collaboration.Collaboration between institutions from the same country was more closely knit，while international collaboration was relatively scarce.The keyword analysis showed that 11 hot terms had a frequency of ≥150 occurrences，such as climate change（252 occurrences），plants（247 occurrences） and predictions（215 occurrences）.The main problem addressed in this field involved dissecting how plant populations respond to environmental stress，the expansion or contraction of biodiversity and the potential range of suitable habitats.Trend analysis showed that three hot investigative directions deserved focus and further improvement，including optimizing the shortcomings of species distribution models，evaluating the response patterns of plants to climate change using single models and jointly assessing the habitat transition patterns of plant responses to environmental changes using multiple models.In conclusion，this study provided new evaluation data and potential research directions for the application of the MaxEnt model in the field of plant research.
Key words MaxEnt model;Plants;Bibliometrics;Climate change;Species distribution models
影响植物种群分布的因素众多，其中气候变化对区域和全球尺度生态适应的影响尤为明显，包括物种的生活习性、形态特征和空间分布［1］。应用气候环境数据构建物种分布模型（species distribution models，SDMs）的方法，评估多时空尺度环境变化对物种分布范围的收缩、扩张以及质心迁移，对于预防物种濒危和生物多样性的保护具有深远影响［2］。目前，最常用的物种分布模型有最大熵（maximum entropy，MaxEnt）模型、广义线性模型（generalized linear model，GLMs）、规则集产生的遗传算法（genetic algorithms for rule set production，GARP）模型、随机森林（random forest，RF）模型等［3］。其中，MaxEnt模型是最有效且精度最高的方法之一，具有运行时间短、操作简单、可以解决小样本量的特点，已经被广泛应用于预测物种的适宜栖息地、评估物种分布与环境变量（土壤，降水，温度，地形等）之间的关系［4-5］。目前，MaxEnt模型在植物引种栽培、生态保护和土地资源管理等领域得到了广泛应用［3，6］，为许多濒危和珍贵植物的空间地理分布、种群多样性保护与可持续发展提供了有效的数据支持，已经成为植物资源管理与保护领域重要的模型评估工具之一［1，3，7］。然而， MaxEnt模型在植物生态保护与评估领域的热点研究方向与应用现状尚不明朗，有必要针对性地梳理该领域过去及现在的研究趋势，进而分析其潜在的发展趋势，更好服务于植物的生态保护与评估。
文献计量学是一种对已发表文章及其中引用的文献进行统计分析以衡量其影响的方法［8］，其兼容跨学科影响力，是发现科学领域结构模式和确定知识传播过程的独特工具［9］。国内还没有学者利用文献计量学方法对MaxEnt模型在植物生态评估领域的现状和趋势展进行系统展望与解析。鉴于此，笔者基于文献计量分析技术，收集Web of Science（WoS）数据库2001—2023年MaxEnt在植物生态评估应用的相关文章，运用VOSviewe，Bibliometrix（R 包）和HistCiteTM等软件可视化分析，演绎归纳该领域的结构关系，发展历程以及研究热点和趋势，旨在为物种分布模型在植物研究领域的发展提供借鉴和启示。
1 数据来源与方法
1.1 数据收集
在WOS数据库的核心合集中使用高级检索策略：（（（TS=（Maximum Entropy Model）） OR TS=（MaxEnt）） AND TS=（“Plant”） OR TS=（ Ecological evaluation of plants）），时间范围为2003—2023年，共得到1 449篇文献。为使结果更准确，逐一阅读文献摘要，排除与研究主题无关的文章，并排除非综述、会议摘要、书籍章节、学术论文等非研究类型的文献，最终选择1 233篇文献完成研究（数据检索截止时间为2023年5月1日）。
1.2 文献计量学分析
VOSviewer软件是荷兰莱顿大学学者凡·艾克（Nees Jan van Eck）和瓦特曼（Ludo Waltman）合作开发的文献可视化工具，它利用网络数据构建知识图谱［10］。Bibliometrix是Massimo Aria团队基于R语言开发的一款具有操作简便和统计全面等优点的文献计量软件包［11］。HistCiteTM是由Eugene Garfield团队开发用于帮助研究人员分析科学文献的引用模式，从而了解特定领域内的学术研究动态和趋势的分析软件［12］。该研究利用VOSviewer、Bibliometrix和HistCiteTM等软件分析文献的出版年份、期刊来源、关键词、社会结构以及概念结构等，明确最大熵模型在植物生态评估领域的应用与发展。
2 结果与分析
2.1 出版年份分析
2001—2023年发表的MaxEnt在植物生态评估领域应用的文章共计1 233篇，包括英文1 216篇、西班牙语12篇、法语1篇、葡萄牙语3篇以及俄语1篇，出版文献的年增长率为22.72%（图1A）。全球引用总数（total global citation score，TGCS）和本地引用总数值（total local citation score，TLCS）是用于衡量学术研究影响力的指标之一，分别代表了文章在全球范围的总引用次数以及本次调查的1 223篇文献内的总引用次数，能够正面反映文章对其他学术研究的影响程度，评估年份、期刊、作者或研究团队对于该领域的重要性和贡献度［13］。2006—2022年，文章出版数量随时间推移明显增加，但是TGCS和TLCS则呈现先增加后减的趋势。MaxEnt模型在植物研究领域的应用在目前的文献收集范围内分为2个阶段。第1阶段为萌芽阶段（2001—2016年），该时期发表的文章具有更高的引用值（图1A）。该时期引用量较高可能是由于MaxEnt模型是2004年由Phillips团队基于最大熵原理建立的，在 2006年该模型被Phillips等［14］应用于预测2个新热带哺乳动物（Bradypus variegatus低地树懒和Microryzomys minutus小型山地鼠）的适宜生境的分布，并将拟合结果与传统的GARP比较，结果表明该模型性能优良，具有高精度、高重现性、运行时间短等特点。因此其被更多生态、环境与资源保护相关领域的学者关注，进一步被应用于物种分布评估与生态保护领域，指导迁移策略的制定和实施［15］。第2阶段为发展阶段（2017年至今），该时期发表的文章数量骤增明显，但整体引用频率较低，说明引用频与文章发表后的时间成正比（图1A）。2017年后该领域的发文量增长的可能是由于模型运算得到优化并且MaxEnt模型被建立为开源软件，使其使用更简洁 ［16］，进一步推动其在生物建模和生态保护领域的高速发展和演进。