气候变化下槟榔的地理分布及未来适生区预测

摘要 我国南药之一、药食两用的热带植物槟榔，其药理作用丰富，临床应用广泛。根据槟榔现有的分布记录及气象数据，利用最大熵模型MaxEnt和ArcGIS预测气候变化背景下的槟榔在我国适宜性生长区域，为其种植栽培和开发利用提供理论依据。3个时期（1970—2000年、2040—2060年、2061—2080年）不同碳排放情景下（RCP2.6、RCP8.5）的模拟预测结果精度均值都达到了0.990，结果可信度极高。槟榔适生区总面积在RCP2.6情境下呈下降趋势，在RCP8.5情境下呈上升趋势;贡献率和影响力最大的气候因子为最热季降雨量，符合槟榔的生态习性;集中分布区域主要在琼、粤、桂、滇南、台等地区。

关键词 槟榔;地理分布;适生区变化;最大熵模型

中图分类号 Q 948文献标识码 A文章编号 0517-6611（2022）04-0221-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.04.057

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Prediction of Suitable Growing Areas of Areca catechu in Different Periods under Climate Changes

YIN Xiu1， WANG Ai-ping1， ZOU Ze-ao2 et al

（1.College of Pharmacy， Hainan Medical University， Haikou， Hainan 571199;2.College of Biomedical Information and Engineering， Hainan Medical University， Haikou， Hainan 571199）

Abstract Areca catechu， the first tropical plant in South China， has abundant pharmacological effects and wide clinical application. Under the background of climate change， according to the existing distribution records and meteorological data of Areca catechu， we used MaxEnt and ArcGIS to predict and analyze the suitable growth area of Areca catechu in China，to provide the theoretical basis for its cultivation and development.In the three periods （1970-2000，2040-2060，2061-2080） with different carbon emission scenarios，the average accuracy of simulation prediction results reached 0.990， and the results were highly reliable. In RCP2.6， the total area of suitable area of Areca catechu decreased， while in RCP8.5， it increased. The climate factor with the largest contribution rate and influence was the precipitation in the hottest season， which was in line with the ecological habits of Areca catechu. It is mainly distributed in Hainan， Guangdong， Guangxi， southern Yunnan and Taiwan.

Key words Areca catechu;Geographical distribution;Suitable area change;Maximum entropy

基金项目 海南医学院2021学年大学生创新创业训练计划项目（X202111810115，X202111810126）。

作者简介 尹秀（1997—），女，湖北孝感人，从事药学研究。*通信作者，副教授，硕士，从事黎药研究。

收稿日期 2021-06-01;修回日期 2021-07-02

槟榔（Areca catechu L.）又名仁频、宾门及宾门药饯等，是单子叶植物纲、初生目、棕榈科、槟榔属常绿乔木。槟榔含有生物碱、黄酮、鞣质、脂肪酸、萜类和甾体等多种化学成分，主要的活性成分是以槟榔碱为首的生物碱 [1-2]，具有杀虫、抗抑郁、促消化等多方面的药理活性[3] 。槟榔及其提取物还有镇痛、消炎、抗氧化 [4]、降血糖及调节血脂[4]等其他生物学效用[6-7]。

近年来，全球气候呈变暖的趋势愈加明显，研究表明，大量陆地、淡水和海洋物种的栖息地范围、季节活动、迁移路线、物种丰度和种间作用都随着气候变化而发生改变[8]，这些变化可能会造成区域物种多样性减少，使物种灭绝风险增加[9]。

槟榔作为药食两用且发展前景良好的南药之一，探究其在全球气候变化总体趋暖的背景下，适宜生长区的时空变化规律对我国区域内物种可持续发展具有重要意义。鉴于此，笔者根据槟榔现有的分布记录及气象数据，利用最大熵模型MaxEnt和ArcGIS预测气候变化背景下的槟榔在我国适宜性生长区域，为其种植栽培和开发利用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 数据收集

1.1.1 槟榔地理信息的采集与整理。

通过查阅中国数字植物标本馆（http//www.cvh.org.cn/）、教学标本标准化整理整合与资源共享平台（http//mnh.scu.edu.cn/）、中国自然保护区资源平台（http//www.papc.cn/bhqzy.aspx）及GBIF网站（https：//www.gbif.org/），结合实地考察，查阅公开发表的相关文献及形色APP等互联网平台的方法，去除模糊以及重复采集地信息，共收集109条标本分布信息。为防止地理信息过近导致结果过度拟合，利用ArcGIS对其进行筛选，以6 km为半径设置缓冲区，去除相交重合标本点，最终得到98条槟榔地理分布信息。结合谷歌地图提取槟榔标本分布点的经纬度。将其按照学名、经度、纬度的顺序录入表格，并存为csv格式，作为MaxEnt模型的样本输入文件。

1.1.2 气候数据的收集与处理。

在国家基础地理信息系统网站（http：//nfgis.nsdi.gov.cn）下载中国省级行政区划矢量地图。气候数据均来源于世界气候数据库（http：//www.worldcilm.org/），考虑对比性研究需单一变量性，该研究所需气候数据均为19个生物气候变量因子，包括1970—2000年、2040—2060年（2050s）和2061—2080年（2070s），3个时期选用基于CCSM4.0中的RCP2.6、RCP8.5（RCP2.6和RCP8.5分别代表最低和最高温室气体排放情景）排放路径下的气候因子[10]。由于环境因子相关性过高会造成结果过度拟合，故利用SPSS 20对19个环境因子进行相关性分析，当双变量的相关系数≥0.8时，选择贡献率高的环境因子。去除贡献率为0的环境因子，最终得到11个生物气候因子（bio-2、bio-3、bio-4、bio-6、bio-8、bio-10、bio-12、bio-14、bio-15、bio-17、bio-18）通过 ArcGIS 10.2 中 ArcToolbox 的转换工具由栅格转化为 ASC Ⅱ 格式。

1.2 研究方法

1.2.1 最大熵模型。

最大熵模型（Maximum entropy，Maxent）是根据物种现实分布点和现实分布地区的环境变量运算得出预测模型，再利用该模型模拟目标物种在目标地区的可能分布情况[11]。它是生态位模型中一种比较新的用于预测物种分布的技术方法，自带检验预测结果的功能。在物种分布数据不全的情况下，MaxEnt仍然能得到较为满意的结果[12-14]。

1.2.2 ArcGIS。

ArcGIS 平台由美国 Esri 公司发布，是测绘地理信息技术服务，尤其是地理信息系统（GIS）辅助决策的最具代表性的门户系统，具有信息输入与转换、数据采集与编辑、数据存储与管理、数据查询与分析（栅格数据分析、矢量数据分析、三维分析、网络分析）、空间统计与可视化、成果表达与输出、二次开发与编程等先进的技术集成优势[15]。将最大熵模型预测结果与ArcGIS相结合，可得到较为清楚直观的适生区分布图[16-17]。

1.3 参数设置及模型精度分析

下载并安装MaxEnt 3.4.1及ArcGIS 10.2软件。将已经转化为合适格式的槟榔分布点数据和环境变量数据导入到MaxEnt软件中，进行建模运算，测试集设置为 25%，采用刀切法检验权重，设置受试者工作曲线（ROC），输出格式和输出类型分别为 asc 和 Logistic，重复运行6次，得到环境因子的响应曲线、基本预测图以及环境因子贡献率等结果。

1.4 槟榔的适生区等级划分

利用ArcGIS 10.2对MaxEnt模型计算结果进行美化分析。先将asc 格式的文件加载到 ArcGIS 中，按掩膜提取出中国区域，绘制出基于11个气候数据下的槟榔适生区域地图，然后点击Spacial anayst工具里的Reclassification进行操作，在分类方法中采用自然断点法，将其划分为4个适生等级：非适生区、低适生区、中适生区、高适生区。

2 结果与分析

2.1 预测模型精度测评

按照上述方法，重复运行6次之后得到3个时期的ROC曲线图，预测结果可以分为 5 个等级：预测失败（AUC=0.5～0.6）、较差（AUC=0.6～0.7）、一般（AUC=0.7～0.8）、较好（AUC=0.8～0.9）、极好（AUC=0.9～1.0）。构建的五次模型ROC曲线的AUC均值都达到了0.990以上（图1），说明预测结果可信度非常高。

2.2 槟榔当前分布区预测结果

在当前气候条件下（图2），槟榔分布区总面积（表1）为155.26万km2，占我国国土面积的16.12%。分布区域主要集中在琼、粤、桂、滇、闽、台等地区，其中琼、粤、桂、台湾西部及四川眉山乐山一带为高适生区，占地35.58万km2。中适生区占总适生区的4.20%，主要分布在云南南部、川渝交界、福建中部及南部。

低适生区分布区域最广，占地79.18万km2，分布在中高适生区周围省份，但低适宜性生长区的适生指数较低，仅在自然条件下是较难生长的。现代槟榔地理分布结果与槟榔标本采集地理信息也相吻合。

2.3 气候变化条件下槟榔适生区预测结果

以槟榔现有的槟榔分布记录与未来气候数据为媒介，利用Maxent对2040—2060年、2061—2080年2种不同排放路径气候下的槟榔适生区进行预测（图3）。

结果发现在RCP8.5情境下，槟榔的适生区总面积总体上呈增加的趋势，2040—2060年适生区总面积与当前相差不大，波动小于1.5万km2，2061—2080年适生区总面积上升幅度较大，上升了27.42万km2，增幅达到2.84%，分布区域向西南偏移。而RCP2.6情境下适生区面积总体呈降低趋势：2040—2060年适生区总面积降低了1.26%，2061—2080年相较于当前降幅为0.95%。