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基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征

邱靖 朱弘 陈昕 汤庚国

邱靖, 朱弘, 陈昕, 汤庚国. 基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
引用本文: 邱靖, 朱弘, 陈昕, 汤庚国. 基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
Qiu Jing, Zhu Hong, Chen Xin, Tang Gengguo. Modeling the suitable areas and ecological characteristics of Sorbus alnifolia using DIVA-GIS software[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
Citation: Qiu Jing, Zhu Hong, Chen Xin, Tang Gengguo. Modeling the suitable areas and ecological characteristics of Sorbus alnifolia using DIVA-GIS software[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162

基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
基金项目: 

江苏省林业三新工程 LYSX[5015]42

江苏省自然科学基金项目 江苏省自然科学基金项目

详细信息
    作者简介:

    邱靖,博士生,讲师。主要研究方向:植物学。Email:qqmei11@126.com 地址:210012江苏省南京市雨花台区铁心桥龙西路10号三江学院

    通讯作者:

    汤庚国,博士,教授。主要研究方向:树木分类学及资源植物学。Email:12251955@qq.com 地址:210037江苏省南京市玄武区龙蟠路159号南京林业大学生物与环境学院

  • 中图分类号: S718.3;S792.25

Modeling the suitable areas and ecological characteristics of Sorbus alnifolia using DIVA-GIS software

  • 摘要: 目的水榆花楸是一种优良的林木种质资源, 具有重要的生态和观赏价值, 全面了解其在我国的自然分布现状与生态特征, 将有助于制定水榆花楸的资源保护与科学引种规划。方法基于183个野外采集与历史标本凭证, 利用地理信息技术的DIVA-GIS软件及其耦合的BIOCLIM模型, 对其适生区分布格局以及主导气候因子进行了首次定性定量分析。结果水榆花楸的当代潜在适生区覆盖我国东部季风区各省, 基于BIOCLIM的模型预测结合辛普森多样性指数评估表明:中国中部山区、华北沿海丘陵与东北地区, 是水榆花楸现代3个集中分布的区域, 其中陕、豫、鄂与渝多省交界的山区(秦岭-大巴-巫山山脉)可视为核心分布区域; 气候因子主成分分析(PCA)与主导气候因子贡献率排序依次为:年降水量(bio12)>最湿季降水量(bio16)>温度季节变化方差(bio4)>最暖季降水量(bio18)>最冷季降水量(bio19);累计频率曲线进一步明确水榆花楸地理分布的生态特征分别为:423.00~1508.00 mm, 245.00~675.00 mm, 590.63~1280.93(SD×100), 229.00~655.00 mm和8.00~185.00 mm; 用于模型评估的受试者工作特征曲线(ROC)和Kappa统计值分别达到0.782和0.515, 满足预测精度的一般要求。结论水榆花楸当下分布格局在区域尺度上主要受到东亚季风驱动的降水因子影响, 并偏好高海拔适度低温的环境, 此外水榆花楸分布格局的差异在区域尺度上还受海拔、经纬度地理因素不同程度影响。
  • 图  1  水榆花楸在东亚样点分布图与现代适生区分布预测示意图

    蓝色实心圆为本研究所获的地理坐标点,包含韩国2个与日本1个实际标本凭证记录点,但本文未作比较分析。

    Figure  1.  Distributing map of sampling point and prediction of the modern adaptive region of Sorbus alnifolia in eastern Asia

    The solid blue circle represents obtained geographic coordinates in this study, containing two Korean and one Japanese actual voucher specimen records, but no comparison analysis in this research.

    图  2  水榆花楸辛普森多样性分布示意图

    Figure  2.  Simpson diversity distribution of Sorbus alnifolia

    图  3  5个主导气候因子的累计频率曲线(取累计频率>90%)

    A. bio12年均降水量;B. bio16最湿季降水量;C. bio4温度季节变化方差;D. bio18最暖季降水量;E. bio19最冷季降水量。

    Figure  3.  Cumulative frequency curves of five dominant climatic factors (taken cumulative frequency>90%)

    A, bio12, annual mean precipitation; B, bio16, precipitation in the wettest season; C, bio4, seasonal variance of temperature; D, bio18, precipitation of the warmest season; E, bio19, precipitation in the coldest season.

    图  4  水榆花楸预测结果的精度检验

    Figure  4.  Accuracy tests of modeling result of Sorbus alnifolia

    表  1  前6个主成分方差解释

    Table  1.   Variance explanation of the first six principal components

    主成分Principal component 特征值Eigenvalue 方差贡献率Variance contribution rate/% 累计贡献率Cumulative contribution rate/%
    PC1 143 086.00 81.58 81.58
    PC2 124 682.20 15.21 96.80
    PC3 1 617.52 2.52 99.32
    PC4 577.99 0.35 99.67
    PC5 147.63 0.23 99.90
    PC6 21.13 0.04 99.94
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    表  2  前2个主成分相对于19个气候因子的得分系数

    Table  2.   Score coefficients of first two principle components corresponding to nineteen climatic factors

    气候因子Climatic factor 主成分Principal component
    PC1 PC2
    bio1 0.003 7 -0.011 1
    bio2 -0.002 9 0.003 9
    bio3 -0.001 3 0.012 7
    bio4 -0.246 2 0.912 8
    bio5 0.003 6 -0.000 6
    bio6 0.009 2 -0.028 4
    bio7 -0.009 2 0.027 8
    bio8 -0.000 9 0.000 9
    bio9 0.008 6 -0.023 4
    bio10 0.000 9 -0.001 2
    bio11 0.007 1 -0.023 6
    bio12 0.868 8 0.086 9
    bio13 0.101 1 0.135 3
    bio14 0.031 5 0.005 1
    bio15 -0.036 9 0.054 8
    bio16 0.287 7 0.228 7
    bio17 0.115 1 0.015 7
    bio18 0.239 0 0.286 7
    bio19 0.135 9 0.016 0
    注:bio1.年均温;bio2.平均日温差;bio3.等温性;bio4.温度季节变化方差;bio5.极端最高温;bio6.极端最低温;bio7.温度年较差;bio8.最湿季均温;bio9.最干季均温;bio10.最暖季均温;bio11.最冷季均温;bio12.年降水量;bio13.最湿月降水量;bio14.最干月降水量;bio15.季节降水量变异系数;bio16.最湿季降水量;bio17.最干季降水量;bio18.最暖季降水量;bio19.最冷季降水量。下同。Notes: bio1, annual mean temperature; bio2, diurnal temperature difference; bio3, isothermality; bio4, seasonal variance of temperature; bio5, extreme high temperature;bio6, extreme low temperature; bio7, temperature year difference; bio8, mean temperature in the wettest season; bio9, mean temperature in the most dry season; bio10, mean temperature in the warmest season; bio11, mean temperature in the coldest season; bio12, annual precipitation; bio13, precipitation in the wettest month; bio14, precipitation in the most dry month; bio15, variance coefficient of seasonal precipitation; bio16, precipitation in the wettest season; bio17, precipitation in the most dry season; bio18, precipitation in the warmest season; bio19, precipitation in the coldest season.The same below.
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    表  3  PCA筛选后的5个主导气候因子变量统计

    Table  3.   Variable statistics of five dominant climatic factors after PCA screening

    气候因子
    Climatic factor
    变量统计
    Variable statistics
    最小值
    Minimum
    最大值
    Maximum
    平均值
    Mean±SE
    适宜分布范围
    Suitable distributing
    region (累计频率Cumulative frequency(CP)≤90%)
    bio12/mm 423.00 2 074.00 924.48±27.53 423.00~1 508.00
    bio16/mm 245.00 963.00 478.24±10.13 245.00~675.00
    bio4/STD×100 590.63 1 576.73 976.09±14.92 590.63~1 280.93
    bio18/mm 229.00 826.00 451.89±9.22 229.00~655.00
    bio19/mm 8.00 445.00 58.99±4.92 8.00~185.00
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    表  4  主导气候因子与海拔、经纬度的Pearson相关性分析

    Table  4.   Pearson correlation analysis of dominant climatic factors with altitude, latitude and longitude

    参数Parameter bio4 bio12 bio16 bio18 bio19 经度Longitude 纬度Latitude 海拔Altitude
    bio4 1
    bio12 -0.480** 1
    bio16 -0.244** 0.898** 1
    bio18 -0.113 0.820** 0.958** 1
    bio19 -0.392** 0.896** 0.721** 0.636** 1
    经度Longitude 0.735** 0.071 0.250** 0.371** 0.201** 1
    纬度Latitude 0.925** -0.651** -0.397** -0.241** -0.574** 0.620** 1
    海拔Altitude -0.508** 0.065 -0.072 -0.135 -0.051 -0.586** -0.321** 1
    注:** P < 0.01相关性极显著,* P < 0.05相关性显著。Notes: ** means extremely significant correlation at P < 0.01 level,* means significant correlation at P < 0.05 level.
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  • [1] Lu L D, Spongberg S A. Flora of China:9[M]. Beijing: Science Press, 2003: 144-170.
    [2] 郑桂芬, 王帅.水榆花楸生物学特性及育苗技术[J].防护林科技, 2017(6):120-121. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fhlkj201706051

    Zheng G F, Wang S. Biological characteristics and seedling technology of Sorbus alnifolia[J]. Protection Forest Science and Technology, 2017(6): 120-121. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fhlkj201706051
    [3] 李秀信, 文沛瑶, 吉文丽, 等.超声波协同双水相体系提取水榆花楸叶总黄酮工艺[J].西北林学院学报, 2017, 32(5):252-256. doi:  10.3969/j.issn.1001-7461.2017.05.42

    Li X X, Wen P Y, Ji W L, et al. Optimization of ultrasonic assisted aqueous two-phase extraction technology of total flavonoid from Sorbus alnifolia leaf[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2017, 32(5): 252-256. doi:  10.3969/j.issn.1001-7461.2017.05.42
    [4] 王亮.水榆花楸1年生苗生长过程的研究[J].防护林科技, 2016(2):12-14. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fhlkj201602005

    Wang L. Growth process of one-year-old Sorbus alnifolia seedlings[J]. Protection Forest Science and Technology, 2016(2): 12-14. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fhlkj201602005
    [5] 宋洪文, 张象君, 辛宝英, 等.水榆花楸微型繁殖技术的研究[J].安徽农业科学, 2013, 41(5):1898-1899. doi:  10.3969/j.issn.0517-6611.2013.05.006

    Song H W, Zhang X J, Xin B Y, et al. Study on micro propagation technology of Sorbus alnifolia[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2013, 41(5): 1898-1899. doi:  10.3969/j.issn.0517-6611.2013.05.006
    [6] 卞付萍.干旱胁迫下水榆花楸生长及生理特性的研究[D].南京: 南京林业大学, 2014.

    Bian F P. Effects of drought stress on the growth and physiological characteristics of Sorbus alnifolia[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2014.
    [7] 张红星.水榆花楸种子休眠和幼苗生理特性研究[D].南京: 南京林业大学, 2010.

    Zhang H X. Studies on seed dormancy and seedling physiological characteristics of Sorbus alnifolia[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2010.
    [8] 邱靖, 伊贤贵, 汤庚国, 等.黄山水榆花楸群落结构分析[J].四川农业大学学报, 2016, 34(3):304-311. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/scnydxxb201603008

    Qiu J, Yi X G, Tang G G, et al. Analysis od community structure of Sorbus alnifolia in Huangshan Mountain[J]. Journal of Sichuan Agricultural University, 2016, 34(3): 304-311. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/scnydxxb201603008
    [9] Anderson R P. A framework for using niche models to estimate impacts of climate change on species distributions[J]. Annals of the New York Academy of Sciences, 2013, 1297(1): 8-28. doi:  10.1111/nyas.2013.1297.issue-1
    [10] 曹福祥, 徐庆军, 曹受金, 等.全球变暖对物种分布的影响研究进展[J].中南林业科技大学学报, 2008, 28(6):86-89. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/znlxyxb200806019

    Cao F X, Xu Q J, Cao S J, et al. Advances of global warming impact on species distribution[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology, 2008, 28(6): 86-89. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/znlxyxb200806019
    [11] Wang W G, Tang X Y, Zhu Q L, et al. Predicting the impacts of climate change on the potential distribution of major native non-food bioenergy plants in China[J]. PLos One, 2014, 9(11): 1-11.
    [12] Xu Y, Shen Z H, Ying L X, et al. Hotspot analyses indicate significant conservation gaps for evergreen broadleaved woody plants in China[J]. Scientific Reports, 2017, 7(1): 1-10. doi:  10.1038/s41598-016-0028-x
    [13] Hijmans R J, Guarino L, Cruz M, et al. Computer tools for spatial analysis of plant genetic resources data(1): DIVA-GIS[J]. Plant Genetic Resources Newsletter, 2001, 127: 15-19.
    [14] Hijmans R J, Spooner D M. Geographic distribution of wild potato species[J]. American Journal of Botany, 2001, 88(11): 2101-2112. doi:  10.2307/3558435
    [15] 姜建福, 樊秀彩, 张颖, 等.中国三种濒危葡萄属(Vitis L.)植物的地理分布模拟[J].生态学杂志, 2014, 33(6):1615-1622. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=stxzz201406028

    Jiang J F, Fan X C, Zhang Y, et al. Modeling the geographic distribution of three endangered Vitis species in China[J]. Chinese Journal of Ecology, 2014, 33(6): 1615-1622. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=stxzz201406028
    [16] 朱弘, 尤禄祥, 李涌福, 等.浙闽樱桃地理分布模拟及气候限制因子分析[J].热带亚热带植物学报, 2017, 25(4):315-322. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/rdyrdzwxb201704001

    Zhu H, You L X, Li Y F, et al. Modeling the geographical distribution pattern and climatic limited factors of Cerasus schneideriana[J]. Journal of Tropical and Subtropical Botany, 2017, 25(4): 315-322. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/rdyrdzwxb201704001
    [17] 张兴旺, 李垚, 方炎明.麻栎在中国的地理分布及潜在分布区预测[J].西北植物学报, 2014, 34(8):1685-1692. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xbzwxb201408025

    Zhang X W, Li Y, Fang Y M. Geographical distribution and prediction of potential ranges of Quercus acutissimain China[J]. Acta Botanica Boreali-Occidentalia Sinica, 2014, 34(8): 1685-1692. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xbzwxb201408025
    [18] 王娟, 倪健.中国北方温带地区5种锦鸡儿植物的分布模拟[J].植物生态学报, 2009, 33(1):12-24. doi:  10.3773/j.issn.1005-264x.2009.01.002

    Wang J, Ni J. Modeling the distribution of Caragana species in temperate northern China[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2009, 33(1): 12-24. doi:  10.3773/j.issn.1005-264x.2009.01.002
    [19] 朱耿平, 范靖宇, 王梦琳, 等.ROC曲线形状在生态位模型评价中的重要性:以美国白蛾为例[J].生物安全学报, 2017, 26(3):184-190. doi:  10.3969/j.issn.2095-1787.2017.03.002

    Zhu G P, Fan J Y, Wang M L, et al. The importance of the shape of receiver operating characteristic (ROC) curve in ecological niche model evaluation-case study of Hlyphantria cunea[J]. Journal of Biosafety, 2017, 26(3): 184-190. doi:  10.3969/j.issn.2095-1787.2017.03.002
    [20] Allouche O, Tsoar A, Kadmon R. Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS)[J]. Journal of Applied Ecology, 2006, 43(6): 1223-1232. doi:  10.1111/jpe.2006.43.issue-6
    [21] 张超, 陈磊, 田呈明, 等.基于GARP和MaxEnt的云杉矮槲寄生分布区的预测[J].北京林业大学学报, 2016, 38(5):23-32. doi:  10.13332/j.1000-1522.20150516

    Zhang C, Chen L, Tian C M, et al. Predicting the distribution of dwarf mistletoe (Arceuthobium sichuanense) with GARP and MaxEnt models[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(5): 23-32. doi:  10.13332/j.1000-1522.20150516
    [22] 张琴, 张东方, 吴明丽, 等.基于生态位模型预测天麻全球潜在适生区[J].植物生态学报, 2017, 41(7):770-778. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zwstxb201707007

    Zhang Q, Zhang D F, Wu M L, et al. Predicting the global areas for potential distribution of Gastrodia elata based on ecological niche models[J]. Acta Phytoecologica Sinica, 2017, 41(7): 770-778. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zwstxb201707007
    [23] 谢彩香, 张琴, 白光宇.木本能源植物文冠果的生态特征及区划[J].植物科学学报, 2018, 36(2):229-236. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/whzwxyj201802010

    Xie C X, Zhang Q, Bai G Y. Ecological characteristics and regionalization of Xanthoceras sorbifolia Bunge, a woody energy plant[J]. Plant Science Journal, 2018, 36(2): 229-236. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/whzwxyj201802010
    [24] 张琴, 宋经元, 邵飞, 等.防风固沙优良树种欧李的潜在适生区及生态特征[J].北京林业大学学报, 2018, 40(3):66-74. doi:  10.13332/j.1000-1522.20170180

    Zhang Q, Song J Y, Shao F, et al. Potential suitable distribution area and ecological characteristics of Cerasus humilis, an excellent tree species for windproof and sand fixation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(3): 66-74. doi:  10.13332/j.1000-1522.20170180
    [25] 张红星, 张硕新, 雷瑞德.火地塘油松群落中9种植物光合特性研究[J].西北林学院学报, 2005, 20(1):20-24. doi:  10.3969/j.issn.1001-7461.2005.01.005

    Zhang H X, Zhang S X, Lei R D. The photosynthetic characteristics of nine plants in community of Pinus tabuliformis at huoditang forest region[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2005, 20(1): 20-24. doi:  10.3969/j.issn.1001-7461.2005.01.005
    [26] 杭红涛, 吴沿友, 邢德科, 等.贵州玉舍国家森林公园三种造林植物光合生理特征研究[J].广西植物, 2018, 38(1):36-47. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gxzw201801004

    Hang H T, Wu Y Y, Xing D K, et al. Photosynthetic physiology characteristics of three afforestation tree species in Guizhou Yushe National Forest Park[J]. Guihaia, 2018, 38(1): 36-47. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gxzw201801004
    [27] Pedro S, Miguel B A. An evaluation of methods for modelling species distributions[J]. Journal of Biogeography, 2004, 31(10): 1555-1568. doi:  10.1111/jbi.2004.31.issue-10
    [28] 邵慧, 田佳倩, 郭柯, 等.样本容量和物种特征对BIOCLIM模型模拟物种分布准确度的影响:以12个中国特有落叶栎树种为例[J].植物生态学报, 2009, 33(5):870-877. doi:  10.3773/j.issn.1005-264x.2009.05.005

    Shao H, Tian J Q, Guo K, et al. Effects of sample size and species traits on performance of bioclim in predicting geographical distribution of tree species: a case study with 12 deciduous Quercus species indigenous to China[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2009, 33(5): 870-877. doi:  10.3773/j.issn.1005-264x.2009.05.005
  • [1] 洪宇, 刘金福, 涂伟豪, 林志玮, 谭芳林.  基于生境质量构建森林生物多样性保育价值模型 . 北京林业大学学报, 2020, 42(1): 1-9. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190289
    [2] 李金航, 朱济友, Catherine MhaeB. Jandug, 赵凯, 徐程扬.  干旱胁迫环境中黄栌幼苗叶功能性状变异与产地地理−气候因子的关系 . 北京林业大学学报, 2020, 42(2): 68-78. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190079
    [3] 吴建召, 严思维, 崔羽, 罗清虎, 林勇明, 王道杰, 吴承祯.  地震灾区2种气候生态治理区恢复初期土壤呼吸动态及其影响因子 . 北京林业大学学报, 2019, 41(3): 93-104. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180192
    [4] 吕汝丹, 何健, 刘慧杰, 姚敏, 程瑾, 谢磊.  羽叶铁线莲的分布区与生态位模型分析 . 北京林业大学学报, 2019, 41(2): 70-79. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180189
    [5] 陈杰, 龙婷, 杨蓝, 王寅, 徐超, 李景文.  东北红豆杉生境适宜性评价 . 北京林业大学学报, 2019, 41(4): 51-59. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180408
    [6] 唐书培, 穆丽光, 王晓玲, 张静, 刘波, 孟和达来, 鲍伟东.  基于MaxEnt模型的赛罕乌拉国家级自然保护区斑羚生境适宜性评价 . 北京林业大学学报, 2019, 41(1): 102-108. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180176
    [7] 张琴, 宋经元, 邵飞, 傅生辰, 孙成忠, 袁丽钗, 谢彩香.  防风固沙优良树种欧李的潜在适生区及生态特征 . 北京林业大学学报, 2018, 40(3): 66-74. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170180
    [8] 王鑫, 刘钦, 黄琴, 张华雨, 李宗峰, 张世强, 邓洪平.  崖柏群落优势种生态位及CCA排序分析 . 北京林业大学学报, 2017, 39(8): 60-67. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160172
    [9] 周亚琦, 官凤英, 范少辉, 刘广路, 夏明鹏, 涂年旺.  天宝岩竹阔混交林毛竹及其伴生树种生态位的研究 . 北京林业大学学报, 2017, 39(7): 46-53. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170061
    [10] 闫伯前, 林万众, 刘琪璟, 于健.  秦岭不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应 . 北京林业大学学报, 2017, 39(9): 58-65. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170161
    [11] 赵天梁.  山西崦山自然保护区侧柏林植物生态位特征 . 北京林业大学学报, 2015, 37(8): 24-30. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150039
    [12] 李响, 甄贞, 赵颖慧.  基于局域最大值法单木位置探测的适宜模型研究 . 北京林业大学学报, 2015, 37(3): 27-33. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140313
    [13] 徐金梅, 张冉, 吕建雄, RobertEvans, .  不同海拔青海云杉木材细胞结构对气候因子的响应 . 北京林业大学学报, 2015, 37(7): 102-108. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140444
    [14] 刘春延, 谷建才, 李吉跃, 陈平, 陆贵巧, 田国恒, .  塞罕坝华北落叶松生长与气候因子的相关分析 . 北京林业大学学报, 2009, 31(4): 102-105.
    [15] 郑永宏, 梁尔源, 朱海峰, 邵雪梅, .  不同生境祁连圆柏径向生长对气候变化的响应 . 北京林业大学学报, 2008, 30(3): 7-12.
    [16] 孙刚, 杨海军, 余新晓, 胡良军.  人工生境缀块对受损河岸生态系统的修复作用 . 北京林业大学学报, 2007, 29(4): 123-128.
    [17] 何磊, 谢响明, 孙宇瑞, 盖颖, 李永慈, 侯旭, 张学俭, 李云成, 蒋佳荔, 冶民生, 高鹏, 王盛萍, 朱妍, 李绍才, 罗菊春, 贺庆棠, 王岩, 张文娟, 张金凤, 柳新伟, 吴玉英, 何静, 张志强, 唐守正, 马道坤, 廖学品, 关文彬, 崔保山, 王文棋, 孙海龙, 吕建雄, 张华丽, 李吉跃, 康向阳, 陆佩玲, 昌明, 申卫军, 成仿云, 冯仲科, 杨志荣, 张平冬, 何权, 石碧, 史剑波, 赵广杰, 蒋湘宁, 张桂莲, 路婷, 吴斌, 于晓南, 静洁, 孙阁, 关毓秀, 李小飞, 王军辉, 孙晓霞, 赵燕东, 王尚德, 陈永国, 张满良, 彭少麟, 马克明, 汪燕, 蒲俊文, 胡文忠, 余新晓, 刘国华, 林威, 汪西林.  岷江干旱河谷主要灌木种群生态位研究 . 北京林业大学学报, 2006, 28(1): 7-13.
    [18] 胡建忠, 张丽丽, 杜晓, 刁一伟, 陈玮, 韩烈保, 赵博光, 刘晓丽, 莫秋云, 武三安, 李成茂, 石娟, 张建军, 贾黎明, 郭惠红, 张厚江, 姜笑梅, 李镇宇, 申世杰, 宋菲, 清水晃, 马履一, 邢长山, 梁波, 张峻萍, 徐文铎, 王昌俊, 王安志, 李文彬, 骆有庆, 苏德荣, 李景锐, 金昌杰, 王小平, 沉昕, 赵林果, 曾凡勇, 石碧, 壁谷直记, 李海林, 殷亚方, 崔英颖, 徐梅, 韩瑞东, 蒋艳灵, 苗毅, 关德新, 胡青, 陈卫平2, 韦艳葵, 延廣竜彦, 裴铁璠, 赵永利, 高述民, 徐君, 王瀛坤, 严晓素, 周军, 蒋平, 蒋平, 李凤兰, .  松材线虫入侵对马尾松林主要种群生态位的影响 . 北京林业大学学报, 2005, 27(6): 76-82.
    [19] 杜晓, 张建军, 陈玮, 莫秋云, 贾黎明, 武三安, 李成茂, 赵博光, 郭惠红, 张丽丽, 刁一伟, 韩烈保, 刘晓丽, 石娟, 张厚江, 胡建忠, 清水晃, 李文彬, 姜笑梅, 邢长山, 徐文铎, 张峻萍, 李镇宇, 宋菲, 梁波, 骆有庆, 马履一, 王安志, 王昌俊, 申世杰, 李景锐, 崔英颖, 王小平, 曾凡勇, 李海林, 沉昕, 殷亚方, 苏德荣, 壁谷直记, 金昌杰, 石碧, 赵林果, 徐梅, 韦艳葵, 蒋艳灵, 胡青, 陈卫平2, 关德新, 苗毅, 韩瑞东, 延廣竜彦, 高述民, 裴铁璠, 徐君, 严晓素, 王瀛坤, 赵永利, 周军, 李凤兰, 蒋平, 蒋平.  松材线虫染病松树上钻蛀性昆虫生态位的研究 . 北京林业大学学报, 2005, 27(6): 108-111.
    [20] 黄荣凤, 邵海荣, 曹世雄, 王小丹, 贺庆棠, 李雪玲, 李黎, 戴松香, 王瑞刚, 董运斋, 张德荣, 田晶会, 马宇飞, 高岩, 赵晓松, 黄华国, 郭明辉, 华丽, 李俊清, 贺康宁, 古川郁夫, 于志明, 冷平生, 王四清, 张晓丽, 陈斌如, 关德新, 金幼菊, 陈少良, 阎海平, 闫丽, 贺庆棠, 习宝田, 李文彬, 陈少良, 李海英, 王百田, 高攀, 邹祥旺, 李建章, 刘力源, 杨永福, 任云卯, 高双林, 陈莉, 阎海平, 鲍甫成, 王蕾, 吴家兵, 张卫强, 金小娟, 金昌杰, 陈华君, 侯智, 程根伟, 侯智, 郝志勇, 赵有科, 陈源泉, 王金满, 韩士杰, 李涛, 高旺盛, 尹婧, 杜建军, 翁海娇, 李鹤, 赵琼, 杨爽, 段杉.  毛乌素沙地杨树年轮结构对气候因子的响应 . 北京林业大学学报, 2005, 27(3): 24-29.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-05-24
  • 修回日期:  2018-06-30
  • 刊出日期:  2018-09-01

基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
    基金项目:

    江苏省林业三新工程 LYSX[5015]42

    江苏省自然科学基金项目 江苏省自然科学基金项目

    作者简介:

    邱靖,博士生,讲师。主要研究方向:植物学。Email:qqmei11@126.com 地址:210012江苏省南京市雨花台区铁心桥龙西路10号三江学院

    通讯作者: 汤庚国,博士,教授。主要研究方向:树木分类学及资源植物学。Email:12251955@qq.com 地址:210037江苏省南京市玄武区龙蟠路159号南京林业大学生物与环境学院
  • 中图分类号: S718.3;S792.25

摘要: 目的水榆花楸是一种优良的林木种质资源, 具有重要的生态和观赏价值, 全面了解其在我国的自然分布现状与生态特征, 将有助于制定水榆花楸的资源保护与科学引种规划。方法基于183个野外采集与历史标本凭证, 利用地理信息技术的DIVA-GIS软件及其耦合的BIOCLIM模型, 对其适生区分布格局以及主导气候因子进行了首次定性定量分析。结果水榆花楸的当代潜在适生区覆盖我国东部季风区各省, 基于BIOCLIM的模型预测结合辛普森多样性指数评估表明:中国中部山区、华北沿海丘陵与东北地区, 是水榆花楸现代3个集中分布的区域, 其中陕、豫、鄂与渝多省交界的山区(秦岭-大巴-巫山山脉)可视为核心分布区域; 气候因子主成分分析(PCA)与主导气候因子贡献率排序依次为:年降水量(bio12)>最湿季降水量(bio16)>温度季节变化方差(bio4)>最暖季降水量(bio18)>最冷季降水量(bio19);累计频率曲线进一步明确水榆花楸地理分布的生态特征分别为:423.00~1508.00 mm, 245.00~675.00 mm, 590.63~1280.93(SD×100), 229.00~655.00 mm和8.00~185.00 mm; 用于模型评估的受试者工作特征曲线(ROC)和Kappa统计值分别达到0.782和0.515, 满足预测精度的一般要求。结论水榆花楸当下分布格局在区域尺度上主要受到东亚季风驱动的降水因子影响, 并偏好高海拔适度低温的环境, 此外水榆花楸分布格局的差异在区域尺度上还受海拔、经纬度地理因素不同程度影响。

English Abstract

邱靖, 朱弘, 陈昕, 汤庚国. 基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
引用本文: 邱靖, 朱弘, 陈昕, 汤庚国. 基于DIVA-GIS的水榆花楸适生区模拟及生态特征[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
Qiu Jing, Zhu Hong, Chen Xin, Tang Gengguo. Modeling the suitable areas and ecological characteristics of Sorbus alnifolia using DIVA-GIS software[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
Citation: Qiu Jing, Zhu Hong, Chen Xin, Tang Gengguo. Modeling the suitable areas and ecological characteristics of Sorbus alnifolia using DIVA-GIS software[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(9): 25-32. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180162
  • 水榆花楸(Sorbus alnifolia)隶属蔷薇科(Rosaceae)花楸属(Sorbus)直脉系(Ser. Alnifoliae),它是我国分布区域较广的花楸属落叶乔木之一,常生于海拔500~2 300 m的疏林、山坡、沟谷溪边及山顶混交林中[1]。水榆花楸树体高大,树冠开展,表现出较强的生态适应性特性,也是优良的观叶、观花和观果树种,同时它还具有较高生态恢复、木材加工、药食利用等多种价值,具有广阔的开发利用前景[2-3]。随着对水榆花楸的种质资源需求量日益增大,前人在栽培育苗[4]、微型繁殖[5]、抗性生理[6-7]、群落学特征[8]等方面取得了一定的成果;然而,对该种在生态地理学的研究以及其在区域乃至全国尺度上的地理分布预测尚无报道。

    环境因子对植物生长和分布具有重要影响,而在较大尺度上,气候因素往往是限制植物分布的主要原因之一[9-10];与此同时,适地适树原则在林业资源开发过程中十分重要,因此如何方便、快捷地获得物种潜在适生区,已经成为研究热点[11-12]。近年来,基于生态位理论的物种分布模型(species distribution models, SDM)快速发展,已经成为林业生态管理中的一种重要工具,使得野外调查从传统单一的方式发展至由种群生态地理学与现代计算机、GIS技术相互渗透产生的生态位模拟软件系统,从而实现物种生态位对环境要求的精准对接,还能以直观预测图的形式输出物种潜在适生区。其中,由国际马铃薯中心(CIP)开发的DIVA-GIS软件[13-14],具有操作便捷、数据库开放、通用性强等特色在预测物种潜在适生区的研究中有着广泛应用。

    为解决市场上苗木供不应求的局面,同时避免因盲目引种造成的经济损失,笔者结合多年野外经验,在中国大陆调查了野生分布居群,并利用地理信息技术结合生态位模型等相关手段,开展其生物地理学方面的研究,模拟水榆花楸最可能分布的适生区域。提高我们对水榆花楸地理分布现状与生态学特性的了解,以期为未来引种、推广与保护提供科学依据。

    • 水榆花楸的分布数据通过以下方式获得:(1)野外实地考察,利用GPS仪获得取样点精确的经纬度,并输入Excel保存水榆花楸坐标点位置;(2)查询物种分布数据库,主要通过国家标本资源共享平台内共建的中国数字植物标本馆(CVH, http://www.cvh.org.cn/)、中国植物图像库(PPBC, http://www.plantphoto.cn/)以及全球生物多样性信息数据库网络(GBIF, http://www.gbif.org/)查询。为保证样本点信息准确,对所获得的样本点进行严格筛选。首先,选取采集记录及凭证标本详细完整的记录点,删除植物园、公园、果园等因人为引种和干扰的或重复记录点,并逐一核查标本扫描照片,确保鉴定无误;其次,对于有确切地名而无经纬度的记录点,利用Google Earth进行经纬度重新定位,并尽可能落实到乡镇行政单位;最终共获得183个中国野生记录,国省级行政区划矢量地图(地图比例尺为1:4 000 000,下载自国家测绘地理信息局网站标准地图服务系统http://bzdt.rasg.gov.cn/)为分析底图,导入水榆花楸地理分布数据,绘制分布图。采用DIVA-GIS耦合的BIOCLIM模型,完成水榆花楸现代适生区分布模拟预测和辛普森多样性(simpson diversity)分析,以及分布区范围的最大限制因子预测示意图。

    • 当前气候数据来源于世界气候数据库WorldClim(http://www.worldclim.org/),主要是根据1950—2000年世界各地气象站的气象观测记录,采用空间插值法生成的空分辨率为2.5′(大约为5 km2)的全球气候数据包;将气候数据导入DIVA-GIS软件,获取19个生物气候因子作为环境变量[15],包括年温(bio1)、平均日温差(bio2)、等温性(bio3)、温度季节变化方差(bio4)、极端最高温(bio5)、极端最低温(bio6)、温度年较差(bio7)、最湿季均温(bio8)、最干季均温(bio9)、最暖季均温(bio10)、最冷季均温(bio11)、年降水量(bio12)、最湿月降水量(bio13)、最干月降水量(bio14)、季节降水量变异系数(bio15)、最湿季降水量(bio16)、最干季降水量(bio17)、最暖季降水量(bio18)和最冷季降水量(bio19)。

    • 从DIVA-GIS中提取实际有效分布点所对应的气候变量数据,利用SPSS 16.0对获取的19个生物气候因子进行主成分分析(PCA),进而筛选出决定水榆花楸当下地理分布的限制气候因子,利用DIVA-GIS自带的distribution model模块绘制输出各因子的累计频率曲线(cumulative frequency curve),参照前人[16-17]方法,将累积频率> 90%的连续高频率区间视为水榆花楸适宜生长条件,并在DIVA-GIS自动导出频率累计曲线,再与各居群实测海拔、经纬度进行泊松(Pearson)相关性分析,探讨区域尺度上气候对地理的响应。

    • 为验证模型预测的精度,参考王娟等[18]方法,将全部物种分布数据分为训练子集(validating dataset)和评估子集(testing dataset)两个数据集。通过随机取样,75%的数据用于训练子集建模,25%的数据用于评估子集进行模型验证,重复3次,保存输出grd格式文件,并建立相应的stack数据集;采用DIVA-GIS软件中的受试者工作特征曲线(receiver operation characteristic, ROC)和Kappa值统计两种模块输出模型预测精度。其中,前者将ROC曲线下面积AUC值(area under curve)作为评判依据,不受诊断阈值的影响,且对物种发生率不敏感,是目前被公认为最佳的评价指标,在物种潜在分布预测模型评价中得到了广泛的应用[19]。其评价模型的标准是:极好(0.90~1.00)、好(0.80~0.90)、一般(0.70~0.80)、差(0.60~0.70)、失败(0.50~0.60);Kappa也是目前认可度较高的诊断试验评价指标[20],其值评估标准为极好(1.00~0.85)、很好(0.70~0.85)、好(0.55~0.70)、一般(0.40~0.55)、失败(< 0.40)。

    • 用于分析的国产水榆花楸地理范围界定于102.81°~130.79°E、23.89°~47.75°N。将BIOCLIM模型潜在分布区预测的结果划分为6个等级(颜色越深分布概率越大),分别为:绿色—低度适生区(0~2.5%),黄色—中度适生区(2.5%~5%),橘黄色—高度适生区(5%~10%),橘红色—极高适生区(10%~20%),红色—最大适生区(20%~29%),不适宜与无数据均以白色表示(图 1)。与此同时,辛普森多样性指数(simpson’s diversity index)也被应用于水榆花楸分级评估,得到了类似的结果(图 2)。综合当下适生区预测表明:中国中部山区、山东半岛丘陵区与辽东半岛丘陵区(千山山脉),是水榆花楸现代3个分布集中的区域,其中尤其以陕西、河南、湖北与重庆多省交界的秦岭—大巴—巫山山区,可以视为现代核心分布区域;浙皖山区(黄山—天目山)及皖西(大别山脉)为华东较为集中的区域;南岭山脉可以视为水榆花楸潜在分布的南界。

      图  1  水榆花楸在东亚样点分布图与现代适生区分布预测示意图

      Figure 1.  Distributing map of sampling point and prediction of the modern adaptive region of Sorbus alnifolia in eastern Asia

      图  2  水榆花楸辛普森多样性分布示意图

      Figure 2.  Simpson diversity distribution of Sorbus alnifolia

    • 主成分分析结果表明,19个主成分中的前2个主成分方差贡献率分别为81.58%和15.21%,累计达到96.80%,足以代表 19个气候变量的绝大部分信息量(表 1)。在第1主成分中(表 2),年降水量(bio12)、最湿季降水量(bio16)、最暖季降水量(bio18)和最冷季降水量(bio19)得分系数为正值,反映了分布与降水因子呈正相关关系;温度季节变化方差(bio4)得分系数为负数,亦反映了分布与温度因子呈负相关关系,绝对值从高到低排序为bio12(0.868 8)>bio16(0.287 7)>bio4(0.246 2)>bio18(0.239 0)>bio19(0.135 9)。

      表 1  前6个主成分方差解释

      Table 1.  Variance explanation of the first six principal components

      主成分Principal component 特征值Eigenvalue 方差贡献率Variance contribution rate/% 累计贡献率Cumulative contribution rate/%
      PC1 143 086.00 81.58 81.58
      PC2 124 682.20 15.21 96.80
      PC3 1 617.52 2.52 99.32
      PC4 577.99 0.35 99.67
      PC5 147.63 0.23 99.90
      PC6 21.13 0.04 99.94

      表 2  前2个主成分相对于19个气候因子的得分系数

      Table 2.  Score coefficients of first two principle components corresponding to nineteen climatic factors

      气候因子Climatic factor 主成分Principal component
      PC1 PC2
      bio1 0.003 7 -0.011 1
      bio2 -0.002 9 0.003 9
      bio3 -0.001 3 0.012 7
      bio4 -0.246 2 0.912 8
      bio5 0.003 6 -0.000 6
      bio6 0.009 2 -0.028 4
      bio7 -0.009 2 0.027 8
      bio8 -0.000 9 0.000 9
      bio9 0.008 6 -0.023 4
      bio10 0.000 9 -0.001 2
      bio11 0.007 1 -0.023 6
      bio12 0.868 8 0.086 9
      bio13 0.101 1 0.135 3
      bio14 0.031 5 0.005 1
      bio15 -0.036 9 0.054 8
      bio16 0.287 7 0.228 7
      bio17 0.115 1 0.015 7
      bio18 0.239 0 0.286 7
      bio19 0.135 9 0.016 0
      注:bio1.年均温;bio2.平均日温差;bio3.等温性;bio4.温度季节变化方差;bio5.极端最高温;bio6.极端最低温;bio7.温度年较差;bio8.最湿季均温;bio9.最干季均温;bio10.最暖季均温;bio11.最冷季均温;bio12.年降水量;bio13.最湿月降水量;bio14.最干月降水量;bio15.季节降水量变异系数;bio16.最湿季降水量;bio17.最干季降水量;bio18.最暖季降水量;bio19.最冷季降水量。下同。Notes: bio1, annual mean temperature; bio2, diurnal temperature difference; bio3, isothermality; bio4, seasonal variance of temperature; bio5, extreme high temperature;bio6, extreme low temperature; bio7, temperature year difference; bio8, mean temperature in the wettest season; bio9, mean temperature in the most dry season; bio10, mean temperature in the warmest season; bio11, mean temperature in the coldest season; bio12, annual precipitation; bio13, precipitation in the wettest month; bio14, precipitation in the most dry month; bio15, variance coefficient of seasonal precipitation; bio16, precipitation in the wettest season; bio17, precipitation in the most dry season; bio18, precipitation in the warmest season; bio19, precipitation in the coldest season.The same below.
    • 对水榆花楸分布的主导气候因子的累计频率曲线进行分析,结果表明,bio12的适宜范围为423.00~1 508.00 mm,bio16的适宜范围为245.00~675.00 mm,bio4的适宜范围为590.63~1 280.93(SD×100),bio18的适宜范围为229.00~655.00 mm,和bio19的适宜范围为8.00~185 mm(表 3图 3)。

      表 3  PCA筛选后的5个主导气候因子变量统计

      Table 3.  Variable statistics of five dominant climatic factors after PCA screening

      气候因子
      Climatic factor
      变量统计
      Variable statistics
      最小值
      Minimum
      最大值
      Maximum
      平均值
      Mean±SE
      适宜分布范围
      Suitable distributing
      region (累计频率Cumulative frequency(CP)≤90%)
      bio12/mm 423.00 2 074.00 924.48±27.53 423.00~1 508.00
      bio16/mm 245.00 963.00 478.24±10.13 245.00~675.00
      bio4/STD×100 590.63 1 576.73 976.09±14.92 590.63~1 280.93
      bio18/mm 229.00 826.00 451.89±9.22 229.00~655.00
      bio19/mm 8.00 445.00 58.99±4.92 8.00~185.00

      图  3  5个主导气候因子的累计频率曲线(取累计频率>90%)

      Figure 3.  Cumulative frequency curves of five dominant climatic factors (taken cumulative frequency>90%)

      对主导气候因子与海拔、经纬度的Pearson作相关性分析。通过单尾检测且取相关系数r>0.700的结果表明:bio4与经度和经度呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.735和0.925;bio12与bio16、bio18、bio19呈极显著正相关(P < 0.01),相关系数分别为0.898、0.820和0.896;bio16分别与bio18和bio19呈极显著正相关(P < 0.01),相关系数分别为0.958和0.721(表 4)。

      表 4  主导气候因子与海拔、经纬度的Pearson相关性分析

      Table 4.  Pearson correlation analysis of dominant climatic factors with altitude, latitude and longitude

      参数Parameter bio4 bio12 bio16 bio18 bio19 经度Longitude 纬度Latitude 海拔Altitude
      bio4 1
      bio12 -0.480** 1
      bio16 -0.244** 0.898** 1
      bio18 -0.113 0.820** 0.958** 1
      bio19 -0.392** 0.896** 0.721** 0.636** 1
      经度Longitude 0.735** 0.071 0.250** 0.371** 0.201** 1
      纬度Latitude 0.925** -0.651** -0.397** -0.241** -0.574** 0.620** 1
      海拔Altitude -0.508** 0.065 -0.072 -0.135 -0.051 -0.586** -0.321** 1
      注:** P < 0.01相关性极显著,* P < 0.05相关性显著。Notes: ** means extremely significant correlation at P < 0.01 level,* means significant correlation at P < 0.05 level.

      图  4  水榆花楸预测结果的精度检验

      Figure 4.  Accuracy tests of modeling result of Sorbus alnifolia

    • 研究得到的AUC值和Kappa值分别达到了0.782和0.515(图 4),根据模型评价标准,BIOCLIM模型对水榆花楸的预测均达到一般等级,显著大于随机分布模型值(0.5),可以满足其适生区分布预测的需求。

    • 生物地理模型的应用在近些年得到了许多植物学家和生态学家的重视和应用,尤其在生物物种调查保护方面。例如针对特定目标物种,基于模型结果的精确采样,可有效提高该物种的在区域水平上地理分布的认知水平,从而大幅提高物种的发现概率;与此同时,物种分布模型还为全面了解气候因子与其分布格局的关系提供可能,对于指导物种的未来的引种地选择、保护区扩建和综合利用亦是十分重要的。相比GARP、MAXCENT等同类生态位模型[21],BIOCLIM模型具有操作简便,可快速有效地用于生物物种分布预测特点。前人对天麻(Gastrodia elata)[22]、文冠果(Xanthoceras sorbifolia)[23]、欧李(Cerasus humilis)[24]等物种的模拟甚至表现出更好的预测效果。由于模型的预测精度会受环境变量的相关性影响,在本项研究中,我们利用DIVA-GIS软件结合BIOCLIM模型预测了水榆花楸潜在地理分布,这是关于水榆花楸在我国自然地理分布预测的首次全面报道。并进一步提取所在生境的主要水热气候因子,并参考前人的统计学方法,通过PCA主成分分析法,去除因子之间的共线性影响,对区域尺度上影响水榆花楸分布的19个环境变量进行了筛选,在众多气候因子中,最终明确了5个主导气候因子,并对其进行定性定量的分析,相比人为主观评价更加科学合理,有助于全面了解水榆花楸的生态学特征。

      从分布区的地理环境结合野外实际调查看,水榆花楸虽然分布较广,但均具有一些共同特点。其主要集中在我国东部季风区高海拔的山坡、山沟、山顶混交林中,适应高光强、半干旱或湿润气候,喜光也稍耐荫、抗寒力强。张红星等[25]比较了秦岭山区油松(Pinus tabuliformis)林群落9种主要伴生植物光合特性,其中水榆花楸依据其光响应曲线拟合参数结果,被划分为阴性植物。杭红涛等[26]也比较了3种造林植物在贵州喀斯特山区的生态适宜能力,水榆花楸表现出较强的净光合速率、气孔导度、光化学效率与水分利用能力。对水榆花楸幼苗水分生理特性研究比较结果也表明,幼苗具有较强的抗性,但重度干旱胁迫比水淹胁迫对植物的影响伤害更大[6],说明其适合在阴湿的环境中生长,同时又可以耐受一定程度的干旱。本文通过PCA气候因子得分筛选得到水榆花楸自然分布与降水因子呈正相关,与温度因子呈负相关,结论与实际地理分布结合生境特征以及前人生理生态学研究结果一致,即降水因子是影响水榆花楸当下分布格局的主导气候限制因子。推测这与东亚季风的存在密切相关,同时高山分布的特征又反映了其偏好适度低温的环境。总之,水榆花楸可以作为山地速生造林树种来改造脆弱生境,在光照较好的地区或半山坡大范围种植,也可以选为优良城市园林绿化材料在中国东部的亚热带季风区和华北地区引种和推广。

      本文基于气候变量与生态位模型预测水榆花楸的适生区域,但前人标本鉴定的正确性、采集记录点分布的随机性、气候数据的精度(气象站台与物种实际分布点的距离)对判定精度产生主要影响。此外物种的现实分布常常受很多因素限制,本研究尚未考虑土壤、地形、经济、建筑、种植地等其他因素,由于BIOCLIM模型根据各个因子对研究物种生存限制的范围形成包络,因其对研究区域的环境条件要求比较苛刻,所以预测能力相对其他模型也相对保守谨慎。由于生态位模型是在理想化的前提假设“植物物种与气候保持静态平衡”下进行的[27],模拟理论结果与实际复杂自然分布区难免存在误差。本研究旨在深入研究水榆花楸在我国的地理分布格局与生态特征,指导国产水榆花楸保护与引种计划,邻国日本、韩国的水榆花楸分布记录基于笔者获得的实际标本,但数量太少,未达到BIOCLIM模型精确模拟的样本数量下限(通常应为25个以上)[28],因此在文中未作比较分析。未来整个模拟过程还可在更充分的数据支持下进行扩展更新,甚至是未来一定时期的更广时空尺度预测,例如可以分析比较不同气候情境下的分布变化趋势,总之使模型界定的潜在生态位能更好地反映该植物的分布与环境要素之间的匹配,以更好的指导综合利用。

参考文献 (28)

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