中国农学通报 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (32): 115-123.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0874
收稿日期:
2022-10-14
修回日期:
2022-12-23
出版日期:
2023-11-15
发布日期:
2023-11-10
通讯作者:
朱珠,女,1989年出生,河北沧州人,讲师,博士,主要从事园林植物资源利用方面的研究。通信地址:730070 甘肃省兰州市安宁区营门村1号 甘肃农业大学林学院,E-mail:zhuz@gsau.edu.cn。
作者简介:
史柠瑞,男,1998年出生,甘肃白银人,硕士在读,研究方向:园林植物与应用。通信地址:730070 甘肃省兰州市安宁区营门村1号 甘肃农业大学林学院,E-mail:326229426@qq.com。
基金资助:
SHI Ningrui1(), ZHU Zhu1,2(
), WANG Yanli1,2
Received:
2022-10-14
Revised:
2022-12-23
Published-:
2023-11-15
Online:
2023-11-10
摘要:
为探究限制青兰属植物的主导环境因子,模拟其在不同气候环境下的潜在分布区域,从而为青兰属植物在物种的科学保护及开发利用提供理论依据。基于2种药用价值较高的青兰属植物甘青青兰(Dracocephalum tanguticum)和白花枝子花(Dracocephalum heterophyllum)的地理分布信息及环境因子,采用MaxEnt模型对2种青兰属植物的主导环境因子进行分析,并预测2种青兰属植物当前及未来的适生区域。结果表明:海拔是影响2种青兰属植物分布的关键环境因子,其贡献率分别为51.4%、73.7%,2种植物分布最适宜海拔范围分别为3028.63~4414.68 m和2940.13~4703.83 m。在当前气候环境下,2种植物适生区面积分别占中国面积的10.27%和26.57%,中高适生区主要分布在西藏、青海、甘肃、四川等省份。预测得出2种植物在未来的分布均出现了向高海拔地区迁移的趋势,高适生区仍以喜马拉雅山、青海湖周边和青藏川三省交界处的多山地带为主。因此,预测气候变化对2种青兰属植物分布的影响,有助于日后对植物保护区划分和人工种植地的选择提供参考依据,从而保护植物种质资源,达到可持续发展的目的。
史柠瑞, 朱珠, 王艳莉. 基于MaxEnt模型对2种青兰属植物在未来气候变化下潜在分布的预测研究[J]. 中国农学通报, 2023, 39(32): 115-123.
SHI Ningrui, ZHU Zhu, WANG Yanli. Potential Distribution Prediction of Two Species of Dracocephalum L. Under Future Climate Change Based on MaxEnt Model[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2023, 39(32): 115-123.
环境因子 | 是否用于建模 |
---|---|
Bio1:年平均温度/℃ | 是 |
Bio2:昼夜温差月均值/℃ | 是 |
Bio3:等温性(Bio2/Bio7×100) | 是 |
Bio4:温度季节性变化 | 是 |
Bio5:最暖月最高温度/℃ | 否 |
Bio6:最冷月最低温度/℃ | 否 |
Bio7:年温度变化范围/℃ | 否 |
Bio8:最湿季平均温度/℃ | 否 |
Bio9:最干季平均温度/℃ | 否 |
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 是 |
Bio11:最冷季平均温度/℃ | 是 |
Bio12:年降水量/mm | 是 |
Bio13:最湿润月降雨量/mm | 否 |
Bio14:最干燥月降雨量/mm | 否 |
Bio15:降水量的季节性变化 | 是 |
Bio16:最湿润季节降水量/mm | 否 |
Bio17:最干燥季节降水量/mm | 否 |
Bio18:最热季降水量/mm | 否 |
Bio19:最冷季降水量/mm | 是 |
环境因子 | 是否用于建模 |
---|---|
Bio1:年平均温度/℃ | 是 |
Bio2:昼夜温差月均值/℃ | 是 |
Bio3:等温性(Bio2/Bio7×100) | 是 |
Bio4:温度季节性变化 | 是 |
Bio5:最暖月最高温度/℃ | 否 |
Bio6:最冷月最低温度/℃ | 否 |
Bio7:年温度变化范围/℃ | 否 |
Bio8:最湿季平均温度/℃ | 否 |
Bio9:最干季平均温度/℃ | 否 |
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 是 |
Bio11:最冷季平均温度/℃ | 是 |
Bio12:年降水量/mm | 是 |
Bio13:最湿润月降雨量/mm | 否 |
Bio14:最干燥月降雨量/mm | 否 |
Bio15:降水量的季节性变化 | 是 |
Bio16:最湿润季节降水量/mm | 否 |
Bio17:最干燥季节降水量/mm | 否 |
Bio18:最热季降水量/mm | 否 |
Bio19:最冷季降水量/mm | 是 |
物种 | AUC训练数据 | 主导因子 | 贡献率/% |
---|---|---|---|
甘青青兰 D. tanguticum | 0.968 | alt:海拔/m | 51.4 |
bio12:年降水量/mm | 21 | ||
bio11:最冷季平均温度/℃ | 8.7 | ||
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 0.8 | ||
Bio3:等温性 | 0.9 | ||
白花枝子花 D. heterophyllum | 0.922 | alt:海拔/m | 73.7 |
bio1:年平均温度/℃ | 7.6 | ||
Bio2:昼夜温差月均值/℃ | 4.1 | ||
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 2 | ||
Bio3:等温性 | 1.2 |
物种 | AUC训练数据 | 主导因子 | 贡献率/% |
---|---|---|---|
甘青青兰 D. tanguticum | 0.968 | alt:海拔/m | 51.4 |
bio12:年降水量/mm | 21 | ||
bio11:最冷季平均温度/℃ | 8.7 | ||
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 0.8 | ||
Bio3:等温性 | 0.9 | ||
白花枝子花 D. heterophyllum | 0.922 | alt:海拔/m | 73.7 |
bio1:年平均温度/℃ | 7.6 | ||
Bio2:昼夜温差月均值/℃ | 4.1 | ||
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 2 | ||
Bio3:等温性 | 1.2 |
物种 | 主导因子 | 最优值 | 适宜范围 |
---|---|---|---|
甘青青兰 D. tanguticum | alt:海拔/m | 3760.59 | 3028.63~4414.68 |
bio12:年降水量mm | 597.21 | 316.51~-668.66 | |
bio11:最冷季平均温度/℃ | -4.32 | -9.92~-3.08 | |
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 11.74 | 8.58~13.15 | |
Bio3:等温性 | 44.19 | 39.86~47.43 | |
白花枝子花 D. heterophyllum | alt:海拔/m | 3212.10 | 2940.13~4703.83 |
bio1:年平均温度/℃ | 1.22 | -3.44~2.50 | |
Bio2:昼夜温差月均值/℃ | 14.55 | 13.51~15.42 | |
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 10.08 | 7.07~12.43 | |
Bio3:等温性 | 45.23 | 34.70~50.16 |
物种 | 主导因子 | 最优值 | 适宜范围 |
---|---|---|---|
甘青青兰 D. tanguticum | alt:海拔/m | 3760.59 | 3028.63~4414.68 |
bio12:年降水量mm | 597.21 | 316.51~-668.66 | |
bio11:最冷季平均温度/℃ | -4.32 | -9.92~-3.08 | |
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 11.74 | 8.58~13.15 | |
Bio3:等温性 | 44.19 | 39.86~47.43 | |
白花枝子花 D. heterophyllum | alt:海拔/m | 3212.10 | 2940.13~4703.83 |
bio1:年平均温度/℃ | 1.22 | -3.44~2.50 | |
Bio2:昼夜温差月均值/℃ | 14.55 | 13.51~15.42 | |
Bio10:最暖季平均温度/℃ | 10.08 | 7.07~12.43 | |
Bio3:等温性 | 45.23 | 34.70~50.16 |
物种 | 场景 | 低适生区 | 中适生区 | 高适生区 | 总适生区 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
面积/万km2 | 占比/% | 面积/万km2 | 占比/% | 面积/万km2 | 占比/% | 面积/万km2 | 占比/% | |||||
甘青青兰 D. tanguticum | 当前 | 44.35 | 4.62 | 29.66 | 3.09 | 24.58 | 2.56 | 98.59 | 10.27 | |||
SSP126 | 44.64 | 4.65 | 34.37 | 3.58 | 27.36 | 2.85 | 106.37 | 11.08 | ||||
SSP245 | 45.89 | 4.78 | 32.74 | 3.41 | 28.13 | 2.93 | 106.75 | 11.12 | ||||
SSP585 | 46.18 | 4.81 | 33.70 | 3.51 | 27.46 | 2.86 | 107.33 | 11.18 | ||||
白花枝子花 D. heterophyllum | 当前 | 101.09 | 10.53 | 94.27 | 9.82 | 59.71 | 6.22 | 255.07 | 26.57 | |||
SSP126 | 105.89 | 11.03 | 90.14 | 9.39 | 53.28 | 5.55 | 249.31 | 25.97 | ||||
SSP245 | 103.10 | 10.74 | 92.45 | 9.63 | 54.14 | 5.64 | 249.70 | 26.01 | ||||
SSP585 | 105.60 | 11.00 | 88.70 | 9.24 | 52.70 | 5.49 | 247.01 | 25.73 |
物种 | 场景 | 低适生区 | 中适生区 | 高适生区 | 总适生区 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
面积/万km2 | 占比/% | 面积/万km2 | 占比/% | 面积/万km2 | 占比/% | 面积/万km2 | 占比/% | |||||
甘青青兰 D. tanguticum | 当前 | 44.35 | 4.62 | 29.66 | 3.09 | 24.58 | 2.56 | 98.59 | 10.27 | |||
SSP126 | 44.64 | 4.65 | 34.37 | 3.58 | 27.36 | 2.85 | 106.37 | 11.08 | ||||
SSP245 | 45.89 | 4.78 | 32.74 | 3.41 | 28.13 | 2.93 | 106.75 | 11.12 | ||||
SSP585 | 46.18 | 4.81 | 33.70 | 3.51 | 27.46 | 2.86 | 107.33 | 11.18 | ||||
白花枝子花 D. heterophyllum | 当前 | 101.09 | 10.53 | 94.27 | 9.82 | 59.71 | 6.22 | 255.07 | 26.57 | |||
SSP126 | 105.89 | 11.03 | 90.14 | 9.39 | 53.28 | 5.55 | 249.31 | 25.97 | ||||
SSP245 | 103.10 | 10.74 | 92.45 | 9.63 | 54.14 | 5.64 | 249.70 | 26.01 | ||||
SSP585 | 105.60 | 11.00 | 88.70 | 9.24 | 52.70 | 5.49 | 247.01 | 25.73 |
[1] |
翟新宇, 申宇芳, 朱圣华, 等. 未来气候变化对孑遗植物鹅掌楸地理分布的影响[J]. 热带亚热带植物学报, 2021, 29(2):151-161.
|
[2] |
吴建国, 吕佳佳, 艾丽. 气候变化对生物多样性的影响:脆弱性和适应[J]. 生态环境学报, 2009, 18(2):693-703.
doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906(2009)02-0693-11 |
[3] |
宋颖, 张港隆, 贾全全, 等. 气候变化下花榈木在我国的潜在分布区预测[J]. 西北林学院学报, 2021, 36(6):108-115,273.
|
[4] |
熊钰丹. 气候变化下独一味的地理潜在分布区预测[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(11):88-92.
|
[5] |
李晓辰, 马松梅, 魏博. 气候变化对药用植物刺山柑适宜分布的影响[J]. 石河子大学学报(自然科学版), 2018, 36(2):176-182.
|
[6] |
郑诚, 温仲明, 郭倩, 等. 基于MaxEnt模型的延河流域草本植物适生分布与功能性状分析[J]. 生态学报, 2021, 41(17):6825-6835.
|
[7] |
doi: 10.1007/s11356-021-13121-3 pmid: 33655479 |
[8] |
杜倩, 魏晨辉, 梁陈涛, 等. 中国东北地区12个建群树种对气候变化响应的MaxEnt模型分析[J]. 生态学报, 2022, 42(23):9712-9725.
|
[9] |
|
[10] |
尹秀, 禄亚洲. 藏药甘青青兰的研究现状及发展前景[J]. 中国园艺文摘, 2015, 31(6):208-210.
|
[11] |
牛宝静, 马柱坤, 廖志新, 等. 异叶青兰的化学成分研究[J]. 中草药, 2013, 44(2):147-152.
|
[12] |
王李梅. 青兰属植物异叶青兰化学成分及活性研究[D]. 济南: 山东大学, 2011:37.
|
[13] |
左马怡, 杨超, 田倩, 等. 青兰属植物甘青青兰化学成分研究[J]. 云南民族大学学报(自然科学版), 2015, 24(2):101-103.
|
[14] |
刘建英, 刘玉梅. 青兰属植物的化学成分及药理作用研究进展[J]. 食品科学, 2012, 33(13):314-319.
doi: 10.7506/spkx1002-6630-201213066 |
[15] |
|
[16] |
周炳江, 王玉洁, 马长乐, 等. 基于MaxEnt与ArcGIS的云南榧树潜在生境分析[J]. 生态学报, 2022, 42(11):4485-4493.
|
[17] |
doi: 10.1016/j.ecolmodel.2016.09.019 URL |
[18] |
张晓玮, 蒋玉梅, 毕阳, 等. 基于MaxEnt模型的中国沙棘潜在适宜分布区分析[J]. 生态学报, 2022, 42(4):1420-1428.
|
[19] |
秦委, 张虹, 杨明霞, 等. 基于MaxEnt模型与ArcGIS的东南茜草潜在分布研究[J]. 中国中医药信息杂志, 2022, 29(5):1-4.
|
[20] |
曹雪萍, 王婧如, 鲁松松, 等. 气候变化情景下基于最大熵模型的青海云杉潜在分布格局模拟[J]. 生态学报, 2019, 39(14):5232-5240.
|
[21] |
肖建华, 丁鑫, 蔡超男, 等. 闽楠(Phoebe bournei, Lauraceae)地理分布及随气候变化的分布格局模拟[J]. 生态学报, 2021, 41(14):5703-5712.
|
[22] |
罗广令, 顾丽, 廖海民, 等. 唇形科苣叶鼠尾草的新分布及适生分布区预测[J]. 西北植物学报, 2021, 41(3):501-508.
|
[23] |
常红, 刘彤, 王大伟, 等. 气候变化下中国西北干旱区梭梭(Haloxylon ammodendron)潜在分布[J]. 中国沙漠, 2019, 39(1):110-118.
doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2018.00048 |
[24] |
郭彦龙, 卫海燕, 路春燕, 等. 气候变化下桃儿七潜在地理分布的预测[J]. 植物生态学报, 2014, 38(3):249-261.
|
[25] |
潘浪波, 段伟, 黄有军. 基于MaxEnt模型预测薄壳山核桃在中国的种植区[J]. 浙江农林大学学报, 2022, 39(1):76-83.
|
[26] |
刘津岐, 刘永萍, 张俊逸, 等. 盐爪爪属5种植物的潜在分布及其适生性分析[J]. 草业科学, 2022, 39(1):133-148.
|
[27] |
段义忠, 王驰, 王海涛, 等. 不同气候条件下沙冬青属植物在我国的潜在分布——基于生态位模型预测[J]. 生态学报, 2020, 40(21):7668-7680.
|
[28] |
吴晓萌, 叶冬梅, 白玉娥, 等. 基于MaxEnt模型的中国白杄分布格局及未来变化[J]. 西北植物学报, 2022, 42(1):162-172.
|
[29] |
叶利奇, 张伟皓, 叶兴状, 等. 基于MaxEnt模型的珙桐潜在分布预测及其重要影响因子分析[J]. 四川农业大学学报, 2021, 39(5):604-612.
|
[30] |
黄睿杰, 张春艳, 温雨婷, 等. 当前(1970—2000)与未来气候变化情境下中国醉马芨芨草潜在分布预测[J]. 草地学报, 2022, 30(10):2712-2720.
doi: 10.11733/j.issn.1007-0435.2022.10.021 |
[31] |
|
[32] |
李莉. 甘肃青兰属植物的初步研究[D]. 兰州: 兰州大学, 2009:20-21.
|
[33] |
薛世萍, 姜华, 杨丽霞, 等. 藏药甘青青兰的药学研究进展[J]. 中国中医药信息杂志, 2010, 17(9):111-112.
|
[34] |
马松梅, 聂迎彬, 耿庆龙, 等. 气候变化对蒙古扁桃适宜分布范围和空间格局的影响[J]. 植物生态学报, 2014, 38(3):262-269.
doi: 10.3724/SP.J.1258.2014.00023 |
[35] |
姬柳婷, 郑天义, 陈倩, 等. 北重楼潜在适生区对气候变化的响应及其主导气候因子[J]. 应用生态学报, 2020, 31(1):89-96.
doi: 10.13287/j.1001-9332.202001.012 |
[36] |
赵儒楠, 何倩倩, 褚晓洁, 等. 气候变化下千金榆在我国潜在分布区预测[J]. 应用生态学报, 2019, 30(11):3833-3843.
|
[37] |
doi: 10.1016/j.foreco.2007.08.031 URL |
[38] |
李颖, 姜小龙, 邓敏, 等. 乌冈栎的潜在分布模拟及分析[J]. 生态学杂志, 2017, 36(10):2971-2978.
|
[1] | 胡启瑞, 王雪姣, 吉春容, 杨明凤, 黄秋霞, 王小军. 且末县气候变化特征及其对棉花发育期和产量的影响[J]. 中国农学通报, 2023, 39(29): 79-85. |
[2] | 雷有宏, 刘丹. 黑河源头天然牧草生长特征及对气候变化的响应[J]. 中国农学通报, 2023, 39(29): 86-92. |
[3] | 珠杰桑布, 张存杰, 扎西普尺, 白玛德吉, 尼玛拉姆, 平措次旺. 西藏粮食主产区1980—2021年干湿气候变化特征及主要影响因子分析[J]. 中国农学通报, 2023, 39(28): 75-82. |
[4] | 韩俊杰, 王萍, 孙淑荣, 吕佳佳, 李秀芬, 姜丽霞. 气候变化对黑龙江紫丁香物候期的影响[J]. 中国农学通报, 2023, 39(26): 130-136. |
[5] | 吕佳佳, 刘松, 李宇光, 顾平, 韩俊杰, 宫丽娟, 王萍, 李秀芬. 黑土区马铃薯气候生产潜力对气候变化的响应及优势产区增产空间研究[J]. 中国农学通报, 2023, 39(11): 88-97. |
[6] | 韩敏, 杨鹏武, 何雨芩, 胡雪琼, 朱勇. 阴雨寡照灾害对云南烤烟的种植风险预测[J]. 中国农学通报, 2022, 38(4): 69-75. |
[7] | 车可, 张谋草, 张俊林, 张红妮. 基于分期播种的庆阳市春玉米气候资源及其影响分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(24): 80-85. |
[8] | 张勇, 屈振江, 刘跃峰, 刘璐, 李艳莉, 潘宇鹰. 气候变化对不同产区苹果安全越冬的可能影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(21): 88-96. |
[9] | 王彦平, 金磊, 高健, 王志春. 气候变化对大兴安岭西麓林牧交错带木本植物物候期的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(20): 29-37. |
[10] | 白宇轩, 杜军, 王挺, 索朗旺堆. 2001—2020年藏东南苹果物候期变化特征分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(20): 89-96. |
[11] | 郭燕云, 王雪姣, 王森, 火勋国, 胡启瑞, 吉春容. 新疆棉花物候期对气候变化的响应及敏感性分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(18): 113-121. |
[12] | 汪和廷, 张从合, 方玉, 褚进华, 严志, 周桂香, 王林, 杨韦, 申广勒, 王慧. 中国气候变化对农作物育种策略影响探究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(11): 64-74. |
[13] | 李蒙, 黄玮, 周建琴, 马思源, 杨鹏武. 云南不同气候带农业气候资源变化特征研究[J]. 中国农学通报, 2021, 37(34): 103-111. |
[14] | 解建强, 宁松瑞, 杜佩德, 魏天兴. 朔州市干旱特征及其对农作物产量的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(26): 117-123. |
[15] | 韩有香, 刘彩红, 李国山. 青海牧草对气候变化的响应[J]. 中国农学通报, 2021, 37(13): 77-83. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||