薄荷的生境适宜性区划及品质区划研究.docx

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薄荷的生境适宜性区划及品质区划研究

薄荷的生境适宜性区划及品质区划研究

　　[摘要]利用最大熵模型（MaxEnt）与地理信息系统（ArcGIS），结合生态因子数据、薄荷地理分布数据、薄荷挥发油含量数据，建立薄荷挥发油与生态环境因子之间的关系模型，进行我国薄荷药材品质区划研究。

研究结果表明，影响薄荷分布的主要生态因子为年均降水量（45.87%）、最湿季平均温（11.92%）、最暖季平均温（7.84%）、5月平均温（6.80%）、温度季节性变化的标准差（4.42%）、最冷季平均温（3.47%）、海拔（2.92%）。

最适宜薄荷生长的生态特征为：

年均降水量在[530，1465]mm、最湿季平均温在[24.5，29]℃，最暖季平均温均在[25.5，29]℃、5月平均降水量（prec5）在[67，133]mm、温度季节性变化的标准差在[8333，9643]、最冷季平均温为[1.7，8.3]℃、海拔为[0，165]mm。

薄荷品质最佳区域主要集中分布在江苏东部及西南部、安徽中部、山东东部、浙江北部、黑龙江中东部等地区。

该研究结果与江苏、安徽等地为薄荷的主产区，其中江苏太仓为薄荷的道地产区，安徽太和县是全国最大的薄荷生产基地的实际情况相吻合。

该区划研究为更好地指导薄荷人工种植和生产提供科学依据。

　　[关键词]薄荷；最大熵模型；地理信息系统；生境适宜度；品质区划

　　[Abstract]Inthisstudy，ecologicalfactors，occurrencerecords，theessentialoilcomponentscontentwereusedtopredictthepotentialgeographicaldistributionandqualitydivisionofMenthahaplocalyxinChinabasedontheMaxEntmodelingandgeographicinformationsystem（GIS）.TheAUCofROCcurvewasabove0.950，indicatingthatthepredictiveresultswiththemaximummodelwerehighlyprecise.Theresultsshowedthatthemainenvironmentalfactorsdeterminingthepotentialdistributionwereannualaverageprecipitation（thecontributionrate，45.87%），meantemperatureofwettestquarter（11.92%），meantemperatureofwarmestquarter（7.84%），averagemonthlyprecipitationofMay（6.80%），standarddeviationofseasonaltemperaturevariation（4.42%），meantemperatureofthecoldestquarter（3.47%）andaltitude（2.92%）.Theenvironmentalvariablesinthehighlypotentialareasweredeterminedasannualaverageprecipitationaround[530，1465]mm，meantemperatureofwettestquarteraround[24.5，29]℃，meantemperatureofthewarmestquarteraround[25.5，29]℃，averagemonthlyprecipitationofMayaround[67，133]mm，standarddeviationoftemperatureseasonalchangearound[8333，9643]，meantemperatureofthecoldestquarteraround[1.7，8.3]℃andthealtitudearound[0，165]mm.ThebestqualitydistributionofM.haplocalyxwasmainlylocatedinJiangsu，Anhui，Shandong，ZhejiangandHeilongjiang.Thezoningresultsbasicallycoincidewiththeactualsituation.ThequalitydivisionofM.haplocalyxcanbeusedforprovidingascientificbasisforselectionofartificialplantingbaseandguidanceofitsproduction.

　　[Keywords]Menthahaplocalyx；MaxEnt；ArcGIS；habitatsuitability；qualitydivision

　　doi：

10.4268/cjcmm20161709

　　薄荷为唇形科植物薄荷MenthahaplocalyxBriq.的干燥地上部分，是我国传统的常用中药，具有疏散风热，清利头目，利咽，透疹，疏肝行气等功效[1-2]。

挥发油为其主要药效成分，是评价薄荷质量的重要标准[3]。

薄荷在中国大部分地区均有分布，其中以江苏、安徽、河南、江西等地为主产区，生于溪边、沟边等地，喜温暖湿润气候和阳光充足、雨量充沛的环境。

薄荷用途很广，不仅作为药用，还可用于食品、化妆品、香料、烟草工业等行业，国内外需求量很大，为保证市场供求，栽培薄荷早已成为主要资源，但由于缺乏中药材引种和产地适宜性分析等相关知识，导致薄荷品质下降等诸多问题。

因此，进行我国薄荷生境适宜性等级划分及品质区划研究，对于了解薄荷资源的整体概况和科学选取适宜的区域进行薄荷的人工种植具有十分重要的意义。

　最大熵模型（MaxEnt）是近年来用于预测生物物种潜在分布区最常用的统计软件[4]。

1957年，Jaynes提出了最大熵理论，该理论认为，在已知条件下，熵最大的事物最接近它的真实状态[5]。

地理信息系统（GIS）作为空间信息分析的核心技术，以其强大的空间信息分析和管理能力，在中药产地适宜性评价中得到广泛应用[6-9]。

研究表明，MaxEnt模型结合ArcGIS地理信息系统在预测物种潜在分布区的性能要优于同类的其他模型，特别是在物种分布数据不全的情况下，应用MaxEnt模型预测能得到满意的结果[10-12]。

　　本研究基于生态因子数据、薄荷地理分布数据、薄荷挥发油含量数据，利用MaxEnt模型计算薄荷的生境适宜度，得到薄荷在全国范围内的生境适宜度分布图，并建立薄荷挥发油与生态环境因子之间的关系模型，最终结合ArcGIS软件进行我国薄荷的品质区划研究，以期为薄荷的资源利用及其他薄荷相关研究提供理论依据。

　　1材料和方法

　　1.1薄荷数据

　　1.1.1样品采集和分布数据通过查阅文献收集薄荷主产区信息，通过实地调查获取薄荷药材样品，于2012—2014年在薄荷分布较多的江苏、安徽、河南等13个省份29个县市，选取56个具有代表性的样地采集薄荷样品，采用GPS获得采样点的经度、纬度和海拔等位置信息，见图1。

　　1.1.2挥发油含量数据按照2010年版《中国药典》（一部）挥发油测定法提取薄荷挥发油并计算挥发油含量。

　　1.2生态因子数据

　　气候因子数据是根据我国气象观测站1950—2000年的气候观测数据插值而成，空间分辨率为1km×1km；土壤类数据根据第二次全国土地调查提供的《1∶100万中华人民共和国土壤图》制成，采用的土壤分类系统主要为FAO-90；地形数据包括：

高程和坡向；植被类型数据以中科院植物研究所的《中华人民共和国植被图》（1∶100万）中的植被亚类数据制成。

以上所有数据来源于中国中医科学院中药资源中心《中药资源空间信息网格数据库》。

　　1.3薄荷潜在分布区预测分析

　　1.3.1生境适宜度计算为了计算的高效和简便，根据以下原则对生态因子进行筛选：

①MaxEnt模型筛选：

使用MaxEnt模型计算各生态因子对薄荷的贡献率，删除贡献率为0的生态因子。

②生物学特性筛选：

基于温度对薄荷挥发油成分的积累起关键作用，降水对薄荷生存有较大影响，选择具有直接影响的生态因子。

最终使用的生态因子见表1。

　　将薄荷分布数据和生态因子数据导入MaxEnt软件（3.3.3k），随机选取25%的采样点数据为测试集，75%的采样点数据为训练集[11]，输出格式为ASCII栅格图层，计算全国范围内薄荷的生境适宜度。

　　1.3.2模型预测精度评价①分析遗漏/调试曲线评价，漏报率是在“存在数据”的训练集和检验集的基础上计算得到的。

基于累积阈值的定义，漏报率应该和预测的遗漏值一致。

②受试者工作特征曲线评价。

近年来，受试者工作特征曲线（ROC）分析法在物种潜在分布预测模型评价中应用越来越广泛[13]。

采用ROC曲线与横坐标围成的面积即AUC值来评价模型预测结果的准确度，AUC0.50～0.60为失败，0.60～0.70为较差，0.70～0.80为一般，0.80～0.90为较好，0.90～1.0为非常好，越接近1说明环境变量与预测的物种地理分布之间的相关性越大，即模型预测的结果越准确[14]。

　　1.3.3薄荷潜在分布区预测分析生长区划分类：

提取采样点处的生境适宜度值，以提取结果中的最小值（Min）作为适宜生长和不适宜生长的分界线。

对于适宜生长的区间，则以正态分布中的μ+δ为界分为次适宜区和最适宜区。

即[0，Min]为不适宜区，[Min，μ+δ]为次适宜区，[μ+δ，1]为最适宜区。

利用ArcGIS10.2软件的空间分析功能，计算得出分布适宜性等级分布图。

　　1.4薄荷品质区划分析

　　1.4.1薄荷挥发油与生态环境因子间的相关性分析基于采样点的位置信息，应用ArcGIS的信息提取功能，提取薄荷采样点所在位置的生态环境信息。

应用“R”计算薄荷挥发油与生态环境因子间的关系模型，探寻薄荷药材品质和生态环境因子之间的关系。

　　1.4.2薄荷品质区划研究基于薄荷挥发油与生态环境因子间的关系模型，利用ArcGIS10.2软件的空间分析功能，估算全国范围内薄荷挥发油含量的空间分布。

基于薄荷的潜在分布区分析结果和挥发油含量空间分布进行叠加，分析符合药典标准的分布区域。

　　2结果

　　2.1各地薄荷中挥发油含量

　　采用2010年版《中国药典》（一部）挥发油测定法，测定薄荷挥发油含量，结果见表2。

　　2.2薄荷分布适宜性区分析

　　2.2.1各生态因子对薄荷分布的影响根据最大熵模型计算得到各生态因子对薄荷分布的贡献率，据此判断影响薄荷分布的主要生态因子，结果表明，年均降水量（45.87%）、最湿季平均温（11.92%）、最暖季平均温（7.84%）、prec5（6.80%）、温度季节性变化的标准差（4.42%）、最冷季平均温（3.47%）、altitude（2.92%）是影响薄荷分布的最主要的生态因子，以上7个生态因子的累计贡献率达83.24%。

　　年均降水量对薄荷的分布影响见图2，年均降水量对薄荷的分布影响如下：

在[465，530]mm，[1465，1930]mm属于适宜区域，在[530，1465]mm属于最适宜。

　　最湿季平均温对薄荷的分布影响见图3，最湿季平均温对薄荷的分布影响如下：

在[18，24.5]℃，[29，34.5]℃属于适宜区域，在[24.5，29]℃属于最适宜。

最暖季平均温对薄荷的分布影响见图4，最暖季平均温对薄荷的分布影响如下：

在[19，25.5]℃，[29，33]℃属于适宜区域，在[25.5，29]℃属于最适宜。

　　另外，经同上方法得出薄荷最适宜在5月降水量为[67，133]mm、温度季节性变化的标准差为[8333，9643]、最冷季平均温为[1.7，8.3]℃、altitude为[5，165]mm的地区生长。

综合以上分析表明，薄荷最适宜在年均降水量在[530，1465]mm、最湿季平均温在[24.5，29]℃，最暖季平均温均在[25.5，29]℃、5月平均降水量（prec5）在[67，133]mm、温度季节性变化的标准差在[8333，9643]、最冷季平均温为[1.7，8.3]℃、海拔（altitude）为[0，165]mm的地区生长。

　　2.2.2薄荷潜在分布区预测依据正态分布的参数μ和δ，结合采样点处的提取值，对生长区划和品质区划进行分类。

由数据计算出生境适宜度的最小值0.1528，最大值0.9152，均值0.6200，标准差0.2159855。

　　按照生境适宜度从低到高将薄荷分布区依次分为3个等级，分别为不适宜区（0，0.1528）、次适宜区（0.1528，0.8359）、最适宜区（0.8359，1），结果见图5。

江苏、安徽、山东、河南、湖北、辽宁、吉林、湖南、贵州、海南和甘肃等地是薄荷的主要分布区（次适宜生长区和最适宜生长区）。

其中，薄荷生境最适宜生长区主要集中于江苏、安徽的部分地区。

　　2.2.3模型预测精度评价①分析遗漏/调试曲线评价见图6，基于训练集的漏报率和预测的遗漏值一致，表明MaxEnt模型计算的生境适宜度的结果可信度较高。

②受试者工作特征（ROC）评价见图7，经受试者工作曲线检验，MaxEnt模型的ROC曲线下面积测试集的AUC为0.968，表明MaxEnt模型对薄荷潜在分布区的预测结果非常好，可信度很高。

　　2.3薄荷品质区划

　　2.3.1挥发油与气候因子间的相关性分析选择

　　薄荷挥发油作为薄荷品种区划的指标，应用“R”进行挥发油与气候因子之间的关系分析，构建挥发油与辐射、温度、降雨量、日照时数和相对湿度年均值的回归模型[7]。

　　y1=-3.858-0.00005523x1-0.0006432x2+0.001347x3+0.06882x4（y1薄荷挥发油，x1辐射，x2降水量，x3为日照，x4相对湿度）。

在显著性水平0.05条件下，由回归方程的F检验结果P=5.508e-05<0.05，可知回归方程是显著的。

由回归系数的T检验结果，常数项、x1，x2，x3，x4的系数的P分别为0.002467，0.011318，0.021198，0.000759，0.00000872均显著小于0.05，可知每个因子的回归系数是显著的。

对模型进行残差分析检验，标准化残差值均匀分布于正负2的区域内，可知残差具有等方差性。

对模型进行误差的正态性检验，由图可以看出残差值几乎都落在一条直线上，说明残差满足正态性。

　　2.3.2薄荷品质区划基于薄荷挥发油与生态环境因子间的关系模型，利用ArcGIS10.2软件的空间分析功能，估算全国范围内薄荷挥发油含量空间分布，结果见图8。

基于薄荷的潜在分布区分析结果和挥发油含量空间分布结果，以药典关于挥发油>0.4%的标准，进行重新分区，结果见图9。

可知江苏东部及西南部、安徽中部、山东东部、浙江北部、黑龙江中东部等地区的薄荷的品质最佳。

　　3讨论

　　3.1薄荷生境适宜性的主要影响因子

　　本论文采用MaxEnt模型对薄荷生境适宜性的主要影响因子分析研究表明，年均降水量、最湿季平均温、最暖季平均温是影响薄荷生长分布的最主要生态因子，其次是5月平均降水量、最冷季平均温、海拔等。

薄荷生长过程中最主要的特点是喜湿润、怕干旱，所以年均降水量作为影响薄荷生长最主要生态因子这与薄荷的实际生长情况喜湿润、怕干旱相符合，且5月平均降水量对薄荷适宜等级的贡献率达6.80%，因薄荷采收期一般为7月和10月，采收期前5月份正是薄荷生长旺盛的时候，充足的雨水有利于薄荷的生长。

最湿季平均温在24.5～29℃，最暖季平均温在25.5～29℃属于最适宜薄荷的生长，这与《中华本草》中提到薄荷喜温暖、湿润气候，植株生长适宜温度为20～30℃较一致[15]。

最冷季平均温直接影响薄荷能否安全过冬，极寒冷地区不适宜其生存，因此该因子也成为影响薄荷生长分布的重要因子之一。

薄荷在海拔为0～165m属于最适宜生长区，这与薄荷在海拔2100m以下地区都可以生长，而以低海拔栽培，其精油和薄荷脑含量较高的生物学特性相一致[15]。

　　3.2薄荷的生境适宜性区划

　　对薄荷生境适宜性区划的研究表明，薄荷生境适宜区主要集中于江苏、安徽、河南、湖北、山东等地区，这些地区主要集中在低山丘陵、太湖平原、沿海、大别山脉、鄱阳湖等气候温湿多雨地区，这与薄荷的生长习性相一致。

比较薄荷采样点地理分布示意图（图1）和MaxEnt预测出的薄荷生境适宜分布图（图5）可以看出，薄荷样本记录的实际分布均位于潜在生境适宜分布区，说明预测的潜在分布区与实际分布高度一致。

　　3.3薄荷的品质区划分析

　　本文首次将薄荷中有效成分含量和生态环境因子相结合，建立了薄荷挥发油、主要成分与生态环境因子之间的关系模型对薄荷进行品质区划研究，区别于以往仅根据环境因子对物种生境适宜性的区划。

研究结果表明，薄荷品质最佳区域主要集中分布在江苏东部及西南部、安徽中部、山东东部、浙江北部、黑龙江中东部等地区。

这与江苏、安徽等地为薄荷的主产区，其中江苏太仓为薄荷的道地产区，安徽太和县是全国最大的薄荷生产基地的实际情况相吻合。

　本课题以品质结合生态因子为基础的薄荷药材品质区划研究，比仅以生态因子为指标的区划结果能更合理地指导薄荷药材人工栽培区域的选取，并进一步提高薄荷的产量和品质。

薄荷品质区划研究为薄荷在全国范围内大面积种植及推广提供了理论基础，为进一步进行薄荷药材资源发展规划提供了科学依据。

　　[注]本文地图插图审图号：

GS（2016）2073号。

　　[参考文献]

　　[1]中国药典.一部[S].2010：

354.

　　[2]中国科学院中国植物志编辑委员会.中国植物志.第66卷[M].北京：

科学出版社，1977：

264.

　　[3]郭晓恒.不同地区野生薄荷挥发油的比较[J].天然产物研究与开发，2011，23（6）：

1139.

　　[4]ElithJ，GrahamCH，AndersonRP，etal.Novelmethodsimprovepredictionofspecies′distributionsfromoccurrencedata[J].Ecography，2006，29：

129.

　　[5]PhillipsSJ，AndersonRP，SchapireRE.Maximumentropymodelingofspeciesgeographicdistributions[J].EcolModel，2006，190：

231.

　　[6]郭兰萍，黄璐琦，蒋有绪，等.影响苍术挥发油组分的气候主导因子及气候适宜性区划研究[J].中国中药杂志，2007，32（10）：

888.

　　[7]张小波，郭兰萍，黄璐琦.我国黄花蒿中青蒿素含量的气候适宜性等级划分[J].药学学报，2011，46（4）：

472.

　　[8]张小波，周涛，郭兰萍，等.基于地形因子的贵州省头花蓼生态适宜性等级划分[J].中国中药杂志，2011，36（3）：

311.

　　[9]张小波，郭兰萍，韦霄，等.广西青蒿种植气候适宜性等级区划研究[J].中国中药杂志，2008，33（15）：

1794.

　　[10]RobertoM，ZamoraR，RamónJ，etal.PredictivemodelingofmicrohabitatsforendemicbirdsinsouthChileantemperateforestsusingMaximumentropy[J].EcolInform，2011，6：

364.

　　[11]YangXQ，KushwahaSPS，SaranS，etal.Maxentmodelingforpredictingthepotentialdistributionofmedicinalplant，JusticiaadhatodaL.inLesserHimalayanfoothills[J].EcolEng，2013，51：

83.

　　[12]车乐，曹博，白成科，等.基于MaxEnt和ArcGIS对太白米的潜在分布预测及适宜性评价[J].生态学杂志，2014，33（6）：

1623.