Page 20 - 《广西植物》2022年第3期

３ ６ ４ 广 西 植 物 ４２ 卷
ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ. Ｈｅｒｅꎬ ｗｅ ａｉｍ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ
Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ｓｉｎｃｅ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｉｎｔｅｒｇｌａｃｉａｌ (ＬＩＧ) ａｎｄ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｈｏｗ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｒｅｓｔｒｉｃｔ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｕｉｔａｂｌｅ ａｒｅａｓꎬ ｔｏ
ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｈａｂｉｔａｔ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ｗｉｌｄｌｉｆｅ. Ｉｎ
ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙꎬ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ＭａｘＥｎｔ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ＡｒｃＧＩＳ ｓｏｆｔｗａｒｅꎬ ｗｅ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｕｉｔａｂｌｅ ａｒｅａｓ ｏｆ Ａ.

ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｓｐａｔｉａｌ ｃｈａｎｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ. Ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｈａｔ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｓ ｃｕｒｒｅｎｔ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｓ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｂｙ ｐｅｒｃｅｎｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ(ＰＣ)ꎬ ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ(ＰＩ) ａｎｄ Ｊａｃｋｋｎｉｆｅ ｔｅｓｔ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ
ｗｅｒｅ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ: (１) Ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ＭａｘＥｎｔ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｘｔｒｅｍｅｌｙ ｈｉｇｈꎬ ａｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｕｒｖｅ ｏｖｅｒ ０.９７. Ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｕｉｔａｂｌｅ ａｒｅａｓ ｏｆ Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｍａｉｎｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ａｔ ｔｈｅ ｊｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｕｉｚｈｏｕꎬ Ｓｉｃｈｕａｎ ａｎｄ
Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇꎬ ｏｆ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｓｕｉｔａｂｌｅ ａｒｅａ ｗａｓ ａｒｏｕｎｄ Ｃｈｉｓｈｕｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｉｎ Ｇｕｉｚｈｏｕ. Ｔｈｅ ｋｅｙ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ
ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ｗｅｒｅ ｍｅａｎ ｄｉｕｒｎａｌ ｒａｎｇｅ (ｂｉｏ２)ꎬ ａｎｎｕａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ (ｂｉｏ１２)ꎬ
ｓｅａｓｏｎａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ (ｂｉｏ１５) ａｎｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ａｎｎｕａｌ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ (ｂｉｏ７). (２) Ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｍｉｄｄｌｅ￣ｈｉｇｈ ｓｕｉｔａｂｌｅ
４ ２ ４ ２
ａｒｅａ ｏｆ Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ｉｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｗａｓ ２.６９２ ６×１０ ｋｍ ꎬ ｉｎ ｌａｓｔ ｉｎｔｅｒｇｌａｃｉａｌ (ＬＩＧ) ｗａｓ ２.２７７ ３×１０ ｋｍ ꎬ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄ￣
４ ２ ４ ２ ４ ２
Ｈｏｌｏｃｅｎｅ (ＭＨ) ｗａｓ ２.８３１×１０ ｋｍ ꎬ ｉｎ ｆｏｕｒ ｆｕｔｕｒｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｗｅｒｅ ２.１５９ ６×１０ ｋｍ (２０５０ｓ ＲＣＰ２.６)ꎬ ２.６０５ １×１０ ｋｍ
４ ２ ４ ２
(２０５０ｓ ＲＣＰ８.５)ꎬ ２.３３０ ４×１０ ｋｍ (２０７０ｓ ＲＣＰ２.６)ꎬ ２.４６０ ４×１０ ｋｍ (２０７０ｓ ＲＣＰ８.５)ꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. (３) Ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ
ｆｏｕｒ ｆｕｔｕｒｅ ｄｉｓｃｈａｒｇｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓꎬ ｔｈｅ ｎｅｗｌｙ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ａｒｅａ ｏｆ Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ｗａｓ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ ｉｎ Ｓｉｃｈｕａｎ ａｎｄ Ｇｕｉｚｈｏｕꎬ
ｗｈｉｌｅ ｉｔ ｗａｓ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ ｉｎ Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄ￣Ｈｏｌｏｃｅｎｅ. Ａｌｌ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒａｎｇｅ ｏｆ
Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ ｉｓ ｎａｒｒｏｗ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｕｉｔａｂｌｅ ａｒｅａ ｉｓ ｖｅｒｙ ｓｍａｌｌꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｕｎｉｑｕｅ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ Ｃｈｉｓｈｕｉ
Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｍａｙ ｂｅ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｒｅｆｕｇｅ ｐｌａｃｅ ｏｆ Ａ. ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ.
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: Ａｌｔｉｎｇｉａ ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓꎬ ＭａｘＥｎｔ ｍｏｄｅｌꎬ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｕｉｔａｂｌｅ ａｒｅａꎬ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓꎬ ｒｅｆｕｇｅ

近年来ꎬ全球气候变化和人类活动对环境、生 ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１８)ꎮ
物圈和生物多样性的影响日益显著ꎬ主要表现在 全球气候变暖是 ２１ 世纪生物多样性保护的重
降水的次数、强度和频率极不稳定ꎬ以及热浪、干 大挑战 之 一ꎬ 而 生 态 位 模 型 ( ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｎｉｃｈｅ

旱、雷暴、洪水和飓风等极端事件的频发( Ｄ′Ａｍａｔｏ ｍｏｄｅｌｓꎬＥＮＭｓ)对气候变化下物种适宜潜在分布的
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０)ꎮ 其中ꎬ极端气候事件强度和频率的 变化性预测ꎬ已成为多个领域研究的热点( Ｌｉ ｅｔ
增加ꎬ将 直 接 对 植 物 分 布 产 生 较 大 的 负 面 影 响 ａｌ.ꎬ ２０２０)ꎮ 生态位模型在生态、进化和生物地理
(Ｍｇａ ｅｔ ａｌ.ꎬ２０２１)ꎮ 由于气候变化的复杂性和不 学中被广泛应用ꎬ因其能够对物种进行连续性预
可预测性ꎬ以及地理位置的特殊性ꎬ植物对气候变 测和 潜 在 适 宜 分 布 范 围 的 变 化 描 述 ( Ｇａｌａｎｔｅ ｅｔ
化的适应就显得尤为重要( Ｃｅｃｃａｒｅｌｌｉ ＆ Ｇｒａｎｄｏꎬ ａｌ.ꎬ ２０１７ꎻＭａｒｉａｎｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９)ꎮ 目前常用生态位
２０２０)ꎮ 为应对气候变化ꎬ特别是在气候环境恶劣 模型主要有:最大熵模型(ＭａｘＥｎｔ) ( Ｓｏｂｅｋ￣Ｓｗａｎｔ ｅｔ
的情况下ꎬ微避难所就极有可能是支持当地物种 ａｌ.ꎬ ２０１２)、规则集遗传算法模型( ＧＡＲＰ) ( Ｚｈａｎｇ
生存的栖息地(Ｍｃｌａｕｇｈｌｉｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１７)ꎮ 目前ꎬ虽 ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０)、 ＣＬＩＭＥＸ 模 型 ( Ｓｚｙｎｉｓｚｅｗｓｋａ ｅｔ ａｌ.ꎬ
然对一些物种的灭绝机制已有新的进展ꎬ但仍未 ２０２０)等ꎮ 其中ꎬＭａｘＥｎｔ 模型是最常用的小生境建
知哪些气候因子变化引起了物种灭绝ꎬ以及有多 模工具之一( Ｆｅｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９)ꎬ是由于该模型对
少物种会面临灭绝风险( Ｒｏｍａｎ￣Ｐａｌａｃｉｏｓ ＆ Ｗｉｅｎｓꎬ 极少的样本数量(ｎ≥５)就能较好地模拟出物种的
２０２０)ꎮ 在气候和人为土地利用变化的双重作用 适生 范 围ꎬ 且 成 本 低、 操 作 简 单、 运 行 时 间 短

下ꎬ植物生存和繁衍所需的栖息地类型大幅减少ꎬ (Ｐｅａｒｓｏｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００７)ꎮ 因此ꎬＭａｘＥｎｔ 模型常被国
并呈 现 碎 片 化 ( Ｓａｌｅｓ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０ꎻ Ｋａｒｌ ｅｔ ａｌ.ꎬ 内外研究者应用于珍惜濒危动植物保护( Ｆａｒａｓｈｉ
２０２０)ꎮ 而减缓气候变化和人类活动对原始森林 ＆ Ｓｈａｒｉａｔｉꎬ ２０１７ꎻ Ｈａｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９ )、 物 种 入 侵
生态系统的干扰ꎬ有益于物种间进行自然更新、基 (Ｋａｒｉｙａｗａｓａｍ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０ꎻ 陈剑等ꎬ２０２１)、作物种

因交流和空间迁移等过程( Ｍａｔｔｅｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０)ꎮ 植区划 ( Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１６)、 病 虫 害 防 治 ( Ｌｉ ｅｔ
因此ꎬ在气候变化的背景下保护生物多样性ꎬ需要 ａｌ.ꎬ ２０１９)等领域ꎮ
制定出保护濒危物种切实可行的保护策略( Ｓｕｇｇｉｔｔ 赤水 蕈 树 ( Ａｌｔｉｎｇｉａ ｍｕｌｔｉｎｅｒｖｉｓ) 是 金 缕 梅 科