[发明专利]一种预测油茶适生区的方法

权利要求书

1.一种预测油茶适生区的方法，其特征在于，其方法步骤如下：

步骤一、获取油茶分布点数据：通过在中国数字植物标本馆中检索油茶学名获得标本数据；对这些标本数据进行筛选, 去除放置在不同标本馆的同一标本的重复、无地理信息和采集时间的标本以及相同地点与时间重复采样的标本；将标本数据分别赋予唯一的编号, 整合关于标本的采集时间、地点等关键信息, 在Excel表格中建立数据库；将数据库中明确标有栽培的样本去除；然后, 利用谷歌地图核实每条记录的经纬度信息，去除一些由于采集信息不详无法获得准确经纬度的数据；为了反映油茶的自然分布情况，选取油茶大规模栽培以前，即早于1960年的数据；为减少空间自相关, 在ArcGIS软件中利用Data management tools生成0.1°× 0.1°的网格, 对于网格内多于1条的数据, 只选取距离中心点最近的1条；为减少采样偏差, 将各省单位面积内油茶分布点的数目进行排序, 以排在中间的省份作为标准, 对高于该标准的省份, 依据面积按该标准计算应该采用的分布点数目, 然后从该省份的分布点中随机抽取相应数目的分布点用于后续的分析；

步骤二、获取分布点的环境数据：从世界气候数据库WorldClim下载1950-2000年世界气候的环境图层数据，环境图层数据包括年平均温度、昼夜温差月均值、昼夜温差与年温差比值、温度季节变化、最热月份最高温、最冷月份最低温、年温度变化范围、最湿季平均温度、最干季平均温度、最暖季平均温度、最冷季平均温度、年均降水量、最湿月降水量、最干月降水量、降水量季节性变异系数、最湿季降水量、最干季降水量、最暖季降水量、最冷季降水量共19个生物气候变量和海拔数据,选取图层的分辨率为1 km × 1 km；土壤数据来自全球土壤数据库,选取与油茶生长相关的土壤有机碳、土壤总氮、土壤pH、土壤可交换钾、土壤含沙量、土壤碎石含量、土壤容重、土壤含水量这8个土壤变量；图层的分辨率为1 km × 1 km, 这些图层依据土壤深度分为8层, 选取反映表层土的前4层, 通过ArcGIS软件的栅格计算器工具求得平均值图层数据；利用ArcGIS软件中的Extract工具从世界环境图层中按照经纬度范围来提取所要分析范围内的环境图层数据；利用ArcGIS软件的空间分析工具, 对环境变量进行两两相关性分析, 当相关系数∣r∣≥ 0.8时, 仅选取其中的一个变量建立模型；最后，用ArcGIS软件中的Conversion工具将环境图层转换成ASCII格式；

步骤三、构建生态位模型：选择最大熵模型，即MaxEnt模型，构建油茶的生态位模型；首先，把步骤一中得到的油茶分布点数据转换成模型软件要求的数据格式，然后和步骤二得到的环境图层数据导入MaxEnt模型软件；在MaxEnt模型分析中, 最大迭代次数设置为1000～2000, Bootstrap重复运算10～20次, 并开启Random seed, 勾选绘制响应曲线与刀切法功能来分析影响油茶生长的环境变量；将80%的油茶分布点数据用于模型的构建和预测, 其余20%的数据用于模型检验；MaxEnt模型软件自动绘制ROC曲线并计算曲线下面积AUC对模型的拟合效果进行评价；AUC的取值范围为0～1, AUC < 0.5表明模型预测效果很差, AUC值为0.6～0.9表明模型预测效果一般, AUC > 0.9则表明模型的预测效果很好；正则化乘数β的设置会对模型的拟合效果产生影响, 并与模型的复杂性密切相关, 较小的β值会导致过拟合, 较复杂的模型也更容易产生过拟合的问题,在建模的过程中调整β值, 以平衡模型的拟合效果和复杂性；在MaxEnt模型分析过程中, 首先选择两两间没有明显相关性的环境变量建模, 从0.2～15设置不同的正则化乘数β值, 比较不同模型的拟合效果, 训练数据AUC值和测试数据AUC值间的差值随β值的增加而减小并逐渐趋于稳定, 最后选择两者间差值较小且均大于0.9的预测效果较好的模型作为最优模型；然后, 根据环境变量对模型的贡献率及刀切法分析结果, 选取重要性高的6～8个变量组合重新调整β值建模；

MaxEnt模型的预测结果采用0～1的分布概率值来表示物种在预测分布区中分布的适宜性, 其中0表示不适宜, 1表示非常适宜；依据MaxEnt模型预测的油茶分布的适宜程度, 选用ArcGIS软件中的Reclass工具, 对油茶的适生等级进行划分；在适生等级划分过程中, 用自然分割法(natural breaks)划分为4个适生等级, 其结果最接近真实的油茶分布情况；最后, 为了更加直观展示预测结果, 在ArcGIS软件中将分析结果与中国行政区划和中国主要河流的数据进行叠加, 这两份数据均来源于国家基础地理信息中心；

步骤四、预测结果的可靠性分析：根据生长面积把油茶生长县分成4个等级，分别为小于1万亩、1～5万亩、5～10万亩以及大于10万亩；以大于10万亩的油茶生长县作为适生区的参照, 与生态位模型预测的油茶中、高适生区进行比较, 对适生等级划分结果的可靠性进行检验；在ArcGIS中, 叠加生态位模型的预测结果与我国行政区划的县级行政界线图层, 通过ArcGIS的栅格计算器工具, 把不同等级的适生区呈现出来；为了进一步验证生态位模型预测的野生油茶分布的可靠性, 可选取代表性野生油茶分布点进行实地考察, 主要是确定是否有野生油茶分布；野生油茶的判断标准是: 生境自然, 没有明显的人工栽培痕迹；油茶的株型不一致, 具有明显的年龄结构, 可以长期生长和繁殖, 种群可以自然更新。