[发明专利]一种预测油茶适生区的方法

说明书

技术领域

本发明属于农业生产领域，具体涉及一种预测油茶适生区的方法。

背景技术

油茶泛指山茶属（Camellia）中具有生产应用价值的油用物种。油茶是我国第一大木本油料作物,是我国栽培面积最广、总产油量最高的木本油料植物，与油棕榈(Elaeis guineensis)、椰子(Cocos nucifera)和油橄榄(Olea europaea)并称为世界四大木本油料植物, 与核桃(Juglans regia)、乌桕(Sapium sebiferum)和油桐(Vernicia fordii)并称为我国四大木本油料植物。我国是世界上最大的植物油消费国, 植物油年消费量超过3,000万吨, 其中近七成依赖进口。大力发展适宜于山地种植的油茶等木本油料作物, 可以充分利用我国的山地资源, 提高植物油特别是健康优质的食用植物油的自给率, 满足不断增长的消费需求。发展油茶产业的首要任务是了解油茶的分布状况，发现影响油茶分布的关键生态因子，对潜在的油茶适生区域进行预测，在油茶栽培区划上做到因地制宜适地适树，才能真正实现油茶种植面积的稳定增长。

此外, 限制油茶产业发展的核心问题是缺少优良品种、病虫害严重、茶油产量极低。因此, 选育适于不同地区的高产、优质以及抗病虫害等不利环境胁迫的优良品种，可以大力推动油茶产业的发展。作物的野生近缘种是作物育种的宝贵遗传资源。与作物相比, 其野生近缘种携带的抗病、抗虫以及抗逆性基因更多, 从而可以适应严酷的生境。而位于分布区边缘的作物野生近缘种群体可能比位于分布区中心的群体具有更广的生态适应性。全球气候变化可能引发恶劣的天气变化, 未来洪涝、干旱等自然灾害的发生可能更加频繁, 作物的病虫害也可能会更加严重。深入研究不同生境中作物野生近缘种表型性状的变异, 挖掘与利用其中蕴含的宝贵基因资源, 有助于改良作物应对不良环境胁迫的能力, 对于在气候变化条件下保障作物的产量和品质具有重要意义。了解作物野生近缘种的地理分布是对其进行保护、挖掘与利用的基础。

目前, 油茶种质资源的采集、研究和利用主要集中于栽培品种, 包括农家品种、优良无性系、家系和杂交组合, 对野生油茶的关注不多。应加强对野生油茶的研究, 而其首要任务就是充分了解野生油茶的分布状况, 认识影响野生油茶分布的关键生态因子。

利用油茶分布数据和相关生境数据构建生态位模型，分析影响油茶分布的关键生态因子, 可以对油茶的潜在分布区进行预测，并划分适生等级，这对于指导油茶栽培区划以及寻找宝贵的野生油茶资源具有重要的意义。

发明内容

针对上述的问题，本发明提出了一种预测油茶适生区的方法，利用中国数字植物标本馆的油茶分布数据, 结合相应的环境数据构建生态位模型, 然后根据模型预测的分布概率值划分适生等级，预测油茶的适生区。

本发明采用的技术方案是，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(http://www.cvh.org.cn/)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。