基于maxen模型的廣西白葉猴空間分布及其生態(tài)位預(yù)測

基于maxen模型的廣西白葉猴空間分布及其生態(tài)位預(yù)測

又名頭棲猴、白鹿猴子、白鹿猴子、靈長木猴、甲殼類動物。1955年由譚邦杰描述記錄,對比黑葉猴后,命名為花葉猴,隨后更名為白頭葉猴。白頭葉猴是世界級的珍稀瀕危動物,廣西特有分布種,屬我國一級保護動物,1994年被世界保護監(jiān)測中心(WCMC)列為高度瀕危物種,2002年被世界動物保護組織列入25種首要保護的靈長類之一。我國現(xiàn)有的白頭葉猴的研究集中于數(shù)量分布、生活習(xí)性和棲息地的選擇利用3個方面。陳怡平、吳名川對廣西境內(nèi)的白頭葉猴的數(shù)量做了統(tǒng)計報道,認為白頭葉猴的種群數(shù)量在600~1000只左右。李兆元應(yīng)用掃描技術(shù)對白頭葉猴的活動時間分配進行了研究,探討引起白頭葉猴活動時間分配的內(nèi)在和外在環(huán)境因素。黃乘明對白頭葉猴進行了長期的觀測,詳盡地描述和分析了白頭葉猴的出入洞、日漫游、覓食等生活習(xí)性。黃乘明等通過樣方法和焦點動物法對白頭葉猴棲息地環(huán)境進行考察并對棲息地的植物多樣性進行統(tǒng)計分析,揭示白頭葉猴在不同的氣候、不同的季節(jié)如何選擇和利用不同的小生境。胡剛、韋毅就白頭葉猴種群的變遷、動態(tài)和瀕危機制做了分析,認為過度農(nóng)墾開發(fā)造成的白頭葉猴棲息地的島嶼化與植被破壞是導(dǎo)致白頭葉猴瀕危的最主要原因。生境是生物體、種群或群落能在其中完成生命過程的空間。野生動物保護專家認為,保護瀕危物種的最好方法是保護其棲息環(huán)境。確定瀕危物種的地理空間分布、明晰影響瀕危物種生存的主要生態(tài)環(huán)境因子,是進行瀕危野生動物保護規(guī)劃的前提?，F(xiàn)有的白頭葉猴生境研究,側(cè)重于小尺度上猴群對棲息地的利用。宏觀區(qū)域尺度上白頭葉猴的空間分布規(guī)律、生態(tài)環(huán)境因子對白頭葉猴潛在生境、人類干擾活動對白頭葉猴潛在生境影響研究,目前國內(nèi)尚未見到相關(guān)報道。本文以2007—2008年中國廣西93個白頭葉猴痕活動跡點數(shù)據(jù)和開放式生態(tài)環(huán)境WEB數(shù)據(jù)庫的63個環(huán)境變量為主要信息源,采用最大熵法(Maxent)生態(tài)位模型,進行白頭葉猴潛在生境預(yù)測。在此基礎(chǔ)上,采用專家經(jīng)驗法對預(yù)測結(jié)果進行重分類,并與植被信息、距離道路及居民點距離、歷史分布資料進行疊加分析,以期總結(jié)出基于WEB數(shù)據(jù)庫和生態(tài)位模型的瀕危野生動物潛在生境預(yù)測建模的一般規(guī)律和基本途徑,為白頭葉猴保護規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。1材料和方法1.1項目監(jiān)測區(qū)域生境動植物物種構(gòu)成研究區(qū)域位于廣西壯族自治區(qū)百色市那坡、德保、靖西3個縣和崇左市天等、大新、扶綏、江州、龍州5個縣,總面積約213萬hm2。項目示范區(qū)域內(nèi)已知有維管束植物3754種(占廣西總數(shù)的45%),其中國家級重點保護野生植物37種,列入IUCN紅色名錄51種,列入瀕危野生動植物物種國際貿(mào)易公約(CITES)附錄Ⅰ和附錄Ⅱ共182種;陸棲脊椎動物521種(占廣西總數(shù)的59%),國家級重點保護野生動物52種,列入IUCN紅色名錄27種,列入瀕危野生動植物物種國際貿(mào)易公約(CITES)附錄Ⅰ和附錄Ⅱ共47種。項目示范區(qū)域內(nèi)分布著白頭葉猴(Trachypithecusleucocephalus)、東黑冠長臂猿(Hylobatesconcolor)、黑葉猴(Presbytisfrancoisi)、熊猴(Macacaassamensis)、短尾猴(Macacaarctoides)、獼猴(Macacamulatta)等珍稀靈長類動物。其中,白頭葉猴為全球所僅有,在項目示范區(qū)域內(nèi)有約700只。1.2研究數(shù)據(jù)1.2.1調(diào)查內(nèi)容和方法為了記錄白頭葉猴的空間分布地點、了解白頭葉猴棲息生境與植被、道路、農(nóng)田的關(guān)系,項目組進行了3次分期野外調(diào)查。調(diào)查分別在2007年12月至2008年1月,2008年3—4月和2008年7—8月,調(diào)查地點設(shè)在扶綏、崇左和龍州的白頭葉猴保護區(qū)。調(diào)查者使用Magellen320GPS到野外進行實地調(diào)查,采集白頭葉猴活動痕跡點數(shù)據(jù),調(diào)查內(nèi)容主要包括:白頭葉猴活動痕跡點地理坐標(biāo)、群居數(shù)量、活動規(guī)律;白頭葉猴棲息地的主要植被類型、生境現(xiàn)狀及保護區(qū)基本情況。通過對白頭葉猴活動痕跡點進行GPS定位,并記錄經(jīng)緯度坐標(biāo),在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行整理和篩選,主要剔除重復(fù)點或空間距離太近的點。經(jīng)過篩選處理后,得到具有地理坐標(biāo)的白頭葉猴痕跡點93個。1.2.2數(shù)據(jù)來源及說明根據(jù)有關(guān)專家的研究成果,我們假設(shè)白頭葉猴的棲息環(huán)境與植被、地形和氣候因素密切相關(guān),受到水文、土壤因子的影響,并與道路、居民地距離等人為因素有關(guān)。本文使用的生態(tài)環(huán)境變量包括:來自世界氣象數(shù)據(jù)庫的55個氣候變量;根據(jù)研究地區(qū)2000年1∶50000地形圖數(shù)字化獲得的數(shù)字高程模型及其衍生的坡度及東西坡向、南北坡向;研究區(qū)域主要道路數(shù)字化、緩沖分析后生成的主要道路距離;根據(jù)2006年7月5日LandsatTM影像,圖像分類、數(shù)據(jù)變換、點文件生成、緩沖分析后生成的距離居民點距離、距離水源距離、距離農(nóng)田距離;來自美國威斯康星大學(xué)的生物圈分布圖數(shù)據(jù)庫的土壤酸堿度值、土壤碳含量。其中,55個氣候變量、4個地形變量、2個土壤變量、1個太陽輻射因子、1個水文因子共63個變量用來Maxent建模。植被斑塊柵格圖層、距離道路距離、距離居民地距離、距離農(nóng)田距離4個變量用來與Maxent預(yù)測結(jié)果進行疊加分析,以對白頭葉猴的潛在生境進行評價(表1)。1.3up細胞模型及應(yīng)用Maxent模型的基本思想是為所有已知的因素建立模型,而把所有未知的因素排除在外。也就是說,要找到這樣一個滿足最大熵的概率分布,它滿足所有已知的事實,且不受任何未知的因素的影響。Maxent模型的一個最顯著的特點是其不要求具有條件獨立的特征,因此人們可以相對任意地加入對最終分類有用的特征,而不用顧及它們之間的相互影響。另外,Maxent模型能夠較為容易地對多類分類問題進行建模,且能夠給各個類別輸出結(jié)果一個相對客觀的概率值,便于后續(xù)推理步驟使用。同時,Maxent的訓(xùn)練效率相對較高。上述優(yōu)點使其成功地應(yīng)用圖像重建、投資組合優(yōu)化、統(tǒng)計物理學(xué)、信號處理、生態(tài)位空間建模領(lǐng)域。當(dāng)Maxent模型應(yīng)用于物種潛在生境生態(tài)位建模時,研究區(qū)域的柵格圖像所包含的空間范圍構(gòu)成了Maxent概率分布定義的總體,具有GPS地理坐標(biāo)的痕跡點數(shù)據(jù)集合構(gòu)成了總體的一個抽樣樣本,而每個發(fā)生點(樣本單元)的環(huán)境因子,如氣候變量、海拔高度、土壤類型、太陽輻射構(gòu)成了樣本單元特征。1.4分析1.4.1太陽輻射數(shù)據(jù)處理選取研究地區(qū)2000年1∶50000地形圖,掃描后,選取分布均勻的26個GPS地面控制點進行地圖匹配。在此基礎(chǔ)上采用鼠標(biāo)屏幕跟蹤的方式對等高線、道路進行數(shù)字化,生成Shape文件,通過Erdas數(shù)據(jù)預(yù)處理的Surfacing功能,生成DE-柵格圖像。在此基礎(chǔ)上,生成坡度、南北坡向、東西坡向3個生態(tài)環(huán)境因子。根據(jù)McCune和Keon的研究成果,計算太陽輻射。在研究區(qū)2006年7月5日TM遙感數(shù)據(jù)輻射校正、幾何精校正的基礎(chǔ)上,選取相關(guān)系數(shù)最小、信息量最大的5,4,2波段進行彩色合成,選擇無監(jiān)督分類、監(jiān)督分類、決策樹分類3種方法,將研究地區(qū)土地類型分為植被、水域、居民地和農(nóng)田4類,采用總體分類精度、Kappa系數(shù)2個指標(biāo),采用GPS驗證樣點260個,對分類結(jié)果進行評價,選擇分類性能最好的決策樹分類方法的分類結(jié)果,進行去除分析、聚類統(tǒng)計等分類后處理,最后在GIS平臺上將柵格文件轉(zhuǎn)化為Shape文件,通過Selection命令,提取植被信息。對于水域、農(nóng)田、居民地多邊形文件,提取Shape文件中心點坐標(biāo),從而將Polygon文件轉(zhuǎn)換為Point文件,通過緩沖分析,生成距離水源、農(nóng)田、道路距離的柵格文件。對于以地形圖為參考生成的道路Polyline文件,直接進行緩沖分析,生成距離道路文件。1.4.2生態(tài)環(huán)境因子在氣候、地形、太陽輻射、水源等63個白頭葉猴潛在生境的環(huán)境因子中,許多變量之間存在著較強的相關(guān)性,這種相關(guān)性會增大主要生態(tài)環(huán)境因子的識別難度。為此在對93個白頭葉猴痕跡點63個生態(tài)環(huán)境因子進行Pearson相關(guān)分析基礎(chǔ)上,運行Maxent模型,計算出各個環(huán)境變量對預(yù)測概率的貢獻值。在相互關(guān)聯(lián)的多個變量中,選取對預(yù)測概率貢獻最大的變量作為建模變量。共篩選太陽輻射(46.1%)、最濕季節(jié)降水量(19.2%)、月平均晝夜溫差(9.8%)、距離水源距離(7%)、最冷月最低溫(6.9%)和土壤酸堿度(4%)6個生態(tài)環(huán)境因子,其累計貢獻率為93%。以此6個變量作為白頭葉猴潛在生境預(yù)測建模的主要環(huán)境因子。1.4.3模型預(yù)測精度評價將篩選出的太陽輻射、最濕季節(jié)降水量、月平均晝夜溫差、距離水源距離、最冷月最低溫和土壤酸堿度6個生態(tài)環(huán)境因子輸入Maxent模型,93個痕跡點數(shù)據(jù)分成2部分:70個(75%)用于建模,23個(25%)用于模型驗證。采用AUC評價模型預(yù)測精度。AUC是一個與參考閾值無關(guān)的統(tǒng)計量,它是通過百分比的方法計算解靴帶置信區(qū)間(bootstrapconfidenceinterval),來評價模型存在點和背景點的診斷性能。AUC的理論取值范圍在0.5~1之間,一般認為AUC值在0.5~0.7時模型診斷價值較低;在0.7~0.9時診斷價值中等;大于0.9時診斷價值優(yōu)秀。1.4.4生存概率閾值按照專家經(jīng)驗法,對模型預(yù)測的白頭葉猴分布圖進行重分類,共分為高適宜區(qū)、適宜區(qū)和不適宜區(qū)3類。其分類閾值根據(jù)白頭葉猴潛在分布區(qū)生存概率值進行分割,閾值范圍為:1≥高適宜區(qū)>0.70≥適宜區(qū)>0.46>不適宜區(qū)≥0。根據(jù)黃乘明、孫儒泳通過樣方法和焦點動物法對白頭葉猴棲息地環(huán)境進行考察的結(jié)果,結(jié)合項目組實地調(diào)查的數(shù)據(jù),將植被斑塊大小、距主要道路的距離、距離農(nóng)田距離、距離居民地水源遠近進行重分類,各自分為最適宜區(qū)、適宜區(qū)、不適宜區(qū),在此基礎(chǔ)上進行疊加,計算出白頭葉猴分布的最適宜區(qū)、適宜區(qū)、不適宜區(qū)面積。2研究結(jié)果2.1模型評價將篩選出的6個生態(tài)環(huán)境因子輸入Maxent模型,得到白頭葉猴潛在生境預(yù)測概率圖(圖1)。潛在生境預(yù)測概率的大小用適宜度來衡量,取值范圍為0~1。適宜度為1.0,說明該生境完全適合白頭葉猴生存,而0則表示該生境完全不適合。采用AUC對模型的性能進行評價,模型的擬合精度為0.927,預(yù)測精度為0.856,說明模型的擬合精度達到優(yōu)秀性能,預(yù)測精度達到良好水平。從Maxent模型運行的白頭葉猴的潛在分布區(qū)圖可以看出,白頭葉猴主要分布于研究區(qū)的東南角,包括崇左、龍州和扶綏,與白頭葉猴的實際分布范圍有著極強的相似性。2.2不同離水源區(qū)的降水對潛在生境適宜度的影響采用Maxent模型輸出的環(huán)境變量對潛在生境適宜度反應(yīng)曲線來分析白頭葉猴適生概率與生態(tài)環(huán)境因子的關(guān)系(圖2)。從圖2可以看出,白頭葉猴對太陽輻射具有一定的適應(yīng)性,在一定的范圍內(nèi)適應(yīng)太陽輻射,但超過一定范圍后,隨著太陽輻射強度的增加,白頭葉猴潛在生境適宜度急劇減少,這與白頭葉猴的活動規(guī)律相關(guān)。在研究區(qū),由于白頭葉猴生活在石山上,降雨成為了白頭葉猴的主要飲水來源。白頭葉猴的生境適宜度隨著最濕季節(jié)降水量的增加而增大,但當(dāng)最大降水量達到850mm時,已有的降水量已經(jīng)能夠滿足生存需要,適宜度不再增大。與最濕季節(jié)降水量密切相關(guān),水源也是影響白頭葉猴分布的重要因子,隨著離水源距離的加大,白頭葉猴潛在生境適宜度逐漸減少。最冷月最低溫和土壤pH值對白頭葉猴的分布也起著很大的作用,從圖2可以看出,白頭葉猴喜歡最冷月最低溫較高、土壤偏酸性(pH>5.8)的生存環(huán)境。2.3適宜性評價結(jié)果在研究區(qū)范圍內(nèi),白頭葉猴的不適宜區(qū)面積為16119.27km2,適宜區(qū)面積為941.38km2,高適宜區(qū)面積為432.48km2。這與實際分布范圍面積200km2有一定的差別,其原因是沒有考慮白頭葉猴的歷史分布范圍、植被斑塊大小以及居民地、農(nóng)田、道路等人為干擾因子造成的。為了進一步研究白頭葉猴的潛在分布區(qū),需要把這些因素加入分析模型來評價白頭葉猴模型的分布區(qū)。根據(jù)黃乘明、孫儒泳的研究成果,通過確定白頭葉猴的最小家域活動范圍來進行植被覆蓋的等級劃分,植被斑塊面積M≥0.8km2為最適宜區(qū),0.2km2≤M≤0.8km2為適宜區(qū),M≤0.2km2為不宜區(qū)。道路和居民地對白頭葉猴的影響程度,通過實地調(diào)查的數(shù)據(jù)進行處理分級。其中,距主要道路的距離S≥510m為最適宜,200m≤S≤500m為適宜區(qū),S≤200m為白頭葉猴生存不宜區(qū);距離農(nóng)田和居民地的距離L≥1000m為白頭葉猴生存最適宜區(qū),500m≤L≤1000m為適宜區(qū),L≤500m為不適宜區(qū)。值得注意的是,雖然研究區(qū)范圍較廣,但白頭葉猴的歷史分布范圍,從有記錄以來就一直分布于區(qū)域的東南部,即由北邊的左江與西面、南面的明江構(gòu)成的弧形區(qū)域范圍內(nèi),具體原因尚待動物保護專家進一步研究。具體適宜性評價準則見表2。根據(jù)黃乘明、孫儒泳的研究結(jié)果,結(jié)合項目組實地調(diào)查的數(shù)據(jù),將植被斑塊大小、距主要道路的距離、距離農(nóng)田距離、距離居民地的距離、進行重分類,各自分為最適宜區(qū)、適宜區(qū)、不適宜區(qū),在此基礎(chǔ)上與Maxent預(yù)測模型的重分類結(jié)果進行疊加,計算出白頭葉猴分布的最適宜區(qū)、適宜區(qū)、不適宜區(qū)面積(圖3)。將棲息地適宜度等級分類結(jié)果進行統(tǒng)計分析,得出白頭葉猴的最適宜分布區(qū)面積為112.60km2,適宜區(qū)分布面積為78.92km2,