基于物种预测分布模型对桔小实蝇在全球适生区的评估

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. 1995 年, 农业部
发布的全国植物检疫对象名单中 , 桔小实蝇也名 [ 14] 列其中 . 入侵生物在目标地的适生性高低直接决定了 该地区是否存在被入侵生物入侵的可能性. 越来 越多的研究者认为 , 外来入侵生物会对当地的生 态环境结构带来不可逆转的改变 物种具有重要的意义 .
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第 34 卷第 2 期 2011 年 5 月
浙江师范大学学报 ( 自然科学版 ) Journal o f Zhe jiang N or m a lU niversity( N at . Sc. i )
V o. l 34 , No . 2 M ay 2011
文章编号 : 1001 5051 ( 2011) 02 0207 04
第 2期
李宗亮 , 等 : 基于物种 预测分布模型对桔小实蝇在全球适生区的评估
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里、 科特迪瓦、 布基纳菲索、 加纳、 多哥、 贝宁、 尼日 利亚、 喀麦隆、 加蓬、 中非共和 国、 刚果民 主共和 国、 苏丹、 俄塞俄比亚、 乌干达、 肯尼亚、 坦桑尼亚、 安哥拉、 赞比亚、 马拉维、 纳米比亚、 博茨瓦纳、 津 巴韦布、 莫桑比克、 南非、 马达加斯加岛和圣赫勒 拿岛. 2 . 2 ROC 曲线 图 2 分别展示了 MAXENT 模型和 GARP 模 型运 算的 ROC 曲 线和 AUC. 其中 : MAXENT 的 AUC 为 0 . 82 ; GARP 的 AUC 为 0 . 92 ; 随机 ROC 曲线的 AUC 为 0 . 50 . AUC 的值越大, 说明模型的 准确性就越高. 因此 , 在此研究中 , MAXENT 的准 确性低于 GARP.
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图 1 已知桔小实蝇的发源地分布 大熵值法的生态位模型, 它可通过已知少量的物 种的分布点 , 利用数学模型归纳或模拟其生态位 需求, 推 测 出 该 物 种 在 目 标 地 区 的 适 生 分 布 [ 16] 区 . 它可以应用在多种预测上, 并具有良好的 效果. 基因遗传算法模型 ( GARP ) 是一种基于遗传 算法的规则组合预测模型系统, 所建模型包括一 系列描述物种在生态空间的生存准则 , 并以此为 根据用于预测物种潜在的地理分布范围
( GAR P) 模型对桔小实蝇 在全球的适生区进行了预测 . 桔 小实蝇 的发源地 主要是 在中非 和南非 , 根据 模型分 析可知 : 2 种模型预测的桔小实 蝇的适生区分布范围相似 , 主要为北美洲的南 部 , 南 美洲的北部、 中部 和东部 , 中非和南非 , 亚洲南部 , 以及大洋洲的沿海 地区 . 在实验中 , 用受试者工作特征曲线 ( ROC 曲线 ) 评 估模型的准 确性 , M AXENT 模型的曲线下面积 ( AUC ) 为 0 . 82, 而 GARP 模型的 AUC 为 0 . 92, 说明 GARP 模型在此研究中 的准确度高于 MAX ENT 模型 . 关键词 : 桔小实蝇 ; 最大熵值法 ; 基因遗传算法 ; 生态位 ; 适生区 中图分类号 : Q 958. 1 文献标识码 : A
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收文日期 : 2010 07 07 ; 修订日期 : 2010 09 06 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 30970101) ; 浙江省科技厅科技计划项目 ( 2006C22009) 作者简介 : 李宗亮 ( 1986- ) , 男 , 山东临沂人 , 硕士研究生 . 研究方向 : 植物生物技术 . 通信作者 : 金海如 . E m ai: l hr jin @ z jnu . cn
造成危害的重要手段之一, 是阻止可能造成入侵 [ 3] 的物种进入适生区 . 因此 , 明确外来物 种的潜 在适生区对防止生物入侵有着重要的作用. 物种 适生区预测模型在濒危物种保护、 生物多样性保 护区设计的优先性评估、 外来入侵物种扩散潜能 及全球气候变化对物种分布区的影响等研究中得 到了广泛的应用
321004 , China )
(C olleg e of Chem istry and L if e Sc ience, Zh ejiang N or m al Universi ty, Jinhua Zhejiang
Abstract : Bactrocera dorsalis , a w orld w ide quarantin e in sect pห้องสมุดไป่ตู้s, t had great danger to m ore than 250 kinds o f fruits and vegetables . T he orig in al distribution lo cationsw ere co llected in th is investigation , then theMAXENT and GARP m odels w ere app lied to pred ic t th e potential d istribut ion o f Bactrocera dorsalis around the wo rld . Cen tra l and south parts of A frica w ere th e orig ina l area of the pes. t A ccord ing to the resu lts of the t w o m ode ls , th e m ain areas o f the pest po tentia l distribu tio n w ere si m ila r , in clud ing south part of No rth Am erica, no rth , centra l and east parts o f South Am erica , south part of A sia and the coastal reg ion o f Ocean ia . ROC curve w as used to evaluate th e accuracy of the m odels , the AUC va lu e of MAXENT w as 0 . 82 , wh ile that of GARP w as 0 . 92 , wh ich ind icated that the GARP m odel w as m ore accurate thanMAXENT. T he results suggested that the m ode ls could be useful in deter m inat io n and prevent io n of Bactrocera dorsalis. K ey words : Bactrocera dorsalis; m ax i m um entropy m ethod( MAXENT ) ; genetic algo rithm for rule set produc t io n( GARP ) ; eco lo g ica l niche ; po tentia l d istr ibution
a : M AX ENT 模型预测结果; b: GA RP 模型预测结果
图 3 桔小实蝇的全球适生区评估 和南部、 巴拉圭、 乌拉圭、 玻利维亚, 以及阿根廷的 北部地区、 非洲中部的国家和地区、 非洲南部大部 分国家和地区、 印度中部和南部、 中国南部及台湾 地区、 亚洲南部的一些国家和地区、 澳大利亚东北 部沿海地区和大洋洲其他一些国家和岛屿 . 图 2 MAXENT 模型和 GARP 模型的 ROC 曲线 2 . 3 桔小实蝇在全球的适生区分布 物种预测分布模型会对桔小实蝇发源地的环 境参数进行提取并统计. 根据桔小实蝇发源地的 环境因子参数, 模型会自动对全球各个地区的环 境进行拟合 . 拟合度越高的地区 , 桔小实蝇的适生 可能性就越大; 反之, 适生性就越小. 图 3 为桔小 实蝇的 全球适 生区 , 其中 : a 是 MAXENT 模型预测的结果 ; b 为 GARP 模型预测 的结果 . 颜色从纯黑到纯白 , 表示适生的可能性从 小到大 . 颜色越白 , 代表该地区桔小实蝇的适生概 率越大 . 从图 3 可以看出 , MAXENT 模型和 GARP 模 型预测的桔小实蝇的适生区范围大致是一致的, 但 GARP 模型预测的范围要小些, 适生可能也越 高 . 主要的适生区为美国弗罗里达州、 墨西哥南部 地区和东西部沿海地区、 北美洲的南部国家和地 区、 南美洲北部的一些国家和岛屿、 巴西的东南部
A ssess m ent of potential distribution of Bactrocera dorsalis in the w orld based on predictive species distribution m odels
L I Z ong liang, YU X iangpeng , LU Chenchen , JIN H a iru
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桔小实蝇 ( Bactrocera dorsalis ( H ende l) ) 是一 [ 5 9] 种世界性检疫害 虫 , 属双翅目 ( D ip tera) 果实 蝇科 ( T etriph it id ae) , 在我国 属于二类检疫害 虫, 可危害柑橘、 番 石榴、 杨桃、 芒 果、 香蕉、 茄子、 辣 椒、 瓜果类等 40 多科 250 多种水果和蔬菜, 其中 大 多 数是 与 人类 关系 密 切的 热 带或 亚 热带 瓜 果
. 因此 , 明确
桔小实蝇在全球的适生区, 对检测和控制此入侵
1 材料和方法
1 . 1 物种材料 桔小实蝇的分布数据通过文献记录、 数据库、 标本馆等途径得到, 并 用 Google E arth 查阅其具 体的地理坐标, 共获得 432个分布点 ( 见图 1), 并 将得到的坐标转换成模型所需要的格式保存, 其 中有 9 个分布点没有环境数据 , 有效的分布点共 有 423个 . 1 . 2 预测物种分布模型 最大熵值法模型 ( MAXENT ) 是一种基于最