第35卷第21期2015年11月生态学报ACTA ECOLOGICA SINICA Vol.35,No.21Nov.,2015基金项目：国家自然科学基金资助项目(31070293)；国家 十一五”科技支撑计划项目(2006BAI06A13⁃06)
收稿日期:2013⁃09⁃12; 网络出版日期:2015⁃04⁃14
*通讯作者Corresponding author.E⁃mail:weihy@snnu.edu DOI :10.5846/stxb201309122261
Gao B,Wei H Y,Guo Y L,Gu W.Potential distribution of Amorphophallus rivieri in the Qinling Mountains based on analytic hierarchy process and geographic information system.Acta Ecologica Sinica,2015,35(21):7108⁃7116.基于层次分析法和GIS 的秦岭地区魔芋潜在分布研究高 蓓1,3，卫海燕1,*，郭彦龙1，顾 蔚2
1陕西师范大学旅游与环境学院，西安 7100622陕西师范大学生命科学学院，西安 7100623陕西省农业遥感信息中心，西安 710015
摘要：魔芋(Amorphophallusrivieri )为我国传统的食用与药用植物，主产于秦岭以南地区㊂依据陕西秦岭地区28个魔芋分布点信息，利用秦岭地区45个气象台站1961 2010年气候资料㊁土壤数据(分辨率1km)和
DEM 高程数据(分辨率30m)，结合前人研究，通过魔芋产量与环境指标的相关性分析，获取相关性显著的20个评价指标，包括气候指标13个㊁土壤指标4个和地形指标3个，运用GIS 技术和多元回归模型对气候指标进行栅格化处理，基于层次分析法和加权平均法获得评价指标权重，建立陕西秦岭地区魔芋潜在种植分布模型，确定魔芋潜在种植的空间分布㊂结果显示：陕西秦岭地区魔芋最适宜种植区面积1214.42km 2，占可种植区面积的10.18%；适宜种植区面积2015.60km 2，占可种植区面积的16.90%；次适宜种植区面积3115.03km 2，占可种植区面积的26.12%；不适宜种植区面积5580.02km 2占可种植区面积的46.80%㊂适宜魔芋潜在种植区域主要分布在陕西汉中中南部㊁安康中南部以及商洛东南部㊂
关键词：层次分析法;GIS；潜在种植分布；魔芋；陕西秦岭地区
Potential distribution of Amorphophallus rivieri in the Qinling Mountains based on analytic hierarchy process and geographic information system
GAO Bei 1,3,WEI Haiyan 1,*,GUO Yanlong 1,GU Wei 2
1College of Tourism and Environment ,Shaanxi Normal University ,Xi′an 710062,China 2College of Life Sciences ,Shaanxi Normal University ,Xi′an 710062,China 3Remote Sensing Information Center for Agriculture of Shaanxi Province ,Xi′an 710015,China Abstract :Amorphophallus rivieri (the corpse
flower)is a traditional edible and medicinal plant in China.This species is distributed in the south part of the Qinling Mountains,China.We assimilated data about A.rivieri cultivation,environmental information from 28sampling sites in the Qinling Mountains,climate data from 45weather stations in the Qinling Mountains from 1961to 2010,soil data with 1km ×1km spatial resolution and DEM data with 30m ×30m spatial resolution in the Qinling Mountains,A.rivieri data collected throughout China,and a specific report on A.rivieri in Shaanxi Province.We obtained 20assessment factors that were significantly correlated when evaluating A.rivieri yield against environmental factors.The key environmental factors affecting the distribution of A.rivieri cultivation included 13dominant climate factors,4dominant soil factors,and 3dominant topographical factors.These dominant factors were 1)Frost⁃free duration (D),2)Annual average temperature (T n ),3)Annual total active temperature(≥10°C)(T ≥10djw ),4)Monthly mean maximum temperature from July to August (T 78zg ),5)Annual precipitation (P n ),6)Monthly mean
daily temperature range from July to September (T 79gc ),7)Monthly mean temperature from May to October (T 510p ),8)
Monthly mean temperature from July to August (T 78p ),9)Monthly mean relative air humidity from July to August (Q 78),10)June precipitation (P 6),11)July precipitation (P 7),12)August precipitation (P
8),13)September precipitation (P 9),14)Topsoil depth (H ),15)Topsoil pH(H 2O)(pH),16)topsoil texture classification (C ),17)Topsoil organic matter (O ),18)Aspect (A ),19)Slope (S ),20)Altitude elevation (h).Using Geographic Information System (GIS)and a multivariate regression model,the climate factors were rasterized.Then,we used fuzzy mathematics analysis,analytic hierarchy process (AHP),and the weighted means method to set up the subjection function and determine the weight of each factor.We set up a model of ecological suitability for A.rivieri in the Qinling Mountains of Shaanxi Province,and determined the spatial distribution of suitable planting areas for this species.The root⁃mean⁃square error (RMSE)was used to evaluate the accuracy of the model predictions.The RMSE value reached 7.8%,which indicated that the predictive accuracy of the model was Excellent.”The results showed that the ecological planting suitability model identified a relationship between potential A.rivieri cultivation distribution and the environmental factors.Highly suitable,moderately suitable,marginally suitable,and unsuitable planting areas of 1214.42km 2,2015.60km 2,and 3115.03km 2,and 5580.02km 2were identified for A.rivieri ,respectively.The potential suitable planting areas for A.rivieri were mainly distributed in the south central part of Hanzhong district,the south central part of Ankang district,and the southeast part of Shanluo district.This information on the potential suitable planting area of A.rivieri is valuable for providing baseline data,scientific information,and a research platform for understanding the ecology,geography,and environmental science of this important medicinal species.
Key Words :AHP;GIS;potential planting distribution;Amorphophallus rivieri ;Qinling mountains of Shaanxi Province
魔芋(Amorphophallusrivieri )又名蒟蒻，主产于秦岭以南的山区或高原地区，是我国传统食用与药用植物[1⁃2]㊂陕西秦岭地区是我国魔芋种植的传统区域，是中国南北气候的分界线，也是生态自然环境保存较好的区域[3⁃5]㊂科学的划分农作物种植区对该区域生态平衡的维持㊁生态系统稳定性的维护㊁可持续发展中生态与经济关系的协调都有重要影响㊂目前国内外对魔芋研究主要集中于种质资源[6⁃7]㊁遗传多样性和基因挖掘[8]㊁育种[9]㊁栽培[10]㊁病害[11⁃12]㊁食品[13⁃14]和药用价值等方面[15⁃18]，随着人们对魔芋功效的逐渐了解，市场对魔芋的广泛需求，推动了魔芋种植面积的不断扩大，经济效益愈加明显，魔芋种植成为耕地紧张㊁耕作条件差的地区农民脱贫致富的一条路径[19]㊂由于缺少魔芋生存环境适宜性空间分布信息，导致魔芋产业盲目发展，不利于产业可持续发展㊂
物种生存环境适宜性研究是物种保护的重要环节，对物种资源利用有着重要意义[20]㊂层次分析法(AHP)是一种定性和定量相结合㊁系统化㊁层次化的分析方法，为多目标㊁多准则以及内容复杂问题提供简便实用的决策方法[21]㊂由于具有处理复杂决策问题的实用性和有效性特点，该方法已在不同领域得到应用[22⁃23]，为物种适宜性研究提供了借鉴㊂对魔芋的空间分布研究主要集中在气候指标对魔芋生长的影响㊁气候种植区划以及魔芋种质资源分布等方面[24⁃26]，其对魔芋的适宜性研究多以数理统计为主，或以行政区划为基本评价单元，精细化程度不够，而根据魔芋产量和生长期数据，综合考
虑气候㊁土壤和地形的影响，来探讨魔芋种植适宜性评价和合理种植区化研
究未见报道㊂本文利用陕西秦岭地区DEM 数据㊁土壤数据和气象台站资料，以魔芋生长密切相关的生态要素作为评价指标，采用层次分析法和加权平均法[27]，应用ArcGIS 软件，对陕西秦岭地区魔芋潜在种植分布进行区划，为客观调控和指导魔芋适宜性规模种植提供基础资料，为当地种植规划和经济发展提供参考依据㊂1 数据来源与研究方法
1.1 研究对象魔芋性喜温凉，生长于海拔250 2500m 山间，一般于3月中旬 4月上旬发芽,10月中旬 11月收获㊂
9
017 21期 高蓓 等：基于层次分析法和GIS 的秦岭地区魔芋潜在分布研究
生长条件为年平均气温11℃以上,≥10℃积温2900 8000℃㊃d,7 8月月平均气温12 26℃㊁月平均最高气温15 35℃，块茎膨大期气象条件要求为7 9月日温差≥10℃，年降雨量800mm以上,6 9月月降雨量100 200mm,7 8月月平均相对湿度76% 90%，无霜期220d以上[28]㊂影响魔芋生长的主要气象灾害是春季倒春寒㊁夏季干旱与延迟性冷害和秋季连阴雨㊂
适宜魔芋生长的主要土壤条件为土层深度达30cm以上，有机质含量丰富㊁土层深厚㊁土壤疏松肥沃的
壤土，种植适宜的pH值6.5 7.0[24]㊂适宜魔芋生长的地形特征为湿度较高的稍倾斜的背风地带，具有灌溉条件且夏季暴雨不致土壤严重冲刷的地段[28]㊂
1.2 数据来源
本文的魔芋分布点位置与环境数据来源于西南大学中国魔芋中心 魔芋种质资源的调查研究和保存”项目㊁‘中国魔芋种植区划“[26]和中国数字植物标本馆(/)以及陕西省安康市魔芋产业技术研究中心的陕西省魔芋调查报告及实验数据，其中从中国数字植物标本馆获得研究区20个分布点信息，由相关文献获得研究区12个分布点信息，由 魔芋种质资源的调查研究和保存”项目获得研究区8个分布点信息，由陕西省魔芋调查报告及实验数据获得研究区22个分布点61个样方数据，剔除重复点数据，共获得陕西秦岭地区28个分布点67个样方数据㊂陕西省秦岭地区魔芋产量面积数据来源于陕西农业厅㊂
subjection生态环境适宜性评价因子的选择是评价的关键[29]，依据魔芋产量与环境条件指标的相关分析以及魔芋生长特点，选择了13个气候㊁4个土壤和3个地形因子构建陕西秦岭地区魔芋潜在种植分布的环境评价指标(表1)，其中气象数据来自陕西省46个气象站1961 2010年逐日观测数据，土壤数据和地形数据来自中科院国际科学数据服务平台(ISDSP,datamirror.csdb,cn)，土壤栅格数据的分辨率为1km，高程数字模型(DEM)的分辨率为30m㊂陕西省1∶10万土地利用数据来自于中国西部环境与生态科学数据中心( westdc.westgis.ac)㊂
表1 陕西秦岭地区魔芋潜在种植分布模型的评价指标
Table1 Evaluation factors of potential distribution of A.rivieri in Qinling mountains of Shaanxi province 类型Type指标Factor
气候要素Climatic factor 无霜期(D),≥10℃积温(T≥10djw)，年平均气温(T n),7 8月平均气温(T78p),7 8月平均最高气温(T78zg)，生育期(5 10月)平均气温(T510p),7 9月气温日温差≥10℃日数(N79gc)，年降雨量(P n), 6月降雨量(P6),7月降雨量(P7),8月降雨量(P8),9月降雨量(P9),7 8月平均相对湿度(Q78)
土壤要素Topsoil factor土壤pH(pH)㊁土壤类型(C)㊁土壤有机质(O)㊁耕层厚度(H)
地形要素Topographical factor坡度(S)㊁坡向(A)㊁海拔(h)
1.3 研究方法
1.3.1 候数据小网格化
参考山地无气象站地区气候要素的推算模拟方法，选用回归统计方法和对比分析方法[30]㊂利用研究区46个气象站的经度㊁纬度和海拔作为自变量,SPSS进行多元回归分析，建立气象要素空间分布模型(表2)㊂运用ArcGIS9.3的空间插值模块，通过对比Simple kriging㊁Original kriging㊁IDW和RBF4种插值
方法，选择能够较好反映局地气候垂直变化的IDW法进行空间插值㊂由于受地形起伏变化的影响，各气候指标的总体拟合精度不够高，为提高拟合精度，对气候指标的残差部分进行空间内插，以订正气候指标㊂将气候指标多元回归分析栅格图和残差的栅格分布图进行图像叠加，最终生成气侯指标空间分布栅格图像㊂
1.3.2 评价指标的确定
影响魔芋生长和分布的因素很多，依据陕西秦岭地区各魔芋种植县的魔芋产量㊁魔芋生长期观测数据以及当地生态环境资料，采用定性与定量结合的方法，遵循客观性㊁区域差异性㊁主导性和可操作性等原则进行指标的筛选[31]㊂
0117 生 态 学 报 35卷
表2 陕西秦岭地区气候指标的空间推算模型
Table 2 The small grid reckon model of climate factors in Qinling mountains of Shaanxi provice 气候指标Climate factor
多元回归模型Multiple regression model 相关系数Correlation coefficient F 无霜期(D )Frost⁃free duration
D =1056.767-2.506λ-12.976 -0.047h 0.937**215.7≥10℃积温(T ≥10djw )
Annual total active temperature(≥10℃)
T ≥10djw =5077.090+11.175λ-33.443φ-1.665h 0.948**268.1年平均气温(T n )Annual average temperature
T n =36.775-0.017λ-0.557φ-0.005h 0.972**512.07 8月平均气温(T 78p )Mean temperature from July to August
T 78p =25.926-0.014λ+0.117φ-0.006h 0.940**228.37 8月平均最高气温(T 78zg )Mean maximum temperature from July to August T 78zg =16.754+0.082λ+0.231φ-0.006h 0.954**300.0生育期(5 10月)平均气温(T 510p )Mean temperature during growth duration (from May to October)
T 510p =24.782-0.010λ+0.012 -0.006h 0.948**268.07 9月气温日温差≥10℃日数(N 79gc )The number of days of daily temperature range ≥10℃from July to Septembre N 79gc =212.548+2.534λ-0.953 +0.021h 0.809**51.2年降雨量(P n )Annual precipitation P n =3194.238+13.454λ-118.256 +0.172h 0.876**98.86月降雨量(P 6)June precipitation P 6=209.414+3.446λ-15.415 +0.031h
0.818**60.77月降雨量(P 7)July precipitation P 7=1974.403-7.748λ-30.139 +0.054h 0.827**20.68月降雨量(P 8)August precipitation P 8=1134.243-3.48λ-19.657 +0.048h
0.847**21.69月降雨量(P 9)September precipitation
P 9=1244.676-5.576λ-15.632 +0.013h 0.873**95.7
7 8月平均相对湿度(Q 78)Mean relative humidity from July to August Q 78=208.321-0.333λ-2.907 +0.004h 0.860**85.0 降雨量(mm)㊁气温(℃)㊁积温(℃㊃d)㊁无霜期(d)和相对湿度(%);**表示通过了0.01
的显著性水平检验
图1 陕西秦岭地区魔芋潜在种植分布研究结构
Fig.1 Structure of A .rivieri Potential distribution evaluation in Qinling mountains of Shaanxi province
1.3.3 综合评价体系构建
构建各评价指标权重[27]，以确定魔芋潜在种植分布的权重评价体系，即影响魔芋生长的3个准则层评价
因素(气候㊁土壤和地形),20个评价指标(表1)对魔芋潜在种植分布的影响作用是不同的，这就需要根据每个评价指标影响作用的重要程度分别赋予不同的权重(表3)㊂邀请12位在魔芋栽培㊁病害㊁种质资源㊁魔芋
1
117 21期 高蓓 等：基于层次分析法和GIS 的秦岭地区魔芋潜在分布研究
2117 生 态 学 报 35卷 产品开发和土壤领域有丰富知识经验的专家和技术人员参加问卷填写，将课题研究的目的告诉专家，请专家根据多年的实践经验填写调查问卷㊂首先分别在各层中评价因子之间作两两重要性定量判断比较；其次根据判断矩阵计算上一层次指标与本层次相关因素之间的重要性次序的权重值(权向量)；然后进行层次单排序和层次总排序，并对AHP构造的判断矩阵进行一致性检验，即CI(Consistency index)与判断矩阵的平均随机一致性指标RI(Random index)的比值CR(Consistency ratio)进行一致性检验[27]㊂
经计算得出CI=0.06,RI=1.19,CR=CI/RI=0.049<0.10，层次排序的结果具有满意的一致性㊂
表3 魔芋潜在种植分布研究评价指标的AHP权重
Table3 Index weights of analytic hierarchy process of the function of potential distribution suitability of A.rivieri
一级指标First factor权重Weight二级指标Second factor权重Weight总权重Totle weight
气候要素Climatic factor0.57无霜期(D)0.140.0798
≥10℃积温(T≥10djw)0.110.0627
年平均气温(T n)0.130.0741
7 8月平均气温(T78p)0.070.0399
7 8月平均最高气温(T78zg)0.100.0570
生育期(5 10月)平均气温(T510p)0.080.0456
7 9月气温日温差≥10℃日数(N79gc)0.100.0570
年降雨量(P n)0.100.0570
6月降雨量(P6)0.030.0171
7月降雨量(P7)0.030.0171
8月降雨量(P8)0.020.0114
9月降雨量(P9)0.020.0114
7 8月平均相对湿度(Q78)0.070.0399
土壤要素Topsoil factor0.26土壤pH(pH)0.280.0728
土壤类型(C)0.230.0602
土壤有机质(O)0.220.0568
耕层厚度(H)0.270.0702
地形要素Topographical factor0.17坡度(S)0.350.0595
坡向(A)0.370.0629
海拔(h)0.280.0476
1.3.4 基于GIS综合评价模型的建立
采用加权平均法，通过模糊隶属函数标准化的指标值与层次分析法求出的每个评价指标的权重值[27,32]，利用公式(1)计算每个评价栅格的综合分㊂
S=∑m j=1(∑n i-1χi×ωi)×ωi(1)式中,S为魔芋潜在种植分布适宜度;χi为二级指标的标准化值;ωi为二级指标权重;ωj为级指标权重;m为一级指标的个数;n为二级指标的个数㊂
1.3.5 模型检验
为了验证模型的适用性，选择陕西秦岭地区采样地的6个样本，利用均方根误差[32](RMSE)，检验魔芋种植区划评价模型的适用性㊂
RMSE=1N∑m i=1(P i-Q i)2(2)式中,N为样本数,P i是第i个预测值,Q i代表第i个观察值㊂均方根误差表示的预测值与实测值相应的接近程度,RMSE越小，模型预测值与实际值越接近，模型效果越好㊂
本模型的RMSE检验结果为7.8%,RMSE值小于10%，表明模拟值与实际观测值一致性很高，模拟效果
发布评论