尼泊尔谢福克松多国家公园中濒危药用植物Nardostachys jatamansi (D.Don) DC.的潜在分布

《Next Research》：Potential distribution of endangered medicinal plant Nardostachys jatamansi (D.Don) DC. in Shey Phoksundo National Park, Nepal

本研究利用MaxEnt模型预测尼泊尔Shey Phoksundo国家公园内濒危药用植物Jatamansi的适宜栖息地，发现温度相关变量（Bio1、Bio2、Bio7）和海拔是主要影响因素，适宜区域约28,671公顷，集中在东部，为保护提供科学依据。

　　在喜马拉雅山脉地区，特别是在尼泊尔的Shey Phoksundo国家公园（SPNP）中，一些珍稀的药用植物正面临生存威胁。其中，Jatamansi（Nardostachys jatamansi DC）是一种具有重要药用价值的植物，其生长环境和生态需求尤为特殊。SPNP作为尼泊尔最大的横跨喜马拉雅地区的国家公园，不仅是多种特有和濒危物种的重要栖息地，也为Jatamansi的生存提供了关键的自然条件。然而，近年来由于过度采挖、栖息地退化以及人类活动的增加，Jatamansi的数量持续下降，甚至被列为国际自然保护联盟（IUCN）红色名录中的极危物种。因此，研究其适宜的生存环境，对于制定有效的保护和可持续利用策略具有重要意义。

为了更准确地预测Jatamansi在SPNP中的适宜栖息地，研究团队采用了最大熵（MaxEnt）建模方法。这种方法在生态学和物种分布研究中被广泛应用，因其能够利用有限的物种出现数据，结合多种环境变量，从而预测物种的潜在分布区域。研究结果显示，MaxEnt模型在预测Jatamansi的适宜栖息地方面表现出良好的性能，其AUC值为0.846，表明模型具有较高的准确性。在模型中，温度相关的变量和海拔高度被识别为最重要的预测因子。研究进一步指出，Jatamansi的适宜栖息地主要集中在SPNP的东部区域，面积约为28,671公顷，这一结果与实地调查结果相吻合。

SPNP位于尼泊尔西北部，其地理范围横跨29.250° N至29.750° N，以及83.130° E至82.520° E之间，海拔从2,130米的Ankhe地区上升至6,883米的Kanjirowa山峰。公园与中国的西藏自治区接壤，东边是Mustang区，西边是Humla区。SPNP以其丰富的生物多样性而闻名，包括32种哺乳动物和近200种鸟类。公园内的植被类型多样，南部的低海拔区域以温带和亚高山植被为主，而北部的高海拔地区则主要由高山草甸和灌木覆盖。这种复杂的地形和气候条件为Jatamansi的生存提供了独特的生态环境。

为了收集Jatamansi的出现数据，研究团队在2023年4月25日至6月5日期间，对SPNP进行了实地调查，覆盖了Dolpa和Mugu两个地区。由于该地区地形复杂，研究者首先通过与地方森林办公室、国家公园以及当地社区进行焦点小组讨论，获取了关于该物种的初步信息。随后，他们将采样重点放在可能的分布区域。通过GPS记录了293个地理点，但为了减少采样偏差，研究者采用了1公里×1公里的空间过滤方法，仅保留每个网格中的一个出现点用于最终建模，最终确定了95个有效的出现点。

在环境变量的选择上，研究团队整合了气候和地形数据。气候数据来源于WorldClim数据库，具有30秒的空间分辨率（约1公里），包括年均温、月平均温差、等温率、温度季节性、最热月平均温度、最冷月平均温度、年温差、最湿季的平均温度、最干季的平均温度、最暖季的平均温度、最冷季的平均温度、年降水量、最湿月的降水量、最干月的降水量、降水季节性（变异系数）、最湿季的降水量、最干季的降水量、最暖季的降水量以及最冷季的降水量。地形数据则来源于美国地质调查局（USGS）提供的Shuttle Radar Topography Mission（SRTM）数字高程模型（DEM）。通过对DEM的重新分类，研究团队能够更好地展示不同海拔区域的地形特征，并计算出坡度和坡向。坡度被分为五个等级（0–15°、15–30°、30–45°、45–60°、60–89°），而坡向则被划分为八个主要方向（N、NE、E、SE、S、SW、W、NW），以便于生态分析和可视化。

为了提高模型的准确性，研究团队对变量之间的相关性进行了评估，并通过交叉相关分析（Pearson相关系数）筛选出高相关性的变量。最终，只有8个变量被纳入建模过程，包括Bio2（月平均温差）、Bio19（最冷季的降水量）、Bio7（年温差）、Bio15（降水季节性）、坡向和海拔等。这些变量在模型中表现出较高的贡献度，其中Bio2的贡献率最高，达到29.7%。这一结果表明，Jatamansi对温度变化的响应尤为敏感，特别是在温差较大的环境中，其生长条件更为适宜。

模型预测结果显示，Jatamansi的适宜栖息地主要分布在SPNP的东部区域，包括Rigmo、Jagadulla、Dho和Saldang等地区。而西北部区域则未被预测为适宜的栖息地。这一发现与实际观察一致，同时也揭示了Jatamansi在不同地形和气候条件下的适应性。研究还指出，Jatamansi在海拔3,400米至4,600米之间表现出最佳的生长条件，而在更高海拔区域，其适宜性逐渐下降。此外，降水季节性低于65毫米的区域更适合该植物的生长，而年温差超过一定范围后，其适宜性也会降低。这些结果为保护和管理Jatamansi提供了重要的生态依据。

研究团队采用MaxEnt 3.4.4版本进行建模，并设置了默认的特征类别（线性、二次、乘积和铰链），以及1.0的正则化乘数以控制模型复杂度。输出格式被设定为“cloglog”，以便于生态解释。为了确保模型的准确性，研究者使用了10,000个背景点进行建模，这些背景点代表了SPNP内的环境空间。在建模过程中，95个出现点被分为75%用于训练，25%用于测试和验证。此外，还进行了10折交叉验证，以评估模型的泛化能力。最终的AUC值为0.846，标准差为0.077，表明模型具有较高的稳定性。同时，TSS（真技能统计量）和Cohen’s Kappa（科恩和谐系数）的平均值分别为0.975和0.954，进一步证明了模型的可靠性。

研究团队还对变量的重要性进行了评估，采用Jackknife测试方法，即在去除每个变量后，评估模型预测能力的变化。结果显示，Bio2、Bio19、Bio7、Bio15和海拔是预测Jatamansi分布的关键变量。其中，Bio2（月平均温差）对模型的贡献最大，表明该植物对温度波动具有较高的适应性。然而，随着月平均温差的增加，其适宜性会逐渐下降，这说明该植物在特定的温差范围内生长最佳。此外，年温差（Bio7）和降水季节性（Bio15）同样对模型预测具有重要影响，而坡向和坡度的影响相对较小。这些发现有助于进一步理解Jatamansi的生态需求，并为未来的保护策略提供科学依据。

为了更全面地分析模型的预测结果，研究团队还绘制了响应曲线，以展示不同环境变量对Jatamansi适宜性的影响。结果显示，Jatamansi在年均温为-0.5°C至2°C的环境中表现最佳，而在超过9°C的区域，其适宜性下降。这表明该植物更适应寒冷的气候条件。此外，降水季节性低于65毫米的区域更适合其生长，而年温差超过一定范围后，适宜性也会降低。这些变量之间的相互作用，进一步揭示了Jatamansi对环境条件的依赖性。

研究还指出，Jatamansi的适宜栖息地主要集中在SPNP的核心区域和缓冲区。其中，核心区域占55.8%（约15,998.4公顷），缓冲区占44.2%（约12,672.6公顷）。这种分布模式与该地区的自然条件和人类活动密切相关。核心区域通常受到严格保护，而缓冲区则可能受到更多的土地利用压力。因此，研究建议在缓冲区加强社区参与的保护管理，以减少过度采挖和栖息地退化对Jatamansi的影响。同时，核心区域的保护措施也应得到进一步加强，以确保该物种在更广泛的区域内得到有效的保护。

研究团队还讨论了模型的局限性。首先，MaxEnt作为一种基于出现数据的算法，其预测结果可能受到生物因素（如竞争和食草动物）的影响，特别是在缓冲区等人类活动较为频繁的区域。其次，尽管研究者对出现点进行了空间筛选，但这些点仍然集中在较为易达的区域，可能导致采样偏差，影响模型的准确性。此外，模型的评估仅依赖于AUC指标，忽略了其他重要的评估方法，如空间块交叉验证。最后，研究中未能纳入土壤特性、土地覆盖、干扰和人类活动等潜在影响因素，这些变量可能对Jatamansi的分布产生重要影响。尽管SPNP是一个高海拔的自然保护区，人类活动相对较少，但这些因素仍然不能被完全忽视。

未来的研究应考虑将更多的环境和人类活动变量纳入建模过程，以提高预测的生态现实性和适用性。此外，研究还建议，通过多种气候模型（如CMIP6全球气候模型和共享社会经济路径SSP）进行未来情景的预测，以评估气候变化对Jatamansi分布的影响。这些预测结果将有助于制定适应性的保护和管理策略，确保该物种在未来的生存环境得到充分保障。同时，研究团队还指出，当前的模型仅将栖息地分为适宜和不适宜两种类型，而未能进一步细分适宜等级。未来的工作可以考虑采用更精细的分类方法，以提供更详细的管理建议。

综上所述，这项研究利用MaxEnt建模方法，结合气候和地形数据，成功预测了Jatamansi在SPNP中的适宜栖息地，并揭示了其对温度和降水季节性的高度依赖性。研究结果不仅为该物种的保护提供了科学依据，也为其他珍稀药用植物的生态研究和管理提供了参考。未来的工作应进一步优化模型，纳入更多生态和人为因素，并结合气候预测数据，以应对全球变暖带来的挑战。通过这些努力，可以确保Jatamansi这一珍贵的药用植物在未来能够得到有效的保护和可持续利用。