毛茛科植物烏頭Aconitum carmichaeli Debx.的子根稱之為附子,是我國(guó)40種常用中藥材之一,附子主要藥效有降血糖,降毒,抗炎鎮(zhèn)痛,散寒除濕,抗心律失常的作用,此外對(duì)肢冷脈微,虛寒吐瀉,寒濕痹痛等多種疾病[1]有效,其廣泛應(yīng)用于臨床治療中[2],隨著近年來(lái)中藥材市場(chǎng)的整體增溫,附子市場(chǎng)需求激增。導(dǎo)致除陜西漢中和四川江油道地產(chǎn)區(qū)外,云南、山西等地農(nóng)戶也開(kāi)始規(guī)�；N植。但這些新型種植區(qū)開(kāi)展附子種植的適宜性、藥效狀況等尚缺乏系統(tǒng)、科學(xué)的評(píng)價(jià)方法。開(kāi)展我國(guó)附子潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)及適宜性評(píng)價(jià),評(píng)估各地氣候因素對(duì)附子生長(zhǎng)與品質(zhì)的影響,對(duì)于新型附子種植區(qū)域的科學(xué)規(guī)劃和田間管理技術(shù)提升具有重要的指導(dǎo)意義。本研究以全國(guó)23個(gè)采樣點(diǎn)的附子為材料,結(jié)合多個(gè)標(biāo)本數(shù)字平臺(tái)獲取的283份附子標(biāo)本信息,采用Maxent和GIS技術(shù),對(duì)附子的潛在適宜分布區(qū)和適宜性等級(jí)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè),并對(duì)部分種植面積較大的省級(jí)行政區(qū)做出附子的適生等級(jí)種植區(qū)劃。此外,對(duì)收集的23份附子樣本生物堿、多糖、蛋白質(zhì)和氨基酸含量與氣候因子結(jié)合分析,探究其相關(guān)性。主要研究結(jié)果如下:1.參與建模的27個(gè)氣候因子在Maxent模擬中AU... 

【文章來(lái)源】：延安大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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第二章附子藥用植物資源潛在分布預(yù)測(cè)及適宜性評(píng)價(jià)-10-2.3結(jié)果與分析2.3.1Maxent模型預(yù)測(cè)能力評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性最大熵模型被證實(shí)為具有最佳的預(yù)測(cè)能力和精度的生態(tài)位模型，AUC（AreaUndertheCurve.AUC)指ROC曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積值，值即曲線下面的面積代表著模型預(yù)測(cè)能力的準(zhǔn)確性指標(biāo)[61]。按上述方法建立最大熵模型運(yùn)行后，得到的訓(xùn)練集AUC值為0.981，Heumann等[62]指出AUC值不僅可以評(píng)價(jià)模型運(yùn)行能力，還可以評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集百分比的設(shè)置。AUC值取值范圍為0.5-1，數(shù)值離1越近說(shuō)明預(yù)測(cè)的結(jié)果越精確，其模型預(yù)測(cè)的結(jié)果就越準(zhǔn)確。AUC值為0.50-0.60(失敗)，0.60-0.70(較差)，0.70-0.80(一般)，0.80-0.90(好)，0.90-1.0(非常好)[63]。最大熵模型預(yù)測(cè)結(jié)果表明，附子適宜潛在分布的AUC值為0.981(如圖2-2所示)，達(dá)到了非常好的標(biāo)準(zhǔn)，此結(jié)果的分布點(diǎn)25%設(shè)置為測(cè)試集，75%為訓(xùn)練集，表明模型設(shè)置可靠性高。因此，最大熵模型可以用于進(jìn)一步預(yù)測(cè)附子適宜性及其潛在分布區(qū)。圖2-2附子訓(xùn)練數(shù)據(jù)的AUC值和ROC曲線Fig2-2AUCvalueandROCcurvesofthetrainingdataofFuzi2.3.2主導(dǎo)氣候因子的確立主導(dǎo)因子的確立主要是通過(guò)最終選擇參與建模的27個(gè)環(huán)境變量對(duì)于模型的貢獻(xiàn)率和刀切圖的結(jié)果來(lái)綜合確立（圖2-3）。從模型運(yùn)行完成后輸出的反饋結(jié)果（表2-1）可以看到：對(duì)模型影響最大的環(huán)境因子按照其貢獻(xiàn)率大小分別為：最暖季降水量bio18（46.5），12月份太陽(yáng)輻射量srad12(16.6)，氣溫季節(jié)變化方差bio4(8.8)，

第二章附子藥用植物資源潛在分布預(yù)測(cè)及適宜性評(píng)價(jià)-12-srad12>srad11>srad1>tmax12>tmax2>tmax1>bio9>srad10>bio11>bio1由AUC值刀切圖來(lái)看排名前十的依次是srad12>srad11>srad1>tmax2>tmax12>tmax1>bio9>bio11>bio1。圖2-3.附子氣候因素刀切圖A:基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的刀切圖;B:基于AUC的刀切圖;C:基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)的刀切圖Fig2-3JacknifefigureofclimatefactorofFuzi.A:JacknifefigurebasedontrainingdataB:JacknifefigurebasedonAUCC:Jacknifefigurebasedontestdata2.3.3主導(dǎo)環(huán)境變量閾值分析本研究對(duì)附子地理分布影響較大的9個(gè)環(huán)境變量的單因子響應(yīng)曲線（圖2-4）進(jìn)行討論，由圖a可以看出，最暖季降水量bio18閾值為0-3130mm，其中最適為500mm，12月份太陽(yáng)輻射量(圖b)srad12閾值為0-46293kJm-2day-1，其中最適為800kJm-2day-1；氣溫季節(jié)變化方差(圖c)bio4閾值為16.866-2342.358，其中最適為750；1月份最高溫maxt1閾值為-39.338-41.904℃，其中最適為6℃；12月最高溫maxt12閾值為-39.648-42.416℃，其中最適為12℃；降水量變異系數(shù)bio15閾值為0-225.473，其中最適為60；最干季平均氣溫閾值bio9為-48.082-38.025℃，其中最適為7℃；最冷季度平均溫度bio11閾值為-64.396-30.987℃，其中最適為7℃；極端最低氣溫

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]云南省三種典型氣候帶凋落物層彈尾類多樣性分布格局[J]. 徐藝逸,曹敏,徐國(guó)瑞.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2020(14)
[2]植物逆境生物學(xué)中的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)運(yùn)用[J]. 白建瑞.  農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)與裝備. 2020(03)
[3]氣候變化背景下四川省熱量資源時(shí)空變化特征研究[J]. 高文波,何鵬,林正雨,張媛.  農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)報(bào). 2020(01)
[4]附子多糖抑制血管平滑肌細(xì)胞鈣化的神經(jīng)酰胺機(jī)制[J]. 陳燕亭,宋艷,陸立鶴.  中山大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版). 2020(01)
[5]附子不良反應(yīng)分析及應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)對(duì)其產(chǎn)生心臟毒性的機(jī)制預(yù)測(cè)[J]. 何健,吳萍,董宇,高蕊.  中國(guó)中藥雜志. 2019(05)
[6]氣候變化對(duì)黃山花楸潛在地理分布的影響[J]. 張興旺,李垚,謝艷萍,包先明,方炎明.  植物資源與環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(04)
[7]考馬斯亮藍(lán)法測(cè)定蛋白質(zhì)含量中的細(xì)節(jié)問(wèn)題[J]. 蔣大程,高珊,高海倫,邱念偉.  實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù). 2018(04)
[8]不同產(chǎn)地黃芩莖葉中氨基酸類成分的UPLC-TQ-MS分析與評(píng)價(jià)[J]. 嚴(yán)寶飛,朱邵晴,宿樹(shù)蘭,朱振華,郭盛,曾慧婷,錢大瑋,段金廒,富瑩雪.  藥物分析雜志. 2018(07)
[9]秦嶺毛茛科有毒植物資源及應(yīng)用研究[J]. 燕鑫鑫,李璟琦,陳嫻靜,雷丹.  陜西農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(05)
[10]附子藥理作用的分子機(jī)制研究進(jìn)展[J]. 鄧曉紅,黃建華,董競(jìng)成.  江西中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)

博士論文
[1]氣候變化對(duì)云南省寒溫性針葉林潛在生境的影響預(yù)測(cè)研究[D]. 李望軍.云南大學(xué) 2017
[2]氣候變化對(duì)中國(guó)主要造林樹(shù)種/自然植被地理分布的影響預(yù)估及不確定性分析[D]. 張雷.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院 2011
[3]中國(guó)黃土高原潛在植被模擬[D]. 鄒松兵.蘭州大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于maxEnt模型的米槁潛在適生區(qū)分布及其格局模擬[D]. 柳嘉佳.貴州大學(xué) 2018
[2]GIS在中學(xué)地理教學(xué)中的應(yīng)用及典型案例研究[D]. 苑敬萍.山東師范大學(xué) 2017
[3]陜西省秦嶺南北氣候的差異性及其變化[D]. 劉暢.蘭州大學(xué) 2016
[4]附子不同栽培產(chǎn)區(qū)質(zhì)量的比較研究[D]. 岳聰慧.西南科技大學(xué) 2015
[5]山茱萸資源潛在分布預(yù)測(cè)及影響有效成分形成的環(huán)境因子分析[D]. 曹博.陜西師范大學(xué) 2014
[6]微肥配施對(duì)附子生長(zhǎng)及產(chǎn)、質(zhì)量的影響[D]. 羅意.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[7]中國(guó)北方森林潛在分布及未來(lái)變化趨勢(shì)[D]. 牟艷玲.蘭州大學(xué) 2010
[8]烏頭屬部分植物的資源調(diào)查及引種栽培研究[D]. 周麗霞.北京林業(yè)大學(xué) 2008



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