椰心叶甲(Brontispalongissima)又称椰长叶甲、椰棕扁叶甲等，是一种重要危险性林业有害生物[1]。椰心叶甲原产于印度尼西亚马鲁古群岛的阿鲁岛和巴布亚新几内亚地区[2]，从20世纪早期该虫开始传播，到20世纪末，椰心叶甲已从印度尼西亚和太平洋岛区传播到中国和一些东南亚国家和地区[3,4]。椰心叶甲主要取食危害棕榈科经济或观赏植物，其中椰子Cocosnucifera是最主要的寄主植物[5]。2000年首次在广东深圳发现椰心叶甲，2002年在海南海口发现椰心叶甲，2003年海南受害植株达到51万株，2004年海南受害植株增加到77.3万株，至2006年海南17个县市发生疫情[6,7]。目前椰心叶甲在广东、广西、福建等多个地区都有发生[4,8,9]。

全球气候变化已成为世界各国广泛关注的环境问题。在世界气候研究计划组织的耦合模式比较计划推动下，世界各国发展了多个气候模式，目前正在进行的新一轮气候模式比较计划就是CMIP5[10]。在CMIP5第五次报告中(AR5)中使用了一套新的温室气体排放情景——典型浓度路径情景(RepresentativeConcentrationPathways,RCPs)。《第三次气候变化国家评估报告》表明，与1986—2005年相比，预计到21世纪末（2081—2100年），在RCP8.5情境下，中国区域平均气温增加5.0℃。温度升高会对昆虫的生长发育、生殖、存活、行为等生命活动产生影响[11]。在气候变暖情景下，昆虫会向高海拔和两极扩散来应对气候变化[12]。为阻止椰心叶甲在中国的进一步传播扩散，明确椰心叶甲在气候变化背景下在中国的适生区分布是一个重要的步骤。

目前，有相关学者对椰心叶甲在中国的适生区进行了相关研究。彭正强等[13]基于椰心叶甲的生物学特性，利用ArcviewGIS预测了椰心叶甲在国内的适生区。李红梅等[14]利用GARP预测椰心叶甲在中国南方具有广泛的适生区。Zou等[15]基于历史（1987—2016年）和未来（2071—2100年）气象数据预测了椰心叶甲在未来气候变暖条件下和历史气候条件下椰心叶甲在全球的适生区。近年来，物种分布模型已经广泛应用于物种的适生区预测，研究对象有林业害虫[16]、农业害虫[17]、菌物[18]、植物[19]等，将对有害生物的检疫、有害生物风险分析、害虫预测预报等方面产生重要的指导意义。为明确椰心叶甲在中国详细的分布范围，笔者引用Zou等[15]调试的CLIMEX参数，基于中国地区的气象数据，对椰心叶甲在中国地区的潜在适生区进行预测，以期为椰心叶甲在中国的检疫防治提供一定的理论依据。

1、材料与方法

1.1 研究模型与软件

1.1.1 CLIMEX软件

CLIMEX是一个动态模拟模型，利用物种在已知分布区域的气候参数或利用物种的地理分布数据和生物学数据来确定适合物种的CLIMEX参数，对物种在全球尺度或区域尺度的潜在适生区进行预测[20]。用于评价物种在一定地区的适生情况的生态气候参数(ecoclimaticindex,EI)由3个部分指数组成，分别为生长指数(growthindices,GI)、胁迫指数(stressindices,SI)和限制条件(limitationconditions)。生长指数表明种群在适宜季节潜在的增长，由温度指数(temperatureindices,TI)和湿度指数(moistureIndices,MI)决定。湿度指数包括发育起点温度(lowertemperaturethreshold,DV0)、适宜温度下限(loweroptimumtemperature,DV1)、适宜温度上限(upperoptimumthreshold,DV2)及发育最高温度(uppertemperaturethreshold,DV3)。湿度指数包括发育所需最低土壤湿度(lowersoilmoisturethreshold,SM0)、适宜发育所需土壤湿度下限(loweroptimalsoilmoisture,SM1)、适宜发育所需土壤湿度上限(upperoptimalsoilmoisture,SM2)及发育所需最高土壤湿度(uppersoilmoisturethreshold,SM3)。胁迫指数表示物种对不良环境的适应能力，包括干胁迫(drystress,DS)、湿胁迫(wetstress,WS)、热胁迫(heatstress,HS)、冷胁迫(coldstress,CS)以及4个交互胁迫指数[20]。干胁迫参数包括干胁迫开始积累的湿度阈值(drystressthreshold,SMDS)和干胁迫积累的速率(drystressrate,HDS)；湿胁迫参数包括湿胁迫开始积累的湿度阈值(wetstressthreshold,SMWS)和湿胁迫积累的速率(wetstressrate,HWS)。热胁迫参数包括热胁迫开始积累的温度阈值(heatstresstemperaturethreshold,TTHS)和热胁迫积累的温度速率(heatstresstemperaturethreshold,THHS)。冷胁迫参数代表物种生存每日所需最低的热量，包括冷胁迫开始积累的温度阈值(coldstresstemperaturethreshold,TTCS)和冷胁迫积累的速率(coldstresstemperaturerate,THCS)。

EI值用来描述物种在某地的适生程度，其大小范围为0～100。EI值越接近于0，表明适生程度越低；EI值越接近于100，表明适生程度越高；EI值越大，适宜度越高[20]。EI值的大小不仅可以反映物种在某地的适生程度，而且可以根据EI值划分不同适生程度范围，有效指导控制有害生物的传播[21]。参照Zou等[15]EI划分方法对椰心叶甲EI值进行划分：非适生区，EI=0；低度适生区，0<EI≤10；中度适生区，10<EI≤20；高度适生区，EI>20。

1.1.2 ArcMap软件

ArcGIS是由美国环境系统研究所(EnvironmentSystemResearchInstitute,ESRI)在1978年开发的空间信息处理软件，ArcMap是ArcGISDesktop用户桌面组件专业制图软件之一。本研究利用ArcMap反距离加权插值(inversedistanceweighted,IDW)分析功能，对从CLIMEX软件导出的椰心叶甲EI做插值处理，并利用专题制图功能得到椰心叶甲在中国的潜在适生区分布图，实现预测结果直观化。

1.2 数据收集

1.2.1 椰心叶甲CLIMEX参数

将Zou等[15]研究中设置的CLIMEX参数作为椰心叶甲的CLIMEX参数，如表1所示。

1.2.2 气象数据

CLIMEX需要5种气象数据，包括月平均降水量、日最高气温、日最低气温、9:00和15:00的日相对湿度。中国地区历史气象数据（1981—2010年）的获取参照文献[22]。

IPCCAR5第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)考虑了4种未来温室气体排放情景，包括极低强水平的温室气体减缓情景RCP2.6,2个中等稳定化情景RCP4.5和RCP6.0，和温室气体排放不受限制的情景RCP8.5[[10]]。与CMIP3相比，CMIP5提供对百年尺度气候变化预估和10～30年尺度年代际气候变化预测，本研究选取21世纪末（2071—2100年）作为未来气象数据时间段，同时选择RCP8.5情景研究温度上升最高的情况下适生区的变化，并参照[22]选择澳大利亚的CSIRO-Mk3-6-0气候模式。根据选择的未来时间段、温室气体排放场景及气候模式，参照文献[22]处理未来气象数据。在RCP8.5情景下，通过分别计算出CSIRO-Mk3-6-0气候模式下目标年份（2071—2100年）和基准年份（1981—2010年）的气象数据获得气象数据变化差值，以插值好的中国观测站点的当前气候数据为基准，加上插值后的同分辨率的气候数据差值即可得到未来气象数据。

表1椰心叶甲CLIMEX参数

1.3 研究方法

将历史和未来气候条件下全国各栅格点的气象数据导入CLIMEX软件，参照文献[15]调试的CLIMEX参数，从CLIMEX软件分别输出历史和未来气候条件下椰心叶甲在全国各站点的EI。利用ArcGIS反距离加权插值分析功能对2种气候条件下椰心叶甲EI做插值分析，得到在历史和未来气候变化情景下椰心叶甲在中国的气候适生区分布图，明确气候变化对椰心叶甲在中国适生区的影响。

2、结果与分析

2.1 历史气候条件下椰心叶甲在中国的气候适生区

历史气候条件下椰心叶甲在中国的气候适生区如图1所示。由图可知，椰心叶甲在中国的气候适生区广泛，适生区范围主要集中在中国的南部和中部，适生区在中国分布的北界到达北京，南界到达海南。总适生面积约为305.0km2，占中国大陆总面积的31.8%，总体适生程度较高。

高度适生区分布范围最广，面积最大，约为203.4km2，占中国大陆面积的21.2%。高度适生区主要集中在中国南部地区，从江苏的东北部到海南省几乎全为椰心叶甲高度适生区，包括湖北、重庆、贵州、湖南、江西、浙江、福建、广东、广西及海南全域；台湾、云南、江苏、安徽的大部分地区；河南的东南部和四川的东部地区。

中度适生区分布范围最小，约为39.5km2，占中国大陆面积的4.1%，主要包括江苏、安徽的北部，山东的南部，河南的中部和南部，湖北的西北部，陕西的南部和云南的中部等地区。

低度适生区面积约为62.2km2，约占中国大陆面积的6.5%。低度适生区主要分布于山东省大部分地区，河北的南部和中部，北京、山西、四川的南部，河南、云南的北部，陕西的中部和南部，甘肃的最南部，西藏东南部的边缘地区等。

图1历史气候条件下椰心叶甲在中国的气候适生区（1981—2010年）

2.2 未来气候条件下椰心叶甲在中国的潜在适生区

利用模拟的未来气象数据制得椰心叶甲在中国的潜在适生区分布图，如图2所示。在未来气候条件下，椰心叶甲在中国的适生区总面积达366.2km2，占中国陆地总面积的38.1%。适生区主要分布于中国的南部和中部地区，总体来看，适生区有北移的趋势，各省的适生区分布范围略有差异。

高度适生区分布最为广泛，面积约为244.9km2，约占中国大陆面积的25.6%，主要分布于中国南部各省；中度适生区分布面积最小，约为42.6km2，约占中国大陆面积的4.4%，主要分布于中国的中东部地区；低度适生区面积约为78.7km2，约占中国陆地面积的8.2%，主要分布于东北部，北界到达辽宁，南界到云南的北部。

2.3 2种气候条件下椰心叶甲在中国的适生区变化

2.3.1 2种气候条件下气候适生区面积变化

在历史和未来气候条件下，椰心叶甲在中国的不同适生程度地区的面积有一定的差异，如图3所示。对比未来气候条件得知，椰心叶甲在中国总的适生区面积增加了61.2km2，占中国总陆地面积的6.4%。高度、中度和低度适生区面积都有增加，其中，高度适生区面积增加最多，为41.5km2，约占中国陆地面积的4.3%；中度适生区面积增加最小，为3.1km2，约占中国陆地总面积的0.3%。

图2未来气候条件下椰心叶甲在中国的气候适生区（2071—2100年）

图32种气候条件下椰心叶甲在中国不同适生区面积变化

2.3.2 2种气候条件下椰心叶甲在中国适生区适生程度变化

将历史和未来气候条件下的EI差值进行插值处理，制得椰心叶甲在中国的适生程度变化图，如图4所示。红色代表EI差值为正，蓝色代表EI差值为负，颜色的深浅代表EI值变化程度的大小。由图可知，气候变化将显著地影响椰心叶甲在中国中部和南部的适生程度。气候变化使椰心叶甲在中国南部的适生性降低，包括广西、广东、湖南、江西、福建、浙江、安徽、湖北。适生性增加的区域主要集中于云南、贵州、四川、陕西、河南、山西、河北、北京、山东等地，位于辽宁、河北、山西等地的非适生区转变为低度适生区；位于山东、河南等地的低度适生区转变为中度适生区；位于江苏、安徽、河南的中度适生区转变为高度适生区。

3、结论

对历史和未来气候条件下椰心叶甲在中国的潜在适生区的预测结果表明，椰心叶甲适生区主要分布于中国的中部和南部地区，高度适生区分布范围最大，中度适生区分布范围最小。

在未来气候变化情景下，椰心叶甲在国内的潜在适生区有北移的趋势，各适生区范围内的适生面积都有所增加，其中高度适生区面积增加最大。

本研究明确了未来气候条件下椰心叶甲在中国的分布以及气候变化对椰心叶甲在中国的气候适生区的影响，气候变化会使椰心叶甲总适生面积增加，适生区分布范围扩大，预测结果可为未来椰心叶甲的检疫防治提供一定的理论依据，也可为评估中国地区林业害虫对气候变化的响应提供一定的参考。

4、讨论

在适生区预测中，应用不同的气象数据，预测结果会存在一定的差异。本研究模拟的椰心叶甲在中国的分布区与Zou等[15]和彭正强等[13]模拟的中国分布区存在差异。Zou等[15]使用的是在RCP4.5情境下获得的29个全球气候模拟的全球未来气象数据，而本研究使用的是RCP8.5情境下，利用CSIRO-Mk3-6-0模式模拟的中国地区的未来气象数据，气候模式及温室气体排放场景的不同会导致气象数据的差异。此外，在进行气候变化预估模拟时，全球海气耦合模式由于其复杂性和需要多世纪时间尺度的长期积分，对计算机资源的要求高，所取分辨率一般较低，如果要在更小尺度的区域和局地进行气候变化情景预估，一般采用降尺度法[10]。

当对中国地区进行气候变化情景预估时，中国地区的气象数据和全球尺度气象数据的分辨率不同，进而预测结果也会有差异。和彭正强等[13]预测的椰心叶甲在中国的潜在适生区相比，本研究预测椰心叶甲在中国的分布范围更广。彭正强等[13]选取的是1981—1990年的月平均气温建立中国气温数据库，而本研究选取的是1981—2010年的气象数据，包括温度、湿度和降水数据。此外，彭正强等[13]基于椰心叶甲的生物学研究资料和地理信息系统(GIS)软件，将温度作为影响椰心叶甲分布的的主要因子，分析椰心叶甲在国内的适生区，而Zou等[15]的研究结果表明，湿度和降水因子也会对椰心叶甲的适生性产生一定的影响。因此，应用不同的气象数据将会导致预测的同一地区适生区的范围有差异，未来随着气象数据不断的更新和完善，预测结果准确度会有所提高。

图42种气候条件下椰心叶甲在中国适生程度变化图

椰心叶甲寄主棕榈科植物主要分布于中国的海南、云南、广西、广东、福建、台湾等地[23]。Zou等[15]的研究表明，寄主对椰心叶甲的适生性影响较小，所以本研究未叠加寄主分布。但除寄主外，其他因素如土地利用方式变化、生物之间的相互作用等，可能会对预测结果产生一定的影响[24]，导致模型不确定性增加。此外，在调节物种CLIMEX参数过程中，具有一定的人为主观性，预测结果的稳定性不理想。期望在今后的研究中，通过考虑更多影响因素，如天敌昆虫对椰心叶甲适生区分布的影响，并对模型不确定性进行分析，使模型预测结果更加准确。

从对椰心叶甲在中国的适生区预测结果看，椰心叶甲有向中国更高纬度地区扩散的趋势，应加强检疫和防控的力度，重点关注高度适生区椰心叶甲发生情况，阻止椰心叶甲在中国进一步扩散。

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