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开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
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云南省大理白族自治州(以下简称“大理州”)烟叶产业已被纳入支撑农户增收致富、实施乡村振兴战略的发展规划[1]。红花大金元作为大理州特色优质烤烟品种之一，凭借其香气量足、品质好等特点[2]，成为大理州烟叶产业高质量发展的核心品种[3]。然而，部分地区在烟区规划中过度追求短期经济价值，烟田常年连作与套作现象普遍，从而引发了土壤养分衰退、病虫害加剧等问题，严重制约了烟叶产业的可持续发展。因此，科学遴选烟叶种植适宜区，成为当前亟需解决的关键问题。
作物种植适宜性评价是通过研究作物生长所需要的环境要素与区域实际生境条件之间的契合度，系统分析作物生长适宜性的空间分布特征[4]。传统的作物适宜性评价方法主要包括层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)[5]、模糊数学法[6-7]、优化分析法[8]以及加权综合评分法[9-10]等，虽然在一定程度上能够反映种植区的环境适宜性，但在数据处理的客观性、变量选择的灵活性及结果的精度方面仍存在一定局限性[11]。随着人们对农用地生态问题的重视以及农业信息化水平的快速提升，地理信息系统(Geographic Information System，GIS)技术日趋成熟，越来越多的学者借助其强大的空间分析能力对作物种植的生态适宜性进行量化研究[12-13]，但其在处理复杂环境变量关系及预测空间分布动态变化方面仍存在不足。物种分布模型(Species Distribution Models，SDMs)是一种将物种空间位置与环境因子信息相结合的模型，通过分析物种分布数据与环境变量之间的关系对物种潜在分布进行预测，已成为评估生物多样性的重要工具[14]。MaxEnt模型是SDMs中应用最为广泛的模型之一，最初主要应用于野生动植物的潜在栖息地预测[15-16]。该模型在物种分布数据较少且环境变量关系不明确的情况下仍可精准模拟物种分布[17]，近年来已被成功应用于作物潜在种植区域预测。烟叶种植适宜性评价研究多集中于利用气候因子[18-19]或土壤养分因子[20-21]等单一维度评价指标进行分析，整合地形地貌、气候特征及土壤理化性状的系统性研究仍显不足。
本研究基于MaxEnt模型，通过解构大理州气候数据、数字高程模型及土壤理化性状数据库，揭示了影响红花大金元烟叶品质形成的主导环境因子。研究成果可为优化烟叶生产布局、发展区位优势提供科学依据，对维护“云烟”品牌核心竞争力、促进高原特色农业可持续发展具有一定的价值。
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研究区位于云南省大理州，经纬度范围24°41′N-26°42′N、98°52′E-101°03′E，海拔694~4 222 m，总面积为29 459 km2；研究区地处云贵高原与横断山脉接合部，属低纬高原季风气候，立体气候特点显著(图 1)。根据大理州气象站多年统计资料：其年均气温为15.8 ℃，年均日照时数2 332 h，年均降水835.7 mm，烟田土壤主要以水稻土、红壤、紫色土、潮土和黄壤为主。全州常年烤烟种植面积约为323 km2。
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本研究所使用的红花大金元烟叶空间分布数据来源于课题组实地调研。通过筛选，最终得到由309个样点构成的红花大金元烟叶空间分布数据集(图 2)，保存为“.csv”格式备用。
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气候因子数据来源于World Clim(
https://worldclim.org/ )，该数据集涵盖1970-2000年间19项气候因子数据。数字高程数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn )，分辨率为12.5 m。土壤养分数据来自课题组于2023年6月在大理州开展的实地调研，共采集土壤样点2 128个，并对样品进行系统的理化性质分析，采用经典贝叶斯克里金插值法插值得到土壤pH值、有机质含量、土壤速效钾含量等栅格数据。借助ArcGIS 10.8软件对以上3类环境变量数据进行坐标系匹配、重采样、掩膜提取等数据标准化处理，最后得到大理州环境因素数据集(表 1)，导出为“.asc”格式备用。 -
MaxEnt模型是一种基于有限已知信息对未知分布进行无偏推断的数学方法[22]，其核心原理是给定某些已知约束条件，寻找熵最大的物种概率分布，预测物种的实际概率分布。本研究使用MaxEnt 3.4.4k模型预测红花大金元烟叶在大理州的潜在分布。将红花大金元烟叶分布点位数据和环境因子数据导入MaxEnt软件中，随机选75%红花大金元烟叶分布数据集作为训练样本用来训练模型，另外的25%作为验证样本[23]，勾选“随机种子”选项，“重复次数”设置为10次。模型的构建受到正则化乘数(RM)和特征组合(FC)这两个关键参数的影响[24]，研究采用R语言软件的ENMeval包对正则化乘数值与特征组合进行优化模拟，提高模型评估准确度。共测试了6种不同的特征组合，分别为L、H、LQ、LQH、LQHP、LQHPT，其中，L为线性、Q为二次型、H为片段化、P为乘积型、T为阈值型；8个正则化参数值分别为0.5、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4。
研究采用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve，ROC)及其与横坐标围成的面积(AUC值)对模型预测能力进行评估[25]。AUC值越接近1，表明环境变量与预测的物种地理分布之间的相关性越强，模型预测的准确性越高[26]。0.5＜AUC值＜0.7时，判定模型预测结果存在较大误差，可靠性较低；0.7≤AUC值＜0.9时，则表明模型具备一定预测能力，模拟结果可靠性处于中等水平；AUC值≥0.9时，认为模型具有优异的预测效能，其评价结果可信度极高。
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相关性分析是构建物种分布模型的关键步骤之一[27]。Pearson相关系数作为评估两个变量之间线性关联程度的统计指标，其值域限定在[-1, 1]，其中，-1表示完全负相关，1表示完全正相关。绝对值越接近1，表明两个变量之间的线性相关性越强。本研究选取38个环境因子指标，为减少模型的复杂性以及多重共线性问题，采用阶梯式变量筛选方法。首先通过MaxEnt模型对所有环境因子进行了10次迭代计算，得到各环境因子的贡献率，剔除贡献率低于0.5的变量；然后对保留变量进行Pearson相关性检验，将相关系数绝对值超过0.8的变量依据贡献率高低进行二次筛选，最终保留18个环境因子；最后通过量化正则化训练增益、贡献率及排列重要性等指标，并结合领域专业知识，构建多维度评估体系，最终筛选出11个对红花大金元烟叶种植分布具有显著解释力的关键环境因子参与建模。
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本研究根据大理州的实际情况，从大理州土地利用与覆被(LUCC)中提取出耕地图层，再将耕地图层与村级行政区划图进行叠加，将同属于同一村庄的耕地划分为一个评价单元，利用Arcgis 10.8软件，经过相交、融合、消除等空间处理，最终得到1 148个基本评价单元。
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使用ArcGIS软件中的“栅格分析工具-重分类”工具将预测概率(p)重新进行分级。基于研究使用的观测数据、模拟结果和大理州实际植烟情况，将种植适宜性的等级划分为3个等级：p≥0.8时，为优势区；0.7≤p＜0.8时，为适宜区；p＜0.7时，为不适宜区。
1.1. 研究区概况
1.2. 数据来源与处理
1.2.1. 物种分布数据
1.2.2. 环境变量数据
1.3. 研究方法
1.3.1. 模型构建与评估
1.3.2. 环境变量筛选方法
1.3.3. 评价单元划分
1.3.4. 红花大金元烟叶适宜区划分
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根据Jackknife检验结果可知(图 3)，坡度、相对坡位和地形湿度指数是对模型预测效果增益最大的3个变量，表明上述3个环境因子对红花大金元烟叶在大理州的适生种植区域具有显著影响。
为深入探究环境变量对红花大金元烟叶种植分布的影响贡献程度，本研究通过分析环境因子对红花大金元烟叶种植潜在分布的贡献百分率，并结合置换重要性这一指标进行综合评价(表 2)。结果显示，影响红花大金元烟叶种植分布的各环境变量因子按贡献率排序依次为坡度、地形湿度指数、降水量季节性变化、年降水量、相对坡位、海拔、日均温差、坡长因子、最干季降水量、植被指数、土壤pH值。其中，坡度对红花大金元烟叶种植分布影响最大，而土壤pH值影响最小。坡度和地形湿度指数的置换重要性最高，分别为24.9%和18.2%，表明这两个因子包含了其他因子无法替代的信息，是制约大理州红花大金元烟叶种植分布的关键限制性因素。
各关键环境变量的响应曲线(图 4)表明，红花大金元烟叶在坡度为0°时适宜种植概率最大。海拔为750~1 750 m时，适宜种植概率随海拔的升高而增加；海拔为2 200~4 000 m时，适宜种植概率随海拔的升高而下降。坡度的适宜范围为0°~15°，0°~50°适宜种植概率随着坡度的增加而下降，50°趋于平稳。年降水量为1 000~1 600 mm时适宜种植概率最大。日均温差在12.75~13.50 ℃时适宜分布概率最大且趋于平稳。植被指数为0.15~0.25时适宜种植红花大金元烟叶的概率最大。
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根据309条红花大金元烟叶点位分布数据和11个环境因子数据，采用R语言ENMeval包进行模型优化，特征组合(FC)为LQHPT组合，正则化乘数(RM)为4，此时的delta.AICc值最小。使用优化后的最大熵模型参数对红花大金元烟叶潜在分布进行模拟，由图 5可知，AUC值为0.933，表明模型能够较好捕捉红花大金元烟叶潜在适生环境的总体分布状况。
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由表 3可以看出，各适宜等级面积及比例依次为优势区(1 952.88 km2，占比45.24%)、适宜区(1 296.35 km2，占比30.03%)、不适宜区(1 067.16 km2，占比24.73%)。优势区在大理州鹤庆县的分布面积最大；祥云县、洱源县和宾川县次之，分别为298.42 km2、258.06 km2和251.81 km2。适宜区在各县均有分布，宾川县的分布面积最大，鹤庆县、永平县、弥渡县、云龙县和洱源县次之。不适宜区在宾川县的分布面积最大；祥云县和鹤庆县次之，分别为198.86 km2、134.09 km2。
就乡镇分布而言，优势区在各乡镇均有分布，鸡足山镇的分布面积最大，乔甸镇、刘厂镇和上关镇次之(68.27 km2、66.67 km2和46.41 km2)。适宜区在宾居镇的分布面积最大，州城镇、刘厂镇和长新乡次之(57.97 km2、52.34 km2和46.39 km2)。不适宜区在各乡镇均有分布，鸡足山镇的分布面积最大；宾居镇、力角镇和鹿鸣乡次之，分别为59.88 km2、46.08 km2和44.63 km2。
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研究通过将实地采集的品吸数据叠加至模型预测的适宜性分布图中，以验证模型预测结果与实际分布的一致性。统计结果如表 4所示，27个样品位于优势区，占总样品的56.25%；20个样品位于适宜区，占总样品的41.67%；1个样品位于不适宜区，占总样品的2.08%。本次大理州红花大金元烟叶种植适宜性区划结果与实际情况相符。
2.1. 关键环境因子分析
2.2. 模型精度评价
2.3. 红花大金元烟叶适宜区分布
2.4. 结果验证
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本研究利用MaxEnt模型对红花大金元烟叶在大理州的潜在适生种植区域进行空间模拟预测。将模拟结果与基于品吸数据所确定的红花大金元烟叶实际种植区域进行空间叠加分析。结果表明，二者在地理空间分布格局上高度吻合，充分验证了MaxEnt模型在红花大金元烟叶种植适宜性评价研究中的可行性与有效性。在烟叶品种分布点位数据不足的条件下，MaxEnt模型能够利用机器学习算法深度挖掘有限样本数据与环境变量之间的潜在关联，以概率量化的形式精准定位红花大金元烟叶在大理州不同区域的适生程度。这种基于概率分布的量化评估体系，不仅能够为烟草种植区划提供科学依据，还能通过识别高概率适宜种植区域，为优化种植资源配置、制定差异化栽培管理策略提供决策支持，对推动大理州红花大金元特色烟叶产业的可持续发展具有重要的实践指导价值。
本研究基于MaxEnt模型得到不同环境因子对红花大金元烟叶种植的影响程度。研究结果表明，坡度是模型贡献率最高的影响因子，原因在于坡度直接关系到水分与养分的积累与流失状况[28]。在坡度过陡的区域，雨水径流增强，易造成土壤侵蚀和肥力流失，不利于烟叶根系的稳定生长及土壤微生态系统的维持。张伯浩等[29]研究发现，坡度增大会导致坡面土壤持水性不佳，破坏了烤烟土壤的水热平衡环境。坡度不仅影响土壤水分和养分的积累状况，还直接关系到机械化耕作的可行性及土壤侵蚀风险，在大理州以山地丘陵为主的地貌背景下，其作用尤为突出。
大理州所处地区地形起伏大，水文过程复杂，局地湿度受地形影响显著。地形湿度指数可反映因地形影响而导致的土壤水分时空分布差异，进而间接影响烟株的生长环境适宜性。地形湿度指数过低的区域可能土壤干燥，难以维持正常的水分供需平衡。地形湿度指数偏高的区域往往具有良好的水分保持能力，尤其在降水分布不均的地区，对作物生长水分条件的保障具有重要意义。因此，地形湿度指数作为烟叶生态适宜性评价的重要补充因子，不仅弥补了传统气候水分指标对微观水文过程分析的不足，还提升了模型对复杂地形区域水分空间异质性的响应能力，为科学识别适宜种植区域提供了更精准的地形水文信息支撑。
日均温差作为影响优质烤烟生长的重要因素之一，在烟株物质代谢调控与品质形成过程中具有关键作用。白天气温高有利于光合作用合成更多的有机物质，夜间气温低可减少呼吸消耗，因此，较大的昼夜温差使得烟叶内干物质尤其是糖分积累多[30]。对于大理州烟区来说，日均温差大于12.5 ℃时，烟草的品质会得到显著提升。土壤pH值对烟叶的品质有重要影响，土壤pH值为5.5~7.5时适宜烤烟生长；优质烟叶生产要求微酸性土壤，pH值5.5~6.5时最适宜烤烟生长[31]；pH值过高，会抑制烤烟根系的生长，研究表明，土壤pH值与还原糖、钾含量、氮碱比和两糖比呈显著负相关[32]，这意味着在pH值过高的土壤中，烟叶的总植物碱含量会增加，而还原糖、钾含量等会降低，导致烟叶的化学成分失衡，影响烟叶的燃烧性和口感。大理州烟区土壤pH值均在适宜范围内，但各养分值范围和变异强度有一定差异。
模型结果揭示了红花大金元烟叶对复杂生态因子具有多维度响应特征，尤其依赖于合理的地形条件与适宜的水热分布，为区域种植布局优化与科学管理提供了理论依据。
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本研究基于MaxEnt模型，评估了影响红花大金元烟叶种植的主导环境因子及其适宜范围，并评价了大理州红花大金元烟叶种植适宜区空间分布。主要结论如下：
1) 影响大理州红花大金元烟叶种植的主导环境变量按贡献率大小依次为坡度、地形湿度指数、降水量季节性变化、年降水量、相对坡位、海拔、日均温差、坡长因子、最干季降水量、植被指数、土壤pH值。
2) ROC验证结果显示，模型AUC值为0.933，表明MaxEnt模型具有较高的准确性和可信度。
3) 大理州红花大金元烟叶适宜种植区主要分布在宾川县、鹤庆县、弥渡县、永平县等地区，优势区主要分布在鹤庆县南部、祥云县中部、洱源县中部等地区，占全州耕地总面积的45.24%。
4) 经48个样品评吸数据验证，区划结果符合实际。
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