中国黄花蒿中青蒿素含量空间分布特征分析

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1、中国黄花蒿中青蒿素含量空间分布特征分析张小波郭兰萍邱智东曲晓波王慧景志贤葡琦中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实道地药材指经过中医临床长期应用优选出来的，产在特定地域，受到特定生产加工方式影响，较其他地区所产同种药材品质佳、疗效好且质量稳定，具有较高的知名度的药材。道地药材是我国几千年悠久文明史、中医中药发展史形成的特有概念，根据道地药材的定义，可以看出不同地域之间的同种药材在质量和疗效等方面存在一定的差异性，在特定区域还存在一定的相似性。该文应用空间统计分析方法，对中国各地黄花蒿中青蒿素含量空间分布

2、特征进行分析。（1）采用“I系数”对各地青蒿素含量的空间自相关性进行分析，结果显示，各省青蒿素含量存在着显著的、正的空间自相关;各省青蒿素含量高低并非随机分布，而是具有明显的空间聚集特征。（2）采用“G统计量”对各地青蒿素含量的空间差异性进行分析，结果显示，总体上青蒿素含量高的区域分布在丙南地区，在空间上呈现连片分布，青蒿素含量趋于高值空间聚集;天津市和辽宁省青蒿素含量较低，青蒿素含量趋于低值空间聚集;其他省份青蒿素含量属于高值和低值过渡区域。（3）基于各省青蒿素含量一个指标，采用“Moran散点图”对各区域

3、青蒿素含量空间关联关系进行分析，结果显示:广西、重庆等9个省市的青蒿素含量属于高值聚集区。（4）采用“地理探测器”，基于采样点的青蒿素含量和生态环境因子指标，同吋对连续型的定量数据、非连续型的定性数据进行分析,结果显示：口照、气温、降水量是影响青蒿素含量的主要因素。关键词：空间统计分析;黄花窩;青蒿素;空间分布特征;中药青蒿为菊科蒿属植物黄花蒿ArtemisiaannuaL.的干燥地上部分［1］，具有悠久的使用历史。黄花嵩在我国广泛分布，我国各地所产青蒿中青蒿素含量差笄较大，北部高纬度地区青蒿中青蒿素含量较低

4、，南部青蒿中青蒿素含量较高m。植物生长既受区域内的气候、地形等因素影响，同时也受IX域内土地利用类型、植被类型的影响，由于经典统计学分析方法，只对空间连续的定量化变量进行分析研宄，对于定性数据无法进行统计分析。目前针对气候、地形等方面对青蒿素含量的影响因子进行分析［2-3］，这些研宂多偏重于经典统计学的方法，主要使用定量化数据。黄花蒿为广布种分布区域范围大，一般调查工作难以获取所有区域的实际数据，存在基础数据不完整或数据缺失的问题，研究所需数据和实际获取的数据在空间粒度不一致等问题。因此，0前关于非连续型数值

5、变量方面的指标对青蒿素含量影响研宄成果较少。地理空间信息与一般信息从数据结构来讲是不同的，前者是时空坐标数据;从数据分析与处理来看，空间数据是相互关联的，时间序列空间数据具有不可重复性，空间信息维的加入使数据量大大丰富，能够揭示数据表面背后的空间格局机制，在优化运筹领域加入空间维能大大优化结果。空间统计分析是通过空间位置建立数据间的统计关系，进而明确与地理位置相关数据的空间依赖、空间关联、空间系相关性。对于那些与空间数据的结构性和随机性，或空间和关性和依赖性，或空间格局与变异有关的空间现象，均可应用空间分析方

6、法进行研宄。空间统计学与经典统计学的共同之处在于它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但空间统计学区别于经典统计学的最大特点是空间统计学研究的变量在采样前是经典随机变量，而采样后是特定的空间三维函数值，且表现出空间结构性，具有某种程度的空间自相关性。空间统计学既考虑到样木值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学无法对空间方位进行分析的缺陷，空间统计能够较精确地反映变量的空间的分布与变化情况。本研宄，基于文献和

7、实地调奔结果，运用探索性空间数据分析、趋势而分析、空间变异函数等空间统计分析技术M，对中W各省黄花蒿中青蒿素含量进行研究,分析中国各地黄花蒿中青蒿素含量的空间差异特性，为我国黄花蒿种植及与青蒿产业发展相关的政策规划制定提供参考依据。1材料1.1文献数据遵循“数据已在核心级期刊公开发表，野生青蒿采集时间在7—9月，青蒿素含量测定部位为叶，只有经纬度或县域等位置信息”的原则，通过查阅文献共获得13个省202个采样点青蒿中青蒿素含量数据。1.2实测数据在全国19个省份选择250个采样点，采样过程中用GPS测定采样点

8、的经度、纬度等位置信息。2方法2.1我国黄花蒿中青蒿素含量空间自相关性分析通过ArcGIS,根据采样点的经纬度，生成采样点分布阁。通过ArcGIS根据采样点的经纬度，基于矢量的行政区划数据，对采样点所在的省和县进行分类汇总。使用R语言，分别计算各省和县域内采样点青蒿素含量的均值。根据地理学第一定律：“任何东西与别的东西之间都是相关的，但近处的东西比远处的东西相关性更强”，即距离越近的空间单元越相似，