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白洋淀及大清河水系是雄安新区水资源安全保障体系的重要部分，但气候干旱、上游土壤流失严重、森林水源涵养功能低下，导致白洋淀干淀、上游断流，难以为新区发展提供保障[1]。土地或岩石的裸露、造林树种的不适宜以及森林空间结构不良等是森林水源涵养功能低下的主要原因[2-3]。早期植树造林时，主要根据区划及经验进行判断，导致油松Pinus tabulaeformis等部分防护林违背适宜性原则，致使其逐渐衰退为低效林，未达预期效果[4-5]。张春霞等[6]以海拔、坡度、坡向为主要立地因子对陕西黄陵油松进行立地质量评价，赖文豪等[7]通过地形、土壤、气象等立地因子分析了油松的适宜性情况。可见，已有研究主要集中在小流域等小尺度范围内，难以为当地区域防护林的营造提供支撑，且各立地因子精度较低，如仅用个别站点数据直接代表整个区域，或克里金插值(Kriging)的气象因子站点数据较少，不够精准化，进而导致适宜性分析结果无法贴合生产实际。本研究基于植物生态学特性，考虑了地形、土壤地质、气象等因子，且将各因子落实到30 m分辨率，采用了空间限制性因子叠加和最大熵模型(MaxEnt)，对较大尺度下油松的精准适宜性空间分布进行了研究，以期为白洋淀大清河流域造林规划提供科学依据。
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大清河地处海河流域中部(38°10′~40°10′N，113°39′~117°34′E)，西起太行山，东临渤海湾，北临永定河，南至子牙河。河系跨山西、河北、北京、天津4省市，总面积43 060 km2，其中山区18 659 km2，丘陵平原24 401 km2，分别占河系总面积的43.33%和56.67%。大清河流域地处温带半干旱大陆性季风气候区，多年平均气温为6.58~13.26 ℃，多年平均降水量为365~626 mm，年内降水量极为不均，多年平均积温为858~4 664 ℃，多年平均无霜期为73~217 d。研究区内优势植物有华北落叶松Larix principis-rupprechtii、油松、侧柏Platycladus orientalis、杨树Populus spp.、刺槐Robinia pseudoacacia、臭椿Ailanthus altissima、绣线菊Spiraea salicifolia、荆条Vitex negundo var. heterophylla、胡枝子Lespedeza bicolor等。
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本研究数据分为地形、土壤地质、气象等3类，其中：地形数据来源于地理空间数据云(
http://www.gscloud.cn/ )；土壤地质数据来源于中国寒区旱区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn )和全国地质资料馆(http://ngac.org.cn/Map/List )；气象数据为站点数据，来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/ )各数据集。站点数量为79个，其中流域内36个，流域外43个，各地理环境变量如表1。表 1 地理环境变量数据
Table 1. Geographical environment data
变量类型 变量名称 变量代码 单位 变量类型 变量名称 变量代码 单位 地形 高程 1 m 气象 多年平均气温 13 ℃ 坡度 2 (°) 多年年极端最高气温 14 ℃ 坡向 3 多年年极端最低气温 15 ℃ 土壤地质 土壤类型 4 多年年平均气温标准差 16 ℃ 岩石类型 5 多年平均气温年较差 17 ℃ 气象 多年日平均降水量 6 mm 多年年平均气温日较差 18 ℃ 多年年平均最大日降水量 7 mm 多年最冷月平均气温 19 ℃ 多年年平均降水量标准差 8 mm 多年最热月平均气温 20 ℃ 多年平均最湿季降水量 9 mm 多年平均地面温度 21 ℃ 多年平均最干季降水量 10 mm 多年年平均积温 22 ℃ 多年平均相对湿度 11 % 多年平均日照时数 23 h 多年年平均无霜期日数 12 d 多年平均年蒸发量 24 mm 说明：多年平均数据均为1981−2019年的数据(共39 a) 在白洋淀大清河流域上游山区，以油松为优势种，随机选取不同高程、坡度、坡向、坡位、土壤类型、龄组的样方进行调查，高程按照中山、低山区间结合太行山植物垂直地带性进行考虑[8]，记录树高、胸径、郁闭度、植被覆盖度、林下灌草种类及盖度和地理位置等信息。在样方调查时，山脉、高大植物会遮挡全球定位系统(GPS)卫星信息接收[9]，故地理位置信息通过手持GPS仪结合卫星地图比对位置并标注后自动获取，其精确度要高于手持GPS仪直接获取的位置数据，样方分布如图1所示。根据植物学和植物地理学等原理，在筛选油松可能适宜性空间单元时，考虑人为干预较少的样方和海拔100 m以上地区，因此，本研究调查样方主要分布于流域西部山区，共计190个30 m×30 m油松样方数据(图1)。
图 1 白洋淀大清河流域油松样方分布示意图
Figure 1. Distribution of P. tabulaeformis quadrats in Baiyangdian Daqing River Basin
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采用多元线性回归克里金法(multiple linear regression Kriging, MLRK)对气象站点数据进行插值，得到连续气象空间分布数据，其主要公式如下[10-11]：
$$ \hat {{z}}\left( {{{{s}}_{\bf{0}}}} \right) = \mathop \sum \limits_{{{k}} = {\bf{0}}}^{{\rho }} {\hat {{\beta }}_{{k}}}{{{q}}_{{k}}}\left( {{{{s}}_{\bf{0}}}} \right) + \mathop \sum \limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {{{\lambda }}_{{i}}}{{e}}\left( {{{{s}}_{{i}}}} \right)\text{。} $$ (1) 式(1)中：
$\hat z\left( {{s_0}} \right)$ 表示预测位置$ {{{{s}}_{\bf{0}}}}$ 点的插值结果，$ \displaystyle\sum \limits_{{{k}} = {\bf{0}}}^{{\rho }} {\hat {{\beta }}_{{k}}}{{{q}}_{{k}}}\left( {{{{s}}_{\bf{0}}}} \right) $ 是通过回归拟合的确定性部分；$ \displaystyle\sum \limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {{{\lambda }}_{{i}}}{{e}}\left( {{{{s}}_{{i}}}} \right)$ 是普通克里金(OK)对回归残差的插值结果部分；$ {{k}}$ 表示回归拟合时的位置序号，$ \; \rho$ 表示空间位置总数，$ \; {\hat {{\beta }}_{{k}}}$ 是回归模型的系数，当k=0时，$ \; {\hat{{\beta }}_{\bf{0}}}$ 是截距；$i $ 表示回归残差插值时的位置序号，$ n$ 表示空间位置总数，${{{q}}_{{k}}}\left( {{{{s}}_{\bf{0}}}} \right) $ 是预测位置$ {{{{s}}_{\bf{0}}}}$ 点辅助变量的值，$ {{{\lambda }}_{{i}}}$ 是由回归残差的空间相关性结构确定的普通克里金插值的权重；$ {{e}}\left( {{{{s}}_{{i}}}} \right)$ 是位置$ {{{{s}}_{{i}}}}$ 处的残差。在进行气象数据插值时，将高程、坡度、坡向数据标准化后作为辅助变量，利用逐步回归法筛选后进行回归拟合，计算多元线性回归在气象站点位置的残差，再利用普通克里金法对回归残差进行插值，将每个预测点的确定部分和残差插值结果部分相加得到各点的预测值[12]。本研究在插值时考虑到研究区面积较大且跨越不同气候区，故将研究区按照气候区划分为2个区，即半湿润大区与半干旱大区，分别扩宽30 km进行插值。为提升流域边缘结果的准确性，站点除选取流域内的36个站点外，另选取流域周围43个站点纳入插值过程，插值完成后再进行拼接得到连续的气象要素空间分布数据，分辨率为30 m，根据精度检验，各气象数据MLRK插值结果交叉验证值R2均大于0.9，插值结果达到准确水平。
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根据油松的生态习性，利用限制性因子叠加[13]，得到油松生长的可能适宜单元。油松是中国特有树种，主产华北、西北；生于海拔100~2 600 m，为研究区中、低山区重要的造林树种。喜光，适干冷气候，产区极端低温−25 ℃，年降水量400~750 mm，耐干旱，也能生长在年降水量250 mm的部分山区；在酸性、中性、钙质土壤中均能生长，极耐干瘠，石质荒山亦能生长，不耐水涝和盐碱[14-15]。考虑到以上生态习性，空间叠加模型为：
$$ {P_{{\rm{SG}}}} = D \times T \times S \times R\text{。} $$ (2) 式(2)中：
$ {P_{{\rm{SG}}}}$ 表示油松可能适宜单元，当$ {P_{{\rm{SG}}}}=1$ 时，为油松可能适宜空间单元，当$ {P_{{\rm{SG}}}}=0$ ，为不适宜；当高程≥100 m时，D取值为1，反之则取值为0；当极端最低气温≥−25 ℃时，T取值为1，反之则取值为0；S表示土壤类型，S为草甸土、沼泽土及城区、岛屿、盐土时，取值为0，其余土壤类型为1；R表示岩石类型，R为水域时，取值为0，其余类型取值为1。由于大清河流域降水量符合油松降水量限制条件，故在叠加模型中暂不予考虑。 -
油松适宜性计算主要采用最大熵模型(MaxEnt)。PHILLIPS等[16]基于最大熵原理编写了MaxEnt生态位模型软件，被广泛用来预测各物种的潜在适宜分布区[17-19]。本研究使用MaxEnt 3.4.1，将分辨率为30 m的24个地理环境变量作为模型的输入参数，地形变量如图2，土壤地质变量如图3，气象变量如图4。
图 2 地形变量示意图
Figure 2. Terrain variables
图 3 土壤地质变量示意图
Figure 3. Soil geological variables
图 4 气象变量示意图
Figure 4. Meteorological variables
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经MaxEnt软件计算，得到受试者工作曲线(ROC)图，该图反映模型灵敏度，可评价预测模型的准确程度，ROC曲线下面积(AUC)越大，评价模型越准确[20]。由图5可见：基于MaxEnt模型和地理环境变量构建的油松适宜性预测模型的训练数据集AUC为0.869，大于0.8，达到很准确水平；检验数据集AUC为0.817，大于0.8，达到很准确水平。综合模型准确性，说明油松适宜性预测模型有效性较高，可用于白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布研究。
图 5 ROC曲线图
Figure 5. ROC curve
刀切法(Jackknife)[21-22]可预测各地理环境变量对油松适宜性空间分布影响的得分情况，可确定各个环境变量的重要程度。从图6可见：多年年平均积温、多年年平均最大日降水量、高程、多年年平均气温标准差依次是对油松预测贡献率最高的地理环境变量，为流域内油松精准适宜性预测提供了丰富信息。此外，当忽略岩石类型变量时，会最大程度上降低地理环境变量总得分，因此，它具有最多其他变量中没有的信息，也需要综合考虑。
图 6 刀切法地理环境变量贡献图
Figure 6. Jackknife environmental variable contribution graph
通过MaxEnt模型得到各地理环境变量与发生概率之间的反馈曲线，该曲线可反映单个地理环境变量值与发生概率之间的响应关系。从图7A可以看出：随着多年年平均积温的升高，分布概率呈先增大后减小的趋势，以分布概率0.5为界，积温适宜区间为2 800~3 800 ℃。由图7B看出：随着高程升高，分布概率先增大后减小，以分布概率0.5为界，高程适宜区间为500~1 200 m。由图7C看出：随着多年年平均最大日降水量升高，分布概率先增大后减小，以分布概率0.5为界，年平均最大日降水量适宜区间为70~110 mm。由图7D看出：随着多年年平均气温标准差升高，分布概率先增大后减小，以分布概率0.5为界，年平均气温标准差适宜区间为0.31~0.42 ℃。
图 7 主导地理环境变量反馈曲线
Figure 7. Leading environmental variable feedback curve
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参考李培琳[23]、麻亚鸿[24]的适宜性分级标准，确定概率在0~0.05为不适宜区，0.05~0.30为低适宜区，0.30~0.50为中适宜区，0.50~1.00为高适宜区。白洋淀大清河流域油松高适宜区面积为1 924 km2，中适宜区为3 477 km2，低适宜区为7 621 km2，不适宜区为30 038 km2，中、高适宜区面积达到流域总面积的12.54%，中、高适宜区主要分布在大清河流域上游山区的西北部，在灵丘县、涞源县、涞水县、易县、房山区、阜平县等区县。油松精准适宜性空间分布及其细节放大图如图8，分辨率为30 m。表2为油松高适宜区面积大于20 km2的县，可见，高适宜区主要集中在涞源县、灵丘县、易县、涞水县、清苑县、涿鹿县，其中涞源县面积最大，为462.60 km2，占流域总面积的1%，这是由于这些县符合油松适宜条件的区域较多，在利用油松林进行绿化时可着重考虑。
图 8 油松精准适宜性分布及细节放大图
Figure 8. Accurate suitability distribution and detailed enlarged drawing of P. tabulaeformis
表 2 各县高适宜区面积及比例
Table 2. Area and proportion of high suitable area in each county
适生区 面积/km2 占总面积比例/% 涞源县 462.60 1.00 灵丘县 402.65 0.87 易县 366.42 0.80 涞水县 181.62 0.39 清苑县 74.38 0.16 涿鹿县 64.29 0.14 -
油松是华北地区主要造林树种，由于早期造林时，没有考虑油松适宜性或仅根据气候区划种植了大面积的人工油松林，使得油松生长缓慢，或衰退现象明显[25-26]。近年来，针对油松适宜性的研究仅停留在小尺度，且数据和研究成果精度不高，难以为油松防护林营造提供科学支撑。
本研究从油松生态习性的角度，得出影响油松适宜分布的主导地理环境变量有积温、最大日降水量、高程、年平均气温标准差，贡献率均大于20%，高适宜区分布在积温2 800~3 800 ℃、高程500~1 200 m、年平均最大日降水量70~110 mm、年平均气温标准差0.31~0.42 ℃的区域内。张春霞等[6]认为：油松中低海拔(900~1 100 m)立地质量为中等以上水平，与本研究高程最大值接近，最小值有差异，是由于其调查样方集中于900 m以上。魏安琪[27]认为：坡向是影响油松适宜性最大的因子，但在本研究中坡向不是主导因子，这是由于该研究仅考虑了地形因子未考虑气象因子，且本研究分析后认为坡向通过影响区域局部水热条件而对气象因子产生影响，这在气候因子中有所体现。
在油松林管护过程中，针对不适宜导致的油松低效林，可间伐及间种其他适宜植物，通过逐渐演替由新植物种代替油松成为优势种；其次，在油松防护林营造时，需根据上述条件判断该地块是否适宜油松生长。本研究由于研究区范围较大，仅考虑了土壤类型对油松生长的影响，没有考虑土壤理化性质[28]、土壤厚度[21]等，在防护林建设中需综合考虑。此外，在以地理环境为角度进行油松适宜性研究时，未考虑林业经营管理、经济因素、其他人为因素等。在防护林建设中，整地方式、苗木品质、森林采伐等经营管理技术均对油松有较大影响；从经济角度看，造林成本、管护投入等因素也会造成一定影响[29-30]，也需综合考虑。
Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian
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摘要:
目的 油松Pinus tabulaeformis作为白洋淀大清河流域上游山区主要造林树种，研究其精准适宜性空间分布对流域内水源涵养林的建设与提升具有生产指导作用。 方法 依据植物生态学、植物地理学原理，采用空间限制性因子叠加及最大熵模型(MaxEnt)，以白洋淀大清河流域油松为研究对象，基于野外190个样方数据，结合24个地理环境变量(高程、坡度、坡向、气象、岩石类型、土壤类型等)，其中气象因子通过多元线性回归克里金插值方法(multiple linear regression Kriging, MLRK)得到，对白洋淀大清河流域油松的适宜性空间分布进行了研究。 结果 油松适宜性预测模型效果达到准确水平(受试者工作曲线ROC值为0.869)，积温、年均最大日降水量、高程、年均气温标准差为流域油松适宜性主导地理环境变量，油松高适宜区主要分布在灵丘县、涞源县、涞水县、易县、房山区等。 结论 白洋淀大清河流域油松的适宜性条件为：积温2 800~3 800 ℃、海拔500~1 200 m、年均日最大降水量70~110 mm、年均气温标准差0.31~0.42 ℃，按照该适宜性条件进行油松林营造，可充分发挥其有益机能。图8表2参30 -
关键词:
- 适宜性 /
- 多元线性回归克里金(MLRK) /
- 空间叠加 /
- 最大熵模型 /
- 油松
Abstract:Objective This study, with an investigation of the precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis, a main afforestation tree species in the upper reaches of Baiyangdian Daqing River Basin, is aimed to enhance its guiding role in the construction of water conservation forest and improve the forest water conservation capacity in the basin. Method Based on the principles of plant ecology and plant geography, with 190 sample siets data obtained from field survey, and the 24 geographical environment variables (elevation, slope, slope, meteorology, rock type, soil type, etc.) examined, an analysis was conducted of the meteorological factors using multiple linear regression Kriging interpolation (MLRK). Result The model of the suitability prediction of P. tabulaeformis reached a very accurate level (ROC=0.869). The accumulated temperature, the annual maximum daily precipitation, elevation and the standard deviation of annual temperature were the main geographical environment variables of the suitability of the P. tabulaeformis. The high suitable area of P. tabulaeformis enjoyed better spatial distribution of suitability in areas like Lingqiu County, Laiyuan County, Laishui County, Yi County, Fangshan District among other counties and districts. Conclusion The suitable conditions of P. tabulaeformis in Baiyangdian Daqing River Basin are as follows: the accumulated temperature staying at 2 800−3 800 ℃, the altitude remaining 500−1 200 m, the average annual maximum daily precipitation being 70−110 mm whereas the average annual standard deviation of temperature kept at 0.31−0.42 ℃. And it can be seen that with such conditions P. tabulaeformis forest can grow well and develop better. [Ch, 8 fig. 2 tab. 30 ref.] -
昆虫广泛分布于自然界中，繁殖迅速，是动物中数量最多的类群。很多昆虫体内含有多种营养成分和活性成分。不同种类昆虫所含有营养成分和活性成分有一定差异，是一类具有良好开发潜力的生物资源。目前，人们对昆虫资源利用的研究主要集中在昆虫营养成分及活性物质分析方面[1−2]，对其粪便研究却非常少。已有研究表明：一些鳞翅目Lepidoptera昆虫的幼虫啃食特种植物叶片后排泄的粪便中含有丰富的蛋白质、矿物元素、人体必需氨基酸和脂肪酸，具有清热解毒、健脾养胃、助消化、降血压、降血脂等功效[3−4]，已被加工成“虫茶”产品，如弓须亥夜蛾Hydrillodes morosa取食化香树Platycarya strobilacea叶产生的粪便称为化香虫茶，米缟螟Aglossa dimidilata幼虫取食三叶海棠Malus siebodii叶产生的粪便称为三叶虫茶[4]。中国许多学者在这方面作了大量的研究，对一些虫茶如三叶虫茶、紫斑谷螟-白茶虫茶、米仓织蛾-豹皮樟虫茶的营养成分进行了分析和评价[5−7]。这些研究结果表明：不同种类昆虫粪便(虫茶)的营养成分存在一定的差异。中国昆虫资源丰富，约占世界昆虫种类总量的10%，还有很多种类尚未进行相关研究；需要对自然界中更多种类昆虫粪便的营养成分进行系统分析，并进行必要的生物安全性检测、食品卫生指标控制，为更好地开发虫茶资源提供科学依据[4]。金银花尺蠖Heterolocha jinyinhuaphaga为鳞翅目尺蛾科Geometridae昆虫，别名拱腰虫，是金银花主要食叶害虫之一。该虫在安徽省1 a发生3代[8]，常将叶片咬成缺刻或孔洞，危害严重的地块金银花叶片被全部吃光，仅剩叶脉和叶柄，常造成金银花的大面积减产，甚至成片死亡，给金银花生产带来严重损失。目前，国内对金银花尺蠖的研究主要集中于其生物学特性及防治方面[8−10]，也有对金银花尺蠖蛹粗多糖体外抗氧化活性[11]和金银花尺蠖幼虫消化酶活性[12]的研究，还未见有关其粪便营养成分的研究。金银花尺蠖幼虫的取食量大，排泄的粪便多。笔者在前期研究中发现：金银花尺蠖幼虫粪便提取物具有一定的抑菌活性[13]和抗氧化活性[14]，现对其幼虫粪便营养成分进行研究，以期为开发虫茶提供科学依据，从而达到变害为宝的目的。
1. 材料与方法
1.1 供试昆虫
金银花尺蠖幼虫采集于安徽省明光市三界镇，带回放在600 mL的罐头瓶内(10头·瓶−1，龄期一致)，在人工气候箱(RXZ-288A型，宁波江南仪器制造厂)中用新鲜的金银花叶片(清水洗干净，自然晾干)饲养。人工气候箱光周期昼(L)︰夜(D)为14 h︰10 h、温度为(25±1) ℃、相对湿度为70%±7%。
1.2 仪器设备
精密烘箱(20011243型，西班牙Selecta公司)、高速万能粉碎机(FW80型，天津市泰斯特仪器有限公司)、索氏提取器(天长市玻璃仪器厂)、气相色谱仪(GC-7806II型，北京华盛谱信仪器有限责任公司)、凯氏定氮仪(Hanon K9840型，济南海能仪器股份有限公司)、氨基酸自动分析仪(L-8900型，日本HITACHI公司)、原子吸收分光光度计(wfx-130型，北京瑞利分析仪器公司)、电子天平(CP224S型，西班牙赛多利斯公司)。
1.3 测定方法和数据处理
1.3.1 含水量测定
参照国家标准GB 5009.3−2010《食品安全国家标准 食品中水分的测定》，采用直接干燥法。每天收集新鲜粪便，称量并记录。将收集的粪便在105 ℃烘箱中烘干4 h，再在60 ℃下烘干直至恒量。按下列公式计算含水量：含水量=(鲜质量−干质量)/鲜质量×100%。试验重复3次。
1.3.2 总糖质量分数测定
参照国家标准GB/T 9695.31−2008《肉制品总糖含量测定》，采用硫酸苯酚法测定。重复3次，取平均值。
1.3.3 脂肪质量分数测定
参照国家标准GB/T 14772−2008《食品中粗脂肪的测定》，采用索氏提取法。称取干燥粪便样品5 g，用干燥的滤纸包住，在索氏提取仪中用石油醚回流提取10 h，旋转蒸发回收溶剂，烘干提取物并称量，计算各样品中脂肪油的质量分数。重复3次，取平均值。
1.3.4 脂肪酸质量分数测定
参照国家标准GB/T 9695.2−2008《肉与肉制品脂肪酸测定》，采用气相色谱仪进行测定。重复3次，取平均值。
1.3.5 蛋白质质量分数测定
参照国家标准GB 5009.5−2010《食品中蛋白质的测定》，采用凯氏定氮法测定。称取干燥粪便样品2 g，经浓硫酸消化，消煮液用容量瓶(100 mL)定容。加入强碱蒸馏逸出，硼酸吸收后，用硫酸滴定，将测得的总氮质量分数乘以6.25，即得粗蛋白质质量分数。每个样品测3份，取平均值。试验重复3次。
1.3.6 氨基酸质量分数测定
参照国家标准GB/T 5009.124−2003《食品中氨基酸的测定》，采用氨基酸自动分析仪测定，测定1次。
1.3.7 维生素质量分数测定
维生素C的测定参照国家标准GB/T 9695.29−1991《肉制品维生素C含量测定》；维生素E的测定参照国家标准GB/T 5009.82−2003《食品中维生素A和维生素E的测定》。
1.3.8 矿物元素质量分数测定
矿物元素(钾、钠、钙、铁、镁、锰、磷、锌、铜)的测定参照国家标准GB/T 5009.91−2003《食品中钾、钠的测定》、GB/T 5009.92−2003《食品中钙的测定》、GB/T 5009.90−2003《食品中铁、镁、锰的测定》、GB/T 5009.87−2003《食品中磷的测定》、GB/T 5009.14−2003《食品中锌的测定》、GB/T 5009.13−2003《食品中铜的测定》，采用原子吸收分光光度计进行分析。重复3次，取平均值。
1.3.9 营养品质分析方法
根据氨基酸的分析结果，计算氨基酸分(AAS)、化学分(SC)及必需氨基酸指数(IEAA)[15−16]。氨基酸分(AAS)=试验蛋白质氨基酸质量分数(mg·g−1)/联合国粮农组织(FAO)评分模式氨基酸质量分数(mg·g−1)。化学分(SC)=试验蛋白质中某种必需氨基酸质量分数(mg·g−1)/鸡蛋蛋白质中同种氨基酸的质量分数(mg·g−1)。
${I_{{\rm{EAA}}}} {\text{=}} \sqrt[n]{{\left[ {\left( {{b_1}/{a_1}} \right) {\text{×}} 100\left] {\text{×}} \right[\left( {{b_2}/{a_2}} \right) {\text{×}} 100\left] {\text{×}} \right[\left( {{b_3}/{a_3}} \right) {\text{×}} 100\left]{\text{×}} { \cdots {\text{×}} } \right[\left( {{b_n}/{a_n}} \right) {\text{×}} 100} \right]}} $ 。其中：b1，b2，b3，$\cdots $ ，bn为试验蛋白质中各种必需氨基酸质量分数(mg·g−1)；a1，a2，a3，$\cdots $ ，an为标准蛋白质(FAO评分模式)中相应必需氨基酸的质量分数(mg·g−1)；n为参与计算的必需氨基酸的个数。1.3.10 数据处理
所有数据采用SPSS 11.5统计软件进行分析处理。
2. 结果与分析
2.1 金银花尺蠖幼虫粪便水分、总糖、粗脂肪和蛋白质质量分数
从表1可以看出：金银花尺蠖幼虫粪便中蛋白质质量分数最高，为11.89%；其次是含水量，为10.08%；粗脂肪为2.73%；总糖最低，为2.40%。方差分析表明：金银花尺蠖幼虫粪便中的蛋白质、总糖质量分数和含水量均与三叶虫茶、老鹰茶虫酿茶、紫白虫茶、仓樟虫茶、米白虫茶、老鹰茶和贵州名优茶的平均值差异不显著(df=9，F=1.80，P＞0.05；df=9，F=0.377，P＞0.05；df=7，F=0.262，P＞0.05)，粗脂肪质量分数与上述几种茶的平均值差异显著(df=9，F=8.742，P＜0.05)。
表 1 金银花尺蠖幼虫粪便与常见(虫)茶水分、总糖、粗脂肪和蛋白质质量分数比较Table 1 Comparison and analysis of water, total sugar, crude fat and protein contents between larvae feces of H. jinyinhuaphaga and common (insect) tea2.2 金银花尺蠖幼虫粪便氨基酸组成
由表2可知：金银花尺蠖幼虫粪便中氨基酸丰富，共含有17种氨基酸，其中包括8种人体必需的氨基酸，总氨基酸质量分数为4.326 9 mg·g−1，其中谷氨酸质量分数最高，为0.488 4 mg·g−1，其次是甘氨酸和天冬氨酸，分别为0.428 1和0.415 2 mg·g−1，甲硫氨酸最低，为0.044 1 mg·g−1。必需氨基酸总质量分数为 1.666 2 mg·g−1，必需氨基酸占总氨基酸的比例为38.51%，必需氨基酸与非必需氨基酸的比值为62.62%。方差分析表明：金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸平均质量分数与三叶虫茶、紫白虫茶、仓樟虫茶、米白虫茶之间差异显著(df=87，F=20.547，P＜0.05)；必须氨基酸的平均质量分数与三叶虫茶、紫白虫茶、仓樟虫茶、米白虫茶之间也差异显著(df=39，F=12.265，P＜0.05)。
表 2 金银花尺蠖幼虫粪便与常见虫茶的氨基酸质量分数比较Table 2 Comparison and analysis of amino acid content between larvae feces of H. jinyinhuaphaga and common insect tea氨基酸 氨基酸质量分数/(mg·g−1) 幼虫粪便 三叶虫茶[5] 紫白虫茶[6] 仓樟虫茶[7] 米白虫茶[18] 天氡氨酸 0.415 2 0.427 8 5.35 4.43 5.77 苏氨酸* 0.283 3 0.251 3 4.05 0.91 2.97 丝氨酸 0.207 1 0.513 8 4.36 0.18 4.37 谷氨酸 0.488 4 0.748 7 8.19 − 6.65 甘氨酸 0.428 1 0.859 2 4.38 2.92 5.23 丙氨酸 0.358 2 0.697 8 4.43 1.55 3.51 半胱氨酸 − 0.479 7 0.09 0.46 0.13 缬氨酸* 0.261 1 0.887 2 4.26 1.13 3.68 甲硫氨酸* 0.044 1 0.206 1 0.20 0.14 0.48 异亮氨酸* 0.274 2 0.699 3 3.39 0.97 3.26 亮氨酸* 0.327 3 1.238 1 4.45 1.57 3.54 酪氨酸 0.191 5 0.782 6 1.34 0.34 2.12 苯丙氨酸* 0.279 3 0.7475 3.12 0.70 2.82 赖氨酸* 0.071 4 1.382 0 3.12 0.46 3.33 组氨酸 0.065 2 0.932 1 1.81 2.76 2.61 精氨酸 0.141 2 1.782 9 2.96 1.13 2.05 脯氨酸 0.365 8 0.368 3 5.49 1.09 4.95 色氨酸* 0.125 5 0.873 2 0.58 1.07 0.67 总氨基酸 4.326 9 13.877 6 61.57 21.81 58.14 EAA 1.666 2 6.284 7 23.17 6.95 20.75 NEAA 2.660 7 7.592 9 38.40 14.86 37.39 EAA/(EAA+NEAA)/% 38.510 0 45.29 37.63 31.87 35.69 EAA/NEAA /% 62.620 0 82.78 60.34 46.77 55.50 说明：*表示必需氨基酸，− 表示未检测到，EAA为必需氨基酸，NEAA为非必需氨基酸，EAA/(EAA+NEAA)为必需氨基酸占总氨 基酸的比例，EAA/ NEAA为必需氨基酸与非必需氨基酸的比值 根据测得的氨基酸质量分数与1973年联合国粮农组织模式的质量分数加以比较，分析金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸分(AAS)、化学分(CS)和必需氨基酸指数(IEAA)。由表3可知：金银花尺蠖幼虫粪便的第一限制性氨基酸是赖氨酸和含硫氨基酸(即甲硫氨酸+半胱氨酸)，质量分数分别为0.60和0.37 mg·g−1，AAS均为0.01，CS均为0.01，IEAA为1.20；各种氨基酸质量分数均略低于FAO评分模式的氨基酸质量分数。因此，金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸组成不太平衡，有必要进一步强化。
表 3 金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸分和化学分Table 3 AAS and CS of larvae feces of H. jinyinhuaphaga氨基酸 FAO模式*/
(mg·g−1)全鸡蛋*/
(mg·g−1)质量分数/
(mg·g−1)氨基酸分 化学分 异亮氨酸 40 54 2.31 0.06 0.04 亮氨酸 70 86 2.75 0.04 0.03 赖氨酸 55 70 0.60 0.01 0.01 甲硫氨酸+
半胱氨酸35 57 0.37 0.01 0.01 苯丙氨酸+酪氨酸 60 93 3.96 0.07 0.04 苏氨酸 40 47 2.38 0.06 0.05 色氨酸 10 16 1.06 0.11 0.07 缬氨酸 50 66 2.20 0.04 0.03 总氨基酸 360 489 15.63 − − 说明：*数据来自文献[20]，−表示未检测，质量分数是根 据表2粪便各氨基酸除以蛋白质质量分数(11.89%) 计算而得 2.3 金银花尺蠖幼虫粪便脂肪酸质量分数
由表4可知：金银花尺蠖幼虫粪便中共含有7种脂肪酸，其中3种(肉豆蔻酸、棕榈酸和硬脂酸)为饱和脂肪酸，4种(棕榈油酸、油酸、亚油酸和亚麻酸)为不饱和脂肪酸，不饱和脂肪酸的质量分数高，为64.05%，不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的比值(P/S)为1.78，必需脂肪酸(亚油酸和亚麻酸)质量分数也很高，为30.49%。
表 4 金银花尺蠖幼虫粪便脂肪酸的质量分数Table 4 Fatty acid content of larvae feces of H. jinyinhuaphaga脂肪酸 质量分数/% 脂肪酸 质量分数/% 肉豆蔻酸(C14:0) 1.71±0.07 亚麻酸(C18:3) 10.86±0.12 棕榈酸(C16:0) 30.35±0.23 饱和脂肪酸 35.95±0.33 硬脂酸(C18:0) 3.89±0.15 不饱和脂肪酸 64.05±0.25 棕榈油酸(C16:1) 4.84±0.21 必需脂肪酸 30.49±0.14 油酸(C18:1) 28.72±0.18 P/S 1.78±0.11 亚油酸(C18:2) 19.63±0.16 说明：P/S表示不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的比值，括号 中比号前的数字表示含碳原子个数，比号后的数字 表示碳碳双键个数 2.4 金银花尺蠖幼虫粪便矿物元素和维生素C、维生素E的质量分数
从表5可以看出：金银花尺蠖幼虫粪便中含有多种矿物元素，其中：钙、钾、镁的质量分数较高，分别为8.126 7、4.955 6和 3.257 3 mg·g−1，铜的质量分数最低，为0.053 8 mg·g−1。金银花尺蠖幼虫粪便中还含有维生素C和维生素E，质量分数分别为0.387 5和0.158 3 mg·g−1。
表 5 金银花尺蠖幼虫粪便矿物元素和维生素C、维生素E质量分数Table 5 Mineral element and vitamin contents of larvae feces of H. jinyinhuaphaga质量分数/(mg·g−1) 钾 钠 镁 钙 磷 铁 4.955 6±0.004 6 0.972 1±0.000 5 3.257 3±0.003 2 8.126 7±0.006 3 1.173 2±0.002 1 1.667 3±0.001 1 质量分数/(mg·g−1) 锰 锌 铜 维生素C 维生素E 0.782 5±0.007 2 0.478 9±0.000 3 0.053 8±0.000 1 0.387 5±0.000 2 0.158 3±0.000 1 3. 讨论
研究昆虫粪便营养成分对开发虫茶资源具有重要意义。笔者对金银花尺蠖幼虫粪便进行分析，发现金银花尺蠖幼虫粪便中含有水分、糖、蛋白质、氨基酸、脂肪酸、矿物元素及维生素等多种营养成分。其中含水量为10.08%，与紫白虫茶相等[6]，略高于仓樟虫茶(9.8%)[7]、米白虫茶(10.04%)[17]、老鹰茶(9.57%)[18]和贵州名优茶(7.76%)[19]，低于三叶虫茶(15.47%)[5]和老鹰茶虫酿茶(15.95%)[18]；总糖质量分数为2.40%，高于紫白虫茶(0.44%)[6]和米白虫茶(0.31%)[17]，低于仓樟虫茶(2.8%)[7]、老鹰茶(3.46%)[18]和贵州名优茶(2.75%)[19]，三叶虫茶和老鹰茶虫酿茶均未检出总糖[5,18]；粗脂肪质量分数为2.73%，略低于仓樟虫茶(2.8%)[7]，高于三叶虫茶(1.23%)[5]、老鹰茶虫酿茶(1.02%)[18]、紫白虫茶(1.41%)[6]、米白虫茶(0.87%)[17]、老鹰茶(1.92%)[18]和贵州名优茶(0.67%)[19]；蛋白质质量分数为11.89%，高于紫白虫茶(9.3%)[6]，低于三叶虫茶(12.63%)[5]、老鹰茶虫酿茶(14.26%)[18]、仓樟虫茶(23.8%)[7]、米白虫茶(22.34%)[17]、老鹰茶(14.26%)[18]和贵州名优茶(27.7%)[19]。
氨基酸的组成和质量分数是评价一种膳食蛋白营养价值的重要依据。金银花尺蠖幼虫粪便中含有17种氨基酸，总氨基酸质量分数为4.326 9 mg·g−1，低于三叶虫茶[5]、紫白虫茶[6]、仓樟虫茶[7]和米白虫茶[17]。按照FAO和世界卫生组织(WHO)的理想模式，质量较好的蛋白质，其必需氨基酸占总氨基酸的比值[EAA/(EAA+NEAA)]在40%左右，必需氨基酸与非必需氨基酸的比值(EAA/NEAA)在60%以上[21]。金银花尺蠖幼虫粪便的必需氨基酸占总氨基酸的比例为38.51 %，接近FAO和WHO理想模式的要求，高于紫白虫茶(37.63%)[6]、仓樟虫茶(31.87%)[7]和米白虫茶(35.69%)[17]，但低于三叶虫茶(45.29%)[5]，必需氨基酸与非必需氨基酸的比值为62.62%，符合FAO和WHO理想模式的要求，高于紫白虫茶(60.34%)[6]、仓樟虫茶(46.77%)[7]和米白虫茶(55.50%)[17]，但低于三叶虫茶(82.78%)[5]。根据相关必需氨基酸指数(IEAA)实用评价标准：IEAA＞0.95为优质蛋白源，0.86＜IEAA≤0.95为良好蛋白源，0.75≤IEAA≤0.86为可用蛋白源，IEAA＜0.75为不适蛋白源[22]。金银花尺蠖幼虫粪便IEAA为1.20，为优质蛋白源，可用于开发虫茶，其IEAA也高于仓樟虫茶(0.763 0)[7]、紫白虫茶(0.655 9)[6]、米白虫茶(0.723 9)[18]。但是，金银花尺蠖幼虫粪便的氨基酸组成不平衡，赖氨酸为其第一限制性氨基酸，在进行虫茶开发时可以加入一定量的赖氨酸，以优化其氨基酸结构，从而提高其营养质量。
脂肪酸组成是评价一种脂肪营养价值的重要依据[20]。金银花尺蠖幼虫粪便中不饱和脂肪酸质量分数高，为64.05%，P/S值为1.78，高于仓樟虫茶(0.63)[7]、紫白虫茶(0.58)[6]，低于三叶虫茶(2.54)[5]、老鹰茶虫酿茶(4.54)[18]和遵义毛峰(2.31)[5]，必需脂肪酸(亚油酸和亚麻酸)也很高，为30.49%，高于仓樟虫茶(27.06%)[7]、紫白虫茶(17.00%)[6]、老鹰茶虫酿茶(13.76%)[18]，低于三叶虫茶(35.25%)[5]和遵义毛峰(64.87%)[5]。可见，金银花尺蠖幼虫粪便中脂肪酸组成合理，可以开发为虫茶，作为脂肪酸的来源之一。
矿物元素对维持生物机体正常生理代谢具有重要作用，金银花尺蠖幼虫粪便中含有多种矿物元素，除钾的质量分数低于仓樟虫茶(28.085 9 mg·g−1)，钠、镁、钙、磷、铁、锰、锌和铜的质量分数分别是仓樟虫茶的5.26、1.38、2.50、47.12、6.06、1.60、9.28和3.61倍[7]；除钾、镁、钙、铁的质量分数低于紫白虫茶(9.800 0、5.200 0、10.800 0、3.590 0 mg·g−1)，钠、磷、锰、锌的质量分数是紫白虫茶的1.52、1.14、1.04、2.28倍[6]；除钾、磷的质量分数低于三叶虫茶(20.378 0、1.990 0 mg·g−1)，钠、镁、钙、铁、锰、锌和铜的质量分数分别是三叶虫茶的2.76、1.61、1.10、3.69、1.57、3.31、3.16倍[5]；除钾、磷的质量分数低于老鹰茶虫酿茶(22.067 0、1.824 0 mg·g−1)，钠、镁、钙、铁、锰、锌和铜的质量分数分别是老鹰茶虫酿茶的2.69、1.77、10.45、4.17、1.22、4.45、3.40倍[18]；与其他茶叶相比，钾、磷的质量分数低于遵义毛峰(20.922 0、4.700 0 mg·g−1)和都匀毛尖(19.700 0、4.900 0 mg·g−1)，钠、镁、钙、铁、锰、锌和铜的质量分数均高于遵义毛峰(0.087 9、1.900 0、2.900 0、0.162 1、0.735 6、0.032 4、0.022 5 mg·g−1)和都匀毛尖(0.045 6、1.600 0、2.800 0、0.042 1、0.550 2、0.033 0、0.014 9 mg·g−1[5]。
维生素对生物体的代谢起调节作用。金银花尺蠖幼虫粪便中维生素C的质量分数低于三叶虫茶(1.325 8 mg·g−1)[5]，高于常规茶叶(0.027 0 mg·g−1)；维生素E的质量分数也低于三叶虫茶(0.520 6 mg·g−1)[5]。
总之，金银花尺蠖幼虫粪便含有多种营养成分，并且还具有一定的抑菌活性[13]和抗氧化活性[14]，具备虫茶的一些生化特征，若开发为虫茶，可为人体提供丰富的蛋白质、必需氨基酸、必需脂肪酸、维生素和必需矿物元素，和普通茶叶混合使用，在营养价值上实现互补，对人类健康有利。因此，在食用、药用保健等方面具有一定的开发价值和利用前景。今后，还需结合食品科学、药理学等对金银花尺蠖幼虫粪便的生物安全性进行分析，以全面评价金银花尺蠖幼虫粪便作为虫茶资源开发利用的可行性。
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图 1 白洋淀大清河流域油松样方分布示意图
Figure 1 Distribution of P. tabulaeformis quadrats in Baiyangdian Daqing River Basin
图 8 油松精准适宜性分布及细节放大图
Figure 8 Accurate suitability distribution and detailed enlarged drawing of P. tabulaeformis
表 1 地理环境变量数据
Table 1. Geographical environment data
变量类型 变量名称 变量代码 单位 变量类型 变量名称 变量代码 单位 地形 高程 1 m 气象 多年平均气温 13 ℃ 坡度 2 (°) 多年年极端最高气温 14 ℃ 坡向 3 多年年极端最低气温 15 ℃ 土壤地质 土壤类型 4 多年年平均气温标准差 16 ℃ 岩石类型 5 多年平均气温年较差 17 ℃ 气象 多年日平均降水量 6 mm 多年年平均气温日较差 18 ℃ 多年年平均最大日降水量 7 mm 多年最冷月平均气温 19 ℃ 多年年平均降水量标准差 8 mm 多年最热月平均气温 20 ℃ 多年平均最湿季降水量 9 mm 多年平均地面温度 21 ℃ 多年平均最干季降水量 10 mm 多年年平均积温 22 ℃ 多年平均相对湿度 11 % 多年平均日照时数 23 h 多年年平均无霜期日数 12 d 多年平均年蒸发量 24 mm 说明：多年平均数据均为1981−2019年的数据(共39 a) 
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表 2 各县高适宜区面积及比例
Table 2. Area and proportion of high suitable area in each county
适生区 面积/km2 占总面积比例/% 涞源县 462.60 1.00 灵丘县 402.65 0.87 易县 366.42 0.80 涞水县 181.62 0.39 清苑县 74.38 0.16 涿鹿县 64.29 0.14
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