مکانیابی رویشگاه‎های دارای بازده اسانس گیاه خوشاریزه با استفاده از مدل حداکثر بی‌نظمی

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموخته کارشناسی‌ارشد مهندسی طبیعت و گیاهان دارویی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربت‌حیدریه، خراسان‌رضوی، ایران.

2 نویسنده مسئول، دانشیار گروه مهندسی طبیعت و گیاهان دارویی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربت‌حیدریه، خراسان‌رضوی، ایران.

3 استادیار گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه فردوسی مشهد، خراسان‌رضوی، مشهد، ایران.

4 استادیار گروه شیمی مواد غذایی، پژوهشکده علوم و صنایع غذایی، خراسان‌رضوی، مشهد، ایران.

چکیده

چکیده
سابقه و هدف: بررسی اصولی و علمی موضوع گیاهان دارویی در عصر حاضر و ارائه برنامه‌ای علمی در جهت بهره‌برداری درست و بهینه از آنها نیازمند شناسایی اولیه رویشگاه‌ها، تهیه نقشه پراکنش و شناسایی این گیاهان در زادگاه اصلی خود می-باشد. هر گونه گیاهی با توجه به خصوصیات رویشگاهی و نیاز‌های اکولوژیکی و دامنه بردباری با برخی عامل‌های محیطی رویشگاه خود رابطه دارد. تنها مناسب بودن یک متغیر نمی‌تواند دلیل کافی بر توسعه رویشگاه باشد بلکه باید با در نظرگرفتن همه نیاز‌های اکولوژیک یک گونه و انطباق آن بر شرایط محیطی، رویشگاه بالقوه آن را تعیین کرد. در واقع ظهور هر گونه گیاهی تحت تاثیر عوامل محیطی و روابط بین گونه‎ای است و یک یا چند عامل محیطی بیشترین اثر را در استقرار یک گونه گیاهی خاص دارند. اگر به‌طریقی بتوان این عوامل را برای هر گونه گیاهی تعیین کرد و رفتار گونه را با متغیرهای محیطی بررسی نمود می‎توان به مدل‎های پیش‎بینی پراکنش گونه‌ای دست یافت. از این‌رو هدف از تحقیق حاضر یافتن مناسب‎ترین رویشگاه‌ برای استقرار گیاه خوشاریزه است (Echinophora platyloba DC.) که در آن رویشگاه گیاه دارای میزان اسانس بیشتری باشد.
مواد و روش: خوشاریزه متعلق به جنس Echinophora است. این جنس در ایران چهار گونه گیاهی علفی چند ساله‌ی معطر دارد. در این تحقیق با استفاده از روش حداکثر بی‌نظمی، ابتدا مکان‌های مناسب جهت رویش گونه دارویی خوشاریزه در شهرستان تربت حیدریه تعیین شدند. با پیمایش زمینی تیپ رویش Echinophora platyloba در منطقه شناسایی و محدوده آن به کمک عوارض طبیعی مشخص شد. با استفاده از تجربه افراد محلی بخصوص چوپان‌ها، مکان‌های حضور گونه مشخص شد. با پیمایش میدانی در اواخر اردیبهشت، خرداد و اوایل تیرماه سال 1400، 43 مکان حضور گیاه خوشاریزه ثبت و برداشت نمونه‌های گیاهی انجام شد. حداقل فاصله نقاط حضور گونه 600 متر ثبت شده است. بعد از مرحله رویشی و قبل از شروع مرحله گلدهی میزان اسانس در گیاه خوشاریزه در بالاترین سطح قرار دارد، لذا برداشت نمونه‌های گیاهی در این دوره انجام گرفت. با توجه به اهداف مطالعه، 29 عامل محیطی شامل 19 عامل زیست اقلیمی، 7 عامل خاکی و 3 عامل توپوگرافی در مدل‌سازی استفاده شدند. عوامل زیست اقلیمی از پایگاه بین‌المللی و عوامل توپوگرافی از مدل رقومی ارتفاع شهرستان استخراج شد. به‌منظور تهیه لایه‌های خاکشناسی، اطلاعات مربوط به 159 پروفیل خاک از مرکز تحقیقات و ادارات منابع طبیعی استان خراسان رضوی دریافت شد. متغیرهای خاک شامل درصد شن، درصد سیلت، درصد رس، هدایت الکتریکی، قلیائیت خاک، درصد اشباع آب خاک و مقدار ماده آلی است. سپس نقشه مربوط به هر متغیر خاک با استفاده از روش‌های میانیابی تهیه شد. سه شاخص مقدار میانگین قدر مطلق خطا (MAE)، میانگین انحراف خطا (MBE)و جذر میانگین مربع خطا (RMSE) برای انتخاب مناسترین روش میانیابی استفاده شدند. با پیمایش‌های صحرایی 43 نقطه حضور گیاه خوشاریزه در محدوده مورد مطالعه ثبت شد و نمونه‌های گیاهی جمع‌آوری شدند و پس از خشک شدن با روش تقطیر با آب اسانس‌گیری انجام گرفت. 50 درصد از نقاط دارای بازده اسانس مناسب جهت اجرای مجدد مدل انتخاب شدند.
یافته‌ها: براساس نقشه های توپوگرافی تهیه شده طبقه ارتفاعی 2200- 1800 متر از سطح دریا بیشترین مساحت در حدود 55 % از کل مساحت شهرستان را در برگرفته است و طبقه ارتفاعی 1400-1000 متر از سطح دریا دارای کم‌ترین مساحت می‌باشد. طبقه شیب 5-0 بیش‌ترین مساحت در حدود 81% از مساحت کل شهرستان را در برگرفته و طبقه 20< دارای کم‌ترین مساحت می‌باشد. بیش‌ترین مساحت مربوط به شیب جنوبی با 8/34% از مساحت منطقه بیشترین سطح را در برگرفته است. نتایج نشان داد که از مساحت 372 هزار و 950 هکتاری شهرستان تربت حیدریه، 339 هزار و 150 هکتار معادل 91% از کل مساحت منطقه در کلاس رویشگاهی نامناسب، و 3 هزار و 575 هکتار معادل 9/0% از منطقه برای رویش گیاه خوشاریزه مناسب می‌باشد. بر اساس نتایج عملکرد جک‌نایف، متغیرهای هدایت الکتریکی خاک، اسیدیته خاک، مجموع بارندگی پربارش‌ترین سه ماهه متوالی و مجموع بارندگی کم‌بارش‌ترین ماه مهم‌ترین متغیرها در رخداد گونه خوشاریزه و مجموع بارندگی کم‌بارش‌ترین سه ماهه متوالی، هدایت الکتریکی خاک، اسیدیته خاک و مجموع بارندگی پربارش‌ترین سه ماهه متوالی مهم-ترین عوامل محیطی مؤثر بر میزان عملکرد اسانس این گیاه تعیین شدند. محدوده بهینه‌ شرایط خاکی برای پراکنش گیاه، هدایت الکتریکی 4/0-2/0 دسی‌زیمنس بر متر و اسیدیته خاک 95/7 - 93/7 می‌باشد و هنگامی که مجموع بارندگی پربارش‌ترین سه ماهه متوالی بین 130-125 میلی‌متر باشد احتمال حضور گونه افزایش می‌یابد. دقت ارزیابی مدل با 96/0 AUC = برای تناسب رویشگاه خوشاریزه و 945/0 = AUC برای مکانیابی رویشگاه‌های دارای اسانس مناسب نشان می‌دهد مدل حداکثر بی‌نظمی با دقت بسیار بالایی رویشگاه‌های مطلوب و دارای اسانس بهینه (10-11 درصد) را شناسایی کرده است.
نتیجه‌گیری: شناسایی رویشگاه‌هایی که دارای بازده اسانس مناسب هستند موجب می‌شود که بهره‌برداری در این مناطق با کاهش تخریب منابع‌طبیعی انجام گیرد. شناخت گیاهان دارویی بومی کشور و تعیین شرایط بهینه رشد و تولید و بازدهی بیشتر اسانس آن‌ها جزء اولین گام‌هایی است که می‌تواند برای بهره‌برداری پایدار و مقرون به صرفه اقتصادی این گیاهان برداشته شود. پیشنهاد می‌شود در برنامه‌های مدیریت مرتع اگر هدف، کاشت گیاه برای احیاء مرتع می‌باشد از نقشه تناسب رویشگاه استفاده شود اما اگر هدف استفاده از اسانس این گیاه می‌باشد از نقشه پیش‌بینی مکان‌هایی که دارای بازده اسانس مناسب هستند استفاده گردد. پیشنهاد می‌شود با توجه به گیاهان دارویی مهم هر منطقه نقشه مناطق دارای بازده اسانس تهیه گردد و در اختیار بهره‌بردار قرار گیرد تا با کم ترین برداشت از گیاه در طبیعت به میزان مناسبی از اسانس دست یابد.
کلید واژه‌ها: اسانس، خوشاریزه، رویشگاه بالقوه، گیاهان دارویی

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Select habitats with essence yields of Echinophora platyloba using maximum entropy model

نویسندگان [English]

  • Mahnaz Zeinabi Baygi 1
  • Jalil Farzadmehr 2
  • Hamed Sangoony 3
  • Moslem Jahani 4
1 M.Sc. Graduate of Nature Engineering and Medicinal Plants, Faculty of Agriculture, University of Torbat Heydarieh, Khorasan-Razavi, Iran
2 Corresponding Author, Associate Prof., Dept. of Nature Engineering and Medicinal Plants, Faculty of Agriculture, University of Torbat-Heydarieh, Khorasan-Razavi, Iran.
3 Assistant Prof., Dept. of Rangeland and Watershed Management, Faculty of Natural Resources and Environment, Ferdowsi University of Mashhad, Khorasan-Razavi, Mashhad, Iran
4 Assistant Prof., Dept. of Food Chemistry, Khorasan Research Institute for Food Science and Technology, Khorasan-Razavi, Mashhad, Iran.
چکیده [English]

Abstract
Background and objectives: A systematic and scientific study of the subject of medicinal plants in the present era and the presentation of a scientific program for their proper and optimal exploitation require the initial identification of habitats, the preparation of a distribution map, and the identification of these plants in their original habitat. Each plant species is related to some environmental factors of its habitat, considering its habitat characteristics, ecological needs, and tolerance range. The suitability of a variable alone cannot be a sufficient reason for the development of a habitat, but rather its potential habitat must be determined by considering all the ecological needs of a species and its adaptation to environmental conditions.The presence of plant species in a region is influenced by environmental factors and interspecies relationships, and some environmental factors have the more effect on the establishment of plant species. Determining effective factors and studying response of species to environmental factors helps to obtain species distribution prediction models. Therefore, the aim of this study is to find the most suitable habitat for Echinophora platyloba DC. where they have the more amount of essential oil.
Materials and methods: This plant belongs to the genus Echinophora. This genus has four species of aromatic perennial herbaceous plants in Iran. In this study, using the maximum disorder method, first, suitable places for the growth of the medicinal species Echinophora in Torbat Heydariyeh County were determined. The growth type of Echinophora platyloba was identified in the area by a field survey and its range was determined using natural features. The locations of the species were determined using the experience of local people, especially shepherds. Through a field survey in late May, June, and early July 1401, 43 locations of Echinophora presence were recorded and plant samples were collected. The minimum distance between the points of presence of the species was recorded as 600 meters. After the vegetative stage and before the flowering stage, the amount of essential oil in Echinophora is at its highest level, so plant samples were collected during this period. According to the study objectives, 29 environmental factors including 19 bioclimatic factors, 7 soil factors and 3 topographic factors were used in modeling. Bioclimatic factors were extracted from the international database and topographic factors from the digital elevation model of the city. In order to prepare soil layers, information related to 159 soil profiles was received from the Research Center and Natural Resources Departments of Khorasan Razavi Province. Soil variables include sand percentage, silt percentage, clay percentage, electrical conductivity, soil alkalinity, soil water saturation percentage and organic matter content. Then, a map related to each soil variable was prepared using interpolation methods. Three indices of mean absolute error (MAE), mean deviation error (MBE) and root mean square error (RMSE) were used to select the most appropriate interpolation method. 43 points of presence of euphorbia plants in the study area were recorded through field surveys and plant samples were collected and after drying, essential oil extraction was performed using water distillation method. 50% of the points with suitable essential oil yield were selected to rerun the model.
Results: Based on the topographic maps prepared, the altitude class of 1800-2200 meters above sea level covers the largest area of about 55% of the total area of the county, and the altitude class of 1000-1400 meters above sea level has the smallest area. The slope class of 0-5 covers the largest area of about 81% of the total area of the county, and the class <20 has the smallest area. The largest area related to the southern slope with 34.8% of the area of the region covers the largest area. The results showed that out of the 372,950 hectares of Torbat Heydariyeh county, 339,150 hectares, equivalent to 91% of the total area of the region, are in the unsuitable habitat class, and 3,575 hectares, equivalent to 0.9% of the region, are suitable for the growth of Euphorbia. Based on results of Jacknife EC, PH, precipitation of wettest quarter and precipitation of direst month were the most important variable in the occurrence of Echinophora platyloba and Precipitation of direst quarter, EC, PH, precipitation of wettest quarter was determined as the most important environmental factors affecting the yield of essential oil of this plant. The optimal range of soil conditions for plant dispersal is electrical conductivity of 0.4-0.2 deciSiemens/meter and soil acidity of 7.95-7.93, and the probability of the species' presence increases when the total rainfall of the wettest consecutive quarter is between 125-130 mm. The evaluation accuracy of the model with AUC=0.96 for the suitability of the habitat and AUC= 0.945 for the location of habitats with suitable essential oils shows that the model has identified Maximum Entropy with very high accuracy of the desired habitats with optimal essential oils (10-11 percent).
Conclusion: Conclusion: Identifying habitats that have suitable essential oil yields will allow exploitation in these areas to be carried out with reduced destruction of natural resources. Identifying the country's native medicinal plants and determining the optimal conditions for growth and production and greater efficiency of their essential oil are among the first steps that can be taken for sustainable and economically viable exploitation of these plants. It is recommended that in rangeland management programs, if the goal is to plant plants for rangeland restoration, a habitat suitability map be used, but if the goal is to use the essential oil of this plant, a map predicting locations with suitable essential oil yields should be used. It is recommended that a map of areas with essential oil yields be prepared based on the important medicinal plants of each region and made available to the operator so that he can achieve an appropriate amount of essential oil with the least amount of plant harvesting in nature.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Essential
  • Echinophora
  • Potential Habitat
  • Medicinal plants
1.Atai, N. (2013). Report on the achievements of the Saffron Medicinal Plant Trading Board to China and Japan. Ministry of Industry, mine and Trade.
2.Mogheyse, E., & Ghorbanli, M. (2009). Some effects of different habitats on antimicrobial activities of (Urtica dioica L.). Journal on Plant Science Researches, 3(1), 55-64.
3.Zare chahouki, M. A., & Abbasi, M. (2016). Determining the potential habitat of Ermak or Ephedra strobilacea plant species using the maximum entropy model (Maxent) in Pashtkoh rangeland of Yazd province. Journal of Plant Ecosystem Conservation, 4(9), 195-212.
4.Sarhangzadeh, J., & Elmi, M. (2020). Application of Maximum Entropy in Prediction of Common Yew (Taxus baccata L.) potential habitats in the Arasbaran biosphere reserve. Iranian Journal of Forest, 12(3), 359-375.
5.Yazdanshenas, H., Jafari, M., Azarnivand, H., & Arzani, H. (2016). Investigating Tragacanth Gum potential production and harvesting based on soil factors in Tiran and Karvan region (Isfahan). Rangeland, 9(3), 207-221.
6.Motamedi, J., Arzani, H., Asri, Y., Najafpour Navaei, M., & Khalifehzadeh, R. (2022). Study on exploitability of medicinal plants in semi-steppe habitat using ecological and economic indices. Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants Research, 38(3), 373-389.
7.Rozkhosh, T. (2016). Anti-listerial effect of aqueous and ethanolic extracts of the plant (Echinophora peltiloba) in culture medium and sterilized milk. Master thesis, Shahrekord University.
8.Rabi, M., Firouzi Ardestani, M., Asri, Y., & Bakhshi Khaniki, Gh. R. (2015). Phytochemical investigation of essential Ziziphora clinopodioides Lam. In the natural habitats of Alborz and Mazandaran provinces. Eco-phytochemical Journal of Medicinal Plants, 3(3), 54-61. 
9.Mohammadi de Cheshme, N., Ghasemi Pirbaluti, A., Aghabrari, B., & Hamidi, B. (2015). Essential oil compounds, antibacterial property and antioxidant activity of essential oil of different ecotypes of Nigella sativa L. in different habitats of Iran. Ecophytochemistry journal of Medicinal Plants, 12(4), 58-68.
10.Ghazimoradi, M., Tarkesh, M., & Bashari, H. (2019). Modeling the potential habitat of Ferula ovina (Boiss) using Generalized Linear Model in Semi-Steppe rangelands of Western Isfahan. Iranian Journal of Applied Ecology, 8(1), 59-70.
11.Rahmati, Z. (2012). Modeling the potential habitat of the plant species Ferula ovina using Artificial Neural Network and Multivariate Adaptive Regression Splines in Fereydoun area of Isfahan city. Master's thesis, Isfahan University of Technology.
12.Farashi, A. (2015). Habitat modelling as a suitable tool for management of wildlife habitats. Experimental animal Biology, 3(3), 43-53.
13.Guisan, A., & Thuiller, W. (2005). Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecology letters, 8(9), 993-1009.
14.Franklin, J. (2010). Mapping species distributions: spatial inference and prediction. Cambridge, University Press, Cambridge UK.
15.Merow, C., Smith, M. J., Edwards, T. C., Guisan, A., McMahon, S. M., Normand, S., Thuiller, W., Wuest, R. O., Zimmermann, E., & Elith, J. (2014). What do we gain from simplicity versus complexity in species distribution models?. Ecography, 37(12), 1267-1281.
16.Oswald, M. (2004). Implementation of the analytical hierarchy process with VBA in ArcGIS. Computers & Geosciences, 30(4), 637-646.
17.Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum Entropy modeling of species geographic distributions. Ecological modelling, 190(3-4), 231-259.
18.Elith, J., Kearney, M., & Phillips, S. (2010). The art of modelling range-shifting species. Methods in ecology and evolution, 1(4), 330-342.
19.Ghafari, S., Ghorbani, A., Moammeri, M., Mostafazadeh, R., Bidar Lord, M., & Kake Mami, A. (2020). Modeling and determining effective factors in distribution of Festuca ovina using Maxent in rangelands of northern Ardabil province, Iranian Journal of Range and Desert Research, 27(3), 433-462.
20.Hosseini, N., Ghorbanpour, M., & Mostafavi, H. (2024). The influence of climate change on the future distribution of two Thymus species in Iran: MaxEnt model-based prediction. BMC Plant Biology, 24(1), 269.
21.Ahmadi, M., Hemami, M. R., Kaboli, M., & Shabani, F. (2023). MaxEnt brings comparable results when the input data are being completed; Model parameterization of four species distribution models. Ecology and Evolution, 13(2), e9827.
22.Behmanesh, B., Tabasi, E., Fakhireh, A., & Khalasi Ahvazi, L. (2019). Modeling the distribution of medicinal plant species of Thymus kotschyanus and Achillea millefolium using ENFA and Logistic Regression. Journal of Plant Ecosystem Conservation, 6 (13), 91-120.
23.Mozapharian, V. (2021). Medicinal and Aromatic Plants of Iran. Farhang moaser Publishers.
24.Jani-Najad, A. (2015). Identification of essential oil constituents, anatomical features and investigation of antioxidant effects of medicinal plants Echinophora platyloba and Euphorbia oraientalis of Delfan city. Master's thesis, Lorestan University.
25.Nasri, F., Barzegar, H., Alizadeh, B., & Jooyandeh, H. (2021). Effects of Echinophora platyloba on Microbiological, Physicochemical and Sensory Characteristics of Pickled Cucumbers During Storage. Iranian J. Nutr. Sci. Food Technol. 15(4), 61-70.
26.Ghani, A., Saharkhiz, M. J., Hassanzadeh, M. H., & Masaada, K. (2009). Changes in the essential oil content and chemical composition of Echinophora platyloba DC. at different growth stages. Journal of Essential Oil Bearing Plants, 12(2), 162-171.
27.Evangelista, P. H., Kumar, S., Stohlgren, T. J., Jarnevich, C. S., Crall, A. W., Norman III, J. B., & Barnett, D. T. (2008). Modelling invasion for a
habitat generalist and a specialist plant species. Diversity and Distributions, 14(5), 808-817.
28.Zhang, L., Jiang, B., Meng, Y., Jia, Y., Xu, Q., & Pan, Y. (2024). The Influence of Climate Change on the Distribution of Hibiscus mutabilis in China: MaxEnt Model-Based Prediction. Plants, 13(13), 1744.
29.Esfanjani, J., Ghorbani, A., Moameri, M., Zarechahouki, M. A., Esmali Ouri A., & Mirzaei Mossivand, A. (2020). Prediction of Distribution of Prangos Uloptera DC. Using Two Modeling Techniques in the Southern Rangelands of Ardabil Province, Iran. Journal of Rangeland Science, 10(2), 137-148.
30.Ghareghan, F., Ghanbarian, G., Pourghasemi, H. R., & Safaeian, R. (2020). Prediction of habitat suitability of Morina persica L. species using artificial intelligence techniques. Ecological Indicators, 112.
31.Azarnivand, H., & Zare Chahoki, M. A. (2013). Rangeland Ecology, Tehran University Press, 345 p.
32.Riazinia, V., Azimi, M., Sepehri, A., Kariminejad, N., & Campetella, G. (2021). Application of photogrammetric drone method to determine the habitat suitability of Perovskia abrotanoidse Karel. using MaxEnt model. Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants Research, 36(6), 947-957.
33.Mirzaei Mossivand, A. (2020). Study on the Phytochemical Variability of Essential Oil of Pranos ferulacea Lindl. In different habitats of Delfan County. Eco-phytochemical Journal of Medicinal Plants, 8(3), 19-33.
34.Saadatfar, A., Hossein Jafari, S., & Tavassolian, I. (2020). Effect of edaphic conditions on phytochemical latex yield of bitter asafetida (Ferula assa-foetida L.) medicinal plant in two natural habitats in Kerman province. ECO phytochemistry of medicinal plants, 8(1), 1-15.
35.Yousefi, S., & Yadegari, M. (2016). Effects of environmental conditions on morphological and physiological characters of Cynara scolymus. Bangladesh Journal of Botany, 45, 605-610.
36.Saber Amoli, S., Noroozi, S., Shekarchian, A., Akbarzadeh M., & Kodoori, M. (2008). Investigation of ecological factors of essential oil of Labiatae species in Kerman province. Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants Research, 23(4), 532-543.
37.Razmjoue, D., Yousefi Khanghah, S., Dehdari, S., Mohamadi, H., & Nodoost, F. (2020). The investigationof Climate, Soil and Height On essential oil composition of essential oils of Oliveria decumbens Vent. Medicinal Plantfrom different regions in City Mamasani of Fars Province. Eco-phytochemical Journal of Medicinal Plants, 8(3), 103-116.
38.Majdnasiri, B. (2013). Phytochemical study of different ecotypes of marshmallow (Alcea Koelzii L.) in Chaharmahal and Bakhtiari province. 1st Regional Congress on Medical Plants of North of Iran.