陈彦清, 曹永生, 方沩^*, 陈丽娜
中国农业科学院作物科学研究所, 北京100081
^*通讯作者(Corresponding author): 方沩, E-mail: fangwei@caas.cn 收稿日期:2016-06-01 接受日期:2016-09-18网络出版日期:2016-10-20基金:本研究由国家科技基础性工作专项“贵州农业生物资源调查(2012FY110200)”和国家农作物种质资源平台项目(NICGR)资助

摘要掌握农作物种质资源的空间分布特征, 分析种质资源在地理空间上的聚集离散特征, 对于作物种质资源全面收集、有效保护和高效利用具有重要意义。本研究基于空间统计学原理和方法, 借助ARCGIS软件, 从种质资源的数量、方位特征、集中程度分别分析不同综合农业分区内种质资源的空间分布特征。通过数量分析显示, 黄淮海区和黄土高原区密度最大, 说明这两个地区的种质资源最为丰富, 需要重点保护; 方位分析得出, 华南区和甘新区的资源分布范围最广, 并且资源方向分布趋势最为明显, 除甘新区外, 其他区域的资源方向角均在90°以内。资源的分布范围、分布趋势和方向角度不仅能分析区域资源的方位分布特征, 还可从空间角度辅助寻找影响种质资源地理分布的关键因子; 集中度分析中, 青藏区、内蒙古及长城沿线区和东北区的种质资源分布最为聚集, 可采取集中区域资源重点保护的策略。该项研究可为种质资源在不同综合农业分区内的保护、利用和收集提供理论依据。

关键词:作物种质资源; 空间统计学; 空间分布特征; 综合农业分区
Spatial Distribution Characteristics of National Crop Germplasm Resources Based on Spatial Statistics in Comprehensive Agricultural Regional Scale
CHEN Yan-Qing, CAO Yong-Sheng, FANG Wei^*, CHEN Li-Na
Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China
Fund:This study was supported by the National Science and Technology Basic Work Special Project “Agricultural Biological Resources Survey of Guizhou Province” (2012FY110200) and the National Infrastructure for Crop Germplasm Resources (NICGR).
AbstractIt is important to analyze and understand the spatial distribution features and models for the comprehensive collection, effective protection and efficient utilization of crop germplasm resources. The spatial distribution features of crop germplasm resources were analyzed in quantity, density and orientative features in comprehensive agricultural regional scale by using the spatial statistical principles and methods and ArcGIS software. In conclusion, the crop germplasm densities of The Yellow Huaihe-Haihe Rivers region and loess plateau region are the largest showing abundant crop germplasm resources in these two regions, which should be protected as a key point. The crop germplasm resources of the southern region of China and Gansu-Xinjiang region are the most widely distributed, and the distribution trend in these two areas is also the most obvious. The orientation angles of all districts except for the Gansu-Xinjiang region are within 90°. The distribution, distribution trend and the orientation angle not only can be used to analyze orientative distribution characteristics of regional resources, but also can help us to find the key factors affecting germplasm resource geographic distribution from spatial perspective. In concentration characteristics, the germplasm resources in Qinghai Tibet region, Inner Mongolia and the area along the Great Wall region and North-east region of China are the most centralized in distribution. We can take some measures to protect germplasm resources in these areas. This study reveals the difference in density and orientation characteristics of germplasm resources distribution and provides some theoretical bases in protection, utilization and collection of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions.

Keyword:Crop germplasm resources; Spatial statistics; Spatial distribution characteristics; Comprehensive agricultural regions
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农作物种质资源是在漫长的历史过程中, 由自然演化和人工创造而形成的一种重要的自然资源, 它是培育优良品种, 发展生物科学, 推动农业可持续发展的物质基础, 是一个国家拥有财富中最有价值、最有战略意义的宝贵财富^{[1, 2]}。物种的空间分布信息不但有助于我们了解物种的历史演化过程, 还可用于研究物种对环境的生态适应性及变化^{[3, 4]}。摸清农作物种质资源的空间分布特征, 确定农作物种质资源重点保护区域, 有利于对农作物种质资源有焦点有目标地重点保护和高效利用, 对于我国农业种植结构的调整也大有益处。多年来多位****对我国种质资源的分布特征开展了多项研究, 曹永生等^{[5, 6]}根据资源数据的经纬度信息, 分析了中国主要农作物种质资源的地理分布特点; 杨忠义等^{[7, 8, 9]}利用云南种质资源调查数据分析了云南省资源的空间分布; 吴元奇等^[10]、任民等^[11]、杨青川等^[12]、李娅琼等^[13]分别针对指定作物的分布利用相应的数学方法进行了分析。以上研究重点强调数学统计分析方法, 部分引入地理学上的空间分析方法, 但还不够深入; 空间统计分析方法是一种研究空间分布格局的较为有效的方法, 目前在分析区域经济差异等问题上的应用较为成熟和全面^{[14, 15, 16, 17]}, 但在生物多样性方面, 除了空间自相关分析应用相对较多外^{[18, 19, 20, 21]}, 其他空间统计学方法的应用还比较少见。另外, 目前以行政区划对种质资源的分布情况进行统计的居多^{[11, 22, 23]}, 虽然具有一定的统计意义和价值, 但从地理空间来看, 种质资源的分布在很大程度上取决于外界的自然条件, 以行政区划为分析单元的方法割裂了种质资源在地理空间上的连续性, 而综合农业分区概括地揭示中国农业生产最基本的地域差异, 综合地揭示和反映农业生产条件特点、潜力、方向和途径^[24], 所以, 以综合农业分区为单元分析各区种质资源的空间分布特性更具有实际应用价值。
本项目拟基于近些年积累的资源调查数据及空间统计学原理, 从宏观尺度出发, 以一级综合农业分区为分析单元, 从数量、方位和集中程度三方面研究分析农作物种质资源的空间分布特征。根据其分布规律辅助种质资源收集保护工作, 将大大降低工作量, 提高工作效率, 具有重要的实际价值。同时, 本研究成果也将为我国的农作物种质资源保护和利用提供宏观的掌控和指引, 为不同综合农业分区内的土地利用规划、资源管理、物种保护和引种驯化提供重要的科学依据。
1 材料与方法1.1 材料20世纪50年代以来, 我国先后组织了2次全国规模的农作物种质资源调查, 在资源调查和信息共享方面取得了重大进展和显著成效, 积累了大量的种质资源数据^{[25, 26, 27]}。同时, 近十年来, 我国先后在云南、贵州、西南干旱地区、东部沿海等地区开展了多次种质资源调查工作, 丰富了农作物种质资源数据库。经过多年的调查与收集工作, 除国外引进资源外, 农作物种质资源数据库中共累计约32万条资源数据记录, 根据其经纬度属性信息转换为地理空间数据。对综合农业分区(一级区)的图片数据进行地理空间位置配准和矢量化操作, 得到其矢量化数据以便分析使用。将综合农业分区的矢量化面状数据与农作物种质资源点状数据进行空间叠加, 确定各种质点所属的综合农业分区。处理后的数据如图1所示。
图1
Fig. 1

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	图1 各农业区种质资源分布情况Fig. 1 Distribution of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

1.2 方法由于种质资源的数据表现在空间上为具有地理信息的点状数据, 为了更好地分析这些数据的分布特点, 需要从区域的角度分析和概括数据特征, 本研究选择以综合农业分区为分析单元进行研究。在全国农业区划委员会编制的《中国综合农业区划》中, 根据农业生产条件、特征和发展方向、重大问题和关键措施及行政单位的完整性等原则, 将全国划分为9个一级综合农业区(除海洋水产区外)。农业生产条件直接影响农作物的生长和种质资源的分布, 农业发展方向直接影响农业生产结构布局, 进而影响各类种质资源在不同分区内的保护利用策略和未来发展趋势, 所以以综合农业分区为单元对种质资源的分布格局进行分析是具有实际意义和价值的。具体方法的技术路线如图2所示。
图2
Fig. 2

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	图2 方法路线图Fig. 2 Methods roadmap

1.2.1 数量分析 利用各综合农业分区资源数量与分区面积的比值, 计算单位面积上的资源数量。该值能够反映各综合农业分区内种质资源数量上的多样性。多样性越大, 说明对应农业区内的种质资源越丰富, 需要重点保护, 同时也间接说明种植业结构越复杂, 对于制定该区域农业结构宏观政策具有一定参考价值。
1.2.2 方位分析 主要通过地理分布重心比较和标准差椭圆两方面分析种质资源的方位特征。
对于分布重心比较分析, 计算各综合农业分区的地理重心和各分区内种质资源的地理重心, 比较两者差异, 两者差异越大, 说明该区域内种质资源的地理分布偏重某个方位的趋势越明显, 反之说明其地理分布越均匀。
标准差椭圆最早由美国南加州大学社会学教授Lefever在1926年^[28]提出, 是一种能够同时对点的方向和分布分析的经典算法。在研究经济空间分布方面应用较多^{[29, 30, 31]}。标准差椭圆的重要指标有面积、方向角度、长轴和短轴, 如图3所示。标准差椭圆面积能够反映资源分布的空间范围, 标准差椭圆分为三级: 一级标准差椭圆内包含数据的68%, 即该区域内68%的目标要素均在椭圆范围内; 二级标准差椭圆包含95%的数据; 三级则包含99%的数据。由此可见, 标准差椭圆内包含了大部分的目标要素, 所以可以概略地根据标准差椭圆面积的大小来判定资源的主要分布范围; 方向角度反映资源分布的主要方向性, 椭圆的方向角度是指椭圆长轴依椭圆中心旋转, 与正北方向形成的角度, 能够定量描述资源的主趋势分布方向; 长短轴差异反映资源分布的方向趋势性, 长半轴表示的是资源分布的方向, 短半轴表示的是资源分布的向心力, 短半轴越短, 表示数据呈现的向心力越强, 反之则表示数据的离散程度越大。长短半轴的值差距越大, 表示资源的方向性越显著, 反之, 表示方向性越不显著。根据椭圆扁率的计算公式可知, 扁率能够反映长短半轴的差异性, 所以在具体计算中, 利用椭圆扁率反映目标要素的方向趋势性。利用标准差椭圆的面积、方向角度、长短轴差异, 不仅能够有效地判定出种质资源的整体空间分布方位特征, 同时, 这三项指标也可用于辅助寻找影响种质资源空间分布的关键因素, 若某一因素, 如温度或降水, 具有与对应区域种质资源类似的分布范围、方位角度和方向趋势性, 则说明该因素与种质资源具有相似的空间分布特征, 与种质资源具有关联的可能性, 可作为影响资源分布的备选因素, 并借助其他回归方法进一步分析两者的关系。
图3
Fig. 3

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	图3 标准差椭圆三要素示意图Fig. 3 Diagram of three elements of standard deviation ellipse

椭圆的长短轴计算和方向角度计算见公式(1)和公式(2)。
(1)
其中, x_i和y_i为要素i的坐标, 表示要素的平均中心, n等于要素总数。
(2)
其中 和 是x、y坐标与平均中心的偏差。
1.2.3 集中度分析 本文的集中度是指, 在一个区域内, 目标要素集中在某一局部区域内的聚集程度。集中度区别于密度, 平均密度大是相对于其他区域来说的, 并不代表该区域内目标要素的分布是聚集的, 有可能该区域所有位置的密度都是一致的, 这种分布是均匀分布而不是聚集分布。根据上文对标准差椭圆的描述, 标准差椭圆代表了一个区域内资源的主要分布地区, 若在一个区域内, 相对于该区域的面积来说, 标准差椭圆越小, 说明在该区域内目标要素的分布范围越小, 也就越集中, 若标准差椭圆面积与区域面积相差不大, 证明整个区域内目标要素均有分布, 不具有聚集分布的特点。根据这一特点, 本文利用标准差椭圆面积与区域面积之比, 来反映区域集中度。
(3)
其中, 表示集中度, 表示标准差椭圆面积, 表示综合农业分区的区域面积。 越大表明该区域内种质资源的分布越集中。

2 结果与分析我国种质资源分布严重不均, 大部分分布在东南部, 西北部仅占小部分(图1)。根据统计, 胡焕庸线以东的地区所拥有的农作物种质资源占全国总量的93%, 以西的地区虽然具有一半以上的国土面积, 却仅占农作物种质资源总量的7%。农作物种质资源的分布与其他自然资源不同, 其成因不仅取决于自然条件, 与人类的社会经济活动和农业的发展状况也密切相关, 农业发达的地区种质资源较为丰富, 农牧交错地带则相对匮乏。从综合农业分区的角度来看, 黄淮海区、黄土高原区以及其南部的西南区、长江中下游区和华南区一带的资源较为密集, 并且在区内的资源分布也相对均衡; 东北区、内蒙古及长城沿线区、甘新区及青藏区的种质资源, 不仅数量相对较少, 区内资源的分布也不均衡, 如内蒙古及长城沿线区, 其大部分资源集中在该区域的东南区域, 青藏区的种质资源则集中在林芝、山南地区, 甘新区由于受沙漠的影响, 资源的分布也呈现出地理的不匀称性, 东北地区在这4个地区中相对分布最为均衡, 仅北部部分地区出现资源空白。为进一步挖掘资源分布的特点, 接下来将根据本文方法, 从定量的角度分析和判别各区资源的分布特性。
2.1 数量分析根据各农业综合区划的面积与各区内种质资源的数量, 计算得到每个区内种质资源的分布密度。根据图4可知, 黄淮海区每1000 km²平均具有91份资源, 而最少的甘新区每1000 km²平均仅具有3.6份资源, 区域之间资源多样性差异明显。黄淮海区整体来看地势平坦, 土地资源丰富, 加之光热资源充足, 雨热同期, 光热水土资源匹配较好, 有利于农业综合发展, 是我国农业综合开发的重点地区之一, 这也促成了该地区种质资源丰富的多样性。正因为该地区既具有农作物生长的优越的自然条件, 又具有丰富的种质资源, 所以在种质资源保护与利用方面, 对该区的定位可侧重种质资源繁育、品种测试基地方面; 黄土高原区水土流失严重、产量不高不稳, 并且主要以旱杂粮生产为主, 该区种质资源数量多也是因为小杂粮资源丰富, 但在以往的粮食生产中, 为了追求粮食高产, 解决粮食安全问题, 主抓了大宗粮食生产, 忽视了小杂粮在整个农业生产中的作用, 而发展小杂粮不仅能给社会提供营养健康的食品资源, 同时种植小杂粮, 有利于实现合理轮作倒茬和病虫害防控, 减少化肥农药施用量, 同时对于确保食品安全, 保护地下水资源均有益处。另外, 农业部关于“ 镰刀弯” 地区玉米结构调整的指导意见^[32]中指出, 调减高纬度、干旱区的玉米, 改种耐旱的杂粮杂豆和生育期短的青贮玉米。由此可见, 杂粮资源越来越受到国家重视, 在资源保护方面, 需对黄土高原地区的小杂粮资源重点保护, 在资源利用方面, 要能够满足其他农业区产业结构布局的调整, 合理引种利用; 甘新区和青藏区的种质资源密度最小, 甘新区气候干旱、地广人稀, 以依靠灌溉的绿洲农业和荒漠放牧业为主的地区, 农业普遍呈小块分布。青藏区是我国重要的牧区和林区, 且大部分地区热量不足, 只宜放牧。综合来看, 这两个地区的农业均不够发达, 能够在这些地区生长的农作物也较少, 所以种质资源数量相对较少, 但由于这两个地区的自然条件的特殊性, 拥有其他地区不具备的物种资源, 所以需要对这两个地区的特有资源重点保护和收集。
图4
Fig. 4

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	图4 各农业区种质资源密度分布图Fig. 4 Density distribution of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

2.2 方位分析东北区、内蒙古及长城沿线区、甘新区和青藏区的地理重心与资源分布重心差异较为明显, 其他几个区则相对接近, 尤其是华南区和西南区(图5)。这说明差异明显的4个区的种质资源在区域内各方位的分布不均衡, 这与图1中反映的情况一致。比较发现, 东北区和青藏区的种质资源分布重心较地理重心均偏东南, 说明这两个地区内资源的分布主要集中在东南方向, 东南方向的种质资源密度要高于其他方位区。出现这种情况的主要原因在于, 东北区北部气候寒冷, 资源分布少, 青藏区大部分为高原无人地区, 也不具备农作物生长的环境; 内蒙古及长城沿线区的种质资源分布重心较地理重心偏西南方向。由于黄淮海区和黄土高原区的资源密度大, 而东北区资源密度小, 从数据的空间相关性来看, 内蒙古及长城沿线区的种质资源分布重心偏向密度更大的一侧也是较为合理的; 甘新区的种质资源分布重心较地理重心偏向西北方向, 主要因为该区存在大面积的沙漠地带, 导致种质资源分布的严重不均性。综上所述, 种质资源分布重心与地理重心偏离较大的地区, 大多是因为地形地貌和气候因素的严重影响所致。由此可见, 极端的自然环境条件是造成种质资源分布不均的重要因素之一。
图5
Fig. 5

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	图5 各农业区地理重心与种质资源重心对比图Fig. 5 Comparison chart between geographical center of gravity of comprehensive agricultural regions and the germplasm resources center of gravity

利用ARCGIS软件生成每个区域种质资源的一级标准差椭圆, 如图6所示。长轴标准距离与短轴标准距离和方位角度如表1所示。结合图6和图7分析, 甘新区的资源分布范围最广, 虽然青藏区幅员较大, 但方向椭圆面积却较小, 进一步说明在青藏区仅有小部分地区具有资源的分布, 并且由图6可知, 种质资源重心偏离地理重心的4个地区, 其标准差椭圆圈定的范围相对于分区面积来说偏小, 说明这些地区的种质资源主要分布在区域内的特定范围内, 而不是整个区域的随机分布, 这与之前的重心比较分析也吻合。
图6
Fig. 6

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	图6 各农业区种质资源标准差椭圆Fig. 6 Standard deviation ellipses of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

图7
Fig. 7

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	图7 各农业区种质资源标准差椭圆面积柱状图Fig. 7 Standard deviation ellipse area histogram of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

利用表1中的长轴与短轴的数据, 结合椭圆扁率计算公式, 计算得各分区标准椭圆扁率。如图8所示, 华南区和甘新区的资源分布方向趋势最为明显, 主要由于这两个地区呈狭长型, 种质资源沿着狭长地带分布, 所以呈现出明显的方向性; 虽然东北区和黄土高原区的形状轮廓差异明显, 但两者标准差椭圆的扁率几乎相同, 说明两地区的种质资源的分布的方向性相似, 两地区资源的空间分布特征具有一定的相似性, 在对一个地区进行与方向趋势性有关的研究时可对另一地区进行关联分析。
表1
Table 1
表1(Table 1)

表1 各农业区标准差椭圆长短轴及方向角度 Table 1 Axes and orientation angles of standard deviation ellipse of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions 农业区划名称 Agricultural districts’ name 短轴标准差距离 Standard deviation distance of minor axis (m) 长轴标准差距离 Standard deviation distance of long axis (m) 方向角度 Orientation angles (° ) 东北区 North-east Region 203140.19 434764.44 15.16 内蒙古及长城沿线区 Inner Mongolia and the area along the Great Wall Region 144909.48 472624.79 58.35 华南区 Southern Region of China 223020.77 821941.19 86.27 甘新区 Gansu-Xinjiang Region 356182.90 1196847.53 109.40 西南区 South-west Region of China 308132.40 498914.56 38.11 长江中下游区 Middle and lower reaches of Yangtze River 302222.49 543553.91 50.78 青藏区 Qinghai Tibet Region 268163.17 665283.37 84.19 黄土高原区 Loess Plateau Region 191786.24 410850.27 73.77 黄淮海区 The Yellow Huai he-Hai he Rivers Region 247559.59 328552.74 5.80

表1 各农业区标准差椭圆长短轴及方向角度 Table 1 Axes and orientation angles of standard deviation ellipse of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

图8
Fig. 8

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	图8 各农业区种质资源标准差椭圆扁率柱状图Fig. 8 Standard deviation ellipse oblateness histogram of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

椭圆扁率反映了资源分布的方向性大小, 方向角度定位了资源的具体方向, 结合考虑两者能够更好地分析资源的方向分布特性。根据表1中的方向角度, 可判定种质资源在各区内的大体走向, 除了甘新区外, 其他分区的方位角度均小于90度, 这主要受到对应区域的形状轮廓的影响, 但青藏区和东北区则较为特殊, 椭圆的方向角度主要由该区域资源分布的方位决定, 与分区形状关系不大。在制定相关的种质资源保护策略或优化农业种植布局时, 也可参考种质资源的方位分布情况综合考虑。
2.3 集中度分析根据集中度计算公式, 值越大证明该区内种质资源分布越集中。从图9可以看出, 集中度在0.4293~0.7755之间, 各区资源的集中情况差异明显, 青藏区资源分布集中度最大, 其次为内蒙古及长城沿线区和东北区。虽然青藏区的种质资源数量少, 密度低, 但其仅有的这些资源主要集中分布在该区的南部地区, 聚集程度明显。同样内蒙古及长城沿线区和东北区的资源分布也具有类似特点。而黄淮海区虽然种质资源丰富, 密度大, 但这些资源几乎分布在整个区域内, 不存在特殊的聚集区域, 所以相对来说集中度偏小。通过分析各地区种质资源的集中程度, 能够帮助我们在种质资源保护、收集或
选种时有目的、有针对性地选择开展工作的重点区域: 对于集中度较大的地区, 如青藏区、内蒙古及长城沿线区、东北区, 能够清晰地划定种质资源的重点核心区域, 对核心区重点保护, 在收集种质资源时, 将重心放在核心区域内, 减少盲目性; 而如黄淮海、黄土高原等区域不具有明显的种质资源聚集的特点, 但其资源密度大, 说明整个分区就是一个大的种质资源核心分布区, 对这些地区要实行全面保护与收集的策略, 在这种宏观的分析结论的控制下, 对区域内部进行更细化的研究与分析, 从而有针对性地采取保护措施。
图9
Fig. 9

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	图9 各农业区集中度柱状图Fig. 9 Standard deviation ellipse concentration ratio histogram of germplasm resources in different comprehensive agricultural regions

3 讨论本研究从数量、方位和集中度等方面分析了不同综合农业分区内的种质资源的空间分布特点, 这在以往对我国种质资源分布特征的研究中是没有的。与注重数理统计方法的资源分布分析相比, 本研究更注重空间统计和分析的方法, 从更深层次挖掘了种质资源的地理分布特征。根据各区资源的具
体特点, 制定不同的资源保护和利用策略, 是一件非常有意义的工作。通过数量分析, 摸清了各区内资源多样性情况, 可为种质资源的收集工作提供指导; 通过方位分析, 确定了各区资源分布的具体地理特征, 这对于研究影响种质资源多样性分布的关键因素具有重要作用。因为往往具有相似地理特征的因素之间, 在空间上必定存在相关性, 通过比较两者的地理特征相似程度, 便可初步筛选影响因素; 通过集中度分析, 确定了哪些农业区的资源属于局部重点保护类型, 哪些属于全局重点保护类型, 为今后的管理决策提供理论指导。
本文针对这3个方面的研究仅仅利用了空间统计学中的一小部分, 针对种质资源的空间分布特点, 仍具有相当大的研究空间, 如在以后的分析中, 可以从种质资源的物种多样性、农艺性状多样性等方面开展分析, 可利用更专业的莫兰I指数分析、热点分析、聚类等空间统计与分析方法, 分析种质资源的空间分布模式特征。另外, 本研究的尺度相对来说较为宏观, 未来研究中, 针对具体应用, 可进一步细化, 如在一级分区内进一步划分, 以二级综合农业分区为分析单元, 更加详细地分析种质资源的分布特性, 或者可以从其他分区的角度分析, 如种植业区划、以县为分析单元的分析等。
4 结论(1) 整体来看东部农业区种质资源密度较大, 西部农牧交错地区种质资源分布密度偏小。具体来说, 黄淮海区和黄土高原区的种质资源密度最大, 是种质资源的重点保护区, 而受自然条件和农业发展的影响, 甘新区和青藏区的资源数量最少, 资源密度最小。
(2) 甘新区、青藏区、内蒙古及长城沿线区和东北区的两种重心地理位置差异明显, 说明这4个农业区的种质资源分布呈现严重的方位偏向性; 甘新区的种质资源分布面积最广, 并且除该区外, 其他地区的方位角均在90度范围内, 受分区形状与资源分布特征的影响, 华南区和甘新区的资源分布的方向趋势性最为明显。
(3) 青藏区资源分布集中度最大, 其次为内蒙古及长城沿线区和东北区, 对这些区域能够清晰地划定种质资源的重点核心区域; 黄淮海区虽然种质资源丰富、密度大, 但这些资源几乎分布在整个区域内, 不存在特殊的聚集区域, 故相对来说集中度偏小, 但由于其密度较大, 对这些地区应实行种质资源的全面保护与收集策略。
The authors have declared that no competing interests exist.

作者已声明无竞争性利益关系。The authors have declared that no competing interests exist.


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