最大熵模型在物种生境预测中的应用研究进展

气候变化和人类活动严重影响物种的分布范围和生境适宜性。近年来,利用模型进行物种潜在适宜性生境预测已成为该领域研究的焦点之一。最大熵模型(MaxEnt)是一种基于物种分布数据和环境变量数据的机器学习模型,在物种生境预测中得到了广泛应用。本文首先介绍了MaxEnt模型的机理、建立过程、优化方法以及评估体系,然后综述了该模型在濒危物种和外来入侵物种潜在生境预测以及未来气候变化下物种的潜在分布模拟领域的应用,最后对MaxEnt模型目前面临的挑战以及未来的发展前景进行了分析与展望,以期MaxEnt模型在预测物种在自然环境中的分布和变化方面发挥更加重要的作用,为生物多样性保护和管理提供技术参考。     

MAXENT最大熵模型在预测物种潜在分布范围方面的应用

MAXENT最大熵模型是以最大熵理论为基础的物种地理尺度空间分布模型。该模型自提出之后在国内外迅速得到广泛应用,被越来越多地应用于入侵生物学、保护生物学、全球气候变化对物种分布影响,以及进化生物学等领域的研究。主要从MAXENT模型在入侵生物潜在分布区预测、濒危物种及有经济价值物种的适生区预测,以及全球气候变化对物种分布的影响预测等3个方面,对其应用现状进行综述,分析应用该模型时应该注意的一些问题。     

基于最大熵模型预测气候变化下河蚬在中国的潜在分布

河蚬是一类在我国广泛分布的底栖贝类,具有重要的经济价值及生态价值。近年来,河蚬野生资源量锐减,了解河蚬在国内的潜在分布能为河蚬的保护和合理利用提供重要参考。基于河蚬在中国的136个分布点和8个环境因子,采用ENMeval包和biasfile优化后的最大熵模型(MaxEnt)预测分别河蚬现代和未来(2041—2060年和2081—2100年) 6个气候情景下的潜在分布。综合Jackknife检验、置换重要值和环境因子贡献率评估影响现代河蚬潜在分布的主要因子,比较未来气候情景下潜在适生区差异从而分析预测河蚬适宜分布的变化。结果表明：(1)优化后的MaxEnt模型预测准确度极高,平均AUC值为0.900±0.037,平均AUC_DIFF值为0.019,现代河蚬潜在分布区域总面积为188.33×10⁴ km²,主要集中在长江流域、海河流域、淮河流域、珠江流域、东南沿海区域以及黄河流域下游和渤海湾沿岸区域。(2)影响河蚬潜在分布的主要环境因子为海拔、温度(年均温和温度年较差)和降水(年降水量)。(3)在未来6种气候情景下,河蚬主要潜...     

基于最大熵模型的不同尺度物种分布概率优化热点分析: 以红色木莲为例

单一空间尺度构建的最大熵(maximum entropy, MaxEnt)模型是否具有代表性, 是MaxEnt模型应用与发展中面临的重要问题。本研究基于有效的地理分布位点数据, 利用最小凸多边形法(the minimum convex polygon method)在三江并流、云南省及全国3个空间尺度下分别识别了红色木莲(Manglietia insignis)的建模区域, 并进一步建立MaxEnt模型: 使用ROC曲线分析法与遗漏率(omission rate, OR)检验评估MaxEnt模型预测精度; 基于ArcGIS分析分布概率及其热点区域的分布趋势, 并通过分区统计工具Zonal识别潜在适宜分布区域的质心位置; 采用刀切法检验环境因子贡献率。结果表明: (1)不同尺度下红色木莲的MaxEnt模型都有良好的预测效果, 三江并流、云南省及全国尺度下的AUC值分别为0.936、0.887和0.930, OR值分别为0.18、0.15和0.20; (2)各尺度红色木莲的适生区格局呈现一致性分布趋势, 集中在独龙江、怒江和澜沧江3个流域; (3) 3个空间尺度下红色木莲的地理分布受不同环境因子影响, 存在着尺度依赖效应。由此可见, 红色木莲在不同空间尺度下的预测模型有着稳定的性能表现与良好的预测效果。此外, 我们建议在野外实地调查与野生生物资源保护中加强对普通物种的关注, 在预测物种地理分布的研究中将MaxEnt模型与热点分析结合使用。     

基于最大熵模型(MaxEnt)预测暗紫贝母的潜在分布

暗紫贝母(Fritillaria unibracteata)干燥的鳞茎是市场名贵药材\"川贝\"的主要来源,目前由于人们的过度挖采及环境的恶化,使得其野生资源已近枯竭,被列为国家三级濒危保护药材物种。该研究通过收集暗紫贝母的地理分布点经纬度,结合26项生态因子,运用最大熵模型(MaxEnt)并结合地理信息系统(ArcGIS),对其在中国的潜在分布区域进行了预测。结果表明:暗紫贝母的潜在适生区主要分布在四川西部和北部、青海南部、甘肃南部,其中四川阿坝藏族羌族自治州的理县、茂县、松潘县、红原县、黑水县等地区,青海省果洛藏族自治州的久治县、玛沁县、同德县、兴海县、河南县地区以及甘肃省甘南藏族自治州地区是暗紫贝母最佳适生区。此外,在西藏和云南也有零星的分布。对暗紫贝母的分布贡献率较大的主要生态因子有5个,分别是海拔(40.8%),年均降水量(28%),1月最高温度(7.1%),最干季平均温度(6.6%)和昼夜温差日均值(6.6%)。其中,海拔为2700~4 500m、年均降水量为400~1 400mm,是暗紫贝母最适宜生长的生态位参数。该研究结果为暗紫贝母的野生抚育和人工栽培提供了重要的科学依据。     

物种分布模型在海洋潜在生境预测的应用研究进展

海洋生物的栖息分布与环境要素的关联性一直是海洋生态学研究的热点之一.近年来,物种分布模型被广泛应用于预测海洋物种分布、潜在适宜性生境评价等研究,为保护海洋生物多样性、防治外来物种入侵及制定渔业管理措施等提供了一条有效途径.物种分布模型主要包括生境适宜性指数模型、机理模型和统计模型.本文对物种分布模型的理论基础进行了归纳和总结,回顾了物种分布模型在预测海洋物种潜在地理分布研究中的开发与应用,重点介绍了不同类型统计模型在海洋物种潜在分布预测中的研究实例.比较各种选取变量和模型验证方法,认为赤池信息准则对于选取模型变量具有优势,Kappa系数和受试者操作特征曲线下面积在验证模型精度中应用最广泛.阐述了物种分布模型存在的问题及未来发展趋势,随着海洋生物生理机制研究的进一步深入,机理模型将是今后物种分布模型发展的重点.     

基于优化的最大熵模型预测中国高山栎组植物的历史、现状与未来分布变化

气候变化影响着植物物种的地理分布,预测物种潜在适生区对认识其地理分布特征及发挥其生态价值与经济价值具有重要意义。以高山栎组植物为研究对象,运用R语言ENMeval数据包调整调控倍频（RM）和特征组合（FC）优化的最大熵（MaxEnt）模型和ArcGIS软件,基于160条高山栎组植物分布点记录和22个环境因子进行潜在适生区预测,探讨影响其地理分布的主要环境因子,同时预测其在末次间冰期（Last interglacial,LIG）、末次盛冰期（Last glacial maximum,LGM）、全新世中期（Mid Holocene,MH）、当代（Current）、2041-2060年（2050年）和2061-2080年（2070年）3种不同CO₂浓度排放路径下潜在适生区的空间分布格局及其质心变化趋势。结果表明：最优模型参数RM=2.5,FC=LQHPT时,MaxEnt模型复杂度和过拟合程度最低,模型预测准确性极高,AUC=0.960±0.15。综合刀切法贡献率、置换贡献率和单因子响应曲线可知影响其地理分布的主要环境因子是气温季节性变动系数（bio4）、高程（dem）、年降水量（bio12）和等温性（bio3）,其适宜范围分别为435-625、1792-3978m、670-1050mm和41.5-50.3,累计贡献率高达81.6%,其中温度是影响高山栎组植物最重要的环境因子。当前气候条件下,高山栎组植物总适生区面积62.37×10⁴km²,高适生区面积10.47×10⁴km²,占总适生区面积的16.79%,集中分布于川滇横断山地区、滇中高原北部、藏东南以及黔西部分地区。各个时期间高山栎组植物的适生区面积差异较大,当代潜在适生区面积最小且破碎化最严重,可能由于气候变化及人类影响所致。未来各个时期潜在分布区面积均有增大的趋势,但RCP8.5情景下面积相较于其他情景有所降低,表明全球气候变暖背景下不利于高山栎组植物的长期生长。同时,质心分析表明未来气候条件下其分布有向低海拔和低纬度迁移的趋势。     

虚拟物种的基本原理及其在物种分布模型评估中的应用

物种分布模型是建立在物种出现或缺失数据的基础上,但可获得的真实分布数据存在着各种各样的缺点(如:物种识别错误、坐标错误、抽样偏差、数据缺失等),影响着物种分布模型的预测性能、稳定性及应用,因此使用物种真实分布数据评估物种分布模型将带来很大的不确定性。为避免这种不确定性,越来越多的研究使用虚拟物种来评价物种分布模型的性能,评估新方法的优劣。虚拟物种是一种建立在真实(或虚拟)地理信息系统下人工生命,是简化和抽象的物种,它通过模拟物种对环境变量的响应关系,评估物种在不同环境变量下的出现概率,人为地给出虚拟的物种分布数据。虚拟物种具有数据容易获得、数据质量可控、避免过度模拟等优势,目前它被广泛用于评估物种特性、抽样偏差、地理信息、出现/缺失标准等对物种分布模型性能的影响。虚拟物种是大尺度研究中不可或缺的重要工具,有利于解决真实数据未能解决的科学问题。常用的构成算法有求和法、求积法和综合法,但这些方法可能存在补偿效应,扩大了物种的分布范围。考虑到虚拟物种的不足,提出了未来虚拟物种可能的发展方向(避免过度脱离真实,完善虚拟物种的构成算法,构建虚拟的模式生物、群落及生态系统等)。为帮助研究者快速构建虚拟物种,基于R环境开发了一个虚拟物种构成软件包(SDMvspecies)。虚拟物种可以与真实物种相结合,通过改进模型的构成方法,有利于解决一些真实数据未能解决的问题;虚拟物种的应用也将导致一些新理论的产生,有利于更好地理解生态学原理。     

基于最大熵模型的新疆主要有毒杂草分布区预测

近年来,在气候变化和人类放牧活动的共同作用下,新疆地区有毒杂草发展迅速,草地退化严重,影响了新疆草地生态系统及草地畜牧业的发展。了解新疆主要有毒杂草的时空分布及影响其分布的主要生态因子,对新疆畜牧业可持续发展具有重要意义。使用最大熵模型（MaxEnt）,预测了不同气候情景下新疆主要有毒杂草的潜在分布区。结果表明：1）使用MaxEnt最大熵模型在三种气候情景下的模拟精度值均大于0.8,处于\"好\"水平,表明模型模拟结果有较高的可信度;2）白喉乌头受等温性和最干月降水量的影响,主要分布在阿勒泰等地区;无叶假木贼主要受到放牧率和最干月降水量的影响,沿天山山脉以及塔里木盆地西、北部分布;影响纳里橐吾的是平均气温日较差和等温性,分布在巴音郭楞州等地;小花棘豆主要受到平均气温日较差和降水量季节性变化的影响,集中分布在新疆西北部地区;苦豆子受海拔和最冷季降水量影响,主要分布于塔里木盆地等地区;3）有毒杂草入侵概率较低的区域（非适生区）占比51.69%;入侵的高危区面积占比5.62%,主要集中在阿勒泰、塔城、昌吉自治州、五家渠、博尔塔拉州、伊犁自治州、石河子市、乌鲁木齐市、阿克苏、克孜勒苏州和喀什;4）未来气候情景下,新疆主要有毒杂草呈现进一步扩散趋势;SSP245情境下有毒杂草扩张蔓延趋势比在SSP126情境下更为明显,这说明在较高辐射强迫的气候情境下,有毒杂草表现出较高的适应能力;未来平均气温日较差变小的区域更易被有毒杂草入侵,而最干月份降水量明显增加的区域,有毒杂草入侵的可能性较小,其面积发生退缩。     

物种分布模型理论研究进展

利用物种分布模型估计物种的真实和潜在分布区,已成为区域生态学与生物地理学中非常活跃的研究领域。然而,到目前为止,这项技术的理论基础仍然存在不足之处,一些关键的生态过程未能被有效纳入到物种分布模型的理论框架中,从而为解释物种分布模型预测的结果带来了诸多困惑。鉴于此,总结了物种分布模型的理论基础;系统探讨了物种分布模型与物种分布区的关系;特别指出了物种分布模型研究中存在的理论问题;重点阐述了物种分布模型未来的发展方向。研究认为,物种分布模型与生态位理论、源-库理论、种群动态理论、集合种群理论、进化理论等具有重要的联系;正确理解物种分布模型的预测结果与物种分布区的关系,有赖于对影响物种分布的3个主要因素(环境条件、物种相互作用与物种迁移能力)做出定量的分离;目前物种分布模型主要存在的问题是未能将物种的相互作用和物种的迁移能力有效纳入到模型的构建过程中;未来物种分布模型的发展应该加强模型背后理论框架的研究,并进一步加强整合物种相互作用过程、种群动态过程、迁移过程和物种进化过程等内容。研究还认为,从更高的理论层次模拟功能群和群落结构将是未来物种分布模型的重要发展方向。