中国植物分布模拟研究现状

在过去的20年里, 物种分布模型已广泛应用于动植物地理分布的模拟研究。该文以植物物种分布模拟为例, 利用中国知网、维普网以及Web of Science文献数据库的检索与统计, 分析了2000-2018年间, 中国研究人员利用各种物种分布模型对植物物种分布模拟研究的发文量、模拟模型、物种类型、数据来源、研究目的等信息。最终共收集到366篇有效文献, 分析表明2011年以来中国的物种分布模型应用发展迅速, 且以最近5年最为迅猛, 在生态学、中草药业、农业和林业等行业部门应用广泛。在使用的33种模型中, 应用最广的为最大熵模型(MaxEnt)。有一半研究的环境数据仅包含气候数据, 另一半研究不仅包含气候数据还包括地形与土壤等数据; 环境及物种数据的来源多样, 国际及本土数据库均得到使用。模拟涉及有明确清单的562个植物种, 既有木本植物(52.7%), 也有草本植物(41.8%), 其中中草药、果树、园林植物、农作物等占比较高。研究目的主要集中在过去、现在和未来气候变化对植物种分布的影响及预测, 以及物种分布评估与生物多样性评价(包括入侵植物风险评估)两大方面。预测物种潜在分布范围与气候变化影响等基础研究, 与模拟物种适生区与推广种植等应用研究并重, 物种分布模型在生态学与农业、林业和中草药业等多学科、多行业开展多种应用, 多物种、多模型和多来源数据共同参与模拟与比较, 开发新的机理性物种分布模型, 拓展新的物种分布模拟应用领域, 是今后研究的重点发展方向。     

中国北方5种栎属树木多度分布及其对未来气候变化的响应

植物分布与气候之间的关系是预估未来气候变化对生态系统影响的实现基础。以往的物种分布模型通常以物种的分布区或者分布点的物种存在数据作为物种分布的响应变量。相较于物种存在数据, 多度反映了一个物种占用资源并把资源分配给个体的能力, 更能衡量物种对区域生态系统的影响。该研究通过野外调查获取了华北及周边地区1 045个样方的栎属树木多度, 利用广义线性模型、广义加性模型和随机森林模型模拟栓皮栎(Quercus variabilis)、麻栎(Q. acutissima)、槲栎(Q. aliena)、锐齿槲栎(Q. aliena var. acuteserrata)和蒙古栎(Q. mongolica) 5个树种多度的地理分布及未来2个不同时期(2050年和2070年)的潜在分布。结果表明: 随机森林模型对5个栎属树种的多度的拟合结果要优于广义线性模型和广义加性模型; 典型浓度路径(RCP) 8.5下的5个栎属树种在未来两个时期的多度变化幅度都要大于RCP 2.6下的变化, 在超过一半面积的区域中麻栎、槲栎、锐齿槲栎和蒙古栎的多度减少, 其中内蒙古东北部和黑龙江北部地区是5种栎属植物多度减少的集中分布地区。未来气候变化背景下, 需要加强对这几个区域的监测与物种保护。     

东北地区主要森林物种的分布区气候数据分析

在1981-1990年我国东北地区的主要森林物种兴安落叶松、白桦和红皮云杉的调查分布区域内气候数据的基础上,采用分区间统计及基于模糊邻近关系的分层聚类和聚类融合等理论和方法进行相关气候数据的特征分析,获得如下结论:这三个森林物种的生长期为5-9月份,而1-4月份与10-12月份为非生长期.这与这三个物种的生物学和生态学特征相吻合.与以往文献中用于物种分布预测的气候因子提取方法不同的是本文采用的方法完全依赖于预测物种在调查分布区内的气候数据,通过数据挖掘与数据处理而获得,而不是通过预测物种的生物学与生态学特征及其在分布区内的气候因子相关性分析得到.研究结论将为未来气候变化对东北地区森林物种分布预测影响的研究提供基础.     

最大熵原理及其在生态学研究中的应用

最大熵原理(the principle of maximum entropy)起源于信息论和统计力学,是基于有限的已知信息对未知分布进行无偏推断的一种数学方法.这一方法在很多领域都有成功应用,但只是近几年才被应用到生态学研究中,并且还存在很多争论.我们从基本概念和方法出发,用掷骰子的例子阐明了最大熵原理的概念,并提出运用最大熵原理解决问题需要遵从的步骤.最大熵原理在生态学中的应用主要包括以下方面:(1)用群落水平功能性状的平均值作为约束条件来预测群落物种相对多度的模型;(2)基于气候、海拔、植被等环境因子构建物种地理分布的生态位模型;(3)对物种多度分布、种一面积关系等宏生态学格局的推断;(4)对物种相互作用的推断;(5)对食物网度分布的研究等等.最后我们综合分析了最大熵原理在生态学应用中所存在的争议,包括相应模型的有效性、可靠性等方面,介绍了一些对最大熵原理预测能力及其局限性的检验结果,强调了生态学家应用最大熵原理需要注意的问题,比如先验分布的选择、约束条件的设置等等.在物种相互作用、宏生态学格局等方面对最大熵原理更广泛的讨论与应用可能会给生态学带来新的发展机会.     

生态位模型的基本原理及其在生物多样性保护中的应用

生态位模型是利用物种已知的分布数据和相关环境变量,根据一定的算法来推算物种的生态需求,然后将运算结果投射至不同的空间和时间中来预测物种的实际分布和潜在分布.近年来,该类模型被越来越多地应用在入侵生物学、保护生物学、全球气候变化对物种分布影响以及传染病空间传播的研究中.然而,由于生态位模型的理论基础未被深入理解,导致得出入侵物种生态位迁移等不符合实际的结论.作者从生态位与物种分布的关系、生态位模型构建的基本原理以及生态位模型和生态位的关系等方面探讨了生态位模型的理论基础.非生物的气候因素、物种间的相互作用和物种的迁移能力是影响物种分布的3个主要因素,它们在不同的空间尺度下作用于物种的分布.生态位模型是利用物种分布点所关联的环境变量来模拟物种的分布,这些分布点本身关联着该物种和其他物种间的相互作用,因此生态位模型所模拟的是现实生态位(realized niche)或潜在生态位(potential niche),而不是基础生态位(fundamental niche).Grinnell生态位和Elton生态位均在生态位模型中得到反映,这取决于环境变量类型的选择、所采用环境变量的分辨率以及物种自身的迁移能力.生态位模型在生物多样性保护中的应用主要包括物种的生态需求分析、未知物种或种群的探索和发现、自然保护区的选择和设计、物种入侵风险评价、气候变化对物种分布的影响、近缘物种生态位保守性及基于生态位分化的物种界定等方面.     

气候变化对物种分布影响模拟中的不确定性组分分割与制图——以油松为例

物种分布模型是预测评估气候变化对物种分布影响的主要工具。为了降低物种分布模型在预测过程中的不确定性,近期有学者提出了采用组合预测的新方法,即采用多套建模数据、模型技术,模型参数,以及环境情景数据对物种分布进行预测,构成物种分布预测集合。但是,组合预测中各组分对变异的贡献还知之甚少,因此有必要把变异组分来源进行分割,以更有效地利用组合预测方法来降低模型预测中的不确定性。以油松为例,采用8个生态位模型,9套模型训练数据,3个GCM模型和一个SRES(A2)排放情景,模型分析了油松当前(1961-1990年)和未来气候条件下3个时间段(2010-2039年,2040-2069年,2070-2099年)的潜在分布。共计得到当前分布预测数据72套,未来每个时间段分布数据216套。采用开发的ClimateChina软件进行当前和未来气候数据的降尺度处理。采用Kappa、真实技巧统计方法(TSS)和接收机工作特征曲线下的面积(AUC)对模型预测能力进行评估。结果表明,随机森林(RF)、广义线性模型(GLM),广义加法模型(GAM)、多元自适应样条函数(MARS)以及助推法(GBM)预测效果较好,几乎不受建模数据之间差异的影响。混合判别分析模型(MDA)对建模数据之间的差异非常敏感,甚至出现建模失败现象。采用三因素方差分析方法对组合预测中的不确定性来源进行变异分割,结果表明,模型之间的差异对模拟预测结果不确定性的贡献最大且所占比例极高,而建模数据之间的差异贡献最小,GCM贡献居中。研究将有助于加深对物种分布模拟预测中不确定性的认识。     

气候变化情景下物种适宜生境预测研究进展

气候变化能够引起物种分布范围、生物物候等一系列生态现象和过程的变化,进而加速物种灭绝的速率。气候变化被认为是21世纪全球生物多样性面临的最主要威胁之一,将给未来的生物多样性保护工作带来严峻的挑战。利用物种分布模型预测气候变化情景下物种适宜生境的变化正成为当前的研究热点。本研究总结目前气候变化情景下物种适宜生境预测的最新方法及取得的主要成果。在研究方法上,多物种分布模型、多气候情景基础上的集合预测方法正成为目前研究采用的主要手段;在研究结果上,未来气候变化将有可能导致物种适宜生境面积减少,范围向高纬度、高海拔地区移动。最后本研究指出目前气候变化情景下物种适宜生境预测研究中存在的主要不足及今后的发展方向。     

利用数值模拟重构物种多样性格局的形成过程

生命形成的过程极其漫长, 经历了地球系统复杂的沧海桑田变化。当前人类所观察到的物种分布格局的形成除了由物种本身特征决定外, 还受到环境变化、人类活动以及各种随机事件的影响。受限于实验条件、时间、经费、人力等诸多因素, 我们尚无法完整地观察并记录到物种多样性形成的全过程, 只能通过片段化数据来推测该过程。信息科学中包括数值模拟在内的仿真技术以其高效、可控及全过程记录等优势, 能从某种程度上解决物种多样性格局形成过程中的部分数据黑箱问题。本文介绍了数值模拟的概念和工作原理及在物种多样性研究中应用的特点, 列举了物种生态位、扩散模式、种间互作及物种分布应对气候变化等方面的数值模拟研究, 基于已有研究系统地介绍了如何综合上述数值模拟研究构建虚拟物种、气候和场景来解释物种多样性的形成与维持机制, 并阐述了数值模拟在物种多样性研究中的优缺点及应用前景。     

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。     

揭示群落结构及其环境响应的联合物种分布模型的研究进展

物种分布模型通常用于基础生态和应用生态研究,用来确定影响生物分布和物种丰富度的因素,量化物种与非生物条件的关系,预测物种对土地利用和气候变化的反应,并确定潜在的保护区.在传统的物种分布模型中,生物的相互作用很少被纳入,而联合物种分布模型(JSDMs)作为近年提出的一种新的可行方法,可以同时考虑环境因素和生物交互作用,因而成为分析生物群落结构和种间相互作用过程的有力工具.JSDMs以物种分布模型(SDMs)为基础,通常采用广义线性回归模型建立物种对环境变量的多变量响应,以随机效应的形式获取物种间的关联,同时结合隐变量模型(LVMs),并基于Laplace近似和马尔科夫蒙脱卡罗模拟的最大似然估计或贝叶斯方法来估算模型参数.本文对JSDMs的产生及理论基础进行归纳总结,重点介绍了不同类型JSDMs的特点及其在现代生态学中的应用,阐述了JSDMs的应用前景、使用过程中存在的问题及发展方向.随着对环境因素与多物种种间关系研究的深入,JSDMs将是今后物种分布模型研究的重点.     

物种多度格局研究进展

物种多度格局研究始于20世纪30年代,是种群生态学和群落生态学研究的起点。物种多度格局研究主要在两个水平上进行：1）初期研究主要集中于群落水平,希望在不同群落之间发现一个共同的整体格局来描述群落的组织结构。常用模型包括几何级数、对数级数、对数正态和断棍模型,不同模型代表了不同的生态学过程。2）目前转向重视物种水平,并以物种多度的区域分布规律及其生态学机制研究为主。物种分布区多度关系有正相关、无相关和负相关3种形式。局部多度高的物种一般趋于广布,而局部多度低的物种趋于受限分布。物种多度区域分布的生态位模型预测为单峰型,还经常会出现“热点地区”;而异质种群模型预测为双峰型。物种多度的区域分布主要由环境资源特性、物种生态位和扩散过程等因素决定。3）物种多度格局的时间变化与空间变异类似,代表了这些生态学过程的时间异质性。4）物种多度格局的尺度变化经常表现出自相似性,但该规律并非一直存在,因为生物多样性由不同尺度上的不同生态学过程决定。5）多度（稀有度）是物种保护的基本依据,而群落多度模型能够指示生态学和干扰过程变化对群落结构的影响。物种多度格局的模型手段仍需改进,机制研究尚不系统,应用研究亟待扩展,对于物种多度格局的深入理解将为揭示生物多样性分布机制和有效保护提供帮助。     

种间作用对物种分布模拟的影响及建模方法

物种分布模型(SDMs)通过量化物种分布和环境变量之间的关系,并将其外推到未知的景观单元,模拟、预测地理空间中生物的潜在分布,是生态学、生物地理学、保护生物学等研究领域的重要工具.然而,目前物种分布模型主要采用非生物因素作为预测变量,由于数据量化和建模表达困难,生物因素特别是种间作用在物种分布模型中常被忽略,将种间作用...     

西双版纳种子植物物种多样性的垂直格局及机制

物种多样性海拔分布格局及其形成机制的研究是生物地理学和宏观生态学的重要议题之一。本文利用西双版纳植物专著资料, 结合高分辨率的地形和气候等数据, 探讨了面积、边界限制和现代气候对西双版纳野生种子植物物种丰富度及物种密度海拔分布格局的影响。结果表明: (1)物种丰富度呈单峰分布格局, 面积(81.9%)、边界限制(17.5%)和气候(60.0-69.3%)都不同程度地解释了物种丰富度的单峰格局; (2)利用幂函数种-面积关系计算的物种密度沿海拔大致呈减小的分布趋势, 气候的解释率降低为32.6-40.6%, 与边界限制无显著相关关系; (3)利用等面积高度带划分得到的物种密度沿海拔呈单峰变化趋势, 物种密度与边界限制无显著相关性, 但气候对物种密度的解释率为81.6-89.9%。研究结果有助于准确全面地理解物种多样性的海拔分布格局及其成因机制, 为西双版纳生物多样性保护提供理论支撑和实践指导。     

应用BioMod集成多种模型研究物种的空间分布——以铁杉在中国的潜在分布为例

新型统计方法和多源、多尺度空间信息数据的产生促进了物种空间分布模型的快速发展。不同的物种空间分布模型在生态学理论的运用以及前提假设上存在差异。选用不同的模型方法和输入数据会带来预测结果的不确定性。对比并集成多个物种空间分布模型,同时利用多组输入数据可降低预测的不确定性,提高物种分布模拟的精度。本文以中国特有种铁杉（Tsuga chinensis）为例,运用基于R语言开发的BioMod软件包对比9个物种空间分布模型对铁杉的模拟效果。最后以曲线下面积（ROC）为权重集成9个模型的模拟结果,产生和筛选最佳的铁杉潜在空间分布图。研究发现随机森林模型（RF）的模拟效果最好,其次是多元适应回归样条函数模型（MARS）和广义相加模型（GAM）,模拟效果最差的是表面分布区分室模型（SRE）。模型集成结果显示,最适宜铁杉分布的区域集中在中国的西南及四川盆地周围,其次零星分散于华南和台湾部分地区。这一结果与前人对铁杉自然分布的描述和研究结果较为吻合。研究进一步表明,通过模型的集成能有效地降低由于单个模型所带来的模拟结果不确定性,从而提高模拟的精度和效果。     

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。     

欧亚大陆东部毛茛科植物多样性格局及主导因子

毛茛科是真双子叶植物的基部类群之一, 包含多种药用植物, 具有较高的保护价值, 但关于毛茛科物种多样性和谱系多样性大尺度格局及其影响因子的研究还比较匮乏, 特别是以较高分辨率分布数据为基础的物种多样性格局研究尚未见报道。本文旨在: (1)建立欧亚大陆东部毛茛科植物分布数据库, 估算不同生活型物种多样性和谱系多样性格局, 并探究格局的形成机制。(2)分析毛茛科物种多样性和谱系多样性的相关关系, 确定多样性热点地区, 为毛茛科保护规划提供依据。根据中国、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、蒙古和俄罗斯等国家的区域和地方植物志, 建立了“欧亚大陆东部地区毛茛科物种分布数据库”。该数据库包含了欧亚大陆东部地区1,688种毛茛科物种的分布数据, 空间分辨率为100 km × 100 km。在此基础上, 估算了毛茛科全部及不同生活型的物种多样性和谱系多样性格局, 并利用广义线性模型和等级方差分离方法分析了毛茛科物种和谱系多样性格局与环境因子的关系。最后比较了物种多样性和谱系多样性的相关关系, 确定了毛茛科的古热点地区。结果显示: (1)欧亚大陆东部毛茛科植物物种和谱系多样性均呈明显的纬度格局, 且在山区具有较高的多样性。(2)毛茛科植物物种和谱系多样性受现代气候、地形异质性和末次冰期以来的气候变化的共同影响, 但不同影响因子的相对贡献率在物种和谱系多样性及不同生活型之间差异显著。(3)中高纬度地区的谱系多样性高于给定物种数的预期, 是毛茛科的古热点地区, 在毛茛科保护规划中应受到重视。     

轻小型无人机低空遥感及其在生态学中的应用进展

无人机低空遥感系统弥补了航天和航空遥感在影像分辨率、重访周期、云层影响以及高成本等方面的不足,为中观尺度的生态学研究提供了新方法.本文介绍了轻小型无人机低空遥感系统的组成,从物种、种群、群落和生态系统尺度综述了其在生态学中的应用现状,并指出目前存在的不足和未来的发展方向,以期为无人机生态学的后续研究提供参考.无人机生态学当前面临的挑战和未来发展的方向主要有物种形态和光谱特征库的建立、物种自动识别、光谱数据与植物生理生态过程之间关系的进一步挖掘、生态系统三维立体监测、多来源多尺度遥感数据融合等.随着无人机平台技术、传感器技术以及数据传输处理技术的成熟,以无人机低空遥感技术为基础的无人机生态学将迎来发展的机遇和曙光.     

基于MaxEnt模型的中国马尾松分布格局及未来变化

气候因素是影响物种分布的决定性因素之一。根据现有的马尾松分布数据和19个全球气候因子变量数据,依托QGIS 2.18.3和ArcGIS 10.1等软件,运用MaxEnt模型,模拟了马尾松的现分布区,并对其未来分布进行预测,同时对影响马尾松的气候变量进行了分析。结果表明:(1)影响马尾松分布的19个气候变量中,最干燥月的降水量(bio14)和最冷季度的平均温度(bio11)对马尾松分布的影响贡献率超过70%;(2)依托气候数据,对马尾松未来分布进行预测,其未来的分布面积增加,增比为35.82%;(3)使用QGIS 2.18.3软件对未来的气候因子变化进行预测,结果显示,气候变化情况与马尾松未来分布格局相吻合。研究表明,马尾松适应能力较强,未来的气候变化对其分布呈正向影响。     

山西翅果油树的适生区预测及其对气候变化的响应

研究濒危物种生境在气候变化下的响应对保护物种多样性和保持生态系统功能完整性具有重要意义.本文选取我国特有濒危植物翅果油树为研究对象,以该物种73个野外调查数据和35个环境因子为基础,应用最大熵模型对山西翅果油树当前的适生分布区进行预测;进而结合政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,探讨未来不同气候情景下山西翅果油树分布格局的变化趋势.结果表明:受试者工作特征曲线分析法的AUC值为0.987,表明模型的模拟精度很好且预测可靠性高;刀切法检验结果显示,降水量季节变化、温度年变化范围、年均温、等温线、表层土p H值和年降水量是影响翅果油树分布的主要环境因子,其累积贡献率达到了94.8%;当前,山西翅果油树的适生区主要集中在山西省吕梁山南部和中条山地带;未来不同气候情景下,到21世纪70年代翅果油树适生区面积均有不同幅度的缩减,低浓度情景(RCP 2.6)下呈先增后减趋势,中高浓度情景(RCP 4.5和RCP8.5)下响应较敏感且呈先减后增趋势.两个不同适生区的空间分布格局对气候变化也有不同的响应,吕梁山南部表现出纬度方向的轻微波动,而中条山地带则是海拔方向的迁移.     

区域生态学研究热点及进展

区域生态学是近年才发展起来的一门新兴学科,综述了区域生态学的学科特点、近期研究进展,以及区域生态学发展中存在的主要问题及其主要的研究热点。其研究热点主要集中在物种分布-多度模型、体型与分布范围、物种多样性纬度梯度格局、区域生态学与生物保护及区域生态学的新陈代谢理论等几个方面。尽管目前区域生态学研究中还存在研究方法、数据质量限制、数据统计、研究尺度不确定等一系列问题,它对于解决目前紧迫的区域环境问题及生物保护仍然具有重要意义,而且随着其研究方法和手段的进步,将发挥越来越重要的作用。