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基于飞机草历史分布数据拟合的物种分布模型及其预测能力
原雪姣, 张渊媛, 张衍亮, 胡璐祎, 桑卫国, 杨峥, 陈颀
生物多样性    2024, 32 (11): 24288-.   DOI: 10.17520/biods.2024288
摘要   (308 HTML13 PDF(pc) (4871KB)(381)  

物种分布模型常被用于预测和管理入侵物种。然而, 这些预测工作假设物种现实生态位保持稳定, 但实际在入侵过程中是不确定的, 因此基于早期的分布数据预测后期的真实分布具有挑战性。本文基于我国重点管理的外来入侵植物——飞机草(Chromolaena odorata) 1934-2024年原产地及我国的分布记录和环境变量, 采用NicheA和COUE (centroid shift, overlap, unfilling, and expansion)框架分析其现实生态位的时空变化, 结合时间序列物种分布模型(过去4个阶段及2040时段未来气候情境)和物种扩散能力, 分析了飞机草的时空分布格局。使用优化后的MaxEnt模型, 将每一时期的模型投影至下个时期, 由于物种记录已知, 因此可检测模型的预测与飞机草在我国的实际扩张是否一致。 结果显示: (1) 1989年前飞机草在我国的现实气候生态位稳定性最高(niche stability = 1), 1989年后生态位略有扩张(1934-2009年: niche expansion (NE) = 0.08, 1934-2024年: NE = 0.09), 生态位扩张来源于台湾省的分布数据, 其余各省的现实气候生态位仍保持稳定。(2)基于过去物种记录的模型能够较好地预测出飞机草已知的分布(测试数据AUC为0.873-0.887, 10%训练数据下的遗漏率为0.131-0.152), 不同时期的物种分布模型产生了相似的潜在分布。在入侵早期阶段, 开发的物种分布模型提供了有用的见解, 但与后期阶段构建的模型相比, 也往往低估了潜在范围, 与1969年前相比, 飞机草在中国的适宜分布范围增加了71.8%-77.3%, 向北扩散至贵州南部、广西和广东北部及江西北部, 向东扩散至福建省。(3)基于未来气候变化情境和飞机草的扩散能力拟合的物种分布模型显示, 到2040年, 飞机草向北将到达重庆与四川交界处, 向东将扩散至浙江南部部分地区及江西东部。本研究可为入侵生物物种分布模型的拟合过程和飞机草在我国的管理提供参考。



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图3 1934-2024年飞机草在我国适宜区域的时间演变(基于10th训练数据适宜性值的二值化分布)
正文中引用本图/表的段落
基于4个时期飞机草分布数据拟合的模型结果显示, 30%训练数据作为测试数据时的AUC值为0.849-0.928, 10%训练数据下的遗漏率为0.095- 0.102 (表1), 这说明4个模型均能较好且稳定地预测相应时期飞机草在我国的潜在分布。将下一时期飞机草的分布数据作为临近的上一时期模型的测试数据时, AUC值随时间依次增大(0.873-0.887), 10%训练数据下的遗漏率随时间依次减小(0.131-0.232) (表1), 仅有少部分真实的分布数据未被预测到(附录2), 表明历史分布数据能够较好预测出下一时期飞机草的真实分布, 且随着分布数据的完善, 模型的表现会更好。基于1934-2024年气候条件下飞机草在我国适宜区域的时间演变结果显示, 虽然随着分布数据的不断完善, 飞机草的潜在分布在不断增加, 但是只有1934-1989年的潜在分布明显大于1934-1969年, 增加了71.8%, 相较于1934-1969年, 到2009年增加了75.5%, 到2024年增加了77.3% (图3)。基于1934-2024年的数据结果显示, 飞机草的潜在分布范围为: 云南、海南、广西、广东、福建、重庆、台湾全省以及贵州、湖南、江西和浙江4省的南部(图3)。
基于2021-2040年的环境变量及飞机草的扩散能力拟合的物种分布模型显示, 在短距离扩散模式下, 相比于历史时期的潜在分布, 飞机草适宜分布区主要增加了湖南和江西; 在长短距离结合的扩散模式下, 除了湖南和江西, 飞机草的适宜分布区将越过长江, 分布在重庆和四川交界地带(图3, 图4)。因扩散限制, 20年内飞机草并不能到达西藏和湖北的少部分适宜分布区(图4)。
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