蒙古扁桃潜在地理分布对气候变化的响应.pdf
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1、植物研究 2024,44(2):180 191Bulletin of Botanical Research蒙古扁桃潜在地理分布对气候变化的响应贺晓慧1,2 高健1*朱丽1 郝瑞敏1 黄磊1 朱晋1 程莉1 周洁1(1.内蒙古科技大学包头师范学院生态环境学院,包头 014030;2.中国科学院西北生态环境资源研究院 内陆河流域生态水文重点实验室,兰州 730000)摘 要 为了解蒙古高原第三纪孑遗珍稀濒危物种蒙古扁桃(Amygdalus mongolica)潜在分布特征及其对未来气候变化的响应,利用121个蒙古扁桃种群分布点数据,选取气候和土壤变量,通过在R软件Biomod2建模平台构建物种综合
2、适宜生境模型(CHS),模拟当前气候条件和预测未来两个时期(2050S和2090S)共3种不同气候情景下(SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5)蒙古扁桃的潜在分布、时空演变特征及适宜生境迁移。结果显示:气候适宜性模型(EM)的TSS0.75,分布限制模型(Li)的受试者工作特征曲线(ROC)0.90,表明选择综合适宜生境模型能精确地模拟不同气候情景蒙古扁桃潜在地理分布特征。当前气候条件下蒙古扁桃的适宜生境面积为64.00万 km2,占全国总面积的6.67%,主要分布于蒙甘宁等地,少量分布于青海、新疆、陕西、山西、河北等地。未来(2050S、2090S)SSP1-2.6、SSP3
3、-7.0、SSP5-8.5三种气候情景下,蒙古扁桃的适宜生境面积均呈现出减少趋势,且2090S不同气候情景下适宜生境面积均小于2050S。蒙古扁桃适宜生境质心整体上有逐步向西和向高纬度地区迁移的趋势。关键词 蒙古扁桃;气候变化;综合适宜生境模型;适宜生境中图分类号:S601.9 文献标志码:A doi:10.7525/j.issn.1673-5102.2024.02.003Response of Potential Geographic Distribution of Amygdalus mongolica to Climate ChangeHE Xiaohui1,2 GAO Jian1*ZH
4、U Li1 HAO Ruimin1 HUANG Lei1 ZHU jin1 CHENG Li1 ZHOU Jie1(1.Faculty of Ecology and Environment,Baotou Teachers College,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014030;2.Northwest Institute of Eco-environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Key Laboratory of Eco-hydrology
5、of Inland River Basin,Lanzhou 730000)Abstract To understand the distribution characteristics of Amygdalus mongolica,a rare and endangered Tertiary in the Mongolian Plateau,and its response to future climatic change,climate and soil variables with 121 population distribution points of A.mongolica wer
6、e selected,and the comprehensive habitat suitability model(CHS)in the R software Biomod2 modeling platform was constructed,which was used to simulate and predict suitable habitat under the current climatic condition and three different future climate scenarios(SSP1-2.6、SSP3-7.0 and SSP5-8.5)in the f
7、uture(2050S and 2090S),and the spatial and temporal evolution characteristics was analyzed,and the migration pattern of suitable habitat was explored.The results showed that the TSS of the climate suitability model(ensemble model)was 0.75,the ROC of the distribution limitation model was 0.90,which i
8、ndicated that the comprehensive habitat suitability model selected in this study might accurately simulate the potential geographical distribution characteristics of A.mongolica under different climate scenarios.The suitable habitat area of A.mongolica at present was 64.00104 km2,mainly distributed
9、in Inner Mongolia,Gansu and Ningxia,a small number distribution in Qinghai,Xinjiang,Shaanxi,Shanxi,基金项目:国家自然科学基金项目(41901063,52379029);内蒙古自然科学基金项目(2023QN04014);包头师范学院黄河流域生态保护和高质量发展研究院科研项目(BSYHY202208);包头市科技计划项目(2019C3003-2-1-8)。第一作者简介:贺晓慧(1985),女,副教授,主要从事生物地理与植物生理生态学研究。*通信作者:E-mail:。收稿日期:2022年11月30日。
10、贺晓慧等:蒙古扁桃潜在地理分布对气候变化的响应2 期Hebei and other places.The suitable habitat area of A.mongolica showed a decreasing trend under three climate change scenarios(SSP1-2.6,SSP3-7.0,SSP5-8.5)in the future,and the suitable habitat area under different climate scenarios in 2090S was smaller than that in 2050S.It
11、s suitable distribution area extended to the west and higher latitudes as a whole.Key words Amygdalus mongolica;climate change;comprehensive habitat suitability model;suitable habitat气候变化是目前全球所面临的主要环境问题,已成为21世纪威胁生物多样性的主要因素之一1-2。在全球气候变暖与人类活动共同作用下,全球植物盖度、丰度、优势种群、物种分布范围、物候,甚至植被演替和生态系统稳定性都发生了明显变化2-5。众多研
12、究表明,气候变化可能会导致物种未来适宜生境的缩减或扩张,适宜生境向高海拔或高纬度地区迁移,对未来物种多样性保护和利用、生态安全的维护提出了严峻挑战6-8。因此,研究物种地理分布与气候的关系是传统植物生态学和生物地理学的研究热点,也是全球生态学和全球变化生物学的重点研究领域之一。物种分布模型(SDMs)是以生态位理论为基础,利用物种分布数据和环境变量数据,模拟和预测物种潜在分布的有力工具,通常分为回归算法(广义线性模型(GLM)、广义相加模型(GAM)、多适应回归样条模型(MARS),包络算法(表面分布区分室模型(SRE)、栖息地模型(HABITAT),分类算法(柔性判别分析(FDA)、分类回归
13、树分析(CTA),常用机器学习算法(人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、最大似然法(MAXLIKE)、随机森林(RF),模糊数学(模糊物元模型(FME)、模糊神经网络(FNN)和最大熵模型(MaxEnt)5,7,9-10。其中,回归算法的精度解释能力较好,但对样本数量依赖较大;包络算法简单易用,但气候变量作用等同,精度较低5,10;常用机器学习算法尽管精确度较高,使用较容易,但缺乏生态学意义10;MaxEnt 模型由于界面友好,方法成熟,在样本量较小的情况下仍能取得高的模拟精度,被学者们广泛使用9-11,但也造成了模型的滥用。因此,仅靠单一物种分布模型通常难以准确地模拟物种适宜生境,
14、也容易出现过度拟合10,12。随着研究的不断深入及对模拟精度要求的提高,综合适宜生境模型(CHS)应运而生10,12-13。该模型不仅利用气候因素创建了气候适宜性模型,还可以利用土壤等因素创建限制性模型5,9,13。研究表明,综合适宜生境模型较单一模型具有更高的建模精度,降低了模型不确定性13,近年来在生物地理学、保护生物学等领域的研究中得到越来越多的应用7,9-10。珍稀濒危物种蒙古扁桃(Amygdalus mongolica)是蒙古高原第三纪孑遗的代表物种,因其具有药用、观赏、水土保持等多种经济、社会和生态价值而被广泛关注14。蒙古扁桃为强旱生小灌木,主要分布于我国西北地区荒漠及荒漠草原区
15、的低山丘陵地、石质坡地及干河床等生境条件较为严酷的地区,是维持当地生态环境稳定的重要物种15。随着气候环境变化、人类活动及野生动物干扰,蒙古扁桃种群遭到严重破坏,使其处于濒危状态。近年来,对蒙古扁桃的研究主要集中在遗传多样性15、群落特征16、药用价值17、地理分布18-20,等。而气候变化下蒙古扁桃地理分布变化研究主要采用单一模型(MaxEnt)进行模拟,同时受物种种群样点数较少、环境指标选取单一等制约16-18,模拟精度有待明确。因此,本研究基于蒙古扁桃的种群分布点位数据,结合环境气候因子和环境土壤因子,通过构建物种综合适宜生境模型(CHS),模拟当前和预测未来(2050S和2090S)共
16、 3 种 不 同 气 候 情 景 下(SSP1-2.6、SSP3-7.0 和SSP5-8.5)蒙古扁桃的潜在地理分布,探究其在气候变化下适宜生境的变化趋势及迁移方向,以期为蒙古扁桃的种质资源管理和保护提供理论依据。1 数据来源与研究方法1.1蒙古扁桃物种分布数据来源蒙古扁桃物种分布数据来源蒙古扁桃当前在中国的地理分布数据主要通过以下几种途径获取:(1)中国数字植物标本馆(CVH,https:/);(2)全球生物多样性信息网络(GBIF,https:/www.gbif.org);(3)公开发表的文献15-16,18-20;(4)2020年和 2021年的野外调查数据等。对只有位置信息没有坐标信息
17、的种群点,利用 Google Earth 定位获取。并利用 ENMTools 软件,结合 2.5(5 km5 km)的环境数据筛选分布数据,最终确定121个蒙古扁桃有效分布点进行建模(见图1)。18144 卷植物研究1.2环境数据获取及预处理环境数据获取及预处理选用气候、土壤两类环境变量。气候数据源于世界气候数据库(WORLD-CLIM version 2.1,http:/www.worldclim.org),包括当前、2050S(20412060)和2090S(20812100)3个时期的气候和降水等19个环境气候数据。当前气候数据为19702000年的平均值21,未来数据采用CMIP 6的
18、BCC-CSM2-MR全球气候模式下的环境气候数据,空间分辨率为2.5(5 km5 km)。未来气候变化情景包括:SSP1-2.6(低辐射强迫情景,假设 2100 年 辐射强迫稳定在 2.6 W m-2)、SSP3-7.0(中等至高等辐射强迫情景,假设 2100 年辐射强迫稳定在7.0 W m-2)、SSP5-8.5(高辐射强迫情景,假设2100年辐射强迫稳定在8.5 W m-2)。土壤数据采用世界和谐土壤数据库(HWSD)数据,共17个土壤变量(见表1)。为避免环境变量多重共线性导致的模型过度拟合7,本研究对19个环境气候变量进行相关分析,选择相关系数小于0.7的变量。最终确定参与建模的气候
19、变量为:Bio1(年平均气温)、Bio2(平均日较差)、Bio4(温度季节性变化)、Bio12(年降水量)、Bio15(降水量季节性变化)、Bio19(最冷季降水量)(见表1)。1.3模型构建模型构建采用综合适宜生境模型(CHS)模拟不同气候条件下蒙古扁桃在中国的潜在分布,该模型主要包括2个独立模型,即基于EM策略模拟气候变化情景下迁移趋势的气候适宜性模型和基于MaxEnt模拟扩散限制的分布限制模型(Li)5,9。气候适宜性模型基于 R 语言的 Biomod2 构建5。首先,生成3套伪采样点数据集,每个数据集包括500个伪采样点数据,以减少由随机生成点位引起的模拟不确定性。其次,选取10种模型
20、分别建模,包括:广义线性模型、广义相加模型、多元自适应回归样条模型、柔性判别分析、广义增强模型(GBM)、分类树分析、人工神经网络、支持向量机、随机森林、最大熵模型。随机选择80%的样本数据作为训练数据,剩余20%的样本数据用于模型验证,算法重复5次,对样本数据集采用真实技能统计(TSS)和受试者工作特征曲线(ROC)进行精度评估。TSS 和 AUC 值越大表示模型精度越高7,9,本研究选择 TSS0.70,ROC0.80的模型构建EM,模型权重由TSS值决定:EM,i=j=1nWj Xi,j(1)图1蒙古扁桃种群分布点该图基于审图号为GS(2023)2767号的标准地图绘制,底图无修改;下同
21、。Fig.1The population distribution of A.mongolica in ChinaThe map was based on the standard map of GS(2023)2767,and the base map was not modified;the same as below.182贺晓慧等:蒙古扁桃潜在地理分布对气候变化的响应2 期式中:EM,i为 EM 评价单元i的值,Wj为模型j的权重,Xi,j为模型j结果中评价单元i的值。EM为01的连续值,使用TSSmax为阈值对其进行二值化,划分为适宜生境与不适宜生境7,13。分布限制模型利用 Max
22、Ent 模拟蒙古扁桃土壤适宜性。输入17个环境土壤变量及蒙古扁桃分布数据,在MaxEnt 3.3.3软件中进行5倍交叉验证来训练模型,并用ROC评估模型精度。把能够确保蒙古扁桃分布点的90%正确纳入适宜生境,作为阈值,将蒙古扁桃土壤适宜性划分为土壤适宜生境和土壤不适宜生境5,7。基于气候适宜性模型与分布限制模型,建立CHS模型模拟蒙古扁桃潜在分布,并将每个评价单元的CHS值定义为:CHS,i=EM,i Li(2)式中:CHS,i表示评价单元i的综合生境适宜性,EM,i是评价单元i在不同气候变化情景下的气候适宜性模型结果,Li是评价单元i的分布限制模型结果。2 结果与分析2.1模型精度模型精度结
23、果表明,不同模型算法的精度存在差异,SRE模型的TSS值略小于0.70,其余模型的TSS值均大于0.70,ROC值均大于0.80(见图2);且气候适宜性模型(EM)的TSS值大于0.75,分布限制模型的ROC值为0.939,证明模型结果较好。2.2蒙古扁桃当前和未来气候情景下的适宜生蒙古扁桃当前和未来气候情景下的适宜生境分布境分布综合适宜生境模型精细地模拟了蒙古扁桃在全国的适宜生境(见表2),当前气候情景下,蒙古表1蒙古扁桃地理分布模拟所需环境变量Table 1Environment variables used for predicting spatial distribution of A
24、.mongolica数据来源和分类Data sources and classifications环境气候变量Environmental climate variables环境土壤变量Environmental soil variables环境因子Environment factorsBio1Bio2Bio4Bio12Bio15Bio19T_BST_BULK_DENSITYT_CACO3T_CASO4T_CEC_CLAYT_CEC_SOILT_CLAYT_ECET_ESPT_GRAVELT_OCT_PH_H2OT_REF_BULK_DENSITYT_SANDT_SILTT_TEBT_USDA_
25、TEX_CLASS描述Description年平均气温Annual mean temperature()平均日较差Mean diurnal range()温度季节性变化Temperature seasonality年降水量Annual precipitation(mm)降水量的季节性变化Precipitation seasonality最冷季降水量Precipitation of the coldest quarter(mm)表层基本饱和度Topsoil Basic Saturation(%)土壤容重Topsoil Bulk Density(kg/dm3)表土碳酸盐或石灰石含量Topsoil
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- 蒙古 扁桃 潜在 地理分布 气候变化 响应
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