气候变化对蜡皮蜥分布影响预测文献综述

 2022-08-05 16:13:28

气候变化对蜡皮蜥分布影响预测

摘要：全球气候变化近乎是所有生物群落和生态系统中的动植物最普遍的威胁之一。有机体为应对气候变化，可能会迁移到更适宜生存的栖息环境中，或通过行为和生理调节，适应全球变暖之后的栖息环境，再者无法适应当前环境，种群数量减少，甚至引起物种区域或全球性灭绝。本文阐述了气候变化对物种分布影响的最新研究进展，并列举了相关的研究方法，提出了尚待解决的科学问题。

关键词: 蜡皮蜥; 气候; 最大熵模型; 潜在分布区

近百年来，由于受人类活动和自然条件的影响，全球气候正经历以变暖为主的特征发生显著变化。由IPCC第五次评估报告显示:全球平均地表温度将升高0.3°C ~ 4.8°C[1]。

而全球气候变化近乎是所有生物群落和生态系统中的动植物最普遍的威胁之一。有机体为应对气候变化，会出现三种模式：第一，具有较强扩散能力的物种会迁移到更适宜生存的栖息环境中；第二，有机体通过行为和生理调节，适应全球变暖之后的栖息环境；第三，物种无法适应当前环境，种群数量减少，甚至引起物种区域或全球性灭绝[2]。已有研究结果表明：气候变暖将驱动物种向高海拔或高纬度区域迁移[3-4]。此外，研究发现气候变化将导致一些物种灭绝[5]。因而研究物种分布格局对未来气候变化的响应对制定有效的生物多样性保护策略具有重要的理论和实践价值。

一 气候变化对物种分布的影响

在全球或区域大尺度上，气候因子是决定物种分布范围的最主要因素，气候变暖对物种的分布格局和生理生态特征会产生显著影响。物种为应对气候变化，或扩散，或适应，或灭绝。其中促使物种灭绝的主要因子是升高后的温度，明显超过了物种的生理耐受幅[6]。该因子对固着生物以及变温动物（例如，两栖、爬行动物）尤为重要，特别是在温度显著升高的区域，或某些时间段。温度对生物的影响也许更为间接，但始终与生理耐受幅相关。例如，刺蜥属（Sceloporus）蜥蜴，高温迫使其在繁殖期间具有较短的日活动时间，限制表面行动，从而导致区域性灭绝[7]。同样，大气温度上升，也许会降低活动时间，同时增加能量维持的损耗，从而导致有机体因缺乏食物而死亡而不是过热死亡[8]。高纬度和两极地区，光周期开端和温度之间的不协调以及固定的光周期反应，导致气候变化后，物种活动模式的不恰当。除高温外，低温均会增加死亡率，最终导致物种灭绝[9]。

二 物种分布模型

近年来，随着气候变化研究的不断深入以及地理信息系统的不断改进，物种分布模型（species distribution models，SDMs）成为研究生物地理学、保护生物学、入侵生物学等多学科的重要手段[10]。物种分布模型，根据物种的已知分布和一系列环境因子，利用生态位原理，预测物种的潜在分布范围。常用的生态位模型BIOCLIM、DOMAIN、GARP、MARS、CLIMEX、MaxEnt等，均以生态位理论为基础，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，然后将运算结果透射至不同的空间和时间来预测物种的实际分布和潜在分布，这些模型被广泛应用于预测物种的潜在分布范围和生物入侵风险［11--12］。其中，GARP(GeneticAlgorithmforRule-setPrediction)模型是利用预设规则的遗传算法，使用物种的已知分布数据和环境数据模拟物种的基本生态需求，探索物种已知分布区的环境特征与研究区域的非随机关系，揭示生物多样性和物种的潜在分布［13］，而MaxEnt(MaximumEntropy)模型则是通过计算物种分布的最大熵的可能值来预测物种的潜在适生区［14］。与其他模型相比，GARP和MaxEnt生态位模型具有所需样本量少和受样本偏差影响小等优点［15--16］，已被广泛用于预测物种的地理分布［11，17，18--19］。在大量野外调查的基础上，结合SPOT遥感影像解译的太白红杉分布范围,采用从解译的太白红杉分布数据中提取的6种不同样本量、在不同海拔梯度和坡向的样本量分布以及3种不同的评价方法,测试了这两种模型(MaxEnt,GARP)下太白红杉预测精度的变化。结果表明:随着样本量的增加,模型精度随之增大,预测结果趋于稳定。大样本量时,GARP模型的性能优于MaxEnt模型;小样本量时,MaxEnt模型预测结果最优。样本在不同海拔梯度和坡向分布时,两种模型样本量不均等分布的预测性能明显优于均等分布;相同样本分布下,两者预测能力没有明显差异。在保证一定样本量的前提下,为提高模拟能力,选择样本时应尽可能按照物种分布地的数量依比例取样。结果对合理采样和提高物种分布模拟精确度有重要意义,可用于指导物种分布模型的选择及其最优样本的获取。Elith等[20]针对全球6个不同地区226种植物的空间分布，运用实测样本数据进行验证，结果表明：MaxEnt模型性能较好。基于MaxEnt模型，预测物种的潜在地理分布、保护区规划及全球气候的变化对物种潜在地理分布影响的相关研究已经超过了2000多次，这也从另一个侧面证明了MaxEnt模型优于其他物种分布模型。

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