王 鑫,任亦钊,黄 琴,邓小兵,陈才文,邓洪平

1 四川省林业科学研究院,成都 610081 2 西南大学生命科学学院,三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆 400715 3 四川省合江县自然资源和规划局,合江 646200

植被对气候变化的响应一直是全球气候变化和生物地理学研究的热点问题[1]。气候是影响区域乃至全球范围内物种和植被分布最重要的环境因子,气候变化是影响物种分布的决定性因素[2-4]。20世纪以来,受人类干扰以及自然因素的影响,全球气候变化以变暖为主要特征[5]。随着全球气候变暖,对物种生活史、物种分布、群落组成、植被格局以及生态系统的结构与功能产生了严重的威胁[3,6-7]。所以,研究物种的潜在分布区及对未来气候变化的响应,对生态系统的可持续发展及制定生物多样性保护策略具有重要的作用[6,8-10]。

物种分布模型(Species Distribution Models,SDMs)是基于物种已知的分布数据和相关环境因子,对物种分布及其生态需求进行模拟的一种方法[11],现已被广泛应用于气候变化对物种潜在地理分布影响的研究[12-14]。物种分布模型的发展,始于BIOCLIM模型[15]的开发和应用,随后涌现出HABITAT、DOMAIN、生态位因子分析模型(ENFA)、马氏距离(MD)、边界函数方法(BF)、最大熵模(Maxent)、广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)、分类与回归树模型(CART)、推动回归树模型(BRT)、多元适应性回归样条(MARS)等基于统计的和基于规则集的遗传算法(GARP)、人工神经网络(ANN)等模型[16-19]。其中,Maxent模型具有稳定性和扩展性。基于Maxent最大模型和ArcGIS对物种的潜在地理分布进行预测,从而使研究者和决策者能提出相应的策略来降低气候变化对生物多样性造成的影响[20]。……