混合模型提升气候变化下入侵性与原生海藻分布偏移预测的可靠性

《Journal of Biogeography》：Hybrid Projections Improve Prediction of Distributional Shifts of Invasive and Native Seaweeds Under Climate Change

本研究通过结合物种分布模型（SDM）与生理阈值（PT）的混合预测方法，显著提高了对原生海藻Chondrus crispus和入侵海藻Grateloupia turuturu在全球气候变化下分布范围偏移预测的准确性。该方法有效修正了传统SDM在物种热耐受基础生态位之外的过度预测，揭示入侵物种因更高的热耐受性（UPT50=28°C）可能在原生物种（UPT50=24°C）退缩的分布区内形成优势替代，为海洋生物入侵风险预警和生态系统管理提供关键理论依据。

　　

引言

物种分布模型（SDM）是预测物种潜在分布范围的常用工具，但其在气候条件超出模型训练范围时预测可靠性降低。通过整合生理阈值（PT）等机制性知识可提升预测准确性，但该方法在海洋大型藻类研究中应用仍较少。本研究以欧洲和北美沿海共存的原生红藻Chondrus crispus与入侵红藻Grateloupia turuturu为对象，构建混合投影模型，探讨气候变化下两者分布变化的生态学意义。

方法

1. 1.
   物种分布模型构建：基于全球分布记录（2000–2014年）和环境变量（如海表温度最小值SST_Min、最大值SST_Max等），采用MaxEnt、BART和随机森林（RF）模型模拟物种现实生态位，并投影至未来气候情景（RCP4.5和RCP8.5，2090–2100年）。
2. 2.
   生理阈值实验：通过30天温度梯度实验（7–28°C）测定两种藻类配子体的生长与存活上限阈值（UGT₅₀和UST₅₀），以50%个体存活或生长的温度作为生理耐受阈值（UPT₅₀）。
3. 3.
   混合投影：将UPT₅₀作为后过滤条件，剔除SDM中超出热耐受范围的区域，生成混合栖息地适宜性分布图。

结果

1. 1.
   模型性能与变量重要性：SDM显示海表温度（SST）是影响两种物种分布的关键变量。模型验证指标（AUC>0.83，CBI>0.93）表明预测结果可靠。
2. 2.
   生理阈值差异：入侵种G. turuturu的UPT₅₀（28°C）显著高于原生种C. crispus（24°C），且其生长潜力更强。
3. 3.
   分布变化预测：
   • •
     当前分布：SDM与混合模型均能较好捕捉现有分布，但混合模型修正了低纬度地区因热限制导致的过度预测。
   • •
     未来情景：两种物种均呈现向极地迁移的趋势，但原生种在RCP8.5情景下在伊比利亚半岛、比斯开湾及北美东海岸的栖息地适宜性大幅下降（20–45%种群消失），而入侵种在亚洲原生地和地中海地区受热胁迫更显著。
4. 4.
   生态意义：混合模型提示，在原生种分布南缘（如葡萄牙沿海），入侵种可能凭借热耐受优势替代退缩的原生种群，导致群落结构简化。

讨论

混合模型通过耦合机制性与相关性方法，提升了分布预测的生态合理性。入侵种的热耐受性与扩散能力（如船舶传播）可能使其在气候变化下获得竞争优势，而原生种的适应滞后可能加剧其分布收缩。研究强调需结合生理实验与多模型验证，以更准确评估海洋生物对气候变化的响应。

结论

混合投影方法通过引入热耐受性约束，有效优化了物种分布预测，为入侵生态学与保护生物学提供了关键工具。未来需关注物种间生态位替代对海洋生态系统功能的影响。