《Scientific Reports》：Integrating species distribution modeling and climate projections to predict ant species redistribution
编辑推荐：
本研究针对气候变化对关键物种分布的影响问题，通过集成物种分布模型（SDM）与多情景气候预测，揭示了五种蚂蚁在伊朗中部地区的栖息地适宜性变化规律。研究发现温度、降水和NDVI是主要环境驱动因子，不同物种对气候响应存在显著差异，为干旱区生态系统保护提供了科学依据。
在全球气候变化持续加剧的背景下，生物多样性保护面临严峻挑战。作为生态系统的工程师，蚂蚁通过调控养分分布、种子传播和土壤结构等功能维系着干旱区生态平衡。然而，当前对昆虫类群响应气候变化的量化研究仍较匮乏，特别是针对生态关键种的分布演变规律缺乏多情景预测。伊朗中部作为全球生物多样性热点区域，其森林-草原-人工景观交错带为研究气候驱动下的物种迁移提供了天然实验室。
为解析蚂蚁物种对未来气候的响应机制，研究团队选取五种典型蚂蚁（Cataglyphis nodus, Crematogaster subdentata, Lasius neglectus, Messor platyceras和Messor syriacus），沿扎格罗斯山脉至加夫胡尼湖的生态梯度布设采样点。通过整合五种机器学习算法（GAM/GBM/GLM/RF/XGBOOST）构建集成物种分布模型（Ensemble Species Distribution Modeling），结合19种生物气候变量、地形数据和归一化植被指数（NDVI），评估了当前栖息地适宜性并预测了2021-210年期间四种共享社会经济路径（SSP126-SSP585）下的分布变化。
研究方法核心要素
研究采用野外采样与模型模拟相结合的技术路径：1）沿生态梯度设置样线进行蚂蚁标本采集；2）使用多算法集成SDM框架优化预测精度；3）引入SSP气候情景进行多时段预测；4）通过生态位宽度分析量化物种适应性策略。模型性能经ROC（0.78-0.90）和TSS（0.75）验证具有可靠性。
模型性能与主导环境因子
集成模型中GBM算法表现最优，识别出最冷季度平均温、年降水量和NDVI为关键环境驱动因子。温度相关变量对Cataglyphis nodus和Messor属物种分布影响显著，而Crematogaster subdentata更依赖降水季节变化。
物种特异性分布响应
SSP126情景下，C. nodus和M. platyceras在2021-2040期间分布范围扩张最显著（增益>15%），而SSP585情景中二者在2081-2100时段损失最大（>30%）。L. neglectus在SSP245情景下呈现短期增益后急剧萎缩，SSP585情景中其适宜生境至世纪末减少达75%。M. syriacus在SSP370情景下保持相对稳定，凸显物种对气候变化响应的异质性。
生态位演化与保护启示
生态位宽度分析表明，C. nodus和M. platyceras向泛化种策略转变，而C. subdentata维持特化种特性。植被调节的微气候被证实可缓冲气候变化影响，建议保护实践优先关注关键物种的栖息地连通性与微生境保护。
本研究通过多模型耦合预测揭示了蚂蚁物种对气候变化的差异化响应规律，首次量化了伊朗中部干旱区蚂蚁的功能群演变趋势。结果强调：1）排放情景对分布结局的决定性作用；2）植被覆盖在缓解气候胁迫中的生态功能；3）特化种较高的灭绝风险。该成果为《Scientific Reports》提供了干旱生态系统的保护范式，对制定气候智能型保护规划具有指导意义。
