NEE | SDM模型中纳入人类影响预测因子的挑战与机遇

生态学文献分享 · 公众号 · · 2024-06-24 11:00

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https://www.nature.com/articles/s41559-024-02435-3

在 “ 人类世 ” 时代，理解物种分布对于减缓人类活动对环境的压力具有全球优先级。虽然已有研究较好地确定了气候和栖息地等环境预测因子及其对物种分布的影响，但对人类影响预测因子的理解仍比较匮乏。近期发表在 NEE 的一项研究旨在通过系统回顾物种分布模型（ SDM ）的相关文章，评估当前的建模努力，以推动对人类影响物种分布的前沿认知。

研究对 12,854 篇 SDM 相关文章进行了系统回顾，最终发现只有 1,429 篇文章在模型中使用了与人类活动相关的预测因子。这些研究共涉及 58,000 多个物种，使用了 2,307 个独特的人类预测因子。研究分析了这些文章中人类预测因子的使用情况，最后提出了 15 个问题 以推动生态理论、方法及实际应用的发展。

研究主要发现如下结果。第一，使用人类预测因子的研究较少。在 12,854 篇 SDM 文章中，只有 1,429 篇文章使用了人类预测因子，约占 11% 。

第二，已有研究使用的人类预测因子具有较高的多样性。研究中共使用了 2,307 个独特的人类预测因子，最常用的包括土地利用 / 覆盖、距离道路的距离、人口密度、农业面积百分比、道路密度和城市面积百分比等。

第三，已有研究在地理和时间范围上具有较大差异。大多数使用人类预测因子的研究集中在美国、中国和西班牙等国家，且主要集中在局域和区域范围内。全球和大陆范围的研究较少。

第四，近一半的文章在预测未来气候时将人类预测因子设为保持不变，这可能导致对人类活动影响的错误乐观。

综上，尽管人类活动对物种分布有显著影响，但在 SDM 中对人类预测因子的使用还远未达到系统化的程度。这种不一致可能会导致对未来物种分布预测的不准确，从而影响保护和管理政策的制定。此外，研究中发现的人类预测因子的选择和使用存在很大变异，没有统一的标准。这意味着在未来的研究中，需要标准化人类预测因子的使用，以提高预测的准确性和适用性。

最后，本研究提出了 15 个问题，以推进生态理论研究、重构 SDM 方法，并增强 SDM 的实际应用。这些问题具体如下：

推进生态理论研究

1 ）如何在引入人类预测因子后修正现有的生态理论和预测（如生态位、竞争、干扰和连通性）？

2 ）在使用 SDM 中的人类预测因子时，建模的是哪种类型的生态位（基础生态位、实现生态位等）？

3 ）人类活动对物种分布的理论影响是什么（场景化 / 非生物、交互 / 生物、干扰、促进、互惠、竞争等），这些作用是否取决于使用的人类预测因子或其数据转换类型？

4 ）人类预测因子与环境预测因子的相关程度如何，何时它们会被归类为 Eltonian 噪声？

重构 SDM 方法

1 ）何时应包括人类预测因子（空间尺度、分类群、功能性状、研究目标、领域、精度和分辨率），何时可以忽略它们？

2 ）什么情况下需要在 SDM 中考虑跨尺度、本地（内耦合）、远程（遥耦合）和 / 或相邻（周耦合）的人类预测因子？

3 ）在将物种分布投射到新的区域或未来时间框架时，使用人类预测因子有哪些普遍挑战，如何解决这些挑战？

4 ）在承认人类和自然系统的耦合复杂性的前提下，能否为 SDM 研究创建人类预测因子的本体和标准协议？

5 ）使用人类预测因子的合适度量和数据转换类型是什么？