11月4日，本刊编委白永飞和青年编委赵玉金所在团队在草地植物多样性区域监测方面取得新进展。相关研究成果“Remotely Sensed Variables Predict Grassland Diversity Better at Scales Below 1,000 km as Opposed to Abiotic Variables That Predict It Better at Larger Scales”发表在Earth’s Future上。
草地是陆地生态系统的重要组成部分，为包括维管植物、鸟类、大型哺乳动物和土壤微生物在内的生物多样性提供了重要栖息地。加强对草地生物多样性的监测与评估，对草地生物多样性保护政策的制定和生态系统适应性管理至关重要。传统的基于气候等宏观非生物因素的多样性预测难以满足精细化管理需求。白永飞研究团队创新性地结合遥感数据与传统非生物变量，尝试在不同空间尺度上建立更准确的草地植物多样性预测模型，从而深入探讨草地植物丰富度的空间分布及其驱动因素。
该研究收集了蒙古高原1609个样地数据，基于遥感变量（包括生态系统生产力、功能性状、光谱多样性）和非生物变量（如气候、土壤属性），利用机器学习和空间自相关模型，完成了蒙古高原500 m分辨率草地植物丰富度精细制图。
图1 蒙古高原地面采样点分布及草地植物物种丰富度500 m成图
结果表明：（1）结合遥感和非生物变量，对草地物种丰富度的预测精度能达到69%，单独遥感和非生物变量的预测精度相近，分别为64%和65%。（2）区域尺度，>1000 km，水和能量相关的非生物因素是影响植物多样性预测的关键驱动因素；<1000 km, 遥感的功能性状、纹理、光谱多样性等植被特征解释植物多样性分布空间变化。（3）通过结合遥感数据和气候环境数据，可以在更精细尺度上实现更高精度的生物多样性预测，且遥感数据的引入显著降低了模型残差的空间自相关性。
图2 不同变量对草地植物物种丰富度的预测精度
图3 遥感和非生物变量预测草地植物物种丰富度重要性随尺度变化
该研究强调了遥感技术在生物多样性监测中的巨大潜力，特别是在草地生态系统的精细化预测中表现出重要的应用前景。通过将高分辨率的遥感数据引入生态学预测模型，为在快速变化的环境下进行生物多样性保护和草地生态系统管理提供了科学依据。该成果为支撑与完善全球生物多样性关键变量（EBVs）框架，特别是在干旱和半干旱地区实现大尺度草地多样性预测提供了有力支持。该研究为提升草地生物多样性监测精度提供了创新路径，推动了生态学和遥感技术在大尺度生物多样性预测中的深度融合，对实现未来草地生态系统的可持续管理具有重要意义。中国科学院植物研究所白永飞研究员为论文通信作者，赵玉金副研究员为论文第一作者，中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室为第一完成单位。苏黎世大学Bernhard Schmid教授，中国科学院空天信息创新研究院曾源研究员、赵旦副研究员、郑朝菊博士，香港大学吴锦教授等也参与了研究。该研究得到了内蒙古自治区重点科技专项（2021ZD0011-04）、中国科学院战略性先导科技专项（XDA23080303）和国家自然科学基金（41801230）的资助。
