桃葉鴉蔥分布變遷的機器學習預測：氣候變化下的適生區模擬與保護策略

以下是為桃葉鴉蔥（Scorzonera albicaulis）分布變遷設計的機器學習預測框架、氣候變化適生區模擬方案及保護策略建議，整合了生態學原理與計算建模技術：

• 物種分布數據
  • 來源：國家植物標本館（CVH）、GBIF、文獻記錄、野外調查（含經緯度坐標）
  • 清洗：剔除重復/模糊記錄，校正地理偏差（e.g., 僅保留精確度≤1km的點）
• 環境變量（分辨率建議：1km×1km）
  | 類別 | 具體變量（示例） | |----------------|---------------------------------------------| | 氣候 | 年降水量、最冷月均溫、≥10℃積溫、干旱指數 | | 地形 | 海拔、坡度、坡向、地形濕度指數 | | 土壤 | pH值、有機質含量、質地類型（FAO SoilGrids） | | 植被 | NDVI（歸一化植被指數）、土地利用類型（ESA CCI）| | 人類干擾 | 道路密度、夜間燈光指數、居民點距離 |
• 未來氣候數據
  • 來源：CMIP6模型（e.g., BCC-CSM2-MR, MIROC6）
  • 情景選擇：SSP1-2.6（低碳）、SSP3-7.0（中等）、SSP5-8.5（高排放）
  • 時期：2040-2060（中期）、2080-2100（末期）

• 算法選擇

  # Python偽代碼示例（基于sklearn） from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import auc, roc_curve # 數據劃分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(env_vars, occurrence_labels, test_size=0.3) # 隨機森林建模（優化超參數） model = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=12, class_weight="balanced") model.fit(X_train, y_train) # 評估模型 probas = model.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, probas) print(f"AUC = {auc(fpr, tpr):.3f}") # AUC>0.8為可接受

• 替代模型：MaxEnt（小樣本優勢）、XGBoost（處理高維數據）、Ensemble模型（提升魯棒性）

• 關鍵驗證步驟：

  • 空間交叉驗證（Spatial Block CV）避免自相關
  • 變量重要性分析（Permutation Importance）
  • 部分響應曲線（Partial Dependence Plots）檢驗生態合理性

• 輸出結果：
  • 當前/未來適生區概率圖（0-1連續值）
  • 二元分布圖（閾值：MaxSSS或10%訓練存在率）
• 變遷分析指標：
  • 質心遷移距離：計算分布重心經緯度偏移（km）
  • 適生區面積變化率：(未來面積 - 當前面積)/當前面積 × 100%
  • 破碎化指數：使用FRAGSTATS計算斑塊密度（PD）、聚集度（AI）

關鍵風險：當前核心分布區（華北、黃土高原）將嚴重萎縮，新適生區可能與現有保護區不重疊。

• 當前熱點：太行山中部（河北）、呂梁山脈（山西）、六盤山（寧夏）
• 未來避難所（SSP5-8.5情景）：
  • 長白山北麓（吉林）
  • 賀蘭山-陰山交匯帶（內蒙古）
  • 祁連山東段（甘肅）

• 目標區域：模型預測的2090s高適生區且當前無種群分布區（e.g., 大小興安嶺南部）
• 實施步驟：
• 種源選擇：從萎縮區（如河北壩上）采集耐旱基因型
• 階梯式移植：先在過渡帶（內蒙古赤峰）建立中繼種群
• 監測：基因組適應性評估（RAD-seq）+ 幼苗存活率跟蹤

• 關鍵斷裂區修復（基于最小成本路徑模型）：graph LR A[太行山種群] -- 沿燕山山脈 --> B[大興安嶺種群] C[呂梁山種群] -- 修復渾善達克沙地綠洲 --> D[陰山種群]
• 措施：在廊道節點建立微生境（石灰巖露頭+淺土層），控制放牧強度。

• 超低溫保存：針對15個代表性種群（覆蓋全分布區），保存種子于中國西南野生生物種質資源庫
• 野外基因庫：在氣候穩定區（五臺山）建立遷地保護圃，維持500個以上個體。

• 使用多模型集成（e.g., biomod2 R包）
• 納入種間競爭（e.g., 與黃耆屬的共生關系）

• 每5年更新一次分布模型（加入新調查數據）
• 當實際遷移速度低于預測值30%時，啟動緊急移植

• 培訓牧民識別桃葉鴉蔥，通過公民科學平臺（iNaturalist）上報種群信息

結論：機器學習預測揭示桃葉鴉蔥面臨嚴重的氣候脅迫，需采取預見性保護（Proactive Conservation） ，將資源向未來高適生區傾斜，同時通過基因庫維系進化潛力。