利用集合模型方法预测气候变化下土耳其东方山毛榉（Fagus orientalis Lipsky）的潜在地理分布

《NATURWISSENSCHAFTEN》：Predicting the potential geographic distribution of Fagus orientalis Lipsky under climate change using an ensemble model approach in Türkiye

本研究利用Biomod2和ShinyBIOMOD框架，结合六种生态模型预测未来气候情景下土耳其东方栎的潜在分布。结果显示，SSP2-45情景下适宜栖息地将减少，而SSP5-85情景下则会扩张，主要受Bio2和Bio4驱动，种群将向高海拔和南部迁移，为生物多样性保护提供依据。

　　

摘要

东方山毛榉（Fagus orientalis Lipsky）是一种具有生态和经济重要性的物种，占据了土耳其总森林面积的8.5%。然而，由于气温升高和降水量减少，气候变化威胁到了它的分布。本研究结合了地理空间信息学和集成建模（EM）技术，利用ShinyBIOMOD框架中的Biomod2模型，在未来气候情景下预测了F. orientalis的潜在地理分布（PGD）。该集成模型基于六个不同的模型构建（广义提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、多变量自适应回归样条（MARS）、广义加性模型（GAM）、人工神经网络（ANN）和最大熵模型（MaxEnt），并使用了76条经过验证的分布记录和19个环境预测因子。模型验证结果显示了较高的预测准确性（AUC = 0.96，TSS = 0.85）。对于SSP2-45和SSP5-85情景的空间预测表明，F. orientalis的分布将发生显著变化：在SSP2-45情景下，适宜其生长的栖息地将会减少，而在SSP5-85情景下则会扩大。Bio2（月平均温度范围，即最高温度与最低温度之差）和Bio4（季节性温度波动，即温度季节性的标准差）被确定为影响分布变化的主要因素。根据地理空间分析，预计F. orientalis将向黑海地区的高海拔地区迁移，并扩展到土耳其南部和内陆地区。这一变化反映了温带森林对气候变化的适应趋势。本研究强调了集成建模在生态预测和保护规划中的重要作用，展示了计算工具在评估气候变化驱动的物种分布变化方面的价值。这些发现有助于生物多样性保护和生态系统管理的预测建模工作。