整合景观变化与动物行为机制模型：评估美国貂功能连通性的新视角

为探究土地利用和气候变化下美国貂（Martes americana）扩散行为与功能连通性变化，研究人员整合模型开展研究，发现二者均受影响，该成果对保护规划意义重大。

　　在全球范围内，土地利用变化和气候变化正以前所未有的速度重塑着自然景观。森林被砍伐用于农业和城市发展，气候变暖导致栖息地的温度和降水模式改变，这些变化使得野生动物的栖息地变得破碎化，适宜生存的区域不断缩减。就像生活在北美地区的美国貂（Martes americana），它们对森林环境有着特殊的要求，而如今面临的这些变化让它们的生存面临巨大挑战。

以往的研究虽然关注到了这些环境变化对野生动物的影响，但往往忽略了动物行为在其中所起的作用。尤其是在评估景观连通性时，传统方法难以准确预测野生动物在复杂变化环境中的扩散和生存情况。因此，为了更深入地了解美国貂在变化环境中的生存状况，来自美国普渡大学（Purdue University）等机构的研究人员展开了一项重要研究。该研究成果发表在《Landscape Ecology》杂志上，为保护美国貂及其他类似物种提供了关键的理论依据和实践指导。

在这项研究中，研究人员采用了两种关键技术方法。一是利用森林景观模型 LANDIS（Landscape Disturbance and Succession Model）模拟 100 年（2006 - 2106）的森林演替和干扰情况，通过设定不同的碳排放情景，预测森林景观特征的变化。二是运用个体模型 SEARCH（Spatially Explicit Animal Response to Composition of Habitat）模拟美国貂的扩散和家域建立过程，将 LANDIS 的模拟结果作为 SEARCH 的输入，以此评估不同环境条件下美国貂的行为反应和景观功能连通性。

研究结果如下：

• 森林景观动态：通过 LANDIS 模拟发现，到第 100 年时，不同碳排放情景下的森林景观呈现出明显差异。随着碳排放增加，总生物量上升，但森林多样性下降，如物种丰富度、年龄丰富度和总群落数量都有所减少。不过，美国貂不回避（即选择或中性）的森林覆盖类型比例却随碳排放增加而增加。
• SEARCH 结果 - 动物扩散：分析 SEARCH 模拟结果可知，碳排放、土地利用变化和源种群这三个实验因素都显著影响美国貂的扩散行为。碳排放增加对扩散有积极影响，提高了扩散成功率，缩短了扩散时间；土地利用变化则相反，降低了扩散成功率，延长了扩散时间。源种群的影响最为显著，来自东部更破碎地区的个体扩散成功率更低，扩散时间更长，而扩散距离受这三个因素影响较小。
• SEARCH 结果 - 功能景观连通性：基于机器学习分析模拟的扩散行为输出，发现功能连通性从西（更连续）向东（更破碎）降低，并且随着土地利用变化而下降。碳排放情景对功能连通性的影响在不同数据子集上并不一致，但总体上在高碳排放情景（RCP 8.5）下，长距离扩散的连通性更高。

研究结论和讨论部分指出，该研究的测量功能连通性方法具有创新性和实用性，能够有效评估不同景观未来的连通性。模拟结果表明，气候变化和土地利用变化对美国貂的栖息地、扩散行为和功能连通性产生了显著影响，且这些影响因源种群和景观配置的差异而有所不同。这一研究结果对美国貂的保护具有重要意义，例如，对于 Ojibwe 部落制定景观尺度的栖息地保护项目有重要参考价值。同时，研究也揭示了当前研究的一些不足，如需要进一步研究美国貂对森林多样性变化的响应，以及改进栖息地选择模型等。这为后续研究指明了方向，有助于更全面地了解美国貂及其他森林食肉动物在气候变化下的生存状况，从而制定更有效的保护策略。