全球1公里分辨率濒危物种栖息地分布图谱及其未来气候变暖情景下的空间演变研究

这篇研究通过整合IUCN濒危陆生脊椎动物（2,571种两栖类/617种鸟类/1,280种哺乳类/1,456种爬行类）的栖息地偏好数据与1公里分辨率土地利用/覆被（LULC）模型，构建了2020-2100年多情景（SSP126/245/370/585）的栖息地适宜区（AOH）动态图谱。验证显示94%物种的AOH分布显著优于随机分布，为气候变化下的生物多样性保护提供了高精度空间决策依据。

　　

背景与摘要

全球濒危陆生脊椎动物正面临土地利用变化（LULC）和气候变暖的双重威胁。现有IUCN物种分布图存在空间精度不足的问题，难以支撑高分辨率保护规划。本研究创新性地将物种特异性栖息地类型与海拔偏好数据，耦合自主研发的1公里分辨率全球LULC变化模型（PLUS框架），首次构建了2020-2100年多情景濒危物种栖息地适宜区（AOH）动态数据库。

方法学突破

研究采用四阶段技术路线：

1. 1.

   数据整合阶段：融合EarthEnv-DEM90高程数据、GCAM-PLUS模型模拟的1公里LULC数据（Kappa=0.94）及IUCN物种分布数据；

2. 2.

   生态位解析阶段：基于IUCN栖息地分类体系，通过规则模型解析2,571种两栖类/617种鸟类/1,280种哺乳类/1,456种爬行类的生境偏好；

3. 3.

   双重过滤机制：先剔除不匹配LULC类型（如城市/农田），再依据海拔阈值精修栖息地范围。以东南亚果蝠Dyacopterus brooksi为例，原始IUCN范围经过滤后AOH面积缩减63%；

4. 4.

   动态评估系统：通过基线（2020年）与未来情景的空间叠置，量化栖息地"损失-增加-稳定"三类变化区域。

关键发现

验证体系显示：

• •

  物种尺度：94%两栖类/94%鸟类/95%哺乳类/91%爬行类的观测点密度显著高于随机分布（平均提升22-38%）；

• •

  系统误差：<2%物种因描述文本缺失导致提取偏差，经人工校验后精度提升至93%以上；

• •

  空间格局：热带地区同时呈现栖息地破碎化（SSP585下哺乳类AOH损失达28%）与潜在扩张（温带草原区鸟类AOH增加12%）的极化现象。

应用前景

数据集突破传统物种分布模型（SDM）的数据限制，特别在三个方面具有里程碑意义：

1. 1.

   时空连续性：首次实现1公里分辨率下80年跨度的AOH动态模拟；

2. 2.

   政策适配性：SSP情景直接对应IPCC气候政策评估框架；

3. 3.

   可扩展性：提供±10%范围缓冲数据包，支持保护区的弹性边界规划。

局限与展望

当前版本主要反映LULC介导的间接气候效应，未来拟整合物种生理耐受阈值（如CMIP6气候变量）以提升生态真实性。研究者开放了所有Python处理脚本（GDAL/GeoPandas实现），鼓励学界基于此框架开展区域精细化研究。