国家尺度多物种连通性模型对多数物种运动路径的预测有效性评估

《Landscape Ecology》：National-scale multispecies connectivity models represent movements for a majority of species tested

本研究针对生态连通性建模中数据稀缺与时效性矛盾，通过整合加拿大境内17个物种、3525只个体的GPS运动数据，系统评估了基于专家知识的广义多物种连通性模型（GM）的预测性能。研究发现，尽管模型未依赖具体物种运动数据，但其在52%~78%的案例中能准确预测重要运动区域，尤其对避忌人类干扰的物种表现更优（准确率达72%~78%）。研究证实，全向模型（omnidirectional）在预测多尺度运动时略优于公园间模型（park-to-park），但模型对快速运动（如扩散）的预测能力较弱。该成果为大规模景观保护规划提供了时效性强、成本低的替代方案，同时强调需针对特定物种或运动行为优化模型参数。

　　

随着全球生物多样性丧失加剧，生态连通性保护已成为维持物种基因流动与生态系统功能的核心策略。然而，理想的连通性模型需基于具体物种的运动数据构建，而野外数据采集往往耗时数年，难以满足紧迫的保护决策需求。在此背景下，广义多物种连通性模型（Generalized Multispecies Connectivity Models, GM models）应运而生——这类模型通过整合专家对景观阻力值的评估，无需物种特异性运动数据即可模拟大尺度连通性格局。但此类模型的准确性长期缺乏系统验证，其能否真实反映动物运动规律仍是未知数。

为解答这一难题，由加拿大环境保护与气候变化署牵头，联合多所高校与研究机构，在《Landscape Ecology》发表了针对国家尺度GM模型的全方位验证研究。团队汇集了46个研究区的海量运动数据，涵盖驼鹿、狼、北美驯鹿等17个物种的3525个个体，通过对比两种主流电路理论模型（全向模型与公园间模型）的预测结果与实际运动路径，首次揭示了GM模型在多种运动行为中的表现差异。

研究采用五大关键技术方法：

1. 1.
   家庭范围分析（Home range analysis）：通过自相关核密度估计（AKDE）界定个体活动核心区，比较模型预测的电流密度（current density）在利用区与随机区的差异；
2. 2.
   运动路径发生概率建模（dBBMMs）：利用动态布朗桥模型量化个体全程运动轨迹的发生概率，分析其与电流密度的关联；
3. 3.
   快速运动识别：基于布朗运动方差（Brownian motion variance）的上五分位数筛选高速运动位点（如扩散行为）；
4. 4.
   步选择函数（Step Selection Function, SSF）：通过科克斯比例风险模型（Cox proportional hazards model）评估动物在移动中对高电流密度区域的偏好；
5. 5.
   类扩散运动验证：对比实际扩散路径与随机路径的平均电流密度值。

研究结果

模型整体预测准确性

全向模型与公园间模型的预测结果高度相关（家庭范围分析r=0.85，步选择分析r=0.37）。在52%~78%的物种-数据集组合中，模型能显著预测重要运动区域（电流密度系数为正）。全向模型略占优势，尤其在预测多尺度运动时表现更稳定。

物种与运动行为差异

模型对避忌人类干扰的物种（如狼、黑熊）预测准确率高达72%~78%，但对适应人类活动或偏好陡峭地形的物种（如郊狼、大角羊）准确率降至38%~41%。此外，模型在预测家庭范围活动、路径发生概率等日常运动时表现优异，但对快速运动（如扩散）的预测能力较弱，仅49%的案例呈显著正相关。

景观背景的影响

在电流密度较高的区域（如生态廊道或瓶颈地带），模型预测准确性显著提升（R2最高达0.34），表明GM模型更适用于识别通道化运动景观。

结论与意义

本研究证实，广义多物种连通性模型可作为国家尺度生态保护的高效工具，尤其适用于人类干扰敏感物种的自然景观规划。然而，模型对特定生态情境（如动物利用道路移动）的适应性有限，需结合高分辨率土地利用数据与物种行为特征进行优化。全向模型因其能捕捉非保护区间连通性，在破碎化景观中更具应用潜力。未来应建立扩散事件数据库，进一步细化模型对长距离运动的模拟能力。此项研究为《巴黎协定》框架下的全球生态网络建设提供了科学基准，亦为濒危物种保护政策的制定奠定了实证基础。