利用机器学习和哺乳动物化石组合，重建南非人类发源地过去350万年的古气候

《Quaternary Science Reviews》：Reconstructing the palaeoclimate of the Cradle of Humankind in South Africa over the last 3.5 million years using machine learning and mammalian fossil assemblages

本研究利用随机森林机器学习算法，基于开普敦地区（Cradle of Humankind）啮齿类和牛科动物化石记录，重建了过去3.5百万年气候与环境变化。结果显示，当地环境未呈现逐渐干旱化趋势，而是整体保持稳定，多数遗址位于草原与稀树草原的交错带，与现今气候特征相似。研究挑战了传统认为该地区从湿润向干旱过渡的假设，强调局部环境稳定性对人类进化的影响。

　　人类的进化与气候变化之间的关系一直是古人类学研究的重要课题。过去，人们认为气候的变化与人类的演化和行为发展存在紧密联系，例如物种形成、灭绝以及形态和行为上的演化事件通常与气候波动和栖息地不稳定期重合。然而，近期的研究通过机器学习方法对南非“人类摇篮”地区（Cradle of Humankind, CoH）的化石记录进行了分析，发现该地区的环境变化并未表现出如大陆尺度上那样逐渐趋向干旱的趋势。相反，研究结果表明，在过去350万年中，该地区的降水量相对较低，但年际降水变化相对温和，这些发现对过去关于人类进化过程中从封闭湿润环境向开放干旱环境转变的假设提出了挑战。

“人类摇篮”地区是研究人类演化的重要地点，这里包含了大量化石遗存，涵盖了过去400万年的时间跨度。这些化石记录对于理解人类的环境背景具有重要意义。然而，由于该地区地质和化石形成过程中存在的复杂性，传统的古环境重建方法常常面临挑战。例如，化石沉积物的年代信息常常模糊不清，影响了对环境变化的精确解读。此外，一些关键的气候指标如土壤碳酸盐和化石植被数据在该地区的钙质沉积物中往往缺失或保存不佳，这限制了我们对环境动态的全面理解。

为了克服这些挑战，研究者们采用了机器学习技术，特别是随机森林模型，对“人类摇篮”地区的化石群进行古环境重建。这种技术允许对化石群中的物种存在和缺失数据进行分析，从而预测过去的温度和降水模式。在研究过程中，研究人员通过引入人为缺失数据来模拟化石记录中的不完整性，从而确保模型能够更准确地反映古环境变化。通过这种方式，研究团队能够更有效地评估不同物种组成对预测结果的影响，同时保持模型的稳健性。

研究团队利用了两种主要的哺乳动物类群：啮齿类动物和偶蹄目动物。这些类群在古环境重建中具有重要的意义，因为它们的分布和多样性能够提供丰富的生态信息。啮齿类动物由于其较小的分布范围和较强的生态敏感性，通常被认为是更可靠的生态指标。相比之下，偶蹄目动物虽然研究较多，但其化石记录往往不如啮齿类动物那样丰富。此外，研究团队还结合了两种类群的数据，以提高模型的预测能力。

在对“人类摇篮”地区的多个化石地点进行分析后，研究团队发现，尽管啮齿类动物和偶蹄目动物的预测结果在某些方面略有差异，但结合两种类群的模型提供了更为准确和稳定的古环境重建。这些模型预测的气候变量包括年均温、最冷月平均温、最暖月平均温、年降水量、最干旱月降水量和最湿润月降水量。结果显示，尽管存在显著的年际气候波动，但总体上这些变量并未表现出明显的长期趋势。例如，年降水量在过去的350万年间显示出一定的增加，而年均温则略有下降。这种模式与一些更广泛的大陆尺度上的研究结果不同，后者往往指出一种逐渐趋向干旱的趋势。

这些发现对于理解人类演化过程中的环境变化具有重要意义。研究结果表明，虽然气候变化可能在某些方面影响了人类的生存环境，但“人类摇篮”地区的环境变化并未表现出显著的干旱化趋势。相反，该地区的环境似乎在很大程度上保持了相对的稳定性，尤其是在年降水量和年均温方面。这一发现可能意味着，人类的某些演化特征，如形态和行为的变化，可能更多地受到其他因素的影响，而不是单纯的气候因素。

此外，研究还探讨了不同化石记录的环境重建结果与现代环境的相似性。例如，研究团队通过主成分分析（PCA）将预测的气候变量与现代南非的气候数据进行对比，发现“人类摇篮”地区的环境与现代条件在很大程度上相似，尤其是在草本植物和草原生态系统的交界处。这表明，尽管经历了数百万年的变化，该地区的环境可能仍然保持了相对的稳定性。

然而，研究团队也指出了这种方法的一些局限性。首先，化石记录的不完整性可能影响模型的准确性。其次，不同类群的预测结果可能存在一定的偏差，因为某些类群的生态特性可能与现代条件有所不同。此外，研究团队还强调了化石记录的年代不确定性和时间平均效应对结果的影响。因此，未来的研究需要更加精确的年代测定方法和更全面的化石记录，以进一步验证这些发现。

总体而言，这项研究为理解人类演化与环境变化之间的关系提供了新的视角。通过机器学习方法，研究团队能够更准确地重建过去350万年间的气候条件，并发现这些条件并未表现出逐渐趋向干旱的趋势。相反，该地区的环境似乎保持了相对的稳定性，这可能对解释人类的演化路径具有重要意义。未来的研究可以进一步探讨这些发现的生态和行为意义，以及它们对理解人类适应环境变化的机制的潜在影响。