SDMapCH：瑞士7,500种物种栖息地适宜性地图的高分辨率标准化数据库及其对未来气候变化的响应

《Scientific Data》：SDMapCH: a Comprehensive database of >7,500 modelled species habitat suitability maps for Switzerland

为填补国家尺度标准化物种分布数据库的空白，瑞士研究团队基于N-SDM（Nested Species Distribution Modelling）平台开发了SDMapCH(v1.3)——一个覆盖瑞士全国、分辨率达25米的物种栖息地适宜性地图数据库。该研究整合了7,500个物种的现状与未来气候情景（RCP4.5/RCP8.5）下的生境预测，通过多算法集成建模（GLM、GAM、MAX、RF、GBM）和交叉验证，实现了跨11个主要类群、26个生态功能组和5种保护状态类群的系统比较。该数据库为生物多样性评估、保护规划及气候变化适应策略提供了关键数据基础，有力支撑了跨国生态研究。

　　

在全球生物多样性持续丧失和生态系统退化的背景下，准确评估物种的分布格局及其对环境变化的响应成为生态学和保护生物学的核心议题。物种分布模型（Species Distribution Models, SDMs）作为量化物种与环境关系的关键工具，已被广泛应用于保护规划、入侵物种管理和气候变化影响评估等领域。然而，尽管多个国家已发起国家级物种分布地图数据库计划，即便是研究基础较好的国家（如瑞士），仍缺乏覆盖多类群、采用统一建模框架的高分辨率标准化数据库。现有数据库往往侧重于少数知名类群（如鸟类、哺乳类），而忽视了许多其他类群（如无脊椎动物、地衣等），限制了跨类群的系统比较和大尺度生态分析。

为解决上述问题，以瑞士为例，由瑞士联邦水科学与技术研究所（Eawag）、洛桑大学等十余家机构组成的研究团队，开发了国家尺度的栅格数据库SDMapCH（v1.3）。该数据库以25米空间分辨率提供了约7,500种物种在现状条件及未来气候变化情景（2070-2099等三个时期，RCP4.5与RCP8.5路径）下的栖息地适宜性地图，涵盖11个主要分类群（如两栖动物、鸟类、维管植物等）、26个生态功能组和5种保护状态类别。相关成果发表于《Scientific Data》，为推进生物多样性科学研究提供了重要数据资源。

在研究过程中，团队采用N-SDM软件——一种基于空间嵌套层次框架的端到端建模平台。该平台通过整合“全球”尺度（欧洲及北非地区）的生物气候协变量和“区域”尺度（瑞士全国）的生境协变量，有效缓解了生态位截断（niche truncation）问题。物种出现数据来自瑞士物种信息中心（InfoSpecies）和全球生物多样性信息网络（GBIF），经空间过滤（spatial thinning）去除采样偏差，并利用五种建模算法（GLM、GAM、MAX、RF、GBM）进行集成预测。所有输出图层均通过交叉验证和卷积神经网络（CNN）驱动的完整性检查，确保数据可靠性。

数据概览

SDMapCH（v1.3）共收录7,425个物种的栖息地适宜性地图，排除83种敏感物种（如部分兰花和爬行动物）。除单物种地图外，还提供按分类群、生态功能组和保护状态的聚合地图（平均值和变异系数）。所有地图均以GeoTIFF格式发布，总数据量达487 GB。图中示例显示，如红交嘴雀（Acanthis flammea）和高山刺芹（Eryngium alpinum）等物种的适宜生境在未来高排放情景（RCP8.5）下呈现显著北移或收缩趋势。

模型评估

集成模型的平均评分（Score）达0.89±0.05，显示较高预测性能。其中，随机森林（RF）在maxTSS（最大化真实技能统计量）上表现最佳，而广义线性模型（GLM）性能相对较低。两栖类和鸟类模型的综合评分最高，而真菌和地衣类较低。专家定性评估指出，多数地图生态合理性良好，但部分类群（如爬行动物、湿地鸟类）受观测偏差或关键生境变量缺失影响，存在局部过预测或低预测现象。

协变量选择与重要性

全球模型中，BIO1（年平均温度）、BIO4（温度季节性）和BIO15（降水季节性）是入选频率最高的生物气候协变量。区域模型中，全局模型输出作为强制协变量重要性最高（0.98±0.05），其次为土壤（edaphic）和水文（hydrologic）变量。不同类群的协变量重要性存在差异，例如水文变量对水生节肢动物（EPTO）和爬行动物尤为重要，而人口密度变量在所有类群中重要性均较低。

本研究通过构建高分辨率、多类群的栖息地适宜性地图数据库SDMapCH，为瑞士及周边地区的生物多样性研究、保护政策制定和气候变化适应策略提供了标准化数据基础。尽管模型在部分类群中存在观测偏差或协变量代表性不足的局限，但其采用的统一建模框架确保了跨物种结果的可比性，为大规模生态分析提供了重要工具。未来工作可进一步整合物种特异性优化与局部生境参数，提升模型的生态解释力。该数据库的开放获取将促进跨国合作，推动宏观生态学与保护实践的结合。