综述：生态位和物种分布模型在农业、畜牧业和林业系统中的应用：综述

《Agricultural Systems》：Applications of ecological niche and species distribution models in agricultural, livestock, and forestry systems: A comprehensive review

农业、林业和畜牧业中生态 niche 模型与物种分布模型的应用研究，系统分析了290篇文献，重点探讨模型在预测生产区域、评估病虫害风险及优化管理策略中的作用，提出整合社会经济因素和改进模型验证方法的重要性。

　　随着全球人口预计在2050年达到97亿，农业生产、林业和畜牧业面临着前所未有的挑战。这种增长需求与农业生产力下降、气候变异性加剧、有害生物传播范围扩大、科研投资不足以及全球贸易紧张局势交织在一起，形成了一个复杂的生态系统。在这种背景下，生态位模型（ENM）和物种分布模型（SDM）作为生态学研究中的重要工具，正逐渐成为农业、林业和畜牧业领域应对环境变化和生物入侵的关键手段。这些模型能够预测物种在不同气候情景下的空间分布，帮助识别最佳种植区域，评估病虫害及杂草的风险，并为农业系统的适应性管理提供数据支持。通过整合生态学、地理学、气候学以及社会经济因素，ENM和SDM正在从单纯的生态预测工具转变为综合性管理平台，以应对全球粮食安全和可持续发展的需求。

ENM和SDM的使用源于对物种生态位的深入理解。生态位指的是物种在特定环境条件下生存和繁衍所需的综合条件，包括气候、土壤、地形、生物相互作用等。随着气候变化对农业生产力影响的日益显著，这些模型在评估作物产量波动、预测病虫害分布、优化土地利用等方面的作用变得尤为关键。例如，气候变暖导致的干旱和极端天气事件正在改变农业生态系统的稳定性，而ENM和SDM能够帮助识别受影响区域，预测生产风险，并支持相应的应对策略。这些模型的理论基础来源于BAM框架，即生物（B）、非生物（A）和移动性（M）因素的综合分析。BAM框架不仅帮助解释物种的分布模式，还为生物多样性保护、生态连接性策略设计以及农业和林业的可持续管理提供了指导。

在具体应用方面，ENM和SDM已经被广泛用于农业领域，特别是在病虫害管理、作物选择、生态恢复和生物防治等方面。例如，针对如沙漠蝗虫、草地贪夜蛾等高度入侵性害虫的建模，为制定适应性农业政策提供了科学依据。这些模型还可以用于评估植物病原体的潜在传播路径，如橄榄木虱病菌（*Xylella fastidiosa*）在全球范围内的扩散趋势。在林业方面，ENM和SDM被用于预测森林害虫如光肩星天牛和松树甲虫的分布，为森林保护和生态恢复提供了关键信息。而在畜牧业中，这些模型帮助识别疾病传播媒介如蜱虫和牛瘟病毒的传播模式，为制定牲畜健康监测和生物安全政策提供了数据支持。此外，它们还被用于分析蜜蜂等授粉昆虫与农作物之间的互动，从而支持农业生产力提升和生态系统服务的维护。

ENM和SDM的广泛应用得益于数据获取技术的进步，特别是遥感和地理信息系统（GIS）的整合。这些技术不仅提升了模型的精度，还使得生态模型能够结合社会经济因素，如土地利用变化、农业政策、农民行为等，从而在农业规划和管理中发挥更广泛的作用。例如，通过遥感技术，可以实时监测农业区域的环境变化，为病虫害预警和防控策略提供动态支持。同时，GIS的应用使得模型能够更精确地评估不同区域的生态适宜性，并为资源分配、政策制定和公众教育提供可视化工具。这种跨学科整合不仅增强了模型的实用性，还拓展了其在农业生态系统中的应用范围。

然而，尽管ENM和SDM在农业和林业领域展现出巨大的潜力，其应用仍面临诸多挑战。首先，模型的构建和参数化过程需要考虑空间和时间尺度的选择，以确保预测结果的准确性和可解释性。高分辨率数据（如1至250米的网格单元）虽然能够更精确地捕捉局部生态动态，但同时也面临数据获取和计算资源的限制。其次，模型的验证和可转移性评估仍然不足。许多研究在构建模型时依赖于历史数据或全球数据库，而忽视了本地环境条件的差异，这可能导致预测结果的偏差。此外，伪缺席数据的使用也引发了方法学上的争议，因为这些数据可能不准确，从而影响模型的可靠性。因此，需要更严谨的数据筛选和验证策略，以确保模型在不同时间和空间尺度上的适用性。

在模型评估方面，AUC（曲线下面积）是当前最常用的指标，但其解释存在争议。AUC的高值并不一定代表模型的生态合理性，尤其是在大规模模型中，可能高估了适宜性区域的覆盖范围。此外，其他评估指标如敏感度、特异度、Kappa指数和部分ROC曲线（P-ROC）也逐渐被应用于模型性能的分析。这些指标能够更全面地反映模型在预测和解释生态现象方面的能力，从而提升其在实际应用中的可靠性。然而，许多研究在使用这些指标时缺乏系统性分析，导致模型评估结果的不确定性。

ENM和SDM的应用也受到术语混淆的影响。虽然这些模型在方法论上具有相似性，但它们的侧重点不同。ENM主要关注物种的生态位，即其在特定环境条件下能够生存和繁殖的潜在范围，而SDM则更侧重于物种在实际地理空间中的分布。这种术语的模糊性使得研究结果难以比较，也影响了模型在跨区域和跨学科应用中的统一性。因此，建立更清晰的术语标准和模型分类体系，对于提升ENM和SDM的科学性和实用性具有重要意义。

为了进一步提升ENM和SDM的应用价值，研究者提出了多种改进措施。首先，需要加强模型的生态学基础，确保其能够准确反映物种的生态位和分布机制。这包括更细致地考虑生物相互作用、生理适应性以及物种的迁移能力。其次，应推动多尺度模型的发展，以适应不同环境条件下的复杂生态动态。此外，还需要整合社会经济因素，使模型能够更全面地评估农业政策、市场变化和社区需求对生态系统的影响。最后，提升模型的可解释性和可操作性，使其能够为实际管理决策提供更具体、更具针对性的建议。

总体而言，ENM和SDM在农业生产、林业和畜牧业中的应用，正在从单纯的生态预测工具转变为支持多维度决策的综合平台。它们不仅能够帮助识别潜在的生产区域和生态风险，还能够为农业适应性管理、生物多样性保护和可持续发展提供科学依据。然而，为了充分发挥其潜力，还需要在方法论、数据质量和术语标准化等方面进行持续改进。未来的研究应更加关注模型的生态解释力和实际应用效果，以确保ENM和SDM能够为全球粮食安全和生态系统管理提供可靠、有效的支持。