基于过程模型和物种分布模型对未来非洲生物群落变化的不同预测

《Ecography》：Divergent projections of future African biome shifts with process-based and species distribution models

比较了动态植被模型（aDGVM）和物种分布模型（SDMs）在预测非洲未来植被变化中的表现，发现SDMs对当前植被分布的模拟与aDGVM吻合度较高（k值0.69-0.80），但未来气候变化下两者差异显著。aDGVM模拟显示CO?增强效应导致森林扩张和草地转化为林地，而SDMs更倾向于森林退化，尤其在RCP8.5情景下。降水和温度是主要驱动因素，CO?效应在aDGVM中起关键作用。研究强调需结合多模型方法评估植被变化的不确定性及管理策略。

　　未来气候变化对生态系统动态和生物群落分布的影响是全球关注的重要议题。非洲作为全球气候变暖最为显著的地区之一，其生态系统将面临显著的挑战。这些变化不仅可能影响生物多样性，还可能对人类赖以生存的生态系统服务产生深远影响，例如食物生产、牧草供应、水资源获取以及经济发展等。因此，理解未来生物群落的变化趋势并评估其对生态系统服务的潜在影响，对于制定有效的保护和适应策略至关重要。

本研究通过比较非洲未来生物群落变化的两种建模方法——基于过程的动态植被模型（aDGVM）和物种分布模型（SDMs）——探讨了不同代表性浓度路径（RCP）情景下生物群落的可能变化。我们发现，SDMs在模拟当前气候条件下的生物群落模式方面表现良好，其与aDGVM的吻合度在0.69至0.80之间，表明这些模型在某种程度上可以相互验证。然而，当考虑未来气候变化时，两种模型的结果出现了显著差异。SDMs预测的生物群落变化幅度较小（在RCP4.5情景下，变化面积为14.1%），而aDGVM在考虑二氧化碳浓度上升对植被影响的情况下，预测的生物群落变化幅度更大（在RCP4.5情景下，变化面积为25%）。这一差异可能源于两种模型在处理环境变量时的侧重点不同，其中aDGVM能够更全面地模拟植被的生态过程，包括植物生理效应、火干扰、放牧行为和大气化学变化等，而SDMs则主要依赖于气候变量，忽略了这些复杂的生态互动。

在非洲，由于人类活动的迅速增长，特别是农村地区对生态系统服务的高度依赖，气候变化对生态系统的冲击可能更加显著。非洲的生物群落类型，如草原、稀树草原和森林，将受到多种因素的影响，包括降水模式的变化、温度升高以及二氧化碳浓度的上升。研究指出，未来的生物群落变化主要发生在生物群落边界区域，尤其是在中非雨林、萨赫勒地区以及南部非洲。这些区域的生物群落可能经历显著的转变，例如从稀树草原向森林扩展，或从森林向稀树草原退化。这种转变不仅影响生态系统的结构和功能，还可能对当地的生态服务产生深远影响。

在模型对比方面，SDMs和aDGVM的结果在不同气候情景下呈现出不同的趋势。在RCP8.5情景下，SDMs预测了中非雨林的显著退化，而aDGVM则预测了森林的扩张。这种差异表明，不同建模方法对生物群落变化的解释存在根本性区别。aDGVM通过模拟植被的动态过程，能够更准确地反映植被对气候变化的响应，而SDMs则更多依赖于静态的环境变量，可能高估了生物群落变化的速度。此外，模型中的某些变量，如年降水、干季降水以及在aDGVM中纳入的二氧化碳效应，是解释生物群落变化的主要驱动因素。这些变量在模型中具有较高的权重，而温度的作用则次之。

值得注意的是，模型的预测结果在不同气候模型和不同二氧化碳情景下也存在差异。例如，在RCP4.5情景下，当二氧化碳浓度保持不变时，aDGVM和SDMs的预测结果更为接近；而在考虑二氧化碳浓度上升的情况下，aDGVM的预测变化幅度更大。这种差异可能反映了二氧化碳对植被的促进作用，尤其是在某些生物群落中，如C3草本植物和木本植被，二氧化碳浓度的上升可能改变其生长速率和竞争格局，从而影响生物群落的分布。同时，研究还指出，某些生物群落，如C3草原和C3稀树草原，由于其覆盖面积较小，模型之间的差异更为显著，这可能意味着这些区域的生物群落变化更具不确定性。

为了更准确地评估生物群落变化的驱动因素，研究采用了随机森林模型，分析了不同生物群落类型变化与气候变量之间的关系。结果显示，降水和温度的变化是影响生物群落转型的主要因素，其中年降水（bio12）和干季降水（bio14）在大多数情况下具有较高的重要性。然而，当考虑二氧化碳效应时，某些生物群落的转变可能更多地受到其生态适应性的影响，例如，二氧化碳浓度的上升可能促进木本植被的生长，从而改变草原向稀树草原或森林过渡的趋势。这种现象在中非雨林和南部非洲尤为明显，说明二氧化碳效应在某些地区可能对生物群落变化起到关键作用。

此外，研究还探讨了生物群落变化的不确定性问题。通过设定不同的生物群落适宜性阈值，分析了在不同气候条件下，哪些区域可能支持多种生物群落类型，哪些区域则可能仅支持一种类型。结果表明，随着适宜性阈值的提高，支持单一生物群落的区域面积增加，而支持多种生物群落的区域面积减少。这表明，生物群落的适宜性分布受到气候条件的显著影响，且在不同的气候模型和情景下，这种影响可能有所不同。同时，研究指出，由于气候变量的复杂性，不同模型之间的预测结果可能存在偏差，尤其是在生物群落边界区域，这些区域的生态过程可能更加敏感。

在实际应用中，这些模型的预测结果对政策制定和生态管理具有重要意义。例如，aDGVM的预测表明，在某些情况下，二氧化碳浓度的上升可能显著改变非洲的植被格局，而SDMs则更倾向于反映自然环境对生物群落的影响。因此，结合两种模型的优势，可以更全面地评估未来生物群落变化的范围和可能性。此外，研究还强调了生物群落变化的滞后效应，即植被对气候变化的响应可能需要数百年时间。这种滞后性在SDMs中通常被忽略，可能导致模型对变化速度的预测过于乐观。相比之下，aDGVM能够模拟植被的动态变化过程，从而更准确地反映生物群落变化的长期趋势。

为了提高模型的准确性，研究建议未来可以结合观测数据和过程模型的优势。例如，使用基于观测的生物群落地图来校准SDMs，可以提高模型对生物群落分布的预测能力。同时，模型中应考虑更多的生态变量，如辐射和土壤特性，这些因素在aDGVM中已被纳入，但在SDMs中往往被忽略。此外，研究还指出，种子传播和迁移是影响生物群落变化的重要过程，尤其是在高纬度地区，由于温度变化更为剧烈，这些过程可能对生物群落的分布产生更大影响。然而，将这些过程纳入模型仍面临技术挑战，尤其是在从米级或千米级的尺度扩展到0.5°分辨率的过程中。

总体而言，本研究强调了在评估未来生物群落变化时，需要综合考虑多种建模方法和气候情景。不同模型对生物群落变化的预测存在差异，但这些差异有助于更全面地理解生物群落变化的复杂性。通过比较模型结果，可以识别出对气候变化最为敏感的区域，并为政策制定者提供科学依据，以制定更有效的适应和缓解策略。此外，研究还指出，未来生物群落变化的预测仍然存在不确定性，尤其是在气候变暖速度较快的地区，这需要更多的实地观测和实验数据来进一步验证模型的可靠性。