验证全球范围内脊椎动物和植物物种的范围、地理参考记录以及物种分布模型

《Acta Oecologica》：Validating ranges, georeferenced records, and species distribution models, for vertebrate and plant species globally

物种分布图与地理参考记录的交集分析表明，75%的物种记录与分布图重叠超过81%，50%的重叠率达91.7%，显示两者互补性。分布图验证了大部分记录的准确性，但25%物种（重叠率<80%）需重新评估，可能存在位置偏差或样本不足问题。研究还比较了IUCN与MDD分布图的交叠情况，发现MDD在低重叠物种中表现较差。此外，小样本物种分布模型易过预测，其预测面积是分布图的2-2.6倍，且准确率波动大。通过三角验证法，结合气候变量和随机抽样，揭示了样本量对模型精度的影响。

　　在生态学和生物地理学研究中，物种分布范围地图与地理定位记录作为两种关键的数据来源，为理解物种的分布提供了互补的信息。Brice B. Hanberry的研究通过分析这些数据之间的交集，揭示了它们在不同精度条件下的表现，从而对物种分布模型的准确性以及范围地图的可靠性提出了新的见解。该研究覆盖了3853种哺乳动物、两栖动物、爬行动物、鸟类和植物，通过对这些数据的交叉验证，研究者能够识别出哪些物种的分布地图可能存在定位错误或覆盖不足的问题。

研究发现，对于具有小于1公里距离不确定性的地理定位记录，大约75%的物种与国际自然保护联盟（IUCN）的分布地图交集至少达到81.0%。这一结果表明，大多数物种的分布地图与实际的地理定位记录具有较高的匹配度，说明范围地图在整体上能够较为准确地反映物种的分布情况。然而，有25%的物种的分布地图与这些高精度的地理定位记录交集低于80%，这提示这些地图可能需要重新评估，以确定是否存在遗漏或错误的区域。这种低交集可能源于范围地图本身的不准确，或者地理定位记录未能完全覆盖物种的分布范围。

在进一步的分析中，研究者还比较了不同距离不确定性下的地理定位记录与分布地图的交集情况。结果显示，即使对于距离不确定性大于1公里或未知的记录，其与分布地图的交集百分比也仅略低于高精度记录的交集百分比。这表明，即使地理定位记录存在一定的不确定性，它们仍然可以提供有价值的物种分布信息。此外，对于鸟类来说，这些低精度记录的交集百分比略低于哺乳动物，但整体上仍然较高，这可能与鸟类的分布范围更广泛或地理定位记录的分布不均有关。

研究还探讨了不同来源的分布地图，如IUCN和哺乳动物多样性数据库（MDD）之间的交集情况。对于464种哺乳动物，IUCN和MDD的分布地图在交集百分比上表现出相似的趋势，但MDD的交集百分比在第一四分位时略低。这可能意味着MDD的分布地图在某些情况下未能准确反映物种的分布范围，尤其是在某些特定的地理区域。然而，IUCN的分布地图在平均面积上与MDD的分布地图相近，表明两种来源的地图在整体上具有相似的覆盖范围。

在构建物种分布模型方面，研究者发现，使用较小样本量（如25个随机样本）的模型往往预测出比实际分布范围更大的面积。这种现象可能与模型的过拟合有关，即模型在有限的样本数据上过度拟合，导致预测的分布范围不准确。相反，使用足够样本量（如400个样本）的模型能够更准确地反映物种的分布范围，且预测的面积与分布地图更为接近。这表明，样本量的大小在物种分布模型的准确性中起着至关重要的作用，小样本量不仅增加了模型的不确定性，还可能导致预测结果的偏差。

研究还指出，物种分布模型的准确性不仅取决于样本量，还受到其他因素的影响，如样本的分布不均、阈值的选择以及建模算法本身的特点。例如，使用随机森林算法进行建模时，模型的准确性和灵敏度可能会因样本的分布情况而有所不同。此外，模型的阈值选择也会影响其对物种分布范围的预测，平衡的样本比例有助于提高模型的可靠性。

研究结果强调了地理定位记录和分布地图在生态学研究中的互补性。地理定位记录能够提供具体的物种出现点，而分布地图则提供了更宏观的物种分布信息。通过两者的交叉验证，可以更全面地了解物种的分布情况，同时也能发现分布地图中的潜在问题。例如，对于某些物种，如美洲野牛，分布地图未能准确反映其实际的分布范围，这可能是因为分布地图未能考虑到物种在保护区内分布的特点，或者因为地理定位记录未能全面覆盖其所有分布区域。

此外，研究还提到，对于某些特定的物种，如分布范围较为狭窄或分布不均的物种，地理定位记录的交集百分比可能较低。这提示研究者在构建分布模型时，需要考虑到物种的分布特征，避免因样本量不足而导致的预测偏差。同时，对于这些物种，分布地图的更新和改进也显得尤为重要，以确保其能够更准确地反映物种的分布情况。

总的来说，这项研究通过分析地理定位记录和分布地图之间的交集，揭示了它们在不同精度条件下的表现。研究结果表明，大多数物种的分布地图与高精度的地理定位记录具有较高的匹配度，但仍有部分物种的分布地图需要进一步的评估和修正。同时，物种分布模型的准确性受到样本量和建模方法的影响，使用足够样本量的模型能够更可靠地预测物种的分布范围。这些发现对于生态学研究和生物多样性保护具有重要的指导意义，提示研究者在使用这些数据时，需要综合考虑它们的优缺点，并采取适当的措施以提高模型的准确性和可靠性。