沉积物汇区与现存哺乳动物分布高度重叠揭示盆地尺度化石保存潜力

《Paleobiology》：High overlap of extant mammal ranges with sediment sinks indicates high fossilization potential of total diversity

本期推荐一项关于哺乳动物化石记录保存潜力的创新研究。为探讨中高海拔类群是否因埋藏过滤效应而在化石记录中系统性缺失，研究人员以北美西部五个复杂地形区为模型，通过整合数字高程模型（DEM）与全球生物多样性信息平台（GBIF）的物种分布数据，量化物种分布区与沉积物汇区（坡度<2°、汇水面积>0.81 km2）的空间重叠度。结果表明，82%-96%的物种分布区与沉积物汇区存在重叠，且87%的汇区面积集中于海拔最低1000米内，说明盆地尺度下地理分布本身不会对化石多样性构成显著偏差。这一发现为利用化石记录重建哺乳动物演化历史提供了关键埋藏学依据。

　　

在古生物学研究中，一个长期存在的担忧是：哺乳动物化石记录可能严重偏向低海拔类群。因为现代生态学研究清晰表明，哺乳动物的物种丰富度峰值常出现在中高海拔地区，而化石形成所需的关键条件——生物遗骸被沉积物快速埋藏——主要发生在低海拔的沉积物汇区（如冲积平原、湖泊）。这种物种分布与埋藏潜力的空间错位，可能造成中高海拔类群在化石记录中的系统性缺失，即“埋藏过滤效应”（burial filter）。近年来，全球尺度研究推测约25%-35%的现存哺乳动物因分布区与沉积盆地不重叠而缺乏化石保存潜力，但这一过滤效应在单个沉积盆地内部是否显著仍不明确。

为解答这一问题，芝加哥大学的Melissa Ceylan Wood在《Paleobiology》发表研究，创新性地以现存哺乳动物为类比模型，首次在盆地尺度量化物种分布与沉积物汇区的空间重叠关系。研究聚焦北美西部五个地形复杂的1°×1°区域（阿拉斯加、怀俄明、科罗拉多、加利福尼亚、亚利桑那），通过数字高程模型（DEM）识别沉积物汇区（定义：坡度<2°且汇水面积≥0.81 km2），并整合全球生物多样性信息平台（GBIF）的公民科学（iNaturalist）与博物馆标本数据，精确绘制物种分布点。通过空间叠加分析，作者发现尽管物种丰富度峰值与沉积物汇区面积峰值在海拔上常存在偏移（如科罗拉多州物种丰富度峰值位于中海拔，而汇区面积峰值分布于低海拔），但82%-96%的物种至少有一个分布点位于沉积物汇区内。

关键方法上，研究采用地理信息系统（QGIS）与地形分析工具（SAGA）处理高程数据，定义沉积物汇区时引入100米缓冲区以模拟尸体短距离搬运（如捕食者拖拽、洪水冲刷），并通过样本量校正排除低采样物种的假阴性结果。数据验证显示，GBIF与世界自然保护联盟（IUCN）物种分布图高度一致，证实数据可靠性。

沉积物汇区的海拔分布与面积特征

沉积物汇区在研究区内广泛分布于91-3838米的海拔范围，但其主体面积（87%）集中于最低1000米内。汇区按面积分为三级：主汇区（如亚利桑那的4042 km2冲积谷地）、次汇区（53-208 km2）和三级汇区（0.64-49 km2）。尽管加州地区因数据分布不均（65%记录集中于31%区域）导致汇区重叠比例较低，但整体上汇区覆盖了17%-60%的研究区域，且多数哺乳动物类群（如松鼠科、仓鼠科、鹿科）的分布范围均跨越低-中-高海拔。

哺乳动物分布与沉积物汇区的重叠模式

物种层面，仅两种物种（科罗拉多的美洲雪羊Oreamnos americanus和阿拉斯加的加拿大旅鼠Lemmus trimucronatus）因栖息地特性（陡坡或排水良好区）确与汇区无重叠，其余“未重叠”物种均因样本量不足而无法定论。值得注意的是，即使仅考虑长期保存潜力最高的主汇区（面积类比怀俄明威尔伍德组等化石层），仍有57%-95%的物种分布与之重叠。若进一步限定于海拔500米以下（Holland等2023提出的长期保存阈值），76%-91%的物种分布于此范围（加州除外），说明多数物种具备地质时间尺度的保存潜力。

讨论与意义

本研究揭示盆地尺度下，哺乳动物分布与沉积物汇区的空间重叠度远高于预期，削弱了“埋藏过滤效应”作为化石记录主要偏差来源的担忧。这一结果源于两个关键因素：一是沉积物汇区广泛分布于低-中-高海拔（如冰川湖、高位湿地），二是多数中高海拔物种的分布范围同时覆盖低海拔区域（图4）。尽管全球尺度研究（Krone等2024）指出部分类群因完全脱离沉积盆地而缺乏保存潜力，但Wood证明在已发现化石的盆地内部，物种分布本身不会导致显著偏差。

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结论强调，未来古生物研究可更自信地利用化石记录分析哺乳动物多样性演变（如Smiley等2024关于地形与分化的研究），只要合理考量体型、沉积环境等其它埋藏学因素。研究亦指出，公民科学数据（iNaturalist）与博物馆记录的整合能有效精确物种分布，为古生态模型提供新范式。