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为解决识别驱动自然和半自然栖息地植被变化的因果环境因素这一问题，研究人员开展了探究湿荒地植物丰度数据与环境因素时空共现模式的研究。结果发现地理邻近性与植被变化关联小等，对制定保护策略意义重大。
在生态保护的征程中，理解生态系统变化背后的因果机制是关键。当前，自然栖息地面临着诸多挑战，像生物多样性丧失、生态系统弹性减弱等问题日益凸显。传统的研究方法，比如基于空间换时间假设的专家判断，在处理复杂多样的生态环境时，难以精准找出影响生态系统变化的直接因果因素。而且，生态过程往往在大时空尺度上运作，实验操作很难实现。在这样的困境下，探寻更有效的研究方法，精准识别驱动植被变化的关键因素，成为了生态学家们亟待攻克的难题，这对于制定科学的生态保护策略、实现生态系统的可持续发展至关重要。
为了突破这些困境，来自丹麦奥尔堡大学（Aalborg University）计算机科学系的 Haomin Yu 和奥胡斯大学（Aarhus University）生态科学系的 Christian Damgaard 展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Environmental and Ecological Statistics》上，为我们理解湿荒地植被变化提供了全新视角。
研究人员运用了多种关键技术方法。在数据获取方面，使用了丹麦栖息地监测计划 NOVANA 收集的 42 个湿荒地站点的分层时间序列数据，涵盖 2007 - 2021 年期间至少三次的监测信息。在分析方法上，提出了一种基于统计的方法，包括计算时间相似性（采用 Pearson 相关系数衡量不同站点植物丰度时间序列趋势的相似性）和环境相似性（对数值因素用欧氏距离、分类因素用特定相似性度量，并通过数据驱动方法确定权重计算综合环境相似性），还运用了 Granger 因果分析来探究环境因素与植物物种丰度之间的因果关系。
下面来看具体的研究结果：
- 地理邻近性与植被变化的关系：研究人员通过可视化技术分析了地理邻近站点间的关系，发现站点对的地理邻近性与植物丰度变化之间没有明显的相关性。即使两个站点地理位置相近，它们的时间相似性（ts）和环境相似性（es）也没有一致的规律，这表明其他因素可能在驱动植被变化中起着更重要的作用。
- 时间相关性与环境驱动因素：对于植物丰度变化具有高时间相似性（ts>0.9）的站点对，研究其环境相似性（es）后发现，在某些情况下，环境相似性较高，整体上环境相似性多处于高或中等水平，这暗示了在特定情况下，时间相关性和环境因素之间可能存在潜在关联，但由于当前分析考虑的环境因素有限，还需要进一步研究。
- NDVI 与植被变化：通过对所有采样点进行 Granger 因果检验，研究发现不同植物物种对 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）的响应不同。对于 Calluna，NDVI 不是其丰度变化的显著预测因子；而 Erica 和 Molinia 在特定站点与 NDVI 存在显著的 Granger 因果关系。进一步分析发现，Calluna 和 Molinia 与滞后的 NDVI 变化呈负相关，即 NDVI 增加时，它们的丰度往往下降，这可能是由于生态竞争和资源动态变化导致的，不过 Erica 与 NDVI 变化的关系并不明确。
- 沿海对植被变化的影响：研究人员分析了时间相似性和环境相似性都很强（均大于 0.7）的站点的地理分布，发现这些站点主要集中在海岸线附近。通过对不同距离海岸的植物丰度变化分析发现，靠近海岸对 Erica 和 Calluna 的丰度有稳定作用，而内陆条件则会使 Molinia 的丰度下降且变异性增大。
研究结论和讨论部分指出，该研究通过时空相似性框架分析湿荒地植物丰度变化及其环境驱动因素，为传统研究方法提供了数据驱动的替代方案。研究结果表明，地理邻近性不能单独解释植被动态变化，时间和环境相似性之间的关系复杂，体现了生态系统的复杂性。Granger 因果检验确定了 NDVI 是植被变化的潜在驱动因素，但不同物种的响应还需进一步研究。此外，沿海环境可能对植被动态产生影响，不过还需要更多研究来证实这些模式并揭示其内在机制。该研究拓宽了对湿荒地植被变化因果驱动因素的研究范围，对完善生态系统预测模型和制定更有效的保护策略具有重要意义，未来研究可以纳入更多环境因素和更长时间序列的数据，以进一步优化生态系统预测和保护措施。
