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在生态学研究中，过程明确模型（PEMs）虽有望可靠预测物种范围变化，但应用受限。研究人员开展 “逆校准对 PEMs 准确性影响” 的研究，发现全模型逆校准存问题，部分校准可改善模型。这为 PEMs 校准提供新思路，助于更好预测物种分布。
在生态学的研究领域，随着全球气候变化的加剧，准确预测物种的分布变化变得至关重要。过程明确模型（Process-explicit Models，PEMs）由于能够清晰地描述生物机制，被寄予厚望，有望为物种在不同气候条件下的分布变化提供可靠的预测。然而，理想很丰满，现实却很骨感。PEMs 的应用面临着诸多挑战，其中最大的难题之一就是对多样且详细数据集的需求。这些数据的获取难度极大，导致 PEMs 仅能应用于少数物种，其广泛应用受到了严重的限制。
与此同时，在模型校准方面，传统的方法也遇到了瓶颈。经典的参数确定方式主要依赖实验、测量以及专家知识，但当这些途径难以实现时，如何准确地估计模型参数成为了一个亟待解决的问题。在这样的背景下，逆校准（Inverse Calibration）技术应运而生，被视为解决 PEMs 校准难题的潜在途径。不过，逆校准能否真正提供具有生物学意义的参数估计，能否切实提高 PEMs 的准确性，仍然是未解之谜。为了揭开这些谜团，来自国外的研究人员开展了深入的研究，相关成果发表在《Ecological Modelling》上。
研究人员以 PHENOFIT 模型为研究对象，这是一个用于研究温带树种分布的过程明确模型。在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们利用协方差矩阵自适应进化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy，CMA-ES）算法进行模型校准。该算法受达尔文进化论启发，能够有效探索参数空间。同时，研究人员使用物种出现数据，通过计算受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve，AUC）来优化模型的判别能力。为了获取相关数据，他们从多个数据库中提取信息，如 EU - Forest 数据集、全球生物多样性信息设施（Global Biodiversity Information Facility，GBIF）等，并对数据进行筛选和处理。
研究结果
- 预测一致性与过程差异：研究发现，尽管 100 次完全逆校准得到的欧洲山毛榉模拟分布范围在过去 12000 年相对稳定，但模拟的生物过程却存在显著差异。例如，在芽发育方面，部分校准显示短内休眠期和长生态休眠期，而另一部分则相反；果实成熟方面也有早熟和晚熟两种不同的模拟结果。
- 模拟过程的误差：这些模拟过程的差异导致与欧洲物候观测的一致性出现问题。如在预测芽萌发日期时，部分校准的误差可达 2 个月；在果实成熟方面，逆校准虽改善了部分问题，但在叶衰老预测上，部分校准出现大量不合理结果，如部分校准预测无叶衰老日期。
- 部分校准的效果：针对专家校准版本模型中导致错误预测的过程进行部分逆校准，多数情况下提高了模型的 AUC 值。对部分物种特定过程的校准，如欧洲山毛榉和无梗栎的果实成熟日期、桦树和云杉的开花日期等，在一定程度上改善了预测准确性，但也存在部分校准误差较大的情况。
研究结论与讨论
综合研究结果来看，逆校准在应用于 PEMs 时，虽然能够在一定程度上对模型进行优化，但也存在明显的局限性。一方面，当对整个模型进行逆校准时，由于模型结构和数据的限制，很难得到优于专家校准的结果，甚至会导致参数估计不合理，出现如将欧洲山毛榉模拟为常绿树种等情况。另一方面，部分逆校准在改善模型特定部分的同时，也受到模型其他固定过程和结构假设的影响，参数估计可能存在偏差。
然而，逆校准并非毫无价值。它可以作为一种有效的模型诊断工具，帮助研究人员发现模型中未充分考虑或影响较小的过程。通过逆校准，研究人员能够识别出模型的局限性，进而对模型进行优化。例如，发现叶衰老过程在模型中对适合度影响有限，可考虑在模型中添加养分再分配等过程进行优化。同时，逆校准还可以为模型不确定性评估提供帮助，通过多次逆校准生成模型投影集合，评估参数值的不确定性。
总体而言，这项研究为生态建模领域提供了重要的参考。它让研究人员更加清楚地认识到逆校准在 PEMs 中的应用潜力与局限，为后续更合理地应用逆校准技术、改进 PEMs 提供了方向。未来，随着高分辨率数据的不断涌现，如遥感和 LiDAR 数据，结合更有效的逆校准框架，有望实现大规模数据的更好整合，提高模型参数化的准确性，并充分考虑参数不确定性，推动生态模型向更精准、更实用的方向发展。
