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为解决不同环境对食果灵长类动物种子传播服务影响难以预测的问题，研究人员以黑狮面狨（Leontopithecus chrysopygus）为对象开展种子雨建模研究。结果显示模型能模拟其运动和种子传播模式，对预测种子雨有潜力，有助于理解生态过程。
在神秘而广袤的热带森林中，食果灵长类动物扮演着至关重要的角色，它们通过内食传播（endozoochory）的方式，将植物的种子带到森林的各个角落，为森林的更新和物种繁衍贡献力量。然而，如今热带森林正遭受着严重的砍伐和生态改变，这使得食果灵长类动物的行为和活动范围发生了复杂的变化。它们的种子传播服务也受到了极大的影响，这些变化难以预测，给森林生态系统的研究和保护带来了巨大挑战。
在这样的背景下，来自国外的研究人员为了深入探究不同环境对食果灵长类动物种子传播服务的影响，开展了一项极具意义的研究。他们聚焦于濒危的新热带灵长类动物 —— 黑狮面狨（Leontopithecus chrysopygus），通过构建和扩展基于主体的模型（ABM），对其在不同环境下产生的种子雨进行预测。研究发现，该模型能够较为逼真地模拟黑狮面狨的运动模式和种子传播模式，尽管在种子传播距离和种子沉积模式上存在一些小偏差，但仍具有很高的参考价值。这一研究成果发表在《Ecological Modelling》上，对于理解森林生态系统中种子传播的过程、预测森林物种的更新和分布具有重要意义，也为森林保护和管理提供了新的思路和方法。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是基于主体的模型（ABM）构建技术，在已有模型基础上进行扩展，模拟黑狮面狨个体作为独特实体与环境和同伴的互动；其次是敏感性分析，探究能量和运动规则等因素对黑狮面狨运动和种子传播模式的影响；最后是遗传算法，用于估计未知参数值，特别是与能量得失相关的参数 。
研究结果
- 模型模拟的运动和种子传播模式：研究人员利用扩展的 ABM 模型，对四个不同森林片段（小片段、中等片段、连续森林和河岸森林）中黑狮面狨群体的种子传播模式（种子雨）进行了模拟。通过比较模拟结果和实际观察数据，包括使用面积、每日路径长度、活动预算、运动速率、路径扭曲度和可防御性指数等与运动相关的指标，发现模型在所有四种森林类型中都能产生较为逼真的运动模式和种子传播模式，表明模型较好地捕捉了形成种子雨的大部分过程 。
- 资源监测行为对模拟结果的影响：模拟使用面积在实施领土边界资源监测行为后才与实证观察结果相匹配，这突出了基于模式的建模方法中特定行为规则的重要性，只有加入这些规则才能成功生成与观察相符的模式。
- 种子传播距离和沉积模式的模拟偏差：模型在模拟种子传播距离（SDD）时略有高估，且种子沉积模式比实际观察到的聚集程度更低，但研究人员认为这仍在采样限制的合理范围内 。
- 模型的参数估计和预测潜力：该模型仅需少量可在数天内收集的数据（如觅食和睡眠树的坐标以及群体行为采样）来估计参数，这使得它具有预测多群体黑狮面狨种子雨的潜力。
研究结论和讨论
研究构建了一个精细的、空间明确的 ABM 模型，用于预测黑狮面狨产生的种子雨，在模拟感兴趣的模式（包括运动相关模式）方面取得了较好的效果。通过对四个不同森林片段的黑狮面狨群体的研究验证了模型的有效性，尤其是在实施领土规则后。这一模型的成功构建为预测不同环境下森林特化物种的种子雨提供了有力工具，有助于深入理解森林生态系统中种子传播的复杂过程，为森林保护和管理提供科学依据。同时，研究也指出了模型存在的一些局限性，如种子传播距离和沉积模式的模拟偏差，为后续研究的改进提供了方向。未来研究可以进一步优化模型，拓展到更多森林依赖物种，更全面地评估不同环境背景下种子雨形成的过程，从而更好地服务于森林生态系统的保护和恢复工作。
