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为解决生物多样性监测中数据获取难、分析工具不够直观快速的问题，研究人员开发了 Google Earth Engine（GEE）应用 Montrends。该研究利用 MODIS 卫星产品和 MaxEnt 模型，分析了葡萄牙 MNPN 保护区 5 类生物的栖息地适宜性趋势，为保护决策提供了高效工具。
生物多样性正面临人类活动带来的严峻挑战，栖息地破坏、气候变化等问题导致物种生存危机四伏。传统的生物多样性监测依赖实地数据采集，不仅耗时费力，还面临 “Wallacean 短 fall”—— 物种分布数据匮乏的难题，尤其在时间维度上的监测更为薄弱。卫星遥感技术虽能提供时空连续的数据，但缺乏直观且高效的分析工具，难以满足 conservation policymakers 的实时需求。在此背景下，开发一种基于遥感数据的自动化监测工具，成为破解生物多样性保护困境的关键。
葡萄牙研究人员针对这一挑战，开发了名为 Montrends 的 Google Earth Engine（GEE）应用程序，并将相关研究成果发表在《Ecological Informatics》。该工具聚焦于葡萄牙东北部的 Montesinho 自然公园 / Nogueira 特殊保护区（MNPN），旨在通过整合卫星时间序列数据与生态模型，实现对物种栖息地适宜性趋势的快速分析，为保护区的动态管理提供科学依据。
研究主要采用以下关键技术方法：
- 生态位模型（ENMs）：基于 MaxEnt 算法构建物种分布模型，利用 MODIS 卫星的 6 种产品（如增强植被指数 EVI、地表温度 LST 等）作为环境变量，分析 2001-2023 年的栖息地适宜性。
- 趋势分析：运用 Mann-Kendall 非参数检验，检测栖息地适宜性的时空变化趋势，通过 Sen's Slope 计算像素级斜率。
- GEE 平台开发：利用 GEE 的云计算能力，开发交互式应用，用户可自定义物种、时间段、模型参数等，实现分钟级分析与可视化输出。
3.1 应用性能与功能
Montrends 界面分为参数设置、空间结果展示和数值结果三部分。用户可选择维管植物、两栖动物等 5 类生物中的特定物种，设置 10%-40% 的测试点比例及最多 20 次模型重复。应用响应时间受年份和重复次数影响，最短 30 秒、最长 90 秒即可生成栖息地适宜性地图和趋势分析结果。输出内容包括 MaxEnt 模型的 AUC 值、变量贡献度、像素级趋势斜率等，支持 GeoTIFF 格式下载以便 GIS 进一步分析。
3.2 案例分析：马鹿（Cervus elaphus）
以 2003-2022 年马鹿数据为例，其平均栖息地适宜性为 0.13，北部和东部区域最高达 0.96。Mann-Kendall 测试显示，26% 的像素存在显著趋势，其中 16% 包含物种分布点。模型评估显示训练集 AUC 为 0.817，测试集为 0.773，夜间地表温度（LST-Night）和地表反射率（SR）是贡献最大的环境变量，其年度贡献度波动显著（如 2006 年 LST-Night 贡献达 63.1%）。
讨论与结论
Montrends 通过整合卫星遥感与 GEE 平台，为保护区提供了低成本、标准化的监测方案。其优势在于无需编程基础即可快速获取物种级趋势分析，且支持像素级脆弱性评估，弥补了传统监测依赖种群数据的不足。尽管目前仅限 MNPN 区域且使用 MaxEnt 单一算法，但研究团队正致力于开发通用型 GEE 应用和 R 包，以拓展至全球范围。该工具不仅为葡萄牙 conservation authorities 提供了精准的管理依据，也为全球生物多样性监测网络提供了可复用的技术模板，有望推动 “基于自然的解决方案” 在保护政策中的广泛应用。
研究表明，栖息地适宜性趋势分析可作为生物多样性监测的核心指标，结合遥感大数据与开源平台的工具开发，将成为应对全球生态危机的重要技术路径。Montrends 的成功验证了生态位模型与时空统计方法的有效性，为《生物多样性公约》的目标实现提供了关键技术支撑，尤其在数据匮乏地区具有显著的应用潜力。未来研究若能进一步整合种群动态数据，建立趋势斜率与物种灭绝风险的量化关联，将更全面地服务于濒危物种保护优先级的制定。
