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美国板栗因疫霉病功能性灭绝，恢复需合适生境。研究人员利用 1938 - 1940 年门罗县生态调查数据，用最大熵（MaxEnt）模型建模其分布。发现其偏好排水良好等土壤，土壤渗透率和 pH 为重要预测因子，为恢复提供依据。
论文解读
研究背景与意义
在北美东部的森林里，美国板栗（Castanea dentata [Marsh.] Borkh.）曾是 “森林之王”，它身形高大，木材优良，果实可食，在生态和经济方面都有着举足轻重的地位。然而，20 世纪初，一场灾难降临 —— 从亚洲传入的寄生疫霉（Cryphonectria parasitica）引发的疫病如死神般横扫森林，成年板栗树被环割致死，曾经繁茂的板栗林几乎消失，该物种陷入功能性灭绝，如今多以从幸存根系萌发的幼芽形式存在。
随着科技的发展，科研人员通过回交育种和遗传工程等手段，努力培育抗疫病品种，试图让美国板栗重返森林。但在这之前，有一个关键问题亟待解决：这些历经千辛万苦培育出的抗逆品种，该种在哪里？哪些地方的环境适合它们生长？过去的物种分布模型（Species Distribution Models，SDMs）要么聚焦于欧洲人到达美洲之前的板栗分布，要么着眼于当下的情况，却缺少对板栗遭遇疫病后、大规模灭绝前这一关键时期生态位的研究。而美国纽约州门罗县恰好保存着一份珍贵的历史资料 ——1938 - 1940 年全县范围的生态调查数据，这为填补这一研究空白提供了绝佳契机。
为了给板栗的恢复提供更精准的科学依据，来自相关研究机构的科研人员开展了一项具有重要意义的研究。他们利用这份独特的历史数据，借助现代建模技术，深入剖析美国板栗在 20 世纪中叶的分布特征及影响因素。这项研究成果发表在《Forest Ecology and Management》上，为我们了解板栗在疫病侵袭初期的生存状况打开了一扇窗，也为后续的恢复工作奠定了关键基础。
主要技术方法
研究主要运用了地理信息系统（GIS）和最大熵模型（MaxEnt）。首先，基于门罗县 1938 - 1940 年生态调查中板栗的存在数据，结合土壤和地形等环境因子（包括土壤渗透率、pH、坡度等），在 ArcGIS Pro 软件中进行数据处理和空间分析。然后，利用 MaxEnt 算法构建物种分布模型，以 10 米分辨率模拟板栗的潜在分布，通过模型评估筛选出最优预测因子组合，最终确定影响板栗分布的关键环境因素。
研究结果
模型性能与关键预测因子
通过对多个模型的比较筛选，最终保留的 MaxEnt 模型包含 6 个预测因子，模型性能良好，平均曲线下面积（AUC）为 0.851，表明模型对板栗分布的预测具有较高可信度。其中，土壤渗透率和 pH 是最重要的预测因子，贡献度分别达 47.9% 和 15.0%。研究发现，美国板栗偏好排水速度快的土壤，在门罗县几乎分布于排水最快的土壤区域，同时适宜的土壤 pH 值范围为 5.3 - 6.8，此外还倾向于生长在酸性、沙质且养分缺乏的缓坡地形土壤中。
与历史研究的关联与独特性
该研究结果与以往关于板栗分布的研究结论相符，进一步确认了其对排水良好、酸性土壤的偏好。但不同于以往聚焦史前或现代的研究，此次研究聚焦于板栗遭受疫病后的中期阶段，填补了时间维度上的研究空白。通过分析这一时期的分布特征，发现尽管板栗在研究区域内较为常见，但丰度较低，这与疫病初期的影响阶段特征一致，为理解板栗种群衰退过程提供了新视角。
结论与讨论
本研究利用门罗县独特的历史生态调查数据，通过 MaxEnt 模型成功模拟了美国板栗在 20 世纪中叶的分布情况，明确了土壤渗透率、pH 等关键环境因子对其分布的影响。这一成果不仅验证了前人关于板栗生境需求的部分结论，更通过特定历史时期的数据，揭示了疫病侵袭后板栗的实际生存状态和环境适应性，为评估其潜在恢复区域提供了更精准的时空依据。
在讨论部分，研究强调了历史生态数据在物种保护研究中的独特价值。传统 SDMs 依赖的早期土地调查或现代标本数据可能存在空间偏差或无法反映潜在分布，而本研究使用的结构化生态调查数据更真实地捕捉了板栗在逆境中的分布特征。此外，研究结果对板栗抗逆品种的田间试验选址和森林恢复规划具有直接指导意义，有助于优化资源配置，提高恢复工作的效率和成功率。从更广泛的意义上讲，该研究为其他濒危物种的历史生态位重建和恢复研究提供了方法论参考，凸显了跨学科整合历史数据与现代建模技术在保护生物学中的重要性。
