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为解决非洲稀树草原象（Loxodonta africana）因偷猎、栖息地丧失及碎片化导致的种群衰退问题，研究人员整合多源数据构建多尺度物种分布模型（SDM），结合电路理论分析景观连通性，识别坦桑尼亚关键走廊，为保护规划提供科学依据。
非洲稀树草原象（Loxodonta africana）是生态系统的 “工程师”，对维持 savanna 植被结构、种子传播和养分循环至关重要。然而，自 20 世纪 70 年代以来，其种群数量锐减 60%，主要威胁来自偷猎与栖息地丧失。随着农业扩张和人类活动加剧，象群栖息地被切割成孤立斑块，导致种群基因交流受阻、生态功能衰退。如何在大尺度上精准识别象群迁徙走廊，平衡保护与发展的矛盾，成为非洲生态保护的紧迫课题。
为攻克这一难题，来自相关研究机构的研究人员以坦桑尼亚为研究区域，开展了一项融合多尺度物种分布模型与景观连通性分析的创新性研究。研究团队通过整合多源数据，构建了能够反映非洲稀树草原象生存环境适宜性的模型，并结合电路理论（Circuitscape）模拟象群在不同景观中的移动路径，最终识别出维持种群连通性的关键区域。该研究成果发表在《Ecological Modelling》，为全球大型哺乳动物保护提供了可借鉴的方法论。
研究采用的核心技术包括：①多尺度物种分布模型（SDM）构建，结合基于多边形的专家范围数据（如 IUCN 分布地图）和基于点的观测数据（GBIF 数据库），分别利用隔离森林算法（Isolation Forest）在粗尺度（5 弧分）和细尺度（0.5 弧分）上训练模型，通过贝叶斯融合（Bayes fusion）生成综合适宜性地图；②景观连通性分析，基于高分辨率（~5 m）土地覆盖数据提取景观指标（如斑块密度、边缘密度），利用电路理论模拟象群在不同生态集群间的移动，识别关键走廊；③变量重要性分析，通过 Shapley 值评估环境变量（如人类定居密度、河流密度、农田边缘密度）在不同尺度上的影响。
3.1 模型性能与适宜性预测
粗尺度模型（5 弧分）以 IUCN 范围和普查区块为基础，通过伪存在点采样和 10 折交叉验证，平均 AUC 为 0.78，显示人类定居密度、河流密度和农田边缘密度是象群分布的主要驱动因素。细尺度模型（0.5 弧分）利用 GBIF 和文献中的存在点数据，经空间稀疏处理后建模，平均 AUC 达 0.80。整合模型通过贝叶斯定理融合粗细尺度结果，AUC 提升至 0.82，表明多源数据整合能显著提高预测精度。预测结果显示，即使在农业密集区（如坦桑尼亚中部），象群仍存在潜在适宜栖息地，暗示人象冲突风险较高。
3.2 环境变量的尺度依赖性
Shapley 值分析表明，粗尺度下人类活动变量（定居密度、道路密度）主导象群分布，而细尺度下地形因子（如 3 km 窗口的矢量粗糙度 VRM）和资源变量（开阔栖息地覆盖度、NDVI 季节性）更为关键。例如，开阔栖息地的斑块连通性（CONTIGMN）在粗尺度影响显著，而细尺度下其邻域效应（3 km 窗口）更突出。气候变量（如温度季节性 BIO4）的影响相对较低，反映象群对气候变异的较强适应性。
3.3 景观连通性与关键走廊
研究将象群栖息地划分为 3 个主要生态集群，利用 Circuitscape 模拟发现：集群 1（北部生态系统）与集群 3（鲁阿哈地区）间的走廊受农业干扰最严重，如基坦吉里湖周边和塔兰吉雷国家公园南部边界，人象冲突已导致部分走廊闭合；集群 1 与集群 2（塞卢斯生态系统）通过瓦米 - 姆比基野生动物管理区连接，但路径较长，需新增保护斑块；集群 2 与集群 3 通过基洛姆贝罗谷的短距离走廊连通，冲突风险较低。此外，集群内部如马尼亚拉湖国家公园东部的农田扩张，正威胁局部连通性。
研究揭示，人类活动是非洲稀树草原象栖息地连通性的主要威胁，尤其是农业扩张导致的长距离走廊断裂和局部栖息地破碎化。多尺度 SDM 与电路理论的整合方法，不仅能有效利用多源异构数据，还能揭示不同尺度下环境变量的驱动机制，为大尺度保护规划提供了跨尺度解决方案。研究识别的关键走廊（如瓦米 - 姆比基缓冲区、基洛姆贝罗谷）可作为优先保护区域，通过建立生态廊道、推动社区参与保护和发展生态补偿机制，有望缓解人象冲突，维持象群基因流动和生态功能。此外，研究强调高分辨率土地覆盖数据和景观指标在精细尺度建模中的重要性，为数据有限地区的生物多样性保护提供了方法论参考。尽管研究未涉及跨境迁徙等复杂因素，但其提出的模型框架和关键区域识别结果，对坦桑尼亚乃至非洲的大型动物保护具有里程碑意义。
