基于关联科学、开放大数据与集成机器学习的亚洲喜马拉雅兀鹫（Gyps himalayensis）双氯芬酸污染信号追踪及首次景观尺度预测研究

研究人员针对亚洲喜马拉雅兀鹫（Gyps himalayensis）因非甾体抗炎药（NSAIDs）双氯芬酸（Diclofenac）污染导致的种群衰退问题，首次整合开放获取大数据与集成机器学习算法，构建了景观尺度的物种分布预测模型。研究揭示了兀鹫栖息地与双氯芬酸暴露的三级关联模式（未知/低/高浓度），识别出中国、蒙古等高风险区域，为制定保护优先区与无药区提供了量化依据。成果发表于《Ecological Informatics》，推动了基于大数据的生态毒理学与保护政策研究。

　　

在亚洲广袤的高山与草原地带，喜马拉雅兀鹫（Gyps himalayensis）作为体型最大的旧大陆兀鹫之一，曾是生态系统中高效的"清道夫"。然而，这种与人类共存数千年的猛禽正面临前所未有的生存危机——过去几十年间，其种群在大部分分布区内急剧衰退。罪魁祸首逐渐浮出水面：兽医和医疗中广泛使用的非甾体抗炎药（NSAIDs）双氯芬酸（Diclofenac），通过污染食物链导致兀鹫肾衰竭死亡。更严峻的是，这种威胁的景观尺度分布格局始终未被量化，传统研究方法难以应对跨区域、多因子的复杂关联分析。

针对这一挑战，来自阿拉斯加大学等机构的研究团队在《Ecological Informatics》发表了一项开创性研究。团队首次将关联科学（correlative science）框架与开放获取大数据、集成机器学习（Ensemble Machine Learning）相结合，构建了喜马拉雅兀鹫的生态位模型，并与全球双氯芬酸分布图层进行空间关联分析。结果显示：现存兀鹫种群主要分布在双氯芬酸低暴露区（<200 ng/L），而中国、蒙古、巴基斯坦等国家的高污染区域（峰值达237.6 g/L）几乎无兀鹫分布，证实了该药物作为"局部灭绝因子"的生态效应。这项研究不仅为制定"无双氯芬酸保护区"提供了科学依据，更建立了可重复的数据工作流（workflow），为其他濒危物种的污染风险评估树立了新范式。

研究团队运用三大关键技术：1）整合GBIF、eBird等平台的4006条兀鹫出现记录与26个环境预测变量（包括WorldClim V2气候数据、道路密度等）；2）采用随机森林（Random Forest）和TreeNet算法构建高精度生态位模型（AUC=0.977）；3）空间叠加Font等（2019）的双氯芬酸浓度栅格数据，通过机器学习挖掘非线性关联。

3. 研究结果
3.1 物种分布预测
模型识别出喜马拉雅兀鹫的核心生态位特征：最暖季度降水（Bio18）>700 mm、等温性（Bio03）>33的高海拔区域（2500-4500 m），且与道路密度>200 m/km²的人类活动区显著重叠。预测分布范围远超现有记录，暗示历史分布区可能因污染收缩。

3.2 双氯芬酸暴露格局
空间关联分析揭示三级暴露模式：63%研究区域缺乏数据，31%为低浓度区（兀鹫现存热点），6%为高风险区（中国占最大面积）。尼泊尔因药物管控政策显示低风险，验证了"无药区"有效性。

3.3 剂量-效应关系
TreeNet回归发现双氯芬酸与兀鹫存在显著非线性关联：低浓度区（<50 ng/L）出现种群峰值，中高浓度区（>1000 ng/L）呈现"双峰"效应，反映污染聚集区的复合毒性压力。

4. 结论与意义
该研究首次量化了喜马拉雅兀鹫与双氯芬酸的景观尺度关联，证实：1）现存种群集中于药物低暴露的"避难所"；2）道路网络作为人类活动代理变量，通过改变食物资源分布间接影响栖息地选择；3）中国青藏高原等区域需优先建立污染监测体系。

研究突破传统毒理学实验的局限，通过开放数据与机器学习实现了宏观生态学推断，其工作流可扩展至其他NSAIDs（如酮洛芬Ketoprofen）或濒危物种评估。作者呼吁：1）加强水体、土壤中药物残留的时空监测；2）探索双氯芬酸在食物网中的生物放大效应；3）推动亚洲各国数据共享协议，以应对"人类世"（Anthropocene）的复合生态危机。这项成果为实施基于证据的保护政策（evidence-based conservation）提供了关键工具，也警示了药物污染对全球猛禽类群的潜在威胁。