气候变化驱动下西太平洋和东印度洋鲸鲨(Rhincodon typus)极向栖息地扩张预测研究

本研究针对气候变化加速海洋巨型动物极向迁移的生态问题，通过整合GBIF/OBIS数据库和韩国水域新记录数据，采用H2O AutoML构建高精度物种分布模型(SDM)，结合CMIP6地球系统模型预测未来栖息地变化。发现鲸鲨栖息地呈现赤道区域收缩与极向扩张的显著趋势，揭示韩国水域(47°N-50°N)可能成为新聚集热点，而菲律宾栖息地质量持续下降。研究为濒危物种气候适应性保护提供关键科学依据。

　　

随着全球气候变化加剧，海洋生态系统正经历前所未有的重构。作为世界上最大的鱼类，濒危物种鲸鲨(Rhincodon typus)的分布动态成为衡量海洋生态响应的重要指标。传统观点认为其核心栖息地局限于30°N至35°S的热带-亚热带水域，但近年韩国等温带水域频繁出现的个体，引发关于气候驱动栖息地扩张的科学猜想。然而，西太平洋和东印度洋区域的量化研究仍属空白，且缺乏对新兴栖息地环境驱动机制的解析。

为解答这些关键问题，研究人员开展了一项跨学科研究。通过整合全球生物多样性信息设施(GBIF)和海洋生物地理信息系统(OBIS)的20年观测数据(2004-2023)，结合韩国水域33例新记录，构建包含2,888个位点的数据集。研究创新性地采用H2O AutoML机器学习平台开发物种分布模型(SDM)，筛选出表现最优的梯度提升机(GBM)模型(F1-score=0.9596)。模型结合CMIP6的5种地球系统模型(ACCESS/CanESM2等)，在SSP126/245/585三种气候情景下，预测2050s-2090s的栖息地变化。通过SHapley Additive exPlanations(SHAP)方法解析区域特异性环境驱动因子。

关键技术包括：(1)长时序逆加权(LIW)伪缺失点生成算法降低采样偏差；(2)H2O AutoML自动化比较10种机器学习模型；(3)基于MODISAqua的4km分辨率SST和Chl-a数据；(4)CMIP6多模型集合预测；(5)SHAP值量化环境变量贡献度。

研究结果揭示：

1. 模型验证：GBM3模型准确再现历史分布模式，韩国水域目击记录与预测高度吻合，独立验证集AUC达0.9928。

2. 环境驱动：全局尺度上，岸距(61.97%)和水深(23.28%)主导栖息地选择；区域分析显示韩国水域受SST控制(24-28°C最优)，而菲律宾和宁格鲁礁(Chl-a>0.5mg/m³
   )更依赖初级生产力。

3. 当前分布：季节性迁移特征显著，Q3(7-9月)北界达47°N(韩国东海)，与2012年44°N目击记录一致。

4. 未来预测：

• 空间异常：SSP585情景下，2090s赤道区域HSI下降30-50%，而韩国水域Q1高适生区(HSI>0.75)激增1494%
• 纬度迁移：2070s北界扩展至50°N，南半球向塔斯马尼亚延伸
• 区域对比：菲律宾高适生区持续萎缩，宁格鲁礁聚集季可能推迟至Q4

1. 机制解析：韩国水域1.36°C的快速升温(超全球均值2倍)创造热适宜窗口，而赤道区域SST>30°C导致热应激。

讨论部分强调三项突破性发现：首先，证实西太平洋鲸鲨极向迁移速率远超大西洋种群，韩国水域可能成为新生态热点。其次，首次量化Chl-a与SST的阈值效应——菲律宾水域Chl-a<0.1mg/m³
时SHAP值转负，解释未来适生区收缩机制。最后，提出"气候避难所"新概念：尽管全球适生区减少12%，温带边缘区域的扩张可能缓冲种群衰退。

该研究发表于《Global Ecology and Conservation》具有重要实践价值：

1. 预警韩国水域需紧急建立兼捕防控体系(78%记录为误捕)
2. 建议建立 Indo-Pacific照片识别网络(Wildbook平台)追踪个体迁移
3. 为CITES履约提供科学依据，遏制中国-台湾地区的非法贸易(年捕1000头)

通过多模型耦合与可解释AI技术，该研究不仅重构了鲸鲨生物地理学认知框架，更为海洋保护区的动态管理提供范式。随着温带水域生态重要性提升，跨jurisdiction合作将成为物种存续的关键。