气候变迁下互花米草(Spartina alterniflora)在中国适生区分布格局与生态风险的预测模型研究

针对互花米草(S. alterniflora)入侵引发的生态威胁，研究人员基于MaxEnt模型，结合SSP1-2.6和SSP5-8.5气候情景，揭示了海拔与生物气候变量(bio2/bio14/bio19)对适生区的差异化调控机制，预测了二次入侵风险空间分异，为海岸带生态治理提供科学依据。

　　

随着全球化进程加速，互花米草(Spartina alterniflora)作为原产北美的盐沼植物，已在中国沿海地区形成大规模入侵，引发航道淤塞、生物多样性下降等生态问题。尽管中国政府计划2025年前全面清除该物种，但气候变暖可能推动其向高纬度及内陆扩张，传统防治策略面临挑战。现有研究多聚焦海岸带，对全国尺度适生区演变及二次入侵（清除后的再定殖）风险认知不足，亟需量化评估。

上海某研究机构团队在《Journal for Nature Conservation》发表研究，整合未来气候数据、地形因子和土壤属性，运用最大熵模型(MaxEnt)模拟两种共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5)下互花米草的潜在分布。模型通过ROC曲线验证，AUC值达0.962±0.001（SSP5-8.5）和0.955±0.003（SSP1-2.6），精度优异。关键技术包括：1) 基于中国全境(含台湾)的物种分布点与29项环境变量构建MaxEnt模型；2) 采用10次独立迭代计算降低采样偏差；3) 通过置换重要性分析识别主导因子；4) 结合适生指数划分风险等级。

研究结果
模型性能
MaxEnt模型表现出色，测试与预期遗漏率高度吻合，AUC值显著高于随机预测基准(0.5)，证实模型对互花米草分布预测的可靠性。

环境变量贡献
SSP5-8.5情景下，海拔与生物气候变量(bio2: 昼夜温差均值；bio14: 最湿季度降水；bio19: 最冷季度降水)共同主导分布格局，适生区集中于海拔0米、昼夜温差3-7℃区域。而SSP1-2.6情景中，气候变量贡献率升至84%，海拔限制作用减弱，导致内陆和北方入侵风险激增。

MaxEnt模型局限性
研究承认模型对样本代表性和采样偏差敏感，但通过野外调查与遥感数据交叉验证缓解误差，增强结果可信度。

结论
气候变暖将重塑互花米草入侵格局：乐观情景(SSP1-2.6)下，其可能突破海拔束缚向内陆扩张；悲观情景(SSP5-8.5)则因海平面上升加剧海岸带适生区碎片化。研究首次绘制全国尺度二次入侵风险地图，揭示气候驱动下的纬度迁移趋势，为差异化防控提供靶点——如北方需加强监测，而南方应防范清除后的二次定殖。

该研究突破传统海岸带研究框架，将互花米草治理置于气候-地形-土壤多维系统中考量，其风险等级划分体系可直接指导《海岸带生态保护修复指南》的修订。特别是发现昼夜温差(bio2)与季度降水(bio14/bio19)的阈值效应，为早期预警系统开发奠定理论基础。未来需结合湿地垂直扩展与横向迁移模型，进一步量化海平面上升(SLR)对适生区的动态影响。