东南亚大陆生物多样性驱动因子解析：敏感性分析与阈值响应热点识别

为揭示东南亚大陆受威胁物种丰富度的环境驱动机制，研究人员整合随机森林(Random Forests)、累积局部效应(ALE)和三次多项式回归方法，解析了气候、地形等关键因子的阈值响应特征。研究发现温度季节性(Bio4)是哺乳动物的首要驱动因子，物种丰富度在33-208区间保持高位；山地成为多类群的阈值响应热点。该研究为跨境保护区和环境监测体系优化提供了科学依据，发表于《Environmental and Sustainability Indicators》。

　　

在全球生态恶化背景下，《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》要求各国采取科学空间规划来稳定生态系统。东南亚大陆(M-SEA)作为印缅热点区的核心区域，虽拥有极高的物种特有性，却面临森林砍伐、土地利用变化等严重威胁。尽管该区域生物多样性丧失的宏观驱动因素已有记录，但不同类群对环境梯度的响应机制仍存在知识空白。传统统计方法在预测性能和处理非线性关系方面存在局限，而现有机器学习研究多聚焦关键因子识别，缺乏对响应曲线特征的深入解析。

为填补这一空白，研究人员开发了融合机器学习与传统统计的分析框架。通过随机森林(Random Forests)模型结合累积局部效应(ALE)方法，识别出气候因子尤其是温度季节性(Bio4)是决定受威胁物种丰富度的首要驱动因子，人类活动指标影响相对较弱。研究创新性地采用三次多项式回归拟合响应曲线，并引入微观经济学中的边际效用概念，量化了生物多样性变化的敏感值。最终绘制出"阈值响应热点"地图，揭示当多个关键驱动因子处于最优范围时的生物多样性高值区。

研究主要采用三项关键技术：1) 基于GBIF和IUCN数据构建1 km分辨率受威胁物种丰富度地图，使用Maxent模型获得AUC≥0.94的预测效果；2) 应用随机森林筛选27个环境驱动因子，通过ALE方法提取单因子响应曲线；3) 采用三次多项式回归进行函数逼近，通过边际效用分析确定敏感值和95%高生物多样性阈值范围。

研究结果部分显示：
3.1 气候因子主导生物多样性分布
温度季节性(Bio4)对哺乳动物重要性达45.19，水密度(0.12-0.27)呈现峰值响应。鸟类主要响应最冷季降水(Bio19)，植物则受海拔(844.33-3764.00米)显著影响。

3.2 生物多样性响应特性与敏感性
识别出关键区间型(如两栖类最热季均温9.70-23.62°C)、峰值型(哺乳动物水密度)和单调型(爬行类最冷月最低温)三类响应曲线。温度季节性在299.96处出现哺乳动物丰富度急剧下降的敏感点。

3.3 生物多样性驱动因子的阈值响应热点
山地成为哺乳动物、鸟类等四类群的共同热点，如缅甸西部高黎贡山脉和老越边境长山山脉。爬行动物则偏好低海拔地区，如伊洛瓦底江三角洲和湄公河三角洲。

讨论部分强调，该研究实现了从静态"生物多样性热点"识别向动态响应机制分析的范式转变。虽然气候因子主导当前空间格局，但需注意该方法反映的是当代环境过滤作用而非历史丧失过程。提出的"阈值响应热点"概念为优化保护地网络提供了新思路：建议将温度季节性(33-208)等阈值范围纳入保护地边界划定，在敏感值(如299.96)附近建立预警机制。研究还指出缅甸、老挝等国的经济能力与保护压力不匹配问题，建议通过碳市场等机制促进跨境合作。

该研究的局限性包括人类活动因子表征不完善、三次多项式回归的普适性问题等。未来需开发整合离散土地利用类型的方法，改进对不均匀数据分布的处理。这项发表于《Environmental and Sustainability Indicators》的成果，为东南亚大陆基于证据的保护行动提供了重要科学依据。