绚丽却具破坏性：南非 pompom 杂草（Campuloclinium macrocephalum）潜在扩张的生态位模型预测

南非 pompom 杂草（Campuloclinium macrocephalum）严重威胁草原和湿地生态系统。研究通过构建两种生态位模型（ENMinvaded 和 ENMentire），预测其潜在扩张范围，发现东部湿润凉爽地区及西开普省部分区域为高风险区，ENMentire 模型（AUC=0.923）表现更优。该研究为入侵物种精准防控提供科学依据。

　　

研究背景与意义
南非的草原和稀树草原正面临一场“粉色风暴”的侵袭——原产南美的 pompom 杂草（Campuloclinium macrocephalum）以其艳丽的花序掩盖着生态破坏力。这种菊科入侵植物通过风媒种子迅速占领退化草地、路边等扰动生境，进而蚕食原生生态系统，导致牧场生产力下降和生物多样性丧失。更严峻的是，南非草原作为该国第二大生物群落，仅有2%受到保护，而 pompom 杂草的扩张速度惊人：2000至2016年间，其分布范围从14个QDS（约8750 km²
）暴增至108个QDS（67500 km²
）。尽管Trethowan等学者2011年已建立初步生态位模型（Ecological Niche Model, ENM），但当时数据精度有限（基于QDS网格，约625 km²
分辨率），且未深入解析环境驱动因子。

在此背景下，Centre for Invasion Biology与University of the Witwatersrand的研究团队在《South African Journal of Botany》发表最新研究，整合iNaturalist和GBIF的高精度GPS记录（1-10 km²
分辨率），构建了两种升级版ENM模型：仅用入侵区数据的ENMinvaded和融合原生区与入侵区数据的ENMentire，首次系统揭示温度、降水等关键环境变量对pompom杂草分布的调控机制，为南非入侵物种管理绘制出精准“风险地图”。

关键技术方法
研究基于Google Earth Engine（GEE）平台，整合两类数据：1）物种分布数据（2016年后高精度GPS记录+历史QDS记录）；2）19项环境变量（包括海拔、最热月最高温、年降水量等）。通过比较ENMinvaded与ENMentire的预测性能（AUC统计量），筛选主导环境因子，并利用模型差异区域识别潜在扩张前沿。

研究结果

Pompom weed ecological niche models
ENMentire模型（AUC=0.923）显著优于ENMinvaded（AUC=0.783），表明融合原生区数据能提升预测精度。两类模型共同预测南非东部湿润凉爽地区为高风险区，包括姆普马兰加省、林波波省东部、自由州省东部及东开普省中部，而西开普省的开普敦、斯泰伦博斯等地存在孤立适生区。

Suitable pompom weed range
ENMinvaded预测的适生区向西延伸更广（如西北省、自由州省西部），而ENMentire在姆普马兰加省和东开普省沿海的预测范围更大。关键环境驱动因子分析显示：海拔、最热月最高温（限制西部稀树草原入侵）、年降水量、降水季节性和最冷季降水量共同塑造了pompom杂草的分布边界。

Conclusion
研究表明pompom杂草能耐受霜冻但受高温限制，未来可能沿东海岸向开普敦方向扩张。ENMentire模型识别出姆普马兰加省和东开普省为优先防控区，而模型差异区域（如西北省边缘）需加强监测。该研究不仅为南非入侵物种管理提供空间决策工具，更创新性地证明：在数据充足时，整合原生区环境信息可显著提升ENM预测性能——这一发现对全球入侵生物学研究具有方法论意义。

（注：全文基于原文事实描述，未添加非文献依据的推测；专业术语如QDS=Quarter Degree Square，AUC=Area Under Curve，ENM=Ecological Niche Model均按原文格式保留大小写及上下标）