干旱区生物多样性保护功能的野外采样整合与栖息地质量动态评估

针对干旱区栖息地质量(HQ)评估中InVEST模型对同类型土地变化敏感性不足的问题，研究人员通过整合复合环境指数与野外采样数据（植物生物量/生物多样性指数），构建了MCHQ改进模型。研究表明改进后模型精度显著提升（森林/草地相关系数分别提升至0.58/0.76），揭示了1990-2022年新疆阿尔泰地区栖息地质量时空分异规律（灌丛HQ提升13.9%，森林下降4.5%），为脆弱生态系统保护提供了动态评估新范式。

　　

在全球气候变化与人类活动加剧的背景下，干旱区生态系统正面临前所未有的生物多样性丧失危机。作为中国西北重要的生态屏障，新疆阿尔泰地区兼具山地、河谷平原和荒漠等多重地貌，其生态系统的脆弱性使得栖息地质量评估成为保护工作的关键。然而传统InVEST-HQ模型存在明显局限：基于静态土地覆被数据的评估难以捕捉同类型栖息地内部的动态变化，且缺乏实地验证数据支持。这种"黑箱化"评估方式可能导致决策偏差，特别是在人类活动密集的平原区与自然保护为主的山区之间，亟需建立更精准的量化方法。

针对这一科学难题，中国科学院新疆生态与地理研究所的研究团队创新性地将野外采样数据与遥感技术相结合。研究团队在2022-2023年期间，沿额尔齐斯河、乌伦古湖等水系布设134个采样点，系统采集了402个草地样方和249个森林样方的植物生物量及物种多样性数据（含Shannon多样性指数）。通过构建包含地形、气候、植被和人类活动因子的复合环境指数(CI)，利用随机森林算法将其与InVEST模型耦合，建立了改进的MCHQ评估框架。该研究首次实现了干旱区栖息地质量的多尺度动态验证，相关成果发表在生态学权威期刊《Ecological Indicators》上。

关键技术方法包括：1) 基于30m分辨率LULC数据和NDVI时序数据构建基础评估框架；2) 通过样方调查获取生物量及Shannon多样性指数(SDI=-Σp_ilnp_i)；3) 采用随机森林算法训练复合环境指数与生物量的非线性关系；4) 分区评估策略（平原区用CI修正，山区保留NDVI修正）；5) 通过相关系数验证模型精度提升效果。

研究结果揭示：

1. 时空变异特征：改进模型显示1990-2022年阿尔泰地区平均MCHQ值从0.304增至0.315，而原模型HQ仅波动于0.484-0.488。山区HQ（约0.51）显著高于平原区（约0.22），且前者呈上升趋势而后者微降。

2. 栖息地类型差异：森林HQ下降4.5%与过度放牧及洪水胁迫有关，灌丛因耐牧性提升13.9%，城市绿地因绿化建设增加13.7%。NDVI修正模型(MNHQ)高估农田HQ且无法评估水域。

3. 验证效果：MCHQ与实地SDI的相关系数在草地(r=0.76)和森林(r=0.58)中显著优于原模型(r=0.3/0.1)，证明生物量整合可有效提升评估精度。

讨论部分指出，该研究的创新性在于突破传统模型的三重局限：首先，通过复合环境指数捕捉了土地覆被类型内部的异质性变化；其次，分区策略解决了干旱区山地-平原系统的评估适用性问题；最后，随机森林算法实现了多源数据的非线性耦合。实践意义体现在为"阿尔泰山地森林草原生态功能区"的保护成效评估提供量化工具，特别是对灌丛修复、城市绿地规划等管理实践具有直接指导价值。未来研究可进一步整合物种特异性栖息地需求，提升对关键濒危物种的保护精准度。

这项研究为干旱区生态系统管理提供了方法论突破，其"多尺度验证-动态修正-分区应用"的技术路线，对全球类似脆弱生态区的生物多样性保护具有重要借鉴意义。正如作者强调的，在人类世(Anthropocene)背景下，这种融合实地观测与模型模拟的评估框架，将成为平衡生态保护与可持续发展的关键科学工具。