基于SPOT-5卫星影像的婆罗洲低地热带森林粪甲虫多样性预测模型构建与生态功能评估

为解决热带地区大尺度生物多样性直接监测难题，研究人员创新性利用SPOT-5卫星影像（网格单元达290?m2），通过AIC准则优选多元回归模型，成功预测印尼巴厘巴板周边200km2区域内粪甲虫物种丰富度、生物量(log干重)、Simpson指数(1/D)及森林群落完整性(NMDS轴1得分)。模型验证显示所有预测指标R2>0.25，证实卫星遥感技术可有效评估热带粪甲虫多样性及其生态功能。

　　

在热带生态研究中，传统大范围生物多样性调查面临巨大挑战。这项突破性研究通过SPOT-5卫星影像提取多尺度环境变量（最大分析单元290?m²），结合Akaike信息准则(AIC)筛选最优预测模型，对印尼巴厘巴板20×20km区域内粪甲虫群落进行系统评估。研究不仅预测了总物种丰富度和多度，还重点分析了森林特有种、生物量(log干重)、Simpson多样性指数(1/D)以及通过非度量多维标度(NMDS)第一轴量化的森林群落完整性。

令人振奋的是，所有预测模型均表现出显著相关性（R²>0.25）。空间制图显示，高多样性区域主要分布在完整天然林及火烧迹地边缘带，而总物种多度和森林物种多度在火烧山脊带呈现异常高值。该成果开创性地证实了卫星遥感技术在热带粪甲虫多样性监测中的应用潜力，为快速评估生态系统功能提供了新范式。特别值得注意的是，研究采用的290?m²网格单元优化方案，实现了景观尺度生态过程与遥感数据的精准耦合。