西安纳托利亚地区维管植物丰富度的地理环境驱动因素：基于物种分布模型(SSDMs)的土耳其斯皮尔山案例研究

为探究山地植物多样性空间分布驱动机制，研究人员采用最大熵模型(MaxEnt)和堆叠物种分布模型(SSDMs)，基于1831条物种分布记录和38种维管植物数据，结合高分辨率地形、气候及地貌形态学(geomorphons)指标，揭示土耳其斯皮尔山植物丰富度与海拔、坡度呈显著负相关，平坦区域多样性最高。该研究为山地国家公园保护提供空间决策依据，并拓展了地貌指标在生物多样性建模中的应用维度。

　　

在探索山地生态系统植物多样性奥秘的征程中，这项研究将目光聚焦于土耳其西部的斯皮尔山脉(Spil Mountain)。科研团队运用先进的物种分布建模技术——最大熵模型(MaxEnt)和堆叠物种分布模型(SSDMs)，对38个维管植物物种的1831条分布记录进行深度解析。

研究创新性地引入高分辨率环境变量体系：通过地貌形态学方法(geomorphons)精细划分地形类别，并采用香农多样性指数(Shannon diversity index)量化地貌复杂性。令人惊讶的发现是，平坦和缓坡区域竟成为植物多样性的"热点地带"，而随着海拔升高和坡度增大，物种丰富度呈现断崖式下降。其中，海拔和坡度这两个地形因子展现出最强的"否决权"，与物种丰富度的负相关性高达显著水平；相比之下，气候因素则像个"摇摆不定的配角"，影响力度较弱且存在空间异质性。

这项研究不仅验证了地貌指标在生物多样性建模中的独特价值，更通过扩展建模范围巧妙解决了数据稀缺的困境。其成果犹如为斯皮尔山国家公园(Spil Mountain National Park)绘制了一幅精准的"生态导航图"，为未来整合土地利用、土壤特征和气候变化因子的综合模型奠定了坚实基础。