气候变化对摩洛哥三种农业害虫潜叶蝇分布的影响：基于MaxEnt模型的预测与农业害虫管理启示

本研究针对气候变化背景下农业害虫分布变化这一关键问题，通过MaxEnt模型分析了摩洛哥三种经济重要潜叶蝇（Cerodontha denticornis、Phytoliriomyza oasis和P. perpusilla）的当前及未来分布格局。研究发现降水是主导分布的关键因子，预测显示P. oasis栖息地将缩减38-49%，而P. perpusilla在高排放情景下表现出较强适应性。该研究为北非农业系统应对气候变化下的害虫防控提供了空间决策依据。

　　

在气候变化加剧的背景下，农业害虫的分布格局正在发生深刻变化，这对全球粮食安全构成严峻挑战。作为北非重要农业国，摩洛哥面临着潜叶蝇（Agromyzidae）等害虫带来的严重经济损失——仅鹰嘴豆种植就因潜叶蝇危害导致减产高达44.4%。这些体长仅2-3毫米的小型双翅目昆虫，通过幼虫在叶片内部挖掘"矿道"的特殊取食方式，不仅能削弱植物光合作用达62%，更会直接影响经济作物的外观品质和市场价值。然而，关于这些害虫在当前气候条件下的精确分布范围，以及未来可能发生的迁徙路径，科学界仍缺乏系统性认知。

摩洛哥穆罕默德五世大学（Université Mohammed V）与埃及开罗大学（Cairo University）的研究团队联合开展了这项开创性研究。他们选取了摩洛哥境内最具代表性的三种潜叶蝇：Cerodontha (Cerodontha) denticornis、Phytoliriomyza oasis和P. perpusilla作为研究对象，通过整合2012-2024年的物种出现记录和19个生物气候变量，运用MaxEnt物种分布模型预测了当前分布格局，并模拟了SSP1-2.6（低排放）和SSP5-8.5（高排放）两种气候情景下2041-2060年的潜在变化。相关成果发表在《The Journal of Basic and Applied Zoology》上。

研究主要采用三项关键技术：1）基于WorldClim 2.1数据库获取30弧秒分辨率（约1km）的生物气候数据；2）通过空间过滤消除5'像素内的冗余记录以降低空间自相关；3）使用ENMeval R包优化MaxEnt模型的正则化参数，采用10次bootstrap重复确保结果稳健性。

【模型性能与环境驱动因素】
模型表现出卓越的预测能力（AUC=0.965-0.990），其中P. oasis模型判别力最高（TSS=0.851）。降水变量被证明是决定分布的关键因子，特别是年降水量（Bio12）对C. denticornis和P. perpusilla的贡献分别达56.6%和71.7%，而P. oasis则主要受最湿季度降水（Bio13）影响（85.2%）。温度参数如等温性（Bio3）和最高温（Bio5）作为次要驱动因素，贡献率在4.6-18.7%之间。

【当前潜在分布】
物种呈现明显异质性分布：P. perpusilla适生区最广（占国土25.8%），覆盖里夫山脉（Rif Mountains）、高阿特拉斯山脉（High Atlas）和大西洋平原；C. denticornis中度分布（9.4%），集中在该国北部湿润区；P. oasis分布最局限（3.3%），仅见于里夫山脉。所有物种在撒哈拉沙漠区域均显示接近零的适生性。

【未来分布预测】
气候变化将引发物种特异性响应：P. oasis成为最脆弱物种，SSP5-8.5情景下适生区将缩减49.2%；C. denticornis表现出中等脆弱性，栖息地净减少4.5%但伴随向东北方向的迁移；P. perpusilla的反应则呈现情景依赖性——在SSP1-2.6下分布缩减42.6%，但在SSP5-8.5下仅减少15.1%，显示出对高温条件的意外适应性。

这项研究首次提供了摩洛哥潜叶蝇的空间明确分布预测，揭示了降水格局变化对农业害虫分布的压倒性影响。特别值得注意的是，P. perpusilla在高排放情景下的强适应性暗示某些害虫可能从气候变暖中获益，这与传统认知形成鲜明对比。研究提出的适生区地图可直接整合至地理信息系统（GIS），帮助农业部门精准划定监测重点区域。例如针对P. perpusilla可能向东扩张至传统非疫区的预测，建议在东部省份提前建立早期预警系统。该成果不仅为理解气候变化下昆虫生物地理学提供了新见解，更建立了将物种分布模型（SDM）应用于农业害虫管理的示范框架。