耦合多源遥感数据与随机森林模型的阿尔卑斯山黑琴鸡繁殖栖息地适宜性评估

这篇研究通过结合物种分布模型（SDM）与多源遥感数据，创新性地评估了法国阿尔卑斯山黑琴鸡（Lyrurus tetrix）繁殖栖息地适宜性（BHS）。研究采用随机森林（RF）模型，揭示海拔、欧石楠灌丛覆盖度和年最大归一化植被指数（NDVImax）为关键驱动因子，为濒危物种保护提供了高分辨率（10米）的栖息地制图工具，对优化种群监测策略具有重要实践意义。

　　

引言

黑琴鸡（Lyrurus tetrix）作为阿尔卑斯山标志性雉类，其种群衰退与灌丛生境退化密切相关。研究聚焦法国北部内阿尔卑斯山（NFIA）生物气候区，该区域拥有法国最大的黑琴鸡种群（海拔1600-2400米）。繁殖期雌鸟对灌丛覆盖和食物资源的特殊需求，使其成为评估栖息地质量的关键窗口。

材料与方法

研究区域与数据

NFIA区域总面积2744 km²，整合2015-2021年1453个育雏观测点（来自法国山地雉类观测站OGM）。创新性采用SPOT-6/7（1.5米分辨率）和Sentinel-2遥感数据，通过深度学习构建四类土地覆盖图（欧石楠灌丛/森林/草地/裸地），并计算纹理指数Haralick熵表征生境异质性。

模型构建

采用"biomod2"包的随机森林算法，输入变量包括：海拔、NDVI_max、NDWI1_max及土地覆盖比例。通过三次伪缺失(PA)抽样和交叉验证生成稳健预测，最终输出10米分辨率BHS地图。

结果

关键驱动因子

海拔（27%贡献率）和欧石楠灌丛覆盖（20%）主导模型预测，NDVI_max（18%）次之。响应曲线显示：1800-2300米海拔带、NDVI_max值750-1000区间为最适生境。梅里贝尔滑雪场周边案例显示，灌丛覆盖>80%区域与高BHS值高度吻合。

生态启示

1. 灌丛核心作用：验证了欧石楠（Rhododendron ferrugineum）等灌丛既提供隐蔽又供应食物（嫩芽/昆虫）的双重功能；

2. 草地正效应：可能与节肢动物丰度相关（如蝗虫）；

3. 结构异质性：Haralick熵（10%）影响较弱，暗示垂直结构可能需激光雷达(LiDAR)等更高精度数据捕捉。

讨论

技术突破

研究首次在区域尺度实现：

• 融合1.5米分辨率土地覆盖分类与Sentinel-2时序植被指数；

• 模型AUC达0.92，专家验证符合实地认知。

应用前景

BHS地图可：

1. 优化OGM监测样点布设，减少采样偏差；

2. 评估气候变化下灌丛带迁移对种群的影响；

3. 指导滑雪场等人工设施生态修复。

局限与展望

未来可整合：

• 激光雷达量化三维植被结构；

• 辐射传输模型(RTM)替代简单植被指数；

• 扩展至南阿尔卑斯落叶松林等不同生态区。

结语

该研究为高山濒危物种保护提供了可推广的技术框架，证实多源遥感与机器学习在生态建模中的协同价值，尤其对灌丛-森林交错带这类复杂生境的管理具有示范意义。