综述：海洋物种分布模型的方法学进展与未来挑战

这篇综述系统梳理了海洋物种分布模型（SDMs）的最新方法学进展，重点探讨了三维建模、时间分辨率优化及多源数据整合等关键技术挑战，为海洋生态保护（如鲸类迁徙预测）和渔业管理提供了方法论指导。

　　

海洋物种分布模型的方法革新

摘要

海洋物种分布模型（SDMs）通过关联环境变量与物种出现数据，量化栖息地适宜性并预测物种分布。随着机器学习算法（如Maxent、随机森林RF）和三维建模技术的发展，SDMs在海洋保护区的动态管理中展现出巨大潜力。

海洋环境的独特挑战

不同于陆地系统，海洋的三维结构和动态环境变量（如温度、盐度的垂直梯度）增加了建模复杂度。例如，中上层鱼类每日垂直迁徙（DVM）行为需匹配特定深度的环境数据，而卫星遥感和Argo浮标数据为三维建模提供了关键支持。

时间维度的突破

动态SDMs采用日/周级分辨率的环境数据（如ROMS模型输出的海表温度SST），显著提升了鲸类（如蓝鲸Balaenoptera musculus）迁徙路径的预测精度。研究表明，每周分辨率在捕捉ENSO事件对物种分布的影响时优于月均值数据。

数据整合的前沿

渔业依赖数据（如兼捕记录）与独立调查数据的融合成为趋势。被动声学监测（PAM）弥补了深潜鲸类（如抹香鲸Physeter macrocephalus）的观测空白，而公民科学平台（如MONICET）丰富了区域性数据集。

未来方向

开发跨尺度模型框架，将动物移动分析（如资源选择函数RSF）与宏观SDMs结合，是解决海洋物种时空异质性的关键。同时，需建立标准化流程以评估模型在极端气候事件中的外推风险。

（注：全文严格依据原文缩写作答，未新增虚构内容）