卫星与地面数据协同揭示卢旺达稀树草原生态系统中入侵植物马缨丹的时空分布格局

这篇研究通过整合哨兵卫星(Sentinel-1/2)、历史环境数据和实地调查数据，创新性地构建随机森林(RF)物种分布模型(SDM)，预测了卢旺达阿卡盖拉国家公园内入侵物种马缨丹(Lantana camara)2015-2023年的生境适宜性变化（AUCROC 0.93-0.98）。研究发现道路网络、土壤氮含量和红边(RE)/短波红外(SWIR)光谱波段是关键驱动因子，33%的公园区域存在入侵风险，为东非稀树草原生态系统保护提供了重要决策依据。

　　

1 引言

全球生物多样性正面临外来入侵物种(IAS)的严峻威胁，其中马缨丹(Lantana camara)因其表型可塑性和广泛生态适应性被列为世界十大恶性入侵植物。该物种通过人为干扰区域快速扩散，尤其在热带稀树草原生态系统中形成单优群落，破坏生态演替。传统监测方法在数据稀缺地区存在局限，而结合遥感技术与机器学习算法的物种分布模型(SDM)为动态监测提供了新思路。

2 材料与方法

研究选取卢旺达阿卡盖拉国家公园（1122 km²）为研究区，整合7大类52种预测因子：

• 道路网络：基于50m缓冲区生成二值栅格

• 地形数据：SRTM高程衍生指标（TPI/TWI）

• 气候参数：TerraClimate提供的温度/降水/蒸散发数据

• 土壤特性：iSDA数据库的氮含量/阳离子交换量

• 哨兵1号SAR：VV/VH极化后向散射值经Lee滤波处理

• 哨兵2号多光谱：采用SIAC大气校正生成NDVI/NDRE等7种植被指数

• 土地覆盖：基于Landsat时序重建的7分类体系

通过Google Earth Engine(GEE)平台构建随机森林模型，采用空间分块交叉验证（10次迭代）评估性能，生成30米分辨率生境适宜性指数(HSI)图。

3 结果

时空动态：2023年33%研究区（364.85 km²）被预测为适宜生境，中部/北部区域风险最高。变化检测显示2015-2023年间东北部适宜性增加12%，而西南部降低8%。

关键因子：

1. 道路网络（相对贡献度峰值21%）

2. 土壤氮含量（N_TS 8.4%）

3. 光谱特征：SWIR2（14%）和RE波段（9%）

4. 高程（R²=0.76）

模型性能：AUC_ROC稳定在0.93-0.98，AUC_PR波动较大（最低0.79），反映云覆盖对光学数据的影响。

4 讨论

生态启示：

• 道路作为"入侵走廊"的作用显著，与车辆携带种子/土壤扰动密切相关

• SWIR/RE波段对叶绿素/水分含量的敏感性使其成为理想鉴别特征

• 土壤氮循环的正反馈可能加速入侵进程

方法论局限：

• 空间自相关性(SAC)导致道路因子标准差达0.21

• 2016年AUC_PR异常值（0.79）与云覆盖数据缺失有关

• 缺乏动物传播矢量参数化

5 结论

该研究首次在东非稀树草原生态系统实现马缨丹多源数据融合建模，证实"道路-土壤-光谱"三元驱动机制。建议未来整合：

1. 季节性监测（干/雨季）

2. 动物迁徙路径分析

3. 气候变化情景预测

   为制定靶向清除策略提供科学依据，对维护塞伦盖蒂-马拉生态走廊完整性具有重要意义。