全球陆地生物群落气候脆弱性评估：机器学习模型预测未来生态分布格局

本研究针对气候变化下植被恢复的物种选择难题，通过机器学习构建了精度达90%的全球生物群落-气候包络（BCE）模型。预测显示至2080年，11-17%的陆地表面将发生BCE变迁，苔原带可能缩减47%而旱地生态系统扩张，为气候智能型生态管理提供了关键科学依据。

　　

随着全球气候变化持续加剧，自然生态系统正面临着前所未有的环境压力。如何选择能够适应当前及未来气候条件的植被物种，已成为生态修复和可持续生态系统管理的核心难题。地球陆地表面可划分为14个主要生物群落类型，这些群落不仅反映了植被的分布规律，更对整个生态系统的生物多样性和碳循环过程具有决定性影响。传统的生物群落分布图多基于专家知识或遥感数据绘制，缺乏对未来气候变化情景下群落分布格局的预测能力，这严重制约了气候适应性生态修复策略的制定。

为了解决这一科学难题，苏黎世联邦理工学院的研究团队在《Scientific Reports》上发表了开创性研究。他们采用机器学习技术，首次构建了全球尺度生物群落-气候包络（Biome-Climate Envelopes, BCEs）预测模型，精准揭示了气候和土壤因素如何共同塑造现代生物群落分布格局，并预测了不同气候变化情景下未来BCEs的演变趋势。

研究团队采用集成随机森林机器学习方法，使用1979-2013年的气候数据和土壤特性数据作为训练变量，以RESOLVE全球生物群落产品作为训练基准。通过创建1000个独立训练数据集，每个包含35000个训练和验证观测值，建立了高精度的BCE分类模型。模型验证采用独立的验证数据集，包含每个BCE的2500个随机点。未来预测基于CMIP5的三个大气环流模型（ACCESS1.0、CMCC-CM、MIROC5）的RCP 4.5和RCP 8.5情景数据，所有数据统一处理为30弧秒分辨率。

模型准确性验证

机器学习模型对全球BCEs当代分布的描述表现出极高准确性，独立验证数据集的总体分类精度达到90%（Kappa系数0.89）。所有14个生物群落的分类准确率介于83%-94%之间，表明模型对各种生态系统类型都具有良好的识别能力。当代BCE分类中存在9.6%的不确定区域，这些区域主要位于生物群落过渡带。

未来BCE分布变化

预测显示，到2080年，即使相对保守的RCP 4.5情景下，BCEs也将发生显著变化。山地草原和灌丛、北方森林和苔原的BCE相对面积将分别减少15%、20%和29%，相当于绝对减少84万、284万和239万平方公里。永久性或周期性淹没生境的BCEs（如红树林和洪水泛滥的草原和稀树草原）分别减少2%和60%。相比之下，干旱生态系统BCEs呈现明显扩张趋势，热带干燥森林增加23%（116万平方公里），沙漠和旱生灌丛增加4%（95万平方公里）。

气候脆弱性评估

全球范围内，RCP 4.5情景下11.4%的陆地表面（15亿公顷）极有可能（>90%概率）转变为不同的BCE，RCP 8.5情景下这一比例升至16.7%（22亿公顷）。同时，BCE分类不确定性区域从当前的9.6%增至RCP 4.5下的16.1%（21亿公顷）和RCP 8.5下的19.1%（24亿公顷）。这些变化凸显了陆地生物群落在未来气候变化下的高度脆弱性。

区域特异性变化

研究发现BCE边界普遍向极地移动，其中苔原BCE在RCP 8.5情景下可能缩减达47%。北美地区变化尤为显著：加拿大伍德布法罗国家公园的北方森林BCE预计将转变为北达科他州（美国） Theodore Roosevelt国家公园的温带草原、稀树草原和灌丛BCE；得克萨斯州奥斯汀（美国）目前为温带稀树草原、草原和灌丛BCE，预计将转变为Big Bend国家公园的极端沙漠环境BCE。热带草原BCE预计扩张5%，主要发生在亚马逊东南部，取代热带湿润森林BCE；同时热带湿润森林BCE在中非和南美洲北部扩张3%，侵占热带草原BCE。

研究通过插值-外推分析发现，绝大多数未来BCE仍落在当前气候空间内，特别是预测BCE更替潜力最大的北纬地区。然而，气候变化将导致新气候类型的出现，这些环境本质上超出了训练数据集范围。撒哈拉沙漠和阿拉伯半岛是距离当前气候空间最远的区域，这些地区将变得比有记录以来的任何沙漠都要炎热。多变量环境协变量空间的外推评估表明，超过90%的未来BCE像素落在当前气候空间内，外推比例最高的地区位于热带。

研究结论强调，地球生物群落分布对全球碳循环和生物多样性具有基础性约束作用。研究表明土壤和气候变量能够解释当前BCE分布的90%，为当代生物群落提供了准确分类。应用该模型对IPCC未来气候情景进行预测，揭示了BCE的重大转变，与既往研究预测一致。在全球温室气体排放目前遵循RCP 8.5情景的情况下，17%的陆地生物圈（22亿公顷）容易发生环境条件的显著变化，可能威胁现有植被，并在未来几十年内重新安排地球生物多样性的分布格局。

讨论部分指出，尽管环境条件发生这些显著变化，动植物群落对这些未来气候压力的响应程度仍是一个关键未解问题，这将最终决定未来的生物群落是否以及何时何地与这些BCE预测保持一致。生态系统从一种类型转变为另一种类型可能需要数十年甚至数百年时间——即使气候发生根本性变化。人为干扰（如CO₂施肥和养分沉积）可能缓冲生态系统，最小化气候驱动的植物组成变化。模型构建所基于的生物群落确定性区域化并未反映区域和大陆特异性现象（如进化过程迁移时间）。复杂的生态反馈机制（如干扰机制）可能具有大陆特异性影响，并引入生物群落出现的不确定性。

尽管时间滞后、滞后效应、区域特异性生态反馈机制以及环境与植被之间关系的变化将在多大程度上导致未来气候与未来生物群落之间的脱节仍属未知，但本研究与其他评估一起提出了一套清晰、可检验的未来生物群落-气候包络基线预测。预测仅限于模型包含的环境变量和过程，但预测的准确性取决于RCP气候预测的准确性，并与现代生物群落划分保持一致。随着新数据的出现，地球系统建模者将能够评估这些预测的成功与失败之处，并利用这些信息生成更新的模型和未来预测。这种预测-分析-循环方法是跨不同科学学科发展预测能力的基础。

鉴于全球环境变化的速度和严重性，了解地球主要生态系统类型的当前和未来状态是生态学中的一个紧迫问题。在生态系统恢复的背景下尤其如此，项目急需关于未来几十年其地点可能呈现的环境条件信息。研究表明，即使是最乐观的气候变化情景也预测地球主要生物群落-气候包络将发生根本性重组，使这些地区的当地生物群面临重大而新颖的环境压力。在这些地区，未来的气候将无法支持当前的植被状态，恢复和保护行动可以寻求增强生态系统跟踪气候变化的能力，并使物种能够移动到更合适的位置。研究建议人类应该为地球生物群落-气候包络的重新调整做好准备，这对气候智能型恢复、保护和生态系统管理具有直接而惊人的影响。