当前及未来红雪松入侵情况：对内布拉斯加州中部景观的潜在影响

《Redox Biochemistry and Chemistry》：Current and Future Redcedar Encroachment: Potential Implications for Central Nebraska Landscapes

红杉入侵导致北美大平原草原生态系统服务退化，研究通过机器学习、马尔可夫链和细胞自动机模型分析2000-2020年红杉扩张速率（年均0.34%-4.15%），预测至2100年分布面积扩大4倍，揭示地形与入侵强度的关联，提出景观管理策略。

　　本文探讨了北美大平原地区草甸生态系统中红杨树（*Juniperus virginiana*）入侵的现状与未来趋势。红杨树作为一种原生于美国的木本常绿植物，在中央大平原的景观中占据主导地位。研究利用机器学习、马尔可夫链和细胞自动机建模技术，对红杨树当前及未来覆盖情况进行预测。通过遥感技术，研究人员对2000年、2010年和2020年的Landsat影像进行分类，并结合高分辨率国家农业影像计划（NAIP）影像生成的训练样本，以提高分类精度。此外，研究还通过采样方法估算红杨树入侵速率，并利用马尔可夫链模型和细胞自动机模型预测2050年和2100年的红杨树分布情况。

研究结果表明，红杨树的覆盖面积在2000年至2010年间每年增长0.34至3.31%，而在2010年至2020年间增长速度加快至3.88至4.15%。在2000年至2020年的整体时间段内，红杨树的覆盖面积增长为2.10至3.73%。这种增长主要发生在具有较高黄土峡谷和山地比例的县份。根据预测模型，红杨树的分布面积在2050年将比2020年的2006平方公里增加两倍以上，达到3999平方公里；而在2100年，其分布面积将增加四倍，达到7226平方公里。研究结果表明，尽管不同时间段内的过渡概率和扩散速度存在差异，红杨树仍可能继续侵占草地生态系统。

红杨树的入侵不仅影响了草地生态系统的结构和功能，还对地下水补给和牲畜饲料生产等关键生态系统服务产生影响。草地生态系统在气候变迁和人类活动的双重压力下已经面临挑战，而红杨树的入侵进一步加剧了这些压力。特别是在干旱地区的草地中，原生木本或灌木植物的密度、覆盖面积和生物量的增加被称为入侵。例如，红杨树的入侵可能导致高平原含水层地下水补给减少约三分之二，这将对区域的水资源安全构成威胁。此外，红杨树的入侵显著降低了草本植物的生物量生产，并对草地生物多样性造成负面影响。

红杨树的扩散是多种社会、环境和生态因素共同作用的结果。这些因素包括人类活动、气候变化、土地利用变化以及自然生态过程。红杨树作为一种常见的防风林树种，通常被人工种植，但其快速扩散和入侵特性使其成为草地生态系统的重要威胁。在缺乏火的控制下，红杨树的扩散会迅速取代原生草地。因此，监测红杨树的扩散情况并理解其未来的空间分布，对于大平原景观的管理具有重要意义。

遥感技术在评估和预测原生植物分布、植物入侵以及入侵物种潜在分布方面得到了广泛应用。通过遥感数据，研究人员可以识别红杨树等针叶树种，并利用影像的空间、光谱和纹理特征进行分类。然而，由于红杨树与其他植被类型在光谱特征上的相似性，以及其在草地中分布较为稀疏，红杨树的识别和分类结果较为复杂。为此，研究采用了一种基于匹配滤波的方法，以区分雪覆盖和非雪覆盖条件下红杨树的分布情况。同时，研究还探讨了基于机器学习的新兴影像处理方法在分类和检测遥感影像中的应用前景。特别是随机森林、支持向量机和人工神经网络（ANNs）在分类土地覆盖和土地利用地图方面显示出较高的准确性。在人工神经网络中，具有浅层结构的多层感知器（MLP）对训练样本的需求较少，因此在影像分类和目标特征提取方面得到了广泛应用。

研究通过遥感数据评估土地覆盖的变化，以获得时间上的变化率估算。利用两个不同时期的土地覆盖数据，马尔可夫链模型可以提供关于时间动态的信息，即每个时间步中像素从一种状态转移到另一种状态的概率。该模型将变化视为一个随机过程，认为未来的状态仅与当前状态相关，而不受任何先前状态的影响。同时，马尔可夫链模型假设过程是稳定的，不考虑独立变量之间的相互作用。相比之下，细胞自动机模型则定义了空间动态，并允许在预测过程中考虑相邻像素的影响。通过邻域函数，细胞自动机模型可以利用细胞与其邻域之间的关系，以及转移函数，来推导状态的变化。转移函数可以是确定性的或随机性的，从而决定像素从一种状态转移到另一种状态的方式。马尔可夫-细胞自动机（Markov-CA）模型结合了时间和空间组件，以评估和预测像素状态的变化。马尔可夫链计算特定时间段内像素从一种状态转移到另一种状态的概率，而细胞自动机则通过邻域配置和转移潜力图量化时空动态。

在过去的土地利用和覆盖变化研究中，马尔可夫-细胞自动机模型已被广泛用于分析和预测土地利用和覆盖变化。例如，Keshtkar和Voigt（2015）利用该模型研究了德国中部地区的景观变化；de Oliveira Barros等人（2018）预测了巴西米纳斯吉拉斯州北部地区可能受到沙漠化影响的区域；Louca等人（2015）结合气候和土地利用变化，预测了塞浦路斯地区的入侵物种分布。此外，Balzter（2000）利用马尔可夫链模型评估了草地社区的植被动态，Brown等人（2000）研究了美国上密西西比地区私人土地上的土地利用和覆盖关系，Coppedge等人（2007）则利用马尔可夫模型预测了俄克拉荷马州草地中红杨树林的扩张。尽管已有研究利用马尔可夫-细胞自动机模型直接评估与人类干预相关的森林变化，如农业用地清理或城市中心建设，但较少有研究用于评估和模拟最小或间接人类干预（如种植）下的木本植物入侵情况。本研究模拟了红杨树在内布拉斯加的扩散情况，特别是在NSH草地中的扩散。红杨树占据内布拉斯加基部树面积的90%，是该地区的主要树种。研究的具体目标是：1）提取当前红杨树覆盖情况，并估算2000年至2020年间的年度入侵速率；2）利用马尔可夫-细胞自动机模型预测未来红杨树的入侵模式和分布情况。

研究区域位于内布拉斯加中部，覆盖了大部分NSH、黄土峡谷和黄土山地生态区。该区域拥有丰富的木本植物，特别是由于红杨树和美洲山松（*Pinus ponderosa*）的入侵。根据2019年的森林库存分析数据库，红杨树在大平原地区占据最大的基部面积比例，其次是美洲山松。该区域的红杨树和美洲山松的分布情况在研究中得到了详细分析。通过遥感数据和机器学习方法，研究人员能够更准确地识别和分类红杨树的分布情况，并估算其入侵速率。研究还发现，红杨树的扩散与多种因素相关，包括地形特征、土壤类型、气候条件以及人类活动的影响。

在对分类地图进行精度评估后，研究人员发现2000年、2010年和2020年的分类地图总体精度均超过99%，并且对应的缓冲地图也显示出较高的精度（表1）。其他类别的生产者和使用者，如农业、水体、草地、湿地、建成区和裸露区，也显示出良好的区分能力。此外，2020年分类的Landsat影像的视觉解释（图S3）进一步验证了红杨树的分布情况。研究还讨论了红杨树入侵对未来草地生态系统服务的影响，包括地下水质量和数量、牲畜饲料生产以及生物多样性等。红杨树的扩散可能导致这些关键服务的减少，进而对区域的生态系统健康和可持续发展构成威胁。

本研究的结论表明，红杨树的入侵在内布拉斯加中部和北美大平原地区是一个广泛且持续的现象。了解红杨树入侵的过去、当前和未来趋势对于制定有效的管理策略具有重要意义。研究提供了关于红杨树入侵模式和速率的综合分析，为土地管理者和政策制定者提供了宝贵的见解。研究区域中表现出的入侵模式可以用于指导未来的管理实践，并为政策制定提供科学依据。此外，研究结果还可以作为生物物理模型的输入，用于模拟红杨树入侵对各种生态系统服务的影响。通过这些分析，研究人员希望为大平原地区的可持续发展和生态保护提供支持，并促进相关管理措施的实施。