基于BIOMOD2集成建模的秘鲁亚马孙省可可（Theobroma cacao L.）地理适宜性评估：多源数据、国土管理与植物健康整合分析

《PLOS One》：Geospatial suitability of cacao in Amazonas (Peru): An ensemble predictive modeling approach (BIOMOD2) integrating multisource data, territorial management, and plant health

　　

： 识别气候适宜的可可（Theobroma cacao L.）种植区域，对于指导热带地区可持续集约化、国土规划以及满足新兴环境标准至关重要。本研究利用biomod2平台实施的集成建模方法，整合了生物气候、地形和土壤预测因子，并结合空间生物物理排除标准、法律保护约束、与欧盟零毁林产品法规（EUDR）相关的监管合规性以及当地植物健康证据，评估了秘鲁西北部亚马孙省可可当前的气候适宜性。研究采用403条质量控制后的存在记录，在交叉验证框架下校准多种机器学习算法，仅保留预测性能较高的模型（AUC > 0.9；TSS > 0.7）。基于决策树的模型，尤其是随机森林（Random Forest）和XGBoost，表现出最佳的个体性能，而共识模型则展现出更高的空间稳定性和整体精度。结果表明，在当前条件下，约14.8%的区域领土具有较高的气候适宜性，主要集中在安第斯山间河谷及中低海拔地带，其中温度季节性被确定为主要环境预测因子。然而，纳入国土与监管约束后，有效可用面积显著缩减，尤其是在EUDR情景下，这表明可可扩张潜力在很大程度上受保护与监管框架的制约。高度退化区域作为通过农林复合系统进行生产性恢复的重点机遇区而凸显。2021—2024年的植物健康验证显示，气候适宜性最高的区域与主要可可病原菌及害虫（尤其是Moniliophthora roreri和M. perniciosa）的流行率和发病率之间存在高度的空间一致性，证实了最适栽培气候生态位同样有利于生物胁迫压力。总体而言，本研究提供了一个整合气候建模、国土管理和植物健康风险的综合框架，为亚马孙地区的公共政策、土地利用规划及可持续可可生产策略提供了坚实的科学依据。

论文解读文章

一、研究背景与问题

可可（Theobroma cacao L.）是全球热带地区重要的战略性多年生经济作物，支撑着约500万生产家庭（以小农户为主）的生计，全球种植面积约1100万公顷。然而，该产业长期面临单产偏低、技术差距、市场脆弱性以及病虫害高发等制约因素。全球可可供应高度集中于特定区域，增加了价值链对环境和经济社会扰动的敏感性。秘鲁是重要的可可出口国，约75%的出口属于精品风味或香气可可细分市场，亚马孙省则是该国新兴的可可产区，2024年产量达4124吨，位居全国第七。然而，秘鲁可可扩张长期与热带森林的农业边疆扩张交织，产生了生产、毁林与生物多样性保护之间的张力。此外，欧盟零毁林产品法规（EUDR，Regulation (EU) 2023/1115）要求供应链提供2020年12月31日后无毁林和森林退化的可追溯证明，这对产区提出了更高的空间信息需求。与此同时，霜腐病（Moniliophthora roreri）和 witches' broom（M. perniciosa）等病害是该区域广泛记录的主要限制因子，其潜在分布受环境条件调控。尽管物种分布模型（SDM）和集成建模方法已广泛应用于作物适宜性评估，但能够同时整合集成SDM适宜性、生物物理与保护约束、领土可达性以及植物健康压力本地证据的区域分析仍然稀缺，尤其是在亚马孙省这样的新兴产区。因此，本研究旨在利用biomod2集成建模框架，结合生物气候、地形和土壤预测因子，并整合可达性、保护状态、土地退化和植物健康压力图层，对亚马孙省可可当前环境适宜性进行综合建模，为土地利用规划、可持续集约化优先区划定和病害预防性管理提供空间决策支持。

二、研究开展与主要结论

研究人员通过构建集成物种分布模型，系统评估了秘鲁亚马孙省可可的当前气候适宜性，并叠加多层级空间排除与优先化情景，最终结合2021—2024年田间植物健康监测数据进行了实证验证。研究发现，约14.8%的区域领土（6184.86 km2）具有高气候适宜性，主要集中于Utcubamba、Bagua和Condorcanqui三省。温度季节性（bio04）是主导环境预测因子。然而，在逐步叠加生物物理、基础设施、保护区和EUDR森林覆盖限制后，高适宜性面积显著缩减至1918.35 km2（占区域4.6%），表明监管框架对可可扩张空间的约束远大于生物物理限制。进一步识别出46.28 km2高度退化土地可作为可可基农林复合系统生产性恢复的优先区域。植物健康监测显示，气候适宜性高的区域与主要病害（尤其是霜腐病）的高流行率高度空间重合，证实了最优气候生态位同样有利于生物胁迫压力。该研究提供了一个整合气候建模、国土管理与植物健康风险的综合框架，为亚马孙地区可持续可可生产策略和公共政策制定提供了坚实的空间科学依据。

三、关键技术方法

研究人员主要采用了以下关键技术方法：（1）多源数据整合与预处理：可可存在记录整合自GBIF、iNaturalist、田间GPS调查、农业合作社及已发表文献，经空间过滤后保留403条唯一记录；环境预测因子涵盖WorldClim v2.1的19个生物气候变量、SRTM 30 m数字高程模型衍生的地形变量以及SoilGrids v2.0的土壤属性变量，统一重采样至250 m网格。（2）共线性评估与预测因子筛选：通过Pearson相关分析（|r| ≥ 0.80排除）和方差膨胀因子（VIF < 2）筛选出7个相对独立的预测因子：粗碎屑含量（cfvo）、温度季节性（bio04）、粉粒含量、容重（bdod）、砂粒含量、坡度和坡向。（3）集成物种分布建模：利用biomod2平台（v. 4.2-6-2）在R环境中校准12种算法，采用80%训练/20%验证划分、10次重复和k折交叉验证；仅保留AUC > 0.9且TSS > 0.7的模型（最终集成100个模型），采用简单均值（EMmean）和加权均值（EMwmean）两种集成方案生成0—1000连续适宜性栅格并重分类为四级。（4）空间排除与优先化情景构建：依次叠加生物物理与基础设施限制（情景1）、保护限制（情景2）、EUDR森林覆盖限制（情景3），并识别高度退化土地与剩余高适宜性区域的交集（情景4）。（5）植物健康田间验证：2021—2024年间在Utcubamba、Bagua和Condorcanqui三省12个可可产区县开展分层抽样监测，每县25个哨点农场、每地块100株植株，评估霜腐病、witches' broom、Monalonion dissimulatum和Antiteuchus spp.的流行率与发病率/直接损害。

四、研究结果

（一）算法预测性能与基模型选择

十种算法在ROC-AUC和TSS指标上表现出差异。随机森林（RF）表现最佳（AUC = 0.99；TSS = 0.99），其次为XGBoost（AUC = 0.98；TSS = 0.91）。GBM达到AUC 0.93、TSS 0.74；CTA、MARS、GLM和MaxEnt的AUC介于0.91—0.92，TSS介于0.69—0.76；FDA和GAM的AUC为0.90、TSS为0.65；ANN表现最低（AUC = 0.81；TSS = 0.63）。SRE和MAXNET因未达性能标准被排除。RF被选为基模型用于后续空间分析。

（二）环境预测因子重要性、集成性能与空间适宜性格局

温度季节性（bio04）在所有算法中贡献最高，重要性从RF的30.3%到ANN的87.9%不等，在CTA（68.0%）、GBM（62.3%）、MARS（61.8%）和XGBoost（62.1%）中尤为突出。容重（bdod）在XGBoost（29.5%）和CTA（25.5%）中贡献较高。两种集成方案性能接近：EMmean的Kappa和TSS均为0.847、ROC为0.974；EMwmean的Kappa和TSS均为0.844、ROC为0.975。空间预测方面，RF、XGBoost、GBM和MARS识别出中部和南部大面积中高适宜性区域，CTA预测最为受限。

（三）排除与恢复优先化情景下的当前可可适宜性地理分布

未施加空间限制时，不适宜区占57.4%（23960.86 km2），低适宜区占18.9%（7866.17 km2），中适宜区占8.9%（3705.00 km2），高适宜区占14.8%（6184.86 km2）。省级层面，Utcubamba（1635.36 km2）、Bagua（1502.05 km2）和Condorcanqui（1473.34 km2）拥有最大高适宜性面积。情景1（生物物理与基础设施排除）后高适宜区降至5932.98 km2（14.2%）；情景2（叠加保护限制）后降至5428.33 km2（13.0%）；情景3（叠加EUDR森林覆盖限制）后骤降至1918.35 km2（4.6%），较初始减少4266.51 km2。情景4识别出46.28 km2高度退化土地与剩余高适宜区重叠，占区域0.1%、情景3剩余高适宜区的2.4%，被确定为可可基农林复合系统生产性恢复的优先区域。

（四）亚马孙省可可产区县植物健康动态与发病率

2021—2024年12个产区县的纵向监测显示，霜腐病（Moniliophthora roreri）在整个监测期流行率最高，多数县2021—2023年间达60%—100%，2024年虽有所下降，但Imaza仍记录100%流行率。Witches' broom（M. perniciosa）分布较不均匀，流行率介于10%—80%，2023年Cenepa和Río Santiago最高。Monalonion dissimulatum总体流行率较低（0%—30%），但Cajaruro的直接损害在2021年达65%。Antiteuchus spp.县际差异最大，El Milagro在2022和2023年流行率达100%，而Cenepa和Río Santiago在整个监测期无记录。

（五）真菌病原菌的流行率与发病率

霜腐病在流行率和直接损害方面均占主导地位。Nieva、Cenepa和Río Santiago在2021—2023年发病率/直接损害达100%，2024年分别降至60%、70%和60%。Aramango在2023年达90%后于2024年降至40%。Witches' broom发病率/直接损害低于霜腐病但持续复发，Río Santiago从2021年40%升至2023年80%后降至2024年50%；Cenepa从2021—2022年60%升至2023年70%后降至2024年40%。

（六）有害昆虫区系：Monalonion与Antiteuchus

Monalonion dissimulatum流行率总体低至中等（0%—30%），2023年La Peca最高（30%）。但直接损害呈局部高值：Cajaruro在2021年达65%、2022年54%，2024年降至12%；Copallín在2023年达40%。Antiteuchus spp.县际变异最大：El Milagro在2022和2023年流行率均达100%，Cajaruro和Copallín在2023年达60%；Cajaruro直接损害在2021年最高（65%），2023年45%，多数县2024年损害趋近于零。

（七）纵向动态与区域趋势

2021—2024年比较显示总体植物健康流行率下降，但幅度和方向因生物因子而异。Antiteuchus spp.县际响应最不均一，多个县下降而Cajaruro和Nieva上升。Monalonion dissimulatum总体稳定或下降，Cenepa上升10个百分点。霜腐病下降最为一致，Aramango降幅最大（60个百分点）。Witches' broom在多数县下降，Río Santiago是主要例外（上升10个百分点）。区域尺度上，Antiteuchus spp.区域均值从2021年20.1%升至2023年32.5%峰值后骤降至2024年12.3%；M. dissimulatum维持在12.3%—12.5%后降至10.6%；霜腐病从96.3%（2021）经94.8%（2022）、89.6%（2023）降至65.4%（2024）；Witches' broom从42.4%（2021）、42.6%（2022）、40.8%（2023）降至28.5%（2024）。所有四种生物因子在2024年的区域平均流行率均低于前几年。

五、讨论与结论

讨论部分指出，集成SDM方法在热带高异质性区域评估多年生作物适宜性方面具有稳健性优势，随机森林和XGBoost等基于决策树的模型优于参数和半参数模型，能够捕捉预测因子间的非线性关系和复杂交互效应。共识模型相比个体模型不仅提高整体精度，还稳定了空间信号，减少了特定算法带来的局部伪影。温度季节性作为主导预测因子，与可可对年际热变异的敏感性而非均值温度的研究一致，相对热稳定性有利于持续开花、果实发育和降低生理胁迫。土壤容重的次级贡献表明，气候界定总体适宜性框架，而土壤物理性质在局地尺度调节生产可行性。高适宜性比例（约14.8%）略低于以往研究，反映了保守方法优先预测稳健性而非最大化潜在面积。排除情景显示，EUDR等国际监管框架对亚马孙农业扩张潜力的约束日益大于生物物理限制，需从生产规划早期阶段整合监管合规标准。退化土地纳入情景虽空间有限，但战略意义重大，符合通过退化土地再转化协调农业生产、生态恢复和毁林减缓的全球框架。植物健康验证提供了实证证据，表明气候适宜性高的区域与病原菌和害虫压力增加相重合，最优气候生态位同样有利于Moniliophthora roreri和M. perniciosa等因子的流行病学。霜腐病作为主要植物健康约束的持续存在，与其作为拉丁美洲最具限制性可可病害的定位一致；Monalonion dissimulatum和Antiteuchus spp.等害虫的局地行为与其对微气候条件和本地农艺管理的高度依赖相符。总体而言，高气候适宜性并不必然意味着较低的健康风险，反而可能放大生物胁迫压力，需配套预防性综合管理策略。

研究结论部分指出，本研究识别出秘鲁亚马孙省可可当前适宜性的显著空间差异。高适宜区占全省14.8%（6184.86 km2），主要集中在Utcubamba（1635.36 km2）、Bagua（1502.05 km2）和Condorcanqui（1473.34 km2）。温度季节性是最具影响力的环境预测因子，集成建模产生了持续的高预测性能。逐步纳入领土限制显著缩减了可可种植可用面积，尤其在应用EUDR相关森林覆盖标准后，高适宜区降至区域领土的4.6%（1918.35 km2）。在这些限制后仍适宜的区域中，仅46.28 km2高度退化土地被确定为可可基生产性恢复的优先区域。植物健康监测显示亚马孙省可可产区县持续存在病害压力；霜腐病仍是最普遍病害，区域均值从2021年96.3%降至2024年65.4%，而witches' broom从42.4%降至28.5%。总体而言，环境适宜性、领土限制、恢复机会和植物健康条件的整合，为在兼顾生产潜力与保护和零毁林要求的区域优先发展可可生产提供了空间基础。