《Ecologies》：Relative Environmental Suitability Modeling of Almaciga (Agathis philippinensis) in Davao Region, Philippines Using Geospatial-Based MaxEnt Framework Reveals Targeted Areas for Field Verification Assessments
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Almaciga（Agathis philippinensis Warb.）是菲律宾一种具有生态和经济重要性的森林树种，但其环境适宜性的区域信息仍然有限。本研究使用MaxEnt（最大熵模型）和受多重共线性控制的预测因子筛选框架，对达沃地区的当前相对环境适宜性进
Almaciga（Agathis philippinensis Warb.）是菲律宾一种具有生态和经济重要性的森林树种，但其环境适宜性的区域信息仍然有限。本研究使用MaxEnt（最大熵模型）和受多重共线性控制的预测因子筛选框架，对达沃地区的当前相对环境适宜性进行了建模。从504条整合的发生记录中，经1 km空间稀疏化处理保留了36条记录用于建模。预测因子筛选将20个气候和地形变量缩减为最暖月最高温（BIO5）和海拔。模型训练和测试AUC（曲线下面积）值分别为0.8955和0.8415，表明在区域建模域内具有有用的发生-背景判别能力。海拔主导了该模型，贡献了95.28%的贡献率和94.46%的置换重要性。保留的发生记录海拔范围在240–2804 m a.s.l.（海拔高度）之间，反映了广泛的区域海拔分布。预测适宜性较高的区域主要集中在山区。所得地图应解释为一种区域环境相似性和侦察工具，用于指导野外验证，而非确认为已占据或管理适宜性的证据。未来的验证应纳入更广泛的发生覆盖范围以及额外的栖息地和干扰变量。
Almaciga（Agathis philippinensis Warb.）是菲律宾兼具生态与经济价值的森林树种，其树脂（马尼拉柯巴树脂）广泛用于工业及工艺品，并为地方与原住民社区提供生计来源。菲律宾是全球生物多样性热点，但森林生态系统持续面临栖息地丧失和土地利用压力；同时，该国的生物多样性空间数据存在地理和分类学空缺。达沃地区拥有复杂的山地景观、保护区和生产性土地，但关于Almaciga的区域环境适宜性信息仍然十分有限。不可持续的采脂、树皮损伤、栖息地干扰和适宜生境信息缺失，威胁着该物种种群的长期存续。因此，在区域尺度识别环境适宜区域，对保护规划与可持续利用具有重要意义。
针对上述问题，研究人员基于最大熵模型（MaxEnt）构建了达沃地区Almaciga当前相对环境适宜性模型，识别出海拔作为主导环境因子，并圈定了优先开展野外验证的高适宜区域。该研究提供了一幅区域环境相似性侦察图，可作为后续保护、恢复和管理决策的初始筛选工具。
关键技术方法简述如下：发生数据来自全球生物多样性信息设施（GBIF）下载记录和实地调查记录，经筛选、精确坐标去重和1 km空间稀疏化后保留36条，并固定划分为27条训练和9条测试记录。环境数据采用WorldClim 2.1的19个生物气候变量和SRTM海拔（30弧秒分辨率）。预测因子筛选在达沃地区1000个随机点进行，通过Pearson相关（|r|≥0.70）、层次聚类分组和迭代方差膨胀因子（VIF，阈值≤5）分析，最终保留最暖月最高温（BIO5）和海拔（ELEV）。建模采用MaxEnt 3.4.4，使用cloglog输出、10014个背景点、自动特征选择、默认正则化乘数、最多500次迭代。模型评估采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）和jackknife检验，并以第10百分位训练存在阈值（cloglog=0.2108）生成二元筛选图层。
研究结果如下：
3.1 环境变量选择
在1000个随机点上对20个预测因子进行相关性和层次聚类分析，识别出五个变量组，代表变量分别为BIO13、BIO18、BIO5、BIO3和ELEV。迭代VIF筛选剔除BIO13、BIO18、BIO3，最终保留BIO5和ELEV，二者最终VIF均为1.731。该结果表明，降水相关变量被排除是出于冗余控制，而非其生态意义缺失。
3.2 模型性能与预测因子影响
模型训练AUC为0.8955，测试AUC为0.8415，测试AUC标准差为0.0556，说明在区域背景内发生记录与背景点具有可用的排序判别能力，但测试记录仅8条，估计精度有限。Jackknife分析显示，单独使用海拔的规则化训练增益为1.1645，单独使用BIO5为1.1340，全模型为1.1693；在海拔基础上加入BIO5仅使增益增加0.0048。海拔的贡献率和置换重要性分别为95.28%和94.46%，BIO5仅为4.72%和5.54%。研究人员强调，这些百分比是拟合模型的性质，而非生态效应量。
3.3 稀疏化发生记录的海拔分布
提取36条保留记录的海拔数据发现，其范围为240–2804 m a.s.l.，平均值1072 m，中位数1023 m，四分位距686–1343 m。最大海拔超过已公布的物种海拔上限（约2200 m），应谨慎解读。该分布表明模型响应并不代表硬性的海拔下限，而反映区域记录相对于环境背景的分布。
3.4 区域栖息地适宜性格局
在达沃地区19315.692 km
2（22,671个栅格单元）范围内，56.88%的面积落入0.0–0.2显示带，其余43.12%落入较高显示带，但后者不能被解释为适宜栖息地面积。第10百分位训练存在阈值为0.2108，训练集遗漏2/24，测试集遗漏2/8。高预测适宜性主要集中于山区，与保护地重叠情况仅作背景参考。该图应作为区域侦察工具，而非直接的管理决策表面。
3.5 研究局限性
记录点在Mt. Hamiguitan和Maragusan-New Bataan附近高度聚集，1 km稀疏化不能弥补未调查区域的信息缺失；固定的非空间数据划分无法检验模型向独立山区的可迁移性；背景选择未进行采样偏差校正；最终模型仅含海拔和BIO5，缺乏森林覆盖、土地利用、土壤、道路、干扰和种群状态等变量；也未分析未来气候情景。因此，模型结果只反映当前条件下的相对环境适宜性。
讨论部分进一步指出，海拔是一个整合性的环境替代变量，可能同时反映温度、云露、水分、土壤和可达性等多重梯度，不应被视为直接的生态决定性因素。连续cloglog图层是模型的主要输出，0.2108阈值提供可复现的二元筛选规则，五个等宽显示带仅用于可视化，不具有生物学验证意义。研究结论翻译为：本研究利用空间稀疏化发生记录和受多重共线性控制的预测因子选择，建立了达沃地区Agathis philippinensis当前相对环境适宜性的简约MaxEnt模型。在504条组装记录中，经1 km空间稀疏化保留36条，划分为27条训练和9条测试记录。MaxEnt评估了24个唯一训练细胞和8条测试记录，训练和测试AUC值分别为0.8955和0.8415。这些值表明在区域建模域内具有有用的发生-背景判别能力，但不代表分类准确性或地理独立可迁移性。海拔主导拟合模型，贡献率95.2839%，置换重要性94.4599%；BIO5分别占4.7161%和5.5401%。因此，适宜性表面主要沿区域海拔梯度构建，但海拔应被视为综合环境替代变量而非直接生态决定因素。36条稀疏记录海拔范围240–2804 m a.s.l.，表明宽区域海拔分布；最大栅格海拔超过已公布物种范围上限，应谨慎解读。连续cloglog表面应作为主要模型输出，第10百分位训练存在阈值0.2108提供可复现的二元筛选规则；五个等宽显示带仅用于可视化，不应视为生物验证的存在/不存在类别。高预测值主要集中在山区，应视为野外验证候选地，而非确认种群或自动适宜的保护、恢复、增植地点。总体而言，模型最适合作为区域侦察和假说生成工具；其解释受小样本、残余空间聚集、非空间划分、区域背景定义和有限预测因子限制。未来工作需扩展地理独立采样、应用空间结构化验证、测试替代背景和正则化设置，并纳入更多预测因子。由于未分析未来气候情景，结果应限于当前相对环境适宜性，不得用于推断未来范围移动或气候变化响应。
