基于首次在中国南方记录的发生点预测气候变化情景下丝路蓟在中国的潜在分布

《Ecology and Evolution》：Prediction of the Potential Distribution of Cirsium vulgare in China Under Climate Change Scenarios Based on Its First Recorded Occurrences in Southern China

　　

丝路蓟(Cirsium vulgare) (Asteraceae)是一种全球分布范围不断扩张的入侵植物物种。该物种最近在中国云南省被发现，远低于其此前在中国已知的分布区，亟需进行及时的入侵风险评估。本研究旨在提供气候变化情景下该物种在中国潜在分布的更全面评估。研究人员使用优化的MaxEnt模型，结合多元环境相似面(MESS)分析，基于当前的全球发生记录和来自云南省的52个新采集的野外发生记录。该模型表现出稳健的预测性能(AUC?=?0.971)，并确定了温度季节性(Bio4, 贡献率42.8%)和降水季节性(Bio15, 20.0%)为两个主要影响因素。该物种表现出一种双环境响应模式，使其能够适应西南高地的温和、低季节性环境，同时耐受西北内陆严酷的大陆性气候。因此，形成了包括云南、新疆和台湾在内的多中心分布格局。在未来气候变化情景下，该模型显示丝路蓟表现出罕见的逆向海拔迁移。分布中心显著向西北方向移动，且海拔从当前的高海拔山区(4900?m)急剧下降到柴达木盆地边缘(3100?m)。这表明丝路蓟种群可能能够追踪高季节性气候以抵消气候变化情景引起的变暖影响。尽管中国丝路蓟的总适宜区预计在未来将收缩，但云贵高原和新疆的伊犁河谷仍然是稳定的气候避难所。因此，本研究建议将这些核心分布区作为丝路蓟预防和控制的首要优先区域，并强调了通过西北扩散廊道对绿洲农业区域的定殖风险。

**论文解读：气候变化情景下丝路蓟（Cirsium vulgare）在中国的潜在分布预测**

**研究背景与问题**

在全球气候变化和人类活动加剧的背景下，生物入侵已成为威胁全球生物多样性和农业可持续性的关键挑战。气候变化直接促进了外来物种的定殖和地理扩张，尤其是那些具有广泛生态耐受性的物种，使它们能够突破历史环境屏障进入高海拔或高纬度地区。因此，准确预测未来气候情景下入侵植物的潜在适宜生境对于制定早期预警机制至关重要。

丝路蓟（Cirsium vulgare (Savi) Ten.，菊科Asteraceae）是一种高度适应性的入侵物种，原产于欧洲、西亚和北非，凭借其巨大的繁殖能力、有效的风媒传播和对受干扰生境的强适应性，已扩散至全球。在入侵地，丝路蓟通过排挤本地植物、降低牧场载畜量以及作为作物害虫的中间宿主，造成严重的生态和经济损害。然而，在中国，该物种长期以来被认为主要局限于西北部的新疆维吾尔自治区（XUAR），该地区以典型温带大陆性气候为主。然而，2022年至2024年间进行的广泛野外调查首次在遥远的南部——云南省记录到了丝路蓟的归化种群。该物种已广泛入侵昆明、楚雄、玉溪和曲靖的农田、荒地和人工景观。这一在亚热带高原地区的意外出现挑战了关于丝路蓟气候限制的普遍观点，表明该物种具有比先前认识更复杂的环境适应机制，其国家入侵风险被低估了。

为了解决这一风险，物种分布模型（SDMs）如最大熵（MaxEnt）算法，为利用仅存在数据预测入侵动态提供了稳健框架。然而，现有关于丝路蓟的分布研究大多局限于局部尺度或历史记录，未能纳入新发现的云南种群或未来气候预测。此外，传统建模往往依赖默认软件参数，可能导致模型过拟合并限制其在非原生分布区的转移性。因此，本研究首次对中国丝路蓟进行全国尺度的建模，通过整合新发现的云南发生记录与全球数据库记录，采用参数优化的MaxEnt模型，并结合多元环境相似面（MESS）分析，旨在构建高精度潜在分布模型、量化驱动其适应性的主导环境因子，并模拟未来气候变化情景下适宜区的时空动态和质心迁移轨迹。该论文发表在《Ecology and Evolution》。

**主要关键技术与方法**

研究人员使用优化的MaxEnt模型（参数：特征组合QTH，正则化乘子1.5），结合多元环境相似面（MESS）和最不相似变量（MoD）分析。基于来自全球生物多样性信息设施（GBIF）和云南野外调查的97个经过空间过滤的分布点（去除空间自相关），以及从WorldClim v2.1数据库筛选出的5个环境变量（Bio2、Bio4、Bio14、Bio15和Elevation）。模型采用75%训练、25%测试，重复10次子采样，以AUC评估性能。未来气候数据来自BCC-CSM2-MR模型下的SSP126、SSP245、SSP585情景（2050s和2070s）。使用ArcGIS的Jenks自然断点法分类适宜性等级，并通过SDMtoolbox计算质心迁移。

**研究结果**

**3.1 模型优化与精度评估** 通过参数优化（FC=QTH, RM=1.5），模型遗漏率降低31%，平均AUC达0.971±0.009，表明预测结果准确可靠。

**3.2 影响分布的关键环境变量** 基于MaxEnt模型的刀切法、贡献率和置换重要性，温度季节性（Bio4，贡献率42.8%）是最主要预测因子，其次是降水季节性（Bio15，20.0%）和海拔（17.9%）。响应曲线显示，丝路蓟在单变量响应中于Bio4约450-500时出现尖锐峰值，但边际响应曲线中Bio4超过500后适宜性仍保持稳定(0.3)，支持双环境响应模式：适应西南低季节性气候，同时耐受西北内陆高大陆性气候。

**3.3 当前气候情景下中国的潜在分布** 当前气候下，丝路蓟适宜区呈多中心格局，热点集中在西南（云南、贵州）、西北（新疆北部）和台湾。总适宜面积约1.1491×10⁶ km²，占中国陆地面积的11.97%。高适宜区（1.555×10⁵ km²）呈斑块聚集分布，主要位于云南中南部、新疆伊犁河谷和准噶尔盆地南缘，以及台湾中央山脉。

**3.4 未来气候情景下潜在分布与范围变化** 未来气候下，丝路蓟适宜区总体呈收缩趋势，伴随局部波动。除SSP585-2070s情景外，其余情景下适宜区丧失率均超过扩张率，净损失率在SSP126-2070s下最大（约0.98%）。在SSP585-2070s下，扩张率（1.46%）略高于丧失率（1.21%），出现净增益。空间上，核心适宜区在西南、新疆北部和台湾持续存在，无明显大规模空间迁移，稳定区域占中国陆地面积的6.94%-7.58%。

**3.5 适宜区质心迁移** 未来气候下，丝路蓟适宜区质心呈显著的非线性西北向迁移，并伴有后期回退。当前质心位于青海省玛多县黄河源头高海拔区（95.27°E, 34.76°N, 海拔4922 m）。2050s各情景下质心向西北大幅移动，最大位移在SSP585-2050s下（180.2 km），移至柴达木盆地南缘（94.45°E, 36.31°N, 海拔3141 m）。2070s下SSP585情景质心回退，位移缩小至50.4 km（94.66°E, 35.86°N）。这揭示了罕见的逆向海拔迁移（下降），从当前高海拔山区降至盆地边缘，表明该物种通过追踪高季节性气候以补偿变暖影响。

**3.6 MESS与MoD分析** 所有未来情景下，中国超过98%的区域气候与校准背景相似（类比气候），表明模型转移性高、外推风险低。新颖气候比例仅占0.29%-1.11%。MoD分析显示，降水季节性（Bio15）是驱动环境新颖性的绝对主导因子（在SSP126-2050s下占100%），而温度季节性（Bio4）和海拔未被识别为异质性主要驱动因子。

**讨论与结论**

研究表明，丝路蓟在中国当前和未来气候下具有显著超出已知分布的扩散潜力，其双环境响应模式（由表型可塑性驱动）使其在西南低季节性气候和西北高大陆性气候中均能维持高适宜性，形成多中心分布格局。云贵高原、伊犁河谷和台湾是关键核心区。未来气候变化下，该物种表现出罕见的逆向海拔迁移，质心向西北柴达木盆地边缘移动，这表明维持特定的季节性温度波动比绝对水分需求更重要。尽管总适宜区可能收缩，但云贵高原和伊犁河谷作为稳定气候避难所，应被优先列为防控重点区域。研究建议加强沿生态廊道（如青海至柴达木盆地、凉山和秦岭）的检疫和监测，并在农业界面实施花前物理和化学控制措施。模型局限性包括仅考虑非生物因子、未整合扩散限制以及仅使用单一全球气候模式（GCM）。

**结论**：本研究首次利用参数优化的MaxEnt模型和多源发生数据评估了丝路蓟在中国的潜在分布。模型AUC均值达0.971，MESS分析显示外推风险极低（<1.11%）。温度季节性被确定为主导环境因子。通过双环境响应模式，丝路蓟形成了多中心分布格局。在气候变化情景下，该物种表现出罕见的逆向海拔迁移，揭示了一种通过空间位移补偿季节性变化模式的独特机制，其特征是倾向于追踪季节性波动更高的柴达木盆地边缘。尽管气候变化导致适宜区整体收缩，但作为稳定避难所的云贵高原和伊犁河谷应被指定为优先防控区域。本研究阐明了丝路蓟的入侵格局，并为理解高海拔入侵植物应对气候变化的生态位迁移机制提供了科学依据。