精细尺度地形变化对高山景观气候连通性的影响

《Alpine Botany》：Effects of fine-scale topographic variation on climatic connectivity in alpine landscapes

　　

随着气候变化使当前栖息地不再适合植物物种，扩散到适宜地点成为其种群持续存在的重要策略。在山区，气候变暖可能迫使物种沿海拔梯度向上移动，或者作为一种可能的捷径，在地形气候崎岖的地形中定殖于更冷的微生境。在此，研究人员采用气候连通性（climatic connectivity）分析，评估高山景观中这种移动的表观选择如何随所描绘的微气候变异程度而变化。研究人员使用基于地形信息的土壤温度空间插值，并通过从较暖到较冷温度的方向性移动，在两种未来气候情景下，由六个不同空间分辨率（1、5、10、20、50、100 m）计算了气候连通性。在强烈变暖下，景观的气候连通性随着所描绘的微气候变异程度的增加而提高，但即使在非常精细的分辨率下，研究区的相当大比例，尤其是高海拔地区，仍未能实现连通。这些发现部分支持了地形复杂景观的微气候变异可以缓冲高山植物区系免受气候变化影响的观点。然而，这种缓冲作用随着变暖幅度的增大而逐渐失效，特别是对于适应寒冷的物种。

论文解读：精细尺度地形变化对高山景观气候连通性的影响

高山生态系统被认为是全球对气候变化最敏感的环境之一，这是因为陡峭的海拔梯度能够在很小的地理距离内产生快速的气候条件变化。持续的气候变暖已观测到导致物种分布位移，而冷适应的高山至亚冰雪带物种尤其面临栖息地大量丧失的风险。传统预测模型基于气温垂直递减率，认为物种若要追踪适宜气候，就必须沿山坡向上迁移，因此可能走向“灭绝自动扶梯”。然而，近年的研究认识到微气候与宏观气候格局存在显著差异，地形复杂的高山景观中强烈的微气候变异可能提供局部冷气候避难所，从而缓冲气候变化对高山植物区系的影响。但物种能否持续，不仅取决于未来适宜栖息地的面积，还取决于它们能否在空间上追踪到这些栖息的斑块，即景观对物种移动的渗透性。这种渗透性在气候变化背景下被定义为“气候连通性（climatic connectivity）”。此前的气候连通性评估多用于大空间尺度和粗分辨率，而在微气候高度异质的高山景观中，精细尺度上的连通性及其随分析分辨率的变化尚不明确。因此，研究人员在典型高山景观中开展本研究，以回答微气候变异的刻画程度如何影响气候连通性的评估结果。

研究区位于奥地利蒂罗尔州Stubai Alps的Schrankogel周围约20 km²的雪线以上景观。研究人员于2021年安装了900个无线土壤温度传感器，埋深10 cm，每小时记录一次土壤温度，覆盖五年（2021年9月1日至2025年8月31日），其中894个传感器提供了有效数据。利用随机森林算法，以地形变量和归一化植被指数（normalised difference vegetation index, NDVI）作为预测变量，将当前和未来土壤温度空间插值为1 m分辨率栅格。未来气候采用了两种共享社会经济路径情景（SSP2-4.5和SSP5-8.5）。气候连通性计算采用McGuire等（2016）和Senior等（2019）的方法：将研究区划分为当前温度处于同一1 °C增量内的相邻像元斑块，再沿从暖到冷的温度梯度方向性移动，为每个起源斑块搜索可连接的最低温度目的地，并计算二者的温差作为“热裕度（thermal margin）”。为检验尺度效应，研究将1 m栅格依次平均得到5、10、20、50、100 m分辨率，并在每种分辨率下重复上述连通性分析。该研究的意义在于系统评估微气候变异对气候连通性的影响方向与幅度，并揭示温度变量选择对结果的关键作用。

关键技术方法方面，研究人员使用了五年高密度土壤温度观测网络、基于地形和NDVI的随机森林空间插值、两种未来气候情景、六种空间分辨率下的连通性分析，以及广义加性模型（generalised additive model, GAM）估计海拔缓冲效应并控制空间自相关。研究数据来自奥地利Stubai Alps的Schrankogel地区，有效传感器894个。连通性分析基于1 °C温度增量的斑块划分和暖向冷的定向移动规则，并通过与基于温度递减率（0.493 °C/100 m）的虚拟上坡路径对比量化海拔缓冲。

研究结果主要有三个方面。第一，连通面积和热裕度随