利用多源环境数据和集成学习模型预测中国油松（*Pinus tabuliformis*）当前潜在适宜生境

《Ecology and Evolution》：Predicting the Current Potential Suitable Habitat of Pinus tabuliformis in China Using Multi-Source Environmental Data and Ensemble Learning Models

　　

油松（*Pinus tabuliformis*）是中国特有树种，具有防风固沙、水土保持和维持生态系统稳定性的功能。然而，一些林分出现生长衰退和退化，尤其是在干旱和半干旱地区，更新受限。因此，识别关键环境驱动因子和适宜生境对于恢复和管理具有重要意义。由于物种分布模型（Species Distribution Model, SDM）的输出因算法而异，研究人员开发了一种空间验证的堆叠框架，整合了最大熵（MaxEnt）、随机森林（Random Forest, RF）和广义加性模型（Generalized Additive Model, GAM），并使用多源环境数据。预测因子通过方差膨胀因子（VIF < 5）和相关性阈值（|r| < 0.8）进行筛选。结果表明：（1）季节性水热条件和地形主要塑造了油松当前的潜在分布。BIO9、DEM和BIO18是主要预测因子，其中BIO9在所有模型中排名第一，最高适宜性出现在?10°C至5°C。（2）在五折空间块交叉验证下，RF获得了最高的平均AUC、TSS和宽度归一化部分AUC值，分别为0.973 ± 0.031、0.726 ± 0.140和0.574 ± 0.245。堆叠集成模型在数值上表现出相似的AUC和TSS值，但未超过RF。经Holm校正后，所有成对性能差异均无统计学显著性。（3）高适宜生境集中在华北和华中北部的低中海拔山地和丘陵，尤其是黄土高原及邻近地区，秦岭形成南部过渡带。集成模型预测的总适宜生境面积为28.45 × 10⁵ km²（95% CI: 25.23–31.42 × 10⁵ km²），适宜性加权质心约为34.50°N和110.72°E。总体而言，堆叠框架将结构不同的算法整合为综合空间估计，支持实地验证、保护、恢复、造林区划和可持续管理。

油松（*Pinus tabuliformis*）是中国特有树种，隶属松科（Pinaceae）松属（*Pinus*），广泛分布于华北、东北、西北、黄土高原、山东半岛及秦岭以北地区，常见于阳坡、岩石裸露地和相对贫瘠的土壤上。作为北方森林的优势树种，油松在水土保持、防风固沙、生态安全维护和植被恢复中具有重要生态作用。然而，区域尺度研究已记录到油松在变暖变干条件下的显著生长衰退。例如，黄土高原60个地点的树轮宽度年表显示，1960年后径向生长显著下降，其中南部地区下降最强（R = ?0.477, p < 0.01）。这表明即使耐旱树种也可能因不利水热条件而出现广泛衰退。因此，识别影响油松分布的关键环境因子并预测其当前