《Biology》：Habitat Suitability and Glacial Refugia of the Turbid-Water Coral Turbinaria peltata Across the Indo-West Pacific Ocean Based on MaxEnt Modeling
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作为一种典型的浑浊水礁珊瑚，Turbinaria peltata对高温和沉积物扰动表现出强耐受性，但其在整个印太西部的盆地尺度生态位驱动因子和冰期分布动态仍不清楚。研究人员利用322个独立分布点和21个非共线性海洋环境变量，为现代和末次盛冰期（Last Gla
作为一种典型的浑浊水礁珊瑚，Turbinaria peltata对高温和沉积物扰动表现出强耐受性，但其在整个印太西部的盆地尺度生态位驱动因子和冰期分布动态仍不清楚。研究人员利用322个独立分布点和21个非共线性海洋环境变量，为现代和末次盛冰期（Last Glacial Maximum, LGM）情景构建了优化的MaxEnt模型。模型平均检验AUC达到0.9874，显示出优异的预测性能。水深是模型中影响最大的预测因子（贡献率=44.76%），其次是距陆地距离和暖季海水温度；栖息地适宜性与水深之间的线性相关极弱（R2=0.05），这与沿水深梯度呈现的强非线性响应一致。现代适宜栖息地主要集中于东南亚和澳大利亚北部，南海位于该物种的分布北缘。LGM期间大规模陆架出露严重压缩了其分布范围，并识别出三个潜在冰期避难所（澳大利亚东北部、马达加斯加海岸、红海-亚丁湾）。这些避难所可能在冰期维持了珊瑚种群，并促成了该物种现今的生物地理格局。研究结果为气候变化背景下近岸抗逆珊瑚的针对性保护提供了定量空间证据。
珊瑚礁是地球上生物多样性最丰富的海洋生态系统，提供渔业资源、海岸消浪和碳封存等不可替代的生态服务。然而，全球气候变暖、海洋酸化、沿海富营养化和人类海岸开发已引发广泛的珊瑚白化、种群衰退和栖息地破碎化。多数依赖高光清水环境的造礁石珊瑚遭受严重种群衰退，而Turbinaria属中具有强胁迫耐受能力的浑浊水珊瑚对热扰动和沉积物负荷表现出更强抵抗力，成为评估珊瑚礁生态系统韧性的关键指示类群。Turbinaria peltata是分布于印太西部热带海域的广布造礁珊瑚，能在较宽水深梯度和多数敏感珊瑚无法生存的浑浊近岸环境中存活，其独特生理耐受性使其成为解析海洋环境因子如何塑造韧性珊瑚生物地理学、以及重建末次盛冰期（Last Glacial Maximum, LGM）历史分布变化的理想模型。目前对T. peltata的研究多集中于实验室生理实验、局部群落调查和种群遗传分析，缺乏对整个印太西部盆地尺度多维物理、化学和营养环境变量调控其大尺度空间分布的定量研究，水深限制虽普遍见于野外调查却未经模型定量验证，而珊瑚冰期避难所模拟主要针对清水环境的Acropora优势礁。因此，利用物种分布模型填补这一空白十分必要。
研究人员整合全球地理参照的分布记录和高分辨率海洋环境数据集，构建覆盖现代与LGM两个关键时期的物种分布模型（Species Distribution Models, SDMs），采用最大熵算法（Maximum Entropy, MaxEnt）进行模拟。通过优化模型，量化了21个非共线性环境变量的相对贡献和置换重要性，进一步分析主导因子水深与栖息地适宜性的关系；模拟当前适生区格局，重建LGM栖息地收缩和破碎化，并识别三个长期候选冰期避难所。该研究旨在揭示控制T. peltata分布的关键海洋环境因子，阐明其在印太西部的现代适宜栖息地分带，并刻画冰期历史范围变化。研究结果提供了近岸耐胁迫珊瑚生物地理形成机制的定量证据，并为气候变化下该珊瑚的区域性保护管理提供了空间参考。
研究从全球生物多样性信息库（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）和海洋生物多样性信息系统（Ocean Biodiversity Information System, OBIS）获取T. peltata分布记录，并补充已发表文献、2021–2025年印太海域珊瑚礁调查和博物馆标本数据；经坐标校准、清洗、逐点核实和5 km×5 km网格空间稀疏化，最终获得322个独立分布点。环境变量取自全球海洋环境数据集（Global Marine Environment Datasets, GMED），分辨率2.5弧分，经方差膨胀因子筛选保留21个非共线变量。LGM环境层根据约21 kaBP古海洋模拟重建，并按120–135 m海平面下降修正古海岸线。采用MaxEnt 3.4.1建模，75%训练/25%检验，重复10次，以受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估性能，用刀切法检验变量重要性。
3.1 模型表现：基于241个训练样本、81个检验样本和10133个背景点，十次重复建模的平均训练AUC为0.9908±0.0002，检验AUC为0.9874±0.0049，表明模型判别能力极强且稳定；遗漏率-预测面积图显示检验数据遗漏接近理论遗漏，未发现明显过拟合。
3.2 影响栖息地适宜性的关键环境因子：经VIF排除共线性后保留21个变量，其中水深贡献率44.76%、置换重要性80.34%，是最主要预测因子；距陆地距离（15.70%）和暖季（5–10月）海表温度（10.29%）次之，硝酸盐和pH也有一定影响。水深响应曲线显示适宜性在8.8 m处最高约0.
