《Advances in Bamboo Science》：Predictive mapping of bamboo cultivation suitability in Thailand using cloud-based modeling
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基于云的物种分布模型（Species Distribution Model，SDM）绘制了泰国全境的竹子种植适宜性分布图。随机森林（Random Forest，RF）模型实现了约85%的总体精度（accuracy）和0.914的曲线下面积（Area Under
基于云的物种分布模型（Species Distribution Model，SDM）绘制了泰国全境的竹子种植适宜性分布图。随机森林（Random Forest，RF）模型实现了约85%的总体精度（accuracy）和0.914的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）。约43，952 km2（占国土面积的8.57%）的区域超过了0.5的概率阈值。泰国北部和东部地区表现出最高的适宜性占比。研究结果为竹子种植与资源评估提供了国家层面的基准。
论文解读
一、研究背景与问题
随着全球对替代性和生物基材料兴趣的日益增长，快速可再生资源如竹子受到越来越多的关注。在泰国，生物—循环—绿色（Bio-Circular-Green，BCG）经济框架的政策讨论同样强调了生物基材料的重要性。尽管竹子尚未被纳入该框架的主要经济作物，但其快速生长、多用途性和碳封存潜力使其成为未来开发的 promising 资源。然而，泰国缺乏量化的、空间连续的国家级竹子种植适宜性环境条件评估。现有的国家土地利用数据集仅能识别当前竹子分布的区域，且泰国大多数竹子研究集中于生物质利用、产品开发、种植园生产力和力学性能等方面，尚未提供一致的国家级依据来区分环境适宜性较高和较低的区域。
这一研究空白尤为重要，因为竹子的现有分布并不必然代表全部环境适宜条件。现有种植模式可能同时反映社会经济和管理因素，而非单纯的环境适宜性。此外，以往关于竹子分布与适宜性评估的研究多聚焦于亚热带环境、单一物种或与泰国不同的情境。泰国的竹子物种大多属于古热带木本竹族（Bambuseae），包括牡竹属（Dendrocalamus）等，而现有生态学文献多集中于温带的Arundinarieae族，特别是毛竹（Phyllostachys edulis）。由于环境关系可能随气候、地形、土壤条件以及竹子物种和种植情境的不同而变化，这些研究结论无法直接迁移。因此，需要建立泰国特有的模型，以识别与已记录竹子分布相关的环境条件并预测种植适宜性。
二、研究内容与意义
研究人员利用遥感与地理信息系统技术，通过云端环境整合环境数据目录与可扩展计算资源，在Google Earth Engine（GEE）和Google Colaboratory（Colab）平台上开展了全国尺度的竹子种植适宜性评估。研究旨在：（1）利用已绘制的分布数据和十一个环境预测因子建立全国尺度的竹子种植适宜性模型；（2）通过基于概率和基于二分类的互补随机森林工作流评估模型性能；（3）量化并比较国家和区域尺度的适宜性格局；（4）建立可支持后续种植规划、资源评估和进一步可行性分析的环境基线。
三、关键技术方法
研究人员采用了基于物种分布模型（SDM）框架的随机森林（Random Forest，RF）算法。研究数据来源包括：泰国土地发展部（Land Development Department，LDD）和皇家林业局（Royal Forest Department，RFD）提供的竹子分布基线数据，覆盖约834.8 km2；环境预测因子包括地形（海拔、坡度、坡向）、气候（年降水量、最干月降水量、最暖季度降水量、地表温度）和土壤（含水量、pH值、质地、有机碳含量）共十一项，均来自Earth Engine Data Catalog。建模流程包含两个互补工作流：基于Colab的连续概率预测工作流和基于GEE的二分类工作流，统一在1 km分析分辨率下进行。
四、研究结果
4.1 模型性能评估
基于概率的Colab工作流实现了85.6%的测试精度、0.914的AUC和0.670的Cohen's Kappa值。存在类别的生产者精度为73.15%，用户精度为82.49%；伪不存在类别的生产者精度和用户精度分别为91.99%和86.90%。基于GEE的二分类工作流实现了85.3%的测试精度和0.665的Cohen's Kappa值，各类别精度指标与概率工作流高度一致。
4.2 适宜性制图输出
基于概率的适宜性图显示，较高预测概率的区域主要分布在北部、东北部、中部和东部地区，而南部地区适宜性相对有限。在0.5概率阈值下，东北部地区包含最大的绝对适宜面积约14，902.75 km2，而北部地区以14.43%的比例成为区域适宜性占比最高的地区。全国范围内约43，951.69 km2（占国土面积的8.57%）超过保留阈值。二分类适宜性图识别出全国约41，624.80 km2（占8.11%）为环境适宜区域，东北部地区绝对适宜面积最大约13，454.23 km2，北部地区相对比例最高达13.95%。
4.3 环境条件与变量范围
预测适宜区域的海拔范围为2至1，574 m，中位数为163.09 m，集中于低至中等海拔。坡度值集中于0.19°至1.44°的极平缓地形。年降水量中位数为1，320.36 mm yr?1，与全国基线和现有竹林分布区域高度重叠。最干月降水量方面，现有竹林区域的中位数（12.58 mm mo?1）高于全国基线（8.91 mm mo?1）和模型输出（9.41 mm mo?1）。土壤pH中位数为5.90，略高于现有竹林和全国水平。土壤有机碳中位数为12.47 g kg?1，低于全国和现有竹林区域。坡向、地表温度、年降水量和土壤质地三个区域间重叠显著，区分能力有限。
4.4 与现有竹子分布的比较
概率图与合并的竹子参考区域重叠面积为773.54 km2（占92.66%），二分类图重叠面积为769.84 km2（占92.21%）。分项来看，竹林的对应率（概率图94.38%，二分类图94.30%）高于人工种植竹（分别为86.43%和85.17%）。模型同时识别出当前未分布但环境适宜的区域。
五、讨论与结论
研究结果表明，泰国在现有环境条件下已具备相当的竹子种植潜力，两种建模工作流均识别出约8%的国土面积为适宜区域。适宜性在北部和东部地区更为集中，而东北部和中部地区因面积较大贡献了较大的绝对适宜面积。环境比较显示，竹子在泰国具有广泛的环境兼容性，但适宜性并非均匀分布，海拔、坡度、土壤pH和有机碳等变量呈现更清晰的区分度。研究强调，模型输出应理解为环境适宜性评估，而非可直接转化为种植用地的建议，实际种植仍需考虑物种选择、土地利用、权属、可达性、市场和当地优先事项等因素。云端工作流证明了利用全球可用数据集和远程计算资源开展国家级评估的可行性，为泰国生物基经济框架下的竹子战略种植规划和可持续资源管理提供了科学基础。
