基于遥感实现物种和环境变量时间同步性的生境适宜性建模

摘要

遥感是一种有效获取大规模现实数据的技术方法.我们旨在生境适宜性建模中基于遥感实现物种与环境变量之间的时间同步性,并提取与物种实际生长相关的变量,为物种管理提供更有效的参考.本研究以入侵中国的豚草(Ambrosia artemisiifolia)为例,开展生境适宜性建模,温度和降水变量分别依据中分辨率成像光谱仪(MODIS)提供的地表温度和气象站点数据计算;此外,本研究还包括直接影响豚草生长或繁殖的其他变量,如前一年花期的相对湿度和有效紫外辐射.选择随机森林模型开展生境适宜性建模,根据采样时间,把环境变量和样本分为4个时间段(1990-2000、2001-2005、2006-2010和2011-2016),同时对基于RS(1990-2016)和WorldClim(1960-1990)的长时间序列的变量也进行建模.结果显示,从遥感提取环境变量开展生境适宜性建模是可行的,而且比基于WorldClim变量预测结果更准确.1990-2000年和2006-2010年豚草的潜在分布面积小于2001-2005年和2011-2016年,影响豚草生长和繁殖的重要环境变量包括最干旱月降水量(bio14)、降水变异系数(bio15)、前一年花期的相对湿度和有效紫外辐射.我们的研究结果表明,实现物种与环境变量的时间同步性提高了豚草潜在分布的预测精度,在生境适宜性建模(尤其为一年生物种)中应予以考虑.本研究为管理和预防豚草入侵扩散提供了重要参考.