近日，北京林业大学野生动物研究所和北京陆桥生态中心团队在国际知名期刊Ecology and Evolution上发表了一篇论文，首次在雪豹研究中运用了多尺度、元复制的方法生成物种分布模型，进而准确地分析了青藏高原地区雪豹的分布模式，以及影响雪豹分布的环境因素。
本次研究的初始数据来源于团队在珠穆朗玛峰国家级自然保护区和祁连山国家公园回收的红外相机数据以及采集的野生动物粪便样本；覆盖了西藏自治区、甘肃省和青海省的重点雪豹分布区域。
研究区域示意图。©Luciano Atzeni
（上）祁连山国家公园；（下）西藏珠穆朗玛峰国家级自然保护区
物种分布模型在生态学的理论和实践中都起着非常重要的作用。当研究区域尚未开展目标物种的大范围系统性监测，无法确定物种的实际分布时，结合物种发生数据和环境预测变量所生成的物种分布模型是预测目标物种在特定区域内的分布模式、评估生态位重叠，以及预测气候变化对物种分布区域的影响的主要方法。
然而，用于生成物种分布模型的环境预测变量通常采集于固定的同一尺度；由于不同物种在生活史和生态需求等特征上存在一定的差异，这样的单一尺度模型在描述目标物种与环境因素的关系时可能会出现偏差。同时，当只使用物种“出现”数据时，不同区域内监测力度的不同也可能导致物种出现的频率表现出相对较高或较低的情况。
祁连山国家公园盐池湾片区拍到的雪豹 图源：陆桥生态中心
多尺度数据对于准确地预测食肉动物，尤其是猫科动物的栖息地至关重要。因此，为了准确地建立雪豹分布模式和其栖息地中环境、地形变量的关系，深入了解雪豹在栖息地选择方面的偏好，研究团队结合单变量尺度优化、最大熵算法、高斯核函数等统计方法确定了研究区域中与雪豹出现位点关系最密切的环境变量，并对模型的抽样偏差进行了修正，在珠峰和祁连山保护区两个研究区域内各生成了五个最精确、偏差最小的模型，从而更准确、更有针对性地预测了研究区域内雪豹种群的分布。
通过对比珠峰和祁连山保护区生成的模型的曲线下面积（AUC）所得出的五个最佳模型。©Luciano Atzeni
（左）珠穆朗玛峰国家级自然保护区雪豹物种分布模型；（右）祁连山国家公园雪豹物种分布模型。暖色代表该区域作为雪豹栖息地的相对适宜度较高。
结果表明，在本次研究区域内，人类活动在较大尺度上影响了雪豹的分布。为了远离人类干扰，如村落、公路等，雪豹倾向于栖息在地形崎岖的高海拔地区来减少其与人类活动区的重合。
祁连山国家公园研究区域内雪豹分布与（左）公路密度；和（右）人类聚居区密度的关系 ©Luciano Atzeni
同时，为提高捕猎成功率与效率，雪豹也常出没于高山草甸等有蹄类、小型哺乳动物、小型鸟类或家畜的觅食场所中。相同地，河流两侧有植被生长的环境有利于雪豹在捕猎时的伪装和潜伏，从而提高捕猎成功率，因此也是雪豹常出没的场所。
此外，虽然本次研究中年均温也是影响雪豹分布的重要因素，但目前我们还并无法将温度的影响单独区分开来，温度的高低可能取决于与海拔和其他地形因素，而非直接作用于雪豹栖息地选择偏好。
（左）祁连山和（右）珠峰雪豹分布与年均温之间的关系 ©Luciano Atzeni
本次研究的成果主要体现在以下六个方面：
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研究团队开发的模型曲线下面积（AUC）达到了0.87-0.97，表示模型可以非常准确地预测研究区域内雪豹出现位点；
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证实了多尺度模型显著提高了雪豹栖息地预测的准确性；
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表明了雪豹对栖息地变量的选择多反映在较广尺度上，这主要是由于雪豹具有广阔的家域和活动范围，同时对栖息地中人类活动和其他干扰因素高度敏感；
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两个研究区域中的结果存在一定的相似性：均以温度，以及崎岖高山环境中大面积的草地和稀疏的植被为最重要的影响因子；
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两个研究区域中显示的结果也存在一些差异：当地形和生态环境较复杂时，雪豹对不同环境变量的选择通常反映在较小尺度上，反之亦然；
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我们的结果表明了只利用“出现”数据作为基础建立的模型可能存在严重的偏差，而在所有我们测试过的偏差修正方法中，高斯核函数是最为有效的。
本研究不但揭示了雪豹在多尺度上对环境因素的选择偏好、证实了结合元复制的研究方法可以有效识别存在空间变化的限制因素；同时，为了寻找修正取样偏差的最佳方法，同类课题也是学术界目前正在热议的课题，本研究也为此课题的推进提供了科学依据。
原文标题为“Meta-replication, sampling bias, and multi-scale model selection: A case study on snow leopard (Panthera uncia) in western China”，于2020年7月6日首发于Ecology and Evolution，原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ece3.6492，中文内容略有编辑，仅供参考，一切内容以原文为准。
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