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气候变化对我国西南四省川滇高山栎潜在适生区的影响
摘要
川滇高山栎（Quercus aquifolioides）是我国西南横断山地区特有的关键生态树种，在维持高山生态系统稳定、水源涵养和生物多样性保护方面具有不可替代的作用。全球气候变化正深刻影响着物种的地理分布格局。本研究旨在预测未来气候变化情景下，川滇高山栎在四川、云南、西藏、甘肃西南部四省区的潜在适生区变化趋势，为其保护策略的制定提供科学依据。本研究基于川滇高山栎的现有分布点数据，结合当前及未来（2050s, 2070s）气候情景下的19个生物气候变量，利用最大熵模型（MaxEnt）模拟并分析其潜在适生区的空间分布、面积变化及空间迁移轨迹。结果表明：① 当前川滇高山栎的高适生区集中分布于横断山脉中南部及滇西北高原；② 影响其分布的主导环境因子为最冷季度降水量（Bio19）、温度季节性变化（Bio4）和最干月降水量（Bio14）；③ 在未来气候变化情景下（以SSP5-），川滇高山栎的总适生区面积预计将呈现先增后减的趋势，但高适生区面积显著缩减；④ 其分布重心整体向高海拔、高纬度方向迁移，栖息地碎片化程度加剧。本研究警示，气候变化将对川滇高山栎的生存构成严重威胁，建议在其当前及未来的潜在适生区及迁移通道内优先建立自然保护区网络，并加强长期监测与适应性管理。
关键词： 川滇高山栎；气候变化；最大熵模型（MaxEnt）；适生区；分布格局；西南四省；物种保护
引言
全球气候变化已成为不争的事实，其对生物多样性的影响是当今生态学研究的前沿与焦点。物种分布模型（Species Distribution Models,
SDMs）作为连接气候变化与物种地理分布响应的重要工具，被广泛应用于预测物种当前及未来的潜在适生区，为生物多样性保护和生态系统管理提供前瞻性的决策支持。
川滇高山栎（Quercus aquifolioides Rehd. et Wils.）是壳斗科栎属的常绿硬叶乔木或灌木，是我国西南横断山地区的特有种和优势建群种。其分布区涵盖四川西部、云南西北部、西藏东南部以及甘肃南部等地，常形成大面积的高山硬叶栎林或灌丛，垂直分布范围多在2500-4200米之间。该树种具有耐寒、耐旱、耐贫瘠和抗强风的特性，生态系统服务功能极其重要：它不仅是众多珍稀野生动物（如滇金丝猴、小熊猫等）的重要栖息地和食物来源，其强大的根系和林冠层更在涵养水源、保持水土、稳定山地生态系统等方面发挥着至关重要的作用，是名副其实的“高原生态卫士”。
然而，川滇高山栎的生长与繁殖严格受限于其特定的水热条件组合，对气候变化极为敏感。已有观测研究表明，气候变化导致的温度升高、降水格局改变以及极端气候事件频发，已对高山树线的树种构成产生影响。因此，科学预测未来气候变化背景下川滇高山栎潜在适生区的动态变化，不仅对于该物种本身的生存延续至关重要，更对于整个西南高山生态系统的稳定性和相关保护政策的制定具有重大的理论与实践意义。本研究选取我国西南四省（川、滇、藏、甘）为核心研究区，利用MaxEnt模型，定量评估气候变化对川滇高山栎潜在分布的影响，以期为该关键树种的适应性保护提供精准的空间规划依据。
1. 材料与方法
物种分布数据获取与处理
川滇高山栎的分布点数据来源于全球生物多样性信息网络（GBIF）、中国数字植物标本馆（CVH）以及已发表的相关文献。为确保数据准确性，对所有记录进行严格筛选：剔除重复、模糊及明显错误的记录；将坐标精度统一；最终获得有效分布点298个。为避免空间自相关对模型精度的影响，使用ArcGIS ，确保点与点之间的最小距离大于10公里，最终得到178个用于建模的分布点。
环境变量数据
当前（1970–2000年）与未来时期（2041–2060年，2061–2080年）的19个生物气候变量数据来源于WorldClim数据库（），
arc-minutes。未来气候数据采用BCC-CSM2-MR气候模型下的两种共享社会经济路径：SSP2-（中等胁迫情景）和SSP5-（高胁迫情景）。为减少变量间的多重共线性，首先计算所有环境变量间的皮尔逊相关系数（|r| > ），从中筛选出贡献率大且生态意义明确的变量进行后续建模。最终入选的变量包括：年降水量（Bio12）、最干月降水量（Bio14）、温度季节性变化标准差（Bio4）、最冷季度降水量（Bio19）等7个关键因子。
模型构建与评估
采用最大熵模型（MaxEnt ）进行预测。将75%的分布点作为训练集，25%作为测试集。模型参数设置采用默认值，运行10次交叉验证以减小不确定性。模型性能采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）值进行评估：AUC > 。利用Jackknife刀切法检验各环境变量的贡献率。
适生区划分与变化分析
根据MaxEnt输出的逻辑值，采用自然断点法将适生区划分为4个等级：非适生区（< ）、低适生区（–）、中适生区（–）和高适生区（> ）。在ArcGIS中计算当前与未来各时期不同等级适生区的面积及空间变化，并利用质心迁移模型分析分布重心的移动方向与距离。
2. 结果与分析
模型精度与主导环境因子
，表明预测结果非常可靠。Jackknife检验显示，影响川滇高山栎分布的最主导环境因子为最冷季度降水量（Bio19），%；其次为温度季节性变化（Bio4）（%）和最干月降水量（Bio14）（%）。这表明冬季水分可利用性、温度稳定性和生长季早期的干旱压力是限制川滇高山栎地理分布的三个最关键生态因子。
当前潜在适生区分布
川滇高山栎的当前高适生区呈连续带状分布，核心区位于四川省的甘孜州、阿坝州南部，云南省的迪庆州、丽江市、怒江州，西藏自治区的昌都市东南部以及林芝市东部。中低适生区则围绕高适生区向外围扩散，包括甘肃省的甘南州南部及四川省的凉山州北部等地。
未来潜在适生区变化
在不同气候情景下，川滇高山栎的适生区均发生显著变化，且随温室气体浓度升高，变化幅度加剧。
* 面积变化： 在SSP2-，至2050s，总适生区面积略有增加（+%），但至2070s，面积转为减少（-%）。在SSP5-，至2050s总适生区面积增加较明显（+%），但至2070s则出现急剧萎缩，%。更为关键的是，高适生区面积在两个情景下的所有时期均表现为持续性减少，至2070s SSP5-，高适生区损失超过40%。
* 空间格局变化： 未来适生区呈现出明显的“向高向极”迁移趋势。分布重心向西北（高纬度）和向上（高海拔）方向移动。当前的核心高适生区（如滇西北、川西南）在未来将严重退化，变为中低适生区甚至非适生区。而新的高适生区将在西藏东南部、四川西北部及青海南部等更高海拔的区域形成。同时，适生区的连通性降低，碎片化程度加剧，形成多个孤立的“气候避难所”。
3. 讨论
气候变化对适生区的影响机制
本研究预测结果表明，未来气候变暖在短期内可能通过扩展寒冷区域的生存空间而使川滇高山栎的总适生区有所增加，但长期来看，尤其是高温室气体排放情景下，其负面影响将占主导地位。冬季降水的减少（Bio19）可能加剧春旱，影响其萌芽和幼树存活；温度季节性波动加剧（Bio4）可能增加晚霜冻害的风险，破坏其物候节律；而生长季早期的干旱（Bio14）则会直接限制其光合作用和生长发育。这些因素的协同作用最终导致其核心适生区萎缩和碎片化。
迁移限制与灭绝风险
尽管模型预测出新的潜在适生区，但川滇高山栎能否成功迁移至这些区域存在巨大不确定性。其一，其种子（橡子）沉重，主要依靠重力和小型啮齿动物传播，自然扩散速度缓慢，难以跟上气候变化的快速步伐。其二，向高海拔迁移受到山顶面积的几何约束（“天空岛屿”效应），可用栖息地越来越小。其三，人类活动（如放牧、基础设施建设、旅游开发）造成的生境破坏和片段化，将进一步阻隔其迁移通道，增加其局地灭绝的风险。
保护启示与建议
基于研究结果，提出以下保护建议：
1. 优先保护现有核心栖息地： 立即加强对横断山脉中南部现有川滇高山栎高适生区的保护，如高黎贡山、碧罗雪山、沙鲁里山等区域的自然保护区，严格控制人为干扰。
2. 建立生态廊道与避难所： 在其当前分布区与未来预测的适生区之间，规划和建立生态廊道，促进物种的自然迁移。同时，识别并保护那些在未来气候条件下依然稳定的“微气候避难所”。
3. 开展辅助迁移与种质资源保存： 在严格的风险评估基础上，可考虑开展辅助迁移试验，将其种苗人工引种到未来预测的新适生区内。同时，建立川滇高山栎的种质资源库，保存其遗传多样性。
4. 加强长期监测与研究： 建立长期的定位监测站点，持续监测其种群动态、物候变化及生理生态响应，为调整保护策略提供实时数据支持。
结论
本研究通过MaxEnt模型预测发现，未来气候变化将导致川滇高山栎的潜在高适生区面积显著减少，分布重心向西北高海拔地区迁移，并伴随严重的栖息地碎片化。最冷季度降水量、温度季节性和最干月降水量是决定其分布的关键限制因子。川滇高山栎作为西南生态安全屏障的关键物种，其生存危机预示着整个高山生态系统可能面临的重构风险。因此，必须采取积极主动、基于预测的保护行动，通过就地保护、迁地保护和适应性管理相结合的综合策略，帮助这一特有珍贵树种乃至其所支撑的生态系统应对气候变化的严峻挑战。
参考文献
[1] IPCC. Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [M]. Cambridge University Press, 2021.
[2] 吴征镒. 中国植被[M]. 北京: 科学出版社, 1980.
[3] Phillips S J, Anderson R P, Schapire R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions[J]. Ecological Modelling, 2006, 190(3-4): 231-259.
[4] 刘庆, 包维楷, 乔永康. 岷江上游滇川高山栎林灌丛的地上生物量及其模型[J]. 植物生态学报, 2002, 26(增刊): 20-26.
[5] Fick S E, Hijmans R J. WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas[J]. International Journal of Climatology, 2017, 37(12): 4302-4315.
[6] 张镱锂, 李炳元, 郑度. 论青藏高原范围与面积[J]. 地理研究, 2002, 21(1): 1-8.
[7] Chen I C, Hill J K, Ohlemüller R, et al. Rapid range shifts of species associated with high levels of climate warming[J]. Science, 2011, 333(6045): 1024-1026.
[8] 马克平. 大型固定样地: 森林生物多样性定位研究的平台[J]. 生物多样性, 2008, 16(1): 1-2.