全球气候变化下物种分布模型的不确定性研究

Climate is an important factor determining the growth, distribution, and evolution of the planet species. The global climate change is considered to be a major threat to the global biodiversity. Therefore, it is very important to understand what the impact of climate change on species distributions is. Species distribution modeling (SDM) is an important tool to study the relationship between climate and species distributions. However, spatial uncertainty resulted from data and models are rarely considered by researchers, which greatly decrease the reliability of the conclusion drawn from the model predictions. Therefore, in this study, we propose to study the impact of uncertainty on species distribution modeling under different climate change scenarios; woody plants species in China are taken as the study case. The uncertainties of data from different sources such as environmental variables and species localities will be studied; their effects on model prediction will be evaluated through errors propagation and sensitivity analysis. The aim is to minimize the uncertainty of model prediction by reducing the uncertainties of data and then to draw feasible conclusions from model results. In sum, this project can provide practitioners some fundamental guidelines to study the impact of climate change on species distributions.

气候是制约生物分布、生长和繁衍的主要因素，近百年来的气候变化已严重威胁到全球物种多样性。物种分布模型是研究气候变化对物种分布影响的主要工具，而已有的模型很少考虑到数据源和模型方法等因素的不确定性对模型预测精度的影响，严重影响了其结论的有效性。因此本项目从数据源和模型两方面对该问题进行探讨：(1) 对物种采样数据和环境变量数据的不确定性进行分析，寻求提高数据精度的方法；(2) 分析不同数据组合对物种分布模型结果的精度贡献，探究不同数据源的不确定性对模型的影响情况；(3) 估算物种分布模型自身的不确定性，并对多种数据源进行敏感性分析，理解其误差传递机制，并提出降低不确定性的方案；(4) 对环境变量中的气候数据单独研究，引入多种协变量提高插值精度，并计算其空间不确定性。基于此，本研究建立的不确定性理论框架，对理解气候变化对物种分布的影响机制以及制定生物多样性保护策略方面有着重大的理论和实践意义。

气候是制约生物分布、生长和繁衍的主要因素， 近百年来的气候变化已严重威胁到全球物种多样性。物种分布模型是研究气候变化对物种分布影响的主要工具，而已有的模型很少考虑到数据源和模型方法等因素的不确定性对模型预测精度的影响，严重影响了其结论的有效性。 在此背景下，本项目从气候数据的插值算法，遥感数据的分析，以及地形相关变量的处理等方面对该问题进行研究，建立了中国1950年至今的1km分辨率的高精度气候数据库，研究了一系列遥感数据处理新算法，深入分析了物种分布模型中数据和模型的不确定性以及误差积累，提出了全新的SDM精度评价指标，在此基础上对现有物种分布模型（Species Distribution Modeling, SDM）进行了改进与完善，开发了集成的、开放式的物种分布模型软件包，结合多源数据研究了可燃物处理引起的森林变化范围监测，评估中国以及全球的森林地上生物量，建立了全球1km分辨率的森林地上生物量产品。相关研究成果以论文形式（12篇SCI论文；1篇中文核心期刊论文）发表于地学、遥感以及生态学刊物上。通过本项目的实施，认清了物种分布模型模拟结果误差的主要来源，在对比分析多种物种分布模型算法基础上揭示了各种不确定性组分的相对贡献，进而提出了降低模型预估不确定性的方法，对于学术同行有效利用物种分布模型，增加模型预测可靠性应用于气候变化对物种分布的影响机制以及决策者制定生物多样性保护策略方面有着重大的理论和实际意义。