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中国科学院南海所林强研究员团队在整合多维信息提升海洋生物分布格局预测方面取得系列新进展!

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近日,中国科学院南海海洋研究所林强研究员团队在整合多维信息提升海洋生物分布格局预测方面取得系列新进展,相关研究成果先后发表于保护生物学与生物地理学经典期刊

Conservation Biology、Journal of Biogeography、Ecology and Evolution
上。

受气候变化和人类活动影响,海洋生物地理分布格局正在发生剧烈变化。准确预测生物分布格局是理解生物多样性空间格局、评估其气候脆弱性和制定有效保护策略的重要基础。物种分布模型(Species Distribution Models)作为评估生物地理分布的重要工具已被广泛应用于保护生物学、全球变化生态学、生物地理学等领域。然而,传统模型往往忽略了专家知识、种间互作等关键信息,可能导致模型预测结果难以真实反映物种的地理分布格局,从而误导对海洋关键生物类群的保护决策(张志新 等,2024,Journal of Biogeography, https://doi.org/10.1111/jbi.14789;张志新 等,2025,Conservation Biology, https://doi.org/10.1111/cobi.70015)。针对这一挑战,研究团队针对珊瑚礁生态系统的关键生物类群开展了系列研究,提出了海洋生物地理分布预测的优化策略。

首先,研究团队以196种海洋鱼类(海龙科、石斑鱼科等)为研究对象,基于物种分布点记录,利用四种算法分别构建物种分布模型,并进一步采用机器学习中的meta learner方法,创新性地在模型中整合了IUCN专家绘制的物种分布范围信息(图1)。研究结果显示,整合专家知识的物种分布模型显著提升了预测结果的合理性,有效避免了传统模型在地理屏障的过度预测(图2)。进一步分析发现,专家信息的整合效果与物种分布范围、分布点数量等因素显著相关。

同时,研究团队以广泛分布于热带珊瑚礁的小丑鱼–海葵和珊瑚蟹–珊瑚两类典型共栖组合为研究对象(图3),将共栖关系纳入物种分布模型,评估未来气候变化背景下海葵和珊瑚两类宿主对共栖生物地理分布格局的影响。研究发现,纳入共栖关系后,小丑鱼、梯形蟹的当前地理分布会向低纬度偏移(图4)。同时,共栖关系可能会放大未来气候变化对小丑鱼、梯形蟹地理分布的影响,其中,珊瑚对气候变化的敏感性更高,导致共栖的珊瑚蟹的未来分布收缩更为显著。

研究成果阐明了整合多维信息对于提升海洋生物分布格局预测能力的重要性,为海洋生物多样性评估与保护研究提供了更加有力的研究工具。研究成果“Integrating expert range maps and opportunistic occurrence records of marine fish species in range estimates”发表于

Conservation Biology
,张志新为第一作者,林强研究员和张志新研究员为共同通讯作者;“Improving distribution prediction by integrating expert range maps and opportunistic occurrences: Evidence from Japanese sea cucumber”发表于
Ecology and Evolution
,硕士生肖冰清和硕士生袁诵禧为共同第一作者,暨南大学崔磊副研究员和张志新研究员为共同通讯作者;“Habitat-forming species: Buffers or amplifiers for mutualistic organisms in response to climate change?”发表于
Journal of Biogeography
,博士生屈俊美为第一作者,秦耿研究员和张志新研究员为共同通讯作者。

相关研究得到了国家重点研发计划青年科学家项目(2023YFC3108800)、国家自然科学基金(42425004)、中国科学院青年创新促进会(2023360)等项目的支持。

文章信息:

1.Zhang, Z.*, Bede‐Fazekas, Á., Molinos, J. G., Mammola, S., Kass, J. M., Qu, J., ... & Lin, Q.*. (2025). Integrating expert range maps and opportunistic occurrence records of marine fish species in range estimates. Conservation Biology, e70154. https://conbio.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/cobi.70154

2.Xiao, B.+, Yuan, S.+, Bede‐Fazekas, Á., Zhou, J., Song, X., Lin, Q., ...Cui, L.* & Zhang, Z.*. (2025). Improving distribution prediction by integrating expert range maps and opportunistic occurrences: Evidence from Japanese sea cucumber. Ecology and Evolution, 15(7), e71747. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ece3.71747

3.Qu, J., Zhang, Z.*, Ma, S., Wang, Y., Tang, X., Yin, J., ...Qin, G.* & Lin, Q. (2025). Habitat-forming species: buffers or amplifiers for mutualistic organisms in response to climate change? Journal of Biogeography, 52(8), e15174. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jbi.15174


图1 整合专家知识研究流程图


图2 传统物种分布模型与整合专家分布范围模型的预测结果对比


图3 珊瑚蟹-珊瑚、小丑鱼-海葵共栖关系


图4 当前气候条件下珊瑚蟹及小丑鱼物种多样性

  • 信息来源:中国科学院南海海洋研究所 撰文 | 张志新。

    转载请注明信息来源及海洋知圈编排。

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