科学研究

近年来，人们出于植物保护的目的，对气候、环境和生物变化下植物物种组合分布和结构的大尺度分析、建模和预测越来越感兴趣。中国-巴基斯坦地球科学中心戴君虎研究员团队设计了一种方法，能可靠地预测气候变化、生物和环境因素对植物群落的影响。

该团队首先使用多标签算法，将解释大型植物群落组合的任务转换为一个分类框架，该框架能够在生物和非生物因素组织下以较高的交叉验证精度把握物种分布模式。团队将此模型应用于瑞士阿尔卑斯山的一系列植物群落组合研究上。该模型以>87%的交叉验证精度解释了608个样地中175种植物的存在与否，预测了到2040年温和和极端气候情景下α、β和γ多样性的减少情况，还确定了气候变化下可能的获益或受损物种。多标签变量的选择揭示了地形、土壤和极端温度(非平均温度)在决定研究区植物物种分布及其对气候变化的响应方面具有重要作用。

该方法解决了许多具有挑战性科学问题，如变尺度到大量物种，物种关系和稀有性，解决了存在-缺失矩阵中绝大部分的缺失。通过在大范围内同时处理成百上千种植物和样地，该方法由于允许对需要紧急保护行动(辅助迁移、种子保护、迁地保护)的物种进行检测和优先级排序，可以为气候变化下大范围保护植物物种提供参考。这种方法有助于防止不合理引进未来存活概率较小的物种，从而提升植物物种辅助定殖的实际可操作性。相关研究结果以 A new method for broad-scale modeling and projection of plant assemblages under climatic, biotic, and environmental cofiltering 发表于杂志International Journal of Climatology。