最大熵(MaxEnt)模型在鸟类多样性保护中的应用

最大熵(MaxEnt)模型是基于最大熵原理评价预测物种生境分布的生态位模型。该模型通过统计已知研究物种的分布点，根据物种现实的分布信息和环境变量，推断物种未知概率分布，再得到目标物种的潜在分布。它可以帮助我们了解物种如何响应气候和栖息地变化并制定相应的保护措施。尤其在全球气候变化背景下，该模型对于鸟类多样性保护研究变得越发重要。本文介绍了MaxEnt模型的基本原理，从生境适宜性评价及保护空缺分析、环境因子重要性、历史分布区与潜在适生区预测、生物廊道建设等方面阐述MaxEnt模型在鸟类多样性保护中的应用。

近年来，全球气候伴随着人类活动呈现较为快速明显的温度上升趋势，气候变化被视为威胁生物多样性保护的重要因素之一。降雨量、温度等气候条件是影响生物生存的主要环境因子之一，已经有足够的证据表明温度升高会对物种分布、物候、种群大小等方面产生影响，如植物种子萌发期、开花期，动物的迁徙期、产卵期等[1]。鸟类作为生态系统的重要组成成分，对气候及环境的变化非常敏感，研究气候变化情形下的鸟类影响有助于了解气候变化对于生态环境的影响[2]。国内外研究者对气候变化对鸟类的影响做了大量研究[3] [4]， 气候变化对鸟类种群产生了直接或间接的影响， 一些濒危鸟类面临生存威胁， 如何在气候变化背景下对其进行保护已成为热点问题。对野生动物的栖息地开展研究，理清物种的具体分布情况和生境需求是提高物种保护效率的首要基础和有力措施[5]。国内外针对野生鸟类迁徙和栖息地等研究以往都是采用人工观测、样线调查、生物脚环传感器和红外相机监测等方法，这些方法主要依靠人工和经验积累开展鸟类的识别和管理，深受野外环境恶劣、人工工作任务繁重等因素的影响，不利于鸟类的保护和监管[6] [7] [8] [9]。近年伴随着3S 系统发展、计算机普及以及数学统计方法的应用，三者结合起来对物种栖息地因子的分析处理得到了众多研究者的青睐。在生态系统中物种所需的生境最小阈值为物种的生态位， 基于该物种与时空位置和功能的相关关系， 生态位模型(Ecological Niche Model, ENM)被建立起来，其基于物种自身较稳定的特有生态位的前提对物种进行潜在地理分布的预测分析。生态位模型自建立起就在国内外各研究领域中得到广泛应用，对于物种分布区域最常见的物种生态模型包括生态位因子分析(EnFA)、规则集遗传算法(GARP)、区域环境模型(DOMAIN)、生物气候模型(BIOCLIM)和最大熵模型(MaxEnt)等。经过不断探索，最大熵(MaxEnt)模型从众多物种分布模型中脱颖而出，它预测结果准确，即使物种分布数据信息及分布区的环境变量不完整，也能对物种的潜在分布区进行精准的预测，并且稳定性好，预测的结果与物种的实际分布基本吻合(平均AUC 值最大)，因此在鸟类多样性保护方面做出了突出贡献。

本文介绍最大熵(MaxEnt)模型的基本原理和操作方法，并从生境适宜性评价及保护空缺分析、环境因子重要性、历史分布区与潜在适生区预测、生物廊道建设等方面阐述MaxEnt 模型在鸟类多样性保护中的应用。