《Scientific Reports》：Remotely sensed data contribution in predicting the distribution of native Mediterranean species
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为解决全球变化威胁下物种生态分布改变的问题，研究人员开展了利用 MaxEnt 评估光谱指数在物种分布建模（SDMs）中贡献的研究。结果表明，结合环境变量和遥感数据的模型（CM）性能更优。该研究对保护地中海本土物种意义重大。
在全球变化的大背景下，物种的生态分布正遭受着前所未有的冲击。气候变暖、极端天气增多，让许多物种的生存环境变得愈发恶劣。就拿地中海地区来说，这里独特的气候条件孕育了丰富的生物多样性，但也正因如此，它对气候变化极为敏感。炎热干燥的夏季和温和湿润的冬季本是其特色，可如今，气候变化加剧了当地的干旱程度，许多植物物种面临着生存危机。像埃及西北沿海沙漠的 Thymelaea hirsuta、Ononis vaginalis 和 Limoniastrum monopetalum 这三种本土植物，它们不仅是当地生态系统的重要组成部分，还具有药用、饲用等多种价值。然而，人类活动导致它们的栖息地不断丧失，种群数量急剧减少。为了更好地保护这些物种，评估和预测环境变化对它们的影响就显得尤为重要。
在这样的背景下，来自埃及赫尔万大学植物学与微生物学系、亚历山大大学环境科学系的研究人员开展了相关研究。他们利用物种分布模型（SDMs），结合遥感数据和环境变量，对上述三种地中海本土植物的分布进行预测。研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员在开展研究时，运用了多种关键技术方法。首先，通过广泛的野外调查获取物种的地理信息，确定了 449 个地理记录数据。其次，从 WorldClim、美国地质调查局等多个数据集选取了包括生物气候、地形、土壤等在内的环境变量数据。同时，利用 MODIS 卫星数据计算出 NDVI、NDWI 等光谱指数。最后，使用 MaxEnt 模型进行生态位建模，并通过多种指标评估模型性能。
研究结果如下：
- 模型性能和环境预测因子：综合来看，结合了环境变量和遥感数据的组合模型（CM）在预测三种物种分布时表现更优。以 Thymelaea hirsuta 为例，CM 模型的总体准确率达到 98%，敏感性为 99%，特异性为 98%，真技能统计量（TSS）为 0.97，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为 0.99 ，相比仅基于环境变量（EN-only）和仅基于遥感数据（RS-only）的模型，各项指标都更高。Jackknife 测试显示，影响物种分布的重要因素包括距离海岸线、生物气候变量（如 bio8、bio9 等）以及光谱指数（如 NDWI、LST 等）。
- 预测适宜区域分布：基于不同模型对三种物种适宜区域的预测发现，RS-only 模型预测的分布与实际分布有较好的一致性。例如，Thymelaea hirsuta 基于 RS-only 模型预测的总适宜面积为 32597 km2 ，占研究区域的 18.62%。而结合模型预测的结果则能更准确地反映物种在不同适宜程度区域的分布情况。
在研究结论和讨论部分，研究表明结合环境变量和遥感数据的模型在预测物种分布上比单一数据类型的模型更具优势。光谱指数（如 NDVI、LST）能捕捉到精细的栖息地特征，对准确预测物种分布至关重要。但不同模型性能差异的统计学意义还需进一步评估。此外，研究还发现不同光谱指数对不同物种分布预测的贡献不同。例如，NDWI 和 LST (Day) 对 Thymelaea hirsuta 分布预测贡献较大；NDWI 对 Ononis vaginalis 分布预测贡献突出；NDWI、NDVI 和 LST (Day) 对 Limoniastrum monopetalum 分布预测作用显著 。这些研究结果为保护地中海本土植物物种提供了重要依据，有助于制定更有效的保护规划和管理策略，同时也为其他类似生态系统的物种保护研究提供了参考，在全球生物多样性保护工作中具有重要的理论和实践意义。
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