SDM建模中交叉验证的重要性：以羊鱼为案例的研究
文摘
2024-09-18 10:10
北京
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在当前生物多样性快速变化的时代，准确评估物种分布对于保护和管理措施至关重要。物种分布模型（SDMs）作为评估生物多样性空间格局的工具被广泛应用，而交叉验证则是评估这些模型预测性能的重要手段。然而，不同的交叉验证方法在SDM中的应用效果如何，尚未有定论。2024年9月17日，中国科学院南海海洋研究所林强研究员团队在物种分布模型交叉验证方法与原理研究领域取得新进展，相关成果以“Cross-validation
matters in species distribution models: A case study with goatfish species”为题发表在生态学与生物地理国际著名期刊《Ecography》上。《Ecography》是一本国际顶级生态学期刊，创刊于1992年，长期位居中科院一区和JCR一区。该刊致力于物种分布建模、生态位理论、物种多样性格局以及生态过程的空间分析等领域的研究。在生态学和环境科学领域，该期刊享有很高的声誉，特别受到研究地理尺度上生物多样性和生态过程的科学家的青睐。本研究通过对海洋指示物种——羊鱼的研究，探讨了随机交叉验证与空间交叉验证在SDM中的表现差异，揭示了交叉验证选择对SDM预测结果的重要影响。在全球生物多样性因气候变化与人类活动而持续下降的背景下，准确评估生物多样性的空间分布与演化格局对于制定有效的物种保护和管理策略至关重要。物种分布模型（SDMs）通过分析物种分布数据与环境变量之间的关系，来预测物种在不同环境下的适宜栖息地，已被广泛应用于气候变化生物学、入侵生物学、保护生物学等领域。然而，模型的预测准确性依赖于交叉验证方法的选择。交叉验证通过划分数据集来评估模型的预测能力，并确定模型的最佳参数配置。常用的交叉验证方法包括随机交叉验证和空间交叉验证，但二者在模型参数优化和预测结果是否存在差异尚不明确。基于上述问题，本研究以78种海洋羊鱼为研究对象，选择了六个海洋环境预测变量，包括水深、距岸距离、最大温度、温度范围、最低盐度和平均流速。这些变量是影响羊鱼分布的关键因素。我们采用分别使用随机交叉验证和空间交叉验证方法进行模型的优化和性能评估。研究结果显示，随机交叉验证和空间交叉验证方法在SDMs中的参数优化和预测结果上存在显著差异，随机交叉验证方法在预测性能上可能存在过高估计的风险，而空间交叉验证方法则倾向于保守。两种方法预测的羊鱼分布范围和气候变化下的分布格局变化均不同（图1）。图1 基于随机交叉验证和空间交叉验证方法的模型预测能力尽管如此，两种交叉验证方法一致认为，印澳群岛（Indo-Australian
Archipelago）是全球海洋羊鱼物种丰富度最高的地区，并且该区域在未来气候变化下最为脆弱（图2和图3）。这一发现强调了交叉验证方法的选择在SDM研究中的重要性，同时也表明，尽管两种交叉验证方法的结果存在差异，SDMs仍然可以为海洋保护提供有价值的参考。图2基于随机交叉验证和空间交叉验证方法预测当前气候下的羊鱼空间及纬度分布格局图3基于随机交叉验证和空间交叉验证方法预测RCP 8.5 2040-2050气候情境下羊鱼的空间分布格局变化综上，本研究首次系统比较了不同的交叉验证方法对SDM的参数优化和预测结果的影响，提示我们在生物多样性评估中需慎重选择交叉验证方法，以减少不确定性。本研究还强调了气候变化对分布于印澳群岛羊鱼的潜在威胁，该区域应成为海洋生物多样性保护的重点。未来研究应更关注交叉验证方法对预测结果的不确定性影响，以提高模型的可靠性。本研究由研究生黄红伟、研究员张志新共同担任第一作者，研究员林强和张志新为本文共同通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目等的联合资助。作为我们团队的一项重要研究工作，本研究为进一步探索交叉验证方法在物种分布模型中的作用提供了新的视角。如果您在研究中遇到相关问题或有任何建议，欢迎与我们联系。主要从事海洋生物学和海洋生态学研究，专注于近海与岛礁海域海洋生物的环境适应与进化机制。课题组研究涵盖海洋生物环境适应与进化、海洋分子生态学，以及海龙科鱼类的行为与生理学。通过多组学和分子生态学研究，揭示了海洋生物的适应进化机制和资源保护策略。
群落生态学
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