科研進(jìn)展

南海海洋所在海洋生物物種分布模型交叉驗(yàn)證方法研究取得新進(jìn)展

發(fā)布時(shí)間:2024-09-18 來源:南海海洋研究所

近日,中國科學(xué)院南海海洋研究所林強(qiáng)研究員團(tuán)隊(duì)在海洋生物物種分布模型構(gòu)建中如何選擇交叉驗(yàn)證方法取得新的研究進(jìn)展,相關(guān)成果“Cross-validation matters in species distribution models: A case study with goatfish species”于2024年9月17日在線發(fā)表在國際頂尖生態(tài)學(xué)期刊Ecography上。聯(lián)合培養(yǎng)研究生黃紅偉、研究員張志新為本文共同第一作者,研究員林強(qiáng)和張志新為本文共同通訊作者。

在全球生物多樣性持續(xù)喪失的背景下,準(zhǔn)確評(píng)估生物多樣性的空間分布模式對(duì)于制定有效的保護(hù)和管理策略至關(guān)重要。物種分布模型(SDMs)已成為評(píng)估生物多樣性的一種重要工具,它通過分析物種分布數(shù)據(jù)與生態(tài)因子之間的關(guān)系來預(yù)測(cè)目標(biāo)物種的適宜棲息地分布。在模型構(gòu)建過程中,交叉驗(yàn)證是評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能的關(guān)鍵步驟。交叉驗(yàn)證通過在不同數(shù)據(jù)集上反復(fù)訓(xùn)練和驗(yàn)證模型,幫助研究人員選擇最佳模型參數(shù)。雖然隨機(jī)交叉驗(yàn)證方法是最常見的選擇,但最近一些研究者提出了空間交叉驗(yàn)證方法,以解決隨機(jī)交叉驗(yàn)證忽視空間自相關(guān)性的問題。

該研究通過隨機(jī)交叉驗(yàn)證與空間交叉驗(yàn)證方法,以海洋近海典型魚類—羊魚(Actinopteri: Syngnathiformes: Mullidae)為對(duì)象進(jìn)行模型的參數(shù)優(yōu)化和性能評(píng)估。研究發(fā)現(xiàn),兩種交叉驗(yàn)證方法在95%的物種中得出了不同的最佳模型參數(shù)組合,并且在預(yù)測(cè)當(dāng)前和未來的棲息地分布方面存在顯著差異(圖1)。隨機(jī)交叉驗(yàn)證方法在預(yù)測(cè)性能上可能存在過高估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn),而空間交叉驗(yàn)證方法傾向于保守。

圖1 基于隨機(jī)交叉驗(yàn)證和空間交叉驗(yàn)證方法的模型預(yù)測(cè)能力和變量重要性

同步研究結(jié)果表明,盡管隨機(jī)交叉驗(yàn)證和空間交叉驗(yàn)證方法在物種分布預(yù)測(cè)上存在差異,但兩者均一致得出印度-澳大利亞群島是羊魚物種豐富度最高的地區(qū),并且最易受到氣候變化的影響(圖2)。

圖2 當(dāng)前氣候下基于隨機(jī)交叉驗(yàn)證和空間交叉驗(yàn)證方法模型預(yù)測(cè)的空間及緯度分布格局

本研究首次系統(tǒng)性地比較了隨機(jī)交叉驗(yàn)證與空間交叉驗(yàn)證方法對(duì)SDMs結(jié)果的影響,揭示了選擇交叉驗(yàn)證方法對(duì)SDMs預(yù)測(cè)性能和結(jié)果的重要影響,為生物多樣性評(píng)估研究提供了新的視角。

該研究工作得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目等的聯(lián)合資助。

相關(guān)論文信息:Hongwei Huang,Zhixin Zhang*,ákos Bede-Fazekas,Stefano Mammola,Jiqi Gu,Jinxin Zhou,Junmei Qu,& Qiang Lin*,2024: Cross-validation matters in species distribution models: a case study with goatfish species. Ecography. DOI: 10.1111/ecog.07354.

原文鏈接:https://nsojournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ecog.07354


附件下載: