基于Maxent模型预测物种潜在适生区综述
摘要：气候变化是影响地球上物种分布的最主要因素，气候的历史变化塑造了当前的物种分布格局，未来的气候情境也会继续对其产生影响。因此，预测气候变化对物种潜在适生区的影响已成为当前生态学和生物地理学等研究的热点和重点之一。目前，已有许多研究运用不同的物种分布模型，模拟和预测未来气候情境下物种分布格局的变化，包括Maxent模型、Garp模型、Bioclim模型和Domain模型等。其中最大熵模型（Maxent）以其速度快、稳定性好、准确度高、易于操作等优势，得到了广泛应用。Maxent模型被广泛应用于入侵物种的分布预测、珍稀濒危植物的保护、经济作物适生区的预测等方面，并取得了较好的模拟结果。然而在当前的研究中，关于Maxent模型的应用还存在一些问题，如单一模型的局限性、模型驱动数据的限制、建模时考虑的环境因子不全面等等，这些问题需要广大学者在今后的研究中不断加强改进。
关键词：Maxent模型；气候变化；适生区
植被与气候的相互作用关系是生物地理学和全球变化研究的热点问题[[1]]。受太阳辐射、大气构成、人类活动等多方面因素的影响，目前全球气候继续变暖，政府间气候变化委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第五次评估报告指出，根据不同的温室气体排放情景，到21世纪末全球平均气温将上升0.3℃-4.8℃[[2]]。随着全球气候的变化，物种分布格局也随之改变[[3]]。物种分布模型(species distribution model, SDM)已广泛应用于模拟气候变化情境下物种的潜在适生区[[4]]。最大熵 (maximum-entropy, Maxent)模型是其中的一种机器学习算法模型, 该算法采取Maxent原则, 可最大程度不约束任何未知的分布信息, 而更多地保留物种已有分布环境变量数据的信息约束, 从而可以科学地预测物种潜在的分布格局[[5]]。西南大学钟艮平在其硕士学位论文中较早地运用Maxent模型预测几种入侵杂草在我国的潜在分布，并与Climex模型、Garp模型对比评价，发现Maxent模型的预测效果最好[[6]]。此后，越来越多的学者开始应用Maxent模型展开物种分布预测研究。经统计，到2010年，我国学者发表的论文中，应用Maxent模型预测的比例已达50%；到2016年，已有超90%的论文应用Maxent模型进行物种分布预测[[7]]。
- 物种分布模型
物种分布模型是利用物种已知的分布数据和相关环境变量，根据一定的算法构建模型，分析物种的生态需求，并将运算结果投射至不同的时空中以模拟物种的实际和潜在分布格局[[8]]。应用较为广泛的物种分布模型有Maxent、Garp、Bioclim、Glm、Gam、RF等，其中，Maxent模型因其准确度高、稳定性好等优点，应用最为广泛，占绝对领先优势[7]。
1.1 Maxent模型
Maxent模型是由Philips等人以最大熵理论为基础所开发的模型，2004年该模型被应用于模拟物种分布[[9]]。Maxent模型的主要原理是根据已知的物种分布信息（物种分布的经纬度坐标）和气候数据（通常为所研究区域的气温、降水等气象指标），分析物种已知分布区域的气候特征与研究区域间的非随机关系，找出熵最大的概率分布并将其作为最优分布，建立预测模型，模拟物种的地理分布格局[[10]]。相较于其他物种分布模型，Maxent模型只需物种当前存在的数据进行建模，输出结果为物种存在概率，并可根据概率值高低判断物种在某个区域存在的可能性大小。Maxent模型有着易于操作、准确度高、稳定性好、对样本数量要求低等特点，广泛应用于模拟预测未来气候变化对物种地理分布格局影响的研究中[[11]]。
1.2模型精度验证
采用接受曲线 (receiver operating characteristic curve，ROC)下面积(area under the curve, AUC)作为模型拟合精度的评价指标，由Maxent模型自动生成。ROC曲线是目前物种分布模拟结果准确性验证广泛使用的指标，该曲线以1-特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，曲线与横坐标所围成的面积为AUC 值，AUC数值范围为0-1，数值越大，代表与随机分布相距越远，环境变量预测物种地理分布间的相关性越大，模型预测结果越准确，当AUCgt;0.9时表明模型表现出色，模拟结果非常准确[[12]]。在当前的各基于Maxent模型预测物种地理分布的研究中，模型的AUC数值基本都接近1，拟合准确性好。关心怡等对麻栎的地理分布预测研究中，模型拟合准确性AUC值大于0.95[11]。应凌霄等对清香木潜在分布格局的模拟中，模型的AUC值达0.974[[13]]。麻亚鸿等在对蓑藓属植物生境适应性的预测中，训练数据与验证数据的AUC值分别为0.907、0.908[[14]]。多个实例表明，Maxent模型的拟合准确度高，模型拟合能力优秀，可广泛应用。
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