海洋生物物種分布模型交叉驗證方法研究取得新進(jìn)展
近日，中國科學(xué)院南海海洋研究所林強(qiáng)研究員團(tuán)隊在海洋生物物種分布模型構(gòu)建中如何選擇交叉驗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)確評估生物多樣性的空間分布模式對于制定有效的保護(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，交叉驗證是評估模型預(yù)測性能的關(guān)鍵步驟。交叉驗證通過在不同數(shù)據(jù)集上反復(fù)訓(xùn)練和驗證模型，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證方法，以解決隨機(jī)交叉驗證忽視空間自相關(guān)性的問題。
該研究通過隨機(jī)交叉驗證與空間交叉驗證方法，以海洋近海典型魚類—羊魚（Actinopteri: Syngnathiformes: Mullidae）為對象進(jìn)行模型的參數(shù)優(yōu)化和性能評估。研究發(fā)現(xiàn)，兩種交叉驗證方法在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)交叉驗證方法在預(yù)測性能上可能存在過高估計的風(fēng)險，而空間交叉驗證方法傾向于保守。
圖1 基于隨機(jī)交叉驗證和空間交叉驗證方法的模型預(yù)測能力和變量重要性
同步研究結(jié)果表明，盡管隨機(jī)交叉驗證和空間交叉驗證方法在物種分布預(yù)測上存在差異，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)交叉驗證和空間交叉驗證方法模型預(yù)測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)交叉驗證與空間交叉驗證方法對SDMs結(jié)果的影響，揭示了選擇交叉驗證方法對SDMs預(yù)測性能和結(jié)果的重要影響，為生物多樣性評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)基金項目、國家重點研發(fā)計劃項目等的聯(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
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