Stacked Bioclimatic Envelope Models堆叠生物气候包络模型（Stacked Bioclimatic Envelope Models），又称物种分布模型（Species Distribution Models），是一种广泛应用于预测多种物种潜在分布范围的方法。建模结果的合理性和精确性受建模方法的选择、模型参数设置、模型输入数据等带来的不确定性的影响。随着物种分布数据可利用性的日益增长，其不确定性如何影响对物种丰富度和生态驱动因子的预测成为备受关注的问题。
近日，广东省科学院广州地理研究所联合葡萄牙埃武拉大学（University of évora）、香港大学和西班牙国家自然科学博物馆等单位，通过构建包括四种不同来源的中国334种鸟类分布数据，结合多种常用物种分布建模方法，定量分析了数据和模型产生的不确定性对鸟类丰富度预测结果产生的影响。研究结果表明，基于不同数据和模型的鸟类丰富度预测结果具有显著的空间格局差异，主要驱动因子也有所不同。基于公众科学数据构建的物种分布模型具有较高精度，而分布范围数据的模型精度较低。GAM和BRT模型对于数据不确定性具有较强的鲁棒性。该研究有助于丰富研究人员对不同物种分布数据之间差异以及不同建模方法表现的理解，从而在应用堆叠物种分布模型时根据具体情况进行建模预测，以获得准确的结果。
不同堆叠物种分布模型产生的不确定性，环境变量为：ISO等温性；TS温度季节性；MTWM最暖月份最高温度；MTCM最冷月最低温度；AP年降水量和PS降水季节性
相关成果发表于动物学一区期刊Integrative Zoology（《整合动物学》）。省科学院地理所李雪艳博士为第一作者和通讯作者。该研究得到广东省自然科学基金、广东省科学院打造综合产业技术创新中心行动资金项目的支持。
（省科学院地理所/供稿）
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