《Journal for Nature Conservation》：Conservation and development: Ecological niche assessment and strategy of
Camellia under climate change and mining-induced heavy metal pollution risk
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茶树属在气候变化与采矿重金属污染下的分布演变及保护优先级评估。研究通过整合MaxEnt模型与矿区重金属污染数据，揭示未来气候情景（SSP126/245/585）与Zn、Cd、Cr污染叠加对茶树分布的影响机制，发现污染导致37.2%高适宜区及19.9%中适宜区受威胁，污染热点集中于东南沿海矿区。构建生物多样性保护与工业开发的综合评分体系，明确C. japonica、C. sinensis等高经济价值物种优先开发，C. parviflora等濒危物种需重点保护，为茶树资源可持续管理提供决策支持。
米海义|严琪|张慧慧|裴金|黄林芳
中华人民共和国国家中医药管理局中医药资源保护重点实验室，中国医学科学院药用植物研究所暨北京协和医学院，北京100193
摘要
山茶属植物因其观赏性和药用价值而受到全球重视，然而采矿活动引发的重金属污染对其自然栖息地构成了严重威胁，影响了其生态适应性和生物多样性。尽管之前的研究已经探讨了山茶属的生态位和保护策略，但采矿相关风险因素对其分布的具体影响仍不清楚。本研究评估了采矿引发的风险对山茶属栖息地的影响，并引入了一个评分系统来优先考虑物种的保护和开发。我们使用MaxEnt模型预测了在多种气候变化情景（SSP126、245和585）下山茶属的潜在分布。此外，还利用矿物分布数据作为风险代理指标，评估不同污染概率对其分布的潜在影响。我们开发了一个综合评分系统，以评估物种对污染的耐受性及其保护和开发的优先级。MaxEnt模型表明，未来的气候条件可能会扩大山茶属的适宜栖息地，但采矿引发的风险将显著改变其分布模式。值得注意的是，37.2%的高适宜区域和19.9%的中等适宜区域预计将受到污染的影响。锌（Zn）、镉（Cd）和铬（Cr）被认为是主要污染源，污染热点集中在中国东南沿海地区，从长江三角洲到粤港澳大湾区以及北部湾。高价值物种如C. japonica和C. sinensis在开发指数上得分最高，而C. parviflora、C. crassicolumna和C. szechuanensis在保护优先级上排名最高。我们的研究结果强调了将风险代理数据纳入保护规划的紧迫性，并为山茶属的保护提供了实用的评分框架。
引言
山茶属是山茶科中物种最丰富的属，具有重要的经济、工业和文化价值。许多山茶属植物的种子是高质量食用油和工业油的主要来源，而富含单宁的果皮则是皮革工业的重要原料（Gao等人，2024；Sun等人，2016；Zhu等人，2024）。作为观赏植物，它们的叶子还含有茶多酚、茶碱、可可碱、咖啡因、皂苷等成分，这些成分在制药工业中得到广泛应用（Yasmeen和Hasnain，2015；Cheng等人，2015；Wang等人，2021）。尤其是C. sinensis所生产的茶叶，是全球三大主要饮料之一，饮茶在中国有着深厚的文化传统，中国也是最早种植茶树的国家（Pan等人，2022）。越来越多的研究表明，茶叶具有抗氧化、抗炎、神经保护和心血管保护作用（Kerio等人，2013；Hayat等人，2015；Khan和Mukhtar，2019）。到2022年，中国的茶园面积达到了333.03×10^5公顷，其中302.66×10^5公顷处于开发状态，位居全球首位（Peng等人，2024）。除了园艺价值外，该属的许多物种还因其药用价值而受到重视（Quan等人，2022）。然而，山茶属生物多样性的保护面临着气候变化的严峻挑战（Gunathilaka等人，2017；Rong等人，2023）。气候变化正在改变地理分布边界，导致敏感生态位的适宜栖息地可能丧失（Wang，2014）。同时，快速工业化和城市化带来了前所未有的威胁——采矿引发的重金属污染（Zaman等人，2024）。这种污染不仅会降低土壤质量，还可能通过植物吸收进入食物链，对生态系统稳定性和人类健康构成二次威胁（Pajak等人，2020）。表1显示了...）。
过去几十年里，山茶属的生态适应性和生物多样性模式得到了广泛研究。利用最大熵（MaxEnt）模型预测物种分布方面取得了显著进展（Pajak等人，2020）。例如，Chen（Chen等人，2024）的研究表明，在各种社会经济路径情景（SSP126、SSP245和SSP585）下，C. sinensis可能会获得更多适宜的栖息地，其分布范围预计将在21世纪末向北扩展。Zhao（Zhao等人，2021）预测，在中国东南部，最佳栖息地可能会减少，而边缘和中等适宜区域可能会向北和西扩展，特别是在高排放情景下（SSP370和SSP585）。补充研究估计（Zhao等人，2023），目前有36.30%–51.85%的山茶属物种受到气候和土地利用变化的威胁，局部物种丰富度预计会下降。令人担忧的是，现有的保护区网络不足，仅覆盖了潜在探索区域的14.21%-20.87%，以及高优先级保护区域的不到8%。
大多数关于山茶属的研究集中在物种分布、生态位建模和生物多样性保护策略上。然而，除了气候变化的影响外，人为土壤污染——特别是来自采矿活动的重金属污染——已成为中国植物生物多样性的一个关键非气候压力因素。中国南部是山茶属多样性的主要中心，与该国主要的有色金属矿带高度重叠。镉（Cd）、铅（Pb）和锌（Zn）等重金属的过量积累不仅降低了栖息地质量，还会引起严重的生理毒性，包括根系损伤、光合作用抑制和养分吸收障碍。对于经济价值较高的物种如C. sinensis（茶叶）和C. oleifera（油茶），重金属污染通过降低生物量产量和影响产品安全构成了双重威胁。尽管存在这些风险，大多数物种分布模型（SDMs）主要依赖于气候变量，常常忽视了土壤限制因素。这种对采矿引发污染风险的忽视可能导致对适宜栖息地的过高估计，从而误导保护规划。此外，当前的土壤重金属生态风险评估通常局限于特定区域（如个别县或省份），或者依赖全国农业平均值来代表特定作物的风险（Yang等人，2023；Polat和Ogut，2018）。这种有限的空间范围无法为更广泛范围内的山茶属土壤污染管理提供有效的决策支持，尤其是在跨省和区域层面。
尽管山茶属具有重要意义，但现有研究往往忽视了全国范围内矿物污染对其生态适宜性和保护需求的关键影响。此外，当前的评估框架通常缺乏一个强大的综合评分系统来量化物种保护和工业发展的竞争需求。这种方法论上的差距导致了对哪些山茶属物种需要紧急保护以及哪些适合大规模种植的物种缺乏清晰的认识。为了解决这些局限性，本研究开发了一个综合评估模型，结合了土壤污染压力因素，为优先保护和可持续资源管理提供了更明确的科学依据。
为了解决这些关键问题，本研究开发了一个综合评分系统，通过整合MaxEnt模型和采矿引发的重金属污染数据来评估山茶属的生态适宜性和保护优先级。具体目标有三个：（1）我们使用MaxEnt算法同时模拟了山茶属物种的潜在栖息地和采矿引发污染的空间分布，从而识别生物多样性和环境压力因素之间的高风险重叠区域。（2）构建了一个多维评分系统，通过综合栖息地适宜性、污染风险水平和物种的经济重要性来评估保护和开发的优先级。（3）以具有全球经济重要性的C. sinensis为例，我们探索了可持续发展的综合模型，以确定最佳、特定地点的管理方法。这项研究不仅为山茶属的保护提供了坚实的科学基础，还为评估和管理受采矿污染影响的其他植物提供了新的视角。最终，我们期望这项研究能够提供一个精确实用的工具，以完善山茶属的保护策略，并为采矿影响地区的生态风险评估提供方法论参考。
研究区域生态特征
本研究的地理范围涵盖了中国的整个陆地面积。考虑到山茶属的自然分布特征和多样性中心，中国南部和西南部的环境背景是主要关注点。这一广阔区域具有复杂的地理、气候和生态环境，为评估气候变化和环境压力因素提供了理想的宏观环境。
中国的地形呈现出宏观阶梯状...
栖息地适宜性的性能评估和关键决定因素
在本研究中，使用AUC来评估MaxEnt模型的预测性能。该模型表现出较高的预测准确性，平均训练AUC值为0.987，测试AUC值为0.899。在正则化乘数（RM）为0.3且特征类别（FC）设置为QPH的参数下，训练AUC值为0.901，测试AUC值为0.897，TSS值为0.6348，OR值为0.0008。
MaxEnt结果表明...
气候变化和人为干扰的交互效应
根据MaxEnt模型预测，影响潜在地理分布的最重要变量包括：最干燥月份的降水量（bio14）、最冷月份的最低温度（bio6）、中国的人口空间分布（pop）和人类活动足迹（hfp）。
温度和降水量是调节大多数植物物种生长和发育的主要气候因素（Liu等人，2016）。特别是温度具有持续的影响...
结论
在本研究中，我们开发了一个基于MaxEnt的物种分布模型，整合了生物气候、土壤、地形、人为因素和矿物重金属变量，以评估气候变化和重金属污染对山茶属物种地理分布的影响。此外，我们提出了一个新颖的综合评分系统来评估山茶属物种的保护和开发优先级。本研究显示，山茶属的适宜区域...
未引用的参考文献
(Tesfay等人，2024)；(Phillips等人，2006)；(Li等人，2020)；(Dong等人，2023)。
CRediT作者贡献声明
米海义：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，方法论，调查，概念化。严琪：撰写 – 审稿与编辑。张慧慧：方法论，概念化。裴金：资金获取。黄林芳：撰写 – 审稿与编辑，监督，方法论，资金获取，概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了CAMS医学科学创新基金（CIFMS，2022-2M-1-017）、国家自然科学基金（82211540726、82073960、82274045和U1812403-1）、北京市自然科学基金（7242244）的支持。
