湖北 Province地区Pomacea canaliculata入侵风险与生态系统服务之间的空间关系及驱动机制研究

《Ecological Frontiers》：Spatial relationships and driving mechanisms between Pomacea canaliculata invasion risk and ecosystem services: A study in Hubei Province, China

本研究基于MaxEnt、InVEST、GWR和GeoDetector模型，分析湖北省帝王蟹入侵风险与粮食生产（GP）及栖息地质量（HQ）的空间关系及驱动机制，发现入侵风险与ESs呈空间异质性负相关，气候因素为主因，为区域入侵防控提供科学依据。

　　

张焕宇|李兰静|陈俊辰|范丹|李照华|王玲|李坤

湖北省区域发展与环境响应重点实验室，武汉430062，中国

摘要

准确评估Pomacea canaliculata的入侵风险及其与生态系统服务（ESs）之间的关系，对于区域生态管理至关重要。本研究在湖北省进行，采用了MaxEnt、InVEST、GWR和GeoDetector模型来评估Pomacea canaliculata入侵风险、粮食生产（GP）和栖息地质量（HQ）之间的空间关系及其驱动因素。研究结果表明：（1）Pomacea canaliculata的高风险区域主要集中在湖北省东南部的低海拔、水资源丰富的平原农田和经济发展较为发达的城市地区；（2）栖息地质量（HQ）呈现“中心低、边缘高”的空间分布模式，而粮食生产（GP）则相反，高GP主要分布在湖北省中部的平原农田，高HQ则出现在西北部的森林地区；（3）入侵风险总体上与GP和HQ呈负相关，但在高产或管理良好的农田中存在局部正相关或弱负相关；（4）气候因素是入侵风险与生态系统服务之间空间关系的主要驱动因素，具有显著的双因素交互效应，而社会经济因素的影响相对较小。本研究为湖北省及生态相似地区的Pomacea canaliculata防治与管理提供了科学依据。

引言

Pomacea canaliculata作为一种典型的水生入侵物种，在中国南方及长江中下游地区广泛传播[1]。由于其高繁殖能力、广泛的环境适应性和多种传播途径，它对水稻生产、水生植被结构以及农业生态系统的稳定性构成了严重威胁[2]。现有研究主要集中在Pomacea canaliculata的生物学特性、传播途径及其对水稻生产的直接影响[3],[4],[5]上。然而，关于其在特定流域（尤其是县级尺度）的潜在空间分布模式的研究仍然有限[6]。传统的经验或静态分布分析不足以揭示其潜在的适宜栖息地和未来的入侵风险模式[7]。物种分布模型（SDMs）为预测入侵物种的潜在适宜栖息地提供了有效工具[8]，其中最大熵（MaxEnt）模型因其对数据要求低且预测准确度高而被广泛应用[9]。因此，可以使用MaxEnt模型来描述Pomacea canaliculata在区域尺度上的潜在入侵风险，这有助于提高空间预测的准确性和风险评估。

生态系统服务（ESs）是生态过程与人类福祉之间的关键纽带[10]。其中，粮食生产（GP）和栖息地质量（HQ）分别代表了生态系统的供给功能及其维持生物多样性和生态完整性的能力[11]。入侵物种被认为是威胁生态系统服务供给和稳定性的关键因素[12]。Pomacea canaliculata的入侵通过消耗水稻幼苗、破坏水体结构以及改变水生植被组成，直接影响粮食生产并间接降低栖息地完整性[13]。关于入侵风险与多种生态系统服务之间空间关系的现有研究仍然有限。传统的全球统计模型假设整个研究区域内的关系是一致的[14]，这使得难以捕捉不同地区入侵风险与生态系统服务之间潜在的异质性响应。地理加权回归（GWR）能够描绘变量关系的局部变化，在生态系统服务之间的权衡和协同作用研究中得到广泛应用[15],[16]，但其应用于分析入侵风险与生态系统服务之间的耦合关系仍较为少见。因此，将GWR引入本研究有助于揭示Pomacea canaliculata入侵风险与生态系统服务之间关系的空间异质性。

除了识别Pomacea canaliculata入侵风险与生态系统服务之间的空间关系外，明确其驱动机制对于科学管理至关重要。入侵风险与生态系统服务之间的关系并非简单的线性响应，而是自然环境条件和人类活动的共同作用结果[17],[18]。以往的研究通常通过相关性分析或线性回归建模来探讨入侵风险或生态系统服务的驱动因素[19],[20]，但关注多个因素对入侵风险与生态系统服务之间空间关系交互作用的研究仍然有限。GeoDetector是一种基于空间分层异质性原理的统计分析方法[21]，其优势在于能够识别两个因素的联合效应，并且对解释变量之间的多重共线性具有鲁棒性[22]。GeoDetector模型能够定量识别影响空间异质性的主导因素，并揭示多因素交互如何增强或削弱空间关系，在生态学和土地系统研究中表现出显著优势[23]。因此，采用GeoDetector模型可以分析自然因素和人为因素如何驱动入侵风险与生态系统服务之间的空间关联，从而有助于科学理解空间分布模式。

湖北省位于长江中游，河流网络密集，农业发达，湿地类型多样[24]，也是Pomacea canaliculata等水生入侵物种发生和传播的关键区域[25]。本研究旨在实现以下目标：（1）使用MaxEnt模型评估Pomacea canaliculata入侵风险的空间分布模式；（2）分析GP和HQ的空间分布特征；（3）研究入侵风险与生态系统服务之间的空间关系；（4）识别驱动入侵风险与生态系统服务之间空间关系的主要因素和交互机制。本研究旨在为入侵物种的管理和生态系统的可持续发展提供理论框架。

研究区域

研究区域

湖北省位于中国中部，地理坐标为29°01′-33°06′N和108°21′-116°07′E，包含103个县级行政区划（图1），总面积为185,900平方公里。该省地形西高东低，东部以江汉平原为主。山区占面积的56%，丘陵占24%，平原和湖泊地区占20%。湖北省属于亚热带季风气候，四季分明，冬季寒冷，夏季炎热。

Pomacea canaliculata的入侵风险评估

ROC曲线结果表明，该模型在模拟Pomacea canaliculata的入侵风险方面表现良好（图2）。模型的平均AUC值为0.880，表明模型能够准确反映入侵风险的水平。此外，ROC曲线大致位于图形的左上角，且均值曲线周围一个标准差的范围相对较小，说明模型具有良好的稳定性和可靠性。

入侵风险指数

入侵风险与生态系统服务之间空间关系的机制

湖北省内入侵物种风险与生态系统服务之间的关系存在空间异质性。研究区域的北部和西部地区以山地和丘陵地形为主，地形复杂，坡度陡峭，气候条件相对凉爽潮湿，这些因素限制了Pomacea canaliculata的快速传播[36]。同时，这些地区的农业活动有限，农田面积较小，导致粮食生产（GP）较低，从而形成负相关关系

结论

本研究全面分析了Pomacea canaliculata入侵风险及其相关生态系统服务在湖北省的空间模式和驱动因素。研究指出入侵风险分布存在显著的空间异质性，高风险区域主要集中在低海拔、水资源丰富的平原农田，而丘陵地区和西北部县区的风险相对较低。入侵风险总体上与粮食生产（GP）呈负相关

CRediT作者贡献声明

张焕宇：概念构建、数据整理、正式分析、初稿撰写。李兰静：数据整理、审稿与编辑。陈俊辰：软件使用、审稿与编辑。范丹：撰写、审稿与编辑。李照华：撰写、审稿与编辑。王玲：正式分析、审稿与编辑。李坤：概念构建、审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：42201325）和湖北省自然科学基金（项目编号：2021CFB045）的资助。