气候变化下大渡河-岷江上游刺老芽（Aralia elata (Miq.) Seem.）的分布与栽培区动态模拟及其生态适应性研究

本研究针对大渡河-岷江上游地区重要野生经济植物刺老芽（Aralia elata）资源本底不清和气候适应机制不明的问题，采用集成模型（Biomod2）模拟其当前和未来（2050s/2090s）潜在分布，结合生态适宜性与营养成分构建“适宜性-生产力”耦合模型划分栽培区域。结果表明：高温室气体排放情景（SSP5-8.5）下，刺老芽高适生区面积将扩张1566.41%，并向高海拔迁移。该研究为气候变化背景下高海拔峡谷地区经济植物的可持续利用提供了理论依据。

在全球气候变暖的背景下，生态系统功能和工农业发展正面临严峻挑战。尤其是高山峡谷地区，物种分布格局的变化直接关系到生物多样性保护和区域经济发展。刺老芽（Aralia elata (Miq.) Seem.）作为一种具有较高食用和药用价值的落叶灌木，是我国大渡河-岷江上游地区居民重要的野生蔬菜资源。然而，目前对该物种在该地区的资源本底、生态适应机制以及可持续利用策略缺乏系统研究，这严重制约了其资源的科学保护和产业化开发。

针对这一问题，Huang等人发表在《BMC Plant Biology》的研究，通过综合运用生态位模型和生产力动态模型，揭示了气候变化下刺老芽的分布和栽培区动态变化规律。研究团队在2022年7月至2024年5月期间，对大渡河-岷江上游海拔1000-4500米区域进行了五次野外调查，共获取137个分布点数据，经过空间去重后保留104个有效样本。

研究采用的关键技术方法包括：基于Biomod2平台的集成物种分布模型（SDM），结合19种生物气候因子、16种土壤因子、3种地形因子和人类足迹等41个环境变量；利用生态位重叠分析（D值计算）评估物种对气候变化的响应；建立基于营养成分标准化（包括常规营养组分、活性成分和氨基酸谱）和生态适宜性的“适宜性-生产力”耦合模型；使用回归克里金法（Regression Kriging）进行空间预测优化。

当前潜在分布预测

研究结果显示，刺老芽的高适生生境面积为0.64×10⁴ km²，主要呈块状分布于天全县和宝兴县，在茂县-松潘县交界处、茂县-黑水县交界处以及松潘县境内呈破碎的斑块状和线性分布。中适生区面积为1.28×10⁴ km²，分布在松潘、黑水、茂县、小金和理县等地。

未来潜在分布预测

在未来气候情景下，刺老芽的适生区面积呈现“高适生区爆发式增长，低适生区稳定扩张”的特征。在SSP5-8.5情景下的2090年代，总适生区面积增加了345.76%，达到13.45×10⁴ km²。高适生区在SSP2-4.5情景下的2090年代增长了1566.41%，达到10.03×10⁴ km²。所有情景下适生区都表现出向更高海拔迁移的趋势。

生态位变化分析

刺老芽的生态位在SSP5-8.5情景下重叠率急剧下降，D值从2050年代的0.528降至2090年代的0.237，表明物种通过生态位扩张来适应新环境。PCA分析显示，海拔、最冷月最低温和最暖季度降水量是驱动生态位变化的关键因子，未来气候生态位质心将向更高海拔和更冷的最冷月最低温方向迁移。

潜在栽培生产区动态

研究建立了刺老芽适宜性与生产力之间的关系模型，线性模型（line2P）被确定为最优模型（R²=0.952）。根据“适宜性-生产力”模型，将生产力分为高、中、低三个等级，对应一级、二级和三级栽培区。当前总栽培面积为3.53×10⁴ km²，其中一级栽培区0.33×10⁴ km²，主要位于天全县东部和宝兴县南部。

未来各气候情景下，所有等级的栽培区都呈现扩张趋势，且在SSP5-8.5情景下的2090年代扩张最为显著，总栽培面积达到17.26×10⁴ km²，一级栽培区激增至9.46×10⁴ km²。栽培区整体向高海拔地区迁移，表明升温性和降水格局改变共同驱动了刺老芽栽培格局的重塑。

研究结论表明，全球变暖将显著驱动刺老芽的适生区向高海拔扩张，其生态位向高寒草甸区域偏移。在当前气候条件下，刺老芽的主要栽培区集中在低海拔河谷地区，而未来将向松潘县、黑水县等更高海拔区域转移。这一趋势为气候变化背景下该地区经济价值植物的可持续利用策略提供了数据支撑。

讨论部分强调，大渡河-岷江上游作为青藏高原森林-草原过渡带，刺老芽的生态位从当前的林草过渡带向高海拔草地迁移的现象需要引起重视。大规模的灌木化可能对高寒草地的生态稳定性和生物多样性构成威胁。因此，在未来利用刺老芽资源时，需要充分考虑其向高海拔草地迁移的潜在生态风险，避免在生态脆弱区进行栽培开发。

该研究创建的“适宜性-生产力”耦合模型突破了传统区划的精度瓶颈，为宏观尺度上的资源规划和可持续利用提供了科学依据。研究结果可直接指导该地区的产业布局，支持“生态保护-资源利用-民生改善”的一体化发展目标。未来研究需要集成更全面的环境变量和更长时序的数据，构建包含“环境适宜性-灾害抗性-管理成本”的多维度评估体系，并在优先扩张区域（如松潘、黑水等地）建立适应性管理示范区。