完善GLOBIO3生物多样性预测模型

姜心彤

摘 要：GLOBIO3模型是全球生物多样性评价领域的前沿成果。该模型以剂量-反应关系为基础，借助比较容易监测的驱动因子预测难以监测的生物多样性。这一模型具有明显的创新性，但也有不足之处。该文在介绍GLOBIO3模型主体框架和基本方法的基础上，分析其中存在的不足并提出具有针对性的建议，以期完善GLOBIO3模型并促进相关领域的持续深入研究。

关键词：GLOBIO3 模型 完善

中图分类号：X17 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）06（a）-0248-04

GLOBIO3 perfect predictive model of biodiversity - questions， suggestions and Prospects

JIANG Xintong

（Environmental Institute， Renmin University of China， Beijing 100872）

Abstract：GLOBIO3 model is one of the frontier achievements in global biodiversity assessment and forecast.Based on the dose-effct relationship，the model predicts the hardly available biodiversity data using the relatively attainable monitoring results of the environmental and social drivers.Though innovative，the model shows clear shortcomings.This paper will firstly introduce the core framework and fundamental methods of GLOBIO3 as a preparation， then focus on the analysis and resolution of the targeted disadvantages of the model.Following this logic，this paper tries to make meaningful improvements to the model and encourage more studies in related fields.

Key word：GLOBIO3 model perfect

1 引言—— GLOBIO3模型简介

1.1 基本思想

GLOBIO3[1]使用与原始环境相比的相对平均物种丰度（MSA）来表征一定环境条件下的生物多样性，这是模型需要预测的因变量。同时，GLOBIO3使用植被覆盖、土地利用程度、生态环境破碎化程度、全球平均气温、大气氮沉降量和基础设施建设量这六个驱动因子作为自变量。模型的基础是因变量与六个自变量间的六个函数关系。在对生物多样性进行预测时，先使用未来情景预测模型对驱动因子做出预测，然后将因子的预测值输入模型，其输出结果就是预测的MSA。

1.2 具体方法

对因变量与自变量的函数关系进行回归时需要使用样本数据，这些样本数据通过Meta分析得到。选取与“生物多样性和环境条件的关系”高度相关的研究，提取其中对生物多样性和环境条件进行描述的数据形成回归建模的素材。

得到自变量和因变量的函数关系后，需要对未来的自变量取值进行预测。模型中六个驱动因子的预测值依赖于对未来经济、社会和环境发展情景的预期。……