Identification and Spatiotemporal Dynamics of Suitable Habitats for Dasyhippus barbipes (Fischer-Waldheim, 1846) (Orthoptera: Acrididae: Gomphocerinae) Using a Coupled Random Forest and MaxEnt Approach

方法

融合MODIS LST/NDVI/EVI、气象、土壤地形与野外调查数据，构建RF

发现

关键驱动因子逐月变化，高适宜区自中部向东扩展，植被-水-热协同调控生境适宜性。

机会点

可探索多物种蝗虫生境月度迁移预警，并将耦合模型嵌入草原绿色防控决策系统。

蝗虫暴发严重威胁中国内蒙古的草地农业与草原生态系统。识别适宜生境并理解其月度动态对于早期预警和针对性防控至关重要。本研究整合多源遥感数据（中分辨率成像光谱仪地表温度（MODIS LST）、归一化植被指数（NDVI）和增强植被指数（EVI））、气象数据（降水和温度）、土壤与地形变量以及野外调查数据（2023年5—7月），构建了随机森林（RF）与最大熵（MaxEnt）耦合模型，用于研究优势蝗虫种短星翅蝗（Dasyhippus barbipes）。主要目标包括：识别不同发育阶段的关键环境变量，绘制逐月适宜生境分布图，利用适宜性等级转移矩阵量化适宜生境的月际时空转移格局，并分析NDVI、降水和LST与适宜性转移的关联模式。结果表明：（1）关键驱动因子逐月变化——5月以植被/土壤类型、降水和FVC为主导；6月FVC、SOC、坡度和NDVI的作用增强；7月以土壤、植被、坡向和最暖月最高温度（Bio5）为主导。（2）高适宜区从锡林郭勒盟中部和赤峰市向东扩展，呈现自西向东及由中心向南、北扩散的格局。（3）植被返青、降水（作为限制性水分驱动因子）和LST（对发育速率的阈值效应）共同构成植被—水分—热量协同系统。（4）随机森林（RF）与最大熵（MaxEnt）耦合模型具有较高精度（AUC > 0.91），变量重要性排序与观测到的时空格局相吻合。本研究阐明了短星翅蝗适宜生境的月尺度演变规律以及环境预测因子与生境适宜性之间的多因子关联，为内蒙古典型草原的精细化监测、早期预警和绿色防控提供了科学依据。