西南山地是我国长江、珠江、雅鲁藏布江、澜沧江、怒江等多个重要河流的源区，是国际河流湄公河、萨尔温江、伊洛瓦底江、恒河和印度河等的重要源区，是我国重要的生态屏障区、生物多样性富集区，水源涵养、水土保持、水资源供给区，也是全球暗针叶林地理分布中心之一，正经历着前所未有的变暖趋势，对优势树种的生存提出了严峻的挑战。
西南地区是我国冷杉属物种多样性的最高富集区域，冷杉也是该区域亚高山、高山地区森林的优势树种之一，冷杉林对维持西南地区生态安全屏障功能的正常发挥具有举足轻重的作用。冷杉喜欢寒凉气候，对全球气候变化十分敏感，对温湿度稳定性有严格的要求，在未来该区域总体趋势为气温升高的背景下，冷杉树种分布将如何变化？这个问题仍然不清楚。由于其分布变化将剧烈改变西南生态屏障功能的正常发挥，进而影响区域、国家乃至亚洲的生态安全，因此，该区域冷杉属树种的未来适应及分布变化受到国际学术界、国际组织的高度关注。
中国科学院成都生物研究所生态过程与生物多样性组的博士研究生廖梓延在研究员潘开文和副研究员张林的指导下，联合瑞士联邦研究院研究员Michael Peter Nobis，采用最大熵算法校准生态位模型，并基于两种碳排放情景（RCP 4.5和RCP 8.5），分别预测我国西南山地北部（“北方”）典型代表性建群树种岷江冷杉和紫果冷杉，中部典型代表性建群树种鳞皮冷杉和黄果冷杉，南部（“南方”）典型代表性建群树种川滇冷杉和长苞冷杉，在未来三个时间段（2021~2040年、2041~2060年及2061~2080年）的潜在分布变化。首次在植物分布变化预测中采用KissMig迁移模型，制定了三种迁移场景（完全迁移、不迁移和局部迁移场景），来探讨迁移能力与预测分布之间的关系以及重要冷杉树种的潜在分布。近日，相关研究成果以“Climate change jointly with migration ability affect future range shifts of dominant fir species in Southwest China”为题，发表于国际期刊Diversity and Distributions。
预测物种的分布变化通常利用生态位模型演算，对物种过去不同时期的反演往往可以通过孢粉、化石等证据来确认反演结果是否正确，但对物种未来分布变化的预测则因为无法实证从而导致预测结果可能具有不确定性。因此，如何提高物种未来分布预测的准确性是国际学术界在不断探索的一个难题。
据研究人员介绍，植物和动物一样，当环境不适宜时，除了通过其生理生态特性的改变来适应不利环境外，更重要的是迁移到适宜的生境的能力，这也是植物在面对气候变化背景下适应气候的重要反馈机制，但国际学术界在利用生态位模型预测物种分布变化时却往往忽略这个机制。大多数生态位模型研究倾向于使用完全迁移或无迁移的场景来预测物种在未来气候变化下的潜在分布。事实上，物种未来的实际分布可能介于不迁移和完全迁移之间。不考虑物种实际迁移能力的物种分布模型预测可能会过高或过低的估计物种的真实分布，进而阻碍我们对物种真实风险的准确判断。
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