南极底栖生物多样性模型中依赖水深地形分辨率的偏差：热点区域保持稳定，数量估计发生变化

南极底栖生物具有高度多样性，并在南大洋生态系统中发挥关键作用。尽管经过了数十年的采样，由于后勤和资金限制，南极大陆架的广大区域在生物学上仍未得到调查，这限制了制定有效保护规划所必需的基线知识的积累。物种分布模型（SDMs）通过将底栖群落格局与环境预测因子联系起来，使得在缺乏生物数据的情况下推断生物多样性成为可能。然而，环境预测因子，尤其是水深地形数据的分辨率，在不同区域之间存在显著差异，这使人们对SDMs在仅有粗分辨率数据可用区域中的预测可靠性产生怀疑。 在此，我们表明，当基于高分辨率数据训练的SDMs应用于聚合后的粗分辨率环境数据时，会低估南极底栖形态种丰富度，低估幅度最高可达18%（若使用基于卫星的ETOPO水深地形数据，则最高可达50%）。通过使用高分辨率多波束水深地形数据的六个系统性降质版本，以及来自三个南极区域的带注释海底影像，我们评估了在有无附加环境变量情况下SDM的表现。高分辨率水深地形数据最能有效捕捉地形复杂性，但我们发现，只要模型以与其训练时相同的分辨率进行应用，丰富度热点的空间分布以及每个网格单元的丰富度中位数仍保持一致。 我们的结果表明，尽管高分辨率水深地形数据可能会提高局地预测能力，但对于区域尺度的预测而言，粗分辨率数据可能更为稳健，例如用于南极大陆架范围空间规划的预测。

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