物种分布是生态学、野生动物保护学与自然保护地管理学等相关学科的重点研究领域。本研究以2018年12月至2019年3月期间黑龙江省小兴安岭地区狍、野猪、马鹿和驼鹿4种有蹄类的冬季样线调查数据为基础,选用了3种物种分布模型方法(广义线模型,GLM;广义可加模型,GAM;随机森林,RF),分别对有蹄类物种分布进行预测。应用AUC和TSS作为模型预测能力的评价指标,比较同一物种不同模型间预测能力的差异以及单一模型在不同物种间预测能力的差异。研究结果如下:1)有蹄类物种分布结果表明,狍和野猪在小兴安岭区域内均广泛分布且分布区域相似,其中包括人类定居地附近的林区;马鹿和驼鹿分布区域较小,仅集中在少数几个林区;2)在对野猪和马鹿的分布进行预测时,GAM的预测能力最为优异,GLM的表现要优于RF;在对狍和驼鹿进行预测时,尽管3种模型的AUC和TSS有所不同,但在统计学上并不存在显著差异;3)3种模型对马鹿和驼鹿的分布的预测能力显著优于其对狍和野猪分布的预测能力;但其对马鹿和驼鹿的分布的进行预测时,模型的预测能力并无显著差异;4)GAM这种拟合较为灵活的模型方法在物种分布的预测上表现更好,而针对数量稀少且分布区域较小的驼鹿和马鹿种群分布的预测,RF表现更为稳定,不易过拟合。