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      重構全球生物多樣性監測,亟需九大轉變 | 海潮天下·前沿

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      本文來源于海潮天下(Marine Biodiversity)
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      本文約5400字,閱讀約8分鐘

      出品 | 海潮天下

      【海潮天下·導讀】2026年3月4日,《美國國家科學院院刊》(PNAS)發表了一篇頗具影響力的綜述性論文,提出生物多樣性測量的九大變革方向。該文強調,當前的生物多樣性危機下,亟需從傳統的單一物種觀測轉向集成AI、聲學監測、eDNA和遙感技術的“透明生態系統”監測。論文核心觀點認為,必須在計算科學家、分子生物學家與土著社區之間建立“激進的跨界協作”,以構建一個能夠適應2030年后《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》(GBF)率信息系統。這反映了保護生物學從“現狀記錄”向“實時反饋與干預”的思潮轉變。


      ▲上圖:該文匯總了衡量全球生物多樣性現狀的一系列關鍵數據。作者團隊重點呈現了對這一本質上具有多面性和異質性的概念及現象進行全球量化評估后的核心成果。論文出處:Sutherland J W ,Burgess D N ,Edwards V S , et al.(2026)

      重塑全球生物多樣性信息系統

      劍橋大學動物學系的威廉·薩瑟蘭教授領銜,聯合內爾·伯吉斯、斯科特·愛德華茲以及吉恩·羅賓遜等40余位涵蓋生態學、分子生物學、數據科學及政策研究的國際專家,共同完成了一項具有里程碑意義的研究。該項研究于2026年3月4日正式發表在《美國國家科學院院刊》上,題為《實現生物多樣性測量根本性變革所需的九項改變》。這篇深度評述系統梳理了當代監測技術的跨越式演進,針對全球生態治理中長期存在的數據碎片化、技術壁壘及倫理困境,提出了一套旨在重塑全球生物多樣性信息系統的行動路線圖。

      在全球人類活動壓力持續增強的背景下,生物多樣性的急劇下降已不僅是生態議題,它成了威脅社會穩定、經濟發展的一個系統性的風險。

      薩瑟蘭團隊在文中強調,精準且可靠的生物多樣性測量是所有保護行動、恢復工程及可持續管理政策的邏輯起點。當前,我們正處于一場由新興技術驅動的監測革命之中,從公民科學的廣泛參與,到聲學監測、環境DNA(eDNA)、基因組學、高分辨率遙感、以及人工智能(AI)的深度融合,這些技術正在以前所未有的尺度和精度重塑人類對自然的認知。

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      ▲上圖:2024年的一次海洋生物多樣性監測中,在航拍鏡頭下,鯨鯊覓食區附近的海面熱鬧非凡,一群長吻真海豚正在進行群體交配。一只身形嬌小的雌海豚游在上方,身下有一只雄海豚肚皮朝上、身體翻轉著與之相伴,而這場交配并不是一對一的——總共有四只雄海豚,輪番參與到和這只雌海豚的交配活動里,這是這種海洋生物獨特的繁衍習性的一個特點。?攝影:王敏幹(John MK Wong)| 海潮天下(Marine Biodiversity)

      監測技術的新疆界

      數據的海量涌現

      該研究首先揭示了當前生物多樣性數據產出的“爆炸式增長”態勢。全球生物多樣性信息網絡(Global Biodiversity Information Facility, GBIF)作為核心平臺,其管理記錄的增長速率已超過每年4.2億條。這一數據洪流,整合了博物館與標本館的數字化館藏、環境DNA采集、以及諸如eBird觀鳥平臺、以及iNaturalist等公民科學平臺的實時觀測。截至2025年6月,eBird記錄的觀察數據已突破20億條,參與人數超過了110萬。這種社會化觀測模式+自動化技術的結合,使得對物種分布、種群趨勢以及棲息地變化的實時追蹤成為了可能。

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      ▲上圖:細心的朋友們可能會發現,3年之前,全球生物多樣性信息平臺(GBIF)是沒有eDNA數據類型的。但是前兩年開始,已經開始納入并整合eDNA(環境DNA)數據,這是GBIF邁向未來、豐富其數據類型的非常重要的一步。其目標是,讓eDNA數據生產者能夠更輕松地將其數據集以標準化格式發布到GBIF,確保數據可發現、可訪問、可互操作和可重用(FAIR原則)。目前,GBIF已經建立了eDNA數據發布的最佳實踐指南,并創建了數據管理工具,幫助研究人員將其eDNA元數據和物種出現記錄轉換為GBIF支持的格式(如Darwin Core Archive)。上圖是GBIF的一些數據和產品的宣傳單。?Linda Wong 攝于GBIF亞洲區節點的一個會議后 | 海潮天下(Marine Biodiversity)

      在分子生物學領域,環境DNA(#eDNA)技術的成熟標志著生物監測進入了“遺傳痕跡”時代。通過對水體、土壤甚至空氣樣本的檢測,科學家能夠識別出環境中存在的各種生物。這種技術不僅能用于監測當前的生態系統,甚至能揭示深埋于永凍土、或湖泊沉積物中的遠古生命。文中引用了格陵蘭島兩百萬年前沉積物的研究實例,展示了eDNA在重現古代植被與大型哺乳動物(如乳齒象)景觀方面的驚人潛力。

      與此同時,諸如地球生物基因組計劃(Earth BioGenome Project, EBP)等宏大工程,正致力于在2031年前生成15萬個物種的高質量參考基因組,這將為理解遺傳多樣性、評估物種對氣候變化的韌性打下基礎。

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      (圖文無關)▲上圖:猛犸象(Mammuthus)的皮毛。這是它們適應寒冷環境的重要特征之一,尤其在冰期的嚴寒氣候中發揮了關鍵作用。猛犸象的皮毛密集且厚重,通常由長而粗的外毛和一層短而濃密的絨毛組成,形成雙層防寒的結構。外層毛發呈棕色或黃色,有助于抵御寒風和低溫,而內層的絨毛則為其提供了額外的保暖效果。猛犸象的皮毛除保持體溫,還能有效防止冰雪和濕氣滲透。此外,猛犸象的耳朵較小,進一步減少了熱量的散失。這些適應性特征幫助猛犸象在極寒的環境中生存,直到其在約4000年前的滅絕。?Linda Wong 攝于國家自然博物館 | 海潮天下(Marine Biodiversity)

      在感知與識別技術方面,深度學習驅動的圖像與聲學識別系統正走向規模化應用。康奈爾大學開發的鳥網(BirdNET)系統到2025年已能識別超過三千種鳥類,其準確度足以復制人類觀察者的季節性探測模式。而在海洋環境中,分布式聲學傳感器網絡正被用于追蹤鯨類、魚類的行為,甚至能發現科學界尚未描述的新物種。衛星遙感技術則提供了宏觀的視覺支撐,歐洲航天局(ESA)的Sentinel-2衛星以10米的分辨率、每5天的更新頻率,實時記錄著全球森林砍伐、土地利用變化以及紅樹林等沿海系統的動態。


      ▲上圖:珠海淇澳島紅樹林濕地保護區的招潮蟹。該保護區位于伶仃洋畔,有大片茂密的紅樹林。這片濕地生態系統,為眾多鳥類、魚類和其他海洋生物提供了棲息和繁衍的場所,也發揮著防風固浪、凈化水質等重要的生態功能。?張效唯 攝影

      九大根本性改變

      盡管技術手段日新月異,但研究團隊清醒地指出,單純的技術堆砌,恐并不能自動轉化為有效的保護成果。為了應對全球生物多樣性危機,必須在監測體系上實現九項根本性轉變。

      第一,必須充分利用新技術整合多元數據源的能力。傳統的生物多樣性信息往往是孤立的,如單一的視覺觀察或聲學記錄。未來的監測應致力于構建全景式模型,將衛星遙感的宏觀視角與地面傳感器、環境DNA及原住民知識(Indigenous Knowledge)的微觀視角深度耦合。研究特別提到了生成式人工智能在處理這些互不相干的數據源、揭示隱藏模式方面的巨大潛力,但也強調這種洞察力必須建立在嚴謹的“真值”(Ground truth)驗證之上。

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      ▲上圖:澳大利亞知名的生態學家和爬行動物學家阿瑟·喬治(Arthur Georges)在2025年3月22日于武漢舉辦的第二十屆國際基因組學大會(ICG-20)上,他發表了題為《未來一瞥:組學技術解析環境變化下的快速進化》的學術報告,探討組學技術如何助力理解生物在環境壓力下的快速適應機制。?Linda Wong 攝影 | 海潮天下(Marine Biodiversity)

      第二,確立全球統一的監測標準與協議已迫在眉睫。目前,不同國家、機構及科研團隊在數據采集方法上的不一致,嚴重阻礙了全球尺度的橫向對比與長期趨勢評估。研究建議由國際組織牽頭,開發一套分層的、模塊化的監測框架,涵蓋從數據獲取、指標計算到最終報告的全流程。這不僅包括遵循數據的公平性原則(FAIR,即易發現、可獲取、互操作、可重用),還需遵循針對原住民知識的關懷性原則(CARE,即集體利益、權威控制、責任、倫理)。

      第三,新舊技術的協同標定是確保歷史連續性的關鍵。當監測手段從傳統的人工樣帶調查轉向全自動的傳感器識別時,觀測數據的跳躍可能導致誤判生態趨勢。作者團隊指出,必須在新舊方法更迭期間,于重疊區域進行長期的并行運行(Cross-calibration),通過數學標定將歷史數據與現代高通量數據整合進統一的時間序列中。

      第四,彌補全球地理與分類學的數據缺口,以確保公正治理。目前的數據積累存在顯著的“魅力生物偏好”,鳥類占據了GBIF數據的絕對主體,而對于熱帶地區、深海生態系統、土壤微生物以及絕大多數無脊椎動物(Dark biodiversity,即黑暗生物多樣性),人類的認知依然處于匱乏狀態。這種數據偏見直接影響了保護政策的制定,導致許多高度瀕危、但缺乏數據的物種被排除在決策視野之外。

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      第五,針對人工智能帶來的信息安全挑戰,建立受保護的“活數據庫”。隨著AI技術的普及,海量的虛假信息(AI幻覺)或偽造數據可能污染科學文獻、污染監測數據庫。現有的處理流程似乎難以有效應對這一難題。作為黃金標準的系統綜述耗費巨大,然而許多綜述已在不知不覺中引用了被撤回的文獻,且在獲知撤稿信息一年后,仍有89%的引用未得到更正。隨著人工智能偽造材料數量的激增,這一問題將進一步惡化。該研究團隊提議,應該建立一個機構聯合的、動態更新的證據數據庫網絡,以確保研究結果的科學完整性,通過自動化篩選+專家審核相結合的方式,維護一個持續更新的、經實證檢驗的證據數據庫,以防范虛假科研成果干擾生態評估。

      第六,必須在科研文化中重新評估數據生產者的價值。長期以來,野外實地調查和數據采集被視為“低價值勞動”。研究呼吁,應當通過數字對象標識符(DOI)引用、聯合署名權以及專項資金支持,給予一線監測者、公民科學家及原住民社區應有的學術與經濟激勵,避免出現“使用者獲益、生產者無名”的掠奪式模型。

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      ▲上圖:eDNA技術為生物多樣性保護和土地治理提供了一種強有力的非侵入式工具,盡管它并非萬能,但其在追蹤野生動物蹤跡方面的潛力巨大。近日發表的了另外一項研究在加拿大魁北克的Abitibiwinni Aki(即Abitibiwinni原住民的祖先土地)進行,研究團隊與Abitibiwinni第一民族的成員共同開發了eDNA采樣協議,并對不同采樣方法和底物進行比較,特別關注雪、塵土和水等不同采樣介質對陸生物種的檢測能力。實驗的對象為三種具有文化和生態重要性的鹿科物種——駝鹿(Alces americanus)、白尾鹿(Odocoileus virginianus)和馴鹿(Rangifer tarandus)。圖源:Paul Asman and Jill Lenoble

      第七,尊重并深度融合原住民與地方知識(Indigenous and local knowledge)。原住民社區管理著全球大量的生物多樣性熱點地區,其世代相傳的生態觀察具有極高的科學價值。諸如北極地區的PISUNA計劃(Piniakkanik Sumiiffinni Nalunaarsuineq)已經證明,在尊重原住民知情權、主權的前提下,將傳統知識與科學監測結合,能產生遠超單一手段的治理成效。

      第八,確保監測數據能夠直接量化保護行動的成效。監測的最終目的不應僅僅是記錄物種的消亡,而應成為評估政策有效性的反饋環。未來的監測設計應從一開始就納入對保護措施(如退耕還林、建立禁獵區)的績效評估,為證據支撐的決策(Evidence-based decision-making)提供數據閉環。

      第九,增強全球監測系統的系統韌性。面對地緣政治變動、資金波動以及技術迭代,全球性的生物多樣性監測平臺必須具備抵御社會與技術波動的能力,確保關鍵的長期監測數據不會因為短期因素而中斷。

      監測數據應當直接量化保護行動的成效。監測的最終目的不只是記錄物種的消亡,而應成為評估政策有效性的反饋環。未來的監測設計應從一開始就納入對保護措施的績效評估,為基于證據的決策提供數據閉環。此外,面對地緣政治變動、資金波動以及技術迭代,亟需增強全球監測系統的系統韌性,全球性的生物多樣性監測平臺必須具備抵御社會與技術波動的能力,確保關鍵的長期監測數據不會中斷。

      該研究團隊指出,實現生物多樣性監測的徹底變革,需要一場廣泛的跨界協作。這就不只是生態學家的分內事了,計算機科學家、硬件工程師、分子生物學家、社會學家、原住民領袖以及政策制定者都需要參與其中。當這種嚴謹、透明且具備復原力的信息系統真正建立,并能夠實時反映全球生物多樣性框架等國際公約的進展時,人類才真正擁有了扭轉生物多樣性喪失趨勢的可靠工具。這一變革將為地球生態系統的修復與人類社會的可持續發展提供科學底座。

      生物多樣性監測·趨勢


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      資訊源 | PNAS

      文 | 王海詩

      編輯 | 海潮君

      排版 | 盧曉雨

      時間 | 2026年4月

      #eDNA

      【參考資料】

      感興趣的海潮天下(Marine Biodiversity)讀者可以參看該研究的全文:
      W.J. Sutherland,N.D. Burgess,S.V. Edwards,J.P.G. Jones,P.S. Soltis,D. Tilman,J.M. Allen,H.T. Andrianandrasana,C.J. Armour,T. August,K.S. Bawa,S. Bailey,T. Birch,P.H. Boersch-Supan,J. Cavender-Bares,M. Blaxter,R. Chaplin-Kramer,B.H. Daru,A. De Palma,[...] & G.E. Robinson, Nine changes needed to deliver a radical transformation in biodiversity measurement, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 123 (10) e2519345123, https://doi.org/10.1073/pnas.2519345123 (2026).
      https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2519345123


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