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摘要 : 2017年6月22日，學術(shù)刊物自然出版集團旗下子刊《Nature Ecology & Evolution》雜志在線發(fā)表了中國科學院昆明動物研究所Douglas Yu課題組題為Connecting Earth observation to high-throughput biodiversity data的文章
2017年6月22日，學術(shù)刊物自然出版集團旗下子刊《Nature Ecology & Evolution》雜志在線發(fā)表了中國科學院昆明動物研究所Douglas Yu課題組題為Connecting Earth observation to high-throughput biodiversity data的文章，該文對實現(xiàn)大尺度生物多樣性監(jiān)測方法進行展望，為環(huán)境保護政策的制定提供了全面的科學依據(jù)。該文被雜志選為封面文章，昆明動物所研究員Douglas Yu為文章的通訊作者。
大尺度實時生物多樣性管理監(jiān)測，對精細研究生物多樣性格局動態(tài)和物種適應(yīng)策略、預測生物興衰和分布格局態(tài)勢有重要意義?！吨锌圃菏逡?guī)劃綱要》將“大尺度區(qū)域生物多樣性格局與生命策略”作為60個有望實現(xiàn)創(chuàng)新跨越的重大突破之一進行部署，旨在通過環(huán)境DNA條形碼、大樣地野外試驗觀測和遙感可視化技術(shù)來實現(xiàn)生態(tài)學和進化生物學領(lǐng)域的重大突破。如今生物多樣性正逐漸喪失，因此利用地球觀測技術(shù)來監(jiān)測生物多樣性、生態(tài)系統(tǒng)功能和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有重要意義。但是生物多樣性不能*通過遙感技術(shù)觀測到，并且單一的觀測結(jié)果可能會產(chǎn)生誤導，以致降低自然保護的效率，影響保護成效，因此需要改進。
為此，Douglas Yu提出通過將自動記錄裝置、高通量DNA測序技術(shù)、先進的生態(tài)模型和遙感技術(shù)結(jié)合起來，實現(xiàn)有效、實時、大尺度的生物多樣性管理監(jiān)測的構(gòu)想。文章指出，遙感數(shù)據(jù)和其他的地理數(shù)據(jù)可以得到時間、空間上連續(xù)的生物物理數(shù)據(jù)，而在樣點上利用傳統(tǒng)的生物多樣性研究方法，如自動錄像或圖像記錄設(shè)備、高通量條形碼或者線粒體宏基因組技術(shù)，又可以得到物種在某些樣點的生物多樣性信息。但這些樣點信息通常是不連續(xù)的，無法覆蓋到整個景觀區(qū)域。因此，可以將這些樣點信息結(jié)合遙感技術(shù)來推測整個景觀的生物多樣性組成，并繪制出生態(tài)系統(tǒng)功能和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的地圖。那么如何將遙感觀測結(jié)果和樣點的高通量生物多樣性數(shù)據(jù)結(jié)合起來呢?文章認為，統(tǒng)計模型是連接兩者的橋梁。遙感技術(shù)能得到大尺度、高分辨率、時間上連續(xù)的地圖，但是無法直接轉(zhuǎn)化成生物多樣性信息。相反，在樣點可以得到到物種或者個體的大量生物多樣性信息，但只限于某些樣點。如今，現(xiàn)有的統(tǒng)計模型方法可以利用樣點信息和遙感技術(shù)來構(gòu)建連續(xù)的物種地圖，甚至可以根據(jù)采樣和分析方法來估計物種豐富度或者生物量。目前有3種統(tǒng)計模型可以實現(xiàn)這一目標，它們分別是聯(lián)合物種分布模型、群落占據(jù)檢測模型以及廣義相異模型。
大尺度生物多樣性監(jiān)測方法示意圖
原文鏈接：
Connecting Earth observation to high-throughput biodiversity data
原文摘要：
Understandably, given the fast pace of biodiversity loss, there is much interest in using Earth observation technology to track biodiversity, ecosystem functions and ecosystem services. However, because most biodiversity is invisible to Earth observation, indicators based on Earth observation could be misleading and reduce the effectiveness of nature conservation and even unintentionally decrease conservation effort. We describe an approach that combines automated recording devices, high-throughput DNA sequencing and modern ecological modelling to extract much more of the information available in Earth observation data. This approach is achievable now, offering efficient and near-real-time monitoring of management impacts on biodiversity and its functions and services.
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