物种评估标准：IUCN红色名录迫切需要更为优质的数据支持

本文共计1784字，阅读约4分钟

该研究评估了五个代表性较为完整的物种种群（包括四种陆地脊椎动物和一种无脊椎动物）的评估参考文献基础，通过分析引用出版物数量、年代、特异性并评估使用原始数据的情况，发现名录评估的许多引用文献年代较为久远、评估方法前后不一致、对物种的包容性 (Inclusivity) 和代表性 (Representativeness) 方面均存在不足，并且目前尚无法对IUCN红色名录物种灭绝风险评估方法的再现性、评估标准化以及参考文献与数据信息的可追溯性进行相应的衡量。因此，基于IUCN红色名录发现的问题，论文研究者通过研究红色名录中每个物种引用的参考出版物数量、评估发布的时间以及引用数量在不同分类群内和分类群间基于物种分类学、物种体型和受关注程度，揭示了IUCN红色名录在数据质量、透明度及可重复性方面的局限，并提出了改进建议。

研究者计算每个具体时间段内的引用次数，通过分析分类群内和分类群间每个物种引用数量的使用次数变化，来确定物种整体模式与其体型和流行度之间的关系。论文选取了两大类物种为代表进行研究：鸟类和哺乳动物，对这两类动物的体型与其引用的平均出版物数量之间的关系进行探讨，并使用谷歌趋势 (Google Trends) 对不同物种的受欢迎程度 (Popularity) 进行评估，同时对各自引用的出版物数量进行回归分析，以进一步分析物种体型并评估其与受欢迎程度之间的关系。

研究人员发现IUCN红色名录评估的数据质量存在较大问题，其中所引用的许多参考资料陈旧且缺乏独特性(Specificity)，例如蜻蜓目中仅有1.3%的物种有特定物种参考。其次，红色名录在数据使用的方法与过程方面存在透明度不足的问题，文中指出公共数据 (如GBIF)极少被提及引用，而私有数据库却经常被引用，这无疑增加了数据不透明的风险。同时，由于缺乏标准化的数据纳入方法和清晰的数据引用来源，评估的可重复性面临重大挑战。德国斯图加特自然博物馆的迈克尔·C·奥尔 (Michel C. Orr)博士强调，IUCN红色名录需要更好的方法和标准来确保数据的包含性、广泛参与度以及数据正确引用，以确保红色名录在物种保护方面更好地履行职责。基于以上问题，研究者提出了一系列可以改进的建议，其中包括提供更好的元数据、改善物种地图的制作方法和透明度、使用标准化引用系统、创建数据提交门户以及通过人工智能学习方法进行自动化评估等。这些建议旨在通过提高数据质量、透明度和可重复性，使IUCN红色名录能够更加有效地检测、有针对性地对濒危物种开展保护工作。

面对当今全球生物多样性迅速衰减的严峻挑战，IUCN红色名录作为评估物种灭绝风险的重要工具，其数据质量、透明度和可重复性标准的提升显得尤为迫切。通过落实文中提供的建议，研究人员不仅能进一步增加红色名录评估的科学性和准确性，还能为全球生物多样性保护行动的展开和合理的资源分配提供坚实的数据基础。随着新技术和新方法的不断涌现，IUCN红色名录或将在不断完善与扩大的过程中，构建一个更加可靠、透明且高效的生物多样性评估体系，为地球生态的未来保驾护航。

（文章仅供参考，不代表平台观点。欢迎转载，转载请注明来源。）

作者：何洁楹

——作者系中国生物多样性保护与绿色发展基金会（CBCGDF）国际部与北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院（BNU- HKBU UIC）全球化与发展（GAD）专业联合发起的“可持续发展人才培养计划”的学生

审核：Samantha

编辑：Samantha

重建人与自然的平衡 | 支持绿会生态保护公益项目，请点击“阅读原文”