在保护环境的道路上，我们时常关注生物多样性的变化：哪些物种在减少？哪些物种在增多？这些趋势对我们的未来意味着什么？近日，《Nature》刊登了一项重要研究，它提醒我们，这些问题的答案可能远比我们想象的更复杂。
研究背景
在全球生物多样性监测中，科学家们使用的大规模数据集为我们了解物种变化提供了关键信息。然而，这些数据的分析方法往往忽略了其中复杂的关联性——比如时间、空间和物种进化关系。这种忽略可能让我们低估了变化中的不确定性，甚至导致误判。
生物数据集包含系统发育、时间、空间
为了更好地解读这些复杂的生物多样性数据，研究团队提出了一种全新的分析方法——“相关效应模型”。这个模型能够更全面地捕捉到数据中的复杂关系，从而揭示出隐藏在数据背后的真实变化趋势。
数据不独立性：让生物多样性趋势更难把握
研究者将常见的两种混合效应模型和“相关效应模型”进行比较。结果发现，物种丰度趋势（即以往模型得出的所有物种丰度的平均变化率）发生了显著变化，并表明现有方法低估了集体趋势的不确定性，并且可能会错误估计方向。
三种不同模型下十个生物数据集的丰度趋势预测
相关效应模型（黄色）通常展现出更宽的置信区间，这意味着它预测了更高的不确定性；在某些情况下（例如Breeding Birds数据集），显著的趋势（如减少）在使用新模型后可能不再显著，或者趋势方向发生了变化。
当传统方法无法有效表示数据中复杂的空间、系统发育和时间结构时，物种丰度趋势的不确定性可能就会被低估。鉴于所有十个数据集都低估了不确定性，这显然是一种普遍现象。在考虑相关非独立性后，研究发现了趋势方向发生变化甚至逆转的情况。
预测生物多样性变化
相关效应模型中预测的改进是处理时间、空间和系统发育非独立性的结果。在全球层面，时间、空间和系统发育结构的存在提高了总体趋势的不确定性，最终导致更稳健的预测。
更复杂的模型可以更好地代表种群动态，并提高
跨生态尺度的结论的有效性
相关效应模型（上图c）不仅考虑了地点之间的差异，还考虑了数据中的非独立性和复杂关系。黄色的集体趋势显示了较大的变化范围，右侧的预测图表明这个模型在面对不确定性时的预测结果更为宽泛。
系统发育树显示了物种之间的进化关系如何与它们的丰度变化相关联，而地图则展示了不同地区的生物多样性趋势，强调了环境和地理因素在物种生存中的重要性
上图a展示了一个系统发育树，其中心为各物种的进化关系。从图中可以看出，系统发育关系紧密的物种在丰度变化趋势上也具有一定的相似性。这说明系统发育关系在生物多样性变化中可能扮演了重要角色，物种的进化历史和其当前的生存状态密切相关。
图b展示了北美洲不同地区的生物多样性变化趋势的空间分布。从地图上可以看到，在北美洲的一些高纬度地区（如加拿大北部），物种丰度呈下降趋势，而在中部和南部的一些区域，物种丰度则有所增加。这种空间分布模式可能与当地的气候条件、栖息地变化和人类活动的影响相关。
这对我们有什么意义？
文章研究表明，生物多样性变化的复杂性需要更先进的统计模型来捕捉。传统方法可能低估了趋势中的不确定性，而新模型提供了更准确的趋势分析工具。
尽管大范围的不确定性增加了，但新模型在局部预测上更为精准。这为未来的生物多样性保护提供了更有力的工具和依据。
参考文献丨Revealing uncertainty in the status of biodiversity change. Nature, 2024, 628: 788–794
汇报人丨吕绪聪 河南师范大学
本文来源于第一届水生生物与水域生态学全国研究生暑期学校的学员作业。
【作业目录】
Nature | 环境DNA揭示了格陵兰岛200万年前的生态系统
Nature｜基层保护区构成的网络能保护热带河流鱼类多样性？
Nature | 模型系统可以揭示珊瑚细胞如何吸收和驱逐藻类？
Nature | 甲烷生成和硫酸盐还原同时出现在缺氧盐沼沉积物
Nature | 二氧化硅与硅藻的恩怨情仇，竟是海洋酸化在操纵
Science | 一年生鳉鱼：不依赖“葫芦娃”的体轴形成机制
Science | 当食物网结构无法适应海洋变化时营养金字塔会重组
Science | 恢复湿地的生物地貌反馈，以重建全球生物碳热点
Science | 基拉韦厄的熔岩如何滋养了贫瘠海域的浮游植物？
华东师范大学第一届水生生物与水域生态学研究生暑期学校
通知 | 华东师大第一届水生生物与水域生态学研究生暑期学校报名简章
Day 2 | 崇明东滩研学活动：深入探索生态保护与湿地研究
Day 3 | 暑期学校之专家报告和金山廊下镇生物多样性体验中心现场研学
第一届水生生物与水域生态学全国研究生暑期学校优秀学员及结业学员名单
