关键生物多样性区域（KBAs）是对生物多样性的持续性至关重要的全球最大的地点网络，这些地点是根据标准化的定量标准确定的。在昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架（GBF）的地点保护目标中，具有极高生物多样性价值或潜力的地点受到特别关注，而且关键生物多样性区域已被用于全球生物多样性框架和可持续发展目标的指标中。然而，大多数触发KBA地位的物种都是鸟类，为了在实现GBF而采取的行动中实现生物多样性利益的最大化，各国需要更新其KBAs，以代表多个分类群的重要地点。我们在此介绍KBAscope，这是一个利用多个分类群确定潜在KBAs的R软件包。KBAscope提供了灵活、用户友好的功能，可编辑物种数据（种群、分布图、占据面积、生境面积和地点）；应用KBA标准；并生成输出结果，以支持KBA的划分和验证。分析的细节——如测试的空间单元或应用的KBA标准——可根据分析范围决定。我们利用KBAscope根据多个陆地分类群和四种网格单元大小（4 km2、25 km2、100 km2和225 km2）确定希腊潜在的KBAs，以此展示KBAscope的功能。
背景
昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架（GBF）和欧盟2030年生物多样性战略的地点保护目标优先考虑具有极高生物多样性价值或潜力的地点，以保护地球上的生命多样性。关键生物多样性区域（KBAs）代表着对生物多样性的持续性至关重要的最大的全球地点网络，这些地点是根据标准化的量化标准确定的。关键生物多样性区域已被用于GBF和可持续发展目标（SDGs）的指标中——因此，各国应报告其关键生物多样性区域的情况——它们也被私营和金融部门用于最大限度地降低生物多样性风险。目前，世界KBA数据库中已公布的KBA超过16,000个，这些KBA只针对鸟类，这主要是因为直到最近，生物多样性的重要地点都是根据单个分类群来确定的。
自从发布《全球KBA识别标准》（以下简称《KBA标准》）以来，现在已经有了一个支持识别所有分类群组和生态系统的KBA的全球标准化机制。近年来，包括南非、莫桑比克、乌干达和加拿大在内的多个国家已开始应用KBA标准。所有国家面临的一个挑战是，如何能够快速确定可正式提议作为KBA的潜在地点，特别是确定那些物种数据（来自与KBA标准一致的不同数据类型）符合相关KBA标准的地点，以及那些地点也符合KBA标准中概述的构成独特KBA的要求的地点。
如果没有一种工具来帮助快速确定所有分类群中潜在的KBAs范围，各国就无法根据GBF和其他多边环境协议中概述的行动来确定支持生物多样性保护的所有机会。在此，我们介绍了R软件包“KBAscope”（www.r-project.org），该软件包可生成符合KBA标准的初步地点的空间数据层，从而通过自动进行地点范围分析来协助KBA识别过程。我们展示了KBAscope在希腊的应用，用于识别多个陆地分类群的潜在KBA地点，这些分类群的数据来源在KBA标准中得到了认可。鉴于两个关键参数——一个地点的全球种群数量比例和作为一个地点的初始空间单元的大小——最终会影响到一个潜在的KBA是否符合KBA标准所认可的被视为KBA的地点的要求，我们还演示了KBAscope在一系列不同大小的空间单元中的应用，并认识到初始空间单元大小的选择对最终KBA评估的影响。
方法和功能
KBAscope可以利用KBA标准中认可的所有评估参数（除了独特的遗传多样性）来确定KBA。参数包括成熟个体的种群数据（需要有物种全球分布范围内的估计数量图），以及种群的空间代用指标：占据面积（AOO）；适宜生境范围（ESH；现在统一称为“生境面积”或AoH）；分布图；以及地点数量。当世界自然保护联盟红色名录中的分布图被用作评估参数时，KBAscope可以通过选择适当的多边形来处理物种的繁殖地和非繁殖地。它还整合了KBA网站（工具页面）上的所有可用资源，可在后台计算应用KBA标准所需的所有信息，即适当的分类群级别、限制范围物种以及生态区和生物区限制物种。
KBAscope软件包由16个功能组成，可分为四大类：1）准备功能；2）生成测试KBA标准所需参数的功能；3）根据KBA标准测试数据的功能；4）生成结果和摘要输出的功能（表1）。它们既可用于对单个/少数地点进行范围界定，也可使用任何类型的空间单位（即现有地点、网格单元、六边形、流域）在全国范围内进行范围界定分析。KBAscope适用于特定物种的KBA标准（受威胁的生物多样性A1；受地理限制的生物多样性B1、B2和B3；以及生物过程D1、D2和D3），这些标准主要用于识别KBA，由于数据量大，需要一个自动化工具来加快进程。其余的KBA标准：1）适用于生态系统（受威胁的生态系统类型A2；受地理限制的生态系统类型B4），使用的数据来自《世界自然保护联盟生态系统红色名录》，主要用于欧洲和北美；2）识别面积至少为10,000平方公里，除定量参数外还需要许多定性参数（生态完整性C）；3）仍在测试/开发中（通过定量分析E确定不可替代性）。
KBAscope既可用于根据世界自然保护联盟红色名录标准（与KBA A标准相关）进行评估的物种数据，也可用于尚未进行评估的物种数据（与KBA B和D标准相关）。KBAscope生成两类输出：1）分析中使用的空间单元的GIS输出（即geopackages），对于这些空间单元，KBA标准被触发（即哪些空间单元满足物种的KBA标准，potential_KBAs.gpkg）；2）潜在KBAs中的物种分布（即《KBA指南》中定义的KBA“要素层”，ptrigger_species.gpkg）；3）一个Excel文件，其中包含为触发KBA标准的物种应用KBA标准所需的所有信息（ptrigger_species.csv）；4）一个结果汇总Excel文件，其中包括每个空间单元中触发KBA标准的每个分类群的物种数量，以及触发标准B2和B3的空间单元（results_summary.xlsx）。
要安装该软件包，需要安装标准的R软件（4.3.1版，www.r-project.org）。KBAscope主要依赖于“sf”和“dplyr”软件包。软件包核心是开源的，可在GitHub（www.github.com/..../KBAscope）上获取，用户可以贡献和/或提交问题。KBAscope使用计算机的内部存储，对每个物种分别应用函数，以加快分析速度。没有计算机规格要求；不过，计算机的内存和CPU线程越多，完成分析的速度就越快。
应用KBAscope需要获取五类数据：1）表格式/矢量格式的物种全球种群/分布数据；2）物种分类（包括门、纲、目和科）；3）物种红色名录类别和标准（仅在应用A1时需要）；4）作为矢量多边形特征的空间单元（如保护区、网格单元和12级水文流域），这些单元将根据KBA标准进行测试；5）生态区和生物区矢量多边形（图1；仅在应用B2和B3时需要）。陆地、淡水和海洋系统的种群/分布数据需要分开。每个系统都有不同的生态区/生物区层用于识别KBA，特别是淡水物种的KBA，建议使用HydroBASINS第12级进行识别。同样重要的是，评估参数输入数据仅包含物种的学名，不包含任何可能导致KBAscope应用错误的多余信息，但《世界自然保护联盟红色名录》范围地图除外，其中应包含物种“id”和“scientific name”、“assessment id”、polygon “presence”、“origin”和“seasonal”代码以及“legend”等信息。
KBAscope工作流程的第一步是使用create_repo函数创建输入和输出数据所需的文件夹结构。物种数据应存储在输入文件夹“raw_species”中，分类应存储在“IUCN_Red_List”中，空间单元应存储在“spatial_units”中，生态区域/生物区图层应存储在“eco_bioregions”中。
第二步是使用准备函数（表1）编辑所有获取的数据。对于物种数据，需要对每种数据类型分别使用准备函数。在这一步中，将在物种文件夹中为每个物种创建一个单独的GIS文件，其中包含应用KBA标准（包括计算全球种群/分布规模）所需的几乎所有信息。
第三步是为每个物种分别使用KBA标准参数和KBA标准函数（表1）。将物种数据与空间单元相交，计算空间单元中存在的物种全球种群比例，并根据全球/地点物种种群/分布检验KBA标准。在这一步中，将在输出文件夹下创建符合KBA标准的GIS文件。
第四步是使用结果函数（表1）。在这一步中，将在结果文件夹下创建一个包含潜在KBA地点的GIS文件、一个包含潜在触发物种的GIS文件和一个结果摘要文件。此外，还可以选择查看结果和预填KBA数据表格。应用KBAscope的脚本见支持信息。
适用于希腊的例子
可以使用各种数据类型来确定KBA，从而能够利用物种的最佳可用信息。在希腊收集物种数据的过程中发现，收集到的物种数据有不同的数据类型。我们设法收集了：1）世界自然保护联盟红色名录（IUCN2023）中1,853个陆生物种的分布图，这代表了希腊所有陆生物种的分布图，无论其受威胁类别如何；2）分类学专家提供的189个特有物种（两栖类、爬行类、直翅目、蜻蜓目和石竹科植物）的地点；3）21个哺乳动物物种的AoH图；以及d）210个特有穴居动物（Arachnida，Diplopoda，Entognatha，Gastropoda，Hexanauplia，Insects和Malacostraca）的AOO数据。我们共使用了2,088个物种，代表57个分类群——根据适当的分类排名来应用KBA标准。大部分物种为无脊椎动物（1,265种）和脊椎动物（491种）；植物有332种（支持信息）。
我们将所有物种分布数据存储在“input/raw_species”文件夹下，每种数据类型存储一个文件（如range_maps.gpkg和AOO.gpkg）。我们还从世界自然保护联盟（IUCN）红色名录（IUCN2023）中下载了“taxonomy.csv”、“assessment.csv”和“commonnames.csv”文件，并将其存储在“input/IUCN_Red_List”文件夹下，以收集有关物种分类、保护状况、IUCN红色名录触发标准和所用俗名的信息。对于未在IUCN红色名录中评估的物种，我们在下载的“taxonomy.csv”文件中添加了其完整的分类法。网格单元存储在“input/spatial_units”（输入/空间单元）中，使用的陆地生态区域图层存储在“input/eco_bioregions”（输入/生态生物区）中。
KBA标准的阈值是该地点在全球种群数量中所占的比例。有两个参数会影响是否符合KBA标准：1）全球种群数量；2）空间单元大小，据此考虑该地点种群数量与全球种群数量的比例。空间单元越大，全球种群规模越小，符合KBA标准的可能性就越大。例如，在图2中，用于评估空间单元内全球种群比例的三种大小的空间单元都能捕获至少10%的全球物种，因此，这三种空间单元都可被确定为KBA（B1标准阈值）。
为了展示KBAscope的应用以及空间单元大小对识别潜在KBA的影响，我们使用四种不同大小的网格单元（4 km2、25 km2、100 km2、225 km2）评估了希腊的可用数据，这四种网格单元代表了希腊大多数保护区和KBA的大小范围。由于处理能力的限制，我们无法测试无限多的网格单元大小。不过，对于较小的国家或地区，使用较小的网格单元尺寸进行测试是可行的。我们根据KBA标准A1、B1、B2和B3对网格单元进行了测试，这些标准是针对特定物种的，可以使用我们为希腊收集的数据类型。
结果
我们的结果表明，最大网格尺寸（225 km2）的范围界定几乎使整个希腊成为潜在的KBA，覆盖了希腊86.8%的土地（图3）。4 km2的网格是唯一一个能够产生符合国家生物多样性保护区标准的独特地点的网格，该标准承认地点应具有“可管理的大小”。在所有网格单元大小中，岛屿和大陆南部的潜在KBA密度最高。
最大的单元中触发KBA标准的物种数量最多。在225 km2的网格中，共有977个物种达到阈值；在100 km2和25 km2的网格中，分别只有880个和712个物种达到阈值；在4 km2的网格中，有514个物种达到阈值。不同网格大小得出的结果高度嵌套——较小网格捕获的所有物种也被较大网格捕获。有关范围分析结果的更多详情，请参阅“支持信息”。KBAscope还可以直观地显示汇总结果，显示每个分类群组的物种数量；潜在KBA的数量及其平均面积和总面积；触发KBA标准的数量；以及触发KBA标准的物种数量最多的地点（图4；以25 km2网格为例，描述KBA范围界定分析汇总结果）。
无脊椎动物物种，特别是腹足纲（蜗牛）和直翅目（蟋蟀）是希腊触发KBA标准的物种数量最多的分类群，在所有空间单元中都是如此（支持信息）。在我们的分析中，这两个分类群与鸟类一起拥有最多的物种。然而，与鸟类相比，它们的分布范围相对较小，濒临灭绝的物种数量较多，因此触发了KBA标准A（生物多样性受到威胁）和B（生物多样性受到地理限制）。石竹目植物分类组（仅以石竹科为代表）中符合KBA临界值的物种数量位居第三。在所有空间单元中，脊椎动物的物种数量最少。其中，爬行类物种数量最多。各分类群的物种数量见支持信息。
结论
KBAscope可帮助用户在陆地、淡水和海洋系统的国家或地点层面对KBA进行快速范围分析。重要的是，KBAscope提供了跨所有主要数据类型的分析机会，这些数据类型可用于评估不同空间单元内的全球人口比例。这为任何用户提供了在不同领域测试不同方法的机会，并评估（即范围）哪些区域可能有符合KBA条件的地点，值得进一步调查。在希腊的简单示例中，我们的结果表明，使用多个分类组来确定KBA的范围可以提供大量附加信息。然而，如果不考虑可管理性——在考虑社会经济因素的情况下对整个地点进行有效管理的可能性——就无法进行地点划分，而空间单元初始规模的选择将决定潜在KBA的数量和规模，从而决定其可管理性潜力。因此，各国应确定不同尺度的KBA范围，以帮助确定识别过程的重点。
归根结底，范围界定分析只是KBA识别过程的第一步，利益相关者的参与是遗址划定的关键。KBAscope还可提供成果，协助国家研讨会和向世界KBA数据库正式提交地点建议。目前，KBAscope无法使用栅格数据，也无法测试KBA标准A2、B4、C和E。不过，KBAscope将定期更新，以纳入KBA网站（工具页面）上的可用资源更新，未来的更新将纳入所有KBA标准。
如需引用KBAscope或确认其使用，请按如下方式引用本软件说明，用您使用的应用程序版本代替“version1.0”：
Spiliopoulou, K., Rigal, F., Plumptre, A. J., Trigas, P., Paragamian, K., Hochkirch, A., Lymberakis, P., Portolou, D., Th. Stoumboudi, M. and Triantis, K. A. KBAscope: key biodiversity area identification in R. – Ecography 2024: e07061 (ver. 1.0).
文献信息
