To 有效保护物种,环保主义者需要关键信息:它生活在哪里以及面临什么威胁。然而科学家 缺乏这些基础数据 对于世界各地成千上万的物种来说,人们无法知道它们的状况——更不用说采取措施确保它们的生存了。

对于这些“数据不足”的物种,发表在 通讯生物学 8 月 4 日暗示可能没有消息 not 好消息。作者使用机器学习方法 预测保护状况 在 7,699 种数据不足的物种(从鱼类到哺乳动物)中,发现 56% 的物种可能面临灭绝的威胁。主要作者、挪威科技大学工业生态学博士生 Jan Borgelt 说,鉴于只有 28% 的已知保护状态的物种被认为有消失的风险,这一发现尤其令人担忧。 “事情可能比我们实际意识到的要糟糕得多,”他补充道。

Borgelt 及其同事的分析基于国际自然保护联盟 (IUCN) 濒危物种红色名录,一个全球数据库,对超过 147,500 个物种的灭绝风险进行分类。然而,根据物种组的不同,红色名录中大约 10% 到 20% 的动物、植物和真菌被列为数据不足,这意味着没有足够的信息来确定它们的保护状态。这给寻求了解生物多样性威胁的科学家以及试图设计有效的地方、区域和国际保护战略的政策制定者带来了问题。

Borgelt 和他的团队根据 28,363 个红色名录物种的现有数据构建了一个机器学习模型,这些物种的保护状况已经得到评估。他们包括来自 IUCN 和其他可靠来源的有关这些物种分布、栖息地和威胁的信息,然后使用这些数据来训练他们的模型,以提出一种通用技术来预测特定物种的灭绝风险。接下来,研究人员应用该模型预测了红色名录中包含的 7,699 个数据缺乏物种的保护状况。唯一的先决条件是这些物种的地理范围是已知的。

该模型预测,分析中包含的数据不足物种中有一半以上面临灭绝的威胁。一些动物群体似乎比其他动物群体更陷入困境。根据调查结果,数据不足的 85% 的两栖动物、62% 的昆虫、61% 的哺乳动物和 59% 的爬行动物可能面临消失的风险。结果还表明,中非、南亚和马达加斯加的数据缺乏物种面临特别高的威胁。

尽管研究结果存在不确定性,但博格特和他的同事们已经收到了表明他们的预测相当准确的迹象。在进行分析之后但在发表他们的研究之前,IUCN 发布了一份更新的红色名录,其中包含 123 个以前数据不足的物种的保护名录。四分之三的现实世界状态与研究人员模型的预测相符。

中的新发现 通讯生物学 英格兰纽卡斯尔大学的保护生物学家路易丝·梅尔(Louise Mair)表示,数据缺乏的物种可能比保护状况已知的物种更受威胁并不奇怪,但它确实加强了对灭绝风险进行全面评估的必要性。在研究中。 “最新的红色名录评估对于通知行动和衡量进展至关重要,”她说。

Mair 补充说,进行此类评估的最大障碍不是缺乏评估物种的技术专长,而是缺乏资源。 “保护在全球范围内面临巨大的资金短缺,”她说。

为了尽可能明智地使用有限的资金,Borgelt 建议可以使用预测模型来识别和优先考虑似乎面临最大威胁的物种。 “这些新的机器学习技术不会取代专家,而是有助于指导和分配资源,”他说。 “有些物种群确实比其他物种群更紧迫。”