地方性流行病分析中的发生数据与分布图：数据选择至关重要

《Cladistics》：Occurrence data and range maps in endemicity analysis: Data choice matters

比较点记录和范围图对石龙子属特有区域识别的影响，揭示范围图高估分布导致广域低重叠特有区域误判，点记录更精准捕捉空间不连续性和窄分布特有性，尤其在山地等生态异质区，对生物多样性评估和保护规划有重要启示。

　　

摘要

生物地理分析的可靠性在很大程度上取决于物种分布数据的类型和质量。我们比较了160种蜥蜴属Liolaemus的基于点的数据记录和多边形分布图，利用特有性分析评估了这两种数据在三个空间尺度上对识别特有区域的影响。研究结果表明，分布图往往会高估物种的分布范围，常常将物种重叠度较低的广泛特有区域误判为特有区域——这种趋势可能源于采样误差的放大。相比之下，基于点的数据虽然识别出的特有区域数量较少，但这些区域更加局部化且物种组成更为独特，尤其是在更精细的空间尺度上，能够更有效地捕捉到空间不连续性和狭域特有性现象。此外，基于点的数据对空间尺度的敏感性更强，能够揭示分布图往往忽略的细微生物地理特征，尤其是在山区或环境异质性较高的地区。尽管可能存在由于采样不均导致的偏差，但基于点的数据能更真实地反映物种的生态特征，尤其是对于栖息地特化或分布范围狭窄的物种而言。这些发现表明，数据的选择对特有性的识别具有显著影响，这对生物多样性评估和保护规划具有直接意义。研究人员应根据研究对象的生态和地理特性谨慎选择数据来源，以确保分析结果的可靠性和适用性。