全球生物多样性数据源的增长与挑战：IUCN物种监测数据库4.0版更新分析

《Oryx》：Database update shows biodiversity data sources are proliferating

为解决全球生物多样性监测数据源分散、难以查找和利用的问题，IUCN物种生存委员会物种监测专家组开展了数据库更新研究。该研究将符合标准的数据源从145个增至202个，并更新了全球综合报告列表。结果显示，尽管86.6%的数据源可开放获取，但数据源分类不清、目标用户不明确等问题依然突出，影响了数据使用效率。这项研究为政府、企业和科研机构提供了重要的数据导航工具，对推动生物多样性保护具有重要意义。

　　

在当今全球生物多样性持续丧失的背景下，有效的监测成为保护工作的基石。然而，保护工作者面临着一个看似矛盾的局面：一方面，生物多样性数据源如雨后春笋般涌现；另一方面，使用者却在这些海量数据中迷失方向。政府机构、民间组织和企业在选择适合其监测需求的指标和数据源时常常感到困惑，这种困惑不仅影响了监测效率，更可能误导保护决策。

问题的根源可追溯至2020年的一项系统性评估（Stephenson & Stengel, 2020）。该研究发现，虽然存在145个可能对全球层面监测具有潜在相关性的数据库和平台，但这些数据源普遍存在可发现性差、可访问性低的问题。更令人担忧的是，大多数网站的登录页面未能清晰说明目标用户、数据来源、时间序列长度以及数据的适用性和使用方法。这种信息不透明现象严重阻碍了数据的有效利用。

面对这一挑战，国际自然保护联盟（International Union for Conservation of Nature, IUCN）物种生存委员会（Species Survival Commission, SSC）物种监测专家组（Species Monitoring Specialist Group）持续维护并更新其全球生物多样性保护监测数据源数据库。2025年9月，该专家组发布了数据库4.0版本（speciesmonitoring.org/data-sources.html），标志着生物多样性数据管理迈出了重要一步。

数据库的更新工作采用了系统性的文献回顾和数据审核方法。研究人员首先基于2020年的原始审计框架，对全球范围内的生物多样性数据源进行了全面扫描和评估。评估标准包括数据源的全球相关性、是否包含时间序列数据以及最近更新状态。同时，研究团队还通过专家咨询和用户反馈机制，不断优化数据源的分类和描述方式。

研究结果显示，自2020年以来，生物多样性数据领域呈现出动态变化的特点。部分数据源因各种原因被归档或关闭，但更多新的数据源不断涌现。符合选择标准的数据源总数从145个增加到202个，增幅显著。同时，定期综合全球数据的报告列表也从29份扩展到41份，反映出生物多样性知识合成工作的加强。

数据可及性方面，86.6%的收录数据源能够提供即时、免费和开放的数据或数据产品获取，这一比例与2020年审计发现的86.9%基本持平。虽然这一数字表明大多数数据源遵循了开放获取原则，但也暗示着数据共享的局限性未能得到有效改善。

数据库的创新之处在于其分类系统。研究团队根据保护监测的框架，将指标分为状态（states）、压力（pressures）和响应（responses）三大类，为用户提供了清晰的数据使用指引。状态指标描述生物多样性的当前状况，压力指标反映对生物多样性造成威胁的因素，而响应指标则衡量保护行动的效果。这种分类方法有助于用户根据具体监测目标选择合适的数据源。

然而，研究也揭示了数据生态系统中存在的深层次问题。专家组成员的最新研究（Stephenson & Walls, 2022; Mansourian & Stephenson, 2023; Kim et al., 2025）表明，特别是企业和金融机构等非传统生物多样性数据用户，在面对过多的指标和数据源选择时常常感到困惑。缺乏统一的数据源分类体系使得系统搜索和访问可用数据变得困难，这在一定程度上抵消了数据量增长带来的潜在价值。

数据库更新研究采用了多项关键技术方法。研究人员首先通过系统性网络搜索和文献回顾识别潜在数据源，然后应用预定的选择标准进行筛选。对于每个入选的数据源，研究团队详细记录了其元数据信息，包括数据范围、时间跨度、访问方式和目标用户等。同时，研究还通过专家验证确保数据源分类的准确性和实用性。

主要研究结果

数据源数量显著增长但质量参差不齐

研究发现，全球生物多样性数据源数量在五年间从145个增加到202个，表明数据收集和共享活动日益活跃。然而，数据源的质量和可用性存在显著差异。许多数据源仍然缺乏清晰的元数据描述，特别是关于目标用户、数据来源和时间序列长度的信息不完整，这给数据的选择和使用带来了困难。

开放获取成为主流但数据共享局限持续

86.6%的数据源提供即时、免费和开放的数据访问，表明开放科学原则在生物多样性领域得到广泛接受。然而，这一比例与五年前相比几乎没有变化，说明数据共享的文化和技术障碍仍未得到有效解决。部分数据源仍存在访问限制或使用条件不明确的问题。

用户面临指标选择困惑影响数据效用

研究表明，生物多样性数据用户，特别是企业和金融机构，在面对众多指标选择时常常感到困惑。缺乏明确的指导原则和最佳实践案例，使得用户难以判断哪些指标最适合其特定监测需求。这种困惑可能导致数据使用不当或监测效果不佳。

数据源分类体系缺失阻碍系统访问

研究强调，全球范围内缺乏统一的数据源分类体系是阻碍数据有效利用的主要障碍。没有标准化的分类系统，用户难以系统性地搜索、比较和整合不同来源的数据，这限制了数据的协同效应和附加价值。

研究结论与讨论

数据库4.0版的发布标志着生物多样性监测数据管理的重要进展，但同时也揭示了领域内存在的持续挑战。研究表明，单纯增加数据源数量而不解决可用性和可发现性问题，可能会加剧用户的困惑而非改善监测效果。

研究结论强调，数据源的持续扩散只有在满足两个条件时才能发挥积极作用：一是数据管理者明确其数据库和平台的目标和用途；二是采纳以明确用户需求为导向的功能设计。缺乏这些要素，生物多样性数据的增长可能反而会阻碍而非促进保护监测工作。

这项研究的意义在于为生物多样性数据用户提供了实用的导航工具，同时为数据提供者指明了改进方向。数据库不仅帮助用户识别潜在的数据源，还通过分类系统引导用户根据监测目标（状态、压力或响应评估）选择适当的指标。这种结构化方法有助于提高数据使用的针对性和有效性。

从更广阔的视角看，这项研究呼应了全球生物多样性保护的新兴需求。随着昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架（Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework）的实施，对可靠、可比较监测数据的需求将日益增长。数据库4.0版为支持这一框架的监测和报告要求提供了重要基础。

然而，研究也指出，技术解决方案 alone 不足以解决所有问题。生物多样性数据生态系统需要更深入的制度变革，包括加强数据提供者与用户之间的对话、建立数据质量标准和最佳实践指南，以及促进跨部门合作。只有通过技术和制度创新的结合，生物多样性数据的潜力才能得到充分发挥。

未来研究应关注如何将数据库与其他生物多样性信息工具集成，以及如何支持不同用户群体（特别是企业和金融机构）的特殊需求。同时，需要探索人工智能和机器学习技术在数据发现和整合中的应用前景，以应对生物多样性数据管理的复杂挑战。

这项由IUCN物种监测专家组主导的工作，为构建更加连贯、透明和用户友好的生物多样性数据生态系统迈出了重要一步。随着数据源的持续增长和技术的不断进步，这种系统性的数据导航方法将变得越来越重要，为全球生物多样性保护提供坚实的信息基础。