共址技术在减少研究基础设施中采样偏差方面的潜力

《Ecological Indicators》：The potential of co-location to mitigate sampling bias in Research Infrastructures

eLTER RI通过共位添加候选设施可部分减少采样偏差，但地中海和伊比利亚半岛仍存在显著偏差，需进一步增加设施。

　　在当前全球环境问题日益严峻的背景下，研究基础设施（Research Infrastructures, RIs）成为了应对这些挑战的重要工具。RIs通过提供标准化、大规模的数据，为科学家们研究地球系统的变化提供了关键支持。然而，这些研究设施在实地观测中常常表现出一定的采样偏差，这限制了其在理解复杂生态系统和全球变化中的作用。为了解决这一问题，研究者提出了一种名为“共址”（co-location）的方法，即多个RI共同使用同一实地设施，以减少采样偏差。本文通过分析欧洲的eLTER RI，探讨了共址在减少采样偏差方面的潜力，并提出了相应的建议。

### 1. 采样偏差与共址的必要性

采样偏差指的是研究设施在地理分布上未能全面覆盖目标区域内的生态条件。这种偏差在生态学研究中是普遍存在的，尤其在跨区域的研究网络中更为明显。例如，某些地区由于缺乏足够的研究设施，其生态特征在数据中未能得到充分反映。这不仅影响了对这些区域的生态理解，还可能误导基于这些数据的环境政策制定。因此，减少采样偏差对于提升研究网络的代表性和准确性至关重要。

共址作为一种成本效益较高的策略，能够有效缓解这一问题。通过多个RI共享同一设施，可以在一定程度上弥补单一RI在地理分布上的不足。例如，在欧洲，多个长期生态研究网络（如ICOS、FLUXNET、ACTRIS等）都拥有各自的设施网络，这些设施网络的地理分布和生态特征存在差异。通过将这些设施与eLTER RI结合，可以实现对欧洲不同生态区域的更全面覆盖，从而提高整体研究网络的代表性。

### 2. 方法论：代表性和可转移性分析

为了评估共址在减少采样偏差方面的潜力，本文采用了代表性和可转移性两种分析方法。代表性分析主要关注研究设施所覆盖的生态特征与目标区域之间的匹配程度，通过统计方法（如卡方检验）来衡量偏差的程度。可转移性分析则更侧重于研究设施与目标区域生态条件的相似性，通过多维对应分析（MCA）来识别设施之间的差异。

代表性分析的结果显示，eLTER RI在某些地区（如东欧和芬诺斯堪的亚）表现出较高的代表性，但在地中海地区和伊比利亚半岛则存在明显的偏差。这意味着，即使通过共址的方式，这些区域的生态特征仍然未能得到充分反映。可转移性分析则进一步指出，某些设施虽然在目标区域的代表性较低，但它们所覆盖的生态条件与eLTER RI设施的条件存在显著差异，因此可能对减少偏差有积极作用。

### 3. 采样偏差的减少效果

通过共址的方式，研究者发现采样偏差在不同时间尺度上呈现出不同的减少趋势。对于当前的环境条件，需要添加约25个候选设施才能显著减少偏差；而对于RCP4.5和RCP8.5两种未来气候情景，分别需要添加约15个和5个设施。然而，即使添加了50个设施，仍有60%至80%的初始偏差未被消除，尤其是在地中海地区和伊比利亚半岛。这表明，共址虽然能有效缓解偏差，但无法彻底消除。

研究还指出，东欧和芬诺斯堪的亚的设施网络在减少偏差方面表现较好，而地中海地区的设施则相对较少，导致偏差难以完全消除。此外，伊比利亚半岛的设施密度较低，也使得该地区的偏差问题尤为突出。因此，为了进一步减少偏差，需要在这些地区增加更多的设施。

### 4. 推荐的设施选择

基于代表性分析和可转移性分析，研究者推荐了197个候选设施，其中156个位于东欧、波兰、立陶宛和西班牙。这些设施的选取不仅考虑了其对减少偏差的贡献，还结合了不同生态条件的覆盖范围。例如，波兰的设施在减少偏差方面表现出较高的适用性，而西班牙的设施则相对较少，但依然有部分被推荐。

值得注意的是，尽管共址可以显著减少偏差，但其效果仍然受到候选设施数量和分布的限制。例如，在伊比利亚半岛，由于设施密度较低，即使添加了50个设施，偏差仍然存在。因此，研究建议，未来应在这些地区建立更多的设施，以提高网络的全面性和代表性。

### 5. 实施共址的挑战与建议

尽管共址在减少采样偏差方面具有潜力，但其实施过程中也面临诸多挑战。首先，不同RI的设施网络在数据收集和报告标准上存在差异，这可能导致数据整合的困难。其次，共址需要协调不同RI之间的观测设计，以确保数据的一致性和可比性。此外，设施的地理位置和生态特征也会影响其对偏差的缓解效果，因此需要在设施选择时综合考虑这些因素。

为了克服这些挑战，研究建议采取以下措施：首先，应优先考虑共址分析中推荐的设施，以实现偏差的最小化；其次，应在伊比利亚半岛等设施密度较低的地区建立新的研究设施，以填补空白；最后，在数据分析过程中，应使用较少偏差或无偏差的数据子集，以提高研究结果的准确性。

### 6. 结论与展望

综上所述，共址作为一种策略，能够在一定程度上减少研究设施网络中的采样偏差，但无法彻底消除。因此，持续监测偏差并采取相应的措施是必要的。同时，增加设施密度和优化网络布局，特别是在偏差较大的地区，是提升研究网络代表性的关键。此外，推动不同RI之间的合作，建立统一的数据标准和共享机制，也是实现更全面、准确的环境研究的重要途径。

未来，随着全球环境观测网络的发展，如全球生态系统研究基础设施（GERI）的建立，共址和偏差分析将成为优化网络设计的重要手段。通过整合不同地区的设施网络，不仅可以提高数据的全面性和代表性，还能促进跨区域的合作与交流，推动环境科学向更系统、更全面的方向发展。