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为探究采样偏差对生态多层网络（Ecological Multilayer Networks）的影响，研究人员构建并对比观察和增强的多层网络。结果显示，缺失数据的数量和偏差影响网络属性，且因岛而异。该研究为生态保护和预测物种损失提供重要依据。
在神秘的生态世界里，物种之间的相互作用如同一张错综复杂的大网，支撑着整个生态系统的运转。以往，科学家们常聚焦于单一类型的物种相互作用，比如植物与传粉者，或者宿主与病原体之间的关系。然而，随着研究的深入，大家逐渐意识到，只关注一种相互作用，就像是只看到了拼图的一小块，无法完整呈现生态系统的真实面貌。要想更精准地模拟生态群落的动态变化，必须把多种相互作用类型都考虑进来。
生态多层网络这一新兴工具，就像是为科学家们提供了一副 “全景眼镜”，让他们能够同时观察多种相互作用。但构建这一网络困难重重，不同类型的相互作用需要不同的采样技术和专业知识，这就很容易在采样过程中引入偏差，导致各层数据的完整性受到影响。而这些偏差究竟会对多层网络的属性产生多大的影响，一直是个未解之谜。
为了揭开这个谜团，来自国外的研究人员踏上了探索之旅。他们选择了位于不同气候带的三个群岛 —— 巴利阿里群岛（Balearic Islands）、加那利群岛（Canary Islands）和加拉帕戈斯群岛（Galapagos Islands），在这些地方展开了标准化的野外采样。研究人员像侦探一样，仔细记录植物与动物之间的各种互动，包括植物 - 传粉者、植物 - 食草动物以及植物 - 种子传播者之间的相互作用。之后，他们又从文献中收集更多的相互作用信息，对初步构建的网络进行 “升级”，形成了 “增强” 多层网络。通过对比观察网络和增强网络，研究人员试图找出缺失信息的数量和偏差对网络属性的影响。
在研究过程中，研究人员用到了多种关键技术方法。首先是野外实地采样，在不同岛屿的多个样地设置固定样带，通过直接观察、收集样本等方式记录物种间相互作用。其次，利用文献检索补充相互作用数据。最后，运用 R 语言进行数据分析，计算网络指标、模拟物种灭绝和共灭绝过程 。
研究结果令人瞩目。从网络的构建情况来看，整合文献数据后，各群岛的多层网络中物种和相互作用的数量大幅增加。例如，在巴利阿里群岛，食草动物、传粉者和种子传播者相关的相互作用数量，相比观察网络平均分别增加了 82%、62% 和 96%。而且，增强网络中存在但观察网络中缺失的物种，具有独特的结构属性，它们的 PageRank 和度明显低于观察到的物种，这表明观察到的物种并非群落中物种的随机子集。
在网络的稳健性方面，研究发现缺失数据对其影响复杂且因岛而异。增强多层网络后，巴利阿里群岛和加那利群岛的网络稳健性分别提高了 1.4% 和 3.8%，但加拉帕戈斯群岛的网络稳健性却下降了 24.8%。在不同的相互作用类型中，这种差异也十分明显。以食草动物相互作用为例，加拉帕戈斯群岛增强网络的稳健性相比观察网络下降了约 20.0%，而加那利群岛的变化却不到 1%。
研究结论表明，采样偏差对生态多层网络的结构和动态有着重要且复杂的影响。缺失数据的数量和偏差（即缺失物种的结构属性）都会显著影响网络的整体动态，可能导致对网络稳健性的高估或低估。这一发现意义重大，它为生态学界敲响了警钟，提醒科学家们在研究生态系统时，必须高度重视采样偏差问题。在预测生态系统对物种损失的响应、制定保护策略时，只有充分考虑这些因素，才能做出更准确的判断和决策。该研究成果发表在《Ecological Informatics》上，为生态领域的研究开辟了新的思路，有望推动生态保护和生态系统管理工作迈向新的台阶。
