基于栖息地偏好加权的多物种指标构建——以地中海蝴蝶群落为例

为解决区域尺度生物多样性评估中物种栖息地偏好差异及信息丢失问题，来自Catalan蝴蝶监测计划的研究团队开发了新型多物种指标(Multispecies indicators)，通过加权143种蝴蝶与开放栖息地的关联度，揭示地中海 grassland butterfly 种群30年间锐减54.6%（非加权模型仅39%）。该研究创新性构建的森林指标（forest indicator）同步显示仅18.1%降幅，证实土地利用变化与气候变化对 Mediterranean 生态系统的差异化影响，为区域生物多样性监测提供灵活方法论。

　　

多物种指标(Multispecies indicators)作为量化生物多样性的重要工具，其典型代表——欧洲草地蝴蝶指标(European Grassland Butterfly Indicator)基于17种特征物种数据评估 grassland 生态趋势。然而在区域尺度应用中，物种栖息地偏好(range-wide habitat preference)的异质性和高度多样性区域的信息损耗成为主要瓶颈。

最新研究突破性地利用加泰罗尼亚蝴蝶监测计划(Catalan Butterfly Monitoring Scheme, CBMS)的143个物种数据，创新性引入开放栖息地(open habitats)关联度加权算法。结果显示：加权模型捕捉到54.6%的三十年种群衰退，较传统非加权模型(39%)更敏感。值得注意的是，虽然少量物种即可呈现相似趋势，但指标精度随物种数量增加呈指数级提升。

研究团队巧妙运用相同数据集，通过调整森林物种(forest species)权重构建平行指标。该森林指标仅显示18.1%的降幅，精准反映了 Mediterranean 地区两大生态驱动力——土地撂荒(land abandonment)促进森林物种恢复，而气候变化(climate change)产生负向选择的拮抗效应。

这项方法论创新不仅为 grassland 和 forest 生态系统提供了区域尺度评估工具，其灵活框架更可拓展至其他具备系统监测数据的生物类群(taxa)，标志着生物多样性定量研究进入精准加权新时代。