基于可见-近红外反射光谱技术的隐存性Cyclocephala甲虫复合种鉴定新方法

为解决隐存性昆虫物种鉴定难题，研究人员利用可见-近红外反射光谱技术（400-1000 nm），对Cyclocephala甲虫复合种开展分类研究。通过鞘翅光谱多变量分析，筛选出8个特征波长（400/430/440/480/640/680/710/1000 nm），建立线性判别模型实现84%分类准确率，为昆虫分类学提供了新型光谱鉴定方案。

　　

在昆虫分类学领域，传统方法主要依赖形态特征、分子分类学和几何形态测量。而今，整合分类学(integrative taxonomy)正成为破解近缘种或分类疑难物种鉴定的利器。这项创新研究另辟蹊径，采用可见光-近红外反射光谱技术（400-1000 nm），对Cyclocephala甲虫复合体中三个隐存种(cryptic species)进行精准区分。

研究人员独辟蹊径地选取甲虫鞘翅(elytra)作为光谱检测靶区，通过多变量分析(multivariate analysis)挖掘出8个具有分类价值的特征波长：400 nm、430 nm、440 nm、480 nm、640 nm、680 nm、710 nm以及1000 nm。这些"光谱指纹"被成功应用于构建线性判别模型(linear discriminant model)，最终实现高达84%的物种区分准确率。

该研究突破性地证实：可见-近红外反射光谱技术能有效捕捉甲虫鞘翅的微观结构差异，为传统分类学难以区分的隐存种提供了标准化、可量化的新型鉴定维度。特别是400-1000 nm光谱范围内构建的判别体系，未来可整合入昆虫分类学的多组学鉴定流程，为生物多样性研究开辟了创新技术路径。