瑞士多营养级食物网数据库trophiCH：整合2.6万物种实证数据，解析生态网络互作全景

本研究针对大尺度生态网络数据匮乏的挑战，整合瑞士1862-2023年文献与空间模型，构建了涵盖26,243个类群（含脊椎动物、无脊椎动物和维管植物）的物种级多营养级元食物网（metaweb）trophiCH，包含1,188,063条营养相互作用。通过栖息地共现和垂直分层策略优化物种级互作推断，30%互作源于实证记录。该数据库为解析环境梯度下食物网结构变化（如城市化、海拔）提供了数据驱动新范式，支持生物多样性保护与生态系统功能预测，已应用于eDNA和物种分布模型研究。

　　

论文解读

在瑞士阿尔卑斯山麓，一只红松鼠的种群波动可能牵动整片森林的生态平衡——它的食物来源（松果）、寄生虫（蜱虫）和天敌（苍鹰）共同编织成复杂的营养网络。然而，传统生态学研究受限于局部观测和数据碎片化，难以捕捉国家尺度下物种互作的全景。尤其对于昆虫、土壤生物等类群，营养关联的记录严重缺失，导致气候变化和土地利用对生态网络的扰动机制长期模糊。瑞士联邦森林、积雪与景观研究所（WSL）和苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）的研究团队历时三年，整合百年生态记录与创新推断模型，首次构建了覆盖瑞士全域的多营养级物种互作数据库trophiCH，以数据驱动的方式揭开了“谁吃谁”的生态黑箱，成果发表于《Scientific Data》。

研究团队通过文献挖掘与空间建模双轨并行的技术路线：①系统检索1862-2023年732份文献与数据库（如GloBI、Animal Diversity Web），提取物种互作记录；②基于瑞士国家物种数据库（InfoSpecies）的40万条分布数据，结合栖息地关联性（TypoCH分类）和垂直分层（如地表、植被、水体）策略，将高阶分类单元（科/属级）的互作信息推断至物种级；③利用栖息地共现原则（"物种A摄食属B则可能摄食同域物种C"）填补数据缺口。最终整合26,243个分类单元（含125个基础营养类群如食真菌者）和118万条互作关系，其中30%为实证记录。

数据分布特征

如图1所示，无脊椎动物占物种总数的84%（21,248种），但59%的互作涉及脊椎动物。食草和授粉互作占比最高（合计超60万条），而寄生和捕食记录集中于实证数据。关键数据缺口体现在甲虫（鞘翅目）和双翅目昆虫，约4,300种缺乏食源信息。

数据质量控制

通过数字化流程自动化处理（错误率≈0%）与纸质记录抽样验证（95%置信区间错误率0.04–0.35%，图3），确保数据可靠性。针对营养链断层（如5,581种误标为基底物种），采用近缘种生态位替代策略补全574种捕食者关联。

网络结构对比

与全球18个现存元食物网相比（图4），trophiCH的物种数（26k）为第二名的5倍，平均连接度（45.2）和异质性（标准差152.3）均处于多营养级网络合理区间（残差在±2σ内），验证其数据覆盖的科学合理性。

结论与意义
trophiCH的核心突破在于三重价值：

1. 方法学创新：建立“实证记录+空间推断”的可扩展框架，突破传统模型依赖形态或系统发育假设的局限，为高分辨率生态网络研究提供模板；
2. 跨尺度应用：已支持eDNA构建城市化梯度食物网（揭示水陆系统解耦）、物种分布模型（SDM）推演1.8万集水区网络，证实海拔与土地利用主导食物网结构变异；
3. 保护实践：通过拓扑指标（如介数中心性）识别关键物种，评估栖息地丧失的级联灭绝风险。

正如通讯作者Loic Pellissier强调：“此数据库是理解生物多样性如何在空间和时间中重组的基础”。随着瑞士25米分辨率环境栅格数据的开放，trophiCH将持续推动从阿尔卑斯山到城市公园的生态预测，为全球生物多样性框架（GBF）的“30×30”目标提供科学锚点。