澳大利亚有鳞目动物威胁评估：基于空间显式方法的物种保护等级优化策略

推荐：针对IUCN红色名录评估中威胁识别不一致问题，研究人员开发了系统性量化方法，以澳大利亚957种有鳞目动物为模型，构建物种-威胁空间重叠数据库。研究发现54%的入侵物种威胁存在评估偏差，确定野猫(Felis catus)为最严重威胁，并筛选出105种潜在濒危候选物种，为全球生物多样性评估提供了标准化工具。

　　

在全球生物多样性危机加剧的背景下，有鳞目动物(Squamates)作为地球上物种最丰富的四足动物类群，正面临前所未有的生存威胁。尽管国际自然保护联盟(IUCN)红色名录评估体系为物种保护提供了重要依据，但评估过程中存在的主观偏差和威胁识别不一致问题，严重影响了保护决策的科学性。特别是在2017年澳大利亚有鳞目动物评估中，专家们发现威胁清单的准确性受到评估者专业背景差异的显著影响，这可能导致关键威胁被低估甚至忽略。更令人担忧的是，气候变化与人类活动引发的多重威胁正产生协同效应，而全球首个爬行动物评估报告显示，大量被列为"无危"(LC)的小范围分布物种缺乏详细的威胁数据，这些物种很可能已经符合濒危标准B1(Extent of Occurrence <20,000 km²)。

为破解这一难题，Martín Iglesias团队在《Biological Conservation》发表了创新性研究。研究人员开发了系统性威胁量化协议，整合空间显式分析方法，以澳大利亚本土957种有鳞目动物为研究对象。通过整合全球爬行动物分布数据库(GARD)和IUCN红色名录的空间数据，结合304个威胁空间图层（包括263个入侵物种、11个土地利用变化和30个气候变化图层），建立了物种-威胁空间重叠量化模型。关键技术包括：1)基于R语言的空间叠置分析；2)广义线性模型(GLM)评估威胁严重性；3)采用EPBC法案风险矩阵确定主要威胁优先级；4)依据IUCN标准B1开发候选物种筛选算法。

研究结果揭示多个突破性发现：在"潜在被忽视的威胁"方面，入侵物种评估差异率达54%，其中野猫(Felis catus)的威胁被显著低估，其空间重叠度每增加1个单位，物种被列为受威胁的几率提升2.3倍(OR=2.3)。令人意外的是，原生植被放牧区重叠度增加反而降低物种濒危几率，这可能与广适性物种在干扰环境中的优势有关。"最严重威胁"分析显示，野猫作为顶级威胁影响最大，而入侵植物(78%)和杂食动物(70%)的评估差异最为突出。在"濒危候选物种"筛选中，研究人员识别出105个符合标准B1的物种（83个LC和22个DD），如Fitzroy沙滑蜥(Lerista simillima)与野猫(82.7%)、野猪(86.8%)存在高度空间重叠。

讨论部分强调了该研究的双重价值：方法论上，开发的威胁量化协议可应用于任何分类群，特别适合数据匮乏类群；实践层面，为2027年第二届全球爬行动物评估提供了关键工具。值得注意的是，空间显式分析方法弥补了传统评估中威胁范围(scope)数据缺失的问题（59%土地利用威胁的scope被标记为"未知"）。研究还揭示了放牧活动对土壤特化物种的潜在威胁，这为后续针对性研究指明了方向。正如作者指出，这项研究不仅提高了评估一致性，更重要的是建立了可量化的威胁识别标准，使保护资金能更精准地投向最需要的物种和区域。随着生物多样性保护进入"昆蒙框架"实施阶段，这种基于大数据的评估方法将为全球保护目标达成提供关键技术支撑。