哺乳动物物种多样性数据库（MDD）2.0版：全球物种分类、命名与地理分布的新进展

本研究针对哺乳动物分类学长期存在的更新滞后、数据分散问题，开发了开放获取的Mammal Diversity Database (MDD) 2.0版本。研究团队通过整合全球14个哺乳动物志的数据，系统记录了6,759个现存及近代灭绝物种（较第三版MSW3增长24.8%），首次收录50,230个物种级异名与命名数据，并预测2030年物种数将达7,079种。该研究填补了物种分布地理编码、模式标本信息等关键空白，为生物多样性保护与传染病监测提供了权威数据支撑，成果发表于Journal of Mammalogy。

　　

在生物多样性研究领域，物种作为基本单元，不仅是进化与生态研究的核心，更是疾病监测、保护政策制定等社会关键议题的基础。然而，哺乳动物的物种界限并非一成不变——随着形态测量学、分子生物学和生态学技术的飞速发展，以往难以区分的隐存物种不断被揭示，全球哺乳学研究的合作也日益紧密，这使得物种分类体系处于持续变动中。传统上，哺乳动物分类主要依赖周期性出版的权威汇编，如《世界哺乳动物物种》（Mammal Species of the World, MSW）第三版（2005年截止）或《世界哺乳动物手册》（Handbook of the Mammals of the World）系列。尽管这些著作提供了详尽的分类快照，但其更新缓慢（往往间隔十年以上），难以整合最新研究成果，导致保护机构（如国际自然保护联盟IUCN）和公众科学平台（如iNaturalist）使用的分类信息严重滞后。更棘手的是，许多命名数据散落在历史文献、未数字化标本馆藏及多语言出版物中，形成“黑暗数据”，极大阻碍了整合性研究。

为解决这些问题，美国哺乳动物学会于2018年推出了哺乳动物多样性数据库（Mammal Diversity Database, MDD），旨在通过在线平台动态更新全球哺乳动物的分类、命名和地理信息。经过七年发展，研究团队现发布MDD 2.0版本（MDD2），这是对该数据库的一次重大升级，不仅扩展了物种清单，更首次系统整合了命名数据与地理编码，为全球哺乳动物学研究树立了新标杆。

研究团队采用多源数据整合与验证策略，主要方法包括：1) 从MSW3、HMW、CMW等14部主要哺乳动物志提取历史物种总数，用于趋势分析；2) 通过程序化与手动检索Biodiversity Heritage Library、HathiTrust等在线文献库，验证原始描述与命名信息；3) 应用国际动物命名法规（ICZN Code）规范名称可用性与拼写；4) 与Hesperomys Project和Batnames数据库合作，提升数据精度；5) 利用地理信息系统（如GeoLocate）对模式产地进行地理坐标解析；6) 建立GitHub反馈机制接受社区纠错。

物种数量增长与趋势预测

MDD2共收录6,759个物种（6,629种野生现存、113种近代灭绝、17种家养），较2018年的MDD1净增4.1%，较MSW3（2005）净增24.8%。线性回归分析显示，自1980年以来，物种数以每年约65种的速度增长，据此预测2030年将达7,079种，2050年增至8,376种。增长主要来自分类修订中的拆分（3,149次）与新种描述（de novo），而合并（lump）仅395次。啮齿目（2,747种）、翼手目（1,485种）和真盲缺目（Eulipotyphla, 599种）仍是物种最丰富的类群。

地理分布与热点区域

新物种识别呈现明显热带偏向：自MSW3以来，新物种描述集中在赤道地区、山地和岛屿（如马达加斯加、菲律宾、安第斯山脉）。非洲西部与中部、印度及部分印度尼西亚地区则存在分类研究空白。国家层面，巴西、中国、秘鲁、印度尼西亚和哥伦比亚拥有最多新物种。美国加利福尼亚州以207个物种成为国内最丰富州份。

保护现状与评估缺口

IUCN红色名录（2024-1版）仅评估5,983个物种，与MDD2存在776个物种的差异。更令人担忧的是，25.5%的物种（1,716种）处于“研究不足”状态（11.5%数据缺乏DD，14%未评估NE），而19.2%（1,295种）受威胁（易危VU至极危CR）。灵长目（64.2%物种受威胁）和非洲热带界（23.1%物种受威胁）形势尤为严峻。

命名数据与历史趋势

MDD2首次汇总50,230个物种级名称（包括28,382个可用名、2,127个不可用名及拼写变体等），较MSW3的异名清单扩展近一倍。分析显示，哺乳动物命名史可分为四个时期：1758–1880年的奠定期（以林奈等大 monograph 为主）、1881–1939的描述高峰期（期刊论文兴起与命名法规标准化）、1940–1999的修订转型期（亚种描述主导）、2000年至今的技术驱动整合期（新种描述占比83.4%）。二十一世纪的新物种模式产地高度集中于热带，印证了这些地区的分类潜力。

数据库治理与技术升级

MDD2建立了分类学子委员会机制，以增强全球专家协作；网站重构为Astro框架，支持多平台离线访问；并通过Zenodo存档实现数据持久化。2023–2024年间，网站月均访问用户1,200–2,900人，覆盖170个国家，显示其全球影响力。

研究结论强调，MDD2通过提供实时更新的分类与命名数据，显著缓解了林奈空缺（Linnaean shortfall，分类认知缺口）和华莱士空缺（Wallacean shortfall，分布知识缺口），为保护优先区划定、人畜共患病监测及生物多样性基础设施建设提供了关键支持。然而，物种评估的滞后（特别是啮齿类、蝙蝠和真盲缺类）仍是重大挑战，亟需加强分类学与保护实践的整合。未来，MDD将深化与NCBI GenBank、GBIF等数据库的关联，推动哺乳动物分类学向开放、协作的“数字扩展标本”时代迈进。