公民科学数据库与长期科学监测项目对国家蜘蛛生物多样性认知的价值比较

本综述系统比较了公民科学平台（iNaturalist/Artportalen）与科学监测项目（SMTP）对瑞典蜘蛛多样性研究的贡献。研究表明：公民科学数据存在明显的物种识别与采样偏差（偏好昼行性/常见种），而系统化科学监测能有效补充稀有物种和隐蔽类群（如Linyphiidae）的分布数据。二者结合可形成最全面的生物多样性评估体系（整合公众参与与专家验证）。

　　

引言

生态系统变化随着人类活动导致的栖息地和物种丧失而日益频繁和迅速。这些动态最近在受到较少公众关注的分类群（如昆虫）中得到认识，但由于缺乏数据，许多多样性类群的变化仍然未知。因此，开发监测较少研究类群生物多样性变化的方法至关重要。公民科学方法可以成为实现这一目标的有价值工具，因为在线图像数据库有助于更好地了解公众对某些类群的识别水平。公民科学方法依赖于让公众参与收集大量数据，这些数据在传统研究项目中无法获得。这些专家与非专业人士之间的合作项目不仅能以成本效益高的方式收集大型数据集，还能提高对环境与可持续性问题的认识。

为了促进公民科学方法，一些数字平台被创建以实现数据收集，有时甚至达到全球规模。一个流行的例子是iNaturalist（INAT），这是由加州科学院和国家地理学会开发的一款应用程序，允许全球用户贡献任何分类群生物的照片及相关时空元数据。通过数字平台收集的数据有助于扩展我们的科学知识基础，甚至可以被决策机构使用。瑞典国家生物多样性数据库Artportalen（ARTP）是一款用于记录植物、动物和真菌物种观察结果的全国性应用程序。它由瑞典农业科学大学的瑞典物种信息中心代表瑞典环境保护局开发，并涉及多个组织，如瑞典鸟类学会、瑞典植物学会、瑞典真菌学会和瑞典昆虫学会。感兴趣公民被鼓励提交他们的观察结果。通过Artportalen收集的数据不仅被专业人士和非政府组织使用，还被瑞典公共机构使用，包括处理环境法案件的环境法院和负责环境政策的国家部委。因此，该数据库已成为瑞典规划保护措施和追踪入侵物种的重要工具。

随着公民科学的使用越来越受欢迎，意识到与传统科学研究项目相比的某些局限性也很重要。识别的正确性和分类分辨率通常低于由分类专家进行的物种鉴定，特别是对于需要显微镜特征的类群。像iNaturalist这样的平台依赖基于人工智能的建议，并受益于熟练用户的活跃社区，从而改善了这些方面。然而，当仅从照片无法实现物种级识别时，分类分辨率可能受限。公民科学数据库的另一个局限性是它们对机会性采样的依赖。虽然Artportalen等平台也包括来自具有随机抽样设计的科学研究的数据，但其余记录由在没有结构化抽样方法的情况下做出的偶然观察组成。这可能导致非代表性抽样和不完美的可检测性，例如主要道路或远足径沿线观察的过度代表。当抽样依赖偶然观察时，较大和更显眼的生物将被更频繁地记录，并且在更频繁访问或人口更密集的地区，观察频率也将更高。为了应对这些挑战，Sumner等人建议仔细将公民科学数据与长期专家调查相结合，可能是监测多样性的一种高度可靠方法。

在本研究中，我们比较了一个国家长期抽样项目（瑞典马氏网陷阱项目，SMTP）的观察和新颖性记录与公民科学平台iNaturalist和Artportalen中的现有信息，重点关注在国家调查中很少涉及的未被充分研究的分类群（Araneae，蜘蛛）。尽管马氏网陷阱捕获通常偏向于树栖物种，但马氏网陷阱是一种有效但未充分利用的蜘蛛捕获方法，它在评估当地蜘蛛群落中被更传统方法抽样不足的部分方面显示出巨大潜力。蜘蛛是最丰富和最重要的陆地捕食者群体之一，存在于几乎所有陆地生态系统中。蜘蛛可以调节陆地食物网中分解者和食草动物的种群，并且是其他生物（如鸟类或哺乳动物）的重要食物来源。作为大多数无脊椎动物食物网中作为顶级捕食者的组成部分，蜘蛛也被用作生态系统一般变化和状态的指示类群。

在这里，我们评估了SMTP样本中未在现有两个数据库（Artportalen和iNaturalist）中记录的物种数量，SMTP样本对Artportalen数据分布信息的补充，以及SMTP数据在国家层面受威胁物种保护价值方面的附加信息。此外，我们旨在了解公民科学数据库中对更特征性和明显蜘蛛物种观察的识别偏差程度，以及这可能如何影响未来分布模式研究中使用此类数据库。

材料与方法

研究地点

瑞典马氏网陷阱项目（SMTP）是一个研究项目，在瑞典东南海岸厄兰岛的林奈站（Station Linné）协调进行。该项目由ArtDatabanken和Svenska Artprojektet资助。在项目中，从瑞典全国的54个地点共设置了74个马氏网陷阱（图1a）。陷阱在2003年至2006年间活跃，并由志愿者连续清空。陷阱地点主要基于其作为高自然价值地点的潜力进行选择（如自然保护区）。尽管SMTP数据是20年前收集的，但它们今天的相关性仍然很强，因为抽样地点位于高自然价值区域，如自然保护区，这些地区受到保护免受土地利用变化的影响。

抽样与识别

马氏网陷阱具有帐篷状结构（图1b），主要目的是收集飞行昆虫。先前的研究表明，它们对于收集无翅节肢动物（如蜘蛛）也很重要。当节肢动物遇到陷阱的中心壁时，它们被导向填充有诱捕液（此处为95%乙醇）的收集瓶。这种设计固有地引入了对树栖蜘蛛物种的偏差，因为个体必须爬上帐篷状结构才能到达诱捕瓶。因此，来自诸如Linyphiidae和Theridiidae等科的树栖网筑种类，以及像Clubionidae和Philodromidae这样的自由狩猎科，更容易被马氏网陷阱捕获。相比之下，具有地面活动物种的科，包括Agelenidae和Gnaphosidae，通常代表性不足。在林奈站，所有这些马氏网陷阱中的个体都被分类到目级。所有收集到的蜘蛛随后由第一作者使用立体显微镜（放大倍数高达90倍）进行鉴定。使用在线钥匙和Roberts的钥匙进行物种级鉴定。对于某些属于Linyphiidae科的蜘蛛，使用了Anna St?ubli的linyphiid物种交互钥匙。

数据收集与预处理

在本文的其余部分，我们使用以下缩写：公共数据库Artportalen缩写为“ARTP”，公共数据库iNaturalist缩写为“INAT”，国家科学研究缩写为“SMTP”。ARTP自2000年起在线提供记录数据，并包括追溯至1874年的观察记录。然而，这些从1874年到2000年的较旧记录仅占所有观察的一小部分（约5%）。对于本研究，我们使用了从1874年到2024年的ARTP数据。ARTP的数据是通过应用程序Analysportalen获得的，该程序最近已被Fynddata取代。INAT自2008年起可用，对于本研究，我们使用了从2008年到2024年的数据。INAT的数据通过直接搜索和手动提取获得，使用搜索参数设置为“可验证”且仅包括来自瑞典的观察。按县划分的瑞典地理空间数据从瑞典统计局获得，作为ArcView shapefile（Sweref99 TM投影），以及县和市的人口密度（公民/平方公里²）数据。SMTP、ARTP、INAT的数据以及瑞典城市人口密度数据在Dryad上公开提供。

Analysportalen是一个可用于下载和轻松分析瑞典国家生物多样性数据库（ARTP）数据的工具。在其他功能中，可以使用基于覆盖整个瑞典的50×50公里网格单元的网格单元系统分析观察结果。这些单元在下文中称为“网格单元”。“观察”一词用于表示一个物种在网格单元或更大区域的收集事件中被观察到，无论该物种被观察到的个体数量如何。“出现”一词表示一个物种在特定网格单元或省内的存在。“新出现”指的是在一个物种先前未记录过的网格单元或省中观察到该物种。

表1和表2以及图2和图3包括使用以下选择标准选择的科：在ARTP或SMTP数据集中观察相对百分比大于3%的科被包括在内。在表2中，行会依据Cardoso等人对伏击者、地面狩猎者、圆网编织者、其他狩猎者和空间网编织者的定义，以及Uetz等人对游走片网编织者的定义进行划分。后一类包括所有Linyphiidae。由于Cardoso等人将Linyphiidae分配给片网编织者和其他狩猎者，我们将它们放在一个单独的行会（游走片网编织者）中，以保持每个科一个狩猎行会。完整性指标是一个数据集中观察到的物种数与瑞典总物种数相比的百分比。作为瑞典蜘蛛物种总数的参考，我们使用瑞典物种信息中心维护的数据库。识别指标是物种级别的观察数除以给定科的总观察数。

数据分析

在当前研究中，使用R编程语言（版本4.4.0）进行数据分析和可视化。此外，使用QGIS（版本3.34.14-Prizren）创建其中一个图。

我们比较了SMTP和ARTP数据集之间物种的优势等级，但未将INAT包括在此比较中，因为INAT数据包含的物种数不到SMTP记录物种数（160种）的一半。由于SMTP使用马氏网陷阱诱捕，而ARTP主要依赖于视觉观察，我们的目标是识别在这两种抽样方法中可能代表性不足的物种。鉴于INAT与SMTP的物种重叠显著较低，在此背景下两者之间的直接比较意义较小。物种根据每个数据集内的观察数量进行排名。SMTP数据集包含较少的唯一物种观察数（81），而ARTP数据集包含265个。为了使优势等级具有有意义的比较，我们将ARTP等级标准化以与SMTP数据集的尺度（81个等级）对齐。标准化使用以下公式执行：调整后ARTP等级 = (ARTP等级 / 265) × 80 + 1。该公式将ARTP等级重新调整到1到81的范围。结果值随后四舍五入到最接近的整数以产生调整后的等级。为了提高可读性，优势等级通过从82中减去它们进行翻转，使得等级1为最高。为了比较ARTP和SMTP数据之间蜘蛛物种的等级，创建了一个散点图，其中绘制了所有数据点的回归线，并用虚线标记了两个数据集的中位等级（40），数据分为“lin”（Linyphiidae）和“其他”（所有其他科）。

为了识别SMTP数据集对现有国家多样性数据库（ARTP）中物种分布数据的贡献，计算了将SMTP数据整合到ARTP中产生的新出现次数。每个物种被分配一个网格单元ID，对ARTP数据集中的相应物种也进行了相同处理。任何在SMTP数据集中物种独有的网格单元ID被视为新出现。蜘蛛科之间观察数量和新出现次数之间的关系在散点图中可视化，数据分为两类：“lin”和“其他”，并为每组绘制了单独的线性回归线。为了检查SMTP对蜘蛛物种在ARTP中总出现次数的网格单元出现百分比贡献，数据过滤了11个常见蜘蛛科。百分比贡献计算为SMTP添加的新出现次数除以ARTP中的总出现次数（新的和现有的）。随后创建了一个箱线图，显示每个蜘蛛科的百分比分布，其中箱子代表四分位距，添加水平线以指示中位百分比，须线延伸至四分位距的1.5倍。高于60%的物种异常值被排除在分析之外，而其他异常值作为单独点添加。由于INAT数据在瑞典覆盖分布不均匀，我们未将INAT数据包括在此比较中。虽然INAT是生物多样性数据的宝贵资源，但其当前的空间空白使其作为评估SMTP真实贡献的基线不太一致。由于ARTP和INAT都覆盖瑞典，我们专注于将SMTP数据与ARTP进行比较，因为它提供了更全面的参考，允许更准确地评估SMTP对瑞典物种分布的贡献。

为了探索INAT和SMTP的蜘蛛物种数据完整性与INAT物种识别之间的关系，数据过滤了11个常见蜘蛛科。创建了一个散点图，x轴为INAT完整性值以及INAT和SMTP的组合完整性值，y轴为INAT的识别率。为INAT数据添加了线性回归线。由于ARTP的蜘蛛物种完整性近乎绝对（约99%的Artdatabanken参考中列出的所有物种），并且SMTP的完整性指标是使用Artdatabanken作为参考计算的，因此未进行ARTP和SMTP之间的单独比较。相反，通过比较SMTP和INAT之间的完整性指标，我们可以评估科学和公民科学抽样如何以更广泛的意义贡献于物种数据覆盖和物种识别。

对于人口密度（公民/平方公里²）与瑞典蜘蛛观察之间的相关性分析，使用城市作为共同属性以增加数据点数量并加强分析，使用ARTP的观察数据。人口密度和蜘蛛观察数据都进行了对数转换以减少偏斜。使用Shapiro-Wilk检验评估转换后数据的正态性，表明数据不是正态分布（p值<0.05）。因此，应用非参数检验Spearman等级相关性（rho）来检查人口密度和蜘蛛观察之间的关系。为了可视化这种关系，使用县而不是城市，因为这些较大区域更容易在地图上表示。所有用于分析的R脚本在Dryad上公开提供。人口密度和蜘蛛观察数据集使用QGIS连接到地理空间shapefile（以县为区域的瑞典地图）。

结果

观察

在SMTP项目中共收集了33,236只蜘蛛，其中19,237只能够鉴定到物种水平。蜘蛛物种的观察总数为8,192次。鉴定的个体属于27科184属372种，占瑞典已知存在物种的49.7%，属的60.1%和科的77.1%。在372种中，27种根据Nentwig等人被视为稀有，8种在瑞典被列入受威胁物种红色名录：Atypus affinis Eichwald, 1830（易危VU）；Coelotes atropos Walckenaer, 1830（易危VU）；Araneus angulatus Clerck, 1757（近危NT）；Araneus saevus L. Koch, 1872（近危NT）；Clubiona germanica Thorell, 1871（近危NT）；Clubiona subtilis L. Koch, 1867（近危NT）；Philodromus praedatus O. Pickard-Cambridge, 1871（近危NT）；Porrhoclubiona genevensis L. Koch, 1866（近危NT）。个体数量最多（占所有个体的38.1%）和观察次数最多（占所有观察的44.2%；表1）的科是Linyphiidae。

瑞典已知共有749种蜘蛛是定居和繁殖的。其中，730种在ARTP上被观察到，只有少数科存在微小空白，例如Gnaphosidae（3种缺失来自ARTP）和Linyphiidae（12种缺失来自ARTP）。在表1中列出的ARTP物种中，相对较高百分比（>60%）在SMTP样本中被观察到，科包括Tetragnathidae（所有存在物种的86.7%）、Clubionidae（82.6%）、Araneidae（67.5%）、Pisauridae（66.6%）和Philodromidae（63.2%）。相对较高百分比的ARTP列出的物种在SMTP样本中缺失，科包括Gnaphosidae（所有物种的79.2%缺失）。INAT共有232种被观察到。ARTP和INAT之间观察物种数的比较显示，几乎所有科在ARTP中物种数都更高。唯一例外是Pisauridae科，其中所有3种在两个数据库中都观察到。Linyphiidae科在INAT中特别代表性不足（表1）。

查看表1中所列科的总观察次数，ARTP拥有最大数量（133,427次观察），INAT次之（8,602次观察），SMTP最后（7,205次观察）。SMTP在Linyphiidae、Clubionidae和Theridiidae方面具有相当高的百分比，而在Araneidae、Lycosidae和Salticidae方面百分比较低（表1）。就行会而言，与ARTP和INAT相比，SMTP的圆网编织者和其他狩猎者百分比更低，但空间网编织者和游走片网编织者百分比更高（表2）。与INAT相比，ARTP的游走片网编织者百分比更高，但圆网编织者和其他狩猎者百分比更低。

ARTP、INAT和SMTP之间共有160种物种，ARTP和INAT之间共有72种物种，ARTP和SMTP之间共有210种物种。288种物种是ARTP独有的，2种是SMTP独有的；INAT和SMTP没有共享ARTP未观察到的物种，INAT没有独有物种。

瑞典地区蜘蛛观察数量与人口密度之间存在显著正相关关系（p < 0.001, rho = 0.25）（图4）。

优势等级

SMTP中收集的物种的优势等级与ARTP中相同物种的优势等级呈正相关（图5）。图5显示了物种在象限中的以下模式：象限A：在ARTP中优势高但在SMTP中优势低的物种，例如Salticus scenicus Clerck, 1757和Trochosa terricola Thorell, 1856。来自Linyphiidae以外科的物种比例较高。象限B：在SMTP和ARTP中优势都低的物种，例如Dipoena torva Thorell, 1875和Hypomma fulvum B?senberg, 1902。Linyphiidae和其他科的平衡混合。象限C：在SMTP和ARTP中优势都高的物种，包括Anyphaena accentuata Walckenaer, 1802和Linyphia triangularis Clerck, 1757。象限D：在SMTP中优势高但在ARTP中优势低的物种，例如Entelecara acuminata Wider, 1834和Clubiona frutetorum L. Koch, 1867。该象限中较高比例的物种属于Linyphiidae科，与其他科相比。

地理分布

为了评估SMTP项目对现有国家多样性数据库（ARTP）中物种分布数据的贡献，计算了将SMTP数据整合到ARTP中产生的新出现次数。瑞典各省共有95次新出现，涉及74种物种，网格单元共有804次新出现，涉及275种物种。网格单元新出现次数最高的物种是Linyphiidae科的Entelecara congenera O. Pickard-Cambridge, 1879（20次），而Anyphaenidae科的A. accentuata观察次数最高（252次）（图6）。ARTP中网格单元的新出现次数与SMTP中物种观察数量呈正相关；当比较Linyphiidae与所有其他观察科时，相关性更强（图6）。

当SMTP数据添加到ARTP时，Clubionidae科在网格单元出现次数方面显示出最大的百分比增长，SMTP的新数据代表该科在ARTP中所有出现次数的中位数8.3%；其次是Linyphiidae（7.7%）和Gnaphosidae（5.0%）（图2）。Linyphiidae科的Collinsia inerrans O. Pickard-Cambridge, 1885和Scotinotylus alpigena L. Koch, 1869物种以前从未在ARTP上记录过，因此占其物种总出现次数的100%。在Clubionidae科中，Clubiona kulczynskii Lessert, 1905占总出现次数的67%（图2）。在Lycosidae、Pisauridae和Salticidae科中，贡献很低，因为它们的中位数都为0%（图2）。

完整性与识别

INAT内11个常见科的完整性与识别之间存在弱正相关（图3）。INAT在Pisauridae、Tetragnathidae和Philodromidae方面具有高完整性得分，而在Linyphiidae、Clubionidae和Gnaphosidae方面完整性得分低。识别在Salticidae、Araneidae和Pisauridae方面高，在Clubionidae、Lycosidae和Philodromidae方面低。将SMTP数据添加到INAT数据中提高了大多数科的完整性，特别是在Clubionidae和Linyphiidae中（图3）。

讨论

本研究强调了SMTP、ARTP和INAT数据对国家蜘蛛生物多样性和物种分布知识贡献的显著差异，主要由于这些平台之间方法和观察者专业知识水平的差异。结果强调了全国性科学抽样计划对改善我们对国家生物多样性模式和物种地理分布理解的无价贡献。

观察与物种重叠

SMTP在11个常见蜘蛛科的观察相对百分比方面作为最独特的数据源脱颖而出。Linyphiidae是SMTP和ARTP中观察最多的科，这与先前显示Linyphiidae丰度随纬度增加并且是北纬度最主导科的研究一致。少数训练有素的ARTP用户对数据库中的鉴定和观察做出了重大贡献，并具有高水平的鉴定专业知识。这种专业知识可能导致ARTP中Linyphiidae观察比例相对高于INAT，因为这些较小蜘蛛的鉴定通常需要更大的分类学知识，并且通常无法从照片（INAT）中实现。除了Linyphiidae，Clubionidae在SMTP中也经常被观察到，这与先前使用马氏网陷阱的项目发现一致。Clubionidae的夜间行为与ARTP和INAT的主要昼间观察期形成对比，解释了该科在两个平台中与SMTP相比相对丰度较低的原因。Gnaphosidae科的许多物种也是夜行性的，但与攀爬的Clubionidae不同，它们主要是地面奔跑物种，这降低了被马氏网陷阱捕获的可能性。Lycosidae和Salticidae科的蜘蛛在ARTP和INAT中比在SMTP中更频繁地被观察到。这些通常是较大的物种，通常在白天活动，增加了被视觉搜索观察到的可能性。Salticidae科蜘蛛的高视觉意识帮助它们避免陷阱，减少了捕获这些物种的可能性。在ARTP中观察到的730种物种、INAT中的232种和SMTP中的372种中，所有三个数据集共享的160种物种主要是常见物种。ARTP和SMTP共享的210种物种包括大量需要专业知识进行鉴定或通常不被视觉搜索发现的Linyphiidae和其他科。ARTP和INAT共享的72种物种包括不太可能被马氏网陷阱收集的物种，或是在SMTP抽样的非城市栖息地中通常不收集的城市物种。

优势等级

尽管只有两个物种是SMTP数据独有的，但该项目与ARTP相比显示了一些重要差异。图5中的象限C显示了在SMTP和ARTP中频繁观察到的物种，这些物种是栖息地通才和瑞典当地蜘蛛群落的主导成员。例如，A. accentuata生活在树木和灌木的叶子上。尽管是夜间狩猎者，该物种在ARTP中排名很高，可能因为它经常在城市结构内部发现，并且相对较大且在后体上有 distinct 图案。L. triangularis可以在灌木或较低植被以及从林下层到冠层的树木上找到。另一方面，象限A包含在SMTP数据中不频繁观察但在ARTP数据中相对常见的物种。该象限包含来自Linyphiidae以外科的物种比例高于其他象限，这些物种通常是栖息地通才。这些物种在ARTP中经常被观察到，可能是因为它们较大的体型、较不隐蔽的行为或它们在城市地区的高丰度。马氏网陷阱的抽样偏差也导致其中一些物种的捕获率较低。例如，T. terricola是一种大型Lycosidae物种，常见于森林中，喜欢部分遮荫的区域，如空地和森林边缘。由于它很少爬入植被，因此不太可能被马氏网陷阱捕获。S. scenicus（Salticidae）在城市环境中繁衍生息，经常在阳光充足的墙壁和岩石上被观察到。其特征图案和对城市地区的偏好有助于其在ARTP数据中的高排名，而高水平的意识通常帮助视觉狩猎的Salticidae避免陷阱。另一方面，在象限D中，物种在SMTP数据中频繁观察到但在ARTP数据中相对罕见。该象限中的大多数物种是Linyphiidae（73%），并且体型小和/或行为隐蔽，减少了在ARTP中被观察和记录的机会，但这些物种很可能很常见。例如，E. acuminata常见于灌木和树枝下，并躲藏在其网下。C. frutetorum（Clubionidae）与相当多样化的栖息地相关，通常喜欢潮湿环境，在那里占据低植被、灌木和树木，并且仅在夜间狩猎。象限B中的大多数物种在SMTP或ARTP数据中不频繁观察到，并且主要是稀有或 specialist 物种，不太可能在当地群落中占主导地位。例如，D. torva是一种蚂蚁专家，发现在较老树木的树干上靠近蚂蚁巢。其感知的稀有性可能是由于它喜欢生活在树干上约10米或更高的地方，使其更难以观察。H. fulvum是瑞典非常稀有的物种，是亲水性的，专门生活在水附近的植被中。

地理分布

SMTP还为其他方面研究不足的地理区域贡献了大量数据。一个物种在SMTP样本中被观察得越多，这些记录对改善ARTP中地理分布知识的贡献就越大。这种模式对于Linyphiidae物种比对于其他蜘蛛科要强得多。C. inerrans和S. alpigena是两种以前从未在ARTP上观察到的linyphiid物种。公民科学项目通常倾向于在人口密集区附近有更多观察。我们的分析支持这种模式，揭示了瑞典蜘蛛观察数量与人口密度之间的显著正相关关系。这可能反映了更多人在城市附近记录生物多样性。相比之下，偏远或农村地区由于观察者存在较少或可达性降低，通常贡献较少。此外，物种丰富的Linyphiidae科中的许多物种体型小且生活方式更隐蔽，使它们难以在没有针对性努力的情况下被发现。准确鉴定通常需要生殖器的显微镜检查，这种方法通常需要专家知识和专用设备。除了Linyphiidae，SMTP还为Clubionidae和Gnaphosidae科贡献了大量观察，这两个科在ARTP上的观察相对百分比较低，可能由于它们的夜间行为。Clubionidae科在网格单元总出现次数中贡献了最高百分比（中位数8.3%），可能是因为其中三个物种根据红色名录被列为“近危”，并且在瑞典很稀有。改善稀有物种和隐蔽生活方式物种（如M. blanda）的栖息地偏好和地理分布知识也有助于为保护决策提供信息。与公民科学平台上最常见的观察技术（偶然观察）相比，长期抽样项目提供了关于这些稀有物种的重要数据。

完整性与识别

最大的差异存在于INAT和SMTP之间，因为INAT可能是三个数据集中训练有素专家贡献最低的，并且仅基于照片鉴定。INAT在要么不常见要么表现出降低被观察可能性的行为（例如Gnaphosidae和Linyphiidae）的科方面具有低完整性得分。相反，INAT在物种相对较少、体型大、体纹 distinct 且常见（例如Pisauridae和Tetragnathidae）的科方面具有高完整性得分。相比之下，识别在诸如Clubionidae、Lycosidae和Philodromidae等科方面较低，因为这些科中的物种通常缺乏独特或易于识别的照片特征。例如，Lycosidae和Philodromidae都包含物种复合体，其准确鉴定需要显微镜下检查生殖器甚至分子分析。正如预期，完整性和识别呈正相关，因为具有易于识别物种的科在INAT中也更好地被代表。结合两种基于非常不同抽样方法（SMTP：被动：马氏网陷阱诱捕）和（INAT：主动：视觉观察）的数据集，导致对大多数科的物种更完整的代表。将大型抽样项目的数据添加到观察数据库中确保了包括否则观察者难以检测或识别的物种。然而，来自大型且易于识别物种的分布数据可能至关重要。例如，Sherwood和Gianni-Zurita使用INAT观察揭示了一种 iconic 地方性Theraphosid物种的分布和栖息地偏好，该物种先前的信息几乎完全由圈养记录组成。此外，常见且易于