《BioScience》：Science at Risk: The Urgent Need for Institutional Support of Long-Term Ecological and Evolutionary Research in an Era of Data Manipulation and Disinformation
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在数据操纵与错误信息日益威胁科学可信度的背景下，本文由法国国家科学研究中心(CNRS)主导，系统阐述了长期生态与进化研究(LT(E)2R)在揭示生物多样性丧失、物种适应与生态系统崩溃等慢速累积过程中的不可替代性。通过介绍SEE-LIFE国家框架的建立与实践，研究团队论证了制度化支持如何通过基线资助、社区构建、数据基础设施建设和政策协调等关键杠杆，将长期监测数据转化为保护行动与政策依据。该模型为全球科研机构在气候危机与政治动荡双重挑战下捍卫科学完整性提供了可复制的行动范式。
当2025年初多国环境数据库在政治更迭后悄然“消失”或遭到篡改时，科学界敲响了警钟——这不仅是数据的损失，更是对地球生命系统认知根基的动摇。与此同时，世界经济论坛将“错误与虚假信息”列为全球短期首要威胁，科学领域则表现为经费削减、研究议程政治化与专家公信力坍塌的三重危机。在这场没有硝烟的战争中，长期生态与进化研究（Long-Term Ecological and Evolutionary Research, LT(E)2R）如同深埋于时间土壤中的观测网络，默默记录着生物圈应对全球变化的真实轨迹。
法国国家科学研究中心（CNRS）的科学家团队在《BioScience》发表的这项研究，首次系统阐述了SEE-LIFE国家计划如何将分散的长期研究项目整合为战略性科学基础设施。该计划覆盖从极地到热带的28个研究中心，追踪500余物种超过百年的生态演化数据，其核心突破在于证明了制度化支持能够破解长期研究面临的三大困局：短期资助周期与生态过程时间尺度的错配、政治干预导致的数据断层危机，以及跨学科协同机制缺失造成的认知碎片化。
关键技术方法概述
研究依托CNRS建立的SEE-LIFE项目体系，整合64项长期研究（2025年新增15项），采用多维度监测技术：包括个体生命轨迹追踪（标记-重捕法）、环境参数连续记录（温度/pH/盐度等）、表型性状量化（行为/生理/形态测量）以及组学技术（表观遗传/端粒长度分析）。数据通过DoHNEE基础设施进行标准化存储，遵循FAIR原则，并接入eLTER（泛欧长期生态系统研究网络）和GBIF（全球生物多样性信息设施）等国际网络。特别纳入法国极地研究所（IPEV）支持的极地生态系统监测网络，其年度运维成本达185万欧元。
长期研究为何不可或缺
研究通过三个典型案例揭示长期研究的不可替代性。生物入侵监测显示，外来物种在全球范围内以每年1627亿美元的速度造成经济损失，其危害规模仅次于风暴灾害。而预测入侵潜力必须依赖长期积累的物种生活史数据。鲸类种群崩溃分析则证明，通过体型变化等性状监测可提前40年（相当于4个抹香鲸世代）探测到早期预警信号。渔业副捕捞研究更揭示，信天翁个体对渔船吸引力的差异与其遗传性格特征相关，这种生态-进化反馈环（eco-evo dynamics）只有通过跨代个体追踪才能解析。
制度化支持的杠杆效应
SEE-LIFE计划通过四项核心机制转化科学价值：每年为单个项目提供最高1万欧元的基线资助，缓解短期经费波动；构建研究者社区促进经验共享；通过DoHNEE数据基础设施实现3000余篇论文数据的标准化归档；以及与法国生物多样性办公室（OFB）等机构建立政策协调机制。该网络已产生4900余人次的培训效益，包括800余名博士与博士后研究者，其数据直接支撑欧盟生物多样性观测协调中心（European Biodiversity Observation Coordination Centre）的建设。
跨尺度协同的创新路径
研究特别强调跨学科基础设施的联动价值。将生物野外站、AnaEE（生态系统分析与实验网络）等平台与长期研究项目对接，可实现对环境参数与生物响应的同步监测。而通过LTSER（长期社会生态研究）平台整合社会经济变量，使研究能够解析人类活动与生态过程的复杂互作。2025年纳入的公民科学项目更进一步拓展了数据收集与公众参与的边界。
结论与展望
在政治干预科学数据的风险日益加剧的背景下，SEE-LIFE模型证实了制度化支持对长期研究的“锚定效应”。其创新性不仅在于每年320万欧元的资金配置，更在于构建了从数据生产到政策转化的完整链条。该计划使长期研究从依赖个人毅力的“手工作坊”升级为具有抗干扰能力的国家科学基础设施，为全球应对生态危机提供了可复制的制度蓝本。正如研究者所言：当长期数据成为攻击目标时，制度化支持的科学网络将成为捍卫地球生物记忆的最后防线。
