《Conservation Biology》：Comprehensive framework for assessing and optimizing existing research networks
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本文提出了一套综合框架，用于评估和优化现有生态研究网络的环境代表性。该框架通过多变量排序技术量化网络在环境梯度上的覆盖度，引入代表性（representativeness）、选区（constituency）和相关性（relevance）三个互补指标，解决了机会性增长网络的空间推断难题。以美国农业部林务局实验森林与草原网络（EFRN）为案例，研究揭示了其在高生物量森林监测中的优势（82%森林生物量位于良好代表区），同时识别出得克萨斯州、落基山脉等代表性空白区域。该框架为嵌套式保护网络的跨尺度优化提供了量化工具，可显著提升有限监测资源的科学效益。
引言
国家尺度的生态观测网络是理解大尺度景观的重要科学基础设施。然而，多数网络如美国农业部林务局实验森林与草原网络（EFRN）在数十年间通过机会性增长形成，而非系统化设计，这限制了其全域保护挑战的应对能力。传统网络设计存在两条路径：新网络的先验系统设计或现有网络的后验评估。EFRN作为典型案例，其79个站点遍布美国本土，在百年间形成了嵌套于5个区域研究站的层级结构，凸显了区域与国家优先级间的固有冲突。
研究方法
研究以EFRN为对象，构建了基于多维环境变量的网络代表性分析框架。环境变量涵盖气候（WorldClim 2的12个生物气候指标）、土壤（SoilGrids 2.0的氮、pH、碳含量等）和森林结构（生物量、冠层高度等）三类，均标准化为1公里网格数据。通过计算每个网格单元与最近EFRN站点的欧氏距离，衍生出三个核心指标：代表性（环境相似性的逆向度量）、选区（每个站点最佳代表的地理区域）和相关性（代表性超过阈值R25的区域）。此外，研究还识别了导致代表性差异的主要环境驱动因子，并基于公共土地数据库（PADUS）对15,014个候选站点进行扩张优先级排序。
结果分析
EFRN在全美森林范围内表现出高度代表性（中位值0.84），但德克萨斯州、佛罗里达州、落基山脉及西海岸存在连贯性低代表区域。相位2分析（加入森林结构变量后）揭示了加州和落基山脉的新空白区，凸显植被特征对网络覆盖评估的补充价值。值得注意的是，尽管EFRN有效覆盖高生物量森林（82%生物量位于相关站点代表区），但西部区域多数累计生物量分布于代表性较低区域，反映出网络设计在重点生态系统与全域覆盖间的权衡。
选区分析显示，EFRN站点的代表范围从9.7万至1,790万公顷不等，空间聚集性反映了生态梯度的自相关性。相关性分析进一步表明，东部地区单个网格可获得最多23个站点的重叠代表，而17%的区域仅有一个相关站点。环境驱动因子存在区域异质性：平均年温度是落基山脉地区的主要差异驱动因子，而土壤碳氮含量则是北部和南部研究站区的关键限制因素。
站点扩张模拟显示，国家尺度下优先级最高的候选站点（德克萨斯州的Mason Mountain野生动物管理区）可将17%的低代表区域提升至相关阈值以上。然而，区域与国家尺度的优化目标存在显著冲突：太平洋西北地区优先站点在国家排名中贡献微弱，凸显嵌套网络中局部与全局优先级的潜在矛盾。
讨论与展望
本研究提出的多维评估框架突破了传统单变量差距分析的局限，通过代表性、选区和相关性的协同度量，为机会性增长网络的优化提供了量化依据。EFRN案例表明，网络扩张应遵循“通用性站点优先填补大范围空白，专业化站点后续补充环境异质性”的序列策略。此外，嵌套结构网络需平衡区域需求与全局效益，这对国际保护计划（如长期生态研究网络ILTER）的多尺度协调具有重要启示。
未来方向包括整合更高分辨率的环境数据（如遥感地形指标）和社会经济变量，以拓展网络评估维度。该框架的普适性使其可应用于从地方样地到全球监测网络的各类生态研究基础设施，通过数据驱动决策最大化保护科学的影响力。
