由于缺乏对推理运算符的详细描述，全球昆虫多样性估计的可靠性仍然无法确定

《Proceedings of the National Academy of Sciences》：The lack of characterization of inferential operators leaves the robustness of global insect richness estimates undetermined

　　

Colwell等人（1）基于一项关于热带昆虫多样性的DNA条形码清单，估算了全球昆虫的丰富度。他们的方法在概念上与Erwin（2）提出的方法类似。Colwell等人的分析包括一系列连续的推理步骤：1）首先使用一种统计下界估算方法（CARE-1/Nhat?1）来估算茧蜂亚科（Microgastrinae）的物种丰富度；2）随后利用这一估算结果来推断研究区域（ACG）内所有昆虫的采样完整性；3）再通过比例缩放关系将局部昆虫丰富度推算到全球范围内。因此，最终估计结果并非由单一估算方法得出，而是通过多个连续的推理步骤逐步得到的。这些推理步骤基于生物学上的考虑，但不受用于构建估算数据的实际观测结果的约束。例如，虽然Microgastrinae的采样不足比率被推广到所有昆虫种类，但这种推算的不确定性并未得到量化。此外，如果不同昆虫类群的采样不足情况存在系统性的差异，即使初始估算方法的统计不确定性被正确描述，将这一比率应用于所有昆虫也可能导致估计结果的偏差。由于丰富度估算对稀有物种非常敏感，因此CARE-1假设在高度多样化的昆虫群落（尤其是含有大量稀有物种的群落）中的适用性也是一个不确定因素。同样，在巴拿马这种异质性极高的热带景观中观测到的昆虫丰富度与树木丰富度之间的相关性并不能证明全球昆虫与树木的比例等于研究区域的比值；然而这一比例仍被直接推广到全球范围内，而其相关不确定性也未得到量化。定量推断不仅需要合理的转换方法，还需要明确这些转换对最终结果不确定性的贡献。由于每个推理步骤都会引入额外的不确定性，因此这种不确定性会通过一系列相互关联的转换过程累积起来。这种累积的不确定性包括估算方法本身带来的统计不确定性，以及连接分析各阶段的推理步骤所带来的模型不确定性（3–5）。由于每个推理步骤都会影响后续步骤，因此即使在推理链的早期出现微小偏差，也可能对最终结果产生显著影响。尽管CARE-1/Nhat?1的置信区间能够量化与初始丰富度估算相关的统计不确定性，但它们并不能反映连接各阶段假设所带来的不确定性。因此，第一步的精确度并不会自动传递到整个推理链中，这导致Colwell等人（1）提出的全球昆虫丰富度估算的稳健性在定量上仍无法确定。我们希望未来的研究能够明确量化每个推理步骤对最终不确定性的影响。在每个推理步骤的贡献得到明确量化之前，所提出的1400万至2000万种昆虫物种的估算结果的稳健性在定量上仍然不确定。