全球植被样地调查数据特征与利用现状

　　摘要： 植被样地调查数据在解决重大科学问题中具有重要作用, 如群落构建机制、物种分布格局以及应对全球环境变化的响应等。然而, 数据结构差异、访问受限、重复收录等限制了数据的广泛使用。基于此, 本文通过查阅资料和咨询专家, 收集了全球最重要的10个公共植被样地数据库信息, 分别是GIVD、sPlot、GFBI、BIEN、VegBank、FIA、EVA、BioTIME、ReSurveyEurope和forestREplot。在此基础上, 汇总整理了各数据库收录的数据集, 并分析了样地调查数据的整体特征, 以提升数据利用效率, 为宏生态学(macroecology)研究提供数据支撑。结果表明, 截至2026年5月, 上述10个数据库已整合610.9万个植被样地的调查数据, 但数据仍有明显缺陷。(1)空间分布极度不均衡。样地高度集中于欧洲(409.8万个, 占67.3%)和北美洲(135.3万个, 22.2%), 而其余地区的数据严重匮乏。(2)数据结构异质性高。在有物种记录完整性说明的556.6万个样地中, 78.5% (437.0万)的样地包含完整维管植物名录, 而21.5% (191.6万)仅记录木本植物; 在说明了数量特征记录情况的540.8万个样地中, 有62.6% (338.8万)记录了物种盖度, 另有小部分样地记录了物种的个体数量(33.6%, 181.5万)、胸径/树高(33.6%, 181.8万)。(3)关键信息缺失严重。在说明了地理精度的556.5万个样地中, 绝大部分样地(71.0%, 395.2万)的地理信息精度较低(误差 > 25 m); 在说明了环境因子记录情况的444.9万个样地中, 记录整体较低比例, 尤其是微地形(5.2%, 22.9万个)以及土壤因子(pH、土壤深度及其他属性均不足10%)。(4)长时序监测数据匮乏, 仅14.8% (约90.5万个)的样地具有重复调查记录。未来应优先填补数据薄弱区的空白, 推动制定全球统一的数据标准。本文对中国的植被数据进行了总结。中国拥有丰富的植被调查数据, 但分散在数据中心、植被专著以及数据论文中。对中国而言, 当务之急是建立国家级标准化数据整合平台, 通过数据论文等激励机制促进共享, 并积极引领构建覆盖全亚洲的区域植被数据库。