植物入侵已成為全球生物多樣性喪失和生態(tài)系統(tǒng)退化的主要驅動因素之一。如何準確評估外來植物在新環(huán)境中的氣候適應性與擴散潛力，是當前入侵生物學研究中的重要問題。近年來，隨著植物標本數字化與公民科學數據的快速積累，研究者開始探索如何整合多源數據以揭示歸化和入侵植物的生態(tài)位動態(tài)。然而，現有全球數據庫平臺（例如GBIF）的物種分布數據存在顯著的地域與分類偏差，導致對外來植物生態(tài)位擴張的評估仍存在不確定性。

近日，蘭州大學生態(tài)學院劉建全教授的博士楊瑛博、團隊成員青年研究員Nawal Shrestha、聯合丹麥奧胡斯大學（Aarhus University）的Jens-Christian Svenning教授，在 New Phytologist 與 Ecology 期刊分別發(fā)表了兩項重要成果，系統(tǒng)揭示了中國歸化和入侵植物生態(tài)位擴張規(guī)律及數據整合對入侵預測力的提升作用，并首次構建了中國入侵植物的縣級分布數據庫。

以 “Integrating specimen and citizen science data reveals climatic niche expansion and shifts of naturalized plants in China” 為題發(fā)表于New Phytologist的研究中，團隊首次系統(tǒng)整合了本地植物標本記錄與公民科學觀測數據，并利用生態(tài)位超體積（Hypervolume）分析方法，量化了中國歸化和入侵植物在引入后的氣候生態(tài)位變化（圖1）。研究發(fā)現，歸化和入侵植物在引入地的氣候生態(tài)位普遍擴大，尤其沿季節(jié)性與溫度梯度方向的擴張最為顯著（圖2）。相比僅依賴全球數據庫（如GBIF）的分析，整合本地化數據可顯著緩解生態(tài)位截斷（Niche truncation）偏差，從而更準確地揭示歸化和入侵植物的氣候適應范圍與潛在擴散方向。該成果強調，整合本地數字化標本與公民科學，是提升植物入侵預測力的關鍵途徑。

圖1 基于僅GBIF數據和整合數據的中國歸化與入侵植物氣候生態(tài)位估算比較

圖2 數據整合對歸化和入侵植物從原生地到中國的生態(tài)位大小比值、相似性及質心偏移方向的影響

發(fā)表于 Ecology 的數據論文 “A comprehensive county-level distribution database of alien and invasive plants in China” 中，團隊首次構建并公開了400種外來入侵植物在中國2684個縣級行政區(qū)（全國92.5%的縣級行政區(qū)）的存在狀況（圖3）。該數據庫通過整合多源數據（中國在線植物標本館、生物多樣性數據庫、植物志、已發(fā)表文獻、GBIF），提供了比GBIF等全球生物多樣性數據庫多2.58倍的分布數據記錄量。該數據庫經過嚴格的地理與分類學清洗（圖4），形成了中國首次公開的高質量外來入侵植物分布一手數據資源，可廣泛應用于生態(tài)位建模和入侵風險評估。

圖3 中國外來入侵植物的縣級、地級、省級物種豐富度分布格局

圖4 中國外來入侵植物分布數據庫的構建流程

兩項研究的聯合成果表明：數據整合不僅能提高外來植物生態(tài)位估計的準確性，還可揭示傳統(tǒng)全球數據忽略的氣候適應擴張；在中國等生物多樣性高但分布記錄數據不平衡的地區(qū)，整合本地數字化標本與公民科學記錄是理解入侵生態(tài)學的重要突破口。研究結果為未來開展跨尺度入侵預測、生態(tài)位變化分析與生物多樣性管理提供了科學支撐，也為標本數字化與公民科學參與在生態(tài)研究中的深度融合提供了新范例。

以上研究由蘭州大學生態(tài)學院與奧胡斯大學新型生物圈生態(tài)動力學中心（ECONOVO）合作完成，劉建全教授已畢業(yè)博士楊瑛博為第一作者，團隊青年研究員Nawal Shrestha為通訊聯系人。生態(tài)學院劉建全教授、吳紀華教授、劉向教授、奧胡斯大學Jens-Christian Svenning為該論文的共同作者。研究得到了國家重點研發(fā)計劃“生物安全關鍵技術研究”重點專項“生物多樣性抵御生物入侵的響應機制與受損系統(tǒng)的生態(tài)恢復”（2022YFC2601100）的支持。

原文鏈接：

https://nph.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/nph.70680

https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ecy.70084

編輯：王文樂

責編：彭倩