超半数“未濒危”物种面临灭绝风险 |
在世界自然保护联盟(IUCN)濒危物种红色名录因生态学数据缺失而未予评估的物种中,有56%很可能存在灭绝风险。这项8月4日发表在《通讯—生物学》上的研究显示,这类数据缺乏物种可能比IUCN评估过的其他物种面临更大的灭绝风险,进而提示当前保育优先级中存在潜在偏差。
挪威科技大学Jan Borgelt和同事训练了一种机器学习算法,让它计算IUCN红色名录之前评估过的26363个物种的灭绝风险。计算基于这些物种生活地区的已发表数据,以及已知会影响生物多样性的各种因素,如气候变化、人类土地使用,以及入侵物种构成的威胁。研究人员随后利用该算法预测了全部7699个数据缺乏物种的灭绝风险。
研究人员估计,4336个(56%)数据缺乏物种可能存在灭绝风险。相较之下,IUCN红色名录评估的物种中只有28%有灭绝风险。
数据缺乏物种的灭绝风险因种群和地理区域而异,其中85%的两栖动物、40%的辐鳍鱼类、61%的哺乳动物、59%的爬行动物、62%的昆虫可能都有灭绝风险。
有灭绝风险的数据缺乏陆栖物种通常在中非、南亚和马达加斯加这些地区的较小地理面积内活动。据预测,全世界海岸线周围有1/3到一半的数据缺乏海洋物种有灭绝风险。
以上结果凸显出针对大量有灭绝风险但未被IUCN列为濒危物种的数据缺乏保育重要性。研究人员指出,对这些物种开展更准确的评估或能帮助转变保育优先级,并更快地将它们纳入可持续发展目标和生物多样性保育对象中。
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s42003-022-03638-9
(资料图片仅供参考)
在世界自然保护联盟(IUCN)濒危物种红色名录因生态学数据缺失而未予评估的物种中,有56%很可能存在灭绝风险。这项8月4日发表在《通讯—生物学》上的研究显示,这类数据缺乏物种可能比IUCN评估过的其他物种面临更大的灭绝风险,进而提示当前保育优先级中存在潜在偏差。
挪威科技大学Jan Borgelt和同事训练了一种机器学习算法,让它计算IUCN红色名录之前评估过的26363个物种的灭绝风险。计算基于这些物种生活地区的已发表数据,以及已知会影响生物多样性的各种因素,如气候变化、人类土地使用,以及入侵物种构成的威胁。研究人员随后利用该算法预测了全部7699个数据缺乏物种的灭绝风险。
研究人员估计,4336个(56%)数据缺乏物种可能存在灭绝风险。相较之下,IUCN红色名录评估的物种中只有28%有灭绝风险。
数据缺乏物种的灭绝风险因种群和地理区域而异,其中85%的两栖动物、40%的辐鳍鱼类、61%的哺乳动物、59%的爬行动物、62%的昆虫可能都有灭绝风险。
有灭绝风险的数据缺乏陆栖物种通常在中非、南亚和马达加斯加这些地区的较小地理面积内活动。据预测,全世界海岸线周围有1/3到一半的数据缺乏海洋物种有灭绝风险。
以上结果凸显出针对大量有灭绝风险但未被IUCN列为濒危物种的数据缺乏保育重要性。研究人员指出,对这些物种开展更准确的评估或能帮助转变保育优先级,并更快地将它们纳入可持续发展目标和生物多样性保育对象中。
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s42003-022-03638-9
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