张宇彤1,2, 何志健2,3, 董雪云2,4, 杨成君1,2*, 王洪峰1,2*, 马克平1,2
Yutong Zhang1,2, Zhijian He2,3, Xueyun Dong2,4, Chengjun Yang1,2*, Hongfeng Wang1,2*, Keping Ma1,2
1 School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China
2 Northeast Asia Biodiversity Center, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China
3 Feline Research Center of National Forestry and Grassland Administration, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China
4 Harbin University, Harbin 150040, China
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、物种分布以及应对全球环境变化等问题。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十个公共植被样地数据库信息, 分别是GIVD、sPlot、BIEN、VegBank、EVA、FIA、GFBI、BioTIME、ReSurveyEurope和forestREplot。在此基础上, 汇总整理了各库收录的数据集, 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, 上述十个样地数据库已整合610.9万个植被样地的调查数据, 但数据仍有明显缺陷。一是空间分布极度不均衡, 样地高度集中于欧洲(407.9万个, 67.1%)和北美洲(135.3万个, 22.1%), 而其余地区的数据严重匮乏。二是数据结构异质性高, 78.5%(437.0万)的样地包含完整维管植物名录, 而21.5%(191.4万)仅记录木本植物, 物种数量特征以盖度为主(63.1%, 338.8万), 记录个体数量或胸径/树高的样地均不足35%。三是关键信息缺失严重, 绝大部分样地(71.1%, 395.2万)的地理信息精度较低(误差 > 25 m), 环境因子记录比例整体较低, 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%)。四是数据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。我们对中国植被数据也进行了总结。中国拥有丰富的植被调查数据, 但被分散在数据中心、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。