本文总结了2024年国内外学者发表的中国鳞翅目新分类单元的情况。经过统计，2024年共发表与中国鳞翅目物种相关的论文91篇，涉及新分类群248个，其中新属6个，新种230个，新亚种12个；报道中国新记录属11个，中国新记录种57个；新组合31个，提出14个异名，2个属分别被赋予新名，1个物种降为亚种，7个亚种提升为种，2个属、5个种和2个亚种恢复分类地位。242个新种（新亚种）隶属于22科73属，其中2个新属和163个新种隶属于小蛾类，4个新属、53个新种以及4个新亚种隶属于大蛾类，蝶类有14个新种和8个新亚种。2024年发表的分布于云南省的鳞翅目新种和新记录种数仍然显著高于其他地区，分别占全国发表总数的20.82%和20.92%，其次为海南省（9.98%和14.38%）和西藏（9.98%和11.11%）；整体来看，我国南方新种和新记录种的数量仍显著高于北方。

本文系统整理并总结了2024年全球发表的鞘翅目现生类群新分类单元, 并单独梳理了中国鞘翅目新增分类单元情况。通过检索分类学相关数据库、主要期刊, 并辅以专家补充, 共收集相关文献/专著956篇/部。统计结果显示, 2024年全球鞘翅目现生类群共发表新分类单元2,245个, 包括: 3个新亚科、6个新族、1个新亚族、92个新属、27个新亚属、2,068个新种、48个新亚种; 此外还记录了789个新组合、540个新异名、105个分类阶元升级及36个分类阶元降级。在全球范围内, 中国是新物种发现数量最多的国家, 包括: 新属11个、新亚属6个、新种591个、新亚种19个; 同时发表中国新记录属10个、新记录亚属2个、新记录种108个、新记录亚种6个。在中国境内, 云南是新物种与新记录发现数量最多的省份, 共发现116个新种(亚种), 55个新记录种(亚种)。与2023年相比, 2024年全球鞘翅目现生类群新增分类单元总数下降, 但中国发表的新种数量呈上升趋势。

生物多样性是支撑人类可持续发展和生态系统稳定的重要基础。发现并描述新的生物物种, 定期梳理并更新物种名录, 是生物多样性研究、保护及可持续利用的重要途经。本文总结了2024年全世界发表的蜘蛛目新分类单元。394位学者发表了83个国家或地区的1,048个新分类单元, 隶属68科54新属994新种。这些新分类单元发表在65种刊物的329篇文献中, 其中科和属水平的修订、地区志或专著类的文献共有57篇, 占文献总数的17.3%; 运用DNA分子数据分析方法的论文共计49篇, 占文献总数的14.9%; 644个新种是基于雌雄两性标本发表, 占新种总数的64.8%; 350个新种仅基于雄性或雌性标本发表, 占新种总数的35.2%。中国是2024年发现蜘蛛目新种最多的国家, 共309种, 占世界新种总数的31.1%。中国学者李枢强是2024年命名蜘蛛目新分类单元数量最多的学者, 共命名144个, 占世界新分类单元总数的13.7%。此外, 无论是命名蜘蛛目新分类单元数量还是参与命名新分类单元的学者数量, 均是中国学者位列第一。中国共有92位学者参与命名, 占世界新分类单元命名学者总数的23.4%; 这92位学者命名了中国和越南等8个国家或地区的18新属326新种, 合计344个新分类单元, 命名新分类单元数量占世界新分类单元总数的32.8%。该贡献率高于2016–2020年的平均贡献率28.1%, 但较2021年的33.8%、2022年的37.0%和2023年的41.2%有所下降。

2024年, 全球2,106位学者共发表了5,500个菌物新命名, 包括3个新亚门, 17个新纲、新超纲及新亚纲, 9个新目及新亚目, 37个新科、新亚科及新族, 280个新属及次级属下单元, 3,716个新种及种下单元, 以及1,094个新组合、37个修订名称和307个其他名称。这些新命名隶属于3界16门49纲183目494科1,429属, 伞菌和木生真菌是本年热点研究类群, 所发表的新分类单元发表数量最多。本年度发表的3,681个菌物新种采集自世界107个国家和地区, 亚洲东部和南部是发现新种最多的地区, 而中国是发现新种最多的国家, 共发现1,798种, 占全球的48.85%。中国学者的分类学研究成果同样保持全球领先, 635位中国学者参与发表了2,686个菌物新命名, 占全球新命名总数的48.84%。我国西南地区的新种丰富度最高, 而云南省发现了572个菌物新种, 为国内之最。我国学者本年发表的不合格和不合法名称, 以及有缀词错误的名称数量大幅增加, 今后的研究工作中, 在保持学科快速发展的同时, 研究质量同样不可忽视, 尤其需要重视青年学者对于命名法规的学习。

气候变化和人为干扰背景下非本地物种的入侵问题日益加剧, 已成为全球生物多样性下降的重要驱动因素。尽管山区被视为全球变化下生物多样性的“避难所”, 但其抵御非本地物种入侵的生态机制仍不明确。为探讨山地生态系统对非本地植物入侵的抵御机制, 本研究基于中国邛崃山区134个植物群落的数据, 评估了系统发育距离与本地植物群落多样性对非本地物种入侵程度的影响; 通过广义线性混合模型、贝叶斯结构方程模型与随机森林等方法, 系统分析了环境因子、生物因子及人为干扰在入侵中的作用及其相对重要性。结果表明, 非本地物种的出现概率和多度均随其与本地物种系统发育距离(尤其是平均最近类群距离(MNTD))的增加而显著下降, 支持预适应假说, 即系统发育邻近性可促进非本地物种入侵; 即使控制本地植物群落多样性的影响, 预适应效应仍然显著。相比之下, 本地物种丰富度、多度和系统发育多样性均表现出对非本地物种入侵的显著抑制作用, 验证了生物阻抗假说。多因素对入侵程度相对贡献的分析发现, MNTD是非本地物种入侵程度最重要的预测因子, 而本地植物群落特征的重要性相对较低。本研究支持邛崃山区山地生态系统非本地物种入侵的屏障效应主要源于环境过滤效应这一观点, 同时也发现本地植物群落特征对非本地物种也产生了一定阻抗能力, 但人为干扰和环境梯度(如海拔)将削弱环境过滤效应的有效性。本研究结果提示, 山区需重点防控与本地物种亲缘关系较近的非本地物种, 同时, 自然保护措施如维持本地植物群落物种多样性、限制人为干扰是维护山地生态系统入侵抗性的有效途径。

我国苔藓植物物种丰富, 其中很多物种具有极高的景观和园艺价值, 随着网络交易平台的兴起, 苔藓植物的线上交易越来越普遍。为了解国内电商平台苔藓植物的贸易情况, 我们对中国最受欢迎的交易平台-淘宝网进行了为期一年的调查(2022年10月至2023年10月)。研究利用Octopus v8.6.4、阿明查查v6.0.2软件爬取网络交易信息并结合人工浏览收集的方法, 分析了淘宝网苔藓植物的贸易情况。研究发现: 苔藓类贸易涉及到47科89属187种苔藓植物, 其中, 桧叶白发藓(Leucobryum juniperoideum)和多纹泥炭藓(Sphagnum multifibrosum)属于国家二级重点保护野生植物。灰藓科、羽藓科、白发藓科、提灯藓科、真藓科、丛藓科、青藓科和紫萼藓科苔藓植物是最大的贸易对象。苔藓的贸易形式主要为鲜活苔藓、苔藓垫材、苔藓孢子粉及苔藓微景观产品四类, 其中, 鲜活苔藓类商品和苔藓孢子粉最大销量对应的价位为 < 10元/盒, 而垫材类商品, 49.07%的定价集中于10–49元；微景观组合产品72.92%的定价集中于 > 10元。苔藓商品货源地较集中, 主要包括浙江省、广东省、江苏省、福建省、山东省、安徽省和四川省。商家售卖苔藓植物仅以景观用途为卖点的176种, 仅以园艺/爬宠垫材用途的4种, 以双用途作为卖点的7种。本次调查共记录到146种完全来自野生资源的苔藓植物, 并发现部分供应商刻意包装“稀有”、“野生”苔藓植物。为加强中国野生苔藓植物多样性保护, 建议各网络平台依据最新《国家重点保护野生植物名录(2021版)》, 制定苔藓植物商品信息发布规则; 同时, 针对货源地大力推广苔藓种植技术, 并允许相关机构及研究人员获取部分贸易参数。相关部门也应利用网络平台加强苔藓植物科普宣传与信息交流, 共同守护野生苔藓植物资源。

土壤细菌作为生物结皮微生物群落的核心组分, 在干旱半干旱生态系统中具有不可替代的功能。晋西北风沙区是典型的生态脆弱区, 该区域植被和生物结皮协同作用对土壤细菌群落多样性的影响尚不明确。本研究选取该区域3种不同植被(草地、灌木、林地)下的藻结皮和藓结皮, 通过高通量测序和环境因子分析, 探究了植被与生物结皮协同作用下土壤细菌群落特征及其关键环境因子。结果表明: (1)植被与生物结皮共同影响土壤养分, 灌木和林地对土壤养分具明显的富集作用; 生物结皮演替显著提高土壤养分含量, 但土壤pH值明显降低; (2)生物结皮类型与植被类型均影响细菌群落的α多样性、关键物种的相对丰度及群落结构。在相同结皮类型中, 林地的Chao1指数、Shannon指数均高于草地和灌木; 且草地与灌木的细菌门和目的相对丰度具有显著差异(P < 0.05)。(3) Mantel test结果表明土壤pH、有机碳和全氮与细菌群落的相异度(Bray-Curtis)显著相关(P < 0.05), α多样性与总有机碳和铵态氮呈极显著相关(P < 0.01)。晋西北风沙区植被与生物结皮共同影响土壤养分, 进而间接影响细菌多样性。土壤pH值、总有机碳、全氮及铵态氮是影响细菌群落的关键因子。本研究结果丰富了生物结皮细菌多样性的认识, 为深入理解该地区生态系统生物多样性与功能稳定性提供科学证据。

河南省位于我国中部, 是暖温带与亚热带交汇的重要区域, 同时也是东部湿润气候向西北半干旱气候过渡的关键带。其特殊的地理位置和气候条件使得该区域的植物区系类型繁复、成分多样。由于《河南植物志》出版历时较长(1980–1997年), 受当时文献资料所限, 同时由于本学科的发展, 部分植物名称已进行了修订或归并, 而且随着新物种的不断发现, 至今仍然没有一个准确而全面的河南省植物物种清单。为此, 本文综合利用《河南植物志》、《中国植物志》、相关期刊论文、硕博士学位论文等多类文献资料, 结合实地考察采集的植物标本数据, 查阅相关网站, 整理编制了河南省维管植物名录及县市级分布。截至2025年3月, 河南省境内共记录野生维管植物184科1,065属3,916种(包括种下等级, 下同)。其中, 石松类和蕨类植物共26科71属259种; 裸子植物5科12属25种; 被子植物最为丰富, 共计153科982属3,632种。与《河南植物志》中归并后的物种数量相比增加了655种, 其中新增物种116科314属618种。另据统计, 河南省共有国家重点保护野生植物94种, 分属39科65属。本数据集可为河南省的植物资源本底调查、野外动态监测、种质资源保存以及生物多样性保护等相关工作提供坚实的理论支持与数据基础。

种子植物作为生态系统的重要组成部分和重要的遗传资源库, 承载着丰富的生态功能和遗传多样性, 具有重要的生态、遗传、经济和文化价值, 是人类赖以生存和发展的重要资源。针对湖南省野生种子植物资源缺乏系统性整理的现状, 本研究旨在通过整合多源数据, 构建一个分类系统清晰、信息详实的湖南省野生种子植物名录与地理分布数据集, 以支持该地区的植物多样性研究、保护实践及资源可持续利用。本文主要以学术文献、标本馆数据和植物多样性数据平台为基础, 参考最新的主流分类系统和研究成果进行物种鉴定与整理。本数据集收录湖南省野生种子植物194科1,272属5,476种及种下分类群(4,910种92亚种468变种6变型), 包括每种植物的分类信息(科、属、种及种下单位)、叶片脱落特性(限于木本植物)、生命周期、生长型、县级地理分布、海拔范围、特有性、濒危等级及保护等级等属性, 并附有标本或照片凭证。地理分布信息覆盖湖南省14个地级市(州)的122个县级行政区。本数据集构建了当前最完整的湖南省野生种子植物名录与地理分布信息, 不仅可为植物遗传多样性保护、种质资源库建设及遗传育种研究提供了重要基础数据, 同时可为自然保护区规划、生态廊道设计、优先保护区域划定等提供科学依据, 有助于区域生物安全战略的推进与实施。

野生动物多样性监测是生物多样性保护的重要手段和自然保护区的重要工作内容。四川省甘洛县马鞍山省级自然保护区位于四川盆地西缘向青藏高原过渡的高山峡谷地带, 是大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)最南部边缘种群的重要分布区。本研究整理了该地区2021–2024年间共1,136.08 G的红外相机监测数据, 经过筛查和物种鉴定后, 提供了完整的红外相机鸟兽监测数据集。该数据集覆盖有效调查点位59个, 累积17,586个相机工作日, 共拍摄了38,482条影像数据。其中, 兽类记录12,325条, 独立有效探测次数为5,911次, 涵盖了4目14科24种; 鸟类记录5,427条, 独立有效探测次数为1,578次, 涉及5目21科51种。本数据集对保护区鸟兽物种进行了编目, 并提供了时空分布信息, 对了解保护区生物多样性现状和后续保护管理与深入研究提供了重要基础数据。

蜻蜓目是现存最古老的水生昆虫类群之一, 对环境变化高度敏感, 作为连接水域与陆域生态系统的关键纽带, 在生物多样性研究和生态监测中具有重要价值, 是评估生态系统健康和制定保护措施的重要指示类群。广东省是我国蜻蜓多样性的热点区域之一, 然而目前对该地区蜻蜓资源的系统性调查仍显不足, 特别是缺乏完整的物种分布数据, 这一现状制约了相关保护工作的有效开展。基于此, 本研究通过团队长期野外调查、系统文献整理及多源数据库检索, 构建了覆盖广东省的蜻蜓目物种名录与地理分布数据集。数据集涵盖1980–2024年间的物种分布记录, 包含2亚目19科115属261种(亚种) 5,904条记录(含经纬度), 其中差翅亚目与均翅亚目分别记录180种和81种。在科级分类单元中, 蜻科(24.14%)、春蜓科(19.54%)、蜓科(13.03%)、蟌科(8.81%)和大伪蜻科(5.75%)的物种最为丰富。此外, 数据集整合了149种蜻蜓的IUCN濒危等级信息。本数据集具有较高的空间精度, 可用于识别广东省昆虫多样性热点区域, 进而为长期监测其动态变化、评估保护成效提供基础数据。同时, 物种名录将有助于深入解析我国华南区昆虫地理区系特征, 并为南岭国家公园的创建提供本底资料支撑。

生物多样性保护对于维护生态安全和支撑人类社会的可持续发展具有重要意义。然而生态系统内错综复杂的相互作用关系和人为活动、气候变化等外部因子的复合影响给生物多样性保护的研究和实践工作带来挑战。人工智能(artificial intelligence, AI)和大语言模型(large language models, LLMs)的兴起为生物多样性保护研究和实践中的生物多样性知识发现、生态系统建模、监测与评估、保护决策以及保护行动等方面提供了新的工具。本文总结了AI和LLMs在上述方向的应用进展, 分析了当前在生物多样性保护研究和实践中应用AI和LLMs时所面临的数据质量问题、模型响应速度、生态系统异质性及伦理和数据安全等挑战, 并提出未来应聚焦于构建高质量的生物多样性多模态数据集, 以及开发适合于生物多样性保护的领域大模型等优先研究方向。文章可为AI和LLMs驱动的生物多样性保护研究和实践提供一定参考。

生物多样性数据是推动生物多样性科学发展与实现有效保护的关键战略资源。全球生物多样性信息平台(GBIF)作为全球最具影响力的生物多样性信息共享平台, 构建了覆盖全球的协作网络, 汇聚并整合来自世界各地的高质量数据资源, 为科学研究、政策制定与管理决策提供重要支撑。本文系统梳理了GBIF的发展历程、组织架构、关键举措与重要成效, 重点分析其在促进科研与决策创新应用、推进协同治理机制、构建全球网络体系、强化数据基础设施等方面的可借鉴经验。结合我国数据基础设施的发展潜力, 研究提出建立顶层协调统筹机制、强化研究基础设施建设、完善国家级数据创新应用平台、深入服务科研创新和决策优化的建议, 以期为我国相关工作的开展和推进提供有益参考。

随着生物多样性保护日益受到社会关注, 探讨构建生物多样性媒体关注度指数, 对于科学评估生物多样性保护现状、激发公众参与热情、优化资源配置以及推动全球生物多样性保护目标的实现具有重要意义。本研究利用文本挖掘技术, 系统性地筛选关键词, 并基于2013‒2024年3家权威新闻媒体的报道, 构建了首个中国生物多样性媒体关注度指数(China Biodiversity Media Attention Index), 并通过对时间区间的替换及与国际指数的比较, 验证了其稳健性和有效性。研究发现: (1)生物多样性媒体关注度指数与中国生物多样性保护政策和重大事件密切相关, 可以有效反映政府和社会关注度的变化; (2)中国生物多样性媒体关注度发展划分为上升期(2013年7月至2017年8月)、巩固期(2017年8月至2022年3月)和深化期(2022年3月至2024年6月) 3个阶段。其中, 上升期以政策筹备和规划为主; 巩固期开始加快政策实施步伐, 政策内容逐步从规划制定转向具体执行; 深化期政策频率显著提高, 涵盖范围更加广泛。中国生物多样性媒体关注度指数可以为政策制定、政府监管、企业风险管理、科学研究和投资决策提供重要参考。