通常情况下,我们只是没有很好地了解一个物种,无法判断它的情况。在国际自然保护联盟(IUCN)公认的红色名单上,有成千上万的动植物被归类为"数据不足"。简单地说,研究人员对这些物种没有足够的了解,不能说它们是否有灭绝的危险。然而,随着现在手头有了更多的知识,现状看上去再次变得不妙。
"我们研究了那些相对不为人知的物种,但至少地理分布是已知的。"挪威科技大学(NTNU)工业生态学项目的教授弗朗西斯卡-维罗尼斯(Francesca Verones)说:"这些物种往往比我们了解更多的物种更容易受到灭绝的威胁。"
事实上,这些鲜为人知的物种中,有一半以上可能面临着消失的危险。此外,还有其他一些更不为人所知的物种。我们甚至不知道这些物种是否处于危险之中。
Oedipina capitalina是几年前在洪都拉斯发现的。它被列为"数据不足",但事实上它可能处于灭绝的巨大危险之中。资料来源:Josue Ramos Galdamez, Creative Commons
IPBES,一个由领先的生物多样性研究人员组成的国际小组,估计我们星球上至少有100万个物种有灭绝的危险。但有可能你还听到了其他数字。世界自然保护联盟已经评估了大约147000个物种。其中41000个,即2%受到威胁。
为什么会出现这种差距?
存在这种差距的部分原因是我们还没有发现许多物种。科学家们认为我们的星球有1000万个物种,但我们对其中的20%都不了解。有些物种可能在我们不知道它们存在的情况下就消失了。
如果我们要照顾地球上的生命,我们首先需要知道存在什么,所以尽可能多地了解与我们共享地球的生物是很重要的。
然而,我们往往知之甚少,包括对我们已经知道的物种。威胁和趋势是不断变化的,我们只是没有足够的研究人员和助手来调查一切。但技术可以提供帮助。
计算机工具计算出的概率
NTNU能源和过程工程系的博士后Jan Borgelt说:"我们用机器学习来计算7699种鲜为人知的物种的灭绝风险。"
世界自然保护联盟将20 469个物种列为"数据缺失"。各种统计工具可以用计算机得出的概率来填补其中的一些知识空白。
这些计算机模型创建的概率与研究人员手工处理的个别例子进行了比较。事实证明,计算机模型是非常准确的。
Borgelt强调说,这些模型的目的并不是要取代研究人员的工作。但他说:"在我们还没有足够数据的情况下,它们可以为物种灭绝的风险提供初步估计。
研究人员可以通过使用这些计算机模型来节省自己的工作,当资源与工作量不匹配时,这些模型就会派上用场。
对保护物种有用
"我们发现,在我们掌握的有限知识中,多达85%的两栖动物面临着灭绝的危险。对于其他群体,如哺乳动物和爬行动物,这适用于大约一半的物种,"Borgelt说。
因此,我们未知的物种往往面临着一场艰苦的战斗。但令人欣慰的是,如果使用得当,新知识可以发挥巨大的作用。如果我们把那些我们没有什么数据的物种考虑在内,更多的地区可能成为值得保护的措施。
例如,所谓的生物多样性"热点"--特别需要被保护的地区--可以因此变得更多,并被认为更加重要。
这些结果也可以对世界自然保护联盟有所帮助,以及他们自己得出的结果。研究发现不同物种群体和地区的灭绝概率有很大的不同。这可能表明,一些基于风险评估的研究并不总是正确的。