近日，中國科學院昆明動物研究所Douglas Yu課題組在《自然-生態學與進化》（Nature Ecology & Evolution）雜志上發表了題為Connecting Earth observation to high-throughput biodiversity data 的文章，該文對實現大尺度生物多樣性監測方法進行展望，為環境保護政策的制定提供了全面的科學依據。該文被雜志選為封面文章，昆明動物所研究員Douglas Yu為文章的通訊作者。

　　大尺度實時生物多樣性管理監測，對精細研究生物多樣性格局動態和物種適應策略、預測生物興衰和分布格局態勢有重要意義。《中科院十三五規劃綱要》將“大尺度區域生物多樣性格局與生命策略”作為60個有望實現創新跨越的重大突破之一進行部署，旨在通過環境DNA條形碼、大樣地野外試驗觀測和遙感可視化技術來實現生態學和進化生物學領域的重大突破。如今生物多樣性正逐漸喪失，因此利用地球觀測技術來監測生物多樣性、生態系統功能和生態系統服務具有重要意義。但是生物多樣性不能完全通過遙感技術觀測到，并且單一的觀測結果可能會產生誤導，以致降低自然保護的效率，影響保護成效，因此需要改進。

　　為此，Douglas Yu提出通過將自動記錄裝置、高通量DNA測序技術、先進的生態模型和遙感技術結合起來，實現有效、實時、大尺度的生物多樣性管理監測的構想。文章指出，遙感數據和其他的地理數據可以得到時間、空間上連續的生物物理數據，而在樣點上利用傳統的生物多樣性研究方法，如自動錄像或圖像記錄設備、高通量條形碼或者線粒體宏基因組技術，又可以得到物種在某些樣點的生物多樣性信息。但這些樣點信息通常是不連續的，無法覆蓋到整個景觀區域。因此，可以將這些樣點信息結合遙感技術來推測整個景觀的生物多樣性組成，并繪制出生態系統功能和生態系統服務的地圖。那么如何將遙感觀測結果和樣點的高通量生物多樣性數據結合起來呢？文章認為，統計模型是連接兩者的橋梁。遙感技術能得到大尺度、高分辨率、時間上連續的地圖，但是無法直接轉化成生物多樣性信息。相反，在樣點可以得到精確到物種或者個體的大量生物多樣性信息，但只限于某些樣點。如今，現有的統計模型方法可以利用樣點信息和遙感技術來構建連續的物種地圖，甚至可以根據采樣和分析方法來估計物種豐富度或者生物量。目前有3種統計模型可以實現這一目標，它們分別是聯合物種分布模型、群落占據檢測模型以及廣義相異模型。