Nature和Science大尺度生物多样性研究特点
Nature和Science大尺度生物多样性研究特点
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前言
之前整理了Nature和Science上的2025年各自30篇大尺度生物多样性相关的文章，其实这两大顶刊上跟生物多样性真正有关的没有很多，因此就以我自己整理的这些文献为基础，简单梳理一下顶刊上的2025年的大尺度生物多样性研究特点。以下为纯文字，个人观点，十分主观，仅供参考。
特性
Science上的文献，相对来说，揭示一些内在生态机制与规律的研究更多，这种研究关注 “如何以及为何” 的问题。研究通常从具体的生态学问题或悖论出发，揭示大尺度格局背后普遍、内在的生态学机制，并构建或检验宏观生态理论。
Nature上的文献，相对来说，进行综合评估、保护政策建议的研究更多，这种研究更关注 “现状如何、损失多少、如何保护” 。研究更偏向于对全球或区域生物多样性的状态进行综合评估，并直接与国际保护目标、政策有效性和具体管理实践挂钩。
当然，不管是Nature还是Science，还是大工作量的研究为主，下面会细讲。
共性
研究尺度
研究范围中，国家及以上的范围为主，或者是一些生物多样性的热点区域。这些大尺度或热点区域的研究，有很多机理或观点其实只能为宏观政策制定提供参考和导向，其中进一步提出的建议在小区域的落实难度很大或者说是不适用。
1.全球范围
2.亚马逊、东南亚、北极等热点区域
3.欧洲、美国、澳大利亚等大洲或国家尺度
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研究主题与结论
研究主题，或者说是科学问题，决定了论文的基调；再通过一些合理的方法，得到了一些吸引人的结论，那这篇文章的上限就很高。每次看到NS上的“结论型标题”的文章，总是有种“先画靶后射箭”的感觉，研究结论抓住人的眼球的同时其论述过程又是十分自然。
以下三点并不冲突，往往是两者或三者相结合。
1.揭示关系或内在规律（探究某个宏观生物多样性的规律，比如栖息地破碎对生物多样性的保护是正面还是负面，这个问题也很有趣，之后会单独写一篇推文讲这个）
2.大数据堆出的“新发现”（很多结论在大尺度推导得出，但由于数据质量较差或存在尺度效应，在某个局部地区或个体层面可能就不适用，这个之后也可以单独展开）
3.政策或热点导向（比如昆明-蒙特利尔生物多样性框架，气候变化对生物多样性的影响，栖息地破碎化等）
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数据与分析方法
宏观分析的可行性，就取决于数据的可获取性。这些文章中的数据，除了那些自己做实验的监测结果或野外调查数据的部分外，很多研究都是从已经发表的几千篇文献中筛选整合，有些是直接升尺度后进行时空分析，有些是用于Meta分析。
如上所述，数据为王，力大砖飞的研究较多。因为数据多了，能够揭示的趋势或现象就比较有说服力。用的方法也比较朴素，很少特地去堆模型，加算法，多数研究的主体方法没有很复杂，比如结构方程模型，随机森林，或者构建一个指标体系进行评估。
1.文献收集，整合统计分析（从WOS通过关键词搜索整合数据，或者以TRY为代表的含有文献数据的大型数据库）
2.遥感影像，时空分析（Landsat，Sentinel等开源遥感数据）
3.其他全球宏观数据集，作为辅助分析变量（WorldClim气候数据，DEM数据等作为环境变量）
4.自行观测或收集的数据，进行升尺度分析（数据够多的话，比如某动物的全国各个点位的实地调查数据，可以直接描绘出物种的迁徙路径或分布范围，进一步揭示影响因素）
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写在最后
其实这些特点不仅仅是NS宏观生物多样性研究的特点，很多子刊的生态环境类的文章现在也都很喜欢think big，堆数据和工作量。如果仔细一步步拆开细嚼慢咽，主体方法的实现难度有时没有一些专业内的旗舰期刊大；再加上很多数据和代码是开源的，所以个人复现的可能性相对较大，也方便模型方法的学习和迁移应用。
“NS生物多样性文章精选”系列就先告一段落，接下来两周会挑选一些宏观生物多样性的经典文献和热点问题与大家一起讨论交流。