《Conservation Biology》：Comprehensive framework for assessing and optimizing existing research networks
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本文提出了一套綜合框架，用于評估和優化現有生態研究網絡的環境代表性。該框架通過多變量排序技術量化網絡在環境梯度上的覆蓋度，引入代表性（representativeness）、選區（constituency）和相關性（relevance）三個互補指標，解決了機會性增長網絡的空間推斷難題。以美國農業部林務局實驗森林與草原網絡（EFRN）為案例，研究揭示了其在高生物量森林監測中的優勢（82%森林生物量位于良好代表區），同時識別出得克薩斯州、落基山脈等代表性空白區域。該框架為嵌套式保護網絡的跨尺度優化提供了量化工具，可顯著提升有限監測資源的科學效益。
引言
國家尺度的生態觀測網絡是理解大尺度景觀的重要科學基礎設施。然而，多數網絡如美國農業部林務局實驗森林與草原網絡（EFRN）在數十年間通過機會性增長形成，而非系統化設計，這限制了其全域保護挑戰的應對能力。傳統網絡設計存在兩條路徑：新網絡的先驗系統設計或現有網絡的后驗評估。EFRN作為典型案例，其79個站點遍布美國本土，在百年間形成了嵌套于5個區域研究站的層級結構，凸顯了區域與國家優先級間的固有沖突。
研究方法
研究以EFRN為對象，構建了基于多維環境變量的網絡代表性分析框架。環境變量涵蓋氣候（WorldClim 2的12個生物氣候指標）、土壤（SoilGrids 2.0的氮、pH、碳含量等）和森林結構（生物量、冠層高度等）三類，均標準化為1公里網格數據。通過計算每個網格單元與最近EFRN站點的歐氏距離，衍生出三個核心指標：代表性（環境相似性的逆向度量）、選區（每個站點最佳代表的地理區域）和相關性（代表性超過閾值R25的區域）。此外，研究還識別了導致代表性差異的主要環境驅動因子，并基于公共土地數據庫（PADUS）對15,014個候選站點進行擴張優先級排序。
結果分析
EFRN在全美森林范圍內表現出高度代表性（中位值0.84），但德克薩斯州、佛羅里達州、落基山脈及西海岸存在連貫性低代表區域。相位2分析（加入森林結構變量后）揭示了加州和落基山脈的新空白區，凸顯植被特征對網絡覆蓋評估的補充價值。值得注意的是，盡管EFRN有效覆蓋高生物量森林（82%生物量位于相關站點代表區），但西部區域多數累計生物量分布于代表性較低區域，反映出網絡設計在重點生態系統與全域覆蓋間的權衡。
選區分析顯示，EFRN站點的代表范圍從9.7萬至1,790萬公頃不等，空間聚集性反映了生態梯度的自相關性。相關性分析進一步表明，東部地區單個網格可獲得最多23個站點的重疊代表，而17%的區域僅有一個相關站點。環境驅動因子存在區域異質性：平均年溫度是落基山脈地區的主要差異驅動因子，而土壤碳氮含量則是北部和南部研究站區的關鍵限制因素。
站點擴張模擬顯示，國家尺度下優先級最高的候選站點（德克薩斯州的Mason Mountain野生動物管理區）可將17%的低代表區域提升至相關閾值以上。然而，區域與國家尺度的優化目標存在顯著沖突：太平洋西北地區優先站點在國家排名中貢獻微弱，凸顯嵌套網絡中局部與全局優先級的潛在矛盾。
討論與展望
本研究提出的多維評估框架突破了傳統單變量差距分析的局限，通過代表性、選區和相關性的協同度量，為機會性增長網絡的優化提供了量化依據。EFRN案例表明，網絡擴張應遵循“通用性站點優先填補大范圍空白，專業化站點后續補充環境異質性”的序列策略。此外，嵌套結構網絡需平衡區域需求與全局效益，這對國際保護計劃（如長期生態研究網絡ILTER）的多尺度協調具有重要啟示。
未來方向包括整合更高分辨率的環境數據（如遙感地形指標）和社會經濟變量，以拓展網絡評估維度。該框架的普適性使其可應用于從地方樣地到全球監測網絡的各類生態研究基礎設施，通過數據驅動決策最大化保護科學的影響力。
