用观鸟数据做研究，要守好质量关

　　■刘阳

　　近期，一篇在线发表于《科学》的跨学科研究论文《中国光伏扩张政策降低了鸟类多样性》因为涉及新能源和鸟类保护，在生态圈、能源圈甚至观鸟圈都引起了不小的关注。随后，中国动物学会鸟类学分会组织专家从鸟类学专业角度提出了正式关切，认为问题恰恰出在观鸟数据的处理上。鸟类学分会发文明确指出，论文的现有结果和结论存在缺陷。

　　作为生态学、鸟类学研究者，笔者在仔细研读这篇论文后，注意到一些值得商榷的地方。具体来说，这项研究在评估大尺度鸟类多样性变化时使用的是“中国观鸟记录中心”的数据。这些数据来自全国观鸟爱好者的自发观测与记录，是典型的公民科学数据源。近年来的确有部分研究使用了大尺度观鸟数据，但是对这类数据的特征和适用性把握不足。

　　作为2002年参与创立中国观鸟记录中心并经常使用其数据的用户，笔者从鸟类学研究角度，谈谈观鸟数据的特点、如何严谨地在科学研究中使用这类数据，以及如何正确看待新能源产业发展与生态保护之间的关系。

　　观鸟数据怎么用

　　随着国内自然观察活动日渐普及，由公众自发提供的、覆盖广泛的鸟类记录，已成为生态学研究的重要数据来源。中国观鸟记录中心是一个典型的公民科学数据库，迄今已汇集超过700万条观测记录。

　　每一个地点的观鸟记录里包含两层信息：一是该地点有哪些鸟种，二是每种鸟的数量多寡。这样的数据结构尤其适合回答鸟类分布和区系变迁的问题。然而，观鸟数据在实际运用中需格外审慎。这与观鸟活动的特性有关——观鸟本质上是一项休闲活动，而非标准化的科学调查。专业的生物多样性监测对于样线设置、行进速度、计数方式有严格的要求和规范，而观鸟活动则有很多不可控因素。

　　比如，大家遇到珍稀鸟种肯定愿意花时间多看看，遇到常见鸟种可能简单记一笔。长得漂亮、叫声悦耳的鸟种，天然更容易被发现；羽色与环境浑然一体又不爱鸣叫的鸟，很容易被忽略。市区公园交通便利，去的人多，偏远地区可达性低。从长期看，资深观鸟者贡献的记录可能多于新手，新手也可能在短期内贡献更多的本地记录。

　　此外，中国的观鸟人数至今仍在高速增长，还没有进入平台期。2014年，中国观鸟记录中心有千余份记录，而2023年则突破至23万余份，近年不少“地区新记录”应该是观鸟者增多带来的效应。

　　如此看来，观鸟数据有种种局限。其实，任何调查本质上都是抽样，抽样就有偏差。遇到不可控因素，我们完全可以通过谨慎地校正加以应对。在数据建模之前，有许多手段来做预处理和质量控制。比如，剔除明显失真的极端值，控制由观察者经验、调查强度差异带来的偏差，并开展稳健性与敏感性检验。此外，还可将观鸟数据与历史标本、县域生物多样性监测等独立数据进行多源交叉验证。不过，这篇引发热议的论文在数据清理方面仍有明显不足。

　　同时，科学家可以根据研究目标倒推调查方案，实现公民科学的“定制化”。笔者所在团队近年开展的“中国繁殖鸟类调查”（CBBS）项目便是一例。我们从样区遴选、监测规程到记录标准都进行了严格限定，并且要求志愿者先培训、再考核、后上岗。这些标准化措施显著增强了数据产出的可靠性。

　　需要强调的是，公民科学的应用场景远不止物种分布记录。鸟类照片可提供大量生态互作的直接证据，如取食关系、访花行为等；而针对鸟撞、路杀、非法贸易等保护生物学课题，公众的主动上报更是不可或缺的数据来源。

　　可见，公民科学已深度嵌入现代生态学研究之中。但要实现这一愿景，关键在于以严谨的质控体系守住数据入口，让每一份公众贡献都经得起科学检验，从而将零散的热情转化为有分量的知识积累。

　　学科壁垒存在，但并非不可破

　　随着生态学数据不断积累，跨学科研究迎来更多可能性。鸟类学与地理学、大气科学、流行病学、仿生学都有频繁合作。比如研究候鸟迁徙，以前靠人观察、做标记，特别原始；后来发现气象雷达很好用——本来是测雨测云的，顺带能把鸟群迁徙路径记下来，数据量一下就上来了。

　　然而，生态学始终面临一个经典问题，即数据异质性非常高，“噪声”点也多，不像经济学、物理学或数学那样规律，其复杂程度远高于这些学科的数据。

　　合作中，我们的确看到了学科间的壁垒。比如，生态学中“约定俗成”的习惯和“金标准”，可能不被其他学科了解。观鸟者在某处看到多只同一鸟种时可能会录入“1”。“1”表示“有”，不代表一只。这意味着，个体数量信息在很多情况下只是“有无”，直接拿去计算依赖相对丰度的多样性很容易失真。

　　如前所述，观鸟数据的质量不算“高”，但其他学科的学者可能会低估其中的“坑”，将其误判为高精度数据，进一步导致数据清理不到位、分析方法不够可靠。

　　所以笔者认为，跨学科团队一定要有懂生态学数据的人坐镇。如果涉及某个具体物种，最好有专门研究那个物种的专家参与，而且需从最开始就参与，不能等数据跑完了再来“看一看”。研究用什么尺度、指标、分析方法，从一开始就要定下来。别的交叉研究也是这个道理。

　　当然，跨界也不必求全，我们不可能完全掌握另一学科的全部分析手段，但要理解对方学科的核心概念和语言。保持思维碰撞，既能消除偏见，也能催生新奇的想法。

　　新能源发展的“生态账单”

　　这篇引发热议的论文聚焦新能源建设对生物多样性的影响。那么，新能源产业的基础建设究竟有没有影响生态环境？答案是肯定的。任何外部扰动都会引发生态系统的响应。正因如此，国家在大力发展新能源产业的同时，始终将生物多样性保护与生态修复置于重要位置。

　　笔者一直在关注清洁能源对生物多样性的影响。在制度层面，国家有严格的生态红线制度，自然保护区、水源涵养林等高生态价值区域禁止开发性建设；工程层面，从县到省再到国家，层层把关、各部门会商，才形成“建不建”“建在哪儿”的共识。就生态维度而言，选址区域的物种构成与环境影响均在评估范围之内，建设方还需配套生态补偿资金用于开展长期环境监测。

　　那么，光伏板建设对生态系统有没有什么积极作用？那篇论文提到，光伏板可以遮挡阳光、减少光伏板下的水分蒸发、改善区域水分平衡、增加土壤湿度，因而增加了绿化面积。此外，复旦大学生命科学学院教授赵斌团队曾从“新型生态系统”视角出发，评估了光伏电站的固碳能力，并指出新能源产业发展可兼顾生态恢复、畜牧业协同发展。

　　另外，我们团队监测并评估过深圳一个小区在房顶加装光伏板后，一些鸟来到板下避雨、筑巢甚至繁殖。这说明，楼顶加装光伏板不仅合理地利用了空间，还增加了局部的生物多样性，是生物多样性友好的尝试。

　　这些案例说明，面对生态环境变化，我们需摒弃“非好即坏”的二元论。评估尺度、生境类型、生物类群不同，结论可能天差地别。

　　回归科学本身，一项理想而成熟的生态学研究应兼顾多时空尺度与多物种维度。但更根本的是，数据基础与分析方法必须足够可靠，证据链条须经得起反复推敲，最终结论才能立得住、传得开，不会产生不必要的误导。

　　（作者系中山大学生态学院教授，本报见习记者赵婉婷采访整理）