《生態(tài)系統(tǒng)分類與地圖同IUCN全球生態(tài)系統(tǒng)分類交叉引用的標(biāo)準(zhǔn)、方法及指南》（Standards, methods and guidelines for cross-referencing ecosystem classifications and maps to the IUCN Global Ecosystem Typology） 制定了一套用于將各生態(tài)系統(tǒng)類型對(duì)接至《IUCN全球生態(tài)系統(tǒng)分類體系》的結(jié)構(gòu)化嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。該指南旨在確保生態(tài)系統(tǒng)分類對(duì)接過程的科學(xué)性、透明性與結(jié)果的可比性，最終為從全球到地方尺度的生物多樣性評(píng)估、生態(tài)系統(tǒng)核算及跨境保護(hù)合作奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

《生態(tài)系統(tǒng)分類與地圖同IUCN全球生態(tài)系統(tǒng)分類交叉引用的標(biāo)準(zhǔn)、方法及指南》

生態(tài)系統(tǒng)分類互操作性的需求及GET的作用

當(dāng)前，各國(guó)生態(tài)系統(tǒng)分類體系多基于特定區(qū)域獨(dú)立構(gòu)建。這些體系雖凝聚了地方專業(yè)力量，在各自的適用范圍內(nèi)發(fā)揮著重要作用。不同司法管轄區(qū)（如相鄰國(guó)家）之間的分類系統(tǒng)缺乏協(xié)調(diào)，導(dǎo)致對(duì)同一片跨境生態(tài)系統(tǒng)的描述、命名和劃分方式可能截然不同，嚴(yán)重阻礙了需要超越行政邊界的保護(hù)規(guī)劃、跨境生態(tài)系統(tǒng)管理等。為了解決上述問題，全球生態(tài)系統(tǒng)分類體系（Global Ecosystem Typology，GET）并非旨在取代這些寶貴的國(guó)家和地區(qū)級(jí)分類系統(tǒng)，而是作為一個(gè)統(tǒng)一的參考框架和通用生態(tài)語(yǔ)言來(lái)發(fā)揮作用。

其核心作用體現(xiàn)在：

尊重與包容：GET明確在其等級(jí)結(jié)構(gòu)的第6級(jí)為地方和國(guó)家分類系統(tǒng)提供了位置。這意味著各國(guó)可以繼續(xù)保持和使用其原有的、深入嵌入本地決策流程的分類系統(tǒng)，無(wú)需推倒重來(lái)。

實(shí)現(xiàn)集成與合成：通過將地方分類系統(tǒng)的單元交叉引用到GET的上層（特別是第3級(jí)，生態(tài)系統(tǒng)功能組），GET成功地將這些異構(gòu)的系統(tǒng)整合到一個(gè)全球一致且可比較的框架中，解決了跨邊界不一致的問題。

提供一致性與可比性：GET的上層級(jí)別（1-3級(jí)）基于生態(tài)系統(tǒng)的功能屬性（如能量來(lái)源、脅迫水平、關(guān)鍵生態(tài)過程）進(jìn)行劃分，而非物種組成。這使得在功能上相似但地理上遠(yuǎn)隔千里、物種迥異的生態(tài)系統(tǒng)（如不同大陸的熱帶雨林）可以被歸入同一個(gè)功能組，從而為全球性的概括、預(yù)測(cè)和知識(shí)轉(zhuǎn)移提供了科學(xué)基礎(chǔ)。

通過建立GET與各國(guó)家分類體系之間的科學(xué)關(guān)聯(lián)，可在保持各國(guó)分類系統(tǒng)完整性的同時(shí)，優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)信息的獲取、整合與利用，從而更好地服務(wù)于多層面政策制定與研究需求。在實(shí)際操作中，需將地方或國(guó)家層面的分類單元對(duì)接至GET第3級(jí)生態(tài)系統(tǒng)功能組（Ecosystem Functional Groups，EFGs），比對(duì)過程還可能推動(dòng)地方分類體系的進(jìn)一步完善。盡管各國(guó)分類體系普遍遵循生態(tài)系統(tǒng)的基本概念，但其在具體設(shè)定上存在較大差異，且已深度嵌入本國(guó)決策機(jī)制中。因此，強(qiáng)行推動(dòng)分類體系的全球統(tǒng)一并不現(xiàn)實(shí)，更可行的路徑是依托GET作為一種通用框架，在充分尊重現(xiàn)有系統(tǒng)完整性的基礎(chǔ)上，增強(qiáng)系統(tǒng)間的互操作性，最終實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

IUCN全球生態(tài)系統(tǒng)分類體系（GET）

IUCN全球生態(tài)系統(tǒng)分類體系（GET）是由國(guó)際專家合作開發(fā)并經(jīng)IUCN認(rèn)可的全球標(biāo)準(zhǔn)，旨在構(gòu)建一套適用于全球生態(tài)系統(tǒng)研究的“通用語(yǔ)言”。該體系采用六級(jí)層級(jí)結(jié)構(gòu)，粒度逐級(jí)遞增，分為功能成分（1–3級(jí)）與組成成分（4–6級(jí)）兩大部分。上三級(jí)以功能組為核心，采用自上而下構(gòu)建，確保全球一致性；下三級(jí)則聚焦生物組成的區(qū)域差異，通過自下而上整合，兼顧地方分類的準(zhǔn)確性與自主性。

功能成分（第1-3級(jí)）

第 1 級(jí)將生物圈劃分為4個(gè)核心領(lǐng)域（Realms），包括陸地、淡水、海洋和地下，并設(shè)過渡領(lǐng)域以涵蓋交界區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)連續(xù)性。

第 2 級(jí)將每個(gè)領(lǐng)域進(jìn)一步劃分為2–7個(gè)功能生物群系（Functional biomes）及9個(gè)過渡生物群系（Transitional biomes），用于識(shí)別同一領(lǐng)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)形成機(jī)制的主要差異。

第3級(jí)生態(tài)系統(tǒng)功能組（Ecosystem functional groups, EFG）是關(guān)鍵分類單元，依據(jù)功能屬性而非生物類群定義，為預(yù)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)提供基礎(chǔ)，已被采納為生態(tài)系統(tǒng)核算與昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架國(guó)家報(bào)告的參考體系。

組成成分（第4-6級(jí)）

第4級(jí)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)亞群（Regional ecosystem subgroups）通過細(xì)分第3級(jí)單元形成全球類型的代理單元。該層級(jí)假設(shè)全球尺度地理信息可反映生物組成差異，因而同一EFG在不同區(qū)域?qū)?yīng)不同生物組合；其生物表征精度通常低于基于實(shí)測(cè)或地方證據(jù)的第5級(jí)。

第5級(jí)全球生態(tài)系統(tǒng)類型（Global ecosystem types））通過合并高度相似的亞全球類型，以消解不同來(lái)源第六級(jí)單元間的差異。

第6級(jí)亞全球生態(tài)系統(tǒng)類型（Subglobal ecosystem types）整合地方至國(guó)家層面的分類單元，是體系中最精細(xì)的層級(jí)。通過將其與第3級(jí)EFGs建立明確對(duì)應(yīng)，既可簡(jiǎn)化系統(tǒng)復(fù)雜性、解決分類不一致問題，也能補(bǔ)充功能屬性信息的缺失。

生態(tài)系統(tǒng)分類的交叉引用原則

原則1. 確保分類基礎(chǔ)一致

將生態(tài)系統(tǒng)分類體系與GET進(jìn)行對(duì)接時(shí)，需確保該分類單元符合生態(tài)系統(tǒng)的基本定義，即“由生物群落與非生物環(huán)境相互作用形成的動(dòng)態(tài)功能整體”。這一原則是全球生態(tài)系統(tǒng)分類實(shí)現(xiàn)科學(xué)性與可比性的基礎(chǔ)。

原則2. 依據(jù)屬性判定從屬關(guān)系

不同分類體系單元之間的關(guān)聯(lián)，本質(zhì)上是基于實(shí)體屬性比較的邏輯結(jié)果。通過系統(tǒng)比對(duì)屬性特征，可建立從簡(jiǎn)單的一對(duì)一到復(fù)雜的多對(duì)多映射關(guān)系。在GET中，這一原則具體表現(xiàn)為：生態(tài)系統(tǒng)類型（第5–6級(jí)）需通過屬性匹配與相應(yīng)的EFG（第3級(jí)）建立從屬關(guān)系，無(wú)論其源自理論分類還是實(shí)地觀測(cè)。該方法為跨體系比對(duì)提供了基礎(chǔ)，也支持實(shí)地?cái)?shù)據(jù)與理論框架的銜接。

原則3. 綜合評(píng)估多項(xiàng)證據(jù)

本原則強(qiáng)調(diào)在判定從屬關(guān)系時(shí)，需系統(tǒng)收集、評(píng)估并權(quán)衡所有相關(guān)屬性證據(jù)。證據(jù)可包括分類體系本身提供的描述，以及來(lái)自遙感、實(shí)地觀測(cè)等外部數(shù)據(jù)源的信息。應(yīng)對(duì)證據(jù)按診斷價(jià)值、可靠性及相互佐證程度進(jìn)行分級(jí)，遵循“多源優(yōu)于單一，直接優(yōu)于間接”的原則。所有證據(jù)的處理過程須完整記錄，以確保透明和可重復(fù)；在大規(guī)模比對(duì)中可采用“總述 個(gè)別詳述”的分層記錄方式。這一原則通過規(guī)范證據(jù)使用方式，保障比對(duì)結(jié)果的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性。

原則4. 明確識(shí)別與表達(dá)不確定性

生態(tài)系統(tǒng)分類的比對(duì)天然伴隨不確定性，此類不確定性可能源于信息質(zhì)量有限、證據(jù)沖突、生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化、屬性重疊或人為主觀判斷等多種因素，需通過置信區(qū)間、有界估計(jì)等量化工具對(duì)其予以透明化表征。對(duì)存在不確定性的生態(tài)系統(tǒng)類型，可采用“模糊從屬”方式，允許一個(gè)分類單元以總和為1的概率成員值（Membership values）量化多個(gè)候選EFG的歸屬概率。同時(shí)，需完整記錄最佳判斷及其不確定性范圍，包括各替代方案及其可能性，以支持政策與管理中情景分析與從屬關(guān)系的動(dòng)態(tài)更新。

分步比對(duì)流程

生態(tài)系統(tǒng)比對(duì)應(yīng)以系統(tǒng)化方式逐一評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)類型，通過逐步排除與目標(biāo)類型屬性不符的候選功能組，逐漸縮小可能歸屬的功能群組范圍，直至剩余一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)合理選項(xiàng)。隨后，依據(jù)相關(guān)屬性的證據(jù)權(quán)重及從屬關(guān)系的不確定性，為這些候選功能群組分配成員值。在缺乏大規(guī)模、均衡的多生態(tài)系統(tǒng)屬性定量數(shù)據(jù)的情況下，成員值估算往往具有一定主觀性。因此，建議通過結(jié)構(gòu)化專家征詢流程，引入多名分析人員共同參與評(píng)估。最終，需整合多位分析人員的成員值估計(jì)結(jié)果，形成可靠的分類對(duì)照關(guān)系，同時(shí)量化不確定性并完整記錄方法流程。

生態(tài)系統(tǒng)分類比對(duì)分析工具

生態(tài)系統(tǒng)分類比對(duì)分析工具包括以下四類：

成員值矩陣模板（Membership matrix template）：用于系統(tǒng)記錄生態(tài)系統(tǒng)類型與EFG之間的從屬關(guān)系及相應(yīng)推理依據(jù)，支持與空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，確保比對(duì)過程透明、可重復(fù)。

結(jié)構(gòu)化專家征詢（Structured expert elicitation）：通過多名專家獨(dú)立估算、集體討論與修訂，最終匯總評(píng)估結(jié)果，有效減少主觀偏差。建議至少2名專家參與，3名及以上更佳。

多通道數(shù)字識(shí)別檢索表（Multi-access digital identification key；開發(fā)中）：基于預(yù)建的EFG屬性矩陣，借助逐步邏輯排除縮小候選EFG范圍，其靈活性高于傳統(tǒng)檢索表。

人工智能診斷工具（Artificial intelligence diagnostic tools；測(cè)試中）：依托大型語(yǔ)言模型或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可處理文本、空間、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)，自動(dòng)推薦候選 EFGs。其性能依賴輸入信息的詳細(xì)程度，未來(lái)有望通過融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升分類準(zhǔn)確性。

構(gòu)建具備互操作性的生態(tài)系統(tǒng)分類與地圖應(yīng)用能力

將國(guó)家或地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)分類及分布圖與IUCN GET進(jìn)行對(duì)接，可為數(shù)據(jù)管理者與使用者提供一條實(shí)現(xiàn)國(guó)際數(shù)據(jù)互操作的可行路徑，從而促進(jìn)全球生態(tài)信息的共享與協(xié)同應(yīng)用。盡管在建立本地分類系統(tǒng)與GET EFGs的對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)需投入初步資源，但該關(guān)聯(lián)一旦確立并優(yōu)化完成，后續(xù)便無(wú)需大量維護(hù)，僅隨國(guó)家數(shù)據(jù)的更新而相應(yīng)調(diào)整即可。

跨系統(tǒng)分類對(duì)接難免存在不確定性與診斷誤差。為盡可能降低偏差，建議通過以下方式進(jìn)行優(yōu)化：

確保待對(duì)接單元符合生態(tài)系統(tǒng)的基本定義；

全面搜集并系統(tǒng)評(píng)估與候選EFGs及本地生態(tài)系統(tǒng)屬性相關(guān)的各類信息；

先依據(jù)地理位置與環(huán)境類型排除明顯不匹配的EFGs，再基于關(guān)鍵區(qū)分屬性逐步縮小候選范圍；

采用成員值而非二元?jiǎng)澐?，以科學(xué)表達(dá)歸屬關(guān)系中的不確定性；

完整記錄對(duì)接流程、判斷依據(jù)及結(jié)果，確保過程可追溯、可更新。

盡管數(shù)字識(shí)別工具與人工智能技術(shù)有助于提升對(duì)接效率和一致性，但仍存在誤判可能。因此，無(wú)論結(jié)果來(lái)自工具自動(dòng)輸出還是專家判斷，都應(yīng)經(jīng)過嚴(yán)格審核。為進(jìn)一步減少誤差，推薦采納以下做法：

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)與參考矩陣中納入更豐富多樣的生態(tài)系統(tǒng)屬性；

解讀屬性時(shí)充分考慮其自然時(shí)空變異特征；

確保參考數(shù)據(jù)包含大量具有代表性的樣本；

對(duì)輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)施嚴(yán)格管控；

將初步對(duì)接結(jié)果送交專家評(píng)議；

積極補(bǔ)充新的觀測(cè)數(shù)據(jù)與案例，共同增強(qiáng)GET及其應(yīng)用的魯棒性與適用性。

未來(lái)如能建立開放的GET全球交叉參考數(shù)據(jù)庫(kù)，將極大推動(dòng)上述目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。