image: This is an artistic rendition of global conservation risk hotspots for land plant species. view more
Credit: Image courtesy of Abbie Zimmer (Ohio State University, Columbus, OH)
科研人员报告了一种机器学习方法，用于识别出面临灭绝风险的陆地植物。植物生物多样性支持食物链多样性，帮助应对自然灾害，并且会影响生态系统生产力。《世界自然保护联盟濒危物种红色名录》只包含了在地球上发现的少部分物种，这其中的一部分原因是由于物种评估昂贵而耗时。Anah Espandola 及其同事开发了一种机器学习方法，使用15万多种陆地植物物种的开源的地理、环境与形态性状数据，预测了面临灭绝风险的植物物种。这组作者识别出了能预测灭绝风险的变量，包括地理和生物气候特征，并且计算了一个物种根据这些特征而被定为面临风险的可能性。这组作者报告说，此前没有评估的大量陆地植物物种很可能面临灭绝风险，而且可能需要考虑纳入到红色名录中。此外，这种方法可以用于识别面临最高灭绝风险的物种，并且通过把GPS坐标与风险可能性结合起来，可以查明最需要保护举措的地理区域。这组作者说，这种方法可以用于指导致力于为生物多样性保护分配资源的政策。
###
Journal
Proceedings of the National Academy of Sciences