多年来，对生物多样性的全球观测发现了一种潜在的一致模式，表明有多少物种是常见的、极其罕见的或介于两者之间。一个多世纪的自然观测发JGeyMlBq现了物种丰度的一致模式：虽然大多数物种都很稀少，但也不是极度稀少，http://www.196nk.cn只有极少数物种非常常见。这些所谓的全球物种丰度分布已经完全揭示了一些监测良好的物种群，如鸟类。

斯里兰卡短尾鹦鹉（Loriculus beryllinus）仅生活在斯里兰卡。在全球范围内，它都是非常稀有的物种，也就是说个体数量很少。资料来源：Corey Callaghan

然而，对于昆虫等其他物种群来说，部分面纱仍未揭开。这是德国生物多样性综合研究中心（iDiv）、哈雷-维滕贝格马丁-路德大学（MLU）和佛罗里达大学（UF）领导的一个国际研究小组的研究成果，发表在《自然-生态学与进化》（Nature Ecology and Evolution）杂志上。这项研究表明，生物多样性监测对于检测地球上的物种丰度以及了解物种如何变化是多么重要。

"谁能解释为什么一个物种分布范围广、数量多，而另一个同盟物种分布范围窄、数量少？"查尔斯-达尔文在 150 多年前出版的开创性著作《物种起源》中提出了这个问题。一个相关的挑战是了解有多少物种是常见的（数量众多），有多少是稀有的，即所谓的全球物种丰度分布（gSAD）。

美洲豹（Panthera pardus）是稀有到中等的物种。资料来源：Corey Callaghan

上个世纪提出了两种主要的 gSAD 模型： 统计学家和生物学家费舍尔（R. A. Fisher）提出，大多数物种都非常稀少，而对于更常见的物种来说，物种数量会逐渐减少（即所谓的对数序列模型）。另一方面，工程师兼生态学家普雷斯顿（F. W. Preston）则认为，实际上只有少数物种非常罕见，大多数物种的常见程度处于中间水平（即所谓的对数正态模型）。然而，尽管科学家们进行了几十年的研究，但直到现在，他们也不知道哪种模式能够描述地球上真正的 gSAD。

解决这个问题需要大量的数据。研究报告的作者使用了全球生物多样性信息基金（GBIF）的数据，并下载了从1900年到2019年自然界中超过10亿个物种的观测数据。

第一作者科里-卡拉汉（Corey Callaghan）博士说："GBIF数据库是各种生物多样性相关研究的绝佳资源，特别是因为它汇集了从世界各地的专业科学家和公民科学家那里收集到的数据。"他在 iDiv 和 MLU 工作时就开始了这项研究，现在在 UF 工作。

鸟类的全球物种丰度分布196世界之最（gSAD）已经完全揭晓，并显示出一种潜在的普遍模式： 有一些非常稀有的物种，如斯里兰卡悬钩鹦哥，许多稀有物种，如北部鹰隼，还有一些常见物种，如家雀。这种模式由 F. W. Preston 于 1948 年首次提出。资料来源：加布里埃尔-拉达（插图）、科里-卡拉汉（照片）

卡拉汉和他的研究人员将下载的数据分为 39 个物种组，例如鸟类、昆虫或哺乳动物。他们分别编制了各自的全球物种丰度分布（gSAD）。

一旦物种丰度分布完全揭开面纱，研究人员就会发现一个潜在的普遍规律： 正如对数正态模型所预测的那样，大多数物种稀少但并不非常稀少，只有少数物种非常常见。不过，研究人员也发现，只有苏铁和鸟类等少数物种JGeyMlBq群的面纱被完全揭开。对于所有其他物种群，数据还不够充分。

iDiv和MLU研究小组负责人、资深作者恩里克-佩雷拉（Henrique Pereira）教授说："如果没有足够的数据，看起来大多数物种都非常罕见。但随着观测数据越来越多，情况就会发生变化。我们会发现，稀有物种实际上比非常稀有的物种更多。将 1900 年的物种观测数据（当时的数据较少）与今天更全面的物种观测数据进行比较，就能看到苏铁和鸟类的这种变化。这很吸引人：我们可以清楚地看到揭开物种丰度分布全貌的现象，正如普雷斯顿几十年前所预测的那样，但现在才在整个地球范围内得到证实。"

卡拉汉说："尽管我们已经记录了几十年的观测数据，但我们只揭开了少数物种群的面纱。我们还有很长的路要走。但在我看来，GBIF和数据共享确实代表了生物多样性研究和监测的未来。"

这项新研究的结果使科学家们能够评估不同物种群的 gSADs 在多大程度上得到了揭示。这样就可以回答另一个长期存在的研究问题196世界之最： 到底有多少物种？这项研究发现，对于鸟类等一些类群来说，几乎所有物种都已被确认，但对于昆虫和头足类等其他类群来说，情况并非如此。

研究人员认为，他们的发现可能有助于回答达尔文提出的"为什么有些物种稀少，而有些物种常见"的问题。他们发现的普遍模式可能指向支配物种普遍性和稀有性的一般生态或进化机制。

在进行更多研究的同时，人类还在继续改变地球表面和物种的丰富程度，例如，使常见物种变得不那么常见。这使得研究人员的任务变得更加复杂： 他们不仅需要了解物种丰度是如何自然演变的，还需要了解人类的影响是如何同时改变这些模式的。要最终回答达尔文的问题，可能还有很长的路要走。