《npj Biodiversity》：FAIR digital twins for biodiversity: enabling data, model, and workflow integration
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为解决生物多样性数据碎片化、模型互操作性差及工作流可复用性低等问题，BioDT项目（2022–2025）通过融合FAIR原则与数字孪生技术，开发了10个原型数字孪生系统，涵盖草地/森林动态、鸟类监测等场景。研究利用RO-Crate实现元数据标准化包装，显著提升了数据与模型的机器可读性、跨平台互操作性和长期可复用性，为生物多样性模拟与政策制定提供了可扩展的技术基础。
随着全球生物多样性危机日益严峻，科学家们迫切需要整合来自不同来源的复杂数据与模型，以支持有效的生态监测和政策制定。然而，生物多样性研究长期面临数据碎片化、格式不统一、模型难以互操作等问题。例如，物种分布数据可能来自全球生物多样性信息机构（GBIF）的公民科学观测，而气候数据则来自哥白尼计划的地球观测系统，土壤数据又取自SoilGrids等专业数据库。这些数据在时空分辨率、语义定义和获取协议上存在显著差异，导致跨领域协作困难，模型结果难以复现和推广。
在此背景下，欧盟资助的生物多样性数字孪生项目（BioDT）应运而生。该项目旨在通过结合FAIR原则——即可发现、可访问、可互操作和可复用，构建一系列原型数字孪生，以提升生物多样性数据的集成能力和模型的预测准确性。数字孪生作为一种动态仿真技术，已在制造业和气候建模中证明其价值，能够近乎实时地融合多源数据流和反馈机制，为决策提供支持。BioDT项目通过开发十个原型数字孪生，覆盖草地生物多样性动态、森林生物多样性模拟、实时鸟类监测、作物野生亲缘种遗传资源保护等多个关键场景，展示了FAIR数字孪生在解决生物多样性数据集成挑战中的潜力。
为开展研究，作者团队主要采用了以下关键技术方法：一是利用RO-Crate这一轻量级元数据包装框架，将数据集、模型和工作流打包为机器可读的数字对象，确保其符合FAIR原则；二是通过Schema.org、Bioschemas和W3C标准实现语义互操作性，例如使用GBIF分类学主干进行物种名称对齐；三是集成高性能计算基础设施如LUMI，以支持复杂模型的运行和迭代优化；四是结合来自eLTER、DiSSCo等研究基础设施的长期生态监测数据，以及公民科学和自动化传感器数据，构建多源数据输入管道。
RO-Crate profiles
BioDT项目针对不同原型的需求，开发了多个RO-Crate元数据配置文件，包括模型、数据集、工作流和映射集四种类型。这些配置文件基于社区标准如Schema.org和Bioschemas，定义了核心元数据属性如描述、空间覆盖范围、创建日期等，确保了数字对象在跨计算基础设施时的可移植性和可复用性。例如，模型配置文件记录了软件版本、依赖关系和输入输出关系，而工作流配置文件则通过Bioschemas ComputationalWorkflow模板捕获执行环境和 provenance 信息。
Digital twin prototypes
Prototype 1: grassland biodiversity dynamics
草地生物多样性动态原型基于个体模型GRASSMIND，模拟了植物在气候、土壤和土地利用管理条件下的建立、生长和死亡过程。该原型整合了来自Copernicus ERA5-Land天气数据、SoilGrids土壤数据以及17个欧洲eLTER草地站点的观测数据，并通过RO-Crate实现了数据的语义对齐和变量转换流程的标准化。
Prototype 2: forest biodiversity dynamics
森林生物多样性动态原型耦合了森林景观模拟模型LANDIS-II和物种群落层次模型HMSC，以评估不同森林管理和气候变化情景下的生物多样性结局。该模型利用地球系统网格联盟的气候数据、芬兰森林清查数据和CORINE土地覆盖数据，通过自动化工作流和模块化配置实现了FAIR化集成。
Prototype 3: crop wild relatives and DestinE pilot application
作物野生亲缘种原型专注于识别和利用野生遗传资源以增强作物对气候胁迫的抵抗力。该原型被选入欧盟“目的地地球”计划试点，通过RO-Crate和FAIR Signposting机制，将其工作流集成至目的地地球数据湖中，实现了大规模地球观测数据与物种分布模型的协同分析，显著提升了栖息地适宜性预测的准确性。
讨论
BioDT项目的实践表明，FAIR数字孪生为生物多样性数据与模型的集成提供了可行路径。通过RO-Crate等工具实现的元数据标准化和工作流模块化，不仅提升了数据的机器可读性和互操作性，还促进了跨学科协作和文化转变——生态学家、数据科学家和数字孪生专家开始将FAIR实践嵌入机构工作流中。然而，项目也揭示了若干挑战，如数据文化的差异、语义对齐的复杂性以及长期运维的资源需求。未来，需通过持续投资于治理机制、技能培训和政策支持，才能将原型数字孪生转化为可运营的基础设施，真正支撑生物多样性科学和决策的革新。
综上所述，BioDT通过FAIR数字孪生框架，为生物多样性研究提供了一条可扩展、可复用的技术路径。其集成多源数据、标准化工作流和强化语义互操作性的方法，不仅解决了当前数据碎片化和模型孤岛问题，还为应对全球变化下的生物多样性丧失提供了关键工具。这一成果发表于《npj Biodiversity》，为相关领域的研究者和政策制定者提供了重要参考。
