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本研究通过比较全球生物多样性信息网络（GBIF）、欧洲植被档案（EVA）和全球植物区系与性状清单（GIFT）三大数据库，揭示了不同数据源在评估地中海岛屿维管植物多样性时存在的系统性偏差、地理覆盖不均及清单完整性差异。文章指出，清单数据库（GIFT）通常能提供最全面的物种目录，而点状发生数据（GBIF）和植被样地数据（EVA）虽可互为补充，但存在显著的分类学和地理学偏差。研究结果强调了整合多源数据、弥补知识鸿沟对于精确评估这一生物多样性热点地区生态状况与制定保护策略的至关重要性。
材料与方法
研究聚焦于地中海盆地的岛屿生态系统，该区域是全球生物多样性热点，拥有超过2200个面积大于0.01 km2的岛屿。研究团队基于MEDIS数据库提供的岛屿空间数据，分别从全球生物多样性信息网络（GBIF）、欧洲植被档案（EVA）和全球植物区系与性状清单（GIFT）这三个大型数据库中，提取了与这些岛屿相关的维管植物数据。数据提取后，经过了严格的清洗与验证流程，包括使用分类学名称解析服务（TNRS）进行名称标准化、剔除定位不准（位置不确定性>500米或缺失）的记录、移除可能代表栽培个体的记录，以及过滤掉海洋植物和杂交种。最终，获得了可用于比较分析的岛屿物种名录。此外，研究还将物种区分为本地种与外来种（新热带植物），并依据岛屿面积将其划分为小型（0.01–1.00 km2）、中型（1–100 km2）和大型（> 100 km2）三类，以便于后续分析。
地理覆盖
三大数据库的综合数据仅覆盖了MEDIS数据库中790个岛屿（占35.6%）。数据可获得性随着岛屿面积的增大而显著提高，大型岛屿的数据覆盖率达到100%，而小型岛屿仅26.8%。在30×30 km的网格尺度上，GBIF和EVA的空间覆盖率较高，分别为52.8%和45.4%，而GIFT的覆盖率较低，仅为21.7%。地理覆盖呈现出明显的区域不均衡性：法国（特别是科西嘉岛）、克罗地亚、希腊爱奥尼亚群岛和爱琴海群岛的数据覆盖相对较好；相比之下，北非（阿尔及利亚、突尼斯）和近东海岸的岛屿、撒丁岛周围的许多小岛以及土耳其的众多岛屿数据严重缺乏。
清单完整性
以旨在提供完整物种名录的GIFT数据库为参考基准，评估GBIF和EVA的清单完整性。结果显示，在大部分共有的岛屿上，GIFT报告的本地和外来物种丰富度值均高于GBIF和EVA。具体而言，GIFT的本地物种丰富度范围为5-2704种，而GBIF和EVA分别为1-2171种和2-1761种。在157个与GIFT共有的岛屿中，GIFT的物种名录在152个岛屿（95.6%）上最为丰富。通过构建岛屿物种-面积关系（ISAR）模型进一步分析，发现GIFT模型对单位面积物种数的估计值最高（参数c = 182.2），且模型拟合度最佳（R2adj= 0.94）。相比之下，GBIF和EVA的模型则显示出较低的c值和较高的z值，表明它们系统性地低估了物种丰富度，尤其是在小型岛屿上。此外，仅有少数岛屿在GBIF（28个）和EVA（111个）中的物种记录达到了GIFT预期丰富度的50%以上，凸显了前两者在清单完整性上的不足。z, where S is the species richness, A is the island area, c and z are two parameters respectively estimating the number of species per unit area and the rate of increase of species richness with increase of island area. The power model is graphically represented here in the log–log scale.">
分类学覆盖
对63个三大数据库共有的岛屿进行物种等级-频率分布分析，发现GIFT系统地报告了比GBIF和EVA更高的物种出现频率。在排名前100的物种中，与GIFT相比，GBIF和EVA显示出对多年生物种的正向偏差以及对一年生物种的低估。例如，GBIF明显高估了兰科（Orchidaceae）等“魅力物种”的出现频率，而低估了禾本科（Poaceae）等常见但不显眼类群的频率。EVA的物种频率模式与GIFT更为接近，但在特定类群上也存在偏差。这些结果表明，GBIF和EVA的数据存在明显的分类学采样偏差，这可能源于公民科学数据的偏好（倾向于记录醒目物种）以及植被样地调查的选择性（侧重于特定生境或群落类型）。
讨论与未来展望
本研究首次综合比较了代表三种不同植物多样性数据格式的大型数据库在地中海岛屿的应用。主要结论包括：1）尽管地中海盆地是研究较充分的地区，但仍存在巨大的知识缺口，超过60%的岛屿缺乏植物物种数据；2）GIFT作为清单数据库，在物种名录完整性方面最具参考价值；3）GBIF（点状发生数据）和EVA（植被样地数据）虽然地理覆盖更广，能补充GIFT未覆盖的岛屿信息，但其数据存在显著的分类学偏差（如偏爱多年生和魅力物种）、地理采样偏差以及清单不完整的问题；4）不同数据库的数据特性使其适用于不同的研究目标，例如GBIF适合物种分布建模，EVA适合群落生态学研究，而GIFT则为宏观生态学和生物地理学分析提供了更可靠的基线。
针对这些发现，文章提出了未来展望与建议。首先，亟需通过数字化历史资料（如地方植物志、标本馆记录）和开展有针对性的野外调查，来填补地理和数据缺口，特别是北非、近东及众多小岛的数据空白。其次，应促进GBIF、EVA和GIFT等主要数据库之间的互操作性，整合多源数据以获取更全面的生物多样性信息。再者，在利用公民科学数据扩大采集范围的同时，必须辅以专家验证和严格的数据清理流程，以控制数据质量并减少系统偏差。最后，需要建立持续的监测机制和长期资助，以支持地中海区域生物多样性数据基础设施的维护与扩展，从而为区域生物多样性保护、入侵物种管理和生态系统变化研究提供坚实的数据基础。
