基本生物多样性变量EBVs

生物多样性的定义包括基因、物种、性状、群落组成和生态系统。这些维度中的一个或多个随时间和空间变化的数据支持海洋、陆地和淡水区域的生物多样性评估。这些环境中生物多样性如何变化的信息对于决策非常必要。为了检测变化，使用标准格式和方法以及环境监测来系统的收集生物多样性观测值。这些观察性数据被转移到开放数据库。确保各数据库之间的数据可交互操作将有效利用生物多样性信息指导保护和可持续发展战略。

用于了解气候、生物多样性和其他环境变化的基本变量已经开发出来(例如基本气候变量、基本海洋变量)。为了促进生物多样性信息的收集、共享和利用，引入了生物多样性基本变量(EBVs)的概念(Pereira et al. 2013; Navarro et al. 2017)，提供了一种方法来汇总通过原位监测或遥感等不同方法收集的许多生物多样性观测结果。EBVs可以被可视化为随时间变化的单个样点，或在一个时间序列中聚集的多个地点的生物多样性观测值。

实现EBVs的过程见下图。需要收集生物多样性观测数据，使用标准格式和元数据将原始数据存入数据库，并处理数据(上框)。EBV多维数据集中的信息有助于为科学、政策和可持续发展应用检测和模拟生物多样性变化(下框)。然后可以确定生物多样性变化的潜在驱动因素和压力(Mace and Baillie 2007)并建模(Oliver et al. 2015)。然后，模型的验证可以用于全球和区域政策过程，以解释观察结果，改善对生物多样性变化的预测，并产生全球评估报告。

EBVs是可扩展的，这意味着底层观测值可以用来表示趋势分析所需的不同空间或时间分辨率。例如，通过不同的采样事件或方法在一个地点收集的生态群落数据可以组合成一个单一的时间序列。综合数据可以反映整个区域生态群落的变化。

结合来自人类或环境压力的社会或经济信息，EBVs可用于确定反映响应的生物多样性指标，例如保护区栖息地比例的变化和生态系统服务对人类的益处。基本生态系统服务变量(Essential Ecosystem Service Variables, EESVs)已被定义为一种EBV，以支持对生态系统服务的监测(Balvanera et al.，2022)。

开发和应用EBVs需要地方、国家和国际采用标准方法来收集、存储和共享生物多样性和环境观测。这对于解决当今和未来紧迫的社会和经济需求至关重要。

EBVs共包括6大类21种，具体指标翻译如下：

遗传组分：种内遗传组分的时空变异

物种种群：物种种群分布和丰度的时空变异性

物种特征：沿着分类学多样性轴性状测量的种内变异

群落组成：构成生态系统的生物丰度和多样性

生态系统功能：由生态系统中生物体的集体活动产生的与生态系统性能有关的属性

生态系统结构：生态系统单元的空间排列，由形成这些单元的生物共同定义