國家標本資源共享平臺（NSII）支撐生物多樣性科學研究的成效分析

金冬梅 楊靈 許哲平 肖翠 羅茂芳 馬克平

摘要：隨著生物多樣性信息學的迅速發展，越來越多開放的生物數據可供科研人員使用。以一個公開數據平臺為例分析我國生物多樣性領域的研究熱點與發展趨勢，有助于生物多樣性工作者和決策者及時了解我國生物研究的現狀及動向，為生物多樣性建設提供決策支持。該文以“國家標本資源共享平臺（NSII）”及相關詞為檢索對象，對中國知網和谷歌學術上2013—2023年間的文獻進行全文檢索，共檢索出1 070篇NSII支撐的文獻，包括期刊論文（822篇）、學位論文（233篇）、科普文章（5篇）、會議文章（6篇）和報道（4篇）。基于NSII支撐的822篇期刊論文，通過文獻計量學的手段和方法，從發文情況、研究主題與熱點、研究機構等方面探究NSII支撐的生物多樣性研究現狀、熱點與態勢。關鍵詞共現網絡圖譜分析結果顯示，基于數據平臺的生物多樣性研究熱點集中在物種分布分析和建模、氣候變化、分類學、生物多樣性研究、研究平臺建設五個方面。當前我國生物多樣性信息學領域發展較快，未來仍需從數據源建設、資源整合、共享能力、業務能力和國際合作等方面努力提升，持續推動生物多樣性科學研究的發展。

關鍵詞： 生物多樣性信息學， 生物多樣性研究， 國家標本資源共享平臺（NSII）， 數據， 文獻計量學

中圖分類號：Q94? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1000-3142（2023）08-1501-15

Effectiveness analysis of the National Specimen Information Infrastructure （NSII） in supporting scientific research on biodiversity

JIN Dongmei1，2， YANG Ling1，2， XU Zheping3，4， XIAO Cui1，2，5， LUO Maofang1，2，6， MA Keping1，2，7*

（ 1. State Key Laboratory of Vegetation and Environmental Change， Institute of Botany， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100093， China; 2. China National Botanical Garden， Beijing 100093， China; 3. National Science Library， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China; 4. Key Laboratory of New Publishing and Knowledge Services for Scholarly Journals， Beijing 100190， China; 5. School of Ecology and Nature Conservation， Beijing Forestry University， Beijing 100083， China; 6. Biodiversity Committee， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100093， China; 7. University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 101408， China ）

Abstract：With the rapid development of biodiversity informatics， more and more open biological data can be used by researchers. Taking an open data platform as an example， analyzing the research hotspots and development trends in the field of biodiversity in China will help biodiversity researchers and policy-makers keep abreast of the current status and trends of biological research， and provide decision support for the construction of biodiversity in China. We searched the full text of the literature in CNKI and Google Scholar from 2013 to 2023 with the relevant search terms of “National Specimen Information Infrastructure （NSII）”， and retrieved a total of 1 070 supported by NSII literature， including journal articles （822）， dissertations （233）， popular science articles （5）， conference articles （6） and reports （4）. Through the means and methods of bibliometrics， the 822 journal articles supported by NSII are explored from the aspects of publication status， research topics and hot spots， research institutions， etc.， to explore the current status， hot spots and trends of biodiversity research supported by NSII. According to the results obtained from the keyword co-occurrence network map， the research hotspots of biodiversity focus on the analysis and modeling of species distribution， climate change， taxonomy， biodiversity research， and research platform construction. Biodiversity informatics is developing rapidly in China， in the future， it is still necessary to improve data source construction，resource integration， sharing capability， professional competence and international cooperation， etc. to promote the development of biodiversity scientific research continuously.

Key words： biodiversity informatics， biodiversity research， National Specimen Information Infrastructure （NSII）， data， bibliometrics

生物多樣性數據是生物多樣性研究的基礎。在傳統的科學研究中，數據產生于野外調查或實驗室。隨著計算機的發展，標本、野外筆記、手繪地圖及其他形式記載生物多樣性信息的憑證被數字化，分散在標本館、博物館、圖書館、書籍及研究報告中的數據被集中整合和不斷挖掘（Maldonado et al.， 2015; Wang et al.， 2017），生物多樣性信息學由此產生（許哲平等，2014）。隨著生物多樣性信息學飛速發展，越來越多的數據平臺不斷涌現并逐漸成熟，產生了大量開放的科學數據。這些數據經過“清理-標準化-共享”后，能被更多科研人員使用（Altman & Crosas， 2013; Hampton et al.， 2013; 張東方等，2017）。利用開放數據進行科學研究已經成為一種新的科研范式。

國家標本資源共享平臺（簡稱NSII，http：//www.nsii.org.cn/）是我國第一批以數據為導向的國家科技基礎條件平臺之一。2003年以項目的形式開始建設，2013年正式開通線上網站共享數據。NSII匯集了植物、動物、教學、自然保護區、巖礦化石和極地等不同來源的標本、名錄、文獻和圖片信息等數據，完成了我國生物標本從實體到數字化的轉變，發展為亞洲最大的標本數據平臺（肖翠等，2017，2018）。截至2023年4月1日，NSII網站已擁有超過1 644萬條標本記錄、682萬張標本圖片、1 954萬張彩色照片、10萬份文獻信息及2 884段視頻。NSII作為國內物種標本數據最多且完全公開的數據網站，NSII及其數據的引用情況可以在很大程度上反映生物多樣性領域的研究熱點和用戶對于生物多樣性數據的關注方向。2019年，為完善科技資源共享服務體系，推動科技資源向社會開放共享，科技部和財政部對原有國家科技基礎條件平臺進行優化調整，形成20個國家科學數據中心和30個國家生物種質與實驗材料資源庫，其中與生物多樣性信息學相關的國家科技資源共享服務平臺有19個。以NSII為例，科學分析生物數據平臺的數據引用情況，可以更好地為新建數據中心提供更多實踐經驗。

文獻是反映一個領域研究熱點最直接的載體，利用科學計量方法對一個公開數據平臺進行分析可以宏觀把握并深入了解該數據平臺的服務現狀、熱點與發展態勢（馬雪梅等，2023）。本文從文獻計量角度對NSII支撐的文獻（本文將文中凡是提及NSII相關檢索詞的文獻均視為NSII支撐的文獻，不僅限于引用了NSII數據的文獻）進行梳理和總結，從發文情況、研究地理尺度、研究對象類型、研究熱點、研究機構、基金支持、研究團隊等方面，全面分析NSII的數據引用現狀、熱點和趨勢，以期為“十四五”期間我國生物多樣性建設提供更多的理論指導和建議（齊萍和劉海濤，2021；楊林生等，2022；李權荃等，2023）。

1數據與方法

1.1 數據來源

本研究以中國知網和谷歌學術為來源數據庫，以NSII相關的中文和英文文獻為研究對象。在充分調研生物領域科學研究和知識應用現狀的基礎上，確定文獻檢索詞為“國家標本資源共享平臺”“國家標本共享平臺”“國家標本館”“國家標本庫”“國家標本平臺”“國家標本資源平臺”“nsii.org.cn”“NSII”“National Specimen Information Infrastructure”，被檢索文獻發表的時間范圍為2013—2023年，文獻類型包括期刊論文、學位論文、科普文章、會議文章和報道，檢索日期截至2023年4月1日。經過去重、清洗和人工核查后，最終確定1 070篇文獻作為最終的研究對象進入NSII支撐的文獻數據庫中。數據庫的主要字段包括標題、年份、文獻類型、期刊名稱、第一作者、通訊作者、國籍、研究類型、研究地理尺度、研究對象類型、基金等（數據庫見網址http：//nsii.org.cn/2017/dataservice.php）。

1.2 分析方法

本文利用Microsoft Excel 2019和VOSviewer 1.6.19軟件開展文獻計量和可視化分析。采用Excel對文獻信息進行結構化存儲、管理與統計，對發文期刊、基金資助來源、研究團隊、研究機構、關鍵詞等直接進行提取和分析；對文獻中提及的研究地理尺度進行人工識別和標注，用于分析研究對象所涉及的地理尺度；對文獻的研究對象進行人工識別與標注，用于分析研究人員關注的類群；對文獻中提及的其他數據庫也進行了人工識別與標注，用于分析生物數據庫的粘連性。關鍵詞能直觀反映文獻的研究對象或研究主題，分析關鍵詞聚類情況可以反映出研究熱點。利用VOSviewer軟件制作的關鍵詞共現網絡圖譜能將關鍵詞聚類情況進行直觀展示，從而揭示研究熱點（van Eck & Waltman， 2010）。圖譜中的結點大小代表關鍵詞出現的頻率，結點越大代表關鍵詞出現的次數越多，結點間的連線代表關鍵詞之間的關系（馬雪梅等，2023）。

2結果分析

2.1 發文基本情況

2013—2023年，NSII支撐了822篇期刊論文、233篇學位論文、5篇科普文章、6篇會議文章和4篇報道的發表。由于期刊論文更能代表學科領域內的研究水平，因此本文統計了NSII支撐的論文在不同期刊上的發文量。表1結果顯示，《生物多樣性》、Frontiers in Plant Science、《廣西植物》和《科研信息化技術與應用》4種期刊發文量最多，發文量排名前20的期刊見表1。

NSII支撐發表的822篇期刊論文中有767篇提及資助的基金項目。為統計分析基金項目資助情況，將這些基金項目歸為六大類，即部委及科研院所項目、省市級項目、高校項目、國際合作項目、企業項目及其他類型。經統計發現，部委及科研院所項目資助產出的論文數量最多，為628篇；其次是省市級項目資助，為355篇；高校項目、國際合作項目資助產出的論文數量較少，分別為83篇和22篇；不屬于以上五類的基金項目劃分到其他類型，共資助產出論文59篇。

2.2 研究地理尺度

通過人工標識，對822篇期刊論文按研究地理尺度進行了統計分析。結果顯示，支持全球尺度、國家尺度、區域尺度和其他尺度研究的發文量分別為80篇、267篇、327篇及148篇。本文所指的全球尺度是指研究區域涉及兩個或兩個以上國家；國家尺度是指把某一整個國家作為研究區域；區域尺度是指研究區域的地理尺度在縣級或縣級以上，但在國家尺度以下；其他尺度是指未提及或未明確提及研究區域。

2.3 研究對象類型

通過人工標識，將822篇期刊論文按研究對象做了統計分析。結果顯示，NSII分別支持了植物研究（670篇）、動物研究（45篇）、生物研究（42篇）、微生物研究（9篇）和其他類型（如隕石、博物館、植被等）的研究（56篇），其中支持植物研究的發文量占期刊論文總量的81.51%。對于同一篇論文，如果研究對象包括植物、動物、微生物中的兩類或三類，本文將其研究對象歸為生物；而如果研究對象僅涉及植物、動物、微生物中的某一類，則不把研究對象歸為生物。

2.4 研究熱點及其演變

為了精細化探究NSII支撐的研究熱點方向，本文分別對402篇中文期刊論文和420篇英文期刊論文（本文中所指的中、英文期刊論文分別為采用中文語言或英文語言在學術期刊上發表的論文）的關鍵詞進行分析。從關鍵詞共現網絡圖譜（圖1，圖2）可以發現，2013—2023年NSII支撐的期刊論文在生物多樣性領域的熱點研究主題可概括為五個方面，分別是物種分布分析和建模、氣候變化、分類學、生物多樣性研究、研究平臺建設。

對中、英文期刊論文的關鍵詞出現頻次分別進行量化分析發現，關鍵詞包括MaxEnt模型（MaxEnt model）和氣候變化（climate change）的論文數量最多。MaxEnt模型屬于物種分布分析和建模主題，該主題對應的關鍵詞還包括潛在分布區（potential distribution）、分布格局、species distribution、地理分布（geographical distribution）、ArcGIS等；其次是氣候變化主題，關鍵詞包括氣候變化（climate change）、氣候因子、生境、適生區、environmental factors等；分類學主題的關鍵詞包括新記錄、植物分類、館藏標本、系統發育等；生物多樣性研究主題的關鍵詞包括物種多樣性（species diversity）、生物多樣性、生物多樣性保護（biodiversity conservation）、endangered species等；研究平臺建設主題的關鍵詞包括數字化、數據庫、公眾科學等。2013—2023年NSII支撐的中、英文期刊論文頻次排名前30的關鍵詞見表2和表3。

從年度關鍵詞演變（表4，表5）來看，近5年頻次排名前5的中文期刊論文關鍵詞依次是MaxEnt模型、氣候變化、潛在分布區、分布格局、地理分布。從時間演化情況來看，MaxEnt模型、氣候變化在2018—2021年的中文發文量一直呈現上升趨勢，在2022年數量略有下降。近5年頻次排名前5的英文期刊論文關鍵詞依次是climate change、MaxEnt model、phylogeny、China、biodiversity conservation。從時間演化情況來看，MaxEnt model和climate change在2018—2022年的英文發文量一直呈現上升趨勢。綜合來看，MaxEnt模型、氣候變化既是中、英文熱點詞，也是年度熱點詞，均為NSII支撐的研究熱點。

2.5 研究團隊情況

本文對NSII支撐的期刊論文的研究團隊和國籍進行了統計分析。以通訊作者和第一作者共同作為研究團隊的代表，分別統計分析中、英文期刊論文的研究團隊情況（圖3，圖4），并對發表論文量最多的前20名通訊作者中所涉及的英文姓名進行翻譯，以合并相同作者。表6結果顯示，四川大學的何興金（He Xingjin）團隊、北京大學的王志恒（Wang Zhiheng）團隊、中國科學院植物研究所的馬克平（Ma Keping）團隊、中國醫學科學院北京協和醫學院藥用植物研究所的黃林芳（Huang Linfang）團隊和中國科學院成都生物研究所的潘開文（Pan Kaiwen）團隊使用NSII數據發表論文數量最多，發文量排名前20的研究團隊見表6。

研究團隊的國籍根據研究人員所屬研究機構所在的國家進行確定，統計范圍包括每篇論文的所有作者。將822篇期刊論文的所有研究人員按國籍進行分析后發現，研究人員分別來自中國、美國、 澳大利亞、 英國、德國等50個國家，發文量排名前20的國家見表7。研究團隊的國籍組成可被分為國內團隊、中外合作團隊、國外團隊三類，對應發文量和百分比分別為670篇（81.51%）、139篇（16.91%）、13篇（1.58%）。

2.6 主要研究機構

統計NSII支撐的822篇期刊論文，發文量排名前10的研究機構見表8，包括中國科學院大學、中國科學院植物研究所、中國科學院昆明植物研究所、北京大學、四川大學等。這前10個研究機構發文量總計為338篇（41.12%）。

2.7 同類數據庫的粘連性

根據是否引用NSII的數據可以將NSII支撐發表的論文分為兩類，一類為引用了NSII的數據，另一類為僅提及NSII。如果論文在引用NSII數據的同時引用了其他同類數據庫，則說明這些數據庫具有粘連性。

統計結果顯示，在822篇期刊論文中，有651篇（79.20%）引用了NSII的數據，其中491篇（59.73%）同時也引用了其他同類數據庫。在引用的其他同類數據庫中，以中國數字植物標本館（Chinese Virtual Herbarium， CVH）、全球生物多樣性信息網絡（Global Biodiversity Information Facility， GBIF）、中國植物圖像庫（Plant Photo Bank of China， PPBC）和中國自然標本館（Chinese Field Herbarium， CFH）出現頻率較高，分別有347篇（42.21%）、266篇（32.36%）、45篇（5.47%）和29篇（3.53%）。

3討論

3.1 更為多元的經費支持渠道

2022年12月19日，聯合國《生物多樣性公約》第十五次締約方大會（COP15）達成《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》（Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework，簡稱《昆蒙框架》）。《昆蒙框架》制定了未來一段時期全球范圍內生物多樣性保護的重要行動計劃，包括將生物多樣性及其多重價值納入經濟和社會活動的主流，全面覆蓋政府、企業、公眾不同行為主體（張麗榮等，2023）。目前NSII支撐的論文主要經費來源為部委及科研院所項目、省市級項目、高校項目等政府資助，企業和公眾的資金來源較少，國際合作項目資助產出的論文也比較少。這主要與我國生物多樣性發展與研究的形式密不可分。一方面，研究歷史較短，主要集中在研究機構、高校等單位，企業與公眾參與度較低；另一方面，經濟發展到一定程度，才會有更多行業關注生態。伴隨生態文明建設進程，以及“構建地球生命共同體”相關舉措的推進，金融機構、投資者和企業參與生物多樣性項目的意愿得到大幅提升（王也等，2022），公眾及國際組織也有更多機會參與到我國生物多樣性相關研究中來（蔡曉梅等，2023；徐向梅，2023），我國生物多樣性研究的經費支持渠道將更為多元。

3.2 NSII數據從多個維度被廣泛使用

生物多樣性一詞本身具有生物地理學的含義，主要包括遺傳、物種和生態系統三個水平的多樣性（馬克平，1993）。在NSII支撐的期刊論文中，79.20%的論文直接引用了NSII的數據。從數據支撐的研究尺度來看，小至縣級及以下（周毅等，2019；薛頔等，2020），大至全球（Liu et al.， 2021；Du et al.， 2023）， NSII數據在不同的研究尺度上均發揮了作用。NSII的數據之所以能夠支撐不同地理尺度的生物多樣性研究，這與NSII的數據特點有關。NSII是目前國內最大的生物標本數據平臺，收錄了不同類型的生物標本數據。NSII生物標本上的分布數據記錄具有比較詳細的地理位置甚至是經緯度坐標，且大多被分類學家鑒定，所以數據具有較高的質量。這些重要的物種信息和相應的分布數據是支撐科研人員進行不同地理尺度生物多樣性研究的基礎。

在研究對象方面，NSII數據支撐了植物（郭飛龍等，2020；Liu et al.， 2023）、動物（蔣麗華等，2019；Huang et al.， 2021）和微生物（Wei et al.， 2021; Sun et al.， 2021）等不同類群的研究，研究水平包括遺傳（童芬等，2016；王天翼等，2021）、物種（王芳等，2019；牟村等，2019）和生態系統水平（余瀟等，2019；劉興良等，2022）。NSII支撐的植物研究相較于動物和微生物更多，研究植物的團隊和人員更多，這不僅與NSII的植物數據的數量和質量有較大關系，也由于NSII的牽頭單位為中國科學院植物研究所，因此在植物相關領域做的推廣更多。

3.3 NSII支撐的研究熱點

本文以NSII支撐的822篇期刊論文為數據源，采用VOSviewer軟件分析論文的研究熱點與發展趨勢。分析結果顯示，MaxEnt模型和氣候變化是當前生物多樣性研究的兩個熱點。MaxEnt模型是物種分布模型的一種，廣泛應用于物種資源管理與可持續利用（Liu et al.， 2018）、物種保護決策（繆紳裕等，2020；葉錦等，2022）、入侵物種防控（杜志喧等，2021；陳劍等，2021；徐文力等，2022）、氣候變化對物種分布的影響（周潤等，2021；牛若愷等，2021；陳冰瑞等，2022）等方面的研究中。

氣候變化是當前人類面臨的最嚴峻的環境問題，聯合國政府間氣候變化專門委員會IPCC第五次評估報告指出，相比于1850—1900年，21世紀末全球氣溫增幅可能超過1.5 ℃，在RCP6.0和RCP8.5情景下，溫度升高可能超過2 ℃（Stocker et al.， 2014）。氣候變化對植物的生長發育、地理分布及種群數量大小等都會產生極大的影響（Pounds et al.， 2006）。越來越多的研究表明，氣候變暖可能會導致植物適生區范圍減小， 使得植物向高海拔、高緯度地區遷移。然而，氣候變化對不同植物的影響不同，因此研究植物對氣候變化的響應對保護生物多樣性具有重要意義。隨著對氣候變化的深入研究和地理信息科學的發展，物種分布模型成為研究氣候變化對物種地理分布影響的重要手段（趙儒楠等，2019）。

綜上所述，在NSII支撐的論文的研究熱點中，MaxEnt模型和氣候變化作為數據應用的重點方向。物種分布數據是MaxEnt模型的應用和氣候變化引起物種分布變化等研究的基礎數據。基于標本的物種分布數據的建設主要得益于生物多樣性信息學的發展。生物多樣性信息學是一個新興的學科，它通過收集、整理、整合、分析、預測和傳播與生物多樣性有關的數據，為生物多樣性保護和可持續利用的決策提供信息（Hardisty & Roberts， 2013）。數據是生物多樣性信息學發展的基礎，其中的物種名稱和分布地信息最為重要。中國物種數據以生物多樣性編目、標本數據、彩色照片、文獻志書及基于各類重大項目所產生的數據為核心。對NSII支撐的論文進行分析，也是對生物分布數據支撐的研究熱點的分析和預測。

3.4 NSII數據在國際上的影響

從中、英文期刊論文的數量及研究團隊的統計可以看出，NSII具有較高的國際影響力。很多國內研究團隊也更愿意用NSII的數據發表英文論文，比如He Xingjin（何興金）和Wang Zhiheng（王志恒）團隊。同時善于用NSII數據發表英文論文的研究團隊很少嘗試用NSII數據發表中文論文。國內學者發表英文論文提高了NSII在國際上的影響力。

2013—2019年，是NSII標本數據快速增長的階段，每年增長數據保持在60萬條～100萬條（圖5）。高質量的數據（Qian et al.， 2018），開放的共享理念，不斷增長的數據資源，是NSII數據得到較為廣泛應用的基礎。

數據的增長和持續的宣傳增加了NSII的影響力，越來越多的國內和國外研究機構和團隊使用NSII數據支撐研究。2013—2023年間，NSII數據支撐的期刊論文數量呈逐年增長趨勢（圖6）。NSII數據與國外同類數據庫的聯系也更加密切。在引用NSII數據的論文中，有三分之一以上的論文同時引用了GBIF的數據，其中一些論文主要以GBIF的數據為研究對象（Qian et al.， 2022；de Araujo et al.， 2022）。

隨著數據的不斷開放，NSII的標本數據與GBIF的數據也在不斷融合。截至2023年5月4日，NSII已有450萬份的標本數據實現與GBIF的互聯互通。在過去10年中，引用GBIF數據的論文數量一直在穩步增長，目前平均每天將近四篇論文引用了GBIF的數據。隨著GBIF的發展，NSII的數據也將被全球更多科研人員了解并免費下載使用。

除GBIF外，在引用NSII數據的期刊論文中，美國標本數字化平臺 （Integrated Digitized Biocollections，iDigBio）和澳大利亞生物多樣性信息系統 （Atlas of Living Australia，ALA）等國外數據平臺的數據也被關聯使用（Raes et al.， 2020; Fawcett et al.， 2022）。從研究機構來看，NSII數據正被越來越多的國外機構進行生物多樣性研究，尤其是進行中國生物多樣性研究使用。NSII數據的國際影響力得到進一步提升。

4展望

生物多樣性數據和信息的可用性，以及有效利用數據和信息的能力，將成為未來科學研究的重要指標。發展“動員、管理、出版和使用生物多樣性數據”的能力可以支持生物多樣性戰略， 這需要可靠和準確的數據（Parker-Allie et al.， 2021）。生物多樣性戰略植根于眾多的國際公約中，包括《生物多樣性公約》（Convention on Biological Diversity， CBD）、《瀕危野生動植物種國際貿易公約》（Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora， CITES）、 《聯合國防治荒漠化公約》（United Nations Convention to Combat Desertification， UNCCD）、《聯合國氣候變化框架公約》（United Nations Framework Convention on Climate Change， UNFCCC）、生物多樣性和生態系統服務政府間科學政策平臺（Intergovernmental Science-Policy Plantform on Biodiversity and Ecosystem Services， IPBES）和可持續發展目標（Sustainable Development Goals， SDG）等。

通過對NSII數據支撐的論文進行分析可見，中國已經建成了服務于生物多樣性研究的比較規范的數據平臺，并在國內外有一定的影響力。在未來的數據平臺建設中，仍然需要從多個維度，共同發力，打好數據基礎。一要加強國家頂層設計，重視生物多樣性大數據資源的整合，形成功能更加強大的綜合信息平臺。特別需要加強多源數據的整合和共享力度，達成數據共享協調機制和模式，在數據聯合編目和應用程序編程接口（Application Programming Interface， API）交互的基礎上，進一步打通不同部門、不同機構之間數據相互孤立的局面，加大數據的共享力度。當前整個亞洲數據的共享水平較歐美國家有很大差異，

在國內探索互惠互利的多方合作機制（包括學術機構、政府機構、出版機構、公民科學平臺和社交媒體等），促進數據利益相關方相互認同的“軟環境”建設。二要持續開展原始數據的數字化建設和共享工作，建立好大數據平臺與數據源的聯系，只有源源不斷的數據源才能使數據保持更新。盡管中國已經數字化了1 600余萬份動植物標本并進行了在線共享，但相對中國標本館藏量而言，數字化程度還需要大幅提高（肖翠等，2018）。另外，館藏文獻資源含有大量的調查、觀測和分布數據有待整理和挖掘。三要加大對數據的開放力度和數據產品的設計和開發，參考GBIF、生物多樣性遺產圖書館（Biodiversity Heritage Library， BHL）和網絡生命大百科（Encyclopedia of Life， EOL）等國際生物多樣性數據平臺的做法，參考和借鑒面向R語言和Python語言的分析接口設計等功能和產品，面向科學研究、政府決策、企業創新和大眾科普教育等不同數據應用場景進行設計開發，多渠道推動數據的使用，并通過用戶使用反饋，優化數據的流通渠道和服務方式。四要加強生物多樣性信息學方面的能力建設和共建專業學術社區，包括通過技術培訓和項目實施，培養從業人員在數據生命周期各個環節的相關能力，尤其是數據挖掘的能力建設。鼓勵新技術和新方法在數據采集、管理和挖掘等全生命周期流程中的利用，如紅外相機技術、音視頻錄制技術、遙感技術、環境DNA技術、人工智能技術和科研工作流技術等。五要加強區域和國際合作。在亞洲地區，通過中國科學院海外科教中心、國家“一帶一路”合作網絡和COP15大會新設立的“昆明生物多樣性基金”等渠道，積極“走出去”，擴展中國在亞洲地區的合作規模和影響。在全球國際合作方面，通過GBIF、世界自然保護聯盟（International Union for Conservation of Nature， IUCN）、BHL、國際植物園保護聯盟（Botanic Gardens Conservation International， BGCI）等國際平臺，積極參與國際項目和事務，面向SDG，貢獻中國的生物多樣性數據和案例。

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