《中国生物多样性专辑》卷首语

添加链接
維基文庫，自由的圖書館
《中国生物多样性专辑》卷首语
作者：纪力强
2018年3月31日
本作品收錄於《中国科学数据》
纪力强. 《中国生物多样性专辑》卷首语[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-03-20). DOI:10.11922/csdata.2018.0007.zh.


中国是世界上生物多样性最丰富的国家之一。中国已发现的高等植物35000多种，居世界第三位，脊椎动物约7000种，还有大量的菌物资源。中国地域辽阔，拥有北半球从寒带到热带所有类型的生态系统。中国的遗传资源也十分丰富，是世界上农作物的起源中心之一。

多年来，国内外研究者对中国生物多样性的起源、演化、现状和未来发展开展了广泛深入的研究，在物种多样性、遗传多样性和生态系统多样等方面取得了丰硕成果，在生物多样性调查、监测、分析、迁地保护和就地保护领域积累了大量数据。这些数据对中国生物多样性科学研究和保护行动均具有非常重要的价值。

为了促进生物多样性领域数据的开放共享，提升数据的可发现性和可复用性，保护数据拥有者的知识产权，本专辑分两批在《中国科学数据》（2017年第4期、2018年第1期）集中发表了12篇生物多样性领域的数据论文。这些数据论文主要提供了以下几个方面的基础数据：

1、生物物种编目数据。王瀚强等[1]依据权威的分类学专著，以及新发表的研究成果，对中国直翅目螽亚目的分类学信息进行了整理，形成了直翅目螽亚目物种数据集。该数据集不仅有分类学信息，还包括形态描述、模式、分布和文献信息，以及物种特征图，为分类学相关的基础研究提供了综合数据，还为观赏虫利用提供了科学依据。蔡波等[2]针对两栖动物和爬行动物的分类体系，依据最新发表的分类学成果，对馆藏标本和野外考察数据进行了整理，汇总成为四川省两栖动物和爬行动物分布名录，为特有种保护和外来种管理提供了最新科学依据。陈家辉等[3]依据标本、考察和历史文献记录，结合最新的分类系统结构，编制了云南省种子植物名录，为植物学研究和科普教育提供了可信的科学数据。何延彪等[4]通过对植物学权威资源，如GBIF、BHL、《中国植物志》等的数据检索和提取，编制了缅甸植物多样性数据集。这是响应“一带一路”倡议而深度集成整合的以中国核心数据为主的数据，是对来自不同国际组织和不同年代文献资料等多来源异构数据整合的一次有益尝试，将对东南亚生物多样性编目及国际合作提供科学的数据支撑。

2、遗传多样性资源数据。李拓径等[5]依据国家大科学工程——中国西南野生生物种质资源库收集的野生植物种子、植物DNA样品和植物离体材料的登记信息，构建了中国西南野生生物种质资源数据库，对野生植物遗传资源保护和利用具有重要意义。王林等[6]整理了有毒动物的形态数据及生物化学和分子生物学数据，编制了中国有毒动物数据集。它不仅包含分类学数据，还包含毒素活性成分及中毒防范和处理的资料，对科学研究和科学普及都具有实用价值。

3、野生动物调查数据。徐勇等[7]针对由“北斗”号科学考察船在南黄海进行的3个航次大型底栖软体动物调查，整理并发表了2011～2013年夏季南黄海大型底栖软体动物数据集，包括各个物种采集的地点、时间、数量、密度等基础数据，对海洋生物多样性研究以及海洋生物资源利用等都具有重要意义。

4、动物图像特征数据。王江宁等[8]对中国粉蝶标本图像进行了标准化处理，提取了颜色、形状和纹理特征数据，形成了粉蝶特征数据集。它可以与前期发表的《中国凤蝶标本图像特征数据集》[9]联合使用，为生物智能识别和鉴定研究提供了更广泛的素材。

5、动物三维图像数据。相对于二维图像，三维图像，可为物种鉴定、系统发育、个体发育、形态功能、仿生机制等方面的研究提供更多、更丰富的形态结构信息。任静等[10]对一种重要的林业害虫——杨叶甲成虫头部进行了显微CT扫描，发表了断层图像序列，为昆虫形态学和解剖学提供了高精度的可用数据。易鸿宇等[11]发表了产自辽宁葫芦岛市建昌县的中国晚侏罗世具滤食行为的原始辽翼龙Liaodactylus primus（爬行纲：翼龙目）头骨化石的CT三维形态数据，包括基于三维模型制作的视频和形态特征编码矩阵。潘照晖等[12]发表了具有重要学术价值的一种盾皮鱼——中国云南早泥盆世大眼小瓣鱼化石的三维形态数据。这些数据为认识早期脊椎动物脑颅的演化提供了至关重要的帮助。贾佳等[13]整理并发表了采集于河北秦皇岛的干沟青龙螈（Qinglongtriton gangouensis）骨骼化石高精度三维数据，包括CT扫描源数据和三维重构后的视频数据，为认识晚侏罗世蝾螈亚目（两栖纲，有尾目）基干属种的形态特征提供了重要信息。这些数据的发表，对生物多样性演化和动物的结构功能研究具有重要的科学意义。

这些数据论文不仅提供了数据集细节描述，还提供了数据收集和加工处理方法、数据质量评估和验证方法、以及其他便于理解和使用数据的相关信息。

我们希望通过《中国生物多样性专刊》推出的有关生物多样性编目、分布、性状、资源、调查数据、实验数据、分析和综合数据的系列数据论文的发表，促进中国生物多样性科学数据的开放共享，进而推动生物多样性科学研究，支持中国生物多样性保护和可持续利用行动。

参考文献[编辑]

  1. ↑ 王瀚强, 戴莉, 朱卫兵, 殷海生. 中国直翅目螽亚目物种信息数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-01-24). DOI: 10.11922/csdata.2017.25.zh.
  2. ↑ 蔡波, 吕可, 陈跃英, 等. 四川省两栖爬行动物分布名录. [J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-01-25). DOI: 10.11922/csdata.2017.20.zh.
  3. ↑ 陈家辉, 邓涛, 张代贵, 等. 云南省种子植物名录数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-02-24). DOI: 10.11922/csdata.2017.18.zh.
  4. ↑ 何延彪, 庄会富, 王雨华. 缅甸植物多样性[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-01-22). DOI: 10.11922/csdata.2017.23.zh.
  5. ↑ 李拓径, 李洪涛, 李德铢. 中国西南野生生物种质资源数据库[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-02-23). DOI: 10.11922/csdata.2017.19.zh.
  6. ↑ 王林, 李文辉, 朱建国. 中国有毒动物数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017. (2017-11-13). DOI: 10.11922/csdata.2017.13.zh.
  7. ↑ 徐勇, 李新正, 王洪法, 张宝琳. 2011～2013年夏季南黄海大型底栖软体动物调查记录. [J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(4). (2017-11-28). DOI: 10.11922/csdata.2017.12.zh.
  8. ↑ 王江宁, 韩艳, 纪力强. 中国粉蝶标本图像特征数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-01-24). DOI: 10.11922/csdata.2017.15.zh.
  9. ↑ 王江宁, 韩艳, 纪力强. 中国凤蝶标本图像特征数据集[J]. 中国科学数据, 2016, 1(3). DOI: 10.11922/csdata.180.2015.0008.
  10. ↑ 任静, 葛斯琴. 杨叶甲成虫头部三维显微CT图像数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(4). (2017-12-20). DOI: 10.11922/csdata.2017.17.zh.
  11. ↑ 易鸿宇, 周长付, 高克勤. 中国侏罗纪原始辽翼龙（爬行纲：翼龙目）头骨CT三维形态数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(4). (2017-12-22). DOI: 10.11922/csdata.2017.22.zh.
  12. ↑ 潘照晖, 朱敏. 中国云南早泥盆世大眼小瓣鱼的三维形态数据[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(4). (2017-12-20). DOI: 10.11922/csdata.2017.16.zh.
  13. ↑ 贾佳, 高克勤. 中国河北晚侏罗世蝾螈亚目（两栖纲，有尾目）基干属种干沟青龙螈（Qinglongtriton gangouensis）骨骼高精度μCT三维数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(1). (2018-03-20). DOI: 10.11922/csdata.2017.0004.zh.


本作品在“知识共享-署名 4.0 国际”协议下发表。

Public domainPublic domainfalsefalse

取自“https://zh.wikisource.org/w/index.php?title=《中国生物多样性专辑》卷首语&oldid=1766447”