#鸟类学分会驳斥Science光伏论文##学会驳斥光伏政策降低鸟类多样性#【中国动物学会鸟类学分会：利用观鸟数据开展生物多样性评估必须考虑数据的特征和适用性】8月25日晚，中国动物学会鸟类学分会发文，对国际学术期刊Science杂志上一篇声称“中国的光伏扩张政策降低了鸟类多样性”的论文提出关切，认为使用观鸟数据进行科学研究时必须考虑数据的特征和适用性，并对数据进行合理的质控后才能进行分析；而相关论文对观鸟数据的使用不尽科学合理，忽略了这类数据的局限性，亦未做严谨的数据质控和预处理，最终导致论文的结果和结论存在缺陷。#Science论文称光伏降低鸟类多样性遭质疑#
中国动物学会鸟类学分会是中国专注于鸟类学研究和保护的民间学术组织，秘书处设于北京师范大学。学会以发展鸟类学术研究、普及鸟类知识、促进国内外合作为宗旨，目前约有1000名会员，成员涵盖高校、科研机构及自然保护区等领域。组织开展学术交流并出版《Avian Research》、《中国鸟类学会简讯》、《中国水鸟和鹤类通讯》等刊物。
以下是中国动物学会鸟类学分会的文章：
2026年8月，Science杂志发表了题为China’s solar expansion policy reduces bird diversity（Zhang等, 2026）的论文（以下简称“论文”）。该论文基于对2014-2023年间中国2,344个县域的观鸟数据分析，得出“中国的光伏扩张政策降低了鸟类多样性”的结论。该论文发表后引发国内外广泛关注，一些学者从数据统计的解释度等方面对论文的结论提出质疑。中国动物学会鸟类学分会组织专家，基于对于中国鸟类多样性研究领域的长期积累与认识，从论文所使用的观鸟数据特征的角度，提出以下关切。
近二十年来，中国观鸟者和观鸟记录数量快速增长。大量且覆盖广泛的观鸟记录为了解我国鸟类的区系、分布及种群动态提供了重要数据来源。需要注意的是，这些观鸟活动并不是基于严格科学设计的系统性调查，中国观鸟记录中心收录的部分观鸟报告也不是该论文作者认为的“high-precision”数据，存在一定程度的不可靠性。我们认为，使用观鸟数据进行科学研究时必须考虑数据的特征和适用性，并对数据进行合理的质控后才能进行分析。由于该论文及其附录所提供的观鸟数据只有按“县-月”汇总后的数值，缺乏具体鸟种信息，且该论文的研究方法未说明对观鸟数据的质控方法，外部研究者无法直接核验论文数据的可靠性。我们基于该论文相同来源的数据，即中国观鸟记录中心（www.birdreport.cn）2014-2023年收录的观鸟报告进行了分析，发现的主要问题如下：
1）40%的观鸟报告缺失准确的物种数量信息
中国观鸟记录中心中存在大量所有物种个体数量均为1的观鸟报告，这主要是因为观鸟者在观鸟过程中未记录个体数量。这些被称为“物种清单”型的记录并不代表物种的实际观测数量只有1只。经检索，中国观鸟记录中心2014-2023年总共收录了504,499份观鸟报告，其中鸟类个体数量都为1只的报告达到204,173份，占总数量的40.5%。这部分数据仅能作为物种的“有无”数据（incidence），而不能作为丰度数据（abundance）用于香农指数（Shannon index）和辛普森指数（Simpson index）等多样性指数的计算。由于香农指数的计算高度依赖物种间的相对丰度，直接使用这种大量个体数量为“1”的观鸟记录会导致稀有物种的相对权重虚增、优势物种的真实丰度被系统性降低，从而造成多样性指数的计算结果不能反映真实的鸟类多样性。我们认为该论文作者应明确原始数据中“物种清单”型记录的比例及其在不同政策区的分布差异，对缺失物种数量信息的“物种清单”型记录进行合理的处理后再进行分析，并检验结果的稳健性以评估结果的可信度。
2）观鸟报告的数量具有显著的阶段性
我国观鸟活动在2020年之前为平稳增长期，自2014年的1,000余份/年逐渐增加至2019年的每年1万份左右。自2020年起，观鸟记录进入爆发式增长期，至2023年激增至23万余份/年（图1）。由于观鸟记录的爆发式增长期（2021-2023年）也是中国光伏政策的密集出台期，观测强度的快速增长与政策力度的提升在时间上存在较高的重叠，使得双向固定效应模型（two-way fixed-effects model, TWFE）难以有效分离“观测报告数量增加引起的鸟类多样性变化”与“政策实施可能导致的多样性变化”。此外，早期年份的稀疏数据（大量“县-月”无记录或记录极少）也可能导致香农指数存在不准确性，而近期观鸟数据的快速增加由于新观鸟者更倾向于提交“物种清单”型记录，可能导致数据质量存在阶段性差异。当数据质量的时间异质性与政策力度指数（PSI）的上升趋势高度共线时，模型拟合结果所呈现的“鸟类多样性下降”很可能来源于观测数据生成过程的非平衡性，而不是真实的生态响应过程。我们认为，该论文作者应补充以不同年份、不同区域观鸟报告数量为权重的加权回归，并对2020年前后的子数据集分别建模，以检验结论在不同时间阶段的一致性。
3）观鸟数据存在明显的空间异质性
观鸟数据的记录地点倾向于城市（城区和郊区的公园和绿地）及交通便利的地区，这与光伏的主要建设区域存在空间不匹配性。另外，与“物种清单”型记录形成对比的是，少部分观鸟报告存在极高的个体数量（1万只以上），这些记录主要集中在沿海、长江、黄河等湿地的越冬水鸟（图2）。这类极端值在以“县-月”为单位计算香农指数时，单一优势种的相对多度（pi）接近1，会导致该县-月的香农指数非常低。该论文在进行稳健性检验（表S13）中剔除了因变量（ShannonBD）顶部和底部各5%的观测值，这种处理方式会将具有高多样性的越冬期湿地候鸟数据当作“异常值”移除，从而可能低估真实的鸟类多样性。
4）分析公民科学数据需要进行数据质控
数据质控(data cleaning)是对原始数据进行审查和校验以发现并纠正数据文件中可识别的错误。该论文对于观鸟数据质控未提供任何信息，这导致无法对其用于分析的数据合理性进行准确评估。然而，我们在检查观鸟数据集时发现，该论文所用的观鸟记录数据很可能包含三个明显的错误记录：（1）白鹭（Egretta garzetta），数量2,147,483,647只，观测时间：2015/03/21 23:59:45，观测地点：广东省江门市新会区银湖湾湿地；（2）白鹭，数量6,111,141只，观测时间：2022/04/14 11:59:21，观测地点：广东省广州市荔湾区增埗公园；（3）红嘴蓝鹊（Urocissa erythroryncha），数量1,333,333,333只，观测时间：2022/05/03 10:00:28，观测地点：广东省广州市越秀区雕塑公园。这三个记录的鸟类数量显然超出合理范围，但均被作者纳入分析，导致该论文中表S5报道的数据出现异常。由于白鹭和红嘴蓝鹊在表S5中的各组比较中均归为同一个类别（Category），导致表S5列出的“非特有（Non-endemic）、留鸟（Resident）、非保护（Non-protected）、树巢（Vegetation nesting）、肉食/杂食（Carnivorous and omnivorous）、小群活动（Small-flock）”类别的鸟类总个体数量均超过30亿只。虽然这样的极端异常值可通过论文的敏感性分析移除，但在进行数据分析之前未剔除如此明显的错误数值，表明作者未进行有效的数据质控。对基于此类存在数据污染的数据集所得到的结果和结论，应保持审慎的态度。
同时我们也指出，论文主要采用香农指数来指示鸟类多样性的变化具有局限性。香农指数所反映的多样性特征包含了物种数和物种均匀度（每个物种数量占总数量的比例）两方面特征，指数的变化不能直接反映群落中鸟类物种和个体数量的真实变化。例如，假设群落A有2种鸟，每种鸟均为10只；群落B也是2种鸟，每种鸟均为100只。尽管群落B的鸟类个体数量是群落A的10倍，这两个鸟类群落的香农多样性指数是一样的（均为0.693）。因此，即使该论文计算的香农多样性指数下降的结果是可靠的，也需要进一步提供证据来解释指数下降是由于哪方面变化引起的。仅凭香农指数一个指标无法反映多样性的内在变化，也无法反映变化的驱动因素。
综上，我们认为该论文存在数据使用缺陷与统计偏差，不能支撑“中国的光伏扩张政策降低了鸟类多样性”的结论。
鸟类是生物多样性的重要组成部分和指示生物类群，观鸟活动积累的多样性数据提供了较大的时空覆盖度，正越来越多地被用于探讨环境变化对生物多样性的影响。近年来，基于观鸟数据发表的论文数量迅速增长，但我们也注意到包括该论文在内的部分学术论文对观鸟数据的使用不尽科学合理，忽略了这类数据的局限性，亦未做严谨的数据质控和预处理，导致该论文的结果和结论存在缺陷。我们鼓励研究人员利用观鸟数据开展研究，但研究人员应深刻了解观鸟数据的特征和适用性，以科学严谨的态度使用观鸟数据。在评价大尺度的鸟类多样性变化时，可以将不同来源的数据（例如中国观鸟记录中心、eBird、GBIF等）进行交叉验证。在分析数据之前，必须根据科学问题对观鸟数据进行质控和预处理，以保证数据质量和可靠性。同时作者需要在论文中明确说明观鸟数据的质控方法，并进行合理的稳健性分析与敏感性检验，以便结果可重复、可验证。
图1 中国观鸟记录中心2014-2023年的观鸟报告数量变化
图2 2014-2023年极高个体数量（超过1万只）观鸟记录的地理分布
