Global Biodiversity Information Facility (GBIF) Bird Data|生物多样性数据集|鸟类研究数据集

该数据集包含了全球范围内鸟类的生物多样性信息，包括物种分布、观察记录、生态数据等。

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数据集介绍

构建方式

在全球生物多样性信息设施（GBIF）的支持下，鸟类数据集的构建汇聚了来自全球各地的生态观测数据。该数据集通过整合多个国家和地区的鸟类观测记录，利用先进的数字化技术和数据标准化流程，确保了数据的统一性和可比性。这些数据来源于公民科学项目、专业生态学家和长期监测站点，经过严格的筛选和验证，最终形成了一个涵盖广泛地理和生态范围的鸟类分布数据库。

特点

GBIF鸟类数据集以其全球覆盖和多维度信息著称。该数据集不仅包含了鸟类的物种名称、观测时间和地点等基本信息，还提供了丰富的生态和环境背景数据，如栖息地类型、气候条件和人类活动影响等。这些数据为研究鸟类分布、种群动态和生态适应性提供了宝贵的资源。此外，数据集的高频率更新和开放获取政策，使其成为全球生态学和保护生物学研究的重要工具。

使用方法

GBIF鸟类数据集的使用方法多样，适用于多种科学研究和应用场景。研究者可以通过GBIF的在线平台直接访问和下载数据，进行物种分布模型构建、生态网络分析和保护策略评估等研究。数据集还支持地理信息系统（GIS）的集成应用，便于空间分析和可视化展示。对于教育机构和公众，GBIF提供了用户友好的界面和丰富的学习资源，促进生物多样性知识的普及和公众参与。

背景与挑战

背景概述

全球生物多样性信息设施（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）鸟类数据集是一个汇集了全球范围内鸟类分布和生态信息的权威数据库。该数据集的构建始于2001年，由国际科学界共同推动，旨在为生物多样性研究提供基础数据支持。通过整合来自世界各地的鸟类观测记录，GBIF鸟类数据集不仅为生态学家、保护生物学家和政策制定者提供了宝贵的资源，还极大地推动了全球生物多样性保护和可持续发展的研究与实践。

当前挑战

尽管GBIF鸟类数据集在生物多样性研究中具有重要价值，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和质量不一，导致数据整合和标准化处理难度较大。其次，全球范围内的观测记录分布不均，部分地区数据缺失严重，影响了整体分析的准确性。此外，数据更新速度和实时性也是一大挑战，尤其是在快速变化的生态环境中，及时获取和更新数据至关重要。

发展历史

创建时间与更新

Global Biodiversity Information Facility (GBIF) Bird Data 数据集的创建始于2001年，由全球生物多样性信息机构（GBIF）发起。自创建以来，该数据集持续更新，最新的数据更新至2023年，确保了数据的时效性和完整性。

重要里程碑

GBIF Bird Data 数据集的重要里程碑包括2007年首次发布全球鸟类分布数据，这一发布标志着全球生物多样性信息共享的重要进展。2012年，数据集引入了自动化数据处理和质量控制机制，显著提升了数据的可信度和可用性。2018年，GBIF Bird Data 与多个国际保护组织合作，扩大了数据覆盖范围，涵盖了更多稀有和濒危鸟类物种，进一步推动了全球生物多样性研究。

当前发展情况

当前，GBIF Bird Data 数据集已成为全球生物多样性研究的核心资源之一，为生态学、保护生物学和环境科学等多个领域提供了丰富的数据支持。数据集的持续更新和扩展，不仅促进了全球范围内的鸟类分布和生态行为的深入研究，还为制定有效的生物多样性保护策略提供了科学依据。此外，GBIF Bird Data 的开放获取政策，极大地促进了国际间的科研合作和知识共享，对全球生物多样性保护和可持续发展产生了深远影响。

发展历程

• Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 正式成立，旨在促进全球生物多样性数据的共享与利用。

  2001年
• GBIF 首次发布鸟类数据集，涵盖全球范围内的鸟类分布信息，标志着该数据集的初步形成。

  2007年
• GBIF 鸟类数据集开始整合来自多个国家和地区的数据，数据量显著增加，覆盖范围进一步扩大。

  2012年
• GBIF 鸟类数据集首次应用于全球鸟类多样性评估研究，为科学界提供了重要的数据支持。

  2015年
• GBIF 鸟类数据集的更新频率提高，数据质量和准确性得到进一步提升，成为全球鸟类研究的重要资源。

  2018年
• GBIF 鸟类数据集被广泛应用于气候变化对鸟类分布影响的研究，展示了其在生态学研究中的重要价值。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在全球生物多样性信息设施（GBIF）鸟类数据集中，最经典的使用场景之一是生态学研究。研究者利用该数据集中的鸟类分布信息，分析物种的分布模式、栖息地偏好及其与环境因素的关系。通过这些数据，科学家能够评估气候变化、土地利用变化和人类活动对鸟类种群的影响，从而为生态保护策略提供科学依据。

解决学术问题

GBIF鸟类数据集在解决多个学术研究问题中发挥了关键作用。首先，它为物种分布模型（SDM）提供了丰富的数据支持，帮助科学家预测物种在不同环境条件下的分布和潜在栖息地。其次，该数据集促进了生物多样性热点地区的识别，为保护生物多样性提供了重要参考。此外，通过分析鸟类数据，研究者能够揭示物种间的相互作用和生态系统的复杂性，推动生态学理论的发展。

衍生相关工作

GBIF鸟类数据集的广泛应用催生了众多相关经典工作。例如，基于该数据集的研究成果，科学家开发了多种物种分布预测模型，这些模型被广泛应用于全球气候变化和土地利用变化对生物多样性影响的评估。此外，数据集还促进了多尺度生态网络分析方法的发展，帮助研究者理解生态系统的结构和功能。在教育领域，GBIF鸟类数据集也被用于开发教学工具，提升公众对生物多样性保护的认识和参与度。