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US National Park Biodiversity Atlas（美国国家公园生物多样性图集）是一个基于iNaturalist平台社区验证物种观测数据构建的数据集，专门用于记录和分析美国国家公园内的生物多样性。该数据集将观测数据按照国家公园、生物分类界和季节进行结构化组织，旨在为生物多样性研究、生态监测和保护规划提供数据支持。数据集当前版本(v1)包含美国5个代表性国家公园（德纳利、大弯曲、死亡谷、奥林匹克和约塞米蒂）的观测记录，涵盖了鸟类、哺乳动物、爬行动物、两栖动物、鱼类、昆虫、蛛形纲动物、植物和真菌等多个生物类群。数据集共包含4241个样本，每个样本记录包含20个特征字段，包括公园信息（名称、官方全称、所在州、生物群落）、物种分类信息（科学名称、俗名、分类界、分类等级）、观测统计信息（总观测次数、峰值月份、峰值季节、月度分布）、数据质量指标（置信度等级）以及相关资源链接（照片、维基百科页面、iNaturalist页面）。数据来源于iNaturalist平台的研究级质量观测记录（社区验证），采用CC-BY-NC许可。该数据集适用于生物多样性分析、物种分布建模、季节性模式研究、生态旅游规划以及环境教育等应用场景。

The US National Park Biodiversity Atlas is a dataset built on community-verified species observation data from the iNaturalist platform, specifically designed to record and analyze biodiversity within US national parks. The dataset organizes observation data structurally by national park, biological classification kingdom, and season, aiming to provide data support for biodiversity research, ecological monitoring, and conservation planning. The current version (v1) includes observation records from five representative US national parks (Denali, Big Bend, Death Valley, Olympic, and Yosemite), covering multiple biological groups such as birds, mammals, reptiles, amphibians, fish, insects, arachnids, plants, and fungi. The dataset contains 4241 samples, each with 20 feature fields, including park information (name, official full name, state, biome), species classification information (scientific name, common name, classification kingdom, taxonomic rank), observation statistics (total observations, peak month, peak season, monthly distribution), data quality indicators (confidence level), and related resource links (photos, Wikipedia pages, iNaturalist pages). The data is sourced from research-grade quality observation records on the iNaturalist platform (community-verified) and is licensed under CC-BY-NC. The dataset is suitable for applications such as biodiversity analysis, species distribution modeling, seasonal pattern studies, ecotourism planning, and environmental education.

原始信息汇总

数据集概述

名称：US National Park Biodiversity Atlas（美国国家公园生物多样性地图集）

许可证：CC-BY-4.0

语言：英语

标签：生物多样性、国家公园、野生动物、植物群、动物群、iNaturalist、生态学、季节性

任务类别：其他

大小：4,241 条记录（1K < n < 10K），训练集体积约 2.4 MB

数据来源与质量

• 所有观察数据来源于 iNaturalist，采用 CC-BY-NC 许可。
• 仅包含社区验证的“研究级”（research-grade）观察记录。

数据集版本

• v1（当前版本）：覆盖 5 个国家公园，包含鸟类、哺乳动物、爬行动物、两栖动物、鱼类、昆虫、蛛形纲动物、植物和真菌。
• v2（规划中）：扩展至 20 个国家公园，添加机器学习特征标签和视觉验证的置信度评分。
• v3（规划中）：覆盖全部 63 个国家公园单位，引入公园内精细栖息地分区和相遇概率模型。

涵盖的国家公园（V1）

公园名称	州/地区	生物群落
迪纳利（Denali）	AK	亚北极冻原 / 北方森林
大弯曲（Big Bend）	TX	奇瓦瓦沙漠 / 河岸带
死亡谷（Death Valley）	CA/NV	莫哈韦 / 大盆地沙漠
奥林匹克（Olympic）	WA	温带雨林 / 高山带
约塞米蒂（Yosemite）	CA	内华达山脉山地 / 亚高山带

数据列说明（Schema）

列名	类型	描述
park_name	string	公园简称
park_full_name	string	官方国家公园名称
park_place_id	int	iNaturalist 地点 ID
park_state	string	州缩写（可多个）
park_biome	string	生物群落 / 生态系统描述
taxon_id	int	iNaturalist 分类单元 ID
taxon_name	string	科学名称
common_name	string	常用名称（如有）
kingdom	string	界：鸟类、哺乳动物、植物、真菌、爬行动物、两栖动物、鱼类、昆虫、蛛形纲动物
iconic_taxon	string	iNaturalist 图标分类（如 Aves、Plantae）
taxon_rank	string	分类级别：物种、属、科等
obs_count_total	int	该公园内研究级观察总数
peak_months	JSON 列表	观察量最高的前 3 个月份（1–12）
peak_seasons	JSON 列表	对应的季节：冬季/春季/夏季/秋季
monthly_counts	JSON 字典	完整月分布 {"1": N, "2": N, … "12": N}
confidence	string	置信度：高（≥100 条观察）、中（≥20）、低（<20）
photo_url	string	iNaturalist 默认照片（中等尺寸）
wikipedia_url	string	维基百科链接（如有）
inat_url	string	iNaturalist 分类单元页面
collected_at	string	数据收集的 ISO 时间戳

引用格式

@dataset{riley2026npbio, author = {Megan Riley}, title = {US National Park Biodiversity Atlas}, year = {2026}, publisher = {Hugging Face}, url = {https://huggingface.co/datasets/meganariley/us-national-parks-biodiversity} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建依托于iNaturalist社区平台，系统性地收集并整合了美国国家公园内经过社区验证的研究级物种观测记录。数据采集聚焦于首批五个具有代表性的国家公园，涵盖自亚北极冻原至温带雨林等多种生态系统。通过对iNaturalist平台内的观测数据进行清洗与结构化处理，提取出每个物种在各公园内的总观测次数、月度分布及季节性高峰等关键指标，并依据观测频次对数据置信度进行分级标注，最终形成一份以公园、生物界域和季节为维度的结构化生物多样性资源。

使用方法

该数据集以标准化的表格形式呈现，用户可通过Hugging Face Datasets库直接加载使用。每一行记录代表特定国家公园内某一物种的综合观测档案，支持基于公园名称、物种分类、生物群系或观测置信度等字段进行灵活筛选与聚合分析。对于进阶开发场景，数据可无缝对接至配套的空间可视化工具，用于构建交互式野生生物分布图谱。同时，其结构化的月度计数与季节标签为生态学时序分析、物候规律探索及机器学习模型训练提供了规范化的数据基础。

背景与挑战

背景概述

国家公园作为生物多样性保护的核心区域，其生态系统的监测与数据整合对生态学研究与保护决策至关重要。然而，传统生物多样性数据多分散于不同机构与数据库，缺乏统一的时空结构与多维度整合。US National Park Biodiversity Atlas数据集由Megan Riley于2026年创建，基于iNaturalist平台社区验证的研究级观测数据，聚焦于美国五座代表性国家公园（如德纳利、大弯曲等），涵盖从鸟类至真菌的多个生物界，并融入了季节性分布与置信度标签。该数据集不仅为公园野生动物图鉴空间（park-wildlife-atlas）提供了数据基石，更通过结构化展示物种、公园、季节间的关联，推动了生物多样性数据在生态学与公众科学领域的可复用性与影响力，成为连接公民科学与保护生物学的桥梁。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先源于生态监测领域的复杂性：如何将分散、非标准化的公民科学观测转化为高置信度、跨生态系统的结构化数据，以支撑从物种分布到物候变化的精准分析。在构建过程中，挑战包括数据质量验证，仅采用社区共识的研究级观测以确保可靠性；多数据源整合，需协调不同公园、生物分类群与季节信息的异质性；以及可扩展性问题，当前版本仅覆盖5座公园，计划扩展至全部63个NPS单元，涉及海量数据的清洗、标签统一与模型预测，对计算资源与算法鲁棒性提出了严苛要求。此外，季节性模式的提炼依赖于稀疏观测点，可能引入偏差，需兼顾生态真实性与统计可靠性。

常用场景

经典使用场景

在生态学与生物多样性研究领域，US National Parks Biodiversity Atlas数据集被广泛用于分析美国国家公园内物种分布的时空格局。该数据集整合了iNaturalist社区验证的研究级观测记录，覆盖五座代表性公园（如德纳利、大弯曲、死亡谷、奥林匹克和优胜美地），包含鸟类、哺乳动物、植物、昆虫等主要生物类群的丰度信息。研究者常利用其中的月观测计数和峰值季节字段，揭示不同生态系统（从亚北极冻原到莫哈韦沙漠）中物种活动的季节性节律。同时，公园名称与生物群落属性的结合，为开展跨生态区的比较研究提供了标准化基准，支持物种丰富度、观测置信度及栖息地偏好等经典生态学指标的量化分析。

解决学术问题

该数据集直接回应了生态学中长期存在的两个核心难题：一是缺乏跨地理尺度且经社区验证的标准化物种观测数据，二是难以将离散的公民科学观测转化为可比较的季节动态指标。通过汇聚仅包含研究级质量的观测记录，并结构化地提供科、属、种及特有类群（如iconic_taxon）的分类学框架，数据集为检验物种多样性纬度梯度假说、保护生物学中的优先区识别以及气候变化对物候的影响等学术议题提供了可信数据底座。其意义在于将分散的公民科学数据升华为可复现、可基准测试的生态矩阵，促进了从描述性生态学到预测性建模的范式转型，尤其为量化不同生物群落中物种观测置信度与采样努力之间的关系建立了新标尺。

实际应用

在实际应用中，该数据集直接服务于国家公园管理局的资源管理与公众科普工作。公园管理者可以依据不同季节的物种观测峰值，优化巡护路线和巡逻资源分配，或在特定时段开展入侵物种预警监测。自然教育者则可借助数据集中的常见名称、照片链接及维基百科入口，构建交互式动植物图鉴，供访客在游览过程中识别本地物种。此外，数据集已作为Hugging Face Space 'park-wildlife-atlas'应用的后端数据引擎，支持公众通过直观界面按公园、季节或生物类群浏览物种多样性信息，实现了从数据到可视化决策工具的端到端落地，降低了生物多样性信息在非专家群体中的使用门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于美国国家公园生物多样性监测的前沿领域，通过整合iNaturalist社区验证的物种观测数据，构建了涵盖5个代表性国家公园（如德纳利、大弯曲等）的多 kingdom 时空分布图谱。当前研究方向重点关注基于物候学的季节性峰值分析（peak_months/peak_seasons）与置信度评估（confidence），为生态学中的物种出现概率建模与栖息地精细划分提供数据基础。随着v2版本计划引入机器学习物种属性标签与视觉验证（vision-verified）机制，该数据集有望推动国家公园尺度从群落描述向预测性生态模型转型。其未来扩展至全部63个NPS单元并嵌入栖息地分区（v3版本），将填补跨生态系统长时序生物多样性基准数据的空缺，助力美国国家公园管理局（NPS）在气候变化与人类活动双重压力下的精准保护决策，成为连接公民科学（iNaturalist）与宏观生态学研究的桥梁性资源。