《生態系統分類與地圖同IUCN全球生態系統分類交叉引用的標準、方法及指南》（Standards, methods and guidelines for cross-referencing ecosystem classifications and maps to the IUCN Global Ecosystem Typology） 制定了一套用于將各生態系統類型對接至《IUCN全球生態系統分類體系》的結構化嚴格標準。該指南旨在確保生態系統分類對接過程的科學性、透明性與結果的可比性，最終為從全球到地方尺度的生物多樣性評估、生態系統核算及跨境保護合作奠定堅實的數據基礎。

《生態系統分類與地圖同IUCN全球生態系統分類交叉引用的標準、方法及指南》

生態系統分類互操作性的需求及GET的作用

當前，各國生態系統分類體系多基于特定區域獨立構建。這些體系雖凝聚了地方專業力量，在各自的適用范圍內發揮著重要作用。不同司法管轄區（如相鄰國家）之間的分類系統缺乏協調，導致對同一片跨境生態系統的描述、命名和劃分方式可能截然不同，嚴重阻礙了需要超越行政邊界的保護規劃、跨境生態系統管理等。為了解決上述問題，全球生態系統分類體系（Global Ecosystem Typology，GET）并非旨在取代這些寶貴的國家和地區級分類系統，而是作為一個統一的參考框架和通用生態語言來發揮作用。

其核心作用體現在：

尊重與包容：GET明確在其等級結構的第6級為地方和國家分類系統提供了位置。這意味著各國可以繼續保持和使用其原有的、深入嵌入本地決策流程的分類系統，無需推倒重來。

實現集成與合成：通過將地方分類系統的單元交叉引用到GET的上層（特別是第3級，生態系統功能組），GET成功地將這些異構的系統整合到一個全球一致且可比較的框架中，解決了跨邊界不一致的問題。

提供一致性與可比性：GET的上層級別（1-3級）基于生態系統的功能屬性（如能量來源、脅迫水平、關鍵生態過程）進行劃分，而非物種組成。這使得在功能上相似但地理上遠隔千里、物種迥異的生態系統（如不同大陸的熱帶雨林）可以被歸入同一個功能組，從而為全球性的概括、預測和知識轉移提供了科學基礎。

通過建立GET與各國家分類體系之間的科學關聯，可在保持各國分類系統完整性的同時，優化生態系統信息的獲取、整合與利用，從而更好地服務于多層面政策制定與研究需求。在實際操作中，需將地方或國家層面的分類單元對接至GET第3級生態系統功能組（Ecosystem Functional Groups，EFGs），比對過程還可能推動地方分類體系的進一步完善。盡管各國分類體系普遍遵循生態系統的基本概念，但其在具體設定上存在較大差異，且已深度嵌入本國決策機制中。因此，強行推動分類體系的全球統一并不現實，更可行的路徑是依托GET作為一種通用框架，在充分尊重現有系統完整性的基礎上，增強系統間的互操作性，最終實現更廣泛的應用價值。

IUCN全球生態系統分類體系（GET）

IUCN全球生態系統分類體系（GET）是由國際專家合作開發并經IUCN認可的全球標準，旨在構建一套適用于全球生態系統研究的“通用語言”。該體系采用六級層級結構，粒度逐級遞增，分為功能成分（1–3級）與組成成分（4–6級）兩大部分。上三級以功能組為核心，采用自上而下構建，確保全球一致性；下三級則聚焦生物組成的區域差異，通過自下而上整合，兼顧地方分類的準確性與自主性。

功能成分（第1-3級）

第 1 級將生物圈劃分為4個核心領域（Realms），包括陸地、淡水、海洋和地下，并設過渡領域以涵蓋交界區域的生態系統連續性。

第 2 級將每個領域進一步劃分為2–7個功能生物群系（Functional biomes）及9個過渡生物群系（Transitional biomes），用于識別同一領域內生態系統形成機制的主要差異。

第3級生態系統功能組（Ecosystem functional groups, EFG）是關鍵分類單元，依據功能屬性而非生物類群定義，為預測生態系統對環境變化的響應提供基礎，已被采納為生態系統核算與昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架國家報告的參考體系。

組成成分（第4-6級）

第4級區域生態系統亞群（Regional ecosystem subgroups）通過細分第3級單元形成全球類型的代理單元。該層級假設全球尺度地理信息可反映生物組成差異，因而同一EFG在不同區域對應不同生物組合；其生物表征精度通常低于基于實測或地方證據的第5級。

第5級全球生態系統類型（Global ecosystem types））通過合并高度相似的亞全球類型，以消解不同來源第六級單元間的差異。

第6級亞全球生態系統類型（Subglobal ecosystem types）整合地方至國家層面的分類單元，是體系中最精細的層級。通過將其與第3級EFGs建立明確對應，既可簡化系統復雜性、解決分類不一致問題，也能補充功能屬性信息的缺失。

生態系統分類的交叉引用原則

原則1. 確保分類基礎一致

將生態系統分類體系與GET進行對接時，需確保該分類單元符合生態系統的基本定義，即“由生物群落與非生物環境相互作用形成的動態功能整體”。這一原則是全球生態系統分類實現科學性與可比性的基礎。

原則2. 依據屬性判定從屬關系

不同分類體系單元之間的關聯，本質上是基于實體屬性比較的邏輯結果。通過系統比對屬性特征，可建立從簡單的一對一到復雜的多對多映射關系。在GET中，這一原則具體表現為：生態系統類型（第5–6級）需通過屬性匹配與相應的EFG（第3級）建立從屬關系，無論其源自理論分類還是實地觀測。該方法為跨體系比對提供了基礎，也支持實地數據與理論框架的銜接。

原則3. 綜合評估多項證據

本原則強調在判定從屬關系時，需系統收集、評估并權衡所有相關屬性證據。證據可包括分類體系本身提供的描述，以及來自遙感、實地觀測等外部數據源的信息。應對證據按診斷價值、可靠性及相互佐證程度進行分級，遵循“多源優于單一，直接優于間接”的原則。所有證據的處理過程須完整記錄，以確保透明和可重復；在大規模比對中可采用“總述 個別詳述”的分層記錄方式。這一原則通過規范證據使用方式，保障比對結果的科學嚴謹性。

原則4. 明確識別與表達不確定性

生態系統分類的比對天然伴隨不確定性，此類不確定性可能源于信息質量有限、證據沖突、生態系統動態變化、屬性重疊或人為主觀判斷等多種因素，需通過置信區間、有界估計等量化工具對其予以透明化表征。對存在不確定性的生態系統類型，可采用“模糊從屬”方式，允許一個分類單元以總和為1的概率成員值（Membership values）量化多個候選EFG的歸屬概率。同時，需完整記錄最佳判斷及其不確定性范圍，包括各替代方案及其可能性，以支持政策與管理中情景分析與從屬關系的動態更新。

分步比對流程

生態系統比對應以系統化方式逐一評估生態系統類型，通過逐步排除與目標類型屬性不符的候選功能組，逐漸縮小可能歸屬的功能群組范圍，直至剩余一個或少數幾個合理選項。隨后，依據相關屬性的證據權重及從屬關系的不確定性，為這些候選功能群組分配成員值。在缺乏大規模、均衡的多生態系統屬性定量數據的情況下，成員值估算往往具有一定主觀性。因此，建議通過結構化專家征詢流程，引入多名分析人員共同參與評估。最終，需整合多位分析人員的成員值估計結果，形成可靠的分類對照關系，同時量化不確定性并完整記錄方法流程。

生態系統分類比對分析工具

生態系統分類比對分析工具包括以下四類：

成員值矩陣模板（Membership matrix template）：用于系統記錄生態系統類型與EFG之間的從屬關系及相應推理依據，支持與空間數據關聯，確保比對過程透明、可重復。

結構化專家征詢（Structured expert elicitation）：通過多名專家獨立估算、集體討論與修訂，最終匯總評估結果，有效減少主觀偏差。建議至少2名專家參與，3名及以上更佳。

多通道數字識別檢索表（Multi-access digital identification key；開發中）：基于預建的EFG屬性矩陣，借助逐步邏輯排除縮小候選EFG范圍，其靈活性高于傳統檢索表。

人工智能診斷工具（Artificial intelligence diagnostic tools；測試中）：依托大型語言模型或機器學習算法，可處理文本、空間、圖像等多模態數據，自動推薦候選 EFGs。其性能依賴輸入信息的詳細程度，未來有望通過融合多源數據進一步提升分類準確性。

構建具備互操作性的生態系統分類與地圖應用能力

將國家或地區的生態系統分類及分布圖與IUCN GET進行對接，可為數據管理者與使用者提供一條實現國際數據互操作的可行路徑，從而促進全球生態信息的共享與協同應用。盡管在建立本地分類系統與GET EFGs的對應關系時需投入初步資源，但該關聯一旦確立并優化完成，后續便無需大量維護，僅隨國家數據的更新而相應調整即可。

跨系統分類對接難免存在不確定性與診斷誤差。為盡可能降低偏差，建議通過以下方式進行優化：

確保待對接單元符合生態系統的基本定義；

全面搜集并系統評估與候選EFGs及本地生態系統屬性相關的各類信息；

先依據地理位置與環境類型排除明顯不匹配的EFGs，再基于關鍵區分屬性逐步縮小候選范圍；

采用成員值而非二元劃分，以科學表達歸屬關系中的不確定性；

完整記錄對接流程、判斷依據及結果，確保過程可追溯、可更新。

盡管數字識別工具與人工智能技術有助于提升對接效率和一致性，但仍存在誤判可能。因此，無論結果來自工具自動輸出還是專家判斷，都應經過嚴格審核。為進一步減少誤差，推薦采納以下做法：

在訓練數據庫與參考矩陣中納入更豐富多樣的生態系統屬性；

解讀屬性時充分考慮其自然時空變異特征；

確保參考數據包含大量具有代表性的樣本；

對輸入數據質量實施嚴格管控；

將初步對接結果送交專家評議；

積極補充新的觀測數據與案例，共同增強GET及其應用的魯棒性與適用性。

未來如能建立開放的GET全球交叉參考數據庫，將極大推動上述目標的實現。