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自：基于自然的解决方案
标题：
Climate change extinctions
作者：
Mark C. Urban[康涅狄格大学]
期刊：
Science
类型：
Research article
时间：
2024.12.5
链接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adp4461
引用：
Mark C. Urban,Climate change extinctions.Science386,1123-1128(2024).
鉴于人类活动显然正在对全球气候造成变化，科学家们持续探索这种变化可能带来的影响，并预测物种多样性的减少乃至灭绝。为了全面理解这一全球性问题的后果，必须整合多方面的研究成果。继大约10年前首次尝试评估之后，本文作者Urban在其研究中指出，我们现在可以更有信心地预测，随着气温的升高，将会有越来越多的物种面临灭绝的风险；在最严重的温室气体排放情景下，地球上接近1/3的物种可能会消失，尤其是那些来自特定脆弱生态系统或地区的物种。
—Sacha Vignieri
气候变化预计会导致生物多样性出现不可逆转的改变，但对其具体风险的预测仍然存在不确定性。通过综合485项研究和超过500万条预测数据，我对气候变化导致的物种灭绝进行了定量的全球评估。这项meta分析更加明确地显示，一旦全球气温升幅超过1.5°C，物种灭绝的速度将显著加快。在最极端的温室气体排放情景下，全球大约1/3的物种可能面临灭绝的风险。特别是两栖动物、山区与岛屿生态系统中的物种、以及生活在淡水环境中的生物，还有那些栖息于南美洲、澳大利亚和新西兰的物种，面临的威胁尤为严重。这与观测数据相符，
自1970年以来，由于气候变化的影响，全球已观察到的物种灭绝比例持续上升。
为了有效保护生物多样性，除了控制温室气体排放之外，确定哪些物种需要优先保护也至关重要，直到我们能够遏制并最终逆转人为引起的气候变化趋势。
气候变化正在重塑物种的丰度、分布和互动，影响全球生态系统。虽然部分物种通过迁移或适应得以存活，但许多物种正面临数量减少、分布缩小及灭绝的风险。这不仅威胁到生态系统的健康，也削弱了生物多样性对人类的贡献。为了有效保护生物多样性，需要在不同排放情景下进行精准预测，以识别高风险物种、生态系统和地区。
最新的全球评估预计，气候变化可能使百万以上物种面临灭绝风险，尽管具体影响尚不确定。以往研究显示，不同方法、地区、分类群和假设会导致不同的灭绝风险估计。我进行了全面的全球灭绝风险评估，基于485项多物种研究中的550多万个预测，涵盖大多数已知物种，并结合了1425位科学家30年的研究成果。这项分析不仅扩大了样本量，还采用了更新、更复杂的建模方法，考虑了物种的敏感性和适应性，同时更好地代表了亚洲和非洲等研究不足的区域。本研究
通过加权处理、解决偏差、整合栖息地丧失因素、根据最新排放情景预测，并评估地理、生态系统、分类学、物种特征以及建模方法和假设对灭绝风险的影响，并综合归因于气候变化的灭绝现象。
全球气候变化预计会导致7.6%的物种灭绝（95%可信区间：6.6%至8.7%），这是基于所有排放情景和建模假设的平均预测。这一估计与2015年全球评估的中位数7.9%相近，而不确定性较之前减少了最多50%，尤其是在高温预测方面。
灭绝风险高度依赖于全球排放情景：
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当前气温比工业化前水平高约1.3℃时，预计1.6%的物种将灭绝；
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达到《巴黎协定》目标1.5℃（SSP 1-1.9），灭绝风险升至1.8%；
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若气温升至2.0℃（SSP 1-2.6），灭绝风险进一步增至2.7%；
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根据当前减排承诺，全球气温可能上升至2.7℃，威胁约5%的物种；
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如果气温升至4.3℃（SSP 3-7.0），灭绝风险将迅速增至14.9%；
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在最极端情况下，气温升至5.4℃（SSP 5-8.5），近30%的物种可能灭绝。
区域和分类多样性校正对结果影响不大，因为预测与全球平均值相似。研究结果在面对出版偏差、时间段、统计模型等变化时保持稳健。
图 1. 预测的气候变化导致的灭绝风险与预计的全球气温上升（℃）的比例。
（A 和 B）预测的灭绝风险中位数趋势（95% CI）（阴影区域）与工业化前（1850 年至 1900 年）温度（A）在 2100 年和（B）在不同排放和 SSP 下随时间的变化相对应。单个数据点的大小与预测物种的对数数量成正比。扩展版本可在图 S12 中查看。
我分别评估了预计会影响灭绝风险估计的六组因素。解释灭绝风险预测差异最大的因素是地理（14.5%）、生态系统类型（12.9%）、建模方法（11.6%）和威胁程度（11.2%）（图 2 和 3 以及表 S7）。考虑这些因素和研究间差异的模型解释了总变异的 78% 以上。
图 2. 预测的各地区灭绝风险。
图例中的颜色与灭绝风险中位数成正比，95% 置信区间以各自的颜色显示。中位数以白色或蓝色显示，当其 95% 置信区间分别高于或低于全球中位数 7.6% 时，则显示向上或向下的三角形。每个估计值都包括研究数量 (N) 和模型变化（n = 基于不同假设的研究迭代）。数据不足的区域以灰色显示。
灭绝风险在不同大陆和纬度带之间存在显著差异。澳大利亚/新西兰和南美洲的灭绝风险最高，分别为15.7%和12.8%，而亚洲的风险较低，为5.5%。北温带和北极地区的灭绝风险也相对较低，分别为6.4%和3.8%。更精细的区域分析显示，南美洲、澳大利亚和新西兰面临较大威胁，而北极欧洲的风险较小。值得注意的是，北非的灭绝风险特别高，达到17.4%（95%可信区间：9.0%，31.1%）。海洋物种的灭绝风险中等，约为6.1%。
研究强调了澳大利亚和新西兰陆地物种面临的高风险，这些物种在追踪气候变化时难以进入海洋。南美洲的高风险与生物多样性热点地区物种的小范围分布和特殊生态位有关。非洲和亚洲的风险中等，但北非风险较高。相比之下，北美和欧洲的研究较多，显示出中等的整体风险，而北极地区风险较低，可能因为高纬度物种分布广泛且能够适应气候变化。南半球高纬度地区较窄的陆地几何形状可能导致该半球的灭绝率高于北半球。尽管某些区域的平均风险较低，许多物种仍然受到严重威胁，因此不应忽视对这些地区和物种的关注。
图 3. 导致灭绝风险变化的因素。
每个符号表示中位数估计值，误差线表示 95% 置信区间。彩色符号表示置信区间与中位数灭绝风险 (7.6%) 不重叠的因素，中位数灭绝风险显示为垂直线。研究数量 (N)、模型变化 (n) 和每组因素解释的方差 [贝叶斯判定系
数 (
R
2
)
] 显示在每个估计值的右侧。
在之前的评估中，灭绝风险在分类群之间没有差异，这可能是因为大多数模型忽略了会区分分类反应的分类单元特异性特征。现在，更多的机制研究可以区分不同分类群的风险（图 3）。两栖动物预计将面临高于平均水平的风险（10.0%；CI95：7.6，13.2%）。两栖动物可能容易受到气候变化的影响，因为它们具有双相生活史、低分散能力、受到其他威胁的威胁、对天气的敏感性以及与高气候风险的淡水生态系统的联系。与此同时，鸟类预计面临的风险较低（5.5%，CI95：4.5，6.7%）。许多鸟类分散性好，这可以促进气候变化期间范围的扩大，一些物种已经适应了气候变化。然而，应注意不要过于概括；每个分类群内的物种仍然可能受到严重威胁，因此，分类学概括不应取代特定物种的预测。
对特定生态系统的威胁是灭绝风险的第二大差异（12.9%）。山区、岛屿和淡水生态系统中的物种具有较高的灭绝风险（图 3）。对山地物种的威胁尤其高，达到 14.8%（CI95：11.0，19.3%），这反映了人们对气候变化可能将山地物种推上“灭绝阶梯”的担忧，即物种会追随气候变化直至山顶，直到无处可去。岛屿物种也面临着更高的风险，达到 12.0%（CI95：9.6，15.0%），这可能是因为岛屿物种的种群规模较小、存在入侵物种等威胁，以及与大陆物种相比，追踪气候变化的地理区域有限。淡水物种的风险也较高（10.5%；CI95：8.1，13.3%）。淡水物种通常分布有限，且由于污染、入侵物种和水资源开采等原因，其数量正在减少。陆地和海洋物种受到的威胁处于中等水平。
一些研究关注的是那些由于特定特征（例如，分散能力差）、栖息地危险（例如山脉）或面临栖息地丧失等其他威胁而先验地面临更高气候变化威胁的物种。这些研究确实估计的风险比中位数高出约 4%（11.8%；CI95：9.1，15.2%）（图 3）。对特有物种（定义为分布范围在研究区域内的物种）的研究估计风险更高，为 10.6%（CI95：8.8，12.5%）。特有物种通常分布范围较小，因此人们一致预测它们会遭受更高的气候变化灭绝风险。与预测相反，包括当前和未来土地使用等其他威胁的模型并没有产生高于正常的风险。虽然令人惊讶，但这一结果取决于模型对未来土地使用政策的假设，这些政策可能会增加或减少未来的风险。需要进行更多研究来了解土地利用变化何时与气候变化产生协同作用从而增加灭绝风险。
建模方法显著影响灭绝风险估计。物种-面积关系模型预测的风险最高（27.4%；CI95：16.7，41.7%），它基于栖息地面积和物种多样性之间的关系，尽管可能存在正偏差，但能评估数据不足的小范围稀有物种的风险。专家分析预测的灭绝风险也较高（14.6%；CI95：9.8，21.7%），结合了物种分布模型与专家对物种脆弱性和适应性的判断。
21世纪以来，易于使用的相关物种分布模型逐渐取代了早期的机械模型，成为主流，占研究的80%以上，其风险估计中位数与整体荟萃分析一致。近期，混合和机械方法再次流行，前者结合生物学知识调整预测，后者使用生理极限等信息独立于当前分布预测灭绝，两者分别给出7.1%和4.1%（CI95：2.8，5.9%）的风险估计。机械模型可能因多应用于风险较低地区或依赖于常见物种的数据而预测出较低风险。
图 4. 气候变化灭绝模型包含更多机制和更多样化的机制。
（A）具有多种机制（橙色阴影）的模型的累计比例随着时间的推移而增长。（B）最近的模型包含了更多类型的机制，包括适应和人口差异。
早期模型结合了生理学、物种相互作用和扩散，而现代模型进一步纳入了人口统计学、种群差异和适应性进化。这些机制对灭绝风险估计有显著影响：
关于扩散的假设也影响灭绝估计：假设无扩散的模型显示更高风险（11.3%；CI95：9.7，13.1%），而允许自由扩散的模型显示较低风险（5.9%；CI95：5.1，6.8%）。特定分类群的扩散限制模型与总体中位数相似，但有助于更准确预测物种特定反应。
自20世纪60年代以来，全球气温升高已导致至少19种物种灭绝部分归因于气候变化，这一比例每十年增加4%。受影响物种多位于岛屿、山地和淡水生态系统中，如Fort Ross象鼻虫和Bramble Cay裸尾鼠因海平面上升灭绝，夏威夷鸟类因禽疟扩散至高海拔地区受影响，两栖动物则因壶菌病感染而减少。尽管气候变化在某些情况下扮演不确定角色，但它能够渗透到最原始的栖息地，影响保护区的有效性。
目前约1.3°C的变暖水平下，预计1.6%的物种（即约16万种）可能因气候变化濒临灭绝。然而，记录的灭绝事件主要集中在脊椎动物，低估了实际灭绝数量，包括未被发现或描述的物种。这种差异反映了“灭绝债务”现象，即威胁与灭绝之间存在的时间滞后，通常需要数年到数千年才能显现，取决于物种的丰度、范围大小和生活史特征。
图 5. 部分归因于气候变化的灭绝。
（A）NOAA 提供的全球陆地和海洋温度异常（以℃为单位）相对于 1850-1900 年平均值。（B）每个点表示一次灭绝及其估计年份，来自国际自然与自然资源保护联盟 (IUCN) 红色名录。部分归因于气候变化的灭绝以橙色突出显示。数字对应于表 S6 条目。图片展示了灭绝的 (1) Kaua’i Akialoa 蜜旋木雀、(4) 金色倒挂金钟植物（Golden Fuchsia plant）、(14) 塞舌尔蜗牛（Pachnodus velutinus ）和 (15) Bramble Cay Melomys 大鼠。（C）随着时间的推移，每十年因气候变化而导致的灭绝比例增加。最近观察到的总灭绝次数较少，这可能反映了记录灭绝的时间滞后。[照片来源在补充材料中提供。]
好消息是，时间滞后为保护工作提供了缓冲期，期间气候变化可能逆转，物种可能适应，或者保护措施可能成功。然而，灭绝债务难以准确预测，因此我们需要提高意识，建立更好的预测模型，制定分类方法，以确定哪些物种面临灭绝风险，哪些可以从长期保护中受益。
过去十年，通过更广泛的建模，我们对气候变化导致的灭绝风险有了显著提升的理解。这些模型涵盖了更多物种和地区，增加了生物复杂性，如物种相互作用和人口统计，提高了单个物种的风险估计准确性，但总体上全球灭绝风险保持平衡。虽然某些改进（如增加扩散距离）可能降低预测风险，整体确定性仍然增强。然而，由于数据不足，许多未识别和稀有物种未被建模，这意味着当前估计可能是气候变化灭绝风险的下限。
随着气候变化导致的灭绝事件确定性增加，政策选择变得至关重要。采用更严格的排放政策，可将未来灭绝风险从30%大幅降低到5%，甚至在1.5℃阈值下保持在2%以下。尽管如此，即使是5%的物种损失也对生物多样性和生态系统构成严重威胁。因此，保护行动应集中在最濒危物种上，特别是两栖动物、淡水、岛屿或山地生态系统的物种，以及那些分散能力差、分布范围小或已受威胁的物种，主要位于南美洲、澳大利亚和新西兰。
编译：
一只小杨。文章仅截取原文部分内容，感兴趣读者可以点击“
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