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Developing spatially comparable biodiversity indicators using objective scale-dependent species selection
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AI
DOI：10.1016/j.ecolind.2025.113327.png)
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摘要
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多物种指数（MSIs）是监测从地方到全球尺度上向保护政策目标进展的重要工具。构成栖息地特异性指标的物种选择通常反映特定背景知识、政策需求及数据可用性。这使跨不同地点比较等效指标变得具有挑战性，并且如果后续应用于其他地点或空间尺度，可能会降低其代表性。认识到这一点，日益增长的需求是开发物种选择的标准方法，以产生更具空间可比性的MSIs。我们使用欧洲的森林鸟类物种，采用基于生态位（niche-based）的框架进行指示物种选择，以在国家、区域和泛欧洲尺度上推导标准化指数，并探讨采用三种替代物种选择策略时，物种组成对指标趋势的影响：选择代表特定空间尺度的物种（地理目标导向）、分解代表大尺度的物种集用于小尺度（自上而下）以及聚合代表小尺度的物种列表用于大尺度（自下而上）。我们表明，尽管指示物种集的组成根据物种选择方法而变化，但特定地点的指数趋势通常具有可比性。然而，地理目标导向的指标往往包含更多专化物种，并能更代表更广泛的群落。尽管现有的生物多样性指数为不同空间尺度上的自然状态提供了关键见解，但我们的研究为开发互补的、标准化的且空间可比的指标奠定了基础。
Keyword:
Biodiversity indicators
European birds
Forest
Niche-based approach
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
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7.4
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C
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