全球爬行动物评估突出了四足动物的共同保护需求

　　我们使用了IUCN红色列表标准34,35，其他全球状态评估工作中开发的方法36,37来评估10,078种爬行动物物种以灭绝风险。我们还包括建议的118种乌龟物种的建议红色列表类别38 ，总共覆盖了10,196种
，占202039年8月的11,341种描述爬行动物物种中的89％ 。 　　我们主要通过与物种专家（9,536种）的区域面对面和遥远（即通过电话和电子邮件）讲习班来编译评估数据，并与IUCN物种生存委员会专家团体和独立的红色清单机构（442种 ，主要是海龟
，陆地和淡淡灰海龟，伊吉亚纳斯 ，海洋卑鄙的conse族人
，crake and crace and cracean and Cracean and Cracean，crake and Cracean ，Cracean，Crakiles
，Crakiles，Crakean ，Crakiles
，Crakean，Crake ，主要是442种
。我们在2004年至2019年之间进行了48次讲习班（补充表1）。研讨会参与者提供了信息来完成所需的物种评估领域（地理分布
，人口丰度和趋势，栖息地和生态要求 ，威胁
，使用和贸易，文献）并绘制分布图 。然后 ，我们将红色列表标准34应用于此信息
，以分配红色列表类别：灭绝，在野外灭绝 ，极度濒危，濒危
，濒临灭绝，脆弱 ，几乎受到威胁
，最不关心和数据不足
。受威胁的物种是被归类为严重濒危，濒危和脆弱的物种。 　　我们将爬行动物数据库39用作分类标准 ，仅遵循与IUCN物种生存委员会的完善分类标准40 。原始评估结束后
，我们无法重新审视大多数地区的新描述，因此最终物种列表与爬行动物数据库的任何单一版本都不完全一致
。 　　在允许数据的地方 ，我们使用IUCN映射指南41（1,003种）以ESRI ShapeFile格式开发了分布图。这些地图通常是涵盖所有已知地区的广阔多边形
，并规定了在不合适的栖息地地区表现出明显不连续性的规定 。每个多边形根据物种的存在（现存，可能存在或灭绝）和原点（本地 ，引入或重新引入）41。对于一些在研讨会（高加索
，东南亚，非洲 ，澳大利亚和南美西部的大部分地区）涵盖的地区，我们与全球爬行动物分布（GARD）（http://www.gardinitiatiatiative.org/）进行了合作
，为贡献专家提供了基线分布图，以供审查
。尽管精致的地图返回了Gard团队 ，但并非所有这些地图都纳入了Gard。 　　众所周知
，使用IUCN栖息地分类方案（v.3.1）（https://www.iucnredlist.org/resources/habitat-classification-scheme）对物种栖息地进行了编码 。物种被分配到已知发生的所有栖息地类别
。在可能的情况下，记录了栖息地的适用性（合适的 ，边际或未知）和主要的重要性（是或否）。栖息地数据可用于9,484种爬行动物 。 　　All known historical, current and projected (within 10 years or 3 generations, whichever is the longest; generation time estimated, when not available, from related species for which it is known; generation time recorded for 76.3% of the 186 species categorized as threatened under Red List criteria A and C1, the only criteria using generation length) threats were coded using the IUCN Threats Classification Scheme v.3.2（https://www.iucnredlist.org/resources/threat-classification-scheme）
，遵循先前发表的研究42
。在可能的情况下，范围（整个（> 90％） ，多数（50-90％）
，少数（<50%) of the population; unknown) and severity (causing very rapid (>30％），快速（> 20％） ，缓慢但值得注意的（<20％）在10年或3世代下降
，以较长者为准；微不足道的下降；未知）记录了威胁。在1,829种威胁爬行动物中，有1,756个可以使用威胁数据 。 　　每个评估都接受了两次评论
。首先 ，一位熟悉该物种但不参与评估的科学家对Red List标准的生物准确性和精确应用进行了回顾。一旦评估人员令人满意地修改了评估，IUCN红色列表单位的工作人员将审查评估
，主要是为了准确应用红色列表标准 。在必要时，评估人员再次修改了评估 ，以在评估完成之前满足IUCN红色列表单位的任何担忧
。 　　尽管我们为完成所有爬行动物的评估做出了广泛的努力
，但仍然存在一些数据差距。 　　截至2020年12月，本研究中省略了1,145种爬行动物物种 ，主要是蛇和蜥蜴
，包括系统发育多样性分析，因为它们最近被描述了 ，并且在该地区先前的全面评估后进行了描述 。Geographically, they are primarily from tropical regions (as are assessed reptiles) with an underrepresentation of African species (distribution of omitted species: Asia, 41%; Africa, 8%; Australia, 7%; Europe, 3%; North/Central America, 20%; South America, 19%; Caribbean, 5%; Oceania, 4%; percentages sum to greater than 100% because some species occur in two regions).由于最近描述了它们
，因此许多人已知，可能很少见或发生在非常有限的地区 ，或者在经常受到高水平人类影响的调查的地区。因此
，最近的描述更有可能接受数据缺陷或受到威胁的红色列表类别，而不是分配最少关注者41
。对我们分析的净影响略有低估了受威胁的蛇和蜥蜴的数量 ，并且可能对最少关注的物种的高估了。随着未来描述的四足动物可能是小范围，威胁性蜥蜴和两栖动物43,44
，此处报道的替代水平可能会下降 。 　　尽管我们做出了广泛的努力来绘制每个物种的当前已知分布，但对于某些物种而言 ，此信息是不完整的
。在适当的情况下
，并遵循专家指导，如果生态条件似乎适当 ，我们在已知地区之间进行了插值。此外
，物种的发生不太可能在范围图中均匀或完全散布在整个区域中，例如 ，在不合适的栖息地的斑块中预计差距 。 　　对于被评估为数据不足的物种（1,507次爬行动物
，14.8％），关于该物种的分布 ，人口状况或威胁（历史
，当前或预期的未来）的信息（来自已发表的来源和专家知识）的信息不足，无法直接或间接评估灭绝风险
。在评估时 ，根据其公认的分类法规评估所有物种。因此，分类不确定性并没有导致数据缺陷分配
，尽管某些物种被列为数据缺乏，因为它们在形态上与另一物种是无法区分的 ，因此对分布和丰度的估计是不可行的 。 　　评估是在1996年至2020年之间完成的
，2011年之前完成了1,503次评估
。IUCN程序规则（https://www.iucnredlist.org/resources/rules-er-procedure）建议每10年重新处理一次，因此 ，每10年
，因此，可以将评估的时间占2020％ ，可以被视为15％。在评估1996 - 2010年的物种中
，比最近评估的物种受到威胁（23.0％）（20.7％） 。与Tuatara，Lizards和Snakes（分别为0％ ，12％和17％）相比
，具有过时的评估的鳄鱼和乌龟的百分比更大（分别为29％和35％）（分别为29％和35％）（分别为0％，12％和17％） ，以及对鳄鱼和乌龟的高度威胁性（补充表2），这一差异很大程度上解释了这种差异
。全球生物多样性的持续恶化1表明
，与上次评估时，具有过时评估的物种更有可能处于更高的威胁类别 ，从而低估了当前爬行动物威胁状态。 　　为了估计受到灭绝威胁的物种的百分比（严重濒危
，濒危和脆弱的类别），我们使用了以下公式 ，该公式假设数据缺陷物种具有与不足数据的物种相同的威胁物种的比例 。 　　托管是对受威胁物种比例的最佳估计；CR
，EN，VU和DD是每个相应的红色列表类别中的物种数量 ，N是评估的物种数量（不包括野生物种中的灭绝和灭绝）。 　　对于包括两栖动物
，鸟类和哺乳动物数据的所有分析，我们使用了2020年5月从IUCN Red List网站下载的表格和空间数据的2020-1版本3
。 　　威胁计算仅限于威胁性的红色列表类别中的物种（极度濒危 ，濒危和脆弱）。多种威胁会影响一个物种 。威胁的摘要是IUCN分类方案的第一级
。不包括威胁只会影响全球人口的少数人（<50％的人口）（被编码为“少数族裔”）。此外
，我们删除了经过评估的威胁，这些威胁会导致“不下降 ”和“可忽略的下降
”（如严重性编码所示） 。我们认为所有没有范围或严重性的威胁是主要威胁 ，并将其保留在分析中
。 　　栖息地的分析仅限于IUCN栖息地分类方案的第一级。我们排除了该物种对该物种的主要重要性的栖息地，并将适用性评分为“边际”
，并认为所有栖息地没有重视或适合得分，这是合适的 ，至关重要
，并将其包括在分析中 。我们在分析中没有考虑人造栖息地
。 　　只有少数爬行动物的物种居住在“洞穴/地下 ”和“海洋沿海​​
”栖息地，因此它们不包括在图4中 ，但其威胁流行率总结在补充表4中。 　　统计检验旨在避免将同一物种的多个观察结果包括在内（因为物种可能发生在多个栖息地中并受到多种威胁的威胁） 。为了评估干旱栖息地或森林物种是否更有可能受到威胁
，我们仅包括仅限于这些栖息地类型之一的物种
。对于威胁分析，我们比较了森林中发生的物种（包括在森林和其他栖息地中发生的物种）与不在森林中发生的物种。所有测试均为两尾Fisher的精确测试 。 　　图2中所示的威胁和系统发育多样性的地理模式仅适用于陆地物种（因此 ，对于爬行动物
，不包括87种海龟和海蛇）。四足类类的散发海洋物种数量和用于绘制分布的方法的数量差异很大
。限制对陆地物种的分析确保了更稳定的分析，并避免了少量物种引起的摘要值的广泛变化。 　　对分布地图的分析要么使用以下IUCN地图代码名称或没有代码的多边形分析： 　　存在=现有（代码1）和可能存在（代码2） 　　Origin =本机（代码1） ，重新引入（代码2）并引入（代码6） 　　季节性=居民（代码1）
，繁殖季节（代码2），非繁殖季节（代码3）和通道（代码4） 。 　　被归类为严重濒危（可能灭绝的）物种的范围被编码为灭绝（代码4） ，并将其排除在空间分析之外
。 　　所有空间分析均在全局0.5°x 0.5°纬度 - 宽度网格（赤道约50 km）上进行。为了探索空间分辨率的影响，我们以100公里的分辨率重复了替代性和系统发育多样性分析 。我们将多边形范围图（用上述适当的代码标记）转换为这些网格
。我们使用了全球等化的伪型投影
，Goode纯种。 　　我们将受威胁物种的分布描绘为每个网格单元重叠的物种数量的数量 。 　　我们确定了与所有其他类别相比，通过比较四个四四脚架类别中的物种调整后的威胁水平 ，与所有其他类别相比
，每个四足类阶级都受到不成比例的威胁
。首先，对于每个网格单元 ，我们通过将威胁性的红色列表类别（脆弱
，濒危和严重濒危）中的物种数除以该单元中发现的类别的物种总数，从而确定了每个类别的比例威胁水平。其次 ，对于所有至少存在五个四脚架物种的网格细胞
，我们比较了四个类别中的比例威胁值，并确定一个网格单元为给定类别的威胁水平不成比例 ，如果：（1）网格单元具有等于类别或更高班级的10％或更高的比例威胁；（2）网格单元对班级的比例威胁至少是下一阶级的比例威胁水平的两倍 。我们通过改变最高级别和第二高级别之间的比例威胁水平的差异程度
，评估了对我们对不成比例威胁的定义的不成比例威胁模式的敏感性
。当班级具有比例威胁级别时，我们确定了每个班级的网格单元数量：（1）高于任何其他类别；（2）比任何其他类别都高25％或更高；（3）比任何其他类别都高50％或更高；（4）比任何其他类别高100％或更高；（5）比其他任何类别都高200％或更高。在主要文本中 ，我们报告了100％或更多威胁水平的结果 。所有阈值的结果都包含在扩展数据表1、2中。 　　我们使用两种替代策略确定了每个四足动物类别的全球保护优先级：1策略优先区域，其中包含许多受威胁物种的范围相对较高的威胁物种
，而策略2优先区域的核心核心是全球范围内限制性最大的威胁物种
。我们在空间保护计划软件Zonation45和R套件Zonator46中实施了保护策略，分别在50公里和100公里的策略下 ，分别用于1和2的策略1和2分别用于1和1的策略。 　　加性益处函数算法通过给定网格单元中包含的所有物种的全球范围大小的比例（如先前定义的47）和特有主义丰富度（如定义的48）相似 。在该算法的基础上
，仅在该细胞或其他细胞中出现许多物种的细胞获得了最高优先级
。核心区域分区算法优先考虑给定网格单元中所有物种的全球范围大小的最大比例：包括范围限制物种最高比例的细胞均给予最高优先级。 　　因此，比较两种策略 ，策略1对网格细胞中物种的数量更为重要（即更多的物种=更高的总比例）
，这可能是以全球范围内最限制的物种为代价的，而是直接由策略2优先考虑 。 　　由于诸如这些空间优先级之类的互补表示问题通常具有多种解决方案 ，因此我们进行了五个使用的算法的五次迭代
，并汇总了这些算法的变化
。 　　为了评估维护受威胁鸟类，哺乳动物和两栖动物（单独或组合）的多样性的程度 ，是保护威胁性爬行动物多样性的替代品
，我们计算了一种物种积累指数（SAI）的替代效果。SAI源自三个曲线的比较：（1）“最佳曲线”代表了使用直接进行威胁性爬行动物的数据进行保护时，威胁爬行动物物种多样性的积累；（2）“代孕曲线 ”代表了使用另一个阶级作为代理的威胁物种多样性进行保护时 ，在保护受到威胁的爬行动物物种的多样性中的积累；（3）“随机曲线
”代表当随机选择保护区时，被威胁爬行动物物种多样性的积累 。我们基于每种爬行动物 - 流形组合（鸟类
，哺乳动物和两栖动物单独和组合）估计最佳，替代和随机曲线
。使用100组随机的陆地网格细胞序列 ，使我们能够在“随机曲线”中间产生95％的置信区间。此外
，由于我们使用中位数和95％的置信区间在五个迭代中汇总了每个四足类类的每种空间优先算法的五个迭代，因此最佳和替代曲线也得到了汇总 。 　　然后 ，我们将代孕的定量度量得出为SAI =（S -R）/（O -R）
，其中S是替代曲线下的区域，R是随机曲线下的面积 ，O是最佳曲线下的面积
。SAI = 1当最佳和替代曲线相同时（完美代孕）。当替代曲线位于随机曲线上方（正替孕）上方时
，当替代曲线和随机曲线重合（无代孕）时为零，而当替代曲线位于随机曲线以下（负替代）时 ，则在1到0之间 。我们使用先前的研究49修改的R代码计算了SAI。对于每种爬行动物 - 溶材的组合
，我们报告了最佳，替代和随机曲线的所有组合中的中位数和95％的置信区间（5个目标和替代曲线迭代以及100个随机曲线迭代）
。 　　尽管不是严格地衡量代理25 ，但我们还计算了每个保护策略和空间分辨率的分区优先级的空间一致性（Spearman的等级相关，类似于先前公布的方法9）。 　　我们覆盖了保护区（多边形
，从保护区域的世界数据库中分类为IUCN I – VI），覆盖了所有受威胁的四足动物和分类物种的范围 ，范围完全是在任何受保护区域以外的范围 。 　　为了计算系统发育多样性15
，我们使用了哺乳动物51，Birds52和Amphibians的发表时间树53
。对于爬行动物 ，我们结合了两棵时期树：一棵综合的鳞状树
，其中包含9,755种鳞状物种，包括sphenodon punctatus16 ，以及一棵包成384种物种的乌龟和鳄鱼树。时间树包含一些缺乏遗传数据的物种
，该物种由分类学插值添加54，以最大程度地提高分类学覆盖范围 。我们总共分析了32,722种四足动物物种 ，其中包括10,139个爬行动物
，5,364个哺乳动物，9,879只鸟类和7,239个两栖动物
。对于鳞状和乌龟和鳄鱼 ，有10,000棵完全分辨的树木。对于每组，我们随机采样了100棵树
，并将它们组合在一起以获得100个完全分辨的爬行动物时树，以适应不确定性 。同样 ，我们在10,000个可用的10,000次中随机采样了100棵两栖动物和100个哺乳动物
。 　　我们彻底比较了地理和系统发育数据之间的物种名称不匹配
，以匹配同义词和正确的拼写错误名称。我们还估算了该属（但不存在该物种）已经存在于树中的物种，例如新描述的物种（262个两栖动物 ，1,694只鸟
，236个哺乳动物和777种爬行动物） 。估算的物种随机连接到子树属内的节点
。由于多元群体可以高估系统发育多样性，因此我们使用先前公布的Method54随机解决了所有多元构想 ，以R代码实现。该过程是对鸟类进行的100次
，而100个两栖动物，100个哺乳动物和100个爬行动物时树进行了一次 。我们在系统发育多样性分析中包括30,778种具有地理和系统发育数据的四足动物物种。这个总数包括6,641个两栖动物 ，8,758只鸟
，5,550个哺乳动物和9,829个爬行动物
。对于每个类别，我们估计所有物种的系统发育多样性14 ，并在50公里和100公里的分辨率下清除受威胁物种后。为了考虑系统发育不确定性（即，插值物种的放置）在每个班级的100个完全分辨的树中的系统发育多样性计算中
，我们使用先前描述的方法55进行了灵敏度分析 。该方法计算出一个进化的独特性评分，即（1）在包含插值物种时会增加进化枝的总系统发育多样性 ，并且（2）纠正属属物种中物种的进化独特性评分（缺失的亲属）
。遵循此方法
，我们计算了从子树中每个细胞的进化独特性分数56，包括用R包装Caper57中的焦点细胞中存在的所有物种。对于具有插值物种的属 ，将非插值物种的平均进化独特性得分分配给该属的插值物种 。对于那些属
， 我们计算了对应于焦点属的平均进化独特性评分（包括插值物种）的第二个进化独特得分
。对于属于没有插值物种的属的物种，第一和第二进化的独特性得分是相同的。接下来 ，我们计算了两个进化独特性得分的平均值
，并将该值报告为每个物种的进化独特性评分 。最后，我们将系统发育多样性计算为进化独特性得分的总和
。因此 ，系统发育多样性对应于Crozier版本的系统发育多样性58
，即连接无根的物种组合的分支长度的总和。接下来，我们报道了中位系统发育多样性 ，每个班级都计算了100多种完全分辨的树 。在这些数字中，排除了少于五个物种的细胞以避免离群值
。 　　有关研究设计的更多信息可在与本文有关的自然研究报告摘要中获得。