《生态系统分类与地图同IUCN全球生态系统分类交叉引用的标准、方法及指南》（Standards, methods and guidelines for cross-referencing ecosystem classifications and maps to the IUCN Global Ecosystem Typology） 制定了一套用于将各生态系统类型对接至《IUCN全球生态系统分类体系》的结构化严格标准。该指南旨在确保生态系统分类对接过程的科学性、透明性与结果的可比性，最终为从全球到地方尺度的生物多样性评估、生态系统核算及跨境保护合作奠定坚实的数据基础。

《生态系统分类与地图同IUCN全球生态系统分类交叉引用的标准、方法及指南》

生态系统分类互操作性的需求及GET的作用

当前，各国生态系统分类体系多基于特定区域独立构建。这些体系虽凝聚了地方专业力量，在各自的适用范围内发挥着重要作用。不同司法管辖区（如相邻国家）之间的分类系统缺乏协调，导致对同一片跨境生态系统的描述、命名和划分方式可能截然不同，严重阻碍了需要超越行政边界的保护规划、跨境生态系统管理等。为了解决上述问题，全球生态系统分类体系（Global Ecosystem Typology，GET）并非旨在取代这些宝贵的国家和地区级分类系统，而是作为一个统一的参考框架和通用生态语言来发挥作用。

其核心作用体现在：

尊重与包容：GET明确在其等级结构的第6级为地方和国家分类系统提供了位置。这意味着各国可以继续保持和使用其原有的、深入嵌入本地决策流程的分类系统，无需推倒重来。

实现集成与合成：通过将地方分类系统的单元交叉引用到GET的上层（特别是第3级，生态系统功能组），GET成功地将这些异构的系统整合到一个全球一致且可比较的框架中，解决了跨边界不一致的问题。

提供一致性与可比性：GET的上层级别（1-3级）基于生态系统的功能属性（如能量来源、胁迫水平、关键生态过程）进行划分，而非物种组成。这使得在功能上相似但地理上远隔千里、物种迥异的生态系统（如不同大陆的热带雨林）可以被归入同一个功能组，从而为全球性的概括、预测和知识转移提供了科学基础。

通过建立GET与各国家分类体系之间的科学关联，可在保持各国分类系统完整性的同时，优化生态系统信息的获取、整合与利用，从而更好地服务于多层面政策制定与研究需求。在实际操作中，需将地方或国家层面的分类单元对接至GET第3级生态系统功能组（Ecosystem Functional Groups，EFGs），比对过程还可能推动地方分类体系的进一步完善。尽管各国分类体系普遍遵循生态系统的基本概念，但其在具体设定上存在较大差异，且已深度嵌入本国决策机制中。因此，强行推动分类体系的全球统一并不现实，更可行的路径是依托GET作为一种通用框架，在充分尊重现有系统完整性的基础上，增强系统间的互操作性，最终实现更广泛的应用价值。

IUCN全球生态系统分类体系（GET）

IUCN全球生态系统分类体系（GET）是由国际专家合作开发并经IUCN认可的全球标准，旨在构建一套适用于全球生态系统研究的“通用语言”。该体系采用六级层级结构，粒度逐级递增，分为功能成分（1–3级）与组成成分（4–6级）两大部分。上三级以功能组为核心，采用自上而下构建，确保全球一致性；下三级则聚焦生物组成的区域差异，通过自下而上整合，兼顾地方分类的准确性与自主性。

功能成分（第1-3级）

第 1 级将生物圈划分为4个核心领域（Realms），包括陆地、淡水、海洋和地下，并设过渡领域以涵盖交界区域的生态系统连续性。

第 2 级将每个领域进一步划分为2–7个功能生物群系（Functional biomes）及9个过渡生物群系（Transitional biomes），用于识别同一领域内生态系统形成机制的主要差异。

第3级生态系统功能组（Ecosystem functional groups, EFG）是关键分类单元，依据功能属性而非生物类群定义，为预测生态系统对环境变化的响应提供基础，已被采纳为生态系统核算与昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架国家报告的参考体系。

组成成分（第4-6级）

第4级区域生态系统亚群（Regional ecosystem subgroups）通过细分第3级单元形成全球类型的代理单元。该层级假设全球尺度地理信息可反映生物组成差异，因而同一EFG在不同区域对应不同生物组合；其生物表征精度通常低于基于实测或地方证据的第5级。

第5级全球生态系统类型（Global ecosystem types））通过合并高度相似的亚全球类型，以消解不同来源第六级单元间的差异。

第6级亚全球生态系统类型（Subglobal ecosystem types）整合地方至国家层面的分类单元，是体系中最精细的层级。通过将其与第3级EFGs建立明确对应，既可简化系统复杂性、解决分类不一致问题，也能补充功能属性信息的缺失。

生态系统分类的交叉引用原则

原则1. 确保分类基础一致

将生态系统分类体系与GET进行对接时，需确保该分类单元符合生态系统的基本定义，即“由生物群落与非生物环境相互作用形成的动态功能整体”。这一原则是全球生态系统分类实现科学性与可比性的基础。

原则2. 依据属性判定从属关系

不同分类体系单元之间的关联，本质上是基于实体属性比较的逻辑结果。通过系统比对属性特征，可建立从简单的一对一到复杂的多对多映射关系。在GET中，这一原则具体表现为：生态系统类型（第5–6级）需通过属性匹配与相应的EFG（第3级）建立从属关系，无论其源自理论分类还是实地观测。该方法为跨体系比对提供了基础，也支持实地数据与理论框架的衔接。

原则3. 综合评估多项证据

本原则强调在判定从属关系时，需系统收集、评估并权衡所有相关属性证据。证据可包括分类体系本身提供的描述，以及来自遥感、实地观测等外部数据源的信息。应对证据按诊断价值、可靠性及相互佐证程度进行分级，遵循“多源优于单一，直接优于间接”的原则。所有证据的处理过程须完整记录，以确保透明和可重复；在大规模比对中可采用“总述 个别详述”的分层记录方式。这一原则通过规范证据使用方式，保障比对结果的科学严谨性。

原则4. 明确识别与表达不确定性

生态系统分类的比对天然伴随不确定性，此类不确定性可能源于信息质量有限、证据冲突、生态系统动态变化、属性重叠或人为主观判断等多种因素，需通过置信区间、有界估计等量化工具对其予以透明化表征。对存在不确定性的生态系统类型，可采用“模糊从属”方式，允许一个分类单元以总和为1的概率成员值（Membership values）量化多个候选EFG的归属概率。同时，需完整记录最佳判断及其不确定性范围，包括各替代方案及其可能性，以支持政策与管理中情景分析与从属关系的动态更新。

分步比对流程

生态系统比对应以系统化方式逐一评估生态系统类型，通过逐步排除与目标类型属性不符的候选功能组，逐渐缩小可能归属的功能群组范围，直至剩余一个或少数几个合理选项。随后，依据相关属性的证据权重及从属关系的不确定性，为这些候选功能群组分配成员值。在缺乏大规模、均衡的多生态系统属性定量数据的情况下，成员值估算往往具有一定主观性。因此，建议通过结构化专家征询流程，引入多名分析人员共同参与评估。最终，需整合多位分析人员的成员值估计结果，形成可靠的分类对照关系，同时量化不确定性并完整记录方法流程。

生态系统分类比对分析工具

生态系统分类比对分析工具包括以下四类：

成员值矩阵模板（Membership matrix template）：用于系统记录生态系统类型与EFG之间的从属关系及相应推理依据，支持与空间数据关联，确保比对过程透明、可重复。

结构化专家征询（Structured expert elicitation）：通过多名专家独立估算、集体讨论与修订，最终汇总评估结果，有效减少主观偏差。建议至少2名专家参与，3名及以上更佳。

多通道数字识别检索表（Multi-access digital identification key；开发中）：基于预建的EFG属性矩阵，借助逐步逻辑排除缩小候选EFG范围，其灵活性高于传统检索表。

人工智能诊断工具（Artificial intelligence diagnostic tools；测试中）：依托大型语言模型或机器学习算法，可处理文本、空间、图像等多模态数据，自动推荐候选 EFGs。其性能依赖输入信息的详细程度，未来有望通过融合多源数据进一步提升分类准确性。

构建具备互操作性的生态系统分类与地图应用能力

将国家或地区的生态系统分类及分布图与IUCN GET进行对接，可为数据管理者与使用者提供一条实现国际数据互操作的可行路径，从而促进全球生态信息的共享与协同应用。尽管在建立本地分类系统与GET EFGs的对应关系时需投入初步资源，但该关联一旦确立并优化完成，后续便无需大量维护，仅随国家数据的更新而相应调整即可。

跨系统分类对接难免存在不确定性与诊断误差。为尽可能降低偏差，建议通过以下方式进行优化：

确保待对接单元符合生态系统的基本定义；

全面搜集并系统评估与候选EFGs及本地生态系统属性相关的各类信息；

先依据地理位置与环境类型排除明显不匹配的EFGs，再基于关键区分属性逐步缩小候选范围；

采用成员值而非二元划分，以科学表达归属关系中的不确定性；

完整记录对接流程、判断依据及结果，确保过程可追溯、可更新。

尽管数字识别工具与人工智能技术有助于提升对接效率和一致性，但仍存在误判可能。因此，无论结果来自工具自动输出还是专家判断，都应经过严格审核。为进一步减少误差，推荐采纳以下做法：

在训练数据库与参考矩阵中纳入更丰富多样的生态系统属性；

解读属性时充分考虑其自然时空变异特征；

确保参考数据包含大量具有代表性的样本；

对输入数据质量实施严格管控；

将初步对接结果送交专家评议；

积极补充新的观测数据与案例，共同增强GET及其应用的鲁棒性与适用性。

未来如能建立开放的GET全球交叉参考数据库，将极大推动上述目标的实现。