受胁鸟类
Bird species, threatened
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Birds are listed for countries included within their breeding or wintering ranges. Threatened species are the number of species classified by the IUCN as endangered, vulnerable, rare, indeterminate, out of danger, or insufficiently known.
可供参考的中文翻译：列有鸟类繁殖或越冬范围所在国家。受胁物种是国际自然保护联盟（IUCN）划分为濒危、易危、稀有、未定、脱离危险和欠了解物种的数量。
数据口径与风险提示
- 数据由国际自然保护联盟（IUCN）红色名录评估提供，各时期评估标准和方法论可能存在差异
- 该指标统计的是绝对数量，无法反映受胁比例或濒危程度的相对差异
- 鸟类分布范围具有跨国界特性，同一物种可能被多个国家计入
- 受胁状态划分受制于评估覆盖范围和信息可得性，欠发达地区数据可能存在低估
- 排名仅反映绝对数量水平，不代表保护成效或生态状况的优劣
- 数据更新频率与IUCN评估周期相关，可能存在数年的评估间隔
中国趋势
根据已有数据，中国受胁鸟类在2018年至2022年间呈现小幅下降态势，从96种减少至94种。该趋势的时间窗口较短，仅包含两个数据点，且下降幅度仅为2种，在95种基数下变化率约2.1%。数据限制导致难以据此做出长期趋势判断，需要更多时间序列数据以及结合物种丰富度、受胁比例等相对指标综合评估中国鸟类多样性保护状况。
- 2018年中国受胁鸟类记录为96种
- 2022年下降至94种
- 近年变化量为减少2种
- 时间序列仅包含两个观测年份，不足以支撑趋势判断
- 数据变化可能受评估周期、分类标准调整等因素影响
- 绝对数量的2种变化幅度很小，易受统计口径影响
- 无法区分是真实种群变化还是分类认知更新
全球趋势
全球受胁鸟类数据显示，2017年记录总量为4584种。然而该数据集仅包含单一观测点，缺乏历史对比数据，无法进行全球范围内受胁鸟类的时间趋势分析。与中国数据类似，全球数据的长期演变特征尚不明确，需要结合更长的时间序列以及其他生物多样性指标综合判断全球鸟类保护状况。
- 2017年全球受胁鸟类记录为4584种
- 数据系列仅包含单一时间点
- 单一数据点无法支撑趋势变化分析
- 各国覆盖率和评估完整性可能存在差异
- 全球汇总数据掩盖了不同区域和国家间的异质性
- 无法反映近年全球生物多样性公约履约对受胁状况的实际影响
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 1970-1979 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 1980-1989 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 1990-1999 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 2000-2009 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 2010-2019 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
| 2020-2029 | - | - | 环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。 |
2022 年全部国家排名
排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
受胁鸟类绝对数量较高通常反映该地区鸟类物种丰富度较高、生境类型多样，且在IUCN评估中覆盖较全面，也可能意味着生物多样性面临较大的受胁压力和更多的濒危物种需要关注。
数值较低通常意味着什么
受胁鸟类绝对数量较低可能反映物种丰富度相对有限、受胁评估覆盖范围较窄，或者濒危物种占比较低，这些情况在地理面积较小或生物多样性热点较少的国家较为常见。
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- 该指标仅统计受胁物种的绝对数量，无法反映受胁比例或濒危程度
- 缺乏时间序列数据，无法支撑长期趋势判断
- 不同国家评估覆盖率和数据质量存在差异，跨国可比性有限
- 该指标无法区分受胁原因是栖息地丧失、过度利用、气候变化还是其他因素
- 受胁状态划分标准可能随IUCN评估更新而变化
- 单一指标难以全面反映鸟类多样性和生态状况
使用建议
- 使用时应结合鸟类总物种数和受胁比例进行综合分析
- 结合保护区覆盖率、栖息地变化等指标评估保护成效
- 在不同研究中作为控制变量使用以衡量生物多样性基础
- 使用时标注数据年份和评估周期，注意数据时效性
- 与PM2.5暴露、温室气体排放等环境压力指标联合分析
- 在进行跨国比较时建议采用受胁比例而非绝对数量
常见错误用法
错误做法：直接用受胁鸟类数量排名判断各国生物多样性保护工作好坏
正确做法：应结合鸟类总物种数、受胁比例、受保护面积比例等相对指标综合评估
受胁物种绝对数量受地理面积、物种丰富度、评估覆盖率等多重因素影响，仅凭绝对数量排名无法客观衡量保护成效
错误做法：认为受胁鸟类数量下降就意味着生物多样性保护取得成效
正确做法：应结合评估周期变化、新增受评物种以及真实灭绝情况进行综合判断
受胁数量减少可能是物种灭绝、评估范围调整或分类标准变化的结果，而非保护改善的证据
错误做法：将受胁鸟类数量与空气质量、温室气体排放等压力指标简单对比后得出因果结论
正确做法：进行回归分析时应加入地理、气候、物种丰富度等控制变量，并明确相关性的局限
受胁鸟类数量受多重因素影响，与单一环境指标的简单相关关系不宜直接解释为因果效应
错误做法：使用单一年度数据对中国或全球受胁鸟类趋势做出判断
正确做法：应尽可能收集长时序数据，并采用趋势平稳性检验等方法确认趋势可靠性
单一数据点无法反映时间变化特征，趋势判断缺乏统计基础，尤其当数据存在较大年度波动时更需谨慎
实际应用场景
- 生物多样性保护优先区域识别：在跨国比较生物多样性热点和保护缺口时，以受胁鸟类数量识别高保护需求区域 被解释变量 可与保护区空间分布数据进行叠加，识别受胁物种集中但保护覆盖不足的区域，用于优化保护资源配置决策
- 经济发展与生物多样性压力的关联研究：在评估经济增长对生物多样性的影响时，将受胁鸟类数量作为生物多样性受胁程度的代理指标 被解释变量或机制变量 可结合GDP增速、城市化率、土地利用变化等变量构建面板回归模型，注意控制地理、气候等外生因素并处理内生性问题
- 自然保护区有效性的比较评估：在评估自然保护区对鸟类的实际保护效果时，以受胁鸟类数量作为结果变量进行保护区内外对比 被解释变量 采用倾向得分匹配或双重差分方法，控制选择性偏差后评估保护区的独立效应，并结合栖息地质量指标进行稳健性检验
- 气候变化对鸟类多样性的影响研究：在研究气候变化对物种分布和受胁状态的影响时，以受胁鸟类数量作为生物多样性压力的响应指标 被解释变量 可与极端气候事件频率、温度变化趋势等气候变量结合分析，通过交叉项检验气候与环境压力的交互效应
受胁鸟类常见问题
中国受胁鸟类数量排在世界第四说明什么
中国受胁鸟类数量为94种排名第四，主要反映中国拥有丰富的鸟类物种多样性，已知鸟类种类较多使得受胁物种绝对数量较大。排名本身不反映保护工作好坏，且受数据年份和评估覆盖范围影响，需结合受胁比例和保护覆盖率综合解读。
受胁鸟类数量减少是不是好事
需要区分数量减少的原因。如果是因为濒危物种恢复而减少是好现象，但如果是因为物种灭绝或评估标准收紧则相反。受胁数量变化受多重因素影响，不宜简单将其等同于保护成效的改善或恶化。
中国的受胁鸟类和其他国家比处于什么水平
从绝对数量看中国受胁鸟类为94种，与印度尼西亚161种、巴西155种等存在差距，但高于日本50种等。这反映了中国鸟类资源的丰富性。如需更客观比较，建议使用受胁比例（受胁物种数/总物种数）这一相对指标。
为什么世界受胁鸟类数据只有一个年份
该指标数据来源于IUCN红色名录的阶段性评估，而非年度调查。全球尺度上IUCN评估周期较长，部分国家数据更新存在滞后，因此全球汇总数据仅覆盖有限的年份，并非所有国家都有完整的年度数据。
受胁鸟类数量能反映空气质量吗
受胁鸟类数量与空气质量之间可能存在间接关联——空气质量恶化会影响鸟类栖息环境和食物来源，进而可能加剧物种受胁风险。但两者之间并非直接因果关系，解读时需结合栖息地破坏、气候变化、人类活动干扰等其他因素综合分析。
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