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$ g4 i( _" t" W- J. [: {. f8 z 在中国科学院战略性先导科技专项（B类）“关键地史时期生物与环境演变过程及其机制”等的支持下，由南京大学、中国科学院南京地质古生物研究所等共同完成的有关寒武纪至三叠纪早期海洋无脊椎动物生物多样性演化的论文于1月17日在美国《科学》（Science）杂志在线刊发。 . b# y) i: F8 P- y! {
' W! W% j7 T1 O! M8 l# _0 | 该研究利用古生物大数据、超级计算、模拟退火算法和遗传算法等全新的方法和手段，基于化石记录重现了生命演化历史，改变了当前对古生代海洋生物多样性演化的认知。
# L+ u y- K+ i* y9 H 生命起源与演化是世界十大科学之谜，也是《科学》杂志列出的125个重大科学问题之一。了解地球上生命的演化历程，是人类了解自身由来、以及未来演化的重要手段。地球上曾经生活过的生物中99%以上已经灭绝，但只有很少一部分能保存为化石，如何通过不完整的化石记录重建地球历史生物多样性的变化规律是一个重大科学难题。
! i7 \+ u/ D7 G9 b) O 此外，在地球历史中，曾经发生过重大的生态系统和环境的突变，导致了多次生物大灭绝事件。利用古生物数据库重建地质历史全球生物多样性模式，揭示地球生命的演化历史，以及与环境变化之间的关系，可以为了解当前的地球生物多样性危机提供重要启示。
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GBDB数据可视化↑
! }8 F0 O) G0 t0 A 为了建立古生代（约5.4亿年-2.4亿年，相当于寒武纪至三叠纪早期）海洋生物多样性曲线，项目团队自2000年开始收集了大量已发表的地层剖面和化石记录，并于2006年统一纳入由南京古生物所自主建设的古生物学和地层学数据库（GBDB数据库），本次研究从中遴选了3112个地层剖面、11268个海洋化石物种的26万化石数据作为研究的对象。 ! k' M U4 Q% |; P8 c
国际同类研究通常基于编目式数据库的方式进行多样性统计分析，分辨率低，难以准确重现生命演化的精细过程。为了根本地解决这一问题，团队结合了模拟退火算法和遗传算法，自主开发了基于并行计算的约束最优化方法 - CONOP.SAGA。利用“天河二号”超级计算机，经过反复计算和验证，获得了全新的寒武纪-三叠纪海洋无脊椎动物的复合多样性曲线，其统计时间分辨率约为2.6万年，较国际同类研究的精度提高了400倍左右。
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本次研究得到的古生代海洋生物多样性曲线↑
5 g, ~3 ^% N5 _* K, D 该项研究表明，前人使用的低分辨率且不均一的时间标尺，会直接影响对古生物多样性的估算，导致无法准确评估生物多样性的变化速率和模式，并可能掩盖突发性的重大事件以及短时间的剧烈波动。 6 a; |4 ^5 h' C4 _. e
" n' Z$ N5 b5 d# Q4 R, j# s6 b" S+ m3 { 不同时间分辨率下的生物多样性变化曲线 ↑
6 D6 _. c6 ^4 k/ {& q" u 新建立的多样性变化曲线更加准确地重现了地质历史中最大的三次生物灭绝事件和两次重大生物辐射事件的精细过程。其中，2.52亿年前发生了人类迄今为止识别出的最大规模的生物灭绝事件，导致约80%的海洋生物在数万年内迅速灭亡，这一事件的发生，与当时全球气候的快速升温密切相关。两次重要的生物辐射事件，分别发生在4.9-4.7亿年前和3.4-3亿年前，并均与当时全球气候的逐渐变冷同步。深刻理解这些重大生物事件的驱动机制，对于我们认识当今地球生物多样性以及人类面临的第六次大灭绝及其与全球气候变化之间的关系具有重要启示意义。 % m5 \ [3 u- A$ t% ?7 h
地质历史中生物多样性的重大变化，通常也伴随着环境的剧烈波动。论文选取了六种与气候变化密切相关的环境指标，包括碳、氧、锶同位素、沉积物质总量、大气二氧化碳含量等。虽然这些环境指标还缺少高分辨率的时间约束，但初步的分析表明，大气二氧化碳含量是一个表现出与生物多样性存在相似的长期模式的环境因素。未来需要建立高时间分辨率的环境因素曲线，可以与生物多样性曲线进行更加准确、可靠的对比分析，从而识别各种环境指标与多样性变化之间是否存在因果关系。 # v( D. D. K W1 Q$ }6 I, \5 X
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生物多样性与二氧化碳含量变化↑ / e Y$ S* K# t2 k) W- @9 ]
此项研究采用了全新的技术手段，部分解决了深时（Deep-time，通常指人类出现之前的历史）高分辨率时间标尺建立的难题，从而可以在接近现代长尺度生态研究的水平上验证或评估生物或古生物学的假说。 ! T: o3 E7 P3 g; h3 e1 C$ k$ `
此项研究是地球科学与数据科学相结合的一项突破。在GBDB数据库建设经验等的基础上，2019年由中国科学家倡议、13个国际组织与机构共同发起的国际大科学计划 - “深时数字地球”（DDE），致力于搭建全球地球科学家与数据科学家合作交流的国际平台，推动地球科学在大数据时代的创新发展。在DDE计划的框架下，基于全球地质大数据与更加高效的超算方法，重建完整的生命演化历史将得以实现。 ! M7 c. a2 I4 Z4 O+ [
此项研究得到中国科学院、国家自然科学基金委和国家重点研发计划等项目的支持。 5 y4 z2 I/ ~# |* ?
论文相关信息：Jun-xuan Fan, Shu-zhong Shen*, Douglas H. Erwin, Peter M. Sadler, Norman MacLeod, Qiu-ming Cheng, Xu-dong Hou, Jiao Yang, Xiang-dong Wang, Yue Wang, Hua Zhang, Xu Chen, Guo-xiang Li, Yi-chun Zhang, Yu-kun Shi, Dong-xun Yuan, Qing Chen, Lin-na Zhang, Chao Li, Ying-ying Zhao, 2020, A high-resolution summary of Cambrian to Early Triassic marine invertebrate biodiversity, Science, 367-6475, pp. 272-277. DOI: 10.1126/science.aax4953 ! `# m! N3 ^ a, K' v
编审：盛捷 : S1 K, f2 _2 q$ S* U7 A
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