学者成“濒危物种”，院士专家呼吁抢救

5月22日是国际生物多样性日。遗憾的是，作为支撑生物多样性研究和保护的基础性学科，中国的生物分类学发展岌岌可危。为此，国内30余位院士专家联合署名倡议，正确认识生物分类学的价值，给予这门基础学科应有的重视和支持。

科学家迄今发现、描述和命名的物种，仅占我们这个星球全部3000万个物种的6％。最令人痛心的是，很多物种还没来得及被研究就已经灭绝了。

一切物种研究的基础首先是发现、描述、定义和识别，这正是生物分类学这门经典学科的功能。但是，随着生命科学整体研究深入到了分子水平，这门传统学科的发展岌岌可危。很多生物分类学者的状态就如同他们研究的濒危物种一样，数量急剧萎缩，某些类群的分类学者甚至已经“绝灭”。

这对物种本身而言就是一场灾难，因为生物分类学之于物种研究的意义就像名字之于人一样重要。

自1753年瑞典科学家林奈发表《植物种志》起，生物分类学作为自然科学的一门学科已经有近300年的历史。它是人类探索和认知生物多样性的根基，也是生物学各个分支学科的基础。

在中国，有几千个自然保护区，这些保护区内有什么物种、要保护什么，需要分类学家进行野外考察、鉴定。

农业、林业、园艺、海关等部门也离不开分类学家的技术支持，如城市的绿化以及引种驯化没有经典分类的知识是无法完成的。

随着人口的增长和人们生活质量的提高，人们对健康食品和药物的需求不断提高，科学家一直试图从野生生物中发掘资源（包括基因资源）和灵感，这需要分类学家的密切配合。

然而，正是因为生物分类学太过基础，以至于其他学科在使用分类学的研究成果并取得实际成效时，忘了分类学不是“免费”的，是需要有人为它“买单”的。

问题是，在目前主要以发表论著的影响力、取得的经济效益、带来的社会影响等因素为重要标准的评价体系中，无法体现出生物分类学的贡献，这门学科的价值被严重低估。

这就导致生物分类学者在求职、晋升、研究经费方面面临与其他领域学者相比更大的困难，大量青年分类学者被迫放弃自身分类学研究专长而改变研究方向。

目前，国家培养的分类学研究生80%以上未能从事本学科研究，生物分类学人才严重流失、人才梯队难以维系。特别是随着一批杰出的生物分类学家退休，拥有真正可持续职位的生物分类学者数量逐年减少。我们不得不担忧，将来的5~10年内是否有足够的年轻人来从事这项不可替代的工作。

我国生物资源丰富，经过数代科研人员和标本馆从业人员的努力，目前各类保藏机构存量标本已超过4500万号，但至少还有40％的标本没有被研究、鉴定。从物种的描述来看，目前仅描述不足30%的物种。正是由于无法获得长期的稳定支持，一些具有重要生态意义和经济价值的类群长期无人研究。

无法鉴定和认知标本，就会影响人类对生物多样性的识读；无法发现和鉴别新增的入侵物种，将给林业、农业带来重大隐患；在全球气候变暖的背景下，缺乏分类学基础，将无法得知物种的分布和形态发生了什么样的变化……

在国外，以搜集发现为主的传统分类学鼎盛阶段已经过去，转向分子生物学几乎成为必然趋势。但我国的生物分类学在20世纪初才开始起步，我们的野外采集和分类描述远未结束，生物分类学人才队伍远未达到与国家需求相匹配的水平。

如今，我国已经把生物多样性保护上升为国家战略，但是，我们的生物多样性家底还很不清晰，尤其在昆虫、真菌领域，许多门类根本无人研究，精准有效的保护无从谈起。作为支撑生物多样性研究和保护的基础性学科，中国生物分类学困境不能再继续恶化。为此，我们提出以下建议：

第一，2010年中国农业部试行《现代农业产业技术体系建设实施方案》，设置了首席科学家、各功能研究室主任、岗位专家和综合试验站代表等不同层级的执行专家，让很多专家可以长期用心从事科研或推广工作。以此为参考，从顶层设计入手，根据生物分类学学科特点与国家实际需求，以事定岗，以岗定人。目前，生物标本馆已作为国家科技创新基地纳入国家科技资源共享服务平台体系，得到国家重点建设与稳定支持。建议依托国家科技资源共享服务平台，设立国家分类学岗位，保留并稳定一支具有国际先进水平的、精干的经典分类学国家队伍，并予以稳定支持。

第二，建设基于生物分类学学科特点的科技成果评价体系。制定专家评价负责制，将评价标准确定为有据可查的科技成果或解决国民经济实际问题的创新成果，避免以“点数”论英雄。根据人才结构与工作性质，制定人员分类考核与管理制度，让年轻的生物分类学者不再有前途无望的感觉。

第三，2002年国家自然科学基金委曾设立过经典分类学基金，为保留和稳定生物分类区系学研究队伍起到了重要作用。考虑到生物分类学是积累性学科，创新的含金量少，国家应该设立一笔专项资金支持生物分类学学科发展，特别是要支持分类修订的研究。

第四，经典分类学不是一成不变的，而是与时俱进的。鼓励生物分类学者发展整合分类学的思想和新技术驱动的研究框架，使用新的、多样方法来鉴别和描述物种，包括通过DNA条形码、人工智能图像识别、现代机器学习等新技术实现物种快速识别与物种丰富类群的自动分类，探索生物分类学研究的新方向、新范式、新模式，促进学科交叉融合，推动整合生物分类学新思路的实施，重塑生物分类学的新内涵和外延，促使生物分类学从业人员可以获得与其他学科同样的发展空间与机会。