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摘要生态系统服务部分源自生物学多样性，是对人类社会的基本支持。但是，人类活动对生物多样性造成了损害，最终危害了这些关键的生态系统服务。停止自然损失并减轻这些影响需要全面的生物多样性分配数据，这是实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架的要求。为了有效地从公众那里收集物种观察，我们在日本启动了“生物群体”移动应用程序。通过采用物种识别算法和游戏化元素，该应用程序自2019年推出以来已收集> 600万的观察结果。但是，社区采购的数据经常表现出空间和分类偏见。物种分布模型（SDMS）在适应这种偏见的同时推断物种分布。我们研究了Biome数据的质量以及合并数据如何影响SDM的性能。物种鉴定精度超过鸟类，爬行动物，哺乳动物和两栖动物的95％，但是种子植物，软体动物和鱼类得分低于90％。对日本的132种陆地动植物的分布进行了建模，并通过将我们的数据纳入传统的调查数据来提高其准确性。对于濒危物种，传统的调查数据需要> 2,000个记录以构建准确的模型（Boyce指数≥0.9），尽管将两个数据源混合在一起时仅需要CA.300记录。独特的数据分布可能解释了这一进步：生物群落数据统一涵盖了城市 - 自然梯度，而传统数据则偏向自然区域。将多个数据源结合起来提供了对日本物种分布的见解，有助于保护区域名称和生态系统服务评估。提供一个平台来积累社区来源的分布数据和改进数据处理协议，不仅有助于保存自然生态系统，还将有助于检测物种分布变化和测试生态理论。
使用智能手机驱动的，快速积累的社区源数据来促进生物多样性监测
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