Key: 分类学中的检索表

从物种识别鉴定等工作场景来看，分类学非常重要的一个作用就是可以提供物种识别鉴定的信息，如常用的鉴定检索表。通过逐个检视和对照检索表上的性状，最终引导你将不熟悉的标本鉴定到已知的的物种里去。

分类学上很早就使用检索表来对物种进行鉴定了，直到今天，检索表仍然是标本鉴定中使用的重要手段，简便而快捷。

对于生物分类学知识还不完备的类群（比如海洋无脊椎动物），通常可以参考的鉴定检索表比较少，且在使用已有的检索表的时候需要格外小心，时刻警惕或者怀疑自己的结论才是。

使用检索表的时候也需要格外注意最好使用本地区的研究成果。在没有本地区的物种鉴定检索表可用时，你拿着不同地理区域的检索表来进行本地的物种鉴定，那么很可能产生错误的鉴定。这时候检索表可能起不到帮助作用。这时候就需要拿着你的未知标本去与该类群的其他物种的描述和图进行比较，逐个特征进行比较，当该类群的物种数目比较多的情况下，这个过程就会比较困难，充满挑战。当你比较完毕的时候就大概能确定这个未知标本是不是已知物种还是代表了一个未描述的物种。

检索表的缺点：

1. 没有包含那些未知物种，或者包含的物种不够全面
   

2. 如果未知物种的性状包括在检索表中则可能导致错误鉴定

3. 如果标本是个杂交后代，可能检索表很难解决其分类问题。杂交种在动物中较少，但是某些植物类群中是常见的现象

4. 标本不完整的时候，通常很难依靠检索表完成分类。比如海洋无脊椎动物经常由于采样问题缺胳膊少腿，再比如地层埋藏的化石标本也经常是“碎尸万段”

5. 标本发育不完全，某些关键性状的表现介于检索表中两个物种之间。（当然不一定是标本的问题，也可能是检索表的制作问题。由于这类问题的存在，所以建议在编制检索表的时候应该尽量选择那些离散的性状，尽量避免连续性的性状，比如大小、长短、粗细这类性状在表述的时候就要谨慎。而某个性状的有无这类的离散性状则是明确的，在使用的时候不容易出错）

   
   

在正确使用的情况下，检索表可以大大节约你的检索时间。尤其是在分类学研究比较充分的类群里。你可以迅速确定手里的标本是不是一个已知种。

检索表中的性状选择

Key character: 在宏观进化里这个词表示对于生物体适应环境有显著意义的性状，是一种进化上的创新（evolutionary innovation），使得一组生物可以开发新的生态学，如羽毛对于鸟类的意义。

在分类学里，这个词表示可以用来对物种进行分类辨别的区别性的性状。

制作检索表里时，所选用的性状尽量是明确的、不容易引起误解和歧义、语言简约的性状。所选用的性状不一定就非得是包含了大量系统发生信号的性状，只要这个性状能把不同物种区别开完成分类检索的目的就行。这个过程完全是人为的，一切从严格的实用目的出发。

但是编制检索表的实际工作中，选用什么样的性状在不同分类学家间往往存在很大分歧。有些性状对于熟练的分类学家来说可能是非常熟悉且意义明确的性状，但是对于没有相关背景知识的读者来说该性状也可能是模糊的，与分类学家的认知存在不同。读者不是分类学家，读者可能拿到的标本不是成体或者采集的季节不同亦或者是标本的性别不同。

理想情况下，可以基于以下原则进行性状选择：

1. 适用于分类单元的所有成员(包括雌雄、幼体、成体)

2. 尽量是离散的定性的性状

3. 不需要特殊设备或者解剖就可以直接进行观察的性状

4. 性状变化比较恒定，没有那么多个体间的差异或者很少随个体发育不同而不同

5. 不容易丢失或者损坏的性状。很多物种的某些性状极其容易在收集、保藏和转移等过程中丢失，从而影响鉴定

上面这些都是理想化的情况，实际工作中往往难以做到。

拥抱数字化

生物分类是物种多样性研究与保护中重要的基础工作，尽管现有的纸质分类信息十分丰富，但由于分类信息数字化开发工具匮乏，分类专家直接数字化比例低，生物分类信息资源的数字化发展相对缓慢。

分类检索中最著名的程序应该是DELTA（DEscription Language for TAxonomy, https://www./）了，该系统是澳大利亚Dallwitz等人经过多年研究,开发出的一套用于分类学描述语言编码的国际标准。遗憾的是，笔者也没有用过这套系统，其是否具有通用性是否易于上手不得而知。

整体上来看，部分类群（如植物、昆虫）等已经有了使用数字化技术开展物种分类鉴定中的分类、建立检索表、信息提取等问题的实践。但是还有很多类群中并没有使用太多，每年大把发表出来的期刊上新编制的检索表并没有使用数字化技术来完成该工作。使得很多检索表很难在网络上进行检索，影响了分类学成果的使用和再利用。

数字化技术的运用，无疑对于检索表的再利用、共享、开发等产生重大影响，尤其是基于网络的人机互动式的程序开发，无疑对于提高分类鉴定效率、促进分类学知识分享、提高分类学家的工作效率、提高使用者体验等方面起到推动作用。

拥抱数字化，开启分类学的新生命。

张小斌. 基于数字化的生物分类鉴定及知识集成研究[D]. 浙江大学, 2007.

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张小斌, 陈学新, 程家安. Lucid Phoenix:交互式多媒体网络检索表工具[J]. 昆虫分类学报, 2006(03):231-234.

高灵旺，沈佐锐，刘志琦，马晓光. 基于二叉分类推理的昆虫分类辅助鉴定多媒体专家系统通用平台TaxoKeys的设计与开发[J]. , 2003, 46(5): 644-648.