沈宗荏到亞伯達省的森林樣地，進行實地田野調查，這些數據對於監測樹木生長，與統計建模，都扮演著重要角色。
生態保育意識抬頭，如何維持生物的多樣性獲得重視，其中全球物種數目是最重要的生態指標之一，但是無法利用田野調查直接獲得此指標。由中興大學應數系統計所沈宗荏副教授與加拿大阿爾伯塔大學（ University of Alberta）Fangliang He 教授2008年聯合發表於國際期刊《生態》（Ecology）的物種數目估計方法，近期獲得英國學者驗證，為目前最準確的物種數統計估計方法，成果獲國際新聞媒體報導。
沈宗荏表示，文獻上的估計方法大都是針對動物，但是植物是定生不會移動，因此抽樣方式明顯需與動物有所區別，統計建模過程也應隨著調整。他們的方法主要是以機率理論中的二項式(binomial)機率分布做為抽樣模式，另一方面結合一個修正的貝他(beta)機率分布當成各個物種在田野調查中被發現的機率，進而提出一個可以準確預測物種數目的方法。
團隊分別利用巴拿馬著名的多樣性動態森林樣區資料 (BCI) 與馬來西亞 Pasoh 保護區的森林樣區資料進行驗證，分析結果進一步展現了此統計模型的精準預測能力。
經過多年以後，因全球生態保育議題持續發燒，再加上如何量化一區域的生物多樣性一直是個重要議題，而物種數目又是所有指標中最直觀的生物多樣性量化指標。因此，科學家對於掌握全球物種數目的渴望與日俱增。
英國利滋大學（University of Leeds）William Kunin教授1月23日發表於《生態專題》（Ecological Monographs）的研究，利用英國實際調查植物資料驗證文獻上的19種物種估計方式，以6平方公里的調查資料為樣本，預測全英國的植物物種數目，結果證實在眾多方法中，沈宗荏與Fangliang He的模式最能精準預測出物種數目。
雖然此模式仍有改進空間，但該成果已為生態學界帶來一線曙光，有助生態學家與統計學家攜手更精確地估計出全球的物種數目。