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安徽师范大学、中国科学院动物研究所,联合培养硕士研究生,谢婷婷
原文信息
DOI: 10.1038/ncomms9568
原文摘要
生物多样性丧失可通过降低群落应抵御环境变化和干扰的能力,进而影响生态系统的生存能力。农业集约化是生物多样性丧失的主要驱动力。景观层面的影响支配着功能性群落的组成,甚至可以缓冲田间管理集约化对功能同质化的影响,并且动物群落对景观尺度简化和田间集约化都表现出统一的响应。研究结果还表明,即使在田间管理强度很高的景观中,土地覆盖类型的多样性对于维持群落的功能多样性也至关重要。
研究背景
主要研究结果
1. 景观简化主导群落组成
在研究的两个空间尺度上,景观尺度过滤器主导着功能性群落的组成。在考虑500 m半径内的景观变量时,大多数共惯性(即性状与环境过滤器之间的关联强度,或这些性状被过滤的强度)主要由构型异质性(周围景观斑块的平均大小)、空间组成异质性(土地覆盖类型的多样性)以及代表成年和幼体食谱宽度和活动时间的特征之间的相关性来表示。
趋势表明,随着群落组成异质性的降低(土地覆盖类型的多样性降低)和构型异质性的增加(周围景观中较小的斑块),专化性高的物种(幼虫和成虫)变得不再普遍,部分原因是田间管理强度的增加。田间管理强度与构型异质性以及相对体型之间具有一定关联度,表明,当田间管理强度增加而构型异质性降低时,较小的物种普遍性降低。当分析2,000米半径范围内的景观变量时,观察到的趋势是一致的,但是发现了更多的典型性状。
2. 与农业集约化相关的性状
通过研究在不同环境条件下物种共有的性状特征,确定了与环境过滤器相关的性状类型。幼虫和成虫的食性专一性更强的类群更易出现在景观组成异质性高(土地覆盖类型的多样性高),构型异质性低(平均斑块尺寸较大),管理强度低的环境中;随着空间组成和构型异质性的降低以及田间管理强度的提高,活动期较短的物种变得越来越少见。另外,随着组成异质性和局部管理强度的增加,构型异质性降低,相对较小的物种普遍性降低。
结论与讨论
景观组成异质性对分类学多样性的影响已得到很好的证实,但是,有关功能性群落组成影响的证据仍在挖掘中。研究发现表明,景观变量可作为草地内节肢动物群落功能性状多样性的有力过滤器,并主导局部效应。相较于平均斑块大小(景观构型异质性),土地覆盖类型的多样性(景观组成异质性)在空间尺度上具有更一致的过滤效果,从而支持了更具针对性的景观管理。
这项研究的首要目的是确定景观异质性和田间管理对草地内节肢动物的功能群落组成的相对重要性。如预料的那样,景观过滤功能强大,可以抵御高水平的田间集约化管理。支持保险假说,该假说假定复杂性(更高层次的景观异质性)可提供抵御环境变化的稳定性。第二个目标是比较景观空间组成和构型异质性在过滤功能性群落组成的相对重要性,因为景观异质性的这两个方面具有与生态和管理相关的不同结果。 在本研究中,空间组成异质性被证明是一种更强大,更一致的多样性过滤器,因此可能是在未来的管理和政策指令中更倾向于考虑的环境变量。
在本文的研究中,空间组成异质性比构型异质性更强大,是功能群落组成的有力过滤器。总体而言,在简化的景观(土地覆盖类型较少的景观)中,偏爱食性较广的成虫和幼虫,及体型较大的物种。在群落水平中,栖息地多样性提供的补充资源似乎在很大程度上缓解了当地干扰所带来的负面影响;在研究中,如预测的那样,仅当土地覆盖类型的多样性较高时,即使田间管理强度较高,也存在食性专一的成虫和幼虫。
与空间组成异质性相反,构型异质性对群落组成的影响与尺度有关。决定群落组成的生态过程发生在多个空间尺度上。考虑多个空间尺度的研究可以更有利于研究不同生态过程的重要性,特别是当相互作用的物种响应不同的空间尺度时。
从政策的角度来看,空间组成和构型异质性在生态效益以及生产系统的管理方面具有不同的含义。因此,必须采取防止景观简化的政策。 为了保护更多种类的物种,建议采用景观管理策略来促进土地利用多样性的维持(较高的景观格局异质性)。 这些策略也可以使政府计划减少农业景观中生物多样性丧失的努力受益。
研究方法
研究对象:草原
采样区建立在德国三个不同区域的草原上,这些地区中的每一个都包含代表整个德国目前使用的田间管理强度的草原:范围从难以管理到高度施肥和大量使用的草地和牧场。在每个区域建立50个样方(每块50*50m2,共计150个)。根据一定标准筛选,最后72块样方用于后续分析。
取样:在2008年5月至9月之间进行了节肢动物采样。不同的类群采用不同的采集方法,如,使用扫网法沿每个样方的外边缘采集半翅目。采集类群涉及鞘翅目、双翅目、半翅目等,在72个选定的草原生态系统中,膜翅目和鳞翅目都被收集到了。
性状:根据鉴定结果从文献资料中收集性状信息。
田间管理强度:
Fk: 施肥率;Gk:放牧率;Mk:割草频率;Gmean, Fmean and Mmean: 区域水平平均值
景观尺度变量:景观尺度的简化用两种景观异质性表示(以土地覆盖类型的香农多样性来衡量)和构型异质性(周围景观中的平均斑块大小)。在两个空间尺度(半径为500m和2,000m)上分别计算空间组成和构型异质性
数据分析
根据每个类群汇总数据,并使用R中的“vegan”软件包进行海林格转换(Hellinger Distance:衡量两个概率分布之间的相似性),以标准化多度,并解释这三个区域所代表的长期环境梯度。
RLQ分析中,首先对R表和Q表进行主成分分析(Q表使用Hill和Smith方法将定量变量和因子混合在一起),对L表进行对应分析。利用gearymoran test检测前两个RLQ轴无法解释的空间自相关性.
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