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    2016年, 第11期
    刊出日期:2016-11-20

    中国生物多样性监测与研究网络(Sino BON)作为中国科学院院级研究平台, 包括10个专项监测网和1个综合监测管理中心, 挂靠在中国科学院植物研究所。2015年被全球生物多样性监测网络(GEO BON)接受为正式成员。图示Sino BON的组织结构。

      
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    生物多样性. 2016, 24(11):  0-0. 
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    相关文章 | 多维度评价
    编者按
    生物多样性监测依赖于地面人工观测与先进技术手段的有机结合
    马克平
    生物多样性. 2016, 24(11):  1201-1202.  doi:10.17520/biods.2016343
    摘要 ( 1695 )   HTML ( 16 )   PDF (3199KB) ( 2339 )   知识图谱   收藏
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

    中国生物多样性监测与研究网络专题
    中国森林生物多样性监测: 科学基础与执行计划
    米湘成, 郭静, 郝占庆, 谢宗强, 郭柯, 马克平
    生物多样性. 2016, 24(11):  1203-1219.  doi:10.17520/biods.2015313
    摘要 ( 2111 )   HTML ( 47 )   PDF (1497KB) ( 3189 )   知识图谱   收藏
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

    中国森林生物多样性保护和恢复措施的制订依赖于生物多样性的监测信息。设计一个有效的生物多样性监测网络是一项复杂的系统工程。监测网络的设计框架可分为监测目标、监测对象、监测指标、取样策略、数据采集和处理、网络维护以及组织工作等几个部分。目前, 国际上已有5个得到广泛认可的生物多样性监测网络, 包括地球观测组织-生物多样性监测网络、全球森林监测网络、热带生态评估与监测网络、泛欧洲森林监测网络和亚马逊森林清查网络, 它们的监测目标、监测内容和方法、样地布局及部分监测成果各有特色。我们试图在全国生物多样性监测、森林资源清查和森林生态系统定位研究的基础上, 通过网络布局、建设和运行, 形成中国森林生物多样性监测网(Chinese Forest Biodiversity Monitoring Network, Sino BON-CForBio)及其监测规范体系。该网络的科学目标是, 在全国尺度上研究不同典型地带性森林的生物多样性维持机制、监测森林生物多样性变化并阐明其机理、研究生物多样性变化的效应。该网络布局以《中国植被区划》中的森林植被区划成果作为顶层设计和监测样地选择的核心依据, 设计了4个层级的监测系统; 其监测指标体系以生物多样性核心指标为主, 并结合我国传统森林群落调查方法进行拓展; 预期建成国家水平上的森林生物多样性监测网络, 阐明森林生物多样性维持机制和生物多样性变化的效应, 同时对重大生态保护工程的生物多样性保护效果进行有效性监测和验证型监测。

    中国草原/荒漠植物多样性监测网 模式植物群落监测方案
    郭柯, 刘长成, 潘庆民
    生物多样性. 2016, 24(11):  1220-1226.  doi:10.17520/biods.2016190
    摘要 ( 1427 )   HTML ( 19 )   PDF (353KB) ( 2267 )   知识图谱   收藏
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    “模式群落”是指能够反映某种植被分类单元基本特征, 并可作为准确描述该植被类型“标准”的典型植物群落。中国生物多样性监测网络——草原/荒漠植物多样性监测网旨在统一监测方法和技术规范的基础上, 在草原/荒漠植被主要群系分布的典型地段建立模式植物群落监测固定样方, 定期复查, 长期监测草原和荒漠的植物多样性变化。文章强调了典型植物群落监测是生物多样性监测的重要组成部分, 阐述了模式群落的概念, 介绍了草原/荒漠植物多样性监测网的总体思路和布局, 以及主要监测内容、方法、指标和预期产出。

    鱼类多样性监测的理论方法及中国内陆 水体鱼类多样性监测
    刘焕章, 杨君兴, 刘淑伟, 高欣, 陈宇顺, 张春光, 赵凯, 李新辉, 刘伟
    生物多样性. 2016, 24(11):  1227-1233.  doi:10.17520/biods.2016031
    摘要 ( 2263 )   HTML ( 27 )   PDF (270KB) ( 2523 )   知识图谱   收藏
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    近年来, 生物多样性监测网络的建设得到广泛重视, 全球、地区或国家生物多样性观测网不断组建。生物多样性观测的理论框架得到发展, 提出了生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables, EBV)。鱼类多样性监测的理论框架包含于生物多样性核心监测指标之内, 在遗传、物种、生态系统等多层次进行。基于鱼类监测提出的生物完整性指数(index of biotic integrity, IBI)强调不同物种的生态功能, 可以综合反映群落结构和功能的变化, 得到广泛应用。鱼类多样性的监测方法是传统网具和现代水声学等方法的结合。监测结果的分析可以进行简单的指数比较, 也可以进行长期的趋势分析, 寻找关键节点, 探讨宏观生态格局的变化。中国内陆水体鱼类多样性监测网隶属于中国生物多样性监测与研究网络, 拟选取长江、黄河、黑龙江、珠江、澜沧江、怒江、塔里木河及青海湖8大流域, 对25个重要区域和24个重点物种(类群)进行监测, 从重要区域鱼类群落结构、重点物种(类群)种群动态和个体生物学特征、遗传多样性、早期资源等不同层次, 全面监测我国内陆水体鱼类生物多样性状况。

    中国土壤动物多样性监测: 探知土壤中的奥秘
    潘开文, 张林, 邵元虎, 傅声雷
    生物多样性. 2016, 24(11):  1234-1239.  doi:10.17520/biods.2016019
    摘要 ( 1673 )   HTML ( 17 )   PDF (690KB) ( 2678 )   知识图谱   收藏
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    土壤动物多样性变化及其对环境的指示作用已被学术界和政府决策部门高度关注。本文从土壤动物多样性监测的重要性及面临的挑战、国内外土壤动物多样性监测概况等方面进行了评述, 提出了未来、尤其是2016-2020年我国土壤动物多样性监测的目标、站点布局、样地设置、监测类群和指标等, 并讨论了在制定土壤动物多样性监测方案时需考虑的问题, 有助于在全国开展多点化土壤动物多样性及分布状况的监测工作, 建立标准统一、数据共享的土壤动物监测网, 提供完整的、可信的监测数据, 为国家生态文明建设提供科技支撑。

    中国土壤微生物多样性监测的现状和思考
    李香真, 郭良栋, 李家宝, 姚敏杰
    生物多样性. 2016, 24(11):  1240-1248.  doi:10.17520/biods.2015345
    摘要 ( 2370 )   HTML ( 42 )   PDF (4323KB) ( 4682 )   知识图谱   收藏
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    土壤微生物多样性研究是整个生态系统研究中最薄弱的环节之一。高通量测序技术和生物信息学方法的快速发展极大地促进了土壤微生物多样性监测研究的深度和广度。目前世界范围内已经开展了一些综合的微生物多样性研究计划, 如地球微生物计划。这些计划存在的主要问题是缺少动态的监测、研究方法不统一、数据整合困难等。中国土壤微生物多样性监测网(Soil Microbial Observation Network, SMON)是中国生物多样性监测与研究网络(Chinese Biodiversity Monitoring and Research Network, Sino BON)的重要组成部分, 本文中我们对该监测网的建设提出了一些思考。在监测布局上建议选择我国南北水热梯度下的森林生态系统、东西降雨梯度下的草原生态系统、典型湿地生态系统及重要农田生态系统, 同时依托现已建成的生物多样性监测网络观测点或大样地, 布设监测样点, 利用现代环境基因组学和生物信息学技术, 重点围绕土壤微生物群落和功能基因组的组成与多样性, 开展长期定点的动态监测。监测的结果将以名录、数据集或图鉴的形式发布, 包括中国典型生态系统中土壤细菌、古菌、真菌与地衣、土壤宏基因组和重要功能基因的组成和多样性等数据, 同时建设土壤生物大数据平台, 达到监测数据的储存、查询、分析、下载、成图的功能。通过土壤微生物多样性监测, 将阐明我国重要森林、草地、湿地、农田生态系统中土壤微生物组成、多样性、功能基因的时空变化特征和驱动机制, 建立土壤微生物多样性变化与生态系统功能的关系及相关的模型, 预测全球环境条件变化下土壤微生物的演变规律, 为土壤微生物多样性资源的保护和利用提供科学依据。

    生物多样性近地面遥感监测: 应用现状与前景展望
    郭庆华, 刘瑾, 李玉美, 翟秋萍, 王永财, 吴芳芳, 胡天宇, 万华伟, 刘慧明, 申文明
    生物多样性. 2016, 24(11):  1249-1266.  doi:10.17520/biods.2016059
    摘要 ( 3130 )   HTML ( 60 )   PDF (1050KB) ( 3552 )   知识图谱   收藏
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    近年来中国生物多样性监测与研究网络(Sino BON)建设得到了快速发展, 为我国生物多样性长期监测和研究提供了良好的平台条件。其中, 以激光雷达技术为核心的近地面遥感平台, 作为Sino BON综合监测与管理中心的重要组成部分, 已研发形成了较为成熟的软、硬件技术体系, 可以提供林下地形建模, 林分高度、林分表面结构, 林窗或内部分界线, 郁闭度动态, 植被群落划分、群落内部精细空间结构, 单木高度与胸径, 冠层形态、周长和盖度, 物种识别, 亚米级三维景观图等数字产品, 从而能够为国家相关部门和研究单位开展多种时空尺度的生物多样性监测、评价和保护工作提供精准、高效的技术支持。本文首先介绍了遥感技术在生物多样性研究中的应用发展历史及最新趋势。然后在生物多样性遥感监测直接和间接两种方法研究进展基础之上, 总结了从遥感数据中可提取的重要生物多样性指标, 以及选择不同类型遥感数据源时需要考虑的时空尺度信息。在详细阐述NEON、CEOS、GEO BON等国际合作组织推动遥感技术开展生物多样性监测的过程中指明: 以无人机为代表的近地面遥感平台具有机动灵活、高效低廉和高分辨率的特点, 可在卫星平台、载人航空平台和地面常规调查平台之间架构起生物多样性信息尺度推绎不可或缺的中间桥梁, 将是未来生物多样性监测的一个重要手段。最后, 文章指出: Sino BON近地面遥感平台的逐步建设完善将为我国生物多样性监测提供全方位的立体定量化信息, 在促进我国生物多样性监测网络向跨尺度等级动态系统监测、多源信息集成、智能决策与服务的平台方向发展意义重大。

    无人机在生物多样性遥感监测中的应用现状与展望
    郭庆华, 吴芳芳, 胡天宇, 陈琳海, 刘瑾, 赵晓倩, 高上, 庞树鑫
    生物多样性. 2016, 24(11):  1267-1278.  doi:10.17520/biods.2016105
    摘要 ( 3463 )   HTML ( 78 )   PDF (1138KB) ( 4099 )   知识图谱   收藏
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    近十年, 无人机平台由于其灵活机动、成本低等优势在植被生态调查、资源环境监测、生物多样性保护等领域逐渐兴起。本文从生物多样性遥感监测应用角度首先介绍了无人机分类系统, 为具体工作开展过程中如何选择合适的载体和传感器提供了参考; 继而总结了不同类型无人机的适用性及其可搭载传感器的用途与区别。在此基础上, 针对无人机平台的高精度遥感信息具体应用案例, 就反映生物多样性变化并揭示其驱动机制方面的无人机遥感直接和间接指标的相关研究进展展开阐述。最后, 就目前无人机遥感技术在生物多样性监测领域的应用中存在的限制, 如软硬件结合匹配程度不够、部分设备过于昂贵、法律法规不完善、与传统生物多样性监测手段结合较弱等问题进行探讨。我们认为: 无人机遥感技术可以很好地弥补地面监测与航天、卫星遥感之间的尺度空缺, 更好地将监测点上的结果以准确、可靠的推绎方法扩展到区域尺度供决策分析使用。今后迫切需要进一步加大生物多样性近地面遥感监测项目建设的实施力度, 从整体上提高生物多样性热点区域应对变化的分析预警能力。

    研究报告: 植物多样性
    不同土壤质地和淤积深度对大米草生长繁殖的影响
    刘琳, 安树青, 智颖飙, 张明祥, 李红丽
    生物多样性. 2016, 24(11):  1279-1287.  doi:10.17520/biods.2016024
    摘要 ( 1585 )   HTML ( 4 )   PDF (479KB) ( 2061 )   英文版   知识图谱   收藏
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    盐沼湿地生态系统中的土壤质地和淤积深度由于受到潮汐和生物的协同作用会发生相应的变化, 将对植物个体生长与湿地植被分布产生影响。本文通过智能温室人工模拟控制土壤质地和淤积深度实验, 分析了不同土壤质地(粘土和混合土)及淤积深度(无淤积、淤积植株高度1/4、淤积植株高度1/2及淤积植株高度3/4)对外来克隆植物大米草(Spartina anglica)种群的生长繁殖特征及生物量积累的影响。结果表明: 粘土促进叶面积、叶片数及根状茎数的增加, 并增加根状茎总长、根状茎生物量及地上生物量的积累; 而混合土(粘土与沙土体积比为1:1)增加了克隆分株数、总生物量、地下生物量及根生物量。除叶面积在淤积株高3/4处理下达到最大值外, 其他指标均在淤积株高1/2处理下达到最大值。由此推断, 大米草种群较适宜的土壤质地及淤积深度为粘土淤积株高的1/2处。据此推测, 可通过相应的生物及工程措施来改良土壤质地及通过改变淤积深度来有效管理我国海岸带大米草的分布, 为控制大米草在海岸带盐沼中的入侵与种群扩张提供了理论依据。

    研究报告: 动物多样性
    黄顶菊凋落物分解对节肢动物群落结构的影响
    晏静, 张国良, 张瑞海, 宋振, 赵晓红, 刘玉升, 付卫东
    生物多样性. 2016, 24(11):  1288-1295.  doi:10.17520/biods.2016047
    摘要 ( 1274 )   HTML ( 4 )   PDF (671KB) ( 1992 )   知识图谱   收藏
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    选择黄顶菊(Flaveria bidentis)入侵的林地、农田、荒地、沟渠等4种生境作为调查样地, 比较黄顶菊与本地植物凋落物的分解速率及凋落物分解对节肢动物群落结构的影响。于2014年10月凋落物高峰期在各样地内分别搜集黄顶菊与本地植物的凋落物, 每种凋落物称取20 g装入尼龙网分解袋中, 放入各生境。2015年的每个月将不同生境不同处理凋落袋各取回10袋, 用Tullgren法分离节肢动物。 4种生境共捕获17,466头, 隶属8纲18目, 4种生境的优势类群皆为蜱螨目和啮目。其中, 林地、农田、荒地、沟渠4种生境处理组中节肢动物数量分别为1,698头, 1,838头, 2,631头, 3,413头, 分别比对照组高18%, 53%, 22%, 11%。多数月份黄顶菊凋落物中的节肢动物丰富度及多样性指数高于同生境对照组, 并且在黄顶菊生长盛期差异显著; 黄顶菊凋落物的分解速率高于对照植物分解速率, 且各月份凋落物分解速率动态与节肢动物数量变化动态呈显著相关。黄顶菊凋落物对节肢动物的影响与人为干扰程度有关, 这种影响在人为干扰较小的荒地与沟渠生境中更为明显。综上所述, 黄顶菊凋落物的分解改变了节肢动物群落结构, 并引起节肢动物多样性的升高。

    基于DNA条形码的物种丰富度估计: 以宿迁地区鳞翅目蛾类为例
    金倩, 陈芬, 罗桂杰, 蔡卫佳, 刘旭, 王昊, 杨采青, 郝梦迪, 张爱兵
    生物多样性. 2016, 24(11):  1296-1305.  doi:10.17520/biods.2016202
    摘要 ( 1402 )   HTML ( 17 )   PDF (1425KB) ( 3283 )   英文版   知识图谱   收藏
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    为了探究基于DNA条形码方法量化物种多样性指标的可行性, 本研究以江苏省宿迁地区蛾类群落为例, 基于DNA条形码方法估计群落物种丰富度并绘制等级多度分布曲线(rank-abundance curves), 同时与基于传统形态学的对应指标进行比较。结果表明: (1)基于DNA条形码的物种丰富度估计与基于形态的物种丰富度估计之间没有显著差异; (2)基于形态和DNA条形码的等级多度分布曲线趋势一致, 通过K-S检测发现二者之间没有显著性差异(P > 0.05)。结果显示, 基于DNA条形码的物种丰富度估计能够在一定程度上补充基于形态学的方法, 可以尝试将其应用于蛾类群落生态学调查研究中。

    黄渤海甲壳类的分类多样性
    吴强, 李忠义, 戴芳群, 陈瑞盛, 王俊, 单秀娟, 金显仕
    生物多样性. 2016, 24(11):  1306-1314.  doi:10.17520/biods.2016250
    摘要 ( 1475 )   HTML ( 18 )   PDF (1124KB) ( 3043 )   英文版   知识图谱   收藏
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    为了解黄渤海甲壳类的分类多样性特征, 我们统计了2010-2015年中国水产科学研究院黄海水产研究所调查捕获的黄渤海甲壳类(软甲纲: 十足目与口足目)物种名录。结合历史文献, 进一步系统整理得到黄渤海甲壳类物种总名录。基于这2个名录, 应用分类阶元包含指数(the inclusion index at taxonomic level, TINCLi)、平均分类差异指数(average taxonomic distinctness index, Δ+)和分类差异变异指数(variation in taxonomic distinctness index, Λ+)研究了其分类多样性特征。结果显示: 2010-2015年调查名录中, 甲壳类共93种, 隶属于2目39科66属, 其中10种为新分布种; 对虾科、藻虾科、长臂虾科、梭子蟹科和弓蟹科的物种数最多, 合计占总物种数的38.71%; TINCLi分别为1.41种/属和2.38种/科; Δ+和Λ+分别为50.25和35.20。总名录中, 甲壳类共228种, 隶属于2目53科123属, 其中藻虾科、豆蟹科、对虾科、弓蟹科和鼓虾科的物种数最多, 合计占总物种数的30.70%; TINCLi分别为1.85种/属和4.30种/科, Δ+和Λ+分别为50.18和30.87。对虾科的相对丰富度指数(the relative richness index, Rr)最高(100), 其次是梭子蟹科(71.43)和长臂虾科(62.50), 豆蟹科最低(6.25)。黄渤海甲壳类的平均分类差异指数(Δ+)明显小于鱼类(P < 0.05)。2010-2015年调查的Δ+计算值高于理论值, 且在理论值的95%置信区间内, 说明黄渤海甲壳类群落正处在中等程度的干扰中。


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