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西藏横断山区溪流细菌beta多样性组分对气候和水体环境的响应

李明家, 吴凯媛, 孟凡凡, 沈吉, 刘勇勤, 肖能文, 王建军

生物多样性 2020, 28 (12): 1570-1580. DOI: 10.17520/biods.2019390

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理解沿环境或空间梯度的群落组成变化(即beta多样性)一直是生态学和保护生物学的中心问题, 且beta多样性的形成机制及其对环境的响应已成为当前生物多样性研究的热点问题。本文以西藏横断山区怒江和澜沧江两个流域入江溪流中的细菌为研究对象, 使用Baselga的beta多样性分解方法, 基于Sørensen相异性指数将细菌的beta多样性分解为周转(turnover)和嵌套(nestedness)两个组分, 探究了细菌beta多样性及其分解组分随海拔距离的分布模式, 并且衡量了环境、气候和空间因子的相对重要性。结果表明, 两个流域中细菌的群落结构显著不同。两个流域的细菌总beta多样性和周转组分随海拔距离的增加而增加, 周转组分占总beta多样性的比例较大。气候和环境因子是两个流域中细菌总beta多样性及周转过程的重要预测因子, 并且所有的显著因子均为正相关, 其中环境因子中相关性最高的为海拔距离(R ²= 0.408, P < 0.001), 而气候因子中相关性最高的为年均温差(R ²= 0.417, P < 0.001)。方差分解结果暗示嵌套组分主要受空间扩散的影响; 总beta多样性和周转组分在环境较恶劣的澜沧江主要受环境过滤的影响, 而在环境较温和的怒江主要受空间扩散和环境过滤的共同影响。此外, 较为恶劣的环境条件会增加细菌的总beta多样性和周转率, 并且会形成更强的环境筛选作用去影响细菌群落的物种组成。我们的研究表明对西藏横断山区水体细菌多样性的保护需要从整个流域入手, 而非少量的生物多样性热点地区。

	澜沧江流域 Lancang catchment			怒江流域 Nujiang catchment
	总beta多样性 Total beta diversity	周转组分 Turnover	嵌套组分 Nestedness	总beta多样性 Total beta diversity	周转组分 Turnover	嵌套组分 Nestedness
环境因子 Local factors
海拔 Elevation	0.43***	0.41***		0.43***	0.45***
PCA1轴 Comp.1				0.21*	0.25*
PCA2轴 Comp.2				0.22*	0.26*
酸碱度 pH				0.17*	0.15*
水深 Stream depth	0.23**	0.23***
水温 Water temperature
电导率 Electrical conductivity	0.17*	0.18*		0.24**	0.29***
总氮 Total nitrogen				0.24**	0.28***
生物膜 Biofilm	0.20*	0.17*		0.28**	0.22**
气候因子 Climate factors
年平均气温 Mean annual temperature	0.42***	0.42***		0.38***	0.41***
年降水量 Annual precipitation	0.39***	0.37***			0.19*	-0.14*
降水季节 Precipitation seasonality conditions				0.34***	0.39***	-0.11*
年温度范围 Annual temperature range	0.33*	0.34**		0.23**	0.3**	-0.15**

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表1 环境和气候因子与最终模型的偏回归系数(R²)解释的两个流域中细菌总beta多样性、周转和嵌套组分

正文中引用本图/表的段落

细菌在许多生态过程中起重要作用, 越来越多的研究表明细菌的时间和空间分布模式(即生物地理模式)与大型动植物具有一定的相似性, 如距离衰减模式(Martiny et al, 2006; Hanson et al, 2012)。目前的研究已经确定海拔分布模式同样存在于细菌群落中, 但对于其形成的潜在过程却了解很少。目前仍然不太明确驱动细菌生物地理模式的过程是什么, 需要进一步研究。我们研究了西藏横断山区怒江和澜沧江流域的入江溪流中细菌群落的beta多样性及其分解组分。怒江和澜沧江流域的气候条件有着显著差异: 澜沧江流域的气候整体表现为干燥和寒冷, 而怒江流域的气候则为湿润和温暖。我们的采样地点有着明显的海拔和纬度梯度, 相比于只有海拔梯度的研究, 纬度梯度进一步加强了各个地点之间的气候变化。研究的目的是在上述有着显著差异的气候条件下, 探究两个流域中细菌群落的beta多样性及其分解组分沿海拔梯度的分布格局及影响因素。为此, 我们拟探究以下三个问题: (1)两个流域中的细菌beta多样性及其分解组分的海拔分布模式是否有差异? (2)细菌的beta多样性沿着海拔梯度的分布模式及其主要驱动因素是什么? (3)气候变化是否会影响细菌的beta多样性及其分解组分? 通过分析细菌群落数据, 可为气候变化和环境梯度影响生物多样性的形成提供重要见解。

在MRM分析中, 气候和环境因素是澜沧江和怒江两个流域中细菌总beta多样性及周转过程的重要预测因素(图3, P < 0.05)。对于两个流域的细菌总beta多样性和周转组分, 所有的显著因子均为正相关, 其中环境因子中相关性最高的为海拔(表1, R2 = 0.408, P < 0.001), 而气候因子中相关性最高的为年平均气温(表1, R2 = 0.417, P < 0.001)。而且对于总beta多样性和周转组分显著的因子比较相似。但对于嵌套组分, 其与气候和环境因子均表现出较低的相关性, 其中澜沧江流域中无显著因子, 怒江流域中虽然有显著因子, 但相关性都比较小, 如温度范围和降水季节变化的相关性分别为-0.150和-0.112。

* P ≤ 0.05, ** P ≤ 0.01 and *** P ≤ 0.001. Comp.1和Comp.2: 对金属离子进行主成分分析之后, 提取前两个轴代表这些离子。Comp.1 and Comp.2, Principal component analysis (PCA) was performed to reduce the dimensions of measured metal and metalloid concentrations, the first two axes were used as proxies for these elements.

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