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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
生物多样性
2020, 28 (12):
1570-1580.
DOI: 10.17520/biods.2019390
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。  View image in article
图4
当地环境因子(L)、气候因子(C)和空间因子(S)对两个流域细菌beta多样性、周转组分和嵌套组分的解释比例(小于0的值未显示)。左上方的面板是一般示意图。每类因子的单独解释由三角形的三个角表示。三角形的边和中心分别表示由两个或三个因素共同解释的变异百分比。(a)、(b)、(c)分别为澜沧江流域的细菌总beta多样性、周转组分和嵌套组分; (d)、(e)、(f)分别为怒江流域的细菌总beta多样性、周转组分和嵌套组分。
正文中引用本图/表的段落
最后, 通过方差分解方法定量分析环境、气候以及空间因素对两个流域中细菌beta多样性变异的解释度。从图4中可以看到, 这3种因子分别共同解释了澜沧江和怒江流域中细菌总beta多样性40%和36%的变化, 对周转组分共解释了45%和38%, 对嵌套过程共解释了33%和33%。这一结果暗示着可能还有其他重要因素影响着横断山脉细菌beta多样性格局。对于澜沧江流域, 细菌的总beta多样性和周转组分主要被环境因子解释, 解释度分别为11%和13%。环境、气候以及空间3种因素的共同解释度也比较大, 分别为10%和12%。嵌套组分主要受到空间因子的影响, 解释度为18%。对于怒江流域, 细菌的总beta多样性和周转组分同样主要受到环境因子的影响以及3种因子的共同影响, 其中, 3种因子共同解释了其变化的16%和19%。嵌套过程同样主要受到空间因子的影响(20%)。
我们还发现, 在不同气候条件的两个流域中, 环境与气候因素的影响有所不同(图4), 对于温暖湿润的怒江流域与干燥寒冷的澜沧江流域来说, 环境因子的影响从7%增加到11%; 气候因子的影响从1%增加到5%, 空间因子的影响从10%减少到4%。由此可见, 对于更恶劣的环境, 环境和气候因子对于细菌的beta多样性的影响更大。由此我们推断, 相比于较好的环境, 恶劣环境中细菌群落的物种组成受环境筛选的影响更强。与我们的研究结果相似, Chase (2007)发现相对恶劣的条件可能会成为更强大的环境过滤器, 而在更适宜的条件下, 可能有更多的随机事件发生而影响群落的物种组成。
本文的其它图/表
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