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东海六个国家级海洋保护区鱼类多样性和连通性
生物多样性
2024, 32 (6):
24128-.
DOI: 10.17520/biods.2024128
全球气候变化和人类活动影响对沿海生态系统造成了巨大压力, 而建立海洋保护区网络被认为是应对这双重压力的重要手段。为了保护东海丰富的生物资源, 我国自20世纪末已建立了多个保护区, 但目前生物多样性以及连通性的研究不足以有效支撑东海生物多样性保护与可持续发展。为此, 本研究选取了东海城洲岛国家级海洋公园(城洲岛)、深沪湾海底古森林遗迹国家级自然保护区(深沪湾)、湄洲岛国家级海洋公园(湄洲岛)、平潭综合实验区海坛湾国家级海洋公园(平潭岛)、洞头国家级海洋公园(洞头岛)和玉环国家级海洋公园(玉环) 6个国家级海洋保护区, 在保护区内近岸海域采集不同季节的eDNA样品并测量水环境参数, 通过对鱼类群落组成分析预测保护区间的生物多样性及其潜在连通性。在采集到的71个样品中, 共获得了5,069,193条序列, 包括46,309个分子操作分类单元(molecular operational taxonomic units, MOTUs), 其中保护区内共享MOTUs的丰度占比基本都超过40%。虽然不同保护区间环境参数存在显著差异, 但是生物多样性指数和群落组成差异性检验显示不同保护区间鱼类组成不存在显著差异(P > 0.05), 仅存在季节差异。高占比的共享MOTUs以及无显著空间分化的群落组成可能意味着这些保护区间存在较强的连通性, 具备建立海洋保护区网络的潜力。对保护区生态网络结构的进一步分析表明, 不同保护区的生态网络存在差异, 洞头岛、玉环、深沪湾保护区的网络结构较为稳健, 而湄洲岛和平潭岛保护区则相反, 这表明不同保护区的保护效果存在一定差异, 这可能与保护区的面积和管理有关。本研究不仅为东海近岸群落连通性研究提供了参考, 同时也为东海保护区的管理和建设提供直接支撑。  View image in article
图2
基于有无数据(A)和Hellinge转化丰度数据(B)的保护区鱼类群落组成主成分分析
正文中引用本图/表的段落
为了减少因为测序深度差异导致的组间差异影响, 使用QIIME2中的feature-table rarefy进行抽平, 抽平深度设为最低样本序列量的95%。同时, 为了减少低丰度以及偶见MOTUs带来的影响, 进一步去掉丰度小于10的MOTUs以及所有样品中出现频率小于20%的MOTUs。使用有无数据(MOTUs在改样本中出现与否)和经Hellinger转化的过滤后MOTUs丰度数据(Hellinger, 1909)进行主成分分析(principal component analysis, PCA)。使用vegan中的vegdist分别计算基于有无数据的Jaccard距离和基于序列丰度的Bray-Curtis距离, 进行置换多元方差分析(permutational multivariate analysis of variance, PERMANOVA)以及组成相似性多重比较(Bonferroni矫正), 相关分析使用R包vegan的adonis2完成。此外, 为了进一步探索保护区间的群落差异原因, 将对数转化后的保护区间地理空间距离与保护区间的Jaccard和Bray-Curtis距离进行相关性分析。考虑到本研究的空间尺度, 各保护区间的最近空间距离与保护区间的直线距离接近, 此外由于近岸的水动力模型分辨率较差, 无法精确预测保护区间洋流路径, 因此本研究的地理空间距离采用保护区的直线距离代替。为了评估各保护区鱼类群落的稳健性, 还将每个季节内所有样本合并, 对每个保护区内的MOTUs网络进行连通性和复杂程度分析, 使用ggClusterNet中network.pip命令进行网络分析(network analysis), 计算网络特征参数并初步生成网络结构图。所有分析均由R软件ggplot2包进行可视化。
多元置换方差分析的结果显示, 无论是基于Jaccard还是Bray-Curtis距离的检验中, 鱼类群落组成在季节上存在极显著差异(P < 0.001), 而不同区域间鱼类群落组成没有显著性差异(P > 0.05) (表4)。组间多重比较进一步表明, 不同季节的群落差异主要存在于冬、春两季与夏、秋两季之间。主成分分析发现, 不考虑MOTUs丰度情况下, 并不能明显区分保护区和季节间群落组成差异(图2A)。在结合MOTUs丰度信息后, PCA的结果显示春、秋两季样品呈现明显差异, 而保护区间则没有呈现出任何明显区分(图2B)。群落组成差异与地理距离的相关性分析显示, 除了冬季样品以外, 其他季节以及全年的样品随着空间上距离的增大, 群落组成差异也随之增大(图3), 但这一趋势并没有达到显著水平(P > 0.05)。
本文的其它图/表
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