幼苗阶段是森林群落更新的瓶颈, 研究木本植物幼苗组成和分布格局对正确认识森林群落构建以及多样性维持机制具有十分重要的意义。以往基于幼苗阶段的研究取样强度较小, 主要涉及常见种, 缺乏对稀有种的有效监测。我们对古田山24 ha森林样地幼苗监测网络进行了扩建, 在已有507个1 m × 1 m幼苗监测样方的基础上, 增设了285个5 m × 5 m幼苗样方, 对样方内所有高度≥ 10 cm且胸径< 1 cm的木本植物幼苗按大样地监测标准进行了定位、挂牌、鉴定和测量。本研究利用2012年5 m × 5 m幼苗监测样方的首次调查数据, 比较了24 ha大样地中不同取样强度下幼苗和非幼苗(胸径≥ 1 cm的木本植物)个体在物种组成、多样性分布格局以及生境偏好等方面的差异。结果表明: (1) 285个5 m × 5 m幼苗监测样方共计有木本植物幼苗138种20,581株, Shannon-Wiener多样性指数以及经多度校正的物种丰富度指数均显著高于1 m × 1 m幼苗监测样方以及24 ha大样地的非幼苗个体, 该结果与基于Rarefaction方法计算的物种数期望值结果一致; 与1 m × 1 m幼苗监测样方结果相比, 5 m × 5 m幼苗监测样方内物种数-取样面积曲线趋于饱和。(2) 5 m × 5 m幼苗监测样方幼苗与24 ha大样地非幼苗个体物种多度呈异速增长关系, 表明植物在幼苗阶段受到负密度制约效应的影响, 死亡率相对较高。(3)取样强度和胸径阈值的选取对群落稀有种的界定有重要影响, 朱砂根(Ardisia crenata)、山鸡椒(Litsea cubeba)、美丽胡枝子(Lespedeza thunbergii subsp. formosa)等物种在24 ha样地水平被认为是稀有种, 但是在5 m × 5 m幼苗样方却属于常见种。(4)指示种分析结果表明, 基于不同取样强度的幼苗生境指示种与基于大样地非幼苗个体的分析结果存在较大差异。在5 m × 5 m幼苗样方中, 13个物种与单一生境类型显著相关, 其中仅有3个物种与1 m × 1 m幼苗样方指示种相同, 与24 ha大样地非幼苗相比, 仅有2个共有指示种。总之, 不同取样强度可显著影响幼苗物种多样性格局的分析结果, 通过样方扩建对林下幼苗进行系统监测, 可进一步加深对群落生物多样性维持机制的认识。

喜马拉雅山地是生物地理学研究的热点地区之一。本文对喜马拉雅地区的藤本植物多样性及其与毗邻地区的联系进行了统计分析, 并对该地区与印度河-恒河平原地区藤本植物多样性的地理格局及其成因进行了研究。结果显示: (1)喜马拉雅地区总计有1,083种藤本植物, 分属72科309属; 其中木质藤本725种, 草质藤本358种; 攀援方式主要为缠绕攀援(51.3%)。(2)该区域的藤本植物组成受相邻区域植物区系的显著影响, 其1,083种藤本植物中有74.1% (802种)在东南亚地区有分布, 50.6% (548种)在南亚有分布, 48.9% (530种)在中国西南地区有分布。本区藤本植物缺乏特有性, 仅125种(11.5%)为本区所特有, 没有特有含藤属。(3)藤本植物多样性及其在植物区系中的比例均自东向西逐渐降低; 木质藤本比例和缠绕攀援藤本比例均自东向西略呈上升趋势; 大多数含藤属的藤本多样性由东往西递减, 仅极少数含藤属由东往西逐渐增加, 如野豌豆属(Vicia)和菟丝子属(Cuscuta)。(4)藤本植物多样性在喜马拉雅和印度河-恒河平原地区呈现出自东向西递减的相似格局, 由东往西方向上含藤属递减率分别为8.4属/100 km和6.3属/100 km, 但喜马拉雅地区藤本植物多样性更高。喜马拉雅和印度河-恒河平原地区均有分布的272个含藤属中有196属在中亚及伊朗高原不再有分布, 其中31.1% (61属)在喜马拉雅地区的分布显著更偏西, 仅4.1% (8属)在印度河-恒河平原的分布显著更偏西。综合分析表明, 喜马拉雅地区藤本植物的多样性及其地理格局的特点与其特殊的地理位置、气候条件和生境的梯度变化以及毗邻地区植物区系的多元化有关; 水分条件的东西向梯度变化可能是藤本植物在喜马拉雅和印度河-恒河平原地区形成相似格局的主要原因。

油茶(Camellia oleifera)是我国第一大木本油料作物, 野生油茶是油茶育种的宝贵遗传资源。本研究从中国数字植物标本馆(CVH, http://www.cvh.org.cn/)获得可靠的野生油茶分布点数据, 结合气象和土壤数据, 分别应用最大熵(MaxEnt)模型和规则集遗传算法(GARP)模型构建了野生油茶的生态位模型, 预测了野生油茶的潜在分布区, 并分析了影响野生油茶分布的主要环境变量。根据生态位模型预测的分布概率值, 对野生油茶的潜在分布区划分适生等级, 并与主要油茶产地的实际分布数据进行比较, 以验证适生等级划分的可靠性。结果表明, 两种模型的预测结果均能较好地反映油茶的分布情况。GARP模型预测的潜在分布区更广, 而MaxEnt模型的预测结果更精确。两种模型的预测结果均显示, 野生油茶的潜在分布区大部分位于中国, 但在中南半岛也有部分分布。MaxEnt模型预测的野生油茶在中国的潜在分布区与我国亚热带常绿阔叶林的分布区基本吻合, 高适生区主要可以分为3大区域: (1)东北-西南走向的武夷山脉及附近的群山区域; (2)东西走向的南岭山脉及附近的群山区域; (3)东北-西南走向的武陵山脉及附近的群山区域。MaxEnt模型分析显示, 影响野生油茶分布的主要环境变量是昼夜温差月均值、最干季降水量与最暖季降水量。油茶生长面积较大的地区绝大部分都位于MaxEnt模型预测的中、高适生区, 说明适生等级的划分较可靠。实地考察显示, 生态位模型的预测结果对于寻找野生油茶资源具有较高的参考价值。此外, 本研究也充分显示, 利用中国数字植物标本馆的植物分布数据, 结合相应的环境数据构建生态位模型, 有助于了解作物野生近缘种的地理分布。

孢子在蕨类植物分类及有性生殖过程中具有重要地位, 一般都具有裂缝构造, 常见的是单裂缝和三裂缝, 极少数情况下有多裂缝的变异类型。我们统计了中国蕨类2,281种(含种下单位)的孢子裂缝类型, 来探讨两种不同裂缝类型的分布格局。结果表明: (1)具有单裂缝类型的物种数多于三裂缝类型, 单裂缝与三裂缝物种数目的比值(单/三比)与纬度和海拔呈正相关。随着温度下降以及降水量的降低, 具单裂缝孢子的物种比例增加。推测具单裂缝孢子的蕨类分布范围更广, 更适宜生活在干旱及高纬度或高海拔寒冷地区, 而具三裂缝孢子的蕨类更适宜存在于低纬度或低海拔的温暖地区; (2)蕨类植物孢子裂缝类型不是单次起源, 可能存在平行演化。本研究可以为蕨类植物的起源演化与生态适应等研究提供一定的证据。

岛屿生物地理学理论的核心过程是岛屿物种的周转, 包括迁入与灭绝。本研究旨在探讨扩散能力差异对岛屿繁殖鸟类群落动态的影响。2007年4月至2013年6月, 采用样线法调查了千岛湖36个陆桥岛屿的繁殖鸟类, 依据扩散能力强弱将其划分为两类, 结合陆桥岛屿参数, 并运用逻辑斯蒂回归模型和最大似然法, 来研究鸟类扩散能力的不同对其周转率的影响。结果表明, 千岛湖繁殖鸟类扩散能力强的物种具有较高周转率且受岛屿参数约束较小, 而扩散能力弱的物种周转率较低且对岛屿参数变化更敏感。因此, 千岛湖陆桥岛屿繁殖鸟类的扩散能力显著影响其群落动态。

将经典动物区系与区系存在度分析方法相结合, 探讨云南萨尔温江水系的南滚河、南汀河及勐波罗河3条一级支流的鱼类多样性相对于萨尔温江中游水系鱼类的代表性, 比较其鱼类区系存在度差异, 分析区系组成特征及科、属在区系建成中的重要性, 旨在探讨区系存在度指标对鱼类保护区设置的指导作用。结果显示, 萨尔温江中游水系(云南段)共记录土著鱼类74种, 分隶于5目12科45属。3条支流共有土著鱼类53种, 分隶于5目12科38属, 其中南滚河鱼类有9科23属32种, 南汀河有11科33属47种, 勐波罗河有10科26属33种。按种类的绝对数排序, 3条支流均是鲤科、鮡科和条鳅科排前3位。而按区系存在度结果排序, 均是鳗鲡科、鳢科、刺鳅科、合鳃鱼科和鮡科等5个科位列前5位。两种方法排序结果显示, 3条支流表现出完全的一致性。同一属级分类阶元的区系存在度在不同支流间变异较大, 属级和种级分类阶元的地域性分布特点渐趋明显。这3条一级支流鱼类均是以老第三纪原始类群为主体, 南方类群次之, 还有少量青藏高原类群。结合鱼类区系存在度研究结果, 在设置淡水鱼类保护区时, 应考虑在大水系的上中下游分别选择1条或多条一级支流建立保护区; 如果目、科级存在度高的阶元在鱼类保护区规划时涵盖得多, 则保护了较多的高级阶元, 但并非是必须考虑的阶元; 而属级存在度值则是保护区规划时需要特别关注的事项。

了解芽胞杆菌资源多样性, 可为芽胞杆菌功能资源挖掘和菌剂开发提供基础。从台湾地区8个市(县)采集土壤样本, 从20份土壤样品中分离获得了136株芽胞杆菌, 采用16S rRNA基因同源性将其鉴定为芽胞杆菌科的2个属、20个种。分别属于芽胞杆菌属(Bacillus)的16个种和赖氨酸芽胞杆菌属(Lysinibacillus)的4个种。根据分离频度分析得知, 台湾地区土壤中的芽胞杆菌优势菌群为阿氏芽胞杆菌(Bacillus aryabhattai)、苏云金芽胞杆菌(B. thuringiensis)和蜡样芽胞杆菌(B. cereus), 其他种类分布极其不均匀。芽胞杆菌Shannon多样性指数为1.2925-2.5850, 最高的为台中市和嘉义市(2.5850), 最低的为桃园县(1.2925)。根据分离频度对芽胞杆菌种类的聚类分析显示, 当欧式距离λ = 20时, 芽胞杆菌种类可分为高频度分布类型如阿氏芽胞杆菌(B. aryabhattai), 低频度分布类型如简单芽胞杆菌(B. simplex)。依据分离频度对8个采样点间的聚类分析未发现采样点间的芽胞杆菌种类分布的相关性。本研究认为台湾地区土壤中蕴藏着丰富芽胞杆菌种类多样性高, 具有很大的开发潜力。

为了解武夷山自然保护区土壤中可培养芽胞杆菌的分布状况, 2012年6月从该保护区的黄岗山顶部、中部、底部和桐木关、挂墩、大竹岚等6个地点采集土样75份。用80℃水浴加热、稀释平板法进行芽胞杆菌的分离, 并根据16S rRNA基因序列分析对菌株进行初步鉴定。从土样中分离出芽胞杆菌418株, 鉴定为8个属42个种, 其中Bacillus属的种数最多, 有20种, Paenibacillus属和Lysinibacillus属分别有8种和7种。不同地点分离到的芽胞杆菌在种类、数量上存在差异: 从大竹岚土壤中分离到的芽胞杆菌种类最多, 从黄岗山中部和底部分离到的种类数则较少; 挂墩、大竹岚土壤中芽胞杆菌的数量较大, 达3.6×10⁶ cfu/g以上, 而黄岗山顶部和中部土壤中的数量则少于4.9×10⁵ cfu/g。Bacillus cereus、B. mycoides、B. thuringiensis和Lysinibacillus xylanilyticus等4个种在6个地点的土样中均有分离到, 其中B. thuringiensis、L. xylanilyticus是该保护区土壤中的优势种。桐木关土壤中芽胞杆菌的种类多样性和均匀度指数都比其他5个地点的高, 而挂墩土壤中芽胞杆菌的Shannon-Wiener多样性、均匀度和优势度指数都最低。B. mycoides和B. thuringiensis的数量与海拔显著相关, 相关系数分别为0.852和-0.834, B. cereus、B. mycoides、B. thuringiensis的分离频度与海拔的相关性极显著, 相关系数分别为0.960、0.952和-0.931。研究结果表明, 武夷山自然保护区土壤中可培养芽胞杆菌的种类丰富、数量较大, 具有较高的多样性。

自然保护地(protected areas)保护成效是指自然保护地对主要保护对象的保护效果, 及其在维持生物多样性和保障生态系统服务功能等方面的综合成效。近年来自然保护地保护成效评估逐渐成为国内外的研究热点之一。 本文分别从不同空间尺度、评估对象、评估方法以及评估指标等方面综述了相关的研究进展。总体来看, 近年来的研究已基本覆盖了全球、区域、国家和单个自然保护地等不同尺度, 针对森林、湿地、草地和荒漠等代表性生态系统以及野生动植物等主要保护对象进行了评估, 发展了“matching”技术等更为有效的分析方法, 探索了系统的自然保护地保护成效评估指标体系, 并应用一些指标进行了保护成效的案例研究。自然保护区(nature reserve)是我国自然保护地的主体, 近年来我国自然保护区相关管理部门也相继开展了保护成效评估工作, 建议未来进一步加强自然保护区网络尺度和各类型自然保护区的保护成效评估研究, 将自然保护区保护成效评估与管理评估相结合, 研究自然保护区保护成效面临的新问题和潜在影响, 为提升我国自然保护区管理质量提供科学依据。

生态位模型在入侵生物学和保护生物学中具有广泛的应用, 其中Maxent模型最为流行, 被越来越多地应用在预测物种的现实分布和潜在分布的研究中。在Maxent模型中, 多数研究者采用默认参数来构建模型, 这些默认参数源自早期对266个物种的测试, 以预测物种的现实分布为目的。近期研究发现, Maxent模型采用复杂机械学习算法, 对采样偏差敏感, 易产生过度拟合, 模型转移能力仅在低阈值情况下较好。基于默认参数的Maxent模型不仅预测结果不可靠, 而且有时很难解释。在本研究中, 作者以入侵害虫茶翅蝽(Halyomorpha halys)为例, 采用经典模型构建方案(即构建本土模型然后将其转移至入侵地来评估), 利用ENMeval数据包来调整本土Maxent模型调控倍频和特征组合参数, 分析各种参数条件下模型的复杂度, 然后选取最低复杂度的模型参数(即为最优模型), 综合比较默认参数和调整参数后Maxent模型的响应曲线和预测结果, 探讨Maxent模型复杂度对预测结果的影响及Maxent模型构建时所需注意事项, 以期对物种潜在分布进行合理的预测, 促进Maxent模型在我国的合理运用和发展。作者认为, 环境变量的选择至关重要, 需要综合分析其对所模拟物种分布的限制作用和环境变量之间的空间相关性。构建Maxent模型前需对物种分布采样偏差及模型的构建区域进行合理地判断, 模型构建时需要比较不同参数下模型的预测结果和响应曲线, 选取复杂度较低的模型参数来最终建模。在茶翅蝽的分析中, Maxent模型的默认参数和最优模型参数不同, 与Maxent模型默认参数相比, 采用调整参数后所构建的模型预测效果较好, 响应曲线较为平滑, 模型转移能力较高, 能够较为合理反映物种对环境因子的响应和准确地模拟该物种的潜在分布。