底栖环境DNA宏条形码揭示后生动物群落对人工鱼礁生境的响应机制与网络稳定性

《Environmental DNA》：Benthic Environmental DNA Metabarcoding Reveals the Response Mechanism of Metazoan Communities to Artificial Reef Habitats

　　本研究通过底栖环境DNA（eDNA）宏条形码技术，首次系统解析了珠江口万山（浅水）与庙湾（深水）人工鱼礁区后生动物群落的时空格局、共现网络稳定性及环境驱动机制。研究发现人工鱼礁可通过改变局部流速（0.005–0.03 m/s）和溶解氧（DO）浓度影响群落构建，季节性变化（干季vs湿季）对多样性的影响强于空间差异，网络稳定性在湿季因同质化选择（HoS）增强而提升。研究为人工鱼礁生态效应评估提供了eDNA技术框架，对海洋生态系统修复管理具有重要实践意义。

　　

1 引言

人工鱼礁（ARs）作为修复海洋生物多样性的重要工具，通过改变水文条件和提供栖息基底促进生态功能恢复。底栖小型和大型动物群落是评估礁体生态性能的关键指标，但传统采样方法受生物体型和生境复杂性限制。环境DNA（eDNA）宏条形码技术以非侵入性、高通量优势克服上述局限，尤其COI标记可全面表征后生动物多样性。本研究以珠江口万山（WR，平均水深20 m）和庙湾（MR，平均水深40 m）人工鱼礁为对象，于2020年12月（干季）和2021年4月（湿季）采集92个底栖海水样本，旨在揭示：（1）后生动物多样性的时空分异规律；（2）群落共现网络复杂性与稳定性；（3）关键环境驱动因子。研究假设季节性变化通过生态互作调控网络稳定性，深水礁体更易形成功能互补的稳定结构。

2 材料与方法

2.1 研究区与礁体流场效应

基于MIKE21-FM水动力模型模拟显示，人工鱼礁部署引起局部流速变化（0.005–0.03 m/s），浅水礁区（WR）涨落潮平均流速（0.196±0.037 m/s）显著高于深水礁区（MR）（0.123±0.051 m/s）（p<0.001）。WR溶解氧（DO）浓度在干湿季均高于MR（p<0.05）。

2.3 eDNA采样与测序

使用0.45 μm聚碳酸酯膜过滤2 L底层海水，提取DNA后扩增COI基因片段（引物mICOIintF/jgHCO2198），Illumina MiSeq平台进行双端测序。经QIIME2和DADA2流程质控后获得384个高质量ASVs，剔除阴性对照及低频序列（<10 reads或<3个样本）。

2.5 统计分析

基于Bray-Curtis距离的PERMANOVA分析群落差异，构建共现网络（|r|>0.5, p<0.01），通过模块性（modularity）、凝聚性（cohesion）和平均变异度（AVD）评估网络稳定性。采用iCAMP模型量化确定性（如同质化选择HoS）与随机性（如扩散限制DL）过程对群落构建的贡献。

3 结果

3.1 环境特征与水文效应

湿季WR和MR的pH、DO、温度及总磷（TP）升高，而亚硝酸盐（NO₂^?）和锌（Zn）在干季更高。MR的化学需氧量（COD）和盐度湿季上升，硝酸盐（NO₃^?）和磷酸盐（PO₄^3?）下降。

3.2 后生动物多样性格局

优势门类为节肢动物（Arthropoda，1691 ASVs）和脊索动物（Chordata，1381 ASVs）。干季香农指数和系统发育多样性（PD）显著高于湿季（p<0.05）。PCoA显示季节（PERMANOVA解释度15.19%，p<0.001）而非站点（7.91%）是群落结构主要驱动因子。湿季MR的Bray-Curtis相异性最低，且与地理距离呈负相关。线性混合模型（LMM）表明深水礁区（MR）湿季正相关于海鞘（Ascidia）、桉足类（Penilia）等类群。

3.3 共现网络与群落构建

干季网络复杂度更高（平均度：WR-dry 10.68, MR-dry 16.84），但湿季网络稳定性更优（AVD值升高，模块性增强）。湿季同质化选择（HoS）贡献比例（32.8%）显著高于干季（14.46%）。中性模型显示干季迁移率（m=0.0009）高于湿季（m=0.0003），表明干季扩散限制较弱。iCAMP分析将ASVs划分为30个系统发育箱（bin），其中bin 30（Ascidia ahodori）和bin 24（Paracalanus parvus）以HoS主导。

3.4 网络稳定性与关键物种

湿季MR的正负凝聚性比值升高，模块 hubs 和连接器（connectors）增多。ASV3141（Rhopilema hispidum）和ASV1024（Pseudorhombus oligodon）在湿季MR中同时作为指示种和关键种，可能通过营养级联增强网络稳定性。

3.5 环境驱动因子

Mantel检验与随机森林模型确认温度、亚硝酸盐（NO₂^?-N）和DO是群落变异的核心预测因子（p<0.05）。湿季群落与硝酸盐（NO₃^?-N）显著相关，而干季受叶绿素a（Chla）和pH影响更著。

4 讨论

4.1 季节性主导群落分异

人工鱼礁通过改变流场结构调控局部生境，但后生动物多样性差异主要源于季节性环境波动。干季营养盐（COD、NO₂^?-N）升高支持更高多样性，湿季高温可能抑制部分类群生存。浅水礁区（WR）以浮游性桉足类（Paracalanus、Oithona）为主，深水礁区（MR）则富集毛颚动物（Flaccisagitta），反映礁体深度对营养功能的筛选作用。

4.2 网络稳定性与功能互补

干季高多样性伴随复杂网络结构，但湿季通过同质化选择（HoS）促进功能互补，提升稳定性。关键种如R. hispidum（水母）和P. oligodon（鱼类）通过pelagic-benthic耦合强化能量流动，印证“复杂性-稳定性”关系的语境依赖性。深水礁区（MR）较低的扩散限制（DL）和较高生态漂变（DR）可能增强物种随机分布，助长稳定性。

4.3 管理启示与技术展望

建议将温度、NO₂^?-N、DO纳入人工鱼礁常规监测指标。eDNA技术虽受数据库限制，但系统发育与网络指标无需物种级精度即可有效评估生态状态。未来需结合多介质（沉积物、生物膜）采样与功能性状分析，深化群落构建机制认知。

5 结论

人工鱼礁诱导的流场变化驱动后生动物群落时空异质性，季节性效应优于空间差异。湿季网络稳定性通过同质化选择（HoS）和关键种互作增强，深水礁区（MR）更易形成功能互补结构。环境因子（温度、NO₂^?-N、DO）是核心调控变量。研究强调将网络稳定性纳入人工鱼礁生态评估体系，为海洋生态系统修复提供理论依据。