全球三大洲七种湖泊大型植物群落中生物相互作用的特征差异研究

　　为探究生物和非生物机制如何相互作用来构建淡水集合群落，研究人员开展了湖泊大型植物群落的研究。运用物种群落层次建模（HMSC）方法，发现环境过滤是主要机制，物种间关联存在区域差异。该研究对理解淡水群落动态有重要意义。

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　　在淡水生态系统的研究领域中，生物相互作用（BI）在淡水集合群落生态学里一直未得到足够重视。以往科学家在解释生物群落的组成和结构时，更多关注的是扩散和环境过滤，却忽视了 BI 的作用。而且，传统基于非生物环境和扩散代理的模型，对总变异的解释率通常不到 50% 。对于淡水大型植物来说，其预测模型的表现也不尽如人意。在这样的背景下，研究生物相互作用对湖泊大型植物分布的影响就显得尤为重要。

为了深入探究这一问题，来自芬兰奥卢大学、丹麦哥本哈根大学、新西兰国家水与大气研究所等多个研究机构的研究人员开展了相关研究。他们的研究成果发表在《Hydrobiologia》上。

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研究人员为开展此项研究，运用了多种关键技术方法。首先，他们收集了全球三大洲七个不同区域（美国威斯康星州、美国佛罗里达州、芬兰、丹麦、匈牙利、西班牙和新西兰）的湖泊大型植物数据（存在 - 缺失观测数据），这些区域涵盖了不同的气候带和地理环境。同时，收集了相关的功能性状数据和系统发育数据。然后，运用物种群落层次建模（HMSC）方法，这属于贝叶斯联合物种分布模型（JSDM）的一种，对数据进行分析。

研究结果主要从以下几个方面呈现：

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1. 模型预测性能：通过交叉验证发现，HMSC 模型在不同研究区域的平均预测性能相似，Tjur’s R2值范围从 0.26（威斯康星州、匈牙利和西班牙）到 0.39（丹麦），且模型的收敛诊断表明 MCMC 收敛性良好。
2. 方差分解：方差分解结果显示，与物理、化学和气候条件相关的生态位过滤在解释物种分布方面比空间随机效应更为重要。在不同区域，起主要作用的环境变量有所不同，如在威斯康星州、丹麦和匈牙利，气候条件是影响大型植物分布的最重要变量；而在佛罗里达州、芬兰和西班牙，物理和化学协变量解释了超过一半的变异；在新西兰，气候和当地变量的重要性相当。
3. 功能性状和系统发育信号：功能性状解释了物种出现变异的 16 - 44% 和物种环境生态位变异的 22 - 37% 。研究发现，不同区域的功能性状与环境协变量存在不同的关联。例如，叶的复合性与湖泊面积在不同区域呈现不同的相关性，在佛罗里达州、芬兰、丹麦和西班牙呈正相关，在威斯康星州和新西兰呈负相关。同时，研究几乎没有发现系统发育信号在任何研究区域有强烈且显著的存在。
4. 物种间关联：在考虑了当地环境条件和空间随机效应后，不同区域的物种间假定关联存在差异。在温带和寒温带地区（如威斯康星州和芬兰），物种间的残余相关性大多为负；而在西班牙的地中海群落则呈现相反的模式。许多外来入侵物种与本土物种的关联大多为负，但在新西兰也观察到一些正相关的情况。

在研究结论和讨论部分，研究人员提出，湖泊大型植物集合群落主要受环境（物理、化学和气候）特征的控制，不过在构建大型植物群落的主要环境梯度方面存在区域差异。本土和外来入侵物种之间的关联比随机或基于物种特定需求构建的生态位所预测的更频繁或更不频繁。然而，一些已知的外来入侵物种（如芬兰和丹麦半寒温带群落中的伊乐藻（Elodea canadensis））在分析中与任何本土大型植物物种都没有关联。这表明在淡水生态系统中，以往对集合群落组织的研究大多集中在物种和性状的非生物生态位过滤上，未来的研究应更多地将潜在的生物相互作用纳入其中，这对于全面理解环境因素、扩散和生物相互作用在塑造淡水群落动态中的相互作用至关重要。该研究为在不同地理环境和环境梯度下识别湖泊大型植物之间的多物种关联迈出了第一步，为后续的相关研究提供了重要的参考依据，推动了淡水生态系统研究领域的发展。

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