重庆市生态功能区蝴蝶多样性参数

以重庆市生态功能区为基本单元,用1998—2010年间重庆市蝴蝶群落调查的成果,总结、分析与物种多样性相关的数据与参数,报道了重庆市生态功能区蝴蝶多样性参数。采用路线法的调查方法,设置调查样带14503条,获知重庆市分布蝶类492种,隶属于12科,187属,其中,优势种36个,占总数的7.3%,常见种182个(37.0%),少见种155个(31.5%),罕见种119个(24.2%)。依据生态服务功能重要性,划分为14个功能区。其中,1、10功能区物种数在250种以上,物种丰度在30以上,种类优势度低于0.10;2、5、9功能区150种以上,物种丰度20—30之间,种类优势度0.10—0.14间;8、11、12、13功能区低于60种,物种丰度低于10,种类优势度0.17—0.32间。但是,物种多样性指数是6、7两个功能区最高(>1.8),4、5、8、14功能区在1.70—1.76间,2、3、11、12功能区最低;均匀度则是4、8、11三个功能区高于0.4,6、7、14功能区在0.35—0.4间,1、2、12功能区最低。最高的相对多度出现在功能区13,是33.55×10-3,功能区12居第二位(11.54×10-3),第三位是功能区1(6.59×10-3);最低的相对多度出现在功能区12(0.67×10-3),倒数第二位是功能区7(1.02×10-3),倒数第三位是功能区11。按照监测种类和类群选择的原则,选出监测种类24个,其中,甲等监测种类8个,乙等8个,丙等8个;类群12个,其中I类6群,Ⅱ类6群。     

重庆市生态功能区的划分

生态功能又称生态服务功能,是指生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用.生态功能区划是研究生态系统生态功能,判断生态系统分异和变化特征,提出生态退化恢复策略的基础.重庆市生态功能区划采用3级分区（自然生态区、生态亚区和生态功能区）的等级体系,采用定性与定量相结合的方法进行区划.其中,自然生态区的划分以自然环境因素中的地貌因子为主要指标,采用聚类分析法与图形叠置法来进行;生态亚区的划分采用选取形成生态系统特征、影响生态服务功能的特征因子进行聚类分析,并辅之以主成分分析法来完成;生态功能区的划分以生态敏感性评价和生态服务功能重要性的评价结果为依据,采用主导标志法进行区域划分.区划界线的拟订采用专家智能集成、数理统计分析与GIS的空间表达相结合的方法.最后将重庆市生态功能区划分为4个自然生态区,7个生态亚区,13个生态功能区.     

城市化对蝴蝶多样性的影响:以重庆市为例

2005年5–10月,自重庆市沙坪坝区到北碚区沿城市生境梯度选取了5个断面(沙坪公园、南溪口、回头坡、鸡公山和缙云山),进行蝴蝶取样调查。共采获蝴蝶4,802只,隶属11科41属65种。统计分析表明,东方菜粉蝶(Pieriscanidia)、菜粉蝶(P.rapae)和酢浆灰蝶(Pseudozizeeriamaha)等3种为优势种,青凤蝶(Graphiumsarpedon)、宽边黄粉蝶(Euremahecabe)、连纹黛眼蝶(Lethesyrcis)、黄钩蛱蝶(Polygoniac-aureum)、点玄灰蝶(Tongeiafilicaudis)和直纹稻弄蝶(Parnaraguttata)等9种为常见种。多样性指数变化趋势为缙云山>回头坡>鸡公山>南溪口>沙坪公园。沿城市生境梯度,从人为干扰较大的沙坪公园(城市化水平较高的代表)到人为干扰较小的缙云山(城市化水平较低的代表),蝴蝶多样性指数基本呈递增趋势,且植被种类丰富度越高、覆盖率越高、日照量越高的生境,蝴蝶种类和数量越多,蝴蝶多样性指数也越高。蝴蝶的多样性特征可以作为城市生境质量和环境变化的指标。     

云南哀牢山、无量山国家级自然保护区蝴蝶种群动态及多样性

蝴蝶是无脊椎动物中最受关注的类群和环境指示生物之一, 其种群动态及群落结构能快速地反映环境的状况。哀牢山和无量山国家级自然保护区具有复杂多样的生境, 含有丰富的动植物资源。为了有效地保护环境和资源, 2016‒2018年在这两个自然保护区开展了蝴蝶资源及其种群动态的研究。结果表明: 两地蝴蝶均具有较高的多样性水平, 且哀牢山蝴蝶多样性较无量山丰富。哀牢山共观测记录5科83属149种, 该地蝴蝶Shannon-Wiener指数(H_s′)为3.92, 物种丰富度为16.36, Simpson指数为0.97; 景东县无量山样区共记录蝴蝶5科88属143种, Shannon-Wiener指数(H_s′)为3.64, 物种丰富度为15.04, Simpson指数为0.96。哀牢山、无量山两个样区共有5科99属178种蝴蝶。生境分析表明两地蝴蝶均具有明显的垂直分布特征, 哀牢山蝴蝶主要分布在海拔1,100 m以下, 而无量山蝴蝶主要分布在1,100-1,400 m之间。调查时段分析表明, 两地蝴蝶主要分布在5-9月, 哀牢山8月蝴蝶种类较丰富, 而无量山9月蝴蝶种类较丰富。年份分析表明, 哀牢山、无量山两地均以2016年蝴蝶多样性最丰富, 这与适宜的气候及较弱的人为干扰有密切的关系。两地蝴蝶群落为中等相似, Jaccard相似性系数为0.64, 共有种有114种(64.05%)。鉴于无量山、哀牢山蝴蝶多样性较丰富, 且有13种近危物种、3种易危物种和56种个体数极低(≤ 10头)的未列入红色名录的物种, 因此蝴蝶保护工作刻不容缓。     

替代指标在生物多样性快速评价中的应用

生物多样性评价工作是生物多样性保护的基础,而替代指标的应用是在环境影响评价中实现生物多样性快速评价的重要方法之一.本文介绍了生物多样性替代指标的概念,分析了不同生物类群之间广泛存在的相关性,总结了大尺度上兽类、鸟类、维管束植物物种数的经验比例(1:5:50).对目前可供使用的生物多样性替代指标进行了系统整理和分类,将其划分为生物类替代指标(包括指示类群、功能类群和珍稀濒危类群)和生境类替代指标(包括环境因子、景观格局和自然圣境).对不同指标的替代机理、有效性、使用方法和适用范围等进行了归纳,探讨了增强生物多样性替代指标应用有效性和评价精度的主要途径.研究可为保护地规划、生物多样性监测和环境影响评价等领域开展生物多样性快速评价,以及环境评价制度中生物多样性影响评价的完善提供参考.     

横断山区蝶类的垂直分布及其多样性

2006年对横断山区蝶类的垂直分布进行了调查,共发现蝴蝶603种,隶属12科229属,其中,蛱蝶科在属数、种类数和个体数量上均为最多,绢蝶科、珍蝶科和喙蝶科种类数量很少,但都是该区域的珍稀蝶类.从山麓到山地上部,沿高程梯度,蝴蝶群落的差异明显,无论是种类组成还是群落多样性特征,蝴蝶群落都呈现出明显的垂直分带;横断山区蝴蝶群落垂直带谱包括低山农田蝴蝶群落(Ⅰ)、山地中亚热带常绿阔叶林蝴蝶群落(Ⅱ)、山地暖温带常绿阔叶与落叶阔叶混交林蝴蝶群落(Ⅲ)、山地温带针阔混交林蝴蝶群落(Ⅳ)、山地寒温带暗针叶林蝴蝶群落(Ⅴ)和高山亚寒带灌丛草甸蝴蝶群落(Ⅵ),群落多样性指数变化趋势为Ⅱ>Ⅰ>Ⅲ>Ⅳ>Ⅴ>Ⅵ;在6个垂直带中,山地中亚热带常绿阔叶林带是地形最复杂、植物种类最丰富的垂直带,其蝶类物种数、个体数量、多样性指数均高于其他垂直带,表明在横断山区的蝴蝶群落垂直带谱中,该带蕴藏了最为丰富的蝶类多样性,因此也是最需要优先保护的生态带.     

齐云山国家级自然保护区蝴蝶群落多样性

为研究齐云山国家级自然保护区蝴蝶群落多样性, 2016年4月至2018年10月, 作者在江西齐云山国家级自然保护区不同生境选取5条长2,000 m的固定样线进行了每年6次、累计18次的蝶类多样性调查。共记录到蝴蝶6,946只, 隶属5科106属189种, 其中东洋界种类是优势类群(183种, 占总种数的96.8%)。蛱蝶科的种类最多(81种, 占42.9%), 其物种丰富度指数(R = 8.42)、多样性指数(H′= 3.21)和优势度指数(D = 0.60)较高, 属于优势类群。齐云山国家级自然保护区蝴蝶个体数从4月开始逐渐增加, 到6-7月基本稳定并维持到10月;物种数在4-10月基本稳定, 具有较高的多样性指数。保护区内不同生境观测样线的蝴蝶种类和数目有较大的差异: 针阔混交林的桐江样线蝴蝶种类(126种, 占66.7%)及数目(1,945只, 占28.2%)最多, 其物种丰富度指数(R = 16.51)最高; 常绿阔叶林的上十八垒样线蝴蝶数目相对较少(905只, 占13.0%), 但是蝴蝶种类相对较多(103种, 占54.5%), 所以多样性指数(H′= 3.93)和优势度指数(D = 0.85)较高; 农田和果园生境的三角潭样线由于生境简单且人为干扰强度较大, 蝴蝶物种数相对较少(97种, 占51.3%)。研究表明: 江西省齐云山国家级自然保护区的蝴蝶区系组成以东洋区为绝对主导的分布类型, 蝴蝶群落多样性与生境类型有明显的相关性, 季节性的农耕活动、除草剂农药的大量使用、寄主植物的大量砍伐等人类活动威胁到蝴蝶的多样性及蝶类群落结构的稳定性。     

烟台四十里湾浮游植物群落特征

于2009年3月至2010年1月对烟台四十里湾15个站进行了11个航次的浮游植物群落调查, 并同步监测其它环境因子(表层水温、盐度、透明度、无机氮等)。共鉴定浮游植物3门39属82种, 其中硅藻13科30属68种, 是构成调查海域浮游植物群落的主要类群; 甲藻7科8属13种, 金藻1科1属1种。浮游植物丰度与种类多样性年度变化均呈明显的“双峰”模型, 种类数最高峰出现在9月(48种), 次高峰为4月(40种), 5月浮游植物种类最少(12种); 丰度最高值出现在10月(9264.9×104 cells·m-3), 次高峰3 月(1039.0×104 cells·m-3), 最低值同样出现在5月(31.5×104 cells·m-3)。调查期间优势种主要为中肋骨条藻(Skeletonema costatum)、尖刺伪菱形藻(Pseudo-nitzschia pungens)、夜光藻(Noctiluca scintillans)和具槽帕拉藻(Paralia sulcata)。浮游植物群落相似性在60%水平聚类分为四个类群: 类群I为5月浮游植物群落, 类群Ⅱ以11月至次年1月为代表的冬季浮游植物群落, 类群Ⅲ为7—10月的夏秋浮游植物群落, 类群Ⅳ为3、4、6月的春季浮游植物群落。多样性指数和均匀度指数分析结果表明, 调查海域浮游植物的群落结构相对稳定。相关性分析及典范对应分析结果显示, 浮游植物群落结构主要受表层水温、盐度、磷酸盐和无机氮等环境因素影响, 其它环境因子对浮游植物群落影响较小。     

欧洲蝴蝶监测的历史、现状与我国的发展对策

蝴蝶是进行生物多样性监测、评估及生态环境影响评价的重要指示生物.欧洲对蝴蝶的种类组成、种群动态与分布的长期监测已有数十年的历史,先后实施了许多具有国际性影响的长期监测计划.这些计划的目标是评估区域及国家范围的蝴蝶物种丰富度的变化趋势,分析其与栖境和气候变化等环境因素的相关性,为研究、保护和利用蝴蝶资源及预测环境变化提供基础数据,并在蝴蝶受威胁等级的划分、保护措施的制定、生态环境保护与管理等方面发挥了重要作用.本文在总结欧洲蝴蝶监测历史及现状的基础上,着重介绍英国蝴蝶监测计划(The UK Butterfly Monitoring Scheme, UKBMS)、德国及欧盟等重要的蝴蝶监测计划,同时提出了开展我国蝴蝶监测工作的具体建议.     

国家生态保护重要区域植被长势遥感监测评估

国家生态保护重要区域植被长势对于维持区域生态系统结构和功能的稳定性至关重要.以国家重点生态功能区、国家重要生态功能区、国家生物多样性保护优先区和国家级自然保护区等四类生态保护重要区域为研究区,选取年累积NDVI作为指示因子,监测评估了1998-2007年间国家生态保护重要区域的植被长势特征.结果表明:(1)国家生态保护重要区域总面积为536.59万km2,占全国陆地国土面积的55.89％.国家生物多样性保护优先区与国家重点生态功能区、国家重要生态功能区的重叠面积较大,分别占到相应生态功能区总面积的53.36％和50.20％.国家级自然保护区与其他三种类型区域的空间叠加关系较好,尤其与国家重点生态功能区,重叠面积占国家级自然保护区总面积的75.10％.国家重点生态功能区和国家重要生态功能区的重叠面积分别占各自面积的63.73％和39.15％.(2)对于植被长势总体状况,国家生态保护重要区域中东部的植被状况好于西部.植被状况较差的区域面积为10.59％,植被状况一般的区域面积为29.59％,植被状况好的区域面积为23.44％,植被状况较好的区域面积为36.39％.国家级自然保护区和生物多样性保护优优先区的植被状况好于国家重要生态功能区和国家重点生态功能区.国家级自然保护区的空间分布差异最大.(3)对于植被长势变化趋势,国家生态保护重要区域的植被状况整体呈现出变好趋势.62.39％区域面积的植被状况较为稳定,22.69％区域面积的植被状况呈现出变好趋势,14.93％区域面积的植被状况呈现出变差趋势.国家重要生态功能区的植被变好趋势最为明显,其次为国家生物多样性保护优先区.国家生物多样性保护优先区的植被变化趋势空间差异最大,国家级自然保护区的植被变化趋势空间差异最小.     

Cytogenetic characterization of ten araneomorph spiders (Araneae): Karyotypes and meiotic features

Karyotypes, sex chromosome systems and meiotic characteristics are reported for ten spider species belonging to the families Gnaphosidae, Philodromidae, Salticidae, Oxyopidae and Sicariidae by using standard Giemsa staining. The male diploid numbers (2n) and sex chromosome systems are as follows: Berinda hakani 2n = 22 (X₁X₂), Berinda ensigera 2n = 22 (X₁X₂), Trachyzelotes lyonneti 2n = 22 (X₁X₂), Trachyzelotes malkini 2n = 22 (X₁X₂), Zelotes caucasius 2n = 22 (X₁X₂) (Gnaphosidae); Thanatus pictus 2n = 28 (X₁ X₂), Tibellus macellus 2n = 24 (X₁ X₂) (Philodromidae); Neon reticulatus 2n = 21 (X₀) (Salticidae); Peucetia virescens 2n = 28 (X₁X₂) (Oxyopidae) and Loxosceles rufescens 2n = 21 (X₁ X₂Y) (Sicariidae). All species have monoarmed chromosomes with the exception of L. rufescens that has biarmed (metacentric and submetacentric) chromosomes. The obtained data are the first results for the genera Berinda, Trachyzelotes and Neon. Additionally, with the exception of L. rufescens, all species are being chromosomally analyzed for the first time.     

The genetic signature of ecologically different grassland Lepidopterans

The level of genetic diversity found for species is strongly influenced by properties of the species’ ecology, abundance and behaviour (as dispersal). To address this coherence, we selected twenty-two grassland butterfly and burnet moth species, which were previously analysed by allozyme electrophoresis (using 15–25 loci per species) over a study area in western Germany with adjoining areas of Luxembourg and north-eastern France. For this study area, we calculated the species’ specific climatic niche breadths and derived various ecological parameters from literature and own field observations. The obtained parameters of genetic diversity (heterozygosity, number of alleles and percentage of polymorphic loci), genetic differentiation (D _est as well as F _ST and F _IS values as proxis for genetic differentiation among populations and inbreeding within populations), as well as ecological and climatic niche dimensions did not show significant differences among the different Lepidoptera families; therefore taxonomic assignment apparently has a negligible influence on the genetic structure of taxa. Genetic diversity and differentiation showed a significant correlation with the ecological and climatic niche-breadth of species in many cases: generalistic species with rather unspecific ecological characteristics and climatic niche had higher genetic diversities and tend to have lower differentiation and inbreeding, whereas specialist taxa (i.e. with narrow ecological and climatic niches) have lower genetic diversities and higher differentiation and inbreeding. The results might reflect contrasting population structures of specialist species with lower abundances compared with the more common generalists. The more restricted and isolated occurrence of specialists might consequence a reduction in genetic diversity and an increase in genetic differentiation among local populations. In contrast, generalists with unspecific habitat requirements occur in higher abundances and in consequence show a more homogenous genetic structure with higher diversities.     

北京城市蝴蝶蜜源植物网络特征及重要蜜源植物识别

物种间相互作用网络研究能为物种多样性的保护、城市生态系统稳定性的维持提供指导。基于群落水平的城市蝴蝶蜜源植物互作网络的研究较少,对城市蝴蝶蜜源网络结构缺乏深入认识。研究在国内城市生态系统中构建蝴蝶蜜源网络,并探讨不同类型植物对网络特征的影响。2020年6-9月,在北京26个城市公园中记录访花蝴蝶和蜜源植物物种及互作频次,采用交互多样性（ID）、交互均匀性（IE）、专业化程度（H2''）定量化生态网络结构特征,采用Kruskal-Wallis秩和检验和变差分解分析不同生长型、起源、栽培方式的植物类型对网络结构的影响差异。采用物种的伙伴多样性（PD）和专业化程度（d''）识别重要蜜源植物。研究结果表明：（1）北京城市公园中22种蝴蝶与81种开花植物的交互作用,形成趋于泛化的生态网络结构;（2）不同生长型及不同起源的植物-蝴蝶网络的交互多样性及专业化程度有显著差异,草本及乡土植物对丰富网络中交互多样性和支持专业性更高的蝴蝶物种具重要作用,而植物的栽培方式对蜜源网络结构影响较小;（3）伙伴多样性高且专业化程度高的植物可被视为重要蜜源植物。基于蝴蝶多样性保护的目标,在城市生态系统中,绿色空间应注重构建乡土草本植物群落,优先选择重要蜜源植物。我们的发现印证了蝴蝶-蜜源植物生态网络方法作为联结生态研究和城市绿地实践管理的有效工具,能为城市生态系统中生物多样性保护提供科学策略,具有重要意义。     

松嫩平原不同生境蝴蝶群落多样性及其保护建议

随着气候变化加剧和人类活动影响，生物多样性变化及其保护逐渐受到广泛关注。蝴蝶作为开花植物的传粉媒介和生态环境监测及评价的关键指示者，其多样性变化能够在一定程度上反映生境状况，因此，有必要清晰认识不同生境中的蝴蝶多样性变化。为明确松嫩平原蝴蝶资源和不同生境的群落多样性差异，采用样线法于2016年5月-2018年8月对松嫩平原的割草草地、湿地、农田、放牧利用草地及恢复草地共五种生境类型进行调查研究。结果发现，调查共记录蝴蝶5108头，隶属于6科21属26种，其中牧女珍眼蝶（Coenonympha amaryllis）和红珠灰蝶（Plebejus argyrognomon）为优势种类，分别占蝴蝶个体总数的25.61%和31.66%，且在五种生境类型中均有分布。不同生境类型中，蝴蝶群落的物种丰富度指数和均匀度指数无明显差异，而恢复草地生境的蝴蝶群落Shannon-Wiener多样性指数较高，优势度指数较低。农田生境中的蝴蝶个体数量较少，且群落组成与其他四种生境之间均具有显著差异。五种生境类型中的蝴蝶数量和多样性均呈现一定的月动态和年动态变化趋势。除湿地和农田外，其余三种生境中蝴蝶物种和个体数量从5月到8月均持续升高。四种生境的蝴蝶物种数量、个体数量（除农田外）在2018年均出现明显下降趋势。物种丰富度指数等指标的月动态和年动态在不同生境类型间存在较大差异。这些结果表明，生境类型和人类活动与蝴蝶多样性变化关系密切，表现为单一生境中蝴蝶多样性较低，复杂生境有利于保护蝴蝶多样性。本研究有助于厘清松嫩平原蝴蝶资源的基础数据，并为该地区蝴蝶多样性保护和利用及评估该区域生态环境提供一定理论支撑。     

Species diversity of butterflies in Changbai Mountain in China

Using a modified belt transect method, we investigated the butterfly communities in five different vertical vegetation belts of Changbai Mountain in China from 1992 to 2009; these belts were broadleaf deciduous forest, coniferous–deciduous mixed forest, coniferous forest, erman’s birch forest and alp tundra. We determined the number of species and abundance of butterflies in each belt and in the coniferous–deciduous mixed forest belt, we also compared these parameters among different months. Preston’s lognormal distribution was used to model the species abundance distributions and five indicators (Shannon–Wiener diversity index (H′), Pielou uniformity index (J), Simpson predominance centralization index (C), Margalef abundance index (E) and Jaccard similarity coefficients) were used to analyze the butterfly community diversity. We found four main results. (1) Across all five vertical vegetation belts, 9641 butterflies were collected, belonging to 7 families, 98 genera and 196 species. As altitude increased, the number of butterfly genera and species gradually reduced. There was a relationship between the distribution of dominant species and the total species between each belt and the distribution of vascular plants. (2) The species abundance distribution was successfully modeled as a Preston’s lognormal distribution; the best fit was obtained when α = 0.326, the determinant coefficient of the equation was 0.74798. The species abundance distribution indicates that Changbai Mountain provides a suitable environment for butterflies; there was high species richness and an even distribution of butterfly species. There were few very common and very rare species, with most species having an intermediate abundance. (3) As altitude increased, H′ and E gradually became smaller, while C showed the opposite pattern, and J did not significantly change. The similarity coefficients analysis demonstrated a clear difference among belts; the farther apart any two belts, the smaller the similarity coefficient, indicating less similarity in the butterfly communities. The similarity coefficient between the deciduous forest and the coniferous–deciduous mixed forest belt was the largest (0.651) while that between the deciduous forest and the alp tundra was the smallest (0.141). (4) Comparison of the butterfly species communities among different months in the coniferous–deciduous mixed forest found that H′ and E showed similar directional changes, while the opposite pattern was found with C; the changes in J did not necessarily reflect the actual change in diversity.     

在种与属两个级别评价太子河硅藻群落与环境因子的关系

2009年8—9月,对辽宁省太子河流域67个点位进行采样调查,以硅藻群落为研究对象,比较硅藻属级水平与种级水平相对多度、物种丰富度以及生物多样性指数间的相关性,并比较硅藻属级与种级属性与环境因子的相关性。实验结果表明,太子河流域硅藻属级水平的相对多度、丰富度和多样性指数与硅藻种级水平都极显著相关。Pearson相关性分析表明,硅藻属级水平的丰富度与环境显著相关的因子与种级水平丰富度与环境显著相关的因子相一致。Mantel-Test相关性分析表明,硅藻属级水平的相对多度与环境因子的相关性弱于种级水平与环境因子相关性。典范对应分析结果显示,影响硅藻属级和种级群落结构分布的主要环境因子均为悬浮物。基于硅藻生物评价指数的流域健康评价结果表明,应用硅藻属级和种级属性对太子河流域进行健康评价,其评价结果相一致。     

Spatial scale dependence of the species diversityin Tianmu Mountain and its relationship with spatial patterns by using multifractal analysis

This study took the Tianmu Mountain National Natural Preservation Area in western Zhejiang Province as an example 1) to quantify the species diversity with selected species indices including Shannon-Wiener index (H), Margalef index (K) and Evenness index (E) at different spatial scales, 2) to analyze the spatial distribution patterns of the species diversity by multifractal parameters such as the singularity index α, its fractal dimension f(α), the f(α)–α spectrum range (SR) and its symmetry (Dist) using the multifractal theory, and 3) to determine their relationships. Results of nonlinear regression analysis with power functions showed that increasing spatial scale resulted in increasing H but decreasing E and K, indicating that the scale dependence of species diversity existed. By using the multifractal method, it was indicated that species spatial distribution had multifractal features. Moreover, strong linear relationships of the diversity indices H, E and K with α_min and clear nonlinear associations of the diversity indices H, E and K with power functions for SR and Dist were found. Since interactions of the species diversity and the spatial characteristics are very complex, the above mentioned relationships need further validation along with precise explanations of any correlations among their ecological processes.     

北京市妫水河浮游动物群落结构与水质评价

由于浮游动物对水体环境变化敏感,可表征水体污染程度,因此在2017年对妫水河浮游动物群落结构进行调查研究,分析了浮游动物群落结构时空变化特征及其与环境因子的关系,并利用生物学评价方法对水质进行评价。结果表明:妫水河浮游动物有4门22属88种,其中原生动物种类最多,为42种,主要以轮虫和原生动物为主,浮游动物平均细胞密度和生物量分别为5041.58个/L和2.88 mg/L。浮游动物群落结构与环境因子的CCA分析显示,水温、pH、DO和氨氮是影响妫水河浮游动物群落结构变化的重要因素,其中裂痕龟纹轮虫、冠饰异尾轮虫和螺形龟甲轮虫等对水体中氮磷的相关性极为显著,具有富营养化指示作用,可作为监测水质的指示生物。妫水河浮游动物多样性指数H、均匀度指数J和丰富度指数D全年平均值分别为0.43、0.31和0.41,整体评价结果显示,妫水河水体处于中到富营养型水平,尤其是下段城区段污染严重,表明妫水河水体生态功能遭到破坏,水质还需进一步改善和治理。本研究结果可为妫水河水质评价、水环境监测及水污染治理提供基础数据资料和理论依据。     

The environmental determinants of the insular butterfly faunas of the British Isles

A multiple regression analysis was performed upon selected environmental variables for a series of islands in the British Isles, to establish their effects upon the size of the butterfly fauna, measured as he number of species regularly breeding, S_B. So that the data be normally distributed, the regression analyses were performed upon log₁₀ transformed data only, with the data for outliers, mainland Britain and Ireland, the two largest islands, excluded. Most highly correlated with the number of butterfly species breeding upon an island is the number breeding within a 25 km radius of the nearest point of the mainland, r²=0.5941, followed by the correlations with the latitude of the mid-point of the island, r²=0.5541, the number of plant species comprising the island Hora, r²=0.5225, and the distance separating the island from the mainland, r²=0.4514. A partial correlation analysis confirms the importance of the parameters distance separating the island from the mainland, D₁, and the size of the faunal source S_F, and rejects the importance of the size of the flora and the latitude of the island. This is further confirmed by the results of a step-wise regression analysis, the two variables D₁ and S_F accounting for 66% of the variation of the butterfly fauna. If an alternative measure of isolation, D₂, which allows for the geographical clumping of islands, is combined with the variable S_F, then 69% of the variation of the butterfly fauna is accounted for.