环境DNA技术在鱼类生态学中的应用研究进展

全球渔业衰退是21世纪人类面临的重要挑战之一。为了有效地遏制鱼类资源的衰退,精确的鱼类生态调查是其首要任务。传统的鱼类监测以渔获物采集与形态学鉴定为主,往往耗时耗力且效果不佳,已无法满足现阶段大尺度上的精确调查。环境DNA （eDNA）技术作为一种近年来新兴的鱼类生态调查方法,其与传统方法相比具有灵敏度高、经济高效、采样受限小且对生态系统无干扰的优势,目前其已被广泛地应用于鱼类物种监测、多样性调查、生物量评估以及繁殖活动监测等方面的研究。然而,eDNA技术在鱼类生态学研究的具体应用中暴露出的一些问题将会影响其监测结果的精确性,诸如操作流程的不规范、基因数据库的不完善以及eDNA在环境中生态学过程的不明确等。鉴于上述原因,首先对eDNA技术的发展历程、分析流程以及eDNA技术在鱼类生态学研究领域中的研究进展进行了综述,而后着重分析了eDNA技术的发展当前所面临的困难与挑战,并提出了相应的解决方案,最后对eDNA技术未来在鱼类生态学研究领域中的发展趋势做出了展望。通过本研究,以期能够为eDNA技术在鱼类生态学领域中的准确应用提供理论基础。     

动物食性分析在生态学中的应用研究进展——基于DNA宏条形码技术

动物食性分析是动物营养生态学的重要研究手段,可用于解析动物与环境因素的关联性、捕食者与猎物之间的关系,以及动物物种多样性等科学问题。近年来,基于新一代测序技术的DNA宏条形码技术被广泛应用到生态学多个研究领域,极大地促进了生命科学交叉学科的发展。其中,DNA宏条形码技术在动物食性分析中具有高分辨、高效率、低样本量等优势,具有重要的应用前景。综述了基于DNA宏条形码技术的动物食性分析在生态学中的应用研究进展,并进一步总结了DNA宏条形码技术原理和食性分析方法,着重探讨了基于DNA宏条形码技术的动物食性分析在珍稀濒危动物保护、生物多样性监测、农业害虫防治等生态学研究领域中的应用,并对DNA宏条形码技术在动物食性分析中存在的问题及应用前景进行小结与展望。     

环境DNA metabarcoding及其在生态学研究中的应用

环境DNA metabarcoding(eDNA metabarcoding)是指利用环境样本(如土壤、水、粪便等)中分离的DNA进行高通量的多个物种(或高级分类单元)鉴定的方法。近年来,该方法引起了学者的广泛关注,逐渐应用于生物多样性研究、水生生物监测、珍稀濒危物种和外来入侵物种检测等生态学领域。介绍环境DNA metabarcoding的含义和研究方法;重点介绍环境DNA metabarcoding在物种监测、生物多样性研究和食性分析等生态学领域中的应用;总结环境DNA metabarcoding应用于生态学研究领域面临的挑战并对该方法的发展进行展望。     

草地生态学领域空斑研究进展

空斑(gap)是近几十年来草地生态学领域的重点研究对象之一,在草地植被更新、群落结构和草地生态系统物种多样性维持方面起着重要作用。本文在介绍空斑的概念、功能分类和形成的基础上,总结分析了国内外对空斑的研究现状,发现目前对草地空斑的研究主要集中在空斑大小、空斑类型对物种更新以及空斑对群落结构和物种多样性影响等方面,而对空斑小环境和土壤的研究较少,对空斑内生理生态学、机理和机制性的问题尚缺乏深入探讨;建议在今后加强对空斑内环境变化、空斑内物种的生理生态学特性和物种对空斑更新的响应机制等方面的研究。     

无人机遥感在生态学中的应用进展

无人机与遥感技术的结合,即无人机遥感。与传统的以卫星和有人机遥感相比,无人机遥感具有高时效、高时空分辨率、云下低空飞行、高机动性等优势,是传统卫星和有人机遥感手段所无法比拟的。这些优点使得无人机在生态学和保护生物学等领域获得迅速发展。首先对无人机遥感技术的发展历程、系统组成、分类与选型、应用优势等进行了介绍。在此基础上,对无人机在生态学中的应用案例进行了总结,内容涉及生境监测、植物物候调查、动物监测等方面。最后通过比较国内外相关领域的研究进展对无人机生态学存在的问题(技术门槛较高和法律法规不完善等)和潜在应用前景进行了探讨。     

分子生态学研究与动物多样性保护

分子生态学的发展揭开了生物多样性保护研究的新篇章。分子技术的应用克服了传统生态学方法中的一些难题,如野外调查周期长、分辨率有限、实验条件不易控制等。应用各种分子标记（如：RFLP 、VNTR、 RAPD、 DNA测序等）可以分析种群地理格局和异质种群动态、确定种群间的基因流、研究瓶颈效应对种群的影响以及确定个体间的亲缘关系等等。所有这些研究都是指导物种保护和濒危种群的恢复所必需的。种或品系特异性的分子标记技术能够解决形态分类中的模糊现象,确定基于遗传物质的谱系关系,还可以用来分析近缘种间杂交问题。这些问题的解决有助于确定物种优先保护顺序,选择保护地区。近年来引起重视的主要组织相容性复合体（MHC）DNA变异分析可能会在研究种群对疾病的易感性等一系列种群特异性问题方面非常有用。随着分子技术的不断发展,会有更多的保护生物学问题得到解决,尤其是结合野外调查统计数据应用多个分子标记对目标种群进行研究,所得到的结果会更精确,更有说服力。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。     

最大熵模型在物种生境预测中的应用研究进展

气候变化和人类活动严重影响物种的分布范围和生境适宜性。近年来,利用模型进行物种潜在适宜性生境预测已成为该领域研究的焦点之一。最大熵模型(MaxEnt)是一种基于物种分布数据和环境变量数据的机器学习模型,在物种生境预测中得到了广泛应用。本文首先介绍了MaxEnt模型的机理、建立过程、优化方法以及评估体系,然后综述了该模型在濒危物种和外来入侵物种潜在生境预测以及未来气候变化下物种的潜在分布模拟领域的应用,最后对MaxEnt模型目前面临的挑战以及未来的发展前景进行了分析与展望,以期MaxEnt模型在预测物种在自然环境中的分布和变化方面发挥更加重要的作用,为生物多样性保护和管理提供技术参考。     

中国海域海马的物种多样性、生态特征及保护建议

濒危野生动植物种国际贸易公约(CITES)于2002年将海马属(Hippocampus)所有物种列入附录II进行国际贸易监管。2021年2月, 农业农村部和国家林业和草原局联合公布了调整后的《国家重点保护野生动物名录》, 明确将中国海域海马属所有物种(野外种群)列为国家二级重点保护动物。尽管我国高度重视海马保护工作, 但目前仍缺乏对各海区海马物种多样性以及重要生态学信息的汇总。本文通过文献资料整理, 提供了最新的中国海域分布的16种海马名录, 总结了其分布区域、栖息生境、繁殖特征等生态信息, 并归纳了不同物种的濒危等级和主要威胁因素。在16种海马中, 莫氏海马(H. mohnikei, 又名日本海马)分布范围最为广泛, 从渤海至南海均有出现。台湾、海南、广东、福建及广西沿岸海域的海马物种多样性较高。海马营底层生活, 其栖息生境十分多样化, 包括珊瑚礁、海草床、海藻场、红树林、碎石及砂泥质海床等。目前, 海马野外种群所面临的主要威胁来自于渔业兼捕及栖息地破坏。为更好地保护海马野外种群, 建议管理部门关注海马作为旗舰物种在海洋生态环境保护工作中的影响力, 建立以海马及其栖息生境为主要保护目标的国家级自然保护区或采取其他有效的区域保护措施; 加强海马保护公众宣传, 着力解决海马兼捕问题; 尽快启动全国范围的海马栖息地调查及种群数量评估工作, 识别海马关键栖息地; 提升贸易监管能力, 规范海马利用管理, 建立鉴别野生和养殖海马群体的关键技术, 以期促进对我国海马野外种群的有效保护。     

隆水蚤科多样性与生态学研究进展

隆水蚤科以其丰富的个体数和多样性成为海洋水体生态系统中极为重要的小型桡足类, 但其分类学和多样性研究仍有较大不足, 其生态功能及在生态系统中的地位存在被低估的可能。为了提升对隆水蚤科的认识, 本文对国际隆水蚤科分类学和物种多样性研究进展、隆水蚤科的物种多样性研究难点和技术发展趋势、隆水蚤科的分布和生态等方面研究进行概述。19世纪末Giesbrecht创建隆水蚤科, 随后该科的新物种不断被发现和描述, 目前已描述115种。中国海仅记录到隆水蚤科物种11种, 相关生态学研究较薄弱。隆水蚤科由于个体小, 许多物种间具有高度的形态相似性, 并且包含很多姐妹种及种内分型, 因此许多研究将传统分类鉴定手段与分子生物学技术相结合, 以提高物种的发现和描述效率。随着研究的不断深入, 有关隆水蚤科物种的分布特征、食性特征、种群特征和行为学特征等均得到不同程度的关注, 这都将提高隆水蚤科研究的广度和深度。随着研究技术的迅速发展以及许多设备先进的科学考察船和载人潜水器被用于海洋研究, 从近海、边缘海到深远海研究的协同发展, 海洋生物样品资源不断丰富, 这将带动我国分类和多样性研究快速发展, 使隆水蚤科的分类学研究不断深入。     

基于多源遥感的红树林监测

红树林是生长在热带以及亚热带海岸潮间带上的生态群落, 其生产力高, 固碳能力强, 对保持海岸带生物多样性具有十分重要的价值。本文介绍了利用多源遥感数据监测红树林的一些主要研究内容, 分为3个方面: (1)在时空模式研究方面, 利用高空间分辨率影像像素和对象结合的方法对红树林树种进行分类以及利用Landsat影像对红树林进行动态变化监测并分析其驱动因素; (2)在结构参数研究方面, 利用无人机多光谱数据及地面激光雷达数据对红树林叶面积指数进行反演; (3)在生理生化参数研究方面, 探讨了红树林叶绿素含量对淹没状况的响应、互花米草(Spartina alterniflora)入侵是否影响红树林光能利用率, 以及光化学反射指数(photochemical reflectance index, PRI)与光能利用率(light use efficiency, LUE)的关系。上述系列研究为提取红树林相关信息要素时如何选择合适的分析方法提供了有力的参考, 强调了遥感在研究红树林时空模式, 提取结构参数和生物生化参数监测的有效性, 从而更好地促进红树林生态系统的生物多样性保育工作。     

基于遥感监测的《昆蒙框架》执行进展快速评估: 路径与展望

为有效遏制并扭转全球生物多样性快速丧失的严峻趋势, 《生物多样性公约》第十五次缔约方大会制定并通过了《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》(简称《昆蒙框架》)这一最新行动纲领, 确定了4项长期目标及23项行动目标。目前, 有效跟踪盘点《昆蒙框架》目标进展是国际关注的热点, 但仍面临全球进展不明朗、监测不及时、评价不全面等多重挑战, 亟需突破标准不一、指标众多、数据不足等技术难题。本文旨在探索基于遥感监测的《昆蒙框架》执行进展快速评估路径, 通过遥感地基数据融合、定量定性评估结合, 满足多尺度《昆蒙框架》目标快速盘点需求。本文首先指出, 现有监测框架在有效评估《昆蒙框架》目标进展方面存在较大不确定性, 因此有必要研发一套执行性更强、空间分辨率更高、更新频率更快的指标集、指数计算方法和高质量数据集, 以确保《昆蒙框架》目标得到及时、有效的跟进与盘点。其次, 本文深入分析了遥感技术在生物多样性监测中的应用, 评估了其在《昆蒙框架》目标进展评估中的可行性。在此基础上, 进一步提出了构建数据-知识-计算一体化时空智能服务框架, 以支持生态系统制图、生物多样性制图以及遥感生物多样性核心变量(RS-EBVs)研发。最后, 本文建议采用基于RS-EBVs的定量评估方法, 结合基于缔约方国家生物多样性战略和行动计划和国家报告的定性评估, 并借助人工智能技术开发《昆蒙框架》实时进展监测智能体, 实现《昆蒙框架》进展的多尺度快速评估。这一系列技术手段旨在为《昆蒙框架》进展盘点提供切实可行的支持, 为各国制定和实施生物多样性保护政策提供科学依据。     

遥感植被指数与植物多样性的相关性及空间分布特征研究——以海口市主城区为例

植物多样性监测是开展物种保护与植被景观规划的重要基础,对实施生物多样性的优先区域保护具有重要意义.该文以海口市主城区为例,利用Landsat 8遥感数据与样方实测数据分析了植被指数与植物多样性指数之间的相关性,根据相关性分析结果构建植物多样性遥感监测数学模型,并筛选出最优模型用于监测研究区植物多样性的空间分布状况.结果...     

The current status of mangroves along the Kenyan coast: a case study of Mida Creek mangroves based on remote sensing

Mangroves form a unique ecosystem of limited extent covering an area of about 53 000 ha along the Kenyan coast which need protection from overexploitation. Background information on the areal extent and status of these mangroves is limited and makes their protection and management difficult.A model study has been carried out on the Mida Creek mangroves based on a double sampling approach starting with SPOT multispectral satellite imagery followed by ground checks to provide information on species composition, density and distribution of mangroves. The utilization of mangroves and uses around and within the mangroves were determined.During this study, seven mangrove species were identified in Mida Creek, namely:Avicennia marina, Bruguiera gymnorrhiza, Ceriops tagal, Rhizophora mucronata, Sonneratia alba, Xylocarpus granatum andLumnitzera racemosa. This report briefly outlines the present utilisation of mangrove species. It is recommended that a multidisciplinary management plan be developed in order to conserve and manage the mangroves of Kenya on a sustainable yield basis.