贺兰山甲虫物种丰富度分布格局及其环境解释

理解山地物种丰富度分布格局及其成因对于山地生物多样性保护具有重要意义。本文基于贺兰山地区甲虫31科252属469种的分布信息, 结合相关气候与生境异质性数据, 系统地探讨了贺兰山地区甲虫及6个优势科物种丰富度地理格局及其影响因素。结果表明, 甲虫物种丰富度及科属区系分化强度以贺兰山中段最高, 南段比北段高, 西坡比东坡高。基于183个栅格内物种分布的二元数据聚类分析, 贺兰山甲虫分布可分为北段强旱生景观甲虫地理群、中西段半湿生景观甲虫地理群、中东段及南段半旱生景观甲虫地理群3个地理群。冗余分析(RDA)表明年均温和年均降水量是影响最显著的因子。方差分解结果显示, 水分与能量因子共同解释了全部甲虫物种丰富度57.1%的空间变异, 单独解释率分别为5.9%和7.1%。生境异质性解释了全部甲虫物种丰富度35.2%的变异, 单独解释率仅为1.8%。气候因素与生境异质性对不同优势科物种丰富度的相对影响并不一致。在贺兰山的南段和北段, 生境异质性和水分因子对甲虫物种丰富度影响作用明显。水分和能量因子是贺兰山地区甲虫物种丰富度空间分布格局的主导因子, 生境异质性有助于提高甲虫物种丰富度。从未解释的比例来分析, 地形和土壤因素可能对贺兰山甲虫物种丰富度存在重要影响。     

科尔沁沙地植物物种丰富度格局及其与环境的关系

能量、水分和生境异质性是物种丰富度分布格局的重要因素。本文以特殊环境科尔沁沙地为对象,通过植物区域物种丰富度数据和对应气候数据统计,结合生境异质性分析,对科尔沁沙地物种丰富度格局及其主导因素进行研究。结果显示:(1)科尔沁沙地植物共计有115科1030种,呈现显著的空间异质分布,随着经度的增加物种丰富度呈先下降后上升的趋势,而受纬度影响较小。(2)水热动态假说最适合用于解释科尔沁沙地植物物种丰富度格局。说明水资源可利用性是科尔沁沙地植物物种丰富度的主要影响因素。     

物种丰富度垂直分布格局及影响机制

物种丰富度分布格局是一定地域内物种丰富度沿三维空间的立体分布,包括物种丰富度在经度、纬度和垂直梯度(海拔高度和海水深度)三个维度上的空间分异。近年来物种多样性的垂直分布格局与机制研究得到了生物地理学家和生态学家的重视。物种丰富度的垂直分布格局存在多种类型,但随海拔增加而物种数减少的单调递减模型和中海拔物种丰富度最高的单峰模型较为常见。目前在机制研究中验证较多的是气候稳定性、生物因子(种间相互作用)、能量、生境异质性、干扰、进化时间、物种分化速率、面积、中域效应(mid-domain effect)、生态位保守性(niche conservatism)等假说和机制。物种丰富度的分布格局是多方面因素综合作用的结果;由于地理、地形、气候、地质演化历史、物种库和进化历史、物种分化速率、干扰等差异,在不同地区存在着特别的物种丰富度空间分布格局和机制;处于同一地区的不同类群的物种也因进化扩散历史和生态适应能力不同而呈现多样化的分布格局。因此,对不同地区和类群的物种丰富度格局和机制进行研究应具体分析后才能得到可信结论。     

中国芦苇沼泽植物物种丰富度分布格局及其驱动因素

明确大尺度物种丰富度的分布格局及其影响因素一直是生态学及生物地理学领域的核心议题之一,其对于预测全球环境变化背景下生物多样性的响应和制定减少生物多样性丧失的保护方案有着重要意义。本文基于全国芦苇(Phragmites australis)沼泽野外调查数据,结合气候、地理、土壤等环境因子,探讨了中国芦苇沼泽植物物种丰富度的分布格局及其驱动机制。结果表明:(1)中国的芦苇沼泽植物物种丰富度总体表现为亚热带湿润区和温带湿润半湿润区较高,青藏高原区、温带干旱半干旱区和滨海区较低的特点;(2)芦苇沼泽植物物种丰富度与年降水、土壤有机碳、土壤总氮、纬度均呈显著正相关,而与年均温、最冷月最低温、土壤pH值、海拔之间表现为显著负相关;(3)土壤因子特别是土壤pH值是影响芦苇沼泽植物物种丰富度的最主要因素,其次分别为淹水状况、气候因子和地理因子;(4)结构方程模型结果表明土壤因子、淹水状况和气候因子直接影响植物物种丰富度,而地理因子通过调控土壤因子、淹水状况与气候因子间接影响植物物种丰富度。总体而言,中国芦苇沼泽植物物种丰富度具有空间异质性,其分布格局受到多种因素的共同影响,土壤因子是影响植物物种丰富度...     

新疆猪毛菜属植物多样性地理分布格局及其环境解释

猪毛菜属(Salsola)是新疆干旱区分布最为丰富的被子植物属之一,是盐碱和荒漠区的先锋种和建群种,对西北干旱区植被恢复与建设具有巨大生态价值。基于新疆自然分布的33种猪毛菜属物种共741个分布数据,整合利用点格局法和物种分布模型法构建了物种丰富度(SR)、加权特有性指数(WE)和校正加权特有性指数(CWE)的分布格局。选取环境能量、水分可获得性、气候季节性、生境异质性、土壤条件和历史气候变化共6类19种生态因子,利用地理加权回归模型(GWR)探究了环境异质性对猪毛菜属物种丰富度的影响。结果显示：(1)基于现实点位模型和物种分布模型构建的物种丰富度具有一致性,均呈北高南低、西高东低的破碎化分布趋势,但物种分布模型的结果在空间上比点格局法更连续,物种丰富度的高值区主要分布于准噶尔盆地南缘、准噶尔西部山地、天山西端和天山南脉南缘;(2)加权特有性指数和校正加权特有性指数的分布格局与物种丰富度分布格局具有一定差异,其最大值集中分布于准噶尔盆地南缘、伊犁河谷和塔里木盆地西南缘;(3)GWR模型结果表明,海拔变幅、土壤酸碱度和最干月降水量是制约新疆分布的猪毛菜属丰富度和特有性分布的最重要因素。     

中国蔷薇属植物物种丰富度分布格局及其与环境因子的关系

物种丰富度的大尺度地理格局及其成因是宏观生态学及生物地理学的中心议题之一。蔷薇属(Rosa L.)植物具有很高的经济价值和生态价值,探讨中国蔷薇属植物的丰富度分布格局及其影响因素可为该属植物资源的保护和合理开发利用乃至其系统进化研究提供重要依据。基于蔷薇属植物在中国的15451条分布数据和11种地理、气候等环境因子进行了物种丰富度分析和相关性分析,研究结果显示:(1)蔷薇属植物在中国分布不均匀。在水平方向上,蔷薇属植物于26.19°—34.29°N带内有较高的物种丰富度,之后随着纬度的增加而降低,且随着经度的增加表现为先增加后减少,于99.10°—108.47°E间存在明显的峰值;在垂直方向上,蔷薇属植物的物种丰富度随海拔的增加表现为先增加后减少,956.46—3518.60m范围内的丰富度最高。西南横断山区为蔷薇属物种分布的中心地区,新疆北部及东北长白山周边地区为局部聚集区。(2)蔷薇属物种丰富度与各能量、水分和生境异质性因子均呈正相关关系,与气候稳定性因子呈负相关关系。表明中国蔷薇属植物在水分和热量条件好、气候季节性变化小且生境异质性程度高的地方,有着更高的物种丰富度。(3)蔷薇属...     

中国阿勒泰地区鸟类物种编目、丰富度格局和区系组成

中国阿勒泰地区位于新疆北部, 与哈萨克斯坦、俄罗斯、蒙古国交界, 该区包含阿尔泰山及山前荒漠和绿洲, 属于全球200个生物多样性最丰富和最具代表性生态区之一的阿尔泰-萨彦岭生物热点地区。阿勒泰地区生境多样, 鸟类物种资源丰富。尽管以往曾在阿勒泰地区进行过一些鸟类调查, 但对于该地区不同景观和生境类型中鸟类物种丰富度和分布尚无详尽报道。本文通过2013-2016年在中国境内阿尔泰山及山前平原地区对不同生境类型中的鸟类进行实地调查, 并总结文献资料及观鸟爱好者的记录数据, 重新整理了阿勒泰地区鸟类名录及地理分布, 分析了鸟类的物种组成、区系成分; 通过鸟类分布位点数据, 选取气候、土地覆被类型、人类足迹指数及地形共4类环境因子作为自变量建立MaxEnt生态位模型, 通过模拟77种鸟类的适宜分布区并叠加分布图层, 获得了阿勒泰地区的鸟类物种丰富度分布格局。结果表明: 阿勒泰共记录鸟类344种, 隶属19目55科149属, 其中雀形目163种。在垂直海拔带上, 鸟类物种数分别为高山裸岩带24种, 高山草甸带35种, 山地森林草原带172种, 低山灌木带130种, 荒漠草原带84种, 平原绿洲带173种, 以及各海拔带的湿地与水域生境中水鸟92种; 在区系成分上, 以北方型鸟类为主(170种, 占49.4%), 其次为广布种(93种, 占27.0%)。阿尔泰山地的鸟类区系呈现出西伯利亚动物区系特征, 山前平原地区呈现蒙新区分布特征, 因此, 阿勒泰地区动物地理区系属于古北界欧洲-西伯利亚亚界阿尔泰-萨彦岭区阿尔泰亚区; 山前平原地区属于古北界中亚亚界蒙新区西部荒漠亚区。MaxEnt模型推测阿勒泰地区山前平原绿洲地区、山地森林草原带和低山灌木带具有较高的鸟类物种丰富度, 尤其是额尔齐斯河流域下游的绿洲带宽阔, 鸟类物种丰富, 而高山区和荒漠生境中鸟类物种相对较少。模型预测的结果与实际调查情况相符。阿勒泰地区应采用生态友好的经济发展策略, 加强对乔木和灌木的保护, 这有助于维持较高的鸟类物种多样性。此外, 降低生境破碎化不仅对该地区物种保护有重要作用, 也对维持阿尔泰-萨彦岭生物热点地区的山地鸟类多样性有重要意义。     

中国黑戈壁地区植物物种丰富度格局的水热解释

我国黑戈壁地区自然环境恶劣,植物多样性格局受到极端干旱气候的影响而形成了特殊的分布格局。为了揭示黑戈壁地区极端气候对物种丰富度格局的影响,通过对5000 km样线内174个样方中的植物进行调查,结合气候数据,研究影响中国黑戈壁地区植物物种丰富度格局的气候因素以及不同生活型植物物种丰富度格局与气候关系的差异。结果表明,水热动态假说对物种丰富度格局的解释率为62.3%,未解释部分为37.7%,说明其能够很好的解释黑戈壁地区的植物群落物种丰富度格局;能量对物种丰富格局的单独解释率仅为3.5%,水分的单独解释率为16.4%,两者共同解释率为42.4%,水分和能量共同决定的水资源可利用性主导着物种丰富度格局;不同生活型植物对气候因子的响应存在显著差异,水热综合作用对草本植物丰富度格局的解释率为65.4%,但对灌木仅有37.9%,表明水热动态假说不适用于解释灌木植物的物种丰富度格局,植物对气候的适应特性及种间相互作用对物种丰富度格局有着重要的影响。     

七姊妹山常绿落叶阔叶混交林物种多样性格局及其环境解释

依托七姊妹山自然保护区6 hm²森林动态监测样地研究平台,基于样地和物种基本信息数据,采用多元回归树和冗余分析研究方法,探讨地形因子对生境的塑造作用及物种分布特征,分析不同群丛类型下物种多样性的变化规律。结果表明：(1)依据“1 SE”规则,4次分割依次以海拔(1 453 m)、坡度(23.13°)、海拔(1 398 m)、凹凸度(4.094)为分界点可将150个样地分为5个群丛。(2)冗余分析表明地形因子对物种分布解释量为0.077 6,解释率为16.36%,各环境因子对物种分布的解释力度依次为：海拔>坡度>凹凸度;坡向与物种的分布无显著相关性。(3)5个群丛中立木密度与胸高截面积最高的均为群丛5(527.4株/400 m²;3.495 cm²/株),立木密度与平均胸高截面积最低为群丛4(225.4株/400 m²;3.057 cm²/株)。(4)5个群丛中Shannon Winener丰富度指数与Simpson优势度指数最高的均为群丛2,最低的为群丛5,物种多样性尺度效应明显;Pielou均匀度指数最高为群丛4,最低为群丛5。(5)两两群丛间Jaccard相似性系数最低为群丛1 群丛2(0.331),最高的为群丛4 群丛5(0.645),海拔对β多样性格局影响较大。研究认为,七姊妹山自然保护区6 hm²样地地形因子对该区域生境的塑造具有一定作用,海拔、坡度、凹凸度组成的“环境筛”影响了该区域的物种分布及多样性格局。     

基于等面积高度带划分的贺兰山维管植物物种丰富度的海拔分布格局

山地植物物种丰富度海拔分布格局是生物多样性研究的热点之一。以往研究中一般将山体划分为等海拔间距的高度带, 以分析物种丰富度的垂直格局, 其缺陷在于因各高度带面积不相等而可比性下降。为消除面积不相等的影响, 作者利用数字高程数据(DEM, Digital Elevation Model)在地理信息系统(GIS)工具支持下, 尝试将贺兰山(海拔范围1,300–3,500 m)划分为等面积的数个高度带, 从而分析其物种丰富度的海拔格局。结果表明: (1) 贺兰山物种丰富度呈现为单峰式海拔格局, 峰值出现在海拔2,000 m附近。(2) 逐步回归分析显示, 坡度异质性是解释物种丰富度海拔分布格局的最优因子。高度带的坡度异质性越大, 意味着地形的起伏变化越大, 反映出生境类型越趋多样化, 从而可维持多个物种的共存。(3) 贺兰山植物物种丰富度在海拔2,000 m 附近达到峰值, 可能与植被演变历史、气候条件、地形复杂度、生态过渡带和中间膨胀效应的共同影响有关。(4) 对山体进行等面积划带, 可直接消除面积不相等带来的影响, 与等间距划带的方法相比, 尤其在物种海拔分布信息准确度较高时更具优势。     

Determinants of Delphacidae richness and endemism in China

1. Identifying the macro-scale patterns and the underlying mechanisms of species richness are key aspects of biodiversity-related research. In China, previous studies on the mechanisms underlying insect richness have primarily focused on the current ecological conditions. Therefore, the impact of historical climate change on these mechanisms is less well understood. 2. Here, we use members of the Delphacidae family to evaluate the relative impact of the current environmental conditions and that of the Last Glacial Maximum on total species richness and endemism. Total species richness and endemic species richness were summed in 1° × 1° grid cells that the insects occupied. Generalised linear models, simultaneous autoregressive models, and random forest models were used to assess the effects of different environmental factors on total species richness and endemism. 3. The two patterns of species richness are jointly regulated by the current environment and the Last Glacial Maximum, but their key determinants differ. Winter coldness and the temperature annual range strongly affected the total species richness, but temperature variation during the Last Glacial Maximum also played an important role in the development of species richness. The distribution of endemic species was most strongly affected by the Last Glacial Maximum temperature change. 4. The studies confirm that historical climate change contributes to patterns of insect species richness, particularly patterns of endemism. Considering that China was mildly affected by the last glacial period, we propose that the incorporation of historical climate data into such studies will provide a better understanding of the underlying mechanisms.     

Priorities for conserving global species richness and endemism

The Convention on Biological Diversity aims to encourage and enable countries to conserve biological diversity, to use its components sustainably and to share benefits equitably. Species richness and endemism are two key attributes of biodiversity that reflect the complexity and uniqueness of natural ecosystems. National data on vertebrates and higher plants indicate global concentrations of biodiversity and can assist in defining priorities for action. Projections indicate that species and ecosystems will be at maximum risk from human activities during the next few decades. Prompt action by the world community can minimise the eventual loss of species. Highest priorities should be to: (i) strengthen the management of ecosystems containing a large proportion of global biodiversity; (ii) help developing countries complete their biodiversity strategies and action plans, monitor their own biodiversity, and establish and maintain adequate national systems of conservation areas; (iii) support actions at the global level, providing benefit to all countries in managing their own biodiversity. Generally, resources will best be spent in safeguarding ecosystems and habitats that are viable and important for global biodiversity, and which are threatened by factors that can be controlled cost-effectively. Other important criteria are representativeness, complementarity and insurance.     

An assessment of endemism and species richness patterns in the Australian Anura

Aim To assemble a continental‐scale data set of all available anuran records and investigate trends in endemism and species richness for the Anura. Location Continental Australia. Methods 97,338 records were assembled, covering 75% of the continent. A neighbourhood analysis was applied to recorded locations for each species to measure richness and endemism for each half‐degree grid square (c. 50 km) in the continent. This analysis was performed for all anurans, and also for each of the three main anuran families found in Australia. A Monte Carlo simulation was used to test a null hypothesis that observed centres of endemism could result simply from an unstructured overlapping of species ranges of different sizes. Results Eleven main centres of anuran endemism were identified, the most important being the Wet Tropics and the south‐west near Bunbury‐Augusta and near Walpole. With the exception of south‐western Australia, all of the identified significant endemic centres are in the northern half of the continent. The regions identified as significant for endemism differed from those identified for species richness and are more localized. Species richness is greatest in the Wet Tropics and the Border Ranges. High species richness also occurs in several areas not previously identified along the east and northern coasts. Main conclusions Weighted endemism provides a new approach for determining significant areas for anuran conservation in Australia and areas can be identified that could be targeted for beneficial conservation gains. Patterns in endemism were found to vary markedly between the three main anuran families, and south‐eastern Australia was found to be far less significant than indicated by previous studies. The need for further survey work in inland Australia is highlighted and several priority areas suggested. Our results for species richness remain broadly consistent with trends previously observed for the Australian Anura.     

Habitat patchiness and plant species richness

The pattern of woody species richness decline with a decrease in woody vegetation cover was studied within a tallgrass prairie. The decline in species richness is highly non-linear, with a well-defined threshold below which species richness collapses. This relationship can be understood after considering information on how landscape structure changes with woody vegetation cover, and how species richness is related to landscape structure.