了解控制生态群落多样性和聚集的驱动因素的相对重要性仍然是生态学的一个基本挑战，但它对于制定不断变化的世界中的环境管理战略至关重要。在全球范围内，淡水生态系统尤其容易受到生物入侵的影响，尤其是在河流和溪流中，鱼类的引入对本地物种的多样性和群落结构产生了深远的影响。然而，对于这些外来物种如何通过影响功能多样性而改变本地鱼类群落的组装机制，仍然缺乏深入理解。
本研究旨在填补这一空白，研究入侵物种对匈牙利巴拉顿湖流域溪流鱼类群落功能多样性的影响，并揭示这些群落功能多样性的解构模式及其驱动因素。本研究利用了长达18年的数据，涵盖了61个采样点，研究了溪流鱼类群落的功能多样性、功能冗余度和物种优势度。
图1 研究区域，位于中欧匈牙利巴拉顿湖流域
研究发现，本地鱼类群落表现出低功能多样性但高功能冗余度和优势度，这表明了功能收敛和物种优势在这些群落中的主导地位。进一步分析表明，溪流栖息地的大小、网络位置及其相关的空间、物理和化学梯度是影响物种优势度和功能冗余度的主要因素。而功能多样性的变化还与外来物种的特性、土地利用的微小变化以及溪流内栖息地特征的细微变化有关。
图2 使用结构方程模型展示影响溪流鱼类群落构建的时间，空间，环境和入侵因素之间的相对重要性和复杂作用网络
本研究的结果表明，环境过滤机制和物种间相互作用，特别是入侵物种和本地物种之间的性状相似性，对溪流鱼类群落的功能组装起着重要作用。此外，本研究通过结合功能多样性的三元解构框架和预测模型，提供了对生态群落功能多样性和组装模式的全面洞见，这对于未来的生态管理策略具有重要的参考价值。
图3 本研究使用的功能多样性的三元解构方法与预测模型相结合的全新框架
该研究使用"glmm.hp"包以识别影响鱼类群落功能多样性、冗余度和优势度的显著驱动因素。此外，通过该包进行层次分割分析，研究者能够对各个驱动因素（空间、时间、环境和入侵梯度）的相对贡献进行量化，这对于解构鱼类群落的功能多样性模式起到了关键作用。
表1 使用glmm.hp量化各个驱动因素的相对贡献
相关结果以“Patterns and drivers in the functional diversity decomposition of invaded stream fish communities”为题在《Diversity and Distributions》发表。本文的第一作者为匈牙利巴拉顿湖沼学研究所博士后冯凯，冯凯是中国科学院水生生物研究所和图卢兹第三大学的双学位博士毕业生。匈牙利巴拉顿湖沼学研究所前所长，现任鱼类与保护生态学学科组组长Tibor Erős论文通讯作者。巴拉顿湖沼学研究所资深研究员Péter Takács和青年研究员István Czeglédi作为合作者参与了该工作。
论文信息
标题: Patterns and drivers in the functional diversity decomposition of invaded stream fish communities
期刊: Diversity and Distributions
类型: Research Article
作者: 冯凯，Tibor Erős*等
时间: 2024-9-01
DOI: https://doi.org/10.1111/ddi.13914
