Ecography 和 GLOBAL ECOL BIOGEOGR | 王志恒等合作在东亚物种丰富度与谱系结构格局方面取得新进展

导读

研究背景

1.东亚被子植物物种丰富度格局及驱动因素

东亚地区的整体物种丰富度以及两种生长形态（即木本植物和草本植物）和不同分布范围大小（即广泛分布和狭域分布）的物种丰富度随着纬度的增加而减少（图 1.1,1.2 ）。物种丰富度的中心在生长形态之间有所不同（图1. 2a 、 b ），狭域分布的物种之间有所不同（图1. 2c 、 d ）。具体来说，木本植物在中国南部（例如云贵高原）达到峰值（图1. 2a ），而草本植物在中亚和横断山脉的山区达到峰值（图1. 2b） 。

图 1.1 东亚全部被子植物多样性格局

图1. 2 东亚木本 (a) 、草本 (b) 、狭域木本 (c) 、狭域草本 (d) 植物的多样性格局。

所有物种和狭域分布物种的丰富度模式与最冷季度的平均温度（ MTCQ ）、末次盛冰期以来的平均温度变化（ MAT anomaly ）和网格单元内的海拔范围（ TOPO_RANGE ）正相关，但与温度季节性（ TSN ）负相关（图1. 3 ）。换句话说， MTCQ 和 TOPO_RANGE 较高且 MAT anomaly 和 TSN 较低的地区通常具有较高的物种丰富度。对于木本植物，物种丰富度与 MTCQ 和 MAT anomaly 显著正相关，而与 TSN 显著负相关。对于草本植物，物种丰富度与 MAT anomaly 和 TOPO_RANGE 显著正相关。这些结果与冷冻耐受假说、历史气候变化假说以及 Janzen 假说的预测一致。然而，所有物种组的物种丰富度与 DR 负相关，这表明高多样化速率的地区并不一定具有高物种丰富度。这个结果与多样化速率假说的预测相矛盾，即高物种丰富度是由于高多样化速率。

图1. 3 各环境因子与丰富度之间的关系。 Y 轴表示所有物种（ a - f ）、木本植物（ g - l ）、草本植物（ m - r ）、狭域分布木本植物（ s - x ）和狭域分布草本植物（ y - ad ）的丰富度偏残差。 X 轴表示不同的环境因子。 DR 代表分化率； MTCQ 代表最冷季度的平均温度； MAT anomaly 代表自末次盛冰期以来的年均温度变化； MAP anomaly 代表自末次盛冰期以来的年降水变化； TSN 代表温度季节性； TOPO_RANGE 代表网格单元内的海拔范围。实线表示使用广义线性模型并通过 modified t test 评估（ p < 0.05 ）得出的显著回归线。

随机森林模型的结果表明（图1. 4 ），不同假说（冷冻耐受假说、历史气候变化假说和 Janzen 假说）对物种丰富度模式的相对重要性在不同生长形式和分布范围组之间存在差异。对于所有物种和草本植物，自末次盛冰期以来的气候变化对物种丰富度模式的影响最大。相比之下，冷冻耐受假说和 Janzen 假说对木本植物和狭域分布物种丰富度分别具有最大的影响（图1. 4 ）。

图1. 4 不同假说（寒冷忍耐假说、历史气候变化假说、 Janzen 假说）在解释所有物种、木本植物、草本植物、狭域分布木本植物和狭域分布草本植物的物种丰富度模式中的相对重要性。

所有物种、木本植物和草本植物的 NRI (净亲缘关系指数) 均显示出一致的纬度梯度，从东南向北逐渐增加 ( 图 2.1a,c,e) 。具体而言，所有物种、木本植物和草本植物的 NRI 在东亚地区的东南部最低，而最高值所在的区域因生长形式不同而有所差异 ( 图 2.1a,c,e) 。所有物种和草本植物的 NRI 在西北部地区最高 ( 图 2.1a,e) ，而木本植物的 NRI 在东北部地区最高 ( 图 2.1c) 。如预期的那样， sesPD ( 系统发育多样性的标准化效应大小 ) 显示出与 NRI 相反的模式。 sesPD 的最高值位于东亚地区的西南部 ( 图 2.1b,d,f) 。所有物种的加权科年龄 (wMFA) 从 东亚地区 东南部向东北部和西北部逐渐降低 ( 图 2.2a) 。有趣的是，木本植物和草本植物的加权科年龄格局是相反的。具体而言，木本植物的加权科年龄随纬度增加而降低，并在 东亚地区 东南部达到最高值 ( 图 2.2b) ，而草本植物的加权科年龄在 东亚地区 北部地区达到最高值 ( 图 2.2c) 。

图2.1 东亚地区全部，木本和草本物种NRI与sesPD格局图

图2.2 全部、木本和草本物种加权科年龄格局图

NRI 、 sesPD 、 wMFA 与 MAT 之间的关系在木本植物和草本植物中有所不同 ( 图 2.3) 。具体而言，草本植物的 NRI ，以及所有物种和草本植物的 wMFA 与温度之间没有显著的相关性。对于木本植物， NRI 与 MAT 呈显著的负相关，而 sesPD 和 wMFA 与 MAT 则呈显著的正相关 ( 图 2.3) 。

图2.3 MAT与所有物种、木本植物和草本植物的NRI、sesPD和wMFA之间的关系。MAT为年均温度；NRI为净亲缘关系指数；sesPD为系统发育多样性的标准化效应大小；wMFA为加权平均科年龄；SAR为空间自回归模型。

AET 是预测所有物种和草本植物的 NRI 和 sesPD 的最佳因子 ，而 MTCQ 则是预测木本植物 NRI 的最佳因子。自 LGM 和 YDS 事件以来的温度和降水变化对所有物种和草本植物的 NRI 和 sesPD 的方差解释率均低于 4% ，只有一个例外 ( 即 YDS 事件以来的温度变化解释了草本植物 sesPD 方差的 8.8%) 。相比之下，自 LGM 和 YDS 事件以来的温度变化分别解释了木本植物 NRI 方差的 39.4% 和 18.1% ，这远高于它们对草本植物 NRI 的解释力。等级方差分解的结果与单变量 GLM 一致。不同机制对系统发育结构模式的相对重要性在生活型之间存在差异。 当代气候环境对所有物种和草本植物的系统发育结构模式影响最大，而热带生态位保守性假说对木本植物系统发育结构模式的影响最大 ( 图 2.4) 。

图2.4 不同驱动因素对所有物种、木本植物和草本植物的NRI和sesPD的相对贡献（通过等级方差分解计算）。当代气候由AET表示；热带生态位保守性由MTCQ表示；历史气候变化由自LGM以来的温度和降水变化表示。NRI_A（sesPD_A）、NRI_W（sesPD_W）和NRI_H（sesPD_H）分别表示所有物种、木本植物和草本植物的NRI（sesPD）。LGM为末次冰期最大期；MAT为年均温度；MTCQ为最冷季度的平均温度；NRI为净亲缘关系指数；sesPD为系统发育多样性的标准化效应大小。

本研究得到了国家重点研发计划( 2022YFF0802300)， 国家自然科学基金( 32125026 ， 31988102) 和 国家留学基金委 的资助。

1. Song, W., Li, Y., Luo, A., Su, X., Wang, Q., Liu, Y., Lyu, T., Chen, Y., Peng, S., Sandanov, D. and Wang, Z. (2024), Historical and contemporary climate jointly determine angiosperm plant diversity patterns across east Eurasia. Ecography e07062. https://doi.org/10.1111/ecog.07062

2. Song, W., Li, Y., Luo, A., Su, X., Liu, Y., Luo, Y., Jiang, K., Sandanov, D., Wang, W. and Wang, Z. (2024), The Phylogenetic Structure Patterns of Angiosperm Species and Their Determinants in East Eurasia. Global Ecol Biogeogr e13897. https://doi.org/10.1111/geb.13897