植物多樣性能預測昆蟲多樣性

　　日前，應用宏條形碼技術，中科院昆明動物研究所研究員俞維理課題組對“植物多樣性精確預測昆蟲多樣性”的重要結論進行了驗證和擴展。

　　昆蟲具有宿主特異性，因此植物多樣性應該能夠預測昆蟲多樣性，但是已有的研究并不支持該結論；直到Basset 等人在一個熱帶森林里進行前所未有的全面采樣，并結合復雜的統計模型，發現植物物種豐富度確實能夠精確預測節肢動物（主體為昆蟲）物種豐富度，該發現于2012年在《科學》上發表。

　　“由于其浩大的采樣和分類規模，Basset 等人的研究不可避免地限制在小的區域且難以有效復制，但是其研究結論亟待在大尺度上復制和檢驗。”俞維理告訴《中國科學報》記者，“因此，我們課題組采用高通量的方法來使該研究方案具有可操作性。”

　　近年來，俞維理課題組與西雙版納熱帶植物園原研究員Rhett D. Harrison、華南師范大學教授江海聲合作，在中國海南和西雙版納的兩個熱帶山地景觀中利用樣方調查植物多樣性和昆蟲多樣性。

　　植物多樣性采用形態鑒定，昆蟲多樣性使用馬氏網采集并采用宏條形碼技術鑒定。俞維理介紹：我們使用常用的皮爾森相關分析和Basset 等人的“植物模型”方法分析物種豐富度間的關系，使用普魯克分析方法分析檢驗群落組成間的關系。

　　研究結果表明：植物模型與非參數估計得出的昆蟲物種豐富度非常接近，但是常用的皮爾森相關分析發現樣方水平上植物物種豐富度和昆蟲物種豐富度的相關性較低；普魯克分析發現植物和昆蟲的群落組成高度相關。以上結果均在兩個景觀、兩個季節（旱季、雨季）、昆蟲的不同目間保持一致。

　　“我們的研究強烈支持Basset 等人的結論：熱帶森林中植物物種豐富度能夠精確預測昆蟲物種豐富度。”俞維理稱。此外，該研究將植物模型的方法從熱帶美洲拓展到熱帶亞洲，從一個60 平方公里的均質森林擴展到兩個100～500平方公里異質的、人為干擾的景觀，從耗費勞力的標本形態鑒定的樣本擴展到有效的宏條形碼技術處理的樣本。

　　“我們采用的高通量方法使大規模檢驗熱帶節肢動物的超高多樣性的不同假說變得可行。”俞維理表示，另外該研究一項潛在的應用是：在植被評估上越來越有效的遙感技術，將可能有效管理大部分的動物多樣性。