文献分享 | SCI TOTAL ENVIRON：不同的土地利用和水文指标表征了河流浮游植物群落的不同方面

考虑到淡水生物多样性面临的诸多威胁，我们需要从河流内存在的多种压力源中，找到推动其变化的最重要因素。浮游植物是水生生态系统的重要组成部分，其丰度、物种丰富度和功能丰富度是衡量生态系统健康状况的重要指标。在本研究中，空间变量、理化条件、水流变化和土地利用模式被认为是一个低地农村集水区的共同压力源。采用了生态水文模型与机器学习相结合的建模方法。结果表明，在解释浮游植物群落差异方面，土地利用和水流状况比养分更重要。其中，水体面积百分比和中等水平城市居住面积是推动该农村流域浮游植物丰度上升的关键因素。森林和牧场面积的比例是控制物种丰富度变化的主要因素。在这种情况下，落叶森林覆盖对物种丰富度有积极影响，而牧场份额有消极影响。水文变化指标是功能丰富度差异的最佳预测指标。该综合模型框架适用于流域管理中复杂环境条件的分析。一个关键的信息将是森林地区保护和生态水文恢复在维持浮游植物丰富度及其在河流生态系统中的功能作用方面的重要性。

Fig. 1. Working framework of the study. The abbreviation SWAT represent the Soil and Water Assessment Tool. RF represent Random Forest. GAMs represent Generalized Additive Models.

图1 技术路线图。缩写SWAT代表水土评价工具。RF代表随机森林。GAMs表示广义相加模型

Fig. 2. The location of the Treene catchment, 53 sampling points and 6 hydrological stations in Schleswig - Holstein state of Germany. The abbreviated sites named according to each sub-basin where they are located: Bo for Bollingstedter Au, Je for Jerrisbek, Ju for Juebek, Ki for Kielstau, Sa for Sankermark See, and Tr for the mainstream of Treene. The numbers count along the longitudinal axis of rivers from the outlet to upstream. The sampling points in close distance of lakes are not located in the lake but situated systematically downstream following the lakes.

图2 德国石勒苏益格-荷尔斯泰因州的Treene集水区、53个采样点和6个水文站的位置。根据每个子盆地所处的位置缩写命名:Bo代表Bollingstedter Au, Je代表Jerrisbek, Ju代表Juebek, Ki代表Kielstau, Sa代表Sankermark See, Tr代表Treene主流。这些数字沿着河流从出口到上游的纵轴计算。湖泊近距离采样点并非位于湖泊内部，而是系统地位于湖泊下游

Fig. 3. Observed phytoplankton community abundance, species richness and functional richness spatiotemporal distribution variations in the Treene river network.

图3 Treene河网浮游植物群落丰度、物种丰富度和功能丰富度时空分布变化

Fig. 4. Phytoplankton community abundance (presented by log transferred abundance value), species richness and functional richness response simulation by generalized addictive models (GAMs), each shown under their key determinants. WATR refers to water land cover, URMD for medium density urban land cover, FRSD for deciduous forest, WPAS for winter pasture, Hv21 for skewness of 7 days before, Hv40 for low flood pulse count 14 days.

图4 浮游植物群落丰度(以对数转移丰度值表示)、物种丰富度和功能丰富度响应模拟的广义相加模型(GAMs)分别在其关键决定因素下显示。其中，water为水土地覆被，URMD为中密度城市土地覆被，FRSD为落叶林，WPAS为冬季牧场，Hv21为前7天偏度，Hv40为低洪水脉冲数14天

Table 1

Model results from random forest including the explanation percentage and the most importance influencing variables. The top two variables are indicated for the one-year models, and the top one for each season. WATR represents for water land cover, URMD for medium density urban land cover, FRSD for deciduous forest, WPAS for winter pasture, Hv21 for skewness of 7 days before, Hv28 for skewness of 14 days flow, Hv40 for low flood pulse count 14 days, Hv54 for rate of change 3 days, Hv57 for rate of change 30 days, PO4-P for Orthophosphate‑phosphorus.

Functional richness reflects seasonal succession but limited variation within one season (i.e., spring, summer and autumn have limited unique value for establishing reliable regression model, which have written as NA, not applicable).

表1 

随机森林模型结果包括解释百分比和最重要的影响变量。前两个变量表示一年的模型，前两个变量表示每个季节的模型。water表示水土地覆盖，URMD表示中密度城市土地覆盖，FRSD表示落叶林，WPAS表示冬季牧场，Hv21表示前7天偏度，Hv28表示14天流量偏度，Hv40表示低洪水脉冲数14天，Hv54表示3天变化率，Hv57表示30天变化率，PO4-P表示正磷-磷。

注：功能丰富度反映季节演替，但在一个季节内变化有限(即春、夏、秋对建立可靠回归模型的独特价值有限，记为NA，不适用)。

在空间因子、理化条件、水流干扰和土地利用方式等因素的影响下，研究了浮游植物物种丰富度的变化规律。

我们的研究结果

(1)表明浮游植物丰度的主要贡献来自于连通的水体;

(2)强调了森林区域在维持藻类物种丰富度方面具有潜在的优势;

(3)强调了水流状态对功能丰富度的影响。

研究结果表明，保护森林区域和生态水文恢复是保护河流生态系统中浮游植物丰富度和功能作用的关键。从多维度上考虑和模拟浮游植物群落的变化对流域管理具有重要意义。人类对低地河流的影响无处不在，由此产生的与土地利用相关的压力源和改变的水流状态可能与变化的生物反应相互作用。因此，水生生物监测项目需要扩展，以整合当地环境特征和流域景观镶嵌体。综合建模方法可以更好地理解多种胁迫条件下河流浮游植物群落动态的影响。

1.本研究为了更加全面地概括群落特征，选择丰度、物种丰富度和功能丰富度作为衡量生态系统健康状况的重要指标，不仅从数量与质量的角度反映生物状况，还考虑到对生物与环境之间复杂关系的关键特征指标，这在选取具有代表性的生物指标过程中是值得参考的。但在结果中显示，功能丰富度在随机森林回归模型中的解释率不高，因此可以考虑使用其他模型来量化其影响程度大小，或是选择更加合适的指标，如可以同时包括功能丰富度,功能均匀度和功能离散度等多个形状值的功能多样性。

2.本研究利用了随机森林模型对多个压力源的层次结构进行，并确定目标生物指标的关键决定因子，并根据筛选的结果，利用广义加性模型（GAMs）将影响程度大小进一步推广到响应模拟层面上来，这为模拟环境因子与生物群落之间的响应提出了更加又一可行的思路。

3.在讨论中提到，虽然本文得出的主要驱动因素为土地利用类型，但水文变化情况更能影响浮游植物的功能丰富度，且其他研究表明，光照、营养物质、水温和季节等因素对浮游植物群落的解释度也很高。因此，可以针对不同的研究区，选择多个水生生物群落对其生态健康状况进行分析，可能会更综合地找出影响水生生物群落的驱动因素。

   文章信息

Qu Y, Wu N, Guse B, et al. Distinct indicators of land use and hydrology characterize different aspects of riverine phytoplankton communities[J]. Science of The Total Environment, 2022, 851: 158209.

   DOI:

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158209

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潘妍 | 供稿

   林永强 | 编辑

      陈磊 | 审核