Local environmental, geo-climatic and spatial factors interact to drive community distribution and diversity pattern of stream benthic algae, macroinvertebrates and fishes in a large basin, northeast

　　识别生物多样性在空间尺度上的分布过程及其驱动机制是群落生态学和保护生物学研究的核心问题。过去几十年中，淡水生态系统的多样性格局的相关研究一直在持续增加。然后，不同营养级的水生生物群落构成、多样性格局等研究还不多见。较大的流域尺度上（如中国东北地区）会形成较大的环境梯度，为研究藻类、鱼类和大型底栖动物生物类群的构成及其多样性格局的驱动机制提供了极佳的研究区域。通过采用方差分解分析（VPA），将群落组成与环境因子和空间因子进行相关，来分别推断随机的及确定性的群落过程。采用线性回归模型来识别物种丰富度的主要驱动因子以及局域因子对beta多样性的贡献的多因子方程，包括局域环境（例如，原位环境参数、水文条件、营养盐）、地理气候因子（例如，土地利用、地形、气候）以及空间因子。研究结果表明溪流生物的物种组成与局域环境因子、地理气候因子及空间因子都显示出显著的相关性。VPA结果显示出两种范式（例如确定性过程和随机性过程）相互作用来影响生物的分布，且随机性过程的影响要大于确定性过程。比较而言，随机过程的最强影响出现在鱼类群落中（10%），其次为着生藻类和底栖动物（均为8%）。值得注意的是，地理气候因子对于物种组成、丰富度和beta多样性指数的解释率较高，尽管他们的影响有一部分是通过局域和空间的变量来显示的。本研究揭示了在一个较大流域中，随机过程和决定性过程在塑造这三种水生生物类群的群落组成和多样性特征上的相对重要性。这也强调了要跳出现有观测空间，并将生态理论应用到河流管理与保护措施中的需求。