《Urban Ecosystems》：The potential use of behavioural bioassays as a first-tier approach for screening urban soil biodiversity: a pilot study
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本研究针对传统土壤生物多样性评估方法耗时长的痛点，创新性地将行为生物测定（回避/解聚试验）与多物种模型生物（蚯蚓、跳虫、潮虫）相结合，建立了快速评估城市土壤栖息地功能的多层次框架。研究发现行为响应与无脊椎动物多样性下降高度一致，且潮虫解聚行为可有效区分土壤吸引/胁迫效应，为欧盟土壤健康监测指令提供了高效筛查工具。
随着欧盟《土壤监测与恢复指令》（2025a）的强制实施，快速评估土壤健康成为实现气候中和与生态修复目标的关键。传统土壤生物多样性监测虽能反映生态系统状态，但需长达数月的生物提取和分类鉴定，难以满足大规模筛查需求。更棘手的是，实验室生态毒理学终点与实地生物多样性丧失指标之间存在严重脱节（EC 2025b）。如何建立快速、低成本且生态相关性强的预警工具，成为当前土壤质量管理的核心挑战。
在此背景下，米兰比可卡大学的研究团队创新性地将行为生物测定作为一级筛查工具，通过多物种模型生物的回避行为和解聚反应，快速预测城市土壤无脊椎动物多样性变化。该研究选取校园内三种不同人为干扰强度的绿地土壤（U2隔离区、U3高人流区、U4退化区），以软体（蚯蚓Eisenia fetida）和硬体（跳虫Folsomia candida、潮虫Porcellionides pruinosus）无脊椎动物为模型，开展48小时双室选择试验。研究人员首次将回避率（A%）与潮虫解聚指数（DI）结合，并同步分析土壤动物群落结构（QBS-ar指数）和细菌多样性（16S rRNA测序），构建了从行为响应到生物多样性的多层次评估框架。
关键技术方法
研究通过避光行为实验箱（蚯蚓/潮虫）和培养皿（跳虫）进行多物种回避试验，计算回避率；采用图像分析潮虫聚集模式并计算解聚指数；通过伯勒斯-图尔格伦提取器分离土壤节肢动物，依据帕里西分类表计算QBS-ar功能指数；对土壤样本进行16S rRNA V5-V6区测序，使用DADA2算法生成ASV（扩增子序列变异）进行微生物群落分析。
研究结果
1. 行为响应揭示土壤质量梯度
U2土壤未引发显著回避行为（所有物种A%<20%），潮虫DI值低于50%，表明栖息地功能完整；U3土壤因有机质含量高（SOM%显著高于U2/U4）吸引跳虫和潮虫（A%分别为-40%和-70%），但解聚试验显示潮虫仍保持聚集（DI<50%），证实为主动趋化而非运动抑制；U4土壤引发强烈回避（蚯蚓50%、跳虫60%、潮虫80%）和解聚（DI=84%），提示存在化学污染物干扰。
2. 无脊椎动物多样性验证行为预测
U2土壤检出20个分类单元中19个，包含对扰动敏感的螨螨（Acarina）、原尾虫（Protura）和潮虫；U3以喜湿喜有机质的跳虫、双尾虫（Diplura）和蚯蚓为主；U4仅存抗干扰类群如蚂蚁（Hymenoptera），多样性指数（香农指数、辛普森指数）显著低于U2。主成分分析（PCA）显示三处土壤群落明显分离，与行为响应结果高度一致。
3. 微生物多样性响应不敏感
尽管细菌群落结构存在差异（如U4富集耐金属菌Pedomicrobium sp.），但α多样性指数（香农指数、Chao1指数）无显著变化，证实微生物对局部栖息地功能退化的指示性弱于无脊椎动物。
结论与展望
本研究首次实证了行为生物测定与无脊椎动物多样性损失的关联性，其中潮虫因对污染物敏感且具社会性行为特征，成为最有效的指示生物。解聚指数成功区分了U3土壤的“富集悖论”（高有机质但低多样性），弥补了单一回避试验的不足。该框架为《自然恢复法案》（EU 2024）提供了可操作的快速筛查工具，尤其适用于人类活动密集区的土壤健康优先管理。未来需在农业、森林等生态系统中验证该方法的普适性，并开展长期监测以完善行为响应与种群动态的关联模型。
