《Scientific Reports》：Large-scale environmental DNA survey reveals niche axes of a regional coastal fish community
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本研究通过整合大规模环境DNA(eDNA)调查与先进的广义线性潜变量模型(GLLVM)，成功揭示了塑造日本沿海鱼类群落的“隐藏”生态位轴。研究发现，这些潜变量能够解释98.3%的鱼类群落共现变异，并识别出五条已知的生物地理边界，这些边界主要与洋流过程相关。此外，研究发现群落响应多样性与物种丰富度呈正相关。这项工作为理解和预测区域生物多样性在环境变化下的响应提供了新见解，对保护海洋生态系统服务具有重要价值。
理解物种为何分布在特定地区，以及它们将如何应对环境变化，是生态学和生物地理学的核心问题。生态位(niche)概念——即物种生存所需的基本栖息地要求——为回答这些问题提供了理论基础。然而，当潜在的生态过程过于复杂时（例如局部物种相互作用、扩散限制和进化历史），关键的生态位轴可能会被“隐藏”起来，难以被传统的环境变量测量方法所捕捉。这对于我们预测区域生物群落如何响应诸如全球变暖等环境变化构成了巨大挑战。在全球生物多样性危机日益严峻的背景下，识别这些隐藏的生态位轴变得尤为迫切。
为应对这一挑战，一项发表在《Scientific Reports》上的研究，创新性地将大规模环境DNA(environmental DNA, eDNA)调查数据与新颖的联合物种分布模型相结合，对日本沿海鱼类群落的隐藏生态位轴进行了系统性探索。研究人员于2017年夏季，沿着日本长达19,000公里的海岸线，在528个采样点采集了海水样本，覆盖了从亚热带到温带及亚北极的广泛气候带。
为了从海量的物种分布数据中挖掘出隐藏的模式，研究团队采用了广义线性潜变量模型(Generalised Linear Latent Variable Model, GLLVM)。该模型不仅考虑了可测量的环境协变量（如海水温度和盐度），还引入了空间自相关的潜变量(Latent Variable, LV)，用以解释那些无法直接观测、但可能驱动物种共现格局的生态过程。
本次研究的核心发现如下：
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群落组成与物种丰富度：eDNA调查共检测到1,220种沿海鱼类。物种丰富度呈现出明显的纬度梯度，南部亚热带地区（如西太平洋沿岸岛屿、伊豆-小笠原群岛、萨摩-琉球群岛）最高，北部亚北极地区（如北海道群岛）最低。非线性多变量分析(t-SNE)也显示，鱼类群落组成形成了清晰的地理关联集群。
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识别隐藏的生态位轴：GLLVM分析发现，三个潜变量（即隐藏的生态位轴）共同解释了98.3%的物种共现变异，而实地测量的环境变量（温度和盐度）仅解释了1.7%。其中，第一和第二个潜变量最为重要，它们揭示了日本海岸区域鱼类群落中存在的五条假设性生物地理边界（B1-B5）。
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生态位轴与生态过程：这些边界与已知的生物地理界限相符，并被认为主要与洋流过程有关，例如：B1（大隅线）是黑潮(Kuroshio Current)造成的扩散屏障；B2-B3和B4-B5则对应于三个海洋省份（中日省、东方省和千岛省）的边界，可能与暖流（如对马暖流）和寒流（如亲潮、利曼寒流）带来的物种输送有关。第三个潜变量则识别出与散布的封闭内海（如有明海、濑户内海等）相关的生态位轴，这可能与地理隔离和进化历史有关。
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物种生态位中心与响应多样性：以潜变量为轴构建的生态位空间显示，许多物种的生态位中心位于亚热带和温带黑潮区域。研究还发现，局部鱼类群落的响应多样性（即群落内物种对环境变化响应的变异程度）与物种丰富度呈正相关。然而，高响应多样性的群落在空间分布上存在偏差，主要集中在日本西部的太平洋沿岸，这可能与该地区复杂的海岸线和栖息地多样性有关。
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长期环境因子的重要性：补充分析表明，当使用卫星测量的长期环境变量（如年海表温度范围、叶绿素a平均浓度）时，环境协变量可以解释约80%的生物多样性变异，而潜变量仅解释剩余20%。这说明长期环境因子对区域鱼类群落可能比采样时的瞬时环境因子更为关键。
综上所述，这项研究成功利用全国性的eDNA调查数据，揭示了塑造日本沿海鱼类多样性的隐藏生态位轴。研究发现，洋流通过作为环境过滤器、物种输送源和扩散屏障，是驱动这些生态位轴形成的关键生态过程。同时，群落响应多样性与物种丰富度之间的正相关关系，为评估生态系统功能稳定性提供了新视角。该研究不仅展示了eDNA技术和高级统计模型在解析复杂生态过程方面的强大能力，也为预测全球气候变化下沿海生态系统的变化、以及制定有效的生物多样性保护和生态系统恢复策略提供了重要的科学依据。正如联合国“生态系统恢复十年”倡议所强调的，此类基于先进技术的大尺度生物多样性监测研究，对于实现全球生态保护目标至关重要。
