GEB本地和非本地优势禾本科植物关键_金丝草功效

GEB本地和非本地优势禾本科植物关键

导读

植物入侵与生物多样性丧失和养分富集有关。入侵植物功能性状优势可以预测其在养分富集后的优势地位，但缺少实验方面的证据。本文，作者通过测定位于4大洲27块草地11个优势种03片叶片的形态和生理性状，及其对添加氮（N）、磷（P）、钾（K）肥的响应，试图回答如下科学问题：（a）本地和非本地优势植物在重要的形态和生理叶片性状上是否存在差异？（b）它们的性状对养分添加的反应如何？（c）各功能群之间的反应是否一致？

▉原文信息

▉前言

人类活动对全球养分循环的输入通常与广泛的植物入侵，生物多样性的迅速丧失和生态系统功能的变化有关。对生态系统功能的影响通常是根据叶片性状的变化来预测的，最近的研究结果证实，即使是在全球草地的短期养分输入下，大多数优势植物物种的一些叶片特征，如叶片养分浓度也会增加。然而，尚不清楚：（a）非本地植物物种是否比本地物种更有利于养分输入，或（b）在人类改良环境（即高肥力条件下），无论其生物地理起源如何（本地或非本地），占主导地位的物种是否具有相似的特征。解决这一不确定性可以潜在地提高我们缓解生物多样性丧失的能力，并预测在植物入侵和广泛的养分富集之后生态系统功能的变化。因此，作者利用四大洲收集的数据，并对最近的研究结果进行了扩展，以比较最成功或最具优势的本地和非本地物种的叶片性状是否会随着养分富集而增加。

▉结果

非本地物种的叶片K%显著高于本地物种（图2j，‘NN’），这是由本地和非本地禾本科植物之间的差异(图2l，‘NN’)，而不是非禾本科植物(图2k，‘NN’)之间的差异所解释的。养分添加处理（NPK）在两个功能群中均持续增加了叶片养分浓度（图2d-l），也增加了比叶面积（SLA）(图2a)，但这主要是由禾本科植物（图2c）并不是非禾本科植物（图2b）的响应解释的。重要的是，养分添加并没有改变整体关系；特别是，生物地理起源与养分添加之间没有交互作用（图2，NN:NPK）。

图2在所有地点测量了4个叶片性状(n=27)。对于每个叶片性状，均应针对生物地理起源（即非本地物种=NN），养分添加处理（NPK）及其交互作用（NN:NPK）进行均值估计（即系数）及其9%置信区间（CRI）。零参考线表示模型的截距（I）（即在养分控制处理中对本地物种的估计)。不超过零的9%置信区间的平均效应估计值是显著的（用黑色表示）。在没有交互作用的情况下，一个显著的主效应(即NN或NPK)会影响另一个主效应的两个水平上的响应（即叶片性状）。*比叶面积(SLA)、叶片N%和叶片P%因非正态性进行ln对数转化。

在本地物种和非本地物种共存的区域，本地物种和非本地物种的性状之间存在进一步的差异（图3）。在这里，非本地优势物种的SLA和叶片P%显著高于本地物种（图3a和g）。此外，非本地禾本科植物的叶片N%、P%和K%显著高于本地禾本科植物（图3f、i和l）。与所有地点的结果一样，这些差异在对照和养分添加处理中是一致的；也就是说，生物地理起源和养分添加之间不存在交互作用(图3，NN:NPK)。

图3在本地和非本地优势植物物种共存的地点(n=11)子集处测量了4个叶片性状。*由于非正态性，所有叶片性状均已进行ln对数转化。

模型选择表明，生物地理起源不是预测叶片性状的最重要因素。养分添加和年平均气温（MAT）是叶片养分浓度的最重要预测因子，零模型是SLA和覆盖率%的首选模型（表3）。在零模型中，没有固定效应，因此，所有变化都由随机效应（物种/地点/地块）解释。

表3基于模型选择的首选模型，其中每个叶片性状和覆盖率均使用最高边际对数似然度（MLLs），其中最高MLL相对表明响应变量中存在更多的变异。注：每个叶片性状的MLL最高的模型为粗体（模型1）。模型测试随机效应模型(零模型)，生物地理起源（BO），养分添加处理（Trt），它们的交互作用(Bo:Trt)和每个个体非生物变量的所有固定效应组合：年平均温度（MAT，C），温度变化（Tempvar），年平均降水量（MAP，mm），MAP变化（MAPvar），土壤N（%），P和K（ppm）。比叶面积（SLA）、叶片N%、叶片P%和覆盖率%因非正态性而进行ln对数转化。

▉结论

研究结果表明：非本地禾本科植物在叶片中的养分浓度高于本地禾本科植物，特别是在本地和非本地物种均占主导地位的地点。这些结果在自然土壤肥力水平和养分富集的条件下是一致的，无论是本地还是非本地，优势种对养分添加的反应类似。

本文编辑：徐侠课题组徐侠

南京林业大学，教授，GlobalChangeBiology编委

研究方向：全球变化生态学、土壤生态学、生物地球化学

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