农业集约化对乌拉圭亚热带流域传粉昆虫群落的影响：优势物种增加与群落结构变化

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Agricultural intensification favors dominant species while changing pollinator community compositions in a subtropical watershed of Uruguay

本研究揭示了乌拉圭圣萨尔瓦多河流域农业集约化对传粉昆虫群落的显著影响。通过色盘陷阱法(GLMM模型和Bray-Curtis指数分析)发现，栽培地点的昆虫总丰度显著高于野生地点，其中鞘翅目昆虫(Astylus atromaculatus)在夏季呈现爆发式增长。研究强调了将传粉昆虫保护纳入可持续农业生产和监测体系的重要性。

　　

1 引言

昆虫（六足纲）是陆地生物多样性的关键组成部分，参与土壤更新、害虫控制和授粉等重要生态过程。授粉对植物繁殖至关重要，87.5%的被子植物物种依赖昆虫授粉。这种昆虫活动不仅维持自然生态系统中的植物群落，还生产人类饮食中30%的食物。虫媒授粉在全球范围内的经济价值达1530亿美元，在拉丁美洲为237亿美元。

鞘翅目、双翅目、鳞翅目和膜翅目这"四大目"因其取食习性和行为特征，能够与多种植物物种相互作用，成为最突出的传粉类群。鞘翅目是动物界最多样化的目，超过35万种，一些甲虫是频繁的访花者并对特定植物表现出高度特异性。双翅目中的食蚜蝇科（Syrphidae）拥有近6000种已知物种。鳞翅目包含超过15.7万种，其中90%以访花 nectar为食。膜翅目约有12.5万种描述物种，包括蜜蜂总科（Apoidea）的2万种，它们完全依赖花粉和花蜜作为食物资源。

尽管具有显著多样性，许多传粉物种正在减少。我们正经历FAO所称的"传粉者危机"，其特征是多种昆虫类群的丰度和多样性下降。这是多种协同人类活动的结果。目前，地球44%以上的陆地表面用于农业生产，农业土地利用在近几十年来不断强化。集约化常与景观简化、农用化学品使用增加和机械化耕作相关，这些都导致栖息地丧失和破碎化、与外来物种竞争加剧以及对寄生虫和病原体的脆弱性增加。农药的广泛使用，包括杀虫剂、除草剂和杀菌剂，可能通过损害传粉者健康和破坏生态相互作用而产生直接和间接影响。

尽管全球关于传粉者减少的证据不断增多，但知识缺口仍然存在，大多数研究集中在欧洲和北美。在南美洲，特别是在乌拉圭，很少研究在景观尺度上评估传粉昆虫群落的多样性和组成，尤其是在农业地区。

乌拉圭近几十年的农业集约化主要集中在广泛作物，如大豆（Glycine max）、玉米（Zea mays）和高粱（Sorghum spp.），这减少了自然栖息地的比例并增加了农用化学品的使用。2024年，超过150万公顷土地用于夏季作物，其中83.2%种植大豆。2020年农药进口量达到1200万千克，不仅影响陆地生物多样性，还影响水体。圣萨尔瓦多河流域位于乌拉圭西部沿海，是该国种植最密集的地区之一。该地区占全国总农业面积的10%，70%的土地指定用于农业用途。自2014年以来，水中检测到草甘膦、莠去津和毒死蜱等农药残留，可能影响水生和陆地生物多样性。

该地区构成了景观转变的关键案例，野生植被斑块与集约化农业区共存，对传粉种群具有潜在影响。然而，没有已发表的研究探讨该地区昆虫多样性和组成的情况。这种缺口阻碍了理解当前农业实践如何支持关键生态系统功能（如授粉）的昆虫组合。

同时研究四个昆虫类群使我们能够理解不仅传粉者的分类丰富度，还有其功能范围，从特化物种到偶然传粉者。本研究旨在评估圣萨尔瓦多河流域野生和栽培环境中传粉昆虫群落的多样性和组成，重点关注鞘翅目、双翅目、鳞翅目和膜翅目。预计野生环境将具有更大的昆虫物种多样性，包括那些访花且可能有效传粉的物种。

2 材料与方法

2.1 研究区域

研究在圣萨尔瓦多河流域进行，位于乌拉圭索里亚诺省西部沿海。该地区主要用于雨养作物，主要种植大豆、小麦（Triticum aestivum）、大麦（Hordeum vulgare）、玉米和高粱，以及较小范围的油菜（Brassica napus）、亚麻（Linum usitatissimum）和向日葵（Helianthus annuus）。

研究从2022年夏季到2023年夏季进行，涵盖三个采样活动（2022年夏季、2022年春季和2023年夏季）。该地区气候特征为年平均温度17.8°C，年平均降水量1214毫米（历史数据：1991-2020）。然而，在研究期间（2022-2023），该地区遭受干旱，降水量低于平均水平，这显著影响了农业生产，特别是在2022/2023夏季季节。

2.2 采样设计

为进行昆虫采样，在圣萨尔瓦多河流域的上、中、下游选择了六个地点。连续地点之间的距离从6.7公里到29.7公里不等。在每个地点内，选择了两个邻近点位：一个位于主要作物区，另一个位于以野生植被为主的非作物区。该策略产生了六个配对的栽培-野生点位，总共12个采样点位。配对点位之间的距离从1.7到5.9公里。

为支持作物和野生点位的选择和分类，计算了每个点位周围自然/半自然土地的比例。使用研究期间生成的圣萨尔瓦多河流域土地覆被和利用数据库，确定了每个点位在500、1000和3000米半径内不同类型土地覆被和利用的面积。然后，计算每个半径/区域内自然/半自然土地覆被（天然林、草地和湿地）的比例。

为分析点位间自然/半自然土地覆被比例的差异，使用了具有beta分布的广义线性混合模型（GLMM）。土地利用类型（栽培或野生）用作解释变量。地点身份用作随机效应，以考虑每个位置内的相关性。分析显示，在500米和1000米范围内，分类为野生的点位自然/半自然土地覆被比例显著高于分类为栽培的点位。这种点位选择表明在这些尺度上野生和栽培点位之间存在明显区别，确认了使用的分类。然而，在3000米处野生和作物点位之间没有差异，可能由于在这个尺度上每个配对点位周围区域重叠。

2.3 昆虫采样

在每个点位，安装了一套色盘陷阱，包括黄色、白色和蓝色的盘子（直径16厘米，高5厘米）以吸引不同传粉者。每套通过金属框架固定在地面上1.20米高，从而保持高于周围植被可见。在栽培点位，陷阱放置在作物边缘以避免耕作活动可能的不便或损失。在野生点位，选择远离人类活动的区域。

每个容器总体积的三分之二填充预混物，包括600毫升10%乙二醇、50毫升洗涤剂和水，总计5升。为防止溢出，在每个容器边缘下方1厘米处打小孔，允许降雨过量排水而不损失内容物（收集的昆虫）。陷阱活跃7-10天。采样在2022年夏季（3月4日移除陷阱内容物）、2022年春季（11月11日）和2023年夏季（3月3日）进行。在采样期间，一套陷阱因河流泛滥而丢失；这发生在2022年夏季的野生点位1。尽管如此，分析基于35个样本，总共捕获了12,216个个体。

样品从田间收集并存储在单独、正确标记的罐中，加入70%酒精保存内容物。一旦在实验室，昆虫鉴定到目级。根据本研究建立的标准，仅考虑鞘翅目、双翅目、膜翅目和鳞翅目的昆虫。其余标本归类为"其他"类别并从分析中排除。同样，微小膜翅目和微小双翅目（<5毫米）不予考虑，假设它们对授粉的潜在贡献不显著。

所选目的物种分类为形态种。对每个形态种拍摄照片记录，并将1-3个标本存储在 Entomology lab（东区域大学中心）收藏的95%酒精中供后续鉴定。使用相应的分类键，形态种鉴定到最低可能分类水平（科、属或种）。

2.4 统计分析

为评估土地利用和采样季节对昆虫多样性的影响，使用了两种互补的分析方法。

首先，使用具有负二项分布的广义线性混合模型（GLMMs），适用于模拟过度分散的计数数据，分析昆虫丰度。使用的响应变量是总昆虫丰度（Total_abundance）和每个分析昆虫目的总丰度（Coleoptera_abundance, Hymenoptera_abundance, Diptera_abundance, Lepidoptera_abundance）。土地利用（栽培、野生）和采样季节（2022年夏季、2022年春季、2023年夏季）作为解释变量纳入，而地点身份作为随机效应纳入以考虑位置内的相关性。对于每个响应变量，拟合了不同模型，包括因素间交互作用、加性效应和个体效应。在每种情况下，使用Akaike信息准则（AIC）选择最合适的模型。

其次，为评估多样性，我们计算了目级和形态种水平的丰富度和香农指数，并使用非参数Wilcoxon检验比较这些参数与土地利用和采样季节的关系。对于与土地利用和采样季节相关的群落组成，我们使用Bray-Curtis指数（"vegdist"函数）分析了目级和形态种水平的beta多样性。使用置换多元方差分析（PERMANOVA）和多元离散度检验（betadisper）评估群落组成的变化。仅考虑显示离散度同质性的比较。

使用"metaMDS"函数绘制排序图。为识别与那些变量差异相关的分类群，使用DESeq2进行差异丰度分析。调整后p<0.05（Benjamini-Hochberg校正）的分类群被视为显著差异丰富。

所有分析使用RStudio版本4.4.2进行，使用glmmTMB包进行混合模型和vegan包进行beta多样性分析。使用"DHARMa"包进行视觉残差分析以测试模型假设和模型拟合。

3 结果

总共分析了10,690个个体，属于349个不同形态种，分属鞘翅目（4,238）、双翅目（5,065）、膜翅目（1,286）和鳞翅目（101）。在每个类群中，鞘翅目鉴定出26科，双翅目21科，膜翅目10科，鳞翅目5科，分别有17、63、58和15个形态种未在科级分类。

3.1 昆虫丰度分析

使用负二项线性模型分析总昆虫丰度，以评估土地利用、采样季节及其交互作用的影响。该分析对总昆虫丰度和每个昆虫目分别进行。结果显示，栽培点位的总昆虫丰度显著高于野生点位。基于最低AIC值的最佳拟合模型包括土地利用作为唯一预测因子。

3.2 鞘翅目

对于鞘翅目丰度，最佳拟合模型包括土地利用和采样季节的交互作用（土地利用×采样季节），具有最低AIC值。交互作用在2022年夏季和2023年夏季显著，表明在这些季节野生点位丰度低于栽培点位。这些结果表明土地利用对鞘翅目丰度的影响随季节变化，夏季栽培点位更有利。

3.3 双翅目

包括季节作为唯一预测因子的模型为双翅目丰度提供了最佳拟合。该分析显示2022年春季双翅目丰度显著高于2022年夏季和2023年夏季。包括土地利用作为预测因子在任何评估案例中未改善模型性能。这些结果表明双翅目丰度主要响应季节因素，而非土地利用。

3.4 膜翅目

对于膜翅目，当土地利用和样本季节作为加性效应纳入时，观察到显著差异：2023年夏季膜翅目丰度显著更高。然而，基于AIC值提供最佳拟合的模型是仅考虑季节作为预测因子的模型，尽管2023年夏季较高丰度仅边缘显著。此外，考虑交互模型（土地利用×采样季节），在野生点位观察到边缘较高的丰度。这些结果表明，在总体丰度最高的季节，膜翅目更密切与野生环境相关。

3.5 鳞翅目

在鳞翅目中，根据AIC值显示最佳拟合的模型包括土地利用和采样季节的交互作用。该模型揭示了2022年夏季栽培点位较高的丰度。

3.6 丰富度和香农指数

在目级和形态种水平，不同土地利用之间的丰富度或香农指数没有显著差异。每个季节的结果相似，栽培和野生点位这些指数没有显著差异。

3.7 群落组成

为分析群落组成，进行了Bray-Curtis相异度排序（NMDS），显示基于土地利用、采样季节及其交互作用的群落分化。

在土地利用水平，昆虫群落在目级和形态种水平根据土地利用聚类不同。在这两种情况下，Beta-disper值表明组内离散度无差异，支持观察到的群落组成差异。季节性分析也揭示了目级组成的显著差异；然而，这些伴随着离散度的显著变化，表明季节内变异性可能限制PERMANOVA结果的解释。在形态种水平，也观察到群落的季节性差异。成对PERMANOVA比较显示2022年春季与2022年夏季差异显著，而2022年春季与2023年夏季之间无显著差异，2022年夏季与2023年夏季之间也无显著差异。

最后，当同时考虑土地利用和季节时，PERMANOVA分析揭示了群落组成的显著差异。然而，BetaDisp值边缘不显著，表明每个季节内根据土地利用的一些内部变异性。最明显分化的群落在2022年夏季观察到，栽培和野生点位之间，显示多变量空间中最高的相异性。这得到PERMANOVA结果支持，表明该季节土地利用的显著效应。相反，2022年春季的群落显示土地利用间最高重叠和异质性，未检测到显著差异。同样，2023年夏季未发现显著差异，尽管观察到分化趋势。

鉴于观察到丰度和物种组成的季节差异，对每个季节进行了DEseq2分析。结果表明春季主要物种是双翅目形态种Fannidae_sp.和膜翅目Polybia scutellaris，两者与栽培点位相关。在2022年和2023年夏季，主要物种是甲虫Astylus atromaculatus，也在栽培点位更丰富。

如DESeq2分析所示，Astylus atromaculatus在2022年夏季栽培点位显示显著较高丰度，与野生点位相比丰度约高1024倍。在2023年夏季，其丰度在栽培点位保持较高，约高64倍，表明其对土地利用响应的季节性差异较低但仍然显著。

4 讨论

我们的结果表明土地利用和季节性对圣萨尔瓦多河流域传粉昆虫群落的丰度和组成有显著影响。当比较丰富度和香农指数时未检测到这种结果。总体而言，昆虫总丰度在栽培点位显著更高，特别是在夏季。这表明农业环境可能作为某些类群的吸引区，可能由于更大的花卉资源可用性或它们作为广适性物种或适应广泛系统的避难所功能。这些模式并非所有传粉类群统一；相反，昆虫对不同土地利用和气候条件的响应似乎主要依赖类群，如先前研究报道。这可能是为什么当我们一起分析所有目时未发现丰富度和香农指数的差异；对这些指数分别分析每个目可能揭示不同的响应。

组成分析与这些观察一致。鞘翅目显示对土地利用的清晰响应，在两个夏季栽培点位丰度显著更高。优势物种Astylus atromaculatus（Melyridae）的存在显著影响了这种模式，其种群在2022年夏季达到异常高的值，远远超过2023年记录的丰度。这种本地物种，其成虫以各种植物物种的花粉为食，已被观察到与几种作物关联，在农业景观中表现出机会主义习性。它还被强调为一些作物的传粉者。它访问的作物包括高粱、苜蓿和大豆，后者在该地区特别丰富，加强了其作为栽培环境中优势物种的作用。

DESeq2分析确认一小组优势物种决定了丰度和组成的差异。Astylus atromaculatus在2022年夏季的种群爆发可能与极端气候条件相关，特别是该年记录的高温和干旱。尽管本研究未在分析中包括气候变量，但承认这种环境条件可能影响观察到的群落动态，从而塑造传粉昆虫的响应是重要的。同样，该时期景观中A. atromaculatus的大量存在构成了生态失衡的例证，在生产环境水平具有 documented 影响。其丰度引起了该地区的公众关注，特别是由于据报道牲畜因意外摄入这些昆虫而中毒的案例，加强了从综合生态视角监测此类事件的重要性。

双翅目显示明显的季节性响应，2022年春季丰度较高，无论土地利用类型。缺乏显著的土地利用效应表明该类群主要响应生命周期需求，这与气候条件和资源时间可用性密切相关。在该类群中，一个Fanniidae科的形态种突出，与春季栽培环境相关，可能使用植被作为避难所和/或蜜源。该科常见于新热带地区，包括具有多样取食习性的成员，尽管许多物种成虫阶段以花蜜为食并访问各种花卉。

膜翅目总体显示中间响应，2023年夏季对野生环境略有偏好。这可能由于该类群的高功能多样性，包括具有不同社会化程度、特化性和取食策略的蜜蜂和黄蜂，使它们能够适应野生和栽培环境。然而，季节性DESeq2分析揭示了本地社会性黄蜂Polybia scutellaris在春季栽培环境中的高丰度。该物种，如其他黄蜂，表现出植食性和捕食性习性，突出了它们作为传粉者和生物控制剂的双重角色。它们的低扩散能力可能解释它们与作物的关联，在那里它们找到可访问的食物来源。

另一方面，国家级研究显示了蜜蜂多样性与景观特征之间的关系，发现与较低农业强度环境正相关。然而，蜜蜂如Apis mellifera已在广泛作物中发现，包括大豆，重要的蜜源和花粉源，甚至可能对蜂蜜生产产生积极影响。类似地，Megachilidae科的本地蜜蜂使用这些作物作为筑巢资源，从而证明该类群的适应性。该类群内生活史和生态策略的多样性可能解释观察到的对土地利用和季节的差异化响应。

鳞翅目在夏季更丰富并显示对栽培环境的轻微偏好，可能与大豆的存在相关，该季节主导作物。该类群是四个分析目中最不丰富的，仅记录101个个体。这种低检测可能由于采样方法的限制，因为色盘陷阱可能对捕获该类群效率不高，特别是较大蝴蝶物种，如其他研究报道。尽管存在这种限制，可能发生在几个其他分类群，预计所有比较样本中存在相同偏差。考虑到这一点，值得注意的是色盘陷阱是一种相对低成本、简单且有效的方法，用于采样几个访花昆虫类群的相对丰度和物种丰富度，特别适用于比较和监测目的。

栽培点位观察到的较高丰度不一定意味着更大的栖息地质量、功能多样性或改进的生态系统服务提供。组成分析揭示了农业环境由少数物种主导（例如Astylus atromaculatus），与野生点位对比，后者尽管显示较低昆虫丰度，倾向于容纳更均匀且潜在更多样化的群落。这些发现强调较高个体数量不等于生态平衡或韧性。传粉者多样性在维持稳定和韧性授粉服务中扮演关键角色，因为多样化组合可以授粉更广泛的植物，缓冲物种损失，并增强生态系统支持干扰的能力。因此，尽管特定农业环境可能吸引大量传粉者，如上述A. atromaculatus优势所示，这种模式可能反映降低的生态完整性和减少的功能冗余而不是增强的授粉潜力。在这种背景下，尽管野生点位未显示最高丰度，它们可能庇护具有生态相关功能的关键物种，这些未被简单丰度指标检测。这些环境中观察到的特定组成和均匀性加强了需要更复杂研究，整合功能方面和相互作用网络，以及景观组成和配置。

值得注意的是，研究区域完全嵌入集约化耕作矩阵中，因此"栽培"和"野生"点位之间的对比表现在相对小的空间尺度。这由在500和1000米距离配对点之间观察到的野生覆盖显著差异证明，但在3000米处没有，表明在更大尺度，野生环境可能作为缺乏功能连接性的孤立斑块运作。在这种背景下，我们的研究区域在过去几十年经历了实质性的景观变化，这可能塑造了本地传粉者群落，减少了栽培和野生区域之间的差异或削弱了后者的影响。为评估生物多样性的效应，必须加强这些地区的长期监测努力，因为土地利用的影响在随时间持续时更显著。

在本研究中，我们基于周围野生覆盖的相对比例评估了景观组成；然而，我们未解决结构异质性或斑块的空间配置，理解生态连接性的关键方面。这种方法学限制应在未来工作中解决，以考虑传粉者群落对景观结构和组织细微变化的敏感性。同样，必须承认被动采样的固有限制，它不区分访花者和有效传粉者。纳入互补方法，如花卉直接观察和植物-传粉者相互作用网络分析，将能够更全面和准确表征这些群落的生态角色。

最后，本研究不同于其他专注于蜜蜂的方法，通过纳入昆虫群落水平视角。包括相关授粉目（鞘翅目、双翅目、膜翅目和鳞翅目）能够检测对环境