通过识别生态关键区域和物种，推进海洋保护区的生物多样性评估工作

《Ocean & Coastal Management》：Advancing biodiversity assessment of marine protected areas by identifying ecologically critical sites and species

本研究通过宏底栖生物β多样性分析，对比了古吉拉特湾（GoK）和曼纳尔湾（GoM）MPAs的生态特征。GoK因人类活动压力（如石油泄漏）LCBD和SCBD值更高，表明其生态独特性和物种贡献更显著，需针对性修复；GoM环境稳定，k选择物种占优，β多样性较低，体现较高保护价值。方法采用LCBD/SCBD分区模型，结合环境因子和群落指标进行β回归分析，揭示了环境压力（悬浮物、有机碳）和物种分布（丰度、占据率）对β多样性的驱动作用。

　　本研究探讨了两个具有不同生态影响的海洋保护区——印度的古吉拉特湾（GoK）和马纳尔湾（GoM）中，宏体底栖生物的β多样性，包括局部贡献β多样性（LCBD）和物种贡献β多样性（SCBD）。这项研究旨在通过更精细的分析方法，评估这两个保护区的保护效果，并识别生态关键区域和物种，以加强海洋生态系统的管理和保护。研究结果显示，GoM由于其稳定的环境条件，拥有更多的k选择物种，而GoK的LCBD和SCBD指标则较高，这反映了其受到自然和人为压力的影响。β回归模型进一步揭示了LCBD和SCBD的主要驱动因素，为海洋生态保护提供了科学依据。

### 研究背景与意义

海洋生态系统正面临着来自气候变化和人类活动的多重威胁，这种压力正在加剧物种的丧失和生态系统的退化。在这样的背景下，有效评估和管理海洋生物多样性变得尤为重要。海洋保护区（MPAs）作为重要的保护工具，对于维持海洋生态系统的健康和稳定具有不可替代的作用。然而，传统的β多样性分析方法，如Whittaker的β多样性指数（β_W），主要关注物种组成差异，缺乏对生态独特性和物种贡献的深入理解。因此，研究者引入了LCBD和SCBD指标，这些指标不仅能够更全面地反映β多样性，还能够识别出需要特别保护或恢复的生态位和物种。

GoK和GoM是印度四个主要珊瑚礁生态系统中的两个，分别位于该国的西北和东南沿海。尽管GoK作为印度第一个海洋保护区，自1982年建立以来，一直在受到石油和天然气基础设施的潜在影响，而GoM则是一个生物多样性丰富且“高度脆弱”的环境，其污染源较少。这两种不同环境背景的保护区，为研究β多样性提供了理想的对比案例。

### 研究方法与数据收集

研究采用了宏体底栖生物作为生物多样性评估的指标，通过宏体底栖生物的分布和组成来分析β多样性。宏体底栖生物是生活在沉积物-水界面的生物，它们在评估珊瑚礁健康和稳定性方面具有重要价值。研究在GoK的六个珊瑚礁和GoM的七个珊瑚礁中进行了采样，分别将GoK的珊瑚礁划分为上岸（HW）、中岸（MW）和下岸（LW），而GoM则根据其浅水潟湖分为外礁（OR）、内礁（IR）和岸（S）。采样过程中，使用了20×20厘米的取样框在潮间带区域进行取样，而在潟湖区域则使用了0.04平方米的van Veen抓取器，确保所有采样点的样本量一致。采样数据经过筛分和保存处理后，进行了实验室分析。

实验室分析包括物种的鉴定、计数和记录，所有物种被识别到最低的分类学级别，通常为种。此外，还收集了环境参数，如水温、pH值、盐度、悬浮固体、沉积物成分和总有机碳含量等。通过这些数据，研究者能够评估不同环境因素对β多样性的潜在影响。

### 研究结果与分析

在GoK和GoM的宏体底栖生物群落中，α多样性指标（包括丰富度、均匀度和多样性）的分析表明，GoM的物种丰富度和多样性略高于GoK，这可能与其稳定的环境条件和较低的人为干扰有关。然而，GoK的LCBD和SCBD指标显著高于GoM，这表明其生态独特性较高，且某些物种对β多样性有显著贡献。

LCBD主要由群落指标（如物种丰度、丰富度、物种替换和嵌套性）驱动，而SCBD则由物种的分布和丰度决定。在GoK中，悬浮固体、沙子和总有机碳含量对LCBD有显著影响，而在GoM中，沙子和淤泥是主要的驱动因素。这些结果表明，不同环境条件下的LCBD驱动因素存在差异，可能与沉积物的输入和分布、水体的交换以及人类活动的影响有关。

SCBD主要由物种的分布和丰度决定，其中物种分布（即物种在不同地点的出现频率）是关键驱动因素。在GoK中，物种的分布模式显示出某些特定物种对β多样性有重要贡献，而在GoM中，物种的分布同样对β多样性产生了显著影响。这些结果强调了在不同海洋生态系统中，物种的分布和丰度对β多样性的重要性。

### 研究意义与未来展望

本研究的结果表明，使用LCBD和SCBD指标可以更有效地评估海洋保护区的保护效果，识别生态关键区域和物种，并为生态保护和恢复提供科学依据。传统β多样性分析方法如Whittaker的β_W指数虽然在某些情况下仍然有用，但其缺乏对生态独特性和物种贡献的详细分析，无法全面反映β多样性的复杂性。

此外，研究还发现，β回归模型能够有效识别LCBD和SCBD的主要驱动因素，这为未来的生态研究和保护工作提供了新的视角。通过分析环境参数和群落指标，研究者能够更深入地理解β多样性的形成机制，从而制定更有效的保护策略。

本研究的意义在于，它填补了印度海洋生态系统中关于β多样性的研究空白，特别是在珊瑚礁区域。通过引入LCBD和SCBD指标，研究者能够更全面地评估海洋保护区的生态价值，并为全球范围内的海洋保护提供参考。未来的研究可以进一步探索这些指标在其他海洋生态系统中的应用，以及它们在不同环境条件下的表现，从而为全球海洋保护和生态系统管理提供更广泛的支持。