亚马逊洪泛湖浮游植物群落对多重环境梯度的阈值响应及其生态管理意义

为解决浮游植物群落如何响应环境梯度变化这一关键生态问题，研究人员以Lago Grande do Curuai湖为研究对象，通过分析降雨、浊度、水温、pH、颗粒有机碳(POC)和总氮(TN)等六类环境因子，揭示了浮游植物物种与形态功能群(MBFG)的多重生态阈值。结果表明，其中五类因子显著影响浮游植物分布与生物量，MBFG分类法虽存在响应信号弱化现象，但与传统物种分类法均为有效的生物监测工具，为热带洪泛湖生态系统管理提供了新见解。

　　在亚马逊洪泛湖Lago Grande do Curuai的动态水域中，浮游植物群落宛如一群敏锐的"环境哨兵"。这项研究捕捉到它们对降雨、浊度、水温、pH、颗粒有机碳(POC)和总氮(TN)六重环境梯度的精妙响应。有趣的是，除POC外，其余五类因子均触发了浮游植物物种和形态功能群(MBFG)的多重生态阈值——就像在不同环境压力下接连亮起的警示灯。水温每升高1℃或浊度波动3 NTU时，某些藻类便会突然改变其优势地位；而当pH跨越7.2这个临界点，整个群落结构竟像被按下"切换键"。MBFG分类法虽简化了群落分析，却因信号衰减丢失了部分生态响应细节。这项研究不仅绘制了热带湖泊浮游植物的"环境适应地图"，更揭示了MBFG与传统分类法在生态监测中的互补价值，为守护这片"水下热带雨林"提供了双重视角。