夜间人工光照驱动的生态-进化反馈机制：以水蚤为模型解析淡水生态系统的适应性挑战

针对夜间人工光照(ALAN)对生态系统级联效应的认知空白，德国莱布尼茨淡水生态与内陆渔业研究所团队通过水蚤(Daphnia)模型系统，揭示了ALAN通过改变昼夜垂直迁移(DVM)、宿主-寄生虫互作及藻类控制等多途径施加复杂选择压力，提出生态-进化反馈框架为光污染治理提供新视角，发表于《iScience》。

　　

当城市的霓虹照亮夜空，自然界的暗周期正被悄然改写。夜间人工光照(Artificial Light at Night, ALAN)作为全球化的人为胁迫因子，已证实会干扰生物节律、物种分布乃至生态系统功能。然而，其潜在的进化效应长期被忽视——究竟是生物通过表型可塑性(Phenotypic Plasticity)短期应对，还是已触发遗传适应(Genetic Adaptation)？更关键的是，生态响应与进化过程如何通过"生态-进化反馈"(Eco-evolutionary Feedbacks)相互交织，形成复杂的选择压力网络？这些问题对预测光污染的长期生态后果至关重要。

德国莱布尼茨淡水生态与内陆渔业研究所的Nedim Tüzün团队联合鲁汶大学等机构，以淡水生态关键物种水蚤(Daphnia)为模型，构建了ALAN作用下池塘食物网的概念框架。研究发现，ALAN通过三重途径重塑选择压力：直接抑制水蚤的昼夜垂直迁移(Diel Vertical Migration, DVM)，导致其夜间摄食减少（平均下潜深度增加23%）；间接增强鱼类捕食（通过干扰视觉风险评估）和寄生虫感染（沉积物接触概率提升）；同时改变藻类生理（如蓝藻毒素耐受性进化）。这些多层级效应通过共同花园实验(Common Garden)和跨代追踪得以验证，例如F₄代果蝇(Drosophila suzukii)已显示ALAN相关的可塑性进化。

研究结果揭示：

1. 进化证据的稀缺性：仅少数物种（如蛾类Yponomeuta cagnagella）证实ALAN驱动的表型分化，多数研究受跨代效应干扰。
2. 间接选择压力：ALAN通过改变Chaoborus幼虫等捕食者的DVM模式，迫使水蚤光趋性(Phototaxis)快速进化（实验种群负趋光性降低40%）。
3. 营养级联效应：ALAN诱导的藻类生理变化（如叶绿素a产量波动）可能推动水蚤对蓝藻毒素的耐受性进化（耐受种群增加35%）。

该研究首创性地提出ALAN通过"隐蔽反馈"机制影响生态系统：当生态响应（如DVM抑制）与进化适应（如光趋性改变）相互抵消时，表型变化可能被掩盖（即逆梯度变异,Countergradient Variation）。这一发现为理解城市生态系统的快速适应提供了新范式，其框架可拓展至海洋、森林等多类生态系统。《iScience》刊发的这项成果不仅揭示了光污染研究的进化维度，更警示单纯依赖生态指标可能严重低估ALAN的长期影响，为制定基于进化潜力的保护策略奠定理论基础。