环境梯度驱动全球犬科动物系统发育格局：末次盛冰期温度的关键作用

本研究揭示了环境梯度对全球犬科动物(Canidae)群落系统发育结构的塑造机制。来自多国的研究人员通过结构方程模型(SEM)分析发现，末次盛冰期(LGM)温度是影响犬科动物群落聚类(clustered)和过度分散(overdispersed)分布格局的最关键因素，表明栖息地过滤(habitat filtering)是主要驱动力。该研究为理解历史气候对现存生物群落构建的影响提供了重要证据。

　　

地球上的犬科动物群落展现出有趣的系统发育分布模式。研究人员通过分析全球范围内犬科动物的群落构建机制发现，南美洲和亚洲主要呈现系统发育聚类(clustered)的群落结构，而中美洲、欧洲和北美洲则表现出过度分散(overdispersed)的特征。运用结构方程模型(SEM)分析揭示，在六个关键环境变量中，末次盛冰期(LGM)的温度变化最具影响力：随着LGM温度升高，群落的过度分散程度降低。这表明环境过滤(habitat filtering)是塑造现代犬科动物群落的主要驱动力。

有趣的是，虽然非生物因素占据主导地位，但生物相互作用同样发挥着重要作用。在表型多样性方面，种间竞争似乎促进了近缘物种间的体型分化(body size divergence)和生态位分配(niche partitioning)。这一发现为理解犬科动物的适应性辐射提供了新视角，说明历史气候变迁与当代生态过程共同塑造了现今的犬科动物分布格局。