系统发育多样性视角下的群落构建机制：空间显式模型对生态过程推断的重新评估

来自生态学领域的研究人员通过构建空间显式模型，模拟了扩散限制、漂变、性状选择与竞争共同作用下的群落构建过程，发现传统系统发育多样性指标（如UniFrac）存在信号冗余问题，并筛选出Bst/Pst和PIst等能有效识别稳定化/均衡化过程的指标，为解析多尺度生态过程提供了方法论突破。

　　

达尔文最早提出了生态位分化和竞争与物种亲缘关系的关联假说，这为通过系统发育多样性（Phylogenetic Diversity, PD）解析群落构建机制提供了理论框架。然而群落构建实际受到扩散限制和空间效应等混杂因素影响，使得基于PD指标推断生态过程的可靠性存疑。研究采用空间显式模型（spatially-explicit model），整合有限扩散、生态漂变、性状选择（trait-based selection）和竞争过程，模拟不同生境连通度下的群落组成。结果显示：不同构建过程确实会产生显著差异的系统发育结构，但常用α指标（如UniFrac）在稳定化过程（stabilizing processes）中难以检测过度分散（overdispersion），甚至错误显示聚类信号（clustering）。研究筛选出三类最优指标：适用于多度数据的B_st/P_st和适用于出现度数据的PI_st，能准确捕捉不同构建过程下的系统发育信号。空间效应会模糊群落系统发育结构，但通过跨生境比较（inter-habitat comparisons）可有效揭示均衡化过程（equalizing processes）驱动的差异化过滤机制。模拟还表明，除非群落被单一优势种主导，即使物种贫乏群落仍能检测到显著系统发育结构。最后研究提出了使用系统发育多样性指标推断群落构建过程的最佳实践方案。