标准化昆虫生物多样性监测的采样要求会根据昆虫的数量而有所不同

《FACETS》：Sampling requirements for standardized insect biodiversity monitoring vary with abundance

昆虫多样性监测中，采样努力与丰度、季节、栖息地密切相关。通过安大略省64个地点的Malaise陷阱采样及DNA metabarcoding分析，发现夏季高丰度昆虫需较少采样天数（平均448天），而春季和秋季丰度低时需更多努力（如秋季532天）。不同栖息地中，水域边缘采样需求最高（平均574天），森林次之（504天），草地和农田边缘相对较低。研究证实昆虫丰度与采样需求呈负相关（Hymenoptera r2=0.65，Coleoptera r2=0.66），并强调标准化评估需动态调整采样强度。

　　全球生物多样性正在迅速减少，这引发了对人类文明未来发展的广泛担忧。生态系统服务对于维持生命至关重要，因此监测环境退化源成为至关重要的任务。昆虫作为生态系统健康的重要指标，在生物多样性监测项目中扮演着关键角色。然而，不同研究中用于监测昆虫多样性的方法在采样努力程度上存在差异，这使得不同地点、季节、物种和栖息地之间的比较变得困难。本研究通过分析DNA metabarcoding技术采集的Malaise陷阱数据，针对三个昆虫目（膜翅目、鳞翅目和鞘翅目）在安大略省南部农业生态系统景观中64个地点的样本，探讨了物种、季节丰富度和栖息地类型如何影响达到特定精度水平所需的采样努力程度。

昆虫作为生物多样性监测的重要指标，具有广泛的分布范围、对环境变化的快速响应能力、丰富的生命周期变化以及被动采样方法等优势，使其成为评估生态健康状况的理想选择。然而，由于昆虫的丰富度在不同季节和栖息地之间存在显著差异，采样工作所需的努力也相应变化。在昆虫丰富度较高的季节，达到90%精度的物种丰富度估计所需的努力减少，而在昆虫数量较少的季节则需要更多的采样。这一趋势在所有昆虫目中都一致，但不同栖息地类型中达到特定精度所需的努力程度有所不同。

研究采用DNA metabarcoding技术，通过Malaise陷阱收集样本，随后对样本进行基因测序分析，以确定物种多样性。这种方法不仅提高了昆虫调查的效率，还允许对样本进行快速且准确的物种识别。在本研究中，DNA metabarcoding数据被上传至mBRAVE平台，用于匹配Barcode Index Number（BIN），从而实现物种的分类和识别。同时，研究人员使用湿生物量作为昆虫丰富度的衡量指标，以避免对样本进行繁琐的个体分离和鉴定过程。

在64个样本点中，栖息地被分为草地、森林、农田边缘、水体边缘和水体等类型。其中，水体边缘和农田边缘被合并为一个类型，即“水体边缘”。为了确保样本的多样性，每个栖息地类型都被赋予了不同的样本点。这使得研究能够覆盖广泛的生态环境，包括木本植物群落、草本植物群落、水体边缘和农田边缘。研究人员共进行了5276天的采样工作，覆盖了从五月份到十月份的整个生长季节。

数据分析采用了一种改进的bootstrap方法，结合加权随机抽样技术，以创建每个月份的bootstrap样本。该方法在每种栖息地类型中进行，以估算达到特定物种丰富度所需的采样努力。通过使用Chao2物种丰富度估计方法和覆盖曲线，研究人员能够评估不同月份和栖息地类型中达到90%精度所需的采样天数。此外，还使用了简单的线性回归分析和诊断图来探讨采样努力与物种丰富度之间的关系。同时，通过Kruskal–Wallis ANOVA和Dunn后处理检验，研究人员评估了不同栖息地类型和月份之间采样努力的差异。

结果显示，昆虫的丰富度在不同月份和栖息地类型中存在显著差异。在所有栖息地类型中，水体边缘和草地的湿生物量在生长季节中均表现出较高的值，而森林的生物量相对较低。此外，昆虫丰富度在生长季节中呈现特定的季节性变化趋势，夏季的昆虫丰富度达到高峰，而在秋季则有所下降。这种趋势表明，昆虫丰富度在不同季节和栖息地之间存在显著的差异，从而影响了采样努力的必要性。

对于每个昆虫目而言，达到90%精度所需的采样努力在不同栖息地类型中也有所不同。例如，在膜翅目中，森林和草地的采样天数相近，而在水体边缘和农田边缘则需要更多的采样。相比之下，鳞翅目在农田边缘的采样天数较少，而在森林中则需要较多的采样。鞘翅目则在水体边缘和草地中需要更多的采样，而在森林和农田边缘的采样天数相对较少。这些差异表明，不同栖息地类型的昆虫丰富度对采样努力的要求存在显著差异。

回归分析进一步揭示了采样努力与昆虫丰富度之间的负相关关系。在所有栖息地类型中，随着昆虫丰富度的增加，达到90%精度所需的采样天数减少。例如，在膜翅目中，草地的湿生物量每增加0.18克，所需的采样天数减少一天。在鳞翅目中，湿地的湿生物量每增加0.07克，所需的采样天数减少一天。在鞘翅目中，湿地的湿生物量每增加0.14克，所需的采样天数减少一天。这些结果支持了研究假设，即昆虫丰富度的增加会降低达到标准化精度所需的采样努力。

季节性变化对采样努力的影响同样显著。夏季是昆虫丰富度最高的季节，所需的采样天数最少。而秋季则需要更多的采样，以达到90%的精度。这表明，昆虫的丰富度在季节间存在波动，因此采样策略需要根据季节变化进行调整。例如，在夏季进行采样时，可以减少采样天数，而在秋季则需要增加采样天数以确保准确估计物种丰富度。

栖息地类型对采样努力的影响也十分明显。在所有栖息地类型中，水体边缘的采样天数最高，而农田边缘的采样天数最低。这可能与栖息地的开放程度有关，因为树木等障碍物可能影响昆虫与陷阱的互动，从而降低水体边缘的昆虫丰富度。此外，湿地的昆虫丰富度可能受到水体环境的特殊影响，如氧气供应和温度梯度等，这些因素可能限制昆虫的生长和繁殖。

研究结果对生物多样性监测具有重要的应用价值。首先，通过确定不同栖息地类型和季节所需的采样努力，可以优化监测计划，提高效率。例如，在夏季进行采样时，可以减少采样天数，而在秋季则需要增加采样天数。其次，这些结果有助于制定标准化的采样方法，以确保不同研究之间的可比性。由于昆虫丰富度在不同季节和栖息地之间存在显著差异，采样方法需要根据具体情况进行调整。

此外，研究还强调了90%精度的采样努力作为保守的基准值，有助于平衡实地采样可行性和物种丰富度的完整枚举。虽然达到100%的物种丰富度可能需要大量的采样，但90%的精度水平在大多数情况下被认为是合理的，因为它能够在减少采样努力的同时，提供较为准确的物种丰富度估计。这不仅有助于节约时间和资金，还能确保监测工作的可持续性。

最后，研究结果还表明，昆虫丰富度的波动可能影响其作为生物多样性指标的有效性。随着气候变化，昆虫的季节性周期可能会发生改变，导致昆虫丰富度与植物资源之间的不匹配，进而影响生态系统的稳定性。因此，生物多样性监测需要考虑到气候变化对昆虫丰富度和生命周期的影响，以确保其作为环境健康指标的可靠性。

总之，本研究通过结合DNA metabarcoding技术和Malaise陷阱采样，探讨了昆虫丰富度、季节性和栖息地类型对采样努力的影响。研究结果不仅有助于优化昆虫监测方法，还为制定标准化的采样策略提供了科学依据。这些发现对于理解昆虫在生态系统中的作用以及制定有效的生物多样性保护措施具有重要意义。