《Freshwater Biology》：Temporal Beta Diversity of Local Zooplankton Communities in Small Reservoirs is Associated With Hydrological Seasonality
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本文通过分析巴西塞拉多地区39座小型水库在干湿季交替下的浮游动物群落动态，揭示了水文季节性对时间贝塔多样性（TBI）的主导作用。研究采用广义最小二乘法（GLS）模型，发现环境变异性和景观因素对TBI影响不显著，但干湿季转换中物种丰度的增益（C）与损失（B）组分呈现规律性波动，为气候变化下水生生物多样性响应提供了关键证据。
1 引言
时间贝塔多样性（Temporal Beta Diversity, TBI）用于量化局部群落结构随时间的变化，其驱动机制常与空间贝塔多样性类比。例如，时间间隔延长或环境波动加剧均可能推高TBI值。本研究以巴西塞拉多地区39座小型水库为对象，在四个时期（两干两雨）采集浮游动物样本，探究其TBI与环境变异性、水库面积、剩余植被比例、邻近水体数量及浮游植物密度（作为生产力代理指标）的关系。研究假设水文季节性通过影响水体滞留时间等机制，主导浮游动物群落的时序变化。
2 方法
2.1 研究区域
研究区位于上里奥普雷图流域（联邦区与戈亚斯州），属典型热带草原气候，旱雨季分明。水库主要用于农业灌溉与牲畜供水，周边以农牧用地为主。
2.2 采样与分析
于2017年5月（旱季T0）、2018年2月（雨季T1）、2018年9月（旱季T2）及2019年2月（雨季T3）采集浮游动物样本，通过68μm浮游网过滤1000L水体并固定。浮游植物样本采用卢戈氏液固定，利用倒置显微镜计数。同步测定水温、浊度、pH、溶解氧、电导率等环境参数。
2.3 时间贝塔多样性计算
采用Legendre（2019）提出的TBI指数（基于Bray-Curtis距离），分析三组时期配对（T0×T1、T1×T2、T2×T3）的群落变化，并分解TBI为物种丰度增益（C）与损失（B）组分，通过配对t检验（9999次置换）比较组分差异。
2.4 解释变量与模型
环境变异性通过标准化欧氏距离计算；浮游植物密度取对数后均值代表生产力；水库面积通过Google Earth Pro测算；邻近水体数量为1km缓冲区内的湖泊数；剩余植被比例基于MapBiomas数据与数字高程模型（DEM）提取。使用广义最小二乘法（GLS）检验TBI与解释变量的关系，并通过AIC选择最优空间自相关结构。
3 结果
3.1 环境变异性与群落组成
水库间环境变异性差异显著（如溶解氧绝对差达0.01–7.93 mg/L），但浮游植物密度与浊度无季节差异。共鉴定285个浮游动物类群（轮虫95种、有壳变形虫112种、微型甲壳类78种），微型甲壳类丰度最高。
3.2 时间贝塔多样性特征
TBI值在各水库间波动显著（整体群落：0.27–0.99）。旱季转雨季（如T0×T1）以物种丰度损失（B）为主，雨季转旱季（如T1×T2）则以增益（C）为主（p<0.05），但T2×T3时期无显著差异。各浮游动物类群（微型甲壳类、轮虫、有壳变形虫）均呈现类似规律。
3.3 解释变量作用
GLS模型显示，环境变异性、生产力、水库面积、剩余植被比例与邻近水体数量均未对TBI或其组分产生一致显著影响（模型p值多>0.05），仅剩余植被在部分时期对整体群落TBI有微弱负相关（p=0.029）。
4 讨论
高TBI值印证了浮游动物对环境变化的敏感性，而干湿季转换中增益与损失组分的规律性波动，强烈暗示水文季节性（如降水驱动的流速变化与稀释效应）是核心驱动因子。尽管环境参数（如水温、溶解氧）变异显著，但其与TBI的弱关联性可能源于未监测的关键变量（如水滞留时间、鱼类捕食）或模型局限。研究结果强调了气候引起的极端水文事件可能通过TBI调控水生生物多样性。
5 结论
水文季节性显著影响浮游动物群落时间贝塔多样性，但其空间变异机制仍需深入探索。TBI可作为气候水文变化对水生生态系统影响的潜在指示指标。
作者贡献与致谢
研究由M.C.V.和L.M.B.设计，多位作者参与采样与数据分析。研究受巴西多个基金项目支持（如FAPDF、CAPES、CNPq），并纪念对研究有重要贡献的已故合作者Ant?nio Felipe Couto Júnior。
