极端高海拔河湖交汇区浮游植物群落特征及其环境关联的初步评估

《Water》：A Preliminary Assessment of Phytoplankton Community Characteristics and Environmental Associations in an Extremely High-Altitude River–Lake Confluence Zone

　　

浮游植物是极端高海拔水生生态系统中环境变化的敏感指示生物，但其群落对河湖交汇区的响应仍未得到充分认识。研究人员对色林错（Siling Co）河湖连续体中的浮游植物群落特征及其环境关联进行了考察。该内流区海拔超过4500米，河流输入、湖水混合及蒸发浓缩共同形成了显著的水化学梯度。基于14次采样事件、10个湖泊和河流点位，研究人员以属级细胞密度和估算生物量评估了22项环境变量。共记录浮游植物54属，其中硅藻门（Bacillariophyta）占优势。湖泊与河流样本在群落组成上存在重叠，而采样时期对群落变异的解释度高于水体类型。在控制水体类型效应后，主要离子与盐度相关梯度与细胞密度群落相异度显著关联。细胞密度和生物量组成还分别与pH、SiO?及Cl?呈现部分不同的关联特征。这些观测结果表明，色林错河湖交汇区浮游植物群落与采样时期变化及水化学梯度的关联更密切，而非仅取决于湖泊/河流生境分类。上述发现为开展生物与水化学综合监测提供了初步基础。

**极端高海拔河湖交汇区浮游植物群落与环境梯度的关联机制：基于色林错连续体的初步证据**

**1. 研究背景与科学问题**

浮游植物作为水生生态系统初级生产、物质循环和能量流动的核心组分，其群落组成、丰度和多样性对水温、光照、营养盐浓度、水动力条件及水化学变化响应迅速，常被用作生态系统状态指示者和环境过滤过程的敏感生物信号。传统上，河流汇入湖泊形成的河湖交汇区被视为河流生境与湖泊生境的简单并置，但事实上，在有限的空间范围内，径流输入、蒸发浓缩、离子交换、水体混合及水滞留时间变化可共同产生盐度、溶解物质、营养盐和悬浮颗粒物的连续梯度，水动力过程也会改变营养盐在真光层内的输移路径与可利用性。因此，浮游植物对此类梯度的响应往往具有分类群特异性，理化变量间的交互作用可能比单一因子更能解释群落变异。

在高盐度水体中，渗透调节成本、离子比例和营养盐可利用性可共同改变藻类群体间的竞争关系。已有野外与实验研究表明，即使是适度的盐度变化也能重构浮游群落结构、改变群落组装过程，并影响蓝藻等类群的相对优势度。此外，细胞密度与生物量所描述的群落变化并不等效：小型或丝状分类群可能贡献高细胞密度，而大型分类群或单细胞生物量较高的分类群可能主导生物量积累。因此，联合分析细胞密度、生物量、α多样性和属级组成，可降低将单一数量指标视作群落生态功能完整替代指标的风险。

色林错主体湖区、沿岸带及入湖河流交汇区构成一个水化学异质性显著的高海拔河湖过渡系统。青藏高原湖泊对水文气候变化、盐度分异和营养盐再分配高度敏感，近期研究已将水文气候过程、电导率或盐度梯度、营养盐化学计量比与水生群落结构及组装联系起来。现有数据表明湖泊与河流点位在盐度、离子组成、营养盐和硅酸盐方面存在数值差异，但由于样本量有限和多重检验限制，个别变量的组间差异并非总能被稳定检测到。因此，有必要识别跨越两种点位类型的连续环境梯度，并检验其与群落周转的关系，而非仅关注湖泊与河流点位是否支持完全不同的群落。

**2. 研究内容与技术方法**

研究人员基于14次采样事件的属级细胞密度和生物量矩阵，首先刻画了环境条件及浮游植物群落的丰度、多样性和分类组成；随后采用Bray–Curtis距离、主坐标分析（PCoA）、非度量多维尺度分析（NMDS）和置换多元方差分析（PERMANOVA）评估水体类型和采样时期相关的群落差异；进一步结合Spearman相关、基于距离的冗余分析（db-RDA）、Mantel检验和偏Mantel检验，从个体变量、约束排序和距离矩阵三个层面识别环境关联；最后根据多种分析方法的一致性证据评估候选关联。研究对象为海拔4500米以上的色林错及其邻近河湖交汇区，涵盖色林错主体湖区与沿岸带，以及扎加藏布、扎根藏布、阿里面藏布和达拉藏布等河流的交汇区，共设10个空间采样点位（S1–S10），地理范围88.522939°–89.530935°E，31.519086°–32.042631°N，2023年6月、8月、10月及2024年9月共实施14次采样事件，包括7个湖泊样本和7个河流样本。环境数据包含水温（WT）、溶解氧（DO）、pH、浊度（Tur）、电导率（CON）、总溶解固体（TDS）、盐度（SAL）、氮磷营养盐、主要离子、总硬度（TH）、铁（Fe）、硫化物（S2?）和二氧化硅（SiO?）等22项变量。pH、水温、溶解氧、总溶解固体、电导率和盐度采用AZ86031多参数水质仪原位测定；其余变量采集表层10厘米水样后于4℃冷藏运输，48小时内完成实验室分析。浮游植物采用25号浮游生物网（网孔64微米）过滤10升水样，鲁哥氏液固定后浓缩至50毫升，取0.1毫升于计数框在400倍显微镜下鉴定至属，每样本计数两次取均值，两次计数与均值偏差≥10%时加计第三次；细胞密度按公式计算，生物量依据《水生生物学》（第二版）表6-1-3的参考平均湿重系数估算。环境数据质量控制中，缺失值按变量中位数插补，偏度绝对值>1的非负变量经log10(x+1)转换后标准化为z分数；采用主成分分析（PCA）概括环境梯度，通过Spearman秩相关和方差膨胀因子（VIF）评估共线性。群落β多样性分析中，属级丰度先转换为样本内相对丰度，再经Hellinger转换后计算Bray–Curtis相异度，分别进行PCoA和二维NMDS排序；PERMANOVA（4999次置换）评估水体类型、采样时期、类型+时期加性模型及环境PCA轴对群落变异的解释度，PERMDISP（999次置换）检验组内离散度差异，ANOSIM（9999次置换）作为生境水平群落分化的补充秩检验；位点水平敏感性分析将同一空间点位的多次采样事件合并为10个位点群落剖面后重新检验类型效应。群落–环境关联分析中，Spearman相关按五个分析家族分别进行FDR校正，|ρ|≥0.60且FDR调整p<0.05定义为统计支持的强相关，|ρ|≥0.60且未调整p<0.05但FDR调整p不显著者定义为探索性强相关；约束排序以Hellinger-RDA、典范对应分析（CCA）和基于Bray–Curtis距离的db-RDA比较后选db-RDA为主要模型，候选变量池包含SAL、TN、TP、NH??、NO??、Cl?、SO?2?、Ca2?、Mg2?、Na?、WT、DO、pH和SiO?，缺失超过20%的变量（Na?，缺失35.7%）被剔除，Mg2?因与SO?2?高度相关（Spearman ρ=0.837）被排除，前向选择以4999次置换评估变量添加，最终模型用9999次置换检验；Mantel检验比较Hellinger转换后的群落Bray–Curtis相异度与标准化环境变量欧氏距离，构建包含全部22项变量及五个专题子集（基础理化条件、盐度相关变量、营养盐、主要离子、其他变量）的环境距离矩阵，偏Mantel检验以二元类型距离矩阵控制湖泊/河流分类效应。随机森林模型和启发式多方法证据整合作为补充探索性分析，因其变量重要性估计不具稳定性，不作为主要环境关联的确证依据。统计分析在Python 3.14环境中完成，使用pandas 2.3.3、NumPy 2.3.5、SciPy 1.17.1、statsmodels 0.14.6、scikit-learn 1.9.0、Matplotlib 3.10.7、openpyxl 3.1.5等软件包。

**3. 主要研究结果**

*环境梯度与湖泊–河流样本分布*：环境PCA中，PC1和PC2分别解释环境变异的27.56%和22.80%，累计50.36%。PC1最大正载荷为NH??（0.494）、SiO?（0.449）和SO?2?（0.429），最大负载荷为SAL（?0.349）和SO?2?（?0.303）；PC2最大正载荷为Ca2?（0.552）和TP（0.333），最大负载荷为DO（?0.462）、SO?2?（?0.394）、SO?2?（?0.301）和SAL（?0.292）。湖泊样本PC1均值为?0.99，河流样本为0.99，两组在排序空间中部分重叠。经FDR校正后，没有任何单一环境变量在湖泊与河流之间达到显著差异，SiO?、Fe和S2?的未调整p值分别为0.0049、0.0105和0.0239，但对应FDR调整p值分别为0.1076、0.1157和0.1750。采样时期间的Kruskal–Wallis检验同样未检测到FDR校正后显著的单变量差异。

*浮游植物分类组成与优势类群*：共记录54个浮游植物属。硅藻门在所有14个样本中均有检出，平均相对细胞密度69.4%，平均相对生物量83.5%，出现频率100%，为绝对优势门类；蓝藻门和绿藻门为亚优势类群，平均相对细胞密度分别为16.2%和10.8%，平均相对生物量分别为5.8%和9.1%。湖泊样本中硅藻门平均相对细胞密度为77.7%，高于河流样本的61.2%；蓝藻门在河流样本中的平均相对细胞密度（28.5%）远高于湖泊样本（4.0%）；基于相对生物量，硅藻门在湖泊和河流样本中的平均贡献分别为78.5%和88.5%。属级水平上，直链藻属（Melosira）平均相对细胞密度最高（10.7%），其次为颤藻属（Oscillatoria，7.7%）和舟形藻属（Navicula，6.9%）；等片藻属（Diatoma）平均相对生物量最高（11.7%），其次为多甲藻属（Peridinium，10.7%）、波形藻属（Cymatopleura，7.8%）、卵形藻属（Cocconeis，7.7%）和羽纹藻属（Pinnularia，7.3%）。舟形藻属在92.9%的样本中出现，是优势属中出现频率最高者。

*浮游植物丰度、生物量与α多样性的时期差异*：总细胞密度范围5.8×102–3.7×10? cells/L，中位数1.9×10? cells/L；总生物量范围0.0008–2.7 mg/L，中位数0.52 mg/L；二者的变异系数分别为65.3%和107.8%。Margalef丰富度指数（d）、Shannon多样性指数（H）、Pielou均匀度指数（J）和Simpson优势度指数（S）的中位数分别为0.97、2.26、0.91和0.14。Kruskal–Wallis检验显示总细胞密度的时期差异未达FDR显著性（H=7.019，未调整p=0.071，FDR调整p=0.093，ε2=0.402），总生物量的时期差异也未达FDR显著性（H=9.305，未调整p=0.026，FDR调整p=0.051，ε2=0.630）。2023年8月的总细胞密度和总生物量中位数分别为3.1×10? cells/L和0.96 mg/L，而2024年9月仅为2.4×103 cells/L和0.0053 mg/L。Shannon多样性和Simpson优势度指数的未调整Kruskal–Wallis结果均为H=9.952、p=0.019，FDR调整后p=0.051，ε2均为0.695；2023年10月Shannon、Pielou和Simpson指数的中位数分别为2.59、0.95和0.09，而2023年6月分别为1.31、0.63和0.44。湖泊–河流观测比较中，总细胞密度、总生物量及四项α多样性指标均未达到FDR调整显著性，位点水平敏感性分析的FDR调整p值均为0.841。

*属级群落β多样性及水体类型与采样时期效应*：基于细胞密度的PCoA前两轴分别解释群落变异的19.29%和19.11%，基于生物量的PCoA前两轴分别解释21.16%和18.69%；湖泊与河流样本在两个排序中均重叠。NMDS二维排序的应力值分别为0.168（细胞密度）和0.174（生物量），分布格局与PCoA一致。单因素PERMANOVA中，类型效应分别解释细胞密度和生物量群落变异的10.42%和9.75%（p=0.1292和p=0.1956）；PERMDISP显示湖泊与河流样本组内多元离散度无显著差异。位点水平敏感性分析中，类型效应解释细胞密度组成变异的12.54%和生物量组成的10.46%（p=0.3438和p=0.5592）。ANOSIM结果显示，基于细胞密度的R=0.1020（p=0.1392），基于生物量的R=0.0418（p=0.3004），均为低且不显著的正值，表明湖泊与河流生境间无清晰的浮游植物群落分离。采样时期分别解释细胞密度和生物量群落变异的34.76%和32.79%（名义p=0.0014和0.0148），类型+时期加性模型解释44.90%和44.45%的群落变异（名义整体模型p=0.0006和0.0024）。细胞密度与生物量Bray–Curtis距离矩阵显著相关（ρ=0.811，p=0.0002）。

*单变量与约束排序的群落–环境关联证据*：经家族内FDR校正后，仅蓝藻相对生物量与TN和SO?2?的关联达到预设统计显著阈值：蓝藻相对生物量与TN正相关（ρ=0.885，FDR调整p=0.0040），与SO?2?负相关（ρ=?0.836，FDR调整p=0.0151）；独立位点敏感性分析中，蓝藻相对生物量与TN的关联仍显著（ρ=0.929，FDR调整p=0.0155）。以下关联视为探索性：总细胞密度与Cl?负相关（ρ=?0.702，p=0.0051），总生物量与Ca2?负相关（ρ=?0.693，p=0.0060）且与SO?2?正相关（ρ=0.677，p=0.0078），Shannon指数（H）与TDS负相关（ρ=?0.607，p=0.0213），颤藻属相对丰度与SiO?正相关（ρ=0.754，p=0.0018）。最终细胞密度db-RDA模型保留pH和SiO?，解释属级群落变异的25.17%，调整R2=11.56%，模型p=0.0007；pH和SiO?的序贯R2贡献分别为0.1358和0.1159。最终生物量db-RDA模型仅保留Cl?，解释15.34%的群落变异，调整R2=8.29%，模型p=0.0027。

*分组环境矩阵与群落相异度的关联*：Mantel检验显示主要离子矩阵与细胞密度群落Bray–Curtis相异度正相关（Mantel r=0.417，p=0.0071，FDR q=0.0426），控制类型后偏Mantel结果仍显著（r=0.424，p=0.0054，FDR q=0.0324）；盐度相关矩阵与细胞密度群落相异度的Mantel相关为0.390（p=0.0183，FDR q=0.0549），控制类型后为0.391（p=0.0161，FDR q=0.0483）。生物量群落中，主要离子和盐度相关矩阵的Mantel相关分别为0.369和0.319，未调整p值分别为0.0167和0.0400，但FDR调整q值分别为0.1002和0.1200，未达显著。全部环境变量、基础理化变量、营养盐和其他变量矩阵与两种群落相异度的关联均未达到FDR调整显著性。

**4. 讨论与结论**

*连续环境梯度比湖–河二分法更能解释群落变异*：色林错河湖交汇区的浮游植物群落并未在湖泊和河流标签下形成两个稳定且相互独立的聚类。湖泊与河流样本在排序空间中重叠，类型效应不能独立解释细胞密度或生物量群落的显著变异。控制类型效应后，主要离子和盐度相关矩阵与细胞密度群落相异度的关联仍保留。这些发现更支持群落沿连续水化学梯度周转，而非仅由水体类型决定。河湖交汇区的物理结构决定了河流输入、湖水混合、蒸发浓缩和局部离子交换可在相邻点位间共同改变离子组成、营养盐形态和水滞留条件，因此同一水体类别内可能存在显著异质性。湖泊和河流应被视为背景性的位点分类，而非替代连续环境信息的独立生态机制。连续梯度解释并不排除空间位置或水动力过程的贡献，因为偏Mantel分析仅控制了二元类型矩阵，未控制地理距离、流量、水深或混合强度，主要离子和盐度相关变量的关联可能反映直接环境过滤，也可能包含未测量的水文或空间过程信息。

*主要离子组成与盐度相关变量表征与水群落周转相关的水化学梯度*：主要离子矩阵在Mantel和偏Mantel检验中获得细胞密度群落的FDR显著支持，Cl?进入最终生物量db-RDA模型，表明浮游植物群落变异与离子组成存在一致关联。与单一指标（SAL、TDS、CON）相比，主要离子矩阵保留了离子强度、离子比例和水源差异的信息，可能更全面地代表该交汇区的水化学背景。淡水盐化研究表明离子组成和浓度的变化可通过渗透胁迫、竞争作用和食物网过程重构浮游群落。Cl?、SO?2?、SAL、TDS、CON和pH共享大量信息，某单一变量的统计效应不应等同于独立的生理作用。Cl?与生物量组成的关联可能反映氯离子浓度本身，也可能反映蒸发浓缩、岩石来源、水体混合等与离子比例共变的条件。SO?2?与蓝藻相对生物量的负相关只是采样数据集内的统计关联，不能证明硫酸盐的直接生理抑制效应，因为该观测分析无法将硫酸盐特异性效应与共变环境条件的效应区分开。以离子组合而非单一盐度指标为核心的分析框架有助于解释为何SAL未进入最终db-RDA模型，但盐度相关和主要离子矩阵仍与群落相异度保持关联。

*营养盐与理化关联在不同分类群和响应指标间存在差异*：营养盐矩阵与总体属级群落相异度无显著关联，但TN、SiO?和pH在特定响应层面保留了明确信号，说明环境变量关联并非在所有分类水平和群落指标上同时出现。TN与蓝藻相对生物量的正相关在独立位点敏感性分析中仍显著，不能完全归因于重复采样，但该关系涉及蓝藻对总生物量的相对贡献而非总浮游植物丰度对TN的普遍响应。细胞密度db-RDA模型保留pH和SiO?而生物量模型保留Cl?，表明两种群落指标的环境关联不同。分类群间细胞大小和单细胞生物量的差异可能是潜在解释，但本研究未直接测量细胞大小、细胞体积和功能性状，生物量估算依赖参考平均湿重系数而非样本特异性细胞体积测量，因此对比模型结果不能确立性状介导机制。SiO?进入细胞密度db-RDA模型不意味着硅直接促进所有硅藻，因为在相对丰度数据中硅藻门未显示与SiO?存在FDR显著的关联，且各属响应方向不一，SiO?可能编码了径流输入、水源、混合条件和营养状态等相关环境信息。

*采样时期比水体类型解释更多群落变异*：采样时期对两种属级群落矩阵的解释度均高于水体类型，虽然关联的置换p值属于探索性。总细胞密度、总生物量和若干α多样性指标也表现出跨采样时期的大效应量。这一时间信号可能整合了水温、径流、混合、光照、营养盐输入和离子浓度的同步变化。研究中所有2024年样本均采集于9月，而2023年样本采集于6月、8月和10月，没有日历月份在两年间均有采样，因此无法分离季节与年际变异，时间模式仅被解释为与观测采样时期的关联。细胞密度和生物量提供互补信息：河流样本中蓝藻相对细胞密度升高但平均相对生物量未相应增加，而某些样本的估算生物量由被赋予较高参考平均湿重系数的低频属主导；仅基于细胞密度的分析可能高估小型但数量丰富的分类群对生物量积累的贡献，仅基于生物量的分析则可能忽视数值群落结构的快速周转。

*研究边界与未来验证*：证据强度受样本量和采样设计限制。14次采样事件包含重复空间点位，独立位点敏感性分析虽然未改变总体湖–河比较结论，但不能替代跨更多河流河段、湖湾和交汇区的空间重复。样本量也限制了可同时纳入多元模型的解释变量数量，一些大效应量的关联在FDR校正后不再显著。事件水平的PERMANOVA、db-RDA、Mantel和ANOSIM分析使用无限制置换，而时间Kruskal–Wallis检验未明确考虑重复观测，其p值应视为探索性。64μm网孔的网具选择性截留可能低估小型浮游植物并改变分类比例，相同采样方案不保证各点位和各时期具有相等的截留效率，环境关联应被解释为网采集合内的关系，需配对全水样以评估这些模式是否扩展到完整浮游植物群落。

*色林错作为极端高海拔河湖交汇区的生态意义与独特性*：色林错及其入湖河流交汇区的研究价值在于极端高海拔、内流湖泊盆地和河湖交汇过程三个环境特征的汇聚。本研究中湖泊与河流样本的属级群落未形成完全分离的聚类，主要离子和盐度相关矩阵在控制类型后仍与细胞密度群落相异度关联，pH、SiO?和Cl?进入不同的群落响应模型，说明色林错不能被单一水体标签概括，而是提供了一个在较小空间尺度上观察河流源水、湖泊蒸发浓缩和局部混合共同产生的连续水化学梯度的自然窗口。青藏高原湖泊尺度的研究同样显示海拔、盐度或电导率及营养状态通常与浮游植物群落结构和组装过程耦合。采样时期比水体类型解释更多群落变异，但该信号只能被解释为观测时期间的差异。从区域尺度看，青藏高原湖泊正经历湖泊面积、储水量、热力状况和生物地球化学性质的协同变化，气候驱动的湖泊扩张、冰情变化、变暖和营养盐波动可改变混合、透明度、盐度和浮游植物生态网络，因此色林错交汇区监测可将水化学连续体、细胞密度与生物量配对指标和高原更广泛的水文气候背景联系起来。细胞密度与生物量的环境响应不完全一致说明极端高海拔交汇区的生态监测不应仅依赖群落丰度或叶绿素代理指标来推断环境风险。本研究推断仅限于网采集合，未来监测应在匹配的采样时期于固定河流、交汇区和湖泊站点组合浮游植物与水化学测量。

*结论*：本研究对极端高海拔色林错河湖连续体的浮游植物群落进行了初步表征。受极端高海拔气候条件、内流湖泊蒸发浓缩以及支流水体流入和混合的共同塑造，该交汇区为检验青藏高原水文气候变化如何通过水化学梯度传递到初级生产者群落提供了天然场景。结果表明，该系统中的群落变异更适合参照连续水化学梯度和采样时期差异来解释，而非仅依据湖泊和河流分类。细胞密度与估算生物量获得的局部不同模式进一步支持在生态监测中联合使用这两种指标。