陆地和水生大型无脊椎动物组合在山区景观中的湿地类型外文翻译资料

 2022-03-28 21:06:58

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译文

陆地和水生大型无脊椎动物组合在山区景观中的湿地类型

草场和湿草甸是重要的山地湿地类型，但与其他生态环境相比，对相关无脊椎动物组合结构的影响知之甚少。我们试图确定陆地和水生无脊椎动物在这些湿地中的多样性和丰度的相对贡献，陆地和水生无脊椎动物组合与湿地类型的差异程度，以及水生动物组合在多大程度上随着薄片流动的变化而变化。我们比较了在美国加利福尼亚州内华达山脉的优胜美地，红杉和国王峡谷国家公园的6200平方公里的80个乡村地区，使用标准的水生和陆地扫掠，在有雾和无潮的草地上进行的组合。网。十字花科叶蝉，蚜虫和thomisid蟹蜘蛛是最丰富的陆生分类群。烟蚜，鳞翅目，花菖蒲，麝香，氯吡啶和ephydrid苍蝇，并且thomisids在湿度上比在潮湿的草地中更丰富。在湿草甸中只有奇迹叶虫比种丰富得多。 Sphaeriid蛤蜊和摇蚊mid domin主导着无论是否流动的水生动物组合。蝎stone，螨，cla和扁虫在流动中都更加丰富，而半翅目和蚊子在静水中更为丰富。蚊子在潮湿的草地中更丰富，但作为湿地类型的函数，其他种群差异很少。根据公制和栖息地的不同，陆地多样性是水生多样性的1.1至2.0倍。与湿草甸相比，Fens的陆地丰富度，丰富度，均匀度和多样性更高;作为湿地类型的水生动物的功能差异较小。慢性片流的存在或不存在比湿地类型对这些水生植物组合的影响更大。聚类分析，排序和多响应置换程序通常与单变量结果一致。植物湿地分类应该谨慎地推测到动物群落，特别是水生无脊椎动物。

介绍

青草和湿草地是高山多环境中常见的多样性湿地栖息地（Klikoff，1965; Benedict和Major，1982; Benedict，1983; Bedford和Godwin，2003）。粉lands土壤常年被水饱和，而湿润的草地在一年中仅部分时间被水饱和并且具有矿质土壤（Williams，2006; Mitsch和Gosselink，2007）。这些栖息地的水文，土壤特性和植物区系已被很好地理解，并被用于湿地分类方案（Mitsch和Gosselink，2007），但山地湿地无脊椎动物群落的分布和丰度受到的关注较少（Wissinger et al。 ，1999）。此外，虽然湿地常被形容为一种水陆交错带（Batzer and Wissinger，1996），但在这些山地湿地中很少对水生和陆生动物进行同时调查。

迄今在高海拔和/或高纬度环境中的工作表明了无脊椎动物在这些湿地中的重要性。例如，Finnamore（1994）发现，在阿尔伯塔省和相关的栖息地，节肢动物占陆生类群的77％，植物和脊椎动物类群分别占16％和6％（另见Keiper et al。，2002; Spitzer and Danks， 2006; Savage等，2011）。

方法

我们使用a2 3 2设计（湿地：芬，湿草甸;流：缺席，现在）对比了水生生物的组合结构。比较湿地类型（1 3 2）的外观陆地无脊椎动物的功能。我们没有采样动物或土壤动物。我们使用2 3 2设计（栖息地：水生，陆地;湿地：芬，湿草甸）对陆地和水生植物进行了对比，

独立的指标（例如预期的物种数量），因为样品必须采用不同的采样技术进行采集：陆地动物群的标准清扫（锥体）网和水生动物群的标准清扫（D框）网。不同栖息地的面积相关指标（如物种丰富度）没有进行比较。该研究是由国家公园管理局（NPS; Davis，2005; Fancy等，2009; Tierney等，2009）协调的湿地“生命体征”计划的组成部分。其目标是在相当短的时间内（两个生长季节），在大量站点上解决上述问题，每个站点只访问一次，分布在三个国家公园的相当大的景观中。

在流域和场地一级，在公园中选择了80个湿地采样点，采用改进的两阶段，空间平衡，基于概率的调查设计（Stevens and Olsen，2004）。这个设计的目标是随机分散采样点，同时保持野外行程效率，并保持在理想空间范围内对目标种群和湿地草甸进行推断的能力。设计的第一阶段是分层随机选择流域。流域地层基于湿地形成和类型的物理驱动因素，包括降水，海拔，坡度和地质（Bedford和Godwin，2003; James，2003; Wohl等，2007）。更新世冰川的范围在探索性分析中使用，但由于与海拔的相关性而被移除。仅部分包含在公园边界内的流域与邻近流域聚合并修剪至边界，使得公园外的区域被排除在研究范围之外。第二阶段涉及从第一阶段选定分水岭内潮湿草地和湿地的目标群体样本框架（例如Thompson等，2011）的场地选择。在现场层面，根据行程时间（参见Thompson等，2011）和湿地类型，选择了不等概率选择。将湿地划分为目标类型是基于景观背景，颜色特征和植被图区分。由于公园中的许多荒野草地都可以被包装动物放牧（Holmquist et al。，2010），因此在过去的18年中，每年有超过0.5包每年放牧过夜/ 0.4公顷的潜在地点被排除在考虑之外。指定的现场级响应设计指导在第二阶段选定的湿地综合体进行采样。从分水岭到地块水平的每个选择都是使用Spsurvey软件包和R中的广义随机平滑分析（GRTS）函数进行的（Stevens and Olsen，2003,2004; Tierney等，2009; Thompson et al。 ，2011）。最后的选择包括33个草场和47个湿草甸;约塞米蒂国家公园有38处，红杉国王峡谷国家公园有42处。 Fens和湿草甸的平均海拔几乎相同（分别为52680米，东南5 42;湿草甸5 2670米，东南5 55）;来自第二阶段样本框架的多边形区域在湿地类型（分别为5times;2.97公顷，SE 5plusmn;0.444;湿草甸times;52.43公顷，SE 5 0.454）中也是相似的。塞拉利昂南部和中部300公里的研究区域只有一条公路穿过;需要一天的背包旅行才能抵达大部分地方，而且需要两天时间才能抵达其他地方。每个站点都被采样一次。因此，我们采样了大量的湿地，横跨一个宽阔的景观，具有良好的重复色散（Hurlbert，，1984）。 Gage等人 （2009）提供了关于选址的进一步细节。

我们在2007年和2008年7月和8月对样地进行了采样。在到达每个预定地点后，我们通过植被组合，水文和土壤特征验证了湿地类型（从土壤表面到30厘米深度的连续泥炭层分类为分类;用螺旋钻评估）。所有地点都采样了epigeal陆生动物。平均冠层高度为30厘米（分times;5 28厘米，东南5 2.1;湿草甸times;5 33厘米，东南54.0）。在这些湿地融雪后，春季的融雪池塘会持续一周到两个月。如果在预定地点没有短暂的水源，我们会在选定的湿地内最近的临时水域中采集水生动物。大多数湿地具有水生栖息地，水生栖息地通常与预选地点的湿地类型相同。有时，水生样本来自不同的湿地类型，而不是为陆地无脊椎动物采样的预定湿地类型，在这种情况下，水生样本被归类为观测而不是预定的湿地类型。在研究期间，我们抽取了52个水生地点：25个湿地和27个湿草地。尽管融雪池塘整个季节都没有持续存在，但所有生境类型的平均采样日期紧密聚集在第205天（7月24日）附近（陆地分区x 5 204，东南部5 3.0;陆地湿地

草甸times;5 207，东南5 2.7; aquatic fen x 5 205，SE 5 3.6）;水生湿草甸times;5 204，SE 5 3.4）。如果存在的话，纸张流量通常为0.5cm sec21，并且通过放置解决了含糊问题

中性浮力颗粒进入水柱观察。我们没有对有时在湿地中出现的小溪进行采样。二十二个水生生物没有水流，有三十个水流;不同类别的抽样日期再次没有什么区别。不同流量类型的湿地面积也是相似的（无流量x 2.64公顷，SE 5 0.53;片流x 5 2.88公顷，SE5 0.51）。

电导率和总溶解固体量通常较低（分别为30-80 mS cm21和10-40 ppm），pH范围为6.6至7.1（Hanna HI98129型组合仪表）。这些值与从类似栖息地记录的值相似（例如，Wissinger等，1999）。与地面栖息地一样，采样水生栖息地的冠层高度为30 cm（分times;5 29 cm，SE 5 3.8;湿草甸times;5 28 cm，SE 5 6.9）。水深为10cm（分times;511cm，SE5.29;湿草甸times;5 9.0cm，SE5.1.9）。

场和实验室方法学

陆地动物

我们使用了一个锥形网，一个带柄的典型地面扫掠网（New，1998; Southwood and Henderson，2000），用于对耳后陆生动物进行采样。清扫网将地面收集整合到一个广阔的区域，并具有对远程湿地采样的许多优点（Holmquist等，2010）。清扫网是用于取样内生节肢动物的最常用方法（Southwood和Henderson，2000; Samways等，2010），并已用于山地植被节肢动物的其他研究（如Wettstein和Schmid，1999; Mysterud等。，2005; Holmquist等，2010）。

每个样品都是50个扫掠的结果，横跨40米的栖息地，使用孔径为30.5厘米，网眼尺寸为0.53.75毫米的可折叠清扫网（BioQuip＃7112CP）。将每个地面扫描样品转移到自封袋中，用99％乙酸乙酯杀死（Samways等，2010），并尽可能保持凉爽，直到达到样品头，并将样品转移到冷冻箱中。我们在实验室中对地面扫描样本进行了分类。

水生动物

我们使用D型扫描网（BioQuip＃7512D; Merritt等，2008）对水生无脊椎动物进行采样。这些网产生丰富，丰富，均匀和精确的样本，整合了一个相对较大的区域，通常捕捉到大量存在的分类群，并且具有成本效益（Kaminski和Murkin，1981; Cheal等， 1993; Turner和Trexler，1997; New，1998）。推荐这种技术作为取样湿地无脊椎动物的一种方法（Cheal等，1993; Turner和Trexler，1997），是用于取样浅层植被淡水湿地的最常用方法（US EPA，2002），已被用于山地湿地无脊椎动物的其他研究（例如，Wissinger等，1999,2003）。

我们迅速推动直径为30.5厘米的D型框架网在每个地点通过5米直径的植被水生栖息地，每隔一段时间从底层反弹网，以扰乱靠近底层的动物群并迫使动物进入水域可能发生捕获（Usinger，1956; Cheal等，1993; Turner和Trexler，1997）。样品在现场用塑料托盘现场分拣并转移到70％乙醇瓶中。现场分拣大大减少了必须由背包运输的材料的体积和重量。水生和陆地样本被完全分类，而不是通过二次抽样，因为完整的分类方法减少了度量方差，提高了比例度量，并增加了分类丰富度（Courtemanch，1996; Doberstein等，2000）。

我们确定了分类学的家庭和形态种水平。较高的分类学分辨率是不可能的，因为大的集合，丰富的未成熟标本和未描述的物种，以及因为一些群体等待修订。在分类歧义（Souu Cuffne等人，2007）是一个因素的情况下，我们使用“分布父母在儿童”的方法，每个样本的基础上，除了特定的知识允许更明确的分配歧义类群。

分析

我们比较了湿地类型和流动对无脊椎动物组合的影响。单因素分析包括2个3，2个方差分析，t检验，和测试跨套件的度量使用SytAt 12的趋势。我们分析了各种动物区系指标，包括顺序和家庭人口丰度和家庭和形态丰富度。报告的丰度和丰度是基于捕获单位努力采样：50锥网扫除地面样品和五线性米的D帧采样水生样本。频率代表包括给定分类单元的样本的比例。大的集合比小的集合有更多的类群，所以我们也评估了预期数量的形态和家族的丰富度，在缩放之后，样本中的个体与最少的个体（两个；E（S2）和E（F2）；HurLBER，1971；SimBrLOFF，1972；Migurrn，2004）。不同丰度的补偿也允许跨采样方法进行比较。我们分析了家系和形态种优势，并利用种间相遇的概率作为形态和家庭水平上的均匀性的度量（Pe；HurLBER，1971）。我们使用应用程序多样性计算E（S）、E（F）和PIE。我们使用GPower（迈尔等人，2007）来估计功率使用我们的采样设计和样本大小与标准0.5的效应大小的先验估计（科恩，1988；Bauleland李，2002）。计划的T-检验对比陆地组合作为湿地类型的函数的先验功率为0.70，并且2times;3 2方差分析套件的功率为0.94或更好。通过LILEFERS试验（LLIEEFRS，1967）和/或显示异方差性（FMAX和Cochran试验；Kirk，1995）证明偏离正态性的度量，通过OT的比例数据和对数变换（log（y 1））的平方根变换（（y）0.5 （y＋1）0.5）进行校正。她的数据，这样的参数假设得到满足。我们研究草甸大小（也见Savige等人，2011），海拔高度，冠层高度，水深和有序日作为我们的分析中的潜在协变量。只有作为设计因子的函数而不同的变量应被考虑作为协变量（Endo伍德，1997）进行进一步的分析，并且这些变量没有资格。一个尾迹符号测试被用来研究跨套房度量的趋势（水生动物的两尾测试）。序贯BoFrangi调节（HOLM，1979；水稻，1989；谢弗，1995；JACARD和Guilamo Ramos，2002）被用于计算对照组的替代保守概率值，使得集体错误率为0.05。修正了麦克博莫罗尼的申请。我们使用S.Resern定量指数（Migurrand，2004）来比较组合配对的相似性。该指数使用丰富的数据，而不是简单的分类单元存在缺席，并且等于2JN/（Na Nb），其中Na和Nb是每个组合中的个体总数，JN是研究中所收集的每个类群的两个生境丰度的较低的总和。该度量最大限度地利用定量数据，并被视为一个优越的指标，当有足够的数据可用（Fr.et al，1987；Migurrand，2004）。我们补充度量和对比秩丰度图，提供了一个额外的视角多样性。

多变量分析包括分层、多聚、Ag -团簇分析、多响应置换过程（MRPP）和非

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