人类活动对全球河流的影响越来越大，并在多个尺度上影响环境因素，包括影响底栖功能（代谢）或藻类结构（群落结构）的近端因素(例如河面接收的光照和营养元素)和远端因素(例如流域内的河岸带植被覆盖和森林面积)，但环境变量如何影响河流底栖代谢及影响程度尚不确定。另外，在水生生态系统中，底栖藻类的功能和结构通常被分别研究，因此功能及多种结构参数之间的关联一直统一的认知。
中国科学院水生植物与流域生态重点实验室、武汉植物园系统生态学学科组谭香副研究员，同澳大利亚格里菲斯大学河流研究所的Stuart E. Bunn教授以及中国科学院华南植物园侯恩庆教授（合作期间在美国北亚利桑那大学工作）开展合作，以澳大利亚昆士兰东南部的13个子流域为研究对象，研究了河流底栖代谢对环境变量的响应及其与藻类群落结构的关联。
研究发现，在澳大利亚昆士兰州东南部，34条河流除3条河流外，所有附石的净日代谢(net daily metabolism, NDM)均为正， 也就是初级生产力GPP（gross primary production）超过呼吸作用R（respiration），河流为自养河流。GPP、R和NDM的大部分变异可由光照强度、水体磷浓度、水温和土地利用(流域上游密林的百分率)解释。结构方程模型表明，硅藻密度对GPP和NDM的预测效果最好(图1)。相比之下，传统上被用作测量GPP或NDM的替代物的叶绿素a，只有当底栖藻类群落中的硅藻比例超过75%时，它才表现良好（图2）。结果表明，亚热带河流中不仅仅底栖藻类群落结构，其功能对人为干扰比如营养元素增加及河岸带敞开等因素也很敏感；且硅藻密度可以很好地替代生态系统种底栖生产力—生态系统过程的一个指标的测量，这在河流健康监测和评价中具有很广阔的应用前景。
本研究受国家自然科学基金和澳大利亚格里菲斯大学格里菲斯环境学院奖学金资助，研究成果以 “Benthic metabolism responses to environmental attributes at multiple scales, and its linkage to algal community structure in streams” 为题发表在经典 SCI 期刊 Hydrobiologia 上 ( DOI 10.1007/s10750-021-04693-9) ， 中国科学院武汉植物园系统生态学学科组谭香为论文的第一作者和通讯作者。
图 1：底栖藻类群落结构参数(硅藻密度、绿藻密度)和底栖代谢（初级生产力或每日初级生产力）的结构方程模型
图 2 底栖藻类总初级生产力(GPP)与叶绿素 a 的相关性
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