Page 220 - 《水产学报》2026年第04期

4 期 水 产 学 报 50 卷

的识别，计算公式： 这反映了物种在数量上的优势度。
1 Q 为 Rao 功能多样性指数，量化群落内物种
gri =
lat range ×long range +1 间的功能差异，计算公式 ：
[23]
1
hsi = S ∑ S ∑
h max Q = d ij · p i · p j (5)
1 i=1 j=1
psi =
j
p max 式中，S 为样方内的物种个数；p 和 i p 分别是同
j
(gri+hsi+psi) 一样方中第 i 和 j 个物种的相对资源量；d 指欧氏
i
rr = (1)
3 距离 0≤d ≤1，表示物种 i 与 j 在一组性状空间中
ij
式中，gri 表示地理范围指数，lat rang e 为物种 i 纬 的相异性。
度分布范围，long rang e 为物种 i 经度分布范围； 为保证计算逻辑的一致性，并准确反映各物
hsi 表示生境特异性指数，h ma x 为物种 i 的最大丰 种在生态系统功能中的相对贡献，在计算功能多
j
度；psi 表示种群规模指数，p ma x 为物种 i 出现的 样性指数 Q 时，本研究中的 P 和 i P 定义为物种
采样点数。rr 为稀有度指数，越接近 1 表示物种 的相对生物量 (即物种生物量占群落总生物量的比
越稀有，越接近 0 表示物种越常见。本研究将稀 例)，而非公式 (4) 中基于个体数的相对多度。相
有度指数高于平均稀有度指数的物种归为稀有种 。 对生物量作为“相对资源量”的度量，能更好地表
[19]
征物种在能量流和资源利用中的功能权重。
1.4 群落结构和功能度量
为量化稀有种移除对功能冗余的影响幅度，
群落稳定性 群落稳定性采用群落总生物 基于上述计算的功能冗余值，进一步计算每个站
量随时间波动的变异程度来衡量，具体使用变异 位移除稀有种前后功能冗余的相对变化百分比，
系数的倒数作为稳定性指数 S 1 [20] 。该值越大，表 计算公式：
明群落生物量在时间序列上相对波动越小，即稳
定性越高。公式： ∆FR(%) = FR r −FR 0 ×100% (6)
FR 0
µ
S 1 = (2)
σ 式中，∆FR 为功能冗余的相对变化百分比，FR 0
r
1
式中，S 代表群落的时间稳定性指数，μ 表示特 为未移除稀有种时该站位的功能冗余值，FR 为
定采样站位在 4 个季节的鱼类群落总生物量的平 移除稀有种后该站位的功能冗余值。该值为正表
均值，σ 为相应总生物量在 4 个季节的标准差。 示功能冗余增加，为负表示功能冗余降低。
本研究通过这 4 个离散时间点上生物量的均值和 功能空间 功能空间是基于物种功能特征
标准差，计算了每个站位的相对时间波动，以此 构建的多维空间，用于表征群落所能占据的生态
功能范围 [24-27] 。首先收集本研究涉及的所有鱼类
比较不同处理组 (如稀有种移除前后) 在相同观测
的 9 个功能性状数据 (表 1)。为消除量纲影响，
期内的稳定性差异。
采用 Z-score 标准化方法对所有性状数据进行预处
功能冗余指数 功能冗余反映了具有相似
理，使其均值为 0、标准差为 1。利用主成分分
生态功能的物种在群落中的重复程度。较高的功
析 (PCA) 对标准化后的功能性状矩阵进行降维
能冗余意味着生态系统功能在物种丧失时更具弹
(使用 R 语言的“FactoMineR”包)。根据累计方差贡
性。本研究采用物种多样性与功能多样性的比值
献率大于 85% 的准则，选取前 3 个主成分构建三
表示功能冗余指数 (FR)，公式 ：
[21]
维功能空间。在该空间中，每个物种由其在 3 个
FR = H/Q (3) 主成分上的得分 (即坐标) 表示。计算包含群落所
[22]
式中，H 为 Shannon 多样性指数，计算公式 ： 有物种坐标点的凸包体积，以此作为功能空间大
小的度量。
S 2
∑
H = − p i ln p i (4)
1.5 数据分析
i=1
式中，S 为物种的总数，p 是第 i 个物种的相对 正态性检验与统计方法选择 首先通过
i
2
多度，即该物种的个体数占群落总个体数的比例。 Shapiro-Wilk 检验评估所有功能指标数据的正态性。
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