从最大熵视角揭示主动多元化过程中偏离稳态的现象

生态系统很少处于稳态，然而，大多数用于预测普适生物多样性格局的理论却假定生态系统处于稳态。在此，我们将夏威夷群岛地质年代序列中的节肢动物群落数据与生态学最大熵理论（Maximum Entropy Theory of Ecology, METE）相结合，检验生态—进化动力学是否以及如何驱动生态系统偏离稳态。METE 是一种极简的稳态框架，能够同时预测物种丰度分布（species abundance distributions, SADs）和个体代谢率分布（individual metabolic rate distributions, IPDs）。夏威夷群岛的年代序列为理解生态—进化过程提供了重要见解，因为生长于不同年龄基底上的生态系统可为具有不同历史的群落组装过程提供“快照”。我们发现，METE 偏差在地质年龄居中的样点（15 万年前至 140 万年前）达到峰值，这与活跃的适应性辐射将群落推离统计稳态的观点一致。样点内的 β 多样性同样在中龄样点达到峰值，并且能够稳健地预测所有样点中相对于 METE 的偏差；相比之下，非本地物种所占比例仅在剔除地质年龄最年轻的样点后才能预测这种偏差。将 β 多样性划分为本地物种和非本地物种两个组成部分后，这一差异得到了解释：在最年轻的样点，尽管非本地物种所占比例很高，但其分布较为均一，因此并未提高 β 多样性。综合来看，这些结果与如下轨迹一致：群落从接近统计稳态、由扩散组装形成的年轻群落出发，经过由多样化驱动的生态—进化非稳态转变，最终在最古老的样点达到新的稳定稳态。我们的研究结果表明，活跃多样化时期会形成生态不稳定的窗口，从而可能促进生物入侵；这对于理解生物多样性热点地区的入侵动态具有重要意义。

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🏷️ 最大熵生态学 适应性辐射 群落组装 β多样性 生物入侵 夏威夷节肢动物