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生态学预测通常依赖于研究对象生态过程与更易测量的预测变量之间已经确立的关系。近年来，全球各地河流中底栖（即栖息于水底的）蓝藻大量繁殖的现象日益增多；由于其能够产生被称为鱼腥藻毒素（anatoxins）的强效神经毒素，对公共健康构成威胁，因而成为生态预测领域新出现的问题。人们对这些底栖蓝藻的控制因素知之甚少，因此预测或预报其分布范围及鱼腥藻毒素产量是一项重大挑战。在此研究中，我们于2022年和2023年6月至9月期间，以每两周至每周一次的频率，在加利福尼亚州北部的三条河流中测定了两种常见且与鱼腥藻毒素相关的类群（Microcoleus和Anabaena）的底栖蓝藻覆盖度和鱼腥藻毒素浓度。随后，我们构建了预测模型，以检验在广泛测量的非生物预测变量（即营养盐、流量和温度）之外，纳入生物预测变量——河段尺度的总初级生产力（gross primary productivity，GPP）——如何影响预测准确性。不同河流之间以及不同类群之间，类群特异性的底栖蓝藻覆盖度和鱼腥藻毒素浓度均表现出高度变异的时间模式。尽管Microcoleus的覆盖度在GPP相对较低的时期于各河流中达到峰值，但在不同河流中，GPP与Anabaena覆盖度以及两类群的鱼腥藻毒素浓度之间均未呈现明确关系。在Eel河南支流每周采样的多个河段中，类群特异性的底栖蓝藻覆盖度和鱼腥藻毒素浓度的大小存在差异，但类群特异性覆盖度和鱼腥藻毒素浓度达到峰值的时间总体上较为一致。此外，Anabaena呈现出滞后关系：覆盖度增加后，鱼腥藻毒素浓度随之升高；而Microcoleus则不存在这种关系。尽管将GPP作为协变量纳入模型提高了我们对Anabaena覆盖度的预测能力，但由于Microcoleus覆盖度与流量之间存在较强的负相关关系，我们对Microcoleus覆盖度的预测效果优于对Anabaena覆盖度的预测。相比之下，由于Anabaena覆盖度与鱼腥藻毒素之间存在滞后关系，我们对Anabaena鱼腥藻毒素浓度的预测模型优于对Microcoleus鱼腥藻毒素浓度的预测模型。总体而言，我们的预测建模结果凸显了生态预测在河流底栖蓝藻覆盖度和鱼腥藻毒素浓度研究中的应用价值，并表明在未来对底栖蓝藻进行预测时，纳入类群特异性预测变量至关重要。
预测北加利福尼亚河流中特定分类群的底栖蓝藻席覆盖度和阿纳毒素浓度｜bioRxiv
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# 预测北加利福尼亚河流中特定分类群的底栖蓝藻席覆盖度和阿纳毒素浓度
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Jordan M Zabrecky， Taryn A Elliott， Meaghan Hickey， Keith Bouma-Gregson， Gregory L. Boyer， Rich Fadness， Laurel Genzoli， Ramesh Goel， Grant Johnson， Robert Shriver， Rosalina Stancheva， Michael Thomas， Zac Triumph， Joanna R Blaszczak
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.04.748937
Jordan M Zabrecky 1 内华达大学雷诺分校；
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发布于2026年9月9日。
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bioRxiv 2026.09.04.748937； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.04.748937
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bioRxiv 2026.09.04.748937； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.04.748937
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.04.748937v1?rss=1
🏷️ 底栖蓝藻 鱼腥藻毒素 生态预测 河流生态系统 蓝藻覆盖率 总初级生产力