【文献分享学习】适合欧洲土壤监测的生物指标的选择

原名：Selection of biological indicators appropriate for European soil monitoring

译名：适合欧洲土壤监测的生物指标的选择

原文链接：

http://dx.doi.org/10.1016/j.apsoil.2015.08.005

发表期刊：Applied Soil Ecology

发表年份：2016年

通讯作者：R.E. Creamer

通讯作者单位：Johnstown Castle Research Centre, Ireland

亮点

(1) 生物多样性和生态系统功能的测量作为生物指标得分很高。

(2) 排名最高的指标是“通过分子方法测量的细菌和古生菌多样性”。

(3) 在技术易用性方面得分高的指标总体上并未排名最高。

文章简介

为监测实现土壤质量政策目标的进展情况而选择的生物指标应无偏见，并符合个别的需求情景。本文作者描述了一套适当的指标的方法，并将该方法应用于欧洲的此类监测计划。研究者采用了一个结构化的评估和排名框架(即“逻辑筛”)，该框架基于已发表的数据和一项来自全球土壤生物多样性研究和政策界广泛领域的新调查。前十名指标包括4个生物多样性指标(3个微生物指标和1个中动物指标)和3个生态功能指标(多酶分析、多底物诱导呼吸分析和“分子生物学方式下的功能基因”)。

研究方法

作者制订了一种设想，概述正在评估各项指标的监测目的。应用逻辑筛法建立了生态系统功能评价和监测的关键指标：(1)土壤生物多样性生境；(2)C循环贮存；(3)氮、磷在非城市生产性土地上的循环，为未来的监测提供依据。为方便完成调查的人评估各项指标，制订了一套回答每个问题的选择。每个问题有三个可能的答案，包括“可能的最佳”选项、“中等”选项(对衡量指标既不理想也不成问题)和“最坏情况”选项(影响衡量指标)。对于所有的问题，都增加了一个“基本不了解”的回答，让受访者表示他们认为自己对某个指标的了解不够，无法满怀信心地回答问题。

研究结果

（1）适应性评分结果

生物多样性和生态系统功能指标的分子指标得分高的歧视(SD)。根据区分因子评分(“多重酶分析”、“PLFA”和“评估细菌和古菌的分子方法”)排名的前三个指标在总体敏感性上都得分很高(Q14:指标对土地利用干扰或土壤类型中的一种以上敏感)。在适用性方面（SA），“蚯蚓”和“叶虫”都被分配了较低的SA分数，因为它们并不是在所有欧洲生物地理区域都普遍存在。

（2）功能

为了评估这些指标在描述土壤功能变化方面的有效性，参考土壤专家审查Ritz等人对以下功能的影响值：(1)粮食和纤维生产[SFF]；(2)环境相互作用[SEI]；(3)生物多样性生境[SHB]。考虑到新的分析方法和对有关指标的生态重要性的新认识，制定了更新的影响值。为了测试所有功能的指标排名，将每个功能的分数乘在一起创建一个功能因子分数[FSF]。为了评估各个功能之间的整体潜力，筛选出三个功能中任何一个的“不相关”(0)指标。在这一排名中，“潜在硝化作用”和“原生生物多样性”得分较低；“硝化作用潜力”对栖息地和生物多样性提供的功能影响较小；“原生生物多样性”对SFF功能影响较小。第二次排名假设功能是平等的，指标不需要对所有功能施加影响才能获得高得分。在这个排名中，FSF是从三个函数的平均值计算出来的。“硝化作用潜力”在这种功能性评估方法中得分更高。“蚯蚓”、“真菌”和“细菌生物多样性”在这两项得分都很高。

（3）聚合因子得分

FAD是根据SA、SD和FSF评分(使用[FSF]值的相乘和平均)计算出来的。然后计算每个指标的聚合因子[FA]，方法是将FAD与FT相乘。由于聚合因子得分[FA]是根据之前的因子得分计算出来的，所以那些在之前排名中表现较差的指标都被发现位于FA排名的底部。前十名指标包括4个生物多样性指标(3个微生物指标和1个中观动物指标)和3个生态功能指标(多酶分析、多底物诱导呼吸和分子手段探索功能基因)。在评估的技术中，前10个指标中有7个使用了分子方法。其他土壤动物的生物多样性指标(“线虫”和“节肢动物”)排名在中间，高于其余生态功能指标。

研究结论

对于所提供的情景，即生态系统功能的评估和潜在监测，具体如下：(1)土壤生物多样性的生境；(2)C循环贮存；(3)氮(N)和磷(P)在整个非城市生产性土地上的循环，排名最高的生物指标是“通过分子方法测量的细菌和古菌多样性”。排名前十的指标包括3个与生物多样性相关的指标(“细菌和古菌”、“真菌”和“螨虫”)，4个与生态功能相关的指标(“功能基因”、多酶分析、“呼吸(多基质诱导呼吸)”和“分子微生物生物量”)。该榜单主要由衡量生物多样性和生态功能的分子方法(7个指标/方法组合)组成。只有在征求意见后才建议这些选定的指标。正如文章所示，只有当应用整套逻辑筛选时，所选择的指标才能被认为适合于监视(精确的)预期场景。仔细拟订各种设想也很重要，因为监测方案的规模、所需要的歧视程度、以及对不止一项职能的针对性的需要，所有这些都有可能改变指标的排名。

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