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第第6 6章章 种群生存力分析种群生存力分析 8.1 概述 种群生存力分析是将实际调查数据与 模拟技术相结合,运用分析和模拟手段来 预测种群在一定时间内的生存概率(或灭 绝概率),并提出相应的挽救措施的过程 。 广义的MVP概念有两种: 广义的MVP概念有两种: 一种是遗传学概念,主要考虑近亲繁殖和 遗传漂变对种群遗传变异损失和适合度下降 的影响,即在一定的时间内保持一定遗传变 异所需的最小种群大小; 一种是种群统计学概念,即以一定概率存 活一定时间所需的最小种群大小。 8.1.1 PVA在保护生物学中的作用 预测濒危物种未来的种群大小 ; 估计一定时间内物种的灭绝概率; 评估保护措施,确定哪个能使种群的存活时间 最长 ; 探索不同假说对小种群动态的影响; 指导濒危物种野外数据的搜集工作 ; 通过PVA可以估计保护区所需面积大小。 估计自然保护区最小面积分为3步: 鉴别目标种或关键种,它们的消失或灭绝会 明显地降低保护区价值或物种多样性 ; 确定保证这些物种以较高概率存活的最小种 群数量(最小可存活种群); 用已知密度估计维持最小种群数量所需的面 积大小,以此作为保护区的最小面积。 8.1.2 起源和发展 PVA的思想起源很早,在上世纪初,保护主义 者提出了保留面积(setting aside of areas)技术 ,即建立自然保护区。目的是想保持整个自然生态 系统、群落、栖息地和物种的健康和多样性。 近十几年PVA的研究迅速发展,已成为保护生 物学的研究焦点之一。上世纪80年代,PVA和MVP 研究对象是脊椎动物,尤其是哺乳动物和鸟类。进 入90年代,此研究已扩展到无脊椎动物和植物。目 前已进行过PVA研究的物种超过150多种。 8.1.3 研究对象与方法 PVA主要从3个方面来研究种群灭绝过程: 分析模型:主要是一些数学模型,一般 考虑理想条件或特定条件下的灭绝过程; 模拟模型:用计算机模拟种群真实动态 ; 岛屿生物地理学:方法则是研究岛屿物 种的分布和存活,证实分析模型和模拟模型 的正确性。 PVA侧重研究的物种 其活动为其他几个种创造关键栖息地; 其行为增加其他种的适合度; 调节其他种群的捕食者,而且它们的消失 会导致物种多样性下降; 对人类有精神美学和经济价值; 稀有种或濒危种。 8.1.4 导致物种灭绝的随机干扰分析 引起物种灭绝的因素分为两类: 系统压力和:系统压力主要包括不可改变的 气候变化,如冰期; 随机因素:随机因素包括种群统计随机性、 环境随机性和遗传随机性等; 人为活动干扰:如栖息地损失、破碎和人为捕 杀等。 按Shaffer分类,随机因素分为4类: 统计随机性(Demographic stochasticity) 由一定数量个体存活和繁殖中的随机事件产生; 环境随机性(Environmental stochasticity) 由栖息地常数和种间的竞争、捕食、寄生和疾病随时间 的变化而引起; 自然灾害(Natural catastrophes)如洪水、大 火、干旱等,以随机时间间隔的方式而发生; 遗传随机性(Genetic stochasticity) 由奠基 者效应(Founder effect)、随机固定(Random fixation)或近亲繁殖等导致的基因频率变化引起。 8.1.5 统计、环境和灾害随机性综合分析 统计随机性:对平均存活时间的作用,随种 群大小增加,呈几何级数增长。 这说明统计随机性只对数量在几十至几百只 的种群起作用。这种关系还取决于种群增长率 ,增长率越低,平均存活时间增加越慢。当种 群数量或增长率超过中等水平后,平均存活时 间就变得很长。 环境随机性:对种群平均存活时间的作用 ,随种群大小增加呈线性增长。 自然灾害对种群平均存活时间的影响 ,随种群大小的对数形式增加而增长, 这种关系不仅依赖于种群增长率,而且 依赖于灾害的严重程度和频率。 根据三者对种群灭绝的影响来看,自 然灾害对种群存活的重要性大于环境随 机性和统计随机性,环境随机性对种群 存活的重要性大于统计随机性。 Shaffer(1987)总结了统计、环境和灾害随机性的 行为特征(图8-1)。 图8-1 种群存活时间T(N)与种群大小N 之间的一般函数关系 8.1.6 物种的灭绝旋涡 Gilpin 和Soule(1986)提出: 旋涡效应(又称灭绝旋涡、Vortex effect):种群变得越小 ,越容易受统计随机性、环境随机性和遗传随机性等因子的 影响,这些因素又使种群数量更加减少,并驱使种群走向灭 绝。小种群衰退直至灭绝的这种趋势被看作一种旋涡效应。 任何环境变化都能导致生物和环境相互作用的正反馈,这些 正反馈将进一步损害种群,有可能导致种群灭绝。这一系列 事件称灭绝旋涡(Extinction Vortices)。 Gilpin和Soule把旋涡划分为4种: R旋涡:种群数量N的偶然降低和增长率方差Var (r)的偶然增加,会使脆弱的种群进一步扰动( disturbance),从而进一步减小N,增加Var(r) ,构成一个旋涡,加速种群灭绝。 D旋涡:N的降低和Var(r)的增加能改变种群的 空间结构,增加种群的斑块化(patchiness)而较 破碎的分布会进一步增加局部斑块种群的灭绝概率 和斑块间的隔离,降低有效种群大小。这些后果同 样能再次降低N,增加Var(r)形成一个旋涡。 F旋涡:如果小的有效种群数量(Ne)持续 许多代,会引起近亲繁殖和遗传变异损失,损 害种群的大多数表现型,如新陈代谢效率、增 长率、繁殖生理和抗病性,从而降低出生率, 增加死亡率,而较低的r和N进一步减少Ne, 构成一个旋涡。 A旋涡:Ne的降低,减少选择的效率,增加 种群表现型和环境间的不协调,这会减少r和N ,从而进一步降低Ne,形成一个旋涡。 每个旋涡均能诱发和加重其他旋涡,旋涡 现象是物种灭绝的一个特征。 8.2 小种群的生存力分析 8.2.1 种群生存力的分析模型 8. 2.1.1统计随机性和环境随机性 Goodman(1987)提出了初始种群大小为N 的期望存 活时间公式: 其中: T(N)为种群数量为N的种群的期望存活时间; r(y)和 r(z)是种群大小为y,z 时每个个体平均增长率; V (y),V (Z)是种群大小为y,z 时个体平均增长率方差; N (m)是最大种群大小; Goodman分析了模型的数值解: 只考虑个体方差,忽视环境方差,在受密度制约和 非密度制约条件下, T(N)随Nm呈接近指数形式 增长。在受密度制约条件下,T(N)小于非密度制 约条件下的T(N)几个数量级; 考虑环境方差,忽略个体方差,非密度制约种群T (N)随Nm 呈低于(或小于)线性方式增长; 环境方差是决定种群平均灭绝时间的关键因素。存 活时间的概率分布是负指数分布 . 通过对Goodman模型的分析,可以得 出以下推论: 当最大种群数量增加后,种群期望存活时间 将极大延长。一般来说,小保护区中最大种 群数量也较小,因此在小保护区中更容易灭 绝; 对可生殖的个体超过50的种群,统计随机性 对灭绝所起的作用较小。除了对小种群外, 一般不用对其繁殖进行直接操纵; 在环境随机性的影响下,期望存活时间将极 大地缩短,因此,如果没有人类的直接必须干 预,必须保证有相当大的种群来缓冲环境随机 性带来的冲击; 期望存活时间大致符合几何分布,如果平均 期望存活时间为 ,n代以后灭绝的概率为: 即在 之前灭绝的概率大于50%。 8.2.2 自然灾害 8.2.2.1 灾害对遗传学的MVP 的影响 设种群有nN 个个体,分成大小为N 的n 个亚种群。 在每一代中,k 个亚种群随机灭绝。重新占居这些灭绝的 亚种群的栖息地的个体,来自剩余的n-k 个亚种群中的任 一个,此过程是独立的和随机的。每个亚种群的灭绝过程 和再定居过程是种群基因库的随机样本。在t 代,两个基 因随机地从种群抽出且是不同等位基因的概率为: 其中:A 和B 是常数; ,是亚亚种群内随机遗传遗传 漂移的速率; 是其它亚亚种群子代替代灭绝亚灭绝亚 种群的速率; 研究结果表明:1 和2 的较大者将控制遗传变异的最 终速率。如果亚种群间存在迁移,nN 较大,即使是亚种 群间迁移速率很小,也能够有效地长期保持整个种群的遗 传变异及亚种群的遗传变异。 8.2.3 遗传随机性 遗传随机性的影响主要包括三个方面: 增加近亲繁殖可能性。近亲繁殖增加遗传基因的同质性,增 加有害隐性基因表达的机会,减少后代度过突然环境变化的 机会。 减少异质性。减少异质性将降低个体的存活和抗病力,降低 生长速率和发育稳定性,增加种群对新环境协迫的敏感性。 对物种长期进化产生深刻影响。小种群遗传漂移导致遗传变 异的损失,每代遗传变异的损失速率为1/2Ne,Ne是有效种 群大小。随着遗传变异的损失,一方面导致物种趋于灭绝; 另一方面使物种丧失进化的潜能。 8.2.4 有效种群数量(effective population size)的计算 8.2.4.1 有效种群数量(Ne) 有效中群数量为:种群中可生殖个体的有效数量。 最小生存种群:无论环境随机性、自然灾害、统计 随机性、遗传随机性等如何影响,使一个物种在 1000年之内,有99%的概率存活下来的最小有效种 群数量,称为最小生存种群。 基于一个隔离的种群存在2个等位基因这一普遍现象 ,Wright提出方程: 其中:F为种群每个世代杂合性降低的估计值; Ne为有效种群数量。 根据该方程,一个有50个可生育成体的种群,每个世 代由于稀有等位基因的丧失,其杂合性将下降1%,且Ne越 小,种群杂合性下降越快。该方程说明,孤立的小种群其 遗传变异的丧失非常快。 分子遗传学研究发现,对于一个大种群, 如果平均每个基因位点上有两个等位基因,且 所有生殖个体都具有相同的将所含有的遗传因 子遗传给下一代的机会,则经过每个世代繁殖 ,新产生并能保存下来的遗传变异是现有遗传 变异的1%。 Franklin 和Soule根据动物饲养经验结合 Wright方程提出,50个个体可能是维持遗传变 异性的最小种群数量。 8.2.4.2 世代不重叠种群的有效种群大小的计算 Franklin(1980)遗传变异损失的公式: H为经t个世代后遗传变异; t是代数 H0是t=0 时的遗传变异量 Ne 是有效种群大小 Lacava和Hughes(1984)应用Kimura和Crow( l963)提出的确定世代不重叠种群的实际种群大小与有 效种群数量的公式,计算有效种群大小: K:每个亲本繁殖后代的平均数量; V:每个亲本繁殖后代数量的方差; N:是实际种群大小。 这个方程有三点假设: 物种是两性繁殖; 随机交配; 亲本的繁殖与其后代无关。 8.2.4.3 具有不等性比(unequal sex ratio)的种群有效种群数量的计算 不等性比(或参与生殖的雌雄个体数不等)的种群有 效种群数量计算公式为: 其中:Nm为生育的雄性个体数量; Nf为生育的雌性个体数量; 如果假设生育的雄体在生育的群体中所占比例为m,N0 为生育的雌雄个体和,则: 8.2.4.4 世代重叠种群有效种群大小 Lacava和Hughes应用的模型,隐含着两 点假设(Reed等1986): 种群中所有个体都 繁殖;世代不重叠。但绝大多数脊椎动物世 代重叠,这必将增加亲属间交配的可能性。 Reed等(1986)根据Hill(l972)的模型给出 重叠世代 Ne的计算公式: Ne是有效种群数量; Mbr,Fbr是繁殖雄性和雌性的数量; 是每年新生雄性和雌性的数量; Lm,Lf是新生雄性和雌性存活到繁殖和生育平均年龄 的概率; 是雌性和雄性在稳定年龄结构的种群中 繁殖时的平均年龄。 8.2.4.5 世代重叠且扩散的种群有效种群大小的计算 Koenig(1988)根据Wright模型提出了 Ne的计算公式: 是种群密度; 是扩散长度即出生地到第一次繁殖地之间的距离; 是重叠世代的校正值; 是不相等子代繁殖的校正值; 是非正态扩散分布的额外校正值。 8.2.4.6 波动种群有效种群大小计算 Primack(1992)年给出了另外一个,预测 波动种群t年以后有效种群数量的公式: 分别是第1,2,3,t代的生育个体数量。 在出现极端波的种群中,有效种群数 量在生殖个体最大值和生殖个体最小值 之间,有效种群数量往往由生殖个体最 小的年份决定。 统计随机性对种群影响 假设一个由3个雌雄同株的个体组成的植物种 群,生存1年,然后生殖,最后死亡。该植物 必须异株授粉,每个个体产生0、1、或2个子 代的概率各为1/3。 请问该物种是否可以长期存活下去? u 从表面上看,它是一个稳定的种群。 u 详细分析发现,下一代不产生子代个体的机 会为1/27(1/31/31/3),在这种情况下,种 群将灭绝。 u 下一代产生1个个体的概率为1/9( 1/31/31/33)。在这种情况下,由于单个植 株不能继续生殖,在下一代也将灭绝。 u 该种群下降为2个个体的概率为22%。 环境随机性对种群影响 设想一个有100只个体组成的兔子种群,每年 春季生育新兔子的概率为原种群数量的20% ,每年夏季被捕食的兔子的平均数为20只。 正常情况下,每年新出生20头,被捕食20头 ,该兔子种群能维持100只不变。 在环境随机性影响下 假设前3年每年夏季被捕食40头,后3年没有被捕食 ; 6年中兔子种群数量分别为80、56、27、32、38、 46只。 8.2.4.7 生殖量上的差异(variation in reproduction output) 个体间产生后代数不等,将导致当代个体 的基因在下一代的基因库中不对称地表现出来 ,因此将降低Ne。 8.2.4.8 等位基因频率的影响 如果一个种群等位基因频率较低,也将直 接影响有效种群数量Ne 8.2.4.9 遗传瓶颈或创始者效应 p遗传瓶颈(genetic bottlenecks)是指由于 环境随机性、统计随机性、自然灾害等原因 ,使一个种群中大部分个体死亡,仅剩下几 个个体,这样导致该种群的数量偶然地下降 ,这种现象称为遗传瓶颈。 p创始者效应(founder effect)是指几个个 体离开大群体而建立一个新种群,这个特殊 的遗传瓶颈效应。 简易处理方式 但对于许多物种,Ne =50 的种群并不能阻 止遗传漂变产生的遗传变异的缓慢损失,因此 Franklin和Soule认为有效种群大小为50只能作 为物种短期存活的MVP。 Franklin(1980)根据果蝇的研究提出,在 500个个体的种群里,通过突变新产生的遗传变 异的速度,可以抵消因小种群而丧失的遗传变异 。50-500的取值范围已被称为50/500法则,即孤 立种群至少需要50个个体,最好具有500个以上 的个体来维持其遗传变异性。 Lande和Barrowclough(1987)系统地总结了 保持遗传变异平衡所需的效种群大小。 PVA分析中的主要软件包及应用范围 8.5 异质种群(Meta-population) 的生存力分析 异质种群又被翻译成复合种群、集合种 群、Meta种群、动态种群等,是由几个斑块 种群或亚种群(subpopulation)组成的种 群,或组间个体迁移小于亚种群内个体迁移 的一组亚种群。 异质种群有其自身一些重要特征 : 1、具有核心分布区与附属分布区; 2、核心分布区有核心种群;附属分布区 有局部种群(动态种群),这些亚种群 在一定的时间内相互作用; 3、 亚种群间存在个体流(individual flow)。亚种群间的迁移能大大增加种 群的稳定性,延长种群的存活时间。 异质种群有其自身一些重要特征 : 4、虽然在亚种群内近亲繁殖增加,但异质种 群的遗传多样性较高;原因:一方面

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