生态学杂志 ›› 2022, Vol. 41 ›› Issue (4): 813-821.doi: 10.13292/j.1000-4890.202203.003
徐爱爱1,2,刘杰1,2,王昌昆1,2,郭志英1,2,潘恺1,2,张芳芳1,2,潘贤章1,2*
XU Ai-ai1,2, LIU Jie1,2, WANG Chang-kun1,2, GUO Zhi-ying1,2, PAN Kai1,2, ZHANG Fang-fang1,2, PAN Xian-zhang1,2*
摘要: 为探索适合土壤微生物多样性的空间预测方法,本文以内蒙古中部赤峰市周边为研究区域,采集35个草地土壤样品,利用高通量测序技术,结合从相关网站获取的气候、植被和高程相关数据集,采用多元线性回归(MLR)、普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和经验贝叶斯克里格回归预测(EBKR)4种方法,对土壤细菌多样性进行空间预测,并比较其预测精度。结果表明:干旱指数、年平均降水和净光合作用是解释土壤细菌多样性变化的最佳环境变量组合;4种方法预测的细菌多样性空间分布总体趋势相似,均表现为东南高西北低,但涉及回归的3种方法可以更好地反映细菌多样性的局部变异特征;MLR、OK、RK和EBKR的留一交叉验证决定系数(R2)分别为0.408、0.439、0.476和0.638,ME分别为-0.065、0.033、0.017和-0.009,RMSE分别为5.23、5.04、4.95和4.05,表明OK的预测精度稍高于MLR,而整合了辅助环境变量的RK和EBKR的预测精度得到进一步提升,且由于EBKR克服了RK用单一半方差函数概括所有位置数据空间结构的局限性,其预测精度最高。综上可知,结合辅助环境变量并同时考虑空间结构局部差异的地统计学方法在土壤微生物多样性空间预测中展现出较大潜力。