过度放牧的热带牧场中，早期植物群落的特征是土壤种子库的贡献有限以及空间更新率较高

《Basic and Applied Ecology》：Limited contribution from soil seedbanks and high spatial turnover characterize early plant communities in overgrazed tropical pastures

　　萨曼莎·A·奥尔比 | 达尼洛·S·吉西 | 保罗·H·S·A·卡马戈 | 托比亚斯·N·罗哈斯 | 马科·A·皮佐 | 托马斯·A·卡洛
美国宾夕法尼亚州立大学生物与生态学系，州立学院，宾夕法尼亚州

**摘要**
土壤种子库在干扰后的植物群落恢复中起着重要作用，但许多研究仅关注特定时间和地点的种子库快照，这限制了我们对种子库如何促进早期植物群落形成的评估能力。为了了解种子库如何影响再生的植物群落，重要的是要评估种子库中有多大比例的种子能够在自然条件下成功建立并存活。在这里，我们研究了巴西东南部十个牛牧场实验地块中，一年自然再生后热带种子库的组成及其与植物分类单元组成和优势度之间的关系。我们特别评估了从种子库出现到一年生植物群落之间的组成和空间变化。我们发现，从种子库中出现的植物群落与一年后形成的植物群落在组成上几乎没有重叠，并且草本植物向木本植物的优势度发生了转变。此外，不同研究地点之间的植物分类单元有很高的——通常是完全的——更替率，表明扩散动态和环境过滤对局部植物群落的形成具有很强的空间异质性。我们的研究结果表明，尽管土壤种子库保留了多样的物种组合，但在一年后，只有不到三分之一的种子库物种出现在植物群落中，这突显了种子库组成与森林早期恢复阶段之间的有限对应关系。总体而言，我们的结果强调了扩散过程和出苗后环境过滤在塑造早期演替轨迹中的重要性。在退化的热带牧场中进行恢复策略时，应优先考虑增强种子输入和建立条件，而不仅仅是依赖自然存在的土壤种子库。

**引言**
由于将热带森林转化为牛牧场所导致土地利用变化，是热带森林砍伐的主要原因之一，这与土壤退化、压实、侵蚀、生物多样性丧失以及森林恢复障碍增加有关（Lambin等人，2003；Latawiec等人，2015；Parrotta，2002）。全球约80%的养牛业发生在热带地区，这些地区大部分土地是从森林转化而来的（Buschbacher，1986；Tyukavina等人，2017），导致大片热带景观出现过度放牧和管理不善的牧场（Parrotta，2002）。过度放牧最终会导致土地废弃，从而为自然森林恢复提供了机会（Aide等人，2013；Brown & Lugo，1990）。在废弃的热带牧场中恢复森林对于恢复生物多样性、生态系统功能和碳储存至关重要（Chazdon & Guariguata，2016；Pugh等人，2019）。然而，恢复过程可能非常缓慢、空间异质性强且高度依赖于具体环境（Norden等人，2015）。
森林早期恢复主要由相互作用的生物和非生物过程决定，包括种子扩散、环境过滤、土壤条件以及竞争-促进相互作用，这些因素共同决定了再生植物群落的组成、结构和优势度（Chazdon，2019；Chazdon & Guariguata，2016；González-Castro等人，2019；Guariguata & Ostertag，2001）。土壤种子库可能是干扰和土地利用变化后早期植被形成的重要繁殖体来源（Martins & Engel，2007；Silva & Overbeck，2020）。在温带系统和某些热带系统中，已经证明早期和中期演替阶段的木本植物种子库对早期群落形成有重要影响（Marks & Mohler，1985；Maza-Villalobos等人，2011；Uhl等人，1981）。然而，在热带牧场中，土壤种子库通常由草本植物和短命的先锋物种主导，常常形成杂草植物群落（Cubi?a & Aide，2001；Williams-Linera等人，2016），而森林的恢复主要由来自当地残余森林植被、森林片段和树木遗存的种子驱动（Camargo等人，2020；Carlo & Morales，2016；Chazdon，2019）。因此，关于土壤种子库对热带森林恢复的实际贡献程度仍存在不确定性（Plue等人，2010；Royo & Ristau，2013）。
尽管人们普遍认为土壤种子库有助于森林恢复，但很少有研究明确量化土壤种子库对退化热带牧场上早期植物群落组成和优势度的贡献程度。这是因为大多数研究通常不跟踪出苗幼苗的长期命运，即使有研究也仅限于单一地点，导致种子库的空间和时间变化及其动态研究不足（Ashton等人，1998；Saatkamp等人，2009）。这使得基于从土壤种子库中刚刚出苗的幼苗进行恢复和群落形成预测变得复杂，尤其是因为我们知道不可避免地只有少数幼苗能够存活到后期阶段（Bossuyt & Honnay，2008；Hyatt & Casper，2000）。因此，为了更好地将种子库特征与森林演替过程联系起来，还需要研究从种子库中出苗的植物中有多少能够在野外成功建立。
在这项研究中，我们考察了巴西圣保罗州十个牛牧场地点中热带土壤种子库对早期植物群落形成的贡献。我们通过出苗试验量化了土壤种子库的组成，并将其与一年后自然再生的植物群落的组成和优势度进行了比较。我们还研究了十个地点之间种子库与一年生植物群落在组成上的重叠及其空间变化。鉴于这些地点长期放牧的历史，我们预测从种子库中出现的植物群落将高度同质化且组成变化较小（Daru等人，2021）。我们还预测，一年后，实验性禁牧区内的自然植物群落将在很大程度上反映其种子库中的植物群落组成。

**材料与方法**
**研究地点**
我们在巴西圣保罗州的Paranapanema市十个地点进行了这项研究（23°23′S，48°43′W；图1a）。Paranapanema位于Alto Paranapanema河流域，大西洋森林碎片覆盖了约6%的景观（Cielo-Filho等人，2009）。平均降雨量为1408毫米，最湿润期为12月至3月，平均温度为18°C（Cielo-Filho等人，2009）。我们的研究地点位于私人牛场内，这些牛场包含连续的第二代森林碎片，年龄超过30年（面积从12.2公顷到98.8公顷不等，见图1），这些森林碎片可以作为种子扩散的来源，这是热带牧场景观中森林恢复动态的关键驱动因素（Cubi?a & Aide，2001）。这十个牧场具有相似的土地利用历史，长期（超过50年）进行放牧和管理，主要由牧草主导。

**从土壤种子库中出苗的植物**
我们评估了十个研究地点中从土壤种子库中出苗的植物的物种丰富度、多样性和组成。2023年5月，在每个地点，我们使用Google Earth Pro选择了十个相距不超过30米的采样位置。在每个位置，我们使用直径3.6厘米、深度5厘米的土壤取样器提取了10个土壤样本，每个地点共收集了100个土壤样本（十个研究地点共1000个样本）。将每个采样点收集的十个样本合并，得到每个地点的十个复合土壤样本。然后，我们将每个土壤样本铺在一个托盘上（即十个样本的土壤），深度为2厘米，在手动移除所有活植物、植物部分、根和地下茎后进行操作，以避免损坏小或脆弱的种子。托盘随机分布在有遮盖的温室中，允许自然光照和室温条件，同时保护样本免受降雨影响。

**出苗的幼苗**
记录并鉴定出苗的幼苗到最低分类水平，并在鉴定后将其移除。无法立即鉴定的幼苗被移植到盆中培养，直到可以进行形态鉴定。当不再有幼苗出苗时，我们翻动土壤以促使其他幼苗出苗，并每三天浇水一次，确保土壤始终保持湿润但不过分浸湿。我们监测植物招募情况长达6个月（2023年6月至2023年11月），直到连续一个月内没有任何托盘再有幼苗出苗为止。为了控制温室环境中分散种子对托盘的污染，我们在发芽期间随机在实验托盘之间加入了10个装有无种子基质的托盘（商业盆栽土）。由于在研究期间这些对照托盘中没有幼苗出苗，我们假设实验托盘中的所有出苗植物都来自土壤种子库中的种子。

**一年后的植物群落**
为了表征早期植被恢复情况，我们在每个研究地点距离森林边缘15米处设立了一个7×7米的实验地块（图1b）。然后使用草甘膦处理这些地块以去除现有的牧草植被。先前的研究表明，草甘膦主要影响植物的活跃生长组织，因为该化合物在土壤中迅速被吸附和失活（Andréa等人，2003；Borggaard & Gimsing，2008；Duke & Powles，2008），尽管在某些条件下它可能影响种子活力（Rodriguez & Jacobo，2013）。除草剂处理后，用凿子翻耕土壤以打破压实层并轻轻耕作，形成细密均匀的苗床。接下来，用带刺铁丝网和山羊围栏围住地块，防止牛进入。让地块保持不受干扰，以便种子从土壤中萌发并通过风和动物传播（图1b）。一年后，使用对角线样带法估计每个地点出苗物种的线性覆盖度。使用卷尺测量样带上出苗植物的线性覆盖面积（厘米），不论其高度如何。每个物种的线性覆盖度分别记录（见图S1），由于多株植物的叶片垂直堆叠，累计覆盖度可能超过100%。

**数据分析**
我们分析了草本植物、亚灌木和树木的组成差异，但排除了草本植物，因为我们在实验开始时使用了草甘膦来针对草本植物。根据生长形式，将所有其他维管植物分为两个功能组：亚灌木、灌木和树木归为木本植物，草本植物归为草本植物。

**分析方法**
我们使用非度量多维缩放（NMDS）排序来可视化从土壤种子库中出苗的植物群落与一年后观察到的植物群落在物种组成上的差异。我们使用R语言中的vegan包中的Jaccard差异矩阵运行NMDS（Oksanen等人，2015）。排序数据矩阵包含二十个样本（10个来自种子库出苗的样本和10个来自一年后实验地块的样本），列代表物种的存在。我们运行了1到6维的NMDS，并选择了二维排序（应力<0.15），以平衡拟合优度和可解释性。排序后，我们使用排列多元方差分析（PERMANOVA，999次排列）来测试从种子库中出苗的群落与一年后实验地块中的群落在组成上的差异。我们还研究了植物生活史策略的变化，如草本和木本生活型的优势度。为此，我们将每个研究地点（n=10）和样本类型（即种子库和一年后）的植物丰度数据表示为草本和木本植物的比例。对于种子库样本，我们将草本和木本植物的数量除以每个地点的总植物数量；对于来自实验地块的一岁样本，我们将每种植物的总线性覆盖度除以两种植物类型的总（累积）线性覆盖度。我们使用广义线性模型（GLM）来处理比例数据（二项误差家族），以评估植物丰度比例（响应）如何依赖于样本类型（“种子库出现”和“一年后的覆盖度”）和植物生长形式（“草本”或“木本”），并包括样本类型和生长形式之间的交互作用。在GLM之后，我们进行了事后Tukey's HSD检验来确定各水平之间的差异。

为了进一步探讨从种子库中出现的植物群落的变化，我们使用了R包codyn（Hallett等人，2016年）。周转率是通过将一年后出现但在种子库中不存在的物种比例与一年前存在于种子库中但一年后不存在的物种比例相加，然后除以两个时间点观察到的总物种数量来计算的。这个结果指标以比例形式表示，反映了物种在样本中的共同出现和消失情况（Hallett等人，2016年）。我们还在植物科的层面上检查了样本之间的变化。为此，我们使用了一个线性模型，其中植物丰度的对数转换比例（log(p/1-p)是响应变量，它依赖于样本类型（种子库与一年后）和植物科，并包括它们的交互项。对于植物科，我们只关注那些总共包含超过80%检测到的植物物种的科，这些科包括菊科、锦葵科、豆科、茜草科、茄科、车前科和酢浆草科，其他植物科被合并为“其他”。

我们所有的统计分析都是在R版本4.4.1中进行的。

**结果**

**土壤种子库中的植物出现**：我们记录了49种植物从土壤种子库样本中出现，而在实验地块中一年后仍有47种植物存在。只有14种植物在这两个样本之间是共有的（表S1）。种子库样本中的优势种包括Stemodia verticillata (Mill.) Hass.、Gamochaeta americana (Mill.) Wedd.、Chevreulia sarmentosa (Pers.) Blake、Oxalis corniculata L. 和 Sida rhombifolia L.，而一年后群落中的优势种主要是Sida rhombifolia、Melochia pyramidata L.、Crotalaria pallida Aiton、Desmodium incanum (Sw.) DC. 和 Chromolaena maximiliani (Schrad. ex DC.) R.M.King & H.Rob.。物种积累曲线表明，采样工作捕捉到了大部分当地可检测到的多样性，尽管曲线并未完全达到渐近线（图S2）。

**NMDS排序**：发现每个研究地点的土壤种子库样本中的植物群落与一年后围栏内实验地块中的植物群落在组成上有很大差异（图2a，PERMANOVA p = 0.001）。此外，我们发现样本类型和生长形式之间存在显著交互作用（χ2 = 60.27，df = 1，p < 0.001），表明草本和木本植物的相对优势从种子库到一年后的群落发生了显著变化（图2b）。草本植物占种子库群落的近一半（平均比例约为0.48），但一年后下降到约0.18，而木本植物在种子库中仅占一小部分（约0.05），一年后增加到植被的近三分之一（约0.32）（图2b）。

**物种周转**：研究地点中土壤种子库出现与一年后植物群落之间的总物种周转率在0.87到1.00之间（表1），表明存在较大的组成差异。出现和消失的速率在不同地点之间有所不同。例如，出现率在0.13到0.71之间，而消失率在0.35到0.89之间（表1）。我们还发现种子库出现与一年后建立的植被之间植物科的相对优势发生了显著变化，以及地点之间的显著差异（图3）。例如，酢浆草科和车前科的物种在一年后失去了优势，而豆科在一年后获得了优势（表S2）。

**表1. 巴西Paranapanema十个研究地点的总周转率、物种出现和物种消失情况。出现指的是在种子库中不存在但在一年后实验地块中存在的物种比例。消失指的是在种子库中存在但在一年后不存在的物种比例。**

**图3. 种子库和一年后群落中主要植物科的比例优势的马赛克图。**

**讨论**

种子库出现与一年后群落之间的物种组成差异表明，过度放牧的热带地区的种子库对未来植物群落的预测价值有限。此外，我们在研究地点之间发现的高频率、通常是完全的植物分类单元周转率反驳了我们的预测，即长期的放牧压力会导致从种子库中出现或一年后建立的植物群落同质化。物种组成的低重叠度和地点间的强烈差异表明，即使在相似的土地利用历史下，局部传播和定殖过程（包括种子来源的局部差异）决定了景观不同部分的植物物种组成。从种子库出现到一年后群落，草本植物向木本植物的显著转变表明，在集约化土地利用后植被结构迅速重组。演替理论预测从草本到木本的优势逐渐转变（Chazdon, 2019; Guariguata & Ostertag, 2001）需要数年或数十年（Cubi?a & Aide, 2001; Falińska, 1999），然而在我们的研究中，这种变化在一年内就发生了（表1，图2a，图2b）。这种快速重组表明，早期植被的组装立即受到出苗后过滤和定殖过程的控制，这些过程由活跃的种子传播驱动（Carlo & Morales, 2016; González-Castro et al., 2019），而不是由种子库群落向现有植被的转变。我们的数据显示，虽然木本植物在种子库样本中很少见，但一年后它们变得更加占优势，这可能反映了种子传播输入和生物/非生物过滤在土地利用变化后的重要作用（Vellend, 2016）。此外，地点间的高分类单元周转率以及物种出现和消失的差异表明，局部环境和植物群落在塑造来自种子库的物种持久性方面起着重要作用（Gioria et al., 2020; Ooi, 2012）。

除了塑造早期群落组装外，多年生和木本植被的快速建立可能启动了加速森林再生的正反馈机制，包括定向传播和核化（Holl et al., 2000; Vieira et al., 1994）。尽管群落仍由杂草和早期演替物种主导，但向灌木和亚灌木的快速转变预计会通过改善非生物条件并促进木本物种的招募来促进演替（Chazdon, 2019）。例如，木本植物科（如锦葵科、茄科、菊科）的增加与植被垂直结构的增加相伴随，这反过来防止了耐阳草本植物的主导地位，并为其他生命形式的出现提供了空间。此外，木本植物的生长增加了食果鸟类和其他动物的活动，这些动物增加了种子沉积和植物招募，进一步促进了森林的核化过程（Guevara & Laborde, 1993; Camargo et al., 2020; Carlo & Morales, 2016）。传播后，种子可以立即发芽或进入土壤种子库，为未来的招募做出贡献（Allbee et al., 2025; Vázquez-Yanes & Orozco-Segovia, 1993）。因此，我们的结果表明，演替早期的一些组成物种可以通过限制草本植物的生长以及促进与生物传播及其空间反馈相关的机制来促进向木本植物优势的转变（Carlo & Tewksbury, 2014; Chazdon, 2008; van Breugel et al., 2024）。

**结论**

总体而言，我们的发现增加了越来越多的证据，表明过度放牧的热带地区的土壤种子库对森林再生的贡献很小（Allbee et al., 2025; Cubi?a & Aide, 2001; López-Toledo & Martínez-Ramos, 2011）。通过明确将土壤种子库的出现与一年后的植被组成联系起来，我们的研究表明，虽然种子库储存了多种植物物种，但成功地上建立的物种子集受到生物和非生物过程对可从种子库中萌发的植物生活史特征的严重影响。因此，在不评估种子传播过程如何塑造退化热带地区早期群落组装的情况下，我们建议在尝试预测种子库的未来植被时要谨慎。从应用角度来看，我们的结果强调，在退化的热带牧场中，恢复策略不应依赖于种子库，而应优先考虑增强现有本地植被库的种子传播和招募或通过积极的恢复方法（Camargo et al., 2020; Holl et al., 2020; Zahawi et al., 2013）。未来的研究可以进一步探索高空间周转率对受严重放牧影响的土地中多样化热带森林系统恢复潜力的模式和后果。我们注意到，出苗后的过滤、空间异质性和地下与地上群落之间的有限重叠并不是热带系统所特有的，而是反映了在其他经历长期干扰的生态系统中也可能存在的群落组装的一般原理（Fattorini & Halle, 2004; White & Jentsch, 2004; Vellend 2014）。因此，增加对这些基本生态机制的理解对于预测植被恢复潜力以及设计和实施有效的恢复方法在热带和其他地区至关重要。

**数据可用性声明：**支持本研究发现的数据可在Github上公开获取：https://github.com/samaallbee/Seed-bank-turnover**

**未引用的参考文献**
González-Castro et al., 2019

**作者贡献声明**
Samantha A. Allbee：写作——审阅与编辑、写作——原始草稿、可视化、验证、方法学、调查、正式分析、数据管理、概念化。
Danilo S. Gissi：写作——审阅与编辑、调查、数据管理。
Paulo H.S.A. Camargo：写作——审阅与编辑、项目管理、调查、数据管理。
Tobias N. Rojas：写作——审阅与编辑、调查、数据管理。
Marco A. Pizo：写作——审阅与编辑、项目管理、调查、资金获取。
Tomás A. Carlo：写作——审阅与编辑、验证、监督、项目管理、方法学、调查、资金获取、正式分析、概念化。