人工光与温度协同作用对太平洋田蟋的影响:探究城市压力源的复杂效应

《Behavioral Ecology and Sociobiology》:Artificial light at night and temperature as combined stressors on the development, life-history, and mating behaviour of the Pacific field cricket, Teleogryllus oceanicus

【字体: 时间:2025年03月26日 来源:Behavioral Ecology and Sociobiology 1.9

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  为探究人工光(ALAN)和温度对生物的影响,墨尔本大学研究人员以太平洋田蟋为对象,发现温度影响大,二者联合作用有限,为研究城市压力源提供参考。

  

人工光与温度协同作用对太平洋田蟋的影响:探究城市压力源的复杂效应

在城市不断扩张的时代,城市环境中的生物正面临着前所未有的挑战。人工光(ALAN)和城市热岛(UHI)效应这两大压力源,如同隐藏在城市角落的 “生态杀手”,悄然改变着生物的生活。
光污染,这个在夜晚愈发明显的问题,使城市的夜空不再黑暗。它干扰了生物的昼夜节律,就像打乱了生物体内的 “生物钟”,影响着它们的生理和行为。而城市热岛效应,让城市温度持续升高,就像给城市穿上了一层 “保暖衣”,这对生物的生存和繁衍同样影响巨大。
目前,虽然我们知道 ALAN 和 UHI 效应单独作用时对生物有多种影响,但对于它们共同作用的效果却知之甚少。尤其是在性信号传递和繁殖方面,二者的交互作用几乎是一个 “黑匣子”。为了揭开这个谜团,墨尔本大学(The University of Melbourne)的研究人员开展了一项针对太平洋田蟋(Teleogryllus oceanicus)的研究。这项研究成果发表在《Behavioral Ecology and Sociobiology》上,为我们理解城市压力源对生物的影响提供了重要线索。
研究人员采用了完全随机化设计,模拟城市中的光污染和热岛效应,对太平洋田蟋进行实验。实验从太平洋田蟋的野生种群中选取样本,在实验室环境下进行培育。在实验过程中,设置了不同的温度和光照条件,模拟自然环境中的变化。研究人员通过观察田蟋的生长发育、生存情况、性信号传递和交配行为等多个方面,来探究这两种压力源的影响。
研究结果如下:
  1. 生长和生存:研究发现,在 UHI 处理下,幼年田蟋的存活率显著降低。成年田蟋中,在对照温度下饲养的雌性田蟋发育时间比 UHI 处理下的更长;而雄性田蟋在对照温度下发育较慢,在 ALAN 环境下发育略快。UHI 处理的雌性田蟋成年后体型较小,而雄性田蟋体型不受影响。此外,UHI 处理还导致成年田蟋的寿命缩短12
  2. 交配行为:光照处理对交配行为没有明显影响,但温度会影响雄性田蟋引发雌性田蟋爬背的潜伏期,UHI 处理下的雄性田蟋所需时间更短。而且,雄性田蟋与第一只雌性田蟋交配时,各项行为的潜伏期都比与第二只雌性田蟋交配时短3
  3. 雄性性信号:雄性田蟋产生求偶叫声的可能性与体型有关,而与发育温度和光照处理无关。在求偶叫声的结构方面,高温饲养的雄性田蟋在主成分分析(PCA)中的 PC3 值更高,该成分与鸣叫次数和时长等有关45
研究结论和讨论部分指出,对于太平洋田蟋而言,UHI 处理下的高温对其发育、生存和交配结果的影响,远远大于 ALAN 的影响。虽然升高的温度会导致幼年田蟋发育加快,但同时也降低了它们的存活率。不过,高温环境下的雄性田蟋在求偶方面似乎更具优势,这可能会提高它们的繁殖成功率。相比之下,ALAN 对太平洋田蟋的影响并不明显,这与之前对其近缘物种的研究结果不同,表明不同物种对 ALAN 的反应可能存在差异。此外,研究还发现,ALAN 和温度之间的相互作用有限。
这项研究意义重大,它让我们更加清楚地认识到城市压力源对生物影响的复杂性。UHI 效应不仅改变了田蟋的关键生命史特征,还影响了它们的性选择,这可能会对个体的适应性产生影响,甚至有可能导致城市和农村种群之间的分化。而 ALAN 在本研究中的有限影响,也提醒我们在研究其他物种时,不能一概而论。未来,随着城市的进一步发展,ALAN 和温度预计还会持续增加,理解它们对生物的影响,对于保护生物多样性和生态平衡至关重要。
研究人员为开展这项研究,主要运用了以下关键技术方法:
  1. 实验设计:采用完全随机化设计,设置不同温度(对照、UHI)和光照(黑暗、ALAN)处理,模拟自然环境中的压力源。
  2. 样本培养:从太平洋田蟋的野生种群获取样本,在实验室多代培养后进行实验。
  3. 数据监测:在田蟋生长过程中,定期监测其生存、发育等情况;通过录音和观察等方式,记录成年田蟋的性信号和交配行为。
  4. 数据分析:运用 R 软件进行统计分析,包括广义线性模型、主成分分析等,探究不同因素对田蟋各项特征的影响。

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