昆明动物所等在植物多样性精确预测昆虫多样性研究中取得进展
应用宏条形码技术，中国科学院昆明动物研究所Douglas课题组对“植物多样性精确预测昆虫多样性”的重要结论进行了验证和扩展。
昆虫具有宿主特异性，因此植物多样性应该能够预测昆虫多样性，但是已有的研究并不支持该结论；直到Basset et al. (2012, Science 338: 1481-1484) 在一个热带森林里进行前所未有的全面采样，并结合复杂的统计模型，发现植物物种丰富度确实能够精确预测节肢动物（主体为昆虫）物种丰富度。
但是，由于其浩大的采样和分类规模，Basset et al. (2012)的研究不可避免地限制在小的区域且难以有效复制，其研究结论亟待在大尺度上复制和检验，为此，昆明动物所采用高通量的方法来使该研究方案具有可操作性。
Douglas课题组与原中科院西双版纳热带植物园研究员Rhett D. Harrison、华南师范大学教授江海声合作，在中国海南和西双版纳的两个热带山地景观中利用样方调查植物多样性和昆虫多样性。植物多样性采用形态学鉴定，昆虫多样性使用马氏网（Malaise trap）采集并采用宏条形码技术（metabarcoding）鉴定。科研人员使用常用的皮尔森相关分析和Basset et al. (2012)的“植物模型”分析物种丰富度间的关系（α多样性），使用Procrustes分析检验群落组成间的关系（β多样性）。
结果表明，植物模型与非参数估计（nonparametric estimator）得出的昆虫物种丰富度非常接近，但是常用的皮尔森相关分析发现样方水平上植物物种丰富度和昆虫物种丰富度的相关性较低；Procrustes分析发现植物和昆虫的群落组成高度相关。以上结果均在两个景观、两个季节（旱季、雨季）、昆虫的不同目间一致。
科研人员的研究结果强烈支持Basset et al. (2012)的结论：热带森林中植物物种丰富度能够精确预测昆虫物种丰富度。此外，该研究将植物模型的方法从热带美洲拓展到热带亚洲，从一个60平方公里的均质森林扩展到两个~100-500平方公里异质的、人为干扰的景观，从耗费劳力的标本形态鉴定的样本扩展到有效的宏条形码技术处理的样本。
科研人员采用的高通量方法使在大尺度上检验热带的超高多样性的不同假说成为可能，为改进全球节肢动物物种多样性的预测提供进一步的理论基础。此外，该研究一项潜在的应用是：在评估植物群落组成上越来越有前景的遥感技术，将可能有效管理大部分的动物多样性。
目前该研究成果已在线发表于国际学术期刊《分子生态学》（Molecular Ecology）(Plant diversity accurately predicts insect diversity in two tropical landscapes, doi: 10.1111/mec.13770)。昆明动物所博士研究生张凯与林思亮为论文的共同第一作者，Douglas W. Yu和Rhett D. Harrison为论文的共同通讯作者。
该研究工作得到了GIZ/BMZ、国家自然科学基金委、科技部等的大力支持。
昆明动物所等在植物多样性精确预测昆虫多样性研究中取得进展
