物種越多，生態未必越穩！新研究提出“凈生物多樣性穩定性效應”

抗壓最強竟是“二人轉”？物種越多，生態未必越穩 | 《自然-通訊》新研究提出“凈生物多樣性穩定性效應”（NBES）
本文來源于海潮天下（Marine Biodiversity）

海潮天下·導讀

長期以來，生態學研究中缺乏量化多樣性與穩定性關系的直接指標。德國奧登堡大學夏洛特·昆澤團隊首次提出、并量化了“凈生物多樣性穩定性效應”（NBES）概念，為評估生態系統的抗干擾能力建起了一個新的數學與實驗標尺。該研究團隊借助模型模擬了與五種海洋硅藻的微宇宙實驗，證實了多物種組合在面對溫度干擾時通常具有更強的凈緩沖效應。不過，這種保護效應并非隨物種數量無限線性上升，實驗中最大的穩定性增幅反而出現在雙物種組合中，高豐富度群落則會因物種在快速生長與環境抵抗力之間的權衡而遭遇穩定性效應的稀釋。這一發現，闡明了物種自身的生理特征及物種間互動對群落涌現穩定性的決定性作用。該研究成果已于2026年7月7日正式發表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。請看本期“海潮天下”的介紹。

本文約6900字，閱讀約12分鐘

文 | 王芊佳

出品 | 海潮天下

生態系統為什么能夠維持穩定，是生態學最經典的問題之一。

一個森林經歷極端高溫之后還能否恢復，一片草地遭遇持續干旱時是否仍能保持生產力，一處海洋浮游植物群落面對海水升溫時會不會迅速崩潰，……這些現象都屬于生態穩定性的研究范疇。過去數十年，大量實驗已經證明，生物多樣性通常能夠提高生態系統穩定性，但這種關系始終沒有形成統一認識。

不難理解。因為“穩定性”本身就是一個多維概念。生態學通常會分別考察群落抵抗擾動的能力（resistance）、恢復速度（recovery）、時間穩定性（temporal stability）等多個指標。不同實驗采用不同指標，得到的結論往往并不一致。有些研究發現，物種豐富度提高后，生態系統對干旱的抵抗能力下降；另一些研究卻觀察到，豐富的物種組成能夠降低長期波動，提高時間穩定性，可能得出來的結論五花八門。

但有個更深層的問題一直沒有解決。當一個混合群落表現得比單個物種更加穩定時，人們知道多樣性發揮了作用，但問題是，究竟有多少穩定性是真正由生物多樣性額外貢獻的呢？

二十多年前，生態系統功能研究已解決過一個類似的問題。

2001年，Loreau和Hector提出了著名的凈生物多樣性效應（Net Biodiversity Effect，NBE）框架。研究人員先根據各物種單獨生長時的表現，計算一個理論上的群落生產力，再與真實混合群落的生產力進行比較，兩者之間的差值，就是生物多樣性額外帶來的功能收益。這一框架后來成了生物多樣性-生態系統功能研究的重要基礎。

凈生物多樣性效應（NBE）——說白了，就是“混在一起長”比“各自單長”多出來的那部分貢獻。

相比之下，穩定性研究卻一直缺少對應的方法。

海潮天下（Marine Biodiversity）小編注意到，2026年7月7日《自然·通訊》期刊發表的一個最新研究，首次建立了穩定性的對應框架——凈生物多樣性穩定性效應（Net Biodiversity Effect on Stability，NBES），將生態系統穩定性首次轉化為可以直接計算、比較和量化的指標。

▲原文圖1、生物多樣性對生態系統功能與穩定性凈效應的量化概念示意圖（均值±標準誤）。a，基于實驗結束時各物種單種培養的預期生物量與實際觀測生物量之差，計算生物多樣性對生態系統功能的凈效應（NBE）。b，生物多樣性對穩定性的凈效應（NBES）通過觀測穩定性與預期穩定性的差值來量化。其中，預期穩定性由各物種在單種培養中的響應比及其在無擾動對照混合群落中的生物量貢獻加權求和確定；觀測穩定性則通過擾動處理組（T）相對于無擾動對照組（C）的實際生物量變化來估算。圖中以整體生態脆弱性指數（OEV）為例，填充色塊面積表征了觀測與預期響應比曲線下的積分差異，反映了群落（不）穩定性的綜合度量。針對典型生長抑制型擾動，圖中分別展示了NBES為負值（紅色區域，觀測穩定性低于預期）和NBES為正值（藍色區域，觀測穩定性高于預期）兩種情況。

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從“理論穩定性”→“真實穩定性”

NBES的思路比較直白，但就是這么一個簡單的框架，解決的可是困擾了領域幾十年的“老問題”——怎么把多樣性對穩定性的凈效應量化出來。

研究團隊首先分別培養每一種物種，記錄它們在正常環境和擾動環境中的生長軌跡，由此得到每個物種面對環境變化時自身能夠保持多少穩定性。

隨后，根據這些單物種的數據，再結合每個物種在混合群落中的相對貢獻，可以推算出一個理論上的群落穩定性。如果群落中的物種只是彼此簡單疊加，沒有發生任何互補、補償或競爭作用，那么真實群落就應該表現出這一理論穩定水平。

實驗真正測得的混合群落穩定性，則代表所有物種相互作用共同產生的實際結果。

兩者之間的差值，便是NBES了。

如果真實穩定性高于理論預測，NBES為正值，說明物種之間形成了額外的緩沖作用；如果低于預測值，則意味著群落內部相互作用削弱了整體穩定性。論文指出，這一框架適用于任何依賴“處理組-對照組”比較得到的穩定性指標，包括抗擾能力、時間穩定性以及綜合穩定性指標，并不限于某一種特定計算方法。

這個研究中主要采用的是總體生態脆弱性（Overall Ecological Vulnerability，OEV）指標。

OEV并不是觀察某一個時間點，它計算的是整個實驗過程中擾動組與對照組響應曲線之間的面積，因此同時整合了抵抗能力、恢復速度、時間波動等多個穩定性維度。面積越大，意味著群落偏離正常狀態越嚴重，整體穩定性越低。研究團隊利用這一指標計算觀測穩定性與理論穩定性的差值，從而得到NBES。

這一設計讓穩定性終于有了與生產力研究相對應的“凈效應”概念。

過去討論生物多樣性是否提高穩定性，更多依賴不同實驗之間的定性比較。現在研究人員就可以直接回答“一個群落究竟因為多樣性，多獲得了多少穩定性”這個問題了。

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先用模型回答一個理論問題

在真正開展實驗之前，研究團隊首先進行了大規模模型模擬。

他們建立了一個包含五個物種的溫度依賴Lotka–Volterra競爭模型。模型中的每個物種都有獨立的溫度最適值、生長速率和環境容納量，競爭關系則通過競爭系數α描述。該研究團隊分別設定了無競爭、中等競爭和強競爭三種情景，同時構建兩類群落：一種所有物種具有相同熱最適溫度，另一種各物種熱最適溫度分布在15～20℃之間。

隨后，每一種群落都接受三種不同類型的溫度擾動。

第一種屬于持續升溫，溫度由15℃逐漸升至20℃；第二種模擬晝夜波動，溫度在15～20℃之間周期變化、平均溫度保持17.5 ℃；第三種則將持續升溫與溫度波動同時施加。所有模擬都設置恒溫17.5℃作為對照組，每種參數組合重復20次，總共完成了480套模擬。

這個模型的目的不是要預測某一種真實生態系統。他們想要搞清楚幾個更加基礎的問題：物種競爭是否會改變NBES？不同熱生態位配置是否影響穩定性？隨著物種數增加，NBES是否一定持續上升？

這些問題，隨后將在真實實驗中得到檢驗。

▲硅藻是海洋中最主要的初級生產者之一，貢獻了地球每年約20%的固碳量和氧氣。研究它們如何應對環境變化，對理解全球碳循環和氣候至關重要。在實驗室里，硅藻是非常理想的研究對象，因為生長快，周期短，便于觀察；而且，作為單細胞生物，它們易于在實驗室中培養和控制，能精確操控溫度、光照等變量，是開展受控實驗的理想材料。上圖是形形色色的硅藻。（圖片來源：Paul Hargreaves and Faye Darling/BNPS.co.uk）

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五種硅藻，構成了一套可控的“微型海洋”

模型結束之后，研究團隊搭建了一套高度可控的海洋微宇宙實驗。

實驗對象全部來自德國北海分離得到的五種海洋硅藻，包括冰河星臍藻（Asterionellopsis glacialis）、布氏雙尾藻（Ditylum brightwellii）、條紋幾內亞藻（Guinardia striata）、剛毛根管藻（Rhizosolenia setigera）、菱形海鏈藻（Thalassionema nitzschioides）。它們的細胞體積相差近三個數量級，從約252立方微米一直延伸到超過20萬立方微米，各自的熱最適溫度覆蓋15℃至24℃。這種明顯的性狀差異，為觀察群落如何應對升溫提供了天然實驗材料。

（圖片并非來自本實驗）▲上圖：Planktotron系統結構示意圖。Planktotron的設計原理，是對溫度、光照、混合和水體交換等關鍵環境因子進行獨立且精確的控制，在實驗室中構建出可控的“微型生態系統”。這使得研究人員能夠系統地探究單一或多個環境因素變化（如升溫）對水生生物群落結構與功能的影響。?來源：Gall等，2017

（圖片并非來自本論文）位于奧爾登堡大學ICBM的12套Planktotron培養裝置。這個該系統可精確調控溫度、光照與水體混合條件。本研究正是利用此類設備對1至5種硅藻的不同組合進行環境脅迫測試，以量化生物多樣性對生態穩定性的凈效應。圖源：奧爾登堡大學的實拍照片

研究團隊構建了所有可能的物種組合，包括5個單物種培養、10個雙物種組合、5個四物種組合、以及包含全部五種硅藻的群落，共21種群落類型。

每一種群落又分別接受四種溫度處理：17℃恒溫對照、14～20℃晝夜波動、17℃緩慢升溫至23℃，以及晝夜波動疊加持續升溫。整個實驗持續30天，每6天采樣一次，通過倒置顯微鏡統計每一種硅藻的密度，再結合細胞體積估算生物量變化，最終獲得完整的群落動態數據。所有實驗均在德國奧爾登堡大學專門用于浮游生物研究的Planktotron中尺度培養平臺完成，以保證不同溫度處理之間具有高度一致的環境條件。（海潮天下小編注：Planktotron是一種專門用于水生生態學研究的大型室內微宇宙實驗裝置)

比起搞清楚“這些群落能否保持穩定”，研究人員更希望知道，當所有物種共同生活在一個群落里時，它們之間形成的競爭、補償和響應差異，究竟能夠讓整個系統比理論預測更加穩定呢、還是更加脆弱。

有趣的是，這個實驗最終給出的答案，跟生態學長期以來關于“物種越多越穩定”的直覺，并不完全一致。

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雙物種群落 獲得了最大的穩定性收益

模型模擬已經顯示，群落穩定性與物種豐富度之間并不存在固定關系。不過，真實實驗給出的結果更直接、鮮明些。

研究人員先是比較了理論預測穩定性與實際觀測穩定性。絕大多數多物種群落的實際穩定性高于理論預測，整個實驗的NBES總體顯著大于零（t=7.07，95%置信區間為0.81～1.45，P<0.0001），說明不同物種共同組成群落后，確實產生了單獨培養時無法體現的額外穩定作用。

不過，這種穩定性收益并沒有隨著物種數增加持續擴大。統計分析顯示，溫度處理方式和物種豐富度都會顯著影響NBES，但兩者之間沒有顯著交互作用。進一步比較發現，雙物種組合的NBES明顯高于四物種、五物種群落；四物種與五物種之間則沒有統計學差異。

這一結果意味著，群落剛剛由一個物種擴展到兩個物種時，穩定性的提升最為明顯；繼續增加物種，額外獲得的穩定收益開始減弱，在部分處理中甚至出現下降。

特別是在持續升溫處理中，四物種和五物種群落的NBES已經接近零，部分組合甚至轉負值了。換句話說，這些群落面對升溫時的真實穩定性已經低于根據各物種單獨表現推算出的理論值。

這一現象與人們長期形成的直覺存在明顯差異。

生態學一直強調“保險假說”（insurance hypothesis），認為豐富的物種組成能夠提供更多功能冗余，當部分物種受到環境脅迫時，其他物種可以繼續維持生態系統運行。新的研究并沒有否定這一機制，但它揭示了另一種同樣重要的限制因素——這種“保險”并非沒有成本。

▲論文圖2、模型模擬中升溫條件下生物多樣性對穩定性凈效應（NBES）的變化。 基于溫度依賴的Lotka-Volterra競爭模型，在逐漸升溫的干擾情景下，當所有物種的熱最適值相同（均為17.5°C）時，NBES始終為正值，且隨物種豐富度的增加而持續上升。模擬結果表明，競爭強度與物種的熱生態位分布共同決定了生物多樣性對生態系統穩定性的凈效應方向與大小。來源：Kunze等（2026），Nature Communications。

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快速生長vs抗干擾能力之間，如何權衡

這個論文討論部分將這種限制歸結為一個典型的生態學權衡。

許多生長速度快的物種，在環境穩定時能夠積累更多生物量，因此容易成為群落優勢種；環境開始惡化后，它們往往又最容易受到影響，抗擾能力反而較弱。研究團隊認為，隨著物種數不斷增加，群落包含這類快速生長物種的概率也會上升，一旦升溫發生，這部分原本貢獻較大的優勢種下降得最快，整個群落穩定性便受到拖累。

這種生長-抗擾權衡能夠重新塑造物種之間的競爭關系。

在正常環境中占據優勢的物種，擾動發生后可能迅速失去優勢；耐受能力較高的物種雖然開始增加，卻需要一定時間才能補償前者留下的空缺。群落仍然能夠表現出一定程度的補償動態，卻不足以完全抵消優勢種快速衰退造成的穩定性損失，因此NBES逐漸下降。

研究團隊還觀察到，不同溫度擾動對應著不同的群落響應模式。

持續升溫條件下，熱最適溫度較高的硅藻對NBES貢獻更大；晝夜溫度波動處理中，情況幾乎完全相反，熱最適溫度較低的物種更容易提高群落穩定性；升溫與波動共同存在時，群落表現介于兩者之間，但波動幅度明顯增加。

這些結果說明，同一個物種并不存在固定的穩定性貢獻值。真正決定作用方向的是物種自身性狀與環境之間是否匹配。

▲論文圖3，物種熱生態位決定NBES的貢獻方向。 無論是模型預測（a–c）還是實驗觀測（d–f），物種對生物多樣性穩定性凈效應（NBES）的影響均與其溫度最適值（boptbopt）密切相關。在逐漸升溫（a, d）和溫度波動（b, e）兩種干擾模式下，同一物種可能表現出截然相反的貢獻方向——喜熱物種在升溫中起穩定化作用，而在波動中則可能起失穩作用。這一結果表明，物種的熱生態位分布是預測生物多樣性穩定性效應的關鍵變量。來源：Kunze等（2026）

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競爭關系改變了穩定性形成過程

模型模擬進一步解釋了這一現象背后的機制。

當所有物種具有相同熱最適溫度時，無論群落組成如何變化，NBES幾乎始終保持正值，并隨著物種數增加而緩慢提高。因為所有物種面對溫度變化的反應基本一致，競爭關系主要影響的是各物種最終占據多少生物量，而不會改變它們應對擾動的方向。

另一組模擬完全不同。研究人員讓五個物種分別擁有不同熱最適溫度，再逐步提高競爭強度。隨著競爭加強，NBES開始出現明顯波動，同樣數量的物種組合，有些表現出較強穩定作用，有些則轉為負值。競爭越激烈，這種差異越明顯。

原因很簡單。競爭改變了各物種在群落中的實際貢獻，而溫度決定了不同物種面對擾動時能夠保持多少生長能力。當兩者共同作用時，群落穩定性不再取決于物種數量；它取決于哪些物種占據優勢、以及它們是否恰好適應當前環境。

因此，同樣是五個物種組成的群落，不同物種組合能夠產生完全不同的NBES。

論文中多次強調，這是一種明顯的組成效應（compositional effect），穩定性的來源已經從單純的豐富度轉向了物種身份與性狀配置。

它表明，生物多樣性對穩定性的凈效應不是均勻正向的，也不是單調隨豐富度增加的，而是取決于競爭強度、物種熱生態位分布、干擾類型和物種組成的復雜交互作用。

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一種新的量化框架，比一個新的結論更加重要

這項工作的真正貢獻，倒不是說證明了“雙物種優于五物種”。它的實驗對象只有五種北海硅藻，研究人員自己也說了，不同生態系統、不同生物類群以及不同類型的物種相互作用，未來都有必要進一步驗證NBES框架的適用范圍。

過去討論生物多樣性與穩定性，人們只能比較不同群落最終表現出的穩定程度，卻無法進一步拆分其中究竟有多少來自物種自身，有多少來自群落內部相互作用。NBES建立了一套與凈生物多樣性效應（NBE）對應的分析框架，將穩定性也納入了可計算、可比較、可分解的定量體系。

對于未來的全球變化研究，這意味著不同實驗、不同生態系統、不同擾動類型有望擁有共同的分析尺度。無論研究對象是海洋浮游植物、森林、草地，還是更復雜的食物網，只要能夠獲得單物種響應和混合群落響應，就可以估算生物多樣性究竟為群落額外提供了多少穩定性。

從生物多樣性科學角度看，這項研究雖沒提出一個新的經驗規律，但不可否認它確實提出了一種新的測量方法。它將“多樣性是否提高穩定性”這一長期依賴定性描述的問題，推進到“多樣性究竟貢獻了多少穩定性”這一能夠直接量化的新階段，或可給以后比較不同生態系統在氣候變化背景下的穩定性響應提供一個統一的數學框架、為理解群落穩定性的形成機制增加一把新的標尺。

01

凈生物多樣性穩定性效應

凈生物多樣性穩定性效應（Net Biodiversity Effect on Stability，NBES）是這篇論文首次提出的概念，用來量化生物多樣性究竟為生態系統額外增加了多少穩定性的。它的計算思路是，把混合群落的實際穩定性與根據各物種單獨表現推算出的理論穩定性進行比較，兩者之間的差值就是NBES。NBES大于零，說明不同物種之間形成了額外的穩定作用；小于零，則意味著物種間相互作用削弱了群落穩定性。

比如說，假設一片人工濕地由蘆葦、香蒲、水蔥三種植物組成。分別培養這三種植物后，可以預測它們共同組成濕地時應具有的耐旱能力。如果實際濕地經歷干旱后保持的植被覆蓋率高于這一預測值，就說明不同植物之間產生了額外的緩沖作用，那么，這部分額外獲得的穩定性便屬于NBES。

02

保險假說

保險假說（Insurance Hypothesis）由法國生態學家Michel Loreau和日本生態學家Shinichi Yachi于1999年提出的。他們的核心觀點是，豐富的物種組成，就像給生態系統配置了一份“保險”一般。環境發生變化時，不同物種對擾動的響應存在差異，總會有部分物種能夠繼續維持生態系統功能，因此整個系統比單一物種更穩定。

比如說，假設一塊天然草地包含幾十種植物。遇到持續干旱后，一些淺根植物迅速枯萎，但深根植物仍能繼續生長，豆科植物還能維持一定的固氮作用。雖然部分物種受到影響，整個草地依然保持較高的生產力，這正體現了保險假說描述的機制。

03

生長-抗擾權衡

生長-抗擾權衡（Growth–Resistance Trade-off）講的是一種常見的資源分配規律：生物用于快速生長的資源越多，留給抵御逆境和維持生理穩定的資源往往越少。因此，生長速度快的物種未必最能抵抗環境變化，而耐受能力強的物種通常又難以保持最高生長速率。

比如在溫帶和熱帶森林中，先鋒樹種與演替后期樹種之間的競爭關系，就很好說明。像楊樹、樺樹或熱帶的輕木，為了在林窗中爭奪陽光，會把所有資源投入到莖稈的快速伸長上，其木質部密度極低。這種“竭盡全力”的生長使它們能迅速占據冠層，但輕軟的木質結構讓它們在面對強風、暴雪等物理干擾，以及昆蟲和真菌的侵襲時極其脆弱。相反，像橡樹、紅木等硬木樹種，生長極其緩慢，它們將大量碳源用于合成木質素、單寧和樹脂，構建了強大的物理和化學防御網絡。在遭遇嚴重干旱或風災干擾后，先鋒樹種大面積死亡，而硬木樹種則能憑借強大的抗擾力存活并最終主導群落。

新物種引入帶來的“凈穩定性效應”在高多樣性群落中遭遇稀釋，其核心機制在于物種在“快速生長”與“環境抵抗力”之間的資源權衡，以及高豐富度群落內部更復雜的物種間競爭。在這個研究中，在溫度適宜的平穩環境中，多物種群落容易包含生長極快的優勢硅藻，從而推高整體產量；但在劇烈變暖或溫度波動的干擾下，這些將資源優先投入生長的物種往往表現出較低的環境抵抗力。雖然此時高豐富度群落會通過物種間的補償性生長來維持群落的絕對生物量，但群落內部激烈的競爭互動限制了特定耐逆物種潛力的充分發揮。這種生物生理特征的取舍、群落內部競爭的疊加，導致高豐富度群落表現出的實際穩定性，未能如預期般大幅超越各物種單獨培養時的加權總和，所以在數據上呈現出多樣性凈緩沖效應的稀釋。

04

群落涌現屬性

群落涌現屬性（Emergent Property）是指生態系統整體表現出的某種特征，無法簡單通過各個物種單獨表現相加得到，得靠在物種相互作用過程中才行產生。穩定性正被認為是一種典型的群落涌現屬性。

單獨培養五種硅藻時，每個物種都會因為升溫出現不同程度的生物量下降。但把它們放在同一個培養體系中后，一些物種減少，另一些物種迅速補充空缺，整個群落的波動反而比任何一個單物種培養都更小。這種穩定性來自物種之間的互動，而不是任何單一物種自身，因此屬于群落涌現屬性。

讀而時思之~

這個研究是在單營養級（僅包含五種作為生產者/初級消費者的硅藻）以及高度簡化的受控微宇宙實驗中完成的。里面講到，NBES提供的主要是一種新的測量尺度，而不是新的生態學規律。它解決的是“怎樣去量化穩定性來自生物多樣性本身”這么一個長期缺失的方法學問題。為拓展思路，讓我們一起來探索一下，思考幾個問題。沒有標準答案，僅供啟發思考用。

【Q1】你覺得，NBES衡量的是“生物多樣性產生了多少穩定性”，還是“我們選擇的參照系定義了多少穩定性”？如果單物種并不是自然界真實的生態狀態、只是實驗中的人為基線的話，那么不同生態系統、不同實驗設計得到的NBES，究竟反映的是生物多樣性的真實貢獻、還是不同參照系之間的差異呢？

【Q2】過去全球變化生態學的大量工作，其實更多的可能還是圍繞單個物種的耐熱性、耐旱性和適應能力之類的點展開的。但問題在于，即便真能做到準確預測每個物種未來的命運，是否依然無法預測整個群落的穩定性？如果穩定性本身來自物種間相互作用，那么，“物種”是否已經不是穩定性的基本研究單元？

【Q3】這個論文顯示，同一種硅藻在不同溫度干擾下，對NBES的貢獻方向可以發生改變；一種群落在一種擾動情景下表現出較高穩定性，在另一種情景下卻可能失去這種優勢。這意味著，穩定性或許并不是群落固有的屬性，更多的可能是群落與環境共同決定的一種動態關系。如果這一判斷成立，那么，生態恢復和保護實踐追求的“穩定生態系統”這一目標，恐怕本身就值得重新審視一下了。當環境持續變化時，有沒有可能，所謂的“最穩定的群落”其實根本就不存在呢？

【Q4】NBES能夠跨尺度成立嗎？這個里面用的是5種硅藻。從5種硅藻，到一個包含數百個物種、多個營養級的天然生態系統，中間缺失了哪些生態過程？論文中的理論框架建立在單營養級微宇宙實驗基礎之上，但真實生態系統復雜的多，還存在捕食、寄生、共生、遷移以及空間異質性等等可能復雜N倍的過程。隨著生態復雜性不斷增加，NBES是否仍然能夠保持可解釋性，還是將不得不引入新的分解框架呢？

【Q5】如果真的是未來能夠預測一個群落的NBES，那么，生態恢復的目標該不該從“恢復原有群落”，轉向“重建具有最高NBES的群落”呢？

本文參考資料
感興趣的海潮天下（Marine Biodiversity）讀者可以參看該研究的全文：
Kunze, C., Striebel, M., Bahlburg, D. et al. Quantifying the net effect of biodiversity on ecological stability. Nat Commun 17, 5942 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-75047-z
https://www.nature.com/articles/s41467-026-75047-z
關于Planktotrons的介紹，可以參見：
https://uol.de/en/icbm/research-groups/plankton-ecology/research/planktotrons

聲明：1）本文僅代表資訊、以及作者本人的觀點；僅供讀者參考，不代表平臺觀點。如想了解完整實驗數據，可訪問論文原文鏈接。2）本文已經開啟“快捷轉載”，歡迎微信公眾平臺轉發；3）歡迎專家、讀者不吝指正、留言、賜稿！歡迎有理有據的不同意見，激發思考、百家爭鳴。

資訊源 | Kunze, C., Striebel, M., Bahlburg, D. et al.（2026）

文 | 王海詩

排版 | 盧曉雨

時間 | 2026年7月17日

聯系小編 | editor@oceanbiodiversity.cn

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