葉住まいの節足動物を定量化する方法

葉の枝と枝の端を袋に入れ、袋詰めされた材料を切り取って冷凍し、以前に凍結した材料を水中ですすいで、定量化のために基板から節足動物を分離することで、葉の住居節足動物を定量化する方法を説明します。

地上節足動物は、私たちの環境で重要な役割を果たしています。正確なインデックスまたは密度の推定を可能にする方法で節足動物を定量化するには、高い検出確率と既知のサンプリング領域を持つ方法が必要です。ほとんどの記述方法は、種の存在、豊かさ、多様性を記述するのに十分な定性的または半定量的な推定値を提供しますが、十分に一貫した検出確率と既知または一貫性のあるサンプリング領域を提供する方法はほとんどありません。環境変数、空間変数、または時間変数間の豊富さの差を検出するのに十分な精度を持つインデックスまたは推定値。葉や枝の端を袋に入れて固め、袋詰めされた材料を切り取って冷凍し、以前に凍結した材料を水中ですすいで、樹皮から節足動物を分離し、定量化する方法について説明します。我々が示すように、この方法は、空間的、時間的、環境的、および生態学的変数が節足動物の豊かさと豊かさにどのように影響するかをテストし、記述するのに十分な精度で葉に住む節足動物を定量化するために、景観スケールで使用することができます。この方法により、南東部の落葉林で一般的に見られる樹木の5generaの中で、葉に住む節足動物の密度、豊かさ、多様性の違いを検出することができました。

陸上節足動物は、私たちの生態系において重要な役割を果たしています。科学的な関心の節足動物であることに加えて、作物、園芸植物、自然植生に有害で有益であるだけでなく、食品ウェブで重要な栄養機能を提供することができます。したがって、節足動物のコミュニティの発達と豊かさに影響を与える要因を理解することは、農家、害虫駆除管理者、植物生物学者、昆虫学者、野生生物生態学者、およびコミュニティのダイナミクスを研究する保全生物学者にとって重要です。昆虫生物を管理する。節足動物のコミュニティと豊富に影響を与える要因を理解するには、多くの場合、個人の捕獲が必要です。キャプチャ技術は、一般に、種の範囲、豊かさ、多様性の推定のために種の存在を検出するだけの定性技術、またはインデックスまたは推定を可能にする半定量的および定量的な技術に分類することができます。分類グループ内の個人の豊富さと密度。

種またはコミュニティ構造の存在に関する推論のみを可能にする定性的手法は、検出確率が不明または本質的に低い検出確率を有するか、またはサンプリングされた領域の検出確率とサイズに関する推論を提供することに欠けている。これらの手法による検出確率は低いため、検出に関連する変動性は、説明変数が節足動物集団メトリックに与える影響を推測するための十分な精度を排除します。存在を推定するために使用される定性的な技術は、吸引^{サンプリング1、}ライト^{トラップ2、}出現^{トラップ3、根4}の供給パターン、塩水^{パイプ5、餌6、}フェロ^モン3、落とし穴トラップを含みます⁷、 倦怠感トラップ⁸、 ウィンドウトラップ⁹、 吸引トラップ¹⁰、 トレー¹¹、 クモの巣¹²、 葉鉱山、フラス¹³、 節足動物胆汁¹⁴、 植生と根の損傷¹⁵.

あるいは、半定量的および定量的な技術により、研究者は指定されたサンプル領域を推定または少なくとも一貫してサンプリングし、検出の確率を推定したり、検出確率が非指向性で十分であると仮定することができます。研究者が空間的または時間的な変動を検出する能力をあいまいにする。半定量および定量的な技術は、スイープ^{ネット16、}吸引または真空^{サンプリング17、}可視節足^動物18の系統的なカウント、粘着性^{トラップ19、}様々なポットタイプの^{トラップ20、}入り口または含む出現^穴21、化学ノック^{ダウン22、}粘着性および水で満たされた色の^{トラップ23、}および分岐袋詰めおよびク^{リッピング24。}

最近の気候と妨害体制に対する人為的な変化は、植物群相の劇的な変化を引き起こし、植物群種組成と節足動物群間の相互作用を研究の活発な領域にしている。節足動物群が植物種組成によってどのように変化するかを理解することは、植物群コミュニティの変化による経済的および環境的影響の潜在的な影響を理解する上で重要な要素です。植物の種間の違いを検出するために十分な精度で節足動物の豊富さを定量化する半定量的または定量的な方法が必要とされています。本稿では、一般的に見られる5本の木の中で、個々の豊かさとバイオマス、多様性、豊かさの違いを特定するのに十分な精度を提供する、葉住居節足動物のインデックス作成方法について説明します。北米の南東の落葉林²⁵.このアプローチは、人類的修飾された妨害体制による森林植物群科の種組成の変化が節足動物の組成にどのように影響するかを推測するのに十分な精度を提供した。より高い栄養性の鳥類および哺乳類の豊富さと分布に影響を与える。具体的には、Crossley et al.²⁴で最初に説明した改変袋詰め技術を用いて、表面の密度を推定し、葉に住む節足動物を推定し、多様性、豊かさ、および多様性の違いを検出するという予測をテストした。より遅い成長より多くのメシック種に対して、より速く成長する木のより多くのキセリック種の葉の節足動物の豊富さ。この記事の目的は、この手法の詳細な手順を提供することです。

イリノイ州南部のショーニー国立森林(SNF)に関する研究を行いました。SNFは、オザークスとショーニーヒルズ自然区^分26の中央ハードウッド地域に位置する115,738ヘクタールの森林です。森林は、37%のオーク/ヒッコリー、25%の混合高地の広葉樹、16%のブナ/カエデ、10%の底地の広葉樹のモザイクで構成されています。SNFは、高地のキセリック地域と砂糖カエデ、アメリカンブナ、チューリップの木(リリオデンドロンチューリフェラ)で2番目の成長オーク/ヒッコリーによって支配されています^27,28.

このメソッドのサイトの選択は、スタディの包括的な目標に依存します。例えば、当初の研究の主な目的は、木のコミュニティの変化が、メシックとキセリック適応樹種群の間で葉に住む節足動物コミュニティの指標を比較することによって、より高い栄養生物にどのような影響を与えるかについての洞察を提供することでした。したがって、私たちの主な目的は、キセリックまたはメシックツリーコミュニティ内に位置する個々の木の節足動物コミュニティを定量化しました。ArcGIS 10.1.1でUSFSスタンドカバーマップ(allveg2008.shp)を使用して、オーク/ヒッコリー(キセリック)に沿って22の研究サイトを選択し、ブナ/カエデ(メシック)が支配するグラデーションを選択しました。潜在的な交絡の影響を防ぐために、リパリの地域に位置せず、≥12 ha、および隣接する高地落葉性森林生息地(すなわち、標高120m以上)に位置する、以下の基準を使用してサイトを選択しました。すべてのサイトは、丘陵地形で成熟した木>50年を含んでいたので、同様の斜面や側面を含んでいました。ブナ/カエデのサイト境界は樹木コミュニティの移行に基づいて区別されましたが、オーク/ヒッコリーサイトの境界はSNFカバーマップとArcGIS 10.1.1を使用して人工的に識別されました。すべてのサイトは、氷河されていない地形内の大きな森林ブロックでした。樹種組成の違いは、景観上の場所の違いによるものではなく、過去の土地利用(例えば、明確な切り取りや選択的収穫)を代表していた。各研究拠点の離散ポリゴン形状ファイルをハンドヘルド・グローバル・ポジショニング・システム(GPS)にアップロードし、樹種の組成を検証することで、地図を根拠にして地図を作成しました。各部位でサンプリングポイント(n = 5)をランダムに選択しました。各ポイントで、2014年5月23日から6月25日の間に0600−1400時間の3本の木をサンプリングしました。サンプルツリーを見つけるために、我々は、サンプルに十分な低い枝を持つ成熟した木(>20 cm d.b.h.)が見つかるまで、植生点から30メートルの半径に外側に検索しました。典型的には、関心のある5つの属(エイサー、カリヤ、ファグス、リリオデンドロン、ケルカス)の3つの成熟した木をサンプリングしました。

1. フィールドに移動する前にサンプリングデバイスを構築する

1. ボルトカッター、大型ワイヤーカッター、または電気研削ディスクを使用して、30cmワイヤートマトケージの底部を取り外し、長さ約55cmになります。
2. トマトケージの最大端の両側に取り付け棒とブレースとして使用するために、アルミニウムまたは同様に半剛性材料から作られた2、50センチメートルのブレースをカットします。端から 38 cm で、テーブルトップバイスまたはチャネル ロックなどの大きな把握ツールを使用して、ブレースを約 30° の角度に曲げます。2本のアタッチメントロッドの長い端をトマトケージの反対側にジップタイとダクトまたは電気テープで取り付け、テープがケージとロッドの少なくとも6cmの周りに巻かれていることを確認します。ケージがロッドに永久に取り付けられていることを確認するために、ケージとロッドの周りにテープを何度も巻き付けることを確認してください。
3. ジップタイとダクトまたは電気テープを備えた拡張可能なポールの端の反対側に、2 本のアタッチメント ロッドのもう一方の端を取り付けます。前と同様に、テープを複数回巻いて固定し、テープがポールとロッドに少なくとも6cm重なっていることを保証します。
4. ジップタイと電気またはダクトテープを使用して、ケージをポールの端に直接取り付けます。フックアンドループファスナーストリップを3点で取り付け、以前に取り付けたポールからケージ90°の開口部に取り付けます。
   注:これらのストリップは、バッグを開いたままにするために後で使用されます。

2. ブランチの囲み

1. 袋の外側の開口部にフックアンドループファスナーを2個取り付け、ケージの開口部に取り付けられたフックアンドループファスナーと整列させます。これらは、サンプルブランチの上に持ち込まれる間、バッグの開口部を所定の位置に保持するために使用されます。フックとループのファスナーが揃っているので、バッグを挿入して取り付けると、バッグのプルストリングの開口部がテレスコーピングポールに平行に走るようにします。
2. ワイヤートマトケージに~49Lキッチンゴミ袋を挿入します。袋の底の各側に1つのゲータークリップを置き、バッグとワイヤケージの両方にクリップを取り付け、ケージに対してバッグを保持します。引き張りストリングに1つのゲータークリップを取り付け、ポールの反対側のワイヤケージで、バッグの上部に同じ手順を繰り返します。
3. ポールに最も近いバッグの引き紐にパラコードを取り付けます。4cmのセクションにプラスチックまたは硬質ゴムチューブの4つの部分をカットし、4つの場所でダクトまたは電気テープで取り付けます。最初は、トマトケージに最も近いポールの端から約0.5メートルのポールの延長部分に配置する必要があります。 残りの3つは、下部の上部から約5cm(すなわち、上部、中央および下に沿ってそれぞれ)から始まる延長極の下部に沿って等距離を配置する必要があります。プラスチックチューブを通してバッグに取り付けられていないパラコードの端を通します。
4. 各サンプル ツリーに対して、乱数ジェネレータを使用して、最大長で延長された場合に延長極の高さ内にあるサンプル高さを選択します。乱数ジェネレータを使用して、ツリートランクからのサンプル距離を選択します。葉への妨害を最小限に抑えてバッグに収まる分岐を識別し、乱数発生器から生成された数に基づいてトランクからの高さと距離です。
5. サンプリングポールを目的の分岐と平行な高さに上げます。袋を枝の上に素早くスライドさせ、袋の引き紐に取り付けられたパラコードの紐を素早く引っ張って袋を密封します。葉に最小限の妨害で葉を組み込むのが効率的になる最初の試みの前に、これを数回練習してください。
6. 2人目の人に、バッグの開口部に隣接する場所で、延長ポールプルーナーで枝をクリップし、クリップしを行います。慎重にサンプルバッグを地面に持ち込み、袋の引き紐を閉じて素早く結びます。昆虫が逃げるのを防ぐために、袋詰め、切断、および袋結びのステップをできるだけ早く完了するようにしてください。
7. 袋詰めされた枝を冷凍庫に保管し、実験室の節足動物分析を行う準備ができるまで保管してください。

3. 節足動物分析

1. 冷凍袋を直立させ、サンプルブランチを袋に入れて振り、節足動物を袋に取り除きます。慎重に枝を取り外し、残りの節足動物を除去するために大きなコレクションパンですすいでください。バッグからコレクション パンに残っているマテリアルを空にします。非節足動物の破片を取り除きます。
2. 節足動物を所望の分類群に分ける。幼虫と成人の違いに注意してください。
3. 必要に応じて節足動物を定量します。バイオマスが関心がある場合は、節足動物の長さを測定し、発行された長さの質量テーブルを使用してバイオマスを推定するか、または小さな乾燥パンに節足動物を置き、45°Cで24時間乾燥オーブンで乾燥し、電子バランスで重量を量ります。

4. 密度の推定

1. 樹種内および樹種間のサンプル間の葉構造と葉の密度の変化の密度と制御を推定するには、次のいずれかの方法で行います。
2. 各サンプルの葉の表面積をカウントし、測定します。
3. 45°Cで48時間乾燥オーブンで葉を乾燥させ、電子バランスで葉を計量します。
4. サンプル内のすべての木質枝の長さを測定します。
   注:節足動物群ではディールの違いが生じるので、推論の全期間を通してサンプリングを行う必要があります。

5つの木群を構成する323本の個々の木から626個のサンプルを採取しました。採取した分岐の1メートル当たりの総節足動物バイオマスの推定値については、標準誤差は5つの樹木群の平均の12%から18%の範囲であった(表1)。この精度のレベルは、樹木群間の変動^と25日付のバイオマスの二次変化を検出するのに十分であった。この手法は、5つの樹木群全体の平均多様性の3%から7%に及ぶ節足動物ギルド多様性(H')の標準的な誤差によって示されるように、ギルドの多様性を推定する際に、より精度を提供した(表1)。このレベルの精度は、5つのツリー^{グループ25}全体の変動を検出するのに十分でした。豊かさの推定精度も、5つのツリー群の平均豊かさの3%から7%の範囲の標準的な誤差によって示されるように非常に良好であった(表1)。この精度のレベルは、樹木群間の変動、日付との二次的な関連、樹の高さとの豊かさの減少、および樹^木の幹からの節足動物の豊かさと距離の間の正の関係を同定するのに十分であった。

表 1: 最も同一のモデル²⁵からのパラメータ推定値。平均(X)、平均の標準誤差(SE)、および南部のショーニー国立森林における説明された分岐クリッピング法を用いて5群の木に捕獲された葉の住居-節足動物の各コミュニティメトリックの標準誤差の割合イリノイ。

節足動物群を正確に定量化する2つの必需品は、比較的高い検出確率と既知または一貫性のあるサンプリング領域です。節足動物のサンプリング時に、100%未満の検出確率は、トラップを回避する個々の節足動物または処理中に検出されないトラップされた一部の個体のいずれかに起因する可能性があります。飛行関節動物(倦怠感/窓トラップ、粘着性トラップなど)をインターセプトするインターセプタートラップは、森林キャノピー29、30、31の節足動物群を列挙する最も頻繁に使用されるアプローチであるように見えます。これらのタイプのトラップは、天蓋全体に配置することができ、飛行節足動物を傍受するのに有効であり、通常、後の識別と定量のために長期間(数週間または数ヶ月)節足動物を保存^{し、29、30 、31}は、彼らは通常、クロール節足^動物31をトラップする能力に制限されていますが。光やフェロモンを使用して節足動物を引き付けるインターセプタートラップは、夜間のチラシのみをトラップし、その魅力はタクソン、月光、背景照明、および雲のカバー^{インパクト32}によって異なります。 ³³.さらに、インターセプタートラップで捕捉された節足動物は未知の距離からのものであるため、トラップされた領域は不明です。そのため、インターセプター トラップは、環境勾配全体で飛行する節足動物のインデックス作成に有効ですが、インターセプター トラップから生成されたデータを使用して節足動物密度²⁵を推定することはできません。

葉の節足動物を監視するために頻繁に使用される追加の方法は、化学ノック^{ダウン34、35}です。化学ノックダウンは、分類の豊かさと多様性の正確な推定を提供する節足動物の多様なグループを収集するために非常に効果的です。しかし、この方法は高価で時間がかかり、樹皮や枝を含む木上のすべての節足動物をサンプルし、風の漂流による意図しない環境影響を持つ可能性があり、一部の地域では違法^{である36、37、38、39}.

分岐袋詰めは、様々な環境勾^配24,40にわたる変動を検出するのに十分に高い捕捉確率を有する表面樹木の葉から節足動物密度を推定する有効な方法として実証されている。本研究で使用したワイヤートマトケージと49Lゴミ袋は、袋の開口部が閉まる前に、ほとんどまたは全く妨害なしで枝を完全に包含することができました。そのため、サンプリングバッグに同封する前に、所望の枝サンプルの葉を邪魔しないように注意することが重要です。したがって、重要なステップは、サンプリングバッグを目的のサンプリングバッグと平行に持ち込み、各サンプルが収集された後に袋を迅速に囲み、シールし、結び付けすることです。サンプルコレクションは、研究者が拡張テレスコーピングポールを保持できる最大高さに制限されています(本研究では8m)が、同じ分岐袋詰め装置と方法論は、キャノピーのサスペンションなどの他の状況で使用することができます。一部の著者は、この手順をアクティブに使用する場合、飛行関節症^{は40、41、42}を過小評価していることを示唆している。しかし、サンプリングバッグに囲まれるまで葉が邪魔されない限り、その時点で葉の中や葉の上に存在するかなりの数の節足動物が捕獲を逃れた可能性は低いと考えています。我々の研究の結果は、合理的な数の木(323)をサンプリングする際に、標準誤差が相対節足動物バイオマス平均のせいぜい17%であったという意味でこの主張を支持する(Cayra = 11%、エイサー=12%、Fagus = 17%、リリオデンドラム)= 15%、ケルカス=11%)。同様に、ギルドの豊かさと多様性を考えると、最も変動率の高い推定値はFagusの多様性であり、平均値の7%であった標準的な誤差でした。明らかに、これらの推定値は、樹木属群と他の生態学的または環境変数間の差をモデル化するのに十分な精度を提供した。しかし、我々の結果に対する制限は、この方法で検出確率が高いと確信しているが、すなわち、100%に近い可能性が高いが、このアサーションを独立して検証する方法を持っていないということです。したがって、検出確率は環境変数全体の変動を検出するのに十分であることが実証されましたが、この場合は樹木の生成物であり、この方法論から生み出されるバイオマス推定値は、いくつかの未知の量によって低く偏る可能性があります。⁴⁰.

ほとんどの著者は、フィールド36、42、43、44、45のバッグの内容を調^{べました。}検出を最大化するための重要なステップは、我々が行ったように袋を凍結し、制御された条件下で実験室の内容を調べ、定量化することです。このアプローチは、見落とされたり、誤認されたりする閉じ込められた節足動物の数を最小限に抑えることによって、測定誤差を減らすと考えています。

我々の研究の場合と同様に、樹種間の密度の比較のためにサンプリングされた面積を推定することは、葉の構造が樹種間でかなり異なる場合に問題になる可能性があります。過去の研究では、著者が葉に住む節足動物の定量化に興味を持っていたとき、彼らはしばしば葉の計量によってサンプリング面積を推定し、節足^{動物46、47、48}に利用可能な基質の量を推定した。.しかし、オークの木の様々な種は、他の樹種よりも厚いワックス状の葉のキューティクルを持っている傾向があります。従って、オークの質量対表面面積比は、他の^種49よりも大きい。オークでは質量対表面面積比が大きいため、葉の質量を葉の住居節足動物の基板の推定値として使用すると、サンプリング面積を過大評価し、厚度の低い樹木種に対するオークの樹木の節足動物密度を過小評価します。葉のキューチクル。さらに、節足動物をサポートする能力が樹種によって異なる場合、特定の樹種によって覆われた風景の表面積は、指定された景観内でサポートされる基板のレベルを決定します。特定の木が占める表面積はクラウンスプレッド(すなわち、幹から外側に広がる枝)によって決まり、葉の密度は樹木によって異なるため、昆虫による消費のための節足動物を定量化する場合、全枝の長さが異なると考えています。サンプリングされた総面積を推定する場合、サンプリングされた方がリーフバイオマスよりも適切です。我々の結果は、以前の^研究25に基づいて予測パターンと一致するツリーグループ間の違いを検出したという点で、この主張を再び支持しているように見える。我々は、樹木種間で昆虫に提供される資源を比較することが主な目的である場合、枝の長さの尺度当たりの節足動物の豊富さまたはバイオマスが最も適切であると考えています。しかし、個人が同様の葉のキューティクル厚を持つ葉を生産する樹種を比較している場合、サンプリング面積の推定値として葉バイオマスを使用する方が適切である可能性があります。研究者が実際の葉面積、葉バイオマスで推定される葉面積、または定量可能なメトリックとして全枝長を使用するかどうかにかかわらず、袋詰め技術を使用して、測定可能な表面上の特定の時点における節足動物の測定可能な量領域はサンプルごとにキャプチャされます。これにより、研究者は、葉の表面積、リーフバイオマスによって推定される葉面積、または定量化可能なメトリックとして全枝長を使用できます。この方法は、空間変数または時間変数間で定量化された節足動物を比較するための一貫した推定値と、節足動物^密度25の推定値を提供する。

一般に、この記事で説明するサンプリング方法は、葉に住む節足動物メトリックの空間的または時間的な比較を可能にするのに有効であると思われる。このアプローチは、景観スケールで手頃な価格で実現可能です。さらに、ブランチ全体を凍結するにはかなりの冷凍スペースが必要ですが、ブランチを凍結し、水で枝をすす込むことは、最小限の労力で葉から節足動物を分離する効果的な方法であり、コスト効率の高いアプローチを提供します。節足動物メトリックを得るために。最後に、我々の最初の研究の主な目的は、南東の落葉林のメソフィケーションが森林に生息する昆虫の鳥類や哺乳類にどのように影響を与える可能性が高いかをよりよく理解するため、我々は診断に基づいて節足動物をギルドにグループ化した。形態学的特徴。しかし、これらの捕獲技術が種または他の分類レベルで節足動物を定量化するために使用できない理由は見当たらない。

著者は何も開示していない。

著者らは、USFS協定13-CS-11090800-022を通じてこのプロジェクトに資金を提供した米国農林局に感謝したいと思います。須田J.スーダ、W.ホランド、その他の研究室支援に感謝します。