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摘要 在生态学家工具箱中的许多多样性指数中，可以划分为加性项的措施特别有用，因为不同的组成部分可能与形成群落结构的不同生态过程有关。本文提出了一种加性多样性分解方法，将群落的多样性结构划分为功能多样性、功能冗余和物种优势三个互补的部分。这三个组成部分加起来就是一个。因此，它们可以用来描述三元图中的群落结构。鉴于确定群落一级的模式是调查物种共存的主要驱动因素的一个重要步骤，功能多样性三元图可用于将多样性的不同方面与群落组装过程联系起来，而不是一次只看一个指数。最后，通过对意大利中部托斯卡纳(Tuscany)放牧和未放牧草地植物组合的实际丰度数据进行分析，证明了所提出的多样性分解方法的价值。 引言 群落生态学家通常使用多样性方法来探索复杂的机制，在抽样单位(小区，样方，等)驱动组成的异质性。传统的多样性测度，如香农熵或辛普森指数，通常仅根据物种丰度量化群落多样性，从而假设所有物种都是平等的，最大限度地相互区别，而忽略了它们的功能差异信息。最近，已经提出了几种“功能多样性措施”来总结物种之间功能差异的不同方面(Champely & Chessel，2002; Chao et al.，2014; Laliberté & Legendre，2010; Leinster & Cobbold，2012; Rao，1982; Ricotta & Szeidl，2006)。 根据 Gregorius 和 Kosman (2017) ，古典多样性和功能多样性解决了生物多样性概念的“本质上不同的方面”: 第一个侧重于评估不同物种的丰富性和丰富度，而第二个强调物种之间的生态差异。因此，与经典多样性相比，功能多样性的信息含量在生态学上要丰富得多。然而，没有概念框架建议同时处理这两个不同的多样性方面。 因此，本文的目的是填补这一空白，提出了一种方法，以总结区域内不同方面的物种功能差异。新方法的实质是将经典 Simpson 多样性分解为两个可加分数: Rao 功能多样性和功能冗余。这两个组成部分，加上辛普森多样性的补充(即辛普森优势) ，然后可以用来显示功能结构的一个给定的区域内的三元图。如果在一个给定的区域内对所有采样点进行多样性分解，我们可以获得一个图形化的工具来显示整套站点的功能结构，类似于 Podani 和 Schmera (2011)和 Podani 等(2013)的 β-多样性/相似性分区。 个案研究 通过对托斯卡纳(意大利)干燥石灰质草地排除放牧后植物群落结构功能变化的分析，说明了所提出的多样性分解方法。对于8个放牧小区和7个未放牧小区，基于包括特定叶面积(SLA，mm2/mg) ，叶干物质含量(LDMC，mg/g)和氮和碳含量(N% 和 C%)的4个功能性状，计算 Rao 的功能多样性(Q) ，功能冗余(R)和 Simpson 优势(D)。有关研究地点、数据和方法的详细信息，请参阅附录 S2和 Ricotta 等(2023)。在这里，我们提供研究的主要发现。 图2中的三元图显示，用基于排列距离的多变量 ANOVA 和 Bray-Curtis 不相似性(参见附录 S2)测试放牧和未放牧地块的功能多样性结构的差异，两种处理的 DRQ 组成在 p < 0.001时显着不同。单个 D、 R 和 Q 三元组分的标准单因素方差分析进一步表明，放牧地具有显著的 Rao 功能多样性值和 Simpson 优势度值较低(表1)。放牧小区功能多样性的增加主要是由选择性放牧和动物粪肥造成的养分斑块分布决定的。这产生了对比微位点的异质模式，具有减少的物种优势和功能多样性物种的高更替(Maccherini，2006; Pierce 等，2007)。相比之下，未放牧地的物种和功能多样性较低的主要原因是直立雀麦的逐渐扩张和功能相似的灌木对牧草的定居，这导致了植被在演替过程中日益均质化。两种处理中的冗余值没有显示出显著差异。因此，未放牧地的功能同质性较高主要是由于它们具有较高的物种优势(即拾取同一物种的两个个体的概率较高) ，而不同物种个体之间的平均功能相似性在两种处理中几乎相同。
这些结果证实了 Ricotta 等人(2022)的发现，他们分析了相同的数据集。草食作为一个过滤器，选择许多多年生和一年生草本植物，例如杂草，大花 Orlaya granddiFlora 和圆柱菊，它们的快速生长策略使它们在放牧条件下具有竞争优势。相反，未放牧的群落不太丰富和多样化，主要由具有更保守的生长策略的物种组成(Busch 等，2019; Herrero-Jáuregui & Oesterhold，2018)。放牧小区寄主的平均物种位于叶经济谱的获得性一侧，具有较高的 SLA 和较低的 LDMC。这种策略允许放牧物种最小化叶片建设和维护成本，同时最大限度地提高获取资源的能力，并在干扰后重新生长(Díaz 等，2016)。未放牧的地块容纳更保守的生长缓慢的物种，它们投入更多的资源在耐久的叶片上(更高的 LDMC) ，也更能抵抗干旱胁迫。与此同时，放牧小区牲畜的高氮输入导致小区氮含量高于未放牧小区。
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