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转基因生物不是黑脉金斑蝶数量减少的罪魁祸首

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跟踪模式: 杰克·博伊尔(左)是W&M大学梅隆大学环境科学与政策博士后研究员,是最近发表在《PNAS》杂志上的一篇论文的第一作者。生物学助理教授Josh Puzey(右)和生物学副教授Harmony Dalgleish(图中没有)是合著者。Stephen Salpukas摄

为了更好地了解帝王蝶的未来,杰克·博伊尔建造了一台时光机。

博伊尔是威廉玛丽大学梅隆大学环境科学与政策博士后研究员,他一直在利用网络挖掘数百万份有百年历史的植物学记录,以追踪美国马利草的丰度模式。与科学家和活动家几十年来的说法相反,他了解到转基因作物并不是马利筋减少的罪魁祸首,马利筋是帝王蝶的主要寄主植物。

博伊尔说:“我们正在以一种非常温和的方式攻击一种公认的智慧,即我们需要担心的是转基因作物,所有这些除草剂的喷洒已经摧毁了乳草。”“当然,我们不能排除这是过去20年左右发生的事情,但这只是马利筋衰退的尾声。早在转基因作物出现之前的20世纪中期,它们就已经灭绝了。”

博伊尔是一篇详细介绍他的发现的论文的主要作者,该论文最近发表在《美国国家科学院院刊》上。他的合著者是生物学助理教授Josh Puzey和生物学副教授和谐达格利什。

利用来自北美各地博物馆和植物标本馆的数字化记录,研究人员能够追踪从1900年到2016年一个多世纪以来帝王蝶和乳草的相对丰度。他们发现帝王蝶和乳草在20世纪初都有所增加,而最近的下降实际上是1950年左右开始的更长期趋势的一部分。

该论文指出:“抗除草剂作物显然不是唯一的罪魁祸首,甚至可能不是主要的罪魁祸首。”“不仅黑脉金斑蝶和马利筋在转基因作物引入几十年前就开始减少,而且其他变量,特别是农场数量的减少,在研究期间更有力地预测了普通马利筋的趋势。”

普通马利筋,或称叙利亚乳草,因其与君主的关系而闻名。这种植物是这种昆虫的主要繁殖栖息地。蝴蝶在马利筋上产卵,在马利筋上孵化,吃马利筋的叶子,在马利筋上度过生命的下两个阶段。

The conventional wisdom for the past two decades has been that the largest contributor to the loss of milkweed in America was the advent of genetically modified organisms (or GMOs) that were designed to resist herbicides. (Photo by Stephen Salpukas)从历史上看,马利筋是在玉米和大豆田里生长的,就生长在一排排之间或农田的边缘。博伊尔说,过去二十年来的传统观点认为,马利筋在美国消失的最大原因是设计用于抵抗除草剂的转基因生物的出现。

生物多样性中心在2017年的一份报告中写道:“蝴蝶的急剧减少在很大程度上是由转基因作物的广泛种植造成的。”“农达和其他除草剂的使用急剧增加……几乎消灭了中西部玉米和大豆地里的马利筋。”

博伊尔说,家庭农场的减少对工业化农业的支持对马利筋的栖息地产生了更大的影响。论文指出,黑脉金斑蝶和马利筋数量下降的时间大致与本世纪中叶的农业革命相对应,农业革命导致了机械化和农田化学投入的增加。

从那时起,美国农场的平均规模迅速增长,同时农场数量也在迅速减少。根据美国农业部的数据,自1900年以来,美国农场的数量减少了63%,而农场的平均规模却增加了67%。

尽管如此,研究小组的发现表明,还有很多未知因素。

“我们测试了农场规模、除草剂使用和化肥使用的作用,”Puzey说。总的来说,该模型解释了马利筋丰度变化的不到20%。换句话说,马利筋的丰度有很多变化,这不能用农场规模、除草剂使用或化肥使用来解释。”

该团队提取了1191个帝王蝶标本和39510个马利筋标本的数字化收集信息,这些标本收集于116年的时间里。研究人员知道,在这段时间里,分类学家的收集工作会有所不同,所以他们通过计算蝴蝶和马利筋的“相对丰度”来解释差异。

他们将每年收集的马利筋和帝王蝶标本的数量除以在同一地理范围内收集的维管植物、飞蛾和蝴蝶标本的总数。如果所有标本的总收集量都下降,就像第二次世界大战期间一样,那么马利筋和帝王蝶标本的数量仍然会反映它们的丰富程度,而不是收集的停顿。

博伊尔说:“没有很多千篇一律的方法可以用来处理这些数据。”“我认为这主要是因为它们是新产品。随着科学界开始更多地研究这些数据集,我认为我们将能够进行越来越多引人注目的研究。”

博伊尔解释说,该团队的主要发现是还有很多研究要做。虽然转基因生物可能不是罪魁祸首,但帝王蝶仍在以令人不安的速度死亡。在过去的25年里,黑脉金斑蝶的迁徙数量急剧下降,降幅高达80%。

“我认为这篇论文的主要收获是,如果我们真的想了解为什么马利筋在减少,为什么君主在减少,我们需要弄清楚我们的模型无法解释的其他80%发生了什么,”Puzey说。“导致这种巨大变化的原因根本无法用这些农业参数来解释。”