全球生物多样性的分布格局及其驱动机制是生态学研究的核心问题之一，理解该问题的关键之一在于解析不同环境梯度下β多样性变化规律与机制。β多样性描述了不同地点间物种组成的差别，常用以表征群落中物种组成沿着环境梯度的差异与更替。一些观察数据显示，木本植物的β多样性在全球尺度下随纬度的增长而呈现出下降趋势，如何在理论上揭示这一趋势背后的可能机制是当前生态与进化领域面临的一项重要挑战。
2025年1月27日，程磊教授团队在Journal of Ecology期刊上在线发表题为“The proportion of low abundance species is a key predictor of plant β-diversity across the latitudinal gradient”的研究论文。课题组构建一个新的关于集合群落的取样理论框架，在此基础上预测不同空间尺度下不同群落（包含动物、植物与微生物群落）的α 与β多样性。课题组通过进一步将模型应用到全球木本植物数据集中，推导并发现一个β多样性的关键预测变量，该变量能够独立解释全球纬度梯度上不同木本植物群落间β多样性变异的85%。
不同空间尺度上集合群落分布规律及其驱动机制研究往往受限于不同群落间物种丰度分布（Species Abundance Distribution，SAD）的差异性。在本研究中，我们首先利用负二项分布（Negative Binomial Distribution，NBD）描述各类自然群落中常见的种内个体在空间上聚集的分布模式，并推导出广泛适用于不同SAD模式的α与β多样性预测表达式。在具有不同SAD的群落中，该模型均能够对α和β多样性进行准确预测，为不同尺度下生物多样性规律及机制的探索奠定了一定理论基础。基于该理论框架，我们在文中提供了相应的详细计算代码，用以帮助相关学者与读者快速有效分析不同生物地理或环境梯度下，不同动物、植物或微生物群落的生物多样性。
我们进一步将该理论模型应用到全球尺度下的木本植物群落（纬度从40.7°S至60.7°N）数据集中，用以探讨木本植物群落β多样性在全球纬度梯度上的空间格局。我们发现，该模型能够准确预测全球纬度梯度上不同植物群落中的α多样性及β多样性。基于该模型，我们发现了一个β多样性的关键预测变量，即群落中低丰度物种的占比(PL)，该变量同时也代表了相对稀有物种在群落中所占的比重。我们进一步借助模型从理论上推导出了PL与β多样性间的定量关系，发现PL能够解释全球纬度梯度下植物群落β多样性变异的近85%。
不同空间尺度上集合群落分布规律及其驱动机制研究往往受限于不同群落间物种丰度分布（Species Abundance Distribution，SAD）的差异性。在本研究中，我们首先利用负二项分布（Negative Binomial Distribution，NBD）描述各类自然群落中常见的种内个体在空间上聚集的分布模式，并推导出广泛适用于不同SAD模式的α与β多样性预测表达式。在具有不同SAD的群落中，该模型均能够对α和β多样性进行准确预测，为不同尺度下生物多样性规律及机制的探索奠定了一定理论基础。基于该理论框架，我们在文中提供了相应的详细计算代码，用以帮助相关学者与读者快速有效分析不同生物地理或环境梯度下，不同动物、植物或微生物群落的生物多样性。
我们进一步将该理论模型应用到全球尺度下的木本植物群落（纬度从40.7°S至60.7°N）数据集中，用以探讨木本植物群落β多样性在全球纬度梯度上的空间格局。我们发现，该模型能够准确预测全球纬度梯度上不同植物群落中的α多样性及β多样性。基于该模型，我们发现了一个β多样性的关键预测变量，即群落中低丰度物种的占比(PL)，该变量同时也代表了相对稀有物种在群落中所占的比重。我们进一步借助模型从理论上推导出了PL与β多样性间的定量关系，发现PL能够解释全球纬度梯度下植物群落β多样性变异的近85%。