昆蟲具有宿主特異性，因此植物多樣性應該能夠預測昆蟲多樣性，但是已有的研究并不支持該結論；直到Basset et al. (2012, Science 338: 1481-1484) 在一個熱帶森林里進行前所未有的全面采樣，并結合復雜的統(tǒng)計模型，發(fā)現(xiàn)植物物種豐富度確實能夠精確預測節(jié)肢動物（主體為昆蟲）物種豐富度。

　　但是，由于其浩大的采樣和分類規(guī)模，Basset et al. (2012)的研究不可避免地限制在小的區(qū)域且難以有效復制，其研究結論亟待在大尺度上復制和檢驗，為此，昆明動物所采用高通量的方法來使該研究方案具有可操作性。

　　Douglas課題組與原中科院西雙版納熱帶植物園研究員Rhett D. Harrison、華南師范大學教授江海聲合作，在中國海南和西雙版納的兩個熱帶山地景觀中利用樣方調查植物多樣性和昆蟲多樣性。植物多樣性采用形態(tài)學鑒定，昆蟲多樣性使用馬氏網（Malaise trap）采集并采用宏條形碼技術（metabarcoding）鑒定�？蒲腥藛T使用常用的皮爾森相關分析和Basset et al. (2012)的“植物模型”分析物種豐富度間的關系（α多樣性），使用Procrustes分析檢驗群落組成間的關系（β多樣性）。

　　結果表明，植物模型與非參數(shù)估計（nonparametric estimator）得出的昆蟲物種豐富度非常接近，但是常用的皮爾森相關分析發(fā)現(xiàn)樣方水平上植物物種豐富度和昆蟲物種豐富度的相關性較低；Procrustes分析發(fā)現(xiàn)植物和昆蟲的群落組成高度相關。以上結果均在兩個景觀、兩個季節(jié)（旱季、雨季）、昆蟲的不同目間一致。

　　科研人員的研究結果強烈支持Basset et al. (2012)的結論：熱帶森林中植物物種豐富度能夠精確預測昆蟲物種豐富度。此外，該研究將植物模型的方法從熱帶美洲拓展到熱帶亞洲，從一個60平方公里的均質森林擴展到兩個~100-500平方公里異質的、人為干擾的景觀，從耗費勞力的標本形態(tài)鑒定的樣本擴展到有效的宏條形碼技術處理的樣本。

　　科研人員采用的高通量方法使在大尺度上檢驗熱帶的超高多樣性的不同假說成為可能，為改進全球節(jié)肢動物物種多樣性的預測提供進一步的理論基礎。此外，該研究一項潛在的應用是：在評估植物群落組成上越來越有前景的遙感技術，將可能有效管理大部分的動物多樣性。

　　目前該研究成果已在線發(fā)表于國際學術期刊《分子生態(tài)學》（Molecular Ecology）(Plant diversity accurately predicts insect diversity in two tropical landscapes, doi: 10.1111/mec.13770)。昆明動物所博士研究生張凱與林思亮為論文的共同第一作者，Douglas W. Yu和Rhett D. Harrison為論文的共同通訊作者。

　　該研究工作得到了GIZ/BMZ、國家自然科學基金委、科技部等的大力支持。