揭示环境筛选和空间过程在生物群落构建中的比例是集合群落生态学的一个重要研究方向,是群落生态学的新兴学科之一,是研究群落聚集过程的重要范式。在许多河流生态系统中,大型底栖无脊椎动物已经得到了广泛的研究,而高山河流的集合群落生态学研究较少。本研究的主要目标是加深对大型无脊椎动物生物多样性分布模式的理解,同时研究中国西南山地的白马雪山高山溪流中调节溪流大型无脊椎动物集合群落组成的区域和局地环境因素的相对影响。研究以不同的采样策略分别在金沙江流域三条溪流的35个样点（研究Ⅰ）和单条溪流的9个样点（研究 Ⅱ,为期3年）采集环境数据和生物标本。在每个样点使用Surber网（30 X 30 cm,500 μm网目大小）收集大型无脊椎动物的重复样品（5次重复采样）。对所有采集到的大型无脊椎动物标本进行了分类鉴定,大部分分类单元鉴定到属水平。现场水环境指标测定使用手持便携式多参数水质测定仪,指标包括电导率、水温、氧化还原电位、总溶解固体、溶解氧和pH值。其余环境指标,包括总氮、总磷、盐度、溶解性有机碳、总有机碳、硝酸盐、氨盐溶解性硅酸盐浓度在实验室测定。使用GPS设备标定每个采样点的坐标及海拔高度、使用流速仪测量溪流流速及水深、使用浊度计测量浊度、用皮尺测量溪流的宽度,同时观察并记录周边土地利用特征和其他空间因素。本研究使用不同的多变量分析方法,对群落和环境矩阵以及丰富度和多样性指数进行了分析。正向选择算法被用来计算局地环境（包括土地类型变量）和空间因子矩阵,用于约束性排序模型。利用冗余分析和变异划分,本文评估了空间和局地环境特征在集合群落中的重要性。本研究共采集并鉴定了 17823头大型无脊椎动物标本,共分为73个分类单元,由3门、6纲、12目、47科组成。Insecta占所有个体数 86.05%,其次是 Clitellata（13.28%）,Malacostraca（0.39%）,Rhabditophora 和Arachnida（0.10%）,以及 Entognatha（0.04%）。其中,Baetidae是2017年和2019年两个时期的优势科,2018年优势科为Tubificidae。结果表明,不同时期大型无脊椎动物群落组成存在显著差异。此外,环境过滤和空间过程共同塑造了大型无脊椎动物集合群落的结构,而它们各自在群落构建中的贡献在不同时期发生变化。冗余分析和变异划分分析表明,局地环境特征是群落构建的主要影响因素,而空间因素也发挥了重要影响。同时,研究表明,分类单元注释的准确性、一致性和群落构建过程的相对强度在各时期都发生了变化。特别是2018年和2019年,在确定群落组合时,存在更强的环境过滤。这意味着在这些时期,控制溪流群落动态时,确定性机制占主导地位。相反,2017年期间,空间特征对集合群落的影响更大,这反映了高的水文连通性导致的物种扩散机制可能是影响群落构建的主要原因。高山溪流大型无脊椎动物集合群落的构建是由空间过程和环境过滤的组合来驱动的,但它们的相对作用会随着时间的变化而产生变化。因此,水生态系统的群落生态学研究应该超越单一的快照式研究。许多大型底栖无脊椎动物对栖息地干扰较敏感,其中蜉蝣目昆虫最容易受到影响。尽管蜉蝣目受环境变化的影响较大,但在高山溪流中,有关其物种丰富度和多样性的研究仍然有限。本研究深入解析蜉蝣目昆虫的群落构成,以及物理和化学因子对高山溪流这一特定昆虫类群的影响。研究结果显示,不同溪流的蜉蝣目群落结构不同。就相对丰度而言,Baetiella marginata和Baetis sp.是优势物种,占溪流之间差异的一半以上。三条溪流中,曳日河物种丰富度和多样性最高,紧接着是奔子栏河,而在沙荣河多样性相对较低,这些差异可能是溪流之间环境异质性较大的结果。冗余分析结果表明,海拔、水温、总溶解固体、溶解性硅酸盐、电导率和pH值是环境变量中群落构成差异的首要因子。其中,仅海拔因子就占环境变异的17.74%,深入的分析验证了其对多样性测度的显著影响。未来的研究应集中于确定高山溪流蜉蝣目群落面临的威胁程度,特别是面对人类干扰的影响。另外,在面对栖息地退化和水污染的情况下,水生生态系统的持续监测对于进一步调查其生态状况至关重要。