Информации

6.1: Разновидноста на видовите како сурогат за глобалниот биодиверзитет - биологија

6.1: Разновидноста на видовите како сурогат за глобалниот биодиверзитет - биологија



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Глобалниот биодиверзитет често се изразува како вкупен број на видови кои моментално живеат на Земјата, т.е. Во овие случаи, научниците може случајно да превидат одредени видови кога подготвуваат попис на биота, предизвикувајќи ги да опишат и именуваат веќе познат вид.

Уште позначајно, некои видови се многу тешко да се идентификуваат. На пример, таксономски „криптичните видови“ изгледаат многу слични на другите видови и може да бидат погрешно идентификувани (и оттука и да се занемарат како различен вид). Така, неколку различни, но слични видови, идентификувани како еден вид од еден научник, се идентификувани како сосема различни видови од друг научник. За понатамошна дискусија за криптичните видови, со конкретни примери на криптични жаби од Виетнам, видете Inger (1999) и Bain et al., (во печат).

Научниците очекуваат дека научно опишаните видови претставуваат само мал дел од вкупниот број видови на Земјата денес. Многу дополнителни видови допрва треба да се откријат или се познати на научниците, но не се формално опишани. Научниците проценуваат дека вкупниот број на видови на Земјата би можел да се движи од околу 3,6 милиони до 117,7 милиони, при што 13 до 20 милиони се најчесто цитираниот опсег (Hammond, 1995; Cracraft, 2002).

Проценката на вкупниот број на видови се базира на екстраполации од она што веќе го знаеме за одредени групи видови. На пример, можеме да го екстраполираме со користење на односот на научно опишаните видови со неопишаните видови на одредена група организми собрани од пропишаната област. Сепак, знаеме толку малку за некои групи на организми, како што се бактериите и некои видови габи, што немаме соодветни основни податоци од кои можеме да го екстраполираме нашиот проценет вкупен број на видови на Земјата. Дополнително, некои групи на организми не се сеопфатно собрани од области каде што нивното видно богатство веројатно е најбогато (на пример, инсекти во тропските дождовни шуми). Овие фактори, и фактот што различни луѓе користеле различни техники и збирки на податоци за екстраполирање на вкупниот број на видови, го објаснуваат големиот опсег помеѓу долните и горните бројки од 3,6 милиони и 117,7 милиони, соодветно.

Иако е важно да се знае вкупниот број на видови на Земјата, исто така е информативно да се има одредена мерка за пропорционална застапеност на различни групи сродни видови (на пр. бактерии, цветни растенија, инсекти, птици, цицачи). Ова обично се нарекува таксономска или филогенетска разновидност. Видовите се групирани заедно според заедничките карактеристики (генетски, анатомски, биохемиски, физиолошки или бихејвиорални) и ова ни дава класификација на видовите врз основа на нивните филогенетски или очигледни еволутивни односи. Потоа можеме да ги искористиме овие информации за да го процениме процентот на сродни видови меѓу вкупниот број видови на Земјата. Табелата содржи избор на добро познати таксони.


Жешки точки за биолошка разновидност за приоритети за зачувување

Конзерваторите се далеку од способни да им помогнат на сите видови кои се под закана, само поради недостаток на средства. Ова става премија на приоритетите: како можеме да ги поддржиме повеќето видови со најмала цена? Еден начин е да се идентификуваат „жариштата на биолошката разновидност“ каде што исклучителни концентрации на ендемични видови претрпуваат исклучителна загуба на живеалиште. Дури 44% од сите видови васкуларни растенија и 35% од сите видови во четири групи на 'рбетници се ограничени на 25 жаришта кои сочинуваат само 1,4% од копнената површина на Земјата. Ова го отвора патот за стратегија „сребрена куршума“ од страна на планерите за заштита, фокусирајќи се на овие жаришта пропорционално на нивниот удел во светските видови во опасност.


Вовед

Иако слатките води покриваат само 2,3% од површината на Земјата 1 , бројот на опишани видови по површина е многу поголем од оној на копнените и морските екосистеми 2 . Понатаму, тие поддржуваат приближно 10% од сите познати видови, што вклучува 40% од глобалните видови риби и

33% од глобалните видови 'рбетници 3,4 . Сепак, падот на биолошката разновидност е многу поголем во слатките води отколку најпогодените копнени екосистеми 5 . Слатководните екосистеми се најзагрозени на глобално ниво, тие исто така концентрираат човечки популации што доведоа до широко распространета деградација на живеалиштата, загадување, регулирање на протокот, екстракција на вода, неодржлив риболов, воведување вонземски видови, промена на климата, заразни болести, цут на штетни алги и проширување на хидроенергијата 6, , 8 . Како резултат на тоа, речиси една третина од видовите во слатките води се класифицирани како „Загрозени“ во Црвената листа на загрозени видови на Меѓународната унија за заштита на природата (IUCN) 9 .

Следењето и управувањето со сите аспекти на биолошката разновидност е предизвик, а „кратенките“, како што е сурогат вид (т.е. индикатор, чадор и водечки видови), при што ресурсите се фокусирани на ограничен број фокални видови за поширока корист 10 . Во зависност од зачуваните цели, се разликуваат неколку концепти на сурогат видови 11 . „Видовите показатели“ се користени за да се процени големината на антропогеното нарушување и промените во живеалиштето (здравствени индикатори), да се лоцираат области со висока регионална биолошка разновидност (индикатори за биолошка разновидност) и да се следат трендовите на популацијата кај другите видови (индикатори на популација) 12 „чадор видови“ се предложени како начин за управување со цели заедници со фокусирање на барањата на најраспространетите видови. 13 „главни видови“ се употребени за да се привлече јавното внимание и поддршка за природата на глобално или национално ниво и потенцијално да се привлечат средства за поголеми еколошки прашања 14 . Без оглед на нивните основни претпоставки, очекувањата се дека присуството и/или изобилството на сурогат вид е средство за разбирање на составот, состојбата и функцијата на покомплексна заедница, а се смета дека нивната употреба има заслуга за зачувување. и управување со природни средини 10,15,16 . Многу видови се предложени како сурогати во копнените (големи цицачи или птици) 17,18 и водните екосистеми (цицачи или риби) 19,20,21, но претпоставените функционални или дистрибутивни односи помеѓу овие и другите таксони ретко се тестираат 22 . Иако сурогатните видови на слатководни води, вклучително и видовите преселници, се разгледувани концептуално, тие ретко се користат во водните екосистеми 16,23.

Неодамна беше предложено дека катадромните јагули (род Ангвила), вклучително и 16 видови кои се мрестат на отворен океан и растат во континенталните води, се промовирани како водечки видови за зачувување на водата 24 . Ова беше предложено врз основа на тоа што (1) залихите на некои ангвилидни јагули (во понатамошниот текст како јагули) доживеаја забележителен пад во последните децении, што доведе до тоа 10 од 16 видови кои сега се оценуваат како „Загрозени“ или „Речиси загрозени“. во Црвениот список на загрозени видови на IUCN 25 (2) тие имаат катадромни животни циклуси кои вклучуваат продолжени миграции и низ морски и слатководни средини во повеќе од 150 земји 26 (3) закани како што се климатските промени, бариери за миграција, загадување, живеалишта загубата и неодржливата експлоатација и трговија им се закануваат на јагулите на глобално ниво 27 , а сето тоа ќе има значителни влијанија врз илјадници други водни видови кои живеат и во морските и во слатководните екосистеми 24 . Имајќи ги предвид катадромните животни циклуси на јагулите кои долго време ги фасцинираа истражувачите и нивното глобално комерцијално и културно значење, тие имаат потенцијал да го стимулираат јавниот интерес и поддршка за зачувување. Згора на тоа, имајќи ги предвид нивните еколошки карактеристики, широката употреба на живеалиштата која се протега од солените заливи до врвните води 28 како и политрофните навики за исхрана 29,30,31,32,33 , тие имаат потенцијал да бидат не само главен вид, туку и индикатор и чадор видови за слатководна биолошка разновидност. Ова може да има огромни придобивки за другата водна флора и фауна, од кои многу се уште послабо разбрани од јагулите 24 .

Овде, ние докажуваме дека јагулите можат да бидат сурогат вид за зачувување на биодиверзитетот на слатководните води користејќи податоци кои се однесуваат на водни видови вклучувајќи ја и јапонската јагула (A. japonica) и џиновската шарена јагула (A. marmorata). Истражувањето е спроведено во реките во Јапонија, дел од островите формирани од акреционалната призма 34,35. Познато е дека преселните дијадромни видови генерално се доминантни во реките од регионите формирани од акреционалната призма 36 , бидејќи многу мали реки се формираат во овие региони како резултат на тоа што имаат многу планински области во споредба со еродираните региони и кратонот 34 . Бидејќи дијадромните видови се регрутираат меѓу морските и слатководните средини, трансречните структури како што се браните и браните имаат критично влијание врз намалувањето на популацијата на дијадромните видови вклучувајќи ги и јагулите 37 . Така, таквите острови нудат соодветни локации за да се истражат можните ефекти од поврзаноста на реката-океаните врз биодиверзитетот на слатководните води.

Потенцијалот за користење на јагулите како сурогат видови за зачувување на слатководната фаунска разновидност беше оценет со тестирање (1) дали јагулите се најширока топографски распространети видови во слатководните екосистеми, (2) дали јагулите се соодветен показател за поврзаноста меѓу реката и океанот и (3 ) дали јагулите биле потрошувач од висок ред во слатководните екосистеми. Конечно, разговаравме за потенцијалот на јагулите да дејствуваат како сеопфатен симбол за зачувување на слатководните води преку синтетизирање на резултатите од оваа студија и претходните извештаи кои ја покажуваат комерцијалната и културната важност на јагулите.


3. РЕЗУЛТАТИ

3.1. Карактеристики на инселбершката флора

Евидентиравме 1.060 видови од 92 семејства од 478 парцели. Fabaceae (112 видови), Myrtaceae (75), Asteraceae (77), Proteaceae (67), Cyperaceae (61), Orchidaceae (55), Poaceae (49), Asparagaceae (36), Ericaceae (34) и Stylidiaceae ( 32) беа десетте најбогати семејства со видови, но нивното релативно изобилство варираше меѓу трите живеалишта (Табела ​ (Табела2 2).

Табела 2

Десетте најбогати фамилии со видови во Југозападниот австралиски флористички регион споредено со оние за три живеалишта, тревната вегетација на изданијата (HO), дрвенеста вегетација на изданијата (WO) и дрвенеста вегетација во основата на изданките (WOB) на 16 гранитни инселберг , подредени според бројот на видови (n) евидентирани во нашите парцели по семејство

HO nWO nWOB nВкупно SWAFR a n
Asteraceae47Myrtaceae75Fabaceae79Myrtaceae1,436
Orchidaceae31Fabaceae75Myrtaceae72Fabaceae1,156
Poaceae24Asteraceae49Asteraceae51Proteaceae914
Cyperaceae14Orchidaceae46Proteaceae49Orchidaceae422
Stylidiaceae13Proteaceae45Cyperaceae43Ericaceae362
Droseraceae13Poaceae40Poaceae37Asteraceae330
Centrolepidaceae12Cyperaceae40Orchidaceae30Cyperaceae262
Аспарагацеа9Ericaceae27Аспарагацеа28Goodeniaceae231
Araliaceae8Аспарагацеа22Goodeniaceae19Stylidiaceae227
Geraniaceae7Goodeniaceae19Ericaceae18Malvaceae196

Имаше голем број на ретко земени видови во нашата база на податоци, со 267 видови (25,2%) забележани во една парцела на сите парцели и 544 видови (51,3%) евидентирани во парцели на еден инселберг (Табела ​ (Табела 3). 3). Регистрирани се 16 животни групи, при што најзастапени се грмушките (37,4%), едногодишните билки (14%), повеќегодишните граминоиди (12,3%), повеќегодишните билки (11,3%) и повеќегодишните геофити (7,2%) (Табела и # x200B (Табела 3). 3). Осум од групите од животи‐вклучувале помалку од 2% од регистрираните таксони.

Табела 3

Животот‐ формира спектри за вкупната флора од 478 парцели на 16 гранитни инселберг во флористичкиот регион на Југозападна Австралија и видови кои се среќаваат во само една парцела (на сите инселберг) или на парцели на еден инселберг

Живот‐ формаНема видВкупна флора (%)Единечна парцелаЕдинечна парцела (%)Слободен инселбергСингл инзелберг (%)
Годишен папрат10.110.410.2
Годишен граминоид484.583.0132.4
Годишна билка14814.04115.46211.4
Годишна сочна билка121.120.730.6
Повеќегодишен планинар/епифит262.551.9101.8
Повеќегодишен планинар/епифит ‐паразит50.500.000.0
Повеќегодишна папрат131.231.161.1
Повеќегодишен граминоид13012.32910.97012.9
Повеќегодишна билка12011.3269.76211.4
Повеќегодишна билка– месојад40.410.440.7
Повеќегодишен билен геофит777.3176.4315.7
Повеќегодишна билка геофит– месојад141.331.171.3
Повеќегодишна сочна билка20.200.000.0
Грмушка39637.412044.924344.7
Дрво545.183.0275.0
Паразит од грмушка или дрво100.931.150.9
Н1,060 267 544 

Вонземските видови сочинуваат приближно 7% од вкупната флора, а едногодишни билки се најчестата форма на живот‐ (39 видови, 26% од едногодишни билки) проследени со едногодишни граминоиди (19 видови, 40% од годишни граминоиди), повеќегодишни билки (девет видови, 8% од повеќегодишни билки), едногодишни вкусни билки (три вида, 25% од едногодишни сочни билки) и повеќегодишни граминоиди (два вида, ρ% од повеќегодишни граминоиди).

3.2. Разновидност на инзелбершката флора

На ниво на парцела, локалните променливи беа значително корелирани (стр <਀.05) со богатство на видови во парцели HO и WO. Просечното богатство на видови во парцелите HO се движеше од 7,8 до 18,0 видови по парцела и се зголемуваше со зголемувањето на индексот на влажност на сагата (т 15,148 =਄.94, стр <਀.001, р 2  =਀.49). Просечното богатство на видови во парцелите WO се движеше од 13,5 до 26,3 видови по парцела и се зголемуваше со длабочината на почвата (т 15,151 =ਃ.3, стр <਀.01) и се намали со зголемување на TPI (т 15,151 = 𢄢.2, стр <਀.05) при што моделот ги вклучува двете променливи кои имаат р 2  =਀.29. Просечното богатство на видови во живеалиштата на WOB варира од 14,3 до 57,0 видови по парцела, но не беше во корелација со ниту една од длабочината на почвата или топографските променливи.

На ниво на израстоци, богатството на видови во парцелите на HO беше релативно константно низ инзелбергите и не беше во корелација со површината на излевањето, изолацијата или која било од четирите биоклиматски променливи. Вкупното богатство на видови во парцелите WO и WOB не беше во корелација со областа или изолацијата на Инзелберг, ниту со три биоклиматски променливи. Сепак, богатството на видовите значително се зголеми со врнежите во најсувата четвртина за парцелите WO (Wald χ 1, 14 2  =ꀑ.83, стр <਀.001, р 2  =਀.45) и значително се намали со врнежите во најсувата четвртина за WOB парцелите (Wald χ 1, 14 2  =ਇ.28, стр <਀.01, р 2  =਀.31).

3.3. Придонес на животната средина и географскиот простор во прометот на видовите

Четири променливи беа задржани како предвидувачи на прометот на видовите во GDM за HO парцели (Табела ​ (Табела 4). 4). Врнежите во најсувата четвртина беа релативно најважната променлива проследена со врнежите од највлажниот квартал, географската оддалеченост на интерплата и аспектот‐северноста. Четирите променливи сочинуваат 17,1% од вкупното објаснето отстапување на моделот (Слика ​ (Слика 3, 3, Табела ​ Табела 5). 5 ). Шест варијабли беа задржани како предвидувачи на прометот на видовите во ГДМ за парцелите на WO (Табела ​ (Табела 4). 4). Географското растојание на интерплотот беше релативно најважната променлива проследена со средната температура на најсувата четвртина, врнежите во најсувата четвртина, врнежите во највлажниот квартал, длабочината на почвата и индексот на топографска грубост. Шесте променливи сочинуваат 39,9% од вкупно објаснето отстапување на моделот (Слика ​ (Слика 3, 3, Табела ​ Табела 5). 5 ). Три променливи беа задржани како предвидувачи на прометот на видовите во GDM за WOB парцели (Табела ​ (Табела 4). 4). Географското растојание на интерплотот беше релативно најважната променлива проследена со врнежите во највлажниот квартал и средната температура во најсувата четвртина. Трите променливи сочинуваат 65,8% од вкупно објаснето отстапување на моделот (Слика ​ (Слика 3, 3, Табела ​ Табела 5 5 ).

Табела 4

Релативна важност на значајните променливи предвидувачи што се користат за моделирање на композициската различност на растителните заедници во три живеалишта низ 16 гранитни инселберг во флористичкиот регион на Југозападна Австралија

ГрадиентHOWOWOB
Интерплацирајте географско растојание0.341.212.02
Просечната температура највлажна четвртина
Просечна температура најсув квартал0.911.81
Највлажната четвртина од врнежите0.470.861.40
Врнежи најсув квартал0.781.11
Длабочина на почвата0.46
Аспект‐источност
Аспект‐северност0.15
Искривување
Индекс на топографска положба
Топографски индекс на влажност
Топографска грубост индекс0.39
Индекс на влажност на сагата

Живеалиштата се тревни вегетација на почвени ‐пополнети вдлабнатини на изданот (HO) дрвенеста вегетација на почвата‐исполнета вдлабнатини на изданот (WO) и дрвенеста вегетација на подлабоките почви во основата на изданијата (WOB). Релативната важност се одредува со собирање на коефициентите на I‐ splines (секоја I‐ spline има три коефициенти) од генерализирано моделирање на различности (види Слика ​ Слика 4 4 ).

Поделба на отстапувањето на моделот на генерализирана различност објаснето во прометот на растителни видови на 16 гранитни инселберг низ флористичкиот регион на Југозападна Австралија за три живеалишта: (а) тревни вегетација на почвата‐исполнети вдлабнатини на површината (HO) (б) дрвенеста вегетација на почва� вдлабнатини на изданот (WO) и (в) дрвенеста вегетација на подлабоките почви во основата на изданките (WOB). Користени се три групи на објаснувачки променливи: климатско, географско растојание и променливи на локацијата. За целосни детали за уникатните и споделени придонеси за објаснето отстапување, видете во Табела ​ Табела5. 5 . Венов дијаграм беше нацртан во eulerAPE 3 (Micallef & Rodgers, 2014)

Табела 5

Отстапување на моделот на генерализирана различност во прометот на растителни видови на 16 гранитни изданоци објаснети со избрани групи на променливи (клима, географско растојание и локација) поделени на соодветни уникатни (a,b,c) и споделени (ab, ab, bc, abc) придонеси како што е забележано на Слика ​ Слика3 3

Објаснувачки сетЖивеалиште
HOWOWOB
Клима (а)6.57.25.7
Географско растојание (б)1.02.96.1
Локација (в)0.351.80.0
Клима ∩ географско растојание (ab)9.327.054
Клима ∩ локација (ac)0.00.40.0
Сајт ∩ ГД (пр.н.е.)0.050.30.0
Клима ∩ локација ∩ географско растојание (abc)0.050.30.0
Вкупно (клима ∪ локација ∪ ГД)17.239.965.8

HO, тревни вегетација на почва‐исполнети вдлабнатини на изданот (HO) WO, дрвенеста вегетација на почва‐исполнети вдлабнатини на изданот (WO) WOB, дрвенеста вегетација на подлабоки почви во основата на изданките (WOB).

I‐spline опремените функции кои ја опишуваат големината и стапката на разликите во составот во трите живеалишта беа нелинеарни за повеќето променливи (Слика ​ (Слика 4), 4 ), со стапки на обрт што варираат во зависност од положбата долж градиентот на сушност, што е најголема кај ниски нивоа на врнежи од највлажниот квартал (Слика ​ (Слика 4б). 4 б). Дополнително, во WO парцелите стапките на промет на видови се зголемуваат со длабочината на почвата (Слика ​ (Слика 4e) 4 д) и ниските вредности на TRI (Слика ​ (Слика 4f), 4 f), додека кај парцелите HO стапките на прометот на видовите се зголемува со поголема стапка кај парцелите со појужен аспект (Слика ​ (Слика 4 4 g).

Моделот на генерализирана различност и вградени I‐ сплини за променливите што се покажа дека се значително поврзани со шемите на бета разновидност на 16 гранитни излети во флористичкиот регион на Југозападна Австралија поделени на три типа на живеалишта: тревна вегетација на почва вегетација на почвени ‐исполнети вдлабнатини на изданот (WO) и дрвенеста вегетација на подлабоките почви во основата на изданијата (WOB). Максималната висина постигната од секоја крива го покажува вкупниот износ на композициски обрт поврзан со таа променлива, држејќи ги константни другите променливи и неговата форма ја покажува стапката на варијација на композицискиот обрт долж градиентот

3.4. Релативен придонес на просторниот промет и вгнездување кон композициските разлики

Бета разновидност, мерена со мерката за различност на повеќе локации на Базелга (β SOR), се движеше од 0,892 до 0,935 за трите типа на живеалишта на инселберг. Ова речиси целосно се должи на прометот на просторните видови (β СИМ опсег 0,875𠄰,910) со многу ниска компонента поради вгнездување (β НЕС 0,017𠄰,025 Табела ​ Табела6). 6). Слична шема се случи за целата флора на издан.

Табела 6

Мерката за различност на повеќе локации на Базелга (β SOR) и неговите компоненти поврзани со замена на видови (β СИМ) и гнездење (β НЕС) преку гранитни инселберг во флористичкиот регион на Југозападна Австралија

Вредностите се дадени за парцели од три типа живеалишта на иселберг, тревна вегетација на почва‐исполнети вдлабнатини на издан (HO) дрвенеста вегетација на почва‐исполнети вдлабнатини на изданот (WO) и дрвенеста вегетација на подлабоки почви во основата на изданките. (WOB).


Вовед

Истребувањето на видовите е еден од најзначајните еколошки предизвици со кои се соочува човештвото (Ceballos et al. 2017) стапките се до 1000 пати повисоки од она што се смета за природно (De Vos et al. 2015). Како одговор на овој предизвик, повеќето земји ја ратификуваа Конвенцијата за биолошка разновидност (CBD) и Стратешкиот план за биолошка разновидност од 2020 година (Конвенција на Обединетите нации за биолошка разновидност 2010 година). Овие планови ги обврзуваат сите потписници да спречат исчезнување на познатите загрозени видови и да го подобрат нивниот статус на зачувување до 2020 година. Критичен фактор за успех во постигнувањето на овие планови е финансирањето, но сепак на глобално ниво има несоодветни инвестиции во зачувувањето (Waldron et al. 2017). Со зголемената криза за истребување на видови (IPBES 2018), претстојниот рок за CBD (Конвенција на Обединетите нации за биолошка разновидност 2010 година) и ограниченото финансирање за зачувување на глобално ниво (Waldron et al. 2017), потребни се подобри методи за да се даде приоритет на инвестициите на ресурсите во обновувањето на видовите .

Користивме методи за анализа на одлуки за насочување на инвестициите во управувањето со загрозените видови (на пр., Joseph et al. 2009 Carwardine et al. 2012 Chadés et al. 2015) за да ја квантифицираме ефикасноста на приоритизирање на управувањето со видовите, истовремено земајќи ги предвид географските преклопувања и заканите. Ја пресметавме ефикасноста врз основа на бројот на видови кои би можеле да се управуваат со строг буџет и приоритизиравме управување со видовите врз основа на оние кои се најефективните чадор (т.е. видови кои можат истовремено да имаат корист од многу други флора и фауна од самото управување). Го тестиравме овој метод на неодамнешниот план на австралиската федерална влада за давање приоритет на 73 загрозени видови, што е дел од пошироките напори за заштита и обновување на сите растенија и животни кои се изложени на ризик од исчезнување. Сметаме дека нашиот пристап за приоритизација базиран на проблеми за избор на видови чадор е применлив и за други региони кои содржат многу загрозени видови.

Австралија има приближно 1828 загрозени видови и една од највисоките стапки на исчезнување на Земјата (Winarski et al. 2011). Приоритетните видови беа избрани од федералната влада затоа што се сметаше дека се важни видови чадор (Австралиска влада 2015), но не е познато колку ефикасно ја претставуваат целата загрозена флора и фауна.


Апстракт

Употребата на сурогати на биолошката разновидност е сè попопуларна алатка, бидејќи обезбедува силни резултати додека ги намалува трошоците за конзерваторски студии. Еве, претпоставуваме дека кукавицата (Cuculus canorus) појавата може да биде во корелација со големото богатство на видови птици врз основа на претпоставката дека нивното присуство треба да го отслика богатството на нивните потенцијални птичји домаќини и целокупната заедница на птици. Поточно, ја проценивме поврзаноста помеѓу појавата на видовите и моделите на таксономска разновидност на мулти-просторна скала користејќи збирки податоци од седум европски земји. Нашите резултати покажуваат дека големото богатство на видови птици е добар показател за појавата на кукавицата, а најдобрите резултати се базирани на податоците од броењето на поени. Видот беше речиси отсутен на места со мало богатство на видови, што сугерира дека присуството на кукавица е соодветен сурогат на биодиверзитетот на птиците. Точноста на моделите се движеше од 0,68-0,71 (за голем просторен размер) до 0,86 (за локална просторна скала) и обезбеди вредни индикации за дистрибуција на таксономската разновидност на птиците на сите различни типови средини кои се следат во секоја земја. Овие асоцијации се веројатно поврзани со ко-еволутивните односи со видовите домаќини (во корелација со целокупното богатство на видовите) и претпочитањето на кукавицата за места кои се привлечни за многу други видови птици, поради големата разновидност на живеалиштата или изобилството на прехранбени ресурси. Нашите наоди нагласуваат како планерите за зачувување можат да ја користат појавата на кукавицата како сурогат за да ја максимизираат ефикасноста кога ги проучуваат обрасците за богатство на видови птици. Овие резултати, исто така, ги демонстрираат предностите од користењето на кукавицата наместо врвните предатори како потенцијална алатка за сурогат мајчинство за програмите на граѓански научници.


Методи

Katydid Red Listing

Во текот на две децении, PN ги посети глобалните музејски збирки, идентификуваше примероци и сними податоци и мерења за локалитетот во неговата база на податоци MANTIS [31]. Користејќи MANTIS и OSF [32], беше составена листа од 167 катидидни видови познати дека се појавуваат во Јужна Африка, Лесото и Свазиленд. Од целосната листа, 133 видови (79,64%) беа оценети за Црвената листа на IUCN [33]. Такси кои не можеа да се проценат (n = 34 20,35%) вклучуваа членови на големи родови на кои им е голема потребата од научна ревизија (на пр. Русија spp.) и подвидови со сомнителна валидност (на пр. Hetrodes pupus subspp.).

За проценка на Црвениот список, CSB прво го пресмета степенот на појава (EOO) и областа на искористеност (AOO) во ArcGIS 9.2 [34] врз основа на записите за собирање складирани во MANTIS. Видовите потоа беа оценети во согласност со критериумите за проценка на IUCN [35] користејќи или критериум Б (географски опсег во форма на EOO и/или AOO) или критериум D (многу мала или ограничена популација) во еден од шесте статуси: Критично загрозен (CR ), Загрозен (EN), Ранлив (VU), Најмалата загриженост (LC) или Дефицит на податоци (DD). Текстот за оценување беше напишан од CSB и PN и сите проценки беа објавени од IUCN во 2014 година [33]. Видовите DD (n = 16) беа исклучени од понатамошни анализи.

Katydid бодување и мерки за различност

Секој вид беше оценет за неколку особини (Табела 1). Статусот на закана (Т) беше оценет со вредност помеѓу 0-3 во растечки редослед на закана. Дистрибуцијата (D) беше оценета од 0-3 со намалување на големината на опсегот на дистрибуција (колку е потесен опсегот на видот, толку е поголем неговиот резултат). Животната историја (LH) беше оценета како збир на два одделни оценки: мобилноста (М) беше оценета од 0-2 по опаѓачки редослед на мобилност (на пр. 2 = без лет) и трофичкото ниво (Tr) беше оценето од 0-3 во растечки редослед на специјализација на храната (на пр. 3 = тревопасник еден домаќин). Комбинации на овие елементи беа сумирани и нивната просторна дистрибуција беше мапирана. Кога беа сумирани сите елементи, вкупниот максимален резултат беше 9, и колку е поголема оваа вредност, толку повеќе загрозените, ендемичните и домаќините беа специјализирани за видот. Овој систем на бодување е сличен на Биотичкиот индекс на Dragonfly [12, 13] и овозможува да се земат предвид карактеристиките на видовите при анализите на различноста. Бидејќи оценките на видовите беа цели броеви кои се движеа од 0-9, нивните остатоци не беа вообичаено распределени (Шапиро Вилк W = 0,96, p = 0,001), така што карактеристиките на видовите беа споредувани меѓу категориите на закана користејќи непараметриски тестови на Крускал-Волис во R 3.0.2 [36 ] и Tukey-Kramer-Nemenyi пост-хок тестови во пакетот PMCMR [37].

Мапирање

Јужна Африка беше поделена на квадрати со еднаква големина од 1° должина на 1° ширина во QGIS [38]. Оваа големина на мрежната ќелија ја подели Јужна Африка на 150 ќелии, од кои 28 (19%) не содржеа места за собирање катидиди. Иако ова е многу груба поделба, таа беше најсоодветна за оваа студија бидејќи се користеше за слични студии на глобално ниво за птици [6] и поради релативно нискиот број на вкупни записи за собирање во Јужна Африка (N = 1075 записи на LC, VU, EN и CR видови S1 Табела), оваа поделба на Јужна Африка резултираше со просечни 8,81 ± 0,31 (se) видови по мрежна ќелија. Ако користевме помали мрежни ќелии, нужно ќе имаше помалку точки за собирање по мрежна ќелија, што ќе ги загрози можните анализи на податоците. Мрежните ќелии беа исечени на крајбрежјето, а површината на земјата во мрежната ќелија беше земена предвид во анализите за да се земат предвид варијациите во големината на исечените мрежни ќелии.

Беа пресметани неколку метрика по ќелија на мрежата: вкупно, загрозено (број на CR, EN и VU видови) и богатство на чувствителни видови (број на видови со LH резултат = 3). Богатството на ендемски видови беше пресметано како број на видови во ќелија која имаше EOO < 5000 km 2 . Овој критериум е избран поради три причини: (1) во Критериумот Б на Црвената листа на IUCN, ова е граница за еден вид што треба да се класифицира како EN (2) 25,44% од видовите (29 видови од кои сите се загрозени) беа вклучено во оваа класификација, која е слична на 25% отсек на видови користени од слични студии [6] и (3) постои природен прекин во базата на податоци со тоа што, на EOO < 5000 km 2, има многу поголеми празнини помеѓу последователни EOO вредности отколку на EOO > 5000 km 2 (S1 Сл.).

Шест комбинации на оценките за особини на катидидните видови исто така беа просечни по мрежната ќелија: закана + дистрибуција (T+D) закана + животна историја (T+LH) дистрибуција + историја на живот (D+LH) закана + дистрибуција + мобилност (T+D +М) закана + дистрибуција + трофичко ниво (T+D+Tr) закана + дистрибуција + животна историја (T+D+LH). Резултатите за сите видови присутни во мрежната ќелија беа просечни за да се даде на секоја мрежна ќелија средна вредност по метрика.

Статистичка анализа

По анализа на видовите.

Ние тестиравме за коваријанса меѓу компонентите на резултатот на видовите со користење на филогенетска анализа на најмали квадрати (PGLS) во R 3.0.2 [39]. Нашите точки на податоци ја прекршија претпоставката за независност неопходна за моделите на линеарна регресија, бидејќи претпоставивме дека поблиските видови ќе бидат послични во однос на нивната закана, дистрибуција и карактеристики на историјата на животот. Во PGLS прво конструиравме филогенетско дрво за видот (S2 Слика). Повисоките таксонски (подфамилија) односи беа одредени според Маглстон et al. (2013) [40]. For paraphyletic subfamilies (Tettigoniinae, Pseudophyllinae, Mecopodinae and Meconematinae) we did the following: because no subfamily in our study was represented by > 20 species and because all of the representatives in our study appeared similar morphologically, in terms of their tribal assignment, and in terms of their South African distribution, we considered them monophyletic for the purposes of this study. They were placed on the branch of the tree from Mugleston et al. (2013) which corresponded to their closest relative. Since we lacked information on evolutionary relationships within subfamilies, genera and subgenera were assumed to be monophyletic. All species within a subgenus were assigned equal branch lengths, subgenera within a genus were assigned equal branch lengths, and all genera within a subfamily were also assigned equal branch lengths, such that two species from the same subgenus were considered more closely related evolutionarily than two species from different subgenera within the same genus, but no further ranking was assigned at species, subgenus or genus level. All branch lengths were kept equal to one to construct a conservative tree, and the tree was unrooted. The only species which may fall significantly in the wrong place is a Pseudophyllinae species from the coastal forests of the Eastern Cape which has yet to be described, and which appears to be of a different evolutionary origin than other South African members of this subfamily. Within the genus Brinckiella, evolutionary relationships between species pairs Б. wilsoni–B. arboricola и Б. karooensis–B. mauerbergerorum were assumed on the basis of recent morphological evidence [30].

In PGLS we constructed a series of models to test the relationship of T (dependent variable) with D, LH, M, Tr and their interaction terms (independent variables), and D (dependent) with LH (independent). Ordinary least square models (OLS) and phylogenetic equivalents (PGLS) were constructed for each pair of variables and their strength was compared using Akaike Information Criteria (AIC) to select the best performing model [41]. PGLS models also produced an estimate of phylogenetic covariance (λ), which indicated the strength of the phylogenetic effect [39].

By grid cell analysis.

In order to compare the information provided by each of the diversity measures per grid cell, we constructed a spatial generalized linear mixed effects model (GLMM) in R 3.0.2. We could not calculate traditional pair-wise correlations between the diversity measures because we expected a large degree of spatial autocorrelation which would violate the assumption of independence among the data points (grid cells). We first calculated the degree of spatial autocorrelation in fitted general linear models (function glm in R 3.0.2) of each pair of diversity measures [42]. Moran’s I was calculated using package ncf in R [43]. We then calculated GLMM using the function glmmPQL in package MASS [44] by using Poisson errors with predictor diversity measure and land area within a grid cell as fixed effects and spatial structure modeled as an exponential correlation structure [6, 42]. Estimates of model fit were calculated using marginal r 2 since this is appropriate for models with no random effects [45]. Here, we present results for species richness based diversity measures and for the T+D+LH diversity measure which takes species identity into account. Other combinations of katydid species trait scores are excluded because they are collinear with T+D+LH since they are constructed from individual elements of the full measure.

We then compared overlap of katydid hotspots with South African biodiversity hotspots. We first classified the grid cells according to whether they fell within a biodiversity hotspot or not. We tested four inclusion rules: a grid cell was considered to be within a biodiversity hotspot if > 25% (N = 62, 50.8% of cells), > 50% (N = 57, 46.7% of cells), > 75% (N = 47, 38.5% of cells), or 100% (N = 39, 32.0% of cells) of the area of the cell fell within a biodiversity hotspot. There was no significant difference between the four possible inclusion rules in the difference between the hotspot minus non-hotspot values for any of the diversity measures (Kruskal-Wallis χ 2 3 = 0.22, p = 0.98). Therefore, we chose to use 50% inclusion throughout all analyses as this is conservative but includes enough grid cells to allow for more robust analyses.

All three of the biodiversity hotspots are located along South Africa’s coastline. Sampling density was higher along coastlines (i.e. in the hotspots) than in South Africa’s interior. However, since much of our raw data were derived from historical museum records, it was impossible to know whether this was due to increased sampling along the coastlines due to easier access or whether more specimens were collected along the coastlines because there were more specimens along the coastlines. We compared whether sampling effort was equivalent and sufficient between the hotspot and non-hotspot grid cells using species accumulation curves (SACs) calculated in EstimateS [46]. Hotspot and non-hotspot grid cells were compared for each of the diversity measures using Mann-Whitney non-parametric tests in R 3.0.2.

Frequency histograms were constructed to identify a usable definition of katydid count-based and score-based hotspots. We then ran a series of chi-squared tests in R 3.0.2 to test whether individual grid cells which fell within a katydid count or score-based hotspot were more likely to also fall within a biodiversity hotspot than what would be predicted on the basis of chance alone.


Quantifying the relative irreplaceability of important bird and biodiversity areas

Address for correspondence: Centre for Biodiversity and Conservation Science, Goddard bld 8, The University of Queensland, 4072, Brisbane, Queensland, Australia, email [email protected] Search for more papers by this author

International Union for Conservation of Nature, 28 rue Mauverney, 1196 Gland, Switzerland

World Agroforestry Center (ICRAF), University of the Philippines Los Baños, Laguna, 4031 Philippines

School of Geography and Environmental Studies, University of Tasmania, Hobart TAS, 7001 Australia

International Union for Conservation of Nature, Sheraton House Castle Park, Cambridge, CB3 0AX United Kingdom

BirdLife International, Wellbrook Court, Girton Road, Cambridge, CB3 0NA United Kingdom

Global Mammal Assessment Program, Department of Biology and Biotechnologies, SapienzaUniversità di Roma, viale dell’ Università 32, 00185 Rome, Italy

Durrell Institute of Conservation and Ecology, School of Anthropology and Conservation, University of Kent, Canterbury, CT2 7NR United Kingdom

The Biodiversity Consultancy Ltd, 3E King's Parade, Cambridge, CB2 1SJ United Kingdom

BirdLife International, Wellbrook Court, Girton Road, Cambridge, CB3 0NA United Kingdom

CSIRO Land and Water Flagship, GPO Box 1700, Canberra, ACT, 2601 Australia

Sovon, Dutch Centre for Field Ornithology, P.O. Box 6521, 6503 GA Nijmegen, The Netherlands

European Bird Census Council, P.O. Box 6521, 6503 GA, Nijmegen, The Netherlands

Radboud University, Institute for Water and Wetland Research, Department of Animal Ecology and Ecophysiology, P.O. Box 9100, 6500 GL, Nijmegen, The Netherlands

Microsoft Research, Redmond, Washington, U.S.A

United Nations Environment Programme-World Conservation Monitoring Centre (UNEP-WCMC), 219 Huntingdon Road, CB3 0DL, Cambridge, United Kingdom

ARC Centre of Excellence for Environmental Decisions, Centre for Biodiversity and Conservation Science, The University of Queensland, 4072 Brisbane, Queensland, Australia

Department of Life Sciences, Imperial College London, Buckhurst Road, Ascot, Berkshire, SL5 7PY United Kingdom

Department of Botany, Nelson Mandela Metropolitan University, P.O. Box 77000, Port Elizabeth, 6031 South Africa

National Fish and Wildlife Foundation, Washington, D.C., 20005 U.S.A

School of Life Sciences, Arizona State University, P.O. Box 874601, Tempe, Arizona, 85287-4601 U.S.A

BirdLife International, Wellbrook Court, Girton Road, Cambridge, CB3 0NA United Kingdom

ARC Centre of Excellence for Environmental Decisions, Centre for Biodiversity and Conservation Science, The University of Queensland, 4072 Brisbane, Queensland, Australia

Department of Life Sciences, Imperial College London, Buckhurst Road, Ascot, Berkshire, SL5 7PY United Kingdom

Microsoft Research, Redmond, Washington, U.S.A

Global Conservation Program, Wildlife Conservation Society, 2300 Southern Boulevard, Bronx, New York, 10460 U.S.A

WCPA-SSC Joint Task Force on Biodiversity and Protected Areas, International Union for the Conservation of Nature (IUCN), 64 Juniper Road, Chelsea, Quebec, J9B 1T3 Canada

Global Mammal Assessment Program, Department of Biology and Biotechnologies, SapienzaUniversità di Roma, viale dell’ Università 32, 00185 Rome, Italy

ARC Centre of Excellence for Environmental Decisions, Centre for Biodiversity and Conservation Science, The University of Queensland, 4072 Brisbane, Queensland, Australia

School of Geography, Planning and Environmental Management, The University of Queensland, 4072 Brisbane, Queensland, Australia

Address for correspondence: Centre for Biodiversity and Conservation Science, Goddard bld 8, The University of Queensland, 4072, Brisbane, Queensland, Australia, email [email protected] Search for more papers by this author

International Union for Conservation of Nature, 28 rue Mauverney, 1196 Gland, Switzerland

World Agroforestry Center (ICRAF), University of the Philippines Los Baños, Laguna, 4031 Philippines

School of Geography and Environmental Studies, University of Tasmania, Hobart TAS, 7001 Australia

International Union for Conservation of Nature, Sheraton House Castle Park, Cambridge, CB3 0AX United Kingdom

BirdLife International, Wellbrook Court, Girton Road, Cambridge, CB3 0NA United Kingdom

Global Mammal Assessment Program, Department of Biology and Biotechnologies, SapienzaUniversità di Roma, viale dell’ Università 32, 00185 Rome, Italy

Durrell Institute of Conservation and Ecology, School of Anthropology and Conservation, University of Kent, Canterbury, CT2 7NR United Kingdom

The Biodiversity Consultancy Ltd, 3E King's Parade, Cambridge, CB2 1SJ United Kingdom

BirdLife International, Wellbrook Court, Girton Road, Cambridge, CB3 0NA United Kingdom

CSIRO Land and Water Flagship, GPO Box 1700, Canberra, ACT, 2601 Australia

Sovon, Dutch Centre for Field Ornithology, P.O. Box 6521, 6503 GA Nijmegen, The Netherlands

European Bird Census Council, P.O. Box 6521, 6503 GA, Nijmegen, The Netherlands

Radboud University, Institute for Water and Wetland Research, Department of Animal Ecology and Ecophysiology, P.O. Box 9100, 6500 GL, Nijmegen, The Netherlands

Microsoft Research, Redmond, Washington, U.S.A

United Nations Environment Programme-World Conservation Monitoring Centre (UNEP-WCMC), 219 Huntingdon Road, CB3 0DL, Cambridge, United Kingdom

ARC Centre of Excellence for Environmental Decisions, Centre for Biodiversity and Conservation Science, The University of Queensland, 4072 Brisbane, Queensland, Australia

Department of Life Sciences, Imperial College London, Buckhurst Road, Ascot, Berkshire, SL5 7PY United Kingdom

Department of Botany, Nelson Mandela Metropolitan University, P.O. Box 77000, Port Elizabeth, 6031 South Africa

National Fish and Wildlife Foundation, Washington, D.C., 20005 U.S.A

School of Life Sciences, Arizona State University, P.O. Box 874601, Tempe, Arizona, 85287-4601 U.S.A

BirdLife International, Wellbrook Court, Girton Road, Cambridge, CB3 0NA United Kingdom

ARC Centre of Excellence for Environmental Decisions, Centre for Biodiversity and Conservation Science, The University of Queensland, 4072 Brisbane, Queensland, Australia

Department of Life Sciences, Imperial College London, Buckhurst Road, Ascot, Berkshire, SL5 7PY United Kingdom

Microsoft Research, Redmond, Washington, U.S.A

Global Conservation Program, Wildlife Conservation Society, 2300 Southern Boulevard, Bronx, New York, 10460 U.S.A

WCPA-SSC Joint Task Force on Biodiversity and Protected Areas, International Union for the Conservation of Nature (IUCN), 64 Juniper Road, Chelsea, Quebec, J9B 1T3 Canada

Апстракт

World governments have committed to increase the global protected areas coverage by 2020, but the effectiveness of this commitment for protecting biodiversity depends on where new protected areas are located. Threshold- and complementarity-based approaches have been independently used to identify important sites for biodiversity. We brought together these approaches by performing a complementarity-based analysis of irreplaceability in important bird and biodiversity areas (IBAs), which are sites identified using a threshold-based approach. We determined whether irreplaceability values are higher inside than outside IBAs and whether any observed difference depends on known characteristics of the IBAs. We focused on 3 regions with comprehensive IBA inventories and bird distribution atlases: Australia, southern Africa, and Europe. Irreplaceability values were significantly higher inside than outside IBAs, although differences were much smaller in Europe than elsewhere. Higher irreplaceability values in IBAs were associated with the presence and number of restricted-range species number of criteria under which the site was identified and mean geographic range size of the species for which the site was identified (trigger species). In addition, IBAs were characterized by higher irreplaceability values when using proportional species representation targets, rather than fixed targets. There were broadly comparable results when measuring irreplaceability for trigger species and when considering all bird species, which indicates a good surrogacy effect of the former. Recently, the International Union for Conservation of Nature has convened a consultation to consolidate global standards for the identification of key biodiversity areas (KBAs), building from existing approaches such as IBAs. Our results informed this consultation, and in particular a proposed irreplaceability criterion that will allow the new KBA standard to draw on the strengths of both threshold- and complementarity-based approaches.

Апстракт

Cuantificación del Carácter Relativamente Irreemplazable de las Áreas Importantes para la Conservación de Aves

Резиме

Los gobiernos del mundo se han comprometido a incrementar la cobertura de las áreas protegidas para el año 2020, pero la efectividad de este compromiso con la protección de la biodiversidad depende de la ubicación de las nuevas áreas protegidas. Las estrategias basadas en umbrales y en la complementareidad se han utilizado independientemente para identificar sitios importantes para la biodiversidad. Juntamos estas estrategias al realizar un análisis basado en la complementareidad del carácter irremplazable de las áreas importantes para la conservación de aves (AICA), que son sitios identificados con el uso de una estrategia basada en umbrales. Determinamos si los valores de irreemplazabilidad son más altos dentro que fuera de una AICA y si alguna diferencia observada depende de las características conocidas del área. Nos enfocamos en tres regiones con inventarios completos de AICA y en atlas de distribución de aves: Australia, el sur de África y Europa. Los valores de irreemplazabilidad fueron significativamente más altos dentro de las AICA que fuera, aunque las diferencias fueron mucho menores en Europa que en otro lado. Los valores más altos de irreemplazabilidad en las AICA estuvieron asociados con la presencia y el número de especies con extensión restringida el número de criterios bajo los que se identificó el sitio y el tamaño promedio de la extensión geográfica de las especies para las cuales se identificó el sitio (especies de activación). Además, las AICA se caracterizaron por valores de irreemplazabilidad más altos cuando se usaron objetivos de representación proporcional de especies en lugar de objetivos fijos. Hubo resultados comparables de manera general cuando se midió la irreemplazabilidad de las especies de activación y cuando se consideró a todas las especies de aves, lo que indica un buen efecto de sustitución de las anteriores. La Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza convocó recientemente a una consulta para consolidar los estándares globales para la identificación de áreas clave de biodiversidad (ACB), a partir de las estrategias existentes como las AICA. Nuestros resultados brindaron información a esta consulta y en particular a la propuesta de un criterio de irreemplazabilidad que permitirá al nuevo estándar de las ACB recurrir a las fortalezas de las estrategias basadas en umbrales y de las basadas en la complementareidad.


Признанија

We thank the authors of the original data sets, both published and unpublished, who shared data with us. We thank the National Center for Ecological Analysis and Synthesis (NCEAS) for funding the workshop “Biodiversity and the Functioning of Ecosystems: Translating Results from Model Experiments into Functional Reality”. Support for NCEAS comes from University of California Santa Barbara and the National Science Foundation. J.E.K.B., E.C.A. and M.I.O. had NCEAS post-doctoral fellowships, J.E.D. had support from NSF OCE-1031061 B.J.C. had support from NSF DEB-1046121 L.G. was supported by grant 621-2009-5457 from the Swedish Research Council VR A.G. is supported by the Canada Research Chair Program and NSERC.


Open Research

The data and R code used to produce the main results presented in the article, in addition to the link to an online interactive map displaying the location of the plots, are available at: https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.14191268

Ве молиме имајте предвид: Издавачот не е одговорен за содржината или функционалноста на која било придружна информација обезбедена од авторите. Сите прашања (освен содржината што недостасува) треба да се упатат до соодветниот автор за статијата.


Погледнете го видеото: Biodiverzitet, biološka raznovrsnost (Август 2022).