معلومة

6.1: تنوع الأنواع كبديل للتنوع البيولوجي العالمي - علم الأحياء

6.1: تنوع الأنواع كبديل للتنوع البيولوجي العالمي - علم الأحياء


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.

غالبًا ما يتم التعبير عن التنوع البيولوجي العالمي على أنه العدد الإجمالي للأنواع التي تعيش حاليًا على الأرض ، أي ثراء الأنواع. في هذه الحالات ، قد يغفل العلماء عن غير قصد بعض الأنواع عند إعداد قوائم جرد الكائنات الحية ، مما يجعلهم يصفون ويسمون نوعًا معروفًا بالفعل.

الأهم من ذلك ، يصعب تحديد بعض الأنواع. على سبيل المثال ، تبدو "الأنواع الخفية" التصنيفية مشابهة جدًا للأنواع الأخرى وقد يتم التعرف عليها بشكل خاطئ (ومن ثم يتم التغاضي عنها على أنها نوع مختلف). وهكذا ، تم تحديد العديد من الأنواع المختلفة ، ولكن المتشابهة ، والتي تم تحديدها على أنها نوع واحد من قبل عالم واحد ، على أنها أنواع مختلفة تمامًا من قبل عالم آخر. لمزيد من المناقشة حول الأنواع المشفرة ، مع أمثلة محددة من الضفادع المشفرة من فيتنام ، انظر Inger (1999) و Bain et al. ، (في الصحافة).

يتوقع العلماء أن الأنواع الموصوفة علميًا لا تمثل سوى جزء صغير من العدد الإجمالي للأنواع على الأرض اليوم. العديد من الأنواع الإضافية لم يتم اكتشافها بعد ، أو أنها معروفة للعلماء ولكن لم يتم وصفها رسميًا. يقدر العلماء أن العدد الإجمالي للأنواع على الأرض يمكن أن يتراوح من حوالي 3.6 مليون إلى 117.7 مليون ، من 13 إلى 20 مليونًا هو النطاق الأكثر ذكرًا (Hammond ، 1995 ؛ Cracraft ، 2002).

يعتمد تقدير العدد الإجمالي للأنواع على الاستقراء مما نعرفه بالفعل عن مجموعات معينة من الأنواع. على سبيل المثال ، يمكننا استقراء باستخدام نسبة الأنواع الموصوفة علميًا إلى الأنواع غير الموصوفة لمجموعة معينة من الكائنات الحية التي تم جمعها من منطقة محددة. ومع ذلك ، فنحن لا نعرف سوى القليل جدًا عن بعض مجموعات الكائنات الحية ، مثل البكتيريا وبعض أنواع الفطريات ، لدرجة أننا لا نملك بيانات أساسية مناسبة يمكننا من خلالها استقراء العدد الإجمالي التقديري للأنواع على الأرض. بالإضافة إلى ذلك ، لم يتم جمع بعض مجموعات الكائنات الحية بشكل شامل من المناطق التي يحتمل أن يكون ثراء أنواعها فيها أغنى (على سبيل المثال ، الحشرات في الغابات الاستوائية المطيرة). هذه العوامل ، وحقيقة أن الأشخاص المختلفين قد استخدموا تقنيات ومجموعات بيانات مختلفة لاستقراء العدد الإجمالي للأنواع ، تفسر النطاق الواسع بين الأرقام الدنيا والعليا البالغة 3.6 مليون و 117.7 مليون على التوالي.

في حين أنه من المهم معرفة العدد الإجمالي لأنواع الأرض ، فمن المفيد أيضًا الحصول على قدر من التمثيل النسبي لمجموعات مختلفة من الأنواع ذات الصلة (مثل البكتيريا والنباتات المزهرة والحشرات والطيور والثدييات). يشار إلى هذا عادة باسم التنوع التصنيفي أو النشئي. يتم تجميع الأنواع معًا وفقًا للخصائص المشتركة (الجينية ، أو التشريحية ، أو الكيميائية الحيوية ، أو الفسيولوجية ، أو السلوكية) وهذا يعطينا تصنيفًا للأنواع بناءً على علاقاتها التطورية أو التطورية الظاهرة. يمكننا بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتقييم نسبة الأنواع ذات الصلة بين العدد الإجمالي للأنواع على الأرض. يحتوي الجدول على مجموعة مختارة من الأصناف المعروفة.


النقاط الساخنة للتنوع البيولوجي لأولويات المحافظة على البيئة

دعاة الحفاظ على البيئة أبعد ما يكونون عن القدرة على مساعدة جميع الأنواع المعرضة للتهديد ، حتى لو كان ذلك بسبب نقص التمويل. وهذا يعطي الأولوية للأولويات: كيف يمكننا دعم معظم الأنواع بأقل تكلفة؟ تتمثل إحدى الطرق في تحديد "النقاط الساخنة للتنوع البيولوجي" حيث تتعرض التركيزات الاستثنائية للأنواع المتوطنة لخسارة استثنائية في الموائل. ما يصل إلى 44 ٪ من جميع أنواع النباتات الوعائية و 35 ٪ من جميع الأنواع في أربع مجموعات فقارية محصورة في 25 نقطة ساخنة تشكل 1.4 ٪ فقط من سطح الأرض على الأرض. وهذا يفتح الطريق لاستراتيجية "الرصاصة الفضية" من جانب مخططي الحفظ ، مع التركيز على هذه النقاط الساخنة بما يتناسب مع حصتها من الأنواع المعرضة للخطر في العالم.


مقدمة

على الرغم من أن المياه العذبة لا تغطي سوى 2.3٪ من سطح الأرض 1 ، فإن عدد الأنواع الموصوفة لكل منطقة أعلى بكثير من تلك الموجودة في الأنظمة البيئية البرية والبحرية 2. علاوة على ذلك ، فهي تدعم ما يقرب من 10 ٪ من جميع الأنواع المعروفة ، والتي تشمل 40 ٪ من أنواع الأسماك العالمية و

33٪ من أنواع الفقاريات العالمية 3،4. ومع ذلك ، فإن الانخفاض في التنوع البيولوجي يكون أكبر بكثير في المياه العذبة من النظم الإيكولوجية الأرضية الأكثر تضررًا 5. تعد النظم الإيكولوجية للمياه العذبة الأكثر تهديداً على مستوى العالم ، فهي تركز أيضًا على السكان مما أدى إلى تدهور الموائل على نطاق واسع ، والتلوث ، وتنظيم التدفق ، واستخراج المياه ، ومصايد الأسماك غير المستدامة ، وإدخال الأنواع الغريبة ، وتغير المناخ ، والأمراض المعدية ، وتكاثر الطحالب الضارة ، وتوسيع الطاقة الكهرومائية. ، 8. ونتيجة لذلك ، تم تصنيف ما يقرب من ثلث الأنواع في المياه العذبة على أنها "مهددة بالانقراض" في القائمة الحمراء للاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة (IUCN) للأنواع المهددة 9.

يعد رصد وإدارة جميع جوانب التنوع البيولوجي أمرًا صعبًا ، و "الاختصارات" ، مثل الأنواع البديلة (أي المؤشر ، والأنواع الشاملة والرائدة) ، حيث تركز الموارد على عدد محدود من الأنواع المحورية لتحقيق فائدة أوسع 10. اعتمادًا على أهداف الحفظ ، تم تمييز العديد من مفاهيم الأنواع البديلة 11. تم استخدام "أنواع المؤشرات" لتقييم حجم الاضطرابات البشرية المنشأ والتغيرات في الموائل (المؤشرات الصحية) ، لتحديد مناطق التنوع البيولوجي الإقليمي العالي (مؤشرات التنوع البيولوجي) ، ورصد الاتجاهات السكانية في الأنواع الأخرى (مؤشرات السكان) 12 'مظلة كطريقة لإدارة مجتمعات بأكملها من خلال التركيز على متطلبات الأنواع الأكثر انتشارًا. القضايا البيئية الأكبر 14. بغض النظر عن الافتراضات الأساسية الخاصة بهم ، فإن التوقع هو أن وجود و / أو وفرة نوع بديل هو وسيلة لفهم تكوين وحالة ووظيفة مجتمع أكثر تعقيدًا ، ويُعتقد أن استخدامها يستحق الحفظ وإدارة البيئات الطبيعية 10،15،16. تم اقتراح العديد من الأنواع كبدائل في الأرض (الثدييات الكبيرة أو الطيور) 17،18 والنظم الإيكولوجية المائية (الثدييات أو الأسماك) ، ولكن نادراً ما يتم اختبار العلاقات الوظيفية أو التوزيعية المفترضة بين هذه الأنواع وغيرها من الأصناف. على الرغم من اعتبار الأنواع البديلة للمياه العذبة ، بما في ذلك الأنواع المهاجرة ، من الناحية المفاهيمية ، إلا أنها نادراً ما تستخدم في النظم الإيكولوجية المائية 16،23.

في الآونة الأخيرة ، تم اقتراح أن الثعابين القطبية (جنس أنغيلا) ، بما في ذلك 16 نوعًا تفرخ في المحيط المفتوح وتنمو في المياه القارية ، يتم الترويج لها كنوع رئيسي لحفظ المياه 24. تم اقتراح ذلك على أساس أن (1) مخزونات بعض ثعابين الأنقليس (يشار إليها فيما بعد باسم ثعبان البحر) قد شهدت انخفاضًا ملحوظًا في العقود الأخيرة ، مما أدى إلى تصنيف 10 من 16 نوعًا تم تصنيفها الآن على أنها "مهددة" أو "شبه مهددة" في القائمة الحمراء للاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة (IUCN) للأنواع المهددة 25 (2) لديهم دورات حياة متسلسلة تتضمن هجرات ممتدة عبر كل من بيئات المياه العذبة والبحرية في أكثر من 150 دولة 26 (3) تهديدات مثل تغير المناخ ، والحواجز أمام الهجرة ، والتلوث ، والموئل يهدد الخسارة والاستغلال غير المستدام والتجارة الثعابين على مستوى العالم 27 ، وكلها سيكون لها آثار كبيرة على الآلاف من الأنواع المائية الأخرى التي تعيش في كل من النظم الإيكولوجية البحرية والمياه العذبة 24. نظرًا لدورات الحياة المتسلسلة للثعابين التي طالما فتنت الباحثين وأهميتها التجارية والثقافية العالمية ، فإن لديها القدرة على تحفيز الاهتمام العام ودعم الحفظ. علاوة على ذلك ، نظرًا لخصائصها البيئية ، واستخدام الموائل الواسع الذي يمتد من الخلجان الملحية إلى منابع المرتفعات 28 بالإضافة إلى عادات التغذية المتعددة التغذية 29،30،31،32،33 ، فإن لديهم القدرة على أن يكونوا ليس فقط نوعًا رئيسيًا ، ولكن أيضًا مؤشرًا ومظلة أنواع للتنوع البيولوجي للمياه العذبة. يمكن أن يكون لهذا فوائد كبيرة للنباتات والحيوانات المائية الأخرى ، وكثير منها غير مفهومة بشكل جيد أكثر من ثعبان البحر 24.

هنا ، نوضح أن الثعابين يمكن أن تكون نوعًا بديلًا للحفاظ على التنوع البيولوجي للمياه العذبة باستخدام البيانات المتعلقة بالأنواع المائية بما في ذلك ثعبان البحر الياباني (أ. جابونيكا) وثعبان السمك العملاق المرقش (A. marmorata). تم إجراء البحث في أنهار في اليابان ، وهي جزء من الجزر التي شكلها المنشور التراكمي 34،35. من المعروف أن الأنواع ثنائية الكروم المهاجرة هي السائدة بشكل عام في أنهار المناطق التي يتكون منها المنشور التراكمي 36 ، لأن العديد من الأنهار الصغيرة تتشكل في هذه المناطق نتيجة لوجود العديد من المناطق الجبلية مقارنة بالمناطق المتآكلة و craton 34. نظرًا لأن الأنواع ثنائية الكروم تتجمع بين بيئات المياه العذبة والبحرية ، فإن الهياكل العابرة للأنهار مثل السدود والسدود لها تأثير حاسم على انخفاض أعداد الأنواع ثنائية الكروم بما في ذلك الثعابين 37. وهكذا ، فإن مثل هذه الجزر توفر مواقع مناسبة للتحقيق في الآثار المحتملة للترابط بين الأنهار والمحيطات على التنوع البيولوجي للمياه العذبة.

تم تقييم إمكانية استخدام الثعابين كأنواع بديلة للحفاظ على التنوع الحيواني في المياه العذبة من خلال اختبار (1) ما إذا كانت الثعابين هي أوسع الأنواع الموزعة طبوغرافيًا في النظم الإيكولوجية للمياه العذبة ، (2) ما إذا كانت الثعابين مؤشرًا مناسبًا لترابط النهر والمحيط و (3) ) ما إذا كانت الثعابين مستهلكًا عالي المستوى في النظم الإيكولوجية للمياه العذبة. أخيرًا ، ناقشنا قدرة الثعابين على العمل كرمز شامل للحفاظ على المياه العذبة من خلال تجميع نتائج الدراسة الحالية والتقارير السابقة التي توضح الأهمية التجارية والثقافية للثعابين.


3. النتائج

3.1. خصائص نباتات إينسيلبيرج

سجلنا 1060 نوعًا من 92 عائلة من 478 قطعة أرض. الفصيلة البقولية (112 نوعًا) و Myrtaceae (75) و Asteraceae (77) و Proteaceae (67) و Cyperaceae (61) و Orchidaceae (55) و Poaceae (49) و Asparagaceae (36) و Ericaceae (34) و Stylidiaceae ( 32) هي أكثر عشرة أنواع & # x02010 عائلات غنية ، لكن وفرتها النسبية اختلفت بين الموائل الثلاثة (الجدول & # x200 ب (الجدول 2 2).

الجدول 2

أكثر عشرة أنواع و # x02010 عائلات غنية في منطقة الأزهار بجنوب غرب أستراليا مقارنة بتلك الموجودة في ثلاثة موائل ، والنباتات العشبية على النتوءات (HO) ، والنباتات الخشبية على النتوءات (WO) ، والنباتات الخشبية عند قاعدة النتوءات (WOB) على 16 جبلًا من الجرانيت الداخلي ، مرتبة حسب عدد الأنواع (ن) مسجلة في قطع الأراضي لدينا لكل أسرة

ح نWO نWOB نإجمالي SWAFR أ ن
أستراسيا47Myrtaceae75البقولية79Myrtaceae1,436
الأوركيد31البقولية75Myrtaceae72البقولية1,156
نعمة24أستراسيا49أستراسيا51بروتيا914
Cyperaceae14الأوركيد46بروتيا49الأوركيد422
Stylidiaceae13بروتيا45Cyperaceae43إريكاسيا362
Droseraceae13نعمة40نعمة37أستراسيا330
Centrolepidaceae12Cyperaceae40الأوركيد30Cyperaceae262
الهليون9إريكاسيا27الهليون28Goodeniaceae231
Araliaceae8الهليون22Goodeniaceae19Stylidiaceae227
Geraniaceae7Goodeniaceae19إريكاسيا18Malvaceae196

كانت هناك أعداد كبيرة من الأنواع التي نادرًا ما يتم أخذ عينات منها في مجموعة البيانات الخاصة بنا ، حيث تم تسجيل 267 نوعًا (25.2 ٪) في قطعة أرض واحدة عبر جميع المؤامرات و 544 نوعًا (51.3 ٪) مسجلة في المؤامرات على جبل داخلي واحد (الجدول & # x200B (الجدول 3). 3). تم تسجيل ستة عشر مجموعة من الحياة و # x02010 ، مع الشجيرات (37.4٪) ، والأعشاب السنوية (14٪) ، والجرامينات المعمرة (12.3٪) ، والأعشاب المعمرة (11.3٪) ، والنباتات الجيوفيتية المعمرة (7.2٪) الأكثر شيوعًا (الجدول & #) x200B (الجدول 3). 3). ثمانية من مجموعات الحياة & # x02010 تضم كل منها أقل من 2٪ من الأصناف المسجلة.

الجدول 3

Life & # x02010 أطياف تشكيل للنباتات الإجمالية من 478 قطعة أرض على 16 من جبال الجرانيت في منطقة الزهور بجنوب غرب أستراليا ، والأنواع التي تحدث في قطعة أرض واحدة فقط (في جميع الجبال الداخلية) أو مؤامرات على جبل داخلي واحد

الحياة & # x02010formلا توجد أنواعمجموع النباتات (٪)مؤامرة واحدةقطعة واحدة (٪)inselberg واحدإنسلبيرج واحد (٪)
السرخس السنوي10.110.410.2
الجرامينويد السنوي484.583.0132.4
عشب سنوي14814.04115.46211.4
عشب عصاري سنوي121.120.730.6
متسلق معمر / نبات مشاشية262.551.9101.8
متسلق معمر / طفيلي و # x02010 طفيلي50.500.000.0
سرخس معمر131.231.161.1
جرامينويد المعمرة13012.32910.97012.9
عشب معمر12011.3269.76211.4
عشب معمر & # x02013carnivore40.410.440.7
عشب معمر الجيوفيت777.3176.4315.7
عشب معمر geophyte & # x02013carnivore141.331.171.3
عشب معمر20.200.000.0
شجيرة39637.412044.924344.7
شجرة545.183.0275.0
شجيرة أو طفيلي شجرة100.931.150.9
ن1,060& # x000a0267& # x000a0544& # x000a0

شكلت الأنواع الغريبة ما يقرب من 7 ٪ من إجمالي النباتات مع الأعشاب السنوية هي الحياة الأكثر شيوعًا & # x02010form (39 نوعًا ، 26 ٪ من الأعشاب السنوية) تليها الجرامينويدات السنوية (19 نوعًا ، 40 ٪ من الجرامينات السنوية) ، والأعشاب المعمرة (تسعة) الأنواع ، و 8٪ من الأعشاب المعمرة) ، والأعشاب النضرة السنوية (ثلاثة أنواع ، و 25٪ من الأعشاب النضرة السنوية) ، والحاميات المعمرة (نوعان ، & # x0003c1٪ من الجرامينات المعمرة).

3.2 تنوع نباتات إنسيلبيرج

على مستوى قطعة الأرض ، كانت المتغيرات المحلية مرتبطة بشكل كبير (ص& # x000a0 & # x0003c & # x000a00.05) مع ثراء الأنواع في مؤامرات HO و WO. تراوح متوسط ​​ثراء الأنواع في قطع الأرض H O من 7.8 إلى 18.0 نوعًا لكل قطعة أرض وزاد مع زيادة مؤشر رطوبة الملحمة (ر 15,148& # x000a0 = & # x000a04.94 ، ص& # x000a0 & # x0003c & # x000a00.001 ، ص 2 & # x000a0 = & # x000a00.49). تراوح متوسط ​​ثراء الأنواع في قطع الأراضي WO من 13.5 إلى 26.3 نوعًا لكل قطعة أرض ويزداد مع عمق التربة (ر 15,151& # x000a0 = & # x000a03.3 ، ص& # x000a0 & # x0003c & # x000a00.01) وانخفض مع زيادة TPI (ر 15,151& # x000a0 = & # x000a0 & # x022122.2 ، ص& # x000a0 & # x0003c & # x000a00.05) مع النموذج الذي يشتمل على كلا المتغيرين ص 2 & # x000a0 = & # x000a00.29. تفاوت متوسط ​​ثراء الأنواع في موائل WOB من 14.3 نوعًا إلى 57.0 نوعًا لكل قطعة أرض ولكن لم يكن مرتبطًا بأي من عمق التربة أو المتغيرات الطبوغرافية.

على مستوى البروز ، كان ثراء الأنواع في مؤامرات H O ثابتًا نسبيًا عبر الجبال الداخلية ولا يرتبط بمنطقة البروز أو العزلة أو أي من المتغيرات المناخية الحيوية الأربعة. لم يكن الثراء الإجمالي للأنواع في قطع الأراضي WO و WOB مرتبطًا بمنطقة inselberg أو العزلة ، ولا مع ثلاثة من المتغيرات المناخية الحيوية. ومع ذلك ، زاد ثراء الأنواع بشكل ملحوظ مع هطول الأمطار في الربع الأكثر جفافاً في قطع الأراضي WO (Wald & # x003c7 1، 14 2 & # x000a0 = & # x000a011.83، ص& # x000a0 & # x0003c & # x000a00.001 ، ص 2 & # x000a0 = & # x000a00.45) وانخفضت بشكل ملحوظ مع هطول الأمطار في الربع الأكثر جفافاً لمؤامرات WOB (Wald & # x003c7 1، 14 2 & # x000a0 = & # x000a07.28، ص& # x000a0 & # x0003c & # x000a00.01 ، ص 2 & # x000a0 = & # x000a00.31).

3.3 مساهمة البيئة والفضاء الجغرافي في دوران الأنواع

تم الاحتفاظ بأربعة متغيرات كمؤشرات لدوران الأنواع في GDM لمؤامرات H O (الجدول & # x200B (الجدول 4) .4). كان هطول الأمطار في الربع الأكثر جفافاً هو المتغير الأكثر أهمية نسبيًا ، يليه هطول الأمطار في الربع الأكثر أمطارًا ، والمسافة الجغرافية البينية ، والارتفاع & # x02010northness. تمثل المتغيرات الأربعة 17.1٪ من إجمالي انحراف النموذج الموضح (الشكل & # x200B (الشكل 3 ، 3 ، الجدول & # x200B الجدول 5). 5). تم الاحتفاظ بستة متغيرات كمنبئات لدوران الأنواع في GDM لمخططات WO (الجدول & # x200B (الجدول 4) .4). كانت المسافة الجغرافية بين الرسم البياني هي المتغير الأكثر أهمية نسبيًا ، تليها متوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر جفافاً ، ثم هطول الأمطار في الربع الأكثر جفافاً ، ثم هطول الأمطار في الربع الأكثر أمطارًا ، وعمق التربة ، ومؤشر الصلابة الطبوغرافية. تمثل المتغيرات الستة 39.9٪ من إجمالي انحراف النموذج الموضح (الشكل & # x200B (الشكل 3 ، 3 ، الجدول & # x200B الجدول 5). 5). تم الاحتفاظ بثلاثة متغيرات كمؤشرات لدوران الأنواع في GDM لمخططات WOB (الجدول & # x200B (الجدول 4) .4). كانت المسافة الجغرافية بين الرسم البياني هي المتغير الأكثر أهمية نسبيًا يليها هطول الأمطار في الربع الأكثر أمطارًا ومتوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر جفافًا. تمثل المتغيرات الثلاثة 65.8 ٪ من إجمالي انحراف النموذج الموضح (الشكل & # x200B (الشكل 3 ، 3 ، الجدول & # x200B الجدول 5).

الجدول 4

الأهمية النسبية للمتغيرات التنبؤية الهامة المستخدمة لنمذجة الاختلاف التركيبي للمجتمعات النباتية في ثلاثة موائل عبر 16 من جبال الجرانيت في منطقة الأزهار بجنوب غرب أستراليا

الانحدارحWOWOB
المسافة الجغرافية المتداخلة0.341.212.02
متوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر رطوبة& # x02014& # x02014& # x02014
متوسط ​​درجات الحرارة الربع جافة& # x020140.911.81
هطول أمطار الربع0.470.861.40
هطول الأمطار الربع الأكثر جفافا0.781.11& # x02014
عمق التربة& # x020140.46& # x02013
الجانب & # x02010 الشرق& # x02014& # x02014& # x02014
الجانب & # x02010 النضارة0.15& # x02014& # x02014
انحناء& # x02014& # x02014& # x02014
مؤشر الموقع الطبوغرافي& # x02014& # x02014& # x02014
مؤشر البلل الطبوغرافي& # x02014& # x02014& # x02014
الصلابة الطبوغرافية & # x000a0index& # x020140.39& # x02014
مؤشر ساجا للبلل& # x02014& # x02014& # x02014

الموائل عبارة عن نباتات عشبية للتربة & # x02010 منخفضات مملوءة على النتوءات الخشبية (HO) للنباتات الخشبية للتربة & # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء (WO) والنباتات الخشبية في التربة العميقة عند قاعدة النتوءات (WOB). يتم تحديد الأهمية النسبية من خلال جمع معاملات خطوط I & # x02010 (كل خط I & # x02010 له ثلاثة معاملات) من نمذجة الاختلاف المعمم (انظر الشكل & # x200B الشكل 4 4).

شرح تقسيم انحراف نموذج الاختلاف المعمم في معدل دوران الأنواع النباتية على 16 جبلًا من الجرانيت عبر منطقة الزهور بجنوب غرب أستراليا لثلاثة موائل: (أ) النباتات العشبية للتربة & # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء (HO) (ب) النباتات الخشبية للتربة & # x02010 مملوءة المنخفضات على البروز (WO) و (ج) الغطاء النباتي الخشبي على التربة العميقة عند قاعدة النتوءات (WOB). تم استخدام ثلاث مجموعات من المتغيرات التوضيحية: المناخ ، والمسافة الجغرافية ، ومتغيرات الموقع. للحصول على تفاصيل كاملة عن المساهمات الفريدة والمشتركة للانحراف الموضح ، راجع الجدول & # x200B الجدول 5. 5. تم رسم مخطط فين في eulerAPE 3 (Micallef & # x00026 Rodgers ، 2014)

الجدول 5

نموذج الانحراف المعمم في معدل دوران الأنواع النباتية على 16 نتوءًا من الجرانيت موضحًا بمجموعات مختارة من المتغيرات (المناخ ، والمسافة الجغرافية ، والموقع) مقسمة إلى مساهمات فريدة مقابلة (أ ، ب ، ج) ومشتركة (أب ، أب ، ب ج ، أ ب ج) كما هو موضح في الشكل & # x200B الشكل 3 3

مجموعة توضيحيةالموطن
حWOWOB
المناخ (أ)6.57.25.7
المسافة الجغرافية (ب)1.02.96.1
الموقع (ج)0.351.80.0
المناخ & # x02229 المسافة الجغرافية (أب)9.327.054
المناخ & # x02229 موقع (ac)0.00.40.0
الموقع & # x02229 GD (قبل الميلاد)0.050.30.0
المناخ & # x02229 الموقع & # x02229 المسافة الجغرافية (abc)0.050.30.0
الإجمالي (المناخ & # x0222a موقع & # x0222a GD)17.239.965.8

HO ، النباتات العشبية للتربة & # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء (HO) WO ، والنباتات الخشبية للتربة & # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء (WO) WOB ، والنباتات الخشبية على التربة العميقة عند قاعدة النتوءات (WOB).

كانت وظائف I & # x02010spline المجهزة التي تصف حجم ومعدل الاختلافات التركيبية في الموائل الثلاثة غير خطية لمعظم المتغيرات (الشكل & # x200B (الشكل 4) ، 4) ، مع معدلات دوران متفاوتة مع الموضع على طول تدرج الجفاف ، وهي الأكبر في انخفاض مستويات هطول الأمطار في الربع الأكثر رطوبة (الشكل & # x200B (الشكل 4 ب). 4 ب). بالإضافة إلى ذلك ، زادت معدلات دوران الأنواع في قطع WO مع عمق التربة (الشكل & # x200B (الشكل 4 هـ) 4 هـ) والقيم المنخفضة لـ TRI (الشكل & # x200B (الشكل 4f) ، 4 و) ، بينما في H O معدلات دوران الأنواع زاد بمعدل أكبر في المؤامرات ذات الجانب الجنوبي أكثر (الشكل & # x200B (الشكل 4 4 ز).

نموذج الاختلاف المعمم & # x02010 fitting I & # x02010splines للمتغيرات التي وجد أنها مرتبطة بشكل كبير بأنماط تنوع بيتا عبر 16 نتوءًا صخريًا في منطقة الأزهار بجنوب غرب أستراليا مقسمة إلى ثلاثة أنواع من الموائل: النباتات العشبية للتربة و # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء الخشبي (HO) الغطاء النباتي للتربة & # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء (WO) والنباتات الخشبية في التربة العميقة عند قاعدة النتوءات (WOB). يشير الحد الأقصى للارتفاع الذي وصل إليه كل منحنى إلى المبلغ الإجمالي للدوران التركيبي المرتبط بهذا المتغير ، مع الاحتفاظ بالمتغيرات الأخرى ثابتة ويشير شكلها إلى معدل تباين الدوران التركيبي على طول التدرج اللوني

3.4. المساهمة النسبية للدوران المكاني والتداخل في الاختلافات التركيبية

تنوع بيتا ، كما تم قياسه بواسطة مقياس اختلاف المواقع المتعددة في Baselga (& # x003b2 SOR) ، من 0.892 إلى 0.935 لأنواع الموائل الثلاثة على الجبال الداخلية. كان هذا تقريبًا بسبب دوران الأنواع المكانية (& # x003b2 بطاقة SIM النطاق 0.875 & # x020130.910) بمكون منخفض جدًا بسبب التداخل (& # x003b2 متنوعه 0.017 & # x020130.025 جدول & # x200B جدول 6). 6). حدث نمط مماثل لنباتات البروز بأكملها.

الجدول 6

مقياس اختلاف المواقع المتعددة في Baselga (& # x003b2 SOR) ومكوناته المتعلقة باستبدال الأنواع (& # x003b2 بطاقة SIM) والتداخل (& # x003b2 متنوعه) عبر جبال الجرانيت في منطقة الزهور بجنوب غرب أستراليا

تم إعطاء القيم لقطع الأراضي من ثلاثة أنواع من الموائل في الجبال الداخلية ، والنباتات العشبية للتربة و # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوءات الخشبية (HO) للنباتات الخشبية للتربة و # x02010 المنخفضات المملوءة على النتوء (WO) والنباتات الخشبية في التربة العميقة عند قاعدة النتوءات (WOB).


مقدمة

يعد انقراض الأنواع أحد أهم التحديات البيئية التي تواجهها البشرية (سيبايوس وآخرون 2017) ، حيث تصل المعدلات إلى 1000 مرة أعلى مما يعتبر طبيعيًا (De Vos et al. 2015). استجابة لهذا التحدي ، صدقت معظم البلدان على اتفاقية التنوع البيولوجي (CBD) والخطة الاستراتيجية للتنوع البيولوجي لعام 2020 (اتفاقية الأمم المتحدة للتنوع البيولوجي 2010). تلزم هذه الخطط جميع الموقعين بمنع انقراض الأنواع المهددة المعروفة وتحسين حالة حفظها بحلول عام 2020. أحد العوامل الحاسمة للنجاح في تحقيق هذه الخطط هو التمويل ، ومع ذلك لا يوجد استثمار كافٍ على مستوى العالم في الحفظ (Waldron et al. 2017). مع تزايد أزمة انقراض الأنواع (IPBES 2018) ، وشيك الموعد النهائي لاتفاقية التنوع البيولوجي (اتفاقية الأمم المتحدة للتنوع البيولوجي 2010) ، وتمويل الحفظ المحدود عالميًا (Waldron et al. 2017) ، هناك حاجة إلى طرق أفضل لتحديد أولويات استثمار الموارد في استعادة الأنواع .

استخدمنا طرق تحليل القرار لاستهداف الاستثمار في إدارة الأنواع المهددة (على سبيل المثال ، جوزيف وآخرون 2009 Carwardine وآخرون 2012 Chadés وآخرون. 2015) لتحديد كفاءة تحديد أولويات إدارة الأنواع مع مراعاة النطاق الجغرافي وتداخل التهديدات. حسبنا الكفاءة استنادًا إلى عدد الأنواع التي يمكن إدارتها في ظل ميزانية صارمة وإدارة الأنواع ذات الأولوية بناءً على تلك الأكثر فاعلية (أي الأنواع التي يمكن أن تستفيد في الوقت نفسه من العديد من النباتات والحيوانات الأخرى من إدارة نفسها). اختبرنا هذه الطريقة على خطة الحكومة الفيدرالية الأسترالية الأخيرة لإعطاء الأولوية لـ 73 نوعًا مهددًا ، وهو جزء من جهد أوسع لحماية واستعادة جميع النباتات والحيوانات المعرضة لخطر الانقراض. نعتقد أن نهجنا لتحديد الأولويات القائم على المشكلات لاختيار الأنواع الشاملة ينطبق على المناطق الأخرى التي تحتوي على العديد من الأنواع المعرضة للخطر.

يوجد في أستراليا ما يقرب من 1828 نوعًا مهددًا وهي من أعلى معدلات الانقراض على الأرض (Woinarski et al. 2011). تم اختيار الأنواع ذات الأولوية من قبل الحكومة الفيدرالية لأنه كان يُعتقد أنها أنواع مظلة مهمة (الحكومة الأسترالية 2015) ، ولكن من غير المعروف مدى فعالية تمثيلها لجميع النباتات والحيوانات المهددة.


الملخص

يعد استخدام بدائل التنوع البيولوجي أداة شائعة بشكل متزايد ، لأنها توفر نتائج قوية مع تقليل تكاليف دراسات الحفظ. هنا ، نفترض أن الوقواق (كوكولوس كانوروس) قد يرتبط الحدوث بثراء أنواع الطيور المرتفع بناءً على افتراض أن وجودهم يجب أن يعكس ثراء مضيفي الطيور المحتملين ومجتمع الطيور بشكل عام. على وجه التحديد ، قمنا بتقييم الارتباط بين حدوث الأنواع وأنماط التنوع التصنيفي على نطاق متعدد الأماكن باستخدام مجموعات بيانات من سبع دول أوروبية. تظهر نتائجنا أن ثراء أنواع الطيور المرتفعة هو وكيل جيد لحدوث الوقواق ، واستندت أفضل النتائج إلى بيانات من عدد النقاط. كانت الأنواع غائبة تقريبًا في المواقع ذات الثراء المنخفض للأنواع ، مما يشير إلى أن وجود الوقواق هو بديل مناسب للتنوع البيولوجي للطيور. تراوحت دقة النماذج من 0.68 إلى 0.71 (للمقياس المكاني الكبير) إلى 0.86 (للمقياس المكاني المحلي) وقدمت مؤشرات قيّمة لتوزيع التنوع التصنيفي للطيور على جميع الأنواع المختلفة من البيئات التي تم رصدها في كل بلد. من المحتمل أن تكون هذه الارتباطات مرتبطة بالعلاقات التطورية المشتركة مع الأنواع المضيفة (المرتبطة بالثراء العام للأنواع) وتفضيل الوقواق للمواقع الجذابة للعديد من أنواع الطيور الأخرى ، بسبب تنوع الموائل العالية أو وفرة الموارد الغذائية. تسلط النتائج التي توصلنا إليها الضوء على كيف يمكن لمخططي الحفظ استخدام حدوث الوقواق كبديل لزيادة الكفاءة عند دراسة أنماط ثراء أنواع الطيور. توضح هذه النتائج أيضًا مزايا استخدام الوقواق بدلاً من الحيوانات المفترسة كأداة تأجير بديلة محتملة لبرامج العلماء المواطنين.


أساليب

قائمة كاتيديد الحمراء

على مدى عقدين من الزمن ، زار PN مجموعات المتاحف العالمية ، وحدد العينات وسجلت بيانات وقياسات المنطقة في قاعدة بياناته MANTIS [31]. باستخدام MANTIS و OSF [32] ، تم تجميع قائمة بـ 167 نوعًا من katydid معروف أنها تحدث في جنوب إفريقيا وليسوتو وسوازيلاند. من القائمة الكاملة ، تم تقييم 133 نوعًا (79.64٪) في القائمة الحمراء للـ IUCN [33]. تشمل الأصناف التي لا يمكن تقييمها (ن = 34 20.35 ٪) أعضاء من أجناس كبيرة بحاجة ماسة إلى مراجعة علمية (على سبيل المثال روسبوليا spp.) وأنواع فرعية مشكوك في صلاحيتها (على سبيل المثال Hetrodes pupus فرعية.).

لتقييم القائمة الحمراء ، يحسب CSB أولاً مدى الحدوث (EOO) ومنطقة الإشغال (AOO) في ArcGIS 9.2 [34] على أساس سجلات المجموعة المخزنة في MANTIS. تم بعد ذلك تقييم الأنواع وفقًا لمعايير تقييم IUCN [35] باستخدام إما المعيار B (النطاق الجغرافي في شكل EOO و / أو AOO) أو المعيار D (مجموعة صغيرة جدًا أو مقيدة) في واحدة من ست حالات: مهددة بشدة (CR) ) ، أو مهددة بالانقراض (EN) ، أو معرضة للخطر (VU) ، أو أقل اهتمامًا (LC) ، أو تفتقر إلى البيانات (DD). تمت كتابة نص التقييم من قبل CSB و PN ونشرت جميع التقييمات من قبل IUCN في 2014 [33]. تم استبعاد أنواع DD (ن = 16) من التحليلات الإضافية.

مقاييس التهديف والتنوع Katydid

تم تسجيل كل نوع لعدة سمات (الجدول 1). تم تسجيل حالة التهديد (T) على قيمة بين 0-3 في ترتيب تصاعدي للتهديد. تم تسجيل التوزيع (D) من 0 إلى 3 عن طريق تقليل حجم نطاق التوزيع (كلما كان نطاق الأنواع ضيقًا ، زادت نقاطه). سجل تاريخ الحياة (LH) كمجموع درجتين منفصلتين: تم تسجيل التنقل (M) من 0 إلى 2 بترتيب تنازلي للتنقل (على سبيل المثال 2 = بدون طيران) وتم تسجيل المستوى الغذائي (Tr) من 0-3 في تصاعدي ترتيب التخصص الغذائي (على سبيل المثال 3 = عائل واحد عاشب). تم تجميع مجموعات هذه العناصر وتعيين توزيعها المكاني. عندما تم جمع جميع العناصر ، كان إجمالي الحد الأقصى للدرجات هو 9 ، وكلما زادت هذه القيمة ، زادت الأنواع المهددة والمتوطنة والمضيفة المتخصصة. نظام التسجيل هذا مشابه لمؤشر اليعسوب الحيوي [12 ، 13] ويسمح بأخذ سمات الأنواع في الاعتبار في تحليلات التنوع. نظرًا لأن درجات الأنواع كانت أعدادًا صحيحة تتراوح بين 0-9 ، لم يتم توزيع بقاياها بشكل طبيعي (Shapiro Wilk's W = 0.96 ، p = 0.001) لذلك تمت مقارنة سمات الأنواع بين فئات التهديد باستخدام اختبارات Kruskal-Wallis غير المعلمية في R 3.0.2 [36 ] و Tukey-Kramer-Nemenyi الاختبارات اللاحقة في حزمة PMCMR [37].

رسم الخرائط

تم تقسيم جنوب إفريقيا إلى مربعات شبكية متساوية الحجم من 1 درجة من خط الطول و 1 درجة من خط العرض في QGIS [38]. قسم حجم خلية الشبكة هذا جنوب إفريقيا إلى 150 خلية ، 28 (19 ٪) منها لا تحتوي على أي نقاط تجميع katydid. في حين أن هذا التقسيم خشن للغاية ، إلا أنه كان الأنسب لهذه الدراسة لأنه تم استخدامه لدراسات مماثلة على نطاق عالمي للطيور [6] وبسبب العدد المنخفض نسبيًا لسجلات التجميع الإجمالية في جنوب إفريقيا (N = 1075 سجلًا لأنواع LC و VU و EN و CR جدول S1) ، نتج عن هذا التقسيم لجنوب إفريقيا متوسط ​​8.81 ± 0.31 نوعًا لكل خلية شبكية. إذا استخدمنا خلايا شبكية أصغر ، فسيكون هناك بالضرورة عدد أقل من نقاط التجميع لكل خلية شبكة ، مما يعرض التحليلات الممكنة للبيانات للخطر. تم قطع خلايا الشبكة على الساحل ، وتم أخذ مساحة الأرض داخل خلية شبكية في الاعتبار في التحليلات لمراعاة التباين في حجم خلايا الشبكة التي تم اقتصاصها.

تم حساب العديد من المقاييس لكل خلية شبكية: الإجمالي ، والمهددة (عدد أنواع CR و EN و VU) ، وثراء الأنواع الحساسة (عدد الأنواع ذات درجة LH = 3). تم حساب ثراء الأنواع المتوطنة من حيث عدد الأنواع في الخلية التي يبلغ طولها EOO & lt 5000 كم 2. تم اختيار هذه المعايير لثلاثة أسباب: (1) في معيار القائمة الحمراء IUCN B ، هذا هو الحد الفاصل للأنواع التي يتم تصنيفها على أنها EN (2) 25.44٪ من الأنواع (29 نوعًا جميعها مهددة) مدرج في هذا التصنيف والذي يشبه نسبة 25٪ من الأنواع المقطوعة المستخدمة في دراسات مماثلة [6] و (3) هناك فاصل طبيعي في مجموعة البيانات في ذلك ، في EOO & lt 5000 كم 2 ، هناك فجوات أكبر بكثير بين قيم EOO المتتالية مقارنة بـ EOO & gt 5000 كم 2 (S1 الشكل).

تم أيضًا حساب متوسط ​​ستة مجموعات من درجات سمات أنواع katydid لكل خلية شبكة: التهديد + التوزيع (T + D) التهديد + تاريخ الحياة (T + LH) التوزيع + تاريخ الحياة (D + LH) التهديد + التوزيع + التنقل (T + D + M) التهديد + التوزيع + المستوى الغذائي (T + D + Tr) التهديد + التوزيع + تاريخ الحياة (T + D + LH). تم حساب متوسط ​​الدرجات لجميع الأنواع الموجودة في خلية شبكة لإعطاء كل خلية شبكة قيمة متوسطة لكل متر.

تحليل احصائي

عن طريق تحليل الأنواع.

اختبرنا التغاير بين مكونات درجات الأنواع باستخدام تحليل المربعات الصغرى للتطور (PGLS) في R 3.0.2 [39]. انتهكت نقاط بياناتنا افتراض الاستقلال الضروري لنماذج الانحدار الخطي لأننا افترضنا أن الأنواع الأكثر ارتباطًا ستكون أكثر تشابهًا من حيث التهديد والتوزيع وخصائص تاريخ الحياة. في PGLS ، قمنا أولاً ببناء شجرة النشوء والتطور للأنواع (S2 Fig). تم تحديد علاقات التصنيف الأعلى (الفصيلة الفرعية) وفقًا لـ Mugleston وآخرون. (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 وآخرون. (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 ب. wilsoni–B. arboricola و ب. 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

الملخص

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.

الملخص

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

Resumen

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.


شكر وتقدير

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

يرجى ملاحظة ما يلي: الناشر غير مسؤول عن محتوى أو وظيفة أي معلومات داعمة مقدمة من المؤلفين. يجب توجيه أي استفسارات (بخلاف المحتوى المفقود) إلى المؤلف المقابل للمقالة.


شاهد الفيديو: شرح التنوع البيولوجي بالرسوم (يونيو 2022).


تعليقات:

  1. Kazahn

    فكرة مفيدة

  2. Avigdor

    يبدو أنني رأيت بالفعل في مدونة أخرى حول هذا الموضوع.

  3. Dantel

    ذهبت بطريق الخطأ إلى المنتدى ورأيت هذا الموضوع. يمكنني مساعدتك في النصيحة.

  4. Aram

    أعتقد أن هذا موضوع مثير للاهتمام للغاية. دعنا نتحدث معك في رئيس الوزراء.



اكتب رسالة