Новая глобальная карта биоразнообразия муравьев показывает области, в которых могут скрываться неизвестные виды

Прочитано: 141 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 голосов, среднее: 5,00 из 5)
Loading ... Loading ...


Это охотники, земледельцы, сборщики урожая, планеры, пастухи, ткачи и плотники. Это муравьи, и они составляют большую часть нашего мира, насчитывая более 14 000 видов и значительную долю биомассы животных в большинстве наземных экосистем. Как и другие беспозвоночные, муравьи важны для функционирования экосистем. Они играют жизненно важную роль: от аэрации почвы и рассеивания семян и питательных веществ до сбора мусора и добычи других видов. Тем не менее отсутствует глобальное представление об их разнообразии. Теперь исследователи из отдела биоразнообразия и биосложности Окинавского института науки и технологий (OIST) в сотрудничестве с несколькими институтами по всему миру разработали карту высокого разрешения, которая сочетает в себе существующие знания с машинным обучением для оценки и визуализации глобального разнообразия муравьев.

«Это исследование помогает добавить муравьев и наземных беспозвоночных в целом к ​​дискуссии о сохранении биоразнообразия », — сказал профессор Эван Экономо, руководитель отдела биоразнообразия и биосложности. «Нам нужно знать расположение центров большого разнообразия беспозвоночных, чтобы мы знали области, которые могут быть в центре внимания будущих исследований и защиты окружающей среды ».

Профессор Экономо добавил, что этот ресурс также поможет ответить на ряд биологических и эволюционных вопросов, например, как диверсифицировалась жизнь и как возникли модели разнообразия.

Этот десятилетний проект начался, когда соавтор исследования и бывший постдоктор OIST доктор Бенуа Генар (сейчас работает в Университете Гонконга) вместе с профессором Экономо создали базу данных записей о встречаемости различных видов муравьев из онлайн-хранилищ. музейные коллекции и около 10 000 научных публикаций. Исследователи со всего мира внесли свой вклад и помогли выявить ошибки. Было рассмотрено более 14 000 видов, количество доступных данных резко различалось.

Однако подавляющее большинство этих записей, хотя и содержало описание места отбора проб, не содержало точных координат, необходимых для картографирования. Чтобы решить эту проблему, соавтор Кеннет Дадли из отдела экологической информатики OIST построил вычислительный рабочий процесс для оценки координат на основе доступных данных, который также проверял все данные на наличие ошибок.

Затем постдокторский исследователь JSPS и соавтор доктор Джейми Касс вместе с Дадли и научным сотрудником Фумикой Азумой сделали разные оценки дальности для каждого вида муравьев в зависимости от того, сколько данных было доступно. Для видов с меньшим количеством данных они построили формы, окружающие точки данных. Для видов с большим количеством данных исследователи предсказали распределение каждого вида, используя статистические модели, которые они настроили для оптимальной сложности.

Таким образом, исследователи использовали машинное обучение, чтобы предсказать, как изменится и

Исследователи объединили эти оценки, чтобы сформировать глобальную карту, разделенную на сетку 20 км на 20 км квадратов, которая показала оценку количества видов муравьев на квадрат (так называемое видовое богатство ). Они также создали карту, показывающую количество видов муравьев с очень небольшими диапазонами на квадрат (это называется редкостью видов). В целом виды с небольшим ареалом особенно уязвимы к изменениям окружающей среды.

Однако, была еще одна проблема, которую нужно было преодолеть — систематическая ошибка выборки. «Некоторые районы мира, которые, как мы ожидали, станут центрами разнообразия, не отображались на нашей карте, но муравьи в этих регионах не были хорошо изучены», — объяснил доктор Касс. «Другие районы были очень хорошо отобраны, например, части США и Европы, и эта разница в выборке может повлиять на наши оценки глобального разнообразия».

Таким образом, исследователи использовали машинное обучение, чтобы предсказать, как изменится их разнообразие, если они одинаково отберут все районы мира, и при этом определили области, в которых, по их оценкам, существует много неизвестных, не отобранных видов. Профессор Экономо сказал: «Это дает нам своего рода« карту сокровищ », которая может указать нам, где мы должны исследовать дальше и искать новые виды с ограниченными ареалами».

Окинава на юге Японии была определена как центр редкости, поскольку многие виды, эндемичные для этих островов, имеют очень небольшие ареалы, примерно в 1000 раз меньшие, чем виды, распространенные в Северной Америке и Европе. Таким образом, такие места, как Окинава, имеют решающее значение для защиты окружающей среды и сохранения биоразнообразия.

Когда исследователи сравнили редкость и богатство ареалов муравьев с относительно хорошо изученными амфибиями, птицами, млекопитающими и рептилиями, они обнаружили, что муравьи отличаются от этих групп позвоночных примерно так же, как группы позвоночных друг от друга, что было неожиданно. учитывая, что муравьи эволюционно очень далеки от позвоночных. Это важно , так как предполагает , что приоритетные районы с точки зрения разнообразия позвоночных могут также иметь большое разнообразие видов беспозвоночных . Но в то же время необходимо признать, что образцы биоразнообразия муравьев действительно имеют уникальные особенности. Например, Средиземноморье и Восточная Азия являются центрами разнообразия для муравьев больше, чем для позвоночных.

Наконец, исследователи посмотрели, насколько хорошо защищены эти области с высоким разнообразием муравьев. Они обнаружили, что это был низкий процент — только 15% из 10% лучших центров редкости муравьев имели какую-либо правовую защиту, такую ​​​​как национальный парк или заповедник, что меньше, чем существующая защита для позвоночных.

«Очевидно, что нам предстоит проделать большую работу, чтобы защитить эти критически важные области», — заключил профессор Экономо.

Новая глобальная карта биоразнообразия муравьев показывает области, в которых могут скрываться неизвестные виды



Новости партнеров