Daugiau

Kurti rūšių paplitimo žemėlapį?

Kurti rūšių paplitimo žemėlapį?


Turiu sukurti keletą rūšių paplitimo žemėlapių, bet, deja, turiu labai mažai patirties su ArcGIS.

Turiu dviejų rūšių „Excel“ lapus: 1. Versija su daugeliu tūkstančių X ir Y koordinačių. 2. Versija, kuri yra identiška kaip 1), tačiau turi papildomą trečią stulpelį, nurodantį, kiek rūšių yra kiekvienoje X / Y koordinatėje.

Man buvo pasakyta, kad pirmasis bus tinkamas duomenų lapas, bet nežinau, kad tai tiesa.

Bet kokiu atveju, ką aš turiu padaryti, tai kažkaip importuoti šiuos duomenis į „ArcMap“ ir sukurti rūšių turtingumo žemėlapį, parodantį, kur rūšys pasitaiko, su spalvų kodu, kiek jų yra. Viskas. Tai skamba ne per daug komplikuotai, bet negaliu priversti to veikti.

Ar kas nors galėtų man padėti ir pasakyti, ką daryti?


Negaliu pasakyti, kaip tai padaryti naudojant „ArcGIS“, tačiau naudojant „QGIS“ (nemokamą) tai gana lengva ir tiesiai į priekį.
Pastaba: Laikykitės 2.6.1 versijos, nes 2.8 vis dar yra šiek tiek klaidinga.

Kadangi neturiu jūsų duomenų, kai kuriuos jūrų surašymo duomenis atsisiunčiau iš OBIS.

1) Atidarykite QGIS ir įdiekite „Heatmap“ ir „OpenLayers“ papildinius

2) Importuokite internetą> „OpenLayers“> „GMaps“> Palydovą kaip fono nuorodą į savo projektą.

3) Importuokite duomenų bazę į savo projektą, apibrėžkite X / Y stulpelius, sukurkite erdvinę rodyklę ir nustatykite KRS (greičiausiai WGS84 / EPSG: 4326).

Jūsų projektas dabar turėtų atrodyti smarkiai. kaip šitas:

Atrodo šiek tiek netvarkingas su visais taškais, todėl mes juos „konvertuojame“ į šilumos žemėlapį

4) Atidarykite dialogą „Rastras“> „Šilumos žemėlapis“> „Šilumos žemėlapis“, pasirinkite taško duomenis kaip „įvestį“ ir pavadinkite išvesties failo kelią.
Svarbiausias nustatymas yra

Spindulys
ir pratęsti eilutes / stulpelius.
Eilutės / stulpeliai apibrėžia išvesties rastro skiriamąją gebą, spindulys valdo karštųjų taškų lyginimą ... tam reikės šiek tiek pabandyti.

Atsižvelgiant į jūsų parametrą, skaičiavimas gali užtrukti šiek tiek laiko, tačiau galų gale jums paliks kažkas panašaus:

5) Dabar mes stilizuojame išvestį:
dukart spustelėkite sluoksnių sąrašo šilumos žemėlapį, kad atidarytumėte ypatybių dialogą (1)
nustatykite atvaizdavimo tipą į „pseudocolor“ ir pasirinkite spalvas pagal savo skonį (2)
nustatykite tikslumą į „faktinis“ ir spustelėkite „įkelti“, kad įkeltumėte vertes (3)
klasifikuoti vertes (4)
dukart spustelėkite „0“ vertę ir nustatykite visiškai skaidrumą (5)

Jūsų išvestis atrodys maždaug taip:

priartinta:

su kai kuriais kitais „Radius“ nustatymais # 4:

Tikiuosi, kad tai padės.


Iš jūsų aprašymo negaliu būti tikras, bet jis skamba taip, lyg antrasis lapas būtų identiškas pirmajam, o vienintelis skirtumas yra papildomas aprašo stulpelis. Taigi aš dirbsiu tuo pagrindu.

Jame sakoma, kad kai kurios arba visos jūsų x ir y reikšmės gali būti tekstas. Taigi pirmiausia norėčiau pridėti dar du stulpelius (tarkime, „X_new“ ir „Y_new“) ir, darant prielaidą, kad jūsų x ir y koordinatės yra A ir B stulpeliuose, D stulpelyje parašykite formulę, kuri yra = A2 * 1 - tai privers „Excel“ nuskaityti A2 reikšmę kaip skaičių. Nukopijuokite formulę viename stulpelyje ir žemyn, kad visos pradinės x ir y koordinatės būtų paverstos skaitmeninėmis reikšmėmis.

Šiuo metu naudingas patarimas yra pervardyti „Excel“ skirtuką, kad jis atitiktų rodomą temą (tarkime, „Rūšys“) - kai meniu „Sluoksniai“ turite daug „Excel“ lentelių, vadinamų „Lapas1“, greitai išsiaiškink, ką turiu omenyje.

Išsaugokite „Excel“ skaičiuoklę kaip .csv failą ir importuokite į „ArcGIS“. Dešiniuoju pelės mygtuku spustelėkite „Rūšys“ ir pasirinkite „Rodyti XY duomenis“. Pasirinkite „X_new“ kaip rytus ir „Y_new“ kaip į šiaurę (manau, kad tai teisinga, visa tai darau iš atminties). Turėsite nurodyti koordinačių sistemą - nenurodysite šalies, kurioje yra duomenys, tačiau jei tai Didžioji Britanija, turėsite rasti OSGB_1936 ir pasirinkti tai kaip savo koordinačių sistemą.

Manau, kad kitame etape reikės taikyti „Symbology“, tačiau prieš eidami tuo keliu noriu įsitikinti, ar sėkmingai importavote ir nubraižėte teisingą duomenų rinkinį.


Stuburinių gyvūnų numatomas pasiskirstymo žemėlapis

Vienas iš pagrindinių Nacionalinio GAP projekto tikslų yra dokumentuoti vietinių stuburinių rūšių atstovavimą regioniniuose vertinimuose. Siekdami šio tikslo, mes sukūrėme erdvinę prognozuojamų rūšių pasiskirstymo visoje valstybėje duomenų bazę. Nors neturime išteklių atlikti išsamų kiekvienos rūšies tyrimą, turime prieigą prie milžiniškos žinių bazės, kuri leidžia mums modeliuoti išsiskyrimą remiantis žinomais diapazono ir buveinių santykiais. Šiuo metu analizė apima sausumos stuburinius gyvūnus, tačiau ilgalaikis tikslas yra išplėsti dominančias rūšis, nes tai leidžia laikas ir ištekliai.

Dominuojančios augalijos sudėtis ir struktūra yra svarbus ir lengvai apibūdinamas gyvūnų buveinių matas (Scott ir kt., 1993) ir nuo seno buvo naudojamas kaip netiesioginis gyvūnų pasiskirstymo rodiklis (Austin 1991). Kiti biotiniai ir abiotiniai veiksniai (t. Y. Aukštis, pelkių tipas ir atstumas nuo stovinčio vandens) taip pat gali atlikti svarbų vaidmenį apibrėžiant tam tikros rūšies buveinę. Per daugelį metų buvo atlikta daugybė stuburinių gyvūnų rūšių tyrimų, kuriuose užfiksuota tokio tipo informacija. Be to, taip pat surinkti duomenys apie žinomus stuburinių rūšių diapazonus. Tai apima ne tik apklausos duomenų įrašus, bet ir kasdienę su šiomis rūšimis dirbančių biologų sukauptą patirtį lauke. Jei paimtume buveinių aprašymą, suskirstytume juos į vegetacines bendrijas ir kitus aplinkos veiksnius (pvz., Aukštį, pelkių tipą ir kt.) Ir tada nustatytume tas žinomo diapazono sritis, mes sukurtume numatomą pasiskirstymo žemėlapį. Iš esmės tai padarėme kiekvienai sausumos stuburinių gyvūnų rūšiai Šiaurės Karolinoje. Paskutinis žingsnis buvo uždėti tuos žemėlapius kartu, kad būtų pavaizduota biologinė įvairovė.

Kodėl mes modeliavome tik sausumos stuburinius gyvūnus? Vėlgi, tai yra išteklių klausimas. Realiai galime modeliuoti tik visų rūšių pogrupį. Sausumos stuburiniai yra logiškas pasirinkimas, nes mes paprastai žinome daugiau apie jų buveinių santykius ir diapazoną, nei kiti taksonai. Nepaisant to, modeliuojama virš 400 sausumos stuburinių gyvūnų. Raktas norint užpildyti dokumentuose užfiksuotas spragas yra ekspertų nuodugni peržiūra kiekviename etape.

Pirmasis žingsnis buvo parengti modeliuojamų rūšių sąrašą. Norėdami sudaryti sąrašą, mes naudojomės šiais kriterijais, o tada mūsų recenzentai pateikė argumentus, norėdami atsisakyti arba pridėti atskirų rūšių.

"Žinoma, kad veisiasi sausumos stuburiniai gyvūnai (paukščiai, žinduoliai, ropliai ir varliagyviai) (5 iš paskutinių 10 metų) ir Šiaurės Karolinos valstijoje reguliariai pasitaiko neatsitiktinių."

Rezultatas yra 414 rūšių sąrašas, apimantis:

Mes naudojome stuburinių gyvūnų apibūdinimo santraukas (VCA) kaip atspirties tašką kuriant žinomus diapazonus. VCA yra „The Nature Conservancy“ sukurtos ir Šiaurės Karolinos gamtos paveldo programos kartu su Šiaurės Karolinos laukinių išteklių komisijos sukurta biologinės ir gamtos apsaugos duomenų sistemos (BCD) dalis. Jame (be kita ko) yra duomenų apie kiekvienos Šiaurės Karolinos rūšies paplitimą pagal apskritis. Šie duomenys buvo sukurti remiantis žinomais atvejais ir peržiūrint žinomus ekspertus. Mes paėmėme apskrities duomenis ir pavertėme juos EPA šešiakampiu tinkleliu EMAP. Tam buvo kelios priežastys. Šešiakampį tinklelį sudaro vienodo ploto langeliai (635 km), kurie yra standartizuoti visai tautai, todėl statistikos požiūriu tai yra daug pageidautina. Tai taip pat yra nacionalinis GAP standartas, palengvinantis galutinių produktų regionavimą. Norėdami geriau suprasti, atidžiau pažvelkite į A paveikslą.

A PAVEIKSLAS:
Norėdami gauti geresnį vaizdą, spustelėkite vaizdą

Mes koduojame kiekvieną šešiakampį su viena iš šių kiekvienos rūšies reikšmių.

0 Nėra Nėra duomenų, patvirtinančių buvimą ir manančių, kad jų nėra, išskyrus atsitiktinius ar migrantus (& lt10%)
1 Galima Galimybė, kad rūšis pasitaiko (10–80%)
2 Nuspėjama Prognozuojama, kad atsiras rūšių (80–95%)
3 Patvirtinta Laikoma, kad rūšys yra užtikrintai (> 95%) arba žinoma
4 Neįtraukta Iš pradžių koduotas kaip numatytas arba patvirtintas, tačiau manoma, kad tai nėra tik atsitiktinis ar migrantas
5 Istorinis Rūšys, žinoma, atsirado iki 1950 m., Tačiau nuo to laiko nebuvo patvirtinta ir manoma, kad jos pasitaiko tik atsitiktinių ar migrantų pavidalu (& lt10%)

Kuriant šiuos kodus kiekvienai rūšiai reikia atlikti kelis veiksmus:

  1. Konvertuokite VCA apskrities duomenis į EPA šešiakampius duomenis ir pažymėkite kiekvieną langelį kaip „nėra“ arba „įmanoma“.
  2. Sukurkite buferius aplink kiekvieną taškų įrašą, nurodydami jų padėties tikslumą. Uždenkite šias žinomas taškų vietas šešiakampiu pasiskirstymu ir atnaujinkite langelius, kuriuose žinomi įrašai yra „patvirtinti“ (t. Y. Buferis patenka tik į vieną langelį). Jei įrašo vieta nėra tikra (t. Y. Buferis patenka į daugiau nei vieną langelį), pažymėkite paveiktas ląsteles kaip „numatoma“.
  3. Tegul kiekvienas žinomas diapazono žemėlapis peržiūrimas žinomų ekspertų ir atlikite pataisymus.

Norėdami plėtoti ryšius su buveinėmis, mes sutelkėme informaciją iš įvairių šaltinių, įskaitant TNC Žemės tvarkytojo vadovų seriją, VCA buveinių aprašymus ir atskirus žurnalų straipsnius. Sukūrę duomenų bazę, kurioje yra visa ta informacija, mes apžvelgėme kiekvieną rūšį ir priskyrėme kiekvieno TNC vegetacinio aljanso, esančio NC, ir kitų tipų žemės naudojimo / žemės dangos tipų, esančių NC-GAP Landcover žemėlapyje, įvykio vertę (0/1) (t. Y.) miesto, vandens, nederlingo smėlio ir kt.). Mes taip pat priskyrėme kitų duomenų tipų (t. Y. Aukščio, pelkių tipo, dirvožemio tipo ir kt.), Naudojamų tinkamoms buveinėms apibrėžti, vertes.

Viskas kartu - paskirstymo modeliavimas

Modeliuojant paskirstymą reikia naudoti geografinę informacinę sistemą (GIS), kad būtų apdorojami keli kiekvienos rūšies duomenų sluoksniai, įskaitant:

  1. Žinomas arealo žemėlapis
  2. NC-GAP Landcover žemėlapis
  3. Nacionalinis pelkių inventoriaus žemėlapis
  4. Skaitmeninio aukščio modelis
  5. Upės pasiekiamumo žemėlapis
  6. Hidrologinių vienetų žemėlapis

Paprasčiausias modelio tipas yra tas, kai rūšies buveinę riboja tik žinomas arealas ir naudojamas augalijos tipas. Tačiau net ir šiam paprastam modeliui reikalingi papildomi apdorojimo žingsniai, kad būtų užtikrinta, jog produkcija realiai atspindi tikrąjį paskirstymą. Apsvarstykite rūšį, kurios buveinė apima žemės ūkio laukus. Jei žinomo diapazono kraštas kirstų lauką, numatyto pasiskirstymo atkarpymas to lauko viduryje neturėtų daug prasmės. Logiškiau būtų numatyti rūšies buvimą visame lauke.

Bet kaip su laukų ir (arba) kitų užimtų augmenijos tipų, susietų ir kertančių pusę valstybės, matrica? Dar mažiau prasmės numatyti visos matricos atsiradimą, kai didelė jos dalis gali būti gerai už žinomo diapazono ribų. Norėdami tai apeiti, mes panaudojome povandeninio sluoksnio duomenų sluoksnį, kuris a) turi ribas, pagrįstas natūraliomis savybėmis, ir b) turi vidutinio dydžio pertvaras, kurios apribotų pernelyg didelių zonų, esančių už žinomo diapazono ribų, prognozavimą kaip esamą.

B paveiksle pavaizduotas pietvakariniame valstijos kampe esančių potvynių baseinų iliustracija kartu su tuo, kaip išplėstas žinomas šiaurinės pušies gyvatės (Pituophis melanoleucus melanoleucus) arealas gretimiems buveinių daugiakampiams. C paveiksle pavaizduotas numatomas šiaurinės pušies gyvatės pasiskirstymas tam pačiam plotui. Atkreipkite dėmesį, kaip išplėstame diapazone (violetinė) nėra buveinių daugiakampių (geltonos spalvos), išskyrus tuos, kurie kerta tam tikrą žinomo diapazono dalį (mėlyna spalva).

B PAVEIKSLAS:
Norėdami gauti geresnį vaizdą, spustelėkite vaizdą
C PAVEIKSLAS:
Norėdami gauti geresnį vaizdą, spustelėkite vaizdą

Sudėtingesniuose modeliuose buvo naudojami papildomi duomenų sluoksniai, kad būtų galima filtruoti augalijos daugiakampius, kurie numatomi užimti. Pavyzdžiui, tinkama buveinė daugeliui varliagyvių priklauso nuo to, ar vandens telkinys yra šalia. Kad tai atsispindėtų modelyje, galėtume apriboti, kokiuose plotuose numatoma būti tam tikru atstumu nuo upelio, užlietų pelkių ar net augmenijos tipų, kur, kaip žinoma, yra pavasario baseinai.

Sumodeliavę kiekvieną rūšį, tada sujungėme tuos žemėlapius, kad sukurtume rūšių įvairovės ar turtingumo žemėlapius. Tada mes naudojome šiuos sluoksnius kartu su žemėtvarkos duomenimis, kad padėtume nustatyti išsaugojimo „spragas“.

Atsižvelgiant į ribotą finansavimą ir laiką, tikslumo įvertinimas vietoje yra nepraktiškas. Tačiau mes palyginome didelio pasitikėjimo valstybinių parkų ir nacionalinių laukinių gyvūnų prieglaudų kontrolinius sąrašus su prognozuojamomis rūšimis. Iš to mes nustatėme praleidimo ir komisinių klaidų rodiklius.


Kurti rūšių paplitimo žemėlapį? - Geografinės informacinės sistemos

EDDMapS yra nacionalinė žiniatinklio žemėlapių sistema, skirta dokumentuoti invazinių rūšių pasiskirstymą. Tai greita, paprasta naudoti ir nereikalauja geografinių informacinių sistemų patirties. CISEH pradėtas kurti 2005 m., Iš pradžių jis buvo sukurtas kaip priemonė valstybinėms Egzotinių kenkėjų augalų taryboms parengti išsamesnius invazinių rūšių paplitimo duomenis. EDDMapS tikslas yra maksimaliai padidinti kiekvienais metais užfiksuotų didžiulių invazinių rūšių stebėjimų skaičiaus efektyvumą ir prieinamumą. EDDMapS sujungia duomenis iš kitų duomenų bazių ir organizacijų, taip pat savanorių stebėjimus, kad sukurtų nacionalinį invazinių rūšių platinimo duomenų tinklą, kuriuo būtų dalijamasi su pedagogais, žemės valdytojais, gamtos apsaugos biologais ir ne tik. 2016 m. Birželio mėn. EDDMapS turi daugiau nei 2,9 milijono įrašų. Šie duomenys yra pagrindas geriau suprasti invazinių rūšių pasiskirstymą visame pasaulyje.

2010 m. Rugsėjo 28 d. MRWC ir CISEH pristatė „EDDMapS West“ - pritaikytą sistemą, kurios pagrindinis dėmesys skiriamas rūšims, kurios yra nauji arba potencialūs nauji įsibrovėliai į koalicijos valstybes, ir kuri suteikia galimybę pranešti apie naujus pastebėtų pasirinktų invazinių rūšių pastebėjimus. perspėti atitinkamus asmenis apie pranešimus ir sugeneruoti praneštų rūšių paplitimo žemėlapius.


Kas yra jūrų biogeografija?

Sukurti jūros dugno buveinių ekosistemos žemėlapį, pagrindinį jūrų biogeografijos komponentą ir mdashą yra sudėtingas procesas. Sužinokite, kaip tai veikia, šiame dviejų minučių vaizdo įraše. Sužinokite daugiau.

Kartografuodami dugno buveines, tyrinėdami, kas vyksta vandens telkinio dugne, ir vertindami aplinkos bei ten gyvenančių organizmų santykius, biogeografai teikia naudingos informacijos, kad apsaugotų ir tausotų jūrų išteklius.

Jūrų biogeografai dažnai naudojasi geografinėmis informacinėmis sistemomis arba GIS, kad padėtų tyrinėti jūrų gyvūnus, augalus ir buveines. Mokslininkai ir GIS specialistai kuria žemėlapiais pagrįstus duomenis, apibūdinančius gyvųjų jūrų išteklių pasiskirstymą ir ekologiją bei jų ryšius su žmonių bendruomenėmis. Valstybiniai ir federaliniai planuotojai gali naudoti šias priemones ir informaciją akvakultūros vietovėms ir alternatyvios energetikos objektams išdėstyti bei žuvininkystės ir koralų neršto vietovėms apsaugoti. Biogeografų informacija suteikia planuotojams galimybę apsvarstyti galimus scenarijus, pvz., Naujus kūrinius, kurie gali daryti įtaką aplinkai.

NOAA nacionaliniai pakrančių vandenyno mokslo centrai atlieka jūros augalų ir gyvūnų paplitimo ir ekologijos tyrimus, kad numatytų ateities tendencijas. Tokie įrankiai kaip apklausos, žemėlapiai ir ataskaitos teikia konkrečią informaciją, skirtą įvertinti ekosistemos sąlygas, numatyti aplinkos pokyčius ir įvertinti, kaip galima patenkinti žmonių socialinius ir ekonominius poreikius.


Tyrėjai sukuria galimo neatrasto gyvenimo žemėlapį

Nepraėjus nė dešimtmečiui po „Gyvenimo žemėlapio“, pasaulinės duomenų bazės, žyminčios žinomų rūšių pasiskirstymą visoje planetoje, pristatymo, Jeilio tyrėjai pradėjo dar ambicingesnį ir galbūt svarbų projektą - sukūrė žemėlapį, kuriame dar nėra gyvenimo. būti atrasta.

Walterio Jetzo, ekologijos ir evoliucinės biologijos profesoriaus iš Jeilio, kuris buvo projekto „Gyvenimo žemėlapis“ vedėjas, naujos pastangos yra moralinis reikalavimas, kuris gali padėti paremti biologinės įvairovės atradimą ir išsaugojimą visame pasaulyje.

„Esant dabartiniam pasaulio aplinkos pokyčių tempui, nėra jokių abejonių, kad daugelis rūšių išnyks, kol mes niekada nežinojome apie jų egzistavimą ir neturėjome galimybės apsvarstyti jų likimo“, - sakė Jetzas. "Manau, kad toks nežinojimas yra nepateisinamas, ir mes esame skolingi ateities kartoms greitai pašalinti šias žinių spragas".

Naujas neatrastų rūšių žemėlapis buvo paskelbtas žurnale kovo 22 d Gamtos ekologija ir evoliucija.

Pagrindinis autorius Mario Moura, buvęs Jeilio laboratorijos Jeilio doktorantas ir dabar Paraibos federalinio universiteto profesorius, teigė, kad naujasis tyrimas nukreipia dėmesį nuo tokių klausimų kaip „Kiek neatrastų rūšių yra?“. labiau pritaikytoms, tokioms kaip „Kur ir kas?“

„Žinomos rūšys yra„ darbiniai vienetai “daugeliu išsaugojimo būdų, todėl nežinomos rūšys paprastai nėra įtrauktos į planavimą, valdymą ir sprendimų priėmimą“, - sakė Moura. "Taigi, norint pagerinti biologinės įvairovės išsaugojimą visame pasaulyje, labai svarbu rasti trūkstamus Žemės biologinės įvairovės galvosūkio gabalus."

Remiantis konservatyviais moksliniais vertinimais, oficialiai aprašyta tik apie 10–20 procentų rūšių žemės. Siekdami padėti rasti kai kurias iš šių trūkstamų rūšių, Moura ir Jetzas surinko išsamius duomenis, apimančius apie 32 000 žinomų sausumos stuburinių gyvūnų buvimo vietą, geografinį diapazoną, istorinių atradimų datas ir kitas aplinkos bei biologines charakteristikas. Jų analizė leido jiems ekstrapoliuoti, kur ir kokių rūšių nežinomos keturių pagrindinių stuburinių grupių rūšys dar greičiausiai bus nustatytos.

Jie ištyrė 11 pagrindinių veiksnių, kurie leido komandai geriau numatyti vietas, kuriose gali būti neatrastų rūšių. Pavyzdžiui, dideli gyvūnai, turintys platų geografinį diapazoną apgyvendintose vietovėse, greičiausiai jau buvo atrasti. Naujų tokių rūšių atradimų ateityje gali būti retai. Tačiau labiau linkę vengti aptikimo mažesni gyvūnai su ribotu diapazonu, gyvenantys labiau nepasiekiamuose regionuose.

„Tikimybė, kad bus atrasta ir aprašyta anksti, nėra vienoda tarp rūšių“, - sakė Moura. Pavyzdžiui, emu, didelis paukštis Australijoje, buvo atrastas 1790 m., Netrukus prasidėjus taksonominiams rūšių aprašymams. Tačiau maža, sunkiai pastebima varlių rūšis Brachycephalus guarani buvo aptikta Brazilijoje tik 2012 m., O tai rodo, kad tokių varliagyvių vis dar yra.

Moura ir Jetz rodo, kad naujų rūšių tikimybė visame pasaulyje labai skiriasi. Jų analizė rodo, kad Brazilija, Indonezija, Madagaskaras ir Kolumbija turi didžiausias galimybes nustatyti naujas rūšis, turint ketvirtadalį visų galimų atradimų. Nenustatytos varliagyvių ir roplių rūšys dažniausiai pasirodo neotropiniuose regionuose ir Indo-Malajų miškuose.

Moura ir Jetzas taip pat sutelkė dėmesį į dar vieną pagrindinį kintamąjį atskleidžiant trūkstamas rūšis - jų ieškančių taksonomų skaičių.

„Mes linkę pirmiausia atrasti„ akivaizdžius “, o„ neaiškius “vėliau“, - sakė Moura. - Mums reikia daugiau lėšų taksonomams, kad rastume likusias neatrastas rūšis.

Tačiau taksonomistų pasiskirstymas pasaulyje yra labai nevienodas, o neatrasto gyvenimo žemėlapis gali padėti sutelkti naujas pastangas, pažymėjo Jetzas. Tas darbas taps vis svarbesnis, nes visos šalys susirinks derėtis dėl naujos pasaulinės biologinės įvairovės sistemos pagal Biologinės įvairovės konvenciją vėliau šiais metais ir prisiimti įsipareigojimus sustabdyti biologinės įvairovės nykimą.

„Tolygesnis taksonominių išteklių paskirstymas gali pagreitinti rūšių atradimus ir apriboti„ amžinai nežinomų “išnykimų skaičių“, - sakė Jetzas.

Su partneriais visame pasaulyje Jetzas ir jo kolegos artimiausiais metais planuoja išplėsti neatrasto gyvenimo žemėlapį, įtraukdami augalų, jūrų ir bestuburių gyvūnų rūšis. Tokia informacija padės vyriausybėms ir mokslo institucijoms spręsti, kur sutelkti pastangas dokumentuojant ir išsaugant biologinę įvairovę, sakė Jetzas.


Amerikos odos leišmaniozės ir jos flebotominų vektorių (Diptera: Psychodidae) geografinis pasiskirstymas San Paulo valstijoje, Brazilijoje

Pagrindas: Amerikos odos leišmaniozė (ACL) yra vėl atsirandanti liga San Paulo valstijoje, Brazilijoje. Svarbu suprasti tiek vektorių, tiek ligų pasiskirstymą, kad būtų lengviau kurti kontrolės strategijas. Pradinis žingsnis taikant geografinės informacinės sistemos (GIS) ir nuotolinio stebėjimo (RS) įrankius, siekiant nustatyti ligos riziką, šio darbo tikslai buvo: i) sukurti vieną smėlio musės vektorių rūšių pasiskirstymo duomenų bazėje San Paulo valstija, (ii) sukuria kombinuotus paskirstymo žemėlapius apie AKL ir jo smėlio musės vektorių paplitimą ir (iii) teikia atskiroms savivaldybėms informacinį šaltinį apie jų rajone atliktą darbą.

Rezultatai: Iš 37 skirtingų šaltinių buvo sudaryta duomenų bazė, kurioje buvo 910 atskirų įrašų apie smėlio musių paplitimą San Paulo valstijoje. Šie įrašai yra nuo 1943 m. Iki 2009 m. Ir apibūdina bent vienos iš šešių inkriminuotų ar įtariamų smėlio musių pernešėjų rūšių buvimą 183/645 (28,4%) savivaldybėse. Likusiose 462 (71,6%) savivaldybėse nepavyko rasti nė vienos iš šešių inkriminuotų ar įtariamų smėlio musių vektorių rūšių (Nyssomyia intermedia, N. neivai, N. whitmani, Pintomyia fischeri, P. pessoai ir Migonemyia migonei) įrašų. . Kiekvienos iš šešių inkriminuotų ar įtariamų AKL vektorių rūšių pasiskirstymas San Paulo valstijoje buvo atskirai atvaizduotas ir perdengtas ACL dažniu 1993–1995 ir 1998–2007 metais. Apskritai žemėlapiai rodo, kad šeši smėlis Analizuojamų musių vektorių rūšių pasiskirstymas yra unikalus ir nevienalytis, nors dažnai sutampa. Kelios smėlio musių rūšys - Nyssomyia intermedia ir N. neivai - yra labai lokalizuotos, o kitos smiltinių musių rūšys - N. whitmani, M. migonei, P. fischeri ir P. pessoai - yra išplitusios daug plačiau. Pranešama apie ACL 160/183 (87,4%) savivaldybių, turinčių bent vienos iš šešių inkriminuotų ar įtariamų smėlio musių pernešėjų rūšių įrašus, o 318/478 nėra nė vienos iš šių smėlio musių rūšių (66,5). %) savivaldybės, turinčios ACL.

Išvados: Šiame darbe pateikti žemėlapiai pateikia pagrindinius duomenis apie šešių inkriminuotų ar įtariamų ACL smėlio musių vektorių pasiskirstymą San Paulo valstijoje ir pabrėžia sudėtingą ir geografiškai nevienalytį ACL perdavimo modelį regione. Norint išsiaiškinti kiekvienos iš šešių įtariamų smėlio musių vektorių rūšių vaidmenį skirtinguose San Paulo valstijos regionuose, būtina atlikti tolesnius tyrimus, ypač daugumoje savivaldybių, kuriose yra AKL, tačiau smėlio musių pernešėjai dar nebuvo nustatyti.


Priklausomybė

CDC / ORISE „Poxvirus“ programos mokslinė bendradarbė, Ligų kontrolės ir prevencijos centrai, 1600 Clifton Road MS G-06, Atlanta, GA, 30333, JAV

Rebecca S Levine ir Matthew C Walsh

CDC / ORISE biuro direktorė mokslo darbuotoja, Ligų kontrolės ir prevencijos centrai, 1600 Clifton Road MS A-30, Atlanta, GA, 30333, JAV

CDC / CCID / DVRD / Poxvirus programos epidemiologas, ligų kontrolės ir prevencijos centrai, 1600 Clifton Road MS G-06, Atlanta, GA, 30333, JAV


Įvadas

Rūšių pasiskirstymo modeliai (SDM) yra viena iš svarbiausių šiuo metu turimų priemonių įvertinti galimą klimato kaitos poveikį rūšims [1]. Jie dažniausiai naudojami numatant būsimus rūšių geografinių diapazonų pokyčius [2], [3], įvertinant išnykimo rodiklius [4], [5], tiriant esamų rezervų sistemų efektyvumą [6], [7] ir nustatant prioritetus biologinės įvairovės išsaugojimo pastangos [8], [9]. Tačiau SDM rezultatams būsimomis klimato sąlygomis įtakos turi daugybė veiksnių, įskaitant statistinio modelio pasirinkimą, kintamą pasirinkimą, klimato modelio diapazoną ir išmetamųjų teršalų scenarijus [10], [11], [12]. Nors daugelis šių problemų buvo pabrėžta mokslinėje literatūroje (pavyzdžiui, [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22]) , mažiau dėmesio buvo skiriama paaiškinimų ir praktinių sprendimų teikimui, kurie padėtų gamtosaugos planuotojams ir valdytojams pritaikyti SDM rezultatus. Tačiau šie klausimai prisideda prie kaskadinio neapibrėžtumo, dėl kurio sprendimai, pagrįsti modeliuojamomis ateities projekcijomis, yra labai sudėtingi.

Daugelis šios srities ekologinių tyrimų akcentavo statistinių modelių [11], [23], [24], [25] patvirtinimą ir ansamblių metodų, skirtų parodyti SDM rezultatų diapazoną [10], [ 19], [23], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [35], [36] . Ansamblio metodai parengia kelis paskirstymo žemėlapius, kuriuos reikia apibendrinti, kol bus įmanoma interpretuoti. Siūlomi keli metodai tai pasiekti ir išspręsti skirtingų statistinių modelių klaidas ir neapibrėžtumą [37]. Tai apima centrinės tendencijos atstovavimą su vidutinėmis arba vidutinėmis reikšmėmis, išryškinančiomis erdvinius dydžius, kuriuose vienas arba visi modeliai parodo tinkamą buveinę, nurodydami modelio sutapimo su dažnio histogramomis laipsnį, arba tikimybinę prognozę, kai naudojamas didelis modelių skaičius [37]. Vis dėlto, nors statistiniai metodai, pagrįsti ansambliais, gali būti tinkami sprendžiant modelių klaidas ir neapibrėžtumą, jie ne visada gali būti geriausias būdas apibendrinti numatomus buveinių diapazonus SDM dėl kintamos atrankos, klimato modelio diapazono ir išmetamų teršalų skirtumų įtakos. scenarijus.

Pasauliniai klimato modeliai (GCM) ir išmetamųjų teršalų scenarijai atspindi patikimą ateities spektrą [38], [39]. Jie nėra skirti pateikti tikslias prognozes apie būsimą klimato sistemos būklę bet kuriuo konkrečiu momentu, bet sukurti paketą, kurį ateities klimatas galėtų užimti. Dėl šios priežasties svarbi informacija gali būti prarasta, jei GCM ansamblis apibendrinamas netinkamai. Pavyzdžiui, pateikiant kelių modelių vidurkį, pateikiamas prognozių, gautų pagal tam tikrą GCM, „centrinis įvertinimas“ ir neatsižvelgiama į kintamumą, kurį rodo skirtingi klimato modeliai ir (arba) išmetamųjų teršalų scenarijai.

Šiame straipsnyje mes vertiname literatūrą, susijusią su SDM projekcijomis taikomuose ekologiniuose tyrimuose, ir įvertiname, kiek sprendžiami neaiškumai, priskirtini klimato kintamųjų ir GCM pasirinkimui. SDM neatsižvelgiama į tam tikrą neapibrėžtumą, klasikinis pavyzdys yra augalų ir gyvūnų fiziologinis atsakas į atmosferą su padidėjusiu CO2 koncentracijos. Šiame dokumente keičiamos CO koncentracijos neapibrėžtumas2 atmosferoje negali būti sprendžiami, todėl šie rezultatai prisiima pastovią atmosferos koncentraciją pagal tam tikrą išmetamųjų teršalų scenarijų. Remiantis mūsų literatūros apžvalgos rezultatais, mes tiriame klimato kintamųjų ir kelių SDM įsisavinimo būdų įtaką, remdamiesi įvairiais klimato modeliais ir išmetamųjų teršalų scenarijais, panaudodami dvi grėsmę keliančias rūšis iš Tasmanijos, Australijos, kaip atvejo tyrimus. Baigiame su rekomendacijomis dėl SDM naudojimo planavimo planuotojams ir valdytojams.

Bendras požiūris į SDM taikomojoje ekologijoje

Norėdami sužinoti, kaip SDM naudojami taikant rūšių pasiskirstymą klimato kaitos taikomuosiuose tyrimuose, 1982–2013 m. Ieškojome straipsnių ISI Web of Science duomenų bazėje (http://www.webofknowledge.com), kur pateikiamos frazės. „bioklimatiniai“ ir „klimato pokyčiai“ atsirado pavadinime, abstrakčiuose ar autoriaus raktiniuose žodžiuose. SDM literatūroje tapo įprasta ekologinių tyrimų praktika klimato kintamuosius, gautus iš ilgalaikio vidutinio mėnesio duomenų erdvinio interpoliacijos, vadinti „bioklimatiniais“ kintamaisiais [40]. Šios apžvalgos tikslas buvo pateikti reikšmingą literatūros pavyzdį, o ne sistemingai apžvelgti visą literatūrą ir turimas duomenų bazes. Paieškos rezultatai sudarė 562 įrašus, kuriuos patobulinome pasirinkdami straipsnius, kuriuose buvo žodžiai „niša“ arba „buveinė“. Iš viso buvo paskelbta 221 publikacija (peržiūrėtų straipsnių sąrašą galite rasti: http: //www.mendeley. com / groups / 3315561 / bioclim-review / papers /). Kadangi daugiausia dėmesio skyrėme taikomiesiems tyrimams, apžvalginiai straipsniai buvo praleisti. Iš viso 163 straipsniuose buvo sukurtos SDM dabartiniam ar būsimam sausumos rūšių paskirstymui. Kiekviename straipsnyje išanalizavome informaciją, susijusią su SDM naudojamais prognozuojamaisiais kintamaisiais, taksonais, tyrimo regiono mastu ir vieta bei kaip buvo naudojamos būsimos klimato projekcijos. Apžvalgos duomenys buvo analizuojami naudojant R [41].

Dauguma peržiūrėtų straipsnių buvo skirti Europai (~ 30 proc.), Šiaurės Amerikai (~ 17 proc.), Afrikai (~ 12 proc.), Pietų Amerikai (~ 11 proc.), Australijai ir Okeanijai (~ 10 proc.). dėl Azijos (~ 3%). Atkreipkite dėmesį, kad trupmenų suma yra & lt100%, nes kai kurie straipsniai buvo metodologiniai ir juose nebuvo atvejų analizės. Dauguma tyrimų (58 proc.) Buvo atlikti regioniniu mastu (pvz., Geografinė apimtys ≥10000 km 2 & ltcontinental), 14% - žemyno mastu, o šiek tiek daugiau nei 10% straipsnių buvo pranešta apie tyrimus, kurių mastas buvo & lt10 km 2 arba nuo 1000 km 2 iki 10000 km 2. Nedidelė dalis straipsnių (~ 2%) vykdė SDM pasauliniu mastu. SDM buvo naudojami tiriant galimą klimato pokyčių poveikį įvairiausių taksonų pasiskirstymui, įskaitant paukščius (~ 43%), roplius ir varliagyvius (~ 32%), augalus (~ 19%), bestuburius (~ 12%) ) ir žinduolių (~ 10%), kai kuriuose straipsniuose modeliuojamas daugiau nei vienas taksonas.

Iš peržiūrėtos literatūros mes nustatėme tris įprastus kintamojo pasirinkimo metodus. Pirmasis bendras požiūris naudoja visus turimus bioklimatinius kintamuosius be pagrindo. „BIOCLIM“ programinė įranga, ANUCLIM paketas [42], suteikia 35 kintamuosius, o WORLDCLIM [43] pateikia 19 bioklimatinių kintamųjų pogrupį. Antrasis bendras požiūris sumažina bioklimatinių ir biofizinių kovariatų skaičių, kad būtų atsižvelgta į kolinearumą. Trečiasis pasirenka kintamuosius remdamasis ekologinėmis žiniomis. Paprastai trečiasis turėjo prisiimti priežastinį ryšį tarp klimato kintamojo ir teorinio ar empiriškai patvirtinto rūšies ekofiziologijos, gyvenimo istorijos bruožų, judėjimo modelių, dauginimosi ciklo ar buveinių reikalavimų supratimo. Dažnai tariamas priežastinis ryšys buvo bendras, pavyzdžiui, santykis tarp augimo laipsnių dienų ir biologinio augimo greičio [44]. Apžvelgtuose straipsniuose iš viso buvo naudojami 119 skirtingų kintamųjų (žr. S1 pav.). Dažniausiai tai buvo vidutinis metinis kritulių kiekis ir vidutinė metinė temperatūra, kuriuos naudojo atitinkamai 43% ir 37% straipsnių.

SDM veikimo diagnostinę statistiką pateikė 55% straipsnių. Dažniausiai naudojama SDM veikimo statistika buvo plotas po imtuvo veikimo kreive (AUC), Akaike informacijos kriterijus (AIC), Bajeso informacijos kriterijus (BIC), Kappa ir R 2. Mes nustatėme, kad SDM išvestims apibendrinti paprastai buvo naudojami trys metodai: (1) modelio vidutinė tendencija (2) modelio sutartis ir (3) ribojantis langelis [23].

About 10% of the reviewed papers provided justification for the selection of GCM. About 40% of the reviewed articles used two or more GCMs with one or two emissions scenarios. Only seven articles [19], [45], [46], [47], [48], [49], [50] used more than 10 GCMs and acknowledged variability in these inputs. Each of these seven articles focused on testing SDM methods, rather than applying SDMs to practical conservation problems. The review database can be found in File S2.


Mapping Marine Ecosystems

Students investigate types of marine ecosystems, identify examples of these ecosystems and their characteristics, and locate the ecosystems on a map of the world's oceans.

Biology, Ecology, Earth Science, Oceanography, Geography, Physical Geography

2 Videos, 2 PDFs, 15 Links, 12 Images

Links

Interneto svetainė

1. Have students investigate twelve marine ecosystems.
Have students watch the Census of Marine Life background video, "A Journey Through Habitats" (2 minutes, 21 seconds). The video is found under the "Background" tab on the Census of Marine Life link provided. As they watch, ask students to note the wide diversity of ocean ecosystems. Divide students into small groups and assign each group one ecosystem from the list:

    (communities include deep sea corals, whale fall, brine pool)
  • Arctic
  • Deep Sea (abyssal water column)
  • Hydrothermal Vent
  • Mangrove
  • Rocky Shore and Mudflat
  • Sandy Shore

Give each group a copy of the Marine Ecosystems handout and the Marine Ecosystems Notetaking worksheet. Have students use the handout and provided websites to research and record the following information about their ecosystems: location of one or more real-world examples of their ecosystems, the different marine organisms found there, and the unique characteristics that set the ecosystem apart from other marine ecosystems. Each group should then transcribe its research from the Marine Ecosystem Notetaking worksheet to a large piece of butcher paper so the information can be shared with the class.

2. Have students map real-world ecosystems.
Ask one student from each group to present their ecosystem research to the class. After presenting, have each group use the World Physical MapMaker Kit, to locate and label at least one location where its ecosystem can be found. Once all of the ecosystems are labeled on the Mega Map, ask students to discuss their findings. Klauskite: Are there any links between these ecosystems? Prompt students to think of links such as hydrologic cycle, currents, organisms, or other connections. Then ask: Do the ecosystems share any physical features or significant abiotic factors? Prompt students to consider geology, depth, salinity, and water temperature.

3. Have students look at illustrations of real-world ecosystems.

List the 12 ecosystems on the board as a word bank. Display the gallery of ecosystem illustrations and have students analyze them. While scrolling through the illustrations, pause after each one and have students write which ecosystem they think it is and where in the world it might be located (Answers: abyssal plain [deep sea coral, whale fall, brine pool], Antarctic, Arctic, coral reef, deep sea [abyssal water column], hydrothermal vent, kelp forest, mangrove, open ocean, rocky shore, salt marsh and mudflat, sandy shore). Conclude the activity by emphasizing how many different and unique ecosystems are found throughout the ocean.

Informal Assessment

Have students return to the illustrations and ask them to explain their reasoning for identifying each illustration as a particular ecosystem. Their reasoning should include the unique characteristics of the ecosystems and how the ecosystems' physical features relate to their locations throughout the world.

Extending the Learning

Have students use Google Earth: Oceans to find as many of their marine ecosystem locations as possible. Then have them find these additional features:


Žiūrėti video įrašą: შეცდომები ასტროლოგიაში..პირადი რუკა.