Биотическая адекватность: Пять основных законов рационального питания

Содержание

Вопросы здорового питания | Государственное учреждение «Минский городской центр гигиены и эпидемиологии»

Правильное (здоровое) питание является неотъемлемой частью здорового образа жизни, основные правила которого должны закладываться с самого детства и придерживаться которых необходимо в течение всей жизни. К сожалению, в настоящее время в нашей стране растет количество людей, имеющих избыток массы тела и страдающих ожирением. В настоящее время эта проблема наиболее актуальна в отношении детей и молодежи, т.к. от лишнего веса и ожирения страдают почти 30% населения, половине из них нет и 18 лет.

Рациональное питание — важнейшее непременное условие профилактики не только болезней обмена веществ, но и многих других. Для нормального роста, развития и поддержания жизнедеятельности организму необходимы белки, жиры, углеводы, витамины и минеральные соли в нужном ему количестве.

Рациональное питание предусматривает, с учетом физиологической потребности организма, удовлетворение во всех пищевых веществах и энергии.

Рекомендуемые величины потребности человека в пищевых веществах и энергии определены для всех групп трудоспособного населения в зависимости от интенсивности труда, пола и возраста. Установлена также средняя потребность в пищевых веществах пожилых и старых людей, а также для детского населения, беременных женщин и кормящих матерей.

Рациональное или адекватное питание (лат.rationalis – разумный, осмысленный) – это физиологически полноценное питание здоровых людей, которое соответствует энергетическим, пластическим, биохимическим потребностям организма, обеспечивает постоянство внутренней среды организма (гомеостаз) и поддерживает функциональную активность органов и систем, сопротивляемость к воздействию неблагоприятных факторов окружающей среды на оптимальном уровне в различных условиях его жизнедеятельности.

Законы рационального (адекватного) питания

1. Закон энергетической адекватности питания.

Энергетическая ценность рациона питания должна соответствовать энергетическим затратам организма с учётом возраста, пола, состояния здоровья, специфики выполняемой работы.

2. Закон нутриентной (в том числе пластической) адекватности питания.

В пищевом рационе должны присутствовать в необходимых количествах все жизненно важные (эссенциальные) вещества для пластических целей и регуляции физиологических функций, притом содержание и соотношение этих веществ (нутриентов) должно быть оптимально сбалансированным, что и определяет их усвояемость и эффект действия. Нарушение биологических соотношений последних приводит к блокированию синтеза ферментов, гормонов, специфических антител, белков и отдельных структур органов и тканей организма. Адекватность питания обеспечивается разнообразием продуктов в рационе. В суточном рационе должны быть 6 групп продуктов:

  1. молоко и молочные продукты;
  2. мясо, птица, рыба, яйцо;
  3. хлебобулочные, крупяные, макаронные и кондитерские изделия;
  4. жиры;
  5. картофель и овощи;
  6. фрукты, ягоды, натуральные соки.

3. Закон энзиматической адекватности питания.

Химический состав пищи, ее усвояемость и перевариваемость должны соответствовать ферментным системам организма. При нарушении закона энзиматической адекватности, то есть, если в ЖКТ отсутствуют адекватные химической структуре пищи ферменты, происходит нарушение пищеварения и всасывания. Отсутствие фермента, угнетение его образования или снижение функциональной активности ведет к возникновению энзимопатий.

4. Закон биотической адекватности питания

Пища должна быть безвредной и не содержать патогенных микроорганизмов, а также ксенобиотиков (пестициды, тяжёлые металлы, нитраты, нитриты, нитрозамины, синтетические химические соединения, полициклические ароматические углеводы, микотоксины), радионуклидов, в количествах, не превышающих допустимых уровней.

Продукты – зеркальное отражение окружающей и производственной среды. Чем выше загрязненность окружающей среды, тем выше загрязненность продуктов питания. Острое или хроническое действие на организм ксенобиотиков, поступающих с пищей, приводит к пищевым отравлениям.

5. Закон биоритмологической адекватности питания.

Необходимо соблюдать рациональный режим питания в соответствии с биологическими и социальными ритмами. Данный закон подразумевает построение питания с учетом циклической деятельности пищеварительного тракта, а также влияния ритмов деятельности других органов и систем на процессы пищеварения.

Исходя из этого существуют основные принципы рационального питания:

  1. Суточный рацион должен содержать достаточное количество белков, жиров, углеводов, витаминов, минеральных веществ. Количество белка в рационе должно соответствовать физиологической норме – 1-1,5 г на 1кг веса. Животный белок должен составлять не менее 60% от суточного количества белка (обязательно присутствие в рационе постного мяса, рыбы, яиц, молока и кисломолочных продуктов).
  2. Оптимальное количество жиров – 0,8-1,0 г на 1 кг веса в сутки. Жиры дольше задерживаются в желудке, уменьшают возбудимость головного мозга, устраняя чувство голода. Растительные жиры повышают активность ферментов, стимулирующих процесс распада жира в организме. В рационе от общего количества жиров должно быть 30-35% растительных масел для приготовления пищи и добавления в салаты.
  3. Желательно ограничить количество углеводов до 3-3,5 г на 1 кг веса в сутки, прежде всего за счет простых углеводов: сахар, сладости.
  4. Количество приемов пищи в течение дня должно быть не менее 4-5 (3 основных приема пищи и 2 дополнительные, представленные свежими фруктами и овощами, лучше в сыром виде).
  5. Интервалы между приемами пищи не должны превышать 3,5-4 часа.
  6. Количество свободной жидкости не менее 1-1,5л в сутки (при отсутствии противопоказаний). Пить и использовать для приготовления пищи лучше всего бутилированную или фильтрованную дома воду. Для питья можно использовать минеральную негазированную воду с наименьшей степенью минерализации, свежеотжатые соки, чай, кофе.
    Лучше не употреблять кофе натощак, после 18 часов желательно не употреблять зеленый чай, чай каркадэ, кофе, соки из кислых фруктов.
  7. Утром натощак желательно выпить стакан жидкости комнатной температуры. Интервал между последним приемом жидкости и едой должен быть 20-30 минут, между едой и последующим приемом жидкости не менее 30 минут. Оптимальное соотношение между твердой и жидкой частями пищи во время одного приема должно быть не менее 2:1. Последний прием жидкости – за 1-1,5 часа до сна.
  8. Последний прием пищи — за 2,5-3 часа до сна.
  9. Есть не спеша, тщательно пережевывая пищу.
  10. Старайтесь избегать в одном блюде сочетаний: белковые продукты (мясо, птица, рыба, морепродукты) и продукты, богатые углеводами (крупы, хлеб, отруби, картофель, сладкие фрукты и ягоды).
  11. Предпочтительно ограничить потребление соли до 5-7 г в сутки.
  12. Питание должно быть максимально разнообразным. В желудочно-кишечном тракте человека присутствует достаточное количество ферментов, способных расщепить различные продукты.
  13. Избегайте многокомпонентных блюд. За один прием не смешивайте более 3-4 видов продуктов (не считая специи и растительное масло).
  14. Особенно полезны овощи, содержащие пектин и клетчатку. Они создают чувство насыщения, регулируют функцию кишечника, выводят шлаки. К ним относятся капуста, кабачок, редис, томаты, огурцы, тыква, листовая зелень.
  15. Овощи можно употреблять сырыми, тушеными, вареными, приготовленными на пару и на гриле. Свежие овощи предпочтительнее употреблять с растительным маслом (подсолнечным, оливковым, льняным). При варке овощей вода не должна полностью закрывать их поверхность. Соль, растительное масло и натуральные специи лучше добавлять на заключительном этапе приготовления пищи.
  16. Мясо, птицу, рыбу можно запекать, готовить на пару, гриле. Употреблять данные продукты лучше с растительным гарниром. Кожицу птицы и рыбы желательно в пищу не употреблять.
  17. Способы приготовления продуктов (по убыванию качества): гриль (аэрогриль, гриль в печи СВЧ, барбекю, мангал), приготовление пищи на пару, запекание в духовке, соленое, вяленое, отварное, тушеное.
  18. Хлеб обязательно должен присутствовать в рационе, лучше всего зерновой, с отрубями, белковый.
  19. Соусы лучше использовать домашнего приготовления с овощами, пряности – натуральные: лавровый лист, перец горошком, петрушка, кинза, сельдерей, гвоздика, тмин, чеснок, укроп, гвоздика, имбирь.

Для профилактики появления избыточной массы и ожирения кроме питания большое значение имеет физическая активность. Наиболее предпочтительны плавание, велоспорт, лыжи, танцы, заниматься которыми лучше всей семьей.

Информационно-образовательные материалы

Здоровый образ жизни. Что такое здоровый образ жизни(ЗОЖ)?

Здоровый образ жизни
Ярушевич Кирилл
Гр.912
Что такое здоровый образ
жизни(ЗОЖ)?
• Здоровый образ жизнь – это образ жизни,
основанный на принципах нравственности,
активный, трудовой и, в то же время
защищающий нас от неблагоприятных
воздействий окружающей среды,
позволяющий до глубокой старости
сохранить здоровье.
Факторы отрицательно влияющие на
здоровье.
• Алкоголь, курение, наркотики
• Эмоциональная, психическая
перенапряженность
• Неправильное питание
• Неблагополучная экологическая обстановка
• Несоблюдение личной гигиены
• Недостаточная двигательная активность
Здоровый образ жизни
Оптимальный уровень двигательной системы
Закаливание
Рациональное питание
Безопасное поведение
Сексуальное воспитание
Психическая и эмоциональная устойчивость
Экологически грамотное поведение
Регулярное прохождение мед. осмотров
Личная гигиена
Соблюдение режима труда и отдыха
Оптимальный уровень двигательной
системы
• Для нормального развития и
функционирования организма, сохранения
здоровья необходим определенный
уровень двигательной активности.
• Двигательная активность — это естественная
и специально организованная двигательная
деятельность человека, обеспечивающая
его успешное физическое и психическое
развитие.
Закаливание
• Закаливание – мощное оздоровительное
средство. Оно позволяет избежать многих
болезней, продлить жизнь на долгие годы,
сохранить высокую работоспособность. В
основе закаливающих процедур лежит
многократное воздейсвие тепла,
охлаждения и солнечных лучей. При этом у
человека постепенно вырабатывается
адаптация к внешней среде.
В качестве закаливающих процедур широко
используется пребывание и занятие спортом на
свежем воздухе, а также водные процедуры
(контрастный душ, обливание холодной водой и тд.)
Рациональное питание
• Рациональное питание – питание,
обеспечивающее рост, нормальное
развитие и жизнедеятельность человека,
способствующее укреплению его здоровья
и профилактике заболеваний. Это
сбалансированное питание людей с учетом
из пола, возраста, характера труда.
Рационально питание
• Рациональное питание способствует
сохранению здоровья, сопротивляемости
вредным факторам окружающей среды,
высокой физической и умственной
работоспособности.
Принципы рационального питания
• Энергетическая адекватность питания
• Пластическая адекватность питания и
сбалансированность питательных веществ
• Соблюдение режима питания
• Энзиматическая адекватность питания
• Биотическая адекватность питания
Безопасное поведение
• Безопасное поведение подразумевает под
собой изначальные знания основных
правил поведения и мер
предосторожности, которые направлены на
исключение неверного поведения
человека, способное привести к
трагическим ситуациям.
Безопасное поведение
• В пример безопасного поведения можно
привести поведение людей при пожаре:
при небольшом возгорании попытаться
потушить пожар водой, песком, плотной
тканью или специальными средствами
пожаротушения. Запрещается тушить водой
электроприборы. Предупредить людей, не
допуская паники. При значительном
распространении пламени немедленно
покинуть помещение.
Сексуальное воспитание
• Сексуальное воспитание – процесс
целенаправленного педагогического
воздействия на личность с целью
формирования у неё сексуальной культуры
и способности адекватно переживать и
осознавать свои физиологические и
психологические особенности в
соответствии с установившимися в
обществе нормами и правилами.
Психическая и эмоциональная
устойчивость
• Психическая и эмоциональная устойчивость
– умение сохранять оптимальное
функционирование психики в
изменяющихся обстоятельствах, в
обстановке стресса. Характеризуется
желанием и способностью работать,
автономией, умением выстраивать
отношения с окружающими, пониманием
этических норм, адекватной самооценкой.
Экологически грамотное поведение
• Экологически грамотное поведение –
совокупность конкретных действий и
поступков людей, непосредственно или
опосредованно связанных с воздействием
на природное окружение, использованием
природных ресурсов. Экологическое
поведение человека определяется
особенностями его экологического
сознания и «природопользованием».
Регулярное прохождение мед.
осмотров
Даже если человек не имеет жалоб на
состояние здоровья, это не значит, что у
него нет никаких заболеваний. Развитие
многих недугов протекает бессимптомно, и,
чтобы выявить их на ранней стадии,
требуется медицинское обследование. Его
рекомендуется проводить раз в год.
Личная гигиена
• Личная гигиена – раздел гигиены, в
котором изучаются вопросы сохранения и
укрепления здоровья человека,
соблюдения гигиенических правил и
мероприятий в его личной жизни и
деятельности.
Соблюдение режима труда и отдыха
• При соблюдении режима вырабатывается
четкий режим функционирования
организма, что создаёт оптимальные
условия для работы и отдыха, и тем самым
способствует укреплению здоровья,
улучшению работоспособности и
повышению производительности труда.
Спасибо за внимание!

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ СОСТОЯНИЯ ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ СОСТОЯНИЯ ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ СОСТОЯНИЯ ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ

Водная экосистема это природный объект, который является единством взаимозависимых среды и обитающей в ней биоты. Поэтому, для того, чтобы охарактеризовать состояние водной экосистемы, необходимо знать показатели воды как среды обитания и показатели биотической (организменной) части экосистемы.

Каждая водная экосистема находится в определенном состоянии, которое выражается в определенном сочетании показателей средовой и организменной составляющих водной экосистемы. Конкретному состоянию водной экосистемы соответствует определенный уровень способности к самоочищению, который может быть охарактеризован сочетанием показателей среды и биоты, а набор и величины их могут быть выражены в интервалах значений.

Способность экосистем поверхностных водных объектов к самоочищению эксплуатируется при антропогенной деятельности как механизм утилизации сточных вод. Поэтому возникает необходимость адекватно ее оценивать, что невозможно сделать без экосистемного подхода к водному объекту.

На способность к самоочищению, а, следовательно, на состояние водной экосистемы, влияет ряд факторов как внешнего воздействия на водный объект, так и внутренних закономерностей саморазвития его водной экосистемы.

Формирование водной экосистемы происходит под действием и в результате процессов, протекающих на бассейне водосбора и на протяжении всего русла реки. Даже весьма подробный химический анализ, оценивая среду обитания, лишь косвенно может указывать факторы, оказывающие влияние на экосистему или являющиеся результатом ее жизнедеятельности. С помощью химических оценок можно определить трофическую базу для развития биоты — формы азота и фосфора, растворенные в воде. Таким образом, мы видим, что для оценки состояния водной экосистемы необходимо знать не только ее гидрохимические параметры, но и параметры ее биотической части.

При оценке состояния биоты на экосистемном уровне наряду с интегральными показателями, характеризующими экосистему, как самостоятельную единицу иерархической структуры всего живого, довольно часто приходится выделять показатели функциональных элементов, разделяя ее биотическую часть на составные части, такие как продуценты, консументы и редуценты, и, нередко, в каждой из них отыскивать наиболее чувствительные звенья, по которым можно судить о состоянии всей экосистемы (Малышев, 1998).

Рис. 1. Модель трофической пирамиды в водной экосистеме (Sladecek, 1973).

На популяционно-биоценотическом уровне для характеристики состояния автотрофного звена экосистемы используются как структурные, так и функциональные показатели. К структурным показателям, характеризующим состояние продуцентов, относятся: число особей, список видов в сообществе, биотическое разнообразие, содержание фотосинтетических пигментов, биомасса и их изменчивость в пространстве и во времени.

Биотическая часть экосистемы организована в виде трофической пирамиды, основу которой составляют первичные продуценты. В водной экосистеме это водоросли, которые дают органическое вещество для формирования второго трофического уровня — беспозвоночных консументов, которые, в свою очередь, являются базисом для рыб — верхнего звена трофической пирамиды в водных объектах (Алимов, 1989), что отражено в общем виде на рис. 1.

Зная состояние первого трофического уровня, можно предполагать состояние всей трофической пирамиды, что подтверждается нашими многолетними исследованиями (Баринова, 1992а,б,в,г; 1995а,б,в; 1998; 1999; Баринова, Крылов, 1998; Баринова, Карлсен, 1998, 1999; Баринова, Медведева, 1998; Баринова, и др., 1999а,б; Barinova, 1995), а также литературными данными (Еременко, Кулумбаева, Фолиян, и др., 1986; Левич, 1989; Баканов, Флеров, 1998; Wielgosz, 1974; Stocker, 1977; Bradshaw, 1987; Van Donk et al., 1988; Reynolds, 1998). Таким образом, по состоянию первого трофического звена возможна оценка состояния всей биотической составляющей водной экосистемы. Способность поверхностных вод к самоочищению также определяется эффективностью функционирования биотической составляющей экосистемы.

Рис. 2. Классификация качества воды и зон сап-робности по Сладечеку (1967; Sladecek, 1973). Зоны сапробности: х — ксено-, o — олиго-, — бета-, — альфа-, p — полисапробная — в пределах квадранта лимносапробности, экосистемы пресных вод, соот-ветствуют модели трофической пирамиды; i-k — зоны вне модели экосистем поверхностных вод. Серой стрелкой показано направление самоочищения. Две черные стрелки показывают амплитуду сапробности для р. Кишон (Barinova et al., 2004).

Оценка состояния первого трофического звена возможна с помощью показателей численности и биомассы, биохимического потребления кислорода (БПК), насыщенности воды кислородом, прозрачности воды и связанной с прозрачностью первичной продукции, а также индекса сапробности. Эти показатели меняются в экосистеме поверхностных вод закономерно и могут быть проклассифицированы по системе В. Сладечека (Сладечек, 1967; Sladecek, 1973), которая показана на рис. 2. Однако монотонность изменения гидрохимических показателей с ростом классности воды не дает возможности выделить какие-либо критические уровни, значения, интервалы, что подтверждает необходимость привлечения показателей, более тесно связанных с биотической частью экосистемы.

Одним из компонентов в оценке состояния водных экосистем является совокупность организмов и результатов проявления их жизнедеятельности. Качество вод по обитающим в них организмам определяется уже в течение сотни лет и метод носит название — биоиндикация. Его следует отличать от биотестирования, как метода оценки реакции тест-организма на среду, в которую его поместили.

Систем биоиндикации разработано множество (основные будут рассмотрены ниже). С помощью этого метода оцениваются различные характеристики водных экосистем. Наиболее широка применимость его для оценки качества вод (Чухлебова, Догадина, 1975; Абакумов, 1978; Гавришова, 1981; Осаму, 1975; Van Landingham, 1976), но индициируются также тяжелые металлы по тератологии (Saboski, 1977), мутагенность (Sharma, 1989), токсичность (Брагинский, 1981), типологические уровни систем (Leynaud, 1975), местообитание и специфическое загрязнение (Whitton, 1975). Используется индикация к виду пользования (Гурарий, Шайн, 1974), интенсивности самоочищения от пестицидов (Краноперова, 1994; Мингазова, Закиров, Деревенская и др., 1994; Abd El-Magid, 1986) и от меди (Sathya, 1988), проводится палеоиндикация температурных условий и химизма вод (Зубович, 1989). Определяется по индикаторам санитарно-биологическое состояние водоема (Vancsa, 1984) и даже оценка водных экосистем (Константинов, 1978; Гавришова, 1981), которая при разборе оказывается оценкой качества воды. Индикация рекомендуется как основа для контроля качества среды и системы принятия решений (Siepel, 1996). Во всех проанализированных работах биоиндикационные методы используются не системно, хотя и в связи с отдельными факторами среды, поэтому считаем частные подходы не имеющими перспективы для оценки состояния водных экосистем.

Наиболее близко к проблеме оценке состояния водных экосистем подошел В.А. Абакумов и коллектив его единомышленников (Абакумов, 1978). Его представления о водной экосистеме включают показатели среды, показатели биоты и данные биоиндикации. Состояние водной экосистемы определяется по соотношению экологического и метаболического прогресса и/или регресса. Видно, что применяемые для оценок четыре комбинации этих показателей охватывают экосистемы в максимальных пределах показателей. Эта система дает только оценки в качественных классах «хорошо» — «плохо», но не дает возможности установить какие либо пределы или конкретные пороговые величины показателей водной экосистемы, которые можно было бы использовать для разработки новой системы оценки состояния.

Ряд исследователей затрагивает проблемы жесткости (буферной емкости) (Holling, 1973) и устойчивости (Амбразене, 1979; Брагинский, 1979; Трофимов и др., 1998; Holling, 1973; Jones, 1973) экосистем, что наиболее близко к разрабатываемой проблеме, однако, формируются такие представления только на отдельно взятых примерах и не носят системного характера, поэтому в наших целях их использовать затруднительно.

Отечественные и зарубежные исследователи отмечают необходимость создания единой системы как биоиндикации (Винберг и др., 1977; Верниченко, 1979), так и экосистемных оценок на основе комплексного подхода (Гавришова и др., 1979; Черкашин, Кандинский, 1985; Питьева и др., 1996; Jones, 1973; Fialkowski, 1979; Reynolds, 1998), причем в последнее время все больший акцент ставится на значимость биотической части экосистемы и закономерностей ее функционирования в целом.

Из всего сказанного можно заключить, что пока не выработано достаточно четкого и схематичного представления о едином механизме функционирования водной экосистемы, а для оценки ее состояния необходимо понимание функционирования экосистемы в целом как взаимозависимого единства среды и обитающей в ней биоты и выявление тех показателей, которые изменяются не монотонно и позволяют определить емкость экосистемы и пределы ее восстановительных способностей.

| Гродненский ОКЦ «Фтизиатрия»

18 августа – День здорового питания.

Вопросы здорового питания

Правильное (здоровое) питание является неотъемлемой частью здорового образа жизни, основные правила которого должны закладываться с самого детства и придерживаться которых необходимо в течение всей жизни. К сожалению, в настоящее время в нашей стране растет количество людей, имеющих избыток массы тела и страдающих ожирением. В настоящее время эта проблема наиболее актуальна в отношении детей и молодежи, т.к. от лишнего веса и ожирения страдают почти 30% населения, половине из них нет и 18 лет.

Рациональное питание — важнейшее непременное условие профилактики не только болезней обмена веществ, но и многих других. Для нормального роста, развития и поддержания жизнедеятельности организму необходимы белки, жиры, углеводы, витамины и минеральные соли в нужном ему количестве.

Рациональное питание предусматривает, с учетом физиологической потребности организма, удовлетворение во всех пищевых веществах и энергии. Рекомендуемые величины потребности человека в пищевых веществах и энергии определены для всех групп трудоспособного населения в зависимости от интенсивности труда, пола и возраста. Установлена также средняя потребность в пищевых веществах пожилых и старых людей, а также для детского населения, беременных женщин и кормящих матерей.

Рациональное или адекватное питание (лат.rationalis – разумный, осмысленный) – это физиологически полноценное питание здоровых людей, которое соответствует энергетическим, пластическим, биохимическим потребностям организма, обеспечивает постоянство внутренней среды организма (гомеостаз) и поддерживает функциональную активность органов и систем, сопротивляемость к воздействию неблагоприятных факторов окружающей среды на оптимальном уровне в различных условиях его жизнедеятельности.

 

Законы рационального (адекватного) питания

  1. Закон энергетической адекватности питания.

Энергетическая ценность рациона питания должна соответствовать энергетическим затратам организма с учётом возраста, пола, состояния здоровья, специфики выполняемой работы.

  1. Закон нутриентной (в том числе пластической) адекватности питания.

В пищевом рационе должны присутствовать в необходимых количествах все жизненно важные (эссенциальные) вещества для пластических целей и регуляции физиологических функций, притом содержание и соотношение этих веществ (нутриентов) должно быть оптимально сбалансированным, что и определяет их усвояемость и эффект действия. Нарушение биологических соотношений последних приводит к блокированию синтеза ферментов, гормонов, специфических антител, белков и отдельных структур органов и тканей организма. Адекватность питания обеспечивается разнообразием продуктов в рационе. В суточном рационе должны быть 6 групп продуктов:

молоко и молочные продукты;

мясо, птица, рыба, яйцо;

хлебобулочные, крупяные, макаронные и кондитерские изделия;

жиры;

картофель и овощи;

фрукты, ягоды, натуральные соки.

  1. Закон энзиматической адекватности питания.

Химический состав пищи, ее усвояемость и перевариваемость должны соответствовать ферментным системам организма. При нарушении закона энзиматической адекватности, то есть, если в ЖКТ отсутствуют адекватные химической структуре пищи ферменты, происходит нарушение пищеварения и всасывания. Отсутствие фермента, угнетение его образования или снижение функциональной активности ведет к возникновению энзимопатий.

  1. Закон биотической адекватности питания

Пища должна быть безвредной и не содержать патогенных микроорганизмов, а также ксенобиотиков (пестициды, тяжёлые металлы, нитраты, нитриты, нитрозамины, синтетические химические соединения, полициклические ароматические углеводы, микотоксины), радионуклидов, в количествах, не превышающих допустимых уровней.

Продукты – зеркальное отражение окружающей и производственной среды. Чем выше загрязненность окружающей среды, тем выше загрязненность продуктов питания. Острое или хроническое действие на организм ксенобиотиков, поступающих с пищей, приводит к пищевым отравлениям.

  1. Закон биоритмологической адекватности питания.

Необходимо соблюдать рациональный режим питания в соответствии с биологическими и социальными ритмами. Данный закон подразумевает построение питания с учетом циклической деятельности пищеварительного тракта, а также влияния ритмов деятельности других органов и систем на процессы пищеварения.

Исходя из этого существуют основные принципы рационального питания:

Суточный рацион должен содержать достаточное количество белков, жиров, углеводов, витаминов, минеральных веществ. Количество белка в рационе должно соответствовать физиологической норме – 1-1,5 г на 1кг веса. Животный белок должен составлять не менее 60% от суточного количества белка (обязательно присутствие в рационе постного мяса, рыбы, яиц, молока и кисломолочных продуктов).

Оптимальное количество жиров – 0,8-1,0 г на 1 кг веса в сутки. Жиры дольше задерживаются в желудке, уменьшают возбудимость головного мозга, устраняя чувство голода. Растительные жиры повышают активность ферментов, стимулирующих процесс распада жира в организме. В рационе от общего количества жиров должно быть 30-35% растительных масел для приготовления пищи и добавления в салаты.

Желательно ограничить количество углеводов до 3-3,5 г на 1 кг веса в сутки, прежде всего за счет простых углеводов: сахар, сладости.

Количество приемов пищи в течение дня должно быть не менее 4-5 (3 основных приема пищи и 2 дополнительные, представленные свежими фруктами и овощами, лучше в сыром виде).

Интервалы между приемами пищи не должны превышать 3,5-4 часа.

Количество свободной жидкости не менее 1-1,5л в сутки (при отсутствии противопоказаний). Пить и использовать для приготовления пищи лучше всего бутилированную или фильтрованную дома воду. Для питья можно использовать минеральную негазированную воду с наименьшей степенью минерализации, свежеотжатые соки, чай, кофе. Лучше не употреблять кофе натощак, после 18 часов желательно не употреблять зеленый чай, чай каркадэ, кофе, соки из кислых фруктов.

Утром натощак желательно выпить стакан жидкости комнатной температуры. Интервал между последним приемом жидкости и едой должен быть 20-30 минут, между едой и последующим приемом жидкости не менее 30 минут. Оптимальное соотношение между твердой и жидкой частями пищи во время одного приема должно быть не менее 2:1. Последний прием жидкости – за 1-1,5 часа до сна.

Последний прием пищи — за 2,5-3 часа до сна.

Есть не спеша, тщательно пережевывая пищу.

Старайтесь избегать в одном блюде сочетаний: белковые продукты (мясо, птица, рыба, морепродукты) и продукты, богатые углеводами (крупы, хлеб, отруби, картофель, сладкие фрукты и ягоды).

Предпочтительно ограничить потребление соли до 5-7 г в сутки.

Питание должно быть максимально разнообразным. В желудочно-кишечном тракте человека присутствует достаточное количество ферментов, способных расщепить различные продукты.

Избегайте многокомпонентных блюд. За один прием не смешивайте более 3-4 видов продуктов (не считая специи и растительное масло).

Особенно полезны овощи, содержащие пектин и клетчатку. Они создают чувство насыщения, регулируют функцию кишечника, выводят шлаки. К ним относятся капуста, кабачок, редис, томаты, огурцы, тыква, листовая зелень.

Овощи можно употреблять сырыми, тушеными, вареными, приготовленными на пару и на гриле. Свежие овощи предпочтительнее употреблять с растительным маслом (подсолнечным, оливковым, льняным). При варке овощей вода не должна полностью закрывать их поверхность. Соль, растительное масло и натуральные специи лучше добавлять на заключительном этапе приготовления пищи.

Мясо, птицу, рыбу можно запекать, готовить на пару, гриле. Употреблять данные продукты лучше с растительным гарниром. Кожицу птицы и рыбы желательно в пищу не употреблять.

Способы приготовления продуктов (по убыванию качества): гриль (аэрогриль, гриль в печи СВЧ, барбекю, мангал), приготовление пищи на пару, запекание в духовке, соленое, вяленое, отварное, тушеное.

Хлеб обязательно должен присутствовать в рационе, лучше всего зерновой, с отрубями, белковый.

Соусы лучше использовать домашнего приготовления с овощами, пряности – натуральные: лавровый лист, перец горошком, петрушка, кинза, сельдерей, гвоздика, тмин, чеснок, укроп, гвоздика, имбирь.

Для профилактики появления избыточной массы и ожирения кроме питания большое значение имеет физическая активность. Наиболее предпочтительны плавание, велоспорт, лыжи, танцы, заниматься которыми лучше всей семьей.

 

Биотические взаимоотношения условия

Приспособления к биотической среде возникают в процессе видообразования, когда и происходит взаимное приспособление хищника и жертвы, паразита и хозяина и др. При этом хищник приспосабливается к питанию определенного типа жертвой, которая, в свою очередь, вырабатывает у себя приспособления, защищающие ее от полного уничтожения хищником. Взаимоотношения вида «паразита» и вида «хозяина» складываются в двух формах: они могут быть основаны либо на выживании, либо на уничтожении организма хозяина. В первом случае вид паразит живет в своем хозяине, не уничтожая его, и, наоборот, «заинтересован» в процветании вида хозяина. При этом паразит использует соки тела или пищу хозяина лишь в той мере, в какой это не наносит организму хозяина существенного вреда. Такие взаимоотношения складываются, например, у кишечных паразитов и их хозяев — хищных рыб. В оптимальных условиях, когда организм рыбы не истощен, эти паразиты не наносят ему существенного вреда. Они могут вызвать гибель особей популяции лишь в том случае, если нарушаются какие-либо другие взаимосвязи организмов, хозяев и среды. Другое дело, когда паразит приспособился существовать, уничтожая своего хозяина, как, например, промежуточная стадия лигулы, живущая в рыбе. В этом случае вид паразит часто сильно ослабляет организм своего хозяина, делая его более доступным для хищников, и тем самым обеспечивая себе возможность дальнейшего развития.[ …]

Таким образом, зная условия существования рыб и их биотические взаимоотношения, можно управлять биологическими процессами в рыбохозяйственных водоемах и повышать их рыбопродуктивность. В прудовых хозяйствах это достигается за счет проведения системы лечебных и профилактических мероприятий против болезней путем уничтожения паразитов в организме больных рыб и борьбы с их промежуточными хозяевами. В естественных водоемах профилактика болезней рыб основывается на акклиматизации невосприимчивых рыб и направленном формировании устойчивой к болезням ихтиофауны.[ …]

Таким образом, пространственные взаимоотношения доминирующих видов в сообществах с различным уровнем техногенного загрязнения изменяются с его увеличением в связи с приспособлением ценопопуляций к различным эдафическим и фитоценотическим условиям и по-разному влияют на формирование их горизонтальной структуры. В импактной зоне взаимоотношения между видами, обусловленные их пространственным размещением, не выражены, а горизонтальная структура преимущественно определяется экологическими факторами. В буферной зоне пространственная структура ценопопуляций щучки и полевицы, наиболее вероятно, формируется вследствие взаимодействия экологических и биотических факторов, роль которых контролируется обратной связью со стороны горизонтальной структуры. В фоновой зоне положительные взаимоотношения между доминирующими видами в соответствующих фитоценотических условиях являются одним из факторов формирования горизонтальной структуры их ценопопуляций.[ …]

При рассмотрении влияния абиотических и биотических факторов на рыб следует исходить из принципа единства организма и среды, выражающегося в динамических гармоничных взаимоотношениях и адекватных реакциях организма на всю совокупность факторов окружающей среды. Различные нарушения условий среды приводят к напряжению защитно-приспособительных сил организма, снижению адаптивных способностей и в конечном итоге к возникновению заболеваний рыб. Поэтому для более полного и правильного понимания зависимости между основными факторами среды и болезнями рыб необходимо знать, каким требованиям с точки зрения здоровья рыб должны отвечать основные параметры водной среды: химический состав, гидрологический и гидробиологический режимы и др.[ …]

Уже в 30-е годы в экологических работах наряду с абиотическими и биотическими стали выделять особый фактор, воздействующий на тот или иной вид через изменения как физико-химических характеристик, так и состояния биологических компонентов среды. Это — воздействие на природные условия человеческой деятельности, почему и был этот фактор назван антропогенным. Исследования биотических взаимоотношений, прослеживая взаимосвязи отдельных видов друг с другом, естественно развивались в изучение систем взимосвязанных организмов, или сообществ растений, животных, грибов, микроорганизмов. Такие сообщества, или биоценозы, стали предметом изучения биоценологии, или синэкологии — раздела экологии, занимающегося взаимодействиями в сообществах живых организмов. Исследования сложных биоценозов показывали неразрывность абиотических и биотических условий существования сообществ живых организмов на конкретной территории, что отразилось в изменении названия этого раздела экологии, который чаще и правильнее называют биогеоценологией. В развитие этой ветви экологии большой вклад внесла школа академика В. П. Сукачева.[ …]

В первом разделе рассматриваются элементы общей экологии, включая ее предмет, основные абиотические и биотические факторы природной среды, основы взаимоотношений организма и среды его обитания; приводятся необходимые сведения о биосфере как глобальной экосистеме, ее составе, строении, динамике, структуре важнейших циклов биохимических круговоротов. Рассмотрение этих вопросов завершает характеристика основных условий устойчивости биосферы.[ …]

Скорость биологических круговоротов и общее количество вовлекаемого в эти циклы вещества определяются масштабами и экологическими условиями в экосистемах. Для экосистем характерны различные экологические условия, под которыми подразумеваются экологические факторы внешней среды, прямо или косвенно воздействующие на живые организмы. Эти факторы могут быть абиотическими и биотическими.. Абиотическими (ракшрами являются климат, рельеф местности, почва, свет, тепло, вода, воздух, снеговая нагрузка и др. Биотические факторы порождаются взаимоотношениями организмов: конкуренцией, взаимоотношениями типа «хищник-жертва», «хозяин-паразит», симбиоз и др.[ …]

Вид — это совокупность особей, обладающих сходством внутреннего и внешнего строения, биохимических и физиологических функций, свободно скрещивающихся и дающих плодовитое потомство, приспособленных к определенным условиям жизни, обладающих определенным типом взаимоотношений с абиотической (косной) и биотической средой и занимающих в природе определенную область — ареал.[ …]

Геккель Эрнст (1834—1919) — немецкий биолог-эволюционист. Автор известных книг «Общая морфология организма» (1866) и «Мировые загадки» (1899). Составил первое «родословное древо» животного мира. Предложил весь круг вопросов, связанных с борьбой за существование и влиянием на живые существа комплекса физических и биотических условий, назвать новым термином «экология». В программной речи «О пути развития и задаче зоологии», произнесенной в 1869 г., Г. сказал: «Под экологией мы подразумеваем науку об экономии, домашнем быте животных организмов. Она исследует общие отношения животных как к их неорганической, так и к их органической среде, их дружественные и враждебные отношения к другим животным и растениям, с которыми они вступают в прямые или непрямые контакты, или, одним словом, все те запутанные взаимоотношения, которые Дарвин условно обозначил как борьбу за существование».[ …]

Вид (species) — основная структурная единица в системе живых организмов, качественный этап их эволюции. Он представляет собой совокупность особей, обладающих наследственным сходством морфологических, физиологических и биохимических особенностей, свободно скрещивающихся и дающих плодовитое потомство, приспособленных к определенным условиям жизни, обладающих определенным типом взаимоотношений с абиотической (косной) и биотической (живой) средой и занимающих в природе определенную область — ареал. Вид как совокупность популяций особей отделяется от других таких же групп особей практически полной нескрещиваемостью в природных условиях. Накопление в конце XVII века сведений о многообразии форм животных и растений привело к представлению о виде как о вполне реальных группах особей, похожих друг на друга примерно так же, как походят друг на друга члены одной семьи, и отличимых от других таких же групп особей. ВИДОМ считались, например: волк, лисица, ворона, галка, дуб, береза, пшеница, овес и т. п. Вследствие этого вид—основное таксономическое (классификационное) подразделение в систематике животных, растений и микроорганизмов.[ …]

Степень стабильности, достигаемая конкретной экосистемой, зависит не только от ее истории и эффективности ее внутренних управляющих механизмов, но и от характера среды на входе и, возможно, от сложности экосистемы. Как правило, экосистемы имеют тенденцию становиться сложнее в благоприятной физической среде, чем в среде со стохастическими (случайными, непредсказуемыми) нарушениями на входе, например штормами. Функциональная сложность, по-видимому, в большей степени, чем структурная, увеличивает стабильность системы (см., например, Van Voris et al., 1980), так как возрастает потенциально возможное число петель обратной связи; однако причинно-следственные взаимоотношения между сложностью и стабильностью изучены еще не достаточно. Несколько лет назад покойный Р. Мак-Артур высказал предположение, что разнообразие видов организмов должно увеличивать стабильность биотического сообщества, но оказалось, что между видовым разнообразием как таковым и стабильностью не существует сколько-нибудь значительной корреляции. Правда, как уже было сказано, согласно теории избыточности, или конгенерического гомотаксиса, умеренное видовое разнообразие, при условии что каждый из видов выполняет какие-то ключевые функции, должно определенным образом влиять на управляемые реакции сообщества.[ …]

Синонимы к слову «Равенство»

согласие

авторизация, агреман,…

[Подробнее]

организм

автотроф, автохтон,…

[Подробнее]

соразмерность

адекватность, гармония,…

[Подробнее]

тождественность

адекватность, единство,…

[Подробнее]

идентичность

адекватность, единство,…

[Подробнее]

тожество

адекватность,…

[Подробнее]

тожественность

адекватность,…

[Подробнее]

равноценность

адекватность,…

[Подробнее]

намек

аллюзия, закавыка,…

[Подробнее]

вариант

альтернат, вариация,…

[Подробнее]

принцип

альтернат, взгляд,…

[Подробнее]

дружба

амикошонство,…

[Подробнее]

похожесть

аналогичность, аналогия,…

[Подробнее]

подобность

аналогичность, близость,…

[Подробнее]

сродство

аналогичность, близость,…

[Подробнее]

сходность

аналогичность,…

[Подробнее]

схожесть

аналогичность, подобность,…

[Подробнее]

термин

антилогарифм,…

[Подробнее]

запись

аудиозапись, видеозапись,…

[Подробнее]

равнозначность

аутентичность, равносилие,…

[Подробнее]

мир

беззлобие, безмятежность,…

[Подробнее]

постоянность

безостановочность,…

[Подробнее]

постоянство

безостановочность,…

[Подробнее]

неизменность

безостановочность,…

[Подробнее]

ровность

бесстрастие,…

[Подробнее]

симметрия

билатеральность,…

[Подробнее]

совокупность

биом, биота, биоценоз,…

[Подробнее]

синтез

биосинтез, единство,…

[Подробнее]

отношение

благодушие,…

[Подробнее]

гармония

благозвучие,…

[Подробнее]

видимость

блезир, видность, вывеска,…

[Подробнее]

конгениальность

близость, сходство

[Подробнее]

род

бог, династия, ирифия,…

[Подробнее]

комплементарность

взаимодополняемость,…

[Подробнее]

согласованность

взаимосогласованность,…

[Подробнее]

целостность

всеобщность, единство,…

[Подробнее]

схождение

встреча, вылезание,…

[Подробнее]

дискурс

высказывание, единство

[Подробнее]

однородность

высокооднородность,…

[Подробнее]

гармонирование

гармонизация,…

[Подробнее]

пропорциональность

гармоничность,…

[Подробнее]

лад

гармония, дур, единство,…

[Подробнее]

карикатура

гротеск, карикатурка,…

[Подробнее]

взаимность

двусторонность,…

[Подробнее]

дружество

доброжелательность,…

[Подробнее]

соглашение

договор, договоренность,…

[Подробнее]

напоминание

долбежка, обращение,…

[Подробнее]

сплоченность

дружность, единение,…

[Подробнее]

спаянность

дружность, единение,…

[Подробнее]

параллелизм

дублирование,…

[Подробнее]

монолитность

единение, единство,…

[Подробнее]

солидарность

единогласие, единодушие,…

[Подробнее]

единомыслие

единогласие, единодушие,…

[Подробнее]

единодушие

единогласие, единомыслие,…

[Подробнее]

единогласие

единодушие, единомыслие,…

[Подробнее]

одномыслие

единомыслие, единство,…

[Подробнее]

однообразие

единообразие, единство,…

[Подробнее]

близость

единство, задушевность,…

[Подробнее]

цельность

единство, законченность,…

[Подробнее]

синтагма

единство, знак

[Подробнее]

нераздельность

единство, монолитность,…

[Подробнее]

неразделимость

единство, монолитность,…

[Подробнее]

неделимость

единство, монолитность,…

[Подробнее]

неразрывность

единство, неделимость,…

[Подробнее]

слитность

единство, неделимость,…

[Подробнее]

нерасчленимость

единство, неделимость,…

[Подробнее]

целость

единство, неиспорченность,…

[Подробнее]

нерасторжимость

единство, нерушимость

[Подробнее]

соборность

единство, общность

[Подробнее]

аналогичность

единство, подобность,…

[Подробнее]

триада

единство,…

[Подробнее]

целесообразность

желательность, полезность,…

[Подробнее]

адекватность

идентичность,…

[Подробнее]

народность

ижора, крымчак, курши, лазы,…

[Подробнее]

этнос

изолят, народ, народность,…

[Подробнее]

равномерность

изохронность, мерность,…

[Подробнее]

пародия

имитация, повторение,…

[Подробнее]

сравнение

компарирование, метафора,…

[Подробнее]

взаимосоответствие

комплементарность,…

[Подробнее]

соотношение

корреляция, неравенство,…

[Подробнее]

мимикрия

маскировка, миметизм,…

[Подробнее]

уместность

находчивость, разумность,…

[Подробнее]

уравнивание

нивелирование, равнение,…

[Подробнее]

социум

общество, общность

[Подробнее]

автоморфизм

одинаковость

[Подробнее]

единообразие

одинаковость, однообразие,…

[Подробнее]

единообразность

одинаковость,…

[Подробнее]

гомогенность

одинаковость, однородность

[Подробнее]

однотипность

одинаковость, однородность

[Подробнее]

изоморфизм

одинаковость, сходство

[Подробнее]

аналогия

параллель, похожесть,…

[Подробнее]

гомология

преобразование, сходство

[Подробнее]

равность

равновеликость, равнота,…

[Подробнее]

равносильность

равнозначность,…

[Подробнее]

полноправие

равноправие

[Подробнее]

полноправность

равноправность

[Подробнее]

синонимия

синонимика,…

[Подробнее]

совмещенность

смешанность, совпадение,…

[Подробнее]

совмещение

смешение, смешивание,…

[Подробнее]

конгруэнтгость

совпадение, соответствие,…

[Подробнее]

Что такое пробиотики, пребиотики, синбиотики, симбиотики и постбиотики?

Человек живет в сообществе с многочисленными видами микробных организмов, количество которых, по разным оценкам, как минимум на порядок превышает количество клеток самого человека. То есть не более 10% клеток, которые входят в состав биоценоза нашего организма, являются собственно человеческими. Остальные 90% клеток принадлежат микроорганизмам, населяющим различные «экологические ниши» тела человека (кожу, потовую полость и кишечник, дыхательные пути и др). Состояние организма человека, его здоровье, питание и окружающая среда в значительной степени сказываются на микробиоценозе. В свою очередь, микробные сообщества определяют иммунитет и устойчивость к патогенным факторам и влияют на здоровье человека.

Под термином симбиотики  (дословно – «живущие совместно»)  подразумеваются микроорганизмы, составляющие естественный микробиоценоз человека.

Термин «пробиотики», буквально означающий «за жизнь», возник как альтернатива термину «антибиотики», буквально означающему «против жизни».

В 2001г рабочей группой ВОЗ было дано современное определение пробиотиков, которое сохраняет свою актуальность: Пробиотики — это живые микроорганизмы, которые при применении в адекватных количествах вызывают улучшение здоровья организма-хозяина.

Большинство пробиотиков — это микроорганизмы, продуцирующие молочную кислоту и относящиеся к типичным представителям нормальной микробиоты человека.

При отборе пробиотических штаммов используются четкие критерии, в соответствии с которыми штаммы должны быть безопасными, то есть не могут обладать патогенными свойствами, должны быть кислотоустойчивыми – то есть сохраняться под воздействием желудочного сока (или бактерии должны быть заключены в кислотоустойчивую капсулу), должна проявляться способность выживать в просвете кишечника.

Пребиотики по сути являются пищевым субстратом для полезных бактерий.

Более точно — согласно определению, пребиотики: селективно ферментируемый ингредиент, который вызывает специфические изменения, как в составе, так и в функциональной активности микробиоты желудочно-кишечного тракта, оказывающие положительное влияние на здоровье организма хозяина.

Синбиотики – сочетание или комплекс про- и пребиотиков. Синбиотики обычно используются в составе препаратов (БАД) или продуктов. Поскольку в результате полезные бактерии поставляются в организм сразу с «питанием» для них, такое сочетание позволяет пробиотику более быстро и полноценно оказывать полезный эффект.

В последние несколько лет в практику введен термин «постбиотик».

Постбиотики – это неживые бактериальные продукты или продукты метаболизма  пробиотических микроорганизмов, которые обладают биологической активностью в отношении организма-хозяина.

Постбиотики вырабатываются в процессе жизнедеятельности полезных микроорганизмов. При поступлении в организм постбиотики имитируют полезный эффект пробиотиков. Использование метаболитов бактерий рассматривается как новое направление воздействия на кишечную микробиоту. Однако, по сути, это «хорошо известно старое» — такого рода метаболиты в большом количестве накапливаются в кисломолочных продуктах в процессе брожения, что и определяет во многом их полезные эффекты. А такие продукты традиционно популярны в России и известны как продукты здорового питания.

Автор Макарова С.Г.

Биотические и абиотические факторы, прогнозирующие глобальное распространение и плотность популяции инвазивного крупного млекопитающего

  • Франклин, Дж. Картирование распространения видов: пространственный вывод и прогноз . (Издательство Кембриджского университета, 2009 г.).

  • Гриннелл, Дж. Нишевые отношения калифорнийского трэшера. Auk 34 , 427–433 (1917).

    Google ученый

  • Макартур, Р.H. In Population Biology and Evolution (под редакцией Р. К. Левонтина) 159–186 (Syracuse University Press, 1968).

  • Хатчинсон, Г. Э. Заключительные замечания. Колд-Спринг-Харбор Симпозиум по количественной биологии 22 , 415–427 (1957).

    Google ученый

  • Браун, Дж. Х. Макроэкология: прогресс и перспективы. Oikos 87 , 3–14 (1999).

    Google ученый

  • Элит, Дж.и Литвик, Дж. Р. Модели распространения видов: экологическое объяснение и прогнозирование в пространстве и времени. Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики 40 , 677–697 (2009).

    Google ученый

  • Браун, Дж. Х., Мелман, Д. В. и Стивенс, Г. К. Пространственные колебания численности. Экология 76 , 2028–2043 (1995).

    Google ученый

  • Рэндин, К.F., Jaccard, H., Vittoz, P., Yoccoz, N.G. & Guisan, A. Землепользование улучшает пространственные прогнозы обилия горных растений, но не присутствия-отсутствия. Journal of Vegetation Science 20 , 996–1008 (2009).

    Google ученый

  • Пирсон Р. Г. и Доусон Т. П. Прогнозирование воздействия изменения климата на распространение видов: полезны ли модели биоклиматической оболочки? Глобальная экология и биогеография 12 , 361–371 (2003).

    Google ученый

  • Бентон, М. Дж. Красная Королева и придворный шут: видовое разнообразие и роль биотических и абиотических факторов во времени. Наука 323 , 728–732 (2009).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Винс, Дж. Дж. Ниша, биогеография и взаимодействие видов. Философские труды Лондонского королевского общества B: Биологические науки 366 , 2336–2350 (2011).

    Google ученый

  • Ван дер Путтен, У. Х., Масель, М. и Виссер, М. Э. Прогнозирование реакции распространения и численности видов на изменение климата: почему важно учитывать биотические взаимодействия на всех трофических уровнях. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 365 , 2025–2034 (2010).

    Google ученый

  • Мейер, Э.С. и др. Биотические и абиотические переменные демонстрируют небольшую избыточность в объяснении распределения видов деревьев. Экография 33 , 1038–1048 (2010).

    Google ученый

  • Guisan, A. & Thuiller, W. Прогнозирование распространения видов: предложение не только простых моделей среды обитания. Ecology Letters 8 , 993–1009 (2005).

    Google ученый

  • Виш, М.С. и др. Роль биотических взаимодействий в формировании распределения и реализованных совокупностей видов: значение для моделирования распределения видов. Biological Reviews 88 , 15–30 (2013).

    Google ученый

  • Лич, К., Монтгомери, В. И. и Рейд, Н. Моделирование влияния биотических факторов на модели распределения видов. Экологическое моделирование 337 , 96–106 (2016).

    Google ученый

  • Андерсон, Р. П. Когда и как следует учитывать биотические взаимодействия в моделях ниш и распределения видов? Journal of Biogeography , doi: 10.1111/jbi.12825 (2016).

  • Секстон, Дж. П., Макинтайр, П. Дж., Ангерт, А. Л. и Райс, К. Дж. Эволюция и экология пределов ареала видов. Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики 40 , 415–436 (2009).

    Google ученый

  • Мелис, К. и др. Хищничество оказывает большее влияние в менее продуктивной среде: разнообразие косуль, Capreolus capreolus, плотность популяции по всей Европе. Глобальная экология и биогеография 18 , 724–734 (2009).

    Google ученый

  • Пасанен-Мортенсен, М., Пюйконен, М. и Эльмхаген, Б. Там, где преобладают рыси, лисы проиграют – ограничение мезохищника в Евразии. Глобальная экология и биогеография 22 , 868–877 (2013).

    Google ученый

  • Boulangeat, I., Gravel, D. & Thuiller, W. Учет расселения и биотических взаимодействий для выяснения факторов, определяющих распространение видов и их численность. Ecology Letters 15 , 584–593 (2012).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Сандерсон, Э.В. и др. Человеческий след и последний из дикой природы. Bioscience 52 , 891–904 (2002).

    Google ученый

  • Лоранс В.Ф., Сэйер Дж. и Кассман К.Г. Расширение сельского хозяйства и его влияние на тропическую природу. Тенденции в экологии и эволюции 29 , 107–116 (2014).

    Google ученый

  • Ньюболд, Т.и другие. Глобальное воздействие землепользования на местное наземное биоразнообразие. Природа 520 , 45–50 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Александратос, Н. и Бруинсма, Дж. Мировое сельское хозяйство к 2030/2050 гг.: редакция 2012 г. . (Рабочий документ ЕСА № 12-03, Рим, ФАО, 2012 г.).

  • Грин, Р. Э., Корнелл, С. Дж., Шарлеманн, Дж. П. и Балмфорд, А. Сельское хозяйство и судьба дикой природы. Наука 307 , 550–555 (2005).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Бенгтссон Дж., Анстрём Дж. и Вейбулл А.-К. Влияние органического сельского хозяйства на биоразнообразие и изобилие: метаанализ. Журнал прикладной экологии 42 , 261–269 (2005).

    Google ученый

  • Мак, Р. Н. и др. Биотические инвазии: причины, эпидемиология, глобальные последствия и контроль. Экологические приложения 10 , 689–710 (2000).

    Google ученый

  • Пармезан, К. и др. Эмпирические взгляды на границы видов: от традиционной биогеографии к глобальным изменениям. Oikos 108 , 58–75 (2005).

    Google ученый

  • Петерсон А. Т. Прогнозирование географии инвазий видов с помощью моделирования экологических ниш. Ежеквартальный обзор биологии 78 , 419–433 (2003).

    Google ученый

  • Ficetola, G. F., Thuiller, W. & Miaud, C. Прогнозирование и подтверждение потенциального глобального распространения проблематичного чужеродного инвазивного вида — американской лягушки-быка. Разнообразие и распространение 13 , 476–485 (2007).

    Google ученый

  • Санчес-Фернандес, Д., Лобо, Дж. М. и Эрнандес-Манрике, О. Л. Модели распространения видов, которые не включают глобальные данные, искажают потенциальное распространение: тематическое исследование с использованием иберийских плавунцов. Разнообразие и распространение 17 , 163–171 (2011).

    Google ученый

  • Каухала, К. и Ковальчик, Р. Вторжение енотовидной собаки Nyctereutes procyonoides в Европу: история колонизации, особенности ее успеха и угрозы местной фауне. Текущая зоология 57 , 584–598 (2011).

    Google ученый

  • Oliver, W.L.R. & Brisbin, I. In Свиньи, пекари и гиппопотамы: обзор состояния и план действий по сохранению (изд. WLR Oliver) 179–195 (IUCN, 1993).

  • Oliver, W.L.R., Brisbin, I.L. & Takahashi, S. In Свиньи, пекари и гиппопотамы: обзор состояния и план действий по сохранению (изд. W.L.Р. Оливер) 112–120 (МСОП, 1993).

  • Mayer, J. & Brisbin, I.L. Дикие свиньи: биология, ущерб, методы контроля и управления . (Саванна Ривер Сайт Эйкен, Южная Каролина, США, 2009 г.).

  • Баллари, С. А. и Барриос-Гарсия, М. Н. Обзор рациона диких кабанов Sus scrofa и факторов, влияющих на выбор корма в естественных и интродуцированных ареалах. Обзор млекопитающих 44 , 124–134 (2014).

    Google ученый

  • Лоу, С., Browne, M., Boudjelas, S. & De Poorter, M. 1 00 самых опасных инвазивных чужеродных видов в мире: выборка из глобальной базы данных инвазивных видов . 1–12 (Окленд, Новая Зеландия, 2000 г.).

  • Барриос-Гарсия, М. Н. и Баллари, С. А. Воздействие дикого кабана (Sus scrofa) на интродуцированный и естественный ареал: обзор. Биологические вторжения 14 , 2283–2300 (2012).

    Google ученый

  • Куршан, Ф., Шапюи, Ж.-Л. и Паскаль, М. Захватчики млекопитающих на островах: воздействие, контроль и контроль воздействия. Biological Reviews 78 , 347–383 (2003).

    Google ученый

  • Бевинс С. Н., Педерсен К., Лутман М. В., Гидлевски Т. и Делиберто Т. Дж. Последствия, связанные с недавним расширением ареала неместных диких свиней. Bioscience 64 , 291–299 (2014).

    Google ученый

  • Мелис, К., Шафранска П.А., Енджеевска Б. и Бартон К. Биогеографические вариации плотности популяции кабана (Sus scrofa) в Западной Евразии. Журнал биогеографии 33 , 803–811 (2006).

    Google ученый

  • Данелл, К., Бергстрем, Р., Дункан, П. и Пастор, Дж. Экология крупных травоядных, динамика и сохранение экосистем . Том. 11 (издательство Кембриджского университета, 2006 г.).

  • Гонсалес-Салазар, К., Стивенс, К. Р. и Марке, П. А. Сравнение относительного вклада биотических и абиотических факторов как посредников в распространении видов. Экологическое моделирование 248 , 57–70 (2013).

    Google ученый

  • Фишер, Дж. Б., Уиттакер, Р. Дж. и Малхи, Ю. И. Т., возвращайся домой: потенциальное суммарное испарение в географической экологии. Глобальная экология и биогеография 20 , 1–18 (2011).

    Google ученый

  • Сэндом, С. Дж., Хьюз, Дж. и Макдональд, Д. В. Укоренение для восстановления дикой природы: количественная оценка степени укоренения Sus scrofa дикого кабана в Шотландском нагорье. Экология восстановления 21 , 329–335 (2013).

    Google ученый

  • Вудалл, П. Ф. Распространение и динамика популяций динго (Canis familiaris) и диких свиней (Sus scrofa) в Квинсленде, 1945–1976 гг. Журнал прикладной экологии 20 , 85–95 (1983).

    Google ученый

  • Икес, К. Избыток местных диких свиней (Sus scrofa) в низменных тропических лесах диптерокарпа на полуострове Малайзия Biotropica 33 , 682–690 (2001).

    Google ученый

  • Оливер, В. и Фрузински, Б. В Biology of Suidae (ред. Р.H. Barrett & F. Spitz) 93–116 (Национальный институт агрономических исследований, Кастане, Франция, 1991).

  • Енджеевская Б., Енджеевский В., Буневич А. Н., Мильковский Л., Красинский З. А. Факторы, формирующие плотность населения и темпы увеличения численности копытных в Беловежской пуще (Польша и Беларусь) в XIX и XX вв. . Acta Theriologica 42 , 399–451 (1997).

    Google ученый

  • Корбетт, Л.Хищничество динго или конкуренция буйволов регулируют популяции диких свиней в австралийских влажно-сухих тропиках? Экспериментальное исследование. Исследование дикой природы 22 , 65–74 (1995).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Google ученый

  • Ильзе, Л. М. и Хеллгрен, Э. К. Разделение ресурсов в симпатрических популяциях ошейниковых пекари и диких свиней в южном Техасе. Journal of Mammology 76 , 784–799 (1995).

    Google ученый

  • Десбиез, А.Л.Дж., Сантос, С.А., Кероглиан, А. и Бодмер, Р.Е. Разделение ниши между белогубыми пекари (Tayassu pecari), ошейниковыми пекари (Pecari tajacu) и дикими свиньями (Sus scrofa). Journal of Mammology 90 , 119–128 (2009).

    Google ученый

  • Габор, Т. М., Хеллгрен, Э. К. и Сильви, Н.J. Многоуровневое разделение местообитаний у симпатрических особей. Журнал управления дикой природой 65 , 99–110 (2001).

    Google ученый

  • Оливейра-Сантос, Л. Г., Дорацио, Р. М., Томас, В. М., Мурао, Г. и Фернандес, Ф. А. Нет доказательств интерференционной конкуренции между инвазивной дикой свиньей и двумя местными видами пекари в неотропическом водно-болотном угодье. Журнал тропической экологии 27 , 557–561 (2011).

    Google ученый

  • Лоутан, А. М., Доак, Д. Ф. и Ангерт, А. Л. Где и когда взаимодействия видов устанавливают границы ареала? Тенденции в экологии и эволюции 30 , 780–792 (2015).

    Google ученый

  • McClure, M.L. et al. Моделирование и картирование вероятности появления инвазивных диких свиней на территории Соединенных Штатов. PLoS ONE 10 , e0133771 (2015).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Massei, G. et al. Популяция диких кабанов растет, количество охотников уменьшается? Обзор тенденций и последствий для Европы. Наука о борьбе с вредителями 71 , 492–500 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Honda, T. Факторы окружающей среды, влияющие на распространение диких кабанов, пятнистых оленей, азиатских черных медведей и японских макак в центральной Японии, что может привести к конфликту между человеком и дикой природой. Исследование млекопитающих 34 , 107–116 (2009).

    Google ученый

  • Морель К., Фаттеберт Дж., Менгал К. и Лежен П. Вторжение или повторная колонизация? Модели и факторы расширения популяции диких кабанов в бельгийских агроэкосистемах. Сельское хозяйство, экосистемы и окружающая среда 222 , 267–275 (2016).

    Google ученый

  • Оливер, В.и Леус, К. Sus scrofa. Красный список видов, находящихся под угрозой исчезновения МСОП, 2008 г.: e.T41775A10559847 . 10.2305/IUCN.UK.2008.RLTS.T41775A10559847.en. (2008).

  • Годсо, В., Франклин, Дж. и Бланше, Ф. Г. Влияние биотических взаимодействий на распространение смоделированных видов может быть замаскировано градиентами окружающей среды. Экология и эволюция 7 , 654–664 (2017).

    Google ученый

  • Риппл, В.Дж. и др. Статус и экологические последствия крупнейших хищников мира. Наука 343 , 1241484 (2014).

    Google ученый

  • Спенсер, П. Б. и Хэмптон, Дж. О. Незаконное перемещение и генетическая структура диких свиней в Западной Австралии. Journal of Wildlife Management 69 , 377–384 (2005).

    Google ученый

  • Скьюз, О.и Якшич, Ф. М. История интродукции и современного распространения европейского кабана (Sus scrofa) в Чили. Mastozoología Neotropical 22 , 113–124 (2015).

    Google ученый

  • Гипсон, П.С., Главачик, Б. и Бергер, Т. Расширение ареала диких свиней в центральной части Соединенных Штатов. Общество дикой природы (США) (1998).

  • Брук, Р. К. и ван Бист, Ф.M. Распределение диких кабанов и восприятие риска в прериях центральной Канады. Бюллетень Общества дикой природы 38 , 486–494 (2014).

    Google ученый

  • Педроса, Ф., Салерно, Р., Падилья, Ф. В. Б. и Галетти, М. Текущее распространение инвазивных диких свиней в Бразилии: экономические последствия и экологическая неопределенность. Natureza & Conservação 13 , 84–87 (2015).

    Google ученый

  • Лемель, Дж., Truve, J. & Söderberg, B. Различия в ареале и поведении европейского дикого кабана Sus scrofa в Швеции. Биология дикой природы 9 , 29–36 (2003).

    Google ученый

  • Локвуд, Дж. Л., Кэсси, П. и Блэкберн, Т. Роль давления пропагулы в объяснении инвазий видов. Тенденции в экологии и эволюции 20 , 223–228 (2005).

    Google ученый

  • Сакаи, А.К. и др. Популяционная биология инвазионного вида. Ежегодный обзор экологии и систематики 32 , 305–332 (2001).

    Google ученый

  • Уоррен, Р. Дж., Бан, В. и Брэдфорд, М. А. Взаимодействие между давлением пропагулы, пригодностью среды обитания и размножением в зависимости от плотности при вторжении видов. Oikos 121 , 874–881 (2012).

    Google ученый

  • Сиферт, М.М., Смит, М.Дж. и Кумс, Д.А. Влияние смещения выборки и сложности модели на прогностическую эффективность моделей распределения видов MaxEnt. PLoS ONE 8 , e55158 (2013).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Барбет-Массин, М., Жиге, Ф., Альберт, С. Х. и Туиллер, В. Выбор псевдоотсутствий для моделей распространения видов: как, где и сколько? Методы экологии и эволюции 3 , 327–338 (2012).

    Google ученый

  • Kramer-Schadt, S. et al. Важность исправления систематической ошибки выборки в моделях распределения видов MaxEnt. Разнообразие и распространение 19 , 1366–1379 (2013).

    Google ученый

  • Адлер, Г. Х. и Левинс, Р. Островной синдром в популяциях грызунов. Quarterly Review of Biology 69 , 473–490 (1994).

    КАС Google ученый

  • Кребс, С. Дж., Келлер, Б. Л. и Тамарин, Р. Х. Биология популяций Microtus: демографические изменения в колеблющихся популяциях M. ochrogaster и M. pennsylvanicus в южной Индиане. Экология 50 , 587–607 (1969).

    Google ученый

  • Лобо, Дж. М., Хименес-Вальверде, А. и Хортал, Дж. Неопределенный характер отсутствия и его важность в моделировании распространения видов. Экография 33 , 103–114 (2010).

    Google ученый

  • МСОП. Красный список исчезающих видов МСОП. Версия 2014.1. http://www.iucnredlist.org. Скачано 26 февраля 2016 г. (2014 г.).

  • Команда Google Earth Engine. Google Earth Engine: платформа геопространственного анализа планетарного масштаба. https://earthengine.google.com/. (2016).

  • Hawkins, B. A. et al. Энергия, вода и широкомасштабные географические модели видового богатства. Экология 84 , 3105–3117 (2003).

    Google ученый

  • Wiens, J.J. et al. Нишевый консерватизм как новый принцип в экологии и биологии сохранения. Ecology Letters 13 , 1310–1324 (2010).

    Google ученый

  • Винс, Дж. Дж. и Грэм, К. Х. Нишевый консерватизм: интеграция эволюции, экологии и природоохранной биологии. Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики 36 , 519–539 (2005).

    Google ученый

  • Александр, Дж. М. и Эдвардс, П. Дж. Ограничения ниши и границы ареала чужеродных видов. Oikos 119 , 1377–1386 (2010).

    Google ученый

  • Фитцпатрик, М. К., Велцин, Дж. Ф., Сандерс, Н. Дж. и Данн, Р.R. Биогеография ошибки предсказания: почему введенный ареал огненного муравья завышает его естественный ареал? Глобальная экология и биогеография 16 , 24–33 (2007).

    Google ученый

  • Мау-Кримминс, Т. М., Шуссман, Х. Р. и Гейгер, Э. Л. Можно ли в достаточной степени предсказать ареал инвазии вида, используя только данные о естественном ареале?: Леманн лавграсс (Eragrostis lehmanniana) на юго-западе США. Экологическое моделирование 193 , 736–746 (2006).

    Google ученый

  • Лу, С.Э., Налли, Р.М. и Лейк, П. Прогнозирование ареала инвазии грязевых улиток в Новой Зеландии: сравнение моделей с использованием естественных и инвазированных ареалов. Экологические приложения 17 , 181–189 (2007).

    Google ученый

  • Брунниманн О. и Гизан А.Прогнозирование нынешних и будущих биологических инвазий: важны как аборигенные, так и инвазированные ареалы. Biology Letters 4 , 585–589 (2008).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Beaumont, L.J. et al. Различные климатические оболочки среди инвазивных популяций могут привести к недооценке текущих и будущих биологических инвазий. Разнообразие и распространение 15 , 409–420 (2009).

    Google ученый

  • Команда разработчиков QGIS. QGIS 2.14.3 Географическая информационная система. Open Source Geospatial Foundation Project . http://qgis.osgeo.org. (2016).

  • R. R: язык и среда для статистических вычислений, версия 3.2.3. R Фонд статистических вычислений. Вена, Австрия. (Основная группа разработчиков, 2016 г.).

  • Schielzeth, H. Простые средства для улучшения интерпретации коэффициентов регрессии. Методы экологии и эволюции 1 , 103–113 (2010).

    Google ученый

  • Бернхэм, К. П. и Андерсон, Д. Р. Выбор модели и мультимодельный вывод: практический информационно-теоретический подход . Второе издание (Springer Verlag, 2002 г.).

  • Доэрти, П. Ф., Уайт, Г. К. и Бернхэм, К. П. Сравнение построения моделей и стратегий выбора. Журнал орнитологии 152 , 317–323 (2012).

    Google ученый

  • Лукач, П. М., Бернхэм, К. П. и Андерсон, Д. Р. Предвзятость выбора модели и парадокс Фридмана. Летопись Института статистической математики 62 , 117–125 (2010).

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Мерто, П. А. Применение нескольких методов выбора переменных к реальным экологическим данным. Ecology Letters 12 , 1061–1068 (2009).

    Google ученый

  • Бойс М.С., Вернье П.Р., Нильсен С.Е. и Шмигелов Ф.К. Оценка функций выбора ресурсов. Экологическое моделирование 157 , 281–300 (2002).

    Google ученый

  • ESRI. ArcGIS Desktop: Версия 10.3.1 Институт экологических систем, Редлендс, Калифорния, США.(2015).

  • Гейссер, Х. и Рейер, Х.-у. Влияние пищи и температуры на плотность популяции кабана Sus scrofa в Тургау (Швейцария). Журнал зоологии 267 , 89–96 (2005).

    Google ученый

  • Морель, К. и Лежен, П. Сезонные вариации распределения Sus scrofa диких кабанов в сельскохозяйственных ландшафтах: подход к моделированию распределения видов. Европейский журнал исследований дикой природы 61 , 45–56 (2015).

    Google ученый

  • Свейцер, Р. А. Последствия сохранения диких свиней в островных и материковых экосистемах и тематическое исследование распространения диких свиней в Калифорнии. Материалы 18-й конференции по позвоночным вредителям 18 26–34 (1998).

    Google ученый

  • Fleming, P.J. et al. В хищниках Австралии: прошлое, настоящее и будущее (ред.С. Глен и Ч. Р. Дикман) (издательство CSIRO, 2014).

  • Трабукко, А. и Зомер, Р. Геопространственная база данных глобального водного баланса почвы. Консорциум CGIAR по пространственной информации. Опубликовано в Интернете, доступно на GeoPortal CGIARCSI по адресу http://cgiar-csi.org (2010 г.).

  • Weltzin, J. F. et al. Оценка реакции наземных экосистем на возможные изменения осадков. Bioscience 53 , 941–952 (2003).

    Google ученый

  • Массей, Г., Генов П., Стейнс Б. и Горман М. Смертность диких кабанов Sus scrofa в Средиземноморье в зависимости от пола и возраста. Журнал зоологии 242 , 394–400 (1997).

    Google ученый

  • Groves, CP Предки свиней: таксономия и филогения рода Sus. 1–96 (кафедра предыстории Австралийского национального университета, 1981 г.).

  • Бибер, К. и Руф, Т. Динамика популяции дикого кабана Sus scrofa: экология, эластичность скорости роста и последствия для управления потребителями бобовых ресурсов. Журнал прикладной экологии 42 , 1203–1213 (2005).

    Google ученый

  • Биотическая и климатическая скорость Определение контрастных областей уязвимости к изменению климата

    Abstract

    Показатели, которые обобщают комплексные последствия изменения климата, являются важными инструментами для картирования будущих угроз биоразнообразию и прогнозирования того, какие виды, вероятно, адаптируются на месте к новым климатическим условиям, рассеются и приживутся в районах с новым подходящим климатом или столкнутся с перспектива истребления.Наиболее часто используемой из таких метрик является скорость изменения климата, которая оценивает скорость, с которой виды должны мигрировать по поверхности земли, чтобы поддерживать постоянные климатические условия. Однако «аналоговые» скорости, которые представляют фактическое расстояние до того места, где в будущем будут обнаружены аналогичные климатические условия, могут давать результаты, контрастирующие с более распространенной формой скорости, основанной на местных климатических градиентах. Кроме того, в то время как климатическая скорость отражает подверженность организмов изменению климата, результирующие биотические эффекты зависят от чувствительности отдельных видов, что частично отражается в ширине их климатической ниши.Это послужило мотивом для разработки биотической скорости — показателя, который использует данные о прогнозируемых сдвигах ареалов видов для оценки скорости, с которой виды должны перемещаться, чтобы отслеживать свою климатическую нишу. Мы рассчитали климатическую и биотическую скорость для Западного полушария за 1961–2100 годы и применили результаты к примерам вопросов экологического и природоохранного планирования, чтобы продемонстрировать потенциал таких аналоговых показателей для предоставления информации о широкомасштабных закономерностях воздействия и чувствительности. Географические закономерности биотической скорости для 2954 видов птиц, млекопитающих и земноводных отличались от климатической скорости в северных умеренных и бореальных регионах.Однако как биотические, так и климатические скорости были самыми высокими в низких широтах, а это означает, что угрозы экваториальным видам возникают как из-за будущей величины климатических скоростей, так и из-за узкой климатической толерантности видов в этих регионах, которые в настоящее время испытывают низкую сезонную и межгодовую климатическую изменчивость. Биотическая и климатическая скорость, аппроксимируя нижнюю и верхнюю границы скорости миграции, могут способствовать сохранению видов и адаптированных к местным условиям популяций, соответственно, а в сочетании с обратной скоростью — функцией расстояния до источника колонизаторов, адаптированных к будущему климату места. , может способствовать сохранению разнообразия в различных масштабах перед лицом изменения климата.

    Образец цитирования: Кэрролл С., Лоулер Дж. Дж., Робертс Д. Р., Хаманн А. (2015) Биотическая и климатическая скорость определяют контрастные области уязвимости к изменению климата. ПЛОС ОДИН 10(10): e0140486. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486

    Редактор: Маура (Джи) Джеральдин Чепмен, Сиднейский университет, АВСТРАЛИЯ

    Получено: 5 июня 2015 г .; Принято: 25 сентября 2015 г.; Опубликовано: 14 октября 2015 г.

    Copyright: © 2015 Carroll et al.Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника

    Доступность данных: Данные были размещены в хранилище дриад: doi:10.5061/dryad.q8d7d.

    Финансирование: Эта работа была частично поддержана грантом от Wilburforce Foundation (www.wilburforce.org) для CC, JJL и DRR.Спонсор не участвовал в разработке дизайна исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

    Введение

    Показатели, обобщающие сложные последствия изменения климата, являются важными инструментами для картирования будущих угроз биоразнообразию. По мере изменения климата в ближайшие десятилетия такие показатели могут помочь нам предсказать, какие виды, вероятно, адаптируются на месте к новым климатическим условиям, рассеются и приживутся в районах с новым подходящим климатом или столкнутся с перспективой исчезновения [1].Такая информация также позволяет нам оценить, будут ли конкретные участки, такие как существующие охраняемые территории, служить рефугиумами или столкнутся с исчезновением видов и последующими изменениями в экосистемных процессах [2].

    Наиболее часто используемым из таких показателей является скорость изменения климата, которая оценивает скорость, с которой виды должны мигрировать по поверхности земли, чтобы поддерживать постоянные климатические условия. Как было первоначально предложено, климатическая скорость получается путем деления временной скорости прогнозируемого изменения климата на текущий градиент изменчивости климата в пространственной окрестности [3].Этот метод, который был назван «локальной» скоростью [4] (рис. 1А), учитывает пространственную изменчивость только в непосредственной близости от местоположения. Следовательно, скорость миграции, необходимая для поддержания постоянных климатических условий, может быть недооценена в альпийских и арктических регионах, если векторы скорости направлены в сторону климатических тупиков, т. е. за вершины гор или полярные окраины континентов [5, 6]. Во-вторых, скорость может приближаться к бесконечности на плоских участках, даже если аналогичные будущие климаты будут обнаружены сразу за фокальной окрестностью.

    Из-за этих факторов метрика, основанная на фактическом расстоянии между местом и местом, где в будущем будет обнаружен подобный (аналогичный) климат, является ценным дополнением к локальной скорости [4, 7, 8]. Получение такой «аналоговой» скорости (рис. 1B) может быть сложным с вычислительной точки зрения, поскольку требует поиска по всему объему данных для определения наиболее близкой в ​​пространстве ячейки, которая является аналогом фокальной ячейки на основе атрибута окружающей среды. (с) представляет интерес.Однако недавние достижения в области эффективных алгоритмов поиска ближайшего соседа сделали такой глобальный поиск вычислительно осуществимым для наборов растровых данных высокого разрешения [9]. Смещение радиуса поиска от соседства ко всему объему данных повышает актуальность метрики скорости, особенно для мобильных видов, которые могут рассредоточиться на больших расстояниях, чем можно оценить при поиске на основе соседства.

    Кроме того, поиск ближайшего соседа позволяет вычислять как прямые скорости (расстояние от текущих климатических местоположений до ближайшего места с аналогичным будущим климатом; рис. 2А), так и обратные скорости (расстояние от прогнозируемых будущих климатических ячеек до аналогичных текущих климатических местоположений). ; рис. 2В).На первый взгляд кажется, что эти две формы скорости, основанные на одних и тех же входных данных, отличаются только противоположными временными направлениями. Однако эти два расчета могут привести к совершенно разным результатам, которые дают противоположную, но дополняющую информацию в поддержку сохранения видов и их популяций. Скорость движения вперед отражает минимальное расстояние, на которое организм в текущем ландшафте должен мигрировать, чтобы поддерживать постоянные климатические условия. Поскольку поступательная скорость отражает подверженность организмов изменению климата, этот показатель особенно актуален для оценки состояния сохранения видов и их популяций в условиях изменения климата.Скорость движения вперед часто будет высокой в ​​альпийских районах, потому что для достижения ближайшего аналогичного климата будущего может потребоваться рассредоточение до отдаленных более высоких горных вершин (рис. 2А, нижняя панель).

    Рис. 2. Концептуальная диаграмма противопоставления а) скорости вперед и б) скорости назад.

    Верхние панели иллюстрируют различия между способами получения двух показателей. Нижние панели показывают карту контраста между прямой и обратной скоростью в гористой местности с высоким разрешением, а также диаграмму, иллюстрирующую источник этих контрастов.Цвета деревьев на диаграмме соответствуют скорости, ожидаемой в этом топографическом положении, при этом соответствующие стрелки того же цвета либо исходят из (скорость движения вперед), либо заканчиваются в этом топографическом положении.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.g002

    Обратная скорость отражает минимальное расстояние, с учетом прогнозируемых будущих условий на участке, на которое климатически адаптированный организм должен был бы мигрировать, чтобы колонизировать это место.Обратная скорость отражает относительную трудность видов при колонизации новой подходящей среды обитания посредством расселения или потока генов (например, через пыльцу) [7]. Скорость движения назад, в отличие от скорости движения вперед, в альпийских районах обычно невелика, потому что адаптированные организмы могут достигать этого места из близлежащих мест на склоне. И наоборот, среда обитания на дне долины может не иметь близлежащих климатических аналогов, и организмам придется преодолевать большие расстояния, чтобы колонизировать эти новые местные условия среды обитания (рис. 2B, нижняя панель).

    Скорость движения вперед измеряет расстояние от одного источника до нескольких будущих пунктов назначения (рис. 2А, верхняя панель). И наоборот, обратная скорость учитывает расстояние между разрозненными исходными местоположениями и одним будущим пунктом назначения (рис. 2В, верхняя панель). Таким образом, использование этих двух показателей при планировании, как правило, предполагает контрастное внимание к видам/популяциям (скорость движения вперед) или участкам (скорость движения назад). В то время как виды, обитающие на участке с высокой скоростью движения вперед, потенциально находятся под угрозой исчезновения, на участке с высокой скоростью движения назад существует угроза сохранения истощенного набора видов, адаптированных к его будущему климату, с последующим воздействием на функции и услуги экосистемы.

    Различие между локальной и аналоговой скоростью также актуально для скоростей, основанных на проекциях моделей климатических ниш (тип модели, основанной на корреляциях между распространением видов и текущими климатическими условиями [10]). Локальная метрика, называемая «биоклиматической» скоростью [11], может быть рассчитана на основе смоделированной вероятности появления вида (вывод о пригодности среды обитания). Эта метрика пригодности среды обитания считается эквивалентной климатической переменной локальной климатической скорости, поскольку эта скорость получается путем деления скорости изменения во времени в непрерывной метрике пригодности среды обитания на скорость изменения этой метрики в пределах локальной окрестности (рис. 1С).Напротив, основанный на аналогах показатель, называемый «биотическая скорость» [4, 12], представляет собой расстояние между участком и ближайшим участком, который, по прогнозам, будет климатически подходящим для вида в прогнозируемых будущих климатических условиях (рис. 1D). Метрика может быть указана для каждого вида или усреднена по группе таксонов. Поскольку она основана на бинарной классификации ландшафта на подходящие и неподходящие области, биотическая скорость приносит в жертву информацию о местных градиентах среды обитания, чтобы включить информацию о широкомасштабных закономерностях в сдвигах ареалов.

    Несколько исследований установили, что историческая климатическая скорость коррелирует с прошлыми сдвигами ареалов видов [13–15]. В отличие от исторических исследований, перспективные сравнения полагаются на прогнозируемые сдвиги ареалов в качестве переменной отклика, что несовершенно отражает фактическую модель будущих перемещений видов. Однако сравнение биотической и климатической скоростей на основе будущих прогнозов климата имеет решающее значение для информирования планировщиков о том, приводит ли более высокий уровень сложности моделей, представленный моделями климатических ниш, к качественно иным моделям угроз и приоритетам сохранения.Например, стратегия выявления и сохранения рефугиумов [16] была бы более сложной, если бы области с низкой биотической скоростью не перекрывались с областями с низкой климатической скоростью. В целом, рассмотрение набора показателей, связанных с климатом, приводит к более надежным оценкам угрозы, чем если бы внимание уделялось какому-либо одному показателю в отдельности [1, 17].

    Климатические смещения, полученные из нескольких биоклиматических переменных, демонстрируют более сложные и информативные закономерности, чем те, которые проявляются только по величине изменения температуры [18–20].Мы разработали многомерную климатическую скорость для Северной и Южной Америки на основе анализа основных компонентов 37 биоклиматических переменных с использованием данных, полученных из десяти МОЦ для сценария выбросов SRES A2 [21] (таблица S1). Мы разработали биотическую скорость на основе многовариантных моделей климатических ниш для 2954 наземных видов (1818 птиц, 723 млекопитающих и 413 амфибий) на основе ранее опубликованного анализа, в котором прогнозировались сдвиги в географическом распределении климатической пригодности от текущего исторического (1961–1990 гг.) будущий (2071–2100 гг.) период времени обитания, основанный на десяти проекциях МОЦ [22].Протяженность полушария позволила нам сравнить два показателя в разнообразном наборе биомов, которые сильно различаются по своим климатическим и биогеографическим характеристикам. Мы также сравнили распределение исчезающих климатов и видов.

    Предыдущие исследования наносили на карту местную или районную климатическую скорость [3] и исчезающий климат [23] в глобальном масштабе, а также расстояние до будущих аналогичных климатов в Европе [24]. Биотическая скорость на основе аналогов была оценена между текущим и палеоклиматами для деревьев Северной Америки [12], а также между текущим и прогнозируемым будущим климатом для млекопитающих Западного полушария [25].Локальная биоклиматическая скорость была проанализирована для калифорнийских древесных пород [11]. В этом исследовании мы обеспечиваем первое сравнение аналоговой климатической и биотической скорости между текущим и прогнозируемым будущим климатом в широком таксономическом и географическом масштабе.

    Поскольку аналоговый поиск скорости осуществляется за пределами локальной окрестности (рис. 1), метрика эффективно интегрирует факторы, влияющие на климат в различных пространственных масштабах, включая локальные топографические градиенты, региональное топографическое положение и местоположение по отношению к континентальным окраинам и синоптической погоде. системы.В этом исследовании мы используем два примера, чтобы продемонстрировать, как такая информация о широкомасштабных закономерностях воздействия и чувствительности повышает актуальность метрики скорости для планирования сохранения. Во-первых, мы используем аналоговую скорость, чтобы оценить, как климатическая уязвимость зависит от широты. Мы задаемся вопросом, являются ли потенциальные угрозы более значительными в экваториальных, умеренных или бореальных регионах, и возникают ли эти угрозы в первую очередь из-за масштабов изменения климата или из-за различной чувствительности таксонов в разных регионах.Во-вторых, мы демонстрируем, как интегрировать результаты набора дополнительных показателей скорости, используя пример, посвященный угрозам, связанным с климатом, для охраняемых территорий Западного полушария. Помещая иногда сбивающее с толку разнообразие ранее предложенных метрик скорости в согласованную структуру и демонстрируя, как их можно интегрировать для информирования многогранной оценки угроз, мы надеемся стимулировать их более широкое использование во все большем количестве усилий по планированию, сосредоточенных на сохранение устойчивости к изменению климата и потенциала адаптации в ландшафтном масштабе.

    Материалы и методы

    Климатическая скорость

    Климатические данные были уменьшены до сетки 50 на 50 км с использованием локально взвешенной интерполяции с поправкой на градиент. Ежемесячные климатические данные с 1961 по 1990 год затем усреднялись для получения базового периода времени. Прогнозы будущего климата были взяты из десяти моделей общей циркуляции (GCM), заархивированных в рамках проекта Взаимного сравнения связанных моделей Всемирной программы исследований климата, этап 3 (CMIP3) (таблица S1). Прогнозы климата были усреднены за 30-летний период с 2071 по 2100 год и представляют климат, смоделированный для сценария выбросов парниковых газов от среднего до высокого (SRES A2) [21].Тридцать семь биоклиматических переменных были разработаны на основе первичных климатических данных [22] (таблица S2).

    Сценарий средних и высоких выбросов (СДСВ A2) был выбран потому, что недавняя траектория глобальных выбросов CO 2 попала в верхнюю часть диапазона прогнозов, используемых в сценариях МГЭИК [26]. Использование ранее опубликованных нишевых моделей ограничило анализ данными CMIP3, а не недавно выпущенными прогнозами CMIP5. Однако, поскольку прогнозы CMIP5 представляют собой постепенное продвижение по сравнению с данными CMIP3 [27, 28], это решение существенно не ограничивает актуальность наших результатов в качестве инструмента для оценки угроз.Температурные прогнозы по сценарию СДСВ А2 занимают промежуточное положение по сравнению с прогнозами репрезентативных путей концентрации (РТК) CMIP5 6,0 и 8,5 [28, 29].

    Мы использовали прямую оценку климатической скорости или расстояния между местом и ближайшим местом с аналогичным климатом в будущем [7]. Аналоги климата были определены с использованием многомерного евклидова климатического расстояния, оцененного по первым 5 осям анализа главных компонентов 37 биоклиматических переменных. Использование многомерного евклидова расстояния, основанного на баллах PCA, уменьшило эффект коллинеарности между биоклиматическими переменными и приблизило расстояние Махаланобиса на основе исходного набора переменных.

    Анализ основных компонентов 37 биоклиматических переменных показал, что в первом и втором компонентах PCA преобладают температура и осадки, соответственно. Эти два компонента охватывают 57,2% и 20,6% общей дисперсии соответственно. Пять компонентов, охватывающих более 2% дисперсии каждый, которые в совокупности охватывают 91,4% общей дисперсии, использовались в последующих расчетах скорости. Мы использовали равные интервалы, чтобы разделить текущее и будущее климатическое пространство на многомерные ячейки.Поскольку ширина каждого бина сохранялась по всем 5 осям PCA, количество бинов на каждой оси и их важность в определении климатического аналога приблизительно пропорциональны дисперсии, объясняемой этой осью.

    Степень подобия, которая составляет аналогичный тип климата (т. е. ширина климатического интервала), является ключевым параметром при выводе скорости на основе аналогов. На двумерном графике первых двух компонентов PCA эти бины можно визуализировать как прямоугольные области со схожими климатическими значениями в многомерном пространстве.При достаточной точности измерений никакие две ячейки сетки не будут иметь одинаковое значение климата. По мере увеличения ширины бина и снижения точности значения скорости уменьшаются до уровня, при котором информация теряется, поскольку во многих областях скорость равна нулю (рис. S1A)[7]. И наоборот, когда ширина бина сужается после определенного порога, доля неаналоговых климатов, которые также имеют ограниченную информационную ценность, резко возрастает (рис. S1B) [7]. Мы обнаружили, что ширина бина в 2 единицы PCA оптимизировала информативность результирующих карт скоростей, уравновешивая потерю информации из-за чрезмерно широких бинов по сравнению с доминированием результатов из-за исчезающих или неаналоговых климатов из-за чрезмерно узких бинов (рис. S1). .

    Для каждого уникального типа климата (бина) мы определили ячейки (сайты или пиксели) внутри этого типа как для текущего, так и для прогнозируемого климата. Затем мы использовали быстрые алгоритмы аппроксимации ближайших соседей (используя R-пакет yaImpute [30]; код см. в файле S1 и http://adaptwest.databasin.org), чтобы идентифицировать для каждой текущей ячейки ближайшую ячейку тот же тип под будущие климаты. Это расстояние послужило основой для определения поступательной климатической скорости. Дополнительно для каждой будущей ячейки определяли ближайшую соседнюю ячейку того же типа при текущем климате.Это расстояние послужило основой для получения обратной климатической скорости [7].

    Ячейки, для которых не может быть найдено совпадение в другой период времени, представляют собой ячейки, скорость которых выходит за пределы анализируемой области. Хотя этим областям можно было бы присвоить произвольно высокое значение скорости, это могло бы скрыть закономерности в результатах скорости. Поэтому вероятность исчезновения типов климата (как и видов; см. ниже) табулировалась отдельно от расчетов климатической скорости.Исчезающие или неаналоговые климаты также могут возникать как артефакт произвольных границ между климатическими ячейками. Мы постепенно сместили границы бинов в течение 100 повторных расчетов скорости и усреднили результаты, чтобы устранить этот эффект. Затем мы усреднили скорости по десяти МОЦ, чтобы получить среднее значение скорости.

    Биотическая скорость

    Модели климатических ниш для континентов Северной и Южной Америки с разрешением 50 км были взяты из ранее опубликованного исследования [22], в котором оценивалось потенциальное влияние изменения климата на распространение 2954 видов позвоночных (1818 птиц, 723 млекопитающих, и 413 земноводных) в Западном полушарии.Данные о распространении видов были взяты с цифровых карт ареалов птиц [31], млекопитающих [32] и земноводных (данные доступны онлайн, www.globalamphibians.org). Для птиц были включены только гнездовые ареалы. Карты ареалов представляют собой зависящие от масштаба абстракции распределения видов, которые переоценивают встречаемость видов [33]. Однако они полезны в комплексных таксономических оценках, когда точечные местонахождения видов недоступны для подмножества рассматриваемых видов [34, 35]. Разрешение 50 км было выбрано для достижения баланса между неточностями из-за применения сетки с мелким разрешением к цифровым картам с относительно грубым разрешением и неточностями из-за картирования климата со слишком грубым разрешением.Нишевые модели были разработаны с использованием тех же 37 биоклиматических переменных, которые использовались при расчете климатической скорости (таблица S2).

    Нишевые модели были построены с использованием предикторов случайного леса, основанного на ансамбле подхода машинного обучения, основанного на объединении прогнозов из нескольких деревьев классификации или регрессии, построенных с использованием случайных подмножеств данных и переменных-предикторов [36]. Для каждой модели порог для предсказания присутствия был определен с использованием характеристической кривой работы приемника с предположением, что правильное предсказание присутствия так же важно, как и предсказание отсутствия [37].Модели для 2954 видов смогли правильно предсказать не менее 90% отсутствия и 80% присутствия в зарезервированных наборах тестовых данных. Затем эти модели использовались для прогнозирования районов, которые, вероятно, будут климатически подходящими в соответствии с десятью прогнозами климата будущего на основе ГКМ.

    Мы рассчитали биотическую скорость на основе проекций модели климатической ниши для каждой из десяти МОЦ. Чтобы рассчитать поступательную скорость, мы присвоили каждой ячейке в пределах текущего ареала вида скорость, основанную на расстоянии до ближайшей ячейки будущей климатически подходящей среды обитания (см. файл S1 и http://adaptwest.databasin.org для кода). Чтобы рассчитать обратную скорость, мы присвоили каждой ячейке в пределах будущего прогнозируемого ареала вида скорость, основанную на расстоянии до ближайшей клетки текущей климатически подходящей среды обитания. Мы усреднили результирующие скорости, чтобы получить среднее значение для каждой из трех групп таксонов (птицы, млекопитающие и амфибии). Для каждой ячейки мы также рассчитали вероятность исчезновения вида на этом участке. Мы использовали вероятность, а не количество видов, исчезающих на каждом участке, чтобы уменьшить корреляцию метрики с градиентами в текущем видовом разнообразии.

    Сравнение климатической и биотической скорости

    Мы сравнили климатические и биотические показатели скорости, используя четыре метода. Во-первых, мы рассчитали коэффициенты ранговой корреляции Спирмена между показателями. Во-вторых, мы использовали обобщенно-аддитивные модели [38] для оценки широтных градиентов климатических и биотических скоростей. Мы оценили, была ли относительная интенсивность климатической скорости наибольшей в экваториальных, умеренных или бореальных регионах, и отражала ли биотическая скорость широтные закономерности, демонстрируемые климатической скоростью, или контрастировала с ними.Если климатические и биотические значения скоростей достигают пика в разных широтных регионах, это будет означать, что относительная важность воздействия по сравнению с чувствительностью в создании уязвимости, связанной с климатом, различается в зависимости от широты. В частности, мы предположили, что климатическая скорость будет максимальной в бореальных регионах, которые на сегодняшний день испытали наибольшую величину антропогенного изменения климата [39], но в целом более узкие ареалы тропических видов приведут к тому, что пиковые значения биотической скорости будут возникать за пределами полярные регионы.

    В-третьих, мы сравнили распределение значений скорости между широтными зонами и основными климатическими зонами (определяемыми по системе Коппена-Гигера [40]), используя графики, основанные на ядерных оценках плотности и бинарных графиках [41]. Мы оценили три различных типа вариации результатов. Для каждой клетки мы рассчитали вариацию (стандартное отклонение) значений скорости между GCM и между видами в группе таксонов. Взяв средние биотические скорости для каждой клетки, мы оценили их вариации в пространстве, чтобы проиллюстрировать степень контраста между убежищами и областями с высокой скоростью в пределах климатической зоны или широтной полосы.Взяв средние скорости для каждого вида в пределах климатической зоны, мы оценили различия между видами в группе таксонов, чтобы проиллюстрировать, являются ли географические закономерности общими для большинства видов или обусловлены подмножеством очень уязвимых видов.

    Наконец, мы проанализировали уязвимость основных охраняемых территорий (т. е. площадью >200 км 2 ; данные доступны на сайте www.protectedplanet.net/) Америки на основе различных показателей скорости путем расчета среднего значения скорости значения в пределах охраняемой территории.Построение относительного рейтинга охраняемых территорий на основе четырех показателей (климатическая и биотическая скорость вперед и назад) продемонстрировало, как несколько показателей можно визуально интегрировать и интерпретировать для поддержки многогранной оценки угрозы.

    Результаты

    Средние климатические скорости вперед и назад (3,58 и 3,52 км/год (SD 2,71 и 2,55 км/год) соответственно) были на порядок выше средних биотических скоростей вперед и назад (0,433 и 0,480 км/год (SD 0.382 и 0,782 км/год соответственно для всех видов вместе взятых). В то время как средняя поступательная биотическая скорость для видов земноводных (0,698 км/год (SD 0,710 км/год)) была выше, чем для птиц и млекопитающих (0,427 и 0,343 км/год, (SD 0,392 и 0,320 км/год) соответственно), обратное было верно для обратной биотической скорости (0,170, 0,546, 0,495 км/год (SD 0,218, 0,961 и 0,764 км/год) для видов земноводных, птиц и млекопитающих соответственно). Эти стандартные отклонения представляют собой изменение в пространстве средних скоростей, рассчитанных для каждой ячейки.

    Когда стандартное отклонение видоспецифичных скоростей было рассчитано для каждой клетки и усреднено по пространству, средние значения составили 0,877 и 1,55 км/год, соответственно, для прямой и обратной биотических скоростей. Стандартное отклонение между средними биотическими скоростями для разных МОЦ было ниже и составило 0,323 и 0,248 км/год соответственно для прямой и обратной биотических скоростей.

    Географическое распределение областей с высокой скоростью различалось между таксонами и между биотической и климатической скоростями (рис. 3).Различия в биотической скорости между видами внутри групп таксонов (птицы, млекопитающие, земноводные) и между ГКМ были наибольшими в бассейне Амазонки, Центральной Америке, юго-востоке США и арктических регионах (рис. S2).

    Рис. 3. Географические закономерности средней биотической (а-в) и климатической (г) скорости, исчезающих видов и климата в Западном полушарии.

    Результаты показаны за период 1961–2100 гг. по сценарию СДСВ A2. Обратите внимание на разные шкалы, используемые для биотической и климатической скорости.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.g003

    Графики распределения вариаций в пространстве (в пределах климатических зон или широтных полос) средних значений скорости для групп таксонов показали, что горячие точки низкой и высокой скорости (как отмечены асимметричным или мультимодальным распределением), особенно в более высоких широтах (рис. S3 и S4). Различия между таксонами в видоспецифичных средних скоростях в пределах географических зон указывают на то, что таксоны, населяющие засушливые, холодные и полярные зоны, были более разнообразны по уровню своей относительной уязвимости, чем экваториальные или умеренные таксоны (рис. S5).

    Высокие климатические скорости располагались как в равнинных, так и в высокогорных районах (где типы климата «отталкиваются» от горных вершин), а также на полуостровах и островах. В то время как обратные биотические скорости следуют в целом схожим закономерностям, распределение передних биотических скоростей отличалось от этих закономерностей, что предполагает большее влияние биогеографических факторов. Таким образом, корреляция между прямой климатической и биотической скоростями была ниже, чем между обратными скоростями (ранговая корреляция Спирмена r с = 0.523 против 0,619 для всех видов). Исчезающие климаты плохо коррелировали с ( 91 101 r 91 102 91 081 s 91 082 = 0,184) и были более широко распространены, чем районы исчезающих видов, и были более распространены в горных районах.

    Корреляция между биотической и климатической скоростью была наибольшей в экваториальных регионах (S5 рис.). Как биотические, так и климатические скорости были наибольшими в экваториальных широтах (рис. 4 и S3 рис.). Обратная биотическая скорость была высока как в экваториальных, так и в полярных регионах.Прямая и обратная климатическая скорость показала аналогичную картину, сочетающую пик в экваториальных регионах с умеренно высокими скоростями в северных умеренных и полярных регионах (рис. 4). Экорегионы, демонстрирующие высокие уровни как прямой, так и обратной скорости, были сосредоточены в северной части бассейна Амазонки и в Центральной Америке (рис. 5).

    Рис. 4. Широтные градиенты прямой (а) и обратной (б) климатической и биотической скорости.

    Кривые были подобраны с использованием обобщенных аддитивных моделей к набору данных ячеек сетки, охватывающих Северную и Южную Америку, с разрешением 50 км ( n = 15 318).

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.g004

    Рис. 5. Величина (а) биотической и (б) климатической скорости для экорегионов Западного полушария.

    Результаты показаны за период 1961–2100 гг. по сценарию СДСВ A2. Двумерный график хлороплетов совместно представляет как прямую, так и обратную скорость, что позволяет разделить экорегионы на 4 квадранта угроз, показанных на вставке (d). Для создания 9 категорий, показанных на (c), логарифмически преобразованные значения скорости (км/год) были сгруппированы в три равных квантиля площади вдоль каждой оси.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.g005

    Уязвимость основных охраняемых территорий также различается в зависимости от климатических регионов (рис. 6). Экваториальные охраняемые районы были очень уязвимы с точки зрения как прямых, так и обратных биотических скоростей, а также поступательных климатических скоростей. Охраняемые районы северного умеренного пояса демонстрировали большую угрозу при движении вперед, чем при движении назад. Арктические (полярные) охраняемые районы продемонстрировали широкий диапазон уязвимости как к климатическим, так и к биотическим изменениям.

    Рис. 6. Оценка уязвимости основных охраняемых территорий Америки на основе скорости на основе биотической (а) и климатической (б) скорости.

    Цвета символов основаны на цветах основных климатических зон в (c). Все строго охраняемые территории (категории I и II) площадью более 200 км 91 081 2 91 082 показаны ( 91 101 n 91 102 = 362), а площади более 10 000 км 91 081 2 91 082 ( 91 101 n 91 102 = 51) показаны более крупными символами. Оси были размещены на средних значениях x и y, чтобы проиллюстрировать применение четырехквадрантной структуры, показанной на рис. 5D.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.g006

    Обсуждение

    Биотические реакции на изменение климата могут быть концептуализированы как лежащие по трем осям: пространство, время и экология [42]. Простейшие показатели для оценки уязвимости к изменению климата учитывают только вариации в пространстве (например, разнообразие высоты, аспекта или текущего климата)[43, 44]. Климатическая скорость дополнительно учитывает колебания по временной оси. Биотическая скорость добавляет рассмотрение третьей экологической оси за счет включения информации о широте климатической ниши отдельных видов.

    При рассмотрении в этой структуре рассматриваемые здесь показатели скорости обеспечивают дополнительные источники информации для оценки угроз и планирования сохранения в условиях изменения климата. Чтобы обеспечить информативные результаты, основанный на аналогах метод климатических скоростей должен использовать относительно узкий диапазон климатических условий, чтобы определить, что представляет собой «соответствие» между текущим и прогнозируемым будущим климатом. Таким образом, климатические скорости представляют собой верхнюю границу миграционных требований, поскольку они фактически предполагают пренебрежимо малую климатическую устойчивость или адаптивные способности популяций, населяющих местность.

    Напротив, биотическая скорость выводится из моделей климатических ниш, которые предполагают климатическую толерантность на основе реализованной ниши вида. Биотические скорости обеспечивают более низкую оценку потребности в миграции, которая предполагает, что местные популяции могут адаптироваться к любым климатическим условиям, встречающимся в пределах всего ареала распространения вида. Если фундаментальная ниша вида шире, чем реализованная ниша, очевидная из текущих данных о распространении, или если адаптация позволяет виду расширить свою климатическую нишу с течением времени, оценки биотической скорости все равно будут выше, чем фактическая скорость движения, необходимая для сохранения вида.

    Большой контраст между нашими средними оценками климатической и биотической скоростей демонстрирует контраст в величине, которого можно было бы ожидать между оценками климатической устойчивости вида в целом и оценками, предполагающими узкую адаптацию популяции к местным климатическим условиям. Величина аналоговой климатической скорости действительно частично зависит от параметра, который определяет, насколько похожими должны быть два климата, чтобы считаться аналогичными (S1 рис.). В принципе, использование ширины климатического интервала, равной ширине климатической ниши среднего вида, могло бы снизить значения климатической скорости до уровня, близкого к биотической скорости.На практике результаты такого анализа были бы неинформативными из-за наличия больших областей с нулевой скоростью (S1 рис.).

    Климатическая скорость часто рассматривается как полезный суррогатный показатель для оценки воздействия климата, когда отсутствует информация о конкретных видах [1]. Например, климатическую скорость можно использовать для оценки уязвимости локализованных эндемичных видов, у которых слишком мало наблюдений для успешного построения нишевых моделей. Однако наши результаты показывают, что биотическая и климатическая скорость могут играть взаимодополняющую роль в процессе планирования сохранения, даже когда доступна информация о конкретных видах.Рассмотрение климатической скорости может помочь решить проблему сохранения адаптированных к местным условиям популяций, что является аспектом кризиса вымирания, который часто игнорируется при планировании сохранения [45]. Сравнение географических моделей биотической и климатической скоростей также помогает специалистам по планированию отличать регионы, где климатическая скорость может быть адекватным заменителем климатических угроз для биоразнообразия, от регионов, где биогеографические факторы играют большую роль во влиянии на уязвимость видов.

    Преимущества и недостатки аналоговой скорости по сравнению с аналоговой.местная скорость

    В предыдущих обзорах подчеркивалась важность рассмотрения мелкомасштабной топографии, которая может создавать микрорефугиумы, позволяющие видам сохраняться на месте, а также крупномасштабных климатических моделей, которые могут вытеснять виды с вершин гор или полярных краев континентов [5]. Поскольку наш метод вычисления скорости на основе аналоговых данных эффективен в вычислительном отношении даже для климатических поверхностей с высоким разрешением, он может охватывать как мелкомасштабные, так и крупномасштабные факторы в рамках одной метрики.Однако скорость на основе аналогов имеет некоторые ограничения по сравнению с локальной скоростью (рис. 1), и поэтому ее лучше всего рассматривать как дополнение к последней метрике, особенно для бродячих видов, которые могут рассеяться за пределы локального соседства.

    В недавних исследованиях использовалась локальная климатическая скорость для оценки векторов или путей перемещения, что позволило бы организмам отслеживать климатические условия в более широких континентальных масштабах [6]. Такой более широкий контекст важен для выявления географических барьеров на пути к взаимодействию в условиях изменения климата.Метод поиска ближайшего соседа, используемый для разработки аналоговой климатической скорости, позволяет идентифицировать источники, пункты назначения и векторы направлений [7]. Однако в аналоговом методе идентификация фактических путей на ландшафте, которые оптимально соединяют источники и пункты назначения, требует дополнительного анализа, например, с использованием программного обеспечения для определения границ коридора [46]. Такой анализ связности может включать барьеры, связанные с землепользованием человека, а также информацию о климатических градиентах [25, 47].

    Значения климатической скорости в некоторой степени зависят от выбора пользователя, который включает количество рассматриваемых климатических переменных, пространственное разрешение данных и параметр, определяющий, какая степень подобия составляет климатический аналог [7, 48]. Однако результаты оказались надежными с точки зрения пространственного расположения значений скорости и, следовательно, относительных уровней угрозы, присвоенных различным регионам [7].

    Географические модели угроз

    Наша гипотеза о том, что прогнозируемая в будущем климатическая скорость достигнет максимума в бореальных регионах, не подтвердилась.Вместо этого наши результаты предполагают, что районы с высокой скоростью изменения климата в будущем не будут ограничиваться такими областями, как бореальные регионы, в которых в прошлом наблюдалась высокая скорость изменения климата, а будут распространяться на экваториальные регионы, в которых ранее скорость изменения климата была низкой [14]. Предыдущие исследования предполагали, что более узкая температурная устойчивость тропических организмов делает их наиболее уязвимыми к изменению климата, несмотря на более низкую абсолютную величину изменения климата в тропических регионах [49].Однако в наших результатах угрозы для экваториальных видов возникают как из-за будущих масштабов воздействия климатических изменений (климатическая скорость), так и из-за узкой климатической толерантности видов в этих экваториальных регионах, которые в настоящее время испытывают низкую сезонную и межгодовую климатическую изменчивость [50–52]. ].

    Этот результат согласуется с предыдущими исследованиями, которые показали, что тропические регионы, в частности бассейн Амазонки, находятся под серьезной угрозой будущего изменения климата. Прогнозируемое будущее изменение месячной температуры, выраженное в стандартных отклонениях от исторических значений, а не в виде абсолютного изменения температуры, предполагает, что наибольшее изменение произойдет в тропических регионах [53].Бассейн Амазонки был причислен к глобальным регионам с наибольшим расстоянием до районов с прогнозируемыми будущими температурами, аналогичными или более низкими, чем текущие температуры [54], а также к регионам, в которых в наибольшей степени будет преобладать будущий новый климат [23, 55]. Хотя экваториальная зона в целом подвергалась большему воздействию, чем другие широты, широкий диапазон скоростей также был очевиден в более мелких масштабах в пределах широтных зон (рис. 3 и S4, рис.), что свидетельствует о важности выявления и защиты убежищ в уязвимых районах.

    Построение охраняемых территорий полушария с точки зрения четырех показателей скорости (рис. 6) показывает, что большинство экваториальных охраняемых территорий очень уязвимы с точки зрения как прямых, так и обратных биотических скоростей, а также климатических скоростей. Напротив, полярные охраняемые районы продемонстрировали широкий диапазон уязвимости как к климатической, так и к биотической скорости, и поэтому соответствующие стратегии адаптации в этом регионе будут различаться более широко. Подобные квадрантные графики прямой и обратной биотической и климатической скорости могут применяться в более мелком масштабе для информирования региональных или местных усилий по планированию.

    Распространение видов, используемое для оценки биотической скорости, может быть ограничено историческими биогеографическими факторами и ограниченной способностью к расселению и, таким образом, недооценивать потенциальную климатическую толерантность видов [56, 57]. Однако эта потенциальная устойчивость уравновешивается меньшими размерами популяции и меньшей способностью к расселению, типичными для видов с узким ареалом, что может подвергнуть их «двойной опасности» из-за изменения климата [56].

    Ранее было обнаружено, что в районах Европы, где обитает множество видов растений и бабочек с ограниченным ареалом, климат, который с большей вероятностью будет утрачен в будущем [58].Однако наши результаты предполагают низкую корреляцию между областями исчезающего климата и видами в Америке. Этот контраст может быть связан с контрастной исторической биогеографией Европы и Америки или с контрастной таксономической направленностью двух исследований.

    Биотическая скорость аналогична климатической скорости в том, что она синтезирует большой объем данных в единую метрику, которая облегчает понимание общих закономерностей по целому ряду переменных. Различия в уязвимости между климатическими зонами, которые мы наблюдали, кажутся устойчивыми, поскольку они не обусловлены несколькими очень уязвимыми видами (рис. S6).Тем не менее, существуют значительные различия в скоростях, с которыми сталкиваются разные виды в рамках рассмотренных нами больших таксономических групп (S6 Fig). Хотя агрегированные показатели являются полезным инструментом для выявления широкомасштабных моделей угроз, стратегии сохранения в конечном итоге потребуют учета индивидуальной реакции видов.

    Выводы

    Специалисты по планированию природоохраны уже давно осознали, что любой показатель или набор целей могут служить лишь несовершенным заменителем более широкой цели сохранения биоразнообразия [59].Наши результаты показывают, что географические модели уязвимости к изменению климата различаются в зависимости от того, представляет ли основной интерес сохранение адаптированных к местным условиям популяций, видов или участков. Этот контраст следует учитывать при определении районов, которые могут функционировать как убежища или, наоборот, подвержены высокому риску утраты биоразнообразия в результате изменения климата.

    В недавних обзорах рекомендуется учитывать множественные показатели подверженности изменению климата [1]. Один из широко принятых подходов объединяет представление информации грубого фильтра или информации, не относящейся к определенному виду, с информацией тонкого фильтра об отдельных видах [60].Рассмотрение как климатической, так и биотической скорости позволяет расширить такой подход грубой/тонкой фильтрации для решения нового контекста сохранения в условиях изменения климата [61].

    Вспомогательная информация

    S1 Рис. Результаты анализа чувствительности климатической скорости к ширине бина, используемого для определения «подходящих» типов климата.

    Чувствительность определяется с точки зрения а) среднего расстояния до совпадения климата и б) доли результирующей карты, состоящей из неаналоговых климатов.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.s001

    (PDF)

    S4 Рис. Распределение значений прямой (верхний ряд) и обратного (нижний ряд) климатической и биотической скорости, сгруппированных по широтной полосе.

    Значения биотической скорости были сначала усреднены по всем видам для каждой клетки, а затем пространственные вариации средних значений для каждой клетки в каждой широтной полосе были отображены с использованием диаграммы фасоли. Сплошные черные линии показывают средние значения.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.s004

    (PDF)

    S5 Рис. Ранговые корреляции Спирмена между климатической и биотической скоростями для трех таксонов (птиц, млекопитающих и земноводных) для пяти основных климатических зон Коппен-Гейгера в Америке (экваториальная (E), засушливая (A), умеренная ( Т), холодный (С) и полярный (П)).

    Прописные и строчные буквы обозначают скорость вперед и назад соответственно. Земноводные практически отсутствовали в полярных регионах.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.s005

    (PDF)

    S6 Рис. Распределение значений внутри групп таксонов средней поступательной биотической скорости для отдельных видов.

    Значения биотической скорости были сначала усреднены по каждой климатической зоне для каждого вида, а затем межвидовая изменчивость была отображена с использованием диаграммы фасоли. Сплошные черные линии показывают средние значения.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486.s006

    (PDF)

    Благодарности

    В рукописи использованы предложения Д.Стральберг, С. Нильсен, Дж. Михалак, Т. Ван. М. Чепмен и четыре анонимных рецензента. Фонд Wilburforce оказал поддержку Проекту планирования адаптации к изменению климата Adaptwest (http://adaptwest.databasin.org), продуктом которого является настоящий документ. Данные размещены в хранилище дриад: http://dx.doi.org/10.5061/dryad.q8d7d

    .

    Вклад авторов

    Задумал и разработал эксперименты: CC JJL DRR AH. Выполняли опыты: CC. Проанализированы данные: CC JJL DRR.Предоставленные реагенты/материалы/инструменты для анализа: CC JJL DRR AH. Написал статью: CC JJL.

    Каталожные номера

    1. 1. Гарсия Р.А., Кабеса М., Рахбек С., Араужо М.Б. Многочисленные аспекты изменения климата и их последствия для биоразнообразия. Наука. 2014;344(6183):1247579. пмид:24786084
    2. 2. Араужо М.Б., Алагадор Д., Кабеса М., Ногес-Браво Д., Туиллер В. Изменение климата угрожает европейским заповедным зонам. Экологические письма. 2011;14(5):484–92. пмид:21447141
    3. 3.Лоари С.Р., Даффи П.Б., Гамильтон Х., Аснер Г.П., Филд К.Б., Акерли Д.Д. Скорость изменения климата. Природа. 2009; 462 (7276): 1052–5. пмид:20033047
    4. 4. Ордонез А., Уильямс Дж.В. Прогнозируемая перестановка климата на основе многомерного анализа климатической доступности, климатического аналога и климатической скорости: последствия для дезагрегации сообщества. Климатические изменения. 2013;119(3–4):659–75.
    5. 5. Диффенбо Н.С., Филд КБ. Изменения экологически критических земных климатических условий.Наука. 2013;341(6145):486–92. пмид:23

      5
    6. 6. Берроуз М.Т., Шуман Д.С., Ричардсон А.Дж., Молинос Дж.Г., Хоффманн А., Бакли Л.Б. и др. Географические пределы сдвигов ареалов видов определяются скоростью изменения климата. Природа. 2014;507(7493):492–5. пмид:24509712
    7. 7. Хаманн А., Робертс Д.Р., Барбер К.Э., Кэрролл С., Нильсен С.Е. Алгоритмы скорости изменения климата для управления сохранением и управлением. Биология глобальных изменений. 2015(2):997–1004. пмид:25310933
    8. 8.Олемюллер Р., Хантли Б., Норманд С., Свеннинг Дж.-К. Потенциальные источники и поглотители обусловленных климатом сдвигов ареалов видов в Европе после последнего ледникового максимума. Глобальная экология и биогеография. 2012;21(2):152–63.
    9. 9. Арья С., Фонсека ГДД, Маунт Д.М. Единый подход к приближенному поиску близости. Материалы 18-й ежегодной европейской конференции по алгоритмам: часть I; Ливерпуль, Великобритания. 1888978: Springer-Verlag; 2010. с. 374–85.
    10. 10. Элит Дж, Литвик Дж.Модели распространения видов: экологическое объяснение и прогнозирование в пространстве и времени. Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики. 2009;40(1):677–97.
    11. 11. Серра-Диаз Дж.М., Франклин Дж., Ниньерола М., Дэвис Ф.В., Сифард А.Д., Риган Х.М. и др. Биоклиматическая скорость: скорость подверженности видов изменению климата. Разнообразие и распространение. 2014;20(2):169–80.
    12. 12. Ордонез А., Уильямс Дж.В. Климатические и биотические скорости распространения древесных таксонов за последние 16 000 лет в восточной части Северной Америки.Экологические письма. 2013;16(6):773–81. пмид:23574198
    13. 13. Пинский М.Л., Ворм Б., Фогарти М.Дж., Сармьенто Д.Л., Левин С.А. Морские таксоны отслеживают местные климатические скорости. Наука. 2013;341(6151):1239–42. пмид:24031017
    14. 14. Сандел Б., Ардж Л., Далсгаард Б., Дэвис Р.Г., Гастон К.Дж., Сазерленд В.Дж. и др. Влияние скорости позднечетвертичного изменения климата на эндемизм видов. Наука. 2011;334(6056):660–4. пмид:21979937
    15. 15. Тингли М.В., Ку М.С., Мориц С., Раш А.С., Бейссингер С.Р.Толчок и притяжение изменения климата вызывают неоднородные сдвиги в высотных диапазонах птиц. Биология глобальных изменений. 2012;18(11):3279–90.
    16. 16. Кеппел Г., Ван Нил К.П., Уорделл-Джонсон Г.В., Йейтс С.Дж., Бирн М., Мучина Л. и др. Убежища: определение и понимание безопасных убежищ для биоразнообразия в условиях изменения климата. Глобальная экология и биогеография. 2012;21(4):393–404.
    17. 17. Доусон Т.П., Джексон С.Т., Хаус Дж.И., Прентис И.К., Мейс Г.М. За пределами прогнозов: сохранение биоразнообразия в условиях меняющегося климата.Наука. 2011;332(6025):53–8. пмид:21454781
    18. 18. VanDerWal J, Murphy HT, Kutt AS, Perkins GC, Bateman BL, Perry JJ, et al. Сосредоточение внимания на сдвигах в распределении видов к полюсу приводит к недооценке последствий изменения климата. Изменение климата природы. 2012;3(3):239–43.
    19. 19. Берроуз М.Т., Шуман Д.С., Бакли Л.Б., Мур П., Полоцанска Э.С., Брандер К.М. и соавт. Темпы изменения климата в морских и наземных экосистемах. Наука. 2011;334(6056):652–5. пмид:22053045
    20. 20.Ордонез А., Мартинуцци С., Радеофф В.К., Уильямс Дж.В. Совокупная скорость изменения климата и землепользования на территории США до 2050 года. Природа Изменение климата. 2014;4(9):811–6.
    21. 21. Накисенович Н., Алкамо Дж., Дэвис Г., Врис Б.Д., Фенханн Дж. и Гаффин С. и др. Специальный отчет по сценариям выбросов. Специальный отчет Рабочей группы III Межправительственной группы экспертов по изменению климата: Издательство Кембриджского университета; 2000.
    22. 22. Лоулер Дж.Дж., Шафер С.Л., Уайт Д., Карейва П., Маурер Э.П., Блауштайн А.Р. и др.Прогнозируемое изменение фауны, вызванное климатом, в Западном полушарии. Экология. 2009;90(3):588–97. пмид:19341131
    23. 23. Уильямс Дж.В., Джексон С.Т., Куцбах Дж.Е. Прогноз распределения нового и исчезающего климата к 2100 году нашей эры. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2007;104(14):5738–42. пмид:17389402
    24. 24. Олемюллер Р., Гритти Э.С., Сайкс М.Т., Томас К.Д. К европейским поверхностям климатического риска: степень и распределение аналогичных и неаналогичных климатов 1931–2100 гг.Глобальная экология и биогеография. 2006;15(4):395–405.
    25. 25. Шлосс К.А., Нуньес Т.А., Лоулер Дж.Дж. Расселение ограничит способность млекопитающих отслеживать изменение климата в Западном полушарии. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2012;109(22):8606–11. пмид:22586104
    26. 26. Le Quere C, Raupach MR, Canadell JG, Marland G, et al. Тенденции в источниках и поглотителях углекислого газа. Природа Геофизика. 2009;2(12):831–6.
    27. 27.Кнутти Р., Массон Д., Геттельман А. Генеалогия климатической модели: поколение CMIP5 и как мы к этому пришли. Письма о геофизических исследованиях. 2013;40(6):1194–9.
    28. 28. Кнутти Р., Седлачек Дж. Надежность и неопределенность в прогнозах новой климатической модели CMIP5. Изменение климата природы. 2013;3(4):369–73.
    29. 29. Рогель Дж., Майнсхаузен М., Кнутти Р. Глобальное потепление по старым и новым сценариям с использованием оценок диапазона чувствительности климата МГЭИК. Изменение климата природы. 2012;2(4):248–53.
    30. 30. Крукстон Н., Финли А. yaImpute: пакет R для импутации kNN. Журнал статистического программного обеспечения. 2008; 23(10).
    31. 31. Риджели Р.С., Оллнатт Т.Ф., Брукс Т., Макникол Д.К., Мелман Д.В. и Янг Б.Е. и др. Электронные карты распространения птиц западного полушария, версия 1.0. Арлингтон, Вирджиния: NatureServe; 2003.
    32. 32. Паттерсон Б.Д., Себаллос Г., Сехрест В., Тогнелли М.Ф., Брукс Т. и Луна Л. и др. Цифровые карты распространения млекопитающих Западного полушария, версия 1.0. Арлингтон, Вирджиния: NatureServe; 2003.
    33. 33. Херлберт А.Х., Джетц В. Богатство видов, горячие точки и масштабная зависимость карт ареалов в экологии и охране природы. Труды Национальной академии наук. 2007;104(33):13384–9.
    34. 34. Диниз-Фильо Дж.А.Ф., Маурисио Бини Л., Фернандо Ранхель Т., Лойола Р.Д., Хоф С., Ногес-Браво Д. и др. Разбиение и картирование неопределенностей в ансамблях прогнозов круговорота видов при изменении климата. Экография. 2009;32(6):897–906.
    35. 35. Джетц В., Уилков Д.С., Добсон А.П. Прогнозируемые воздействия изменения климата и землепользования на глобальное разнообразие птиц. Биология PLoS. 2007;5(6):e157. пмид:17550306
    36. 36. Катлер Д.Р., Эдвардс Т.С., Берд К.Х., Катлер А., Хесс К.Т., Гибсон Дж. и др. Случайные леса для классификации в экологии. Экология. 2007;88(11):2783–92. пмид:18051647
    37. 37. Филдинг А.Х., Белл Дж.Ф. Обзор методов оценки ошибок предсказания в природоохранных моделях присутствия/отсутствия.Охрана окружающей среды. 1997;24(01):38–49.
    38. 38. Хасти Т.Дж., Тибширани Р.Дж. Обобщенные аддитивные модели. 1990. Лондон, Великобритания: Чепмен и Холл.
    39. 39. Митчелл ТД, Джонс ПД. Усовершенствованный метод построения базы данных ежемесячных климатических наблюдений и соответствующих сеток высокого разрешения. Международный журнал климатологии. 2005;25(6):693–712.
    40. 40. Коттек М., Гризер Дж., Бек С., Рудольф Б., Рубель Ф. Обновлена ​​карта мира по классификации климата Кеппен-Гейгера.Meteorologische Zeitschrift. 2006;15(3):259–63.
    41. 41. Кампстра П. Бинплот: альтернатива ящичной диаграмме для визуального сравнения распределения. Журнал статистического программного обеспечения. 2008;28(1):1–9.
    42. 42. Беллард С., Бертельсмайер С., Лидли П., Туиллер В., Куршан Ф. Воздействие изменения климата на будущее биоразнообразия. Экологические письма. 2012.
    43. 43. Ackerly DD, Loarie SR, Cornwell WK, Weiss SB, Hamilton H, Branciforte R, et al. География изменения климата: последствия для природоохранной биогеографии.Разнообразие и распространение. 2010;16(3):476–87.
    44. 44. Бейер П., Брост Б. Использование участков земли для планирования действий в связи с изменением климата: сохранение арен, а не действующих лиц. Биология сохранения. 2010;24(3):701–10. пмид:20067491
    45. 45. Себальос Г., Эрлих П.Р. Потери популяций млекопитающих и кризис вымирания. Наука. 2002; 296 (5569): 904–7. пмид:11988573
    46. 46. Макрей Б.Х., Холл С.А., Бейер П., Теобальд Д.М. Где восстановить экологическую связность? Обнаружение барьеров и количественная оценка преимуществ восстановления.ПлоС один. 2012;7(12):e52604. пмид:23300719
    47. 47. Лоулер Дж.Дж., Рюш А.С., Олден Дж.Д., Макрей Б.Х. Прогнозируемые маршруты движения фауны, обусловленные климатом. Экологические письма. 2013;16(8):1014–22. пмид:23782906
    48. 48. Добровски С.З., Абацоглу Дж., Суонсон А.К., Гринберг Дж.А., Минсберг А.Р., Холден З.А. и соавт. Климатическая скорость прилегающих Соединенных Штатов в 20 веке. Глоб Чанг Биол. 2013;19(1):241–51. пмид:23504735
    49. 49. Deutsch CA, Tewksbury JJ, Huey RB, Sheldon KS, Ghalambor CK, Haak DC, et al.Воздействие потепления климата на земные эктотермы в разных широтах. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2008;105(18):6668–72. пмид:18458348
    50. 50. Холмгрен М., Хирота М., ван Нес Э.Х., Шеффер М. Влияние межгодовой изменчивости климата на тропический древесный покров. Изменение климата природы. 2013;3(8):755–8.
    51. 51. Morueta-Holme N, Enquist BJ, McGill BJ, Boyle B, Jorgensen PM, Ott JE, et al. Ареал обитания и стабильность климата определяют географическую изменчивость размеров ареалов видов растений.Экологические письма. 2013.
    52. 52. Колвелл Р.К., Брем Г., Карделус К.Л., Гилман А.С., Лонгино Д.Т. Глобальное потепление, сдвиги высот и истощение биоты низменностей во влажных тропиках. Наука. 2008;322(5899):258–61. пмид:18845754
    53. 53. Бомонт Л.Дж., Питман А., Перкинс С., Циммерманн Н.Е., Йоккоз Н.Г., Туиллер В. Воздействие изменения климата на самые исключительные экорегионы мира. Труды Национальной академии наук. 2011;108(6):2306–11.
    54. 54.Райт С.Дж., Мюллер-Ландау Х.К., Шиппер Дж. Будущее тропических видов на более теплой планете. Биология сохранения. 2009;23(6):1418–26. пмид:20078642
    55. 55. Ковен компакт-диск. Бореальная потеря углерода из-за смещения к полюсу в экосистемах с низким содержанием углерода. Природа Геофизика. 2013;6(6):452–6.
    56. 56. Sunday JM, Pecl GT, Frusher S, Hobday AJ, Hill N, Holbrook NJ и др. Признаки видов и скорость изменения климата объясняют сдвиги географического ареала в горячей точке нагревания океана. Экологические письма.2015;18(9):944–53. пмид:26189556
    57. 57. Ранний R, Sax DF. Анализ климатических путей выявляет потенциальные ограничения на сдвиги ареалов видов. Экологические письма. 2011;14(11):1125–33. пмид:21955643
    58. 58. Олемюллер Р., Андерсон Б.Дж., Араужо М.Б., Бутчарт С.Х., Кудрна О., Риджели Р.С. и др. Совпадение климатической и видовой редкости: высокий риск для малочисленных видов от изменения климата. Буквы по биологии. 2008;4(5):568–72. пмид:18664421
    59. 59. Носс Р., Харрис Л.Узлы, сети и MUM: сохранение разнообразия на всех уровнях. Управление окружением. 1986;10(3):299–309.
    60. 60. Тингли М.В., Дарлинг Э.С., Уилков Д.С. Стратегии сохранения фильтров тонкой и грубой очистки во время изменения климата. Анналы Нью-Йоркской академии наук. 2014;1322:92–109. пмид:25040506
    61. 61. Пресси Р.Л., Кабеса М., Уоттс М.Е., Коулинг Р.М., Уилсон К.А. Планирование сохранения в меняющемся мире. Тенденции в экологии и эволюции. 2007;22(11):583–92.пмид:17981360

    Кремний, серебряная пуля для смягчения биотического и абиотического стресса и улучшения качества зерна в рисе?

    Адекватное внесение кремниевых удобрений значительно повышает урожайность риса и снижает биотический и абиотический стресс, а также улучшает качество зерна за счет снижения содержания кадмия и неорганического мышьяка. В этом обзоре динамики кремния в рисе рассматриваются последние достижения в нашем понимании роли кремния в рисе, а также проблемы поддержания достаточного плодородия кремния в системах рисовых полей.Кремний все чаще рассматривается как элемент, необходимый для оптимальной производительности растений, особенно при выращивании риса. Растения могут выжить с очень низким содержанием кремния в лабораторных/тепличных условиях, но это очень искусственно, и, таким образом, кремний можно считать необходимым для правильного функционирования растений в окружающей среде. Кремний включается в структурные компоненты клеточных стенок риса, повышая жесткость клеток и тканей растения. Структурный кремний обеспечивает физическую защиту растений от микробной инфекции и нападения насекомых, а также снижает качество ткани для хищных организмов.Абиотические преимущества связаны с влиянием кремния на общую прочность органов. Это помогает защитить от полегания, стресса от засухи, высокой температуры (благодаря эффективному поддержанию транспирации) и фотосинтеза, защищая от сильного УФ-излучения. Кроме того, кремний также защищает растение от солевого стресса и ряда токсичных металлов (мышьяк, кадмий, хром, медь, никель и цинк). Кроме того, применение кремния снижает концентрацию в зерне различных канцерогенов для человека, в частности мышьяка, сурьмы и кадмия.Поскольку рис эффективно удаляет биодоступный кремний из почвы, переработка богатой кремнием биомассы рисовой соломы или добавление неорганических кремниевых удобрений, в основном полученных из шлаков железа и стали, требует тщательного управления. Кремний в почве может быть потерян, если цикл кремния, традиционно достигаемый посредством компостирования рисовой соломы и ее возвращения в землю, будет нарушен. Поскольку компостирование рисовой соломы и заделка компостированной или некомпостированной соломы обратно в землю являются ресурсоемкими видами деятельности, эти виды деятельности сокращаются из-за перемещения населения из сельской местности в города.Следовательно, необходимо определить процессы, которые ускоряют компостирование рисовой соломы, чтобы способствовать более эффективному использованию этого ресурса. Кроме того, генетика риса может помочь справиться с уменьшением доступного кремния в рисовых почвах: например, путем отбора характеристик во время селекции, которые приводят к увеличению способности корней получать доступ к неподатливым источникам кремния из почвы, и/или отбора через по признакам, которые помогают поддержание высокого состояния кремния в побегах. Недавние достижения в понимании генетической регуляции поглощения и транспорта кремния растениями риса будут способствовать достижению этих целей.

    Интеграция статистических и механистических подходов с биотическими и экологическими переменными улучшает модельные прогнозы воздействия изменений климата и землепользования на будущую численность, разнообразие и распространение комаров-переносчиков в Австралии | Parasites & Vectors

  • Smith DW, Speers DJ, Mackenzie JS. Вирусы Австралии и риск для туристов. Travel Med Infect Dis. 2011;9:113–25.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Уэбб Л.Б., Хеннесси К.Изменение климата в Австралии: прогнозы для отдельных городов Австралии. Брисбен: CSIRO и BOM; 2015.

    Google ученый

  • Steiger DBM, Ritchie SA, Laurance SGW. Сообщества комаров и риск заболеваний под влиянием изменений в землепользовании и сезонности в тропиках Австралии. Векторы паразитов. 2016;9:387.

    Артикул Google ученый

  • Томерини DM. Воздействие местных правительственных программ борьбы с комарами на вирусную болезнь реки Росс в Квинсленде, Австралия.Брисбен: докторская диссертация, Университет Гриффита, Голд-Кост; 2007.

    Google ученый

  • Tomerini DM, Dale PE, Sipe N. Влияет ли борьба с комарами на болезни, переносимые комарами? Случай болезни, вызванной вирусом реки Росс, и борьба с комарами в Квинсленде, Австралия. J Am Mosq Control Assoc. 2011;27:39–44.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Уэбб К., Доггет С., Рассел Р.Путеводитель по комарам Австралии. Виктория: Издательство CSRIO; 2016.

    Книга Google ученый

  • Маркировка EN. Комары (Culicidae) в изменяющейся среде Австралии. Qd Нат. 1972; 20: 101–16.

    Google ученый

  • Центр контроля и профилактики заболеваний. Каталог арбовирусов; 2020 г. https://wwwn.cdc.gov/arbocat/VirusDetails.aspx?ID=402.

  • Гьявали Н., Тейлор-Робинсон А.В.Противостояние возникающей угрозе общественному здравоохранению в северной Австралии, связанной с забытыми местными арбовирусами. Trop Med Infect Dis. 2017;2:55–67.

    Центральный пабмед Статья пабмед Google ученый

  • Маккензи Дж.С., Линдсей М.Д., Коэлен Р.Дж., Брум А.К., Холл Р.А., Смит Д.В. Арбовирусы, вызывающие заболевания человека в Австралазийском зоогеографическом регионе. Арх Вирол. 1994; 136: 447–67.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Russell RC, Dwyer DE.Арбовирусы, связанные с заболеваниями человека в Австралии. микробы заражают. 2000;2:1693–704.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Рассел RC. Арбовирусы и их переносчики в Австралии: обновленная информация об экологии и эпидемиологии некоторых переносимых комарами арбовирусов. Преподобный Мед Вет Энтомол. 1995; 83: 141–58.

    Google ученый

  • Рассел RC. Арбовирусы, переносимые комарами в Австралии: текущая ситуация и последствия изменения климата для здоровья человека.Int J Паразитол. 1998; 28: 955–69.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Джонсон Д.Ф., Дрюс Дж.Д., Чепмен С., Сваминатан А., Вольф Дж., Ричардс Дж.С. и др. Заражение вирусом чикунгунья у путешественников в Австралию. Мед J Aust. 2008; 188:41–3.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Квонг Дж. К., Дрюс Дж. Д., Ледер К. История болезни: Заражение вирусом Зика произошло во время краткого путешествия в Индонезию.Am J Trop Med Hyg. 2013; 89: 516–7.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • ван ден Херк А.Ф., Холл-Менделин С., Пайк А.Т., Смит Г.А., Маккензи Дж.С. Переносчик вируса чикунгунья у австралийских комаров. Векторные зоонозные заболевания. 2010;10:489–95.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Duchemin JB, Mee PT, Lynch SE, Vedururu R, Trinidad L, Paradkar P.Риск передачи переносчика Зика в Австралии с умеренным климатом: исследование компетентности переносчика. Вирол Дж. 2017; 14:108–17.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Hall-Mendelin S, Pyke AT, Moore PR, Mackay IM, McMahon JL, Ritchie SA, et al. Оценка местных видов комаров указывает на то, что Aedes aegypti являются потенциальными переносчиками вируса Зика в Австралии. PLoS Negl Trop Dis. 2016;10:e0004959.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Шпитцен Дж., Таккен В.Отслеживание комаров: обзор инструментов для отслеживания, записи и анализа полета комаров. Векторы паразитов. 2018;11:123.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Бомфри Р.Дж., Наката Т., Филлипс Н., Уокер С.М. Умное вращение крыла и вихри на задней кромке позволяют летать с высокой частотой комаров. Природа. 2017;544:92–5.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Luduena-Almeida FF, Gorla DE.Суточная картина лётной активности Aedes albifasciatus в Центральной Аргентине. Мем Институт Освальдо Круз. 1995; 90: 639–44.

    Артикул Google ученый

  • Артур Б.Дж., Эмр К.С., Виттенбах Р.А., Хой Р.Р. Тоны полета комара ( Aedes aegypti ): частота, гармоничность, сферическое распространение и фазовые соотношения. J Acoust Soc Am. 2014; 135:933–41.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Verdonschot PFM, Бесс-Лотоцкая А.А.Расстояние полета комаров (Culicidae): анализ метаданных для поддержки управления барьерными зонами вокруг повторно заболоченных и недавно построенных водно-болотных угодий. Лимнологика. 2014;45:69–79.

    Артикул Google ученый

  • Russell RC, Webb CE, Williams CR, Ritchie SA. Исследование по метке-выпуску-отлову для измерения распространения комара Aedes aegypti в Кэрнсе, Квинсленд, Австралия. Мед Вет Энтомол. 2005; 19: 451–7.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Webb CE, Russell RC.Распространение комара Aedes vigilax (Diptera: Culicidae) из городских водно-болотных угодий в эстуариях Сиднея, Австралия. J Med Entomol. 2019;56:1290–5.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Пич Д.А., Грис Г. Используемые источники фитофагии комаров, экологическая функция и эволюционный переход к гематофагии. Entomol Exp Appl. 2019;168:120–36.

    Артикул Google ученый

  • Фостер, Вашингтон.Кормление комаров сахаром и репродуктивная энергетика. Анну Рев Энтомол. 1995;40:443–74.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Наяр Дж.К., ван Гендель Э.В. Топливо для продолжительного полета комаров. Дж. Физиология насекомых. 1971; 17: 471–81.

    КАС Статья Google ученый

  • Бригель Х., Кнузель И., Тиммерманн С.Е. Aedes aegypti : размер, запасы, выживаемость и потенциал полета.J Вектор Экол. 2001; 26:21–31.

    КАС пабмед Google ученый

  • Scaraffia PY, Wells MA. Пролин может быть использован в качестве энергетического субстрата во время полета самок Aedes aegypti . Дж. Физиология насекомых. 2003; 49: 591–601.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Goncalves RLS, Machado ACL, Paiva-Silva GO, Sorgine MHF, Momoli MM, Oliveira JHM и др.Кормление кровью вызывает обратимые функциональные изменения в митохондриях летательных мышц комара Aedes aegypti . ПЛОС ОДИН. 2009;4:e7854.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Rivera-Perez C, Clifton ME, Noriega FG. Как микроэлементы влияют на физиологию комаров. Curr Opin Insect Sci. 2017;23:112–7.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Джейкапс С., Уорчот А., Уилан П.Антропогенные экологические изменения и воздействие на размножение комаров и стратегии борьбы с ними в солончаках, Северная территория, Австралия. ЭкоЗдоровье. 2012;9:183–94.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Роули WA, Грэм CL. Влияние температуры и относительной влажности на летные качества самки Aedes aegypti . Дж. Физиология насекомых. 1968; 968: 1251–7.

    Артикул Google ученый

  • Сервис МВт.Расселение комаров (Diptera: Culicidae) — длинное и короткое. J Med Entomol. 1997; 34: 579–88.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Руэда Л.М., Патель К.Дж., Акстелл Р.С., Стиннер Р.Э. Температурно-зависимые показатели развития и выживаемости Culex quinquefasciatus и Aedes aegypti (Diptera, Culicidae). J Med Entomol. 1990; 27:892–8.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Тун-Лин В., Буркот Т.Р., Кей Б.Х.Влияние температуры и питания личинок на темпы развития и выживаемость переносчика денге Aedes aegypti в северном Квинсленде, Австралия. Мед Вет Энтомол. 2000; 14:31–7.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Tjaden NB, Thomas SM, Fischer D, Beierkuhnlein C. Внешний инкубационный период лихорадки денге: знания, отставание и применение зависимости от температуры. PLoS Negl Trop Dis. 2013;7:e2207.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Зуаш К., Фонтейн А., Вега-Руа А., Муссон Л., Тиберж Ж.-М., Лоуренко-Де-Оливейра Р. и др.Трехстороннее взаимодействие между популяцией комаров, штаммом вируса и температурой, лежащее в основе потенциала передачи вируса чикунгунья. Proc Biol Sci. 2014;281:20141078.

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Westbrook CJ, Reiskind MH, Pesko KN, Greene KE, Lounibos LP. Температура окружающей среды для личинок и восприимчивость Aedes albopictus Skuse (Diptera: Culicidae) к вирусу чикунгунья. Векторные зоонозные заболевания.2010;10:241–7.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Херлбут HS. Влияние температуры окружающей среды на передачу вируса энцефалита Сент-Луиса Culex pipiens quinquefasciatus . J Med Entomol. 1973; 10:1–12.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Попи С., Делатт Х., Баньи Л., Корбель В., Фонтениль Д. Aedes albopictus , переносчик арбовируса: из тьмы к свету. микробы заражают. 2009; 11:1177–85.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Bi P, Hiller JE, Cameron AS, Zhang Y, Givney R. Изменчивость климата и вирусные инфекции реки Росс в Риверленде, Южная Австралия, 1992–2004 гг. Эпидемиол инфекции. 2009; 137:1486–93.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Naish S, Hu W, Nicholls N, Mackenzie JS, McMichael AJ, Dale P, et al.Изменчивость погоды, приливы и вирус леса Бармах в районе Гладстон, Австралия. Перспектива охраны окружающей среды. 2006; 114: 678–83.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Tall JA, Gatton ML. Наводнение и арбовирусное заболевание: прогнозирование вспышек болезни, вызванной вирусом реки Росс, во внутренних районах Юго-Восточной Австралии. J Med Entomol. 2019;57:241–51.

    Google ученый

  • Хуэстис Д.Л., Дао А., Диалло М., Саного З.Л., Самаке Д., Яро А.С. и др.Переносимая ветром дальняя миграция малярийных комаров в Сахеле. Природа. 2019; 574: 404–8.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Ritchie SA, Rochester W. Переносимые ветром комары и занос японского энцефалита в Австралию. Эмердж Инфекция Дис. 2001; 7: 900–3.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Parker CL, Bruyere CL, Mooney PA, Lynch AH.Реакция характеристик обрушившихся на сушу тропических циклонов на прогнозируемое изменение климата на северо-востоке Австралии. Клим Дин. 2018;51:3467–85.

    Артикул Google ученый

  • Huang YJS, Higgs S, Vanlandingham DL. Стратегии биологической борьбы с комарами-переносчиками арбовирусов. Насекомые. 2017;8:21.

    Центральный пабмед Статья пабмед Google ученый

  • Вора Н.Влияние антропогенных изменений окружающей среды на трансмиссивные болезни. Медскейп Дж Мед. 2008;10:238.

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Muzari MO, Devine G, Davis J, Crunkhorn B, van den Hurk A, Whelan P, et al. Сдерживание тигра: успешная программа борьбы защищает Австралию от экспансии Aedes albopictus . PLoS Negl Trop Dis. 2017;11:e0005286.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Куруц Н., Петтит В.Вторжение Aedes aegypti в портовый район Дарвина, Северная территория, Австралия, апрель и май 2013 г. NT Dis Control Bull. 2013; 20:1–46.

    Google ученый

  • Kurucz N, Pettit W. Обнаружение тигрового комара, Aedes albopictus , в портовых районах Дарвина, Северная Каролина, Австралия, 28 ноября и 5 декабря 2013 г. NT Dis Control Bull. 2015;22:12–4.

    Google ученый

  • частный детектив Уилан, Такер Г.Экзотический Aedes наблюдение и исключение из Северной территории Австралии. Правительство Северной территории, Департамент здравоохранения и общественных служб. Suppl Bull Mosq Control Assoc Aust. 1998;10:3.

    Google ученый

  • Kurucz N, Pettit W. Серия случаев обнаружения экзотических комаров в международном аэропорту Дарвина, Северная территория, в период с февраля 2015 г. по январь 2016 г. NT Dis Control Bull. 2016;23:15–9.

    Google ученый

  • Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК). Пятый оценочный отчет AR5 Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК). 2014 г. https://www.ipcc.ch/assessment-report/ar5/.

  • Уэбб К. Глава 3.6. Борьба с комарами в прибрежных водно-болотных угодьях. Учебник по управлению городскими водно-болотными угодьями в Австралии. Сидней: Администрация Сиднейского олимпийского парка; 2013. с. 321–40.

    Google ученый

  • Правительство Австралии, Министерство промышленности.Наш Север, наше будущее: Белая книга по развитию Северной Австралии. Город Канберра: Правительство Австралии, Министерство промышленности и науки; 2015. https://www.industry.gov.au/data-and-publications/our-north-our-future-white-paper-on-developing-northern-australia.

  • Каммингс В.С. Долгосрочный рост населения в Северной Австралии. Каммингс Экон. 2015; J2806:1–34.

    Google ученый

  • Клафлин С.Б., Уэбб К.Э.Использование окружающих земель значительно влияет на численность взрослых комаров и разнообразие видов в городских мангровых зарослях. Управление водно-болотными угодьями. 2017;25:331–44.

    Артикул Google ученый

  • Carlson DB, Dale PE, Kurucz N, Dwyer PG, Knight JM, Whelan PI, et al. Борьба с комарами и развитие прибрежных районов: как они сосуществовали и развивались во Флориде и Австралии. J Am Mosq Control Assoc. 2019;35:123–34.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Гильберт Д.Угрозы экосистемам влажных тропиков из-за изменения климата и последствия для управления. Канберра: Исследовательский центр морских тропических наук, CSIRO; 2010. с. 1–22.

    Google ученый

  • Рассел RC. Созданные водно-болотные угодья и комары: опасность для здоровья и варианты управления — точка зрения Австралии. Эколог инж. 1999; 12:107–24.

    Артикул Google ученый

  • Уилан П., Хейс Г., Такер Г., Картер Дж., Уилсон А., Хей Б.Обнаружение экзотических комаров на Северной территории Австралии. Арбов Рез Ауст. 2001; 8: 395–403.

    Google ученый

  • Правительство Австралии. Бюджет 2016-17. Бюджетный документ № 2, Бюджетные меры на 2016–2017 годы. Австралийское Содружество, Австралийская столичная территория; 2019. с. 52-109 https://archive.budget.gov.au/2016-17/bp2/BP2_consolidated.pdf.

  • Devine G, Muzari O. Отчет для Департамента здравоохранения и старения (DoHA): Aedes albopictus программа профилактики и борьбы в Торресовом проливе.Кэрнс: Служба общественного здравоохранения в тропиках; 2013.

    Google ученый

  • Дуайер П.Г., Найт Дж.М., Дейл ПЕР. Глава 33. Планирование развития для снижения опасности от комаров в прибрежных пригородных районах: тематические исследования в Новом Южном Уэльсе, Австралия. В: Махешвари Б. и др., редакторы. Сбалансированное городское развитие: варианты и стратегии для пригодной для жизни библиотеки науки и техники о воде. Нью-Йорк: Springer International Publishing; 2016. с. 555–74.

    Google ученый

  • Дарбро Дж., Халаса Й., Монтгомери Б., Мюллер М., Шепард Д., Девайн Г. и др.Экономический анализ угроз, связанных с созданием Aedes albopictus в Брисбене, Квинсленд. Экол Экон. 2017;142:203–13.

    Артикул Google ученый

  • Moyes CL, Vontas J, Martins AJ, Ng LC, Koou SY, Dusfour I, et al. Современное состояние устойчивости к инсектицидам основных переносчиков Aedes арбовирусов, заражающих людей. PLoS Negl Trop Dis. 2017;11(7):e0005625.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Петерсон А.Т., Пейпс М., Соберон Дж.Механистические и коррелятивные модели экологических ниш. Eur J Ecol. 2015; 1:28–38.

    Артикул Google ученый

  • Tjaden NB, Caminade C, Beierkuhnlein C, Thomas SM. Болезни, переносимые комарами: успехи в моделировании последствий изменения климата. Тенденции Паразитол. 2018;34:227–45.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Фокс Д.А., Хайле Д.Г., Дэниелс Э., Маунт Г.А.Модель динамической таблицы продолжительности жизни для Aedes aegypti (Diptera: Culicidae): анализ литературы и разработка модели. J Med Entomol. 1993; 30:1018–28.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Кирни М., Портер В.П., Уильямс С., Ричи С., Хоффманн А.А. Интеграция биофизических моделей и эволюционной теории для прогнозирования воздействия климата на ареалы видов: комар денге Aedes aegypti в Австралии.Функция Экол. 2009; 23: 528–38.

    Артикул Google ученый

  • Уилкинсон Д.П., Голдинг Н., Гильера-Арройта Г., Тингли Р., Маккарти М.А. Сравнение совместных моделей распределения видов по данным присутствия-отсутствия. Методы. Эколь Эвол. 2018;10:198–211.

    Артикул Google ученый

  • Thorson JT, Ianelli JN, Larsen EA, Ries L, Scheuerell MD, Szuwalski C, et al.Совместные динамические модели распределения видов: инструмент для координации сообщества и пространственно-временного мониторинга. Глобальная Эко Био. 2016;25:1144–58.

    Артикул Google ученый

  • Оваскайнен О., Абрего Н. Моделирование совместного распространения видов. В: Usher M, редактор. Совместное моделирование распространения видов с приложениями в R (Экология, биоразнообразие и охрана, стр. I). Кембридж: Издательство Кембриджского университета; 2020. с. 39–215.

    Глава Google ученый

  • Zhang C, Chen Y, Xu B, Xue Y, Ren Y.Сравнение прогнозов совместных моделей распределения видов с характеристиками данных выборки. Экография. 2018;41:1876–87.

    Артикул Google ученый

  • Голдинг Н., Нанн М., Кошелек Б.В. Выявление биотических взаимодействий, которые определяют пространственное распределение сообщества комаров. Векторы паразитов. 2015;8:367.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Оваскайнен О., Рой Д.Б., Фокс Р., Андерсон Б.Дж.Выявление скрытой пространственной структуры в сообществах видов с помощью пространственно явных совместных моделей распределения видов. Методы Экол Эвол. 2016;7:428–36.

    Артикул Google ученый

  • Hijmans RJ, Graham CH. Способность моделей климатической оболочки предсказывать влияние изменения климата на распространение видов. Глоб Чанг Биол. 2006; 12:2272–81.

    Артикул Google ученый

  • Страсбург JL, Kearney M, Moritz C, Templeton AR.Сочетание филогеографии с моделированием распространения: множественные плейстоценовые расширения ареала партеногенетических гекконов из засушливой зоны Австралии. ПЛОС ОДИН. 2007;2:e760.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Остин, член парламента. Пространственное предсказание распределения видов: интерфейс между экологической теорией и статистическим моделированием. Эколь Модель. 2002; 157:101–18.

    Артикул Google ученый

  • Остин, член парламента.Модели распространения видов и экологическая теория: критическая оценка и некоторые новые подходы. Эколь Модель. 2007; 200:1–19.

    Артикул Google ученый

  • Кирни М., Портер В. Моделирование механистической ниши: объединение физиологических и пространственных данных для прогнозирования ареалов видов. Эколь Летт. 2009;12:334–50.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Hill MP, Axford JK, Hoffmann AA.Прогнозирование распространения Aedes albopictus в Австралии в нынешних и будущих климатических условиях: несколько подходов и наборов данных для учета потенциального эволюционного расхождения. Австралийская экол. 2014; 39: 469–78.

    Артикул Google ученый

  • Williams CR, Johnson PH, Long SA, Rapley LP, Ritchie SA. Быстрая оценка размера популяции Aedes aegypti с использованием имитационного моделирования с новым подходом к калибровке и полевой проверке.J Med Entomol. 2008;45:1173–9.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Williams CR, Johnson PH, Ball TS, Ritchie SA. Оценки продуктивности и плотности популяции комара-переносчика денге Aedes aegypti ( Stegomyia aegypti ) в Австралии. Мед Вет Энтомол. 2013;27:313–22.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Morin CW, Comrie AC.Смоделированная реакция переносчика вируса Западного Нила Culex quinquefasciatus на изменение климата с использованием динамической модели комаров. Int J Biometeorol. 2010;54:517–29.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Биоразнообразие Изменение климата и виртуальная лаборатория (BCCVL). Введение в модели распространения видов; 2019. https://app.bccvl.org.au/training.

  • Кирни М.Р., Уинтл Б.А., Портер В.П.Коррелятивные и механистические модели распределения видов дают согласованные прогнозы в условиях изменения климата. Сохрани латынь. 2010;3:203–13.

    Артикул Google ученый

  • Cheng Y, Tjaden NB, Jaeschke A, Luhken R, Ziegler U, Thomas SM, et al. Оценка риска циркуляции вируса Усуту в Европе: сравнение моделей экологических ниш и эпидемиологических моделей. Int J Health Geogr. 2018;17:35–48.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Тун-Лин В., Кей Б.Х., Буркот ТР.Количественная выборка неполовозрелых особей Aedes aegypti в металлические бочки с использованием методов подметания и погружения. J Am Mosq Control Assoc. 1994; 10:390–6.

    КАС пабмед Google ученый

  • Араужо М.Б., Нью М. Ансамблевое прогнозирование распространения видов. Тенденции Экол Эвол. 2006; 22:42–7.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Фишер Д., Меллер П., Томас С.М., Науке Т.Дж., Байеркунляйн К.Сочетание климатических прогнозов и способности к расселению: метод оценки реакции видов москитов-переносчиков на изменение климата. PLoS Negl Trop Dis. 2011;5:e1407.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Уайтхорн Дж., Киен Д.Т., Нгуен Н.М., Нгуен Х.Л., Кирилос П.П., Кэррингтон Л.Б. и др. Сравнительная восприимчивость Aedes albopictus и Aedes aegypti к заражению вирусом денге после употребления в пищу людей с виремией крови: последствия для общественного здравоохранения.J заразить дис. 2015; 212:1182–90.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • O’Neill SL, Ryan PA, Turley AP, Wilson G, Retzki K, Iturbe-Ormaetxe I, et al. Масштабное развертывание Wolbachia для защиты населения от лихорадки денге и других арбовирусов, передающихся Aedes . Ворота открыты рез. 2019;2:36–63.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Ричи С.А.Wolbachia и почти полное прекращение вспышек лихорадки денге в Северной Австралии, несмотря на продолжающийся завоз 90 004 денге через 90 005 путешественников. J Travel Med. 2018;25:1–3.

    Артикул Google ученый

  • Яшке А., Биттнер Т., Райнекинг Б., Байеркунляйн С. Смогут ли они идти в ногу с изменением климата? — Интеграция специфических способностей к расселению охраняемых Odonata в моделировании распространения видов. Отдел охраны насекомых. 2012; 6: 93–103.

    Артикул Google ученый

  • Russell RC, Williams CR, Surthest RW, Ritchie SA. Aedes ( Stegomyia ) albopictus — угроза лихорадки денге для юга Австралии? Комм Дис Инт. 2005; 29: 296–8.

    Google ученый

  • Николсон Дж., Ричи С.А., Рассел Р.К., Залуцкий М.П., ​​ван ден Хурк А.Ф. Способность Aedes albopictus (Diptera: Culicidae) выживать в климатических пределах своего потенциального ареала в восточной Австралии.J Med Entomol. 2014;51:948–57.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Фокс Д.А., Дэниэлс Э., Хайле Д.Г., Кислинг Дж.Э. Имитационная модель эпидемиологии городской лихорадки денге: анализ литературы, разработка модели, предварительная проверка и образцы результатов моделирования. Am J Trop Med Hyg. 1995; 53: 489–506.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Bannister-Tyrrell M, Williams C, Ritchie SA, Rau G, Lindesay J, Mercer G, et al.Изменчивость активности лихорадки денге в Австралии, обусловленная погодными условиями, изучалась с использованием подхода к моделированию на основе процессов. Am J Trop Med Hyg. 2013; 88: 65–72.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Правительство Австралии, Министерство здравоохранения. Национальная система эпиднадзора за уведомляемыми заболеваниями. 2019 г. http://www9.health.gov.au/cda/source/cda-index.cfm.

  • БИОТИЧЕСКОЕ БОГАТСТВО ЗЕМЛИ ПОДВЕРГАЕТСЯ БЕСПРЕДЦЕННОЙ УГРОЗЕ

    Благодаря безжалостному хищничеству всего одного вида, Homo sapiens, глобальная угроза биоразнообразию — всему разнообразию организмов и экосистем, существующих на Земле — теперь «беспрецедентна в человеческая история.

    Таков тревожный вывод нового доклада Организации Объединенных Наций. Опубликованная на прошлой неделе 1100-страничная «Оценка глобального биоразнообразия» (издательство Кембриджского университета) представляет собой наиболее полное исследование генетического и экологического разнообразия планеты из когда-либо проводившихся. Авторы По оценкам, по состоянию на 1995 г. 5 400 видов животных и 26 000 видов растений находятся под угрозой исчезновения, что примерно «в 50-100 раз превышает средний ожидаемый естественный уровень». зарегистрированы как вымершие, хотя это почти наверняка заниженная оценка, особенно в отношении тропических регионов, где многие исчезновения, вероятно, остались незамеченными.

    В тропических лесах, как определил проект ООН, темпы вымирания теперь могут в 1000–10 000 раз превышать предполагаемые естественные темпы, «исходя из предполагаемой средней продолжительности жизни от 5 до 10 миллионов лет для организмов с адекватными летописями окаменелостей».

    Каждый вид, который исчезает, делает планету немного беднее, потому что «биоразнообразие является естественным биологическим капиталом Земли».

    Насколько велико наше биотическое богатство? Именно это и хотела выяснить Программа ООН по окружающей среде.После двух лет работы около 1500 научных экспертов из более чем 80 стран по-прежнему существует огромная неопределенность. «Недавние оценки общего числа видов колеблются от 7 до 20 миллионов, — обнаружили исследователи, — но мы считаем, что хорошая рабочая оценка составляет от 13 до 14 миллионов, из которых только около 1,75 миллиона видов были научно описаны».

    Это может показаться щедрым изобилием, особенно с учетом того факта, что вымирание было постоянным явлением в течение 3.5-миллиардная история жизни на Земле: 99 процентов когда-либо существовавших видов исчезли по совершенно естественным причинам.

    Но проблема, как поется в старой песне, в том, что ты не знаешь, что у тебя есть, пока оно не исчезнет. Организм, который мы изгоняем из существования сегодня, завтра может оказаться чрезвычайно ценным. Чтобы процитировать только одну интересующую область, в отчете отмечается: «В 1993 году около 80 процентов из 150 лучших рецептурных лекарств, используемых в Соединенных Штатах, были синтетическими соединениями, созданными по образцу натуральных продуктов, полусинтетическими соединениями, полученными из натуральных продуктов или в несколько случаев натуральных продуктов.

    Кроме того, «некоторые виды имеют значение, непропорциональное их численности, например, регулирование поглощения растениями почвенного фосфора видами микоризных грибов. Исчезновение этих краеугольных видов значительно снизит продуктивную способность экосистемы.»

    Эта способность может стать критически важной, если климат планеты изменится или если быстрое преобразование ландшафта продолжится нынешними темпами, вызывая резкие изменения окружающей среды.

    Например, U.Исследователи N. обнаружили: «Соединенные Штаты потеряли 54 процента своих водно-болотных угодий. Таиланд потерял более 50 процентов своих мангровых зарослей, а атлантические леса Бразилии сократились примерно до 10 процентов от их первоначальной площади в 1 миллион квадратных километров. общей площадью 600 000 квадратных километров коралловых рифов, около 10 процентов уже разрушены без возможности восстановления».

    Непрекращающееся разрушение природных экосистем 5,6 миллиардами жителей Земли означает, что «даже если виды не вымрут, многие из них потеряют отдельные популяции или серьезно утратят генетическую изменчивость» — ключевую характеристику, которая позволяет организмам адаптироваться к новым условиям окружающей среды.Надпись: Распределение биоразнообразия Все номера в тысячах

    Описанное количество предполагаемых видов

    видов

    высокий

    Low

    4

    1000

    5 бактерий

    4

    3000

    50 Fungi

    72

    2700

    200 Protozoa

    200

    40

    200

    200

    40

    40

    1000

    270

    270

    500

    300 Nematodes 25

    1000

    100 Arthropods -Crustaceans 40

    200

    75 -Arachnids 75

    9000 9000 9000

    9000 9000

    100 000 200 000 Mollusks

    70

    200

    70

    200

    100 Chordates 45

    55

    50 других

    800

    200 итогов 1 750

    111 655 3 635 Распространение мировой наземной биологии mes Биом представляет собой регион континентального масштаба с характерной растительностью и климатом.Разнообразие организмов Общее количество видов на Земле оценивается примерно в 14 миллионов, из которых описано только 1,75 миллиона. Среди известных науке видов животных насекомые составляют большинство. Одни только жуки (тип Coleoptera) составляют 25 процентов всех видов животных. ИСТОЧНИК: Глобальная оценка биоразнообразия ИСТОЧНИК: «Разнообразие жизни», Эдвард О. Уилсон

    %PDF-1.4 % 1 0 объект > эндообъект 7 0 объект /Заголовок /Тема /Автор /Режиссер /Ключевые слова /CreationDate (D:202204030

    -00’00’) /ModDate (D:202102936+02’00’) >> эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > эндообъект 6 0 объект > эндообъект 8 0 объект > эндообъект 9 0 объект > эндообъект 10 0 объект > эндообъект 11 0 объект > эндообъект 12 0 объект > эндообъект 13 0 объект > эндообъект 14 0 объект > эндообъект 15 0 объект > эндообъект 16 0 объект > эндообъект 17 0 объект > эндообъект 18 0 объект > эндообъект 19 0 объект > эндообъект 20 0 объект > эндообъект 21 0 объект > эндообъект 22 0 объект > эндообъект 23 0 объект > эндообъект 24 0 объект > эндообъект 25 0 объект > эндообъект 26 0 объект > эндообъект 27 0 объект > эндообъект 28 0 объект > эндообъект 29 0 объект > эндообъект 30 0 объект > эндообъект 31 0 объект > эндообъект 32 0 объект > эндообъект 33 0 объект > эндообъект 34 0 объект > эндообъект 35 0 объект > эндообъект 36 0 объект > эндообъект 37 0 объект > эндообъект 38 0 объект > эндообъект 39 0 объект > эндообъект 40 0 объект > эндообъект 41 0 объект > эндообъект 42 0 объект > эндообъект 43 0 объект > эндообъект 44 0 объект > эндообъект 45 0 объект > эндообъект 46 0 объект > эндообъект 47 0 объект > эндообъект 48 0 объект > эндообъект 49 0 объект > эндообъект 50 0 объект > эндообъект 51 0 объект > эндообъект 52 0 объект > эндообъект 53 0 объект > эндообъект 54 0 объект > эндообъект 55 0 объект > эндообъект 56 0 объект > эндообъект 57 0 объект > эндообъект 58 0 объект > эндообъект 59 0 объект > эндообъект 60 0 объект > эндообъект 61 0 объект > эндообъект 62 0 объект > эндообъект 63 0 объект > эндообъект 64 0 объект > эндообъект 65 0 объект > эндообъект 66 0 объект > эндообъект 67 0 объект > эндообъект 68 0 объект > эндообъект 69 0 объект > эндообъект 70 0 объект > эндообъект 71 0 объект > эндообъект 72 0 объект > эндообъект 73 0 объект > эндообъект 74 0 объект > эндообъект 75 0 объект > эндообъект 76 0 объект > эндообъект 77 0 объект > эндообъект 78 0 объект > эндообъект 79 0 объект > эндообъект 80 0 объект > эндообъект 81 0 объект > эндообъект 82 0 объект > эндообъект 83 0 объект > эндообъект 84 0 объект > эндообъект 85 0 объект > эндообъект 86 0 объект > эндообъект 87 0 объект > эндообъект 88 0 объект > эндообъект 89 0 объект > эндообъект 90 0 объект > эндообъект 91 0 объект > эндообъект 92 0 объект > эндообъект 93 0 объект > эндообъект 94 0 объект > эндообъект 95 0 объект > эндообъект 96 0 объект > эндообъект 97 0 объект > эндообъект 98 0 объект > эндообъект 99 0 объект > эндообъект 100 0 объект > эндообъект 101 0 объект > эндообъект 102 0 объект > эндообъект 103 0 объект > эндообъект 104 0 объект > эндообъект 105 0 объект > эндообъект 106 0 объект > эндообъект 107 0 объект > эндообъект 108 0 объект > эндообъект 109 0 объект > эндообъект 110 0 объект > эндообъект 111 0 объект > эндообъект 112 0 объект > эндообъект 113 0 объект > эндообъект 114 0 объект > эндообъект 115 0 объект > эндообъект 116 0 объект > эндообъект 117 0 объект > эндообъект 118 0 объект > эндообъект 119 0 объект > эндообъект 120 0 объект > эндообъект 121 0 объект > эндообъект 122 0 объект > эндообъект 123 0 объект > эндообъект 124 0 объект > эндообъект 125 0 объект > эндообъект 126 0 объект > эндообъект 127 0 объект > эндообъект 128 0 объект > эндообъект 129 0 объект > эндообъект 130 0 объект > эндообъект 131 0 объект > эндообъект 132 0 объект > эндообъект 133 0 объект > эндообъект 134 0 объект > эндообъект 135 0 объект > эндообъект 136 0 объект > эндообъект 137 0 объект > эндообъект 138 0 объект > эндообъект 139 0 объект > эндообъект 140 0 объект > эндообъект 141 0 объект > эндообъект 142 0 объект > эндообъект 143 0 объект > эндообъект 144 0 объект > эндообъект 145 0 объект > эндообъект 146 0 объект > эндообъект 147 0 объект > эндообъект 148 0 объект > эндообъект 149 0 объект > эндообъект 150 0 объект > эндообъект 151 0 объект > эндообъект 152 0 объект > эндообъект 153 0 объект > эндообъект 154 0 объект > эндообъект 155 0 объект > эндообъект 156 0 объект > эндообъект 157 0 объект > эндообъект 158 0 объект > эндообъект 159 0 объект > эндообъект 160 0 объект > эндообъект 161 0 объект > эндообъект 162 0 объект > эндообъект 163 0 объект > эндообъект 164 0 объект > эндообъект 165 0 объект > эндообъект 166 0 объект > эндообъект 167 0 объект > эндообъект 168 0 объект > эндообъект 169 0 объект > эндообъект 170 0 объект > эндообъект 171 0 объект > эндообъект 172 0 объект > эндообъект 173 0 объект > эндообъект 174 0 объект > эндообъект 175 0 объект > эндообъект 176 0 объект > эндообъект 177 0 объект > эндообъект 178 0 объект > эндообъект 179 0 объект > эндообъект 180 0 объект > эндообъект 181 0 объект > эндообъект 182 0 объект > эндообъект 183 0 объект > эндообъект 184 0 объект > эндообъект 185 0 объект > эндообъект 186 0 объект > эндообъект 187 0 объект > эндообъект 188 0 объект > эндообъект 189 0 объект > эндообъект 190 0 объект > эндообъект 191 0 объект > эндообъект 192 0 объект > эндообъект 193 0 объект > эндообъект 194 0 объект > эндообъект 195 0 объект > эндообъект 196 0 объект > эндообъект 197 0 объект > эндообъект 198 0 объект > эндообъект 199 0 объект > /ProcSet [/PDF /Text /ImageC /ImageB /ImageI] >> эндообъект 200 0 объект > поток xڝXɎ6+0dAroALF0~vWz ОДЖ\З.m:pHVRhx.iћ1n|¯;&ª!CJt.zj~UOi~8RU»Bjɡ1#9[͑kמ=>_B

    Бактериальные микрокосмы подчиняются закону Тейлора: влияние абиотического и биотического стресса и генетики на среднюю и дисперсию плотности популяции | Экологические процессы

    Линейная зависимость между логарифмической дисперсией и логарифмическим средним (закон Тейлора) точно и надежно описывает, как изменчивость размера популяции менялась со средним размером популяции у бактерий P. fluorescens . Хотя штаммы с разными мутаторными генотипами и устойчивыми к антибиотикам фенотипами эволюционировали и были проанализированы в различных условиях окружающей среды, ни один фактор в наших экспериментах не изменил существенно линейность зависимости.

    В комбинированном ковариационном анализе, когда все кофакторы учитывались одновременно, экспериментальные воздействия были единственными факторами, которые влияли на наклон b закона Тейлора (таблица 2). В этом интегрированном анализе ни бактериальный штамм, ни планшет для анализа существенно не повлияли на b . Среди обработок наклон был неразличим для предков, контролей и популяций, обработанных только фагом.

    Исключительно высокий наклон обработки rif и исключительно низкий наклон обработки rif plus phage требуют дальнейшего подтверждения в экспериментах, предназначенных для получения более широкого диапазона вариации среднего логарифмического.Такое изменение средней логарифмической плотности может быть достигнуто за счет изменения концентрации питательных веществ rif, фага и KB. Рамсайер и др. (2011) показали, что изменение концентрации KB приводит к широкому изменению средней плотности бактерий и что применяется закон Тейлора. Наше исследование расширяет и обобщает эти выводы о законе Тейлора на влияние абиотической и биотической среды и эволюционный потенциал в виде скорости мутаций.

    Средние размеры популяции для одних генетических штаммов и экспериментальных обработок колебались гораздо шире, чем для других, но без дальнейшего исследования оставалось неясным, влияют ли эти различия в среднем на дисперсию в наборах повторов, то есть на отношение средней дисперсии.

    Когда разные штаммы и обработки анализировались отдельно (таблица 1), а не как части одного эксперимента, оценки наклона отличались в зависимости от штамма и обработки, хотя ни одна штамм или обработка не отвергала степенную форму закона Тейлора. В частности (раздел штаммов в таблице 1), штамма WT имели наклоны значительно меньше 2, в то время как штамма MutS имели наклоны, существенно не отличающиеся от 2. Следовательно, для заданного увеличения среднего размера популяции дисперсии WT Популяции увеличились на меньшую величину, чем дисперсии популяций MutS .В этом случае более низкое генетическое разнообразие WT по сравнению с MutS связано с более низкой скоростью увеличения дисперсии размера популяции. Эта возможная связь генетического штамма с наклоном предполагает, что скорость мутаций штамма (как источник генетической изменчивости) играет роль в определении наклона отношения среднего отклонения.

    Спекулятивные выводы предыдущего абзаца следует рассматривать как гипотезы для проверки в будущих экспериментах, а не как статистически хорошо обоснованные выводы по двум причинам.Во-первых, доверительные интервалы наклонов штаммов WT сильно перекрываются с доверительными интервалами наклонов соответствующих штаммов MutS (таблица 1). Во-вторых, разница между штаммами достигла здесь статистической значимости, потому что в этом анализе были объединены все различные обработки, которым подверглись штаммы WT , и все различные обработки, которым подверглись штамма MutS , тем самым увеличив размер выборки каждого для достижения очевидной статистической значимости.Предыдущий анализ эксперимента в целом учитывал факторный план эксперимента и различал популяции каждого штамма, подвергшегося каждому виду лечения; этот анализ не выявил значительного влияния деформации на уклон.

    Помимо возможной генетической связи с уклоном, популяции MutS/Rif- имели более высокий наклон, чем популяции MutS / Rif+ , и, аналогично, популяции WT/Rif- имели более высокий наклон, чем популяции WT / Rif+ популяций (опять же, с перекрывающимися доверительными интервалами в каждом сравнении).В совокупности эти результаты предполагают (слабо), что сочетание мутации и отбора определило значения b : гипотетически, MutS , возможно, увеличилось b в ходе эксперимента за счет увеличения дисперсии в темпах роста в результате повышенных скоростей мутаций, тогда как нижний наклон популяций Rif+ отражает действие отбора в прошлом. Это предложение заслуживает дальнейших экспериментальных и полевых испытаний. Имеют ли некоторые природные популяции низкий наклон из-за действия на них отбора?

    Если обработка rif повлияет на наклон в будущих экспериментах, где среднелогарифмическая плотность варьируется в более широких пределах, то мы можем интерпретировать этот эффект следующим образом: культивирование бактерий с rif, отобранных по генам, придающим устойчивость к rif, приводит к расхождению в темпах роста популяций среди популяций. в которых различные резистентные аллели (продемонстрированные на молекулярном уровне Escobar-Páramo et al.2012 г., их табл. 2) возникли в результате различных мутаций. Популяции, культивируемые с rif, всегда давали один или несколько устойчивых аллелей и не вымирали. Согласно однофакторному дисперсионному анализу (здесь не показано), скорость роста популяций, происходящих от разных мутантов, возникших среди бактерий, культивируемых с rif, значительно различалась. Этот предполагаемый увеличивающий дисперсию эффект отбора, управляемого rif, по-видимому, не действует в одновременном присутствии фага, потому что при обработке rif плюс фаг наклон был на ниже , а не на выше , чем на 2.Данные о молекулярной последовательности Escobar-Páramo et al. (2012, их таблица 2) может объяснить, почему наклон был значительно ниже 2 при обработке rif плюс фаг: при этой обработке все штамма MutS сходились к одному аллелю, в то время как при WT фаг вымер наполовину. популяций, а остальные вернулись к риф-устойчивому фенотипу, и все полученные штаммы стали продуцентами биопленки. Эти наблюдения предполагают взаимодействие между абиотическим (риф) и биотическим (фагом) селективным давлением на бактериальные популяции (см. дальнейшее обсуждение в Escobar-Páramo et al.2012). Действительно, было показано, что совместно эволюционирующий фаг влияет на адаптивную радиацию P. fluorescens в различных условиях окружающей среды (Benmayor et al. 2008).

    Альтернативное объяснение (предложенное рецензентом) того, почему все наклоны значительно превышали 1 (которое является наклоном, определяемым распределением Пуассона), может заключаться в том, что ошибка выборки увеличивается со средней численностью. Например, если некоторые клетки слипаются при высокой плотности, дисперсия среди культур с высокой плотностью может ложно возрасти.К сожалению, мы не можем проверить эту идею на наших данных, потому что у нас не было повторных подсчетов на чашку для данной популяции на чашке данного типа. Однако явным преимуществом использования микрокосма для изучения закона Тейлора является то, что ошибка выборки может быть исключена эмпирически в будущих экспериментах, например, путем построения графика дисперсии в зависимости от усилий по выборке для различных значений средней численности.

    Post A Comment

    Ваш адрес email не будет опубликован.