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一种更好的方法来判断哪些物种是脆弱的

野火、洪水、污染和过度捕捞是可以改变生态系统平衡的众多破坏之一,有时会危及整个物种的未来。但是,评估这些生态系统以确定哪些物种面临的风险最大,以便将保护行动和政策集中在最需要它们的地方,是一项具有挑战性的任务。

大多数此类努力都假设生态系统基本上处于平衡状态,并且外部扰动会在事物最终恢复到平衡状态之前导致暂时的转变。但这种假设无法解释生态系统经常处于变化之中的现实,其不同组成部分的相对丰度会随着它们自己的时间表而变化。现在,麻省理工学院和其他地方的一组研究人员提出了一种更好的预测方法来评估这些系统,以便对不同物种的相对脆弱性进行排名,并检测受到威胁但可能被忽视的物种。

他们发现,与今天进行此类排名的传统方法相反,种群数量最少或数量下降幅度最大的物种——今天通常使用的标准——有时并不是最危险的物种。

该发现今天发表在《生态快报》杂志上,由麻省理工学院土木与环境工程副教授SergueiSaavedra、最近的博士生LucasMedeiros博士撰写。'22和其他三个。

Saavedra说,这项新工作类似于几十年前EdwardLorenz对天气模式的分析彻底改变了该领域的方式。洛伦兹的研究表明,微小的扰动最终可能会导致非常大的结果——著名的说法是蝴蝶在一个地方拍打翅膀最终可能在其他地方引发飓风。“即使是无限接近的初始条件在给定的时间段内也会有很大差异,因此变得不可预测,”他说。考虑到这一点,“我们说,如果我们用同样的视角来试图找出最敏感的物种会发生什么?”

在某些情况下,就像在天气预报方面一样,科学家们了解现象的基本物理特性,并且可以在一定程度上产生描述其动力学的方程。他说,复杂的生态系统并非如此,我们甚至没有单一物种动力学的基本方程,更不用说整个系统了。但他说,在过去十年左右的时间里,该团队开发了数学技术,以便“我们可以在不知道基本方程的情况下描述动力学”,只要有足够的时间序列数据可以使用。

该团队开发了两种不同的方法,称为预期灵敏度排名和特征向量排名。两种方法在使用大量模拟数据的测试中表现良好,在模拟模型的基本假设下,产生的排名与预期的排名非常接近。

对物种脆弱性进行排名的传统尝试往往侧重于诸如体型(较大的物种往往更容易受到伤害)以及种群规模等指标,这两者在很多时候都是有用的指标。但是,正如Saavedra指出的那样,“这些物种嵌入群落中,并且这些群落具有非线性的紧急行为,因此一个地方的微小变化会以不同的方式完全改变系统的其他方面。”

事实上,生态系统中的物种可能具有上升和下降的丰度,有时是周期性的,有时是随机的或由外力决定的,这意味着给定扰动的确切时间可能会产生很大的不同——平衡模型无法解释这一点。“基于平衡动力学的方法具有物种相互作用效应的这种静态观点,”Medeiros说。“在非平衡丰度波动下,这些相互作用会随着时间而改变,影响任何给定物种对扰动的敏感性。”

例如,夏季高度活跃但冬季休眠的物种可能会受到夏季野火或热浪的强烈影响,但如果在冬季发生破坏则完全不受影响。或者,如果捕食者物种与其猎物之间的相互作用在一年中发生变化,那么破坏的时间在某些季节可能比其他季节更具破坏性。

Saavedra说,新的分析方法广泛适用于任何类型的生态系统,无论是海洋还是陆地、热带还是北极。事实上,当应用于具有许多相互作用和恒定流动的系统时,这些公式是如此普遍,以至于一些研究人员也成功地将它们应用于预测金融市场的动态。

“这些技术对于任何非线性动力学或一般不平衡的动力学系统都非常普遍,”Saavedra说。他说,小组中一直在研究这些技术的一名学生最终为一家对冲基金工作,另一名学生则休假到一家外国银行工作。“他基本上能够应用这些技术,而且它们正在发挥作用。”

但这项工作的主要目标仍然是评估物种脆弱性,并且这些发现已经开始应用。例如,该论文的主要作者Medeiros正在加州大学圣克鲁斯分校和国家海洋和大气管理局工作,将这些技术应用于渔业管理。“特别是渔业,你有很多数据系列,可以观察这些种群规模随时间的上升和下降,”Saavedra说。他说,利用这些数据,现在可以“准确预测对气候变化或最高捕捞配额等最敏感的物种”。

期刊信息:生态快报

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