Ақпарат

Ең қолайлы биоәртүрлілік индексі

Ең қолайлы биоәртүрлілік индексі


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Мен шөпті басқарудың екі түрлі әдісінің (жайылым мен машинамен шабу) гүлдердің биоалуантүрлілігіне әсері бойынша тергеу жүргіземін.

Мен өз деректерімді жинадым, енді оны мағыналы және дұрыс нәтиже беретіндей өңдеу керек. Менің деректерім әр түр үшін 0,25 м өлшенген% молшылықпен ауданға 25 үлгі түрінде берілген.2 квадрат.

Қазіргі уақытта мен Диснейдің индексі деп аталатын стандартты емес әртүрліліктің сандық әдістемесін қолданамын (мен оны RHL Disney атымен аттас деп ойлаймын, бірақ мен оны сипаттайтын сілтемелерді таба алмаймын), онда біз әр түрге салмақ тағайындаймыз. пайыздық мөлшерлеме негізінде келесідей:

Содан кейін біз осы салмақтарды индексті келесідей есептеу үшін қолданамыз (яғни, түрдің санына қатысты салмақтардың қосындысын есептеу арқылы):

Мен бұл талдаудың осы түрі үшін қолдануға болатын ең жақсы әртүрлілік индексі ме, әлде мен қарастыратын басқалар бар ма екенін білгім келеді.

Алдын-ала рақмет!


Сізді бета әртүрлілігі қызықтырады, бұл таксоның құрамының өзгеруі (яғни альфа әртүрлілігі). Бета әртүрлілікті есептеуге бірнеше тәсілдер бар және дұрыс таңдау әдетте сіз жауап беруге тырысатын сұраққа байланысты болады. Ең көп таралған тәсілдер осы мақалада өте жақсы сипатталған:

Андерсон, MJ және т.б. 2011. Бета әртүрлілігінің бірнеше мағыналарын шарлау: тәжірибелі эколог үшін жол картасы. Экология хаттары 14:19-28

P.S. Мен Диснейдің индексімен таныс емеспін, сондықтан оның артықшылықтары туралы түсініктеме бере алмаймын.

P.P.S. Сізді де осы сұрақ қызықтыруы мүмкін.


Сіз Колефтің қағазын қарағыңыз келуі мүмкін (ашық рұқсат @ JAE http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1046/j.1365-2656.2003.00710.x/abstract).

Сізде сандық деректер бар екенін ескере отырып, сіз болу/болмау мен сандық шаралар арасындағы айырмашылықты қарауыңыз керек. Ақпаратты жоғалтпау үшін Брай-Кертис шарасы немесе осыған ұқсас нәрсе Соренсен немесе Уиттейкерге қарағанда әлдеқайда жақсы болар еді.


Мен «Дисней индексі» туралы ештеңе білмеймін, бірақ сіз қолданатын теңдеу бұл биологиялық әртүрлілік индексі Simpson D нұсқасы сияқты. Егер сіз жай ғана сайттардың екі түрін (екі басқару стратегияңыз) бағалайтын болсаңыз, мен сиректеу әдісін ұсынар едім. Мұны R -дағы вегетариандық пакетте немесе EstimateS http://viceroy.eeb.uconn.edu/EstimateS/ Роберт Колуэллде бағалауға болады. Сиректеу сіз тапқан түрлер санын бағалауды есептеу кезінде сізде бар үлгілер санын ескереді. Сондай-ақ Chao1 және Chao2 сияқты түрлердің байлығының тура бағалаушыларын пайдалануға болады. Менің ойымша, ең жақсы «әртүрлілік индексі» - Хурлберттің PIE

Бұл көмектеседі деп үміттенеміз.


Биоәртүрлілік жағдайындағы жаһандық тенденцияларды өлшеу: құстарға арналған Қызыл тізім индекстері

Планетаның биоалуантүрлілігінің тез жойылуы әлем халықтарын 2010 жылға қарай биоалуантүрліліктің жоғалу жылдамдығының айтарлықтай төмендеуіне қол жеткізуге мақсат қоюға итермеледі. Алайда, бізде бұл мақсатқа жету жолындағы прогресті бақылаудың барабар әдісі әлі жоқ. . Мұнда біз 1988 жылдан 2004 жылға дейін әлемдегі құстардың барлық түрлерінің жалпы қауіптілік статусын (болжамды салыстырмалы түрде жойылу қаупін) анықтау үшін IUCN Қызыл тізіміне негізделген индекстерді шығару әдісін ұсынамыз. Қызыл тізімдегі әр санатта және мәртебенің шынайы жақсаруы немесе нашарлауы нәтижесінде бағалау арасындағы сан өзгереді. Құстардың барлық түрлеріне арналған RLI олардың жалпы қауіптілік жағдайы 1988 жылдан бері нашарлай бергенін көрсетеді. Бөлінбеген индекстер нашарлау бүкіл әлемде және барлық негізгі экожүйелерде болғанын көрсетеді, бірақ әсіресе Индо-Малай құстарының көрсеткіштерінің күрт төмендеуімен (күшейе түсуіне байланысты) Сундай ойпаттарының ормансыздануы) және альбатростар мен жарғақшамдар үшін (коммерциялық ұзақ балық шаруашылығында кездейсоқ өліммен байланысты). RLI биологиялық әртүрлілік жағдайындағы жаһандық тенденцияларды сандық бағалау үшін түр популяциясының тенденциясына және тіршілік ету ортасына негізделген көрсеткіштерді толықтырады. Олардың негізгі әлсіз жақтары - күйдің өзгеруінің шешілуі өте қатал және кейбір өзгерістердің анықталуына дейін кідірістер болуы мүмкін. Олардың ең үлкен күші - олар ықтимал бейтарап жиынтық емес, бүкіл әлем бойынша таксономиялық топтағы барлық дерлік түрлерден алынған ақпаратқа негізделген. Қазіргі уақытта қолайлы деректер тек құстар үшін ғана қол жетімді, бірақ басқа таксономиялық топтар үшін индекстер әзірленуде, сонымен қатар барлық негізгі таксономиялық топтардың стратификацияланған іріктемесіне негізделген іріктелген көрсеткіш.

Дәйексөз: Butchart SHM, Stattersfield AJ, Bennun LA, Shutes SM, Akçakaya HR, Baillie JEM және т.б. (2004) Биоәртүрлілік жағдайының жаһандық тенденцияларын өлшеу: құстардың қызыл тізімінің көрсеткіштері. PLoS Biol 2 (12): e383. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0020383

Академиялық редактор: Уолт В.Рид, Мыңжылдық экожүйені бағалау

Алынған: 2004 жылғы 25 мамыр Қабылданды: 2004 жылғы 10 қыркүйек Жарияланды: 2004 жылғы 26 қазан

Авторлық құқық: © 2004 Butchart және т.б. Бұл Creative Commons Attribution лицензиясының шарттары бойынша таратылатын ашық қол жетімді мақала, егер түпнұсқаға дұрыс сілтеме жасалған болса, кез келген ортада шектеусіз пайдалануға, таратуға және шығаруға рұқсат береді.

Бәсекелес мүдделер: Авторлар мүдделер қақтығысы жоқ деп мәлімдеді.

Қысқартулар: ACAP, CBD альбатросстары мен жарқылдақтарын сақтау туралы келісім, CMS биологиялық әртүрлілік туралы конвенция, IUCN қоныс аударатын түрлер туралы конвенция, Дүниежүзілік табиғатты қорғау одағы RLI, Қызыл тізім индексі


Реферат

Түрлер популяциясының тенденцияларын сақтау жаһандық табиғатты қорғау мақсаттарына жетуді бақылау, инвестицияларды негіздеу, мақсатты жауаптарды жоспарлау және жойылып бара жатқан түрлер туралы хабардарлықты арттыру үшін өте маңызды. Көптеген жаһандық индикаторлар баяу жауап береді және жойылу қаупі жоғары емес, жалпы түрлер туралы есеп береді. Мұнда біз Австралияның қауіпті құстарының жыл сайынғы өзгерістерін қадағалаудың динамикалық құралы ретінде қауіпті түрлердің индексін жасаймыз. Тірі планеталар индексі әдісіне негізделген және жүйелі түрде зерттелген 65 құс таксоны үшін 17000 -нан астам уақыттық серияларды қамтитын индекстің екінші қайталануында 1985-2016 жылдар аралығында орташа 59% -ға, ал 2000-2016 жылдар аралығында 44% -ға төмендеу байқалады. жағадағы және құрлықтағы құстар үшін ауыр, ал теңіз құстары үшін ең аз ауыр. Индекс биологиялық әртүрлілік туралы конвенцияның Aichi 12 -мақсатына сәйкес өнімділікті өлшеудің потенциалды құралдарын ұсынады, бұл үкіметтерге, агенттіктерге және жұртшылыққа жойылып бара жатқан түрлердің өзгеруін бақылауға мүмкіндік береді.


Кіріспе

Тіршілік ету ортасының үнемі өсіп келе жатқан деградациясы, жергілікті емес түрлердің таралуы, ресурстарды шамадан тыс пайдалану және климаттың жылынуы жағдайында түрлердің әртүрлілігі барлық кеңістіктік масштабта өзгереді [1–4]. Жақында 2030 жылға қарай жаһандық мұхит пен құрлықтың кем дегенде 30%-ын қорғау міндеттемесін ала отырып, биологиялық әртүрлілік эрозиясын тоқтатуға және тіпті кері қайтаруға бағытталған амбициялық сақтау мақсаттары ұсынылды [5,6]. Дегенмен, бірнеше зерттеулер түрлердің әртүрлілігі дүние жүзінде қорғалатын аумақтардан тыс жерлерде жоғарырақ болатынын көрсеткенімен [7,8], іргелес жатқан қатаң қорғалатын, шектеулі және қорғалмаған аумақтар түрлер байлығының әртүрлі деңгейлерін қолдау дәрежесі (αәртүрлілік) немесе әр түрлі түрдегі композициялар (ß-әртүрлілік) шешілмеген мәселе болып қала береді. Шынында да, экожүйе жұмысының тұрақтылығы және аймақтық ауқымда экожүйе қызметтерінің үздіксіз жеткізілуі аймақтық бассейнді құрайтын түрлер санымен (γ-әртүрлілік) [9–11] оң байланысты, ол жергілікті немесе учаскелік әртүрлілікке (α) тәуелді. -әртүрлілік) және учаскелер арасындағы түр құрамының ұқсас еместігі (ß-әртүрлілік) [12,13].

Тарихи тұрғыдан алғанда, көптеген ерекше қорғалатын табиғи аумақтар таңғажайып ландшафттар мен теңіз көріністерін сақтап қалу үшін және экологиялық қанағаттанарлық және жойылу қаупі төнген түрлер үшін қолайлы экологиялық жағдайларды (тіршілік ету ортасы мен климат) қамтамасыз ету үшін құрылған [14]. Мұндай кездейсоқ таңдау көршілес қорғалатын және қорғалмайтын аймақтардың түрлерінің бір-біріне ұқсамауына себеп болуы мүмкін. Бұл потенциалды тіршілік ету әсерінен басқа, табиғатты қорғауға тәуелді кейбір түрлер қорғалатын табиғи аумақтардан тыс жерде адамдардың әрекетімен жойылуы мүмкін [3,15,16], сонымен қатар түрлердің қорғаныс деңгейлері арасындағы айырмашылығын арттыруы мүмкін. Осылайша, теңгерім бойынша, жергілікті қоршаған орта жағдайлары мен қорғау деңгейінің түр құрамына салыстырмалы әсері әлі күнге дейін белгісіз, ал қоршаған орта жағдайларын, сынамалардың мөлшерін және түрлердің пайда болуын бақылау кезінде қорғау деңгейінің ішінара әсері таксондар мен түрлер бойынша зерттеуді қажет етеді. биомалар. Бұл жерде біз қорғалатын аумақтарды жоғары орналастыру гипотезасын жасаймыз α-ішінде салынған үлгісі бар қорғалмаған әріптестеріне қарағанда әртүрлілік ß-қорғалмаған аймақтарда жақын қорғалатын табиғи аумақтарда кездесетін түрлердің тек бір бөлігі ғана болатын әртүрлілік (1-сурет). Балама ретінде қорғалған және қорғалмаған әртүрлі түрлер болуы мүмкін, бұл γ-әртүрліліктің механикалық өсуін тудырады (1-сурет).

Бұл гипотетикалық мысал тек қорғаныстың 2 деңгейін және түрдің байлығының айырмашылығының 2 деңгейін ғана қарастырады (шеңбер аумағы). Сол жақта қорғалмаған аймақта кездесетін түрлер қорғалатын аймақта да бар, ал керісінше емес, сондықтан кедей аймақта бай аймақтың түр құрамында ұялаған түрлердің тек бір бөлігі ғана орналасады. Оң жақта түр айналымы максималды, әр қорғау деңгейіне 3 түр тән және екеуіне де ортақ түр жоқ. Түрлердің көбеюі γ әртүрліліктің механикалық өсуіне әкеледі. Орталықта екі үлгі де бар, кейбір түрлері қорғалмаған аймақта да, қорғалатын аймақта да кездеседі (ұя салу), бірақ кейбір түрлер әр қорғаныс деңгейіне (айналымға) ғана тән. Белгішелер https://www.publicdomainpictures.net/ сайтынан алынды және Public Domain Dedication 1.0 лицензиясында.

Нақтырақ айтсақ, біз көптеген аймақтар бойынша кең көлемді және түрге бай 3 мәліметтер жиынтығын қолданамыз (44 қорғалатын аймақта риф балықтарының 1447 түрі, 1923 қорғалатын табиғи аумақта француз Альпісінің 3532 өсімдік түрі және 415 қорғалатын аумақта 639 солтүстік американдық құстар түрі S1 кестені қараңыз). ) іргелес (<50 км) қатаң қорғалатын, шектелген және қорғалмаған аумақтар арасындағы түрлердің әртүрлілігі мен құрамын салыстыру. Біз адамдарға келу, пайдалану мен әсер ету қатаң бақыланатын және шектеулі болған кезде, біз қатаң қорғалатын аймақты анықтаймыз, мысалы, теңіз қорықтары, яғни Халықаралық табиғатты қорғау одағы (IUCN) I және II санаттары. Шектеулі аймақтарда адамдардың іс -әрекеті бақыланады, бірақ IUCN III -VI санаттарына сәйкес кейбір ресурстарды өндіруге рұқсат етілген. Біз қоршаған ортаның жағдайы мен түрлердің алуан түрлілігіне қорғаудың салыстырмалы әсерін тексеру және егер бар болса, консервация әсеріне жарық түсіру үшін 2 кеңістіктік шкала бойынша 2 қосымша статистикалық талдау жасаймыз.

Біріншіден, біз әр аймақтағы түр құрамына қоршаған ортаны қорғау әсерінен қорғану әсерін ажырату үшін жергілікті зерттеулер (яғни, трансектілер) шкаласы бойынша қашықтықтан қысқарту анализін (dbRDA) қолданамыз. Екіншіден, біз Jaccard ұқсастық индексін қолданамыз (ß-әртүрлілік) қорғаныс деңгейлері арасындағы түр құрамының айырмашылығы белгілі бір аймақта кіргізілгенін анықтау (яғни, ерекше қорғалатын аумақтарда болатын түрлер ерекше қорғалатын аумақтарда да бар) немесе негізінен түрлердің ауысуына немесе қорғаныс градиентінің бойымен ауыстырылуына байланысты ( яғни қорғалатын табиғи аумақтарда кездесетін түрлер қорғалмаған аймақтарда жоқ және керісінше) (2-сурет). Соңында біз бір қорғау деңгейіне ғана тән түрлердің саны мен сипаттамаларын анықтаймыз.

Қорғау және қоршаған орта жағдайларының 50 км буфердегі (қорғалмайтын аумақтардан және/немесе шектелген аумақтардан) ерекше қорғалатын аумақтарды зерттеу және қоршаған зерттеулер арасындағы байқалатын айналымға шекті әсері (n = 18, 131, 5) риф балықтары үшін (A), құстар (Б) және альпілік өсімдіктер (C). Кейбір қатаң қорғалатын аумақтар алынып тасталды, өйткені қоршаған орта жағдайлары зерттеулердің арасында қатаң түрде бірдей болғандықтан, қорғау мен қоршаған орта жағдайларының салыстырмалы үлесін салыстыруға болмайды. Жұлдызшалар Фишерді көрсетеді б-ANOVA алмастыруды қолданатын әрбір таксон үшін қорғаныс пен экологиялық жағдайдың жиынтық ішінара әсерін білдіретін мән, яғни әрбір қоршаған орта мен қорғау деңгейінің байқалатын түрлердің айналымымен маңызды байланысы бар ма, жоқ па. Шикі деректерді https://github.com/LoiseauN/Betadiversity-protected-areas сайтынан табуға болады.


Қашықтықтан зондтау: тарихы, принциптері және түрлері

Қазіргі заманғы қашықтықтан зондтау технологиясының өте ұзақ тарихы бар, ол 19 ғасырдың аяғында камераның пайда болуымен байланысты.

Бастапқыда камералар жерде суретке түсіру үшін қолданылды, бұл сәттерді уақытында түсірудің қызықты және қызықты әдісін ұсынды (және әлі де солай етеді), не болғанын суретке немесе кескіндемеге қарағанда шынайы көрінетін және жазуға мүмкіндік береді. сурет салу немесе бояудан гөрі тезірек түсіріледі.

Қашықтықтан зондтаудың идеясы мен тәжірибесі алғаш рет 1840 -шы жылдары пайда болды, ол кезде белгілі бір пейзажға басқаша және мүмкін ашылатын көзқарас бейімделу нүктесінен, мысалы, көлбеу немесе ғимарат, және күш -жігермен суретке түсіру арқылы алуға болатыны белгілі болды. Топографиялық картаға түсіру мақсатында бекітілген шарларға бекітілген камералардың көмегімен суретке түсіру арқылы Жердің бетіне төмен қарауға арналған.

Әуе перспективасы жердегіге қарағанда мүлдем басқаша көрініс беретіні белгілі болды. Өткен ғасырдың соңындағы ең жаңа платформа - бұл Еуропада жаңалық ретінде жұмыс істеген әйгілі көгершін флоты.

Бірінші дүниежүзілік соғысқа қарай ұшақтарға камералар орнатылды, олар жер бетінің едәуір үлкен аумақтарын әуеден көруге мүмкіндік берді және мәліметтер мен ақпарат алу әдісі ретінде пайдаланылды, бұл әскери барлауда баға жетпес болды. Осылайша, аэрофототүсірілім 1960 жылдардың басына дейін бетті тік немесе қиғаш перспективадан бейнелеудің бірыңғай стандартты құралы болып қала берді.

Спутниктік қашықтықтан зондтау тарихын ресейлік және американдық бағдарламалардың ғарыштық дәуірінің алғашқы күндерінен бастауға болады. Бұл іс жүзінде сенсорлардың бірнеше түрін қолдана отырып, ғарыш аппараттарынан бейнелеу беттерінің қосарланған тәсілінен басталды. Екінші дүниежүзілік соғыстан кейін, 1946 жылы Германиядан сатып алынған, автоматтандырылған фотокамерасы немесе кинокамерасы бар V-2 зымырандары Нью-Мексико штатындағы Уайт құмнан биік биіктікке ұшырылды.

Бұл зымырандар ешқашан орбитаға жете алмады, бірақ көлік көтерілген кезде жер бетін суретке түсірді. 1960 жылдары ғарыш бағдарламасының пайда болуымен ғарышкерлер мен ғарышкерлер жерді айналып жүрген ғарыш кемесінің терезесінен суретке түсіре бастады.

Бүгінгі таңда қашықтықтан зондтау әуе және спутниктік технологияларды пайдалана отырып, кинофотосуреттерді ғана емес, сонымен қатар цифрлық камераны, сканерді және бейнені, сондай-ақ радиолокациялық және жылу датчиктерін пайдалана отырып жүзеге асырылады (11.1-сурет).

Бұрынғыдан айырмашылығы, қашықтықтан зондтау электромагниттік спектрдің тек көрнекі бөлігімен, яғни жалаңаш көзбен көруге болатын нәрсемен шектелсе, бүгінде арнайы сүзгілерді, фотопленкаларды және басқа да сенсорларды, спектр бөліктерін пайдалану арқылы адам көзіне көрінбейтін заттарды да қолдануға болады.

Осылайша, қазіргі уақытта қашықтықтан зондтау көбінесе қоршаған ортаны басқаруда қолданылады, ол үшін ақпаратты тез, дәл және жаңартуды қажет етеді.

2. Қашықтықтан зондтау принциптері:

Қашықтан зондтау алыс объектілерден немесе материалдардан шағылған немесе шығарылатын әр түрлі толқын ұзындығының сәулеленуін анықтау мен өлшеуді қамтиды, бұл оларды анықтауға және санаттауға көмектеседі.

Ол өлшеуге арналған төрт негізгі компонентті ұсынады, олар мыналарды қамтиды:

Олардың ішінде энергия көзі немесе электромагниттік энергия өте маңызды, өйткені ол мақсаттан сенсорға ақпаратты берудің шешуші құралы болып табылады. Ол электромагниттік спектр ретінде сипатталады, онда спектрдің белгілі бір аймағындағы энергияны сипаттайтын көптеген формалар бар (11.2-сурет).

Бұл көрінетін жарық, радио толқындар, микротолқынды пештер, жылу, ультракүлгін сәулелер, рентген және гамма-сәулелер. Бұл спектр өте қысқа толқын ұзындығынан (ғарыштық гамма -сәулелер) өте ұзақ толқын ұзындығына (радио және теледидар толқындары) дейінгі электромагниттік энергияның континуумына шолу болып табылады. Бұл бөлімдер абсолютті және нақты емес, өйткені бір -бірінің үстіне шығуы мүмкін.

Толқын ұзындығының негізгі бірлігі метрмен (м) өлшенеді. Электромагниттік спектрдің көрінетін (инфрақызыл сәулесін қоса алғанда, көрінетін және жақын) инфрақызыл бөліктеріндегі энергияның көп бөлігі микрометрмен өлшенеді (10-6м) [1 микрометр = 10 000 ангстром]. Миллиметр ұзағырақ толқын ұзындығы үшін қолданылуы мүмкін (көк – 0,4 – 0,5 мм).

Толқын ұзындығына және номиналды спектрлік орналасуына байланысты негізгі қосымшаларды жіктеу үшін сәйкес спутниктік жолақтармен сәйкестендіруге болады.

3. Қашықтықтан зондтау түрлері:

Жерсеріктік қашықтықтан зондтау сенсорлық жүйелердің келесі екі түрінің біреуін алып жүре алатын орбитадағы спутниктерден Жер бетіндегі ерекшеліктер туралы ақпаратты жинауды қамтиды:

(i) Пассивті жүйе:

Ол әдетте Жер бетінен шағылған және/немесе шығарылатын электромагниттік сәулелену мөлшерін жазатын шағын сенсорлар немесе детекторлар жиынынан тұрады. Осылайша, пассивті қашықтықтан зондтау кескінделген беттің табиғи түрде шағылысқан немесе шығарылатын энергиясына сүйенеді.

Қашықтан зондтау құралдарының көпшілігі бұл санатқа кірмейді, олар көрінетін, жақын инфрақызыл және термиялық инфрақызыл энергияның суретін алады. Көп спектрлі сканер пассивті жүйенің мысалы болып табылады (11.3-сурет). Пассивті көрінетін және жақын инфрақызыл деректер әртүрлі ГАЖ қолданбаларында, мысалы, өсімдіктер мен жерді пайдалануды жіктеуде қолданылады және әртүрлі уақыттық және кеңістіктік масштабтарда орындалуы мүмкін.

(ii) Белсенді жүйе:

Жүйенің бұл түрі өзінің электромагниттік сәулеленуін таратады және кері сигналдың қарқындылығын өлшейді. Осылайша, белсенді қашықтан зондтау сенсордың өзінің жарықтандыруын қамтамасыз ететінін және қайтарылатын нәрсені өлшейтінін білдіреді. Мұндай жүйені қолданатын қашықтықтан зондтау технологияларына лидар (лазер) мен радар кіреді.

Синтетикалық саңылау радары (SAR) - белсенді жүйенің мысалы. 1991 жылы ERS-1 синтетикалық диафрагмалық радар (SAR) спутнигі ұшырылғаннан кейін белсенді қашықтықтан зондтау (радар және лидар) жүйелері тез қолданылуда. Көрінетін/инфрақызылға жақын суреттермен салыстырғанда радарлар жер бетінің әр түрлі қасиеттеріне сезімтал. .

Мысалы, радарлық кескіндер өсімдіктердің түсіне емес, жапырақтардың пішініне, бағытына және өлшеміне және олардың ылғалдылығына сезімтал. Сол сияқты, ауадағы лидарлар негізінен үш өлшемді беттік топографияны картаға түсіру үшін қолданылды. Қолданыстағы және жоспарланған радиолокациялық және лидарлық биіктіктер әлемдегі мұз қабаттарының биіктігі мен теңіз деңгейін сантиметрлік дәлдікпен бақылауға көмектеседі.

4. Қашықтықтан зондтаудың артықшылықтары:

Қашықтан сезілетін бейнелеу жүйелерінің камералық фотографияға қарағанда бірнеше артықшылығы бар, ол келесі екі жолмен айтарлықтай ерекшеленеді:

(i) ол электромагниттік спектрдің көрінетін бөлігімен ғана шектелмейді (толқын ұзындығында шамамен 0,4-тен 0,7 микрометрге дейін), сонымен қатар энергияны инфрақызылға жақын, термиялық инфрақызыл және радио толқынының ұзындығы сияқты көзге көрінбейтін толқын ұзындығында өлшей алады. .

(ii) Қашықтықтан зондтау құралдарының көпшілігі бір уақытта әр түрлі толқын ұзындығын жаза алады, бұл бір емес, жер бетіндегі бір орынның көптеген суреттерін береді, олардың әрқайсысы диапазон деп аталатын толқын ұзындығының әртүрлі диапазонына сәйкес келеді.

Осылайша, Жерді бақылау спутниктері алған қашықтықтан сезілетін мәліметтер Жер бетін зерттеуге бірқатар артықшылықтар береді, олар:

(i) Жақсы спектрлік (инфрақызыл жолақтарды қоса) және кеңістіктік ажыратымдылық.

(ii) кең аймақтық хабарлауға мүмкіндік береді.

(ііі) мәліметтерді үздіксіз алуға мүмкіндік береді.

(iv) Тұрақты қайта қарау мүмкіндігіне байланысты жаңартылған ақпаратты қамтамасыз етеді.

(v) үнемді және картаға сәйкес деректерді ұсынады.

(vi) Тарихи деректердің үлкен мұрағатын ұсынады.

(vii) спутниктік сандық деректерді басқа сандық деректермен біріктіруге мүмкіндік береді.

(viii) цифрлық деректерді өңдеу немесе жақсарту мүмкіндігі бар,

(ix) Стерео көру мүмкіндігін береді.

5. Қашықтықтан зондтаудың шектеулері:

Жерден түсіруге қарағанда қашықтықтан зондтаудың артықшылықтары көп болғанымен, қашықтықтан зондтау жердегі зерттеу әдістерін толық алмастыра алмады, негізінен бұл технологияның кейбір шектеулері әлі де бар.

(i) Деректерді жинау мен деректерді сатып алу құны.

(ii) Деректерді талдау және интерпретациялау мәселелері.

(iii) Әртүрлі сенсорлардың кеңістіктік, спектрлік және уақытша рұқсаттары бар ықтимал шектеулер.

(iv) Кейбір сенсорлар мүмкін емес сияқты ауа райының барлық мүмкіндіктеріне қатысты мәселелер ‘қараңыз ’ бұлт арқылы.

Бұл шектеулерге қарамастан, қашықтықтан зондтаудың жерүсті зерттеулерге қарағанда көптеген артықшылықтары бар, өйткені үлкен жер учаскелерін кез келген уақытта зерттеуге болады, ал басқа жағдайда қол жетпейтін жер учаскелерін (немесе теңізді) бақылауға болады.

Спутниктік технологияның және көп спектрлі сенсорлардың пайда болуы бұл мүмкіндікті одан әрі арттырды, бұл жердің өте үлкен аудандарының суретін бір өту кезінде түсіру мүмкіндігімен және әдетте адам көзіне көрінбейтін орта туралы мәліметтер жинау арқылы. .

6. Қашықтан зондтау қолданбалары:

Спутниктік деректер жаңартылатын және жаңартылмайтын ресурстарымызды дұрыс басқаруға мүмкіндік береді, өйткені ол Жер беті туралы уақтылы және егжей-тегжейлі ақпарат береді.

Төменде спутниктік деректерді қолданудың кейбір маңызды мысалдары келтірілген:

(і) өсімдіктердің түрлері мен олардың жай -күйін бағалау және бақылау.

(ii) Ауыл шаруашылығы меншiгiн басқаруды жоспарлау және дақылдардың түсiмдiлiгiн бағалау.

(ііі) пайдалы қазбалар мен мұнай барлауды қоса алғанда, топырақты зерттеу.

(v) Су ресурстары мен жер асты суларын барлауды бақылау мен жоспарлау.

(vi) Географиялық ақпарат

(vii) Картаны жасау және тақырыптық карталарды қайта қарау және шығару.

(viii) Ауа-райы және ауылшаруашылық болжамдары және қоршаған орта мен табиғи апаттарды бағалау.

(xi) Дәл гео-сілтеме.

(xii) Лазерлік пленканы жазу және басып шығару.

Орман ресурстарын басқарудағы қашықтықтан зондтауды қолдану:

(i) Спутниктен түсірілген суреттер топырақ түрлерінің көрінетін шекарасын қамтамасыз ете алады, ал қашықтықтан зондтау топыраққа таяз енуді қамтамасыз етеді. Қосымша физикалық мәліметтерді топырақ бетінің спектрлік қолтаңбасынан алуға болады.

(ii) Қашықтықтан зондтау топырақтарды жіктеуге мүмкіндік береді, оны қашықтықтан зондтау кескіндері мен спектрлік белгілер арқылы түсіндіруге болады.

(iii) Қашықтықтан зондтау ормандардың, шабындықтардың өнімділігі, жабайы табиғаттың тіршілік ету ортасының жағдайы, жерді пайдалану және рекреациялық жарамдылық туралы ақпаратты бере алады, бұл болашақта қоршаған ортаны қорғауға мүмкіндік береді.

(iv) Динамикалық ерекшеліктерді, эрозияны және топырақ ылғалдылығын салыстыру үшін көп уақыттық әдістерді қолдануға болады.

(v) Қашықтықтан зондтауды жердегі радиолокаторлармен үйлестіре отырып, диагностикалық топырақ горизонттарының, мысалы, альбик, сподикалық және аргилльді горизонттар немесе топырақ/тас шекаралары сияқты өзгерістерді анықтау үшін пайдалануға болады.


Әдістер

Википедия деректері

Біз 2015 жылдың 1 шілдесінен бастап 2020 жылдың 31 наурызына дейінгі кезеңде IUCN түрлерінің күнделікті пайдаланушылар көрінісін жүктеу үшін Википедия бетін қарау API (қолданбалы бағдарламалау интерфейсі) мен Python тілінде жазылған бағдарламалық жасақтаманы қолдандық (2020 жылдың 16-21 сәуірінде жүктелген). Біз Уикипедияның таксономиялық тобындағы бауырымен жорғалаушылар, сәулелі балықтар (Actinopterygii), сүтқоректілер, құстар, жәндіктер мен қосмекенділердегі Википедия беттерімен (араб, қытай, ағылшын, француз, неміс, итальян, Жапон, португал, орыс және испан). Біз Уикипедиядағы IUCN түрлерінің тізімін OneZoom сайтынан алдық (Rosindell & Wong 2020 Wong & Rosindell 2020 ), ол түрдің ғылыми атауы, IUCN идентификаторы (ID), Wikidata Q идентификаторы және негізгі Уикипедия арасындағы салыстыру үшін Wikipedia API пайдаланды. әр тілдегі әр түрге арналған бет атауы. Әрбір түрдің тек негізгі бет атауынан көріністерді жүктеп алу қайта бағыттау көріністерін болдырмайды және осылайша бетке жету үшін пайдаланылатын URL мекенжайынан туындайтын ықтимал өзгерістерді басқарады. IUCN -дің әрбір идентификаторы IUCN мәліметтер қорындағы түрге ғана тән (IUCN 2020), ал әрбір Wikidata Q идентификаторы осы түр пайда болатын барлық Уикипедия тілдері үшін 1 түрге бірегей. Біз Википедияның әрбір жеке бетіне берілген тілдегі белгілі бір түрге сілтеме жасаймыз түрлер беті осы беттерді біздің пайдалануымыздан ажырату үшін түрлері тілдер арасында белгілі бір түрге сілтеме жасау.

Әрбір түр беті үшін біз тек пайдаланушы көріністерін алдық (яғни, боттардан автоматтандырылған көріністерді қоспағанда, сол бетке кіруші адам ретінде жазылған көріністер). Миттермайер және басқалардағыдай. (2019), біз 2015 жылдың 1 шілдесіне дейінгі қаралуларды ала алмадық, себебі осы күнге дейінгі көріністер Уикипедияда бетті қарау API-де мұрағатталмаған. Қайтарылған әрбір түр беті үшін біз әр ай үшін күнделікті орташа көріністерді есептедік, содан кейін барлық айлар үшін қатар ұсынылған түр беттерін ғана сақтадық (толық сериялар санын S6 қосымшасын қараңыз). Біз жалпы көріністерден гөрі күнделікті орташа көріністерді қолдандық, себебі Уикипедия бетін қарау API әр айдағы барлық күндердің көріністерін әрқашан қайтармайды.

Уикипедияның танымалдылығы мен қолданылуындағы жалпы өзгерісті есепке алу үшін біз кездейсоқ беттерді сұрайтын Wikipedia Random API арқылы әр тілдегі 11 000 беттен тұратын кездейсоқ жиын үшін күнделікті пайдаланушы көріністерін жүктеп алдық. Содан кейін біз бұл көріністерді түрлердің күнделікті орташа көріністері сияқты біріктірдік және қайтадан барлық уақыт сериясында ұсынылған беттерді ғана сақтадық. Осы кездейсоқ көріністер жиынтығынан біз сол тілге арналған түрлер беттерінде пайда болатын кез келген бетті жойдық. Толық емес сериялар мен түрлер беттерін жойғаннан кейін қалған беттер санын көбейту үшін біз бастапқыда 11000 бетті таңдадық.

Поллинатор мен жабайы табиғат туралы мәліметтер жиынтығы

Түрлер туралы хабардарлықтың тозаңдану үлесіне қарай қалай өзгеретінін анықтау үшін біз мәтіндік талдау мен тозаңдану әдебиетін қолмен тексеруді біріктіру арқылы жануарлардың тозаңдандырушыларының тізімін құрдық (егжей -тегжейлі әдістерді Millard et al. [2020] мен S1 қосымшасын қараңыз). Біз сондай -ақ Scheffers et al шығарылған сатылатын омыртқалы түрлердің тізімін қолдандық. (2019) және Азық-түлік және ауыл шаруашылығы ұйымы (ФАО) балық шаруашылығы статистикасы (ФАО 2020) саудаға түсетін сүтқоректілердің, құстардың, скваматты бауырымен жорғалаушылар мен сәулелі балықтардың деректер жинағын құрастыру үшін. Содан кейін біз осы сатылған түрлердің әрқайсысы үшін Wikidata Q идентификаторын Wikipedia API арқылы шығарып алдық, біз оны әр түр бетіне біріктірдік. Біз тозаңдандырғыштардың барлық түрлері тозаңдануға үлес қосады және Schefers et al. (2019) немесе ФАО статистикасы сауда үлесін қосады.

Биоәртүрлілік туралы абсолютті хабардарлықты есептеу

SAI есептемес бұрын біз таксономиялық сыныптар, тозаңдану үлесі және сауда үлесі арасындағы биоәртүрлілік туралы абсолютті хабардар болуды қысқаша зерттедік. Біз анықтадық абсолютті хабардарлық 2015 жылдың 1 шілдесі мен 2020 жылдың 31 наурызы аралығында Уикипедиядағы түрлер бетінің жалпы көріністері ретінде. Біз әр түр беті үшін жалпы көріністерді таксономиялық класпен, сауда үлесімен және осы түрдің тозаңдану үлесімен біріктірдік, содан кейін 2 жалпыланған сызықтық аралас- эффект модельдері: журнал моделі10 Мақаланың жалпы көрінісі таксономиялық класс функциясы, сауда үлесі (иә немесе жоқ), сынып пен сауданың өзара әрекеті, тіл мен журналдың кездейсоқ әсері10 мақаланың жалпы саны таксономиялық класс функциясы, тозаңдану үлесі (иә немесе жоқ), сынып пен тозаңданудың өзара әрекеті және тілге кездейсоқ әсер ретінде қарастырылады. Ең парасатты модельді табуға әрекеттенудің орнына, біз толық модельдің болжамды мәндерін анықтадық, олар үшін AIC мәндері және S28 және S29 қосымшаларында сипатталған үміткер нөлдік үлгілер жиынтығы.

SAI алу

SAI - бұл ай сайынғы күнделікті орташа Уикипедия көріністерінің өзгеру жылдамдығынан түрлердің деңгейінде есептелетін түрлер туралы ақпараттың өзгеруінің жаңа өлшемі. SAI түрлер бетіндегі көріністердің өзгеру жылдамдығын өлшейтіндіктен, олардың танымалдылығына қарамастан түрлер бірдей таразыланған, яғни жоғары қаралатын түрлер SAI -де басым емес. Бұдан кейін біз қолданамыз SAI немесе түрлер туралы хабардарлық индексі Википедиядағы белгілі бір түр беті, түр немесе түрлер тобы туралы хабардарлықтың жалпы өзгерісіне сілтеме жасау. Атап айтқанда, біз қолдандық SAI түрлер беті бет деңгейіндегі өзгеру жылдамдығына сілтеме жасау үшін, түрлері SAI тілдер арасындағы бірегей түрге арналған SAI барлық түрлерінің орташа бетіне сілтеме жасау жалпы SAI SAI түрлерінің жүктелген тобына сілтеме жасау (Cурет 1). Біз қолдандық САИ түр бетіндегі орташа айлық өзгеру қарқыны берілген кезеңдегі бір түр бетіндегі орташа өзгеру жылдамдығына сілтеме жасау. Жоғарыда айтылғандардың барлығы белгілі бір түрге немесе түр тобына деген абсолютті қызығушылықтан ерекшеленеді (яғни, Уикипедияның барлық уақыт сериясындағы жалпы көрінісі).

(1) Дәл сол кезеңдегі Уикипедияның танымалдылығының жалпы өзгеруін есепке алу үшін, біз Уикипедия беттерінің кездейсоқ жиынтығының өзгеру жылдамдығының негізінде әр түрдің бетінің өзгеру жылдамдығын түзеттік (толық сериялардың саны S6 және S9 қосымшалары). Әр түр беті үшін бұл түзету сол түр бетінің Уикипедия тіліндегі кездейсоқ беттер жиынтығымен жасалды. Мысалы, үшін Википедия беті Пантера тигрі ағылшын тіліндегі ағылшын тіліндегі Уикипедиядағы кездейсоқ беттер жиынтығына түзетілетін болады, ал бет үшін P. тигр Француз Уикипедиясындағы кездейсоқ беттер жиынтығына түзетіледі. Ол үшін біз алдымен әр тілдегі rlpi бар кездейсоқ беттердің өзгеру жылдамдығын түр беттеріндегідей есептедік. Содан кейін біз әр қадам сайын берілген тілдегі барлық кездейсоқ беттердің орташа өзгеру жылдамдығын есептеу үшін қайта жүктеу жолын қолдандық. Кездейсоқ беттердегі өзгерістердің орташа жылдамдығы ( ай сайынғы өзгеру жылдамдығын 1000 рет жүктеу және одан кейін жүктелген орташа мәнді шығару арқылы есептелді. Әр қадам сайын біз ай сайынғы жүктеменің бағаланған кездейсоқ өзгеру жылдамдығын шегеру арқылы түрлердің бет жылдамдығының өзгеруін реттедік () : (2) (3) қайда және Iкезінде уақытта SAI түр беті болып табылады т.

Уикипедия тілдерінің арасындағы тенденциялардың айырмашылығын есепке алу үшін (S12 қосымшасын қараңыз), біз SAI түрлерінің бетін тегістелген SAI бетін жылдамдыққа айналдырмас бұрын лесс регрессиясымен (аралығы = 0.3) тегістедік. өзгерту.

SAI түрлерінің бетін жоғарыда көрсетілгендей тегістегеннен кейін, біз барлық тілдер бойынша әр кезең сайын өзгеру жылдамдығын орташа есеппен әр түр үшін (тілдер бойынша) бір типті АІЖ есептедік. Мысалы, түрлер P. тигр бірегей Wikidata ID Q19939 бар, ол Q19939 ретінде анықталған барлық түр беттері үшін (тілге қарамастан) SAI өзгерісінің орташа жылдамдығы түрдің жалпы өзгеріс жылдамдығын қамтамасыз етеді P. tigris.

Содан кейін біз барлық УАҚИ түрлерінің өзгеру жылдамдығын орташа есеппен 10 Уикипедия тіліндегі барлық түрлерді біріктіретін жалпы SAI есептедік. Bootstrap confidence intervals were calculated by taking the 2.5th and 97.5th percentiles of 1000 bootstrapped indices at each time step. To check the extent to which single languages influenced the overall SAI, we jackknifed the overall SAI for language and removed languages with a marked effect on the overall trend (Appendix S11).

Using the same approach as above, we calculated an overall SAI for each taxonomic class for all languages combined and for each taxonomic class in each language. For each taxonomic class, we again averaged the loess smoothed rate of change in species page SAI among languages and then bootstrapped the species rate of change in SAI at each time step for each taxonomic class, as above. To check the extent to which single languages influence class-level trends, we again jackknifed the overall SAI for language and removed languages with a marked effect on the overall trend (Appendix S13). To calculate an overall SAI in each taxonomic class in each language, we bootstrapped the rate of change in species page SAI for the set of species pages in a given class and language combination.

Modeling Average Monthly Rate of Change in the SAI

After calculating the SAI for all species pages on Wikipedia, we calculated an average monthly rate of change in each smoothed species page SAI for January 2016–January 2020. This average monthly rate of change was calculated across complete yearly periods to control for the effect of seasonality. To robustly explore whether change in awareness differed for various groups, we constructed 1 linear model and 2 mixed-effects linear models in which we fitted average monthly rate of change in species page SAI. The linear model was for average rate of change in species page SAI as a function of taxonomic class, language, and their interaction. One mixed-effects model was for average rate of change in species page SAI as a function of taxonomic class, pollination contribution (yes or no), their interaction, and a random effect for language and the other was for average rate of change in species page SAI as a function of taxonomic class, traded status (yes or no), and a random effect for language. Rather than attempting to find the most parsimonious model, we determined full model predicted values and AIC values for these and a set of candidate null models (Appendices S30, S31, & S32). With the exception of API requests made in Python, all analyses and data processing were carried out in R 4.0.3 (R Core Team 2020 ).


Биоәртүрлілік және денсаулық

Салауатты қауымдастықтар жақсы жұмыс істейтін экожүйелерге сүйенеді. Олар таза ауаны, тұщы суды, дәрі -дәрмектерді және азық -түлік қауіпсіздігін қамтамасыз етеді. Олар сондай-ақ ауруды шектейді және климатты тұрақтандырады. Биологиялық әртүрлілік туралы конвенция (КБР) мен Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы (ДДҰ) бірлесіп жариялаған білім жағдайы туралы есепке сәйкес, биоәртүрліліктің жоғалуы бүкіл әлемде адам денсаулығына әсер ететін бұрын -соңды болмаған жылдамдықпен жүруде.

Биоәртүрлілік дегеніміз не?

Биоәртүрлілік жер бетіндегі барлық тіршіліктің негізін құрайды және өсімдіктер мен жануарлардың генетикалық құрамынан мәдени әртүрлілікке дейін оның барлық нысандарындағы биологиялық әртүрлілікті білдіреді.

Биоәртүрлілік адам денсаулығы үшін нені білдіреді?

Адамдар күнделікті өмірде әрқашан көрінбейтін немесе бағаланбайтын биологиялық әртүрлілікке тәуелді. Адам денсаулығы, сайып келгенде, адам денсаулығы мен өнімді өмір сүру үшін қажетті экожүйелік өнімдер мен қызметтерге (мысалы, тұщы су, тамақ және отын көздерінің болуы) байланысты. Егер экожүйе қызметтері әлеуметтік қажеттіліктерді қанағаттандыра алмаса, биоәртүрліліктің жоғалуы адам денсаулығына тікелей әсер етуі мүмкін. Жанама түрде, экожүйе қызметтерінің өзгеруі өмір сүру деңгейіне, табысқа, жергілікті көші -қонға әсер етеді және кейде саяси қақтығысты тудыруы немесе күшейтуі мүмкін.

Сонымен қатар, микроорганизмдердің, флора мен фаунаның биологиялық әртүрлілігі биология, денсаулық және фармакология ғылымдары үшін үлкен пайда әкеледі. Медициналық және фармакологиялық маңызды жаңалықтар жердің биоалуантүрлілігін көбірек түсіну арқылы жүзеге асады. Биоалуантүрліліктің жоғалуы көптеген аурулар мен денсаулыққа қатысты проблемаларды емдеуге мүмкіндік береді.

Биологиялық әртүрлілік пен денсаулыққа қауіп төндіреді

Биоәртүрлілікті жоғалтудың денсаулыққа тигізетін салдары туралы алаңдаушылық артып келеді. Биоәртүрліліктің өзгеруі экожүйенің жұмысына әсер етеді және экожүйенің елеулі бұзылуы экожүйенің тауарлары мен қызметтерінің өмір сүруіне әкелуі мүмкін. Биоәртүрліліктің жоғалуы сонымен бірге адамзатқа денсаулыққа орасан зор пайда әкелген табиғаттың көптеген химиялық заттары мен гендерін ашқанға дейін жоғалтып жатқанымызды білдіреді.

Биоәртүрліліктің тағамдық әсері

Биоәртүрлілік дүниежүзілік азық-түлік өндірісіне әсер ету арқылы адамның тамақтануында шешуші рөл атқарады, өйткені ол топырақтың тұрақты өнімділігін қамтамасыз етеді және азық-түлік үшін жиналған барлық ауылшаруашылық дақылдарының, малдың және теңіз түрлерінің генетикалық ресурстарын қамтамасыз етеді. Азық-түліктің қоректік түрінің жеткіліктілігіне қол жеткізу денсаулықтың негізгі анықтаушысы болып табылады.

Тамақтану мен биоәртүрлілік көптеген деңгейде байланысты: экожүйе, экожүйе ретінде қызмет ететін тамақ өнімдері экожүйедегі түрлерге және түрлер ішіндегі генетикалық әртүрлілікке қызмет етеді. Азық -түлік құрамы мен бір тағамның сорттары/сорттары/тұқымдары арасындағы тағамдық құрам күрт өзгеруі мүмкін, бұл диетадағы микроэлементтердің болуына әсер етеді. Орташа қоректік заттардың жеткілікті мөлшерімен сау жергілікті диеталар биоәртүрліліктің жоғары деңгейін сақтауды қажет етеді.

Суару, тыңайтқышты қолдану, өсімдіктерді қорғау (пестицидтер) немесе өсімдіктердің сорттары мен егіншілік үлгілерін енгізу арқылы азық -түлік өндірісінің күшейтілуі мен күшеюі биоалуантүрлілікке әсер етеді, осылайша ғаламдық тамақтану жағдайы мен адам денсаулығына әсер етеді. Тіршілік ортасын оңайлату, түрдің жоғалуы және түрдің сабақтастығы денсаулықтың нашарлығына қоршаған ортаны қабылдайтын функция ретінде қоғамдастықтың осалдығын арттырады.

Денсаулықты зерттеу және дәстүрлі медицина үшін биоәртүрліліктің маңызы

Дәстүрлі медицина денсаулық сақтауда, әсіресе алғашқы медициналық -санитарлық көмек көрсетуде маңызды рөл атқарады. Дәстүрлі дәрі -дәрмектерді әлем халқының 60% -ы пайдаланады, ал кейбір елдерде денсаулық сақтау жүйесіне кеңінен енгізілген. Дәрілік өсімдіктерді қолдану бүкіл әлемде дәстүрлі медицинада және қосымша медицинада ең кең таралған дәрілік құрал болып табылады. Дәрілік өсімдіктер жабайы популяциядан жинау және өсіру арқылы жеткізіледі. Көптеген қауымдастықтар тамақтанудан басқа дәрілік және мәдени мақсатта экожүйеден жиналған табиғи өнімдерге сүйенеді.

Синтетикалық дәрі -дәрмектер көптеген мақсаттарда қол жетімді болғанымен, табиғи өнімдерге деген жаһандық қажеттілік пен сұраныс адам физиологиясын түсінуге, адам ауруларын түсінуге және емдеуге өсімдіктерге, жануарларға және микробтарға негізделген дәрілік препараттар мен биомедициналық зерттеулер ретінде қолданылуда.

Жұқпалы аурулар

Адамның іс -әрекеті экожүйелердің құрылымын да, функцияларын да бұзады және биологиялық әртүрлілікті өзгертеді. Мұндай бұзылулар кейбір организмдердің көптігін азайтады, басқаларында популяцияның өсуін тудырады, ағзалар арасындағы өзара әрекеттесуді өзгертеді және организмдер мен олардың физикалық және химиялық орталарының өзара әсерін өзгертеді. Жұқпалы аурулардың өрнектері бұл бұзылуларға сезімтал. Жұқпалы аурулардың су қоймаларына және таралуына әсер ететін негізгі процестерге ормандарды кесу, жер пайдалануды өзгерту су ресурстарын басқаруды қамтиды, мысалы. бөгеттің құрылысы, суару, бақылаусыз урбанизация немесе климаттың өзгергіштігінің белгілі бір векторларын бақылау үшін қолданылатын пестицидтік химикаттарға қарсыласу, миграция мен халықаралық саяхат пен сауданың өзгеруі, патогенді адамдардың кездейсоқ немесе әдейі енгізуі.

Климаттың өзгеруі, биоәртүрлілік және денсаулық

Биоәртүрлілік қазіргі уақытта және болашақта адамның әл-ауқаты үшін маңызды болып табылатын көптеген экожүйелік қызметтерді ұсынады. Климат экожүйенің жұмысының ажырамас бөлігі болып табылады және адам денсаулығына құрлықтық және теңіздік экожүйелердің климаттық жағдайының әсерінен тікелей және жанама әсер етеді. Теңіз биоәртүрлілігіне атмосферадағы көміртегі деңгейіне байланысты мұхиттың қышқылдануы әсер етеді. Жер бетіндегі биоәртүрлілікке экожүйенің денсаулығына және адам пайдалануына арналған экожүйе тауарлары мен қызметтерінің өнімділігі мен қолжетімділігіне тікелей әсер ететін экстремалды ауа райы оқиғалары (яғни құрғақшылық, су тасқыны) сияқты климаттың өзгермелілігі әсер етеді. Климаттың ұзақ мерзімді өзгерістері экожүйелердің өміршеңдігі мен денсаулығына әсер етеді, өсімдіктердің, қоздырғыштардың, жануарлардың, тіпті адамдар қоныстарының таралуына әсер етеді.

Key Facts

Биоәртүрлілік жер бетіндегі тіршілік үшін қажетті көптеген тауарлар мен қызметтерді ұсынады. Табиғи ресурстарды басқару қоғамның денсаулық жағдайын анықтай алады. Экологиялық бақылау өмір сүру қауіпсіздігіне және қауымдастықтардың тұрақтылығын жақсартуға ықпал етуі мүмкін. Бұл ресурстарды жоғалту ауруға немесе өлімге жауапты жағдайларды тудыруы мүмкін.

Биоәртүрлілік адамның және қоғамның қажеттіліктерін қолдайды, оның ішінде азық-түлік және тамақтану қауіпсіздігі, энергетика, дәрі-дәрмек пен фармацевтикалық өнімдерді дамыту және тұщы су, олар бірге денсаулықты қамтамасыз етеді. Ол сондай-ақ жалпы әл-ауқатқа ықпал ететін экономикалық мүмкіндіктерді және бос уақытты қолдайды.

Жерді пайдаланудың өзгеруі, ластану, нашар су сапасы, химиялық және қалдықтармен ластану, климаттың өзгеруі және экожүйенің деградациясының басқа да себептері биоәртүрліліктің жоғалуына ықпал етеді және адам денсаулығына айтарлықтай қауіп төндіруі мүмкін.

Адам денсаулығы мен әл-ауқатына жергілікті өсімдіктер мен жануарлар қауымдастығының денсаулығы әсер етеді, және олар құрайтын жергілікті экожүйелердің тұтастығы.

Жұқпалы аурулар жылына бір миллиардтан астам адамды жұқтырады, жыл сайын әлемде миллиондаған адам өледі. Адамдардың жұқпалы ауруларының шамамен үштен екісі жануарлармен, ал жақында пайда болған аурулардың көпшілігі жабайы табиғатпен байланысты.


Scientists took a rare chance to prove we can quantify biodiversity by 'testing the water'

Organisms excrete DNA in their surroundings through metabolic waste, sloughed skin cells or gametes, and this genetic material is referred to as environmental DNA (eDNA).

As eDNA can be collected directly from water, soil or air, and analysed using molecular tools with no need to capture the organisms themselves, this genetic information can be used to report biodiversity in bulk. For instance, the presence of many fish species can be identified simultaneously by sampling and sequencing eDNA from water, while avoiding harmful capture methods, such as netting, trapping or electrofishing, currently used for fish monitoring.

While the eDNA approach has already been applied in a number of studies concerning fish diversity in different types of aquatic habitats: rivers, lakes and marine systems, its efficiency in quantifying species abundance (number of individuals per species) is yet to be determined. Even though previous studies, conducted in controlled aquatic systems, such as aquaria, experimental tanks and artificial ponds, have reported positive correlation between the DNA quantity found in the water and the species abundance, it remains unclear how the results would fare in natural environments.

However, a research team from the University of Hull together with the Environment Agency (United Kingdom), took the rare opportunity to use an invasive species eradication programme carried out in a UK fishery farm as the ultimate case study to evaluate the success rate of eDNA sampling in identifying species abundance in natural aquatic habitats. Their findings were published in the open-access, peer-reviewed journal Metabarcoding and Metagenomics.

"Investigating the quantitative power of eDNA in natural aquatic habitats is difficult, as there is no way to ascertain the real species abundance and biomass (weight) in aquatic systems, unless catching all target organisms out of water and counting/measuring them all," explains Cristina Di Muri, PhD student at the University of Hull.

During the eradication, the original fish ponds were drained and all fish, except the problematic invasive species: the topmouth gudgeon, were placed in a new pond, while the original ponds were treated with a piscicide to remove the invasive fish. After the eradication, the fish were returned to their original ponds. In the meantime, all individuals were counted, identified and weighed from experts, allowing for the precise estimation of fish abundance and biomass.

"We then carried out our water sampling and ran genetic analysis to assess the diversity and abundance of fish genetic sequences, and compared the results with the manually collected data. We found strong positive correlations between the amount of fish eDNA and the actual fish species biomass and abundance, demonstrating the existence of a strong association between the amount of fish DNA sequences in water and the actual fish abundance in natural aquatic environments", reports Di Muri.

The scientists successfully identified all fish species in the ponds: from the most abundant (i.e. 293 carps of 852 kg total weight) to the least abundant ones (i.e. one chub of 0.7 kg), indicating the high accuracy of the non-invasive approach.

"Furthermore, we used different methods of eDNA capture and eDNA storage, and found that results of the genetic analysis were comparable across different eDNA approaches. This consistency allows for a certain flexibility of eDNA protocols, which is fundamental to maintain results comparable across studies and, at the same time, choose the most suitable strategy, based on location surveyed or resources available," elaborates Di Muri.

"The opportunity of using eDNA analysis to accurately assess species diversity and abundance in natural environments will drive a step change in future species monitoring programmes, as this non-invasive, flexible tool is adaptable to all aquatic environments and it allows quantitative biodiversity surveillance without hampering the organisms' welfare."

Di Muri C, Lawson Handley L, Bean CW, Li J, Peirson G, Sellers GS, Walsh K, Watson HV, Winfield IJ, Hänfling B (2020) Read counts from environmental DNA (eDNA) metabarcoding reflect fish abundance and biomass in drained ponds. Metabarcoding and Metagenomics 4: e56959. https:/ / doi. org/ 10. 3897/ mbmg. 4. 56959

Жауапкершіліктен бас тарту: AAAS және EurekAlert! EurekAlert -те жарияланған жаңалықтардың дұрыстығына жауап бермейді! үлес қосатын мекемелер арқылы немесе EurekAlert жүйесі арқылы кез келген ақпаратты пайдалану үшін.


Discussion and Conclusion

Our results show that NPP has significant positive effects on hunter-gatherer abundance globally. However, there is no single determinant of the large-scale variation in abundance. Rather, the most influential direct drivers of population density are context-dependent. Biodiversity affects population density mostly in the low-productivity environments, whereas pathogen stress, which has insignificant effects in areas of low productivity, is a crucial constraint on population density in the high-productivity settings, especially the tropics. The insignificant effect of biodiversity on hunter-gatherer population density in high-productivity environments is not totally unexpected, as ecosystem properties tend to have a saturating response to increasing species richness (14, 15). In high-productivity settings, which often coincide with high biodiversity, increasing diversity does not increase ecosystem stability consequently, the response of hunter-gatherer population density to biodiversity seems to saturate as well.

As such, our results indicate that the factors affecting hunter-gatherer abundance on a global scale are similar to those controlling global-scale biodiversity: macroscale studies on biodiversity indicate that, in high-latitude regions, productivity is limiting diversity (30 ⇓ –32), whereas in the tropics, biotic interactions become a more important driver (33). In the case of hunter-gatherers, abundance and stability of resources limit population density in the low-productivity environments, whereas species interactions, as represented in this study by pathogen stress, become more important in controlling population density in the high-productivity environments. Similarities in the patterns of limiting factors of hunter-gatherer population density and global biodiversity might suggest similarities in the underlying mechanisms as well.

However, because we do not have direct measures of pathogen prevalence among individual study populations, we cannot completely rule out spurious relationships between pathogen stress and hunter-gatherer population density. Due to generally low population densities, it has been suggested that the prevalence of pathogens, such as influenza and measles viruses, and Плазмодиум және Trypanosoma parasites is low among hunter-gatherers (34). In addition, it has been argued that high rates of mobility prevent the accumulation of fecal and other waste at hunter-gatherer dwelling sites, leading to a low prevalence of soil-transmitted helminths (35, 36). Even if hunter-gatherers are less susceptible to pathogens than farmers who live under similar conditions of environmental pathogen stress, our findings nevertheless indicate that the interaction between pathogens and hunter-gatherers is sufficient to create a significant negative effect on hunter-gatherer abundance.

By suggesting that subtropical and temperate biomes can sustain the highest hunter-gatherer population densities, our results corroborate the earlier untested hypothesis of Binford (10) regarding the role of resources and pathogens in creating optimal conditions for hunter-gatherers in temperate and subtropical biomes. Based on our results, it seems that, in subtropical and temperate biomes, there is an optimum tradeoff between the opposing effects of resource availability and pathogens: at the higher-productivity end, negative biotic interactions are too limiting, whereas at the lower-productive end, resources are too limiting. However, a large fraction of the area of these highly suitable biomes has been occupied by agricultural populations since at least the late mid-Holocene. It has been argued that stable environments with high resource abundance and richness provide favorable conditions for the innovation and adoption of agriculture (37, 38). Thus, it is understandable that the most suitable environments for hunter-gatherers are also among the first ones to support agriculture. Furthermore, potentially high hunter-gatherer population densities in these areas might have facilitated the innovation, spread, and development of the new subsistence technology. Alternatively, high hunter-gatherer population density itself, resulting in population packing, and reduced options for mobility might have forced hunter-gatherer populations toward agriculture (10, 39). Regardless of the favored explanation, by showing that hunter-gatherer population density and the abundance and stability of their resources are strongly linked, our results highlight the difficulty in distinguishing between environmental and demographic causes of the subsistence change. Given hunter-gatherers’ well-documented ability to affect species communities (40), we can nevertheless assume that the higher the hunter-gatherer abundance that a given biome can potentially sustain, the stronger the impact of anthropogenic drivers on the biome has been even before the transition to agriculture.

In summary, our analyses revealed that NPP, biodiversity, and environmental pathogen stress interact to impose complex and varying limitations on hunter-gatherer population density in different parts of the world. These findings highlight the key role that environmental factors play in shaping the global population density patterns of preagricultural humans. Although cultural evolution has made humans enormously potent ecosystem engineers and has enabled humans to survive under a variety conditions (for example, by extracting energy in low-productivity environments and compiling knowledge on medical plants to fight against pathogens), it has not freed hunter-gatherer populations from biotic and abiotic forcing. We can, therefore, assume that spatial and temporal variability in this forcing has been important for our biological and cultural evolution as well.


Most suitable biodiversity index - Biology

Physalia courses: Big Data Biogeography

Date & time: November 4^th - November 8^th, 9:30 -- 17:00

Location: Profund Innovation, Freie Universität Berlin - Altensteinstraße 40, 14195 Berlin, Germany

Teachers: Alexander Zizka, German Center for Integrative Biodiversity research & Daniele Silvestro, University of Gothenburg Sweden

Please bring your own computer

Install the current version of R and RStudio on your computer

Read the course literature listed below, we will have a literature discussion on the first day.

Please prepare 3-5 minutes (if you want including slides) to present yourself and your research. Please make sure to answer the following questions: a. Сен қай жақтансын? б. What is your research about? в. How are your R skills? d. What are your expectations for this course?

After this course, students will be able to:

Obtain and prepare large scale species occurrence records from public databases in R (including data mining, data cleaning and exploration)

Apply novel methods for handling and processing ‘big data’ in biogeographic research, including area classification, bioregionalization and automated conservation assessments

Reconstruct species ancestral ranges based on species occurrences and phylogenetic trees, using different evolutionary models

Understand the potential and caveats of fossil based biogeography, and be familiar with novel methods to estimate ancestral ranges and evolutionary rates from ranges of extinct and extant taxa

The public availability of large-scale species distribution data has increased drastically over the last ten years. In particular, due to the aggregation of records from museums and herbaria, and citizen science in public databases such as the Global Biodiversity Information Facility (GBIF). This is leading to a ‘big data’ revolution in biogeography, which holds an enormous but still poorly explored potential for understanding large scale patterns and drivers of biodiversity in space and time.

During the course you will analyse a specific dataset. We strongly encourage you to bring your own data (Taxon of interest, phylogenetic tree, fossil data), which will give you the opportunity to chose questions and exercises most suitable for your work. If necessary we will provide example data during the course as well.

Meyer et al. (2015) Global priorities for an effective information basis of biodiversity distributions. Nature Communications, 8 pp.

Antonelli et al. (2018) Amazonia is the primary source of Neotropical biodiversity. PNAS 115(23): 6034–6039.

Kostikova A et al. (2016) Bridging Inter- and Intraspecific Trait Evolution with a Hierarchical Bayesian Approach. Systematic Biology 65(3):417-431.

One of the following suggestions (depending on your own interests): a. Edler et al. (2017) Infomap Bioregions: Interactive mapping of biogeographical regions from species distributions. Systematic Biology 66(2):197–204.

б. Zizka et al. (2019) CoordinateCleaner: Standardized cleaning of occurrence records from biological collection databases. Methods in Ecology and Evolution 10:744-751.

в. Silvestro et al.(2016) Fossil biogeography: a new model to infer dispersal, extinction and sampling from palaeontological data. Philosophical Transactions of the Royal Society B 371:20150225.

d. Price et al. (2019) Big data little help in megafauna mysteries. Nature 558(7):23-25


Бейнені қараңыз: Қазақстан экологиясы (Ақпан 2023).