Ақпарат

Ағаштың түріне және тәулік уақытына шөпқоректілердің санын қалай зерттеуге болады?

Ағаштың түріне және тәулік уақытына шөпқоректілердің санын қалай зерттеуге болады?


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 әр түрлі ағаштардағы шөпқоректілердің санын білгім келеді, сонымен қатар күн мен түн арасындағы сандарды салыстырғым келеді делік. Мұндай зерттеу іс жүзінде қалай жүргізілмек? Ағаштардың денсаулығы, ауа райы және т.

Ағаштар үлкен болса, одан барлық тірі затты табу қиын. Әрине, белгілі бір аймақтағы шөпқоректілердің санын санауға болады, бірақ бұл жерді жинауды мұқият бақылау керек.

Статистикалық тұрғыдан алғанда, мен күтілетін эффект мөлшерін бағалай аламын және жоғарыда аталған шарттардағы мүмкін болатын айырмашылықтарды анықтау үшін жеткілікті болатын іріктеме көлемін есептей аламын. Дегенмен, мен бұл басқа аспектілерді жасау өте қиын деп санаймын ... Барлық көмектерді бағалайтын боламыз :)


Ағаш түрлерінің байлығы жас әртүрлілік экспериментінде туа біткен жергілікті және экзотикалық ағаш көшеттерінде омыртқасыз шөпқоректілерге ықпал етеді

Фрайбург университеті, Қоршаған орта және табиғи ресурстар факультеті, Жеміс өсіру бөлімі, Германия, Фрайбург университеті, Биология факультеті, Геоботаника бөлімі, Фрайбург, Германия

Қоршаған орта және табиғи ресурстар факультеті, табиғатты қорғау және ландшафт экологиясы бөлімшесі, Фрайбург университеті, Фрайбург, Германия


40 Адамдарды шөпқоректілерге жатқызатын анатомиялық ерекшеліктер

Биологтарға жануарлардың қоректену тәртібін анықтауға көмектесетін ерекшеліктердің бірнеше түрі бар. Мысалы, ас қорыту қабілеті, «аң аулау немесе жинау» қабілеті, репродуктивті әдеттер, локомотивтік қабілеттер және циркадиялық ырғақтар - бәрі ескерілген факторлар. Мұны жақсырақ көрсету үшін екі қарапайым мысал келтірейік. Асқазанның қышқылдығы шөпқоректілер, барлық қоректілер және етқоректілер арасында айтарлықтай ерекшеленеді, бұл жануардың қарапайым көмірсуларды, мысалы, жемістерді немесе күрделі ақуыздарды және ет сияқты майларды қорытуға эволюциялық бейімделуін көрсетеді. Сонымен қатар, жануардың тырнақтары бар ма, жоқ па, оны аң аулау үшін пайдаланатынын анықтайды.

Деректердің бір немесе екі нүктесін қарап шыққаннан кейін қорытындыға келмеу маңызды. Керісінше, біз барлық қолда бар деректердің жиынтығын бағалау арқылы қорытынды жасауымыз керек. Адамдарды шөпқоректілерден басқа кез келген нәрсе деп тұжырымдау келесі керемет дәлелдерді елемеу болып табылады.

  1. Жыртқыштардың бет бұлшықеттері азаяды, олар үлкен ауыз саңылаулары еттің үлкен бөліктерін немесе тұтас жануарларды жұтуға мүмкіндік береді. Омниворлардың бет бұлшықеттері де азаяды. Алайда шөпқоректілер мен адамдарда өсімдіктерді шайнау үшін жақсы дамыған бет бұлшықеттері бар.
  2. Етқоректілердің де, барлық қоректілердің де жақ бұрышы өткір болады. Шөпқоректілерде де, адамдарда да жақ бұрышы кеңейген.
  3. Жақ сүйегінің жыртқыштар мен омыртқалыларда орналасуы олардың азу тістерімен бір жазықтықта орналасқан. Шөпқоректілер мен адамдарда жақ буынының орналасуы азу тістердің жоспарынан жоғары.
  4. Жыртқыштар мен омыртқалылардағы жақ қырқуға арналған және ең аз бүйірлік қозғалысқа ие. Шөпқоректілер мен адамдардағы жақ өте епті және бір жаққа, біресе алды-артқа қозғалады.
  5. Жыртқыштар мен омыртқалылардың негізгі жақ бұлшықеті - temporalis. Шөпқоректілер мен адамдардағы негізгі жақ бұлшықеттері - массетер және птеригоидтар.
  6. Ауыздың ашылуы мен бастың өлшемі арасындағы өлшемді салыстыру жыртқыштар мен барлық қоректі жануарларда өте тым асыра көрсетілген. Алайда, шөпқоректілер мен адамдарда аузы басына дейін ашылады.
  7. Жыртқыштар мен жегіштерде азу тістер қысқа және үшкір болады. Шөпқоректілер мен адамдарда кескіш тістер кең, жалпақ және күрек тәрізді болады.
  8. Жыртқыштар мен жегіштерде азу тістері ұзын, өткір және қисық болады. Шөпқоректілерде азу тістері күңгірт және әдетте қысқа болады, дегенмен олар кейде қорғаныс үшін ұзақ болады. Басқа уақытта шөпқоректілердің иттері мүлде болмайды. Адамдарда олар қысқа және доғал. Айта кету керек, егер біз өз тістерімізді азу тістер деп атайтын болсақ, бұл олардың жыртқыштардағы нақты азу тістерімен ешқандай байланысы жоқ дегенді білдірмейді және бұл атау олардың жақта орналасуына байланысты.
  9. Етқоректілер мен барлық қоректі жануарлардың азу тістері өткір, ирек, жүз тәрізді болады. Шөпқоректілерде олар кесінділермен тегістеледі немесе беті күрделі болады. Адамдарда олар түйіндік кесінділермен тегістеледі.
  10. Жыртқыштар тамақты шайнамайды, тұтастай жұтады. Омниворлар тамақты толығымен жұтады немесе жұтпас бұрын қарапайым ұсақтауды орындайды. Шөпқоректілер мен адамдар тамақты жұтпас бұрын көп шайнауды қажет етеді.
  11. Етқоректілер мен көпшіліктің сілекейінде ас қорыту ферменттері жоқ. Шөпқоректілер мен адамдардағы сілекей құрамында көмірсуды қорытатын ферменттер бар.
  12. Жыртқыштар мен жегіштерде «қарапайым» асқазан бар. Шөпқоректілердің қарапайым асқазандары немесе бірнеше камералы асқазандары болуы мүмкін. Бұл жағдайда адамдарда қарапайым асқазан болады. Алайда, жыртқыш және жегіш асқазанның рН көрсеткіші 1 -ден кем немесе оған тең. Шөпқоректілер мен адамдарда асқазанның рН 4 пен 5 аралығында болады.
  13. Жыртқыштар мен жегіштердің асқазан сыйымдылығы ас қорыту жолдарының жалпы көлемінің шамамен 60-70% құрайды. Шөпқоректілерде ол ас қорыту трактінің жалпы көлемінің 30% -нан азын құрайды. Адамдарда және жеміс қоректілерде, немесе тек жеміс жейтін жануарларда ас қорыту жолдарының жалпы көлемі 21-27% құрайды.
  14. Жыртқыштардың бауыры басқаларға қарағанда пропорционалды түрде 50% үлкен. Омниоректілердің бауыры шөпқоректілерге қарағанда пропорционалды түрде үлкенірек. Шөпқоректілердің бауыры жыртқыштарға қарағанда пропорционалды үлкен. Жемісқоректілер мен адамдарда ең кішкентай бауырлар бар.
  15. Жыртқыш және жегіштерде жіңішке ішектің ұзындығы дене ұзындығынан 3 -тен 6 есе асады, мойыннан анусқа дейін өлшенеді. Шөпқоректілерде жіңішке ішектің ұзындығы дене ұзындығынан 10-12 есе, кейде одан да көп мөлшерде өлшенуі мүмкін. Адамдарда жіңішке ішектер дене ұзындығынан 10-11 есе үлкен.
  16. Жыртқыштар мен барлық қоректілердің қос ішектері қарапайым, қысқа және тегіс болады. Шөпқоректілерде ұзын, күрделі және қосалқы бөлшектер болуы мүмкін. Адамдарда ұзын және жіңішке тоқ ішек болады.
  17. Жыртқыштар мен көп жейтіндер бауырмен бірге тағамнан алдын ала дайындалған А витаминін детоксикациялай алады. Шөпқоректілер мен адамдар провитамин А каротиноидтарын қажет ете алмайды және қажет етпейді.
  18. Жыртқыштар мен барлық қоректі жануарлардың бүйректері өте шоғырланған несеп шығарады. Шөпқоректілер мен адамдар орташа концентрациялы зәр шығарады.
  19. Жыртқыштар мен барлық қоректі жануарлардың өт ағыны салыстырмалы түрде орташа және ауыр. Шөпқоректілер мен адамдарда салыстырмалы түрде әлсіз өт ағымы бар.
  20. Жыртқыштар мен омыртқалылардың бүйректері уратоксидазаны немесе уриказаны шығарады. Шөпқоректілер мен адамның бүйрегі жоқ.
  21. Жыртқыштар мен көп қоректілердің қос нүктелері сілтілі. Шөпқоректілер мен адамның тоқ ішектері қышқыл.
  22. Жыртқыштар мен барлық қоректілер үшін перистальтика ынталандыру үшін талшықты қажет етпейді. Шөпқоректілер мен адамдар үшін бұл солай.
  23. Жыртқыштар мен көп жейтіндер көп мөлшерде холестеринді тиімді метаболиздей алады. Шөпқоректілер мен адамдар тек фитостеролдарды тиімді түрде метаболиздей алады.
  24. Жыртқыштар тамақты қорыту үшін шамамен 2-4 сағат қажет. Омниворлар тағамды қорыту үшін шамамен 6-10 сағатты қажет етеді. Шөпқоректілерге тағамды қорыту үшін шамамен 24-48 сағат қажет. Жемісқоректілер мен адамдарға тағамды қорыту үшін шамамен 12-18 сағат қажет.
  25. Жыртқыштар мен жегіштер қысқа тізбекті май қышқылдарын ұзын тізбекті май қышқылдарына айналдыра алмайды. Шөпқоректілер мен адамдар жасай алады.
  26. Жыртқыштар мен омыртқалылардың өткір тырнақтары бар. Шөпқоректілердің тырнақтары жалпақ немесе тұяқтары доғал болады. Адамдардың тырнақтары тегістелген.
  27. Етқоректілер мен барлық қоректілердің плаценталары зоналық пішінді болады. Шөпқоректілер мен адамдарда дискоид тәрізді плацента бар.
  28. Етқоректілер мен барлық етқоректілер ентігу арқылы өздерін салқындатады, ал егер лапаларында тер бездері болса. Шөпқоректілер мен адамдардың бүкіл денесінде тер бездері болады.
  29. Жыртқыштар мен омыртқалылар 100% шашпен жабылған. Шөпқоректілер мен адамдарда денесі кең түктері бар тері тесігі бар.
  30. Етқоректілер мен қоректілердің ұрпақтарын емізу үшін бірнеше емізіктері болады. Кейбір шөп қоректілердің бірнеше емшегі бар. Нашақорлар мен адамдарда бір -екі ұрпақ емізуге арналған қос кеуде бар.
  31. Жыртқыштар, жегіштер мен шөпқоректілер төрт аяғымен жүреді. Адамдар мен жемқорлар тік жүреді немесе, кем дегенде, бұған қабілетті.
  32. Етқоректілер, барлық қоректілер және кейбір шөпқоректілер С витаминін эндогендік жолмен өндіреді. Жемісқоректілер, кейбір шөпқоректілер және адамдар С дәруменін диета арқылы тұтынуы керек. бұлшық ет, ішкі ағзалар және ми сияқты жануарлар ұлпаларының көпшілігінде кездеседі, бірақ өсімдіктерде кездеспейді. Тауринді адам және барлық қоректілер мен шөпқоректілердің көпшілігі эндогендік жолмен синтездейді. 90
  33. Жыртқыштар мен омыртқалылардың қолдары, қолдары, аяқтары немесе құйрықтары болмайды. Шөпқоректілер мен адамдар жасайды.
  34. Етқоректілер мен қоректілердің миы майлар мен ақуыздармен қоректенеді. Шөпқоректілер мен адамдардың миы гликогенмен қоректенеді.
  35. Жыртқыштар мен жегіштерде толық түсті көру болмайды. Шөпқоректілер мен адамдар толық түсті көру қабілетіне ие.
  36. Адамдар мен шөпқоректілер 24 сағаттық циклде шамамен 8 сағат ұйықтайды, ал жыртқыштар мен омыртқалылар 24 сағаттық циклде шамамен 18-20 сағат ұйықтайды.
  37. Етқоректілер мен қоректілер тілдерін сипап ішеді. Шөпқоректілер мен адамдар үстіңгі ернімен жұтып ішеді.
  38. Жыртқыштар әдетте қысқа мерзімді жүгірулерге жемін аулау үшін бейімделген. Шөпқоректілер әдетте өздерінің жыртқыштарынан асып түсу үшін төзімділікке бейімделген. Адам төзімділікке бейімделген (жоғарыда айтылған тер бездерінің көмегімен).
  39. Еркек етқоректілердің репродуктивті анатомиясының құрамында ұрық көпіршіктері болмайды. Еркек шөпқоректілер мен еркек адамдарда тұқымдық көпіршіктер болады. Эректильді дисфункция көбінесе холестерин деңгейі жоғарылаған және LDL «жаман» холестерині жоғары ерлерде байқалады.

Сонымен қатар, біздің жақын туыстарымыз шөпті немесе жемісті диетаны жейді. Сондай -ақ, таңқаларлық, адамдарда тұншығып өлудің бірінші себебі - 2007 ж. Долкас және басқалардың зерттеуі бойынша ет жеу.


Әдебиеттер

Ripple, W. J. және т.б. Әлемдегі ең ірі шөпқоректілердің күйреуі. Ғылым. Adv. 1, e1400103 (2015).

Sandom, C., Faurby, S., Sandel, B. & amp Svenning, J.-C. Жаһандық кеш төрттік мегафаунаның жойылуы климаттың өзгеруімен емес, адамдармен байланысты. Проц. R. Soc. Б 281, 20133254 (2014).

Аснер, Г.П. және т.б. Шөпқоректілердің африкалық саванналардың құрылымдық әртүрлілігіне үлкен әсер етуі. Проц. Натл Акад. Ғылым. АҚШ 106, 4947–4952 (2009).

Олофссон, Дж. Және т.б. Шөпқоректілер тундрада климатқа байланысты бұталардың кеңеюін тежейді. Глобус. Биолды өзгертіңіз. 15, 2681–2693 (2009).

Диас, С., Ной-мейр, И. және Кабидо, М. Шөптесін өсімдіктердің жайылуына қарапайым вегетативті белгілердің реакциясын болжауға бола ма? J. Appl. Экол. 38, 497–508 (2001).

Díaz, S. et al. Жайылымға өсімдіктердің реакциясы? Ғаламдық синтез. Глобус. Биолды өзгертіңіз. 13, 313–341 (2007).

Фрэнк, Д.А., Гроффман, П.М., Эванс, Р.Д. және Трейси, Б.Ф. Йеллоустоун саябағының шабындықтарында азот айналымын және ұстауды тұяқтылардың ынталандыруы. Экология 123, 116–121 (2000).

Олофссон, Дж., Старк, С. & Оксанен, Л. Бугының тундрадағы экожүйелік процестерге әсері. Ойкос 2, 386–396 (2004).

Йеллоустоун ұлттық саябағындағы жергілікті ірі шөпқоректілердің жер үсті шөпті өндіруді ынталандыруы бойынша Франк, Д.А. & МакНотон, С.Ж. Экология 96, 157–161 (1993).

Фолк, Ж.М., Шмидт, Н.М., Кристенсен, Т.Р. & Стрем, Л. Үлкен шөпқоректілердің жайылымы Арктикалық батпақтағы өсімдік құрылымына және парниктік газдардың балансына әсер етеді. Қоршаған орта. Рез. Летт. 10, 045001 (2015).

Синклер, A. R. E. және т.б. Серенгетидегі экожүйенің ұзақ мерзімді динамикасы: табиғатты қорғауға арналған сабақтар. Консерв. Биол. 21, 580–590 (2007).

Гилл, Дж.Л. Төртінші кезеңдегі мегақоректі жануарлардың соңғы жойылуының экологиялық әсері. Жаңа. Фитол. 201, 1163–1169 (2014).

Гилл, Дж. Л., Уильямс, Дж. В., Джексон, С. Т., Лайнингер, К. Б. және Робинсон, Г. С. Плейстоцен мегафаунасының күйреуі, жаңа өсімдіктер қауымдастығы және Солтүстік Америкадағы күшейтілген өрт режимдері. Ғылым 326, 1100–1103 (2009).

Ереже, S. және т.б. Мегафауналардың жойылуының салдары: плейстоцендік Австралиядағы экожүйенің өзгеруі. Ғылым 335, 1483–1486 (2012).

Шер, А.В., Кузьмина, С.А., Кузнецова, Т.В. & Сулержицкий, Л.Д. Қазба жәндіктерден, өсімдіктерден және сүтқоректілерден алынған Шығыс Сібір Арктикасының вейхсель ортасы мен климаты туралы жаңа түсініктер. Quat. Ғылым. Rev. 24, 533–569 (2005).

Гутри, Р.Д Мамонт даласының мұздатылған фаунасы: Көк бала туралы әңгіме (Univ. Chicago Press, Чикаго, 1990).

Guthrie, R. D. Мамонт даласының шығу тегі мен себептері: бұлт жамылғысы, жүнді сүтқоректілердің тіс шұңқырлары, тоғалар және ішкі-сыртқы Берингия туралы әңгіме. Quat. Ғылым. Rev. 20, 549–574 (2001).

Зимов, S. A. және т.б. Дала мен тундраның ауысуы: плейстоценнің аяғында шөпқоректілерге негізделген биоманың ауысуы. Am. Нат. 146, 765–794 (1995).

Зимов, С.А., Зимов, Н.С., Тихонов, А.Н.Чапин, Ф.С. III. Мамонт даласы: өнімділігі жоғары құбылыс. Quat. Ғылым. Rev. 57, 26–45 (2012).

Калке, Р.-Д. Кейінгі плейстоценнің географиялық максимумы Mammuthus primigenius (Proboscidea, сүтқоректілер) және оның шектеу факторлары. Quat. Int. 379, 147–154 (2015).

Юрцев, Б.А. Плейстоцендік «тундра-дала» және өнімділік парадоксы: ландшафттық көзқарас. Quat. Ғылым. Rev. 20, 165–174 (2001).

Лорензен, Э.Д. және т.б. Төртінші кезеңдегі мегафаунаның климатқа және адамдарға түрге тән жауаптары. Табиғат 479, 359–364 (2011).

Манн, Д.Х., Гроувс, П., Кунц, М.Л., Раниер, Р.Э. & Гаглиоти, Б.В. Арктикалық Аляскадағы мұз дәуіріндегі мегафауна: жойылу, басып кіру, аман қалу. Quat. Ғылым. Rev. 70, 91–108 (2013).

Оуэн-Смит, Н. Плейстоценнің жойылуы: мегагербоорлардың негізгі рөлі. Палеобиология 13, 351–362 (1987).

Путшков, П.В. Мамонттардың олардың биомасына әсері: екі парадигманың қақтығысы. Дейнси 9, 365–379 (2003).

Хопкинс, Д.М., Мэтьюз, Ж.В. & Швегер, C.E. Берингия палеоэкологиясы (Академиялық, Нью -Йорк, 1982).

Редманн, Р.Е Берингияның палеоэкологиясы (eds Hopkins, D. M. et al.) 223–239 (Academic, New York, 1982).

Герхарт, L. M. & Ward, J. K. Өсімдіктің төмен [CO2] өткен. Жаңа. Фитол. 188, 674–695 (2010).

Prentice I. C. және т.б. ішінде Өзгермелі әлемдегі жердегі экожүйелер (ред. Канаделл, Дж. Г. және т.б.) Ч. 15, 175–192 (Springer, Berlin, Heidelberg, 2007).

Pachzelt, A., Rammig, A., Higgins, S. & amp Hickler, T. Өсімдіктің динамикасының жалпыланған үлгісі бар шөпті физиологиялық модельмен байланыстыру. Экол. Үлгі. 263, 92–102 (2013).

Pachzelt, A., Forrest, M., Rammig, A., Higgins, S. I. & amp Hickler, T. Африка өсімдіктеріне, көміртекті сақтау және өрт режиміне ірі тұяқтылардың шөптердің ықтимал әсері. Глобус. Экол. Биогеогр. 24, 991–1002 (2015).

Криннер, Г. және т.б. Біріктірілген атмосфера-биосфера жүйесін зерттеуге арналған динамикалық жаһандық өсімдіктер моделі. Глобус. Биогеохим. Циклдар 19, GB1015 (2005).

Жу, Д. және т.б. ORCHIDEE экожүйелік үлгісінде Солтүстік жарты шардың жоғары ендік өсімдіктерінің динамикасын жақсарту. Geosci Model Dev. 8, 2263–2283 (2015).

Иллиус, А.В. және О'Коннор, Т.Г. Ресурстардың гетерогенділігі және тұяқты жануарлардың популяциясының динамикасы. Ойкос 89, 283–294 (2000).

Willerslev, E. et al. Елу мың жылдық арктикалық өсімдіктер мен мегафауналық диета. Табиғат 506, 47–51 (2014).

Карцинел, Т.Р. және т.б. ДНҚ метабаркодтау африкалық ірі шөпқоректілердің диеталық тауашаларды бөлуін жарықтандырады. Проц. Натл Акад. Ғылым. АҚШ 112, 8019–8024 (2015).

Хаттон, I. A. және т.б. Жыртқыш -жыртқыш күшінің заңы: биомассаның жер үсті және су биомаларында таралуы. Ғылым 349, aac6284 (2015).

Принс, H. H. T. және Дуглас-Гэмилтон, I. Шығыс Африкадағы ірі шөпқоректілердің көп түрді жиынтығындағы тұрақтылық. Экология 83, 392–400 (1990).

Фуллер, Т.К. Солтүстік-орталық Миннесотадағы қасқырлардың популяция динамикасы. Уайлд. Моногр. 105, 3–41 (1989).

Юнг, М. және т.б. Құйынды ковариация, спутниктік және метеорологиялық бақылаулардан алынған көмірқышқыл газының, жасырын жылу мен сезілетін жылудың құрлық-атмосфералық ағындарының ғаламдық үлгілері. Дж. Геофиз. Рез. 116, G00J07 (2011).

Эллис, Э.С., Клейн Голдевейк, К., Зиберт, С., Лайтман, Д. & Раманкутти, Н. биомалардың антропогендік трансформациясы, 1700-2000 жж. Глобус. Экол. Биогеогр. 19, 589–606 (2010).

Харрисон, S.P. & Prentice, C. I. Климат және CO2 соңғы мұздық максимумда өсімдіктердің жаһандық таралуын бақылау: палеогегетация деректеріне, биомды модельдеуге және палеоклиматтық модельдеуге негізделген талдау. Глобус. Биолды өзгертіңіз. 9, 983–1004 (2003).

Харрисон, СП және т.б. Климаттық болжамдарды жақсарту үшін CMIP5 палео-симуляцияларын бағалау. Нат. Клим. Өзгерту 5, 735–743 (2015).

Манн, Д.Х. және т.б. Арктиканың мұз дәуіріндегі мегафаунаның тіршілігі және жойылуы. Проц. Натл Акад. Ғылым. АҚШ 112, 114301–114306 (2015).

Барнс, Ф.В. & Лам, С.А. Орталық Африка ормандарындағы адамдардың тығыздығына экологиялық көзқарас. J. Appl. Экол. 34, 245–260 (1997).

Краусманн, Ф. және т.б. ХХ ғасырда таза бастапқы өндірістің жаһандық адам меншігі екі есе өсті. Проц. Натл Акад. Ғылым. АҚШ 110, 10324–10329 (2013).

Браун, Дж.Х., Гиллоли, Дж.Ф., Аллен, А.П., Саваж, В.М. және Вест, Г.Б. Экологияның метаболикалық теориясына қарай. Экология 85, 1771–1789 (2004).

Клаусс, М., Шварм, А., Ортманн, С., Стрейх, В.Ж. & Хуммел, Дж. Сүтқоректілер физиологиясында масштабталмаған жағдай? Дене мөлшері, ас қорыту қабілеті, тамақтану және сүтқоректілердің шөпқоректілерінің ішке өтуі. Құрастыру. биохимия. Физиол. A 148, 249–265 (2007).

Андерсон, K. J. & Jetz, W. Эндотермалардың энергия шығынының кең ауқымды экологиясы. Экол. Летт. 8, 310–318 (2005).

O'Reain, P. J. & Owen-Smith, R. N. Түрлердің құрамы мен сұр құрылымының оңтүстік африкалық қышқылды мал мен қой жайылымындағы диеталық сапасына әсері. Дж.Агрич. Ғылым. 127, 261–270 (1996).

Иллиус, А.В. & Гордон, И.Ж.Тұяқты шөпқоректілердің қоректік экологиясын модельдеу: дене өлшемінің эволюциясы мен бәсекеге қабілетті өзара әрекеттесуі. Ээкология 89, 428–434 (1992).

Алрой, J. Cope ережесі және Солтүстік Американың қазба сүтқоректілеріндегі дене массасының эволюциясының динамикасы. Ғылым 280, 731–734 (1998).

Смит, Ф.А. және т.б. Құрлықтағы сүтқоректілердің максималды дене өлшемдерінің эволюциясы. Ғылым 330, 1216–1219 (2010).

Бейкер, Дж., Мид, А., Пагел, М. & amp Venditti, C. Сүтқоректілердің үлкен мөлшеріне қарай бейімделу эволюциясы. Проц. Натл Акад. Ғылым. АҚШ 112, 5093–5098 (2015).

Барноский, А.Д., Кох, П.Л., Феранек, Р.С., Винг, С.Л. & Шабел, А.В. Құрлықтарда плейстоценнің кеш жойылуының себептерін бағалау. Ғылым 306, 70–75 (2004).

Уолдрам, М.С., Бонд, В.Дж. және Сток, В.Д. Мегабатырдың экологиялық инженериясы: ақ мүйізтұмсықтың Оңтүстік Африка саваннасына әсері. Экожүйелер 11, 101–112 (2008).

Кромсигт, J. P. G. M. және Beest, M. Мегашөпқоректілерді қалпына келтіру: Оңтүстік Африкадағы Крюгер ұлттық саябағындағы ақ мүйізтұмсықтың ландшафт деңгейіндегі әсері. J. Экол. 102, 566–575 (2014).

Прингл, Р.М., Палмер, Т.М., Гохин, Дж. Смитсон. Салым. Зоол. 632, 43–53 (2011).

Хемпсон, Г.П., Арчибалд, С. & Бонд, В. Дж. Африкадағы ірі сүтқоректілердің шөп қоректілерінің формасы мен қарқындылығын жалпы континенттік бағалау. Ғылым 350, 1056–1061 (2015).

Olofsson, J., Kitti, H., Rautiainen, P., Stark, S. & Oksanen, L. Бұғылардың жазғы жайылымының өсімдіктердің құрамына, өнімділігіне және азот айналымына әсері. Экография 24, 13–24 (2001).

Schweger, C.E., Matthews, J.V., Hopkins, D.M. & amp Young, S. B. жылы Берингия палеоэкологиясы (ред. Хопкинс, Д. М. және т.б.) 425–444 (Академик, Нью-Йорк, 1982).

de Rosnay, P., Polcher, J., Bruen, M. & amp Laval, K. Физикалық негізделген топырақ суының ағымы мен топырақ-өсімдіктер арасындағы өзара әрекеттесудің жер бетіндегі ауқымды процестерді модельдеуге әсері. Дж. Геофиз. Рез. Атмосфера. 107, 4118 (2002).

Ван, Ф., Черуй, Ф & amp Дюфресне, Дж.-Л. IPSL климаттық моделінде топырақ термодинамикасының жақсаруы және оның жер беті метеорологиясына әсері. Geosci Model Dev. 9, 363–381 (2016).

Gouttevin, I., Krinner, G., Ciais, P., Polcher, J. & amp Legout, C. Физикалық негізделген гидрологиясы бар жер үсті үлгісі үшін топырақтың жаңа мұздату схемасының көп масштабты валидациясы. Криосфера 6, 407–430 (2012).

Ван, Т. және т.б. ORCHIDEE жер бетінің үлгісіндегі жақсартылған аралық күрделілік қар схемасын бағалау. Дж. Геофиз. Рез. Атмосфера. 118, 6064–6079 (2013).

Чжу, Д. және т.б. Жер бетіндегі соңғы мұздық максимум кезінде йедома шөгінділеріндегі топырақтың органикалық көміртегін модельдеу. Геофиздер. Рез. Летт. 43, 5133–5142 (2016).

Ковен, C. және т.б. Жоғарғы ендік топырақ көміртегі қорының пайда болуы туралы: криотурбация мен органикалық заттардың оқшаулауының жер бетінің үлгісіндегі әсері. Геофиздер. Рез. Летт. 36, L21501 (2009).

Чанг, J. F. және т.б. ORCHIDEE-ге шөпті басқаруды енгізу: Еуропадағы 11 eddy-covariance сайтындағы модельді сипаттау және бағалау. Geosci Model Dev. 6, 2165–2181 (2013).

Чанг, Дж. Және т.б. Шөптерді басқару тарихын қайта құру үшін процеске негізделген өсімдік үлгісінде мал шаруашылығы өндірісі туралы ақпаратты біріктіру. Биогеология 13, 3757–3776 (2016).

Величко, A. A. & amp; Quat. Int. 126–128, 137–151 (2005).

Bliss, L. C., Heal, O. W. & Amp Moore, J. J. (eds) Тундра экожүйелері: салыстырмалы талдау (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1981).

Иллиус, А.В. және Гордон, И.Дж Шөпқоректілер: өсімдіктер мен жыртқыштар арасында (eds Olff, H., Brown, V. K. & amp Drent, R. H.) 397-427 (Блэквелл, Оксфорд, 1999).

Эгглстон, H. S. және т.б. (eds) 2006 IPCC Парниктік газдарды ұлттық түгендеу бойынша нұсқаулықтар (IGES, Канагава, 2006).

Макнаутон, С.Дж., Русс, Р.В. және Сигл, С.В. Африка экожүйесіндегі ірі сүтқоректілер және процесс динамикасы. Биологиялық ғылым 38, 794–800 (1988).

МакНотон, С.Ж.Жайылатын экожүйенің экологиясы: Серенгети. Экол. Моногр. 55, 259–294 (1985).

Фрэнк, Д.А. және Макнотон, С.Дж. Өсімдіктер экологиясы, ірі сүтқоректілердің шөпқоректілері және Йеллоустоун ұлттық саябағындағы құрғақшылық. Экология 73, 2043–2058 (1992).

Elser, J. J. және т.б. Тұщы су, теңіз және құрлық экожүйелеріндегі алғашқы өндірушілердің азот пен фосфор шектеуіне жаһандық талдау. Экол. Летт. 10, 1135–1142 (2007).

Когли, Г. Піл мәселесі - балама гипотеза. Афр. J. Экол. 14, 265–283 (1976).

Дублин, Х.Т. Мара Вудландтардың құлдырауы: от пен пілдердің рөлі. кандидаттық диссертация, университет. Британдық Колумбия (1986).

Вайсенен, М. және т.б. Тундрадағы көміртегі балансындағы жылынудың салдары солтүстік бұғылардың жайылым тарихымен анықталады. Нат. Клим. Өзгерту 4, 384–388 (2014).

Дублин, Х.Т., Синклер, А.Р. & МакГлэйд, Дж. Пілдер мен өрт Серенгети -Мара ормандылығындағы көптеген тұрақты күйлердің себебі ретінде. Дж. Аним. Экол. 59, 1147–1164 (1990).

Кларк, П.У. және т.б. Соңғы мұздық максимум. Ғылым 325, 710–714 (2009).

Хьюз, П.Д. & Гиббард, П.Л. Соңғы мұздық максимумының (LGM) стратиграфиялық негізі. Quat. Int. 383, 174–185 (2015).

Моннин, E. және т.б. Атмосфералық CO2 Мұздықтардың соңғы тоқтауы кезіндегі концентрация. Ғылым 291, 112–114 (2001).


Корольдік қоғам шығарды. Барлық құқықтар сақталған.

Әдебиеттер

Dirzo R, Young HS, Galetti M, Ceballos G, Isaac NJ, Collen B.

. 2014 Антропоцендегі дефаунация. Ғылым 345, 401-406. (doi:10.1126/science.1251817) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

2008 Жердегі және теңіз сүтқоректілерінің жағдайы: әртүрлілік, қауіп және білім. Ғылым 322, 225-230. (doi: 10.1126/science.1165115) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Estes JA, Tinker MT, Williams TM, Doak DF

. 1998 Мұхиттық және жағаға жақын экожүйелерді байланыстыратын теңіз балауызындағы киттердің жыртқыштығы. Ғылым 282, 473–476. (doi:10.1126/science.282.5388.473) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Pringle RM, Young TP, Rubenstein DI, McCauley DJ

. 2007 Бастапқы өнімділік және шөпқоректілермен әрекеттесу каскадтарының күші. Проц. Натл Акад. Ғылым. АҚШ 104, 193-197 жж. (doi: 10.1073/pnas.0609840104) Crossref, PubMed, Google Scholar

. 1996 Азық-түлік желісінің күрделілігі және қауымдастық динамикасы. Am. Нат . 147, 813–846. (doi: 10.1086/285880) Crossref, ISI, Google Scholar

Даффи Джей, Кардинал Б.Ж., Франция KE, МакИнтайр ПБ, Тебо Е, Лоро М.

. 2007 Экожүйедегі биоәртүрліліктің функционалдық рөлі: трофикалық күрделілікті біріктіру. Экол. Летт . 10, 522-538. (doi: 10.1111/j.1461-0248.2007.01037.x) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

2011 Жер планетасының трофикалық рейтингі. Ғылым 333, 301-306. (doi: 10.1126/science.1205106) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 1999 Африка саванналарындағы тұяқты жануарлардың алуан түрлілігінің функционалдық маңызы және мал шаруашылығының таралуының экологиялық салдары. Биоәртүрлілер. Консерватор . 8, 1643–1661. (doi: 10.1023/A: 1008959721342) Crossref, Google Scholar

. 2015 Африка саванналарының биологиясы . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Оксфорд университетінің баспасы. Google ғалымы

Jacobs BF, Kingston JD, Jacobs LL

. 1999 Шөптер басым экожүйелердің пайда болуы. Анн. Мо. Бот. Бақша 86, 590–643. (doi: 10.2307/2666186) Crossref, Google Scholar

Bouchenak-Khelladi Y, Verboom GA, Hodkinson TR, Salamin N, Francois O, Ni Chonghaile G, Savolainen V

. 2009 С-ның шығу тегі мен әртараптануы4 шөптер мен саваннаға бейімделген тұяқтылар. Глобус. Биолды өзгерту . 15, 2397-2417 жж. (doi: 10.1111/j.1365-2486.2009.01860.x) Crossref, Google Scholar

Стромберг КА, Данн Р.Э., Мадден Р.Х., Кох М.Дж., Карлини А.А

. 2013 Оңтүстік Америкада шөпті шөпқоректілердің эволюциясынан шөпті жерлердің таралуын ажырату. Нат. Коммун . 4, 1478.1072. (doi: 10.1038/ncomms2508) Crossref, PubMed, Google Scholar

Кристин П.А., Сприггс Е, Осборн С.П., Стремберг CA, Саламин Н, Эдвардс Е.Дж.

. 2014 Молекулалық танысу, эволюция жылдамдығы және шөптердің жасы. Сист. Биол . 63, 153-165. (doi: 10.1093/sysbio/syt072) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Эдвардс ЭДЖ, Осборн CP, Стремберг CA, Смит С.А

, С4 Grasses консорциумы. 2010 C шығу тегі4 шөптер: эволюциялық және экожүйелік ғылымды біріктіру. Ғылым 328, 587-591 жж. (doi:10.1126/science.1177216) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Лоренцен Э.Д., Хеллер Р, Сиэгисмунд HR

. 2012 Африка саванналарының тұяқты жануарларының салыстырмалы филогеографиясы. Мол. Экол . 21, 3656–3670. (doi: 10.1111/j.1365-294X.2012.05650.x) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2005 Африка шығысындағы плио-плейстоцендік карнавора: түрлердің байлығы мен айналымы. Зоол. Дж. Линн. Сок . 144, 121–144. (doi:10.1111/j.1096-3642.2005.00165.x) Кроссреф, Google ғалымы

. 2008 Иерархиялық Бэйстің кеңістіктік қайталанатын зерттеулердегі түрлердің байлығы мен орналасуын бағалауы. J. Appl. Экол . 45, 589-598 жж. (doi:10.1111/j.1365-2664.2007.01441.x) Кроссреф, Google ғалымы

. 2008 Иерархиялық модельдеу және экологиядағы қорытынды: популяциялардан, метапопуляциялардан және қауымдастықтардан алынған мәліметтерді талдау . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Академиялық баспасөз. Google ғалымы

Тоблер МВ, Зунига Хартли А, Каррилло-Перкастегуи SE, Пауэлл ГВН

. 2015 Камера трап деректерін пайдалана отырып түрлердің байлығы мен қоныстануының кеңістік-уақыттық иерархиялық модельдеу. J. Appl. Экол . 52, 413-421. (doi: 10.1111/1365-2664.12399) Crossref, ISI, Google Scholar

Бертон AC, Neilson E, Moreira D, Ladle A, Steenweg R, Fisher JT, Bayne E, Boutin S

. 2015 Жабайы табиғат камераларын түсіру: шолуды экологиялық процестермен байланыстыру бойынша шолу және ұсыныстар. J. Appl. Экол . 52, 675–685. (doi: 10.1111/1365-2664.12432) Crossref, ISI, Google Scholar

Burton AC, Sam MK, Balangtaa C, Brashares JS

. 2012 Батыс Африканың қорғалатын аймағында аңшылыққа, тіршілік ету ортасына және жыртқыштарға жыртқыштардың реакциясының иерархиялық көп түрлік моделі. PLoS ONE 7, e38007. (doi:10.1371/journal.pone.0038007) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Swanson A, Kosmala M, Lintott C, Simpson R, Smith A, Packer C

. 2015 Snapshot Serengeti, африкалық саваннаның сүтқоректілердің 40 түрінің жоғары жиілікті аннотацияланған камерасы. Ғылым. Деректер 2, 150026. (doi: 10.1038/sdata.2015.26) Crossref, PubMed, Google Scholar

Фриц Х, Дункан П, Гордон И.Д., Иллиус А.В

. 2002 Мегашөпқоректілер африкалық тұяқтылар қауымдастығындағы трофикалық гильдиялар құрылымына әсер етеді. Экология 131, 620–625. (doi:10.1007/s00442-002-0919-3) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2005 Өрт жаһандық «шөпқоректілер» ретінде: жанғыш экожүйелердің экологиясы мен эволюциясы. Trends Ecol. Evol . 20, 387–394. (doi:10.1016/j.tree.2005.04.025) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Eby SL, Андерсон TM, Mayemba EP, Ritchie ME

. 2014 Оттың сүтқоректілердің шөпқоректілерінің тіршілік ету ортасын таңдауына әсері: дене мөлшері мен өсімдік сипаттамаларының рөлі. Дж. Аним. Экол . 83, 1196–1205. (doi:10.1111/1365-2656.12221) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Кохи ЕМ, де Бур WF, Peel MJ, Slotow R, ван дер Ваал С, Хейткониг I, Скидмор А, Принс Х.Х.

. 2011 Африка пілдері Loxodonta africana африкалық саваннадағы гетерогенділікті күшейту. Биотропика 43, 711–721. (doi: 10.1111/j.1744-7429.2010.00724.x) Crossref, Google Scholar

Шмиц О.Ж., Криван В., Овадия О

. 2004 Трофикалық каскадтар: белгілермен жанама әсерлесудің басымдығы. Экол. Летт . 7, 153–163. (doi:10.1111/j.1461-0248.2003.00560.x) Crossref, ISI, Google Scholar

Preisser EL, Bolnick DI, Benard MF

. 2005 Өлімнен қорқасыз ба? Жыртқыш пен жыртқыштың өзара әрекеттесуіндегі қорқыту мен тұтынудың әсері. Экология 86, 501–509. (doi: 10.1890/04-0719) Crossref, ISI, Google Scholar

Sinclair ARE, Mduma S, Brashares JS

. 2003 Әр түрлі жыртқыш -жыртқыш жүйесіндегі жыртқыштықтың үлгілері. Табиғат 425, 288–290. (doi: 10.1038/nature01934) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Hopcraft JGC, Olff H, Sinclair

. 2010 Шөпқоректілер, ресурстар және тәуекелдер: саванналардағы бастапқы экологиялық градиенттер бойынша ауыспалы реттеу. Trends Ecol. Эволюция . 25, 119–128. (doi: 10.1016/j.tree.2009.08.001) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Hopcraft JGC, Sinclair ARE, Packer C

. 2005 Табысқа жетуді жоспарлау: Серенгети арыстандары молшылықтан гөрі олжаға қол жеткізуге ұмтылады. Дж. Аним. Экол . 74, 559–566. (doi: 10.1111/j.1365-2656.2005.00955.x) Crossref, Google Scholar

Fryxell JM, Mosser A, Sinclair AR, Packer C

. 2007 ж. Тобының қалыптасуы жыртқыш аңдардың динамикасын тұрақтандырады. Табиғат 449, 1041–1043 жж. (doi:10.1038/nature06177) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 1985 Күйіс қайыратын және қоректенбейтін шөпқоректілердің дене өлшемдері бойынша тағамдық түсіндірме. Am. Нат . 125, 641–672. (doi: 10.1086/284369) Crossref, ISI, Google Scholar

. 1988 Мегашөпқоректілер: өте үлкен дене мөлшерінің экологияға әсері . Кембридж, Ұлыбритания: Кембридж университетінің баспасы. Crossref, Google Scholar

Клаус М, Фрей Р, Кифер Б, Лехнер-Долл М, Лолейн В, Полстер С, Рёснер ГЕ, Стрейх В.Д.

. 2003 Шөпқоректі сүтқоректілердің максималды қол жеткізілетін дене мөлшері: алдыңғы ішектегі морфофизиологиялық шектеулер және артқы ішек ферменттерінің бейімделуі. Ээкология 136, 14–27. (doi: 10.1007/s00442-003-1254-z) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Dangerfield JM, McCarthy TS, Ellery WN

. 1998 Қорған құрушы термит Майкрософт макротермалары экожүйе инженері ретінде. Дж. Троп. Экол . 14, 507–520. (doi: 10.1017/S0266467498000364) Crossref, ISI, Google Scholar

. 2004 Термит үйінділері пілдерге арналған қоректік заттарға бай қорек патчтары ретінде. Биотропия 36, 231–239. (doi: 10.1111/j.1744-7429.2004.tb00314.x) Google Scholar

. 2005 Термитария - Уганда Мбуро көлінің ұлттық саябағындағы ірі тұяқтыларды тамақтандыратын орталықтар. Дж.Зол . 267, 97-102. (doi:10.1017/S0952836905007272) Crossref, ISI, Google Scholar

. 2009 үйінді термиттері саваннаның өсімдіктерінің әркелкілігіне ықпал етеді. Экол өсімдіктері . 202, 31-40. (doi: 10.1007/s11258-009-9575-6) Crossref, Google Scholar

Van der Plas F, Howison R, Reinders J, Fokkema W, Olff H.

. 2013 Термит қорғандарындағы ағаштардың функционалдық белгілері: саванналарда биотикалық қозғалмайтын гетерогендіктің пайда болуын түсіну. Дж. Өсімдіктер туралы ғылым . 24, 227–238. (doi: 10.1111/j.1654-1103.2012.01459.x) Crossref, Google Scholar

Мувенгви Дж, Мбиба М, Ньенда Т

. 2013 Термит үйінділері қоректік заттарға бай матрицадағы мегашөпқоректілердің қоректік нүктелері болмауы мүмкін. Дж. Троп. Экол . 29, 551-558. (doi:10.1017/S0266467413000564) Кроссреф, Google ғалымы

. 2013 Термит үйінділері шолу нүктелері ретінде: ережеден ерекшелік. Дж. Өсімдіктер туралы ғылым . 24, 211–213. (doi: 10.1111/jvs.12032) Crossref, Google Scholar

. 2006 Тіршілік ортасының жоғалуы және өсімдіктер мен жануарлардың интерактивті желілерінің құрылымы. Экол. Летт . 9, 281–286. (doi:10.1111/j.1461-0248.2005.00868.x) Crossref, PubMed, Google Scholar

. 2012 Азық -түлік желісінің әртүрлілігін, құрылымын және тұрақтылығын біріктіру. Trends Ecol. Evol . 27, 40–46. (doi: 10.1016/j.tree.2011.09.001) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2009 Food-web құрылымы және экожүйелік қызметтер: Серенгетиден алынған түсініктер. Фил. Транс R. Soc. Б 364, 1665–1682. (doi:10.1098/rstb.2008.0287) Сілтеме, ISI, Google Scholar

2013 асинхронды азық-түлік жолдары Серенгети жыртқыштарының Эль-Нино оңтүстік тербелісіне реакциясын тежеуі мүмкін. Экология 94, 1123–1130. (doi: 10.1890/12-0428.1) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2014 Көшпелі жануарлар бүкіл әлемде жұмыс істейтін биоәртүрлілік пен экожүйені жұптастырады. Ғылым 344, 1242552. (doi: 10.1126/science.1242552) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Руни Н., МакКэнн К.С., Мур ДжК

. 2008 Азық-түлік торының архитектурасына арналған ландшафт теориясы. Экол. Летт . 11, 867–881. (doi:10.1111/j.1461-0248.2008.01193.x) Crossref, PubMed, Google Scholar

Baskerville EB, Dobson AP, Bedford T, Allesina S, Anderson TM, Pascual M

. 2010 Bayesian тобының моделі ашқан Serengeti азық -түлік желісіндегі кеңістіктік гильдиялар. PLoS есептеуі. Биол . 7, e1002321. (doi:10.1371/journal.pcbi.1002321) Crossref, ISI, Google Scholar

Андерсон TM, Hopcraft JGC, Eby S, Ritchie M, Grace JB, Olff H

. 2010 Пейзаждық ауқымды талдаулар Serengeti шөпқоректілердің ыстық нүктелеріне қоректік заттардың да, антипредиторлардың да артықшылықтарын көрсетеді. Экология 91, 1519-1529 жж. (doi: 10.1890/09-0739.1) Crossref, PubMed, Google Scholar

Swanson A, Kosmala M, Lintott C, Packer C

. 2016 Жабайы табиғат суреттерінен азаматтық ғылым деректерін өндіруге, сандық бағалауға және тексеруге арналған жалпыланған тәсіл. Консерв. Биол . 30, 520-531. (doi:10.1111/cobi.12695) Crossref, PubMed, Google Scholar

. 1997 Сүтқоректілерге Кингдон далалық гид . Лондон, Ұлыбритания: Академиялық баспасөз. Google ғалымы

Boone RB, Thirgood SJ, Hopcraft JGC

. 2006 Серенгети жабайы жауын -шашыннан және жаңа өсімдіктердің өсуінен алынған қоныс аударатын қондырғылар. Экология 87, 1987-1994 жж. (doi:10.1890/0012-9658(2006)87[1987:SWMPMF]2.0.CO2) Crossref, PubMed, Google Scholar

Hopcraft JGC, Anderson TM, Pérez-Vila S, Mayemba E, Olff H

. 2012 Body size and the division of niche space: food and predation differentially shape the distribution of Serengeti grazers . Дж. Аним. Ecol . 81, 201–213. (doi:10.1111/j.1365-2656.2011.01885.x) Crossref, PubMed, Google Scholar

Roy DP, Boschetti L, Justice CO, Ju J

. 2008 The collection 5 MODIS burned area product—global evaluation by comparison with the MODIS active fire product . Remote Sens. Environ . 112, 3690–3707. (doi:10.1016/j.rse.2008.05.013) Crossref, Google Scholar

. 2004 Termitaria as browsing hotspots for African megaherbivores in miombo woodland . Дж. Троп. Ecol . 20, 337–343. (doi:10.1017/S0266467403001202) Crossref, Google Scholar

DeVisser SA, Freymann BP, Schnyder H

. 2008 Trophic interactions among invertebrates in termitaria in the African savanna: a stable isotope approach . Экол. Энтомол . 33, 758–764. Google ғалымы

Hughes J, Haran M, Caragea PC

. 2011 Autologistic models for binary data on a lattice . Environmetrics 22, 857–871. (doi:10.1002/env.1102) Crossref, Google Scholar

. 2009 Autologistic models with interpretable parameters . J. Agric. Биол. Қоршаған орта. Stat . 14, 281–300. (doi:10.1198/jabes.2009.07032) Crossref, Google Scholar

. 2014 A centered bivariate spatial regression model for binary data with an application to presettlement vegetation data in the Midwestern United States . J. Agric. Биол. Қоршаған орта. Stat . 19, 453–471. (doi:10.1007/s13253-014-0183-0) Crossref, Google Scholar

Hoeting JA, Leecaster M, Bowden D

. 2000 An improved model for spatially correlated binary responses . J. Agric. Биол. Қоршаған орта. Stat . 5, 102–114. (doi:10.2307/1400634) Crossref, Google Scholar

. 1991 Forage quality and aggregation by large herbivores . Am. Nat . 138, 478–498. (doi:10.1086/285227) Crossref, Google Scholar

. 1976 Serengeti migratory wildebeest: facilitation of energy flow by grazing . Ғылым 191, 92-94. (doi:10.1126/science.191.4222.92) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Sinclair ARE, Norton-Griffiths M

. 1982 Does competition or facilitation regulate migrant ungulate populations in the Serengeti? A test of hypotheses . Oecologia 53, 364–369. (doi:10.1007/BF00389015) Crossref, PubMed, Google Scholar

. 1990 Large herbivores that strive mightily but eat and drink as friends . Oecologia 82, 264–274. (doi:10.1007/BF00323544) Crossref, PubMed, Google Scholar

. 1996 Variation in use of green flushes following burns among African ungulate species: the importance of body size . Афр. J. Ecol . 34, 32–38. (doi:10.1111/j.1365-2028.1996.tb00591.x) Crossref, Google Scholar

Sensenig RL, Demment MW, Laca EA

. 2010 Allometric scaling predicts preferences for burned patches in a guild of East African grazers . Экология 91, 2898–2907. (doi:10.1890/09-1673.1) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2013 The impacts of burning on Thomson's gazelles’, Gazella thomsonii, vigilance in Serengeti National Park, Tanzania . Афр. J. Ecol . 51, 337–342. (doi:10.1111/aje.12044) Crossref, Google Scholar

. 1983 Serengeti grassland ecology: the role of composite environmental factors and contingency in community organization . Экол. Monogr . 53, 291–320. (doi:10.2307/1942533) Crossref, Google Scholar

. 1972 Social organisation and movements of topi (Damaliscus korrigum) during the rut, at Ishasha, Queen Elizabeth Park, Uganda . Зоол. Afr . 7, 233–255. (doi:10.1080/00445096.1972.11447442) Crossref, Google Scholar

. 1991 The behavior guide to African mammals , том 64. Berkeley, CA : University of California Press . Google ғалымы

Levick SR, Asner GP, Kennedy-Bowdoin T, Knapp DE

. 2010 The spatial extent of termite influences on herbivore browsing in an African savanna . Биол. Conserv . 143, 2462–2467. (doi:10.1016/j.biocon.2010.06.012) Crossref, ISI, Google Scholar

. 2005 Vigilance and group size in impala (Aepyceros melampus Lichtenstein): a study in Nairobi National Park, Kenya . Афр. J. Ecol . 43, 91–96. (doi:10.1111/j.1365-2028.2005.00541.x) Crossref, Google Scholar

Packer C, Hilborn R, Mosser A, Kissui B, Borner M, Hopcraft G, Wilmshurst J, Mduma S, Sinclair AR

. 2005 Ecological change, group territoriality, and population dynamics in Serengeti lions . Ғылым 307, 390–393. (doi:10.1126/science.1105122) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Ford AT, Goheen JR, Otieno TO, Bidner L, Isbell LA, Palmer TM, Ward D, Woodroffe R, Pringle RM

. 2014 Large carnivores make savanna tree communities less thorny . Ғылым 346, 346–349. (doi:10.1126/science.1252753) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Young HS, McCauley DJ, Helgen KM, Goheen JR, Otárola-Castillo E, Palmer TM, Pringle RM, Young TP, Dirzo R

. 2013 Effects of mammalian herbivore declines on plant communities: observations and experiments in an African savanna . J. Ecol . 101, 1030–1041. (doi:10.1111/1365-2745.12096) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Pringle RM, Goheen JR, Palmer TM, Charles GK, DeFranco E, Hohbein R, Ford AT, Tarnita CE

. 2014 Low functional redundancy among mammalian browsers in regulating an encroaching shrub (Solanum campylacanthum) in African savannah . Проц. R. Soc. Б 281, 20140390. (doi:10.1098/rspb.2014.0390) Link, Google Scholar

. 2014 Cascading consequences of the loss of large mammals in an African savanna . Bioscience 64, 487–495. (doi:10.1093/biosci/biu059) Crossref, Google Scholar


Материалдар мен тәсілдер

Study Site and Samples.

The coprolites were excavated from beneath an overhanging rock on the Daley's Flat rock avalanche deposit (44.542°S, 168.385°E) in the Dart River Valley, South Island, New Zealand. Wood et al. (9, 39) provided a summary of the geology, vegetation, and climate of the area. Fifty-one coprolites were analyzed. These coprolites included 20 coprolites identified to species and sampled for plant macrofossil in a previous study (9) (sample numbers A2062–A2112 these were analyzed here for pollen and plant aDNA assemblages), and 31 excavated in July 2010 (sample numbers A10189–A10531 these were analyzed for pollen, plant macrofossils, and aDNA).

Subsampling.

Newly excavated coprolites were subsampled in a still-air perspex hood, the surfaces of which were cleaned between samples with 10% (wt/vol) decon, 2% (wt/vol) bleach, and ethanol. Approximately 2–3 mm was removed from the outer surface of each coprolite by scraping with a scalpel blade, and the freshly exposed surface was UV irradiated for 15 min to destroy any potential exogenous environmental contamination. The irradiated coprolites were bisected (Fig. S3), and subsamples (0.4–1.0 g) for pollen and aDNA analysis were taken from the interior. Additional interior samples for radiocarbon dating and to be kept as voucher specimens were also taken, and the remainder of each coprolite was analyzed for macrofossils.

ADNA Extraction, Amplification, and Sequencing.

aDNA extractions, amplification, and sequencing were performed at the Australian Centre for Ancient DNA following the methods described by Wood et al. (9, 46). Multiple extraction and PCR control blanks were included. Newly excavated coprolites were identified using the primers MoaCR262F and MoaCR294R (9) to amplify a species-diagnostic 31-bp fragment of moa mitochondrial control region. The identities of A. didiformis coprolites were verified using the Andi/Eucu primers, which were designed to distinguish coprolites of this species from those of Euryapteryx curtus (46). Plant aDNA was amplified (95-bp fragment of the rbcL gene using primers h1aF and h2aR) and cloned following the methods described by Wood et al. (42).

Moa aDNA Sequence Analysis.

Sequences obtained from the coprolites were aligned with 131 reference moa mitochondrial control region sequences representing all nine moa species (obtained from GenBank). The alignment was assessed using ModelGenerator (58) and analyzed in BEAST 1.6.1 (59) using a HKY + G model.

Plant aDNA Sequence Analysis.

The total dataset of 526 clones (Table S2) was collapsed to 178 unique sequences that were analyzed using two complimentary methods. First, clone sequences were compared with sequences in GenBank using the Bayesian Statistical Assignment Package (60). Second, the clone sequences were aligned with 220 reference rbcL sequences, including sequences from extant plant taxa native to the Dart River Valley, and selected sequences from GenBank to help constrain order and family level branches. Sequences were aligned using Seaview (61), assessed using ModelGenerator (58), and analyzed using PhyML 4.3.0 (62) (with HKY85 model, six gamma categories, and tree topology search for the best of nearest neighbor interchange (NNI) and subtree pruning and regrafting (SPR)). Sequences that could be resolved only to order or higher taxonomic clades were omitted from statistical analyses, except where no subordinate taxa within the order were resolved (e.g., Oxalidales). Sequences identified as Fabaceae and Proteaceae were also excluded from analyses, as suspected contamination (SI мәтіні).

Microscopic Analyses.

Subsamples for macrofossil analysis were rehydrated in 0.5% trisodium phosphate for several weeks and then sieved on a 0.25-mm mesh. Residues were examined at 10–40× magnification. Subsamples for pollen analysis were prepared by heating in potassium hydroxide (10 min), treatment with hydrochloric acid, heavy-liquid flotation (lithium polytungstate specific gravity, 2.2), acetolysis, staining, and mounting on microscope slides following standard preparation methods (63). Pollen concentrations were quantified by adding tablets containing a known number of exotic Lycopodium spores to samples before preparation. A minimum of 215 pollen/spores were counted from each sample. Pollen and spore nomenclature follows the standard New Zealand system (64).

Radiocarbon Dating.

Coprolite subsamples were Accelerator Mass Spectrometry (AMS) radiocarbon dated at the Waikato Radiocarbon Dating Laboratory, New Zealand. Radiocarbon ages were calibrated using the ShCal04 curve (65) in OxCal 4.1 (66).

Statistical Methods.

Compositional overlap between the diets of moa species were assessed using all three proxies (pollen, plant macrofossil, and aDNA).

Data tranformations.

Macrofossil data were quantitative, ordinal, and categorical. To preserve the relative differences between samples, we converted all data to an ordinal scale as follows: 0 (absent), 1 (a single seed/leaf present), 2 (2–5 seeds/leaves), 3 (>5 seeds/leaves). This approach effectively compensates for the effect of consumption of fruits containing abundant seeds (e.g., Голтерия). Pollen data were weighted according to pollen dispersal characteristics and production quantities. This accounts for potential environmental-input biases in coprolite pollen assemblages and provides a better representation of taxa on which the birds were feeding (42). Pollen counts were divided by the product of values (64) for pollination mode (wind = 3 animal = 1), pollen production (prolific = 3 moderate = 2 low = 1), and dispersability [regional (>5 km) = 3 local (5–∼0.25 km) = 2 restricted (<∼0.25 km) = 1]. A list of possible plant species accounting for each pollen/spore type was created from Moar et al. (64) and refined to include just those present at the study site using a local plant species list of Mark (45). The distribution of these taxa within the vegetation communities at Daley’s Flat was used to score each pollen/spore type as being restricted to either forest or herbfield or present in both.

Analyses.

We used nonmetric multidimensional scaling (NMS) to optimally arrange the compositional data from each coprolite in multidimensional space. Pollen data were log transformed while preserving zero values. NMS was analyzed using metaMDS in the вегетариандық library of R with Bray’s distance measure, 9,999 permutations, and default settings following McCune et al. (67). Two dimensions (axes) minimized the stress of the NMS solution, and more dimensions only marginally reduced stress further (68). Sample scores (coprolites) were plotted for each moa species, and the area of the hull containing samples from a moa species was calculated to estimate niche breadth. Overlap among niches was also calculated from these hulls. We estimated statistical differences in composition with a nonparametric PERMANOVA using adonis ішінде вегетариандық library with default settings, Bray’s distance measure, and 9,999 permutations. Pollen data were log transformed before analysis.

Plotting niches.

We calculated the total percentage of forest and herbfield pollen types in each coprolite. These percentages were fitted as environmental vectors to the NMS ordination using envfit ішінде вегетариандық library of R. Both vectors were highly significant (П < 0.001) and were plotted as smoothed surfaces across the ordination using thinplate splines in gam (generalized additive models) implemented by ordisurf (вегетариандық library of R). Coprolites were categorized according to these surfaces as containing >40% forest and <5% herbfield pollen types >30% herbfield and <10% forest pollen types and an intermediate category reflecting the ecotone between forest and herbfield. The number of coprolites for each moa species in each of these three categories was expressed as a proportion of the total number of coprolites for each moa species, and these proportions were plotted to represent niche position and overlap (Fig. 3).


Calculating the total number of cells infected with SARS-CoV-2

We use our estimate of the total number of infectious units in the body of an infected individual to estimate the number of cells that are infected by the virus during peak infection. In order to estimate the total number of infected cells, we estimate how many infectious units are found in each infected cell as shown in Figure 2 .

Estimate of the number of infected cells and their fraction out of the potential relevant host cells.

We rely on two lines of evidence in order to estimate the number of infectious units within an infected cell at a given time. The first is data regarding the total number of infectious units produced by an infected cell throughout its lifetime also known as the yield. As we are not aware of studies directly reporting values of the yield of cells infected with SARS-CoV-2, we used values reported for other betacoronaviruses in combination with values we derived from a study ( 20 ) of replication kinetics of SARS-CoV-2. Using a plaque formation assay to count the number of infectious units, two previous studies measured the viral yield as either 10� or 600� infectious units ( 21 , 22 ). Using reported values for replication kinetics of SARS-CoV-2 ( 20 ) we estimated a yield of

10 infectious units per cell at 36� hours from infection, in agreement with the lower end of these estimates. To convert the total number of infectious units produced overall by a cell into the number of units residing in the cell at a given moment, we estimate the ratio between these two quantities to be 3� using two independent methods detailed in the SI. Combining this ratio with our estimate for the total number of units produced by a cell, we thus estimate that, at any given moment, there are somewhere between a few to a few hundreds of infectious units residing in each infected cell.

The second line of evidence concerns the density of virions within a single cell. Several studies have used transmission electron microscopy (TEM) to characterize the intracellular replication of SARS-CoV-2 virions within cells ( 23 – 26 ). Using seven TEM scans taken from those studies we estimated that the density of virions within infected cells is 10 5 virions per 1 pL (see Dataset S1). As the human cells targeted by SARS-CoV-2 have a volume of 𢒁 pL (resulting in a cellular mass of 𢒁 ng) ( 27 , 28 ), TEM data indicate there are � 5 viral particles within a single infected cell at any point in time. As done above, we assume a ratio of 1 infectious unit resulting per 10 4 virions. Thus, TEM scans imply that there are � infectious units that will result from the virions residing inside a cell at any given moment after the initial stages of infection.

Following those lines of evidence we conclude that at a given moment there are

10 5 virions residing inside an infected cell which translates into

10 infectious units. Using the ratio of total production to the value at a given time inside the cell, we further conclude that the overall yield from an infected cell is

10� infectious units, coinciding with the middle range of measurements from other betacoronaviruses. This estimate also agrees well with recent results from dynamical models of SARS-CoV-2 host infection ( 29 , 30 ).

We can perform a sanity check using mass considerations to see that our estimate of the number of virions is not beyond the maximal feasible amount. Each virion has a mass of 𢒁 fg ( 5 ). Hence, 10 5 virions have a mass of 𢒀.1 ng, about 10% of the total mass of a 1 ng host cell and about a third of its dry weight. While a relatively high fraction, this is still within the range observed for other viral infections ( 31 , 32 ).

Combining the estimates for the overall number of infectious units in a person near peak infection and the number of infectious units in a single cell (Cinfectious units per cell), we can calculate the number of infected cells around peak infection:

How does this estimate compare to the number of potential host cells for the virus? The best-characterized route of infection for SARS-CoV-2 is through cells of the respiratory system, specifically the pneumocytes (

10 11 cells ), alveolar macrophages (

10 10 cells) and the mucus cells in the nasal cavity (

10 9 cells) ( 27 , 28 ). Other cell types, like enterocytes (gut epithelial cells) can also be infected ( 33 ) but they represent a similar number of cells ( 34 ) and therefore don’t change the order of magnitude of the potential host cells. As such, our best estimate for the size of the pool of cell types that SARS-CoV-2 likely infects is thus

10 11 cells, and the number of cells infected during peak infection therefore represents a small fraction of this potential pool (1 in 10 5 � 7 ).


Associated Data

Neighboring plants within a local community may be separated by many millions of years of evolutionary history, potentially reducing enemy pressure by insect herbivores. However, it is not known how the evolutionary isolation of a plant affects the fitness of an insect herbivore living on such a plant, especially the herbivore’s enemy pressure. Here, we suggest that evolutionary isolation of host plants may operate similarly as spatial isolation and reduce the enemy pressure per insect herbivore. We investigated the effect of the phylogenetic isolation of host trees on the pressure exerted by specialist and generalist enemies (parasitoids and birds) on ectophagous Lepidoptera and galling Hymenoptera. We found that the phylogenetic isolation of host trees decreases pressure by specialist enemies on these insect herbivores. In Lepidoptera, decreasing enemy pressure resulted from the density dependence of enemy attack, a mechanism often observed in herbivores. In contrast, in galling Hymenoptera, enemy pressure declined with the phylogenetic isolation of host trees per se, as well as with the parallel decline in leaf damage by non-galling insects. Our results suggest that plants that leave their phylogenetic ancestral neighborhood can trigger, partly through simple density-dependency, an enemy release and fitness increase of the few insect herbivores that succeed in tracking these plants.

Электронды қосымша материал

The online version of this article (doi:10.1007/s00442-014-3026-3) contains supplementary material, which is available to authorized users.


Кіріспе

Land use management is widely acknowledged as a key controlling factor of C storage in many of the world's ecosystems. However, the effectiveness of land use management will depend on how it interacts with other environmental drivers, such as atmospheric nitrogen (N) deposition, which is a significant source of N for northern ecosystems (Bobbink т.б., 2010). For example, fertilization by atmospheric N deposition has been shown to enhance ecosystem C storage in deciduous and boreal forests and heathlands across Europe and the United States (Hyvönen т.б., 2008 De Vries т.б., 2009). Increasing N availability stimulates plant productivity and litter production, enhancing the accumulation of organic matter (Carroll т.б., 2003 Currey т.б., 2010 Tipping т.б., 2012). Little is known about the interactive effect of N deposition with land management practices which influence C storage, such as herbivore grazing. Excluding herbivores or reducing grazing pressure is considered important strategies for increasing plant and soil C storage in many ecosystems (Piñeiro т.б., 2010 Tanentzap & Coomes, 2012 ). Yet, the occurrence and direction of an interactive effect of herbivore exclusion and atmospheric N deposition on C storage remain uncertain. On the one hand, combined effects could increase C storage due to the increase in plant productivity, litter accumulation and plant C inputs to the soil (Hartley, 1997 Van der Wal т.б., 2003 Emmett т.б., 2004 Hartley & Mitchell, 2005 ). On the other hand, combined effects may reduce C storage by reducing the recalcitrance of plant litter (i.e. lower C : N ratio) and/or shifting plant C inputs belowground, thereby mobilizing microbes to decompose stored soil C (Mack т.б., 2004 Bragazza т.б., 2006 , 2012 Hartley т.б., 2012 ).

Upland areas of NW Europe (areas generally >200 m. a.s.l., where farming becomes less profitable due to the limited productivity of the land Reed т.б., 2009 ) are globally important reservoirs of C, and so it is crucial to better understand how herbivore removal and N deposition interact to affect C storage in these systems. Heather (Calluna vulgaris (L.) Hull)-dominated wet upland heathlands have high soil C concentrations (mean 284.9 g C kg −1 ) and densities (mean 8.4 kg C m −2 ) in the top 15 cm of the soil profile, which need to be maintained to ensure long-term C storage (Emmett т.б., 2010). The majority of the world's upland heath is found in the UK (1.9 million ha Carey т.б., 2008 ), and it covers a wide gradient in N deposition (Southon т.б., 2013 ), thus presenting an ideal system to study the effects of N deposition on C storage. Upland heathlands are nutrient-limited systems and considered threatened by N deposition with a recommended critical load of 10–20 kg N ha −1 year −1 (Bobbink & Hettelingh, 2010 ). The critical load is defined as the threshold above which some change in a sensitive element of the environment (e.g. lichen or moss species abundance) is predicted to occur according to present knowledge. These systems are also extensively grazed by livestock (sheep and cattle) and deer, which exert greater impact on upland heath and coarse grass vegetation than all other herbivores (Albon т.б., 2007 ). Across UK heathlands, there is uncertainty as to the long-term impact of recent declines in livestock numbers on C storage (Van der Wal т.б., 2011 ).

There is growing interest in the impact of herbivore removal, N deposition and the relative abundance of shrub and graminoid species on the C balance of northern ecosystems (see Mack т.б., 2004 Olofsson т.б., 2009 Sjögersten т.б., 2011 Gill, 2014 ). Net C storage in upland heathlands has been shown to be related to the abundance of the dwarf shrub C. vulgaris because this species has more recalcitrant plant litter compared to co-dominant graminoid species (Ward т.б., 2007 , 2013 Medina-Roldán т.б., 2012 Quin т.б., 2014 ). Elevated N deposition can result in a loss of C. vulgaris and an increase in grass species such as Molinia caerulea (L.) Moench in upland heathland (Ross т.б., 2012 Southon т.б., 2013). This change in species dominance is not a result of N addition alone, because C. vulgaris often remains a superior competitor for light at high N addition rates (Aerts т.б., 1990 Power т.б., 1998 ). Instead, if the C. vulgaris canopy is disturbed by herbivore grazing and there is high N availability, then grasses such as M. caerulea may take over, because they have a greater growth response to N (Hartley, 1997 Emmett т.б., 2004 Hartley & Mitchell, 2005 ).

Changes in C and N cycling in wet upland heathlands are generally slow (i.e. detectable on a decadal timescale), yet the duration of exclosure experiments previously used to investigate these changes has typically been <10 years (Medina-Roldán т.б., 2012 Tanentzap & Coomes, 2012 Smith т.б., 2014a ). Such limited exclosure duration reduces the likelihood of detecting significant differences in plant and soil C storage inside and outside exclosures therefore, such experiments have not provided empirical evidence of an increase in long-term C pools in soil following the removal of herbivores from wet upland heathlands (Garnett т.б., 2000 Ward т.б., 2007 Medina-Roldán т.б., 2012). By contrast, increases in soil C pools have been detected following N addition (Hyvönen т.б., 2008 De Vries т.б., 2009 Bragazza т.б., 2012 ). C. vulgaris-dominated communities have not been studied across a sufficient range of N inputs to enable detection of the potential stimulatory effects of herbivore exclusion and N addition on soil C storage. Utilizing a spatial approach of studying herbivore removal across a ‘natural’ gradient of N deposition (see Stevens т.б., 2004 Armitage т.б., 2011 ) could elucidate the potential interactive effects of these factors on C storage in shrub- and grass-dominated upland heathlands.

In this study, we utilized established grazing exclosures in wet upland heathlands across the northern part of the UK (where most of this habitat is found). We surveyed both aboveground and belowground C stocks inside and outside long-term exclosures (ages ranging from 5 to 80 years) across a regional gradient of N deposition (5–24 kg N ha −1 yr −1 ). We also accounted for regional variation in long-term climatic variables that potentially influence plant and soil C stocks. This approach enabled us to address the following questions: (1) Does exclusion of large herbivores (usually sheep) for up to 80 years affect plant and soil C stocks? (2) Does N deposition influence the response of C stocks to exclusion of herbivores, and if so, (3) what impact would herbivore removal from heathlands have on UK C stocks given current spatial patterns and rates of N deposition? Crucially, this study addresses whether greater consideration needs to be given to the potential interdependent effects of grazing management and N deposition on C storage in upland heathlands.


Data set ID:

Sampling Design
Permanent capture-mark-release trapping webs were used to estimate density (number of animals per unit area) of each rodent species at each site. The method makes use of concepts from distance sampling, i.e., point counts or line-intercept techniques. The method makes no attempts to model capture-history data, therefore it was not necessary to follow individuals through time (between sessions). Distance sampling methods allow for sighting or detection (capture) probabilities to decrease with increasing distance from the point or line. The modeling of detection probability as a function of distance forms the basis for estimation. Trapping webs were designed to provide a gradient of capture probabilities, decreasing with distance from the web center. Density estimation from the trapping web was based on three assumptions:1. All animals located at the center of the web were caught with probability 1.0 2. Individuals did not move preferentially toward or away from the web center 3. Distances from the web center to each trap station were measured accurately. Each web consisted of 12 trap lines radiating around a center station, each line with 12 permanently-marked trap stations. In order to increase the odds of capturing any animals inhabiting the center of a web, the center station had four traps, each pointing in a cardinal direction, and the first four stations of each trap line were spaced only 5 m apart, providing a trap saturation effect. The remaining eight stations in a trap line were spaced at 10 m intervals. The web thus established a series of concentric rings of traps. Traps in the ring nearest the web center are close together, while the distances separating traps that form a particular ring increase with increasing distance of the ring from the web center. The idea is that the web configuration produces a gradient in trap density and, therefore, in the probability of capture. Three randomly distributed trapping webs were constructed at each site. The perimeters of webs were placed at least 100 m apart in order to minimize homerange overlap for individuals captured in the outer portion of neighboring webs.

Measurement Techniques

Each site containing three webs was sampled for three consecutive nights during spring (in mid May or early June) and summer (in mid July or early August for years 1989 to 1993, then mid September to early October for years 1994 through 2000). In that rodent populations were not sampled monthly over the study period, there is no certainly that either spring or summer trapping times actually captured annual population highs or lows. Based on reproductive data in the literature, an assumption was made that sampling times chosen represent periods of the year when rodents have undergone, and would register, significant seasonal change in density. During each trapping session, one Sherman live trap (model XLF15 or SFAL, H. B. Sherman Traps, Tallahassee, FL) was placed, baited with rolled oats, and set at each permanent, numbered station (four in the center) on each web, for a total 444 traps over three webs. Traps were checked at dawn each day, closed during the day, and reset just before dusk. Habitat, trap station number, species, sex, age (adult or juvenile), mass, body measurements (total length, tail length, hind foot length, ear length), and reproductive condition (males: scrotal or non-scrotal females: lactating, vaginal or pregnant) were recorded for each initial capture of an individual. Each animal was marked on the belly with a permanent ink felt pen in order to distinguish it from other individuals during the same trapping session. The trap station number for an initial capture related to a particular trapping ring on a web and, therefore, to a particular distance from the center of the web. The area sampled by a ring of traps was computed based on circular zones whose limits are defined by points halfway between adjacent traps along trap lines an additional 25 m radius was added to the outer ring of traps in order to account for homerange size of individuals caught on the outer ring.

Analytical Procedures
Area trapped and number of individuals caught for each ring of traps was the basis for estimating the probability density function of the area sampled. The program DISTANCE produced the estimators used to calculate density. Where sample size for a particular species and web was less than an arbitrarily chosen n=10, the number of individuals captured during that session was simply divided into the area of the web plus the additional 25 m radius (4.9087 ha). This dataset includes only the raw capture data.


Бейнені қараңыз: Бала, бала балапан. (Желтоқсан 2022).