Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Biến đổi khí hậu và các loại hình sử dụng đất bị xáo trộn sẽ thúc đẩy sự xâm lấn của cỏ hàng năm không bản địa, Ventenata dubia
Tóm tắt
Việc xác định sinh cảnh phù hợp cho các loài cỏ xâm lấn và dự đoán mức độ xâm lấn của chúng trên các loại hình sử dụng đất khác nhau trong bối cảnh khí hậu thay đổi là điều cần thiết cho các mục tiêu quản lý rộng lớn về phòng ngừa, phát hiện và phản ứng nhanh. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã áp dụng phương pháp phối hợp các mô hình phân bố loài để dự đoán sinh cảnh tiềm năng của cỏ hàng năm xâm lấn, Ventenata dubia, trong quận Gallatin và along các hành lang đường bộ của nó, ở Montana, Hoa Kỳ, trong điều kiện khí hậu hiện tại và tương lai. Dự đoán mô hình về sinh cảnh của V. dubia rất chính xác với giá trị AUC lớn hơn 0.90. Những yếu tố khí hậu có ảnh hưởng lớn nhất đến sự xuất hiện của V. dubia là lượng mưa, khả năng bay hơi tiềm năng, độ ẩm tương đối, thiếu áp suất hơi và bức xạ mặt trời trong các tháng mùa sinh trưởng. Dưới điều kiện khí hậu hiện tại, mô hình dự đoán diện tích phủ của V. dubia là 243 và 1,371 km2 dọc các hành lang đường bộ và toàn bộ quận, tương ứng. Diện tích dự đoán của V. dubia lớn nhất ở các hành lang đường bộ (239% dưới RCP4.5 và 302% dưới RCP8.5) so với Gallatin County (127% dưới RCP4.5 và 241% dưới RCP8.5). Trong các loại hình sử dụng đất, mô hình dự đoán sự mở rộng lớn nhất của V. dubia trên đất nông nghiệp với 425% và 484%, và trên đồng cỏ với 278% và 442% dưới RCP4.5 và RCP8.5, tương ứng. Phương pháp mô hình của chúng tôi cho thấy rằng khí hậu thay đổi sẽ tạo điều kiện cho sự phát tán và thiết lập của các loài không bản địa trong các sinh cảnh bị xáo trộn. Chúng tôi kết luận rằng V. dubia với lịch sử xâm lấn ngắn đang mở rộng với tốc độ đáng báo động và cần đầu tư nhiều hơn vào việc phát hiện và theo dõi để ngăn chặn sự mở rộng thêm.
Từ khóa
#Biến đổi khí hậu #cỏ xâm lấn #Ventenata dubia #quản lý môi trường #sinh cảnh phù hợpTài liệu tham khảo
Abatzoglou JT, Brown TJ (2012) A comparison of statistical downscaling methods suited for wildfire applications. Int J Climatol 32:772–780
Adhikari A, Mainali KP, Rangwala I et al (2019a) Various measures of potential evapotranspiration have species-specific impact on species distribution models. Ecol Model 414:108836
Adhikari A, Hansen AJ, Rangwala I (2019b) Ecological water stress under projected climate change across hydroclimate gradients in the north central United States. J Appl Meteorol Climatol 58:2103–2114
Adhikari A, Rew LJ, Mainali KP et al (2020) Future distribution of invasive weed species across the major road network in the state of Montana, USA. Reg Environ Change 20:1–14
Araújo MB, New M (2007) Ensemble forecasting of species distributions. Trends Ecol Evol 22:42–47
Averett JP, McCune B, Parks CG et al (2016) Non-native plant invasion along elevation and canopy closure gradients in a middle Rocky Mountain ecosystem. PLoS ONE 11:e0147826
Breiman L (2017) Classification and regression trees. Routledge
Burch D (2020) State agency and county weed district biennial noxious weed report. https://agr.mt.gov/Portals/168/Documents/Weeds/Biennial%20Report/2018-2019_Biennial_Noxious_Weed_Report.pdf?ver=2020-07-28-094717-023 Accessed: 05/05/2021 2020
Crossman ND, Bass DA (2007) Application of common predictive habitat techniques for post-border weed risk management. Diversity and Distributions 14:213–224
Crossman ND, Bryan BA, Cooke DA (2011) An invasive plant and climate change threat index for weed risk management: integrating habitat distribution pattern and dispersal process. Ecological Indicators 11:183–198
Dewitz J (2019). National Land Cover Database (NLCD) 2016 Products. U.S. Geological Survey data release, https://doi.org/10.5066/P96HHBIE
Dormann CF, Mcpherson JM, Araújo MB et al (2007) Methods to account for spatial autocorrelation in the analysis of species distributional data: a review. Ecography 30:609–628
Dostálek J, Frantík T, Šilarová V (2016) Changes in the distribution of alien plants along roadsides in relation to adjacent land use over the course of 40 years. Plant Biosystems-an International Journal Dealing with All Aspects of Plant Biology 150:442–448
Fielding AH, Bell JF (1997) A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. Environ Conserv 24:38–49
Foster EA, Ackerman JD (2021) Future changes in the distribution of two non-indigenous orchids and their acquired enemy in Puerto Rico. Biol Invasions 23:3545–3563
Franklin J (2013) Species distribution models in conservation biogeography: developments and challenges. Divers Distrib 19:1217–1223
Fryer JL (2017) Ventenata dubia. In. Fire Effects Information System, U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Missoula Fire Sciences Laboratory. https://www.fs.fed.us/database/feis/plants/graminoid/vendub/all.pdf. Accessed: 01/17/2021
Gelbard JL, Belnap J (2003) Roads as conduits for exotic plant invasions in a semiarid landscape. Conserv Biol 17:420–432
Guisan A, Thuiller W (2005) Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecol Lett 8:993–1009
Harvey AJ, Mangold JM (2019) Ventenata. In. https://store.msuextension.org/publications/AgandNaturalResources/mt201810AG.pdf Accessed: 05/01/2021
Harvey AJ, Rew LJ, Prather TS, et al. (2020) Effects of Elevated Temperature and CO2 Concentration on Seedling Growth of Ventenata dubia (Leers) Coss. and Bromus tectorum L. Agronomy 10:1718
Hastie T, Tibshirani R, Buja A (1994) Flexible Discriminant Analysis by Optimal Scoring. J American statistical association 89:1255–1270
Hobbs RJ, Humphries SE (1995) An integrated approach to the ecology and management of plant invasions. Conserv Biol 9:761–770
Hulme PE (2009) Trade, transport and trouble: managing invasive species pathways in an era of globalization. J Appl Ecol 46:10–18
Jones LC, Norton N, Prather TS (2018) Indicators of ventenata (Ventenata dubia) invasion in sagebrush steppe rangelands. Invasive Plant Sci Management 11:1–9
Jones LC, Davis C, Prather TS (2020) Consequences of Ventenata dubia 30 years postinvasion to bunchgrass communities in the Pacific Northwest. Invasive Plant Sci Manage 13:226–238
Lass L, Prather T (2007) A scientific evaluation for noxious and invasive weeds of the Highway 95 Construction Project between Uniontown Cutoff and Moscow. Aquila Vision Inc., Missoula, MT. Prepared for the Idaho Transportation Department (ITD) District 2, Lewistown, ID.
Lonsdale WM (1999) Global patterns of plant invasions and the concept of invasibility. Ecology 80:1522
Lugo AE, Gucinski H (2000) Function, effects, and management of forest roads. For Ecol Manage 133:249–262
Magness DR, Huettmann F, Morton JM (2008) Using random forests to provide predicted species distribution maps as a metric for ecological inventory & monitoring programs. Applications of computational intelligence in biology. Springer, pp. 209–229
McDougall KL, Lembrechts J, Rew LJ et al (2018) Running off the road: roadside non-native plants invading mountain vegetation. Biol Invasions 20:3461–3473
Miller DA, White RA (1998) A conterminous United States multilayer soil characteristics dataset for regional climate and hydrology modeling. Earth Interact 2:1–26
Montana Department of Agriculture. 2017. Montana noxious weed management plan. https://agr.mt.gov/Portals/168/Documents/NWTF/MT%20Noxious%20Weed%20Management%20Plan-%20Update%202017.pdf. Accessed May 2021
Montana Department of Transportation (2021) Symposium on Ecology, Management and Restoration of Intermountain Annual Rangelands, Boise, ID
Moss RH, Edmonds JA, Hibbard KA et al (2010) The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature 463:747–756
Northam FE, Callihan RH (1992) New woody grasses associated with downy broom. In. https://www.fs.fed.us/rm/pubs_int/int_gtr313/int_gtr313_211_212.pdf Accessed: 05/01/2021 2021
Olden JD, Lawler JJ, Poff NL et al (2008) Machine learning methods without tears: a primer for ecologists. Q Rev Biol 83:171–193
Prasad AM, Iverson LR, Liaw A (2006) Newer classification and regression tree techniques: bagging and random forests for ecological prediction. Ecosystems 9:181–199
Prather T, Steele V (2009) Ventenata control strategies found for forage producers. University of Idaho Extensions: Idaho Impact Statements:1–2
Rejmánek M, Richardson DM, Higgins SI et al (2005) Ecology of invasive plants: state of the art. Scope-Scientific Committee on Problems of the Environment International Council of Scientific Unions 63:104
Rew LJ, Maxwell BD, Aspinall R (2005) Predicting the occurrence of nonindigenous species using environmental and remotely sensed data. Weed Sci 53:236–241
Rew LJ, Lehnhoff EA, Maxwell BD (2007) Non-indigenous species management using a population prioritization framework non-indigenous species management using a population prioritization framework. Canadian Journal of Plant Science 87:1029–1036
Rew LJ, Brummer TJ, Pollnac FW et al (2018) Hitching a ride: Seed accrual rates on different types of vehicles. J Environ Manage 206:547–555
Ridder LW, Perren JM, Morris LR et al (2021) Historical fire and ventenata dubia invasion in a temperate grassland. Rangel Ecol Manage 75:35–40
Rottler CM, Noseworthy CE, Fowers B et al (2015) Effects of conversion from sagebrush to non-native grasslands on sagebrush-associated species. Rangelands 37:1–6
Seipel T, Kueffer C, Rew LJ et al (2012) Processes at multiple scales affect richness and similarity of non-native plant species in mountains around the world. Glob Ecol Biogeogr 21:236–246
Šerá B (2010) Roadsides function as halophyte habitats in the landscape. IV Czech-Slovak Scientific Conference Transport, Health and Environment “. Blansko, November 2–3, 2010. Brno: Transport Research Centre, 2010, 242 149
Spellerberg I (1998) Ecological effects of roads and traffic: a literature review. Glob Ecol Biogeogr 7:317–333
Taylor K, Brummer T, Taper ML et al (2012) Human-mediated long-distance dispersal: an empirical evaluation of seed dispersal by vehicles. Divers Distrib 18:942–951
Thuiller W, Georges D, Engler R (2016) biomod2: Ensemble platform for species distribution modeling. R package version 3.1–64. US Climate (2021) U.S. Climate Data. In. https://www.usclimatedata.com/climate/bozeman/montana/united-states/usmt0040 Accessed: 05/02/2021
Vakhlamova T, Rusterholz H-P, Kanibolotskaya Y, et al. (2016) Effects of road type and urbanization on the diversity and abundance of alien species in roadside verges in Western Siberia.
Wallace JM, Pavek PL, Prather TS (2015) Ecological characteristics of Ventenata dubia in the Intermountain Pacific Northwest. Invasive Plant Science and Management 8:57–71
Whitlock C, Cross W, Maxwell B et al (2017) Montana climate assessment. Montana State University, Bozeman, MT, USA