Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán phân bố tiềm năng của một loài săn mồi gần tuyệt chủng trên bán đảo Ả Rập: những hệ quả cho quản lý bảo tồn
Tóm tắt
Mô hình phân bố loài (SDMs) tạo ra các bản đồ phân bố dự đoán có thể được sử dụng như những công cụ hiệu quả cho mục đích bảo tồn. Sự tồn tại của các quần thể cô lập ở rìa của một khu vực phân bố lớn phụ thuộc vào các mối đe dọa địa phương có thể khác với những mối đe dọa mà quần thể chính phải đối mặt. Các yếu tố môi trường có thể chỉ ra các khu vực phù hợp cho những loài này và, gián tiếp, đánh giá tác động đối với các quần thể bên rìa do sự phân mảnh và cô lập. Chim Ưng Lanner (Falco biarmicus) là một loài đa hình phân bố tại khu vực châu Phi nhiệt đới và Địa Trung Hải, được coi là cực kỳ nguy cấp (CR) ở bán đảo Ả Rập theo IUCN, nhưng vẫn thiếu thông tin công bố về phân bố của nó. Tại đây, chúng tôi mô hình hóa phân bố của Chim Ưng Lanner ở bán đảo Ả Rập bằng cách sử dụng dữ liệu về vị trí làm tổ và lập bản đồ khu vực lõi cũng như độ thích ứng của môi trường sống của chúng bằng một thuật toán vững chắc với độ chính xác dự đoán tốt ngay cả với kích thước mẫu nhỏ (MaxEnt). Bản đồ dự đoán gợi ý về một phân bố tiềm năng của Chim Ưng Lanner kéo dài từ bắc đến nam dọc theo bờ biển phía đông của Biển Đỏ. Chỉ số Gồ ghề Địa hình đóng góp nhiều nhất cho các dự đoán của mô hình vùng sinh sản (57.6%), tiếp theo là tính đồng nhất nhiệt (Bio3, 15.3%). Mô hình gợi ý rằng Chim Ưng Lanner có xu hướng chiếm đóng các khu vực có độ phức tạp địa hình thấp theo các mẫu hành vi và chiến lược sinh sản của chúng. Ngoài ra, loài chim này rất nhạy cảm với khí hậu, thường chiếm đóng các vùng có tính đồng nhất nhiệt cao nhằm tránh các sự kiện nhiệt độ cực đoan. Tổng thể, các mô hình dự đoán chỉ ra một dải hẹp của các điều kiện môi trường thích hợp cho việc sinh sản cũng như các khu vực thuận lợi hạn chế trong thời gian phân tán và di cư. Do đó, những quần thể nhỏ và phân mảnh này có khả năng dễ bị tác động bởi các yếu tố nhân gây và cần phải được bảo vệ chống lại những yếu tố này.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, AC-19, 716–723. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705
Albuquerque, F., Astudillo-Scalia, Y., Loyola, R., & Beier, P. (2019). Towards an understanding of the drivers of broad-scale patterns of rarity-weighted richness for vertebrates. Biodiversity & Conservation, 28(14), 3733–3747. https://doi.org/10.1007/s10531-019-01847-z
Allouche, O., Steinitz, O., Rotem, D., Rosenfeld, A., & Kadmon, R. (2008). Incorporating distance constraints into species distribution models. Journal of Applied Ecology, 45, 599–609.
Almpanidou, V., Tsapalou, V., Tsavdaridou, A. I., & Mazaris, A. D. (2020). The dark side of raptors’ distribution ranges under climate change. Landscape Ecology, 35, 1435–1443. https://doi.org/10.1007/s10980-020-01025-5
Al Zoubi, M., El-Halah, A., & Hamidan, N. A. (2019). A recovery of a Lanner Falcon Falco biarmicus suggesting a possible movement pattern in the Jordan’s breeding population. Jordan Journal of Natural History, 6, 54–57.
Amato, M., Ossino, A., Brogna, A., Cipriano, M., D’Angelo, R., Dipasquale, G., Mannino, V., Andreotti, A., & Leonardi, G. (2014). Influence of habitat and nest-site quality on the breeding performance of Lanner Falcons Falco biarmicus. Acta Ornithologica, 49, 1–7. https://doi.org/10.3161/000164514X682841
Andrews, I. (1995). The Birds of the Hashemite Kingdom of Jordan. Andrews.
Aragón, P., & Sánchez-Fernández, D. (2013). Can we disentangle predator-prey interactions from species distributions at a macro-scale? A case study with a raptor species. Oikos, 122, 64–72. https://doi.org/10.1111/j.1600-0706.2012.20348.x
Binothman, A. M. (2016). Current status of falcon populations in Saudi Arabia. MSc thesis, University of South Dakota, Paper 976.
Boland, C. R. J., & Burwell, B. O. (2020). Ranking and mapping the high conservation priority bird species of Saudi Arabia. Avian Conservation and Ecology, 15, 18. https://doi.org/10.5751/ACE-01705-150218
Boyce, M. S., Vernier, P. R., Nielsen, S. E., & Schmiegelow, F. K. (2002). Evaluating resource selection functions. Ecological Modelling, 157, 281–300. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(02)00200-4
Brochet, A.-L., Jbour, S., Sheldon, R. D., Porter, R., Jones, V. R., Al Fazari, W., Al Saghier, O., Alkhuzai, S., Al-Obeidi, L. A., Angwin, R., Ararat, K., Pope, M., Shobrak, M. Y., Willson, M. S., Zadegan, S. S., & Butchart, S. H. M. (2019). A preliminary assessment of the scope and scale of illegal killing and taking of wild birds in the Arabian Peninsula, Iran and Iraq. Sandgrouse, 41, 154–175.
Calosi, P., Bilton, D. T., Spicer, J. I., et al. (2010). What determines a species’ geographical range? Thermal biology and latitudinal range size relationships in European diving beetles (Coleoptera, Dytiscidae). Journal of Animal Ecology, 79, 194–204. https://doi.org/10.1111/j.1365-2656.2009.01611.x
Chevin, L. M., Lande, R., & Mace, G. M. (2010). Adaptation, plasticity, and extinction in a changing environment: Towards a predictive theory. PLoS Biology, 8, e1000357. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1000357
Cox, N. A., Mallon, D., Bowles, P., Els, J., & Tognelli, M. F. (2012). The conservation status and distribution of reptiles of the Arabian Peninsula. IUCN, and Sharjah, UAE: The Environment and Protected Areas Authority.
Delany, M. J. (1989). The zoogeography of the mammal fauna of southern Arabia. Mammal Review, 19(4), 133–152. https://doi.org/10.1111/j.1365-2907.1989.tb00408.x
Di Cola, V., Broennimann, O., Petitpierre, B., Breiner, F. T., D’Amen, M., Randin, C., Engler, R., Pottier, J., Pio, D., Dubuis, A., & Pellissier, L. (2017). ecospat: An R package to support spatial analyses and modeling of species niches and distributions. Ecography, 40, 774–787. https://doi.org/10.1111/ecog.02671
Dormann, C. F., Elith, J., Bacher, S., et al. (2013). Collinearity: A review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance. Ecography, 36(1), 27–46. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x
Duan, R. Y., Kong, X. Q., Huang, M. Y., et al. (2014). The predictive performance and stability of six species distribution models. PLoS ONE, 9, e112764. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0112764
Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: New 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302–4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086
Franklin, J. (2010). Mapping species distributions: Spatial inference and prediction. Cambridge University Press.
Frei, B., Fyles, J. W., Berl, J. L., et al. (2015). Low fecundity of Red-headed Woodpeckers (Melanerpes erythrocephalus) at the northern edge of the range. The Wilson Journal of Ornithology, 127, 639–645. https://doi.org/10.1676/14-167.1
Galante, P. J., Alade, B., Muscarella, R., et al. (2018). The challenge of modeling niches and distributions for data-poor species: A comprehensive approach to model complexity. Ecography, 41, 726–736.
Gaston, K. J. (2009). Geographic range limits: Achieving synthesis. Proceedings. Biological Sciences, 276, 1395–1406. https://doi.org/10.1098/rspb.2008.1480
Guisan, A., Lehmann, A., Ferrier, S., et al. (2006). Making better biogeographical predictions of species’ distributions. Journal of Applied Ecology, 43, 386–392. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2006.01164.x
Hamidi, K., Matin, M. M., Kilpatrick, C. W., et al. (2019). Landscape and niche specialisation of two brush-tailed mice species Calomyscus elburzensis and C. hotsoni in Iran: A case of the role of ecological niche modelling in finding area(s) of contact. Ethology Ecology & Evolution, 31, 435–456. https://doi.org/10.1080/03949370.2019.1621390
Hatzofe, O. (2001). Reintroduction of raptors to Ramat HaNadiv. In Y. Leshem (Ed.), Wings over Africa (pp. 190–202). Latrum: International Center for the Study of Bird Migration.
Hurvich, C. M., & Tsai, C. L. (1989). Regression and time-series model selection in small sample sizes. Biometrika, 76, 297–307. https://doi.org/10.1093/biomet/76.2.297
Jenkins, A. R. (1995). Morphometrics and flight performance of southern African Peregrine and Lanner Falcons. Journal of Avian Biology, 26, 49–58. https://doi.org/10.2307/3677212
Jennings, M. C. (2010). Atlas of the Breeding birds of Arabia. Fauna of Saudi Arabia 25. Senckenberg Institute Frankfurt and the King Abdulaziz City for Science and Technology. Frankfurt and Riyadh.
Kokko, H., & Lopez-Sepulcre, A. (2006). From individual dispersal to species ranges: Perspectives for a changing world. Science, 313, 789–791. https://doi.org/10.1126/science.1128566
Lawler, J. J., Wiersma, Y. F., & Huettman, F. (2011). Using species distribution models for conservation planning and ecological forecasting. In: Drew C A, Wiersma Y F, Huettmann F. Predictive Species and Habitat Modeling in Landscape Ecology. New York: Springer, 271–290. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7390-0_14
Leonardi, G. (2001). Falco biarmicus Lanner Falcon. Birds of Western Palearctic Update, 3, 157–174.
Leonardi, G. (2015). The Lanner Falcon. GLE, Catania, Italy.
Leonardi, G. (2020). Behavioural ecology of Western Palearctic Falcons. Springer Nature, Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60541-4
Liang, J., Xing, W., Zeng, G., et al. (2018). Where will threatened migratory birds go under climate change? Implications for China’s national nature reserves. Science of Total Environment, 645, 1040–1047. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.07.196
Mallon, D. P. (2011). Global hotspots in the Arabian Peninsula. Zoology in the Middle East, 54(suppl. 3), 13–20. https://doi.org/10.1080/09397140.2011.10648896
Merow, C., Smith, M. J., Edwards, T. C., et al. (2014). What do we gain from simplicity versus complexity in species distribution models? Ecography, 37, 1267–1281. https://doi.org/10.1111/ecog.00845
Michailidou, D. E., Lazarina, M., & Sgardelis, S. P. (2021). Temperature and prey species richness drive the broad-scale distribution of a generalist predator. Diversity, 13, 169. https://doi.org/10.3390/d13040169
Moreau, R. E. (1966). The bird fauna of Africa and its islands. Academic Press.
Muscarella, R., Galante, P. J., Soley-Guardia, M., et al. (2014). ENMeval: An R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for Maxent ecological niche models. Methods in Ecology and Evolution, 5, 1198–1205. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12261
Naveda-Rodríguez, A., Bildstein, K. L., & Hernán-Vargas, F. (2016). Geographic patterns of species richness of diurnal raptors in Venezuela. Biodiversity and Conservation, 25(6), 1037–1052. https://doi.org/10.1007/s10531-016-1102-1
Noguera-Urbano, E. A., & Ferro, I. (2018). Environmental factors related to biogeographical transition zones of areas of endemism of Neotropical mammals. Australian Systematic Botany, 30(6), 485–494. https://doi.org/10.1071/SB16055
Osorio-Olvera, L., Lira-Noriega, A., Soberón, J., et al. (2020). ntbox: An R package with graphical user interface for modeling and evaluating multidimensional ecological niches. Methods in Ecology and Evolution, 11, 1199–1206. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13452
Pearson, R. G., & Dawson, T. P. (2003). Predicting the impacts of climate change on the distribution of species: Are bioclimate envelope models useful? Global Ecology and Biogeography, 12, 361–371. https://doi.org/10.1046/j.1466-822X.2003.00042.x
Peterson, A. T., Papeş, M., & Soberón, J. (2008). Rethinking receiver operating characteristic analysis applications in ecological niche modelling. Ecological Modelling, 213, 63–72. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2007.11.008
Phillips, S. J., & Dudík, M. (2008). Modeling of species distributions with Maxent: New extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31, 161–175. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographical distributions. Ecological Modelling, 190, 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
Phillips, S. J., Anderson, R. P., Dudík, M., et al. (2017). Opening the black box: An open-source release of Maxent. Ecography, 40, 887–893. https://doi.org/10.1111/ecog.03049
Porfirio, L. L., Harris, R. M. B., Lefroy, E. C., et al. (2014). Improving the use of species distribution models in conservation planning and management under climate change. PLoS ONE, 9(11), e113749. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0113749
Radosavljevic, A., & Anderson, R. P. (2014). Making better Maxent models of species distributions: Complexity, overfitting and evaluation. Journal of Biogeography, 41, 629–643. https://doi.org/10.1111/jbi.12227
Ramesh, T., Kalle, R., & Downs, C. T. (2016). Predictors of mammal species richness in KwaZulu-Natal, South Africa. Ecological Indicators, 60, 385–393. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.07.011
Sagarin, R. D., & Gaines, S. D. (2002). The ‘abundant centre’ distribution: To what extent is it a biogeographical rule? Ecology Letters, 5, 137–147. https://doi.org/10.1046/j.1461-0248.2002.00297.x
Schoenjahn, J., Pavey, C. R., & Walter, G. H. (2021). A true desert falcon with a delayed onset of heat dissipation behaviour. Journal of Arid Environments, 190, 104530. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2021.104530
Shirihai, H., Yosef, R., Alon, D., et al. (2000). Raptor migration in Israel and the Middle East: A summary of 30 years of field research. Tech. Publ. Int. Birding & Res.
Shobrak, M. Y. (2015). Trapping of Saker Falcon Falco cherrug and Peregrine Falcon Falco peregrinus in Saudi Arabia: Implications for biodiversity conservation. Saudi Journal of Biological Sciences, 22(4), 491–502. https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2014.11.024
Sillero, N. (2011). What does ecological modelling model? A proposed classification of ecological niche models based on their underlying methods. Ecological Modelling, 222, 1343–1346. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.01.018
Simberloff, D. (1995). Habitat fragmentation and population extinction of birds. Ibis, 137, 105–111. https://doi.org/10.1111/j.1474-919X.1995.tb08430.x
Soberon, J., & Nakamura, M. (2009). Niches and distributional areas: Concepts, methods, and assumptions. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 106(suppl. S2), 19644–19650. https://doi.org/10.1073/pnas.0901637106
Souttou, K., Boukhemza, M., Baziz, B., et al. (2005). Régime alimentaire du Faucon Lanier Falco biarmicus en Algerie. Alauda, 73, 357–360.
Sutton, L. J., & Puschendorf, R. (2020). Climatic niche of the Saker Falcon Falco cherrug: Predicted new areas to direct population surveys in Central Asia. Ibis, 162(1), 27–41. https://doi.org/10.1111/ibi.12700
Sutton, L. J., Anderson, D. L., Franco, M., et al. (2021a). Geographic range estimates and environmental requirements for the harpy eagle derived from spatial models of current and past distribution. Ecology and Evolution, 11, 481–497. https://doi.org/10.1002/ece3.7068
Sutton, L. J., McClure, C. J. W., Kini, S., et al. (2021b). Climatic constraints on Laggar falcon (Falco jugger) distribution predicts multidirectional range movements under future climate change scenarios. Journal of Raptor Research, 54, 1–17. https://doi.org/10.3356/0892-1016-54.1.1
Symes, A., Taylor, J., Mallon, D., et al. (2015). The conservation status and distribution of the breeding birds of the Arabian Peninsula. IUCN, and Sharjah, UAE: Environment and Protected Areas Authority. Cambridge, UK and Gland, Switzerland.
Syphard, A. D., & Franklin, J. (2009). Differences in spatial predictions among species distribution modeling methods vary with species traits and environmental predictors. Ecography, 32, 907–918.
Thakur, M., Wullschleger, E., Schättin, E., et al. (2018). Globally common, locally rare: Revisiting disregarded genetic diversity for conservation planning of widespread species. Biodiversity and Conservation, 27, 3031–3035. https://doi.org/10.1007/s10531-018-1579-x
Title, P. O., & Bemmels, J. B. (2018). ENVIREM: An expanded set of bio-climatic and topographic variables increases flexibility and improves performance of ecological niche modeling. Ecography, 41, 291–307. https://doi.org/10.1111/ecog.02880
Warren, D. L., & Seifert, S. N. (2011). Ecological niche modeling in Maxent: the importance of model complexity and the performance of model selection criteria. Ecological Applications, 21, 335–342. https://doi.org/10.1890/10-1171.1
Wiens, J. D., Schumaker, N. H., Inman, R. D., et al. (2017). Spatial demographic models to inform conservation planning of Golden eagles in renewable energy landscapes. Journal of Raptor Research, 51, 234–257. https://doi.org/10.3356/JRR-16-77.1
Wisz, M. S., Hijmans, R. J., Li, J., et al. (2008). Effects of sample size on the performance of species distribution models. Diversity and Distribution, 14, 763–773. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2008.00482.x
Zeng, Q., Zhang, Y., Sun, G., et al. (2015). Using species distribution model to estimate the wintering population size of the endangered scaly-sided Merganser in China. PLoS ONE, 10, e0117307. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117307
Zhang, J., Jiang, F., Li, G., et al. (2019). Maxent modeling for predicting the spatial distribution of three raptors in the Sanjiangyuan National Park, China. Ecology and Evolution, 9, 6643–6654. https://doi.org/10.1002/ece3.5243