Mối quan hệ giữa sự giàu có và đa dạng sinh học: Kiểm tra Hiệu ứng Sang trọng đối với sự phong phú của các loài chim trong thế giới đang phát triển
Tóm tắt
Hiệu ứng Sang trọng giả thuyết rằng có một mối quan hệ tích cực giữa sự giàu có và sự đa dạng sinh học trong các khu vực đô thị. Hiểu cách mà sự phát triển đô thị, cả về tình trạng kinh tế - xã hội lẫn môi trường xây dựng, tác động đến sự đa dạng sinh học có thể góp phần vào sự phát triển bền vững của các thành phố, và có thể đặc biệt quan trọng ở các quốc gia đang phát triển, nơi mà hiện tượng tăng trưởng dân số đô thị nhanh nhất diễn ra. Chúng tôi đã kiểm tra Hiệu ứng Sang trọng bằng cách phân tích sự phong phú của các loài chim liên quan đến mức thu nhập cũng như mật độ dân số đô thị và độ bao phủ của đô thị, ở các cảnh quan dọc theo một gradient đô thị hóa tại Nam Phi. Hiệu ứng Sang trọng được hỗ trợ trong các cảnh quan có mức độ đô thị hóa thấp hơn, ở đó sự phong phú của loài chim có mối tương quan tích cực với mức thu nhập, nơi mà độ bao phủ của đô thị tương đối thấp. Tuy nhiên, hiệu ứng này bị đảo ngược trong các cảnh quan đô thị hóa cao, nơi mà sự phong phú của loài chim có mối liên hệ tiêu cực với mức thu nhập. Độ bao phủ cây xanh cũng có mối tương quan tích cực với sự phong phú của loài chim, mặc dù không thể giải thích Hiệu ứng Sang trọng. Sự phong phú của loài chim có mối quan hệ tiêu cực với độ bao phủ đô thị, nhưng không có sự liên kết với mật độ dân số con người. Mô hình của chúng tôi gợi ý rằng việc duy trì không gian xanh ít nhất với tỷ lệ tương đương với môi trường xây dựng sẽ cung cấp một chiến lược phát triển có thể nâng cao sự đa dạng sinh học đô thị, và cùng với đó, những lợi ích tích cực cho cư dân đô thị. Những phát hiện của chúng tôi có thể tạo thành một đóng góp quan trọng cho một chiến lược rộng hơn nhằm mở rộng các khu định cư đô thị một cách bền vững để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của dân số đô thị ở Nam Phi, bao gồm cả việc giải quyết sự mất cân bằng trong công lý môi trường giữa các mức thu nhập và các nhóm chủng tộc.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Burnham K. P., 2002, Model selection and multimodel inference. A practical information‐theoretic approach
Department of Environmental Affairs, 2015, 2013–14 national land‐cover ‐ 72 classes
Gelman A., 2007, Data analysis using regression and multilevel hierarchical models, 10.32614/CRAN.package.arm
gRoadsV1 Center for International Earth Science Information Network (CIESIN)/Columbia University and Information Technology Outreach Services (ITOS)/University of Georgia. (2013).Global roads open access data set version 1 (gROADSv1).Palisades NY:NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Retrieved fromhttp://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/groads-global-roads-open-access-v1
Harebottle D., 2008, Southern African bird atlas project 2. Instruction manual
IMF. (2017). Retrieved fromhttps://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2017/04/04/world-economic-outlook-april2017#
Kellner K.(2016).jagsUI: A wrapper around “rjags” to streamline “JAGS” analyses. R package version 1.4.4. Retrieved fromhttps://cran.r-project.org/package=jagsUI
Leibbrandt M. Woolard I. Finn A. &Argent J.(2010).Trends in South African income distribution and poverty since the fall of apartheid. OECD Social Employment and Migration Working Papers No. 101.Paris France:OECD Publishing.
Lubbe C. S., 2010, Political legacy of South Africa affects the plant diversity patterns of urban domestic gardens along a socio‐economic gradient, Scientific Research and Essays, 5, 2900
McGarry D., 2008, The impact of HIV/AIDS on rural children's reliance on natural resources within the Eastern Cape, South Africa
Plummer M.(2003).JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling. Proceedings of the 3rd International Workshop on Distributed Statistical Computing 124.
Statistics South Africa. (2012). Retrieved fromwww.statssa.gov.za
United Nations, 2015, World urbanization prospects: The 2014 revision
United Nations. (2018a). Retrieved fromwww.un.org/sustainabledevelopment/sustainable-development-goals/
United Nations. (2018b). Retrieved fromwww.un.org/sustainabledevelopment/cities/
World Bank. (2018). Retrieved fromhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Countries_by_poverty_rate_world_bank_data.png#/media/File:Countries_by_poverty_rate_world_bank_data.png
Zivanovic A. J., 2016, Social and environmental factors drive variation in plant and bird communities across urban greenspace in Sydney, Australian Journal of Environmental Management, 169, 210