景观对淡水生境和生物组合影响的研究进展

伊朗敏感河流鱼类分布的综合建模:扩展知识以帮助物种保护

Hossein Mostafavi, Ziya Kordjazi, Roozbeh Valavi, Hossein Shafizadeh-Moghadam, Jafar Kambouzia和Dana M. Infante

doi:https://doi.org/10.47886/9781934874561.ch20

摘要-物种分布模型是保护和管理水生生态系统的重要工具。在这项研究中，九种鱼类(里海七鳃鳗Caspiomyzon wagneri，Acanthalburnus urmianus，Alburnoides namaki，Capoeta buhsei, MangarLuciobarbus esocinus[亦称不停esocinus),Luciobarbus xanthopterus，Mesopotamichthys sharpeyi，Glyptothorax silviae,Iranocichla hormuzensis)对人类活动引起的栖息地变化敏感，并通过伊朗河流的物种分布模型进行了预测。所使用的鱼类数据涵盖了几个时间段(1970-2000年)，这些数据来自于实地采样、几个博物馆和文献中的数据库。采用集成预测方法，考虑河道坡度、河岸全宽、湿润宽度、海拔、平均气温、气温范围和年降水量等7个环境变量，对9种物种的分布进行建模。所使用的模型包括广义线性模型、广义可加性模型、分类树分析、人工神经网络、表面范围包络、增强回归树、随机森林、多元自适应回归样条和灵活判别分析。此外，我们将已知物种分布与模型分布进行了比较，并使用模型确定了先前采样区域之外9个物种的潜在栖息地。每个物种的真实技能统计平均大于0.80(即优秀)。此外，所有物种的表面范围包络的性能最低，随机森林和广义增强方法的性能最高。在研究的物种中，里海七鳃鳗Luciobarbus xanthopterus,Mesopotamichthys sharpeyi仅在先前探测到它们的盆地中进行了预测。相比之下，其他物种(即，Acanthalburnus urmianus，Alburnoides namaki，Capoeta buhseiMangar,Glyptothorax silviae,Iranocichla hormuzensis)，不仅在有记录的盆地中，而且在新盆地中也有预测。这些结果加深了我们对伊朗所研究物种分布模式的理解，并可用于指导区域保护规划，确定受威胁物种的关键栖息地，并为内陆水生生态系统的管理和保护提供信息。为了使其有效，需要一个机制框架来解开潜在驱动因素之间的相关性。新兴的数据集具有精细的空间颗粒和广阔的空间范围，将支持从相关模型到对水生入侵的机制理解的过渡。