Опубликовано 14 июля 2020, 21:41

Модель предсказала пути «климатической» миграции полевок

Луговая полевка

Луговая полевка

© World History Archive/United Archives/picture alliance

Ученые из Университета Дьюка создали математическую модель, которая, используя большие данные и геопространственный анализ, предсказывает влияние изменения климата на места обитания видов и пищевые цепи. Работа опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Авторы нового исследования представили два инструмента, с помощью которых можно отследить влияние изменения климата на виды живых существ. Один из них — интерактивный портал PBGJAM, с помощью которого можно отследить, как один вид может влиять на другие из-за его перемещения и конкуренции за места обитания в условиях глобального потепления. При его создании были учтены десятилетние спутниковые, воздушные и наземные данные об ареалах обитания различных видов, а также климатические и экологические прогнозы. Это позволяет отслеживать, как изменяются ареалы обитания видов в ответ на повышение температуры, более частые засухи и другие изменения окружающей среды.

Используя информацию из Национальной сети экологических обсерваторий и данные дистанционного зондирования Земли и климата NASA, команда исследователей недавно использовала PBGJAM для отслеживания, куда луговая полевка может мигрировать в ближайшие годы, из-за того что потепление климата уменьшает ее нынешнюю среду обитания на Среднем Западе.

Используя архивные данные, включая десятилетние данные об изменении поверхностных температур, осадков, вегетационных индексов и изменений почвенно-растительного покрова, модель показала, что полевки будут вынуждены двигаться на север, где им необходимо будет конкурировать с другими видами. Из-за этого в их предыдущей среде обитания останется зазор в пищевой цепи.

При анализе процесса миграции животных в ответ на климатические изменения необходимо учитывать много факторов. Поэтому исследователи создали вероятностную модель, которая может быть использована для восстановления пробелов в данных и выявления прямых и косвенных последствий изменения окружающей среды. Этот статистический метод позволяет достаточно надежно выявлять прямые и косвенные последствия взаимодействия климата и видов живых существ во всей пищевой сети или экологических сообществах.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.