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Wie sammelt man Daten zu lebensgeschichtlichen Merkmalen von Vogelarten?

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Ich suche eine Datenbank mit lebensgeschichtlichen Merkmalen für Vogelarten. Gibt es eine solche Datenbank? Wenn nicht, was raten Sie zur Erhebung dieser Daten? Gibt es eine praktische Website, die Merkmale von Vögeln auf der ganzen Welt auflistet? Ich habe angefangen, diese Daten mit Wikipedia zu sammeln (und die Referenzen immer dann, wenn Wikipedia tatsächlich Referenzen hat), aber es ist sehr umständlich.

Ich suche folgende Daten:

  • Fortpflanzungsalter
  • Durchschnittliche Lebensdauer
  • Durchschnittliche Tragezeit
  • Anzahl Eier pro Fortpflanzungsereignis

Hast du das Ecological Data Wiki ausprobiert? Es ist ein NSF-finanziertes Repository mit Links zu ökologischen Datenbanken und Datensätzen:

Hauptseite: http://ecologicaldata.org

Registerkarte Daten suchen, verfeinert zu Taxon=Birds, Ecological level=Species: https://ecologicaldata.org/search?f[0]=taxonomy_vocabulary_2%253Aname%3ABirds&f[1]=taxonomy_vocabulary_6%253Aname%3ASpecies

Der Datensatz "Körpergröße und Lebensgeschichte von Vögeln" auf der obigen Seite scheint für Ihre Suche relevant zu sein.


Bis vor kurzem wäre meine Antwort gewesen: Suchen Sie in Ihrer Bibliothek nach Standard-Nachschlagewerken wie dem Handbook of Australian New Zealand und Antarctic Birds, Birds of the Western Paearctic und dem Handbook of North American Birds, und bereiten Sie sich darauf vor, ein einige Wochen, um die für jede Art interessanten Details zu transkribieren. Für einige Regionen müssen Sie diesen Ansatz möglicherweise noch anwenden.

Für australische Vögel sind die meisten wichtigen Details jetzt in digitalisierter Form in Garnett et al. (2015). Ähnliche Datensätze können für andere Regionen verfügbar sein.


Brant Lebensgeschichte

In niedrigeren Breiten der Arktis nisten Brant in Kolonien an sumpfigen Rändern mit Seggen und anderer aufstrebender Vegetation. Weiter nördlich sind die Kolonien kleiner und einige Paare sind Einzelgänger und nisten auf Inseln, Deltas und Flusstälern. Nach dem Nisten ziehen Brant zu Staging-Standorten in der Arktis, um sich zu häuten, Orte mit seggen- und grasreichen Ebenen für die Nahrungssuche neben Küsten, die eine Flucht vor Raubtieren bieten. Die meisten wandernden und überwinternden Brant im Osten Nordamerikas nutzen Küstengewässer, insbesondere Lagunensysteme hinter Barrierestränden, wo es reichlich Seegras, Seggen und Algen gibt. Diese Lebensräume werden hauptsächlich vom südlichen Neuengland bis North Carolina gefunden. Im Westen Nordamerikas nutzen die überwinternden Schwarzen Brant ähnliche Lebensräume, suchen in geschützten Buchten und Flussmündungen von British Columbia bis Baja California, Mexiko, auch hier sind Seegrasbänke wichtige Merkmale der Lebensräume. Wenn sie nicht füttern, rasten Brant auf Watten, Barriereinseln und Sandspießen in der Nähe ihrer Nahrungsgebiete.

Brant ernährt sich vegetarisch. In Brut- und Häutungsgebieten grasen sie Pflanzen wie Haargras, Alkaligras, Stutenschwanz, Dupontia, Steinbrech, Segge, Laichkraut und Pfeilgras zusammen mit verschiedenen Moosen. Während des Zugs und in Überwinterungsgebieten ist Brant an beiden Küsten in großem Umfang auf Seegras und große Grünalgen angewiesen, die weiden, wenn sie den Gezeiten ausgesetzt sind oder sich wie eine planschende Ente im flachen Wasser abkippen. Mit dem umfangreichen Verlust von Seegrasbetten im Osten ernähren sich einige Brant jetzt stark von Gräsern in kultivierten und entwickelten Gebieten. Frühlingsherden ernähren sich auch von neuen Trieben von Salzwiesenkordelgras in den unteren Teilen des Sumpfes. Im Westen sind Pfeifengras, Surfgras, Sumpfpfeilgras und Gurken ebenfalls bevorzugte Nahrungsmittel. Wie andere Gänse nehmen Brant Grit zu sich, um die Nahrung in ihren Mägen zu verarbeiten.


Globaler Wandel in Mehrspezies-Systemen Teil 1

Mariana Meerhoff, . Erik Jeppesen, Fortschritte in der ökologischen Forschung, 2012

2.5.5 Phytoplankton, Periphyton und Bakterioplankton

In der SFTS-Literatur erscheinen weniger häufig lebensgeschichtliche Merkmale anderer Organismen wie Phytoplankton, Periphyton und Bakterioplankton. So gehören Studien zu Phytoplankton-Wachstumsraten entlang von Breitentransekten hauptsächlich in den marinen Bereich (z. B. Marañón et al., 2000). Einer der Gründe liegt in der mikroskopischen und einzelligen Lebensweise dieser Organismen, bei denen die sexuelle Fortpflanzung typischerweise fehlt oder selten ist. Die meisten Studien zur Reproduktion von Phytoplankton befassen sich mit bestimmten Arten (z. B. Hickel, 1988, Jewishson, 1992 ), ohne viele Arten oder deren Veränderung in verschiedenen Regionen abzudecken, obwohl dies für das Verständnis einiger Gemeinschaftsprozesse wichtig sein könnte ( Eilertsen und Wyatt, 2000). Darüber hinaus ist es relativ einfach, Laborexperimente zu entwickeln, um die Auswirkungen der Temperatur auf das Wachstum von Mikroorganismen zu bewerten (z.


Vogelschnabellabor

Einführung: Wie sind Vogelschnäbel an die Nahrung angepasst, die sie fressen? In diesem Lab simulieren wir einen Scramble-Wettbewerb (ähnlich wie im alten Kinderspiel "Hungry, Hungry Hippos") zwischen sechs Vogelarten in sechs verschiedenen Umgebungen. Jeder Vogel hat einen anderen Schnabeltyp (Löffelschnabel, Pinzettenschnabel, Zangenschnabel usw.) und Sie werden feststellen, dass je nach verfügbarem Futter einige in jeder Umgebung besser abschneiden als andere. Keine zwei Umgebungen sind gleich und in unserer Simulation hat jede eine andere primäre Nahrungsquelle: Stabheuschrecken (Zahnstocher) in der Vegetation, Wasserwanzen (schwimmende Styropor-Erdnüsse) im "Teich", Samen (Popcorn-Körner) in der Feld, Würmer (geschnittene Gummibänder) im Boden usw. Hier sind einige Videos, die Ihnen die Idee geben.

Notiz: Diese Simulation funktioniert am besten, wenn Sie es mit einer Gruppe von Leuten machen können, so dass der Wettbewerb "live" ist und Sie weitermachen, bis das gesamte Essen aufgebraucht ist. Idealerweise versammeln Sie 6 Personen. Wenn Sie es alleine machen müssen, macht es weniger Spaß, aber Sie können stattdessen die Zeit aufzeichnen, die jeder Vogel benötigt hat, um das gesamte Futter in dieser Umgebung zu fressen. (Sie müssen dann die Anzahl der Lebensmittel zwischen den Versuchen konstant halten. In diesem Fall sind kürzere Zeiten besser.)

Aufstellen: Sie benötigen 6 simulierte Vogelschnäbel. Du kannst Zangen, Pinzetten, Essstäbchen, einen Löffel, einen Spieß, einen Strohhalm, eine Wäscheklammer oder andere Utensilien verwenden, die Vogelschnäbeln ähneln. Versuchen Sie, sie so abwechslungsreich wie möglich zu gestalten. Sie werden auch 6 simulierte Vogelfutter verwenden. Sie können beispielsweise Styropor-Erdnüsse in einer Schüssel mit Wasser schwimmen lassen, um Wasserwanzen zu simulieren. Sie können Gummibänder zerschneiden, um Würmer zu machen. Sie können Zahnstocher als Stabheuschrecke, Reiskörner als Ameisen, Popcornkerne oder Erdnüsse als Samen, Mini-Marshmallows als pralle, saftige Maden verwenden. Büroklammern, Gummibärchen, Murmeln, Legosteine ​​oder was auch immer du sonst zur Hand hast, funktionieren. Auch hier gilt: Je größer die Vielfalt, desto interessanter die Ergebnisse. Legen Sie eine der Futtersorten auf eine ebene Fläche und lassen Sie alle sechs Schnäbel gleichzeitig um das Futter konkurrieren. Sie können ein Backblech oder eine flache Schüssel verwenden, um das Durcheinander einzudämmen. Wenn du die Simulation alleine durchführst (viel weniger Spaß), kannst du gegen die Uhr antreten, um zu sehen, wie viel Essen du in einem bestimmten Zeitraum sammeln kannst, aber du wirst ein besseres Verständnis bekommen, wenn du live gegen real antreten kannst Gegner. Ersetzen Sie das gesamte Futter für jeden neuen Schnabel, wenn Sie alleine arbeiten. Führen Sie dann die gesamte Simulation erneut mit den gleichen Schnäbeln, aber in der nächsten Umgebung durch. Notieren Sie alle Ergebnisse.


Einige mögliche simulierte Schnäbel für Ihre Konkurrenz.

Einige mögliche simulierte Nahrungsmittelarten für Ihre Konkurrenz.

Regeln: Ihr Ziel ist es, mit den anderen Vögeln zu konkurrieren und in jeder Umgebung so viel Nahrung wie möglich zu sammeln. Lebensmittel werden "auf dem Boden" (Ihrem Tisch oder Labortisch) liegen und Sie dürfen nur Ihren zugewiesenen "Schnabel" verwenden, um das Essen aufzunehmen. Das Essen muss vom Tisch genommen und in Ihren "Bauch" (Ihre freie Hand) gelegt werden, der an Ihren Körper gehalten werden muss. Ihr Bauch muss immer über dem Tischniveau bleiben. Sie dürfen Ihren Schnabel zu keinem anderen Zweck verwenden, als zum Aufnehmen von Speisen vom Tisch. Sie können zum Beispiel kein Futter aus dem Schnabel eines anderen Vogels stehlen oder die anderen Vögel erstochen oder versuchen, ihnen Futter aus dem Schnabel zu schlagen. Bodychecking ist absolut verboten! Wenn die anderen Spieler zustimmen, dass Sie betrügen, müssen Sie alle Ihre gesammelten Lebensmittel wieder auf den Boden "erbrechen". Wenn das gesamte Futter aufgebraucht ist, zählen und notieren Sie, wie viele Nahrungsgegenstände jeder Vogel in dieser Umgebung gefangen hat, legen Sie die Dinge zurück, wie Sie sie gefunden haben, und gehen Sie dann in eine andere Umgebung über.

Dateneingabe: Verwenden Sie eine Tabelle wie die untenstehende, und notieren Sie die Spezies (Schnabelart), E Umgebung (Futterart) und sowohl die Anzahl als auch der Prozentsatz der gesamten von jeder Vogelart verzehrten Nahrung. Erstellen Sie mit einem Programm wie Excel ein Balkendiagramm des prozentualen Verzehrs von Lebensmitteln mit 36 ​​Balken (ein Balken für jede der sechs Arten in Umgebung 1, Umgebung 2 usw.). Beschriften Sie Ihr Diagramm und codieren Sie die Balken zur Hervorhebung farblich. Fügen Sie eine Legende hinzu, die die Farbe jeder Art angibt. Probieren Sie diese vorgefertigte Excel-Tabelle aus, um Ihre Daten einzugeben und grafisch darzustellen. Beantworten Sie abschließend die Fragen.

Lebensmittelart---> F1________ F2________ F3________ F4________ F5________ F6________
Spezies # gegessen # gegessen # gegessen # gegessen # gegessen # gegessen
S1.________
S2.________
S3.________
S4.________
S5.________
S6.________
Summen:

Tabelle 1: Anzahl der Lebensmittel, die von jeder Art in jeder Umgebung verzehrt werden.

Abbildung 1: Prozentsatz der Nahrung, die von jeder Art in jeder Umgebung verzehrt wird.

  1. Definieren Sie die Begriffe "Generalist" und "Spezialist".
  2. Welche Spezies hat in jeder Umgebung gewonnen (den höchsten Prozentsatz an Nahrung erhalten)?


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Ökologische Merkmale beeinflussen die Reaktion tropischer Waldvogelarten auf die Intensität der Landnutzung

Landnutzungsänderungen sind eine der Hauptursachen für den gegenwärtigen und wahrscheinlichen zukünftigen Verlust der biologischen Vielfalt. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie Arten davon betroffen sind, um Schutzentscheidungen zu treffen. Arten reagieren unterschiedlich auf Landnutzungsänderungen, möglicherweise im Zusammenhang mit ihren Merkmalen. Mit pantropischen Daten über das Vorkommen und die Häufigkeit von Vögeln über einen Intensitätsgradienten der menschlichen Landnutzung testeten wir die Auswirkungen von sieben Merkmalen auf beobachtete Reaktionen. Ein wahrscheinlichkeitsbasierter Ansatz ermöglichte es uns, die Unsicherheit in modellierten Antworten zu quantifizieren, was für die Anwendung des Modells zur Projektion zukünftiger Veränderungen unerlässlich ist. Im Vergleich zu ungestörten Lebensräumen war die durchschnittliche Vorkommenswahrscheinlichkeit von Vogelarten um 7,8 Prozent bzw. 31,4 Prozent geringer, und die Abundanz ging in Lebensräumen mit geringer bzw. hoher menschlicher Landnutzungsintensität um 3,7 Prozent bzw. 19,2 Prozent zurück. Fünf der sieben getesteten Merkmale beeinflussten die beobachteten Reaktionen signifikant: langlebige, große, nicht wandernde, hauptsächlich fruchtfressende oder insektenfressende Waldspezialisten traten in intensiver genutzten Lebensräumen weniger häufig und seltener auf als kurzlebige, kleine, wandernde , nicht-fruchtfressende/insektenfressende Habitat-Generalisten. Die Erkenntnis, dass die Reaktionen der Arten auf die Landnutzung von ihren Merkmalen abhängen, ist wichtig für das Verständnis der Ökosystemfunktionen, da die Merkmale der Arten ihren Beitrag zu Ökosystemprozessen bestimmen. Darüber hinaus könnte der Verlust von Arten mit bestimmten Merkmalen Auswirkungen auf die Bereitstellung von Ökosystemleistungen haben.

1. Einleitung

Die anthropogene Umwandlung natürlicher Lebensräume stellt eine der größten Bedrohungen für die Biodiversität dar: Landnutzungsänderungen werden insbesondere in den Tropen in den kommenden Jahrzehnten wahrscheinlich eine größere Bedrohung als der Klimawandel bleiben [1–3]. Der durch Landnutzungsänderungen verursachte Lebensraumverlust schränkt die Bewegungsfähigkeit der Arten als Reaktion auf den Klimawandel ein und wird daher wahrscheinlich die Auswirkungen des Klimawandels durch zunehmendes Artensterben verstärken [4]. Darüber hinaus wird das Ausmaß der Landnutzungsänderungen wahrscheinlich schnell zunehmen, da die Weltbevölkerung bis 2050 voraussichtlich etwa 9,3 Milliarden Menschen erreichen wird [5], verbunden mit steigendem Wohlstand und steigender Nachfrage nach einer abwechslungsreicheren Ernährung. Um den Verlust der biologischen Vielfalt zu reduzieren und das weitere Funktionieren von Ökosystemen zu gewährleisten, müssen wir verstehen, wie sich die gegenwärtigen und zukünftigen Landnutzungsänderungen auf die Arten auswirken werden.

Während die Dichte der meisten Arten in vom Menschen dominierten Landschaften reduziert ist [6,7], reagieren verschiedene Arten stark unterschiedlich auf Umweltveränderungen, und das Ausmaß und die Form der Reaktion hängen oft von den ökologischen und morphologischen Merkmalen der Arten ab. Zum Beispiel die Reaktionen einer Reihe von Taxa – gemessen am Aussterberisiko [8–11], Populationstrends [12,13], Verbreitungsverschiebungen [14,15] oder Sensitivität gegenüber bestimmten Faktoren wie Landnutzungsänderungen [16 ], Habitatfragmentierung [17–21], Störung [22] und Infrastruktur [23] – die jüngsten Umweltveränderungen korrelieren mit einer Vielzahl von Merkmalen, einschließlich Körpergröße, Fruchtbarkeit, Ernährung, Nahrungsbreite, Habitatbreite, natürliche Häufigkeit und Verbreitungsgröße . Wir sind jedoch noch weit von einem allgemeinen Verständnis davon entfernt, wie Merkmale die Reaktion von Arten auf Landnutzungsänderungen bestimmen.

Bei Vögeln, der am besten verstandenen Klasse von Organismen, korreliert das Aussterberisiko mit Körpergröße, Lebensraum und Ernährungsspezialisierung, Migrationsstatus und Generationslänge [24,25].Um Veränderungen in der Struktur und Funktion von Ökosystemen zu verstehen, ist es wichtig zu verstehen, wie die Struktur lokaler Gemeinschaften auf Umweltveränderungen reagiert. Lokale und regionale Studien haben gezeigt, dass die Empfindlichkeit gegenüber Habitatverlust und Habitatfragmentierung unterschiedlich mit Körpergröße, Reproduktionsrate, Ernährung und Nahrungsbreite, Verbreitungsgröße und Populationsgröße zusammenhängt [7,20,26–28]. Ein informeller Vergleich zwischen diesen Studien legt nahe, dass Arten mit großen Körpern, langsam brütenden, sesshaften, Habitat- und Ernährungsspezialisten – insbesondere Frugivores und Insektenfresser – mit kleinen Verbreitungsgebieten und kleinen Populationsgrößen den größten Rückgang in modifizierten und fragmentierten Lebensräumen gezeigt haben. Diese Studien konzentrierten sich typischerweise auf die Artenzusammensetzung, gemessen als das Vorhandensein oder Fehlen von Arten, und relativ wenige haben Veränderungen in der Häufigkeit von Arten berücksichtigt, die in veränderten Lebensräumen bestehen [7]. Es ist jedoch bekannt, dass Abundanzänderungen wichtige Auswirkungen auf die Struktur von Gemeinschaften und auf die Funktion von Ökosystemen haben [29]. Darüber hinaus konzentrierten sich diese Studien im Allgemeinen auf bestimmte Regionen oder auf eine relativ kleine Anzahl von Merkmalen.

Wir präsentieren eine pantropische Metaanalyse des Vorkommens und der Häufigkeit von Vögeln unter verschiedenen anthropogenen Landnutzungsintensitäten, unseres Wissens die erste, die die Wirkungsmerkmale auf beobachtete Reaktionen berücksichtigt. Mit Daten aus Studien aus fünf Kontinenten (Nord- und Südamerika, Afrika, Asien und Ozeanien Abbildung 1) testen wir gleichzeitig die Wirkung von sieben Merkmalen: Körpermasse, Generationslänge, Verbreitungsgröße, trophische Ebene, Ernährung, Migrationsstatus und Waldlebensraum Spezialisierung. Wir konzentrieren uns auf tropische und subtropische Waldbiome, da diese einen großen Anteil aller Vogelarten enthalten [30] und weil die menschlichen Populationen in diesen Biomen für den Rest dieses Jahrhunderts voraussichtlich schnell zunehmen werden. Das Ergebnis ist eine Reihe von Schlussfolgerungen darüber, ob und wie verschiedene Merkmale die Reaktion von Vogelarten auf Landnutzungsänderungen beeinflussen, eine Quantifizierung des Ausmaßes der unerklärlichen Variation der Reaktion, die nach Berücksichtigung der Effektmerkmale verbleibt, und ein einfaches Modell die in zukünftigen Studien verwendet werden könnten, um Projektionen der potenziellen Auswirkungen von Landnutzungsänderungen in Vogelgemeinschaften auf lokaler, regionaler oder pantropischer Ebene zu erstellen.

Abbildung 1. Standort der Studien, die in die Analysen einbezogen wurden (weiße Kreise), basierend auf geografischen Koordinaten, die in der Publikation angegeben sind oder aus der Beschreibung der angegebenen Studiengebiete so genau wie möglich georeferenziert wurden. Daher bieten diese eher einen Überblick über die geografische Abdeckung der hier eingeschlossenen Studien als genaue Standorte. Dargestellt ist die Ausdehnung tropischer und subtropischer Waldbiome (graue Schattierung), wie sie im BILD [31] verwendet wird, basierend auf dem BIOME-Modell [32]. Alle gerasterten Daten haben eine Auflösung von 0,5°. Gezeigt in der Projektion des World Geodetic Systems 1984.

2. Material und Methoden

(a) Studienbereich

Die Metaanalyse umfasste Studien aus allen tropischen und subtropischen Gebieten (40° N–40° S), in denen die potenzielle Vegetation Wald ist. Potentiell bewaldete Flächen wurden nach der Klassifikation des Integrated Model to Assess the Global Environment (IMAGE [31]), das auf dem BIOME-Modell [32] basiert, definiert (Abbildung 1).

(b) Häufigkeitsangaben

Schätzungen der lokalen Bevölkerungsdichte (4685 Datensätze für 1317 Arten, 22% von 6041 Vogelarten, deren Verbreitungskarten [33] das Untersuchungsgebiet durchschnitten) wurden aus 24 Studien in 23 von Experten begutachteten Veröffentlichungen zu Standorten in tropischen und subtropischen Wäldern zusammengetragen (Abbildung 1). Diese wurden bei einer Thomson Reuters Web of Knowledge-Suche im April 2008 mit dem folgenden Suchbegriff gefunden: Artenvielfalt, Biodiversität, Reichtum oder Fülle Bodennutzung oder Lebensraumumwandlung und makellos, primär, ungestört oder Original und ergänzt durch eine zusätzliche Suche mit Fokus auf die Tropen im Januar 2010 mit folgendem Suchbegriff: [Spezies] UND [Wendekreis*] UND [Primärwald ODER Altwald ODER Intakter Wald ODER Altwald ODER Urwald ODER Urwald] UND [Umwandlung ODER Degradation ODER Landnutzung ODER Lebensraumtyp ODER Agroforstwirtschaft ODER Sekundärwald ODER Plantage ODER Ackerland ODER Stadtgebiet] UND [Vielfalt ODER Biodiversität ODER Reichtum ODER Überfluss] (ein vollständiges Literaturverzeichnis ist im elektronischen Ergänzungsmaterial, Anhang S1 zu den Methoden zur Auswahl der Arbeiten enthalten, siehe [6]). Um zu überprüfen, dass die eine Studie aus subtropischen Wäldern in Australien die Ergebnisse nicht verzerrt hat, da sie sich wahrscheinlich umweltbezogen von den anderen Studien unterscheidet, wiederholten wir die Modelle unter Ausschluss aller Daten aus dieser Studie.

Die Aufzeichnungen bestanden aus direkten Schätzungen der Bevölkerungsdichte, z. mittels Distanzstichprobenverfahren (194 Datensätze, in vier Studien), Zählungen von Einzelpersonen oder Gruppen (2917 Datensätze, in 17 Studien) oder als Häufigkeit des Auftretens über eine Anzahl von Stichproben eines Standorts (1574 Datensätze, in vier Studien) . Die beiden letztgenannten Dichtemaße hängen vom Stichprobenaufwand ab, der in einigen Fällen bei den Stichproben derselben Studie unterschiedlich war. Wir haben die Datensätze, die diese beiden Maße verwendet haben, entsprechend dem relativen Stichprobenaufwand angepasst, unter der Annahme, dass die wahrgenommene Bevölkerungsdichte mit dem Stichprobenaufwand linear zunehmen würde. Die Implikationen der Verwendung der Häufigkeit des Vorkommens, die auf dem Vorhandensein und Fehlen von Arten basiert, als Proxy für die Abundanz rechtfertigen weitere Tests mit einem größeren Datensatz. Für den Hauptzweck dieser Studie, den Einfluss von Artenmerkmalen auf die Reaktionen auf die Landnutzungsintensität zu testen, wird jedoch nur dann ein Problem auftreten, wenn Merkmale sehr unterschiedliche Auswirkungen auf das Vorkommen und die Häufigkeit von Arten haben.

Jeder Datensatz wurde einer von drei breiten Landnutzungsintensitätsklassen zugeordnet, basierend auf den menschlichen Einflüssen auf die Vegetation am Standort, wie in dem Papier beschrieben, aus dem die Daten stammen: „ungestörter Lebensraum“ für Standorte in Primärvegetation mit sehr geringer Störungen durch den Menschen „leicht genutzter Lebensraum“ für Gebiete mit intakter natürlicher Vegetation, die jedoch bis zu einem gewissen Grad durch menschliche Aktivitäten beeinflusst werden, wie z für den menschlichen Gebrauch gerodet wurden, einschließlich Flächen für Holzplantagen, mehrjährige Baumkulturen, Agroforstwirtschaft (Landwirtschaft mit Mischkultur), Ackerbau mit geringem Input, Ackerbau mit hohem Input, bewässerter Ackerbau und Weideland. Eine Liste der spezifischen lokalen Lebensraumtypen, die in jeder der Klassen enthalten sind, ist im elektronischen Zusatzmaterial, Anhang S2, enthalten.

Die verwendeten Landnutzungsintensitätsklassen waren angesichts der Größe des Datensatzes notwendigerweise grob. Eine der bei dieser Klassifikation ausgeschlossenen Unterscheidungen war zwischen Vegetation mit intakter vertikaler Struktur, beispielsweise in Forstplantagen, und Vegetation ohne vertikale Struktur, wie beispielsweise bei einigen landwirtschaftlichen Landnutzungen. Die vertikale Struktur kann eine Rolle bei der Bestimmung des Artenreichtums und der vorherrschenden Merkmale in Gemeinschaften spielen. In Zukunft, wenn größere Datensätze verfügbar sind, kann die Einbeziehung der Auswirkungen der vertikalen Struktur auf Arten mit unterschiedlichen Merkmalen ein besseres Verständnis der Reaktionen von Gemeinschaften auf Landnutzungsänderungen ermöglichen.

Wenn Arten innerhalb einer Studie an verschiedenen Standorten innerhalb einer Landnutzungsintensitätsklasse mehrmals beprobt wurden, haben wir den Durchschnitt aller Dichten ungleich Null dieser Proben genommen. Wenn eine Art nicht in einer beprobten Landnutzungsintensitätsklasse erfasst wurde, wurde ihr eine Dichte von Null zugewiesen. Unterschiede zwischen den Arten in den absoluten erfassten Dichten können zumindest teilweise auf Unterschiede in der Nachweisbarkeit zurückzuführen sein [34]. Um diese Verzerrungsquelle zu vermeiden, haben wir die relative Häufigkeit jeder Art unter allen Landnutzungsintensitätsklassen verglichen, die in jeder Studie beprobt wurden.

(c) Merkmalsdaten

Wir haben Daten zu sieben Merkmalen zusammengestellt: Körpermasse, Generationslänge, Reichweitengröße, Migrationsstatus, Habitataffinität, Ernährung und trophisches Niveau. Die Daten zu den ersten fünf davon stammen aus der World Bird Database von BirdLife International (online verfügbar unter http://www.birdlife.org/datazone). Die Daten zur Körpermasse wurden hauptsächlich von Dunning [35] zusammengestellt, ergänzt durch eine Vielzahl von Feldführern, Familienmonographien und anderer ornithologischer Literatur. Die Daten zur Generationslänge basierten auf veröffentlichten und unveröffentlichten Schätzungen für das Alter bei der ersten Brut, das Überleben und die Langlebigkeit, die auf die vom Standards and Petitions Subcommittee der International Union for Conservation of Nature (IUCN) empfohlenen Formeln angewendet wurden [36]. Wo artspezifische Werte für Körpermasse und Generationslänge nicht verfügbar waren, wurden für 36 bzw. 26 Arten Schätzungen auf Basis von Mittelwerten für Kongenere verwendet.

Die Arten wurden in vier Zugklassen eingeteilt: Nicht-Migranten, Nomaden, Höhenwanderer und Breiten-/Längswanderer, wobei Daten aus der ornithologischen Literatur verwendet wurden, die auf von BirdLife International entwickelte Definitionen angewendet wurden, wie folgt. Nomadenarten bewegen sich als Reaktion auf Ressourcen, die sporadisch und unvorhersehbar in Verteilung und Zeitpunkt sind, und können sich versammeln, aber nicht vorhersehbar in Bezug auf Ort und Zeitpunkt. Höhenmigranten machen regelmäßig oder saisonal zyklische Bewegungen in höhere oder niedrigere Lagen mit vorhersehbaren Zeitpunkten und Zielen. Breiten-/Längszüge sind Arten, bei denen ein erheblicher Anteil der globalen oder regionalen Population regelmäßige oder saisonale zyklische Bewegungen über das Brutgebiet hinaus mit vorhersehbaren Zeitpunkten und Zielen macht. Dazu gehören Arten, die möglicherweise nur in einem Teil ihres Verbreitungsgebietes/Population wandern, Kurzstreckenzieher und Zugvögel, die gelegentlich halbnomadisch auf ungewöhnliche Bedingungen reagieren.

Lebensraumpräferenzen für jede Art wurden mit dem IUCN Habitats Classification Scheme (http://www.iucnredlist.org/technical-documents/classification-schemes/habitats-classification-scheme-ver3) basierend auf Informationen in der ornithologischen Literatur kodiert und überprüft durch entsprechende Experten. Die obere Ebene des Schemas, wie sie in den Analysen verwendet wird, klassifiziert die Lebensräume als: Wald, Savanne, Buschland, Grasland, Binnenfeuchtgebiete, felsige Gebiete, Höhlen, Wüste, marine neritische, marine ozeanische, marine Küsten, marine intertidal, künstliche terrestrische/ aquatische und eingeführte/exotische Vegetation. Die Bedeutung jedes von einer Art bewohnten Lebensraums wurde als bedeutend, geeignet, marginal oder unbekannt eingestuft (siehe http://www.birdlife.org/datazone/info/spchabalt). Für die Zwecke dieser Studie wurden Arten als Forstspezialisten betrachtet, wenn Wald als von großer Bedeutung für die Art erfasst wurde, oder ansonsten als Generalisten.

Die Verbreitungsgrößen wurden aus globalen Verbreitungskarten von Vogelarten extrahiert [33]. Die Ernährungsdaten wurden von einem von uns (C.H.S.) aus der Literatur zusammengestellt, wobei die meisten Daten aus der Handbuch der Vögel der Welt ([37] für eine ausführliche Beschreibung und ein vollständiges Quellenverzeichnis siehe [38]). Die Ernährung der Arten wurde nach ihrer primären Ernährung in sechs Gruppen eingeteilt: Früchte, Nektar, anderes Pflanzenmaterial, Wirbellose, Wirbeltiere und gemischte Tiere. Wir haben diese Klassen auch nach trophischer Ebene zusammengefasst: Pflanzenfresser (Frucht-, Nektar- und Pflanzenfresser), Fleischfresser (Invertebraten- und Wirbeltierfresser) oder Allesfresser.

(d) Statistische Analyse

Wir haben die Reaktion von Vogelarten auf die Landnutzung analysiert, indem wir die oben beschriebenen Daten verwendet haben, um einfache Modelle mit einem wahrscheinlichkeitsbasierten Modell zu parametrisieren. Die Modelle hatten alle die gleiche Gesamtstruktur (Abbildung 2) und definierten: erstens das Vorkommen (und die Detektion) in jeder Landnutzungsintensitätsklasse und zweitens, bei gegebenem Vorkommen, die relative Häufigkeit, definiert als lokale Häufigkeit im Verhältnis zur Häufigkeit in ungestörtem Habitat ( dh keine Änderung der Häufigkeit im Vergleich zu ungestört bedeutet eine relative Häufigkeit von 1 eine Verringerung der Häufigkeit bedeutet eine relative Häufigkeit von weniger als 1 erhöhte Häufigkeit bedeutet eine relative Häufigkeit von über 1). Diese relativen Häufigkeitsverhältnisse wurden in allen Analysen logarithmisch transformiert. Es wurde angenommen, dass die beobachteten relativen Häufigkeitsverhältnisse einer lognormalen Verteilung folgen. Mit den Modellen wurden sieben Parameter geschätzt (Abbildung 2): Anwesenheitswahrscheinlichkeiten in primärer, leichter und intensiver Landnutzung (PU, PL und Pich) und der Mittelwert (mL und mich) und s.d. (SL und Sich) der Häufigkeitsverhältnisse bei leichter und intensiver Landnutzung.

Abbildung 2. Modellstruktur, die das Vorhandensein oder Fehlen und die lokale Häufigkeit einer Art in drei Klassen der Landnutzungsintensität (ungestört, leichte Nutzung und intensive Nutzung) in Beziehung setzt. In jeder Klasse wurde die Art als mit Wahrscheinlichkeit vorhanden definiert PU, PL und Pich. Die Abundanzen wurden in der Klasse der ungestörten Landnutzung auf 1 normalisiert. Es wurde angenommen, dass die beobachteten Häufigkeiten in den Intensitätsklassen der leichten und intensiven Landnutzung einer lognormalen Verteilung (bezeichnet mit ln<>) mit Mittelwert (mL und mich) und s.d. (SL und Sich). Somit schätzte das Basismodell sieben Parameter, die grau unterlegt sind.

Um die Wirkung von Artenmerkmalen auf die Reaktionen auf die Landnutzung zu analysieren, wurde ein zusätzlicher Satz von Parametern aufgenommen, um die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens und der Häufigkeitsverhältnisse entsprechend den Merkmalen der Art zu modifizieren. Die Effekte von Masse und Generationslänge wurden als kontinuierliche Funktionen mit entweder einem linearen oder quadratischen Effekt behandelt (quadratische Effekte erforderten mehr Parameter, verbesserten aber nicht die Modellanpassung und werden daher hier nicht weiter erörtert). Trophäenniveau, Ernährung, Migrationsstatus und Habitatspezifität wurden als kategoriale Variablen behandelt.

Wir parametrisierten Modelle, die jede mögliche Kombination von Merkmalen enthalten, separat gegen die Daten unter Verwendung von Standardmethoden, die auf dem Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-Sampling basieren. Dies wiederum ermöglichte es uns, eine Standardmethode basierend auf den Werten des Akaike-Informationskriteriums (AIC) zu verwenden, um: (i) ein Gesamtmaß für die Erklärungskraft für jedes Merkmal zu berechnen, indem wir den gesamten Modellsatz entsprechend ihrem Unterstützungsniveau unter Berücksichtigung der Daten, nach [39] (ii) das beste Einzelmodell aus der Menge der Modelle auswählen und (iii) Parameterschätzungen und Konfidenzintervalle für Parameterschätzungen untersuchen, um Schlussfolgerungen über die Richtung und das Ausmaß der Auswirkungen von Merkmalen auf zu ziehen Vorkommen und Fülle.

Die Ergebnisse von Analysen, die Reaktionen zwischen Spezies vergleichen, können aufgrund der phylogenetischen Nicht-Unabhängigkeit verzerrt sein. Eng verwandte Arten können aufgrund einiger im Modell nicht erfasster Faktoren ähnlich auf die Landnutzungsintensität reagieren. Die Einbeziehung eines Phylogenie-Effekts in die Modelle wurde durch die verwendete multifaktorielle wahrscheinlichkeitsbasierte Analyse erschwert und weil es derzeit keine vollständig geklärte Phylogenie auf Artenebene für Vögel gibt. Stattdessen testeten wir, ob ein phylogenetisches Signal in der Reaktion der Vogelarten auf Landnutzungsänderungen in unseren Modellen unberücksichtigt blieb, indem wir die -Statistik von Pagel für die Residuen jedes der Parameter in unserem besten Modell schätzen (siehe das elektronische Zusatzmaterial , Anhang S3 für alle Einzelheiten).

Die Reaktion der Arten auf die Landnutzungsintensität kann aufgrund von Faktoren, die in den Modellen nicht berücksichtigt wurden, zwischen den verschiedenen in die Metaanalyse einbezogenen Studien variieren, und dies kann die wahrgenommene Wirkung von Merkmalen auf die beobachteten Reaktionen verzerren. Um zu überprüfen, ob dies nicht der Fall war, haben wir das beste Modell und die Modelle, die jedem der Merkmale individuell entsprechen, unter Hinzufügung von Studien als Faktor wiederholt. Wir haben nicht den vollständigen Modellsatz mit dem Faktor Studie durchgeführt, da die große Anzahl der erforderlichen freien Parameter (bis zu 182) größer war als durch die Anzahl der Vorkommens- und Häufigkeitsdaten gerechtfertigt war und zu langen Konvergenzzeiten für die Modelle führte.

Die Daten und der Code, die zur Konstruktion der Modelle in diesem Artikel verwendet wurden, sind auf Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

3. Ergebnisse

Die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens sank im Durchschnitt um 7,8 Prozent bzw. 31,4 Prozent in schwach bzw. intensiv genutzten Habitaten im Vergleich zu ungestörten Habitaten (Abbildung 3ein). Bei Vorkommen war die Abundanz in schwach genutzten Habitaten durchschnittlich um 3,7 Prozent und in intensiv genutzten Habitaten um 19,2 Prozent geringer im Vergleich zu ungestörten Habitaten (Abbildung 3 .).B). Es gab jedoch erhebliche Unterschiede zwischen den Arten in den beobachteten Reaktionen auf die Landnutzungsintensität.

Abbildung 3. Für 1317 tropische und subtropische Vogelarten, modellierte Schätzungen von: (ein) die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens (und des Nachweises, PP) einer beliebigen Art in jeder der drei betrachteten Landnutzungsintensitäten und (B) bei Vorhandensein, das Verhältnis der Abundanz (AR) bei leichter und intensiver Landnutzung im Verhältnis zu ungestörter Landnutzung. Die horizontale Linie (ja = 1) zeigt keinen Unterschied in der Abundanz im Vergleich zur ungestörten Landnutzung. Die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens und die Häufigkeitsverhältnisse wurden mittels Bayes-Analyse mit einem MCMC-Probenahmeverfahren und nicht aussagekräftigen Priors geschätzt. Fehlerbalken zeigen 67 % glaubwürdige Intervalle.

Die Einbeziehung von Artenmerkmalen verbesserte die Fähigkeit, beobachtete Veränderungen der Wahrscheinlichkeit des Vorkommens und der Häufigkeit zu erklären. Von den 98 betrachteten Modellen mit unterschiedlichen Kombinationen von Merkmalen rangierte das Nullmodell (inklusive ohne Merkmale) hinsichtlich seiner Anpassung an die Daten (gemessen mit dem AIC) an 88. Stelle. Mit Ausnahme der Bereichsgröße und der trophischen Ebene hatten alle Merkmale einen wesentlichen Einfluss (Summe der AIC-Gewichte > 0,3) auf die beobachteten Reaktionen auf die Landnutzungsintensität (Abbildung 4 und Tabelle 1) und waren in mindestens einem der vier am höchsten bewerteten Modelle in . enthalten Anpassungsbedingungen an die Daten (Tabelle 2). Nicht wandernde, vom Waldlebensraum abhängige Vogelarten, die sich hauptsächlich von Früchten und Wirbellosen ernähren, kommen in intensiv genutzten Lebensräumen mit geringerer Wahrscheinlichkeit und in geringerer Häufigkeit vor als wandernde Habitat-Generalisten mit einer anderen Primärernährung als Früchte und Wirbellosen (Abbildung 4a–f). Darüber hinaus waren die Vorkommens- und Abundanzwahrscheinlichkeit in intensiv genutzten Lebensräumen im Vergleich zu schwach genutzten und ungestörten Lebensräumen für Arten mit größeren Körpermassen und/oder längeren Generationslängen im Vergleich zu kleinen und/oder schnell brütenden Arten relativ geringer (Abbildung 4gJ).

Tabelle 1. Die relative Fähigkeit jedes der sechs funktionellen Merkmale, beobachtete Reaktionen von 1317 tropischen und subtropischen Vogelarten auf die Intensität der Landnutzung zu erklären. Die Erklärungskraft wurde als Summe der AIC-Gewichte [1] aller Modelle, die ein bestimmtes Merkmal enthielten, aus einem Satz von Modellen, die alle möglichen Kombinationen von Merkmalen enthielten, geschätzt. Die Reaktion auf die Landnutzungsintensität wurde modelliert als die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Arten in jeder der drei Landnutzungsintensitätsklassen – ungestört, leicht und intensiv – und, falls vorhanden, das Häufigkeitsverhältnis von Licht zu ungestört und intensiv zu ungestört Bodennutzung.AIC-Gewichte wurden nach [1] berechnet.

Tabelle 2. Die vier besten Modelle zur Erklärung der Reaktion von 1317 tropischen und subtropischen Vogelarten auf die Landnutzungsintensität. (Die Anpassung jedes Modells an die Daten wurde mit dem AIC gemessen, hier dargestellt als Differenz zwischen dem AIC des fraglichen Modells und dem niedrigsten AIC aller Modelle. In diesen Modellen enthaltene Merkmale waren: GL, Generationslänge MIGR, Migrationsstatus DIET, Ernährungsgilde FORSPEC, ob die Art ein Forstspezialist war MASS, Körpermasse Die Reaktion auf die Landnutzungsintensität wurde als Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Arten in jeder der drei Landnutzungsintensitäten – ungestört, leicht und intensiv – modelliert und gegeben, das Häufigkeitsverhältnis von Licht im Verhältnis zu ungestörter und intensiver im Verhältnis zu ungestörter Landnutzung.

Abbildung 4. Für 1317 tropische und subtropische Vogelarten, modellierte Schätzungen der Anwesenheitswahrscheinlichkeiten (PP) in jeder der drei Landnutzungsintensitäten (ein,C,e,g,ich) und, sofern vorhanden, Abundanzverhältnisse (AR) in Licht relativ zu ungestörter und in intensiver relativ zu ungestörter Landnutzung (B,D,F,h,J). Wahrscheinlichkeiten des Vorkommens und Häufigkeitsverhältnisse wurden als Funktionen von Artenmerkmalen modelliert. Die hier gezeigten Merkmale sind diejenigen, für die die Summe der AIC-Gewichte aller Modelle, die sie enthalten, größer als 0,3 war (siehe [39] für weitere Details): (ein,B) Waldlebensraumspezifität (AIC-Gewichtssumme ≈ 1), (C,D) Migrationsstatus (AIC-Gewichtssumme ≈ 1), (e,F) Diät (AIC-Gewichtssumme = 0,997), (g,h) Generationslänge (AIC-Gewichtssumme = 0,689) und (ich,J) Körpermasse (AIC-Gewichtssumme = 0,336). Die Methoden waren die gleichen wie in Abbildung 3.

Selbst im besten Modell – das die Auswirkungen von Generationsdauer, Migrationsverhalten, Ernährung und Habitatspezialisierung umfasste – blieb die unerklärliche Variation der beobachteten Reaktionen auf die Landnutzungsintensität beträchtlich. Die Parameter, die die Standardabweichung in beobachteten logarithmischen Abundanzverhältnissen beschreiben, waren 0,96 bzw. 1,21 in leicht und intensiv genutzten Habitaten. Ein s.d. von 1 im Log-Space entspricht einer Variation der Häufigkeitsänderung von einem Rückgang um 65 Prozent auf einen 2,7-fachen Anstieg.

Die Einbeziehung der Studie, aus der die Daten als Faktor in die Modelle übernommen wurden, verbesserte die Anpassung erheblich, veränderte jedoch die Wirkung von Merkmalen auf die beobachteten Reaktionen nicht qualitativ (siehe elektronisches Zusatzmaterial, Anhang S4). Auch das Weglassen von Daten aus der australischen subtropischen Studie änderte die Ergebnisse nicht (siehe elektronisches Zusatzmaterial, Anhang S5). Das phylogenetische Signal in den Residuen des Modells war schwach (λ < 0.09) und signifikant (P < 0,05) nur für zwei der fünf Resttypen (ausführliche Informationen finden Sie im elektronischen Zusatzmaterial, Anhang S3).

4. Diskussion

Insgesamt zeigen die Ergebnisse einen erheblichen globalen Einfluss der Landnutzung auf die lokale Häufigkeit von Vogelarten in tropischen Wäldern, im Einklang mit den Ergebnissen mehrerer früherer Studien zu einer Vielzahl von Arten, einschließlich Vögeln [1,3,6,40,41 ]. Im Vergleich zur ungestörten Landnutzung war in vom Menschen beeinflussten Landnutzungsklassen, bei denen die einheimische Vegetation jedoch weitgehend intakt bleibt, sowohl die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens der Arten als auch die Häufigkeit bei Vorkommen etwas geringer. In Landnutzungsklassen mit Rodung der natürlichen Vegetation waren sowohl das Vorkommen als auch die Abundanz von Arten deutlich reduziert.

Die Wirkung der Landnutzungsintensität auf tropische Waldvogelarten unterschied sich zwischen Arten mit unterschiedlichen ökologischen Merkmalen: Arten mit großem Körper, langsamere Fortpflanzung, nicht wandernd, die vom Waldlebensraum abhängig sind und/oder sich hauptsächlich von Früchten ernähren und Wirbellose zeigten stärkere Rückgänge als andere Arten. Es wurde bereits gezeigt, dass die Wirkung der Habitatspezialisierung auf die Reaktion auf die Landnutzungsintensität das Aussterberisiko von Vögeln beeinflusst [24,25] sowie ihre Reaktion auf die Habitatfragmentierung [21]. Arten, die auf Waldlebensräume angewiesen sind, werden wahrscheinlich stärker von Waldrodung oder Verschlechterung des Waldlebensraums betroffen sein als Arten mit breiteren Lebensraumpräferenzen. Die Reproduktionsrate, für die hier die Generationslänge als Proxy verwendet wurde, beeinflusst wahrscheinlich die Fähigkeit von Populationen, sich nach Störungen zu erholen, und korreliert wahrscheinlich auch mit der Populationshäufigkeit, was die Vulnerabilität der Arten beeinflussen könnte. Es ist bekannt, dass die Reproduktionsrate mit dem Aussterberisiko [24] und den minimalen Lebensraumansprüchen von Vogelarten [27] korreliert, sie ist jedoch nur für eine kleine Minderheit tropischer Vogelarten verfügbar. Obwohl Zugvogelarten 2,6-mal seltener bedroht oder vom Aussterben bedroht sind [25], wurde die Auswirkung des Zugvogelstatus auf die Reaktion auf Landnutzungsänderungen bisher nicht gezeigt. Tatsächlich sind es oft Zugvogelarten, die als Reaktion auf die Fragmentierung des Lebensraums am stärksten zurückgehen [18]. In unserer Analyse neigen wandernde Arten auch dazu, Habitat-Generalisten zu sein (χ 2 = 633,6, P < 0,0001), die an eine breitere Palette von Lebensräumen bei der Migration angepasst ist.

Es wurde vorgeschlagen, dass Arten auf höheren trophischen Ebenen anfälliger für Umweltveränderungen sein sollten, da sie in niedrigeren Dichten vorkommen [18]. Wir fanden jedoch keine Hinweise auf einen Einfluss der trophischen Position auf die Reaktion von Vögeln auf Landnutzungsänderungen. Auf der anderen Seite hatte die Ernährung einen sehr starken Effekt, wobei Insektenfresser und Frugivores in den vom Menschen beeinflussten Landnutzungsklassen am beständigsten zurückgingen. Die Empfindlichkeit von frugivo- und insektenfressenden Vögeln gegenüber Habitatfragmentierung und Landnutzungsänderungen wurde bereits früher gezeigt (und kann aus einer Verringerung der Fülle von fruchttragenden Bäumen und wirbellosen Tieren resultieren [21,26]), aber dies ist unseres Wissens nach die erste Analyse, die diesen Effekt anhand eines globalen Datensatzes zeigt. Eine große Körpergröße korreliert oft mit einem erhöhten Aussterberisiko und einer erhöhten Empfindlichkeit gegenüber menschlichen Aktivitäten in einer Vielzahl von taxonomischen Tiergruppen, einschließlich Vögeln [11,24,26,28,38,42]. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass die Körpergröße mit Merkmalen korreliert, die sich direkt auf die Vulnerabilität der Arten auswirken, wie Reproduktionsrate, Abundanz und trophisches Niveau [18,23]. In dieser Studie war die Wirkung der Körpermasse auf die Reaktion auf die Landnutzungsintensität schwach und wurde nicht in das beste Modell aufgenommen. Es hat sich gezeigt, dass Vogelarten mit kleinen Verbreitungsgebieten empfindlicher auf Habitatfragmentierung reagieren als weit verbreitete Arten [42]. Wir konnten jedoch keinen Einfluss der Bereichsgröße auf die Reaktion auf die Landnutzungsintensität feststellen. Die Größe des Verbreitungsgebiets beeinflusst die Vulnerabilität wahrscheinlich indirekt, da Arten mit kleinen Verbreitungsgebieten typischerweise in geringeren Dichten vorkommen [43] und wahrscheinlich spezifischere Lebensraumansprüche haben als weit verbreitetere Arten. Es ist auch möglich, dass Arten mit kleinen Verbreitungsgebieten und geringer Dichte in den hier eingeschlossenen Studien übersehen wurden und somit ein Effekt der Verbreitungsgröße übersehen wurde. Die Reichweitengröße kann auch mit anderen Merkmalen korrelieren, die wir hier betrachtet haben, wie z.

Die Ergebnisse von Analysen wie dieser können durch Stichprobenartefakte und Fragen der Erkennbarkeit verzerrt sein [34]. Die Fülle wird sich zwischen den Arten unterscheiden und wird auch geographisch für eine einzelne Art variieren. Darüber hinaus wird sich die berichtete Häufigkeit aufgrund der unterschiedlichen Nachweisbarkeit zwischen den Arten unterscheiden [34]. Wir haben die meisten dieser Probleme vermieden, indem wir die Häufigkeit der Landnutzungsklassen jeder Art innerhalb jeder Studie verglichen und so die Häufigkeit der gleichen Art an einem sehr ähnlichen geografischen Standort verglichen haben. Dennoch können Fragen der Nachweisbarkeit bestehen geblieben sein. Es ist beispielsweise wahrscheinlich, dass Vögel dort, wo die Vegetation gerodet wurde, leichter entdeckt werden können als in intakter natürlicher Vegetation. Infolgedessen wäre die geschätzte Gesamtreaktion der Vogelarten auf die Landnutzungsintensität unterschätzt. Auf der anderen Seite könnte es eine Tendenz zur Veröffentlichung von Papieren gegeben haben, die einen signifikanten Einfluss der Landnutzung auf die Vogelhäufigkeit zeigten, obwohl auch Arten eingeschlossen wurden, die nicht auf die Landnutzung reagierten, da die meisten Studien ganze Vogelarten untersuchten. Der wahrgenommene Zusammenhang zwischen Merkmalen und Reaktionen auf die Landnutzungsintensität ist nur dann verzerrt, wenn die Auswirkungen von Merkmalen und Landnutzung auf die Nachweisbarkeit von Arten kovariieren.

Diese Studie konzentrierte sich auf die direkten Auswirkungen der lokalen Landnutzungsintensität auf lokale Vogelgemeinschaften. Auf landschaftlicher und regionaler Ebene kann die Landnutzung jedoch zu einer Fragmentierung und Verringerung der verbleibenden natürlichen Lebensräume führen (siehe [19] für eine Übersicht). In zukünftigen Analysen könnten die Auswirkungen der Habitatfragmentierung berücksichtigt werden, vorausgesetzt, dass genaue Standorte und zugehörige Umweltdaten für die einzelnen beprobten Standorte verfügbar waren. Die Fülle könnte dann mit der Größe von Habitat-Patches und der Natur des Habitats in der umgebenden Landschaft in Beziehung gesetzt werden, zum Beispiel aus Fernerkundungsdaten.

Obwohl Merkmale unsere Fähigkeit verbesserten, beobachtete Veränderungen des Vorkommens und der Häufigkeit tropischer Vogelarten zu erklären, verblieben im Modell erhebliche ungeklärte Variationen. Die vier offensichtlichsten Ursachen für diese Variabilität sind: (i) ein Effekt von Merkmalen der Art, die nicht in den Modellen erfasst wurden (ii) ein Grad an Subjektivität bei der Zuordnung von Datensätzen zu Landnutzungsklassen, da diese auf den Bewertungen von einzelne Autoren (iii) Veränderungen der Abundanz als Reaktion auf andere Belastungen, einschließlich Habitatfragmentierung und Vegetationsstruktur, und (iv) lokale und regionale Unterschiede in den Auswirkungen unterschiedlicher Landnutzungsregime. Letztere Erklärung wird durch die Tatsache gestützt, dass die Anpassungsstudie als Faktor in den Modellen die Anpassung der Modelle wesentlich verbessert. Die Wirkung der Merkmale war trotz dieser räumlichen Variation in den beobachteten Reaktionen konsistent, und die Ursachen der Variation würden ein interessantes Thema für zukünftige Studien darstellen. In der Praxis führt die ungeklärte Variation der Modelle dazu, dass eine genaue Vorhersage über das Vorkommen und die Häufigkeit einer bestimmten Art an einem bestimmten Standort nicht möglich ist. Die Modelle können jedoch verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Arten mehr oder weniger wahrscheinlich für Landnutzungsänderungen anfällig sind und wie sich die Gesamtstruktur der Vogelgemeinschaften als Reaktion auf Änderungen der Landnutzungsintensität ändert.

Es könnte erwartet werden, dass näher verwandte Arten ähnlicher auf die Landnutzungsintensität reagieren als entfernter verwandte Arten, was den offensichtlichen Effekt von Merkmalen auf die Reaktion auf die Landnutzungsintensität verzerren könnte, da die Merkmale wahrscheinlich auch mit der Verwandtschaft kovariieren. Wir testeten das phylogenetische Signal in den Residuen des am besten passenden Modells und fanden nur für zwei der fünf Residuentypen ein signifikantes Signal, nämlich für die Auftrittswahrscheinlichkeit in schwach und intensiv genutzten Habitaten. Der Effekt der Merkmale war stark und konsistent sowohl für die Vorkommenswahrscheinlichkeiten als auch für die Häufigkeiten. Daher wurde das Hauptergebnis unserer Studie nicht durch die phylogenetische Nicht-Unabhängigkeit beeinflusst.

Insgesamt stellt die Landnutzungsänderung eine ernsthafte Bedrohung für Waldvögel dar, insbesondere für Arten mit besonderen Kombinationen ökologischer Merkmale. Unterschiede in der Reaktion von Arten mit unterschiedlichen Merkmalen können nicht nur die Identifizierung von Arten mit besonderer Bedeutung für den Naturschutz ermöglichen, sondern haben auch Auswirkungen auf das Funktionieren von Ökosystemen und die Bereitstellung von Ökosystemdienstleistungen [38]. Ein überproportionaler Rückgang der Häufigkeit von Arten mit besonderen Merkmalen wird die funktionelle Vielfalt biologischer Gemeinschaften reduzieren, was wahrscheinlich die Funktionsfähigkeit von Ökosystemen beeinträchtigen und sie weniger widerstandsfähig gegenüber anderen Umweltveränderungen machen wird [44]. Der Verlust von Arten mit bestimmten Merkmalen wird sich auch auf die Erbringung bestimmter Ökosystemleistungen auswirken. Beispielsweise spielen insektenfressende Vögel eine wichtige Rolle bei der Schädlingsbekämpfung in Ökosystemen [45], während Frugivore für die Samenverbreitung, insbesondere in den Tropen, unerlässlich sind [46,47]. Wir zeigen, dass beide Gilden durchweg negative Reaktionen auf Waldrodungen an Standorten in den Tropen zeigen, was möglicherweise schwerwiegende Auswirkungen auf die Landwirtschaft hat. Der neuartige wahrscheinlichkeitsbasierte Ansatz zur Analyse von Reaktionen auf die Landnutzung ermöglicht die Quantifizierung der Unsicherheit in den beobachteten Reaktionen, was bei der Projektion zukünftiger Veränderungen in biologischen Gemeinschaften von entscheidender Bedeutung sein wird.


Abstrakt

Die Quantifizierung des Artenreichtums ist für Ökologie, Evolution und Naturschutz unerlässlich. Die Verteilung der Artenhäufigkeit ist für zahlreiche seit langem bestehende Fragen in der Ökologie von grundlegender Bedeutung, aber das empirische Muster auf globaler Ebene bleibt ungelöst, wobei die Häufigkeit einiger weniger bekannt, aber am wenigsten charakterisiert ist. Zum großen Teil aufgrund der heterogenen Daten gibt es nur wenige Methoden, die auf alle Arten auf der ganzen Welt übertragen werden können. Hier integrieren wir Daten aus einer Reihe gut untersuchter Arten mit einem globalen Datensatz von Vogelvorkommen auf der ganzen Welt – für 9.700 Arten (∼92 % aller existierenden Arten) – und verwenden die Theorie fehlender Daten, um artenspezifische Häufigkeiten mit assoziierten Unsicherheit. Wir finden starke Hinweise darauf, dass die Verteilung der Artenhäufigkeit log-links-schief ist: Es gibt viele seltene Arten und vergleichsweise wenige häufige Arten. Durch die Aggregation der Schätzungen auf Artenebene stellen wir fest, dass es derzeit rund 50 Milliarden einzelne Vögel auf der Welt gibt. Die von uns bereitgestellten Abundanzschätzungen auf globaler Ebene ermöglichen eine Untersuchung der Abundanzstruktur in biogeografischen Bereichen und ernährenden Gilden sowie der Konsequenzen der Lebensgeschichte (z. B. Körpergröße, Verbreitungsgröße) auf die Populationsdynamik. Wichtig ist, dass unsere Methode wiederholbar und skalierbar ist: Mit zunehmender Datenmenge und -qualität wird unsere Genauigkeit bei der Verfolgung zeitlicher Veränderungen der globalen Biodiversität zunehmen. Darüber hinaus liefern wir die methodische Blaupause für die Quantifizierung der artspezifischen Abundanz zusammen mit der Unsicherheit für jeden Organismus auf der Welt.

Fülle (d. h. die Anzahl der Individuen einer Art) ist ein grundlegender Bestandteil von Ökologie, Evolutionsbiologie und Naturschutz (1 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ –13). Die Kenntnis der Abundanz liefert beispielsweise Einblicke in die evolutionären Mechanismen, die der intra- und interspezifischen Populationsdynamik zugrunde liegen (14), die Struktur von Gemeinschaften und Metagemeinschaften über Raum und Zeit (15) und die relative Häufigkeit und Seltenheit von Arten innerhalb einer Gemeinschaft, die für die Erhaltungspriorisierung (16, 17). Die Fülle einer Art wird durch viele ökologische Prozesse strukturiert, und es gibt Diskussionen darüber, welche die Schlüsselprozesse in einem einfachen, aber ausreichenden ökologischen Modell sind (8). Eine verbesserte Schätzung der Artenabundanzverteilungen (SADs) war und ist der wichtigste empirische Beweis in dieser Debatte (18 ⇓ ⇓ –21). Trotz der Bedeutung von SADs für Ökologie, Evolution und Naturschutz waren jedoch nur kleinräumige Daten vorhanden, um unser empirisches Verständnis von SADs zu stützen (22 ⇓ –24), was die Allgemeingültigkeit unseres Verständnisses von Abundanzen einschränkt. Kürzlich haben Enquist et al. (12) schlug vor, dass SADs auf die globale Skala (d. h. globale SAD, im Folgenden gSAD) ausgeweitet werden sollten, um die allgemeinen Häufigkeitsmuster jenseits der Eigenheiten von kleinräumigen Studien aufzuklären. Solche Abundanzdaten auf globaler Ebene werden unser Verständnis von Folgendem verbessern: grundlegende makroökologische Fragen wie die Struktur der Abundanz in biogeografischen Bereichen oder über Futterzünfte hinweg (3, 25) wichtige biogeografische Fragen wie die Beziehung zwischen Verbreitungsgröße und Abundanz (26, 27) wichtige evolutionäre Fragen wie die Beziehung zwischen Körpergröße und Bevölkerungsdichte (4, 5, 28, 29) und viele andere aufkommende Fragen in der öko-evolutionären Dynamik (30, 31). Um diese Wissenslücke zu schließen, haben wir daher eine wiederholbare und skalierbare Methodik abgeleitet, die sich auf Datenintegration stützt, um artenspezifische Schätzungen der globalen Häufigkeit für fast alle Vogelarten der Welt (92%) und folglich eine gSAD mit Fokus auf absolute Häufigkeiten bereitzustellen.

Globale Datenquellen zur Abundanz sind heterogen, oft werden die globalen Abundanzen einiger Arten geschätzt. Es ist logistisch unerschwinglich, eine systematische globale Datenerhebung durchzuführen, um die Häufigkeit für ein bestimmtes Taxa zu schätzen (z. B. durch Entfernungsstichproben). Darüber hinaus sind die wenigen Studien, die die Abundanz auf regionaler oder kontinentaler Ebene modellieren (12, 33) im Allgemeinen in der taxonomischen Abdeckung begrenzt (d. h. es werden nicht alle potenziellen Arten im regionalen oder kontinentalen Artenpool vollständig erfasst). Einer der erfolgreichsten Ansätze zur Bereitstellung von Daten auf breiter räumlicher (z. B. globaler) Ebene ist die Datenintegration, bei der kleine Sätze hochwertiger Daten verwendet werden, um viel größere, aber weniger genaue Daten zu liefern (34). Dieser allgemeine Ansatz hat das gesamte Gebiet der Fernerkundung vorangebracht, in dem beispielsweise hochwertige Bodendaten in spektrale Fernmessungen einfließen (35). Wir wenden denselben allgemeinen Datenintegrationsrahmen an, um frühere Unzulänglichkeiten der Abundanzschätzung zu beheben, indem wir von Experten abgeleitete Populationsschätzungen der Vogelabundanz mit Global Citizen Science-Daten integrieren (36). Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die artspezifische Häufigkeit von 9.700 Vogelarten zu schätzen – etwa 92% aller existierenden Vogelarten. Zuerst haben wir die Beziehung zwischen der relativen Häufigkeit (d. h. der durchschnittlichen Häufigkeit pro Aufwand) aus eBird-Citizen-Science-Daten und der Dichte (d. h. Gesamtzahl der Individuen pro Flächeneinheit) aus einer Reihe von Expertenschätzungen für 724 Vogelarten modelliert. Wir haben dann ökologische und lebensgeschichtliche Merkmale (dh Körpergröße, Farbe, Bedrohungsstatus und Herdengröße), die wahrscheinlich mit der Nachweisbarkeit einer Art für die Mehrheit der 9.700 Arten in unserem Datensatz zusammenhängen, zusammengetragen und die Dichten für das Training verwendet Arten, mehrere Imputationen durchzuführen – Vorhersage der Dichte jeder Art unter Berücksichtigung sowohl der Unsicherheit als auch des Imputationsfehlers (Abb. 1 und Methoden). Basierend auf einer gewichteten Dichte, die geographische Stichprobenfehler berücksichtigt, und das globale Gebiet, das eine Art umfasst, erhielt jede Art in unserer Analyse eine simulierte Verteilung möglicher Häufigkeiten, um die Unsicherheit in unserem Modellierungsprozess zu berücksichtigen (Abb. 1). Diese artspezifischen Häufigkeitsverteilungen (Abb. 1E) kann dann statistisch aggregiert werden, um die Anzahl einzelner Vögel in jeder taxonomischen (z. B. Art, Gattung, Familie, Ordnung und Klasse) oder ökologischen (z.

Ein methodischer Überblick über unseren statistischen Ansatz zur Schätzung artspezifischer Häufigkeiten. (EIN) Zuerst haben wir die Beziehung zwischen der relativen Häufigkeit in eBird und der „wahren“ Dichte einer Art in einer bestimmten Region modelliert. (B) Wir haben dann Daten aus der ganzen Welt gesammelt und die relative Häufigkeit jeder Art in 5°-Rasterzellen berechnet. (C) Wir haben Merkmale der Lebensgeschichte gesammelt, die wahrscheinlich die Beziehung zwischen der Dichte einer Art und der relativen Häufigkeit beeinflussen. (D) Wir haben mehrere Imputationen durchgeführt, um die Dichte für fehlende Arten in jeder 5°-Rasterzelle auf der ganzen Welt zu imputieren. (E) Wir haben für jede Art eine gewichtete Dichte berechnet, bei der die vorhergesagte Dichte in jeder Rasterzelle mit der Anzahl der Checklisten in den entsprechenden Rasterzellen gewichtet wurde. Dies trug dazu bei, die heterogene Dichteverteilung auf der ganzen Welt zu berücksichtigen. Anschließend haben wir diese Dichteschätzungen mithilfe einer Verbreitungskarte einer Art angepasst, um eine Häufigkeitsverteilung zu simulieren, die Messfehler und Unsicherheit beinhaltet.

Wir berechnen, dass es derzeit wahrscheinlich 50 Milliarden einzelne Vögel auf der Welt gibt: etwa sechs Vögel auf jeden Menschen auf der Erde. Dies stellt den Mittelpunkt unserer Schätzungen (d. h. den Median) dar, wenn auch mit erheblicher Unsicherheit (Abb. 2). Verglichen mit der Medianschätzung betrug die mittlere Schätzung der aggregierten Verteilung für alle Vögel der Welt ∼ 428 Milliarden einzelne Vögel (Abb. 2). Obwohl wir eine Schätzung mit einem breiten Intervall höchster Dichte vorlegen, stimmt unsere Schätzung gut mit einer früheren Schätzung der Anzahl einzelner Vögel auf der Welt von Gaston und Blackburn (37) überein, die schätzten, dass es zwischen 200 und 400 Milliarden einzelne Vögel gab in der Welt. Insbesondere Gaston und Blackburn (37) schätzten die Arten nicht getrennt, sondern extrapolierten aus kleinräumigen Dichteschätzungen, bei denen alle Vogelarten als gleich angesehen wurden. Wir liefern jedoch Daten für fast alle Vogelarten der Welt.

(EIN) Die gSAD, berechnet unter Verwendung des Medians der simulierten Häufigkeitsverteilung jeder Art und Hinzufügen einer konstanten 1 für die Arten, von denen vorhergesagt wird, dass sie eine Häufigkeit von 0 haben. (B) Beispiele für simulierte Häufigkeitsverteilungen von Arten. Von oben nach unten gezeigte Arten sind: Ringschnabelmöwe Grünreiher Nördlicher Steinschmätzer Ashy Prinia Fischadler Eichelspecht Gelbschwanz-Schwarzkakadu und Zwerg-Blumenpecker. (C) Die Gesamtverteilung der Anzahl der Einzelvögel der Welt, berechnet aus der Summation aller artspezifischen Häufigkeitsverteilungen für 9.700 Vogelarten (z. B. aus B). Der Durchschnitt aller 9.700 Schätzungen der Weltbevölkerung lag bei 5,2 Millionen, während der Median bei 450.000 lag.

Wir konstruierten eine gSAD, indem wir den Median der artspezifischen simulierten Häufigkeitsverteilungen als Schätzung der globalen Population dieser Art behandelten (Abb. 2). Die globalen Abundanzschätzungen für die in unserer Analyse berücksichtigten 9.700 Arten zeigen deutlich eine logarithmisch linksschiefe Verteilung (Abb. 2EIN). Die Schiefe dieser gSAD betrug –0,972 (95%-KI: –1,028, –0,914). Wir zeigen, dass es auf globaler Ebene nur sehr wenige häufig vorkommende und viele seltene Arten gibt (7, 8, 24, 38, 39). Obwohl wir anerkennen, dass wir nicht alle vorhandenen Arten in unsere Analyse einbezogen haben, gibt es drei Hauptfälle, die dazu führen, dass eine Art nicht berücksichtigt wird: 1) Die Art ist äußerst selten und wurde nicht von eBird beprobt 2) Die Art wird in a . beprobt Region der Welt mit sehr wenigen eBird-Sampling-Ereignissen, was zu potenziell unzuverlässigen Messungen der relativen Häufigkeit führt (Methoden) und 3) die Art wird von eBird beprobt, aber als „sensibel“ gekennzeichnet, was bedeutet, dass diese Daten nicht öffentlich zugänglich sind. In allen drei Fällen sind die von unserer Analyse ausgeschlossenen Arten direkt (d. h. nicht beprobt) oder indirekt (d. h. als sensibel gekennzeichnet, z. B. aufgrund von Bedrohungen durch den Vogelhandel) in der Natur selten. Daher betonen wir, dass unsere gSAD konservativ sein könnte und die verbleibenden 8% der nicht untersuchten Arten hier wahrscheinlich entlang des Schwanzes der gSAD liegen und seltene Arten darstellen.

Viele Arten in unserer Analyse haben sehr kleine Populationsschätzungen: 1.180 Arten (12 %) haben Populationsschätzungen von <5.000 einzelnen Vögeln, etwa 200 mehr Arten als erwartet, wenn die gSAD einer wirklich logarithmischen Normalverteilung folgt. Umgekehrt sind relativ wenige Arten sehr häufig. Die Top 10 der am häufigsten vorkommenden Vögel der Welt und ihre ungefähren globalen Populationsschätzungen sind Haussperling (1,6 Milliarden), Europäischer Star (1,3 Milliarden), Ringschnabelmöwe (1,2 Milliarden), Rauchschwalbe (1,1 Milliarden), Glaucous Gull (949 Millionen), Alder Flycatcher (896 Millionen), Black-legged Kittiwake (815 Millionen), Horned Lark (771 Millionen), Sooty Tern (711 Millionen) und Savannah Sparrow (599 Millionen). Die geschätzte Häufigkeit und die damit verbundene Unsicherheit aller 9.700 Arten in unserer Analyse finden Sie in Datensatz S1.

Während es klar ist, dass die Seltenheit auf globaler Ebene vorherrscht, sind die Mechanismen, die diese gSAD – und lokale SADs – erzeugen, weitgehend unbekannt. Das Verständnis der Vererbbarkeit oder Nichtvererbbarkeit von Abundanzen kann Einblicke in die Erzeugung von Abundanzverteilungen geben. Wenn die Seltenheit auf Artenebene vererbbar ist, wäre das Aussterberisiko ungleich über die Vogelphylogenie verteilt, wobei die Aussterbebedrohung stark über verschiedene Kladen geschichtet wäre (40). Bisher hat die Verfolgung dieser Frage auf lokaler und regionaler Ebene zu nicht schlüssigen Ergebnissen geführt: Einige haben festgestellt, dass die Häufigkeit und/oder Seltenheit bei eng verwandten Arten ähnlicher ist (41 ⇓ –43), während andere dies nicht haben (44 ⇓ – 46). Unterschiedliche Studiensysteme können jedoch zu idiosynkratischen Ergebnissen führen (47), möglicherweise zu einem Artefakt räumlichen Maßstabs (48). Ob die Seltenheit auf globaler Ebene phylogenetisch konserviert ist, bleibt ungetestet, und dies ist wichtig, da sie Einblicke in die evolutionären Mechanismen liefern kann, die die gSAD erzeugen, während gleichzeitig die phylogenetische Struktur des Extinktionsrisikos quantifiziert werden kann. Wir bewerteten die Vererbbarkeit der Abundanz auf globaler Ebene, indem wir 1) das phylogenetische Signal untersuchten, was eine Vererbbarkeit auf Artenebene impliziert (49), und 2) die hierarchische Verteilung der Seltenheit (dh die Allgemeingültigkeit der logarithmischen Linksschiefe der gSAD).

Unsere Analyse zeigte, dass die Gemeinsamkeit und Seltenheit auf Artebene über die Spitzen des phylogenetischen Baumes verteilt sind, was zu einem allgemeinen Mangel an phylogenetischem Signal führt (Blombergs K = 0,014 ± 0,109 [SE], P = 0,45 unter Berücksichtigung der phylogenetischen Unsicherheit, siehe Methoden), wenn auch mit Clustern in einigen Kladen (Abb. 3EIN). Wir fanden starke Hinweise darauf, dass die Häufigkeitsverteilung einer logarithmischen linksschiefen Verteilung über taxonomische Ebenen folgt und dass die Größe der Schiefe von Art zu Ordnung abnahm (SI-Anhang, Abb. S1). Um die Robustheit dieses Musters zu testen, führten wir eine Resampling-Analyse durch und stellten fest, dass die Mittelwerte der Schiefe (SI-Anhang, Abb. S2): −0,89 (95%-KI: −0,88, −0,91) auf Artebene −0,86 (95%-KI: −0,87, −0,84) auf Gattungsebene −0,83 (95%-KI: −0,85, −0,82) auf Familienebene und −0,80 (95%-KI: −0,81, −0,79) auf Ordnungsebene (ein alternativer Bootstrapping-Ansatz ergab ähnliche Ergebnisse wie diese SI-Anhang, Abb. S3). Diese Abnahme der Größe des Seltenheitsanteils an den Spitzen von Art zu Ordnung, kombiniert mit dem Fehlen eines phylogenetischen Signals, weist auf eine wichtige Rolle der jüngsten Artbildung bei der Schaffung globaler Häufigkeitsmuster hin. Visuelle Ansammlungen von reichlich vorkommenden Arten sind aus der Phylogenie ersichtlich (Abb. 3EIN), aber diese Kladen enthalten auch seltene Arten (SI-Anhang, Abb. S4), was mit der Abschwächung des logarithmischen Linksschiefen-Musters auf höheren taxonomischen Ebenen übereinstimmt. Lokale Studien könnten ergeben, dass eng verwandte Arten durch ähnliche Häufigkeitsniveaus gekennzeichnet sind (41 ⇓ –43, 48), aber unsere Ergebnisse zeigen, dass dieses Muster auf globaler Ebene entscheidend abschwächt. Dies deutet darauf hin, dass die Abundanz nicht direkt durch ein Artbildungsereignis vererbt werden kann, obwohl Merkmale, die die Abundanz bestimmen (d. h. Reichweitengröße, Körpergröße und Lebensraumbreite), während des Ereignisses bestehen können. Unsere Ergebnisse zeigen, dass auf globaler Ebene die direkte Nichtvererbbarkeit der Abundanz vorherrscht, was Auswirkungen auf die phylogenetische Verteilung des Aussterberisikos hat. Während sich die meisten Arbeiten zur Seltenheit auf drei Achsen konzentrieren – lokale Häufigkeit, geografische Verbreitungsgröße und Habitatbreite –, unterstreicht unsere Arbeit die Notwendigkeit, auch die globale Häufigkeit zu berücksichtigen. Zukünftige Forschung sollte sich darauf konzentrieren, diese empirische Arbeit auf andere Taxa und über räumliche Skalen auszudehnen (8, 12), um die Mechanismen, die zu SADs und gSADs führen, und die Implikationen der globalen Seltenheit besser zu verstehen.

Phylogenetische Darstellung an der (EIN) Spezies, (B) Familie und (C) Ordnungsebene, die die globale Häufigkeit einzelner Vögel auf der Welt anzeigt.

Wir können auch die artenspezifischen Schätzungen der globalen Population verwenden, anstatt die artenspezifischen Häufigkeitsverteilungen zu summieren (SI-Anhang, Abb. S5), um die Häufigkeitsverteilung von Arten innerhalb eines bestimmten biogeographischen Reiches oder einer Futterzunft zu beurteilen. Wir fanden erneut starke Unterstützung für log-links-schiefe Häufigkeitsverteilungen sowohl innerhalb biogeografischer Bereiche (Schiefe = −1,50, −0,06 Abb. 4B) und fütternde Gilden (Schiefe = −1,46, −0,03 Abb. 4D). Der empirische Beweis, dass seltene Arten tatsächlich häufiger vorkommen, als einfache Modelle vorhersagen, legt nahe, dass konventionelle Theorien nicht ausreichen und zusätzliche Mechanismen in Betracht gezogen werden müssen (8).

(EIN) Die Verteilung der Anzahl einzelner Vögel, berechnet durch Summation aller artspezifischen Häufigkeitsverteilungen (z. B. Abb. 2B) kategorisiert innerhalb bestimmter biogeographischer Bereiche (N = 9.178 Arten). (B) Die SAD für jeden biogeografischen Bereich, in dem die Schätzung der medianen Abundanz jeder Art verwendet wird. (C) Die Verteilung der Anzahl einzelner Vögel, berechnet durch Summation aller artspezifischen Häufigkeitsverteilungen (z. B. Abb. 2B) kategorisiert innerhalb bestimmter Fütterungsgilden (N = 9.157 Arten). (D) Die SAD für jede Fütterungsgilde, in der die mediane Abundanzschätzung jeder Art gezeigt wird. Die Klassifizierungen der Arten wurden aus Ref. 54. Die Futterzunft der Aasfresser wird nicht angezeigt, da nur sehr wenige Arten als Aasfresser zugeteilt wurden.

Angesichts des anhaltenden Verlusts der biologischen Vielfalt (51) besteht ein dringender Bedarf an Prioritäten für den Naturschutz. Eine solche Priorisierung kann verbessert werden, indem über die artenspezifische Planung hinausgegangen wird, um auch die Erhaltung von taxonomischen Kladen höherer Ordnung einzubeziehen, die sowohl phylogenetisch einzigartig sind (52, 53) als auch insgesamt eine geringe globale Häufigkeit aufweisen. Unser Ansatz ermöglicht eine einfache Quantifizierung dieser Daten und liefert globale Schätzungen pro taxonomischer Klade (z. B. Abb. 3). Wir fanden heraus, dass die weltweit am wenigsten vorkommenden Vogelordnungen (Abb. 3C) waren Kiwis (3.000) und Mesiten (154.000), im Gegensatz zu den am häufigsten vorkommenden Vogelarten, die Sitzvögel (28 Milliarden), Küstenvögel (9,7 Milliarden) und Wasservögel (2,3 Milliarden) waren. Das gleiche Verfahren kann für Familien durchgeführt werden (z. B. Abb. 3B) oder gar Gattungen. In ähnlicher Weise kann sich die Priorisierung des Naturschutzes auf biogeografische Bereiche (d. h. den Schutz der wichtigsten Lebensräume zur Erhaltung der biologischen Vielfalt) oder die funktionale Vielfalt (d. Vor diesem Hintergrund haben wir auch die Anzahl der einzelnen Vögel sowohl in biogeografischen Reichen als auch in Nahrungszunften (nach der Klassifizierung durch Ref. 54) geschätzt, indem wir die Häufigkeitsverteilungen basierend auf der biogeografischen Reichs- und Nahrungszunft-Kategorisierung aggregieren und den Median dieser aggregierten Verteilungen. Wir stellen fest, dass die Mehrheit der einzelnen Vögel der Welt aus dem biogeografischen Bereich der Paläarktis (18 Milliarden) und Nearktis (16 Milliarden) stammt (Abb. 4 .).EIN), während es in den biogeografischen Reichen Madagaskars (1,3 Milliarden) und Antarktis (1,6 Milliarden) weit weniger Vögel gibt. Unter den Fütterungsgilden (Abb. 4C), Invertenfresser (15 Milliarden) und Allesfresser (13 Milliarden) sind die weltweit am häufigsten vorkommenden Vogelgruppen, im Gegensatz zu Aasfressern (194 Millionen) und Nektarivoren (479 Millionen). Wir stellen derzeit die notwendigen Daten (Datensatz S1) zur Verfügung, um die aktuellen Vogelpopulationen in großem Maßstab zu verstehen und die aktuellen Bemühungen zum Schutz von Vögeln zu unterstützen. Wichtig ist jedoch, dass unser Datenintegrationsansatz leicht wiederholbar ist und ein Mittel bietet, um möglicherweise zeitliche Veränderungen der globalen Biodiversität bei einer Vielzahl verschiedener taxonomischer oder ökologischer Klassifikationen zu verfolgen.

Ein wesentliches Merkmal unserer Analyse besteht darin, dass sie Fehlerschätzungen liefert – wir propagieren Fehler während der gesamten Analyse (vgl. Lit. 37). Da die Daten heterogen verteilt sind, führt dies zwangsläufig dazu, dass einige Arten besser charakterisiert werden als andere. Es ist wahrscheinlich schwierig, die Häufigkeit äußerst seltener Arten aufgrund von zwei möglichen Fällen angemessen zu schätzen: 1) Es ist möglich, dass Citizen Scientists bevorzugt die seltensten Arten beobachten, was möglicherweise ihre durch Citizen Science generierte relative Häufigkeit innerhalb einer bestimmten Region erhöht und dadurch zu eine Überschätzung ihrer globalen Population oder 2) Arten können so außerordentlich selten sein, dass sie zu wenig Daten haben, um fundierte Populationsschätzungen vorzunehmen, weil sie nur wenige Male beobachtet werden. Unser Ansatz kann für bestimmte Kladen weniger sicher sein, basierend auf der Lebensgeschichte. Seevögel zum Beispiel sind koloniale Nester, die oft auf abgelegenen Inseln in riesigen Schwärmen brüten, selten in dieser Phase ihres Jahreszyklus von Vogelbeobachtern angetroffen werden und daher eher in kleinen Schwärmen während nicht brütender Perioden ihres Jahreszyklus angetroffen werden, was beeinflussen ihre relativen Häufigkeitsberechnungen. Umgekehrt ist es unwahrscheinlich, dass Küstenvögel während ihrer Brutzeit angetroffen werden, wenn sie in der abgelegenen Tundra brüten, aber am wahrscheinlichsten von Bürgerwissenschaftlern, wenn sie während der Nichtbrütungsphase ihres Jahreszyklus große Gemeinden bilden. Wir haben einige dieser Verzerrungen berücksichtigt, indem wir monatliche Mittelwerte der relativen Häufigkeit genommen und den Durchschnitt über zeitliche und räumliche Verzerrungen gebildet haben, um eine einzige Schätzung der mittleren Dichte über Raum und Zeit zu generieren (Methoden). Derzeit ist unser Ansatz durch die in unseren Analysen verwendeten Trainingsdaten eingeschränkt, und eine Erhöhung der Anzahl der Trainingsarten wird wahrscheinlich die Sicherheit der Abundanzschätzung für eine Reihe von Arten verbessern (Abb. 1 .).E und Methoden). Infolgedessen haben einige Arten im Vergleich zu anderen relativ enge Bereiche ihrer Abundanzschätzungen (Abb. 2 Datensatz S1). Es überrascht nicht, dass die Trainingsdaten in unserer Analyse stark auf Länder mit einem historischen Engagement für die Vogelbeobachtung ausgerichtet waren (z. B. die Vereinigten Staaten von Amerika und das Vereinigte Königreich). unsere Analyse im Vergleich zu anderen biogeografischen Bereichen (z. B. Abb. 4EIN).

Obwohl wir derzeit nur eine statische „Momentaufnahme“ der globalen Populationshäufigkeit liefern, ist es wichtig anzumerken, dass unser Ansatz der Integration feinskaliger Häufigkeitsschätzungen mit massiven Citizen-Science-Daten an Stärke und Gültigkeit weiter zunehmen wird. Mit zunehmender Qualität und Quantität von Citizen Science (55, 56) wird auch die Validität unseres Ansatzes zunehmen. Gleichzeitig werden die notwendigen Trainingsdaten (z. Obwohl wir uns im vorliegenden Manuskript derzeit auf Vögel konzentrieren, kann der Datenintegrationsansatz darüber hinaus als Blaupause für die Quantifizierung der artspezifischen Häufigkeit zusammen mit der Unsicherheit für jeden Organismus auf der Welt dienen. Zukünftige Forschung sollte sich daher auf drei Hauptziele konzentrieren: 1) Erhöhung der Sicherheit bei artspezifischen Abundanzschätzungen, 2) Entwicklung automatisierter Pipelines, die es ermöglichen, unseren Ansatz leicht zu wiederholen (dh jährlich oder halbjährlich zu aktualisieren), Bereitstellung einer Methode die zeitliche Veränderung der globalen Abundanz der biologischen Vielfalt auf verschiedenen räumlichen Skalen zu verfolgen und 3) allgemeine Ansätze zur Messung der Abundanz anderer Taxa zu entwickeln. Wir sind zuversichtlich, dass alle drei dieser Ziele kurzfristig erreichbar sind.

Kurzfristig veranschaulichen wir, wie sich unsere Ergebnisse als nützlich erweisen werden, um eine Reihe grundlegender und langjähriger Fragen in den ökologischen und evolutionären Teildisziplinen weiter zu beantworten. Wie ist die Populationsdynamik von Arten in Raum und Zeit? Wie hängt die globale Häufigkeit einer Art mit ihrer Lebensgeschichte zusammen (z. B. SI-Anhang, Abb. S6)? Wie wird die Abundanz durch anthropogene Habitatveränderungen beeinflusst? Welche Arten, Gattungen, Familien oder Ordnungen verdienen die Aufmerksamkeit des zukünftigen Naturschutzes am meisten (z. B. Abb. 3)? All diese Fragen können mit einer noch nie dagewesenen räumlichen und taxonomischen Abdeckung beantwortet werden. Es gibt eine beträchtliche Anzahl von einzelnen Vögeln auf der Welt – 50 Milliarden – aber das vollständige Verständnis, warum und wie sie alle zu ihrer aktuellen Populationsgröße gelangt sind, wird für die zukünftige Erforschung von Evolution, Ökologie und Naturschutz von größter Bedeutung sein.


Professor am Boston College trägt zu Meilenstein in der Vogelforschung bei

Forscher haben daran gearbeitet, die Genome der Vögel der Welt zu sequenzieren – insgesamt etwa 10.000 Arten. Sie haben kürzlich einen neuen Meilenstein erreicht, als sie 267 Genome zu den fast 100 zuvor katalogisierten Genomen hinzugefügt haben.

Unter den Forschern, die geholfen haben, die genetischen Profile zu erstellen und ihre Ergebnisse in der renommierten Zeitschrift veröffentlicht haben Natur war der Evolutionsbiologe Jeff DaCosta vom Boston College, der jedes Jahr Hunderte von Studenten als Assistenzprofessor der Praxis unterrichtet und dessen Forschung sich auf die Biologie von Vögeln konzentriert.

DaCosta ist Teil eines Teams, das die Genome des Braunkopf-Kuhvogels in Nordamerika und des Dorf-Indigovogels, einer in Afrika verbreiteten Finkart, sequenziert und zusammengesetzt hat. DaCosta untersucht den Dorf-Indigovogel seit mehr als einem Jahrzehnt, einschließlich Feldforschung in Tansania für seinen Ph.D. Forschung an der Boston University. Vor einigen Jahren begann er, den braunköpfigen Kuhstall zu studieren.Beide gehören zu einer faszinierenden Gruppe von Vögeln, die als Brutparasiten bezeichnet werden und ihre Eier in den Nestern anderer Arten ablegen und von unbekannten Pflegeeltern aufziehen lassen.

„Dies ist ein Meilenstein in der Vogelforschung“, sagte DaCosta, ein Co-Autor unter den internationalen Wissenschaftlern, die den im November veröffentlichten Bericht „Dichte Probenahmen der Vogelvielfalt erhöht die Macht der vergleichenden Genomik“ erstellt haben. „Das war eine riesige Gemeinschaftsleistung und ich war froh, einen kleinen Teil dazu beigetragen zu haben.“

DaCosta untersucht den Dorf-Indigovogel (hier abgebildet) seit mehr als einem Jahrzehnt.

Hunderte von Forschern aus der ganzen Welt haben zu dem Bericht beigetragen, dem neuesten Bericht des Bird 10.000 Genomes Project, auch bekannt als B10K. Bis heute repräsentieren die 363 sequenzierten Genome 92,4 Prozent aller Vogelfamilien.

Das Projekt wurde von neuen Technologien angetrieben, die es Forschern ermöglichen, riesige Mengen genetischer Daten zu sequenzieren und zu analysieren. Das typische Genom einer Vogelart umfasst etwa 1,2 Milliarden Basenpaare DNA, und jeder Abschnitt des Genoms muss mehrfach sequenziert werden, um sicher rekonstruiert zu werden.

Durch die Zusammenstellung des Genoms einer Art haben Forscher Zugang zu einer Reihe von Werkzeugen, die helfen können, die Evolution von Vögeln besser zu verstehen, sagte DaCosta.

Sie können Fragen untersuchen, die unter anderem bestimmen, welcher Teil eines Genoms für Merkmale verantwortlich ist, die zwischen Arten geteilt werden oder die Arten trennen. Das B10K-Projekt erweitert die Forschungsmöglichkeiten, sagte er.

„All diese Genome sind jetzt öffentlich zugänglich“, sagte DaCosta. „Sie sind jetzt für jeden Biologen auf der ganzen Welt da, um sie herunterzuladen und mit der Untersuchung der Fragen zu beginnen, an denen sie interessiert sind.“

Als Evolutionsbiologe sagte DaCosta, dass die Fortschritte in Technologie und Wissenschaft die neuesten Entdeckungen seit Charles Darwins grundlegenden Beobachtungen und Erkenntnissen in seinem Buch von 1859 darstellen Die Entstehung der Arten.

„Darwin formulierte die Evolutionstheorie durch natürliche Selektion, bevor die DNA entdeckt wurde“, sagte DaCosta. „Ich denke, er wäre überwältigt davon, wie viel wir seitdem gelernt haben. Das ist das Tolle an der Wissenschaft: Sie verändert sich ständig und wir sammeln ständig neues Wissen. Nicht nur zu verstehen, was genau von den Eltern an die Nachkommen weitergegeben wird, sondern auch DNA-Sequenzdaten zu sammeln, aneinanderzureihen und zu analysieren, wäre für Darwin unglaublich spannend. Diese neuen Fähigkeiten sprengen den Rahmen seiner umfassenden Vision der Biologie im 19. Jahrhundert.

„Er hat erstaunliche Arbeit geleistet und so viel über so viele Dinge nachgedacht“, fügte DaCosta hinzu. „Wissenschaftler jeder Generation sind in gewisser Weise an die Technologie ihrer Zeit gebunden. Obwohl Darwin erstaunliche Arbeit geleistet hat, bietet die Technologie heute ein anderes Verständnis der Biologie als zu seiner Zeit. Aber das gleiche kann von jemandem gesagt werden, der jetzt Genome studiert, verglichen mit Leuten, die diese Arbeit vor nur 20 Jahren gemacht haben. Das Feld verändert sich schnell.“

DaCosta sagte, dass es viele Geheimnisse um Vögel gebe, von der Navigation bis zur Fortpflanzung. Die Datenbank könnte helfen zu bestimmen, wie sich andere Faktoren wie der Klimawandel auf Vögel auswirken, sagte er.

„Die von diesen Wissenschaftlern zusammengestellten Daten könnten verwendet werden, um Vögel zu vergleichen, denen es angesichts des Klimawandels anscheinend besser oder schlechter geht“, sagte er. „Wir können sehen, wie sie sich an das Leben in einem aquatischen Lebensraum im Vergleich zu den hohen Bergen oder an Wüsten im Vergleich zu Regenwäldern anpassen. Es gibt noch viel zu lernen, aber das ist ein großer Schritt nach vorne.“


Neue Studie identifiziert Vogelarten, die Zecken und Borreliose verbreiten könnten

Vögel spielen eine unterschätzte Rolle bei der Verbreitung von durch Zecken übertragenen Krankheiten aufgrund ihrer Fähigkeit zu Fernreisen und der Tendenz, ihre Zeit in verschiedenen Teilen der Welt aufzuteilen – Muster, die sich aufgrund des Klimawandels verschieben. Zu wissen, welche Vogelarten in der Lage sind, Zecken mit Krankheitserregern zu infizieren, kann Wissenschaftlern helfen, vorherzusagen, wo durch Zecken übertragene Krankheiten auftreten und ein Gesundheitsrisiko für den Menschen darstellen könnten.

Eine neue Studie in der Zeitschrift veröffentlicht Globale Ökologie und Biogeographie nutzten maschinelles Lernen, um Vogelarten zu identifizieren, die das Potenzial haben, das Borreliose-Bakterium (Borrelia burgdorferi) auf fütternde Zecken zu übertragen. Das Team entwickelte ein Modell, das Vögel, von denen bekannt ist, dass sie die Lyme-Borreliose verbreiten, mit einer Genauigkeit von 80 % identifizierte und 21 neue Arten markierte, die für die Überwachung priorisiert werden sollten.

Hauptautor Daniel Becker, Postdoctoral Fellow an der Indiana University, sagt: "Wir wissen, dass Vögel Zecken mit dem Lyme-Bakterium infizieren können, aber bisher hat niemand die ökologischen und evolutionären Faktoren systematisch untersucht, die beeinflussen, welche Vogelarten am wahrscheinlichsten beherbergen." und Borrelia burgdorferi weltweit zu verbreiten. Wir wollten diese Lücke schließen, indem wir Merkmale von Vogelarten identifizierten, die am ehesten Borreliose an Futterzecken weitergeben."

Die leitende Autorin Barbara Han, eine Krankheitsökologin am Cary Institute of Ecosystem Studies, sagt: „Um Arten vorherzusagen und zu überwachen, die durch Zecken übertragene Krankheiten auf den Menschen übertragen könnten, müssen wir zuerst wissen, welche Eigenschaften bestimmte Tiere zu guten Wirtspflanzen für Krankheitserreger machen lernen, Eigenschaften von Vogelarten zu bewerten, gepaart mit Daten zur Borreliose-Infektion von Zecken, die bei Vögeln gefunden wurden, um Vogelarten vorherzusagen, die das Potenzial haben, Lyme zu verbreiten."

In dieser Studie durchsuchte das Team die veröffentlichte Literatur, um Studien zu finden, die über eine Borreliose-Infektion von Zecken berichteten, die sich von Vögeln ernähren. Die globale Suche ergab 102 Studien, darunter Daten von Zecken, die bei 183 Vogelarten gefunden wurden, von denen 91 Zecken trugen, die positiv auf Borrelia burgdorferi getestet wurden. Diese Vogelarten gelten als „kompetente“ Reservoir-Arten, da bekannt ist, dass sie fressende Zecken mit Borrelia burgdorferi infizieren. Gekennzeichnete Arten haben ein breites Spektrum, das sich über Amerika, Afrika, Asien und Ozeanien erstreckt.

Als nächstes wurde maschinelles Lernen verwendet, um die Merkmale kompetenter Vogelarten mit 4691 anderen Vogelarten zu vergleichen. Die Daten enthielten Informationen zu Merkmalen der Lebensgeschichte wie Nahrungszusammensetzung, Ort der Nahrungssuche, Körpergröße, Lebensdauer, Fortpflanzungsrate und Jungtieralter sowie geografische Informationen wie Migrationsentfernung, globale Verbreitung und maximale Höhe. Sie untersuchten auch den Ausgangswert von Corticosteron – dem Stresshormon bei Vögeln – das die Anfälligkeit für Infektionen beeinflussen kann.

Das Modell identifizierte Vögel, von denen bekannt war, dass sie Lyme mit einer Genauigkeit von 80 % auf Zecken übertragen, und enthüllte 21 neue Arten, die für die Überwachung priorisiert werden sollten, basierend auf dem Austausch von Merkmalen mit bekannten kompetenten Arten. Arten mit hohem Risiko haben tendenziell niedrige Corticosteron-Basiswerte, brüten und überwintern in hohen Breiten und niedrigen Lagen, sind weit verbreitet und kommen an beiden Extremen des Lebensgeschwindigkeitskontinuums vor (Arten, die früh brüten und jung sterben oder spät brüten und leben länger).

Es wurde festgestellt, dass Arten der Gattung Turdus, die allgemein als echte Drosseln bekannt sind, im Vergleich zu anderen Taxa eine signifikant höhere Wahrscheinlichkeit der Kompetenz aufweisen. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass Drosseln die riskanteste Vogelart für die Borreliose-Übertragung sein könnten. Singvögel oder Sitzvögel hatten tendenziell auch eine höhere Kompetenz, ebenso wie Vögel, die hauptsächlich Samen fressen und solche, die auf dem Boden nach Nahrung suchen – ein Verhalten, das sie in die Reichweite von suchenden Zecken bringen würde.

Die Identifizierung von Lyme-kompetenten Vogelarten könnte direkte Auswirkungen auf unsere Gesundheit haben. Durch Zecken übertragene Krankheiten, insbesondere Borreliose, können schwer zu diagnostizieren sein. Zu wissen, wo sich Zecken und die von ihnen übertragenen Krankheiten ausbreiten, kann Ärzten helfen, sich auf die Diagnose und Behandlung vorzubereiten und die Gesundheitsergebnisse für die Patienten zu verbessern.

Aufgrund des Klimawandels verlagern sich die Brutgebiete vieler Vögel nach Norden. Mit der Ausbreitung von Vögeln in höhere Breiten tun es auch Zecken und Krankheitserreger. Einige Vogelarten haben sich ganz oder teilweise in Städten und Vororten niedergelassen. Vögel, die in entwickelten Umgebungen erfolgreich sein können, insbesondere solche, die an diesen neuen Orten in unmittelbarer Nähe von Menschen überwintern, erhöhen das Risiko der Bewohner, an einer durch Zecken übertragenen Krankheit zu erkranken.

Becker sagt: „Vögel übertragen Borreliose nicht direkt auf Menschen, aber sie können infizierte Zecken an neue Orte tragen, ohne dass Borreliose in der Vorgeschichte aufgetreten ist. Eine Zecke könnte einen Vogel in einen Garten oder Hof fallen lassen, wo sie später beißen und eine Person infizieren. Wenn lokale Ärzte mit Borreliose-Symptomen nicht vertraut sind, könnte sich die richtige Diagnose verzögern. Die Identifizierung des Verbreitungsgebiets von Zecken könnte die medizinische Reaktion auf Borreliose und andere durch Zecken übertragene Krankheiten verbessern."

Han schlussfolgert: „Diese Ergebnisse erinnern uns daran, dass die Krankheitserregerkompetenz selbst bei Tieren derselben Familie enorm variiert. Techniken des maschinellen Lernens ermöglichen es uns, Tiermerkmale zu analysieren und uns helfen, riskante Arten auf globaler Ebene vorherzusagen – nicht nur für Borreliose, sondern auch für andere.“ durch Zecken übertragene und zoonotische Krankheiten, an denen mehrere Wirtsarten beteiligt sind. Diese Vorhersagen könnten wichtige Informationen liefern, um frühzeitige Interventionen zu leiten, das Übergreifen von Krankheiten zu verhindern und unsere Gesundheit zu schützen.“

Daniel Becker - Department of Biology, Indiana University Center for the Ecology of Infectious Disease, University of Georgia

Barbara Han - Cary Institut für Ökosystemstudien

BirdLife International hat Daten zur Verbreitung von Vögeln bereitgestellt. Die Finanzierung der Autoren wurde durch das Ecology and Evolution of Infectious Diseases-Programm der National Science Foundation (DEB-1717282 und DEB-1619072) und das Oak Ridge Institute for Science and Education durch eine behördenübergreifende Vereinbarung zwischen dem US-Energieministerium und dem Office of the Direktor des Nationalen Geheimdienstes.

Das Cary Institute of Ecosystem Studies ist ein unabhängiges gemeinnütziges Zentrum für Umweltforschung. Seit 1983 untersuchen unsere Wissenschaftler die komplexen Wechselwirkungen der Natur und die Auswirkungen des Klimawandels auf diese Systeme. Unsere Ergebnisse führen zu effektiveren Management- und Politikmaßnahmen sowie zu einer verbesserten Umweltkompetenz. Die Mitarbeiter sind globale Experten für die Ökologie von: Städten, Krankheiten, Wäldern und Süßwasser.

Haftungsausschluss: AAAS und EurekAlert! sind nicht verantwortlich für die Richtigkeit von Pressemitteilungen, die an EurekAlert! durch beitragende Institutionen oder für die Nutzung von Informationen über das EurekAlert-System.


Fußnoten

†Aktuelle Adresse: Department of Biology, Queen's University, Kingston, Ontario, Kanada K7L 3N6.

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