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利用长期数据对“空间同步性”的研究揭示了生态趋势,并可能促进保护和农业

本站发布时间:2025-05-10 00:46:20

堪萨斯大学在《生态学快报》上发表的一项新研究表明,在足够长的时间尺度上对空间同步性的研究可以更好地检验想法,改善统计结果,并为理解生态学、保护物种和更有利可图的农业提供新的概念领域。

“这方面的例子很多,”主要作者、堪萨斯大学生态学与进化生物学教授、堪萨斯州生物调查与生态研究中心高级科学家Daniel Reuman说。“21世纪初的一项研究调查了格陵兰冰盖两侧的两个麝牛种群。尽管它们被1000英里的冰层隔开,但它们的种群同步波动——它们同时有好年份和坏年份。”Reuman说,他的研究回顾了过去20年来空间同步性最重要的概念发展。

“其中之一是时间尺度结构,”他说。“种群不仅会波动,还会在多个时间尺度上同时波动。正如预期的那样,它们可能会每年发生变化,但它们也会在十年及以后的尺度上波动。这些波动的原因各不相同,同步性可能因时间尺度而异。”

沿着这些思路,Reuman和他的合著者发现,专注于长期时间尺度的研究对科学理解的价值可能比那些考虑时间较短的研究高得多。

“如果你有一项持续20年的研究,它的价值是10年研究的两倍多,”他说。“价值呈指数级增长。我们想强调我们领域的长期科学监测工作如何导致概念理解的范式转变。我们很幸运能在这些长期监测项目的基础上进行研究,其中许多项目已经持续了几十年。我们想突出这对科学理解的作用以及支持这些努力向前发展的重要性。”

根据弗吉尼亚大学的研究合著者Max Castorani的说法,这些发现为长期环境研究的价值增添了新的元素。Castorani说:“持续几十年的研究在科学中很少见,但在产生知识方面发挥着巨大的作用。”。“我们的新综合进一步表明,对长期生态研究的持续投资在理解自然世界及其对社会和工业的影响方面取得了突破。这在为与环境相关的政策和管理提供信息方面取得了巨大进展,从气候和天气到林业和渔业。”连续浮游生物记录器调查的合著者劳伦斯·谢泼德说:“拥有浮游生物丰度长期数据的优势是双重的:通过正确的技术,你可以获得有关数据中重复季节变化的良好统计数据,还可以发现海洋中的长时间变化。”在Phys.org上获取每日见解。注册我们的免费时事通讯,每天或每周获取重要突破、创新和研究的最新进展。Reuman指出,找出同步性的环境驱动因素是这项新研究的另一个重要研究方向。

“多年前,研究人员对导致同步性的原因有了不错的理论想法,但这些想法在很大程度上没有在实际人群中得到验证,”他说。“只有在少数情况下,他们才能明确地找出原因。今天,得益于更好的工具和长期数据集,科学家们可以对驱动同步的因素做出更准确的推断——只要他们有足够的数据。因为不同的原因可以在不同的时间尺度上影响同步,研究人员必须相应地分析数据以有效地识别驱动因素。”这位堪萨斯大学的研究人员表示,同步的驱动因素和影响,以及同步本身的运作方式,都会随着时间的推移而变化。该研究中描述的理论框架使人们对人类驱动的全球变暖有了更细致的理解,因为预计未来几年环境变化会更快。Reuman说:“我们看到的第三个主要趋势涉及同步性的变化。”。“这与长期监测工作有关。如果你需要一定数量的数据来检测同步性,你就需要更多的数据来发现它随时间的变化。这些变化越来越多地与气候振荡有关,而气候振荡又与气候变化有关。科学家们从许多方面研究了气候变化的影响,但直到最近我们才认识到,大规模同步模式的变化可能是气候变量变化的另一个后果。”

最后,Reuman和他的合著者研究了同步机制的研究趋势——这些因素以可能不太明显的方式影响同步性。这些机制多种多样,需要对长期数据进行详细研究才能发现。Reuman说,理解空间同步性的价值超越了纯粹的科学探究。同步性研究可以帮助农民预测疾病和害虫的爆发,或者知道市场价格何时会根据不掌握同步性的情况下看不见的气候因素而上涨或下跌。

“你可以在农业背景下想象这一点,”他说。“在2016年的一项研究中,我们研究了蚜虫(一种主要的作物害虫)的种群同步性。当蚜虫种群在一个地区同步时,这意味着害虫在多个地区同时爆发,可能会降低整个地区的作物产量。”Reuman说,除了害虫,同步性也会影响作物产量本身。

“例如,如果堪萨斯州的所有玉米农场在同一年都遭遇歉收,市场上的玉米供应将减少,从而影响价格,”他说。“然而,如果一些农场今年表现不佳,而另一些农场表现良好,它们就会相互平衡。第一种情况是同步波动,而第二种情况是异步波动。同样的概念也适用于疾病爆发。根据具体情况,种群是同步还是异步可能会产生重大后果。”

Reuman的合著者是来自堪萨斯大学的Vadim Karatayev和Nat Coombs;弗吉尼亚大学的Jonathan Walter、Ethan Kadiyala、Amanda Lohmann、Kyle Haynes和Max C.N.Castorani(Walter也隶属于加州大学戴维斯分校);英国海洋生物协会的劳伦斯·谢泼德;南伊利诺伊大学爱德华兹维尔分校的托马斯·安德森;来自俄勒冈大学的Lauren Hallett。卡拉塔耶夫还隶属于马里兰大学。p

More information: Daniel C. Reuman et al, Insights Into Spatial Synchrony Enabled by Long‐Term Data, Ecology Letters (2025). DOI: 10.1111/ele.70112

Journal information: Ecology Letters

Provided by University of Kansas

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