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J-GLOBAL ID:202202221736885272   整理番号:22A0751296

異なる気候変動シナリオ下のCarcharhinid sharksの潜在的将来の分布におけるシフトの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Shifts in the Potential Future Distributions of Carcharhinid Sharks Under Different Climate Change Scenarios
著者 (5件):
資料名:
巻:ページ: 745501  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7076A  ISSN: 2296-7745  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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気候変動は現在,それらの分布の拡大あるいは収縮を通して海洋種に影響する主な現象の一つと考えられている。外温性生物では,科Carcharhinidaeのサメは気候変動の影響に非常に感受性が高い。これらのサメは,大きな生態学的重要性があり,それは,漁業,消費,およびエコツーリズムを通しての経済価値を提供するだけでなく,食物連鎖の安定性を維持するために作用するトップ捕食者として,沿岸および海洋生態系の統合性におけるそれらの役割に反映された。現在,それらの個体群は,サメのフィンに対する需要を満たすことを含む漁圧と人為的活動によって脅かされている。カルチャーニッドサメの生態学的および経済的重要性にもかかわらず,それらが気候変動によってどのように影響を受けるかに関する知識は不足している。生態学的ニッチモデリングは,異なる気候変動シナリオの下で将来の潜在的分布の解析を可能にするツールであり,将来の計画活動に寄与し,サメ類の保全結果を改善する可能性がある。メキシコの水域に生息する25のカルチャーニッドサメ類の潜在的な地理的分布を予測するために,Maxentのモデルを作成し,2050年までにそれらの分布地域における潜在的損失と利得を計算するため,将来の気候変動シナリオ(RCP2.6,RCP4.5,RCP6.0,RCP8.5)にこれを投影した。サメのTriaenodon obesus(地域)とCarcharhinus porosus(ロスト領域)に対して,適切な地域における最大のシフトが観察された。全体として,すべての4つのRCP将来シナリオの下で,6つの種は適切な地域で利得を示し,19の種は損失を示した。carcharhinidサメに対する適切な面積の最大損失をRCP8.5で見出した。しかし,この高排出地球温暖化シナリオの下では,7種は実際に分布面積の増加を示した。したがって,著者らの結果は,気候変動が2050年までに大部分の種の適切な地域を減少できることを示した。気候変動下のサメ種の分布の評価は,最も脆弱な種に対する保全努力を優先し,海洋生態系の自然機能を確実にするため緊急に必要であり,従って,人間社会に提供される重要な生態系サービスを維持する。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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環境問題 
引用文献 (143件):
  • Acuña-Marrero D., Smith A. N. H., Hammerschlag N., Hearn A., Anderson M. J., Calich H., et al (2017). Residency and movement patterns of an apex predatory shark (Galeocerdo cuvier) at the Galapagos Marine Reserve. PLoS One 12:e0183669. doi: 10.1371/journal.pone.0183669
  • Alkishe A., Cobos M. E., Peterson A. T., Samy A. M. (2020). Recognizing sources of uncertainty in disease vector ecological niche models: an example with the tick. Rhipicephalus sanguineus sensu lato. Perspect. Ecol. Conserv. 18 91-102. doi: 10.1016/j.pecon.2020.03.002
  • Anderson R. P., Lew D., Peterson A. T. (2003). Evaluating predictive models of species’ distributions: criteria for selecting optimal models. Ecol. Model. 162 211-232. doi: 10.1016/S0304-3800(02)00349-6
  • Assis J., Tyberghein L., Bosch S., Verbruggen H., Serrao E. A., De Clerck O. (2017). Bio-ORACLE v2.0: extending marine data layers for bioclimatic modelling. Glob. Ecol. Biogeogr. 27 277-284. doi: 10.1111/geb.12693
  • Báez J. C., Barbosa A. M., Pascual P., Ramos M. L., Abascal F. (2019). Ensemble modeling of the potential distribution of the whale shark in the Atlantic Ocean. Ecol. Evol. 10 175-184. doi: 10.1002/ece3.5884
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