Predicted effects of climate change on potential sources of non‐indigenous marine species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We compare the present‐day global ocean climate with future climatologies based on I ntergovernmental P anel on C limate C hange ( IPCC ) models and examine whether changes in global ocean climate will affect the environmental similarity of N ew Z ealand's ( NZ ) coastal environments to those of the rest of the world. Our underlying rationale is that environmental changes to source and recipient regions may result in changes to the risk of non‐indigenous species survival and establishment. Location Coastlines of global continents and islands. Methods We determined the environmental similarity ( E uclidean distance) between global coastlines and north‐east NZ for 2005 and 2050 using data on coastal seawater surface temperature and salinity. Anticipated climate models from the SRES A 1 B scenario family were used to derive coastal climatologies for 2050. Results During the next decades, most global regions will experience an increase in coastal seawater surface temperatures and a decline or increase in salinity. This will result in changes in the similarity of other coastal environments to north‐east NZ 's coastal areas. Global regions that presently have high environmental similarity to north‐east NZ will variously retain this level of similarity, become more similar or decrease in environmental similarity. Some regions that presently have a low level of similarity will become more similar to NZ . Our models predict a widespread decrease in the seasonal variation in environmental similarity to NZ . Main conclusions Anticipated changes in the global ocean climate have the potential to change the risk of survival and establishment of non‐indigenous marine species arriving to NZ from some global regions. Predicted changes to global human transport networks over the coming decades highlight the importance of incorporating climate change into conservation planning and modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».