Current and Future Patterns of Global Marine Mammal Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the spatial distribution of taxa is an important prerequisite for the preservation of biodiversity, and can provide a baseline against which to measure the impacts of climate change. Here we analyse patterns of marine mammal species richness based on predictions of global distributional ranges for 115 species, including all extant pinnipeds and cetaceans. We used an environmental suitability model specifically designed to address the paucity of distributional data for many marine mammal species. We generated richness patterns by overlaying predicted distributions for all species; these were then validated against sightings data from dedicated long-term surveys in the Eastern Tropical Pacific, the Northeast Atlantic and the Southern Ocean. Model outputs correlated well with empirically observed patterns of biodiversity in all three survey regions. Marine mammal richness was predicted to be highest in temperate waters of both hemispheres with distinct hotspots around New Zealand, Japan, Baja California, the Galapagos Islands, the Southeast Pacific, and the Southern Ocean. We then applied our model to explore potential changes in biodiversity under future perturbations of environmental conditions. Forward projections of biodiversity using an intermediate Intergovernmental Panel for Climate Change (IPCC) temperature scenario predicted that projected ocean warming and changes in sea ice cover until 2050 may have moderate effects on the spatial patterns of marine mammal richness. Increases in cetacean richness were predicted above 40° latitude in both hemispheres, while decreases in both pinniped and cetacean richness were expected at lower latitudes. Our results show how species distribution models can be applied to explore broad patterns of marine biodiversity worldwide for taxa for which limited distributional data are available.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 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 ».