Broad-scale acoustic telemetry reveals long-distance movements and large home ranges for invasive lionfish on Atlantic coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
Tracking studies for invasive lionfish ( Pterois volitans and P. miles ) in the Western Atlantic can provide key information on habitat use to inform population control, but to date have likely underestimated home range size and movement due to constrained spatial and temporal scales. We tracked 35 acoustically tagged lionfish for >1 yr (March 2018-May 2019) within a 35 km 2 acoustic array in Buck Island Reef National Monument, St. Croix, US Virgin Islands (an area 10× larger than previous studies). Tracking lionfish at this scale revealed that home range size is 3-20 times larger than previously estimated and varies more than 8-fold across individuals (~48000-379000 m 2 ; average: 101000 m 2 ), with estimates insensitive to assumptions about potential mortality for low-movement individuals. Lionfish move far greater distances than previously reported, with 37% of fish traveling >1 km from the initial tagging site toward deeper habitats, and 1 individual moving ~10 km during a 10 d period. Movement rates, home range size, and maximum distance traveled were not related to lionfish size (18-35 cm total length) or lunar phase. Lionfish movement was lowest at night and greatest during crepuscular periods, with fish acceleration (m s -2 ) increasing with water temperature during these times. Our results help reconcile observed patterns of rapid recolonization following lionfish removal, and suggest complex drivers likely result in highly variable patterns of movement for similarly sized fish occupying the same habitat. Culling areas ≥ the average lionfish home range size identified here (i.e. ~10 ha) or habitat patches isolated by ≥ ~180 m (radius of average home range) may minimize subsequent recolonization. If the shallow-deep long-distance movements observed here are unidirectional, mesophotic habitats may require culling at relatively greater frequencies to counteract ongoing migration.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».