Climate tracking by freshwater fishes suggests that fish diversity in temperate lakes may be increasingly threatened by climate warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Many freshwater fishes are migrating poleward to more thermally suitable habitats in response to warming climates. In this study, we aimed to identify which freshwater fishes are most sensitive to climatic changes and asked: (i) how fast are lakes warming? (ii) how fast are fishes moving? and (iii) are freshwater fishes tracking climate? Location Ontario, Canada. Methods We assembled a database containing time series data on climate and species occurrence data from 10,732 lakes between 1986 and 2017. We calculated the rate of lake warming and climate velocity for these lakes. Climate velocities were compared with biotic velocities, specifically the rate at which the northernmost extent of each species shifted north. Results Lakes in Ontario warmed by 0.2°C decade −1 on average, at a climate velocity of 9.4 km decade −1 between 1986 and 2017. In response, some freshwater fishes have shifted their northern range boundaries with considerable interspecific variation ranging from species moving southwards at a rate of −58.9 km decade −1 to species ranges moving northwards at a rate of 83.6 km decade −1 over the same time period. More freshwater fish species are moving into northern lakes in Ontario than those being lost. Generally, predators are moving their range edges northwards, whereas prey fishes are being lost from northern lakes. Main Conclusions The concurrent loss of cooler refugia, combined with antagonistic competitive and predatory interactions with the range expanding species, has resulted in many commercially important predators moving their range edges northwards, whereas prey species have contracted their northern range edge boundaries. Trophic partitioning of range shifts highlights a previously undocumented observation of the loss of freshwater fishes from lower trophic levels in response to climate‐driven migrations.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».