山区占地土地表面的25％，富含生物多样性 ，部分原因是它们陡峭的气候梯度和复杂的地形1,2 。通过快速向上的范围转变导致潜在的山顶灭绝的假设 ，即对人为气候变化的反应更快，吸引了广泛的研究3,4,7,8,9 。主要通过比较物种范围转移的速度与气候变化的速度来评估物种是否密切跟踪气候变暖的速度。也就是说，等温线在地理空间中移动的速率为3,4,10,11,12。过去评估气候速度的过去研究主要集中在每年以公里为单位的水平速度 。也就是说 ，等温线的沿水平面的纬度和纵向层移动的速度（请参阅Loarie等人的开创性工作 。由于等温线位于山区彼此之间 ，因此等温线的水平速度在山区较慢，并且可能是全向的 ，而它们在低地s13中的速度更快 ，主要是极端的。但是，我们知道 ，气候变暖还会导致陆地沿山坡变化 ，因此不仅在水平上而且在沿着高程梯度投射时“垂直”，以非常不同的速度（通常以M每年表示） ，而且有时向上下降 ，而且有时向上下降3,14,15 。尽管有这些知识，但仍不存在沿着山区高度座椅垂直方面的等温转移速度的全球地图仍然不存在 。这一短缺部分源于全球大多数山区的复杂地形和气象站的稀缺 ，这使得在全球山区的山区气候变化的垂直速度很难准确测量。所以 ， 这仍然是一个悬而未决的问题，是否更好地轨迹等温线在海拔垂直方向上移动而不是水平的纬度转移 。
由于我们仍然缺乏速度的全局图，在气候温暖的情况下 ，等温线沿高度梯度垂直转移 ，因此大多数本地研究通过依靠恒定的温度（LRT）来计算气候速度的垂直垂直投影 。LRT在此沿着山坡定义为高升高和高升高天气站之间地面水平高约2 m的归一化温度差，因此它与在单个地理位置上测得的Sensu严格垂直失去率不同。根据热力学的定律6 ，在干燥空气为1,6的情况下 ，LRT为每公里9.8°C 。尽管如此，鉴于地球的大气并非完全干燥 ，实际上 ，地面生物经历的LRT将不如每公里9.8°C陡峭 。因此，大多数研究比较了观察到的物种范围沿着高度梯度的速度与给定山脉内部气候变化的速度变化 ，通过依靠LRT11的每公里5.5°C的恒定速率来推断等温线的垂直移动 ，而LRT11的恒定速率是从有限的地面观察到的欧洲集中在欧洲的有限地面观察到的常数。使用此固定速率，可以假设 ，如果温度在给定的时间段内增加1°C ，则可以预期等温线在同一时期内将上坡移动约181.8 m，这给出了垂直速度，该垂直速度仅取决于单位温度变化的幅度 。然而 ，LRT并不恒定 ，在山脉之间以及单个山脉之间的海拔梯度之间也有所不同 。18,19,20,21。例如，使用来自意大利北部269个气象站的长期气候学（30年平均值） ，蒂罗尔地区的205个 ，在特伦丁 - 乌珀·阿迪格地区166个，涵盖了广泛的海拔 一项研究21发现 ，在阿尔卑斯山中 ，LRT的年平均值范围为每公里5.4至5.8°C。在藏族东南高原，LRT估计为每公里8.5°C 。LRT的这种较大变化部分源于水蒸气压力 ，因为如果空气冷却水分（例如 ，在云森林中），它会从冷凝水中获得一些热量 ，从而减慢冷却速度 。因此 ，水分和表面温度在LRT中产生空间变异性，因此在速度上也会产生空间变化，在该速度中 ，当气候随着给定的温度升高而变暖 ，等温线可能会沿山坡变化。通过明确考虑LRT的决定因素来评估山地气候速度是提高我们对人类气候变化下物种范围变化的理解的关键步骤 。在这里，我们提出了两种不同的方法来映射LRT的空间变化 ，而不是依靠ALP中的恒定LRT值为每公里的5.5°C或每公里8.5°C ，我们对山区系统中山区系统的垂直速度变化产生更有意义的估计 。首先，我们基于温度与高度之间关系的局部斜率估计 ，使用卫星衍生的LRT（SLRT）使用卫星表面温度的卫星观测来计算卫星衍生的LRT（SLRT）（SLRT）（图1A和扩展数据图1）；其次 ，我们使用基于热力学定律的潮湿绝热LRT（MALRT）的更机械方法6（图1C和扩展数据图2A，b）。通过将有关SLRT和MALRT在全球范围的空间分辨率下的空间变化的信息结合在一起 ，然后将有关温度变化随着每个空间单位的时间变化的数据结合在一起 ，我们随后计算了山系统中等温速速度的垂直速度图：一个基于卫星观测（SLRT）的垂直速度 。 一个机械理解的水蒸气压力条件（MALRT） 。还将这两个全局图的山区垂直速度的全局图与基于每公里5.5°C的恒定LRT的第三个天真地图进行了比较。通过使用这些全球速度图，我们随后确定了世界上等温线变化最高垂直速度的山区 ，并且我们量化了全球几个高程梯度沿速度值的变化 。最后 ，我们将等温转移的垂直速度（每年m）与物种范围变化的经验观察（每年为M每年），沿全球山区系统的几个高程梯度 。
我们发现，在全球范围绘制失误率时存在很大的空间变化（图1） ，是从卫星观察结果（SLRT；图1B）或热力学定律（MARLT;图1D） ，值范围（5th和95个百分位数）（在5th和95个百分位数）中，从−5.14到8.455 c.45 c。分别 。尽管这两个全球地图显示了一定程度的空间一致性（补充结果） ，但SLRT显示出比位于较高纬度的山区（例如西伯利亚东北部 ，阿拉斯加和加拿大西北部）的山地较浅率（图1B，d） 。显示最陡度的山区位于喜马拉雅山脉中 ，其值与最近报道的藏西藏高原的值非常一致 ，藏族高原的值介于自由空气干（每公里10°C）的值和潮湿（每公里6.5°C）的绝热降低速率之间。为了进行比较和外部验证，我们还从全球历史气候网络23中提取了数据 ，重点是全球山区的气象站记录的经验现场数据。从2011年到2019年 ，我们设法从144个气象站（基于车站的LRT；参见方法）获得了从144个气象站（基于车站的LRT；参见方法）获得温度失气率（扩展数据图3A） 。这项验证练习证实，在全球范围内 ，山区网络沿着山坡（n> 2）足够密集以计算LRT 。尽管如此 ，我们发现从这些非常有限的天气网络数据网络计算出的基于站的LRT与我们对MALRT的计算（线性回归，F1，46 = 5.54 ，p = 0.02 ，r2 = 0.108，n = 48 ，扩展数据图3A）。相比之下 ，SLRT与基于站的LRT之间的关系没有达到统计显着性（线性回归，F1,46 = 0.774 ，P = 0.38 ，R2 = 0.017，n = 48; 扩展数据图3b） 。由于天气站数据的相对稀缺性以及这些数据主要集中在北美和欧洲的事实 ，我们随后的分析将仅集中在我们对MALRT和SLRT的计算上 。
After combining maps of the spatial variation in the LRT with data on the rate of temporal changes in mean annual temperature (Extended Data Fig. 2c), we found notable differences in the vertical velocities (in m per year) of isotherm shifts depending on the approach we used (Fig. 2), with the constant LRT-based and MALRT-based estimates generally yielding conservative climate velocities and the SLRT-based climate velocities showing the最大的变异性。基于SLRT的地图的速度值范围从高度负（每年-26.01 m；第5％）到高度正（每年34.08 m；第95％；第95％）（图2G – I） 。相比之下 ，基于MALRT的地图显示速度值范围（第5％和95％）从每年1.81 m到每年10.83 m 。当我们将基于SLRT的速度图与基于MALRT的速度图相结合以达到最受气候变化威胁最大威胁的山区的共识图（方法和图3A，b）时 ，我们发现 ，全球范围内的山脉覆盖的32％的表面积，由全球的山脉排除到高度垂直的速度，超过80tres的速度率是超过80tres feelive of ISS的速度。每年8.25 m；我们描绘了17个山区 ，部分暴露于高垂直速度 ，包括阿拉斯加 - Yukon地区，西美和墨西哥 ，阿巴拉契亚州 ，巴西高地，格陵兰高地 ，斯堪的纳维亚半岛 ，地中海盆地，南部非洲 ，南部非洲 ，乌拉尔山脉，乌拉兰人 - 普利亚群岛 ，北部的北部地区 ，北部的北山脉，山，Yakutiya ，Northeast Asia和Kamchatka（图3C和补充数据1） 。凭直觉 ，较高的变暖速率会导致等温速度沿高度梯度更快地转移的垂直速度 。主要在水蒸气压力低的干燥地区，例如格陵兰 ，西伯利亚北部的普托拉纳高原 ，坎奇特卡， 蒙古和阿拉斯加 - Yukon地区 - 可能达到这些干旱地区的热容量有限24,25（图3D）。此外 ，通过依靠热力学定律 ，我们还可以预料，由于较浅的失去速率 ，具有较高表面温度和/或较高水蒸气压力的区域也可能会产生高垂直速度：随着时间变化 ，等温线将沿着此类高度变化的速度更快地转移 。值得注意的是，这些区域不一定是随着时间的推移表现出明显的表面变暖的区域 。例如 ，苏门答腊北部 ，巴西高地，南部非洲和伊朗 - 巴基斯坦是这种浅层失误率的典型代表，表面温度升高很少（图3C ，D）。这些是受等温转移的高垂直速度威胁的山区 ，这些山区的垂直速度很难仅通过表面温度变化而难以检测到，因此尤其值得进一步研究。
我们进一步比较了高温速率和陡峭的温度失气率的影响 ，这是对干旱和更潮湿区域之间气候速度的补偿性影响 。我们发现 ，在水蒸气压力低的干旱山脉区域中，温度失去率占气候速度观察到的变化的3.6％ ，而根据我们进行的随机森林分析 ，表面温度的变化占观察到的变化的96.4％ 。使用沙普利值进行的详细分析进一步表明，与更高的变暖速率相比 ，陡峭的失误率对气候速度的负面影响较小 ，这增加了气候速度（扩展数据图4A）。在潮湿的区域中，温度失去率占气候速度观察到的变化的11.32％ ，而表面温度的变化则是根据我们执行的随机森林分析解释了观察到的变化的88.68％ 。沙普利的价值分析表明 ，陡峭的失误率对气候速度的负面影响要比更高的变暖速率具有较小的负面影响（图4B图4B） 。值得注意的是，潮湿山脉失去率的解释能力几乎是干旱山脉的四倍。这种差异可能是由于湿山降低表面温度的幅度较低（扩展数据图4C，d） 。尽管一般而言 ，载流率的解释能力远低于变暖率的解释能力 ，但就相对重要性而言，我们在干旱和潮湿区域之间发现的明显差异会影响我们在等体移动的垂直速度中报告的空间变化 。
着眼于基于MALRT的速度图 ，我们发现了等温转移的高度依赖性速度的复杂模式（也称为气候速度；图4） ，等温速移动的最高垂直速度浓缩在低海拔处。在北半球尤其如此，在南半球的纬度为20–30°S ，而最低的垂直速度位于喜马拉雅山和安第斯山脉的高海拔 。统计结果表明 ，在较低海拔时等温速度明显更高（坡度：-0.285 m每年∙km，自由度（DF）= 12,028 ，t = -4.243 ，p <0.001），绝对纬度（SLOPE：0.048 m lay lay lay lay lay lay n lay deg = deg ，d ff ，d ff，d ff，d ff ，d ff ，d ff，d ff ，d f.0 d = =北半球 ，而南半球的效果的幅度发生了显着变化（对于由高度，纬度和半球组成的所有相互作用项的p <0.001；请参见方法） 。在南半球 ，海拔效应更强 ，斜率估算更为负（斜率：-1.178 m每年∙km），但是与北半球相比 ，纬度效应完全反转（斜率：-0.040 m每年每年∙dg）。我们在这里发现的反向纬度效应可能是由于降低了南半球的土地面积向更高的绝对纬度降低 ，在那里，海洋占主导地位 ，而不是陆地 ，导致水蒸气压力相对较高（扩展数据图2B），从而较高的温度速率（扩展数据图2C） 。我们进一步分析了表面温度和MALRT随着升高的等温转移速率的变化（补充图1） 。我们发现当纬度的效果受到统计控制时，表面温度变化速率与高程之间没有明显的线性相关性。但是 ，随着海拔增加的增加 ，麦尔特变得更加陡峭， 与较低的海拔高度相比 ，导致等温偏移的垂直速度较低（即 ，较陡的MALRT对应于等温轮移的垂直速度较低）。在北半球的岛上，我们发现等温转移的垂直速度较高（每年7.46±2.33 m） ，平均超过了我们在北半球所有主要大陆上发现的平均垂直速度（每年6.29±2.61 m）（每年6.29±2.61 m；这些结果表明 ，北半球的山区岛屿受气候变化的影响比大陆上的山脉更具威胁性，这对岛屿生物多样性构成了高威胁 ，因为山区岛屿有许多地方性物种26,27 。然而 ，南半球的山区没有显示等温速度的垂直速度，而等温速度与北半球的山脉相比高（图4E） 。
接下来 ，我们使用了对山区等温变速的垂直速度的估计值 ，并将它们与沿山坡的物种范围变化的经验数据联系起来。我们使用了经过精心策划的数据集（Bioshifts4），该数据集在标准化了作者在其原始研究中报告的原始范围移位估计值之后，提供了每个分类学单元的物种范围变化（每年为M沿高度梯度）的垂直速度 。因为我们的分析表明 ，与SLRT相比 ，MALRT具有预测物种范围变化的速度的解释能力要大得多（补充结果和扩展数据图5），所以我们仅报告物种沿高度梯度沿高度速度的速度变化的关系 ，而Malrrt carcele concele conceplation shiptaltic速度的垂直速度 。实际上 ，我们模型中的Akaike信息标准（AIC）值分别为35,887 、37,016和51,398，分别为MALRT ，恒定LRT和SLRT ，在模型拟合方面从最佳到最差。MALRT和SLRT之间的这种差异可能是由于卫星（MODIS）数据测量了实际的土地表面温度，该事实受到了微观表面特性（例如反击 ，发射率 ，岩石类型和植被覆盖）的影响 。因此，对于SLRT ，计算出的失误率的特征是噪音相当多 。此外 ，SLRT数据主要在无云条件下获得，这加剧了这些空间变化。结果，与从MALRT的理论计算获得的见解相比 ，卫星数据具有多个局限性 ，因此解释物种范围变化的能力有限 。比较基于MALRT的等温偏移的垂直速度与观察到的物种范围偏移速率， 给定的分类单元跟踪等温运动的垂直速度的概率随着等温线移位的绝对速度的增加而急剧降低（图4F ，G） 。因此 ，我们发现物种似乎仅在沿高度梯度的较低速度下跟踪气候变化，而与分类学组无关（图4G ，扩展数据图6D ，E和扩展数据图7）。这些结果揭示了快速气候变化对山地生物多样性的潜在灾难性影响 。尽管由于沿高程梯度的温度和水蒸气的空间分布的时间变化，麦尔特可能会随着时间的流逝而发生变化 ，但重要的是要注意 ，浅麦尔特造成的影响有望令人担忧 。
我们对山地气候速度的评估使全球山区气候变化的变化具有机械理解。MALRT的热力学理论认为水蒸气和潜在的热量释放，这表明在没有快速表面变暖的情况下 ，可能会发生对山地生物多样性的威胁。正如我们的范围偏移分析所表明的那样 ，物种不太可能足够快地跟踪等温线以匹配沿某些高程梯度移动的高速度 。我们的结果表明，山区等温线之间的垂直距离是驱动物种迁移的关键因素 。同样，在热力学理论的基础上 ，高程处的较冷和较干燥的条件使温度失气速较高 ，从而导致垂直距离分离等温线的收缩（即，在垂直轴上投射时等温线间距合同） ，从而产生了较低的等温速度移位的垂直速度。这表明在许多山区 ，等温线的垂直移动随着海拔的增加而减小 。从由于变暖而变化的等温线的角度来看，较高的高程将经历较慢的等温转移速率 ，这意味着有机体可以通过移动较短的垂直距离来达到适当温度的栖息地 。但是 ，较高的温度失去速率也意味着环境随着海拔高度变化而变化。因此，对于山的山脉较宽和较窄的山峰28 ，变暖可能导致生物栖息地区域的减少 。由于山的形状会影响生物体可用的栖息地28 ，因此了解气候变化的速度以及在变暖条件下量化合适的栖息地区域，对于理解气候变化对山地生物多样性的影响至关重要 。
此外 ，我们的发现表明 ，所有分类群体都将在追踪山坡等温线的能力方面受到类似的影响。考虑到气候跟踪的距离与纬度梯度相比，海拔高几个数量级，生物的移动能力不太可能是山系统中的关键限制 。与低地的其他地形相比 ，山区的地形占据了复杂的地形 ，占据了相对较小的地形 。如上所述，山区有机体可用的栖息地区域受山的形状影响 ，许多山脉的海拔增加而降低了地区。与种间竞争等生物相互作用相结合29,30 ，可能会统一限制山地物种在未来跟踪等温变化的能力 。我们确定在气候变化下面临高风险的山脉特别受到生物损耗17，生物均质化31 ，人口灭绝32,33,34和变化生态系统特性的威胁 。35。这些山中的许多山都位于生物多样性热点（例如 ，桑达兰，伊朗 - 纳托利亚 ，南部非洲 ，地中海盆地，大西洋森林 ，中美洲 ，中美洲，加利福尼亚佛罗里达省和日本）36,37，加强了需要开发山地山上的气候适应策略。其他气候驱动因素和机制 ，例如降水 ，积雪，辐射通量变异性 ，气溶胶和土地利用变化也会影响能量平衡制度 ，并进一步介导5,38,39 。尽管努力收集有关山区物种范围变化的数据，但大多数关于物种范围转移数据的数据仍集中在欧洲和北美4 。这也会在全球范围内评估气候变化的生物学效应时产生不确定性。
我们强调 ，我们的结果对于评估全球气候变化的脆弱性至关重要 。通过将表面温度和水蒸气压力数据与热力学模型相结合 ，我们能够对全球失气率进行有效的定性比较，并确定具有相对较高或更低气候速度的区域 。特别是 ，这种方法增强了我们方法学的解释力 ，而不是其他现有方法（例如卫星数据分析）来评估全球物种范围的变化。但是，重要的是要认识到 ，与温度失气率的现场测量相比 ，我们的热力学模型仍然具有低预测精度，并且我们不能仅根据热力学模型准确地量化局部规模的失效速率 。这凸显了需要沿着高度梯度的精制山区气象网络，以提高我们对沿着山坡的局部温度失流率的过程的整体理解 。此外 ，一些研究表明 ，降水模式的变化会影响山区物种的范围15,40，但是与温度失去率的数据相比 ，沿着山坡降水模式的历史数据极为稀缺。因此 ，建立也监测沿山坡的降水模式的气象站仍然是评估降水变化对山地生物的大规模影响的关键 。我们呼吁建立网络来监测气候变化及其在山地生物多样性热点中的影响，尤其是在受等温转移速度较高的山脉中 ，例如我们在研究中发现的山脉 。
本文来自作者[admin]投稿，不代表永利号立场，如若转载，请注明出处：http://www.siyonli.com/zshi/202506-1383.html
评论列表（3条）
我是永利号的签约作者“admin”
本文概览： 山区占地土地表面的25％，富含生物多样性，部分原因是它们陡峭的气候梯度和复杂的地形1,2。通过快速向上的范围转变导致潜在的山顶灭绝的假设，即对人为气候变化的反应更快，吸引了...
文章不错《全球山区的气候速度和物种追踪》内容很有帮助