Daha çox

Mövcud çoxbucaqlı sərhədləri QGIS istifadə edərək hizalamaq?


İki üst-üstə düşən və artıq mövcud olan çoxbucaqlı təbəqələrin sərhədlərini düzəltmək üçün bir metod axtarıram. Düyün alətindən və dözümlülüyün kəsilmə seçimindən xəbərdaram, amma çalışdığım ərazi bunu əl ilə etmək üçün çox böyükdür.

İki çoxbucaqlı təbəqəm var. Layer 1 təxminən 11.000 bələdiyyə xüsusiyyətini ehtiva edir. Layer 2 14 iqlim qurşağını ehtiva edir (şəkil 1-də rənglidir).

Şəkil 2-də göründüyü kimi iki təbəqənin xarici sərhədləri uyğun gəlmir. Əvvəlcə iqlim qurşağının xarici sərhədini (rəngli) bələdiyyənin xarici sərhədləri ilə uyğunlaşması üçün manipulyasiya etmək istərdim. Bundan əlavə iqlim qurşağı xüsusiyyətlərinin bələdiyyə xüsusiyyətlərini bölüşməsini istəmirəm. Bir bələdiyyə yalnız bir iqlim zonası ilə əhatə olunur.

Ən sonunda iki qatı kəsişməyi planlaşdırıram ki, siyahım var: Bələdiyyə identifikatoru iqlim zonası kimliyinə.

İndiyə qədər ArcGIS üçün yalnız Formaya Align adlı bir vasitə tapdım.

QGIS üçün də buna bənzər bir şey varmı?


Offhand Bunu edən bir QGIS alətini bilmirəm, amma problemi həll etmək üçün bir neçə fikirim var.

Mümkün bir iş axını, avtomatik olmasa da, bütün bələdiyyələri müvəqqəti bir çoxbucaqlıya həll etmək, sonra da iqlim məlumatlarını istifadə etmək olar. Bu, xarici üst-üstə düşmələri aradan qaldıracaq və yalnız daxili boşluqları tərk edəcək, bu da həll edilməsi daha az problem olacaqdır. Daha sonra ikisini kəsişdirə və nəticəni yenidən bələdiyyəyə qoşaraq iqlim xüsusiyyətlərini dəyişdirilməmiş bələdiyyələrə qaytarmaq və beləliklə kəsişmədə düşən sahələri qorumaq olar.

Bununla birlikdə daxili iqlim sərhədlərini həll etmir. Bunun mümkün bir həlli (yuxarıdakıları da nəzərə almadan) bələdiyyələri santroidlərə çevirmək, centroidləri iqlimlə kəsişdirmək, sonra iqlim atributlarını təyin etmək üçün nəticəni yenidən bələdiyyələrə qoşmaqdır. Burada müzakirə bələdiyyələrin bölünməsinin necə aparılacağıdır. Əvvəlcə centroidləri məhdudlaşdırdığınızdan əmin olmalısınız ki, içərilərindəki nöqtələr (mütləq doğru centroidlər deyil). O zaman bələdiyyənin əksəriyyətinin bir iqlimə düşdüyünü, ancaq 'centroid' in başqa bir iqlimə düşdüyünü və ya yaşaya biləcəyinizi yoxlamaq lazım olduğuna qərar verməlisiniz. Çoxluq qaydası atamasından istifadə etmək istədiyinizi düşünsək.

Yenə başqa bir ehtimal, təkbətək bir matçla məhdudlaşan bir Mekansal Qoşulma ola bilər.


Bu addımları tövsiyə edirəm:

  • Bələdiyyə xüsusiyyətləri üçün çoxbucaqlı mərkəzlər yaradın.
  • Sonra bu yeni centroidlərə iqlim zonası olan yeni bir atribut vermək üçün "atributları yerə görə birləşdirin".
  • Daha sonra yalnız yeni iqlim zonası da daxil olmaqla unikal bir şəxsiyyət vəsiqəsi ilə bu bələdiyyə poliqonlarına bu santroid qatını qoşun.
  • (Könüllü): Yeni iqlim sahəsi dəyişənini 'həll et' dəyişəni olaraq həll edən bələdiyyələrin çoxbucaqlı qatının yeni həll olunmuş bir versiyasını yaradın. Bu çox sürüşən poliqonlardan keçə bilər, lakin ərazilər təmizləyici alətlərlə nisbətən asanlıqla təmizlənəcək qədər böyükdür.

Bu cavaba gec gəldiyimi bilirəm, amma eyni problemlə qarşılaşdığım üçün bu şəkildə həll etdim.

MMQGIS plaginini yükləyin və quraşdırın, sonra menyuda MMQGIS> Birləşdir> Spatial Join seçin

Açılan pəncərədə bələdiyyələri hədəf təbəqəsi, iqlim təbəqəsini birləşdirmə təbəqəsi kimi seçin. Qoşulma sahəsi olaraq klima identifikatorunu seçin və sahə əməliyyatı olaraq 'Ən böyük nisbət' seçin. Beləliklə, kobud bir məkan birləşməyiniz var.


ABŞ çoxmillətli xarici şirkətlərinin karbon izi

İnvestisiya və istehlakçıların iddia etdikləri kimi iqlim dəyişikliyinə qarşı mübarizədə, əməliyyatları və tədarük zəncirləri daxilində tullantıların azaldılması ilə çoxmillətli müəssisələrin (BNŞ) həllin bir hissəsi olmaları lazımdır. Bu sənəd ABŞ sərhədləri xaricində fəaliyyət göstərən ABŞ MNE xarici iştirakçılarının (US-MNE) karbon izlərini ölçür. Çox bölgəli bir giriş-çıxış modeli və ABŞ-MNE fəaliyyətləri haqqında məlumatdan istifadə edərək, ABŞ-MNE karbon izi ABŞ-MNE-ni dünyanın 12-ci ən yaxşı emitenti olaraq tutur. Nisbi baxımdan xaricdə fəaliyyət göstərən ABŞ-MEB iştirakçılarının yaratdığı bir dollar dəyər, daxili ortalamadan daha yüksək emissiya tələb edir və nisbəti yalnız inkişaf etməkdə olan ev sahibi ölkələr hesab edildikdə artır. Ümumi karbon izinin yalnız 8% -i ABŞ-a ABŞ-ın son istehlakında təcəssüm olunan virtual karbon kimi qayıdır. ABŞ-MNE karbon izini azaltmaq üçün ABŞ-ın ana şirkəti və filialları arasında potensial texnologiya köçürmələri azaltma tədbirlərinin potensial dalğalanan təsirlərini qiymətləndirmək üçün həyata keçirilmişdir.


Avropanın ‘xalis itkisiz’ bioloji müxtəliflik siyasətinin tətbiqi ilə bağlı məlumat şəffaflığı

‘Xalis zərər yoxdur’ (NNL) qoruma siyasətləri, biomüxtəliflikdəki inkişaf təsirlərini aradan qaldırmağa çalışır. NNL siyasətinin faktiki tətbiqi ilə əlaqədar bu günə qədər nəzərdən keçirilmiş çoxmillətli bir qiymətləndirmə olmamışdır. Bu cür qiymətləndirmələr qoruma üçün NNL-in etibarlılığı ilə bağlı daha məlumatlı mübahisələri asanlaşdıracaq, lakin tətbiqetmənin qiymətləndirilməsi məlumat tələb edir. Burada, dörd Avropa ölkəsində bir nümunə tədqiqi ilə NNL tətbiqinə dair məlumatların şəffaflığını araşdırırıq.

Biomüxtəliflik əvəzləşdirmələri (ofsetlər) NNL siyasətinin ən nəzərəçarpan nəticəsidir. İctimai alanda mövcud olan bütün ofset məlumat dəstlərini tapmaq üçün mütəxəssis bir şəbəkədən istifadə edərək Fransa, Almaniya, Hollandiya və İsveçdə həyata keçirilən ofset layihələri barədə məlumatları bir araya gətirdik. Ofsetlər üçün tətbiqetmə məlumatlarının şəffaf olmadığı aşkar edildi, lakin şəffaflıq dərəcəsi ölkələrə görə çox dəyişir. Məlumat şəffaflığının qarşısını alan maneələri, o cümlədən qəbul edilmiş zərurət olmaması, məlumat toplamaq üçün ümumi protokolların olmaması və bunun üçün resurs çatışmazlığını müzakirə edirik. Topladığımız məlumatlara görə Avropadakı əksər ofsetlər qorunan ərazilər daxilində deyil, aktiv bərpa və infrastrukturun inkişafını kompensasiya edir. Avropa ofsetlərinin işğal etdiyi ərazi ən azı sifarişdir

Şəffaf milli NNL məlumat bazaları yaxşı təcrübə NNL prinsiplərinə cavab vermək üçün vacibdir, lakin hazırda Avropada mövcud deyil. Tədqiqatçılar, qoruma cəmiyyəti və siyasətçilər tərəfindən NNL siyasətinin səmərəliliyinin qiymətləndirilməsini dəstəkləmək üçün bu cür məlumat bazalarının nəyi tələb edə biləcəyini müzakirə edirik.


Nəticələr və müzakirə

İnvestisiya edilən meşə karbonu

Təhlillərimiz göstərir ki, dünya miqyasında tropik meşələrin qorunması 1.8 (± 1.1) GtCO2e yr-1 səviyyəsində sərmayə edilə bilən karbon əmələ gətirə bilər (Şəkil 1 Cədvəl 1). Bu karbonun çox hissəsi Amerika qitəsindən (809.1 ± 487.7 MtCO) çıxacaqdır2 il −1) və Asiya-Sakit okean bölgəsi (581,8 ± 311,8 MtCO2 il −1). Afrika qitəsi tropik meşə layihələrindən investisiya edilə bilən karbon istehsal etmək üçün olduqca aşağı potensiala malikdir (392,7 ± 286,5 MtCO)2 il −1). Bu tapıntılar həm yeni meşə mühafizəsi karbon layihələrinin potensial investorları, həm də yerli meşələrin məhv edilməsi ssenarisinə alternativ olaraq karbon layihələrindən gəlir əldə etmək imkanlarını vurğulamaq üçün vacibdir.

İnvestisiya edilə bilən meşə karbonuna dair təxminlərimiz belədir

Əvvəlki tədqiqatlar 1,3-də bildirilənlərdən% 31 daha azdır, bunlar əsasən karbon ehtiyatları və meşələrin qırılması nisbətlərinə dair ümumiləşdirilmiş ölkə səviyyəli məlumatlara əsaslanır. Bundan əlavə, analizimiz VCS kriteriyalarını da əhatə edir, məsələn, bufer krediti 9-un kənara qoyulması tələbi, digər tədqiqatlar 1,3-də nəzərə alınmır. Beləliklə, sərmayə qoyula bilən meşə karbonuna dair təxminlərimizi, tropik ərazilərdə meşələrin qorunmasına dair 25 real dünya VCS layihəsi tərəfindən bildirilmiş həqiqi təsdiq edilmiş karbon vahidləri (VCU) ilə müqayisə edə bilərik. 16 ölkədəki layihələrdən 111 yerüstü və təsdiqlənmiş karbon ehtiyatı ölçmələri daxil olmaqla, empirik VCS məlumatlarına əsaslanaraq buna nail olduq. Nisbətən güclü bir korrelyasiya tapırıq (R = 0.49, səh & lt 0.05) və əhəmiyyətli bir fərq yoxdur (t = 0.92, səh = 0.36) qiymətləndirmələrimizlə təsdiqlənmiş karbon vahidlərinin yerüstü ölçmələri arasında (Şəkil S1).

Qlobal olaraq, sərmayə qoyula bilən karbon baxımından ilk beş ölkə Braziliyadır (426.2 ± 257.0 MtCO)2 il −1), İndoneziya (230.5 ± 99.7 MtCO2 il −1), Boliviya (96.0 ± 60.8 MtCO2 il −1), Konqo Demokratik Respublikası (85.3 ± 45.3 MtCO2 il −1) və Malayziya (53.6 ± 21.4 MtCO2 il −1) (Şəkil 1 Cədvəl 1).

Meşə karbon layihələrinin qurulmasına mane olan digər iqtisadi sahələrdən (məsələn, kənd təsərrüfatı) rəqabət edən maraqları və prioritetləri, imkan verən şərtlərin və siyasətlərin olmaması, idarəetmə və institusional məhdudiyyətlər və həddən artıq yüksək texniki giriş çubuğu 14,15,16 ola bilər. Bu cür maneələr, digər meşə təsərrüfatı və meşə bərpası əsaslı texnika ilə müqayisədə təbiətə əsaslanan bir iqlim həlli kimi meşə mühafizəsi potensialını daha da məhdudlaşdıra bilər 17,18. Çözümləri təşviq etmək üçün həm maliyyə riskləri, həm də layihələrin sərmayə qoyuluşu ilə bağlı tətbiq edilə bilən məlumatlar varsa bu maneələrin çoxu aradan qaldırıla bilər.

Maddi cəhətdən əlverişli meşə karbonudur

Həqiqətən, investisiya edilə bilən karbon layihələrinin hamısı mənfəətli olmaya bilər. Bir layihənin maliyyə dayanıqlığı, əməliyyat məsrəfləri və karbon qiymətləri, eləcə də yerlə və zamanla dəyişə bilən siyasi risk daxil olmaqla bir sıra amillərdən asılıdır.

Bu layihələrin nisbi gəlirliliyini qlobal bir meşə karbonunun investisiya qoyuluşu xəritəsini hazırlamaq üçün modelləşdirdik (şəkil 2).

Təxmini hesablamalar, hər bir bölgə və ən yüksək potensiala sahib beş ölkə üzrə müvafiq təxminləri vurğulayaraq 30 illik müddət ərzində xalis indiki dəyərlər kimi təqdim olunur. Həm də qlobal və regional səviyyədə iş vaxtından əlavə mənfəətin yığılmasını, standart sapmanı (daxiletmə) təmsil edən xətlərin ətrafındakı kölgələr ilə təqdim edirik.

Analizimizi bir neçə sadələşdirici fərziyyələrə söykəndik (ətraflı məlumat üçün metodlara baxın). Qısaca, layihənin qurulması üçün $ 25 ha −1, sonrakı illər üçün $ 10 ha −1 y −1 dəyərində smeta tətbiq etdik. Həm də sabit bir karbon qiymətini 5.8 $ −1 CO olaraq qəbul etdik2 ilk beş il, ardından 30 il 19 layihə müddətində sonrakı illər üçün% 5 qiymət artımı izlədi. Nəhayət, 20,21 tropik meşə karbon layihələrinin investisiyanın geri qaytarılması üçün xalis indiki dəyərlər (NPV) hesablamamızda riskdən təmizlənmiş% 10 endirim dərəcəsi tətbiq etdik.

Maddi cəhətdən əlverişli (yəni müsbət NPV verən) və ən gəlirli meşə karbon sahələrinin (& gt $ 308 ha −1 y −1 90th centile) böyük əksəriyyətinin NPV ilə 24,6by to1 arasında olan Asiya-Sakit okean bölgəsində yerləşdiyini görürük. , Amerika ($ 19.1by-1) və Afrika ($ 2.4by-1) ilə müqayisədə (Şəkil 2 & amp S2 Cədvəl 1). Bu, Asiya-Sakit okean bölgəsindəki tropik meşələrin həm yüksək karbon sıxlığına sahib olduğunu və həm də meşələrin qırılması riski ilə qarşılaşdığını və bununla da meşələrin qorunması yolu ilə karbon emissiyalarının qarşısını almaq üçün böyük imkanlar yaratdığını əks etdirir. Əlbətdə ki, meşələrin qırılması riskinin yüksək olması bu layihələrin uzunmüddətli ətraf mühit bütövlüyünə də bir problem yarada bilər ki, bu da digər milli və ya bölgəyə məxsus siyasət tədbirləri ilə nəzərdən keçirilməli və azaldılmalıdır.

Ən yüksək investisiya qoyuluşu olan ilk beş ölkə Braziliya ($ 11,2 milyard −1), İndoneziya ($ 10,1 milyard −1), Malayziya ($ 2,6 milyard −1), Boliviya ($ 2,5 milyard by1) və Hindistan ($ 1,7 milyard −1) ) (Şəkil 2 & amp S2 Cədvəl 1). Bu, meşələrin qorunmasına dəstək ola biləcək və bununla da meşə paydaşlarına fayda verə biləcək bazarlarda karbon krediti ticarətindən əldə edilən xeyli potensial gəliri əks etdirir.

Sərmayə qoyula bilən meşə karbon sahələrinin 80% -i (1,24 milyard ha), layihə müddəti ərzində qırılmaması (yəni mənfi NPV Şəkil 2) verməsi səbəbindən karbon maliyyələşdirilməsi üçün maddi cəhətdən qeyri-mümkün olacaqdır. Vacibdir ki, bu meşələr 0,7 GtCO nisbətində unudulmuş iqlimin azaldılmasını təmsil edir2 yr −1, başqa heç bir qoruma tədbirinin görülmədiyini fərz etməklə. Meşələrin mühafizəsi baxımından bu tapıntılar karbon maliyyələşdirilməsinin sərmayə qoyula bilən karbon sahələrinin böyük əksəriyyətini qoruya bilməyəcəyini, bunların da tərifinə görə meşələrin qırılmasına qarşı həssas olduğunu göstərir (Şəkil 2 & amp S2 Cədvəl 1).

Bununla birlikdə, təbiətə əsaslanan karbon kreditləri üçün qlobal tələblər 6 artmağa davam edərsə, gələcək karbon qiymətləri də arta bilər. Karbon qiymətlərinin qlobal miqyasda meşə karbon sahələrinin maliyyə həyatına təsirlərini modelləşdirdik. Qlobal səviyyədə karbon qiymətinin 16 t-1 CO səviyyəsində olduğunu gördük2 və $ 44 t-1 CO2 investisiya edilə bilən karbon sahələrinin sırasıyla 50 və 80 faizini qorumaq üçün lazımdır (şəkil 3). Daha çox karbon qiyməti 50 $ -1 CO-dan yüksəkdir2 yalnız marjinal meşələrin qorunması və iqlimin azaldılması üçün fayda gətirəcəkdir (şəkil 3). Karbon qiymətlərinə qarşı bu həssaslığın coğrafi olaraq dəyişdiyini də görürük. Məsələn, karbon qiymətləri $ 7.1 t-1 CO2 Asiya-Sakit Okean üçün 17,2 $ −1 CO2 Amerika üçün və 17,7 $ −1 CO2 Afrika üçün bu bölgələrdə sərmayə qoyula bilən meşə karbon sahələrinin% 50-sini qorumaq üçün ehtiyac duyulur (şəkil 3). Bu karbon qiymətləri, təbiətə əsaslanan karbon kreditlərinə artan qlobal marağı nəzərə alaraq yaxın gələcəkdə potensial olaraq əldə edilə bilər və karbon qiymətlərinin, karbon maliyyələşdirilməsi yolu ilə təbiətə əsaslanan iqlim həlləri üçün investisiyaların yönəldilməsi üçün əhəmiyyətli bir qol ola biləcəyini düşünür 6,7.

Qrafik, karbon maliyyələşdirilməsi üçün maddi cəhətdən sərf olunan meşə karbonunun nisbətini göstərir. Xəttlərdəki kölgələr standart sapmaya əsaslanan etibar zolaqlarını təmsil edir.

Bununla birlikdə, karbon qiymətlərinin meşə karbon layihələrinin maddi həyatını təsir edə biləcəyi şəkildə, bu layihələrin əməliyyat xərclərində də dəyişikliklər ola bilər. Ayrı bir təhlildə quruluş və illik istismar xərclərindəki artımların 50% və 100% artması ilə mənfəət gətirən meşə karbonunun qlobal həcminin 19,6% 892,1 ± 559,2 MtCO-ya enməsi ilə nəticələnəcəkdir.2 il −1 və 34.3% -dən 728.8 ± 462.2 MtCO-ya qədər2 sırasıyla yr −1 (bax Metodlar Cədvəli S1).

Bundan əlavə, bəzi maddi cəhətdən faydalı, lakin daha az rentabelli meşə karbon sahələrinin, xüsusilə dünyanın əsas soya, mal əti və xurma yağı istehsalçıları olan Braziliya və İndoneziya kimi ölkələrdə gəlirli torpaq istifadəsi ilə rəqabət aparacaqlarını da qeyd etmək vacibdir. 19. Konqo Demokratik Respublikası kimi digər ölkələrdə karbohidrogen kəşfiyyatı və bir çox şəxsi maraqları olan ağac kəsmə işləri karbon layihələri üçün əlavə maneələr yarada bilər 23.

Bu fürsət maliyyətlərinin potensial təsirlərini anlamaq üçün, meşə karbon layihələri ilə rəqabət edə biləcək potensial kənd təsərrüfatı və meşə təsərrüfatı inkişaflarından torpaq icarə haqqını nəzərə alan başqa bir ayrı analiz apardıq (bax. Metodlar). Fürsət maliyyətlərinin karbon maliyyələşdirilməsindən daha yüksək olduğu bütün meşələr xaric edildikdə, meşələrin qorunmasının qlobal iqlim azaltma potensialı% 47,7 azalaraq 580,6 ± 368,6 MtCO-ya çatacaqdır.2 il −1 (Cədvəl S1). Bu səbəbdən, bu həssas meşələrdəki karbon ehtiyatlarını və biomüxtəlifliyi qorumaq üçün digər mühafizə strategiyalarının və müdaxilələrinin həyata keçirilməsinin vacibliyi vacibdir. Kritik olaraq, karbon maliyyəsi, meşələri qorumaq və tullantıların qarşısını almaq üçün həm korporativ, həm də dövlət sektorunu hədəf alan digər təşviq və siyasətlərin daha geniş kontekstində yerləşdirilməlidir. Buna bir nümunə Costa Rica’nın karbon vergisi gəlirlərinin bir hissəsini, ölkədəki təbii ekosistemlərin qorunmasına və bərpasına dəstək olmaq üçün istifadə edərək, uyğunluqlarına görə fermerlərə və torpaq mülkiyyətçilərinə birbaşa ödənişlər etməkdir.

Aydındır ki, iqlim strategiyalarına, qoruma tədbirlərinə və investisiya qərarlarına təsir göstərə biləcək bir çox ətraf mühit, sosial-iqtisadi, idarəetmə və jeopolitik amillər mövcuddur. Məsələn, bəzi karbon layihələri, biomüxtəlifliyin qorunması, kənd yerlərinin dolanışığının qorunması və ya cəmiyyət tərəfindən yüksək qiymətləndirilə bilən, lakin təhlilimizdə mənimsənilməyən digər əlavə fayda təmin etmək üçün vacib olan maliyyə baxımından əlverişsiz sahələri əhatə edə bilər. Bu cür maliyyə cəhətdən etibarlı olmayan saytlar potensial olaraq karbon anbarı xaricindəki digər ekosistem xidmətləri üçün ödəniş sxemlərindən yararlanaraq həyat qabiliyyətli ola bilər.

Bundan əlavə, qəbul edən bir ölkə daxilində mövcud və yeni karbon investisiyalarının siyasi ekoloji mənzərəsi meşələrin qırılması riskini də təsir edə və dəyişdirə bilər ki, bu da əlavəliyə, meşə karbon layihələrinin uzunmüddətli müvəffəqiyyətinə və nəticədə karbon kreditlərinin davamlılığına və ya yayındırmaya təsir göstərir. inkişaf və digər yerlərə meşələrin qırılması (yəni sızma təsirləri) 10,11. Məsələn, son zamanlar Braziliyada sertifikatlaşdırılmış karbon kreditləri üçün siyasi risk əhəmiyyətli dərəcədə artmışdır. Siyasi dəstək qarşılığında Braziliya hökuməti torpaq sahiblərinin meşələrin qırılmasını sürətləndirməsinin təməlini qoydu 26. Bu siyasi bazarlıq Braziliyanın Paris hədəfinə çatma qabiliyyətini ciddi şəkildə pozmuş ola bilər. Bu siyasi risk mülahizələri karbon investisiyalarının uzunmüddətli həyat qabiliyyətini təmin etmək üçün çox vacibdir.

Meşə karbon layihələrinin qalıcı olmaması və sızma təsirləri risklərini azaltmaq üçün bir yanaşma, layihə inkişaf etdiricilərindən bufer kreditlərini ayırmağı tələb etməkdir, bu da əslində VCS-ə əsasən bir tələbdir (yəni ümumi kreditlərin 20% -nin təyin edilməsi tələb olunur) bufer kimi). Bu tələbin əlavə olaraq 10%, 20% və ya 30% artırılacağı təqdirdə, gəlirli meşə karbonunun qlobal həcmini% 18,1 azalaraq 909,1 ± 567,4 MtCO-ya endirəcəyini görürük.2 il −1,% 35.4 ilə 716.7 ± 448.4 MtCO arasında2 il −1 və ya 51,7% -dən 535,8 ± 336,3 MtCO-ya qədər2 sırasıyla yr −1 (bax Metodlar Cədvəli S1).

Təhlillərimiz nisbi sərmayə edilə bilən karbonun anlıq görüntüsünü və təbiətə əsaslanan iqlim həlli kimi tropik meşələrin qorunması üçün investisiya qoyuluşunu təmin etmək üçün ən yaxşı məlumatların bir hissəsindən götürür. Karbon maliyyələşdirməsinin tropik meşələrin böyük bir hissəsini mövcud karbon qiymətləri ilə qoruya bilməyəcəyini düşünsək də, təbiətə əsaslanan iqlim həlləri cəmiyyət üçün təmin etdikləri bir çox digər faydalar üçün olduqca vacibdir. Bu fürsət və məhdudiyyətlərdən bəzilərini aydınlaşdıraraq, ətraf mühitə, iqlimə və cəmiyyətə fayda gətirmək üçün gözləntilərin kalibrinə və təbiətə əsaslanan iqlim həllərinə dövlət və özəl sektor investisiyalarının təşviq edilməsinə kömək edirik.


Çimərlik zibilinin monitorinqi üçün açıq mənbəli coğrafi məkan

Burada, hər hansı bir nümunə dizaynı üçün fərdiləşdirməyə imkan verən pulsuz və açıq mənbəli proqrama (FOSS) əsaslanan bir çimərlik zibilinin izlənməsi prosesi üçün bir çərçivə təqdim edirik. Çərçivə, bir GIS layihəsi (QGIS), bir GIS kollektoru (QField) və bir R kodu ilə hazırlanmışdır ki, bu da tədqiq ediləcək əraziyə və tədqiqat suallarına görə əlavə düzəlişlərə imkan verir. Məqsəd məlumatların toplanmasını, əlçatanlığını və qarşılıqlı fəaliyyətini yaxşılaşdırmaqla yanaşı sahə işləri ilə məlumat təhlili arasındakı mövcud boşluğu doldurmağa kömək etmək, yazı səhvlərinin qarşısını almaq və məlumatların daha yaxşı işlənməsinə imkan verməkdir. Bu səbəbdən sahə işlərinin bitməsindən müasir məhsulların əldə edilməsinə bir saatdan az vaxt sərf ediləcəyi gözlənilir. İnkişaf etdirilmiş açıq mənbəli coğrafi məkanı sınamaq üçün fərqli bir sektorda və tarixlərdə Braziliyanın əhəmiyyətli bir cənub turistik çimərliyində tətbiq edilmişdir. Açıq mənbəli coğrafi məkan tətbiqindən əldə edilən nəticələr, miqdar, mənbələr, məkan və müvəqqəti nümunələr kimi çimərlik zibil məsələləri ilə bağlı ilkin məlumat verir. Çerçevenin qəbulu yerli və regional maraqlı tərəflər tərəfindən məlumatların toplanmasını asanlaşdıra bilər və əldə edilən nəticələr idarəetmə strategiyalarına dəstək üçün tətbiq oluna bilər. Tədqiqatçılar üçün sağlam və mürəkkəb modellər üçün istifadə edilə bilən hər bir maddə üçün onsuz da səliqəli formatda məkanlaşmış məlumatlar hazırlayır. Bir sıra əlavə sənədlər təkrarlanabilirliyi dəstəkləyir və gələcək istifadəçilərə bələdçi verir.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


Müəllif məlumatı

Əlaqələr

Ətraf Mühit Sistemləri Elmi Bölümü, ETH Sürix, Sürix, İsveçrə

Fritz Kleinschroth & amp; Jaboury Ghazoul

Meşəçilik Fakültəsi, Şimali Arizona Universiteti, Flagstaff, AZ, ABŞ

Tropik Ətraf və Davamlı Elm Mərkəzi, Elm və Mühəndislik Kolleci, James Cook Universiteti, Cairns, Queensland, Avstraliya

İnformatika, Hesablama və Kiber Sistemlər Fakültəsi, Şimali Arizona Universiteti, Flagstaff, AZ, ABŞ

Ekologiya və Biomüxtəliflik Qrupu, Utrecht Universiteti, Utrecht, Hollandiya

Davamlı Meşələr və Mənzərələr Mərkəzi, Edinburgh Universiteti, Edinburgh, Böyük Britaniya

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Töhfələr

F.K. və W.F.L. fikirləri düşündürən F.K. və N.L. məlumatları topladı və təhlil etdi. J.G. və S.J.G. nəticələrin şərhinə və bütün müəlliflərin yazıya töhfə verdiyi.

Müxbir müəllif


Metodlar

Təhsil yerlərinin təsviri

Tropik ada ölkəsi Sinqapurda beş süni lentik yaşayış mühitini araşdırdıq (1.35 ° N, 103.82 ° E Şəkil 1). Tədris sahələrimiz çox əlçatan şəhər su anbarlarından ibarət idi (Res1Res2) nisbətən bitki örtüyü olmayan sahil zonaları, eləcə də çılpaq qayalı bağlardan sıx ikincil meşə bitki örtüyünə qədər sahil matrisləri olan tutulmuş çaylarla (Res3Res4) və təbiət qoruğunda yerləşən bir qorunan su anbarı (Res5). Bu su hövzələrinin yaşları 6 ilə 45 il arasındadır və ilkin Sinqapurda olmayan yeni bir yaşayış növünü təmsil edirlər (Yeo və Lim 2011 Dəstəkləyən Məlumat Əlavə D). Sahələrdəki balıq cəmiyyətləri həm yerli, həm də eklektik biogeoqrafik mənşəli növlərdən ibarətdir (Ng və Tan 2010). Beş sahənin hamısı isti (suyun temperaturu 27.4 ° C ilə 31.0 ° C arasında), bir qədər təməl (pH 7.20 ilə 8.90 arasında) və nisbətən bulanıqdır (0.4 m və 2.0 m arasındakı secchi dərinliyi).

Tədqiqat aparılan saytların xəritəsi.

Nümunə kolleksiyası

Bütün nümunələr 2014-cü ilin yanvarından 2016-cı ilin fevralınadək toplanmışdır. Eyni zamanda saytları nümunə götürə bilməməyimizə baxmayaraq, trofik qarşılıqlı təsirlərdə müvəqqəti dalğalanmaların nisbətən az olduğunu nəzərə alaraq (nisbətən böyük subtropiklərə məruz qaldıqda belə) seçmə rejimimizin kifayət qədər təmsil etdiyinə əminik. iqlim şəraitindəki dəyişikliklər Lau və digərləri 2009).

Nümunə götürülən icmaların əhatə dairəsi aşağıdakı orqanizmlər qruplarının toplanması ilə maksimum dərəcəyə gətirildi: (1) ilkin istehsalçılar (yəni sahil bitkiləri, sahilyanı otlar, fitoplankton və perifiton) (2) onurğasızlar (məsələn, zooplankton, dipteranlar, ostrakodlar, dekapodlar və qastropodlar) və (3) balıqlar (yəni, hər yerdə meydana gələn bütün balıq növləri). İlkin istehsalçılar, sayca üstünlük təşkil edən taksonların yarpaq kəsmə üsulu ilə (yəni sahil bitkiləri və otlar üçün), 80 ölçülü torları olan üfüqi trollardan nümunə götürülmüşdür. μm (yəni seston nümunələri ilə fitoplankton üçün) və su altında qalan qayalıq səthlərin qırılması (yəni perifiton üçün). Onurğasız nümunələr, 1 ay ərzində 1 m sabit bir dərinlikdə yerləşdirilmiş sualtı kolonizatorlarla (yəni bentik onurğasızlar üçün Loke et al. 2010) və 80 torları olan üfüqi trollar aparılaraq toplanmışdır. μm mesh ölçüləri (yəni planktonik onurğasızlar üçün). Döküm ağ, tələ və elektrofishing birləşməsindən istifadə edərək balıqlar topladıq. Bütün nümunələr mümkün olan ən yüksək taksonomik qətnamədə müəyyənləşdirildi və analiz edildi (yəni, onurğasızlar üçün ailə səviyyəsi və balıq üçün növ səviyyəsi).

Ampirik qida torlarının tikintisi

Həm sabit izotop analizini (SIA), həm də bağırsaq məzmun analizini (GCA) bir-birimizi tamamlamaq və onların məhdudiyyətlərini nəzərə almaq üçün tətbiq etdik (görmək məsələn, Li and Dudgeon 2008 Dudgeon et al. 2010 Davis et al. 2012).

Bağırsaq məzmunu analizi

Nümunələr 250 mgL −1 MS-222 məhlulunda toplandıqdan sonra öldürülmüşdür (Sinqapur Milli Universitetinin İnstitusional Heyvanlara Qulluq və İstifadə Komitəsi, Protokol nömrəsi B13-4690). Analizlərimizi toplanmış nümunələrin qabaqcıl hissələrində (yəni mədədə) olan məzmunu ilə məhdudlaşdırdıq. Bütün qida məhsullarını mümkün qədər yüksək qətnamə səviyyəsində müəyyənləşdirdiyimiz halda, bu, həzmin inkişaf etmiş mərhələlərindəki məzmunu üçün həmişə mümkün deyildi. Bu səbəbdən SIA məlumatları istifadə edilərək qiymətləndirilən potensial qida maddələri hovuzuna bəzən morfoloji baxımdan oxşar taksonlar da daxildir. Məsələn, gobioid balıqlar Rhinogobius giurinusPseudogobiopsis oligactis yırtıcı bir taksonun bağırsaq / mədə tərkibində ikisindən yalnız biri müşahidə olunsa belə, sintopik olduqda potensial yırtıcı olaraq eyni zamanda analiz edildi. Hər hansı bir trofik qarşılıqlı əlaqəni görməməzlikdən gəlmək üçün, tək hadisələrin (beş su anbarı boyunca) qarışdırma modellərinə potensial bir qida maddəsi kimi daxil olmağı tələb etdiyi olduqca əhatəli bir yanaşma tətbiq etdik.

Sabit izotop analizi

İstehsalçılar üçün aşağıdakıları təhlil etdik: (1) sahil bitkiləri və otların yarpaq qırıntıları, (2) süzülmüş və konsentratlaşdırılmış fitoplankton hüceyrələri / koloniyaları və (3) substratsız perifiton toxuması. Daha böyük onurğasızlarda (yəni qastropodlar və dekapodlar) SIA üçün əzələ toxumasını çıxardıq, kiçik onurğasızların (məsələn, zooplankton və dipteran sürfələri) nümunələri birləşmiş, bütöv nümunələrdən ibarət idi. Bütün balıq nümunələri üçün, dorsal bölgədən əzələ toxuması çıxardıq və emal etdik. Yemək torlarının planktonik və bakterial komponentləri üçün daha yüksək qətnamə əldə edə bilməməyimiz məhdud idi. Kiçik orqanizmlər üçün lazımi nümunə çəkilərinin alınmasında çətinliklər (yəni ≈ 1 mq quru ağırlıq) uzun məsafələrdəki üfüqi trollar üçün daha uyğun (daha çox ≈ 100 m) daha böyük mesh ölçülü plankton torlarının istifadəsini zəruri etdi. Kiçik planktonik taksonların (məsələn, rotiferlər) az təmsil olunmasından qaynaqlanan potensial qarışıqlıqları və / və ya qərəzliliyi minimuma endirmək üçün toplama protokolumuzu bütün tədqiqat sahələrində standartlaşdırdıq.

Bütün nümunələr 48-72 saat ərzində 68.5-70.0 ° C-də sobada qurudulmuş, homojenləşdirilmiş, çəkilmişdir (0.0001 q-a qədər) və standart qalay kapsulalarda paketlənmiş, Kaliforniya Universiteti, Davis Universitetindəki Sabit İzotop Təsisinə göndərilmişdir. analizlər üçün (görmək Dəstəkləyən məlumat Əlavə A).

Bayesian qarışdırma modelləri ilə bütün trofik əlaqələrin nisbi üstünlüklərini təyin etmək üçün SIA verilərindən istifadə etdik SIAR *4.2 statistik paket (Parnell və Jackson 2013). Hər istehlakçı taksonu üçün 500.000 təkrarlama (yanma = 50.000) ikili elementdən (yəni δ 13 C və δ 15 N) konsentrasiyaya bağlı modellər işlədirdik. Taksona xüsusi δ 15 N trofik ayrı-seçkilik faktorları (Δ 15 N) analizlərimizə daxil olan taksonomik müxtəlifliyi nəzərə almaq üçün tətbiq edilmişdir. Əsas istehsalçı və onurğasızlar mənbələri üçün Bunn və digərlərindən Δ 15 N dəyərlərindən istifadə etdik. (2013) (yəni otyeyən onurğasızlar üçün Δ 15 N = 0.6 ± 1.7 ‰, otyeyən onurğasızlarla qidalanan ətyeyən onurğasızlar üçün Δ 15 N = 1.8 ± 1.7 and və ilkin istehsalçılarda omnivorous balıqlar üçün Δ 15 N = 4.3 ± 1.5 ‰. ), onurğalı heyvanlar üçün Δ 15 N isə McCutchan et al. (2003) (yəni, Δ 15 N = 3.3 ± 0.3 ‰). Bundan əlavə, trofik ayrıseçkilik (Δ 13 C = 0,4 ± 1,3 ‰ Sonrası 2002) və lipid zənginləşdirilməsi (Logan və digərləri 2008-dən sonra) üçün δ 13 C dəyərlərini düzəltdik. Bütün qarışdırma modellərində istehlakçı izotop profillərinin qarışıq poliqonları ilə məhdudlaşdırılmasını təmin edərək bütün potensial qida mənbələrinin mövcudluğunu təsdiqlədik (Phillips və digərləri 2014). Model çıxışlar mənbə töhfə dəyərlərinin arxa bölgüsü medianları ilə xülasə olundu, beləliklə hər qida mənbəyi (istehlakçı taksonu başına) tək bir mənbə töhfə faizi ilə təmsil olundu (Dəstəkləyən Məlumat Əlavəsi H).

Qida veb tikinti

Empirik qida torlarımızın qurulmasında iştirak edən addım-addım proseduru izah edən axın qrafiki. Cədvəldəki dəyərlər, bir qida ağında bir istehlakçı növünün hipotetik təmsilidir n istehlakçı taksonları.

Nəhayət, bütün istehlakçı taksonları üçün əvvəlki addımları təkrarladıq (n) bir cəmiyyətdə mövcud olan və normallaşdırılmış mənbə töhfələri bir yırtıcı-yırtıcı matrisdə qarışdırılmışdır (Dəstəkləyən Məlumat Əlavə I). Bu proses analiz edilən beş qida şəbəkəsinə də tətbiq edilmişdir.

Yemək torları görselleştirildi qrafik* 1.01 (Csardi və Nepusz 2006). Burada tərkibli taksonları təmsil edən düyünlər, torların şaquli oxu boyunca əmələ gəldi və hesabladığımız müvafiq trofik səviyyələrdən istifadə edildi. NetIndices* 1.4.4 statistik paket (Kones et al. 2009). Beş ağın hamısını quruluşunun ekoloji cəhətdən uyğun xüsusiyyətlərini əks etdirən şəbəkə topoloji indeksləri ilə ümumiləşdirdik: (1) əlaqə (yəni, mümkün olan ümumi əlaqələrin üzərində reallaşdırılan əlaqələrin hissəsində əks olunan ümumi mürəkkəbliyin ölçüsü Dunne və digərləri. 2002) a) (2) maksimum trofik səviyyə (yəni istehlakçının qida şəbəkəsində Digel və s. 2014-də işğal etdiyi ən yüksək trofik səviyyədə əks olunan şaquli mürəkkəbliyin ölçüsü) (3) orta səviyyəli heyvan indeksi (yəni şaquli mürəkkəbliyin ölçüsü bütün heterotrofik taksonlar tərəfindən istifadə olunan yırtıcı maddələrin trofik səviyyələrindəki orta dəyişiklik Thompson və digərləri. 2007) (4) trofik səviyyəni (yəni orta trofik səviyyəni əks etdirən qida şəbəkəsindəki taksonların şaquli paylanmasının ölçüsü Digel və digərləri, 2014) deməkdir. və (5) Cini əmsalı (yəni trofik qarşılıqlı güclərin sıfırın yuxarı və alt sərhədləri ilə paylanmasında bərabərlik ölçüsü, sırasıyla sıfırın dəyəri, van Altena qida şəbəkəsindəki əlaqələr arasında qarşılıqlı gücün mükəmməl ekvivalentliyini əks etdirir. və s. 2016).

Yemək şəbəkəsi yığma fərziyyələrinin qiymətləndirilməsi

Qida veb quruluşunun formalaşmasında biotik və ətraf mühitin süzülməsinin əhəmiyyətini qiymətləndirmək üçün qida veb quruluşunun bioloji və ətraf mühitin proqnozlaşdırıcıları ilə əlaqəli ölçülərinin statistik meyllərini test etdik (Cədvəl 1). Bu, tədqiq olunan beş su icmasının bütün mümkün birləşmələri üçün qida veb quruluşunun cüt funksional birləşmələri və ətraf mühit dəyişkənləri ilə cüt cütlü oxşarlıqları müqayisə etməklə edildi (n = = 10).

Hipotez Təsvir Dəyişənlər Proqnoz
Biotik filtrləmə Yemək veb quruluşu funksional yığılmanın təsir etdiyi mexanik proseslər tərəfindən idarə olunur. Funksional bənzərliyin artması, həyata keçirilmiş trofik nişlərin və əlaqələrin üst-üstə düşməsində, struktur cəhətdən oxşar qida torlarının yaranmasına səbəb olan artım deməkdir. (1) Qidalanma gildiyası (2) trofik indeks (3) bədən ölçüsü (4) trofik genişlik (5) su sütunundakı mövqe (6) bədən forması (7) məhsuldarlıq / populyasiyanın ikiqat artması. Yemək veb quruluşunun cütlüyə bənzərliyi (FWdis) funksional birləşmədə fərqlilik artdıqca artacaqdır (FNdis).
Ətraf mühitin süzülməsi Qida veb quruluşu ətraf mühitin idarə etdiyi mexanik proseslər tərəfindən idarə olunur. Bir yaşayış mühitində paylaşılan fiziki və / və ya kimyəvi xüsusiyyətlərin, müəyyən bir trofik qarşılıqlı təsirin meydana gəlməsinə üstünlük verən bioloji nişlərin mövcudluğunda oxşarlıqla nəticələnə bilər. Bu daha sonra qida veb quruluşundakı oxşarlıqlara əks olunacaq. (1) Riparian ağac örtüyü sıxlığı (2) yaşayış səthinin sahəsi (3) yaşayış mühitinin ətrafı (4) pH (5) həll olunmuş oksigen səviyyəsi (6) ümumi həll olunmuş qatıların səviyyələri (7) üzvi azot səviyyələri (yəni ümumi azot, total ammonia, total nitrate, total nitrite). Pairwise dissimilarity of food web structure (FWdis) would increase with increasing dissimilarity in environmental variables (Edis).

Enumeration of dissimilarity indices

The response variable in our analysis, pairwise dissimilarity of food web structure (FWdis), was calculated by computing Euclidean distances of the food web structures represented by scaled network topology indices (i.e., connectance, maximum trophic level, mean index of omnivory, mean trophic level, and Gini coefficient).

To test the biotic and environmental filtering hypotheses, we calculated two predictor variables. Biotic filtering was represented by mean dissimilarity in functional assemblages (FNdis) comprising the following functional traits for all the fish species present in all communities sampled (Supporting Information Appendix B): (1) functional guild (nominal variable with four levels detritivore, omnivore, invertivore, and predator) (2) trophic index (continuous variable representing average dietary composition reported in literature, where greater values suggest increasing carnivory) (3) body size (continuous variable representing maximum body size recorded in respective study sites) (4) trophic breadth (ordinal variable between one and seven reflecting the number of food items occurring in a species’ diet these food items are comprised of detritus, plant matter, phytoplankton, periphyton, zooplankton, macroinvertebrates, and fishes) (5) position occupied in the water column (nominal variable with three levels demersal, benthopelagic, and pelagic) (6) body shape (continuous variable represented by a length–weight parameter describing the body shape of a fish species) and (7) fecundity (nominal variable with four levels high, medium, low, and very low). With the exception of trophic breadth (inferred from GCA) and body size, data for all other variables were collated from Fishbase (Froese and Pauly 2011 Supporting Information Appendix C). We were limited by our inability to include nonfish taxa in the calculation of FNdis owing to the absence of species level taxonomic expertise, as well as a general paucity of functional data pertaining to invertebrate consumers. Because functional trait data were a mix of continuous, ordinal, and nominal variables, interspecific functional dissimilarity was represented by Gower's distance (Gower 1971 ). We calculated pairwise mean functional dissimilarity between all possible pairs of community assemblages using the following formula: , harada FNdis.i təmsil edir mənth species pair from communities with nm consumer taxa, respectively.

Environmental filtering was represented in our analyses by environmental dissimilarity (Edis). We derived this by calculating Euclidean distances of the following environmental variables between all possible pairs of communities: (1) riparian tree cover density (continuous variable ranging from 1 to 100 signifying percentage of riparian zones within 100 m of the water's edge with significant forest vegetation cover) (2) habitat surface area (continuous variable signifying surface area of habitat surveyed in km 2 ) (3) habitat perimeter (continuous variable representing total perimeter of habitats surveyed in km) (4) pH level (continuous variable representing mean pH levels associated with a habitat) (5) levels of dissolved oxygen (continuous variable representing mean levels of dissolved oxygen associated with a habitat in mgL −1 ) (6) levels of total dissolved solids (continuous variable representing mean levels of total dissolved solid associated with a habitat) and (7) nutrient levels (four separate continuous variables representing levels of total nitrogen, ammonia, nitrate, and nitrite in mgL −1 Table 1). Physical environmental variables (1)–(3) were calculated using the QGIS*2.18 geographic information system (Hansen et al. 2013 QGIS Development Team 2014 see Supporting Information Appendix B), while chemical variables (4)–(6) were measured with a YSI multiparameter probe over 40 sampling occasions, and nutrient data (7) was obtained via Singapore's water agency (PUB). All dissimilarity indices (i.e., FWdis, FNdisEdis) were enumerated using the vegan statistical package (Oksanen et al. 2013 ).

Statistical analyses

We tested the statistical relationship between our response variable (i.e., FWdis) and both predictor variables (i.e., FNdisEdis) in an information theoretic framework (Table 2). These consisted of Bayesian generalized linear models which, unlike equivalent frequentist approaches, are not constrained by assumptions of large sample sizes (Kery 2010 ). From the list of competing models, we selected the model best describing our data (i.e., greatest parsimony). The models were constructed with the rjags statistical package (Bates et al. 2012 ) where posterior distribution of model coefficients were determined with 500,000 iterations on four chains (thinning interval = 1). We assessed relative model parsimony by calculating deviance information criterion (DIC) (thinning interval = 20) (Spiegelhalter et al. 2014 ). Here, lower DIC scores suggest greater parsimony. Further, we evaluated model fit using adjusted R 2 ( ) obtained via comparisons between model predictions and observed data (after Giam et al. 2015 ). Pairwise data can sometimes result in the inflation of the likelihood of Type 1 errors (i.e., incorrect rejection of a true null hypothesis). Therefore, we verified the outcome of our analyses by adopting a “leave-one-out” approach where analyses are repeated with data subsets consisting of only four (out of five) study sites. This was conducted iteratively with all possible data subsets (i.e., total of five, with one nonrepeated study site removed in each data subset, respectively) to identify potential site-specific confounders.

Model Model interpretation
Null Model FWdis ∼ 1 Pairwise dissimilarity of food web structure is not associated with pairwise dissimilarity of community functional assemblage or environmental variables. This suggests that neither biotic nor environmental filtering are relevant in shaping food webs.
Model 1 FWdisFNdis Pairwise dissimilarity in food web structure is only associated with pairwise dissimilarity of community functional assemblage. This suggests that only biotic filtering is important in shaping food webs.
Model 2 FWdisEdis Pairwise dissimilarity in food web structure is only associated with pairwise dissimilarity of environmental variables. This suggests that only environmental filtering is important in shaping food webs.
Model 3 FWdisFNdis + Edis Pairwise dissimilarity in food web structure is associated with pairwise dissimilarity of community functional assemblage and environmental variables. This suggests that both biotic and environmental filtering are important in shaping food webs.
Model 4 FWdisFNdis × Edis Pairwise dissimilarity in food web structure is predicted by the interaction between pairwise dissimilarity of community functional assemblage and environmental variables. This suggests that the influence of biotic and environmental filtering on food web structure are not independent of each other.
Model 5 FWdise FN dis Pairwise dissimilarity in food web structure changes exponentially with increasing pairwise dissimilarity of community. This suggests that biotic filtering is important in shaping food webs and differences in functional assemblages have an exponential influence on food web structure. In this notation, e represents the mathematical constant Euler's number.
Model 6 FWdise E dis Pairwise dissimilarity in food web structure changes exponentially with increasing pairwise dissimilarity of environmental variables. This suggests that environmental filtering is important in shaping food webs and differences in environmental variables have an exponential influence on food web structure. In this notation, e represents the mathematical constant Euler's number.

In addition to identifying the relative importance of biotic and/or environmental filtering in shaping food web structure, we also elucidated the underlying ecological mechanisms by assessing candidate Bayesian structural equation models (SEMs) describing a set of plausible hypotheses (Supporting Information Appendix E). Here, we tested the relationship between FWdis and the constituent components of FNdisEdis, in the event that either (or both) are shown to be statistically significant. For FNdis, the components were (1) trophic ecology (i.e., feeding guild, trophic index, and trophic breadth) (2) physical characteristics (i.e., body size and body shape) and (3) habitat preference (i.e., position occupied in water column). Components of Edis were (1) physical habitat characteristics (i.e., habitat surface area and habitat perimeter) (2) riparian tree cover density (3) water chemistry (i.e., pH, levels of dissolved oxygen, and levels of total dissolved solid) and (4) nutrient levels (i.e., total nitrogen, total ammonia, total nitrate, and total nitrite). For each of the constituent components, we again calculated pairwise dissimilarity indices in all possible community pairs (n = 10). We used Gower's distance to enumerate dissimilarity in components with both nominal and continuous variables (e.g., trophic ecology), while pairwise dissimilarity of components consisting entirely of continuous variables (e.g., physical habitat characteristics) were estimated using Euclidean distances. Similarly, relative model parsimony was assessed using DIC values.


Normalized Landslide Index Method for susceptibility map development in El Salvador

El Salvador and Central America in general are highly prone to landsliding. In November 1998, Hurricane Mitch killed 240 people, displaced about 85,000 people, caused more than $600 million in economic losses, and damaged about 60 % of the nation’s roads (Rose et al. in Natural hazards in El Salvador. Geologic Society of America of special paper 375, Boulder, 2004). An understanding of susceptibility of locations to landsliding is critical for development and mitigation planning. This work presents the development of the Normalized Landslide Index Method which is a derivative of the bivariate statistical methods commonly used in landslide susceptibility assessment. The resultant map was amended through a tangential analysis, also commonly used in landslide susceptibility mapping, the Analytical Hierarchy Process (AHP), which reduces multi-criteria analysis to pair-wise comparisons. The assimilation of results from the AHP analysis into the statistically derived susceptibility map skewed the original results by emphasizing the extremes already found. It was determined that addition of AHP results did not increase the value of the derived susceptibility map. Finally, a physically based a priori approach to landslide susceptibility mapping, developed by El Salvador National Service of Territorial Studies, was compared to the statistically derived map developed herein. It was found that the a priori approach was not sufficiently discriminant to be useful for planners and regulators, as very large areas were designated high susceptibility that included areas with low slope angles. The development of the normalized landslide index is a significant improvement to the class of bivariate statistical strategies to assess regional landslide susceptibility.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


Biases in morphological landscape features: challenges for environmental purposes in GIScience and related fields

During the last two decades, a wide range of geographical tools including the calculation of landscape metrics were transposed to ecological studies to build models for land-use dynamics. Currently, few studies have evaluated the biases which can occur during the rasterization step which could influence the results. The purpose of this study was to evaluate the influence of dataset rasterization on area and perimeter variables, which are frequently used to calculate landscape indices, according to (i) the rasterization cell size and (ii) the shape of geographic features. The Urban Atlas 2006 dataset focused on Bas-Rhin department (France) was used as a vector reference layer. Rasterization was performed for various cell sizes to evaluate the influence of spatial resolution on the errors injected into shape descriptors. Five morphological metrics were calculated for all geographic features. For the first time, a UMAP algorithm was performed to relate the rasterization relative errors at all spatial resolutions with morphological attributes. Results showed that low values of area errors were obtained for cell sizes lower than 5 m (<10%). For higher cell sizes, errors exceeding 10% appeared for linear and low width geographic features. For perimeter, significant errors were observed for cell sizes between 1 and 5 m (>10%) with an overestimation tendency. For cell sizes greater to 10 m, overestimations and underestimations were occurring according to the shape of geographic features. This study showed that sensitivity analyses must be performed before any study carried out on landscape changes estimation to define the best raster cell size as function to the morphological attributes of the geographic features, the predefined error threshold.

Au cours des deux dernières décennies, un large éventail d'outils géographiques a été transposé aux études écologiques afin de construire des modèles permettant d’étudier les dynamiques de changement des milieux naturels. Très fréquemment, une étape de rastérisation de données vectorielles est utilisée dans ce cadre. Encore peu d'études ont évalué les biais qui peuvent survenir lors de cette étape de rastérisation. L'objectif de cette étude est d'évaluer l'influence de la rastérisation, à partir d’un ensemble de jeu de données, sur les variables de surface et de périmètre, métriques fréquemment utilisées pour calculer les indices de paysage en fonction (i) de la taille de la cellule lors de la rastérisation et (ii) de la forme des caractéristiques géographiques. Le jeu de données de l'Atlas urbain 2006, centré sur le Bas-Rhin (France), a été utilisé comme couche vectorielle de référence. La rastérisation a été effectuée pour différentes tailles de cellule afin d'évaluer l'influence de la résolution spatiale sur les erreurs d’estimation des descripteurs de forme. Cinq métriques morphologiques ont été calculées pour toutes les entités géographiques. Pour la première fois, un algorithme UMAP a été réalisé pour relier les erreurs relatives de rastérisation à toutes les résolutions spatiales avec les attributs morphologiques de chaque entité géographique. Les résultats ont montré que de faibles valeurs d'erreurs de surface ont été obtenues pour des tailles de cellules inférieures à 5 m (<10%). Pour des tailles de cellules plus élevées, des erreurs supérieures à 10 % sont apparues pour les entités géographiques linéaires et de faible largeur. Pour le périmètre, des erreurs significatives ont été observées pour les tailles de cellules entre 1 et 5 m (>10%) avec une tendance à la surestimation. Pour les tailles de cellule supérieures à 10 m, des surestimations et des sous-estimations se produisaient en fonction de la forme des entités géographiques. L'étude a montré que des analyses de sensibilité doivent être effectuées au préalable avant une estimation des changements de paysage afin de définir la meilleure taille de cellule matricielle en fonction des attributs morphologiques des caractéristiques géographiques et du seuil d'erreur prédéfini.

Durante las últimas dos décadas, una amplia gama de herramientas geográficas han sido empleadas en estudios de la métrica del paisaje, con la finalidad de construir modelos aplicados en las dinámicas del cambio en el medio natural y donde frecuentemente se rasterizan los datos vectoriales. Actualmente, no existe una robusta literatura que haya evaluado los sesgos que pueden ocurrir durante tal proceso de rasterización y que podrían influir en los resultados. El objetivo de este estudio, fue evaluar la influencia de la rasterización a partir de un juego de datos sobre las variables de superficie y perímetro, métricas que se utilizan con frecuencia para calcular índices de paisaje en función de (i) el tamaño de la celda de rasterización y (ii) la forma de las características geográficas. Se utiliza el conjunto de datos “Atlas urbano” 2006, centrado en el departamento de Bas-Rhin (Francia) como capa vectorial de referencia. La rasterización se realizó para varios tamaños de celda, con la finalidad de evaluar la influencia de la resolución espacial sobre los errores de estimación de descriptores de forma. Se calcularon cinco métricas morfológicas para todas las entidades geográficas. Por primera vez, se realizó un algoritmo UMAP, para relacionar los errores relativos a la rasterización en todas las resoluciones espaciales, con los atributos morfológicos de cada entidad. Los resultados expresan que se obtuvieron bajos valores de error en la superficie para tamaños de celda menores a 5 m (<10%). Para tamaños de celda más elevados, emergen errores superiores al 10% en las entidades geográficas lineales y con un reducido ancho. Respecto al perímetro, se observaron errores significativos para tamaños de celda entre 1 y 5 m (> 10%) con una tendencia a la sobre estimación. Para los tamaños de celda superiores a 10 m, se produjeron sobre y sub estimaciones según la forma de las entidades geográficas. Este estudio deja en evidencia la necesidad de llevar a cabo análisis de sensibilidad, antes de aplicar cualquier estimación de cambios en el paisaje, con la finalidad de definir el mejor tamaño de la celda ráster en función de los atributos morfológicos de las características geográficas y del umbral de error predefinido.


4 Müzakirə

Niche partitioning is expected to reduce the effects of interspecific competition (particularly for subordinate competitors), and can potentially be accomplished through spatial avoidance, temporal avoidance, or prey selection. We found evidence for all of these mechanisms, with differences among species pairs that yield insights about coexistence and competitive exclusion.

All of the species in LPNP's large carnivore guild show substantial overlap in prey selection with other guild members. Such dietary niche overlap creates the potential for interspecific competition, which for these species can manifest as aggressive interference competition sufficient to cause serious injury or death. As predicted by niche theory, subordinate competitors persist within LPNP in part by widening their dietary niche to avoid the narrower niches of the dominant competitors (Hayward & Kerley, 2008 ), which specialize almost exclusively on the most abundant resource, wildebeest. Alternatively (or additionally), small prey species such as oribi may provide a higher benefit/cost ratio for the smaller wild dog and cheetah than they do for larger hyenas and lions. Even this mechanism might be related to interspecific competition, because smaller prey species are more likely to be consumed before dominant competitors can detect and aggregate at a kill. The patterns of dietary niche overlap within the carnivore guild of LPNP conform to patterns described across ecosystems, with subordinates showing a “decreasing preference for [common] prey species and increase in number of prey species killed” to reduce niche overlap with dominants (Hayward & Kerley, 2008 ).

The Liuwa ecosystem has several important ecological properties that affect interactions among large carnivores. First, the vegetation structure is highly uniform within the area we studied, and is typified by open grasslands with good visibility over long distances (Figure 2). Under these conditions, large carnivores can detect one another relatively easily and spatial avoidance is not easily accomplished, particularly when dominant competitors seek out opportunities to steal kills. Second, the ungulate prey community has a simple structure that is highly dominated by wildebeest, with much lower numbers of zebra, oribi, and other species. All of the large carnivores prey heavily on wildebeest, although oribi are also critical prey for wild dogs and especially cheetahs. We suggest that open environments with a simple prey set constrain the options for subordinate species like wild dogs and cheetahs, promoting competitive exclusion. Aligning with this inference, wild dogs have been competitively excluded from ecologically similar areas in Serengeti National Park and the Ngorongoro Crater (Creel & Creel, 1996 Estes & Goddard, 1967 Malcolm & Marten, 1982 ), and have not been resident within the LPNP study site for more than a year. Our data also suggest that cheetahs may coexist with dominant competitors under these conditions because of more complete temporal niche partitioning to heavily exploit the daylight hours (Swanson et al., 2014 ).

4.1 Relationships of African wild dogs to dominant competitors

Like hyenas and lions, wild dogs relied most heavily on wildebeest in LPNP, but the dominant competitors specialized almost completely on wildebeest, while the dietary niche of wild dogs was much broader, particularly due to predation on oribi. This pattern might be explained by differences in the cost/benefit ratio of hunting smaller prey (Creel & Creel, 2002 ), but it also aligns with a basic prediction of competition theory, that a subordinate competitor can persist by adopting a generalist strategy that reduces niche overlap with dominant competitors that specialize on the most profitable niche space. Contrary to expectation, space use by African wild dogs was positively related to utilization by lions and hyenas, a result that contrasts sharply with prior comparisons both across ecosystems (Creel & Creel, 1996 Swanson et al., 2014 ) and within ecosystems (Creel & Creel, 2002 Masenga et al., 2015 Mills & Gorman, 1997 Vanak et al., 2013 ). In these ecosystems, African wild dogs persisted stably over long periods, while they disappeared from LPNP and other open grassland systems dominated by wildebeest (Estes & Goddard, 1967 Fanshawe & Fitzgibbon, 1993 ), suggesting that spatial niche partitioning may be critical for competitive coexistence of wild dogs with dominant competitors. Despite the generally positive correlation in space use by wild dogs and dominant competitors, the relationship to relative use by lions was asymptotic while the relationship to relative use by hyenas was linear, even though hyenas outnumbered lions 40-fold. To some degree, this result aligns with prior studies showing that African wild dogs avoid areas with a high probability of encountering lions.

The difference in spatial relationships of wild dogs to lions and hyenas could perhaps be explained by the fact that a small number of lions in a single pride could be avoided more easily and effectively than the much larger number of hyenas in several clans. The difference might also be explained by recognizing that intraguild predation on wild dogs is more commonly due to lions than to hyenas (Creel & Creel, 1998 Mills & Biggs, 1993 ) and that wild dogs can dominate hyenas in competitive interactions if they outnumber them (Creel & Creel, 1996 Estes & Goddard, 1967 Fanshawe & Fitzgibbon, 1993 ). Nonetheless, our results suggest that on a per-capita basis, the limiting effect of lions on the use of space by wild dogs is strong. We suggest that in an open landscape, it might be impossible for African wild dogs to establish themselves permanently in the face of unavoidable competitors. In other open, relatively intact ecosystems in Africa (Serengeti, Etosha, Ngorongoro), African wild dogs have also been present only intermittently.

Wild dogs showed appreciable overlap with their dominant competitors in temporal patterns of hunting, but were more active during the crepuscular period and less active in full darkness, as in most other systems (Cozzi et al., 2012 Creel & Creel, 2002 Mills & Gorman, 1997 Rasmussen & Macdonald, 2012 ).

4.2 Relationships of cheetahs to dominant competitors

Cheetahs were the only species that did not prey primarily on wildebeest, preferring the much less abundant oribi, and cheetahs had the broadest diets of the four carnivores. As with African wild dogs, these differences can partially be explained by differences in the cost/benefit ratio of hunting small prey, but also align with the hypothesis that cheetahs' dietary niche has evolved to reduce limitation by dominant competitors. Cheetahs focused their activity in areas heavily used by lions in data aggregated over the long term, as has been found elsewhere (Broekhuis et al., 2013 Swanson et al., 2014 ), and their space use showed a positive linear relationship with that of hyenas. Broekhuis et al. ( 2013 ) found that cheetahs avoid lions in space, but in a reactive way (on a short timescale), by positioning themselves further from lions than predicted by a random distribution within areas of shared use (also see Durant, 2000b ). For cheetahs, avoidance of both lions and hyenas is typically more clearly related to temporal patterns rather than spatial patterns (Mills & Biggs, 1993 ). Cheetahs made about 70% of their kills during full daylight, and thereby avoided hunting in the crepuscular and nighttime periods in which the other species made approximately three quarters of their kills, and when surprise encounters at close range are more likely to occur and more likely to escalate.

4.3 Relationships between the dominant competitors, hyena and lion

Space use by hyenas was positively correlated to space use by lions, but the relationship was asymptotic, suggesting avoidance of areas most heavily used by lions. Lions and hyenas also showed very similar temporal distributions of hunts. In general, these results align with the inferences from a recent review by Périquet et al. ( 2014 ) who noted that these species have both negative and positive influences on each other, so that the net effect is complex and avoidance is weak. Périquet et al. ( 2014 ) suggested that finer patterns in selection of prey age–sex classes and processes affecting scavenging opportunities facilitate coexistence between hyenas and lions, allowing both species to concentrate their hunting in areas of high prey availability.

It is increasingly clear that within Africa's large carnivore guild, interspecific competition can be a strongly limiting force for cheetahs and especially African wild dogs. Both species use niche partitioning to reduce the risk of dangerous interactions, but in different ways that appear to have ramifications for coexistence. Wild dogs show more dietary and temporal overlap with dominant competitors. Cheetahs combine divergence in diet, temporal avoidance, and reactive local spatial avoidance to coexist with lions and hyenas in areas of high prey density, even in open habitats. Our results provide new insight into the conditions under which partitioning may not allow for coexistence for one subordinate species, the African wild dog, while it does for cheetah. Because of differences in mechanisms of response, African wild dogs may be more prone to competitive exclusion (local extirpation), particularly in open, uniform ecosystems with simple (often wildebeest dominated) prey communities, where spatial avoidance is difficult.


Videoya baxın: İndi sərhəd demarkasiyası aparmaq olmaz - Ermənistan Ombudsmanı (Oktyabr 2021).