Daha çox

Qgisdə çoxbucaqlıları düzəldə bilmir


Üstündə bir raster şəkil qatını əlavə etdikdən sonra Google qatından şəkil koordinatlarını eşlədiyim bir Google Layer xəritəm var.

Şəffaf (% 75) şəkil xəritəsi qatını düzəltdim və indi şəkil qatının üstündə xəritə və poliqonlar yaratdım (Yeni shapefile təbəqəsi əlavə edildi) Bir neçə poliqon çəkdim və sonra saxladım.

Dosyayı yenidən açdığımda, dəyişdirmə düyməsini vurduğumda, çoxbucaqlılarımı görə bildim, ancaq həmin shapefile qatında mövcud / yeni çoxbucaqlıları əlavə edə / düzəldə / silə bilmirəm. (Bütün nişanlar əlildir)

Bu gözlənilən davranışdır?

Köhnə sualımı tam olaraq nə etdiyim barədə. Sinqapur üçün rayon məlumatları necə yaradılır / əldə edilir?


Bunu həm noutbukumda (OS X) həm də masaüstümdə (Ubuntu) sınaqdan keçirdim, ancaq Windows qutusuna yox. @Til_b dediyi kimi, problem budur.dbfüçün fərqli bir ad var.shp.shxsənədlər.

Faylın adını dəyişdirdikdən sonra özünü daha yaxşı aparırdı.

Qatı istifadə edərək həll etməyinizi də təklif edirəmVektor> Geoprosessinq Alətləri> Çözünalət dəsti.

Çıxardıqdan sonra xüsusiyyətləri əlavə edə, silə və düzəldə bildim.


Qgis - Coğrafi İnformasiya Sistemlərində çoxbucaqlıları düzəldə bilmir

Araşdırmalar, dünya miqyasında autizm spektrum bozukluğu (ASD) insidansı və yayılma nisbətində kəskin artan bir tendensiyanı göstərir. Bu ümummilli tədqiqat İsrail ərazisindəki ASD yayılma payının həm məkanda, həm də zamanında təsvir edilməsini hədəfləyir.

Metodlar

İsrail Milli Sığorta İnstitutunun məlumatlarına əsasən, tədqiqat populyasiyasında İsraildə doğulmuş bütün uşaqlar 2000–2011 (n = 1,786,194), onlardan 11,699-u (0,655%) sonradan ASD diaqnozu ilə (31 dekabr 2016-cı ilədək). Yayılma hər bir doğuş ilindəki ASD hadisələrinin sayını, hər bir məkan vahidi üçün və eyni şəkildə bir neçə məkan-müvəqqəti birləşmə səviyyəsi üçün həmin il ərzində doğulanların sayına bölməklə hesablanmış və xəritələnmişdir.

Nəticələr

ASD yayılması İsrailin müxtəlif coğrafi bölgələrində əhəmiyyətli dərəcədə dəyişir və daha yüksək yayılma mərkəzi İsraildə cəmlənmişdir. Yerli səviyyəli sosial-iqtisadi indeks, etnik mənsubiyyət və periferiya ilə ASD yayılması arasında güclü birləşmələr tapıldı və hətta onlar üçün düzəliş edildikdən sonra da ASD-nin həddindən artıq yayılması hələ müəyyən bölgələrdə davam etdi. Yerlilik səviyyəsində dəyişənlər üçün düzəliş edilmiş və düzəliş edilməmiş yayılmanın məkan asılılığı tapılmadı (Moran & # x27s I = -0.000546, -0.00335, müvafiq olaraq).

Nəticələr

Kəşflərimiz, ASD diaqnozunu təsir edən sağlamlıq fərqləri ilə əlaqəli əhəmiyyətli anlayışlar təmin edir, daha çox sağlamlıq siyasətinə müdaxiləni və əlavə tədqiqatları istiqamətləndirir.


QGIS: GIS Güc İstifadəçisi olmaq

Bu kitab haqqında
• Bu asan izlənilən bələdçidən istifadə edərək müxtəlif məlumat növləri ilə necə işləmək və gözəl xəritələr yaratmaq barədə məlumat əldə edin
• Bu praktik təlimatın köməyi ilə həm funksionallıq, həm də görünüş və hiss üçün xəritələrinizə peşəkarlıq toxunuşu verin
• Bu mütərəqqi, praktik təlimat coğrafi məkan məlumatlarına əsaslanır və həndəsə vasitələrindən istifadə edərək daha reaktiv xəritələr əlavə edir.

Bu kitab kim üçündür
Bir istifadəçi, inkişaf etdirici və ya məsləhətçisinizsə və digər CİS növlərindən alışdığınız nəticələrə nail olmaq üçün QGIS-dən necə istifadə edəcəyinizi bilmək istəyirsinizsə, bu öyrənmə yolu sizin üçündür. Əsas CİS konsepsiyalarında rahat olmağınız gözlənilir. Bu Təlim Yolu, daha mürəkkəb, qatlı xəritə tətbiqetmələrini necə inkişaf etdirəcəyinizi göstərərək sizi QGIS ilə bir mütəxəssis halına gətirəcəkdir. Sizi GIS istifadəçilərinin növbəti səviyyəsinə çıxaracaq.

Nə öyrənəcəksiniz?
• Fərqli məlumat mənbələrindən həm vektor, həm də raster qatları düzəldərək ilk xəritənizi yaradın
• Tarlaların və bitkilərin küfə qarşı həssaslığını proqnozlaşdırmaq üçün yağış, nisbi rütubət və temperatur kimi parametrlərdən istifadə edin
• Vektor və raster məlumatlarını yenidən layihələyin və fərqli üslub formatları arasında necə çevriləcəyinə baxın
• Birgə bir məlumat sistemi təmin etmək üçün bir neçə veb xidmətindən istifadə edin
• Hidroloji analiz üçün fiziki şəraiti modelləşdirmək üçün raster analizindən və model avtomatlaşdırma vasitəsindən istifadə edin
• Kartoqrafiyanın inkişaf etmiş tövsiyələrini və fəndlərini aşkar etmək üçün QGIS-də kartoqrafik vasitələrdən maksimum yararlanın

Ətraflı
İlk modul QGIS, Üçüncü buraxılış öyrənmə QGIS-in quraşdırılması və konfiqurasiyasını əhatə edir. Veri yaratma və redaktə etmə və əla xəritələr yaratmaqda usta olacaqsınız. Bu modulun sonunda QGIS-i Python ilə genişləndirə biləcəksiniz, Qenerasiya Alətlər Qutusu üçün xüsusi alətlər hazırlayaraq dərin məlumat əldə edin.
İkinci modul QGIS Blueprints, rəqəmsal humanitar elmlərdən bir neçə nümunə ilə birlikdə tətbiq növləri və texniki cəhətləri haqqında ümumi bir məlumat verir. İnterpolasiya metodlarından istifadə edərək bilinməyən dəyərləri qiymətləndirdikdən və vizuallaşdırma və analitik üsulları nümayiş etdirdikdən sonra modul icma məlumatlarının kəşfi üçün tənzimlənə bilən və məlumatlarla zəngin bir xəritə yaratmaqla bitir.
Üçüncü modul QGIS 2 Yemək kitabı daha hiyləgər formatlar üçün xüsusi təlimatlarla məlumat giriş və çıxışı əhatə edir. Daha sonra, məlumatlarınızı yalnız vacib sahələrə endirmək üçün məlumatları araşdırmaq, məlumatların idarə edilməsi və əvvəlcədən işləmə addımlarına dalırıq. Bu modulun sonunda marşrutları və şəbəkələri analiz etmək üsullarına dalacaqsınız və QGIS-i plaginlər, fərdiləşdirmə və əlavə alətləri ilə qutudan kənar xüsusiyyətlərdən kənarlaşdırmağı öyrənəcəksiniz.

Bu Öyrənmə Yolu, Packt-in təqdim edə biləcəyi ən yaxşılarından birini tam, hazır bir paketdə birləşdirir. Aşağıdakı Packt məhsullarının məzmunu daxildir:
• Anita Graser tərəfindən QGIS, Üçüncü Edition öyrənmək
• Ben Mearns tərəfindən QGIS Planları
• Alex Mandel, Victor Olaya Ferrero, Anita Graser, Alexander Bruy tərəfindən hazırlanan QGIS 2 yemək kitabı

Stil və yanaşma
Bu Təlim Yolu sizi QGIS ilə işə salacaq. QGIS ilə tanış olmağa başlayırıq və xəritələr və plaginlər yaradırıq. Sonra, coğrafi veb tətbiqetmələr üçün plan şəkillərində sizə rəhbərlik edəcəyik, bunların hər biri sizə izləyə biləcəyiniz addımlar daxilində mürəkkəb bir iş axını ilə fərqli bir xüsusiyyət öyrədəcəkdir. Nəhayət, diqqətinizi QGIS güc istifadəçisi olmağa və QGIS-in məlumat idarəçiliyi, görselləşdirmə və məkan təhlil üsullarına yönəldəcəksiniz.


Yeraltı su amfipodunun demoqrafik tarixi, sıra ölçüsü və yaşayış tərzi Niphargus puteanus (Panzerdəki C.L. Koch, 1836)

Niphargus puteanus cinsinin ən qədim təsvir olunan növüdür və keçmişdə hər hansı bir yeraltı amfipod qeydləri üçün bir taksonomik izahat olaraq istifadə edilmişdir. Bu səbəbdən həqiqi aralıq ölçüsü və yaşayış tərzi seçimləri haqqında dəqiq bir məlumat yoxdur. Dağıtımına aydınlıq gətirmək və demoqrafik tarixini çıxarmaq üçün burada mitoxondrial və nüvə DNT-yə əsaslanan molekulyar taksonomik və filogeoqrafik yanaşma tətbiq etdik. Bundan əlavə, növlərin ekoloji tələblərini daha aydın təsəvvür etmək üçün akifer tiplərini və su axını rejimlərini təhlil etdik.

Nəticələrimiz bunu göstərir N. puteanus ‘Cənubi Alman Scarplands’ın (SGS) geomorfoloji təbii bölgəsində əsas mənzərəsinə sahib olan Alpların şimalında geniş yayılmışdır. Bundan əlavə, Taunus və Sauerlandda təcrid olunmuş peyk populyasiyaları mövcuddur və Lüksemburqda və Avstriyada iki subay toplanmışdır. Növlərin maksimum yayılma məsafəsi iki tək nümunə qeydləri arasında 756 km və SGS daxilində 371 km-ə çatır. Yeddi haplotip qrupunun varlığını göstərən çox yüksək bir haplotip müxtəlifliyi müşahidə edildi. Bütün haplogruplar SGS-də mövcud idi və fərqli məkan-genetik nümunələr nümayiş etdirirdilər. Beləliklə, SGS-nin potensial uzunmüddətli bir refugium olması ilə yüksək səviyyədə əhalinin təcrid olunduğunu söylədik N. puteanus. Nümunələrin əsas çay şəbəkələri boyunca tarixi sürüşməsi (Reyn, Tuna) peyk populyasiyalarının meydana gəlməsini izah edən təkamüllü bir dağılma mexanizmi təmin edə bilər.

Ekoloji baxımdan N. puteanus çatlaq sulu təbəqələrin içərisində sürətli axan yay mühitləri ilə sıx əlaqəli olduğu aşkar edilmişdir. Bu səbəbdən bu növlər həm crenophile, həm də stygophile kimi təsnif edilməli, həm səth, həm də yeraltı bulaq sularının ehtiyatlarından səmərəli istifadə etməlidir.


Ətraf Mühit Xidmətləri Ödəniş Proqramında Meşə Bərpası altında Braziliyada İki Tutulmanın Hidrobiogeokimyası

Braziliyada Ətraf Mühit Xidmətləri Ödənişi (ESP) proqramının diqqət mərkəzində olan meşə bərpa prosesində fərqli mərhələlərdə iki su anbarının flüvial geokimyasını araşdırdıq. Posses (PS) və Salto de Cima (SC) su anbarları (müvafiq olaraq 1200 ha və 1500 ha), Minas Gerais əyalətinin Extrema bələdiyyəsindədir. Onların axınları São Paulo metropoliteninin su ehtiyacının bir hissəsini təmin edən Jaguari çayına tökülür. Kimyəvi analiz və fiziki-kimyəvi sahə tədbirləri üçün 2017-ci ilin yanvar ayından dekabr ayına qədər hər 2 həftədə bir nümunələr toplandı. PS axınında iribuynuzlu sidik və nəcislə əlaqəli əhəmiyyətli bir çirklənmə nöqtəsi mənbəyi, həmçinin bir kiçik qida emalı sənayesi və / və ya kiçik bir balıqçılıq təsərrüfatı. Digər tərəfdən SC axınında, yerli kanalizasiya girişinə dair açıq sübutlar var idi. Bu ilkin tədqiqat meşə bitki örtüyünün bərpasına cavab olaraq axın suyunun keyfiyyətinin məhdud bir şəkildə yaxşılaşdığını təsdiqlədi. Bu səbəbdən, Biyogeokimyəvi mənbələri və torpaqların qorunması təcrübələrinin faydalarını ayırd etməyə kömək edən genişləndirilmiş monitorinqlərə əlavə olaraq, ESP proqramının məqsədinə çatmaq üçün nəzarət nöqtəsi mənbəyi çirklənməsini nəzərdən keçirməsini tövsiyə edirik.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


Turhan Ş, Köse A, Varinlioğlu A, Şahin NK, Arıkan İ, Oğuz F, Yücel B, Özdemir T (2012) Türk səthi torpaq nümunələrində yerüstü və antropogen radionuklidlərin paylanması. Geoderma 187-188: 117-124

Laubenstein M, Plastino W, Povinec PP, Fabbri V, Aprili P, Balata M, Bella F, Cardarelli A, Deo M, Gallese B, Ioannucci L, Nisi S, Antonecchia D, Del Pinto C, Giarrusso G (2013) Radionuklid Xəritəçəkmə Molise bölgəsinin (Mərkəzi İtaliya) torpaq nümunələrinin qamma-şüa spektrometrisi vasitəsilə: geoloji və pedoloji parametrlərlə əlaqəsi. J Radioanal Nucl Chem 298: 317-323

Axtar N, Tufail M, Ashraf M (2005) Təbii ətraf mühit radioaktivliyi və şoran torpaqlardan radiasiya məruz qalmasının qiymətləndirilməsi. Int J Environ Sci Technol 1: 279-285

Garba NN, Ramli AT, Saleh MA, Sanusi MS, Gabdo HT (2015) Terengganu əyalətinin yer üzündə qamma radiasiya dozası dərəcələri və radioloji xəritələşdirilməsi. J Radioanal Nucl Chem 303: 1785–1799

Matiullah A, Ahad A, Rehman S, Rehman S, Faheem M (2004) Pakistanın Bahavalpur bölgüsü torpaqlarında radioaktivliyin ölçülməsi. Radiat Prot Dosim 112: 443-447

Əhməd N, Matiullah A, Xatibeh AJAH (1997) İordaniya torpaqlarında qapalı radon səviyyələri və təbii radioaktivlik. Radiat Prot Dosim 71: 231-223

Al-Jundi J (2002) Köhnə fosfat mədəninə, Rusaifa, İordaniyaya yaxın ərazilərdə yer üzündə gamaya məruz qalma nəticəsində əhali dozaları. Radiat Meas 35: 23-28

Fatima I, Zaidi J, Arif M, Daud M, Ahmad SA, Tahir SN (2008) Pakistanın cənub Pəncab torpaqlarında təbii radioaktivliyin ölçülməsi və yer qamma şüalanmasının doz dərəcəsi qiymətləndirilməsi. Radiat Prot Dosim 128: 206-221

Karahan G, Bayülken A (2000) İstanbul (Türkiyə) ətrafındakı qamma doza nisbətlərinin qiymətləndirilməsi. J Environ Radioact 47: 213-221

McAulay IR, Moran D (1988) İrlandiya Respublikasında torpaqdakı təbii radioaktivlik. Radiat Prot Dosim 24: 47-49

Quindos LS, Fernandez PL, Soto J, Rodenas C, Gomez J (1994) İspan torpaqlarında təbii radioaktivlik. Sağlamlıq Fiziki 66: 194-200

Saleh IH, Hafez AF, Elanany NH, Motaweh HA, Naim MA (2007) Misirin İsgəndəriyyə bölgəsindəki torpaqlar, qida məhsulları və gübrələr üzərində radioloji tədqiqat. Turk J Eng Environ Sci 31: 9-17

Tahir SNA, Cəmil K, Zaidi JH, Arif M, Ahmed N, Əhməd SA (2005) Pakistanın Pəncab əyalətindən torpaq nümunələrində təbii olaraq meydana gələn radionuklidlərin aktivlik konsentrasiyalarının ölçülməsi və radioloji təhlükələrin qiymətləndirilməsi. Radiat Prot Dosim 113: 421-427

Pillai GS, Hameed PS, Khan SMM (2016) Tiruchirappalli bölgəsindəki (Tamil Nadu, Hindistan) torpaqlarda təbii radioaktivlik səviyyəsi və insan riskinin qiymətləndirilməsi. J Radioanal Nucl Chem 307: 1265–1277

UNSCEAR (2000) İonlaşdırıcı şüalanmanın mənbələri və təsiri, Elmi əlavələrlə ümumi məclisdə hesabat. Atom radiasiyasının təsiri barədə Birləşmiş Millətlər Təşkilatı Elmi Komitəsi, cild 1. Birləşmiş Millətlər Nəşri, New York

Zhao Y, Yan D, Zhang Q, Zhan J, Hua H (2012) Şimali Çinin Jing-Jin-Ji bölgəsindəki səth torpaqlarında 137 Cs-nin fəza paylanması. J Environ Radioact 113: 1-7

Godoy JM, Schuch LA, Nordemann DJR, Reis VRG, Ramalho M, Recio JC, Brito RRA, Olech MA (1998) 137 Cs, 226, 228 Ra, 210 Pb və 40 K Antarktika torpaqlarındakı çöküntülər və seçilmiş yosun və liken nümunələr. J Environ Radioact 41: 33-45

Ritchie JC, McHenry JR (1990) Torpaq eroziyası və çöküntü yığılma dərəcələrini və qanunauyğunluqlarını ölçmək üçün radioaktiv yağışın 137 Cs tətbiqi: icmal. J Environ Qual 19: 215-223

Ritchie JC, MA yaxınlığında, Rhoton FE (2009), Arizona, ABŞ-ın yarı quraq otlaq su hövzəsində payma Seziyum-137 istifadə edərək çökmə büdcələri və mənbə təyini. J Environ Radioact 100: 637-643

Walling DE, He Q (1999) Sezyum-137 ölçüsündən torpaq eroziya dərəcələrini qiymətləndirmək üçün təkmilləşdirilmiş modellər. J Environ Qual 28: 611-622

UNSCEAR (1969) hesabatı. Əlavə A: Ətraf mühitin nüvə sınaqları ilə radioaktiv çirklənməsi. Atom şüalanmasının təsiri barədə Birləşmiş Millətlər Təşkilatının Elmi Komitəsi. Birləşmiş Millətlər Nəşri, New York

LaBreque JJ, Cordoves PR (2005) Gurí Su Anbarı (Venesuela) yaxınlığında və ətrafındakı səth torpaqlarında Sezyum-137 məkan aktivliyi. J Radioanal Nucl Chem 265: 91-94

Almeida FFM (1955) Fernando de Noronha'daki arjipelaq və geoloji petrologiya. Departamento Nacional de Produção Mineral-DNPM, Rio de Janeiro

Almeyda FFM (2002) Arquipélago de Fernando de Noronha. Schobbenhaus C, Campos D A, Queiroz ET, Winge M, Berbert-Born M. (Eds.). Serviso Geológico do Brasil-CPRM, Braziliya

Batistella AM (1993) Fernando de Noronha'nın Arquipélago de Cartoogia ecológica de. Magistr Elmi Tezi. São Paulo Universidade. San Paulo

IBGE. Brasileiro de Geografia e Estatística Instituto. http://www.ibge.gov.br/cidadesat/painel/painel.php?codmun=260545. 27 Yanvar 2016 tarixində əldə edildi

Cordani UG (1970) İdade do vulcanismo no Oceano Atlântico Sul, cild 1. Astronomiya və Geociências İnstitutu, Boletim IGA, Braziliya

Oliveira SMB, Pessenda LCR, Gouveia SEM, Favaro DIT (2009) Ruhlar, vulkanikler, Ilha Rata, Fernando de Noronha (PE) arasında solo formatlar və fiziki mühitlər. Rev Inst Geoc 9: 3-12

Canet A, Jacquemin R (1990) Radium izotoplarının ölçülməsi üsulları: Qamma spektrometri Daxil: Radiumun ətraf mühit davranışı, Texniki Hesabat Seriyası No. 310. IAEA, Vyana, s. 189–204

Beynəlxalq Atom Enerjisi Agentliyi (1989). Qida və ətraf mühitdə radionuklidlərin ölçülməsi. Texniki Hesabat Seriyası 295, Bələdçi kitabı. MAQATE

Singh A və Singh A (2013) Müəyyən edilməyən müşahidələrlə və olmayan məlumat dəstləri üçün ətraf mühit tətbiqləri üçün statistik proqram. ProUCL. ABŞ Ətraf Mühitin Mühafizəsi Agentliyi. EPA / 600 / R-07/041

ABŞ Ətraf Mühitin Mühafizəsi Agentliyi (EPA). 2006b. Məlumat keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi: Təcrübəçilər üçün statistik metodlar, EPA QA / G-9S. EPA / 240 / B-06/003. Ətraf Mühit üzrə Məlumat Ofisi, Washington, DC. Http://www.epa.gov/quality/qs-docs/g9s-final.pdf saytında mövcuddur

QGIS İnkişaf Komandası, 2009. QGIS Coğrafi informasiya sistemi. Açıq Mənbə Coğrafi Vəqfi. URL http://qgis.osgeo.org

İvanoviç M, Harmon RS (1992) Uran seriyası tarazlığı: dünya, dəniz və ətraf mühit elmləri, 2 edn. Oxford Univ Press, New York

Almeyda FFM (2000) Fernando de Noronha adaları. In: Schobbenhaus, C., Campos DA, Queiroz, ET, Winge, M, Berbert-Born, M (Düzenle) Sítios Geológicos e Paleontológicos do Brasil. http://sigep.cprm.gov.br/sitio066/sitio066english.htm .. Erişildi 27 Jan 2000

Hannan M, Wahid K, Nguyen N (2015) Missiya (Texas) səthindəki torpaqlarda təbii və süni radionuklidlərin qiymətləndirilməsi. J Radioanal Nucl Chem 305: 573-582

Tzortzis M, Tsertos H (2004) Kiprdə səth torpaqlarında torium, uran və kalium elementar konsentrasiyalarının təyini. J Environ Radioact 77: 325-38

Potoki I, Parlag O, Maslyuk V, Lengyel A, Torich Z (2015) Ukraynanın Uzhgorod şəhərində təbii radionuklidlərin uzunmüddətli monitorinqi. J Radioanal Nucl Chem 306: 249-255

Saito K, Jacob P (1995) Yerdəki mənbələrdən qaynaqlanan havadakı qamma şüaları. Radiat Prot Dosim 58: 29-45

Dowdall M, Gerland S, Lind B (2003) Kongsfjord, Svalbard yerüstü mühitində qamma yayan təbii və antropogen radionuklidlər. Sci Total Environ 305 (1-3): 229-240

Malanca A, Gaidolfi L, Pessina V, Dallara G (1996) Rio Grande do Norte (Braziliya) torpaqlarında 226Ra, 232Th ve 40K paylanması. J Environ Radioakt 30 (1): 55-67


Mücərrəd

Bağlantı növlərin paylanmasını, məkan populyasiyasının dinamikasını və genetik quruluşunu formalaşdırır və qorunması üçün vacibdir. Heterojen, parçalanmış mənzərələr arasındakı əlaqəni məhdudlaşdıran amillərin etibarlı şəkildə müəyyən edilməsi vacibdir. Bağlantıyı, əlaqəli təsadüfi gəzintilərdən simulyasiya edilən potensial dəhlizlər boyunca - mənbədən təyinat sahəsindəki hərəkətin davamlılığı kimi qiymətləndirərək, dinamik dolğunluq modelləşdirmə çərçivəsini əlaqəni etibarlı bir şəkildə ölçmək üçün bir yanaşma təqdim edirik. Bu yanaşma, potensial dəhlizlər boyunca hərəkətin məkan davamlılığı ehtimalını qiymətləndirməyə imkan verdi, eyni zamanda matrisin heyvan istifadəsinin qeyri-mükəmməl aşkarlanmasını hesabladı. Modelimizi yoxlamaq üçün simulyasiyalardan və Asiya fili işarəsi anketlərindən alınan məlumatlardan istifadə edirik Elephas maximus Metodun praktik tətbiqi olaraq, Şimal-şərq Hindistanın Garo Hills-də kosmik istifadə. Meşələrə olan məsafə və möhkəmlik əsasən formalı fil əlaqəsi naxışlarıdır. Meşələrə olan məsafənin mənfi təsirləri dağılma başlanğıcında və mənzərəmizin daha narahat hissəsində daha da gücləndi. Tədqiqat mənzərəsindəki əlaqəni qorumaq üçün kritik yerləri xəritələşdirdik. Geniş tətbiq olunan doluluq modelləşdirmə yanaşmasının, uyğun sahə məlumatları toplanması ilə birləşərək, heyvan hərəkətinin qeyri-kamil aşkarlanmasını nəzərə alaraq, keçid üzərində matris təsirlərinin açıq qiymətləndirilməsinə imkan verdiyini nümayiş etdiririk. Bunu etməklə, nəticənin çıxarılmasına imkan verən yanaşmanın dəyərini vurğulayırıq harada heyvanlar da hərəkət edir niyə. Bağlılığı formalaşdıran amillər barədə etibarlı bir anlayış əldə etmək, ətraf mühitin dəyişməsinə növlərin reaksiyalarını başa düşmək və proqnozlaşdırmaq üçün vacibdir və bununla da parçalanmış mənzərələrdə effektiv uzunmüddətli qorunma təmin edir.


Barbeito I, Collet C, Ningre F (2014) Gənc qarışıq yarpaqlı stenddə qonşu sıxlığı və növ şəxsiyyətinə tac cavabları. Ağaclar 28: 1751-1765. https://doi.org/10.1007/s00468-014-1082-2

Barbeito I, Dassot M, Bayer D, Collet C, Drossler L, Lof M, del Rio M, Ruiz-Peinado R, Forrester DI, Bravo-Oviedo A, Pretzsch H (2017) Yerüstü lazer taraması tac quruluşundakı fərqləri ortaya qoyur. Fagus sylvatica qarışıq və təmiz Avropa meşələrində. Ecol Manag 405 üçün: 381-390. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.09.043

Barthélémy D, Caraglio Y (2007) Bitki memarlığı: bitki forması, quruluşu və ontogenezinə dinamik, çox səviyyəli və hərtərəfli bir yanaşma. Ann Bot 99: 375-407. https://doi.org/10.1093/aob/mcl260

Bates D, Machler M, Bolker BM, Walker SC (2015) lme4 istifadə edən xətti qarışıq effektli modellər. J Stat Softw 67: 1-48

Bayer D, Seifert S, Pretzsch H (2013) Norveç ladininin (Picea abies L. Karst.) Və Avropa fıstığı (Fagus sylvatica L.) yerüstü lazer taraması ilə ortaya çıxan qarışıq və təmiz stendlərdə. Ağaclar 27: 1035-1047. https://doi.org/10.1007/s00468-013-0854-4

Boudon F, Preuksakarn C, Ferraro P, Diener J, Nacry P, Nikinmaa E, Godin C (2014) Lazer taramadan əldə edilən dallanma sistemlərinin avtomatik yenidən qurulmasının kəmiyyət qiymətləndirilməsi. Ann Bot 114: 853-862. https://doi.org/10.1093/aob/mcu062

Bournez E, Landes T, Saudreau M, Kastendeuch P, Najjar G (2017) TLS nöqtə buludlarından ağacların 3B modellərinə: 3D ağacların yenidən qurulması üçün mövcud alqoritmlərin müqayisəsi. Int Arch Fotogramma Remote Sens Spatial Inf Sci, Vol XLII-2 / W3: XLII-2 / W3: Virtual Yenidənqurma və Kompleks Memarların Görünüşü üzrə 7-ci Seminarın İşləri: 113-120. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-Q7XLII-2-W3-113-2017

Calders K, Newnham G, Burt A, Murphy S, Raumonen P, Herold M, Culvenor D, Avitabile V, Disney M, Armston J, Kaasalainen M (2015) Quru lazer taramasından istifadə edərək yerüstü biokütlənin tahribatsız təxminləri. Metodlar Ecol Evol 6: 198-208. https://doi.org/10.1111/2041-210x.12301

Dassot M, Colin A, Santenoise P, Fournier M, Constant T (2012) Meşə mühitində yetişən ağacların budaqları da daxil olmaqla qatı ağac həcmini ölçmək üçün yerüstü lazer taraması. Comput Electron Agric 89: 86-93. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.08.005

Delagrange S, Rochon P (2011) Rəqəmsal fotoşəkillər və ya yerüstü-LiDAR texnologiyasından istifadə edərək yarpaqlı bir fidanın yenidən qurulması və təhlili. Ann Bot 108: 991-1000. https://doi.org/10.1093/aob/mcr064

Durand Y, Brun E, Merindol L, Guyomarch G, Lesaffre B, Martin E (1993) Qar modelləri üçün müvafiq parametrlərin meteoroloji qiymətləndirilməsi. Ann Glaciol, Vol 18: Qar və qarla əlaqəli problemlər üzrə simpoziumun materialları 18: 65-71. https://doi.org/10.1017/s0260305500011277

Eaton E, Caudullo G, Oliveira S, de Rigo D (2016) Quercus robur və Quercus petraea Avropada: paylanma, yaşayış, istifadə və təhdidlər. In: San-Miguel-Ayanz J, de Rigo D, Caudullo G, Houston Durrant T, Mauri A (eds) meşə ağacı növlərinin Avropa atlası. Publ. Qapalı AB, Lüksemburq, s. 160–163

Fleck S, Moelder I, Jacob M, Gebauer T, Jungkunst HF, Leuschner C (2011) Adi səkkiz nöqtəli tac proyeksiyalarının mülayim bir yaşlı böyümək meşəsindəki LIDAR əsaslı virtual tac proyeksiyaları ilə müqayisəsi. Ann For Sci 68: 1173–1185. https://doi.org/10.1007/s13595-011-0067-1

Forrester DI, Tachauer IHH, Annighoefer P, Barbeito I, Pretzsch H, Ruiz-Peinado R, Stark H, Vacchiano G, Zlatanov T, Chakraborty T, Saha S, Sileshi GW (2017) Avropa ağacı üçün ümumiləşdirilmiş biokütlə və yarpaq sahəsi allometrik tənliklər ağac quruluşu, ağac yaşı və iqlimi özündə birləşdirən növlər Ecol Manag 396 üçün: 160–175. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.04.011

Gazda A, Kędra K (2017) Tək şəkilli fotogrammetrik metoddan istifadə edərək ağac arxitekturasının təsviri. Dendrobiologiya 78: 124-135. https://doi.org/10.12657/denbio.078.012

Hackenberg J, Spiecker H, Calders K, Disney M, Raumonen P (2015) SimpleTree - TLS buludlarından ağac modelləri yaratmaq üçün səmərəli açıq mənbə vasitəsidir. Meşələr 6: 4245-4294. https://doi.org/10.3390/f6114245

Hebbali A (2017) ‘olsrr’ v.0.4.0 R paketi: OLS regresiya modellərinin yaradılması üçün alətlər

Henry M, Picard N, Trotta C, Manlay RJ, Valentini R, Bernoux M, Saint-Andre L (2011) Sahra altı Afrika meşələrinin ağac biokütləsinin qiymətləndirilməsi: mövcud allometrik tənliklərin icmalı. Silva Fenn 45: 477-569. https://doi.org/10.14214/sf.38

IUSS İşçi Qrupu (2014) Torpaq ehtiyatları üçün dünya istinad bazası. 2014, cild 106: dünya torpaq ehtiyatları hesabatları. Torpaqları adlandırmaq və torpaq xəritələri üçün əfsanələr yaratmaq üçün beynəlxalq torpaq təsnifatı sistemi (red) FAO, Roma

Korboulewsky N, Pérot T, Balandier P, Ballon P, Barrier R, Boscardin Y, Dauffy-Richard E, Dumas Y, Ginisty C, Gosselin M, Hamard JP, Laurent L, Mårell A, NDiaye A, Perret S, Rocquencourt A, Seigner V, Vallet P (2015) OPTMix — Müqavilənin uzunmüddətli bir şəkildə həyata keçirilməsini təmin edən dispozitiv vasitədir. Rendez-Vous Techniques de l’ONF 47: 60-70

Lee CA, Voelker S, Holdo RM, Muzika RM (2014) ABŞ-ın Missouri, Ozark Highlands bölgəsindəki qırmızı palıd azalması epizodundan sonra böyümənin və ölümün proqnozlaşdırıcısı kimi ağac arxitekturası. Can J For Res 44: 1005-1012. https://doi.org/10.1139/cjfr-2014-0067

Legendre P (2014) lmodel2: Model II Reqressiya. R paket versiyası 1.7-2

Liang XL, Kankare V, Hyyppa J, Wang YS, Kukko A, Haggren H, Yu XW, Kaartinen H, Jaakkola A, Guan FY, Holopainen M, Vastaranta M (2016) Meşə ehtiyatlarında yerüstü lazer taraması. ISPRS J Fotoqramması Uzaqdan Sens 115: 63-77. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.006

Martin-Ducup O, Schneider R, Fournier RA (2016) Şəkər ağcaqayın (Acer saccharum, Marsh.) Ağac tacı quruluşunun təmiz və qarışıq dayaqlarda rəqabətə reaksiyası. Ecol Manag 374: 20-32 üçün. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.04.047

Momo Takoudjou S, Ploton P, Sonké B, Hackenberg J, Griffon S, Rouault De Coligny F, Kamdem NG, Libalah M, Mofack GI, Le Moguedec G, Pelissier R, Barbier N (2017) Yerdəki lazer tarama məlumatlarını böyük hesablamaq üçün istifadə edin tropik ağaclar biokütlə və allometrik modelləri kalibr edir: ənənəvi dağıdıcı yanaşma ilə müqayisə. Metodlar Ecol Evol 9: 905-916. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12933

Muukkonen P (2007) Avropadakı bəzi ağac növləri üçün ümumiləşdirilmiş allometrik həcm və biokütlə tənlikləri. Res J 126 üçün Eur J: 157-166. https://doi.org/10.1007/s10342-007-0168-4

Oldeman RAA (1990) Meşələr: silvologiya elementləri. Springer-Verlag, Berlin

Phattaralerphong J, Sinoquet H (2005) Ağac tacı həcminin fotoşəkillərdən 3B yenidən qurulması üçün bir metod: 3B rəqəmsal bitkilərlə qiymətləndirmə. Ağac Physiol 25: 1229-1242

Poorter L, Bongers F, Sterck FJ, Woll H (2003) Yetkin boyu və kölgə tolerantlığı ilə fərqlənən 53 yağış meşəsi ağac növünün memarlığı. Ekologiya 84: 602-608. https://doi.org/10.1890/0012-9658(2003)084(0602:aorfts :2.0.co2

Poorter L, Bongers L, Bongers F (2006) 54 nəmli meşə ağac növünün memarlığı: əlamətlər, mübadilə və funksional qruplar. Ekologiya 87: 1289-1301. https://doi.org/10.1890/0012-9658(2006)87(1289:aomtst :2.0.co2

Pretzsch H, Biber P, Uhl E, Dahlhausen J, Rotzer T, Caldentey J, Koike T, van Con T, Chavanne A, Seifert T, du Toit B, Farnden C, Pauleit S (2015) Tac ölçüsü və böyüyən yer tələbi şəhər mərkəzlərində, parklarda və meşələrdə ümumi ağac növləri. Urban for Urban Green 14: 466-479. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2015.04.006

Pya N, Voinov V, Makarov R, Voinov Y (2016) mvnTest: çox dəyişkən normallıq üçün uyğunluq testlərinin yaxşılığı. R paket versiyası 1.1-0

QGIS İnkişaf Qrupu (2016) QGIS coğrafi məlumat sistemi. Açıq Mənbə Coğrafi Vəqf Layihəsi

R Core Team (2017) R: statistik hesablama üçün dil və mühit. Statistik Hesablama R Fondu, Vyana

Rust S, Roloff A (2002) Köhnə palıdda azalmış fotosintez (Quercus robur): tacın və hidravlik arxitekturanın təsiri. Ağac Physiol 22: 597-601

Saenz-Romero C, Lamy JB, Ducousso A, Musch B, Ehrenmann F, Delzon S, Cavers S, Chalupka W, Dagdas S, Hansen JK, Lee SJ, Liesebach M, Rau HM, Psomas A, Schneck V, Steiner W, Zimmermann NE, Kremer A (2017) Quercus petraea populyasiyalarının Avropadakı iqlimə uyğunlaşma və plastik cavabları. Glob Chang Biol 23: 2831-284. https://doi.org/10.1111/gcb.13576

Takahashi K (1996) İki hakim iynəyarpaqlı yeraltı ağaclarda sıxlığa tac memarlığının plastik reaksiyası. Ann Bot 77: 159-164. https://doi.org/10.1006/anbo.1996.0018

Vallet P, Dhote JF, Le Moguedec G, Ravart M, Pignard G (2006) Fransadakı yeddi vacib meşə ağacı növü üçün ümumi yerüstü həcm tənliklərinin inkişafı. Ecol Manag 229 üçün: 98-110. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2006.03.013

Van de Peer T, Verheyen K, Kint V, Van Cleemput E, Muys B (2017) Gənc bir təcrübə əkinində növlərarası və növlərarası rəqabət yolu ilə ağac arxitekturasının plastisitesi. Ecol Manag 385 üçün: 1-9. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.11.015


Nəticələr

Əhalinin monitorinqi və qida ehtiyatları

Dörd qışlama mövsümü ərzində iş yerində beş qış roosting yeri aşkar edildi (2014-2018, Şəkil 1). Beş qış roosting saytının hamısı eyni vaxtda aşkar edilmədi. İlk qışlama mövsümündə (2014-2015) üç qış roosting sahəsi müəyyən edilmiş, qalanları isə 2015-2016-cı illər ərzində aşkar edilmişdir. Qışlayan şəxslərin olması təsdiqlənsə də, narahatlıq riski olduğu üçün roosting sahələrindən biri dəqiq bir şəkildə araşdırıla bilmədi. Roosting sahələri orta hesabla 7.82 ± 1.34 km (3.32-13.52 km) ilə ayrıldı. Orta hesabla 85 ± 10 fərdi (58-121) saydıq: 65 ± 10 yetkin (37-99) və 20 ± 2 subadult (15-25) (şəkil 2). 1 hörmə sahəsindəki orta hesabla 6 ± 5 fərdi (1-12 aralığında), 2 sahədəki 33 ± 26 fərdi (6-61 aralığında), 3 saylı ərazidə 21 ± 15 fərdi (5-42 aralığında), və dörd qış mövsümündə ərazidə 4 ± 27 ± 6 nəfər (aralığında 20-32). Qışlama roosting yerlərinin ətrafında 50 təsərrüfat, beş UCDS və bir ACDS müəyyən etdik. Roosting sahələri ilə ən yaxın təsərrüfat və ya UCDS arasındakı orta məsafə müvafiq olaraq 0,28 ± 0,6 km (0,14-0,48 km) və 4,24 ± 2,41 km (0,09-2,41 km) idi. Tədqiqat sahəsi daxilində unikal ACDS ilə roosting sahələri arasındakı məsafə 6.85 ± 5.11 km (2.81-15.76 km) idi.

Cáceres-də (Extremadura, qərbi İspaniya) dörd ardıcıl qışlama mövsümündə araşdırılan şəxslərin sayının xülasəsi. Hər yaş sinifinin standart sapması səhv çubuqları kimi göstərilir.

BMP və proqnozlaşdırılan qida ehtiyatlarının istifadəsi

Analizlərimiz 123.137 GPS yerləşməsinə əsaslanırdı. Tədqiqat dövründə etiketli şəxslərdən biri 2017-ci ilin yay aylarında damazlıq ərazisindəki vericisini itirdi (bax Əlavə material Cədvəl S4). Bundan əlavə, bütün etiketli şəxslərdən ikisi, etiketlədikdən sonra sonrakı qış mövsümündə köçəri davranış nümayiş etdirdi və böyümək sahələrini Afrikaya köç etdi. Bu səbəbdən, bu şəxslərdən yalnız qış mövsümü üçün iş yerlərini saxladıq, tələ bölgəsində qaldılar. Ümumilikdə, beş qışlayan roost sahəsinin yetişdirilməsi və qışlanması arasındakı orta məsafə etiketlənmiş 6 nəfər üçün 101 ± 121 km (20 - 345 km) idi. İzlənilən fərdlərin qalan hissəsi (n = 6) tədqiqat dövründə cins yaratmadı.

Fərdi / iki həftəlik birləşmələr üzrə orta BMP (n = 115) ev aralığının ölçüsü üçün 38.66 ± 36.44 km 2 (7.61—117.77 km 2), məcmu məsafə üçün 346.03 ± 192.87 km (107.27-76.75 km), 35.51 ± 20.03 km 2 idi. Xalis kvadrat yerdəyişmə üçün (15.26–80.26 km 2), düzlük indeksi üçün 0.06 ± 0.08 (0.01-0.01), istifadə intensivliyi üçün 25.26 ± 7.30 (11.96-33.10). Proqnozlaşdırıla bilən qida ehtiyatlarının istifadəsi üçün ortalama dəyər 17 ± 0,07% (3-25%) idi. Tədqiqat dövründə ACDS-dən 300 m məsafədə heç bir yer müşahidə etmədik.

Kümülatif məsafə və xalis kvadrat şəklində yerdəyişmə üçün LMM-lər qış boyunca artan hərəkət aktivliyi ilə iki həftənin əhəmiyyətli bir təsiri göstərdi (Cədvəl 1 Şəkil 3). Üstəlik, qadınlar kişilərə nisbətən daha kiçik ev aralıkları nümayiş etdirdilər (Cədvəl 1). Yetkin fərdlər məcmu məsafənin subadultlardan daha yüksək dəyərlərini göstərdilər. Əksinə, xalis kvadrat şəklində yer dəyişdirmə dəyərləri, alt yaşlarda böyüklərdən daha yüksək idi (Cədvəl 1). The variation captured by our three predictor variables (< 15%) compared with that captured by random terms was low (Table 1) for all BMPs. Only the cumulative distance model captured more than 10% of the variability in the data (18%). The results of the model for the use of predictable food resources also showed that there were differences among age groups and the type of food subsidies used by individuals (Table 1). Overall, individuals made more intensive use of farms than UCDS. Likewise, subadult individuals exhibited higher values of use of farms and UCDS than adults (Fig. 3). In this case, the variability in the data was highly captured by the predictor variables (> 50%) (Table 1).

Values of the significant variables included in the full models for cumulative distance, net squared displacement, home range size and use of the different food subsidies of the tagged individuals (n = 12) corresponding to four wintering seasons (2015–2018). White dots represent the raw data points. The standard deviation is shown as error bars.

Space use

According to the population-level models for the full combination of each individual–resource category, the RUF analysis showed that the best predictors of space use at the population level were food availability, particularly goat density and cow density, to a lesser extent, as well as land use variables (forest and agriculture lands) (Table 2 Supplementary material Table S5). On the contrary, areas with high density of sheep, pigs and variables related to human disturbance such as areas close to villages and artificial surfaces were avoided.


Mücərrəd

Vast, pristine ecosystems and their biodiversity are vanishing globally at frightening speed, but many large tracts of wilderness have not yet been systematically inventoried and important natural populations of threatened species remain poorly characterized. The forest-savanna ecotone of the Eastern Central African Republic (CAR) is one such poorly studied area. Using camera traps, transect walks and collected fecal samples, we provide the first quantitative survey of chimpanzees (Pan troglodytes) in this region previously classified as a highly important chimpanzee conservation unit. In contrast to species distribution models and expert predictions, we did not find any evidence of chimpanzees in the large and remote forest blocks west of the Chinko River despite considerable search effort. Our study thus highlights the limitations of relying solely on remote sensing data to predict the presence or absence of endangered species and illustrates the necessity of extensive field surveys to accurately assess occurrence and density in remote areas. However, we did discover a sizeable and reproducing population of chimpanzees east of the Chinko River. Based on a density of 0.81 chimpanzees/km 2 in closed canopy forest that we inferred from nest count data, we estimate 910 weaned chimpanzees to inhabit the Chinko Nature Reserve (CNR) and further predict additional 2700 individuals in adjacent, unmanaged hunting zones and reserves. According to microsatellite data, these chimpanzees genetically cluster with P. t. schweinfurthii populations in East Africa. Conservation action and appropriate management plans are urgently needed to protect this important population and to prevent heavily-armed nomadic pastoralists from the Sahel, illegal miners, as well as elephant and meat poachers, from irretrievably destroying the natural vegetation and local biodiversity of the area.


Metodlar

Sample collection and selection

Between 1995 and 2014, we collected 289 wolf tissue samples in Portugal and Spain (Fig. 1) from dead animals (mainly road kills, poached, legally culled or hunted wolves). Animals were never specifically killed for this study. For each tissue sample we recorded the geographic coordinates (latitude and longitude) where the sample was collected, the sex and, when possible, the approximate age of the animal. Age was estimated by dental pattern and wear, according to Gipson et al. 69 , and physical development. Our sampling encompasses ca. 80% of the wolf estimated range in 2005 in the Iberian Peninsula 35,55,63,70 .

Because several sampled individuals could belong to the same pack, we used the following criteria to avoid close familiar relationships in our dataset: (i) we plotted all samples against the wolf packs detected between 1993 and 2005 (Fig. 1) and calculated the Euclidean distance among all tissue sample locations (ii) for samples separated by less than 10 km, and/or within the same buffer area (100 km 2 ) of wolf packs (centred on the estimated breeding sites in the correspondent period), we noted the date in which every sample was collected (iii) considering the annual cycle of wolves (from births in May of a given year to the next May), we focused on those samples separated ≥5 yrs. This criteria ensured that more than 1 generation spanned between samples (mean generation time in wolves is estimated to be 3–4 yrs 71,72 ) (iv) we selected a maximum of two samples for each 5-yr temporal window. To do this, we took into account preliminary information of missing data from microsatellite analyses (selecting those samples with the best performance), and the age of individuals, prioritizing adult individuals (>2 yrs.). Samples with >20% missing data were also excluded for subsequent analyses. Given the occurrence of wolf-dog hybridization in the Iberian Peninsula 73 , possible hybrids were eliminated based on genetic data, using the procedure and dog reference samples in Godinho et al. 73 . The final genetic dataset used for this study contained 218 individuals.

DNA extraction, markers and genotyping

Total genomic DNA was extracted using the QIAGEN DNeasy Blood & Tissue Kit (Qiagen, Valencia, CA, USA) according to the manufacturer’s instructions. DNA quality and concentration were assessed using agarose gel electrophoresis and quantified in a Qubit fluorometer (Thermo Fisher Scientific, Wilmington, DE, USA). Samples were amplified for a set of 46 microsatellite loci in four multiplex reactions (MS1 to MS3, and the Canine Genotypes Panel 2.1 Kit, Thermo Fisher Scientific), and a singleplex including the Dbar2 locus, following Godinho et al. 73,74 (Supplementary Tables S1 and S2). PCR products were run on an ABI3130xl Genetic Analyser (Applied Biosystems, Waltham, Massachusetts, USA) using GeneScan500 LIZ size standard. The results were checked manually, and alleles scored, using Genemapper 4.1 (Applied Biosystems).

Clustering analysis

We employed the Bayesian clustering algorithms of Structure 2.3.3 44 and BAPS 6 45 to group all samples into clusters using their multilocus genotypes.

Structure was run for 2 million iterations after 500 thousand burn-in steps, using the admixture and correlated allele frequencies models, assuming values of the K parameter (number of populations) between 1 and 20. For each K, runs were repeated 20 times to ensure the consistency of the results. To select the most likely number of groups we tabulated the posterior probabilities of the data for each K (ln Pr(X|K)) and employed the procedure proposed by Evanno et al. 46 , which involves calculating the quantity ΔK for each pair of successive Ks, using StructureHarvester 75 . Having chosen K, we classified each individual in each cluster mən based on the distribution of the individual membership proportions to that cluster (qmən). A cut-off value was set for each cluster at the point where a gap in the distribution of membership proportions was visible, and above which membership proportions no longer varied considerably between individuals (Supplementary Figs S5 and S6). Individuals above this threshold were considered to fully belong to the respective cluster (i.e., ‘non-admixed’ individuals), while all individuals below the cut-off point were considered ‘admixed’, i.e., having a genetic background in more than one genetic cluster (Supplementary Figs S5 and S6). To confirm the clustering results, the same Structure analysis was run in a hierarchical manner, progressively dividing the samples according to the clusters they were placed in. In the first iteration of this procedure, Structure was run separately on each of the two main clusters identified (see Results) for K between 1 and 5, and used to calculate ΔK values in the second iteration, samples were again divided according to the inferred clusters and the procedure was repeated.

Clustering of individuals was also performed in BAPS with both the regular (non-spatial) and spatial population mixture analysis, starting from different values of the maximum number of clusters (K), up to K = 20. For each K, 20 replicate runs were performed. Individual admixture proportions were then calculated based on each of the clustering analyses using the ‘admixture of individuals based on mixture clustering’ option.

Additionally, the multivariate method DAPC 43 was used to identify clusters of genetically related individuals, as implemented in the R package adegenet 2.0 76,77 . DAPC is a model-free method, and therefore free of population genetics assumptions, in particular Hardy-Weinberg equilibrium. The function ‘find.clusters’ was used with 80 principal components (PCs, explaining >90% of the variance) to determine the number of clusters maximizing the variation between clusters. The Bayesian Information Criterion (BIC) was used to identify the optimal number of clusters. The number of retained PCs was calculated using a cross validation methods implemented in the ‘xvalDapc’ function.

Spatial genetic analyses

Samples were spatially projected using QGIS 2.8.2 78 . We grouped samples according to similar posterior assignment probabilities to the different groups identified in our dataset in order to spatially identify geographical clusters. For a given genetic cluster, all adjacent individuals with a membership proportion to the same cluster higher than 0.50 were grouped. These individuals were used to define a minimum convex polygon for each genetic cluster (Pümumi). Individuals for which position and/or genetic makeup did not allow for a clear attribution were not included. In a second step, we defined another minimum convex polygon encompassing the area comprising only genetically ‘non-admixed’ individuals (Pnon-admixed). All ‘non-admixed’ individuals that were not located within the Pümumi area of their respective population were considered as dispersers.

For each identified geographical group, we calculated the area of the Pümumi and Pnon-admixed, computed the mean membership proportions, the percentage of ‘admixed’ individuals at the Pümumi level, and within the Pnon-admixed, the number of immigrants (i.e. dispersers from other populations falling with Pümumi). Moreover, in order to gain insights into the connection between genetic clusters, we also calculated the number of contributing genetic clusters to the ancestry of each group, by considering only groups with >5% membership proportions, and the smallest distance to the closest group (km, measured as the smallest Euclidean linear distance between Pümumi borders).

We tested for correlation between genetic and geographical distance (isolation by distance – IBD) using all samples in the dataset with a Mantel test implemented in Genepop 4.3 79 . Given that Mantel tests and tests of spatial autocorrelation are not capable of distinguishing between patterns resulting from genetic clustering and IBD 64 , we did not attempt to perform further IBD tests at smaller scales.

Population genetics analyses

For each geographical group, as well as for each genetic cluster identified by Structure (including only ‘non-admixed’ individuals), we calculated standard population genetics parameters including: (i) the number of alleles, (ii) observed and expected heterozygosities, and (iii) the fixation coefficient (F), using GenAlEx 6.501 80 (iv) allelic richness and private allelic richness, rarefied to the smallest sample size, using ADZE 1.0 81 . We used Genepop 4.3 79 to test for significant deviation from Hardy-Weinberg equilibrium and association between genotypes at pairs of loci (linkage disequilibrium). Statistical significance levels were adjusted using Bonferroni corrections 82 . Additionally, we also estimated the average relatedness between pairs of individuals for each group/cluster using the estimator of Lynch & Ritland 83 with GenAlEx. Differentiation between groups/clusters was measured by FSTST) calculated from an AMOVA 84 (equivalent to Weir & Cockerham 85 ), using 1,000 permutations to test their significance, and Jost’s D distance 86 , both calculated using GenoDive 2.07b27 87 . A total of three and eight individuals were excluded at K = 4 and K = 11, respectively, for these analyses because they could not be attributed to a particular geographical group.

Additionally we estimated the migration rates (mean number of migrants per generation, Nm) between all pairs of subpopulations and identified migrants using BayesAss 3.0.4 88 . The program was run for 20 million MCMC iterations, with a burn-in of 2 million. The allele frequencies, inbreeding coefficients and migration rates parameters were set to 0.3, 0.7 and 0.6, respectively, to adjust acceptance rates. MCMC mixing was assessed visually by observing the trace file with Tracer 89 . Consistency of the results was confirmed by comparing 5 runs with different random number seeds.

Spatial behaviour of wolves

To investigate whether the identified genetic structure was reflected in the spatial behaviour of wolves, we analysed tracking information of 85 collared individuals. This information was collected from 1982 to 2015 in the context of several research projects on the ecology of this species in Portugal and Spain 37,90,91,92,93,94,95,96,97,98 (Supplementary Table S3). Apart from information collected from previously published research (see references 37,90,91,92,93,94,95,96,97,98 for respective capture and handling details), all experimental procedures that included the capture, handling and collaring of wolves were specifically approved by the national authorities in Portugal (Instituto da Conservação da Natureza e das Florestas – ICNF) under permits 326/2007/CAPT, 259/2008/CAPT, 261/2009/CAPT, 330/2010/CAPT, 332/2010/MANU, 20/2012/CAPT, 25/2012/MANU, 26/2012/MANU, 27/2012/MANU, 371/2012/CAPT, 229/2015/CAPT, 230/2015/CAPT and Spain (Regional Government of Galicia and Organismo Autónomo de Parques Nacionales), with permits 19P72009, 481/2011, 1389/2013, CO709/0164/2013, 526/2015, 19/2006, 71/2009 and 86/2011. All field procedures and animal handling were carried out in accordance with animal welfare regulations of Portugal and Spain and followed the guidelines of the American Society of Mammalogists 99 .

A total of 85 wolves were equipped with VHF collars (Televilt, Sweden and Telonics, USA N = 30) or GPS-GSM/Iridium collars (Followit, Sweden and Vectronic, Germany N = 55). Our dataset was composed by 39 females and 46 males and contained information from 41 wolves with an estimated age <2 years and 44 wolves with an estimated age ≥2 years. Monitoring period (defined as the time elapsed between the first and last location obtained for each wolf) averaged 378 days (overall range: 16–2,129 days VHF collars: mean = 678 days, range = 44–2,129 GPS collars: mean = 214 days, range = 16–632) and the mean number of locations per wolf was 2685 (overall range 15–13,709 VHF collars: mean = 163, range = 15–417 GPS collars: mean = 3,573, range = 153–13,709) (Supplementary Table S3).


Videoya baxın: Test daxiline və xaricinə çəkilmiş çoxbucaqlılar bölüm-5 (Oktyabr 2021).