季节性的气候模式推动了河鱼种群的生存速度和持久性外文翻译资料

 2023-01-09 14:58:34

本科毕业设计（论文）

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季节性的气候模式推动了河鱼种群的生存速度和持久性

作者：YOICHIRO KANNO , BENJAMIN H. LETCHER , NATHANIEL P. HITT ,DAVID A. BOUGHTON , JOHN E. B. WOFFORD and EL I SE F. Z IPK IN

国籍：美国

出处：全球变化生物学(2015)21,1856 - 1870

中文译文：

摘要：气候变化影响季节气候模式，但人们对季节气候模式对动物种群重要比率的相对重要性知之甚少。即使存在这样的信息，数据通常也只能在有限的空间范围内从密集的实地工作(例如，标记-重获研究)中获得。在这里，我们使用一个新的阶段结构种群模型，研究了季节气温和降水(秋季、冬季和春季)在大空间尺度上对溪鳟鱼(Salvelinus fontinalis)生存和繁殖的影响。这些数据是美国维吉尼亚州谢南多厄国家公园(Shenandoah National Park)一条170公里长的山脉上72个地点溪鳟鱼数量的15年记录。人口生命率对天气和特定地点条件的反应不同。春季气温对幼鱼成活率的影响最大，冬季降水对成鱼成活率的影响最大。低秋季降水和高冬季降水对鳟鱼种群的负面影响最大，冬季降水在气候变化条件下预计会增加。模拟结果表明，在冬季降水持续增加的情况下，鳟鱼的数量会大大减少，这与砾石冲刷水流对卵和新孵化个体的预期效果一致。然而，高海拔地区不太容易遭受局部灭绝，因为它们支持更高的成虫生存。此外，由于密度依赖性的补充，如果冬季高降水只间歇性地发生(le;3 到 5年)，预计大多数溪鳟鱼种群将持续存在。在以生境个体遗传变化为特征的动物种群中应普遍发现生命率的可变驱动因素，这种阶段结构效应可能通过不同时影响所有生命阶段而增加种群对气候变化的持久性。然而，我们的研究结果也表明，在看似无关紧要的季节(如冬季降水)，气候模式可能对动物种群动态产生重大影响。

关键词:气温;气候变化;计数数据

引言

气候变化可以改变物种的范围，并通过改变当地的天气条件来影响动物的数量(Thomas et al.， 2004;陈等，2011)。虽然了解这些生物模式对保护规划和适应性管理很重要，但很少有研究调查人口过程，从而导致人口规模的变化(例如，Wright et al.， 2009;黑格尔等，2010;尼尔森等，2011;Vindenes等，2014)。虽然气候变化影响着四季的天气模式，但其影响是相对的。不同季节对人口生命率的重要性很少被研究(Dybala et al.， 2013)，绝大多数研究都集中在单个季节或年度天气变量上(如Hunter et al.， 2010;罗兰与马特，2013;温格等，2013)。然而，动物种群对季节气候变化的反应方式复杂而出人意料，原因有很多。

首先，许多生命史策略与季节性紧密相关，天气模式的持续变化(如气温升高)会在不同季节对生命率产生不同的影响(Wright et al.， 2009;Fernandez-Chacon等，2011;Diamond等，2013;Dybala等，2013)。其次，动物种群由年龄、大小或生命阶段构成，个体通过个体发育需要不同的资源(Werner amp; Gilliam, 1984)。不同的个体不太可能对特定的气候条件做出一致的反应，生命阶段之间可能存在很大的差异(Haslob et al.， 2012;Diamond等，2013;Dybala等，2013)。最后，动物种群还受到密度相关因素的调控，种群密度已被证明会影响许多类群的招募和生存(Nicola et al.， 2008;Diamond等，2013;洛克等，2013)。在不断变化的天气条件下，密度依赖性的大小可以影响人口的稳定性和弹性(Lack, 1954)。

要想对气候模式对人口生命率的影响作出强有力的推论，就需要具有丰富人口信息的长期数据集。因此，以前研究这一问题的少量研究主要依赖于从单一人群或有限数量的人群中集中收集的现场数据(例如，Letcher等，2007;Wright等，2009;Dybala等，2013)。在相对较小的空间尺度进行的密集实地研究中，标记-再捕获方法通常用于估计生命率(Williams et al.， 2002)。然而，在沿环境梯度分布的种群中，种群的生命率可以有很大的差异(Jenouvrier et al.， 2009;FernandezChacon等，2011;Loboslash;n-Cervia, 2014;指出气候驱动因素的影响不仅在时间上存在差异，而且在空间上也存在差异。目前对生物多样性的人为威胁，如气候变化和土地利用，在广泛的空间尺度上发挥作用。我们需要更全面地了解空间异质性和季节性天气如何影响人口的重要比率，以确定人口脆弱性的环境根源。这意味着长期的数据集必须在空间上复制，以便对季节天气对生命率的影响作出强有力的推断。标记-重新捕获方法不能很容易地提供这样的复制，因为它们既昂贵又劳动密集。

在没有标记重获方法的情况下获得动物数量数据的劳动强度较低，并且允许研究人员在更大的时空尺度上收集数据。在动物种群的人口统计分析中，计数数据的使用频率低于标记重获数据(例如，Gross等，2002;林克等，2003;阿隆索等人(2011)认为，由于计数数据中缺乏个体历史记录，从而限制了对生命率的推断。最近在计数数据分析方面的进展为突破这一限制提供了一种有希望的方法。Dail amp; Madsen(2011)提出了一种统计方法，该方法基于分布在空间和时间上的计数数据，对表观存活率和招募率建模。Zipkin等人(2014a)对该方法进行了进一步的扩展，证明了利用该框架可以估计个体之间的人口异质性(例如年龄、大小和性别)。这种结构化的种群模型提供了一种灵活的方法，将环境中的时间和空间异质性以及与密度相关的过程纳入计数数据的分析中，但其在经验数据中的应用迄今为止受到了限制(Kanno et al.， 2014;齐普金等，2014年。

在本研究中，我们使用一个结构化的种群模型来研究秋季、冬季和春季平均气温和降水对溪鳟鱼生存和繁殖的影响。我们从分布在美国弗吉尼亚州谢南多亚国家公园(SNP) 170公里长的山脉上的72个地点收集了15年的计数记录。气温和降水是河流温度和流量的驱动因素，而河流温度和流量又被认为是lotic生态系统中人口动态的关键物理驱动因素(Poff等，1997;阿里斯蒂门迪等，2013)。大量研究表明，溪流鱼类种群对这些驱动因素的平均和极端状态做出反应(例如，Roghair等，2002;Perry amp; Bond, 2009;徐等，2010a)。然而，季节性气候模式和空间异质性对水生物种种群重要率的相对影响在广泛的空间尺度上是未知的。河流的温度和流量都将通过改变气温和降水状况来响应气候变化(Novotny amp; Stefan, 2007;亨廷顿等，2009)。因此，迫切需要了解气温和降水如何影响溪流鱼类的种群动态，特别是对气候变化极为重要的南方冷水物种，如溪鳟鱼的种群。这是一个挑战，因为河鱼往往是神秘的，难以捉摸的，小的身体，这样的个人检测是不完美的。要想有用，从计数数据推断生命率的方法必须考虑到这种不完善的检测。

我们有两个具体的目标。第一个是发展一个阶段结构的人口模型，以量化季节平均最高气温和降水量对生命率的影响，同时考虑到不同阶段和采样地点的人口招募和环境变化的密度依赖性。以往的大多数河鱼研究都集中在夏季条件对种群生命率的影响上(Boss amp; Richardson, 2002;，在其他季节存在一个关键的知识缺口(如Jensen amp; Johnsen, 1999;Carlson等，2008;Berger amp; Gresswell, 2009)。我们的第二个目标是使用阶段结构模型来评估溪鳟鱼种群对气候变化的潜在反应，使用研究区域的气候预测。我们的兴趣在于确定某些季节天气条件对人口持久性是否比其他条件更为重要，以及不利季节天气的频率如何影响人口持久性。

材料和方法

研究物种

溪鳟鱼原产于北美东部，从美国的乔治亚州到加拿大的拉布拉多和魁北克。它们栖息在清澈寒冷的水域。河流温度和流量是决定溪鳟鱼种群动态的主要因素。21-22℃的河流温度范围会导致生理应激(Hartman amp; Cox, 2008;和影响野生种群的分布和丰度(McKenna amp; Johnson, 2011)。已有研究表明，河流流量减少会降低夏季上游河流的存活率(Xu et al.， 2010a)，而洪水与短期人口下降有关(Roghair et al.， 2002)。由于人类活动的综合作用，溪鳟鱼的数量已经大大减少，特别是在它们活动范围的南部，目前它们只出现在沿阿巴拉契亚山脉的高海拔溪流中(Hudy et al.， 2008)。源头溪流中的溪鳟鱼通常寿命较短(lt; 3-4岁)(Grossman et al.， 2010;徐等，2010b;(Kanno et al.， 2012)，大多数身体生长发生在春季(3 - 6月)，位于美国北部山脉的溪流(Xu et al.， 2010b)。鳟鱼在秋季产卵，雌性鳟鱼会在被称为“redds”的砾石基质上挖出小洼地，受精卵在这里发育，直到冬末至早春孵化。

微生境偏好通过个体发育而改变。幼鱼(YOY)个体(lt;1岁)在较浅的水域更常见，而年长的鳟鱼更喜欢较深和较慢的溪流，如池塘(Kanno et al.， 2012;Anglin amp; Grossman, 2013)。溪鳟鱼个体遗传栖息地的变化表明，同样的环境因素可能对成年个体和育龄个体产生不同的影响。例如，Xu等人(2010a)报道称，在马萨诸塞州的水源溪流中，夏季干旱降低了大型溪鳟鱼(gt;135毫米叉长)的存活率，但没有降低较小个体的存活率。在西维吉尼亚州的高海拔河流中，冬季洪水对鳟鱼的冲刷使鳟鱼的丰度比成鱼的丰度下降得更严重(Carline amp; McCullough, 2003)。然而，这些季节性天气的阶段性影响的普遍性尚不清楚。

图1谢南多阿国家公园(绿色阴影部分)鱼类普查点地图(棕色圆圈部分)。流以蓝色线表示

钓鱼数据

我们使用了国家公园管理局(NPS)在1996年至2010年间收集的72个站点的长期监测数据，这些站点分布在美国弗吉尼亚州SNP的一个170公里长的山脉上(图1)。研究地点的海拔范围从285米到802米(中位数= 436米)，这构成了水生生境和鱼类组合的重要变化。研究地点位于受河岸植被遮挡良好的小源头溪流(一至三阶)上，一般为梯级水池或梯级生境(表1)。溪流的流量通常在春季因融雪而见顶，随后在夏末至秋季低流量。研究地点通常没有多少鱼类。除溪鳟鱼外，最常见的物种是黑鼻dace (Rhinichthys atratulus)、斑点斯卡平(Cottus bairdi)和扇尾镖鲈(Etheostoma flabellare) (Jastram et al.， 2013)。

在每个地点，NPS人员首先用计量尺在河道内行走，建立100米的河道断面，进行勘测。场地的上游和下游末端通常受到自然地貌生境破坏的限制，这些破坏阻碍了鱼类的活动(例如，阶梯式池塘)。在地貌断裂带不足以阻碍场地边界移动的地方，临时设置了卵石坝或拦网进行勘测。在5月至8月间(主要是6月至8月)对溪鳟鱼进行了调查。NPS自1982年以来一直维持着溪鳟鱼种群监测项目(Jastram et al.， 2013)，我们使用了1996-2010年收集的部分长期数据集。这与抽样协议强调在可能的范围内多年重复访问同一地点的时期相对应。每年在不同地点进行的统计调查数目由3宗至15宗不等(平均每个地点进行7宗统计调查)。在15年的研究期间，每年调查两个地点。在所有可能的抽样情况中(72个地点9 15年= 1080次)，有611次(57%)的数据可用。

采用背负式电击器对鱼进行采样。在大多数抽样情况下(611次中81%或514次)，进行了三次epass耗竭调查，以推断个体的检测概率。其余情况均采用单道电捕鱼。我们假设鱼类种群在调查期间对运动是封闭的，因为场地边界与自然地貌断裂带、卵石坝或拦网相吻合。使用的电动钓鱼背包的数量根据河流的宽度在1到3之间变化。每个电渔船都配有两个浸网。采样人员在上游对所有可用的栖息地进行采样。测量捕获的鱼的总长度(1毫米)和质量(0.1克)，并在所有通过后返回到小溪。根据长度-频率分布(Xu et al.， 2010b;Kanno等，2014)。每个站点9年的组合绘制一个长度-频率直方图，并分别确定两个阶段之间的截止大小(如直方图见附录S1)。这将根据地点、年份、阶段和采样复制(电捕鱼通行证)生成鱼类计数数据。

表1 1996年至2010年美国弗吉尼亚州谢南多厄国家公园的季节性和特定地点的环境数据摘要

中位

平均值

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本科毕业设计（论文）

外文翻译

Seasonal weather patterns drive population vital rates

and persistence in a stream fish

作者：YOICHIRO KANNO , BENJAMIN H. LETCHER , NATHANIEL P. HITT ,DAVID A. BOUGHTON , JOHN E. B. WOFFORD and EL I SE F. Z IPK IN

国籍：1 Department of Forestry and Environmental Conservation, Clemson University, 261 Lehotsky Hall, Clemson, SC 29634, USA,2 Silvio O. Conte Anadromous Fish Research Branch, Leetown Science Center, United States Geological Survey, One Migratory Way,Turners Falls, MA 01376, USA, 3 Leetown Science Center, United States Geological Survey, 11649 Leetown Road, Kearneysville,WV 25430, USA, 4 Fisheries Ecology Division, outhwest Fisheries Science Center, National Oceanic and Atmospheric Administration, 110 Shaffer Road, Santa Cruz, CA 95060, USA, 5 Shenandoah National Park, 3655 Hwy 211 East, Luray, VA 22835, USA, 6 Department of Integrative Biology, Michigan State University, 288 Farm Lane, East Lansing, MI 48824, USA

出处：Global Change Biology (2015) 21, 1856–1870

原文正文：（小四）

Seasonal weather patterns drive population vital rates and persistence in a stream fish

Abstract

Climate change affects seasonal weather patterns, but little is known about the relative importance of seasonal weather patterns on animal population vital rates. Even when such information exists, data are typically only available from intensive fieldwork (e.g., mark–recapture studies) at a limited spatial extent. Here, we investigated effects of seasonal air temperature and precipitation (fall, winter, and spring) on survival and recruitment of brook trout (Salvelinus fontinalis) at a broad spatial scale using a novel stage-structured population model. The data were a 15-year record of brook trout abundance from 72 sites distributed across a 170-km-long mountain range in Shenandoah National Park, Virginia, USA. Population vital rates responded differently to weather and site-specific conditions. Specifically, young-of-year survival was most strongly affected by spring temperature, adult survival by elevation and per-capita recruitment by winter precipitation. Low fall precipitation and high winter precipitation, the latter of which is predicted to increase under climate change for the study region, had the strongest negative effects on trout populations. Simulations show that trout abundance could be greatly reduced under constant high winter precipitation, consistent with the expected effects of gravel-scouring flows on eggs and newly hatched individuals. However, high-elevation sites would be less vulnerable to local extinction because they supported higher adult survival. Furthermore, the majority of brook trout populations are projected to persist if high winter precipitation occurs only intermittently (le;3 of 5 years) due to density-dependent recruitment. Variable drivers of vital rates should be commonly found in animal populations characterized by ontogenetic changes in habitat, and such stage-structured effects may increase population persistence to changing climate by not affecting all life stages simultaneously. Yet, our results also demonstrate that weather patterns during seemingly less consequential seasons (e.g., winter precipitation) can have major impacts on animal population dynamics.

Keywords: air temperature, climate change, count data, N-mixture models, precipitation, salmonids, stage-structured populations

Introduction

Climate change can shift species ranges and affect animal abundance via alterations in local weather conditions (Thomas et al., 2004; Chen et al., 2011). While understanding these biological patterns is important for conservation planning and adaptive management, few studies have investigated the demographic processes that bring about population-scale changes (e.g., Wright et al., 2009; Hegel et al., 2010; Nilsson et al., 2011; Vindenes et al., 2014). Although climate change affects weather patterns during all seasons, the relative importance of different seasons on population vital rates has rarely been investigated (Dybala et al., 2013), with a vast majority of studies focused on either a single season or annual weather variables (e.g., Hunter et al., 2010; Roland amp; Matter, 2013; Wenger et al., 2013). Yet, animal populations respond to seasonal weather variations in complex and unexpected ways for a number of reasons.

First, many life history strategies are tightly linked to seasonality, and a consistent change in a weather pattern (e.g., temperature increase) can differentially affect vital rates during different seasons (Wright et al., 2009; Fern andez-Chacon et al., 2011; Diamond et al., 2013; Dybala et al., 2013). Second, animal populations are structured by age, size or life stage, and individuals require different resources through ontogeny (Werner amp; Gilliam, 1984). Different individuals are unlikely to respond uniformly to a specific climatic condition, with potentially large differences among life stages (Haslob et al., 2012; Diamond et al., 2013; Dybala et al., 2013). Finally, animal populations are additionally regulated by density-dependent factors, and population density has been shown to influence recruitment and survival across many taxa (Nicola et al., 2008; Diamond et al., 2013; Lok et al., 2013). The magnitude of density dependence can affect population stability and resiliency (Lack, 1954) under changing weather conditions.

Robust inferences on the effect of weather patterns on population vital rates require long-term data sets with rich demographic information. Accordi

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