USD -
4.0341
EUR -
4.3213
GBP -
5.0598
DKK -
0.5794
Jednym z kluczowych pytań ekologii jest to, jak gatunki rozmieszczone są w przestrzeni? Ktoś by powiedział, że nie ma nic prostszego, jak – w przypadku ptaków – zabrać lornetkę, notatnik i udać się w teren. Ach, gdyby to było takie proste. Niestety nie jest i to z wielu względów, choćby takich, że gatunki różnią się wykrywalnością – są w różny sposób aktywne w ciągu doby, jak i sezonu. Przede wszystkim nie mamy takich możliwości, by obejść wszystkie miejsca i je dokładnie policzyć, najlepiej równocześnie i bez błędu. Stąd też musimy odwoływać się do różnego rodzaju modeli, pozwalających na pewne akceptowalne przybliżenia.
Taka główna idea przyświecała badaczom z kilku europejskich jednostek, których praca właśnie ukazała się w czasopiśmie Ecological Indicators. W pracy skupiono się na rozszyfrowaniu tajemnicy dokładności modeli dystrybucji gatunków ptaków (SDM). Te narzędzia numeryczne, które łączą dane o występowaniu lub liczebności gatunków z danymi środowiskowymi, są coraz częściej wykorzystywane w planowaniu ochrony przyrody i zarządzaniu ekosystemami. Kluczowe znaczenie ma tu "dobroć dopasowania" (GOF) modelu, która opisuje, jak dobrze model pasuje do obserwowanych danych.
Badacze podjęli się wyzwania zrozumienia, które cechy ekologiczne modelowanych gatunków ptaków mogą wpływać na dokładność tych modeli. W swoich badaniach porównaliśmy parametr opisany jako GOF SDM, biorąc pod uwagę kilka ekologicznych cech 56 gatunków ptaków, w tym najczęściej wykorzystywane środowisko, masę ciała, zasięg domowy, indeks specjalizacji gatunkowej (SSI), specjalizację diety oraz wykrywalność.
Co ciekawe, badania wykazały, że udatność przewidywania występowania danego gatunku ptaka, nie była znacząco związana z częstotliwością występowania, zasięgiem, masą ciała, stopniem wykrywalności czy poziomem specjalizacji diety. Mówiąc nieco bardziej technicznie, okazało się, że ptaki z dokładniejszymi modelami SDM (GOF) to gatunki żyjące na terenach trawiastych, a GOF był pozytywnie związany z SSI, co wskazuje, że gatunki bardziej specjalizujące się w konkretnych siedliskach są łatwiejsze do przewidywania.
Podkreślono, że ważne jest skupienie się nie tylko na kwestiach statystycznych związanych z efektywnością działania modelu, ale również na ekologicznych cechach poszczególnych gatunków, co może poprawić wydajność procedur modelowania i zwiększyć ich moc predykcyjną.
Zaprezentowane podejście analityczne pozwala na lepsze prognozowanie zmian w populacjach ptaków i ich rozmieszczeniu.
I na sam koniec pewna refleksja osobista. Pierwsza idea pracy i dane terenowe zostały zebrane ponad dekadę temu – w 2012 roku. Wtedy osobiście poznałem się z dr. Federico Morellim i od tego czasu przegadaliśmy wiele idei i opublikowaliśmy sporo wspólnych prac. Dziękuję!
Za: Morelli, F., Benedetti, Y., Stanford, J., Jerzak, L., Tryjanowski, P., Perna, P., & Santolini, R. (2024). Which bird traits most affect the goodness-of-fit of species distribution models? Ecological Indicators, 158, 111317.
Zdjęcie: Cezary Korkosz
