На протяжении многих лет ученые были заинтригованы распределением видового изобилия на нашей планете. Является ли большинство видов редкими? Или же существует больше распространенных видов, чем мы думаем? Новаторское исследование, проведенное под руководством ученых из Немецкого центра интегративных исследований биоразнообразия (iDiv), Университета Мартина Лютера Галле-Виттенберг (MLU) и Университета Флориды (UF), проливает свет на эту загадку, позволяя получить ценные сведения о глобальном распределении видового изобилия (gSAD).
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Ecology and Evolution, использованы данные Глобального информационного фонда биоразнообразия (Global Biodiversity Information Facility, GBIF), содержащего более 1 млрд наблюдений за видами с 1900 по 2019 гг. Проанализировав данные по 39 различным группам видов, включая птиц, насекомых и млекопитающих, исследователи смогли выявить закономерности в численности видов, которые десятилетиями не давали покоя ученым.
Лог-серии и лог-нормальные модели
В течение многих лет для объяснения распределений численности видов предлагались две основные модели. Модель логарифмического ряда Р.А. Фишера предполагает, что большинство видов крайне редки, а по мере уменьшения их численности число обычных видов сокращается. С другой стороны, логнормальная модель Ф.В. Престона утверждает, что лишь несколько видов являются по-настоящему редкими, а большинство видов находится где-то посередине спектра обилия.
До сих пор ученые не могли определить, какая из моделей точно описывает глобальное видовое изобилие. Цель данного исследования - восполнить этот пробел, проанализировав огромный объем данных и выяснив истинное положение дел в распределении видов.
Раскрытие глобального распределения численности видов
Исследователи обнаружили, что для хорошо изученных групп видов, таких как птицы, модель gSAD полностью раскрыта. Она состоит из нескольких чрезвычайно редких видов, многих редких видов и нескольких обычных видов. Этот вывод согласуется с логнормальной моделью Ф.В. Престона и служит дополнительным подтверждением правильности данной модели распределения.
Однако для других групп видов, таких как насекомые, завеса остается частично приоткрытой. Это подчеркивает важность постоянного мониторинга биоразнообразия для получения полного представления о численности видов на Земле.
Доктор Кори Каллаган, первый автор исследования, подчеркивает значение базы данных GBIF для содействия исследованиям биоразнообразия. "База данных GBIF - это удивительный ресурс для всевозможных исследований, связанных с биоразнообразием, особенно потому, что она объединяет данные, собранные как профессиональными, так и гражданскими учеными по всему миру", - говорит он.
Последствия для сохранения биоразнообразия
Понимание распределений численности видов имеет решающее значение для эффективной работы по сохранению биоразнообразия. Определив, какие виды являются обычными, а какие - редкими, ученые могут соответствующим образом расставить приоритеты в природоохранных мероприятиях.
Доктор Энрике Перейра (Henrique Pereira), соавтор исследования и руководитель исследовательской группы iDiv по сохранению биоразнообразия, подчеркивает важность полученных результатов. "Знание того, сколько видов являются обычными или редкими, имеет ключевое значение для управления биоразнообразием", - поясняет он. "Действия по сохранению биоразнообразия должны соответствовать специфическим потребностям каждой группы видов, и данное исследование позволяет получить ценные сведения о закономерностях их численности".
Цитаты экспертов:
- "Знание того, сколько видов являются обычными или редкими, имеет ключевое значение для управления биоразнообразием". - Доктор Энрике Перейра (Henrique Pereira), соавтор исследования и руководитель исследовательской группы iDiv по сохранению биоразнообразия.
- База данных GBIF - это потрясающий ресурс для всевозможных исследований в области биоразнообразия, особенно потому, что она объединяет данные, собранные как профессиональными, так и гражданскими учеными по всему миру". - Доктор Кори Каллаган (Corey Callaghan), первый автор исследования.
