Informacija

Prielaida gyvavimo ciklo sinchronizavimui tarp plėšrūno ir grobio

Prielaida gyvavimo ciklo sinchronizavimui tarp plėšrūno ir grobio


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Skaitydamas apie plėšrūnų pasisotinimo hipotezę apie periodinių cikadų 13/17 metų gyvenimo ciklus, pradėjau domėtis jos prielaida. Beje, aš suprantu pirminio skaičiaus gyvavimo ciklo matematiką. 13 ir 17, kadangi pirminiai skaičiai dalijasi tik iš savęs ir iš 1, todėl turi kuo mažiau daliklių. Tačiau mano klausimas susijęs su prielaida, kodėl plėšrūnas net norėtų sinchronizuoti savo gyvenimo ciklą su grobio gyvenimo ciklo dalikliu.

Jei plėšrūno gyvenimo ciklas yra nustatytas, bet jo individai yra tolygiai pasiskirstę atsižvelgiant į jų vystymąsi per tą gyvenimo ciklą bet kuriuo metu (pavyzdžiui, bet kuriuo metu gali būti maždaug po lygiai subrendusių ir nesubrendusių plėšrūnų), tada kas ar skiriasi gyvavimo ciklas? Darau prielaidą, kad cikadų valgymas yra naudingiausias tam tikram plėšrūnų vystymosi etapui, todėl tik dėl to galiu galvoti, kodėl šis sinchronizavimas būtų naudingas. Beje, ar tai net teisinga prielaida šios hipotezės atžvilgiu?

Kad būtų aišku, pagrindinis mano klausimas yra, kodėl plėšrūno ir grobio gyvavimo ciklo sinchronizavimas yra svarbus, kai / jei plėšrūnai vienu metu išgyvena ne tuos pačius savo gyvenimo ciklo etapus.

Redaguoti: Kad būtų dar aiškiau, aš klausiu, kokia nauda plėšrūnui sinchronizuoti savo gyvenimo ciklą su grobiu (mano pavyzdyje cikadomis).

Mano nuoroda: Vikipedijoje rašoma taip: * Buvo iškelta hipotezė, kad didelių pirminių skaičių (13 ir 17 metų) atsiradimo laikotarpis buvo plėšrūnų vengimo strategija, priimta siekiant pašalinti potencialių plėšrūnų galimybę periodiškai padidinti populiaciją sinchronizuojant savo kartas su dalikliais. cikadų atsiradimo laikotarpis. Golesas, E.; Schulz, O.; Markus, M. (2001). „Pirminio skaičiaus ciklų pasirinkimas plėšrūno-grobio modelyje“. Sudėtingumas 6 (4): 33-38. doi: 10.1002/cplx.1040.

Aš aiškinau „savų kartų sinchronizavimą su dalikliais...“ kaip gyvenimo ciklo trukmės sinchronizavimą. Džiaugiuosi išgirdęs apie kitą interpretaciją.


Naujas atsakymas, remiantis pirmuoju user2686410 komentaru ir vėlesniais klausimo pakeitimais.

Aš aiškinau „savo kartų sinchronizavimą su dalikliais...“ kaip gyvenimo ciklo trukmės sinchronizavimą. Džiaugiuosi išgirdęs kitą interpretaciją.

Pirma, bendras Goles ir kt. tikslas. (2001) netikrina hipotezių, susijusių su cikadų gyvenimo ciklų raida per se. Atrodo, kad jų bendras tikslas galėjo būti ištirti pirminių skaičių generavimą iš skaitmeninės teorijos, naudojant biologiškai pagrįstus modelius. Pavyzdžiui, iš jų abstrakčios teiginių,

Modelis žymi dviejų iš pažiūros nesusijusių disciplinų – biologijos ir skaičių teorijos – susidūrimą. Pastarojo apribojimas suteikia savavališkai didelių pirminių skaičių evoliucinį generatorių.

ir diskusijos pabaigoje jie rašo,

Nors yra tradicinių pirminių skaičių aptikimo metodų (žr., pvz., 23 nuorodą), kurie yra greitesni už čia pateiktus metodus, pažymėtina, kad pirminiai skaičiai gali būti generuojami naudojant biologinį modelį.

Norėdami tiesiogiai atsakyti į jūsų klausimą ir, jei suprantu jų modelius, Goles ir kt. (2001) leidžia plėšrūnų ir grobio gyvenimo ciklams vystytis kartu, tačiau tai ne visada aišku.

Dabar lyginame grobį, mutuojantį pagal Y ciklą, su nuolatiniu grobiu (ciklo ilgis Y ) ties pastovus X. Analogiškai palyginame mutantų ciklus X' su reziduojančiais ciklais X at pastovus Y (Goles ir kt., 2001, p. 34; paryškinimas pridėtas).

Atrodo, kad čia jie sako, kad vieno (plėšrūno ar grobio) gyvenimo ciklas gali pasikeisti, o kitas išlieka pastovus (grobis ar plėšrūnas). Gyvenimo ciklai nesikeičia. Vėlesnės formulės ir teiginiai reiškia interaktyvų plėšrūno poveikį ir grobio gyvenimo ciklai. (Sąžiningai, jų raštas man yra šiek tiek neaiškus ir jie neapibrėžia visų savo matematinių terminų, todėl sunku vadovautis jų modelių logika.)

Nepaisant to, jų pradinių modelių rezultatai, pavaizduoti toliau esančiame paveikslėlyje, rodo, kad grobis susilieja per 17 metų gyvavimo ciklą, o plėšrūnai – 4 metų cikle. Šiek tiek sudėtingesni modeliai buvo linkę susilieti 13 ir 17 metų ciklais, nors kiti pirminiai skaičiai, tokie kaip 11, 19 ir 23, turėjo panašią tikimybę vystytis.

Golesas ir kt. (2001) savo darbo pradžioje pripažįsta, kad nėra įrodymų apie plėšrūnus, kurių periodiniai ciklai atitiktų cikadų gyvenimo ciklus. Tai atitiktų bendruosius ekologinius stebėjimus. Dauguma plėšrūnų sunaudoja daugybę grobio daiktų. Labai specializuoti plėšrūnai būtų labiau pažeidžiami išnykimo, jei išnyktų jų grobio šaltinis.

Kitas skaitmeninis modelis, sukurtas Tanaka ir kt. (2009), skirtas cikadų gyvavimo ciklo evoliucijai ištirti, visiškai neapima plėšrūnų gyvenimo ciklų. Jų rezultatai vis dar sutampa su 13 ir 17 metų gyvavimo ciklais, nors jie apribojo galimą gyvavimo ciklų diapazoną nuo 10 iki 20 metų. Taigi, atrodo, kad plėšrūnams nebūtina vystyti gyvavimo ciklą, kuris sutampa su grobio gyvavimo ciklais, kad plėšrūnų pasisotinimo hipotezė veiktų. Žinoma, tai atitinka realaus pasaulio stebėjimus, kad cikados neturi plėšrūnų, kurių gyvavimo ciklai yra susiję.

Originalus atsakymas, šiek tiek redaguotas

Cikadų atveju jos yra grobis, o ne plėšrūnai. Jie nesinchronizuoja savo gyvenimo ciklų su plėšrūnais (jei teisingai interpretuoju visą jūsų klausimą). Argumentas yra tas, kad cikados sukūrė sinchronizuotus gyvenimo ciklus, kad padidintų išgyvenimą. Kadangi per labai trumpą laiką atsiranda daug individų, labai didelis tankis reiškia, kad dauguma individų gyvens pakankamai ilgai, kad galėtų daugintis, nes plėšrūnai (paukščiai, smulkūs graužikai ir kt.) bus sotūs (žr. Williams ir Simon 1995). apžvalgai ir nuorodoms į ankstyvąją literatūrą). Kai kurie cikadų plėšrūnai visada bus šalia, todėl cikados nėra sinchronizuojamos su jokiu konkrečiu plėšrūnu.

Golesas ir kt. (2001) naudojo skaitmeninius modelius, teigdami, kad tokie gyvavimo ciklai bus linkę suartėti su pirminiais skaičiais. (Kaip aptarta aukščiau esančiame atnaujinime)

Tanaka ir kt. (2009) neseniai teigė, vėlgi naudodamas skaitinius modelius, kad pagrindiniais skaičiais pagrįsti cikadų gyvenimo ciklai išsivystė dėl Allee efekto. Allee efektas iš esmės teigia, kad yra teigiamas ryšys tarp populiacijos individų tinkamumo ir populiacijos dydžio ar tankio. Neviršijant tam tikro dydžio, populiacija negali išsilaikyti ir yra pažeidžiama išnykimui. Tanaka ir kt. teigia, kad Allee efektas lemia pagrindinius gyvavimo ciklus, esant įvairiems aplinkos parametrams. Jie taip pat teigia, kad pakaitinių gyvavimo ciklų palaikymas sumažina grupių, turinčių skirtingą gyvavimo ciklo laiką, hibridizaciją.

Panašu, kad norint suprasti cikadų gyvavimo ciklų raidą, iš tikrųjų belieka išsiaiškinti su laiku susijusius genetinius mechanizmus.

Cituota literatūra

Goles, E. ir kt. 2001. Pirminio skaičiaus ciklų parinkimas plėšrūno-grobio modelyje. 6 sudėtingumas: 33-38.

Tanaka, Y. ir kt. 2009. Allee efektas renkantis pirminių skaičių ciklus periodinėse cikadose. Proceedings of the National Academy of Sciences USA 106: 8975-8979.

Williamsas, K.S. ir C. Simonas. 1995. Periodinių cikadų ekologija, elgsena ir evoliucija. Annual Reviews of Entomology 40: 269-295.


Mike'o Tayloro atsakymas yra gerai ištirtas ir įkvėpė šį minties eksperimentą, kuris gali jums padėti.

Įsivaizduokite cikados plėšrūną, kuriam subręsti prireikia kelerių metų (tarkime, penkerių). Šio plėšrūno populiacija yra tolygiai paskirstyta visuose jo gyvenimo ciklo etapuose, bent jau iš pradžių.

Vienais metais įvyksta cikadų išsiveržimas ir visi šios plėšrūnų rūšies atstovai mėnesį ar du yra neįtikėtinai gerai maitinami. Jei šio grobio pertekliaus poveikis nėra visiškai tolygiai paskirstytas visų amžiaus grupių plėšrūnų rūšims, viena ar kita amžiaus grupė turės pranašumą. Galbūt jaunieji greičiau auga, o senukai daugiau laiko praleidžia ieškodami porų, o ne valgydami. Nesvarbu, kuris (gali būti net abu), kol jis nėra būdingas visiems plėšrūnų rūšių nariams.

Dabar išnagrinėkite kitą kartą po penkerių metų. Čia taip pat jaučiamas grobio pertekliaus poveikis (daugiau tėvų-> daugiau vaikų, didesni tėvai-> stipresni vaikai ir tt). Jei cikadų ciklas yra penkeri ar net dešimt metų, kiekviena plėšrūnų karta (arba kas antra karta), kuri sutampa su cikadų išsiveržimu, patiria tinkamumo / populiacijos iškilimą. Po daugelio pakartojimų dominuoja plėšrūnų amžiaus grupė, kuri subręsta, neršia ar bet kuo, kad gautų maksimalią naudą iš cikadų išsiveržimo. Vietoj tolygiai paskirstytų amžiaus intervalų gausite didelę plėšrūnų rūšių grupę, kuri yra sinchronizuojama, kad galėtų optimaliai pasinaudoti cikadų išsiveržimais, o tai yra bloga žinia cikadoms.

Plėšrūno gyvenimo ciklo trukmę reguliuojantis dalykas yra laikas iki lytinės brandos arba kartos laikas. Jei tai yra cikadų žiemojimo laiko veiksnys, išsivysto ciklai ir cikadoms kyla problemų. Jei cikados naudoja didelį pirminį skaičių, cikadų kartų skaičius tarp atitinkančių plėšrūnų kartų yra labai didelis. (penkerių metų plėšrūnų ciklas ir 17 metų cikadų ciklas sutampa tik kartą per 85 metus.) Kiekvienai plėšrūnų kartai, kuriai ciklas yra optimalus, 17 iš jų turi gyventi be naudos.

Paprastai tariant, ilgai trunkanti lytinė branda yra bloga žinia plėšrūnų rūšiai (visi kiti dalykai yra vienodi), todėl, mano žiniomis, nė viena rūšis nepasikeitė, kad sinchronizuotų savo kartas su cikadomis.


Abstraktus

Plėšrieji nematodai atlieka svarbų vaidmenį palaikant augalų parazitinių nematodų populiaciją ir kitą dirvožemio biotą dirvožemio ekosistemoje. Atsižvelgiant į šėrimo aparatą ir šėrimo metodus, plėšriuosius nematodus galima suskirstyti į keturias pagrindines grupes. ty., mononchidai, diplogasteridai, dorilaimidai ir afelenchidai. Šioje apžvalgoje nagrinėjami šių grupių grobuoniški požymiai. Čia taip pat aptariamas plėšriųjų nematodų biokontrolės potencialas, veiksmingumą turintys veiksniai, biologija, auginimas ir išlikimas. Autoriai išanalizavo plėšriųjų nematodų tyrimų būklę vis-a-vis augalų parazitinius ir entomopatogeninius nematodus ir pasiūlė ateities darbo kryptį, kaip juos panaudoti prieš augalų parazitinius nematodus.


Plėšrūno ir grobio gyvavimo ciklo sinchronizavimo prielaida – Biologija

Plėšrūnas formuoja migraciją, turėdamas įvairų ekologinį ir evoliucinį poveikį per visą plėšrūnų procesą, įskaitant plėšrūnų užuominų suvokimą, atsaką prieš plėšrūnus ir mirtingumą.

Migrantai naudojasi socialine informacija ir mokymusi, kad įveiktų kintamų ir nepažįstamų plėšrūnų užuominų iššūkį migruojančiame kraštovaizdyje.

Energingi migracijos poreikiai gali suvaržyti plėšrūnų atsaką, tačiau suvaržymai dažnai priklauso nuo konteksto ir netrukdo kai kuriems migrantams parodyti didelio ir veiksmingo atsako.

Dėl migracijos grobis tampa pažeidžiamas plėšrūnų, tačiau migrantai taiko įvairias strategijas, siekdami subalansuoti riziką ir naudą, įskaitant gyvenimo istoriją ir atsaką prieš plėšrūnus.

Žmonės gali netiesiogiai pakenkti migruojančioms populiacijoms, keisdami grobuonišką kraštovaizdį, į ką reikėtų atsižvelgti rengiant išsaugojimo ir valdymo planus.

Migruojantis grobis per visą savo gyvenimo ciklą patiria erdvinį kintamą grobuonį. Jie susiduria su unikaliais iššūkiais naršydami šiame grobuoniškame kraštovaizdyje, o tai turi įtakos jų rizikos suvokimui, plėšrūnų atsakams ir dėl to kylančiam mirtingumui. Įvairūs ir nepažįstami plėšrūnų ženklai migracijos metu gali apriboti tikslų rizikos suvokimą, o migrantai dažnai pasikliauja socialine informacija ir mokosi kompensuoti. Energingi migracijos poreikiai riboja plėšrūnų atsaką, dažnai dėl nuo konteksto priklausančių modelių. Nors migracija gali padidinti mirtingumą, migrantai taiko įvairias strategijas, siekdami subalansuoti riziką ir naudą, įskaitant gyvenimo istoriją ir atsaką prieš plėšrūnus. Žmonės dažnai sąveikauja su migruojančiu grobiu visoje erdvėje ir keičia mirtingumo riziką bei atsaką prieš plėšrūnus, o tai gali išaugti ir paveikti migruojančias populiacijas, todėl į tai reikėtų atsižvelgti saugant ir valdant.


Filialai

Jūrų aplinkos chemijos ir biologijos institutas ICBM, Oldenburgo universitetas, Oldenburgas, Vokietija

Helmholtzo funkcinės jūrų biologinės įvairovės institutas, Oldenburgo universitetas (HIFMB), Oldenburgas, Vokietija

Fizikos ir astronomijos institutas, Potsdamo universitetas, Potsdamas, Vokietija

Ekologijos ir ekosistemų modeliavimo katedra, Potsdamo universitetas, Potsdamas, Vokietija

Guntramas Weithoffas ir Ursula Gaedke

Berlyno-Brandenburgo pažangių biologinės įvairovės tyrimų institutas, Berlynas, Vokietija

Guntramas Weithoffas ir Ursula Gaedke

Biologijos katedra, McGill universitetas, Monrealis, Kvebekas, Kanada

Taip pat galite ieškoti šio autoriaus PubMed Google Scholar

Taip pat galite ieškoti šio autoriaus PubMed Google Scholar

Taip pat galite ieškoti šio autoriaus PubMed Google Scholar

Taip pat galite ieškoti šio autoriaus PubMed Google Scholar

Taip pat galite ieškoti šio autoriaus PubMed Google Scholar

Įnašai

B.B., G.F.F., G.W. ir U.G. suprojektavo tyrimą, L.R., G.F.F. ir G.W. atliko eksperimentus, B.B. ir L.R. atliko skaitmeninius modeliavimus ir duomenų analizę, B.B. ir G.F.F. parašė referatą. Visi autoriai aptarė rezultatus ir pakomentavo rankraštį.

Autorius susirašinėjimui


Autoriaus informacija

Dabartinis adresas: Seed-x., Magšimimas, Izraelis

Filialai

Augalų patologijos ir mikrobiologijos katedra, Žemės ūkio, maisto ir aplinkos fakultetas, Jeruzalės hebrajų universitetas, 76100, Rehovot, Izraelis

Rajesh Sathyamoorthy, Yuval Kushmaro, Or Rotem, Ofra Matan ir Edouardas Jurkevitch

Burnos biologijos skyrius, Rutgerso dantų medicinos mokykla, Niuarkas, NJ, JAV

Biologinės statistikos skyrius, Gertnerio epidemiologijos ir sveikatos politikos tyrimų institutas, Chaim Sheba medicinos centras, Tel Hashomer, Izraelis


Rezultatai

AUGIMAS DĖL IŠSKIRTINĖS DIETOS HYALELLA MONTEZUMA

Su 70% asimiliacijos efektyvumu E. montezuma turi neigiamą energijos biudžetą per visą savo gyvavimo laikotarpį ir niekada neparodė teigiamo augimo. Tačiau modeliuojant, kai asimiliacijos efektyvumas buvo nuo 75 iki 90%, kas 5% padidinus efektyvumą, galutinė biomasė padidėjo mažiausiai 322 mg (1 lentelė).

SUMAŽINKITE ŠĖRIMO SĖKMĘ

Pašarų paieškos efektyvumo sumažėjimas daugiau nei 25 % visada lemdavo numatomą mirtį E. montezuma nepriklausomai nuo to, kada jo gyvavimo cikle įvyko streso laikotarpis (2 lentelė). Mirtis atsirado dėl neaugimo (pvz., kai išsiritę jaunikliai iš karto patyrė maisto ieškojimo stresą) arba dėl to, kad išaugo daugiau nei 50 % pradinės biomasės. Tačiau jaunikliai visada neišgyvendavo, jei stresas buvo sukeltas per 2 mėnesius nuo išsiritimo (2 lentelė).

ALTERNatyvaus grobio TIPO ĮDĖJIMAS Į RAISTĄ

Jeigu E. montezuma sunaudoja mažai oligochaetų, todėl padidėjęs grynasis energijos prieaugis lėmė didesnę maksimalią biomasę (1577 mg per 12 mėnesių) (3 lentelė). Oligochetų papildymas racione taip pat kompensavo energijos trūkumą dėl sumažėjusio pašaro ieškojimo efektyvumo. H. montezuma. Sumažėjusio maitinimosi efektyvumo poveikis jaunikliams buvo ne toks ryškus E. montezuma dėl didesnio poveikio bendrai asimiliuotai energijai, kurią oligochaetų pridėjimas padarė mažesnių dėlių energijos biudžetui (3 lentelė).

KINTINGAS AKTYVUS MĖŠAUS LAIKAS POVEIKIS

Padidinus pašarų ieškojimo aktyvumą l h, biomasė sumažėjo 38,4 % E. montezuma lyginant su dėlėmis, maitinamomis 4 val. parą –1 (4 lentelė). Tačiau l h sumažinus pašarų ieškojimo aktyvumą, galutinė biomasė padidėjo 60,8 %.

Kada E. montezuma yra modifikuoti taip, kad būtų naudojamas oportunistinis bentoso pašarų ieškojimo būdas, kaip ir kiti susiję erpobdellidai, dėl didesnių aktyvaus pašaro ieškojimo išlaidų ir mažesnio maitinimosi efektyvumo naudojant šį pašarų ieškojimo būdą E. montezuma po 365 dienų pasiekiant tik 197 mg biomasę (4 lentelė).


Abstraktus

Klimato kaita keičia sezoninį organizmų gyvavimo ciklo įvykių laiką visoje planetoje, tačiau pokyčių mastas tarp taksonų dažnai skiriasi [Thackeray SJ ir kt. (2016 m.) Gamta 535:241–245]. Dėl to gali pasikeisti laiko santykiai tarp rūšių ir pakeisti sąveikos stiprumą. Daugybė darbų ištyrė, kas atsitinka, kai koevoliucinės rūšys pasikeičia iš sinchronizavimo, tačiau praktiškai jokie tyrimai neparodė klimato sukeltos sinchronizacijos poveikio, kuris galėtų pašalinti laiko kliūtis tarp rūšių ir sukurti naujas sąveikas. Ištyrėme, kaip plėšrūnas Kodiak rudasis lokys (Ursus arctos middendorffi), reagavo į asimetrinius fenologinius poslinkius tarp pirminių trofinių išteklių, sockeye lašišos (Oncorhynchus nerka) ir raudonieji šeivamedžiai (Sambucus racemosa). Tais metais, kai pavasario oro temperatūra buvo neįprastai aukšta, šeivamedžio uogos derėjo keliomis savaitėmis anksčiau ir tapo prieinamos tuo laikotarpiu, kai lašišos neršė intakų upeliuose. Meškos pasitraukė iš lašišų neršimo upelių, kur paprastai sunaikina 25–75 % lašišų [Quinn TP, Cunningham CJ, Wirsing AJ (2016) Oekologija 183:415–429], maitintis uogomis gretimose kalvų šlaituose. Šis grobio keitimo elgesys susilpnino ikonišką plėšrūno ir grobio sąveiką ir greičiausiai pakeitė daugybę ekologinių funkcijų, atsirandančių lokiams ieškant lašišų [Helfield JM, Naiman RJ (2006) Ekosistemos 9:167–180]. Mes dokumentuojame, kaip klimato sukeltas išteklių fenologijos poslinkis gali pakeisti maisto tinklus naudojant kitą mechanizmą, o ne trofinį neatitikimą. Šiuo metu akcentuojant išskirtinę vartotojų ir išteklių sąveiką, nepavyksta užfiksuoti, kaip klimato pakitusios fenologijos perplanuoja išteklių prieinamumą ir keičia energijos srautus per ekosistemas.

Daugelis trofinių išteklių yra trumpalaikiai prieinami ir nesuteikia galimybės ieškoti maisto ištisus metus. Vienas iš būdų, kaip vartotojai gali išlikti dėl trumpalaikių išteklių, yra integruoti kelis išteklių taksonus, kurie pasižymi viena kitą papildančia dinamika ir atsiranda nuosekliai laikui bėgant (1). Kadangi klimato kaita skirtingai keičia išteklių taksonų fenologiją (2 ⇓ –4), maitinimosi galimybės, kurios kažkada atsirado nuosekliai, gali atsirasti vienu metu. Daugelis tyrimų ištyrė, kaip fenologiniai atskirų išteklių poslinkiai veikia specialistus vartotojus (5 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ –10). Priešingai, nepaisant plataus sutarimo, kad generalistams greičiausiai seksis geriau nei specialistams (7 ⇓ ⇓ ⇓ –11), menkai suprantama, kaip bendrieji vartotojai reaguoja į nevienalyčius fenologinius pokyčius daugelyje išteklių. Ankstesni darbai parodė, kad santykinio alternatyvių grobio taksonų gausos pokyčiai gali priversti plėšrūnus persijungti tarp jų (12), tačiau iš esmės nežinoma, ar grobio santykinės fenologijos pokyčiai gali turėti panašų poveikį. Grobio keitimas gali turėti įtakos maisto tinklų stabilumui (12) ir gali turėti didelį ekologinį poveikį, kai dalyvauja viršūnių plėšrūnai (13). Čia dokumentuojame, kaip daugelio išteklių fenologinių reakcijų kitimas veikia paprastai stiprią plėšrūno ir grobio sąveiką.

Rudieji lokiai (Ursus arctos) yra viršūniniai plėšrūnai, kurie intensyviai medžioja neršiančias lašišas (Oncorhynchus spp.) Ramiojo vandenyno šiaurės pakrantės ekosistemose. Ši sąveika turi platų poveikį, įtakojančią ne tik lokių energijos biudžetą ir demografinius rodiklius (14, 15), bet ir lašišų populiacijų evoliuciją (16), augalų apdulkintojų koevoliuciją (17) ir jūrinių augalų išplitimą. gautas maistines medžiagas į sausumos maisto tinklus (18, 19). Kaip bendrininkai, lokiai sunaudoja daugybę laikinai papildomų išteklių, įskaitant lašišą, naujagimius kanopinius gyvūnus, žolinę augmeniją ir vaisius. Rudiesiems lokiams Kodiako saloje, Aliaskoje (1 pavA), sockeye lašiša (Oncorhynchus nerka, 1 pavB) ir raudonieji šeivamedžiai (Sambucus racemosa, 1 pavC) yra pagrindiniai maisto produktai, turintys papildomą laiko dinamiką. Visose Kodiak neršto buveinėse lašišos neršia ilgiau nei 4 mėnesius (20), tačiau labiausiai pažeidžiamos plėšrūnų neršdamos sekliuose upeliuose (21, 22) nuo liepos pradžios iki rugpjūčio. Sekliuose upeliuose lokiai gali nužudyti prieš išnerštą lašišą, kuri yra iki trijų kartų energingesnė nei senstančios žuvys (22, 23). Raudonosios šeivamedžio uogos paprastai sunoksta lašišų plėšrūnų lango pabaigoje, o lokiai gali juos auginti nuo rugpjūčio pabaigos iki rugsėjo pradžios. Mes įvertinome lašišų neršto ir šeivamedžio uogų brendimo fenologiją per 55 metus, remdamiesi stebėtais duomenimis ir kalibruotu auginimo laipsnio dienos modeliu (atitinkamai lašišoms ir šeivamedžio uogoms Metodai). Apskaičiuota šeivamedžio uogų vaisingumo fenologija labai skyrėsi įvairiais metais – nuo ​​liepos 14 d. iki rugsėjo 28 d. (vidurkis, rugpjūčio 14 d. SD = 13,9 d.), tuo tarpu apskaičiuota lašišų neršto fenologija buvo gana nuosekli ir svyravo nuo liepos 19 d. iki rugpjūčio 2 d. (vidurkis, liepos 27 d. SD = 3,5 d 2 pav A ir B). Skirtingas uogų ir lašišų fenologinis jautrumas lėmė didelius jų laiko sutapimo skirtumus tarp metų, o per laiko eilutę didėjo persidengimo tendencija (dėl didėjančios pavasario oro temperatūros S1 pav.A 2 pavB). Ištyrėme lokių maitinimosi elgesį pagal skirtingus fenologinio sutapimo scenarijus, atitinkančius dabartines ir numatomas vidutines klimato kaitos sąlygas.

Pagrindiniai Kodiak rudojo lokio trofiniai ištekliai ir jų pasiskirstymas. (A) Tyrimų sistemos žemėlapis, kuriame pavaizduoti plotai, kuriuose yra 10–40 % raudonojo šeivamedžio žemių dangos (raudona), ir upeliai/upės, kuriose auga lašiša (Oncorhynchus nerka) neršti (juodos linijos). Geltonos žvaigždės nurodo keturis židinio intakus, kuriuose kiekybiškai įvertinome lašišų gausą ir stebėjome lokių veiklą. (B) Neršiančios lašišos, patenkančios į intakų upelį tiriamojoje teritorijoje. (C) Raudonasis šeivamedžio krūmas su prinokusiomis uogomis.

Rudųjų lokių trofinių išteklių fenologiniai pokyčiai. (A) Numatomas raudonojo šeivamedžio uogų nokimo pradžia (1949–2015 m. n = 67 m.) ir apytikslės dygliuotųjų lašišų neršto datos Karluko baseine, Aliaskos upeliuose (1961–2016 m., n = 56 m.). (B) Prinokusių raudonųjų šeivamedžių uogų (raudonos) ir upelyje neršiančios paprastosios lašišos (mėlyna) laiko eilutė. (C) Kasmetinės lašišų, tekančių upeliuose, kurios laikinai sutampa su raudonųjų šeivamedžių uogų kiekiu, metinės dalies histograma.

Stebėta oro temperatūra ir raudonojo šeivamedžio fenologinio modelio veikimas. (A) Vidutinė pavasario/vasaros (kovo–rugpjūčio mėn.) temperatūra 1949–2016 m. Karluko ežere, Aliaskoje. Pilka linija žymi mažiausių kvadratų regresijos liniją su lygtimi y = 0.016× − 23.3 (P < 0,01). Raudoni taškai rodo 5 metus, kai buvo stebima raudonojo šeivamedžio fenologija. (B) Vidutinės pavasario/vasaros temperatūros (kovo–rugpjūčio mėn.), apskaičiuotos 1949–2016 m., Tukey langelio diagrama (paryškinta vertikali linija rodo medianą, langelis reiškia 25 ir 75 kvartilius, linijos tęsiasi iki 1,5 × tarpkvartilio diapazono, už kurio nuokrypiai rodomi kaip taškai ). Raudoni taškai rodo vidutinę auginimo sezono temperatūrą tais metais, kai buvo stebima šeivamedžio uogų fenologija (62 % GDD sąlygų, išreikštų 1949–2016 m.). (C) Prinokusių šeivamedžių uogų atsiradimo nuo 1949 m. iki 2016 m. užuomazga. Vertikalių stulpelių ilgis rodo apskaičiuotos uogų fenologijos neapibrėžtumą, apskaičiuotą kaip 95 % pasikliautinieji intervalai tarp vidutinių auginimo laipsnių dienų, reikalingų prinokusioms uogoms užauginti. Brūkšninės linijos rodo ekstrapoliuotas prognozes, o pilka linija rodo mažiausių kvadratų regresijos liniją su lygtimi y = −0.2508× + 723.4 (t = −3.11 P < 0,01). (D) Stebėta raudonojo šeivamedžio uogų fenologija, palyginti su numatoma fenologija, naudojant kryžminį patvirtinimą. Pilka punktyrinė linija rodo 1:1 liniją, o klaidų juostos rodo 95% prognozuojamos fenologijos pasikliautinuosius intervalus. Vidutinė absoliuti prognozuojamos fenologijos paklaida buvo 1,4 d. Stebėta ir prognozuojama fenologija buvo labai teigiamai koreliuojama (Pearson's r = 0.99).

Naudojome kelis nepriklausomus metodus, kad kiekybiškai įvertintume lokių maisto ieškojimą per metus, kai ištekliai sutampa skirtingai (2 pav. B ir C). Visi įrodymai rodo, kad lokiai keičia lašišą prie uogų, kai abu ištekliai atsiranda kartu. Pavyzdžiui, 8 metų tyrimai iš oro Karluko upės baseine parodė, kad didesnė fenologinė sinchronija tarp lašišų ir uogų buvo susijusi su mažesniu lokių skaičiumi upelio neršto vietose (t. y. su lašišomis mintančių individų skaičiumi) (3 pav.A). Panašiai 31 m. atliktas oro tyrimas už Karluko upės baseino parodė, kad ankstesnės šeivamedžio uogų nokinimo datos (kurios sutampa su lašiša) buvo susijusios su mažesniu lokių skaičiumi upeliuose, kur lašišos neršia (3 pav.).B). Per kelerius metus lokių skaičius geriausiose lašišų maitinimosi vietose sumažėjo, kai lašišų bėgimo metu atsirado šeivamedžių (3 pav.C). Anomaliai šiltais 2014 ir 2015 metais GPS antkakliukai fenologinio sutapimo laikotarpiais persikėlė iš lašišų maitinimosi buveinių į uogų maitinimosi buveines (4 pav.). Iš 2015 m. didelio sutapimo metų gautų šeivamedžių kiekio analizė parodė, kad lokiai tikrai valgė raudonuosius šeivamedžius, o ne kokį kitą nelašišų maistą: 125 iš 151 prie lašišų upelių aptiktų šeivamedžių uogų daugiausia buvo raudonųjų šeivamedžių uogų (S2 pav.). 2010 m., kai nepastebėjome prinokusių raudonųjų šeivamedžių uogų, GPS antkakliai lokiai nesikeitė tarp maitinimosi buveinių, nes jie ir toliau maitinosi daugiausia lašišomis (4 pav.).

Išteklių fenologijos poveikis lokių skaičiui lašišų upeliuose. (A) Vidutinis lokių skaičius septyniuose neršiančių lašišų upeliuose Karluko baseine, palyginti su raudonojo šeivamedžio ir lašišos persidengimu. Duomenys iš 113 tyrimų iš oro, apimančių 2008–2015 m. Taškai rodo vidutinį metinį lokių skaičių (n = 8), klaidų juostos = 1 SEM. (B) Vidutinis lokių skaičius, palyginti su šeivamedžio uogų nokinimo data (išteklių sutapimo pavyzdžiu). Duomenys iš 317 tyrimų iš oro (1982–2015 m. n = 31 dėl trūkstamų metų) šešių upelių ir upių už Karluko baseino ribų. Klaidų juostos = 1 SEM. (C) Kasdieniniai lokių aptikimai (loeso išlyginta juoda linija ir taškai) ir apskaičiuotas lašišų gausumas keturiuose Karluko ežere, Aliaskoje, intakuose (mėlyna spalva nuspalvinta sritis). Raudoni kvadratai rodo apytikslius raudonojo šeivamedžio uogų prinokimo laikotarpius. Norėdami paaiškinti lokių skaičiaus kintamumą, pritaikome neigiamą binominį apibendrintą tiesinį modelį su prognozėmis, įskaitant metus, uogų buvimą, lašišų gausą ir uogų buvimo ir lašišų gausos sąveiką (S5 pav.). Teigiamas ryšys tarp lašišų gausos ir lokių aptikimo reikšmingai susilpnėjo esant uogoms [lašiša, z = 11,18 (P < 0,0001) uogos, z = –2,46 (P = 0,014) uogos*lašiša, z = –2,70 (P = 0.0070) n = 78, 80, 135 atitinkamai 2013, 2014, 2015 m.].

Dinaminis linijinis lokių buveinių naudojimo modelis, susijęs su uogų prieinamumu. Mėlyni taškai rodo kasdienius natūralaus žurnalo transformuotus visų rudųjų lokių vietovių, užfiksuotų uogų buveinių plotuose, ir visų lašišų buveinių plotuose užfiksuotų vietovių santykius (žr. Metodai dėl buveinių klasifikavimo informacijos). Raudoni langeliai žymi laikotarpius, kuriais prisirpusios raudonos šeivamedžio uogos buvo prieinamos lokiams. 2010 m. uogų fenologijos dėžutė nerodoma, nes tais metais neprinokusių uogų nepastebėta. Norėdami paaiškinti buveinių naudojimo kintamumą, prie šių duomenų pritaikome dinaminį tiesinį modelį (juoda linija). Dinaminis tiesinis modelis gali būti laikomas tiesinės regresijos modelio išplėtimu, kai pertrauka arba koeficientai kinta laikui bėgant kaip atsitiktinis ėjimas. Vienas iš dinaminio tiesinio modelio naudojimo pranašumų yra tas, kad modelių lankstumas gali geriau užfiksuoti pagrindinius procesus nei modeliai su pastoviais parametrais (regresija, apibendrinti priediniai modeliai) ir sumažinti laiko autokoreliaciją (61, 62). Įdiegėme dinaminius linijinius modelius su laiku kintančiomis pertraukomis ir pastoviais fiksuotais metų efektais, Julijaus data (ir Julijaus datos kvadratu) ir indikatoriumi, naudojantį uogų lango buvimą / nebuvimą. Tiek 2014 m., tiek 2015 m., kai buvo prinokusių uogų, lokiai uogų buveinėje naudoja daugiau nei lašišų (P < 0,0001).

GPS antkakliu turinčių lokių patelių buveinė. Valandinių rudųjų lokių patelių, esančių lašišų (mėlynųjų) arba raudonųjų šeivamedžių (raudonųjų) buveinių plotuose, dalis. Raudoni langeliai žymi periodus, kuriais prisirpusios raudonos šeivamedžio uogos buvo prieinamos lokiams. 2010 m. uogų fenologijos dėžutė nerodoma, nes tais metais neprinokusių uogų nepastebėta. Norėdami paaiškinti buveinių naudojimo kintamumą, šiems duomenims pritaikome dinaminį tiesinį modelį. Kai buvo prinokusių uogų, lokiai naudojo uogų buveinę dažniau nei lašišos (P < 0,0001 S5 pav.). Po rugsėjo 1 d. lašišos daugiausia neršia ežerų ir upių buveinėse (20), kur lašišos yra daug mažiau pažeidžiamos lokių (21, 22).

Rudojo lokio išmatų sudėties duomenys iš Karluko baseino, Aliaska. Kiekviena apklausa buvo atliekama naudojant skirtingą protokolą, tačiau visi rodo, kiek išbėrimų visiškai arba daugiausia iš vieno maisto. 1957 m. apklausa (52) buvo vizualiai apskaičiuota 140 skausmų, iš kurių 49 buvo tik vienas maistas. 2011 m. išmetimai (38) buvo paimti iš aštuonių antkakliuotų lokių patelių guoliaviečių 2011 m. Turinys ištirtas mikroskopiškai, vertės pakoreguotos pagal skirtingą išnykimą (60). 2015 m. duomenys yra iš Karluko apylinkių upelių tyrimo laikotarpiu su lašiša ir šeivamedžiais (2016 m. rugpjūčio 21 d. Metodai). Nors kai kuriose skraidėse buvo mišrių maisto likučių, kiekvienas buvo klasifikuojamas pagal vyraujantį maistą.

Keičiant maistą, šeivamedžio vaisių fenologijos pokyčiai sutrikdė įprastai stiprią plėšrūno ir grobio sąveiką tarp rudųjų lokių ir lašišų. Numanomas maisto keitimas nustebino, nes šeivamedžio uogos yra tik maždaug 50 % tiek energijos tankios kaip neršiančios lašišos (11,4 kJ/g sausos masės, palyginti su 21,7 kJ/g sausos masės) (23), o lašišų medžiojantys lokiai gali pasirinktinai suvartoti porcijas lašišų. skerdenos, kurios yra dar energingesnės (24). Jei lokius varžo asimiliacija ir grobio energijos tankis, kaip rodo jų selektyvus lašišos vartojimas (24), kodėl jie turėtų pereiti prie mažiau energijos turinčio maisto? Dietos, kuriose suvartojama kuo daugiau energijos, gali nepavykti padidinti augimo, jei maisto makroelementų sudėtis yra neoptimali ir sumažina maisto konversijos efektyvumą (25). Šėrimo bandymuose lokiai, kuriems buvo pateikti įvairūs maisto produktai, pasirinko mišrų maistą, kuriame baltymai sudarė 11–21 % metabolizuojamos energijos (ME). Palyginti su eksperimentiškai manipuliuojamomis dietomis (daugiau ir mažiau baltymų), buvo įrodyta, kad lokių pasirinktas baltymų kiekis padidina augimo greitį, kai maitinamas ad libitum (25, 26). Neršiančiose lašišose yra neoptimaliai daug baltymų (83,7 % ME iš baltymų), tačiau šeivamedžio vaisių baltymų kiekis yra panašus į nelaisvėje laikomų lokių (12,8 % ME iš baltymų). Manome, kad makroelementų optimizavimas yra pats švelniausias mūsų pastebėto maisto keitimo paaiškinimas, tačiau norint tiesiogiai patikrinti šią hipotezę, reikia atlikti tolesnius tyrimus. Nors kitų ekosistemų lokiai dažnai maišo baltymų turinčią lašišą su mažai baltymų turinčiomis, angliavandenių turinčiomis uogomis, kad optimizuotų makroelementų suvartojimą (26), šeivamedžio uogose yra daugiau baltymų nei daugumoje rudųjų lokių uogų (27), be to, jie auga tankiuose telkiniuose. turėtų sumažinti tvarkymo laiką (27). Dėl šių skirtumų lokiai, valgantys raudonųjų šeivamedžių uogas, gali greitai priaugti svorio nemaišant maisto. Although there is increasing recognition that energetic costs can drive large-scale patterns of space use in animals (28), costs associated with assimilation (i.e., due to the macronutrient composition of prey) are rarely considered in such analyses and are often assumed to be constant across prey taxa (28).

Our phenology analysis suggests the temporal overlap of elderberry and salmon is increasing. Salmon spawning phenology showed no significant trend over the time-series (t = −1.60 P = 0.12), but red elderberry phenology became 2.5 d earlier per decade (t = −3.11 P = 0.003). If these trends continue, by 2070, the average onset of berry availability would occur during the average peak of salmon availability, such that the anomalous phenological overlap we observed in 2015 would be typical. How would this affect bears? When two resources become synchronized in time, their combined duration of availability decreases, which can decrease consumer fitness (29). However, synchronizing two resources also creates redundancy in the resources available at a specific time of year, providing insurance in case one resource fails (30). In our study system, the outcome of these two effects will likely depend on how critical early-season foraging opportunities are for bears and whether there are alternative late-season resources to replace elderberries. Regardless, coastal brown bear populations will continue to depend on healthy salmon runs to meet much of their energy needs.

There is a strong need for research on phenological change to move beyond two species interactions (i.e., between a predator and a single prey taxa) and begin to address the complex multispecies interactions that are pervasive in real food webs (31, 32). It is widely recognized that indirect effects can strongly mediate ecological dynamics such that species interactions cannot be understood without accounting for the effects of shared competitors, prey, and predators (33 ⇓ –35). In this study, salmon and elderberry interacted indirectly via a shared relationship with brown bears. Phenological shifts in elderberry likely triggered prey switching away from salmon, attenuating a trophic linkage with disproportionate ecological significance (15 ⇓ ⇓ ⇓ –19). We suggest that similarly strong and underappreciated responses are occurring elsewhere as climate change reschedules species interactions across ecosystems.


Predator and parasitoid insects along elevational gradients: role of temperature and habitat diversity

Elevational gradients are characterized by strong abiotic variation within small geographical distances and provide a powerful tool to evaluate community response to variation in climatic and other environmental factors. We explored how temperature and habitat diversity shape the diversity of holometabolous predator and parasitoid insects along temperate elevational gradients in the European Alps. We surveyed insect communities along 12 elevational transects that were selected to separate effects of temperature from those of habitat diversity. Pitfall traps and pan traps were placed every 100 m of elevation increment along the transects ranging from 120 to 2200 m a.s.l. Sampling took place once a month from June to September 2015. Four groups characterized by having at least one life stage behaving as predator or parasitoid were examined: tachinids (Diptera), hoverflies (Diptera), sphecids (Hymenoptera) and ground beetles (Coleoptera). Species richness and evenness changed with elevation, but the shape and direction of the elevation–diversity patterns varied between groups. The effect of temperature on species richness was positive for all groups except for hoverflies. Habitat diversity did not affect species richness, while it modulated the evenness of most groups. Often, elevational patterns of species richness and evenness were contrasting. Our study indicates that natural enemies characterized by diverse ecological requirements can be differentially affected by temperature and habitat diversity across the same elevational gradients. As climate warming is predicted to increase mean annual temperatures and exacerbate weather variability, it is also expected to strongly influence natural enemies and their ability to regulate herbivore populations.

Tai prenumeruojamo turinio peržiūra, prieiga per jūsų įstaigą.


The scientific study of time may primarily be the domain of physicists, but biologists are well aware that time is fundamental to a species’ survival, and it’s a concept that climate change brings into sharp relief. Phenology is the timing of life-cycle events in biological organisms like plants and animals. The synchronization of those events, like the breeding, foraging, or migration seasons with the environment may be disrupted thanks to climate change.

For example, the annual migration of monarch butterflies evolved to coincide with the availability of milkweed. The humpback whales return each year at the same time to feed in the nutrient-rich polar waters. If climate change results in changes in the availability of those resources, shifting their peak availability to earlier or later in the year, the mismatch can result in precipitous population declines. That’s especially problematic for migratory species, which rely on cues like temperature or the length of the day (or night) to know when it’s time to move.

And indeed, research efforts have yielded important information on how the changing climate may affect migrants and the resources on which they rely. But the migrants themselves are also a resource, for their predators. And according to National Park Service researcher Christopher J. Sergeant, “virtually no studies have explored how climate change affects the synchronisation of these predator–prey migrations.”

That is what Sergeant and his colleague set out to change. They report their findings, which focus on the relationship between Dolly Varden, a species of Alaskan char, and their migrating food source, salmon eggs, in the journal Gėlo vandens biologija.

Salmon are known for migrating each year, moving nutrients from marine waters into freshwater streams, rivers, and lakes. They deposit those nutrients in the form of eggs, when they spawn. As the planet’s higher latitudes have warmed, the salmon have altered the timing of their spawning season. What Sergeant and his group wanted to know was how the altered salmon migration affected the animals who rely on salmon – and their eggs – for survival. While Dolly Varden can acquire most of the yearly energy intake by feasting on salmon eggs, they must do so during a very narrow window in which the salmon spawn. That window can be as short as two to six weeks.

If the char are even a little bit early or late, relative to the salmon, they could find themselves without enough to eat. Can the char adjust their own migration to match that of the salmon? Sergeant focused on Auke Creek, near the southeastern coast of Alaska.

The researchers found a rare bit of good news when it comes to climate change. The Dolly Varden have managed to stay in sync with the salmon, despite the salmons’ shifting spawning season. By adjusting the timing of their migration from the ocean to freshwater, the char have retained access to their eggy feasts.

But how? Instead of taking migration cues from environmental variables like water temperature, the researchers suspect that the Dolly Varden simply wait around near the stream entrance for the salmon to begin moving upstream. “Dolly Varden in south-eastern Alaska, which typically do not migrate long distances offshore and often remain near stream entrances,” they write, “are likely to either see adult salmon entering a catchment or smell the production of salmon eggs.” In other words, the Dolly Varden never travel far enough from the streams to miss noticing the salmon returning to spawn.

What this all suggests is that changing phenology may not necessarily sentence predators to their doom. The dumb system of evolution has done something exceedingly clever, for some species at least. It’s set their migration to cue to the presence of their food itself, rather than some additional environmental variable. “Some predators,” the researchers conclude, “may be more resilient to trophic mismatch than ecologists often assume.” – Jason G. Goldman | 02 January 2015

Šaltinis: Christopher J. Sergeant, Jonathan B. Armstrong, & Eric J. Ward (2014). Predator-prey migration phenologies remain synchronised in a warming catchment, Freshwater Biology, DOI: http://dx.doi.org/10.1111/fwb.12524

Header image: Top, sockeye salmon via Wikimedia Commons/cacophony bottom, Dolly Varden via J. Armstrong, used with permission.


Žiūrėti video įrašą: ფიზიოლოგიური ციკლი და კონტრაცეპცია, სრული ვიდეოვერსია, 27 ივლისი, 2016 (Birželis 2022).