生物多様性の喪失:関わる要因を理解する
人の土地利用や生息地の乱れに対する生物多様性の反応の分析。
― 1 分で読む
目次
生物多様性って地球上の生命の多様性のことで、植物、動物、微生物のさまざまな種が含まれてるんだ。いろんな国でこの多様性を守ろうと頑張ってるけど、まだまだ種の数が減ってるのが現実。これが生態系が提供する大事なサービス、例えばきれいな空気や水、作物の受粉、気候調整に影響を与えてるんだ。生息地の破壊は、人間の活動、例えば農業や都市化が原因で起こってることが多いんだよね。
生物多様性が生息地の破壊にどのように反応するかは場所によって違うんだ。環境の変化の強さや元々あった生息地のタイプ、そこにいる種の種類によって大きく変わることがある。異なる種が脅威にどう反応するかも、その生物の生涯にわたる特性や住んでる場所によるんだ。この複雑さを理解することで、保護戦略を改善できるかもしれない。
最近、昆明・モントリオールのグローバル生物多様性フレームワークみたいに、生物多様性のための新しいグローバル目標が設定されたんだ。これらの目標は、生物多様性を正確に測るための効果的なモニタリングシステムを開発する重要性を強調してる。これは、情報に基づいた保護の決定をするために欠かせないんだよね。
生物地理学の役割
生物や生態系の位置を表す生物地理学は、人為的な脅威にどう反応するかに影響を与えるんだ。例えば、熱帯地域にいる種は、生息地が変わると、温帯地域にいる種に比べて高いリスクにさらされることが多いんだ。これは、熱帯生態系が過去に自然な乱れが少なかったため、人間の活動による変化に対してより脆弱だからだよ。
熱帯地域では、多くの種が生息地の断片化や土地利用の変化に苦しんでる。研究によると、熱帯雨林はこれらの変化に敏感な種が多くて、その結果、人口がより大きく減少する傾向があるんだって。
土地利用や環境の変化の歴史を見ていくと、種が現在の脅威にどう反応するかの手がかりを得られるかもしれない。こうした歴史的な文脈を理解することは、生物多様性のモニタリングや保護活動にとって重要なんだ。
生物多様性を効果的にモニタリングする
種が生息地の破壊に対して多様な反応を示すことを考えると、「どうやって生物多様性をモニタリングすればいいの?」っていう疑問が生まれる。42,000種以上が危機に瀕してるっていうのに、それぞれに独自の保護プランを作るのは現実的じゃないよね。だから、グローバルなトレンドと地域の反応を捉えられる指標を使った効果的な方法を見つける必要があるんだ。
一つのアプローチは、地域バイオームに基づいたフレームワークを使うことだよ。地域バイオームは、森林や草原のようなバイオーム同士の相互作用と、それらが属するより大きな地理的エリア(領域)を考慮するんだ。この方法は、進化の歴史、植生のタイプ、地域ごとの脅威のレベルの違いを取り入れることができるんだ。
でも、この地域レベルでのモニタリングに必要なデータを集めるのは結構難しいんだ。地域によってはデータが豊富だけど、他の地域では少なかったりして、私たちの理解にバイアスがかかる可能性がある。生物多様性をモニタリングするための適切な空間単位を見つけることが、種がさまざまな脅威にどう反応しているかを包括的に見るために重要なんだ。
生息地のタイプの重要性
異なる生息地のタイプは、種のレジリエンスに重要な役割を果たすんだよ。例えば、最も広いカテゴリの生息地はバイオームとして知られてて、地球上には14の主要なバイオームがあるんだ。植物や動物が脅威にどう反応するかは、バイオームごとに違うんだ。例えば、種類の豊富さは、熱帯雨林の土地利用変化に対して温帯雨林より敏感な傾向があるんだ。
保護戦略についての議論では、バイオームやそれぞれの種をどう分類して理解するかがよく話題になるんだ。この分類は、保護活動に注力すべき重要な地域を特定するのに役立つんだ。
バイオームの他にも、8つの生物地理的領域が大陸に沿って配置されていて、生物多様性の減少の程度が異なることを示しているんだ。データによれば、脊椎動物の個体数の減少は、北半球より南半球の領域でより深刻なことが多いんだ。でも、バイオームと領域の交差点についてはあまり研究されていないから、重要な生物多様性の反応の変化を見逃しているかもしれないんだ。
地域バイオームをモニタリングフレームワークとして使う
生物多様性モニタリングの面白い中間点は、地域バイオームだと思う。これはバイオームと領域の両方の要素を統合しているんだ。各地域バイオームは複数のエコリージョンを包含していて、種の多様性や人間の活動に対する反応が大きく異なることがあるんだ。地理的な文脈に基づいてバイオームを区別することで、乱れや脅威の歴史の違いを考慮できるんだよ。
例えば、いくつかの熱帯雨林は深刻な生息地の喪失に直面している一方で、他の場所では生物多様性を支えるための避難所があったりするんだ。こうした違いを理解することは、効果的なモニタリングや保護の決定にとって重要だね。
PREDICTSデータベースは、多くの研究からデータをまとめたもので、地域バイオームを通じて生物多様性を分析するための素晴らしいツールなんだ。40,000種以上が含まれているから、土地利用の変化に対する種の豊富さや多様性の反応を広く見渡せるんだ。
PREDICTSデータベースのデータ分析
私たちのPREDICTSデータベースの分析では、異なる地域バイオームが土地利用の変化にどう反応するかに注目したんだ。反応は地域バイオームによって大きく異なるだろうと仮定したよ。主な期待は、人間が支配する土地利用タイプが、種の豊富さや多様性を減少させるってことだったんだ。
熱帯雨林、温帯雨林、熱帯草原の3つの地域バイオームを調べることで、これらの異なる反応をより良く理解しようとしたんだ。また、脊椎動物や無脊椎動物、植物のような分類群が、地域バイオーム内で土地利用の変化にどう反応するかも考慮したよ。
生物多様性の反応に関する発見
私たちの発見では、土地に対する人間の影響への反応が熱帯と温帯の地域バイオームでかなり違うことがわかったんだ。特にインド・マレー地域やアフロトロピカル地域の熱帯雨林では、生息地利用の変化で種の豊富さや個体数が大きく減少するのを観察したよ。逆に、ネオトロピカル地域の種はあまり深刻な減少を示さなかった。
温帯の森林では、反応は一般的に弱いんだ。種の豊富さや個体数は熱帯林に比べてそれほど大きな減少を示さなかったけど、例外もあったんだ。
熱帯草原では、ほとんどの地域バイオームが土地利用の変化にほとんど反応しないことが示されていて、異なる生態学的ダイナミクスが働いている可能性があるんだ。
分類群の影響
私たちのモデルに分類群を含めると、土地利用の変化に対する明確な反応が見られたんだ。例えば、熱帯の森林では、植物や脊椎動物は人間が支配する土地タイプに対して強い負の反応を示したけど、この反応は異なる地域バイオームで変わったんだ。温帯の森林では、全体的にはあまり変化が見られなかったけど、特定の地域では例外もあったよ。
この発見は、生物多様性をモニタリングする際に分類群の違いを考慮することの重要性を強調してるんだ。それぞれの分類群は、生息地の破壊からどれだけの影響を受けるかによって異なる反応を示す可能性があるんだ。
データ収集の改善が必要
私たちの研究は、地域バイオームをモニタリングフレームワークとして使う可能性を示しているけど、データのギャップも認識してるんだ。PREDICTSデータベースは広範だけど、特にサンプリングが少ないバイオームや分類群には限界があるからね。
効果的な生物多様性モニタリングのためには、こうしたあまり研究されていない地域でのデータ収集を優先することが重要なんだ。これが、異なる生態系が人間の圧力にどう反応するかの理解を深めて、ターゲットを絞った保護戦略の開発にも繋がるんだよ。
結論
生物多様性と人間の土地利用の関係は複雑で、生物地理学、生息地のタイプ、分類群などのさまざまな要因によって影響されるんだ。私たちの分析は、地域バイオームをモニタリングフレームワークに組み込むことが、異なる種や生態系が環境の変化にどう反応するかを理解するための貴重な手がかりを提供できることを示している。
バイオームと領域の相互作用に焦点を当てれば、異なる地域で生物多様性が直面している課題をより明確に把握できるんだ。この知識は、今後の保護活動の形成や自然界を守るための政策討論に不可欠だよね。
これからは、こうしたニュアンスを捉えられる包括的な生物多様性モニタリングを進めていくことが、効果的な保護活動のために重要だと思う。このアプローチは、資源の配分を最適化するだけでなく、地球の生物多様性にプラスの結果をもたらす情報に基づいた決定を可能にするんだ。
タイトル: Biodiversity shows unique responses to land-use change across regional biomes
概要: Biogeography has a critical influence on how ecological communities respond to threats and how effective conservation interventions are designed. For example, the resilience of ecological communities is linked to environmental and climatic features, and the nature of threats impacting ecosystems also varies geographically. Understanding community-level threat responses may be most accurate at fine spatial scales, however collecting detailed ecological data at such a high resolution would be prohibitively resource intensive. In this study, we aim to find the spatial scale that could best capture variation in community-level threat responses whilst keeping data collection requirements feasible. Using a database of biodiversity records with extensive global coverage, we modelled species richness and total abundance (the responses) across land-use types (reflecting threats), considering three different spatial scales: biomes, biogeographical realms, and regional biomes (the interaction between realm and biome). We then modelled data from three highly sampled biomes separately to ask how responses to threat differ between regional biomes and taxonomic group. We found strong support for regional biomes in explaining variation in species richness and total abundance compared to biomes or realms alone. Our biome case studies demonstrate that there is a high variation in magnitude and direction of threat responses across both regional biomes and taxonomic group, but all groups in tropical forest showed a consistently negative response, whilst many taxon-regional biome groups showed no clear response to threat in temperate forest and tropical grassland. Our results suggest that the taxon-regional biome unit has potential as a reasonable spatial and ecological scale for understanding how ecological communities respond to threats and designing effective conservation interventions to bend the curve on biodiversity loss.
著者: Peggy A Bevan, G. B. Ferreira, D. J. Ingram, M. Rowcliffe, L. Young, R. Freeman, K. E. Jones
最終更新: 2024-01-18 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.03.08.531730
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.03.08.531730.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。