Модели изменения климата может привести к недооценке вымирание: Животные и растения могут быть на Collision Course Разработано в изменении климата Марк городского показано в лист aufeis на Аляске. Эти ледовые щиты формы над арктической подземных источников, но они стали менее распространены с глобальным потеплением. (Фото: Фото предоставлено Марк Urban)

Предсказания потере животного и растительного мира во всем мире являются общими по модели изменения климата в будущем. Но новое исследование показывает, что, поскольку эти климатические модели не учитывают конкуренции видов и движение, они могли бы грубо недооценивать будущего вымирания.

"У нас действительно сложные метеорологические модели для прогнозирования изменения климата", говорит эколог Марк городского, ведущий автор исследования. "Но в реальной жизни, животным передвигаться, они конкурируют, они паразитируют друг на друга, и они едят друг друга. Большинство наших прогнозы не включают эти важные взаимодействия".

Большое количество экспериментальных исследований показали, что вид уже переходят в ответ на изменение климата, говорит Урбан, доцент кафедры экологии и эволюционной биологии в Университете штата Коннектикут.Например, как повышение температуры в течение долгого времени, животных и растений, которые не могут принять тепло переходят на больших высотах, где температура кулера.

Но не все виды могут расходиться достаточно быстро, чтобы добраться до этих более подходящего места, прежде чем они отмирают, городской говорит.И если они действительно делают это, чтобы эти лучшие места обитания, они могут быть из-соревновались по видам, которые уже существуют - или те, что попал туда в первую очередь.

С соавторами Джош Tewksbury и Кимберли Шелдон из Университета Вашингтона, городской создал математическую модель, учитывающую разные темпы миграции и разной интенсивности конкуренции рассматривается в экологических сообществах. Целью было предсказать, насколько успешным видов в этих общинах была бы в переходе на совершенно новую среду обитания.

Их результаты показали, что животные и растения, которые могут приспособиться к изменению климата будет иметь конкурентное преимущество перед теми, которые этого не делают.

Животные с небольшими ареалами, особыми потребностями, среды обитания и трудностью диспергирования, скорее всего, вымерли в условиях изменения климата, их модель показывает. Кроме того, эти животные имеют больше шансов быть захвачен других видов, которые могут переносить более широкий спектр сред обитания.

"Когда вид имеет небольшой диапазон, это более вероятно, будет вне соревновались другие," Городская говорит. "Это не о том, как быстро вы можете двигаться, но как быстро вы движутся относительно ваших конкурентов."

Городские уподобляет этот сценарий, чтобы поезд, идущий в гору по дорожке. Если каждый вагон - представление вида - путешествия с той же скоростью, то они, скорее всего, все достичь вершины в конце концов. Но на самом деле, каждый автомобиль может двигаться с разной скоростью, создавая встречных курсах.

"Там всегда автомобиля перед вами и позади автомобиля", объясняет городов. "Когда вы вводите способность двигаться с разной скоростью, они постоянно натыкаясь друг на друга, даже работает друг с другом по. Это путь к катастрофе."

Важно отметить, что авторы полагают, что текущие прогнозы утраты биоразнообразия при изменении климата - многие из которых используются природоохранными организациями и правительствами, - может быть значительно недооценивает вымирания видов.

Тропический общин, например, которые часто имеют много видов, живущих в небольших районах, могли бы быть в числе наиболее пострадавших от изменения климата.Городские говорит, что это первый шаг на пути принятия изменений климата прогнозы биоразнообразия более изощренными.

"Это первый шаг - включить в нашу модель вещи, которые мы знаем, правда, как конкуренция и разгона", говорит Урбан. "Зная это, мы можем предсказать, какие виды могут быть наиболее в опасности?"

Городские бумаги была опубликована в 4 января интернет-издание Труды Королевского общества B:. биологических наук Работа финансировалась Национальным научным фондом.