自晚更新世以来超过一半的陆地哺乳动物食物网链接消失

自晚更新世以来超过一半的陆地哺乳动物食物网链接消失

自晚更新世以来超过一半的陆地哺乳动物食物网链接消失(Credit: Evan Fricke)

(神秘的地球uux.cn报道)据EurekAlert!:根据一项新的研究,自晚更新世以来,超过一半的陆地哺乳动物食物网链接由于物种灭绝和活动范围缩小而消失;该研究用深度学习模型来确认以往13万年中全球食物网的变化。这些发现不仅凸显了物种丧失对生态系统的长期持续和功能的影响,它们还强调了通过恢复和保护生物多样性来复原食物网的可能性,

为研究过去、现在和未来的生态网络提供了一个有价值的框架。人类活动导致了当前的物种灭绝和动物群体消失,它通过破坏食物网而对全球生物多样性和生态系统功能造成了级联影响。这不仅是现代的一种现象;自近13万年前的末次间冰期以来,许多动物群体的物种多样性的广泛灭绝和减少也是众所周知的,尤其是陆地哺乳动物。然而,了解这些物种减少对食物网的影响颇为困难,因为物种特有的捕食动物-被猎动物间的相互作用很少会保留在化石记录中。

为了更好地理解这些动态变化,Evan Fricke和同事组建了一个全球数据库,它包含了灭绝的和现存哺乳动物的特征、地理活动范围和捕食动物-被猎取动物之间的相互作用,并用机器学习法对晚更新世以来全球陆地哺乳动物食物网的变化进行建模。尽管自末次间冰期以来,只有约6%的陆地哺乳动物物种已经灭绝,但Fricke等人发现,超过一半的全球食物网络链接已经消失,随着人类首次到达某一地区以及欧洲殖民等全球化事件的出现,该食物网的衰减尤其剧烈。更重要的是,虽然全球食物网的衰退大部分由很久以前发生的物种灭绝所致,但哺乳动物活动范围的减少也导致了类似程度的衰减,表明恢复生物的自然范围或可显著恢复食物网的复杂性。

Eoin O'Gorman在一篇相关的《视角》中写道:“[Fricke等人]的深度学习算法比常用的异速生长和系统发育模型更好,因为它提高了可被预测的喂食相互作用的准确性。用机器学习方法来研究和建模复杂食物网结构尽管不是新的尝试,但它尚未成为该领域内的标准工具。”




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