مدلسازی اثرات تغییر اقلیم بر پراکنش ماهی سونگ Luciobarbus esocinus در سناریوهای مختلف اقلیمی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه محیط زیست، واحد بوشهر ، دانشگاه آزاد اسلامی، بوشهر، ایران

2 گرو ه زیست شناسی، دانشکده علوم، دانشگا ه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران

چکیده

سابقه و هدف: ایران یکی از نقاط داغ تنوع زیستی در جهان است، با این حال، گونه‌های ماهیان رودخانه‌ای در این کشور در حال حاضر در معرض تهدید انواع فشارهای انسانی و طبیعی قرار دارند. تغییر اقلیم بعنوان یک تهدید بزرگ در کنار سایر تهدیدها می ­تواند تاثیر قابل توجهی بر تنوع زیستی ماهیان آب شیرین داشته باشد. در این راستا، پیش‌بینی تغییرات بالقوه زیستگاه در پاسخ به تغییرات اقلیمی برای گونه‌های ماهیان آب شیرین در ایران بسیار ضروری است. این مطالعه با هدف مدل‌سازی پراکنش مکانی ماهی سونگ با استفاده از مدل مکسنت (MaxEnt) در دو مقیاس‌ زمانی (2050 و 2080 میلادی) تحت سناریوهای اقلیمی خوش‌بینانه (RCP2.6) و بدبینانه (RCP8.5) در محیط نرم‌افزاری R می ­باشد. این گونه از خانواده کپور ماهیان و بومی ایران می‌باشد. این گونه بعنوان ماهی خوراکی بسیار ارزشمند است، اما بدلیل صید بی‌رویه و از بین رفتن زیستگاه تعداد آن­ها کاهش یافته و باعث آسیب‌پذیری آن شده‌است. و به دلایل فوق، در طبقه "آسیب‌پذیر" (VU) اتحادیه بین المللی حفاظت از طبیعت و منابع طبیعی ((IUCN) International Union for Conservation of Nature) قرار گرفته است (Coad, 2018). بنابراین، آگاهی از اثرات تغییر اقلیم بر این گونه، در راستای تعدیل این اثرات و ارائه راهکارهای مناسب حفاظتی جهت تدوین و تنظیم برنامه‌های مدیریتی در آینده امری ضروری تلقی می‌شود.
مواد و روش­ ها: در این مطالعه از مدل MaxEnt برای پیش‌بینی توزیع مکانی ماهی سونگ در دو مقیاس زمانی مختلف (2050 و 2080 پس از میلاد) تحت سناریوهای خوش‌بینانه (RCP2.6) و بدبینانه (RCP8.5) استفاده گردید. برای تحلیل از محیط نرم افزار R استفاده شده است. متغیرهای محیطی شامل شیب، محدوده دمایی سالانه، تجمع جریان، بارندگی سالانه، دمای میانگین سالانه و منطقه زهکشی بالا­دست می­ باشند. داده­ های مربوط به مشاهدات این گونه از نمونه­ برداری­ ها و منابع مختلف کتابخانه ­ای جمع ­آوری شده است. عملکرد مدل­سازی در پیش بینی توزیع گونه نیز توسط معیار AUC (Area Under the Curve) ارزیابی شده است.
نتایج و بحث: این مدل عملکرد عالی را در پیش‌بینی توزیع گونه‌ها نشان می‌دهدزیرا مقدار AUC  برابر 989/0 بوده است. در بین متغیرهای محیطی، میانگین سالانه دما و شیب بعنوان مؤثرترین عوامل در تعیین پراکندگی ماهی سونگ بوده ­اند. علاوه بر این، این مطالعه کاهش پیش ­بینی شده در محدوده پراکنش این گونه را تحت سناریوهای خوش­بینانه و بدبینانه برای سال ­های 2050 و 2080 نشان می­ دهد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modeling the Impacts of Climate Change on the Distribution of the Song Fish Luciobarbus esocinus Heckel, 1843 Under Various Climate Scenarios

نویسندگان [English]

  • Mahmood Rezaei 1
  • Abdolrahim Pazira 1
  • Azad Teimori 2
  • Fazel Amiri 1
1 Department of Environment, Bushehr Branch, Islamic Azad University, Bushehr, Iran
2 Department of Biology, Faculty of Sciences, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran

کلیدواژه‌ها [English]

  • biodiversity
  • conservation
  • climate change
  • species distribution modeling
  • Iran
Abbaspour, K.C., Faramarzi, M., Ghasemi, S.S. and Yang, H., 2009. Assessing theimpact of
climate change on water resources in Iran. Water Resources Research. 45(10), 1-16. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2024.108774
Abdelaal, T., Michielsen, L., Cats, D., Hoogduin, D., Mei, H., Reinders, M.J. and Mahfouz, A., 2019. A comparison of automatic cell identification methods for single-cell RNA sequencing data. Genome Biology. 20, 194. https://doi.org/10.1186/s13059-019-1795-z
Bond, F.W., Hayes, S.C., Baer, R.A., Carpenter, K.M., Guenole, N., Orcutt, H.K., Waltz, T. and Zettle, R.D., 2011. Preliminary psychometric properties of the Acceptance and Action Questionnaire-II: a revised measure of psychological inflexibility and experiential avoidance. Behavior Therapy. 42(4), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.beth.2011.03.007
Buisson, L., Thuiller, W., Lek, S., Lim, P.U.Y. and Grenouillet, G., 2008. Climate change hastens the turnover of stream fish assemblages. Global Change Biology. 14, 2232-2248. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01657.x
Coad, B.W., 2018. Freshwater fishes of Iran. Retrieved from https://briancoad.com/Species%20Accounts/Contents%20new.
Cheung, W.W.L., Lam, V.W.Y., Sarmiento, J.L., Kearney, K., Watson, R. and Pauly, D., 2009. Projecting global marine biodiversity impacts under climate change scenarios. Fish and Fisheries. 10, 235–251. https://doi.org/10.1111/j.1467-2979.2008.00315.x
Çiçek, E., R. Fricke and S.S. Birecikligil., 2015. Freshwater fishes of Turkey: a revised and updated annotated checklist. Biharean Biologist. 9(2), 141-157.
Davis, M. B., 1986. Climatic instability, time lags, and community disequilibrium. IN: Community ecology. Ed. by Diamond, J. and T.J. Case. Harper and Row, Community Ecology. New York, 269-284.
Elith, J., Graham, C. H., Anderson, R.P., Dudík, M., Ferrier, S., Guisan, A., and Zimmermann, N.E., 2006. Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography. 29, 129-151. https://doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x
Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y.E. and Yates, C.J., 2011. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distribution.17, 43-57. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x
Filipe, A. F. et al., 2013. Forecasting fish distribution along stream networks: brown trout (Salmo trutta) in Europe. Diversity and Distribution. 19, 1059–1071. https://doi.org/10.1111/ddi.12086
Guisan, A., Thuiller, W. and Zimmermann, N., 2017. Habitat suitability and distribution models with applications in R. In Habitat Suitability and Distribution Models: With Applications in R (Ecology, Biodiversity and Conservation, p. I). Cambridge: Cambridge University Press.
Heikkinen, R. K. et al., 2006. Methods and uncertainties in bioclimatic envelope modelling under climate change. Progress in Physical Geography. 30, 751–777. https://doi.org/10.1177/0309133306071957
Heino, J., Virkkala, R. and Toivonen, H., 2009. Climate change and freshwater biodiversity: detected patterns, future trends and adaptations in northern regions. Biological Reviews. 84, 39-54. https://doi.org/10.1111/j.1469-185X.2008.00060.x
Keivany, Y., Nasri, M., Abbasi, K. and Abdoli, A., 2016. Atlas of Inland Water Fishes of Iran. Iran Department of Environment. (In Persian with English abstract)
Kim, Z., Shim, T., Koo, Y. M., Seo, D., Kim, Y.O., Hwang, S. J. and Jung, J., 2020. Predicting the impact of climate change on freshwater fish distribution by incorporating water flow rate and quality variables. Sustainability. 12, 10001. https://doi.org/10.3390/su122310001
Leathwick, J. R., 1998. Are New Zealand’s Nothofagus species in equilibrium with their environment?. Journal of Vegetation Science. 9, 719–732. https://doi.org/10.2307/3237290
Lobo, J.M., Jiménez‐Valverde, A. and Real, R., 2008. AUC: a misleading measure of the performance of predictive distribution models. Global Ecology and Biogeography. 17, 145-151. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2007.00358.x
Maki, T., Mustafavi, H., Matkan, A. A. and Aqiqi, H., 2019. Modeling the effects of climate change on the migration of elephant fish (Huso huso Linnaeus, 1754) in the rivers of the southern basin of the Caspian Sea, Journal of Aquaculture Sciences. 8(2), 15-23. (In Persian with English abstract).
Makki, T., Mostafavi, H., Matkan, A.A. and Aghighi H., 2021. The effects of climate change on the distribution of an invasive fish in Iran: Gambusia holbrooki (Girard, 1859). Journal of Applied Ichthyological Research. 9(1), 1-8. (In Persian with English abstract)
Makki, T., Mostafavi, H., Matkan, A.A., Valavi, R., Hughes, R.M., Shadloo, S., Aghighi, H., Abdoli, A., Teimori, A., Eagderi, S.,  and Coad, B.W., 2023a. Predicting climate heating impacts on riverine fish species diversity in a biodiversity hotspot region. Scientific Reports. 13(1), 14347. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41406-9
Makki, T., Mostafavi, H., Matkan, A.A., Aghighi, H., Valavi, R., Yung En Chee, Y.E., and Teimori, A., 2023b. Impacts of climate change on the distribution of riverine endemic fish species in Iran, a biodiversity hotspot region Freshwater Biology. 68(6), 1007–1019. https://doi.org/10.1111/fwb.14081
Margules, C. R., and Pressey, R. L., 2000. Systematic conservation planning. Nature. 405, 243-253.
Mostafavi, H., Pletterbauer, F., Coad, B.W., Mahini, A.S., Schinegger, R., Unfer, G., Trautwein C. and Schmutz, S., 2014. Predicting presence and absence of trout (Salmo trutta) in Iran. Limnologica. 46,1-8. https://doi.org/10.1016/j.limno.2013.12.001
Mostafavi, H., Rashidian Duleskani, M. and Valavi, R., 2018. Modeling of climate change effect on distribution of Alburnus filippii Kessler, 1877 in Iran. Applied Ichthyology Researches. 6(4), 1-12. (In Persian with English abstract).
Mostafavi, H., Kordjazi, Z., Valavi, R., Shafizadeh-Moghadam, H., Kambouzia, J. and Infante, D.M., 2019a. Ensemble Modelling of Sensitive Stream Fish Species Distributions in Iran: Expanding knowledge to Aid Species Conservation. American Fisheries Society Symposium. 90, 1-5.
Mostafavi, H., Teimori, A., Schinegger. R. and Schmutz, S., 2019b. A new fish based multi-metric assessment index for cold-water streams of the southern Caspian Sea Basin in Iran. Environmental Biology of Fishes. 102, 645-662. https://doi.org/10.1007/s10641-019-00860-z
Niknam, A. and Asadi Moghadam, B., 2018. Study of the effects of climate change on the water ecosystems of the country and appropriate strategies to reduce and control its negative effects with an emphasis on the Caspian Sea, National Aquatic Conference, Bushehr. (In Persian with English abstract).
Pearson, R. G., Raxworthy, C. J., Nakamura, M. and Townsend Peterson, A., 2007. Predicting species distributions from small numbers of occurrence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. Journal of Biogeography. 34, 102-117. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2006.01594.x
Phillips, S.J., Anderson, R.P. and Schapire, R.E., 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling. 190, 231-259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
Ricciardi, A. and Rasmussen, J. B., 1999. Extinction rates of North American freshwater fauna. Conservation Biology. 13, 1220-1222. https://doi.org/10.1046/j.1523-1739.1999.98380.x
R Core Team., 2018. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna.
Sharibi, Z., Khalilpour, A. and Mohammad Asgari, H., 2018. Modeling the habitat desirability of the marbled duck (Marmaronetta angustirostris) using the maximum entropy method. Animal Environment Research. 10(2), 64-57. (In Persian with English abstract)
Soboti, Y., 2011. Warm Earth: Armaghane of the 21st century, Institute of Geography and Cartography of Gitanos, Tehran. (In Persian with English abstract)
Staudinger, M. D., Carter, S. L., Cross, M. S., Dubois, N. S., Duffy, J. E., Enquist, C., Griffis, R., Hellmann, J. J., Lawler, J. J., Morrison, S. A., Sneddon, L., Stein, B. A., Thompson, L. M. and Turner, W., 2013. Biodiversity in a changing climate: A synthesis of current and projected trends in the US. Frontiers in Ecology and the Environment. 11(9), 465-473. https://doi.org/10.1890/120272
Tuan, T.A., Long, H.V., Kumar, R., Priyadarshini, I. and Son, N.T.K., 2019. Performance evaluation of Botnet DDoS attack detection using machine learning. Evolutionary Intelligence. 1-12. https://doi.org/10.1007/s12065-019-00310-w
Valavi, R., Elith, J., Lahoz‐Monfort, J.J. and Guillera‐Arroita, G., 2019. block CV: An r package for generating spatially or environmentally separated folds for k‐fold cross‐validation of species distribution models. Methods in Ecology and Evolution. 10, 225-232. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13107
Verdipour, M., 2013. Application of habitat suitability modeling in wildlife management, first national conference on environment, energy and biodefense, Tehran. (In Persian with English abstract)
Yousefi, M., Jouladeh-Roudbar, A. and Kafash, A., 2020. Using endemic freshwater fishes as proxies of their ecosystems to identify high priority rivers for conservation under climate change. Ecological Indicators. 112, 106-137. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106137