Predicting microscale shifts in the distribution of the butterfly Plebejus argus at the northern edge of its range
Predicting microscale shifts in the distribution of the butterfly Plebejus argus at the northern edge of its range
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预测Plebejus argus蝴蝶分布范围北缘的微尺度变化
DOI：
10.1111/ecog.00825
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
5.9
通讯作者：
Hodgson J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hodgson J
物种经常被观察到出现在限制斑块特别温暖的小气候在高纬度/海拔的地理范围边缘。在这些地区，全球变暖预计会导致占用面积的小规模扩张，但大多数以前的范围扩张研究都使用非常粗略的数据。使用高分辨率的小气候模型与详细的实地调查，我们测试了是否butterflyPlebejus argus，发生在威尔士北部的石灰岩草原，响应可能是由于气候变化在过去的30-40年。2011年100 m分辨率下的成年斑拟步行鱼丰度受到5月海拔和近地面温度的强烈影响。一个包括小气候的统计模型，拟合到2011年的数据，成功地（67%的正确率）后报了1983年5月平均气温为1.4°C时的发生。然而，该模型在1972年的后报事件中不太准确（50%正确）。考虑到这一景观中微站点的分布，我们预测，进一步变暖约1°C将使大多数站点高度微气候适合该物种。有越来越多的关于范围变化的长期研究，以及对驱动它们的机制的调查，但令人惊讶的是，仍然很少有明确的预测和独立数据的测试。我们的测试是一个有价值的例子，可以准确预测分布变化，但也不可避免的不确定性。更好地理解模型的预测能力对于规划强有力的气候变化适应措施非常重要。
Species are often observed to occur in restricted patches of particularly warm microclimate at their high latitude/altitude geographic range margin. In these areas, global warming is expected to cause small‐scale expansion of the occupied area, but most previous studies of range expansion have used very coarse scale data. Using high resolution microclimate models together with detailed field surveys, we tested whether the butterflyPlebejus argus, occurring on limestone grassland in north Wales, was responding as might be expected due to climate change in the last 30–40 yr. The abundance of adultPlebejus argusat 100 m resolution in 2011 was strongly affected by elevation and near‐ground temperatures in May. A statistical model including microclimate, fitted to 2011 data, was successful (67% correct) at hindcasting the occurrence ofPlebejus argusin 1983 when the average May air temperature was 1.4°C cooler. However, the model was less accurate at hindcasting occurrences in 1972 (50% correct). Given the distribution of micro‐sites in this landscape, we predict that further warming of approximately 1°C would make the majority of sites highly microclimatically suitable for this species. There are a growing number of long‐term studies of range change, and investigations into the mechanisms driving them, but still surprisingly few that explicitly make and test predictions with independent data. Our tests are a valuable example of how accurate predictions of distribution change can be, but also of the inevitable uncertainties. Improved understanding of how well models predict will be very important to plan robust climate change adaptation measures.
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