Mechanistic niche predictive modelling of plant invasion at the range front

山脉前沿植物入侵的机械生态位预测模型

基本信息

  • 批准号:
    EP/Y028473/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25.55万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Fellowship
  • 财政年份:
    2024
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2024 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Invasive species constitute one of the main threats to global biodiversity. Controlling or eradicating invasive species is strongly costly and, in some cases, impossible. As such, impact mitigation and expansion prevention are the most effective strategy against them. Mitigation strategies against invasive species require knowledge of their potential for expansion, especially under changing environments. However, the spatiotemporal complexity of biological invasions hinders invasion forecasts. Species distribution models (SDM) are currently the main tools to derive spatially explicit predictions of environmental suitability for species combining observations of species occurrences with environmental estimates. Yet, correlative species distribution models have strong limitations, especially regarding predicting dynamic distribution processes (such as those found in invasive species) and under changing environmental conditions. FrontStress proposes a new framework for the modelling of invasive plant species distribution and expansion potential by tackling the main limitations of SDMs. Firstly, I will build correlative SDMs for the 31 most aggressive invasive plants considering central and peripheric individuals to explore expansion potential. Secondly, from three selected European invasive plant species I will collect data of intraspecific variability in functional traits, vital rates and fundamental niche from eight populations covering their European distribution. Finally, I will use the parametrized mechanistic models to simulate their distribution under future climates. This will allow me to describe range-edge dynamics considering the species stress tolerance but also to understand basic aspects of species adaptation and expansion. FrontStress will build for the first-time mechanistic niche models that overcome correlative SDMs main limitations, as they consider process-explicit dynamics in relation to the environmental conditions and its geographic variability.
入侵物种是对全球生物多样性的主要威胁之一。控制或根除入侵物种的成本非常高,在某些情况下甚至是不可能的。因此,减轻影响和防止扩散是应对这些威胁的最有效战略。针对入侵物种的缓解战略需要了解它们的扩展潜力,特别是在不断变化的环境下。然而,生物入侵的时空复杂性阻碍了入侵预测。物种分布模型(SDM)是目前的主要工具,以获得空间上明确的预测物种的环境适宜性结合物种发生的观察与环境估计。然而,相关的物种分布模型有很大的局限性,特别是在预测动态分布过程(如入侵物种)和不断变化的环境条件下。FrontStress提出了一个新的框架,通过解决空间数据模型的主要局限性来模拟入侵植物物种的分布和扩展潜力。首先,我将为31种最具侵略性的入侵植物建立相关的SDM,考虑中心和边缘个体,以探索扩展潜力。其次,从三个选定的欧洲入侵植物物种,我将收集数据的种内变异的功能性状,生命率和基本生态位从8个人口覆盖其欧洲分布。最后,我将使用参数化的机制模式来模拟未来气候下它们的分布。这将使我能够描述的范围边缘动态考虑到物种的胁迫耐受性,但也了解物种的适应和扩张的基本方面。FrontStress将首次建立克服相关空间数据模型主要局限性的机械生态位模型,因为它们考虑了与环境条件及其地理变异性有关的过程明确动态。

项目成果

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  • 资助金额:
    $ 25.55万
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