Исследователи создали современные модели распределения видов (SDM) для большой таксономической группы и продемонстрировали, что, сложив их, можно получить правдоподобную модель мелкозернистого континентального разнообразия видов и паттернов эндемизма, несмотря на то, что они часто скудные и предвзятые. данные о встречаемости (так называемый «дефицит Уолласа»). До настоящего времени было опубликовано очень мало таких исследований, которые охватывают большую и полную таксономическую группу с хорошим разрешением на континентальной протяженности.Летучие мыши в Африке
Летучие мыши — вторая по численности видов группа млекопитающих, насчитывающая более 1270 видов во всем мире. Однако знания об их географическом распределении и моделях разнообразия очень ограничены — возможно, самые бедные среди млекопитающих — в основном из-за их ночного и изменчивого образа жизни, а также сложных условий полевых работ в тропиках, где встречается большинство видов летучих мышей.Результаты исследования показывают, что видовое богатство африканских летучих мышей обычно увеличивается к экватору, существенно меняется в пределах экваториальной зоны повышенного богатства, часто демонстрируя положительную связь с высоким топологическим разнообразием на относительно низких высотах, и приспосабливается к удивительно крутым градиентам на несколько километров, особенно возле рек в биомах саванны.
Центры эндемизма (очаги суммарной редкости ареала) в основном находятся в районах, характеризующихся значительными высотами, или вблизи них — в тропических горах часто на более высоких отметках, чем очаги разнообразия видов. Пространственное соответствие между очагами богатства и редкости относительно низкое, хотя это зависит от определения как редких видов, так и размера очагов.Дальнейшее развертывание подхода
Подход в целом и представленная модель в частности должны оказаться ценными для ряда приложений, поскольку представленные карты разнообразия и эндемизма африканских летучих мышей представляют собой один из немногих опубликованных наборов данных с высоким пространственным разрешением, большой географической протяженностью и широким таксономическим охватом. .Благодаря этим свойствам и в сочетании с лежащими в основе отдельными SDM модель может помочь оптимизировать сети охраняемых территорий, поддержать планирование обследований и использоваться в схемах мониторинга биоразнообразия. Сгенерированные данные также поддаются ряду макроэкологических анализов, включая проверку гипотез по пространственным зернам, превышающим общий предел в 1 °, а также исследованиям, позволяющим различать таксономические подмножества и функциональные группы.