أكثر

دمج بيانات التضاريس للتنبؤ بغطاء المظلة باستخدام randomForest في R؟

دمج بيانات التضاريس للتنبؤ بغطاء المظلة باستخدام randomForest في R؟


لدي صورة أقمار صناعية بدقة 5.8 م (LISS IV بواسطة IRS-P6 ، في النطاقات 4 و 3 و 2) لمنطقة حرجية كثيفة في جبال الهيمالايا الشرقية (ارتفاع 700 م إلى 3200 م). هدفي هو التنبؤ بمناطق غطاء المظلة. مناطق المظلة مقابل غير المظلة.

تبين أن نموذج R "randomForest" طريقة شائعة وقابلة للتنفيذ ؛ الآن لفهم كيفية عملها بشكل أكثر شمولاً.

في السؤال إجراء تصنيف عشوائي للغابات لـ 10 سم من الصور لتوزيع الأنواع في R (لا توجد أشكال نقطية)؟ يحتوي المثال على بيانات التدريب على ndvi وعمود فئة.

هل سيؤدي تضمين مجموعات بيانات التضاريس و NDVI (الارتفاع والجانب والمنحدر) إلى تحسين القدرة التنبؤية للخوارزمية؟


في المثال الذي تشير إليه ، يتم تضمين NDVI كمتغير توقع جنبًا إلى جنب مع جميع قيم النطاق. متغير الاستجابة هو الفئة (نوع الغطاء النباتي). في حالتك ، يمكنك ببساطة الحصول على استجابة ثنائية (تغطية أو بدون تغطية).

تعد Random Forest خوارزمية تعلم آليًا قيّمة للغاية لأنه يمكنك دمج أي نوع من المتنبئين يمكنك تخيله ، بما في ذلك مجموعات البيانات المستمرة والمنفصلة. لا يؤثر توزيع البيانات على أداء النموذج.

بالنسبة لنوع تصنيف الغطاء الأرضي الخاص بك ، فمن المستحسن تضمين متغيرات التنبؤ مثل المنحدر والجانب والارتفاع و CTI والملمس ومجموعة متنوعة من مؤشرات الغطاء النباتي. يمكنك أيضًا تضمين بيانات التضاريس مثل نوع التربة ، والمسافة الأفقية إلى الماء ، والمسافة العمودية إلى الماء ، وما إلى ذلك ...

هناك مسابقة مثيرة للاهتمام في Kaggle تسلط الضوء على كيفية تصنيف الغطاء الحرجي باستخدام متغيرات الشكل الأرضي فقط - أوصي بشدة بالقراءة من خلال المنتديات ، نظرًا لوجود الكثير من نماذج النصوص والروابط إلى الأدبيات حول هذا الموضوع. ها هو الرابط الالكتروني:

التنبؤ بنوع الغطاء الحرجي


الحدود في العلوم البيئية

انتماءات المحرر والمراجعين هي الأحدث التي يتم توفيرها في ملفات تعريف بحث Loop وقد لا تعكس موقفهم في وقت المراجعة.



مشاركه فى

استشعار الأنواع الغازية من الفضاء

تكلف الأنواع الغازية الاقتصاد الأمريكي ما يقرب من 120 مليار دولار سنويًا وتعطل ديناميكيات النظم البيئية. يستخدم الباحثون بشكل متزايد الاستشعار عن بعد لرسم خريطة لأماكن الأنواع الغازية وأين يمكن أن تنتشر من أجل تقليل أضرارها.

إميلي كاسيدي ، كاتبة علوم NASA ESDS

تاماريسك (تاماريكس spp.) في الولايات المتحدة في أواخر القرن التاسع عشر وهي الآن ثاني أكثر شجرة مشاطئة شيوعًا في غرب أمريكا الشمالية. صورة المجال العام بإذن من هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية.

بأوراق شبيهة بالإبر وأزهار وردية تنمو في الربيع ، الشجرة الصغيرة الشبيهة بالشجيرة تسمى الطرفة (تماريكس spp.) بشكل شائع على ضفاف الأنهار في غرب الولايات المتحدة. يُعرف أيضًا باسم سالتسيدار ، تم إدخال الطرفة إلى الولايات المتحدة من أوراسيا في أواخر القرن التاسع عشر. تم الاحتفال في الأصل بـ Tamarisk باعتباره إدخالًا ناجحًا للأنواع نظرًا لقدرته على تثبيت ضفاف الأنهار وتحمل الجفاف. لكن الأنواع حلت منذ ذلك الحين محل الغطاء النباتي الأصلي في النظم البيئية النهرية عبر الأجزاء الأكثر جفافاً في الغرب ، مما أدى إلى تغيير ديناميكيات هذه النظم البيئية. تعد Tamarisk الآن ثاني أكثر الأشجار المشاطئة شيوعًا في غرب أمريكا الشمالية بعد خشب القطن (حور النيابة).

تكلف الأنواع الغازية مثل الطُّرَفَة الاقتصاد الأمريكي حوالي 120 مليار دولار سنويًا ، وفقًا لدراسة أجريت عام 2005. أفادت هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) أن "التكاليف البيئية والاقتصادية والصحية السنوية الحالية للأنواع الغازية تتجاوز تكاليف جميع الكوارث الطبيعية الأخرى مجتمعة."

نظرًا لأن للغزوات تأثير كبير على اقتصادنا وبيئتنا ، فإن العديد من الباحثين في الجامعات والوكالات الفيدرالية يطورون استراتيجيات لرصدهم والسيطرة عليهم من أجل تقليل أضرارهم. تم استخدام الاستشعار عن بعد بشكل متزايد لتتبع توزيع الأنواع الغازية والتنبؤ بمكان انتشارها.

من المسوحات إلى المستشعرات

تعد المسوحات على الأرض ، حيث يلاحظ الباحثون الأنواع وموائلها مباشرة ، ضرورية لفهم خصائص الغزو. يستخدم الباحثون المسوحات الميدانية لرسم خريطة التوزيعات الحالية للأنواع الغازية ولتحديد العوامل المتعلقة بتكوينها وانتشارها. الاستطلاعات مستهلكة للوقت ومكلفة ويمكن أن تكون محدودة النطاق الجغرافي ، ولهذا السبب يعتمد الباحثون غالبًا على الاستشعار عن بعد للمساعدة في عملهم.

يمكن رسم خرائط وجود النباتات والحيوانات باستخدام الاستشعار عن بعد باستخدام الصور البصرية عندما يكون للأنواع خصائص مميزة. على سبيل المثال ، يمكن اكتشاف الحيوانات الكبيرة أو النباتات ذات الوجود المميز باستخدام صور بصرية متاحة مجانًا من أدوات على متن لاندسات (دقة 30 م) ، أو مقياس طيف التصوير ذي الدقة المتوسطة (موديس ، بدقة 250-1000 م) ، أو أدوات أخرى متعددة الأطياف.

كما تم استخدام الأدوات المحمولة جواً للكشف عن الاختلافات الفريدة بين الأنواع النباتية. على سبيل المثال ، استخدم Andrew and Ustin (2008) ماسح HyMap ، وهو مستشعر تصوير فائق الطيف محمول جواً ، لتحديد الأزهار البيضاء الفريدة لأعشاب الفلفل الغازية (ليبيديوم لاتيفوليوم) بالقرب من سكرامنتو ، كاليفورنيا. وبالمثل ، استخدم ميتشل وجلين (2009) HyMap لتحديد النتوءات الصفراء للناتج الورقي الغازي (الفربيون إيسولا) في جنوب شرق ولاية ايداهو.

يكشف البحث عن مصطلح الاستشعار عن بعد والكلمات المتعلقة بالأنواع الغازية (الغازية أو غير الأصلية أو الغريبة أو غير الأصلية) في Google Scholar عن عدد متزايد من المنشورات كل عام باستخدام هذه المصطلحات.

أصبح استخدام الاستشعار عن بعد في أبحاث الأنواع الغازية أكثر انتشارًا كل عام ، حيث تتوافر بيانات جديدة ويبحث الباحثون عن طرق مختلفة لدمج ملاحظات الأرض في عملهم.

غالبًا ما تُستخدم بيانات الاستشعار عن بعد بالاقتران مع الدراسات الاستقصائية لرسم خرائط لتوزيع الأنواع الغازية. تساعد هذه الخرائط في الكشف المبكر وتركيز جهود التحكم.

رسم خرائط توزيع الأنواع

قال بول إيفانجليستا ، عالم البيئة البحثي في ​​مختبر بيئة الموارد الطبيعية والأستاذ المساعد في قسم علوم النظم البيئية والاستدامة في جامعة ولاية كولورادو: "رسم خرائط حدوث الأنواع أو الأماكن التي من المحتمل أن تنتشر فيها هما هدفان متميزان حقًا".

كان إيفانجليستا يدرس الأنواع الغازية منذ 20 عامًا. من أجل عمله في الدكتوراه ، استخدم بيانات الاستشعار عن بعد لرسم خريطة للمكان الذي غزت فيه تاماريسك جنوب غرب الولايات المتحدة ، ومن الصعب التخلص منها. اقطعها ، احرقها ، حتى قم بتجريفها - سوف تنمو مرة أخرى ، وهذا هو سبب أهمية الكشف المبكر عن الطرفة.

لكن رسم الخرائط بشكل مباشر كان صعبًا. كان على إيفانجليستا أن يجد طريقة لمعرفة الفرق بين الطرفة والنباتات المحلية المحيطة.

قال إيفانجليستا: "بصفتي عالم بيئة ميدانيًا يعمل في جنوب ولاية يوتا ، كنت أعرف أن الطُرَفَة لها بعض السمات المميزة من النباتات المحلية التي يمكن الاستفادة منها. ومن بين تلك السمات أن الطُّرَف غالبًا ما يكون من أوائل النباتات النهرية التي تتغنى بالأوراق كما أنها كانت من آخر النباتات النهرية التي فقدت أوراقها ".

خريطة إيفانجليستا التي تم اكتشافها للطرفاء في جنوب شرق كولورادو ، بمحاذاة نهر أركنساس وخنادق الري. تظهر الإصابة بالطحال من معتدلة (برتقالية) إلى عالية (حمراء). تم نشر هذه الخريطة في الاستشعار عن بعد في عام 2009.

سمحت هذه الاختلافات الفينولوجية لإيفانجليستا بتمييز الطرفة عن الأنواع المحلية من خلال قياس الاختلافات في مؤشر الغطاء النباتي للفرق الطبيعي (NDVI) من بيانات Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM +) خلال فصلي الربيع والخريف.

غالبًا ما تستخدم مؤشرات الغطاء النباتي مثل NDVI في دراسات الأنواع الغازية. يمكن استخدامها للكشف المباشر عن المواد الغازية ويمكن أيضًا استخدامها كبديل للموارد ، مثل الطعام أو المأوى. على سبيل المثال ، وجدت دراسة أجريت عام 2013 والتي استخدمت بيانات NDVI في أداة تعديل MODIS من مركز الأرشيف النشط الموزع التابع لمختبر أوك ريدج الوطني التابع لناسا (ORNL DAAC) أن الغزلان المرقطة (محور المحور) والفيلة (إليفاس مكسيموس) استهلكت الكثير من الغطاء النباتي في جزر أندامان ، وهي سلسلة من الجزر قبالة سواحل الهند ، مما أدى إلى انخفاض كبير في NDVI حيث كانت الحيوانات موجودة.

يقدم إيفانجليستا حاليًا المشورة للعديد من المشاريع المنسقة من خلال برنامج DEVELOP التابع لوكالة ناسا لرسم خرائط للأنواع الغازية في الولايات المتحدة. يعد برنامج DEVELOP جزءًا من برنامج العلوم التطبيقية التابع لناسا ويطبق عدسة مراقبة الأرض لمعالجة قضايا البيئة والسياسة العامة من خلال مشاريع بحثية متعددة التخصصات. بالنسبة لأحد هذه المشاريع ، نصح إيفانجليستا فريقًا يعمل على رسم خريطة لغزو الغشاشين (Bromus tectorum) في الطب القوس الوطنية للغابات ، وايومنغ. أدت الزراعة الأحادية لعشب الغش إلى تعطيل أنظمة الحرائق في غرب الولايات المتحدة ، مما أدى إلى زيادة تواتر الحرائق وإطالة مواسم الحرائق. كما أن للعشب قيمة غذائية قليلة بالنسبة لغزلان البغل والأيائل في الغابة. نصح إيفانجليستا وزملاؤه المشروع ، الذي استخدم بيانات من Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) و Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI) التابع لوكالة الفضاء الأوروبية لإنشاء خريطة احتمالية لحدوث الغش لعام 2019. استخدمت خدمة الغابات هذه الخريطة لرش مبيدات الأعشاب في المناطق التي استولى عليها الغشاشون ، وتمكنت من تقليل غطاء الغش في غابة الطب القوس الوطنية.

منع انتشار

يعد رسم خرائط الأماكن التي تم فيها انتشار الغازات أمرًا ضروريًا للتنبؤ بالمكان الذي يمكن أن ينتشروا فيه. نظرًا لأنه من الصعب جدًا إزالتها بمجرد إنشائها ، يتم استثمار الوكالات الفيدرالية ومديري الأراضي في فهم الأماكن المعرضة لخطر الغزو. غالبًا ما تُستخدم بيانات المناخ المستشعرة عن بُعد وكذلك البيانات المتعلقة بالتضاريس والغطاء النباتي لتقدير الأماكن التي يمكن أن تنتشر فيها الأنواع.

تُظهر الخريطة الموائل المناسبة (الحمراء) وغير المناسبة (الصفراء) للطرفاء ، وفقًا لتحليل الدكتورة كاثرين يارنفيتش لعام 2011. الصورة بإذن من الدكتورة كاثرين يارنفيتش ، USGS.

طورت زميلة إيفانجليستا ، الدكتورة كاثرين يارنفيتش ، عالمة البيئة البحثية في هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية ، خريطة ملاءمة الموائل للطرفاء في عام 2011. وأظهر بحثها أين يمكن أن تنتشر الطرفة وفقًا لتحليل 23 معيارًا بيئيًا ، بما في ذلك القرب من الماء ، والمنحدر ، ودرجة الحرارة ، و ترسب. قال Evangelista: "Tamarisk لا تنمو على منحدر. مجرد معرفة هذه الحقيقة يمكن أن يساعدك على التمييز بين الطُّرَفَة من الأنواع الأخرى عند النظر إليها من صور الأقمار الصناعية."

يمكن أن تساعد الخرائط مثل خرائط Jarnevich في زيادة الوعي ومنع انتشار الغازات. قال الدكتور جيفري موريسيت ، كبير العلماء في المجلس الوطني للأنواع الغازية (NISC) ، الذي ينسق الجهود بين 12 وكالة فيدرالية ، بما في ذلك وكالة ناسا وأربعة مكاتب في البيت الأبيض ، للسيطرة على انتشار الأنواع الغازية ومنعها والقضاء عليها. أضافت موريسيت: "بشكل عام ، توفر معلومات علوم الأرض الواردة من وكالة ناسا نظرة ثاقبة على عمليات نطاق المناظر الطبيعية التي يمكن أن تفيد إدارة الأنواع الغازية. هذه المساهمات المثيرة تجعل ناسا عضوًا نشطًا في NISC".

البيانات والتقنيات الجديدة

التطورات التكنولوجية الجديدة ومهام الأقمار الصناعية لديها القدرة على تعزيز البحوث البيئية على الأنواع الغازية. توفر هذه المهمات الجديدة مجموعات بيانات يمكن استخدامها لدراسة موائل الأنواع والتوزيع المحتمل ، والتي لها تطبيقات تتجاوز تعقب الكائنات الغازية.

على سبيل المثال ، تستخدم مهمة التحقيق في ديناميكيات النظام البيئي العالمي (GEDI) ، التي تم إطلاقها في أواخر عام 2018 ، ثلاثة أنواع من الليزر لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد لغابات العالم. في دراسة أولية ، استخدم بيرنز وزملاؤه (2020) بيانات محاكاة GEDI للتنبؤ باحتمالية حدوث 25 نوعًا شائعًا من الطيور في مقاطعة سونوما بكاليفورنيا. تشير نتائج الدراسة إلى أن بيانات بنية مظلة GEDI ستحسن التنبؤات بحدوث الطيور. يمكن أيضًا استخدام بيانات GEDI لتقدير وفرة أنواع معينة من الأشجار.

تسمح مجموعات البيانات الجديدة عالية الدقة للباحثين بالنظر إلى العوامل المناخية والبيئية بتفاصيل غير مسبوقة ، والتي بدورها ستسمح بنماذج ملائمة للموئل على نطاق أدق. يمكن أن توفر بيانات درجة حرارة سطح البحر عالية الدقة متعددة النطاقات (MUR SST) من وكالة ناسا لعلوم المحيطات الفيزيائية DAAC (PO.DAAC) ، والتي تتوفر الآن في السحابة بدقة 1 كم ، مزيدًا من المعلومات حول ملاءمة الموائل للأنواع المائية. بالنسبة لموائل الأنواع الأرضية ، توفر مهمة ناسا لرطوبة التربة النشطة السلبية (SMAP) بيانات عالمية عالية الدقة (3 و 9 كم) لرطوبة التربة.

بيانات الاستشعار عن بعد المشار إليها في المقال أرشفة المعلومات
بيانات MODIS NDVI من Collection 5 Global Subsetting and Visualization Tool. مُقدم من ORNL DAAC.
تتوفر بيانات Landsat 7 ETM + في بحث Earthdata. البيانات بدقة 30 م. لاندسات هي مبادرة مشتركة بين هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية ووكالة ناسا. يتم توفير هذه daa من قبل مركز مراقبة موارد الأرض والعلوم في USGS ووزارة الداخلية الأمريكية.
تتوفر بيانات GEDI في بحث Earthdata ولها دقة مكانية تبلغ 25 مترًا. مقدمة من عمليات DAAC التابعة لوكالة ناسا (LP DAAC).
يمكن الوصول إلى بيانات درجة حرارة سطح البحر فائقة الدقة متعددة النطاقات (MUR SST) بدقة 1 كم في بحث بيانات Earth وفي السحابة عبر Amazon Web Services. مقدمة من وكالة ناسا لعلوم المحيطات الفيزيائية DAAC (PO.DAAC).
توفر مهمة وكالة ناسا لرطوبة التربة النشطة السلبية (SMAP) بيانات عالمية عالية الدقة (3 و 9 كم) لرطوبة التربة في بحث Earthdata. تم توفيره من خلال اثنين من DAACs المعينين من وكالة ناسا ، وهما مرفق الأقمار الصناعية في ألاسكا DAAC (ASF DAAC) والمركز الوطني لبيانات الجليد والجليد DAAC (NSIDC DAAC).

Ali، R.، & amp Pelkey، N. 2013. تشير صور الأقمار الصناعية إلى تدهور الغطاء النباتي بسبب العواشب الغازية في جزر أندامان. العلوم الحالية، 105 (2) ، 209-214. www.jstor.org/stable/24092640

Andrew، M.E، & amp Ustin، S. L. 2008. دور السياق البيئي في رسم خرائط للنباتات الغازية ببيانات الصورة الفائقة الطيفية. استشعار البيئة عن بعد، 112 (12) ، 4301-4317. دوى: 10.1016 / j.rse.2008.07.016

بيرنز ، PJ وآخرون. 2020. دمج هيكل المظلة من محاكاة GEDI lidar في نماذج توزيع أنواع الطيور. رسائل البحث البيئي. دوى: 10.1088 / 1748-9326 / ab80ee

Evangelista، P. H.، Stohlgren، T.J، Morisette، J.T، & amp Kumar، S. 2009. رسم الخرائط الغازية tamarisk (Tamarix): مقارنة بين تحليلات المشهد الفردي والسلاسل الزمنية للبيانات المستشعرة عن بعد. الاستشعار عن بعد، 1 (3) ، 519-533. دوى: 10.3390 / rs1030519

هي ، ك.س ، وآخرون. 2015. هل سيشكل الاستشعار عن بعد الجيل القادم من نماذج توزيع الأنواع؟ الاستشعار عن بعد في البيئة والحفظ. دوى: 10.1002 / rse2.7

Jarnevich، C. S.، Evangelista، P.، Stohlgren، T.J، & amp Morisette، J. 2011. تحسين خرائط الغزو على المستوى الوطني: tamarisk في غرب الولايات المتحدة. عالم الطبيعة في أمريكا الشمالية الغربية، 71 (2) ، 164-175. دوى: 10.3398 / 064.071.0204

Mitchell، J. J.، & amp Glenn، N.F 2009. تقديرات وفرة البكسل الفرعي في تصنيفات التصفية المتوافقة مع خليط من الحافز الورقي (Euphorbia esula L.). المجلة الدولية للاستشعار عن بعد، 30 (23) ، 6099-6119. دوى: 10.1080 / 01431160902810620


مديرية العلوم والاستكشاف رمز 600

ركز العمل الأخير للدكتور Neigh على القياس الكمي للاضطرابات الحرجية الإقليمية والكتلة الحيوية باستخدام مجموعة من أجهزة الاستشعار متعددة الأطياف ، والمحمولة في الفضاء والجو LiDAR وبيانات الأقمار الصناعية التجارية دون متر لتوصيف الإنتاجية والهيكل ومحتوى الكربون من الغطاء النباتي على سطح الأرض. لديه خبرة واسعة في تقييم اتجاهات تخضير الغطاء النباتي وتحميره ، ورسم خرائط تغير الغطاء الأرضي / الكتلة الحيوية ونمذجة دورة الكربون الأرضية مع الاضطراب.

الاهتمامات البحثية

دورة الكربون الأرضية

رسم خرائط الإزعاج

& middot التحقيق في رصدات الاستشعار عن بعد العالمية طويلة الأجل (أكثر من 25 عامًا) ومحاكاة صافي إنتاج المنطقة الأحيائية (حساب إجمالي توازن الكربون بما في ذلك الاضطرابات التي بدأها الإنسان) بمقاييس دقيقة.

& middot الجمع بين ملاحظات الاستشعار عن بعد متعددة النطاقات ، بحيث يمكن تحديد النقاط الساخنة وفهم العمليات لتحسين أوجه عدم اليقين المرتبطة بتوازن الكربون العالمي.

نمذجة الكيمياء الحيوية

& middot محاكاة ظواهر اضطراب النظام البيئي باستخدام نمذجة الكيمياء الحيوية لفهم الديناميكيات كميًا هو مجال ناشئ مع ظهور حوسبة عالية الطاقة غير مكلفة نسبيًا وكميات كبيرة من بيانات الاستشعار عن بعد.

& middot فهم ديناميكيات المحيط الحيوي المكاني والزماني في تقييمات توازن الكربون في النظام الإيكولوجي التي تم التغاضي عنها سابقًا بسبب أوجه القصور الكامنة في مجموعات بيانات دقة الدورة التدريبية المتاحة وقوة الحوسبة المحدودة.

المشاريع الحالية

اضطراب ونمو واستعادة الغابات الشمالية التي تغطي عصر الأقمار الصناعية: الهيكل ثلاثي الأبعاد ، فهرس الموقع ، وتدفق الكربون في النظام البيئي مع تغير المناخ

يعمل تغير المناخ على تغيير إنتاجية الغطاء النباتي والديناميات وعزل الكربون على المستويات القارية عبر خطوط العرض الشمالية العليا. تنعكس هذه التحولات في تغيير بنية مظلة الغطاء النباتي (الغطاء والارتفاع) ، والتي تختلف من غابات مستمرة من الأشجار العالية إلى بقع غابات منفصلة ومعزولة ومساحات موزعة بالتساوي من الأشجار التي تعاني من توقف النمو. على الرغم من أن الاختلاف يحدث في المقاييس المكانية التي لم يتم حلها بواسطة معظم الأقمار الصناعية لمراقبة الأرض بسبب العوامل البيئية المحلية ، بما في ذلك التضاريس والثلوج الشتوية وعمق الطبقة النشطة في التربة الصقيعية والرياح وخصائص التربة. لقد وجدت الدراسات الحديثة أن تخضير القطب الشمالي يرتبط بتكثيف الشجيرات ، وزيادة الكتلة الحيوية ، وإنشاء شجيرات جديدة داخل ميزات الأرض المزخرفة بالذوبان. ومع ذلك ، لم تكن شاملة بما يكفي لإنشاء خريطة لإمكانات النمو للغابات الشمالية.

يمكن أن يؤدي فهم بنية الغابات على نطاق الموقع وعلاقته بالعوامل البيئية إلى تحسين التقديرات واسعة النطاق لتدفق الكربون الشمالي. وجدت الدراسات السابقة زيادات كبيرة في الإنتاجية ، لكن معدلات الدوران في النماذج تظل مصدرًا كبيرًا لعدم اليقين. كما هو الحال في الغابات مثل SI ، فإن التقديرات الخاصة بالموقع لإمكانات نمو الغابات ستقلل من عدم اليقين هذا في دوران الكربون الحي إلى تجمعات التربة C. نقترح توسيع مجموعة بيانات NASA حول الغطاء الحرجي العالمي والتغيير (GFCC) ، وربطها بطبقات البيانات البيئية الصريحة مكانيًا ، ودمج العلاقات في DGVMs لفهم القيود البيئية على هيكل المظلة والتنبؤ بتأثيرات التغيير البيئي على الغطاء النباتي و C تدفق المخزون وأمبير.

بدعم مسبق من برنامج NASA Carbon Cycle Science (CCS) (13-CARBON13_2-0377 تحديد محيط قطبي عالي الدقة لغابة التندرا البيئية مع انعكاسات على توازن الكربون) ، قمنا بتطوير عينات من غطاء المظلة وتقديرات الارتفاع من قياسات LiDAR المحمولة جواً وأزواج الصور المجسمة التصويرية. لقد استخدمنا مجموعات البيانات المرجعية عالية الدقة هذه لمعايرة والتحقق من صحة سجل بيانات علوم الأرض التابع لوكالة ناسا (ESDR) الخاص بتغير الغابات العالمي (GFCC). أدت هذه المعايرات الخطية إلى تحسين دقة تقديرات الدقة السنوية لـ GFCC التي تبلغ 30 مترًا والتي تبلغ 30 مترًا للغطاء الشجري عبر المنطقة الأحيائية الشمالية ونماذج وتقديرات سابقة منقحة لموقع Taiga Tundra Ecotone (TTE). ومع ذلك ، لا يوجد سجل شامل لدقة لاندسات لتغير الغابات من عام 1972 إلى 2000 ومقياس مدشا المكاني والزمني اللازم لدراسة ديناميات الغابات الشمالية بطيئة النمو.

ستعمل الدراسة المقترحة على تطوير عينة من البيانات المرجعية لأزواج صور مجسمة بدقة 10.000 مترًا فرعيًا ، واستخدامها لاسترداد التقديرات على مستوى المنطقة الأحيائية لعمر موقف الغابة من أرشيف لاندسات بأكمله ، من سبعينيات القرن الماضي حتى الوقت الحاضر. سيمكن هذا الامتداد لسجل الاضطرابات من نمذجة وتحليل نمو الغابات واضطرابها عبر أ

40-year chronosequence & mdash هي الفترة الزمنية اللازمة لدراسة اتجاهات التخضير والتحمير الحديثة. سنقوم بعد ذلك بإقران تقديرات عمر الوقوف والبنية والعوامل البيئية في تسلسل زمني لـ SI عبر الغابات الشمالية من أجل فهم التأثيرات الطبوغرافية والمناخية المحلية على بنية المظلة ونموها. يتم تطبيق SI على نطاق واسع في بيئة الغابات وزراعة الغابات ، وهو تقدير تجريبي لإنتاجية الغابات التي تعكس تأثير البيئة المحلية على النمو الرأسي.

أهدافنا هي:
1. قم بإنتاج خريطة التاريخ / عمر الغابة: باستخدام سلسلة زمنية للغطاء الحرجي بدقة سنوية دون هكتار تغطي كامل أرشيف لاندسات الشامل ، من عام 1972 إلى الوقت الحاضر
2. نمذجة وتقدير إمكانات نمو الغابات: استخدام التسلسل الزمني لغطاء مظلة الأشجار والارتفاع من عينات صور مجسمة WorldView-1 و 2 و 3 لتقدير إمكانات نمو الارتفاع كمؤشر موقع الغابة (SI) و
3. تقدير التدفق C الصافي للغابات الشاملة: من خلال دمج عمر الوقوف و SI في Lund-Potsdam-Jena (LPJ) DGVM.

تستفيد هذه الدراسة من فريقنا الحالي (NASA GSFC و UMD GLCF) بثلاثة موارد مهمة: (1) الوصول إلى بيانات الأقمار الصناعية التجارية الفرعية ، 2) برنامج خط أنابيب الاستريو التابع لناسا Ames ، و 3) NASA GSFC & amp UMD GLCF الحوسبة الفائقة. توفر جميع الجوانب الثلاثة وسائل لتقدير هيكل الغابات بدقة دون متر ولرسم خريطة لنمو الغابات طويل الأجل ومتعدد العقود والإنتاجية عبر المنطقة الأحيائية بدقة دون هكتار.

يتناول هذا الاقتراح اهتمام وكالة ناسا و rsquos بديناميكيات C للنظم البيئية الأرضية في القطب الشمالي والشمالي. ستكون النتائج التي توصلنا إليها حراسًا مهمين لتغير المناخ ولتنمية الثقة في التنبؤات بالتغيرات في توازن الكربون بسبب بيئة سريعة التغير. سيساهم عملنا بشكل مباشر في اهتمامات وكالة ناسا و rsquos في توصيف النظم البيئية الهامة ، خاصة في خطوط العرض المرتفعة ، ويمكن أن يساهم في تحليل البيانات والعلوم في تجربة الضعف في القطب الشمالي والشمال (ABoVE) المقترحة. يمكن أن تستخدم DGVMs التي تتطلب SI والهيكل العمري للغابات هذه النتائج لتقليل حالات عدم اليقين الكبيرة حاليًا في تقديرات تدفق الكربون الأرضي.

بروتوكولات مؤتمتة لتوليد منتجات تحقق تجارية عالية الدقة باستخدام موارد ناسا HEC

يتزايد حجم بيانات الاستشعار عن بعد للمتر الفرعي بمعدلات تتجاوز بيتابايت في السنة. على مدار العقد الماضي ، انخفضت تكاليف أنظمة تخزين البيانات والحوسبة بشكل كبير. لقد فتح هذا الباب أمام معالجة & ldquo Big Data & rdquo باستخدام الصور البصرية المحمولة في الفضاء لتوصيف ظواهر سطح الأرض في بيئات الحوسبة المتطورة (قائمة مختصرات HEC في الصفحة 21). تشمل الأمثلة الحديثة Google Earth Engine و Amazon Web Services - Cloud Computing Services و NASA Earth Exchange و NASA Center for Climate Simulation (NCCS) Advanced Data Analytics Platform (ADAPT). في الوقت نفسه ، تقدم كوكبة متنامية من الأقمار الصناعية التجارية عالية الدقة (VHR) عالمية

تغطية متكررة لمدة يوم أو يومين يمكن أن تكمل مهام ناسا لرصد الأرض (EO) بقدرات استريو وطيفية فائقة. من خلال اتفاقيات الترخيص بدون تكلفة مباشرة ، تحصل الوكالة الوطنية للاستخبارات الجغرافية المكانية (NGA) ومركز غودارد للطيران الفضائي التابع لناسا (GSFC) على بيتابايت من DigitalGlobe (DG) المؤرشفة 0.3 - 0.5 م و 2 - 4 م صور متعددة الأطياف من جميع أنحاء العالم. يتضمن أرشيف DG بيانات من 7 أقمار صناعية بما في ذلك WorldView-1 و 2 و 3 و 4 و Quickbird-2 و GeoEye-1 و IKONOS-2. قبل عام 2008 ، تم استخدام عدد محدود من صور EO VHR بشكل فردي للتقييم والتحقق من الصحة على مناطق صغيرة ، للمقارنة ببيانات NASA EO ذات الدقة الخشنة لأن هذه البيانات كانت لقطات في المكان والزمان. الآن ، تتيح كوكبة DG تغطية متكررة ومتجاورة على مناطق كبيرة. تُعد هذه البيانات مصدرًا قيِّمًا لـ EO لتوسيع نطاق الظواهر البيئية والجيولوجية العالمية التي تحدث على نطاقات فرعية يمكن أن تعزز علم NASA EO الذي يحدث بدقة متوسطة إلى خشنة. يسعى هذا الاقتراح إلى توفير أدوات كواجهة برنامج تطبيق (API) للمعالجة الجماعية لبيانات NASA-GSFC DG VHR المتجاورة مكانيًا والمتسقة مؤقتًا والتي لا يمكن إجراؤها بكفاءة إلا على موارد NASA HEC بسبب قيود ترخيص DG-NGA والمتطلبات الحسابية.

سنقوم بتطوير API لتوليد منتجات VHR لدعم العلماء الذين تمولهم وكالة ناسا ومهام NASA EO التي تتضمن بؤرتين أساسيتين:

1) الفسيفساء الإقليمية VHR عند الطلب - ستسمح الصور الفسيفسائية الإقليمية المنتظمة المصححة والمشتركة بالتسجيل متعدد الزمان والبانكرومات 0.3 - 0.5 م والصور متعددة الأطياف غير المشحونة التي تم تجميعها على أنها فسيفساء إقليمية يحددها المستخدم بمرجع متسق مكانيًا ومتسقًا مؤقتًا. سيوفر هذا المرجع مجموعة بيانات معايرة وتقييم يسهل الوصول إليها للعلماء الذين تمولهم وكالة ناسا. يعتمد هذا العمل على خبرة PI Neigh (http://cad4nasa.gsfc.nasa.gov) و Co-I & rsquos Carroll و Slayback و Montesano و Tucker & rsquos في معالجة بيانات VHR على مجموعة GSFC & rsquos NCCS ADAPT. سنعمل مع Co-I Lyapustin لإنشاء بيانات انعكاس السطح من صور VHR عبر مواقع المعايرة شبه الثابتة للمعايرة التبادلية مع Landsat و MODIS لتقليل تأثيرات التضاريس وزاوية العرض وتاريخ ووقت يوم التجميع. سنقوم أيضًا بتطوير عملية للفسيفساء وتطبيع الصور المصححة لتقويم العظام لإنشاء منتجات بيانات علمية مفيدة للعديد من الأنشطة البرنامجية لوكالة ناسا ، بما في ذلك التنوع البيولوجي ، وإغلاق مظلة الأشجار ، وجزء المياه السطحية ، والمساحة المزروعة لزراعة أصحاب الحيازات الصغيرة وغيرها.

2) عند الطلب VHR DEMs & ndash معالجة منهجية لصور VHR المجسمة المتوفرة على طول المسار وعبر المسار لإنتاج نماذج VHR الرقمية للرفع (DEMs) باستخدام برنامج NASA Ames Stereo Pipeline مفتوح المصدر (https://ti.arc.nasa.gov / tech / asr / smart-robotics / ngt / stereo /). سيعمل Co-I & rsquos Shean و Alexandrov و Montesano معًا لتطبيق منهج تسجيل مشترك منتظم DEM لإنشاء منتجات بدقة أفقية ورأسية & lt 0.5 - 1.0 متر يمكنها دعم مهام ناسا وعدد من البرامج العلمية المختلفة. وتشمل هذه دراسات سطح الأرض داخل الغلاف الجليدي (على سبيل المثال ، توازن كتلة الأنهار الجليدية ، ومعدلات تدفق الجليد ، وعمق الثلج) ، والغلاف المائي (على سبيل المثال ، مستويات البحيرة / المياه ، وديناميكيات ارتفاع السطح ، على سبيل المثال ، الهبوط من استنفاد المياه الجوفية ، والكارست الحراري وما إلى ذلك) ، المحيط الحيوي (على سبيل المثال ، تغيير استخدام الأراضي في الغطاء الأرضي ، وهيكل الغابات ، وارتفاع / غطاء المظلة) ، والأخطار الطبيعية (مثل البراكين والانهيارات الأرضية والزلازل وغيرها).

ناسا علوم الأرض قللت من استخدام صور DG VHR بسبب & ldquo البيانات الكبيرة & rdquo البنية التحتية الضرورية ولكنها غير متاحة بشكل عام لأفراد NASA PIs. إن التطوير الناجح لبروتوكول ناسا HEC لمعالجة بيانات VHR يمكن أن يتغلب على متطلبات VHR الحالية للتخزين الشامل والمعالجة المتوازية. تتطلب صور DG VHR برامج أساسية و HEC لإنتاج منتجات VHR التي سيكون لها فوائد كبيرة لبرامج NASA Earth Science.

أعالي الجبال في آسيا وما بعدها: التغيرات الإقليمية في المناخ والأنهار الجليدية والموارد المائية

قد يكون لفقدان الكتلة الجليدية في جبال آسيا العليا (HMA) عواقب بعيدة المدى على موارد المياه في المنطقة و rsquos. هذه التغييرات في الغلاف الجليدي HMA ضرورية لرفاهية الأشخاص الذين يعتمدون على موارد المياه العذبة هذه في مناطق المصب الشاسعة خارج HMA نفسها. من الضروري إجراء مثل هذا البحث الآن من أجل السماح لنا بتقدير هذه التحولات وتسليح أصحاب المصلحة الإقليميين بشكل أفضل بمعلومات وأدوات محسنة وبالتالي تمكين استراتيجيات التخطيط والتكيف المحسنة. ومع ذلك ، فإن القيود المادية والعمليات والاعتماد على هذا النظام الهيدرولوجي الفريد من نوعه للمناخ غير مفهومة جيدًا ولا تزال أوجه عدم اليقين الكبيرة بشأن الاستجابة الجليدية الهيدرولوجية لتغير المناخ في المستقبل بسبب عدم وجود بيانات مفصلة عن الأرصاد الجوية والأنهار الجليدية والهيدرولوجية ، وعدم التجانس من العمليات المناخية ، والتضاريس التي يصعب الوصول إليها ، والتضاريس الطوبوغرافية المتطرفة. يهدف العمل المقترح إلى توفير إطار متكامل لكامل منطقة HMA ، ومناسب لفهم التغييرات السابقة في كتلة الأنهار الجليدية وتدفق مجرى المياه المصاحب استجابةً لتغير المناخ ولتوقع هذه التغييرات في المستقبل من خلال الجمع بين النمذجة المكثفة مع منتجات الأنهار الجليدية ذات الصلة من الاستشعار عن بعد.

سنستخدم على وجه التحديد أ) منتجات الاستشعار عن بعد المرئية والرادارية لاشتقاق تغييرات حجم الأنهار الجليدية ، وارتفاعات خط الجليد والحطام ب) تطبيق نموذج مناخ إقليمي مع دقة مكانية غير مسبوقة لتوضيح ديناميات المناخ التي تحركها الرياح الموسمية على النطاق الإقليمي مع التركيز على أنماط هطول الأمطار عبر منطقة HMA ، ج) نموذج التغيرات الأخيرة في الأنهار الجليدية والتنبؤ بالتطور المستقبلي للأنهار الجليدية ، و د) تحديد الاستجابة الهيدرولوجية للتغيرات المناخية والأنهار الجليدية والتنبؤ بكيفية تأثير هذه التغييرات على توافر المياه البشرية في اتجاه مجرى HMA. بالإضافة إلى ذلك ، سنقوم بتطوير وتقديم مجموعة غنية من الأدوات التشغيلية المتكاملة لتقييم والتنبؤ بالتغيرات الجليدية التي يحركها المناخ على المستوى الإقليمي والتغيرات الهيدرولوجية من أجل التكامل المباشر في Glacial Melt Toolbox (GMELT) بتنسيق من NASA & rsquos High Mountain Asia Team (HiMAT).

سيقوم هذا المشروع ، ولأول مرة ، بدمج النمذجة عالية الدقة للتباين المناخي في HMA مع النمذجة الهيدرولوجية للكتل الجليدية على نطاق إقليمي والتي تم تعديلها خصيصًا لتلائم HMA وتستنير بمجموعة من الملاحظات من في الموقع والبيانات المستمدة من الأقمار الصناعية. ستعمل الصور المجسمة عالية الدقة من الأقمار الصناعية DigitalGlobe على إنشاء حسابات لتغيير حجم الأنهار الجليدية ، بينما سيتم استخدام الأقمار الصناعية Landsat و MODIS و ASTER و VIIRS و ALOS-PALSAR1 / 2 و Sentinel1 / 1b للغطاء الجليدي ورسم خرائط غطاء الحطام الجليدي فوق الأنهار الجليدية ، و ستقوم بيانات GRACE بإبلاغ نمذجة توازن الكتلة الجليدية. سيعزز المشروع التعاون بين فريق متعدد التخصصات من العلماء من وكالة ناسا وجامعة ألاسكا وجامعة نيو هامبشاير مع خبرة واسعة في الاستشعار عن بعد المرئي والرادار ، ونمذجة الغلاف الجوي عالية الدقة ، ونمذجة الأنهار الجليدية ، والنمذجة الهيدرولوجية الإقليمية.

توزيع البيانات التجارية عالية الدقة

توفر الوكالة الوطنية للاستخبارات الجغرافية المكانية (NGA) ، بالشراكة مع لجنة التطبيقات المدنية (CAC) ، التي تعد ناسا عضوًا فيها ، الوصول إلى أرشيفها الهائل من بيانات الأقمار الصناعية التجارية عالية الدقة غير المصنفة إلى الوكالات الحكومية غير التابعة لوزارة الدفاع بموجب شروط من عقد NextView الخاص بها.

ينص عقد NextView على أنه يمكن استخدام البيانات من قبل جميع الفروع والإدارات والمكاتب التابعة للحكومة الأمريكية. مع الموافقة والإقرار المناسبين ، يمكن أيضًا مشاركة البيانات مع المنظمات غير الحكومية ، وحكومات الولايات / المحلية ، والوكالات الحكومية الدولية ، وكذلك الجامعات ، والحكومات الأجنبية إذا كان الاستخدام لدعم مصالح الحكومة الأمريكية. تم تكليف مركز جودارد لرحلات الفضاء بتوفير واجهة لهذه البيانات لتحقيقات ناسا وفرقهم. يتم توفير صور NGA المرخصة بموجب NextView عبر بوابة الوصول والاسترجاع المستندة إلى الويب (WARP).

تغيير غطاء الأرض / استخدام الأراضي في جنوب فيتنام من خلال عدسات الصراع والدين والسياسة ، من الثمانينيات حتى الوقت الحاضر

أدت عقود من الصراع ، والاستعمار ، وتزايد عدد السكان ، وتسويق الزراعة العالمية إلى تغيير غطاء الأرض / استخدام الأراضي (LCLUC) على نطاقات مكانية متعددة في جميع أنحاء جنوب شرق آسيا. كان لهذه التغييرات تأثير عميق على الأقليات العرقية ، ولا سيما في جنوب فيتنام. شهدت فيتنام تغيرات سياسية واقتصادية وبيئية كبيرة منذ الخمسينيات ونهاية الاستعمار والهند الصينية الفرنسية. يجب على جميع LCLUC في فيتنام النظر في آثار حرب فيتنام والصراعات الإقليمية والداخلية اللاحقة ، وإنشاء حكومة الحزب الواحد في ظل الحزب الشيوعي الفيتنامي ، وتحرير السوق والتجارة مؤخرًا ، والنسيج الديني والاجتماعي والثقافي المعقد. يركز هذا المشروع على مقاطعتي Đồng Th & aacutep و An Giang في منطقة دلتا ميكونغ ، والتي تعد موطنًا لبعض أكبر الأقليات العرقية في فيتنام و # 39 ، بما في ذلك شعب الخمير والشام. كما أنها موطن لشكل فيتنامي فريد من البوذية ، H & ogravea Hảo ، والتي تظهر بشكل مهم في التاريخ الحديث والمناظر الطبيعية في المنطقة. تؤكد H & ogravea Hảo على ارتباط الفرد بالأرض في علاقة أخلاقية وروحية ووطنية حميمة. يتيح ظهور عصر الأقمار الصناعية إجراء دراسات حول التغيرات الفيزيائية على البيئة ، ولكن لفهم مسار تغير المناظر الطبيعية بشكل كامل ، من الضروري دمج العوامل الاجتماعية والدينية المستوطنة في المنطقة.

نقترح تعيين التغييرات ونمذجة المسار المستقبلي لـ LCLUC من خلال دمج إطار اجتماعي ثقافي في بيئة النمذجة المكانية لمنطقة دلتا ميكونغ في جنوب فيتنام ، مع الدراسات الإنسانية والاجتماعية جنبًا إلى جنب مع LCLUC عالية الدقة في Đồng Th & aacutep و An Giang المقاطعات. سيعمل هذا المشروع على رسم خريطة لجميع LCLUC الزراعية والغابات والحضرية حول منتزه Tr & agravem Chim الوطني في مقاطعة Đồng Th & aacutep ، والمناطق الزراعية في كلا المقاطعتين ، ومدينتي Cao L & atildenh و Đồng Th & aacutep و Long Xuy & ecircn ، مقاطعة An Giang باستخدام Landsat و بيانات Digital Globe عالية الدقة (VHR) مأخوذة من بيانات الأرشيف التجاري لوكالة ناسا للأعوام من 1985 إلى 2018. في العام الثالث ، ستمتد خرائط VHR LCLUC إلى منطقة دلتا نهر ميكونغ بأكملها. سيستخدم هذا المشروع خوارزميات شجرة القرار ضمن نهج علم البيانات لتعدين أرشيف لاندسات وبيانات WorldView-1 و -2 و -3 على قدرة الحوسبة الكبيرة لمنصة تحليلات البيانات المتقدمة (ADAPT) في NASA GSFC & rsquos NCCS (http: //www.nccs.nasa.gov/services/adapt). باستخدام نهج أساليب مختلطة للتوثيق التاريخي ، والمقابلات داخل البلد ، والطريقة النوعية للمقالات الثقافية ، والأساليب الكمية لمسارات التنمية الاجتماعية والاقتصادية ، سنستخرج مسارات تغير الغطاء الأرضي / استخدام الأراضي التاريخية والحالية والمستقبلية ونظريات التغيير. سيتم استرداد الوثائق التاريخية داخل البلد ومن مكتبة الكونغرس الأمريكية. بالإضافة إلى البيانات الاجتماعية والاقتصادية ، سيركز هذا المشروع على تأثير الصراع والدين والتغيرات السياسية على LCLUC. هذه المتغيرات الاجتماعية والثقافية والاجتماعية والاقتصادية مهمة بالنظر إلى النسيج الديني والعرقي والاقتصادي المعقد للمنطقة. سيتم استخدام نظريات التغيير هذه لإنشاء سيناريوهات LCLUC المستقبلية المعينة للشبكات المنطقية (Swetnam et al. ، 2010) واختبارها مقابل نهج سلسلة ماركوف. ستجمع نماذج GIS الخاصة بـ LCLUC المستقبلية بين المنتجات المشتقة من الاستشعار عن بعد مع نظريات التغيير المكانية الصريحة ومتغيرات الملاءمة الأخرى ضمن النماذج المرجحة للإحصاء الجغرافي واختبارها مقابل المنطقة الكبيرة. من خلال العمل مع المتعاون داخل البلد ، سيتم إنشاء تصور ويب مفتوح المصدر وملف Atlas.ti KML المرتبط لعرض دقة 10-30 م التاريخية والحالية والمتوقعة من الناحية المكانية الصريحة LCLUC لهاتين المقاطعتين. ستتم مشاركة جميع منتجات البيانات التي تم إنشاؤها في المشروع بالتعاون مع مشروع NASA SERVIR-Mekong بقيادة Collaborator Potapov.

نمذجة MuSLI مظلة محتوى الكلوروفيل لتقييم وظيفة الغطاء النباتي والإنتاجية

أثرت ممارسات استخدام الغطاء الأرضي والأنشطة البشرية الجارية وتغيرات المناخ بشكل كبير على الإنتاجية الزراعية والغابات من خلال فرض مجموعات شديدة ومبتكرة من الضغوط المتعددة على النظم البيئية الطبيعية. هناك حاجة قوية لتطوير نهج لتقدير التغيرات المكانية والزمانية في حالة الغطاء النباتي ووظيفة التمثيل الضوئي بدقة أرضية معتدلة (20-30 م) عبر نطاقات إقليمية / قارية / عالمية كبيرة. في ربيع عام 2015 ، انضم القمر الصناعي ESA & rsquos Sentinel-2 (S-2) إلى NASA و rsquos Landsat-8 (L-8) في توفير قياسات متوسطة الدقة ومتعددة الأطياف على نطاق عالمي ، وبالتالي زيادة الدقة الزمنية لهذه البيانات. نقترح استخدام السلاسل الزمنية عالية التردد L-8 و S-2 (HLS) المتجانسة حديثًا لتطوير منتج جديد لمحتوى الكلوروفيل ، ولتقييم التغيرات الموسمية في محتوى الكلوروفيل في الغطاء الأرضي والإنتاجية المرتبطة بالمحاصيل الزراعية الرئيسية والمراعي والنظم الإيكولوجية الحرجية.

تتمثل الأهداف الرئيسية للجهد المقترح في: 1) استخدام السلسلة الزمنية الكثيفة لصور HLS و L-8 و S-2 بطريقة سلسة لتطوير خوارزميات لتقدير محتوى الكلوروفيل المظلي (Chl) و 2) إنشاء تدفقات عمل قوية و إنتاج سلاسل زمنية عالية الكثافة من منتجات Chl للغطاء الأرضي لأنواع الغطاء النباتي الرئيسية (المحاصيل والأراضي العشبية والغابات).

لم تكن الدراسات السابقة التي استخدمت مشاهد لاندسات فردية (مثل Landsats TM و ETM +) قادرة على اكتشاف المراحل المبكرة من تلف الغطاء النباتي. هذه الدراسات لم تأخذ في الاعتبار إلا بشكل جزئي الاختلافات في ظروف الغلاف الجوي وارتفاع التضاريس والإضاءة. باستخدام الدقة الطيفية المحسّنة لبيانات HLS L-8 و S-2 (نطاقات حافة حمراء أضيق ونطاقات إضافية من الأزرق والأشعة تحت الحمراء القريبة والأشعة تحت الحمراء القصيرة والحرارية) ، مع استكمالها بدقة عالية جدًا (2 متر) عرض الصور العالمية / ثلاثة توائم لتوصيف اختلافات المظلة والتأثيرات الهيكلية ، سننتج سلاسل زمنية كثيفة من مؤشرات الغطاء النباتي ومنتجات كلوريد الفينيل الحساسة للتغيرات الدقيقة في محتوى الكلوروفيل لتحسين مراقبة المحاصيل الزراعية وإنتاج الكتلة الحيوية للغابات.

لتوليد تدفقات عمل قوية ، سيتم اختبار الخوارزميات وصقلها والتحقق من صحتها في مناطق البحث الراسخة والمواقع المجهزة التي تمثل المحاصيل الزراعية الرئيسية والنظم الإيكولوجية الحرجية.سنستخدم النطاقات الحرارية L-8 (TIRS1) لتحديد التأثيرات الناتجة عن التغيرات في محتوى الكلوريد متعدد الكلور وأضرار الغطاء النباتي على الإنتاجية الزراعية والغابات ، ومقارنة اتجاهات الفينولوجيا في المظلة Chl و TIRS1 والإنتاج الأولي للنظام البيئي ، كما تم قياسه في المواقع. من خلال تحليل هذه السلاسل الزمنية الكثيفة المقترنة ، سنقدم
معلومات أساسية عن الدوافع الفيزيائية الحيوية الرئيسية لصحة الغطاء النباتي ووظيفته.
يستفيد هذا الجهد من التعاون الدولي المستمر بين الباحثين في الولايات المتحدة الأمريكية والاتحاد الأوروبي ، والذين سيوفرون الخبرة وصور الأقمار الصناعية المتاحة في مؤسساتهم بالإضافة إلى البيانات الطيفية الميدانية التي تم الحصول عليها من المواقع المنشأة مع مجموعات البيانات الميدانية المستمرة. يدعم العمل المقترح بشكل مباشر أهداف برنامج NASA & rsquos LCLUC ، لزيادة وتطوير القدرة على عمليات الجرد الدورية للغطاء الأرضي على أساس الأقمار الصناعية ، ورصد وتوصيف الغطاء الأرضي وتغيير استخدام الأراضي. نهج وأدوات لتقييم صحة الغطاء النباتي ووظيفة التمثيل الضوئي بدقة 30 مترًا ، والتي ستعزز قدرتنا على تحديد الدوافع وتحديد معدلات تغير الغطاء الأرضي لأنواع النباتات الهامة في جميع أنحاء العالم. ستعمل هذه القدرة المعززة على تحسين المعلومات المتاحة بشكل كبير لاتخاذ قرارات الإدارة في الوقت المناسب والتي لديها القدرة على تقليل الآثار الزراعية والاقتصادية والمناخية المرتبطة بالعوامل البيئية والبشرية المنشأ.

المناصب / التوظيف

عالم أبحاث فيزيائية

زميل ناسا لما بعد الدكتوراه

باحث كبير في العلوم

عالم تطبيقات

خبرة في التدريس

2009 محاضر
قسم الجغرافيا ، جامعة ميريلاند كوليدج بارك
الدورة: مقدمة في الاستشعار عن بعد
المستوى الجامعي ، 3 ساعات معتمدة ، 47 طالبًا.
درست لمحة عامة عن أدوات الاستشعار عن بعد ، والحصول على البيانات ، والتطبيقات. تم إنشاء وتنفيذ محتوى الدورة التدريبية بما في ذلك: المحاضرات نصف الأسبوعية المنبثقة والاختبارات النصفية والامتحان النهائي.

2006 مدرس مساعد
قسم التاريخ والدراسات العالمية والجغرافيا ، جامعة ولاية كوبين
الدورة: مقدمة في الاستشعار عن بعد
المستوى الجامعي ، 3 ساعات معتمدة ، 12 طالبًا.
درست لمحة عامة عن أدوات الاستشعار عن بعد والحصول على البيانات والتطبيقات. تم إنشاء وتنفيذ محتوى الدورة بما في ذلك: مناهج المحاضرات نصف الأسبوعية.

2004 محاضر زائر
قسم الجغرافيا ، جامعة جورج واشنطن ،
الدورة: مقدمة في الاستشعار عن بعد (المستوى الجامعي ، 3 ساعات معتمدة)
درست لمحة عامة عن قياسات الاستشعار عن بعد للأرض طويلة الأجل لاستجابة الغطاء النباتي لتقلب المناخ.

2007 على أحدث طراز ، جامعة ويسكونسن ، ماديسون
حضور ورشة عمل لمدة ثلاثة أيام لتصبح عضو هيئة تدريس مؤثرًا.

2006 إعداد معهد المستقبل الصيفي لكلية المستقبل (AGEP) جامعة هوارد
حضور اجتماع مكثف لمدة أسبوع لتطوير أساليب التدريس والمناهج التعليمية والتفاعلات الإرشادية مع الطلاب.

تعليم

2003 & ndash 2008 دكتور في الفلسفة في الجغرافيا ، تخصص ديناميكيات الكربون للنظام البيئي
جامعة ماريلاند ، كوليدج بارك ، ماريلاند
أطروحة: تحديد وفهم اضطرابات دورة الكربون في أمريكا الشمالية من الاضطرابات البشرية والطبيعية: 1982 & ndash 2005
المستشارون المساعدون: كومبتون جيه تاكر وجون آر. تاونسند

2000 & ndash 2002 ماجستير في الجغرافيا ، استجابة الغطاء النباتي لتخصص المناخ
جامعة ماريلاند ، كوليدج بارك ، ماريلاند
ورقة علمية في متطلبات درجة الماجستير في الآداب: اتجاهات الغطاء النباتي في نيوفاوندلاند: الروابط بين درجة الحرارة و NDVI
المستشار: John R.G. تاونسند

1994 و - 1998 بكالوريوس العلوم في الجغرافيا تخصص رسم الخرائط
جامعة ماريلاند ، كوليدج بارك ، ماريلاند
المستشار: شونلين ليانغ


2. Geofetch

تم أخذ البيانات الموضحة في هذه الورقة فوق هايتي ، بعد وقت قصير من زلزال عام 2010. يتم عرض البيانات في GeoFetch ، وهو عالم افتراضي GIS تم تطويره بواسطة مختبر لينكولن. تم بناء GeoFetch على منصة NASA Worldwind [10] ، وهي أداة GIS مفتوحة المصدر. أضفنا ميزات إلى GeoFetch تتيح لنا تبديل الطبقات بسهولة واستيراد الصور المرئية وإجراء مكالمات خارجية عبر خادم UDP. أضفنا أيضًا القدرة إلى GeoFetch لاستخدام بيانات LADAR لبيانات الارتفاع الرقمية ، بحيث تحتوي أداة GIS على بيانات ارتفاع بدقة أعلى بكثير من تلك الموجودة عادةً في أدوات نظم المعلومات الجغرافية. يسمح الحصول على بيانات الارتفاع الرقمي للمستخدم بقياس الارتفاع بدقة في كل موضع ، وفحص النموذج ثلاثي الأبعاد من زوايا مختلفة.

في الشكل 2 (أ) ، نعرض مثالاً على GeoFetch يعرض صور القمر الصناعي المعينة على بيانات LADAR. تُظهر الصور الأضرار التي لحقت بالقصر الوطني ، حيث يعيش رئيس هايتي. يمكن اعتبار الأضرار التي لحقت بالجزء الأمامي من القصر وكذلك الجزء الأوسط من الانقطاعات في صور LADAR. يوضح الشكلان 2 (ب) و 2 (ج) صورًا للقصر تم التقاطها في ذلك الوقت للمقارنة.

الصورة 2 تم تدمير القصر الوطني في بورت أو برنس ، هايتي خلال الزلزال. (أ) التفاف صور LADAR عليها صور القمر الصناعي. رصيد صور القمر الصناعي: DigitalGlobe (ب) الصور الجوية. رصيد الصورة: لوغان عباسي / برنامج الأمم المتحدة الإنمائي ، مرخص بموجب رخصة المشاع الإبداعي. (ج) صورة من الأرض. رصيد الصورة: لوغان عباسي / برنامج الأمم المتحدة الإنمائي ، مرخص بموجب رخصة المشاع الإبداعي. تمت الموافقة على الإصدار العام 13-387.


شكر وتقدير

تم دعم هذا البحث بشكل مشترك بمنحة (RD834186) من المركز الوطني للبحوث البيئية (NCER) برنامج العلوم لتحقيق النتائج (STAR) التابع لوكالة حماية البيئة الأمريكية واتفاقية تعاونية (G10AC00277) مع تقييم جودة المياه الوطني التابع لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية برنامج. نشكر James Falcone و David Wolock من USGS على توفير بيانات درجة حرارة التدفق والمساعدة في فحص البيانات. أدت تعليقات جون أولسون وليستر يوان وجيسون ماي وحكمين مجهولين إلى تحسين المخطوطة.


مقدمة

شهدت تقنيات الاستشعار عن بعد وتتبع الحيوانات مؤخرًا تطورات كبيرة لديها القدرة على تسهيل التحليلات المتكاملة لبيانات حركة البيئة والحيوان بتفاصيل غير مسبوقة [1،2] في المقابل ، تقدمت التحليلات الإحصائية لتحديد الأنماط المكانية ، لحساب العمليات على مقاييس مختلفة وللارتباط الذاتي المكاني في بيانات حركة الحيوانات [3]. التحسينات في تكنولوجيا تتبع أجهزة الاستشعار ، على سبيل المثال ، بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، توفر بيانات حركة الحيوانات التي تلتقط مسارات الحركة (أي السلاسل الزمنية) في المناظر الطبيعية البيئية ، وتحسين مجموعات المواقع "الخالدة" [1]. توفر هذه التطورات العديد من الفرص ، ولكنها أيضًا تتحدى المجتمع العلمي لبيئة الحركة كما تم الاعتراف بقضايا خاصة في مجلتين عالميتين رائدتين [1،2]. في موازاة ذلك ، كانت البيانات المستشعرة عن بعد من أجهزة استشعار ساتلية مختلفة متاحة منذ سبعينيات القرن الماضي في نطاق واسع من الدقة المكانية والزمانية ، مما يوفر تطابقًا أفضل مع المقاييس المختلفة لحركة الحيوانات. ومع ذلك ، فإن التحدي الرئيسي الذي يجب التغلب عليه هو الفارق الزمني بين توافر منتجات الاستشعار عن بعد الجديدة وتطبيقها في البحث والإدارة البيئية. يتطلب التقليل من هذا الانفصال الزمني تعاونًا أوثق بين علماء البيئة في الحياة البرية وخبراء الاستشعار عن بعد لتسهيل التنفيذ السريع لمعالجة البيانات الجغرافية المكانية (المعنى [4]).

يمكن لتحليلات مسارات حركة الحيوانات أن تزيد من فهم استخدام الموارد وديناميكيات التشتت بين السكان بمرور الوقت ، ويمكن أن تساعد في النهاية في الحفاظ على الحيوانات وإدارتها [5]. بينما تميل تحليلات الموائل إلى التغاضي عن الجوانب الزمنية لاستخدام الموائل ، فإن تحليلات مسارات حركة الحيوانات (المسارات) تدمج كل موقع حيوان في السياق الأكبر للتوزيع المكاني للسكان والظروف البيئية المتغيرة عبر الزمن ، وكذلك قيود الأفراد ، السلوك والبقاء [5-7]. حركة الحيوانات بمرور الوقت هي نتيجة اتخاذ القرار بين المقايضات السلوكية ، مع الأخذ في الاعتبار الحالة الداخلية للحيوانات ، والحركة ، والملاحة ، والعوامل الخارجية [8]. اليوم ، يمكن لتقنية الاستشعار أن تربط البيانات الفسيولوجية مثل درجة حرارة الجسم ومعدل ضربات القلب ببيانات الحركة ، وبالتالي تربط بشكل مباشر الظروف الفسيولوجية للحيوانات وسلوك الحركة بسمات المناظر الطبيعية [9]. تحليلات مسار الحركة (مثل نماذج فضاء الحالة أو وظائف اختيار الخطوة) تتبع اختيار الموارد الحيوانية بمرور الوقت [١٠.١١] ، وتتطلب زيادة تطبيق المتغيرات البيئية الديناميكية لفهم آلية سلوك حركة الحيوان بشكل أفضل.

تتفاعل الحيوانات مع بيئتها في نطاقات زمانية مكانية متعددة ، مما ينتج عنه أوضاع حركة مختلفة [12 ، 13]. تكشف بيانات الحركة الزمنية ذات المقياس الدقيق عن اتصال وظيفي بالمناظر الطبيعية من خلال التمييز بين ممرات الحركة أو الحواجز أو مواقع التوقف ، مما يساعد على تحديد المناطق المهمة لحركة الثدييات والطيور [14-18]. كما تلتقط البيانات ذات المقياس الدقيق أوقات الإقامة ودقة الموقع ، ويمكنها تحديد الموارد الهامة مثل المياه أو مواقع الراحة [19 ، 20]. على نطاقات أوسع ، يمكن لتحليل المسار التمييز بين الهجرة والسلوك البدوي والتشتت [21] ، مما يؤثر على ديناميكيات السكان واستخدام الموارد وتدفق الجينات بين السكان (على سبيل المثال [5]) وانتشار الأمراض [22].

البيانات الجديدة المستشعرة عن بعد تلتقط بشكل أفضل الديناميكيات الزمنية للمناظر الطبيعية والبنية ثلاثية الأبعاد للموائل. على النقيض من بيانات النقاط التي تم جمعها ميدانيًا ، والتي عادةً ما تكون غنية بالمعلومات ولكنها متفرقة من الناحية المكانية ، توفر البيانات المستشعرة عن بُعد عادةً بيانات مستمرة مكانيًا على مناطق أكبر ، ولكن معلومات أقل لأي نقطة أو بكسل نظرًا لدقتها الخشنة نسبيًا. هذا يعني أن المقاييس الزمانية المكانية المختلفة التي تحدث فيها حركة الحيوانات تتطلب أنواعًا مختلفة من البيانات المستشعرة عن بعد لفهم الأسباب الكامنة وراء الحركة (الشكل 1 [7 ، 23]). ومع ذلك ، هناك مفاضلة متأصلة بين جيد لكن نادر (على سبيل المثال ، الحبوب الزمنية المكانية الدقيقة ولكن الخشنة) مقابل خشن لكن متكرر (على سبيل المثال ، الحبوب المكانية الخشنة ولكن الدقيقة الزمانية) التي سجلتها أجهزة استشعار الأقمار الصناعية المختلفة (الشكل 1 ، الجدول 1). بشكل أكثر تحديدًا ، إذا كان الهدف هو فهم أنماط الحركة الدقيقة ، يمكن القول إن البيانات الدقيقة ولكن النادرة هي الأكثر فائدة ، لأنها توفر التفاصيل اللازمة لاكتساب نظرة ثاقبة على محركات أنماط الحركة ولأن التباين الزمني للبيئة مثل يقل أهمية الغطاء الأرضي أو علم الفينولوجيا على مدى فترات زمنية أقصر (انظر على سبيل المثال [13 ، 24-28]). في المقابل ، لفهم أنماط الحركة الدقيقة للحيوانات الطائرة ، هناك حاجة إلى معلومات متكررة للغاية حول حالة الطقس والرياح لأن التفاصيل الدقيقة ، على سبيل المثال ، الاضطرابات الجوية التي تشكل أنماط الحركة يمكن أن تتغير بسرعة كبيرة [29 ، 30]. من ناحية أخرى ، عندما تتم دراسة أنماط الحركة على نطاق واسع ، فإن التغيير الزمني في البيئة هو المفتاح و خشن لكن متكرر البيانات هي متغيرات مشتركة أفضل للحركة (على سبيل المثال [31]).

مقاييس الدقة الحالية في المكان والزمان لحركة الحيوانات والبيانات المستشعرة عن بعد.

كان هدفنا هنا هو تقديم مراجعة لعلماء بيئة الحركة الذين هم أقل دراية بمجموعة متنوعة من بيانات الاستشعار عن بعد المتاحة وتطبيقها في دراسات حركة الحيوانات ، مما يقلل من التأخر الزمني الحالي في تطبيق المنتجات المتاحة المستشعرة عن بعد في دراسات حركة الحيوانات [ 4]. وبالتالي ، نقوم أولاً بمراجعة التطبيقات الحالية للمؤشرات البيئية المستشعرة عن بعد والتي تتعامل مع أنماط حركة الفقاريات في الأنظمة الأرضية. ثانيًا ، نقدم منتجات الاستشعار عن بعد المتوفرة حديثًا ونناقش الفرص التي توفرها لدراسات حركة الحيوانات. ركزنا على الدراسات التي تربط بين مواقع الحيوانات وبيانات الاستشعار عن بعد في النظم البيئية الأرضية ، والتي نُشرت بين عامي 2002 و 2013 (الجدول 2). على وجه التحديد ، قامت الدراسات التي استعرضناها بالتحقيق في كيفية تفاعل الحيوانات مع بيئتها الأرضية بمرور الوقت ، وهي تستند إلى المسارات وتحولات النطاق من قبل الأفراد والسكان ، وبالتالي يحتمل أن تساعد في الحفظ والإدارة. إن دراسات حركة الحيوانات الحالية متحيزة بشدة تجاه الحيوانات الأكبر حجمًا بسبب وزن وحجم أجهزة التتبع. في حين أن هناك تاريخًا للتتبع اللاسلكي وربط حركة الطيور البحرية كبيرة الجسم بالسمات البيئية ، فقد أصبح من الممكن مؤخرًا فقط تزويد الطيور المهاجرة من الطيور البرية صغيرة الجسم بأجهزة قادرة على تتبع التحركات بعيدة المدى [32،33]. وبالتالي ، تركز مراجعتنا بشكل كبير على دراسات الحركة لأنواع الثدييات كبيرة الجسم.


فحص بحث الدكتوراه الذي أجريته الأسباب والعواقب البيئية للزحف التاريخي للأدغال في مناطق السافانا في جنوب إفريقيا. احتفظ باهتمام نشط ببيئة حرائق السافانا والعلاقة بين نمط الغطاء النباتي وعملية الحرائق في كل من النظم البيئية للغابات والمراعي.

يحتاج مديرو الغابات إلى أدوات ومعلومات أفضل عن الكتلة الحيوية للغابات وعزل الكربون. يحتاج مديرو الوقود والحرائق إلى معلومات أفضل حول أفضل السبل للتعامل مع وقود الغابات للتخفيف من مخاطر نشوب حرائق شديدة وللتعامل مع آثار الحرائق الشديدة. يمكن للاستشعار عن بعد المحمول جواً والأقمار الصناعية بالاقتران مع بيانات الأرض المأخوذة بشكل مناسب أن يوفر هذه المعلومات المطلوبة في شكل خرائط.


يكشف رسم الخرائط المكانية على نطاق واسع عن إزاحة شخصية متقاربة لأغنية الطيور

من النظرة طويلة الأمد في علم الأحياء التطوري أن إزاحة الشخصية تولد أنماطًا متباينة في الأنواع المتعايشة وثيقة الصلة لتجنب تكاليف التهجين أو المنافسة البيئية ، في حين أن الاحتمال البديل هو أن إشارات الهيمنة أو العدوان قد تتقارب بدلاً من ذلك لتسهيل التعايش بين المنافسين الإيكولوجيين . على الرغم من أن هذه العملية غير البديهية - التي يطلق عليها إزاحة الشخصية النابضة المتقاربة - تدعمها الدراسات النظرية والتجريبية الحديثة ، فإن المدى الذي تدفع به الأنماط المكانية لتطور السمات على المستويات القارية لا يزال غير واضح. من خلال نمذجة التباين في بنية الأغنية لنوعين متشابهين بيئيًا من hypocnemis Antbird عبر غرب الأمازون ، نظهر أن إشاراتها الإقليمية تتقارب بحيث تكون ذروة التشابه في منطقة sympatric ، حيث تم سابقًا إظهار الإقليمية المكثفة بين هذه الأصناف. نستخدم أيضًا بيانات الاستشعار عن بُعد لإظهار أن تقارب الإشارة لا يتم تفسيره من خلال التدرجات البيئية ، وبالتالي من غير المحتمل أن يتطور من خلال المحرك الحسي (أي التكيف الصوتي مع خصائص نقل الصوت في الموائل). تشير نتائجنا إلى أن إزاحة الشخصية الناقصة المدفوعة بالمنافسة بين الأنواع يمكن أن تولد أنماطًا مكانية معاكسة لتلك التي تنبأت بها نظرية إزاحة الشخصية الكلاسيكية ، وتسليط الضوء على الدور المحتمل للاختيار الاجتماعي في تشكيل التباين الجغرافي في أنماط إشارة المنافسين الإيكولوجيين.

1 المقدمة

تقترح النظرية التطورية الكلاسيكية أن إشارات التزاوج للأنواع وثيقة الصلة تتباعد عندما تتفاعل المجموعات السكانية في اتصال جغرافي (التعاطف) لتقليل تكاليف التهجين غير القادر على التكيف أو التداخل الإنجابي [1-5]. يُعتقد أن هذا المفهوم ، الذي يشار إليه على نطاق واسع باسم إزاحة الشخصية الإنجابية (RCD) [2،5،6] ، يفسر أنماط الاختلاف في كل من الإشارات وأنظمة التعرف على الإشارات ، خاصة في الأنوران [6-8] والطيور [9،10 ]. الفرضية البديلة ، التي اقترحها ويست إبرهارد [11] ، هي أن الإشارات المناهضة التي تعمل في المنافسة الاجتماعية قد تتباعد أيضًا لتقليل تكاليف العدوان الخاطئ بين الأنواع - وهي عملية تسمى الآن إزاحة الشخصية المؤثرة (ACD) [12-14]. تتنبأ الأشكال القياسية لكل من RCD و ACD باختلاف الإشارة في التعاطف ، مما يجعل من الصعب فصلها من خلال الدراسات القائمة على الملاحظة [9،15،16] وبالتالي ، غالبًا ما تكون مساهمتها النسبية في أنماط تطور السمات غير واضحة [12-14].

يعتبر التجمع الكونغولي من أجل الديمقراطية متباينًا بشكل حصري ، في حين أن السمة التمييزية الرئيسية لـ ACD هي أنه ، في ظل ظروف معينة ، قد تتقارب الإشارات الاجتماعية للأنواع المتنافسة من الناحية النظرية للتوسط في الإقليمية بين الأنواع وتسهيل التعرف على المنافسين [13 ، 14 ، 17-19]. تتراكم الأدلة على تقارب ACD خلال السنوات الأخيرة. على سبيل المثال ، خلصت الدراسات النظرية إلى أن تقارب الإشارات بوساطة اجتماعية بين المنافسين الإيكولوجيين أمر معقول [13 ، 20] ، بينما أفادت الدراسات التجريبية بأنماط على مستوى المجتمع المحلي أو متعددة النوعية تتفق مع هذه الفرضية [15 ، 18 ، 21 ، 22]. ومع ذلك ، فإن إثبات أن تفاعلات الأنواع تؤدي إلى التقارب في الإشارات الاجتماعية لا يزال يمثل تحديًا لأنه يمكن إنتاج تأثيرات مماثلة من خلال (1) التهجين ، و (2) النسخ غير المتماثل للإشارات المكتسبة ، و (3) التكيف البيئي مع الموائل المشتركة [9 ، 23-26] ، كل ذلك يمكن أن يزيد من تشابه الإشارة بين الأصناف المتوافقة [26]. تتمثل إحدى طرق حساب هذه العوامل في تقييم ما إذا كان التقارب يمكن أن يعكس النمط المكاني الكلاسيكي المرتبط بإزاحة الشخصية ، أي. تدرج لزيادة تشابه السمات من allopatry إلى sympatry [27] - مع التحكم في التباين البيئي الأساسي [28]. ومع ذلك ، فقد تبنت القليل من الدراسات هذا النهج ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى صعوبة تحديد تباين سمات الإشارة فيما يتعلق بالموائل على المستويات القارية [29].

لمعالجة هذه المشكلة ، قمنا بتحليل التركيب الصوتي للأغنية في نوعين من الطيور المضادة - طائر بيرو المتحارب - Antbird (Hypocnemis peruviana) والطائر الشجاع-النمل أصفر الصدر (H. subflava) —التي يبدو أنها تستخدم الأغاني المتقاربة للدفاع عن مناطق محددة حيث تتداخل نطاقاتها في غرب الأمازون [16 ، 17]. على الرغم من الأغاني المتشابهة ، يتم فصل هذه الأصناف غير الشقيقة بنسبة 6.8٪ اختلاف تسلسلي في الحمض النووي للميتوكوندريا [30] ، وقد أظهرت التجارب في الأسر أن الإناث يمكن أن تميز بين الأفراد والأنواع بدقة عالية على أساس الأغنية [31]. وفقًا لذلك ، نادرًا ما يتم تهجينهم [17]. وعلاوة على ذلك، hypocnemis الطيور المضادة هي مجموعة من الجراثيم الفرعية الناطقة بالرغامي ، تشير مجموعة من الأدلة القائمة على الملاحظة والتجريبية إلى أن الأغاني محددة وراثيًا (فطري) [22 ، 26 ، 32 - 34]. تبعا لذلك ، فإن ميزة hypocnemis النظام هو أن تقارب الأغنية من غير المحتمل أن يكون ناتجًا عن التهجين أو النسخ غير المتغاير ، وهما عاملان قد يفسران أنماطًا متشابهة من الاختلاف التي تم الإبلاغ عنها في عوارض oscine (الطيور المغردة مع الأغاني المكتسبة) [13 ، 18 ، 35].

أظهر العمل السابق ذلك H. peruviana يستجيب بقوة أكبر للتشغيل H. subflava الأغنية الإقليمية في التعاطف من allopatry [17].ومع ذلك ، فإن المدى الذي يعكس به هذا السلوك التقارب المكاني في الأغنية لم يكن واضحًا لأن النتائج استندت إلى ملاحظات من ثلاثة مواقع فقط ، واحد في التعاطف وواحد لكل نوع في التباين ، ولم يبلغ عن نمط ثابت من الاختلاف أو التقارب في السمات الصوتية [17]. بالإضافة إلى ذلك ، لم تأخذ المقارنات السابقة بين التعاطف والتباين في الاعتبار دور العوامل البيئية مثل كثافة الغطاء النباتي ، والتي يمكن أن تؤثر على تطور الأغنية من خلال التكيف الصوتي مع خصائص نقل الصوت لبيئة الإشارة [23 ، 24 ، 26].

لقد أجرينا استطلاعات ميدانية وجمعنا ملفات صوتية من الأرشيفات العامة والخاصة لتقدير تنوع الأغاني على نطاق كامل H. peruviana و H. subflava، أخذ العينات على نطاق واسع داخل كل من المناطق التماثلية والتماثلية. تضمن هذا النهج جميع الأنواع الفرعية المعروفة ، بعضها متماثل الخيفي والبعض الآخر متعاطفة جزئيًا. قمنا أولاً بمقارنة الأغاني من الأنواع الفرعية المختلفة لتقييم ما إذا كان قد تم التنبؤ بأنماط تباين الإشارة من خلال الاتصال الجغرافي بين الأصناف. ثم ركزنا بعد ذلك على الأصنوفة ذات النطاق الأوسع والأعمق لأخذ العينات (H. peruviana) لتقييم ما إذا كانت أغنيتها تتقارب من allopatry نحو منطقة الاتصال ، حيث تتفاعل معها H. subflava. أخيرًا ، للتحكم في أنماط التقارب المنسوبة إلى التكيف الصوتي ، قمنا بدمج البيانات البيئية من الاستشعار عن بعد في النماذج المكانية لتغير الإشارة.

2. المواد والأساليب

(أ) نظام الدراسة

الجميع hypocnemis تعيش الطيور المضادة في غابات كثيفة في حوض الأمازون وسفوح جبال الأنديز [30 ، 36]. نطاقات H. peruviana و H. subflava تداخل في جنوب غرب بيرو ، وغرب البرازيل ، وشمال بوليفيا ، مع منطقة التعاطف الممتدة لحوالي 1100 كم في أوسع نقطة لها وتغطي أكثر من 150000 كم 2 [17]. يغنون على ارتفاعات متشابهة فوق الأرض ، ويحتلون أماكن مناسبة للبحث عن الطعام ، بما في ذلك تقنيات البحث عن الطعام شبه المتطابقة ، والنظام الغذائي ، والسمات الحيوية [17،30]. كلا النوعين يتنافسان على مناطق في نباتات بيئية أو نباتية متتالية ، على الرغم من أنهما منفصلان جزئيًا في موائل أساسية -H. peruviana أساسا في تيرا فيرمي غابة H. subflava أساسا في غوادوا الخيزران [17] - الذي يتم توزيعه في فسيفساء معقدة في جميع أنحاء منطقة التلامس [37].

Hypocnemis peruviana و H. subflava شديدة التباين من حيث إشارات الريش [17] ، لكن بعض إشاراتها الصوتية متشابهة جدًا (الشكل 1). على وجه الخصوص ، يستخدم كلا النوعين أغنية متعددة النغمات الخاصة بالجنس والتي تتوسط في اختيار الشريك والدفاع الإقليمي في كلا الجنسين ويتم تقديمها إما على شكل ثنائيات فردية أو ثنائية يقودها الذكور [17 ، 32]. نحن نركز على الأغنية الذكورية لأن الإناث تغني بشكل أقل ، وغالبًا عن طريق تداخل الأغاني الذكورية [39] ، مما يجعل من الصعب جمع عينة كبيرة من ملفات الصوت عالية الجودة غير المقنعة لتحليلها.

الشكل 1. أغاني متعاطفة H. ص. بيروفيانا و H. s. كولينسي (الرمادي) أكثر تشابهًا في ذروة التردد والوتيرة من المتوقع من المسافة الجينية (تباعد تسلسل mtDNA٪). أغاني H. s. كولينسي تشبه إلى حد كبير تلك الخاصة بـ H. ص. بيروفيانا (متعاطفة) ، ولكنها تختلف بشكل كبير في كل من ذروة وتيرة وتيرة من غير محددة H. s. سوبفلافا (خيفي). مستويات الأهمية بعد تصحيح معدلات الاكتشاف الخاطئ (FDR): *ص & lt 0.05 **ص & lt 0.01 ، ***ص & lt 0.001 ، n.s. ، ليست كبيرة. تعرض الرسوم الطيفية الأغاني التمثيلية لـ (من اليسار إلى اليمين) H. ص. ساتوراتا, H. ص. بيروفيانا, H. s. كولينسي، و H. s. سوبفلافا. أغاني H. ص. بيروفيانا و H. s. كولينسي تم تسجيلهما في منطقة الاتصال. يتم نسخ الرسوم التوضيحية بإذن من Lynx Edicions [38].

(ب) أخذ عينات الأغاني وتحليلها

حصلنا على تسجيلات الأغاني لجميع الأنواع الفرعية الأربعة (H. ص. peruviana، H. p. ساتوراتا ، H. s. subflava ، H. s. كولينسي) من إجمالي 86 موقعًا مختلفًا موزعة في نطاقاتها الجغرافية (30 موقعًا متماثلًا و 58 موقعًا خيفيًا). سجلنا 193 فردًا أثناء العمل الميداني في البرازيل وبوليفيا والإكوادور وبيرو بين عامي 2001 و 2011. تم إجراء التسجيلات الميدانية باستخدام مسجل Marantz PMD 661 أو Sound Devices 722 مع ميكروفون Sennheiser (MKH 8050 أو ME67-K3U). تم تجميع تسجيلات إضافية من أرشيفات الصوت العالمية ، بما في ذلك xeno-canto (http://xeno-canto.org 2 تسجيلات) ومكتبة ماكولاي (http://macaulaylibrary.org 18 تسجيلات) ، بالإضافة إلى المجموعات الخاصة (141 تسجيلاً انظر المواد التكميلية الإلكترونية لمناقشة طرق أخذ العينات والقيود ، وقائمة كاملة من المواد التكميلية الإلكترونية مواقع التسجيل ، الجدول S1). تم حفظ جميع الملفات كملفات wav 44.1 كيلو هرتز.

قمنا بقياس بنية الأغنية باستخدام R aven P ro 1.4 (معمل كورنيل لعلم الطيور ، إيثاكا ، نيويورك ، الولايات المتحدة الأمريكية) ، وأخذ عينات على الأقل من ست أغانٍ عالية الجودة لكل فرد حيثما أمكن ذلك. احتوت مجموعة البيانات النهائية على ما يقرب من 40000 قياس من 1661 أغنية من 355 فردًا ، بمتوسط ​​(± sd) يبلغ 4.8 ± 2.2 أغنية تم أخذ عينات منها لكل فرد ، و 4.1 ± 5.5 فردًا تم أخذ عينات منها لكل موقع. قمنا بمعالجة هذه الأغاني باستخدام مجموعة أدوات معالجة إشارات MatLab (Mathworks ، Natick ، ​​MA ، الولايات المتحدة الأمريكية) ، واستخراج ما مجموعه 22 مقياسًا صوتيًا طيفيًا وزمانيًا للتحليل (المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S3 انظر المواد التكميلية الإلكترونية للحصول على وصف كامل للأغنية تحليلات). بالإضافة إلى التحليلات التي تم إجراؤها باستخدام جميع المقاييس الصوتية الـ 22 ، تابعنا الدراسات السابقة للأنواع ذات الأغاني المتشابهة [9 ، 22 ، 40] من خلال إجراء تحليلات منفصلة على اثنين من تلك المقاييس ، متوسط ​​تردد ذروة النغمة (فيما يلي ، ذروة التردد) والأغنية الإجمالية وتيرة (الآخرة ، وتيرة). تم إنشاء تردد الذروة عن طريق حساب ترددات الذروة لكل نغمة للأغنية ، ثم أخذ المتوسط ​​عبر الأغنية بأكملها. تم حساب السرعة بقسمة عدد النغمات ناقص 1 ، على مدة الأغنية مطروحًا منها متوسط ​​مدة النوتة (انظر [9] المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S3).

(ج) قياس التدرجات البيئية

أظهرت الدراسات السابقة التي تستند إلى نهج نظم المعلومات الجغرافية (GIS) أن البيانات البيئية المستشعرة عن بعد يمكنها أن تتنبأ بتكوين أنواع الأشجار الأمازونية وبنية الأغنية في الطيور الصغيرة في الغابات المطيرة [23،41،42]. هذا أمر منطقي لأن مؤشرات الغطاء النباتي GIS تتعلق ببنية المظلة ، والتي يُعرف عنها أنها تنظم الإضاءة ، وبالتالي نمو الغطاء النباتي وكثافة الأوراق ، في الجزء السفلي [43]. وفقًا لفرضية المحرك الحسي ، فقد ثبت أن بنية الغطاء النباتي وكثافته يؤثران على إرسال الإشارات في طيور الأمازون [26].

استخدمنا مجموعة ثابتة من أساليب نظم المعلومات الجغرافية [23،41،42] لتقدير التباين البيئي عبر النطاقات الجغرافية لأصناف دراستنا. على وجه التحديد ، قدرنا الارتفاع باستخدام بيانات الارتفاع العالمية للتضاريس متعددة الدقة 2010 (https://topotools.cr.usgs.gov/gmted_viewer/) ، بدقة مكانية قدرها 30 قوسًا (جذر متوسط ​​نطاق الخطأ التربيعي: 24-42 م) ، وتقدير المناخ باستخدام المتغيرات المناخية الحيوية (المتوسط ​​السنوي لدرجة الحرارة [BIO01] وهطول الأمطار السنوي [BIO12]) من قاعدة بيانات المناخ العالمي [44]. تم الحصول على كل من بيانات الارتفاع والمناخ بدقة 1 km 2. لتقدير بنية الموائل ، استخرجنا متغيرين مستشعرين عن بُعد من مقياس طيف التصوير ذي الدقة المعتدلة (MODIS http://modis.gsfc.nasa.gov) بدقة 250 مترًا: (1) حقل الغطاء النباتي المستمر (VCF) [45] لعام 2010 و (2) مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI) الذي تم جمعه في أغسطس - سبتمبر 2011. تم اختيار هذه الفترات الزمنية نظرًا لارتباطها بوقت بذل جهد كبير في العمل الميداني (انظر المواد التكميلية الإلكترونية للحصول على مزيد من التفاصيل والمواد التكميلية الإلكترونية لخطوط الغطاء النباتي ، الشكلان S1 و S2). يمثل منتج VCF (https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod44.php) النسبة المئوية للغطاء الشجري ، وهو متغير بيئي وثيق الصلة من حيث إرسال الإشارات لأنه مرتبط نظريًا بكثافة الموائل ، وله سبق أن تبين أنه يتنبأ بالتباين في نغمة الأغنية لطيور الغابات الاستوائية [23،41]. EVI هي خاصية مركبة لمساحة الورقة ، والكلوروفيل ، وهيكل المظلة ، وتعتبر أكثر حساسية ، على الأقل في مناطق الكتلة الحيوية العالية مثل الغابات المطيرة ، للتنوع في بنية المظلة [46] ، والتي تكون مشبعة عادةً في مؤشر الغطاء النباتي MODIS الآخر ، مؤشر الغطاء النباتي للفرق المقيس [47]. لمعالجة التلوث السحابي - وهي مشكلة في معظم البيانات المستشعرة عن بعد [48] - استبدلنا قيم الشبكة 5 × 5 المتوسطة لـ 125 نقطة لمقاييس EVI و VCF.

نظرًا لأننا مهتمون بتقارب الأغنية تجاه منطقة الاتصال ، ومدى تفسير العزل بالمسافة [49] لأنماط التباين في التباين ، فقد ربطنا تنوع الأغنية بمقياس خطي للمسافة من منطقة التلامس. هذا القياس الخطي مناسب لدراستنا بسبب الطبيعة المستمرة بشكل معقول لغابات الأمازون المطيرة ضمن التوزيع العالمي لـ H. peruviana. لقد توقعنا أن الأغاني ستظهر نمطًا تدريجيًا من الاختلاف أو التقارب من منطقة التعاطف بسبب تأثيرات تدفق الجينات والعزلة بالمسافة [17]. حسبنا المسافة H. peruviana تسجيل المواقع من أقرب حافة لمنطقة الاتصال باستخدام وظيفة قرب الجدول في ArcGIS 10.1 (معهد أبحاث الأنظمة البيئية 2011 ، ريدلاندز ، كاليفورنيا ، الولايات المتحدة الأمريكية) تم إعطاء قيمة صفرية لجميع المواقع المتوافقة.

(د) رسم الخرائط المكانية لهيكل الأغنية

قمنا برسم إحداثيات GPS لجميع مواقع التسجيل ، وصنفنا كل موقع على أنه إما متماثل أو متماثل مع الإشارة إلى الخرائط المنشورة لمنطقة الاتصال [17 ، 36]. ثم قمنا بتعيين هيكل H. peruviana الأغنية فيما يتعلق بهيكل H. subflava الأغاني في منطقة الاتصال. على وجه التحديد ، استخدمنا وظيفة ترجيح المسافة العكسية في ArcGIS 10.1 لتعيين قيم ذروة التردد والوتيرة عبر النطاق الكامل لـ H. peruviana في غرب الأمازون (انظر المواد التكميلية الإلكترونية لمزيد من التفاصيل).

(هـ) التحليلات الإحصائية

لقد أجرينا تحليلًا للمكونات الرئيسية (PCA) مع دوران varimax على مصفوفات الارتباط للقيم المتوسطة الفردية (المحولة باللوغاريتمات) لـ 22 سمة صوتية مستخرجة من الأغنية. أدى ذلك إلى تقليل أبعاد مجموعة بيانات الأغنية وسمح لنا بتحديد كيفية تباين الهيكل العام للأغاني داخل الأنواع والأنواع الفرعية وفيما بينها. أنتج PCA سبعة مكونات رئيسية (أجهزة كمبيوتر) بقيم ذاتية أكبر من 1 ، والتي تمثل 85 ٪ من التباين في بيانات الأغنية. للحصول على عامل التحميل ، انظر المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S4.

قارنا فروق الأغاني بين الأنواع الفرعية الأربعة باستخدام تحليل التباين (ANOVA) واختبارات Tukey اللاحقة HSD على درجات الكمبيوتر المستخرجة من ميزات الأغنية باستخدام STATA 11 (StataCorp 2009). كان هدفنا اختبار ما إذا كان hypocnemis الأنواع الفرعية لديها المزيد من الأغاني المتشابهة عندما تتداخل في النطاق الجغرافي (H. ص. بيروفيانا عكس H. s. كولينسي) بالمقارنة مع النطاقات غير المتداخلة (H. ص. ساتوراتا عكس H. s. سوبفلافا). على الرغم من أن النطاقات الجغرافية H. ص. بيروفيانا و H. s. كولينسي تتداخل جزئيًا فقط ، فنحن نركز على سمات الإشارات الصوتية الفطرية ، وبالتالي ، نتوقع أن تدفق الجين غير المعوق من التعاطف إلى التباين الطيفي يحجب النمط المتدرج الكلاسيكي للاختلاف المرتبط بإزاحة الشخصية [17].

لفحص هذا التأثير ، ولتحديد تأثير التعاطف مع H. subflava على اغنية H. peruviana، قمنا بتشغيل نماذج مختلطة خطية معممة (GLMM) مع توزيع Gaussian ووظيفة ارتباط الهوية المطبقة في lme4 [50] R Package. في هذه النماذج ، كان المتغير التابع أحد الجوانب التسعة لهيكل الأغنية (بمتوسط ​​لكل فرد من 198 فردًا H. peruviana المدرجة في تحليل المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S3). للتحكم في التدرجات البيئية ، قمنا بتضمين خمسة متغيرات جغرافية ومناخية وموئل (انظر أعلاه) جنبًا إلى جنب مع المسافة إلى منطقة الاتصال كعوامل ثابتة في GLMM (تم تحويل جميع المتغيرات السجل). قمنا أيضًا بتضمين موقع التسجيل كتأثير عشوائي لحساب التباين في أخذ العينات عبر المواقع. لحساب مقارنات متعددة على سبعة أجهزة كمبيوتر وتحليلات أخرى لذروة التردد والوتيرة ، قمنا بحساب FDR بناءً على تلك المقارنات التسعة [51،52]. تم اختيار أفضل النماذج بناءً على أدنى درجة لمعيار معلومات Akaike المصححة.

3. النتائج

كان النمط التصنيفي العام لتنوع الأغنية متسقًا مع إزاحة الشخصية المتقاربة, مع الهيكل الصوتي لـ H. peruviana و H. subflava تكون الأغاني أكثر تشابهًا في الأصناف المتعاطفة منها في الأصناف التماثلية (الشكل 1 ، المواد التكميلية الإلكترونية ، الأشكال من S3 إلى S5).

على وجه التحديد ، وجدنا أن الأنساب المتعاطفة H. ص. بيروفيانا و H. s. كولينسي تختلف اختلافًا كبيرًا في اثنين فقط من سبعة أجهزة كمبيوتر مستخرجة من ميزات الأغنية ، وكذلك في السرعة (ص = 0.012) ، في حين أن الأنساب التماثلية H. ص. ساتوراتا و H. s. سوبفلافا تختلف في ستة من أصل سبعة أجهزة كمبيوتر وتيرة (ص & lt 0.0001). اللافت للنظر ، ضمن نوع واحد ، أغاني H. s. كولينسي كانت أكثر تشابهًا مع الأغاني التي تنتمي إلى سلالة غير متجانسة في التعاطف (H. ص. بيروفيانا) من سلالة محددة في allopatry (H. s. سوبفلافا) ، والتي اختلفت عنها أيضًا في ستة من أصل سبعة أجهزة كمبيوتر ، وكلاهما ذروة التردد (ص = 0.0005) والوتيرة (ص & lt 0.0001). الفروق بين الأغنية H. ص. بيروفيانا و H. ص. ساتوراتا أصغر من الداخل H. subflava (تختلف أيضًا في جهازي كمبيوتر من أصل سبعة ، وفي ذروة التردد ص = 0.0005) ، بما يتفق مع الاختلاف الجيني الضحل (الجدول 1 والشكل 1 المواد التكميلية الإلكترونية ، الأشكال S3-S5 ، نتائج ANOVA: المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S5). ومع ذلك ، من خلال نمذجة هيكل الأغنية في H. peruviana عبر مجموعتها ، وجدنا دليلًا على أن الأغاني أصبحت تدريجيًا أكثر تشابهًا مع الأغاني H. subflava في ذروة التردد (الشكل 2) ، وكذلك في بعض السمات الزمنية ، نحو منطقة التعاطف.

الشكل 2. التوزيع المكاني لذروة تردد أغاني H. peruviana، كاشفة عن التقارب مع منطقة الاتصال مع H. subflava. المبينة هي نطاقات H. peruviana (مخطط أرجواني) و H. subflava (مخطط أخضر) ، ومنطقة تداخل واسعة. في وسيلة إيضاح تردد الأغنية ، يمثل اللون الأحمر النطاق الترددي للتردد الذي يتضمن H. s. كولينسي متوسط ​​تردد الذروة 2916 هرتز (متوسط H. s. سوبفلافا كان التردد 3112 هرتز). تصبح الترددات أكثر اختلافًا عن H. s. كولينسي حيث تتباعد الألوان على طول تدرج من اللون الوردي (أدنى تردد ذروة) إلى الأزرق الداكن (أعلى تردد ذروة) مع مسافة أكبر من منطقة التلامس. توجد ترددات الذروة الأكثر تشابهًا (باللون الأحمر) داخل منطقة التلامس والمناطق المجاورة مباشرة. توضح صورة الخلفية مؤشر الضعف الاقتصادي لشهر أغسطس 2011. تشير النقاط إلى مواقع التسجيل الخاصة بـ H. ص. بيروفيانا (ازرق سماوي)، H. ص. ساتوراتا (أزرق)، H. s. سوبفلافا (أصفر) و H. s. كولينسي (أحمر).

الجدول 1. مقارنة بنية الأغنية في hypocnemis الأنساب ، تظهر تشابهًا أكبر للإشارة بين الأصناف المتعاطفة مقارنة بالتصنيفات التماثلية. صادقة إحصائيات الفروق الإحصائية (HSD) وما يرتبط بها ص- قيم من اختبارات Tukey HSD اللاحقة (بعد ANOVA) على مقارنات زوجية لأغاني الأنواع الفرعية الموصوفة بواسطة أجهزة الكمبيوتر السبعة المستخرجة من ميزات الأغنية (المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S4). تسلسل. شعبة ، اختلاف التسلسل [30]. يشير الخط المائل إلى اختلافات كبيرة في ص & lt 0.05 بعد حساب FDR (انظر المواد والأساليب). متواطن H. ص. بيروفيانا و H. s. كولينسي تختلف اختلافًا كبيرًا في جهازي كمبيوتر فقط ، في حين أن allopatric H. ص. ساتوراتا و H. s. سوبفلافا مع نفس المسافة الجينية تختلف بشكل كبير في ستة أجهزة كمبيوتر.

وجدنا تأثيرًا كبيرًا للمسافة من منطقة الاتصال على جهازي كمبيوتر. أظهر كلاهما نمط تقارب: PC6 (GLMM: ر = 2.65, ص = 0.014) و PC7 (ر ­ 4.07, ص = 0.0003 مادة تكميلية إلكترونية ، جدول S6). يرتبط PC6 بمتوسط ​​الحد الأدنى وترددات الذروة PC7 مع المتوسط ​​والتباين في وقت ذروة الملاحظة ، وهو مقياس للنمط الزمني للملاحظات [15]. وبعبارة أخرى ، فإن أغاني H. peruviana أصبح أكثر تشابهًا مع H. subflava في الملعب وجوانب الهيكل الزمني عند اقترابهم من منطقة الاتصال. لم تظهر أجهزة الكمبيوتر المتبقية أي نمط تقارب أو تباعد في H. peruviana أغنية باتجاه منطقة الاتصال (المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S6 جميع النتائج بعد تصحيح FDR [51-53]). علاوة على ذلك ، وجدنا نمطًا مهمًا من التقارب تجاه منطقة الاتصال في ذروة التردد (الشكلان 2 و 3أ) ، ولكن ليس لها تأثير كبير على السرعة (الشكل 3ب المواد التكميلية الإلكترونية ، الشكل S6 والجدول S6).

الشكل 3. تقارب في بنية الأغنية نحو منطقة الاتصال بين H. peruviana و H. s. كولينسي. الظاهر هو سجل متوسط ​​تردد الذروة (أ) وتسجيل متوسط ​​السرعة (ب) لكل فرد من H. peruviana (أزرق) و H. s. كولينسي (أحمر) ، مرسوم مقابل المسافة من منطقة التلامس ، مع توضيح الأفراد المتعاطفين على مسافة صفر.

دمج خمسة متغيرات بيئية تم الحصول عليها من بيانات الاستشعار عن بعد (المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S2) في GLMMs ، وبعد تصحيح FDR (المواد التكميلية الإلكترونية ، الجدول S7) ، وجدنا فقط علاقات ضعيفة بين البيئة والأغنية ، ولم يبق أي منها مهمًا بعد تصحيح FDR. تشتمل نماذجنا الإجمالية على هذه التأثيرات ، مما يشير إلى أن الأنماط الإجمالية لتقارب الأغنية نحو منطقة الاتصال لا يتم تفسيرها من خلال الارتباطات بالمتغيرات البيئية المرتبطة بكثافة الغطاء النباتي. تتوافق هذه النتيجة مع الملاحظات المباشرة في المواقع الميدانية ، مما يشير إلى أن بنية الغطاء النباتي لموائل الغابات المطيرة التي يشغلها H. peruviana متشابهة تقريبًا عبر نطاقها الجغرافي في غرب الأمازون.

4. مناقشة

تُظهر تحليلاتنا المكانية أن الجوانب الرئيسية للأغاني الإقليمية لنوعين من الطيور المضادة تتقارب على نطاقات جغرافية كبيرة من التباين إلى التعايش ، وتشير أيضًا إلى أن هذا النمط ينشأ بشكل مستقل عن التدرجات البيئية الأساسية. بالإضافة إلى ذلك ، تفاصيل ملف hypocnemis يسمح لنا النظام برفض فرضيتين إضافيتين للتقارب المكاني: نسخ الأغاني غير المتجانسة والتهجين في التعايش [17 ، 33]. يتوافق الدليل على التقارب المكاني مع الأنماط التصنيفية للتنوع الصوتي ، لا سيما بالنظر إلى أغاني H. s. كولينسي أكثر تشابهًا مع sympatric H. ص. بيروفيانا مما هي بالنسبة لمؤشراتهم الخاصة (H. s. سوبفلافا). تتناقض هذه النتائج مع وجهة النظر السائدة القائلة بأن تباين الأغنية يعكس إلى حد كبير نسالة [40،54،55] ، وتشير إلى أن التفاعلات بين الأنواع قد دفعت تطور الإشارات المتقاربة في كلا النوعين من الدراسة. تتعارض الأنماط المرصودة لتنوع الأغاني مع تنبؤات نظرية إزاحة الشخصية المعيارية [5،27] ، ولكنها تتفق مع النماذج النظرية لـ ACD المتقاربة بوساطة المنافسة الاجتماعية [13 ، 14 ، 19].

يتمثل أحد جوانب نتائجنا التي تنحرف عن تنبؤات ACD المتقاربة في أن تقارب الإشارة يبدو غير متماثل ، مع وجود أحرف أغنية في التعاطف أحيانًا غير وسيط بين الوسائل التماثلية (الشكل 1) أو تجاوز أحيانًا السمة المتوسطة ذات الصلة في الأنواع غير المتجانسة (الشكل 1). 3). تظهر سمة واحدة فقط (PC1) النمط المتماثل للاجتماع في الوسط عندما تتفاعل الأنساب. ليس من الواضح سبب ظهور التقارب غير المتماثل. قد يكون ذلك بسبب عدم التناسق في القدرة التنافسية ، أو ببساطة لأن الشخصيات المشاركة في المنافسة الاجتماعية تتطور بسرعة [11] وبمعدلات مختلفة عبر الأنساب. يمكن أيضًا تشكيل تصميم الإشارة من خلال التفاعلات مع أنواع أخرى ، ربما من خلال تقسيم الإشارة لتقليل التداخل [56]. ومع ذلك ، لم تجد التحليلات السابقة التي أجريت على مستوى المجتمع المحلي في المنطقة المتعاطفة أي دليل على التقسيم عبر 307 نوعًا من الطيور [22]. علاوة على ذلك ، تشير تجارب التشغيل في منطقة الاتصال الخاصة بهم إلى عدم وجود أي منهما H. ص. بيروفيانا ولا H. s. كولينسي الاستجابة للأغنية (شديدة التباين) لأقرب أقربائهم المتعاطفين (دريموفيلا ديفيلي) [17]. على الرغم من أن التباينات الطفيفة في تباين السمات لا تزال غير مفسرة في هذا النظام ، إلا أن السمات الرئيسية تتشابه مع ذلك في التعايش أكثر من التباين ، وبالتالي ، توفر كل من التحليلات المكانية والتصنيفية مزيدًا من الدعم لـ ACD المتقارب أكثر من RCD المتباعد.

تم الإبلاغ عن الأمثلة الكلاسيكية لاختلاف الأغنية في التعاطف على نطاق واسع [7،9،57] وهي معقولة بشكل حدسي ، نظرًا لأنه يُعتقد أن الإشارات المتباينة تقلل من تكاليف التداخل التنافسي أو التناسلي [4]. لماذا قد يتفوق التقارب على الاختيار المتباين hypocnemis؟ مثل معظم العصافير [58] ، hypocnemis تعمل الأغاني في كلٍ من جذب الشريك والدفاع عن المنطقة [16] ، ومع ذلك يبدو أن تكاليف التداخل يتم الالتفاف عليها في هذه الحالة من خلال التعديلات الثانوية ، بما في ذلك الإشارات المرئية المتباينة وإدراك المستقبل المضبوط بدقة [17 ، 31]. على وجه الخصوص ، أظهرت التجارب السابقة أن الإناث من كلا النوعين يمكن أن تفرق بسهولة بين الأغاني الذكورية غير النوعية وغير النوعية ، مما يشير إلى أن التعرف الدقيق على الشريك يمكن أن يستوعب ACD المتقاربة في شخصيات الأغنية [31]. يبدو من المحتمل أن اختيار التعرف على الشريك يستهدف مكونات معينة من بنية الأغنية في hypocnemis، ربما يشرح سبب بعض الشخصيات الصوتية لـ H. peruviana و H. subflava تظهر متباينة ، أو على الأقل غير متقاربة ، في التعاطف.

في H. peruviana، تكشف بياناتنا أن التقارب هو تدريجي من allopatry نحو منطقة الاتصال ، وليس خطوة سريعة في الأحرف على الحدود بين allopatry والتعاطف. نعتقد أن أنماط التقارب التدريجي للإشارة الممتدة خارج منطقة الاتصال قد تكون شائعة لسببين. أولاً ، تتقلب النطاقات الجغرافية ، وبالتالي قد تتغير الحدود بين التماثل والتباين بمرور الوقت ، مما يؤدي إلى طمس أي خطوة مكانية مفاجئة في سمات الإشارة أو الجينات الأساسية. ثانيًا ، قد يتم نقل سمات الإشارة قيد الاختيار في منطقة الاتصال إلى مجموعات تماثلية في حالة عدم وجود حواجز أمام تدفق الجينات ، مما ينتج عنه تدرج من شخصيات الأغنية.

التفسير البديل المحتمل للتدرجات المكانية في الأغنية هو أنها مدفوعة بتدرج بيئي أساسي مقرون بالتكيف الصوتي (على سبيل المثال [23-25 ​​، 41]). نظرًا لأننا أخذنا عينات من الأغاني من مواقع عديدة ، وغالبًا من أرشيفات الصوت الرقمية ، لم نتمكن من تقدير التباين المباشر في نقل الصوت أو كثافة الغطاء النباتي ، وكلاهما ثبت أنهما يشكلان بنية الإشارة الصوتية [23،25،26،41 ، 59]. بدلاً من ذلك ، قمنا بتقدير الظروف البيئية باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد ، والتي تمثل التباين في كثافة الغطاء النباتي والارتفاع والمناخ. على الرغم من وجود قيود على بيانات الاستشعار عن بعد بسبب الخشونة النسبية لأخذ العينات ، فإن المتغيرات التي اخترناها تستخدم على نطاق واسع للتحكم في التباين البيئي في دراسات تطور الإشارة [9 ، 23 ، 29 ، 41]. علاوة على ذلك ، فإن مستويات التباين البيئي التي اكتشفناها تعكس بدقة حقيقة أن النطاق العالمي لـ H. peruviana يقتصر بالكامل تقريبًا على الغابات الاستوائية المطيرة في الأراضي المنخفضة مع اختلاف طفيف في التضاريس أو كثافة الغطاء النباتي [17 ، 36]. لذلك تشير تحليلاتنا إلى أن التقارب في سمات الأغنية لا ينشأ من خلال الانتقاء البيئي الذي تمارسه خصائص نقل الإشارات في البيئة ، بل من خلال آلية بوساطة اجتماعية مثل ACD.

قد يكون ACD المتقارب أكثر تواترًا في مجتمعات متنوعة ، بما في ذلك الغابات الاستوائية المطيرة ، حيث تنتشر الإقليمية بين الأنواع [60] ، وتتعايش العديد من الأنواع مع سمات بيئية وإشارات مماثلة [15 ، 60]. بغض النظر عما إذا كانت الأنواع في المجتمعات شديدة التنوع قد تجمعت من خلال الفرز البيئي للأنماط الظاهرية الموجودة [61] ، أو بدلاً من ذلك تقاربت في السمات البيئية نحو القمم في المشهد التكيفي [20] ، يمكن تسهيل تعايشها من خلال التعرف على المنافسين [13 ، 14] . من هذا المنظور ، قد توفر ACD المتقاربة مزيدًا من التبصر في الآليات التي توضح أنماط تعايش الأنواع وتراكم التنوع المداري في أنظمة الفقاريات.

يُعتقد تقليديًا أن الأشكال المتباينة من إزاحة الشخصية ، بما في ذلك كل من RCD و ACD ، تلعب دورًا مهمًا في دفع الاختلاف الظاهري وشرح تباين الإشارة عبر الفضاء الجغرافي [9،62،63]. في حين أن هذه الأنماط قد تكون واسعة الانتشار بالفعل ، فإن التدرجات اللوبانية إلى التعاطف التي تم استكشافها في هذه الدراسة تقدم دليلًا جديدًا على أن ACD يمكن أيضًا تشكيل أنماط ظاهرية للإشارة من خلال دفع تقارب واسع النطاق نحو مناطق التعايش بين المنافسين البيئيين. تضيف نتائجنا وزناً إلى الأدلة النظرية والمحلية السابقة لـ ACD المتقاربة [13،14،17،19] ، وتسليط الضوء على دورها في تشكيل التباين الجغرافي للإشارات nimal على المقاييس القارية.


شكر وتقدير

نشكر جون كامبل وناتالي باوليكوفسكي وأنتوني جاو وجو بريزنيكي على إجراء العمل الميداني مارك ماير ودنكان لياو للحصول على المشورة والدعم اللوجستي أندرو كارلتون ولورا ليتيس وإريكا سميثويك على تعليقاتهم على الإصدارات السابقة من المخطوطة واثنين من المراجعين المجهولين لـ تعليقاتهم القيمة. تم تمويل هذا المشروع من قبل NSF جائزة تحسين أبحاث أطروحة الدكتوراه (رقم 1735558) ومن خلال جائزة بحثية لمركز ديناميكيات المناظر الطبيعية وزمالة روبي إس ميلر لطلاب الدراسات العليا من جامعة ولاية بنسلفانيا.

اسم الملف وصف
ecs23258-sup-0001-AppendixS1.pdf مستند PDF ، 2 ميجا بايت
ecs23258-sup-0002-AppendixS2.pdf مستند PDF ، 329.9 كيلوبايت
ecs23258-sup-0003-AppendixS3.pdf مستند PDF ، 255.6 كيلوبايت
ecs23258-sup-0004-AppendixS4.pdf مستند PDF ، 384.7 كيلوبايت

يرجى ملاحظة ما يلي: الناشر غير مسؤول عن محتوى أو وظيفة أي معلومات داعمة مقدمة من المؤلفين. يجب توجيه أي استفسارات (بخلاف المحتوى المفقود) إلى المؤلف المقابل للمقالة.


شاهد الفيديو: شرح ايرداس 2014 بالتفصيل Erdas