Nature Climate Change速递：通过生物组织水平探测气候信号级联

关键词：气候变化，气候信号检测，涌现时间，生态层次

论文题目：Detecting climate signals cascading through levels of biological organization

期刊名称：Nature Climate Change

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41558-023-01760-y

物种在气候变化下面临的威胁，可以理解为生态过程的气候变化信号从生态系统变化的噪声中涌现的时间，被定义为“涌现时间”（time of emergence，ToE）。这项研究展示了在 RCP 8.5 情景下，大山雀（Parus major）的涌现时间在种群水平将早于性状（产卵日期）和生命率（vital rates，存活、招募），这表明在种群水平上气候变化信号得到放大。因此，涌现时间在生物组织的不同层次上有所不同，这会以不同方式过滤气候的趋势和变化。这对于检测气候变化对野生物种的影响具有重要意义，因为种群规模的变化可能会先于性状和生命率的变化。目前仍然需要进一步的工作来确定，对于具有不同生活历史、气候趋势和变化的物种，可能更早地检测到气候信号的生态层次。

图. 总体方法示意图。(a) 预测的毛虫高峰日期和大山雀产卵日期作为温度的函数，研究的大山雀种群预计从1920年到2100年，毛虫高峰日期与产卵日期的不匹配，以及山毛榉产量（两种情景）。通过生态时间序列，可以确定能够将食物高峰、产卵和不匹配中的气候驱动信号从噪声中分离出来的时间点（ToE）。(b) 大山雀生命周期示意图，显示了与年龄相关的生命率（存活 S_i，招募 R_i），以及加入种群的移民数量（N_im）作为不匹配、山毛榉产量和密度 N 的函数。(c)根据全球变暖和山毛榉产量的预期不匹配（两种情景），预测从1920～2100年的生命率和大山雀种群规模。通过生命率和种群规模的时间序列，可以确定能够将生命率（ToE_vital）和种群规模（ToE_pop）中的气候驱动信号从噪声中分离出来的时间点。

编译｜梁金

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