Модель для прогнозирования риска вымирания птиц

Исследователи из Йельского университета разработали инструмент для сохранения биоразнообразия в условиях глобальных изменений — статистическую модель, которая помогает предсказать риск вымирания почти для 90% видов птиц в мире.

Исследование, опубликованное 13 октября в Proceedings of the Royal Society B, подтверждает, что такие факторы, как крупный размер тела, узкоспециализированный образ жизни, медленное размножение и ограниченный ареал обитания, повышают угрозу выживанию. То же делает и антропогенное воздействие. Однако ранее не было показано, как эти факторы взаимодействуют друг с другом.

Используя экологические и средовые данные, карты ареалов видов и даже спутниковые снимки, учёные создали модель, которая разделяет более «статические» причины риска вымирания (например, размер тела) и изменения, вызванные деятельностью человека (например, расширение сельскохозяйственных угодий).

Например, Малайский филин (Bubo sumatranus) — птица среднего размера из Юго-Восточной Азии — относительно редка в пределах своего ареала и страдает от сильного антропогенного воздействия. Однако из-за большого географического ареала вид не находится под глобальной угрозой исчезновения. В отличие от него, Рогатая Гуана (Oreophasis derbianus) — более крупная птица, обитающая только в горных лесах Гватемалы и Мексики. При схожем уровне антропогенного воздействия, из-за узкого ареала она находится под высокой угрозой исчезновения.

Опираясь на Красный список МСОП (Международного союза охраны природы), авторы модели определили ключевые факторы риска. Эта модель, являющаяся наиболее комплексной интеграцией данных такого рода, показывает, как характеристики видов и изменения среды обитания сочетаются, повышая или понижая их уязвимость.

Важнее то, что модель открывает путь для более динамичной оценки угрозы в режиме реального времени, например, при мониторинге изменений земного покрова. Модель позволяет измерять относительную важность антропогенного воздействия для уровня угрозы виду и может использоваться для прогнозирования риска вымирания в условиях текущих и будущих изменений.