مدل سازی اثرات تغییر اقلیم بر پراکنش ماهی قزل آلای خال قرمز Salmo trutta در حوضه دریاچه ارومیه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه زیست شناسی، دانشکده علوم، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

2 پژوهشکده علوم محیطی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

10.22034/aej.2022.309620.2657

چکیده

بر مبنای گزارش‌های کارگروه‌های بین‌المللی تغییر اقلیم (IPCC)، هیچ ­گونه تردیدی در بروز پدیده تغییر اقلیم وجود ندارد، به­ طوری ­که تمامی اکوسیستم­ های موجود در کره زمین تحت تاثیر پیامدهای تغییر اقلیم قرار دارند. در بین اکوسیستم ­های آبی، جوامع آب شیرین نسبت به این تغییرات آسیب‌پذیرتر هستند چون آب ­های شیرین در معرض استرس ­های انسانی متعددی مانند هیدرولوژی، مورفولوژی، پیوستگی و کیفیت آب هم قرار دارند. هدف اصلی این مطالعه تعیین اثرات تغییر اقلیم بر پراکنش گونه قزل­ آلای خال­ قرمز در حوضه آبریز دریاچه ارومیه تحت سناریوهای خوش ­بینانه و بدبینانه در سال ­های 2050 و 2080 است. برای این منظور از روش مدل ­سازی پراکنش گونه (SDM) استفاده گردید. در ابتدا اطلاعات مربوط به مشاهدات گونه و نیز متغیرهای محیطی مانند شیب، ارتفاع، دمای ماکزیمم، دمای رنج، بارش و عرض ماکزیمم جمع ­آوری شد و سپس با مدل ­های مختلف مانند ANN, MARS, FDA, RF, CTA, GBM, GAM, GLM و SRE و روش انسمبل (جهت کاهش عدم قطعیت) پتانسیل پراکنش این گونه در مقیاس حوضه آبریز دریاچه ارومیه و ایران و نیز در سناریوهای اقلیمی اشاره شده در بالا پیش­ بینی گردید. براساس نتایج به ­دست آمده، در سناریو خوش ­بینانه در مقیاس زمانی 2050 گونه قزل‌آلای خال­ قرمز با خطر کاهش پراکنش جمعیتی بالقوه مواجه خواهد بود. براساس این نتایج سناریو خوش ­بینانه گونه در مقیاس زمانی 2080 با خطر انقراض از زیستگاه­ های حوضه آبریز مواجه خواهد بود. در سناریو بدبینانه در مقیاس زمانی 2050 و 2080 گونه با خطر انقراض از زیستگاه مواجه می ­باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Modeling the effects of climate change on the distribution of Salmo trutta in Urmia lake Basin Rivers

نویسندگان [English]

  • Ahmad Hajizadeh Lilabadi 1
  • Ebrahim Hossein Najdegerami 1
  • Hossein Mostafavi 2
1 Department of Biology, Faculty of Science, Urmia University, Urmia, Iran
2 Environmental Sciences Research Institute, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
چکیده [English]

Nowadays, based on the reports of the International Panel Climate Change (IPCC) there is no doubt that climate change has been occurring. All ecosystems on the earth have been concerned by the effects of climate change. Freshwater communities are particularly more vulnerable to the climate change because freshwaters are also exposed to numerous anthropogenic stressors such as hydrological, morphological, connectivity and, water quality pressures. The main objective of this study is to determine the effects of climate change on the Salmo trutta distribution under optimistic and pessimistic scenarios of 2050 and 2080. For this purpose, Species Distribution Modelling (SDM) method was used. For this purpose, data related to fish observation as well as environmental variables like elevation, slope, maximum air temperature, range temperature, precipitation and, maximum width were collected. Then, different models including GLM, GAM, GBM, RF, CTA, FDA, MARS, ANN and SRE as well as the Ensemble model (in order to reduce the uncertainty), were used to predict the potential distributions of considered species at the scale of the Lake Urmia basin and Iran. The results showed that Salmo trutta populations will decline sharply in the optimistic scenario in 2050. Whilst, in a similar scenario, populations of this species will disappear in 2080. In addition the populations of Salmo trutta would become extinct in the pessimistic scenario, including two-time scales in 2050 and 2080.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Salmo trutta
  • Species Distribution Modelling
  • Algorithm
  • Climate scenario
  • Urmia Lake
  1. New, M., Hulme, M. and Jones, P., 2000. Representing twentieth-century space–time climate variability. Part II: Development of 1901–96 monthly grids of terrestrial surface climate. Journal of climate. 13: 2217-2238.
  2. Mostafavi, S.M., Rahmani, M., Kaboli, M. and Abdoli, A., 2020. The effect of different environmental factors on habitat selection by Salmo trutta in Karaj River. Journal of Animal Environment. 12(3): 251-258. (In Persian) DOI: 10.22034/aej.2020.117908.
  3. Dale, K.M., Coleman, C.I., Henyan, N.N., Kluger, J. and White, C.M., 2006. Statins and cancer risk: a meta-analysis. Jama. 295: 74-80.
  4. Elith, J. and Leathwick, J.R., 2009. Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annual review of ecology, evolution, and systematics. 40: 677-697.
  5. Mostafavi, H., 2015. Investigating the effects of climate change on the distribution of sensitive freshwater fish species in different time series and different scales. MSc thesis, Environmental Sciences Research Institute, Shahid Beheshti University. 105 p. (In Persian)
  6. Hajizadeh Lilabadi, A., 2018. Modeling to investigate the effects of climate change on the distribution of sensitive fish species in Urmia Lake basin. MSc thesis, Urmia University. 132 p. (In Persian)
  7. Klemetsen, , Amundsen, P.A., Dempson, J., Jonsson, B., Jonsson, N., O'connell, M. and Mortensen, E., 2003. Atlantic salmon Salmo salar L., brown trout Salmo trutta L. and Arctic charr Salvelinus alpinus (L.): a review of aspects of their life histories. Ecology of freshwater fish. 12: 1-59.
  8. Hashemzadeh Segherloo, I., Farahmand, H., Abdoli, A., Bernatchez, L. and Karami, M., 2012. Identification of Brown Trout, Salmo trutta, of Mardgh River in Liqvan River (Iran), Using Microsatellite Loci. Journal of Fisheries. 65(3): 327-337. (In Persian)
  9. Abdoli, A. 2015. The Inland Water Fishes of Iran. Iranian Museum of Nature and Wildlife. 102 p. (In Persian)
  10. Barbet‐Massin, M., Jiguet, F., Albert, C.H. and Thuiller, W., 2012. Selecting pseudo‐absences for species distribution models: how, where and how many? Methods in ecology and evolution. 3: 327-338.
  11. R Development Core 2011. A language and environment for statistical computing. R foundation for statistical computing Vienna, Austria.
  12. Thuiller, W., 2003. BIOMOD–optimizing predictions of species distributions and projecting potential future shifts under global change. Global Change Biology. 9: 1353-1362.
  13. Chu, W. and Keerthi, S.S., 2005. New approaches to support vector ordinal regression. in Proceedings of the 22nd international conference on Machine learning. 145-152.
  14. Buisson, L., Thuiller, W., Lek, S., Lim, P. and Grenouillet, G., 2008. Climate change hastens the turnover of stream fish assemblages. Global Change Biology. 14: 2232-2248.
  15. Filipe, A.F., Lawrence, J.E. and Bonada, N., 2013. Vulnerability of stream biota to climate change in mediterranean climate regions: a synthesis of ecological responses and conservation challenges. Hydrobiologia. 719: 331-351.