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![仰望蓝天下的森林树冠](/sites/default/files/styles/article_default_banner/public/Central-coast-forest-Sean-Brenner.jpeg?h=6b6c6ba8&itok=NJunyAP-)
生长在加州海岸线和沿海山脉上的红杉和橡树可能很快就会发现难以生存. 人类造成的气候变化正在改变这些树木和其他树木所习惯的温度和降雨模式, 许多人已经被推到了他们所能忍受的边缘.
对一些加州本地物种来说,确定合适的新栖息地将很快成为生死攸关的问题, 根据劳伦·萨克的说法, 正规欧洲杯买球网站洛杉矶分校的生态学和进化生物学教授. 但如果这些树会说话,它们会告诉科学家它们想住在哪里呢?
在一项新的研究中, 萨克和其他正规欧洲杯买球网站洛杉矶分校的生物学家领导的一个团队破译了树叶和木质茎中的一种秘密语言,这种语言指向了物种的最佳栖息地. 科学家们可以利用这些信息更好地确定新的地点,在那里他们可以建立新的植物种群,并为它们现有的栖息地制定更好的保护措施.
令人惊讶的是, scientists and conservationists don’t yet have a reliable way to determine the optimal environment for any given plant species; they tend to base their judgments primarily on the 位置 where plant species currently grow. 但对许多植物来说,它们目前的栖息地并不理想.
加州, 例如, 是否有许多特定气候环境特有的物种是世界上其他地方找不到的. 但农业, 工业和城市的发展已经把它们中的许多推向了栖息地的边缘, 而气候变化只会加剧这一问题. 因此,虽然将物种转移到它们目前所在的栖息地或只保护它们目前的栖息地似乎是合乎逻辑的, 任何一种方法都可能危及该物种未来的生存.
这项新研究, 发表在《欧洲杯买球》上, describes a statistical model that estimates each species’ preferred temperature and amount of rainfall based on its height; the size, 凋萎点, anatomy and chemical composition of its leaves; and the density of its wood.
然后, 使用这些数据, 科学家们创建了一个统计模型来预测每种物种喜欢的温度和降雨量,而不仅仅是它们能忍受的温度和降雨量. 该模型还使科学家能够估计一种植物与当地气候的不匹配程度.
“植物物种可以直接向我们揭示它们的气候偏好,以及它们对潜在气候变化的脆弱性,它们的叶子和木材的‘语言’,萨克说。, 这篇论文的资深作者. “现在我们知道了, 如果你给我们一片叶子和一块木头, 我们可以很好地科学预测这种植物喜欢生活在哪里.
“我们正在关注植物告诉我们的它们的偏好, 在他们的组织和生理语言中, 旨在帮助他们应对不断升级的气候挑战.”
袋, 与正规欧洲杯买球网站洛杉矶分校博士后学者卡米拉·梅代罗斯(Camila Medeiros)和一个国际团队合作,分析了来自加利福尼亚大学自然保护区系统内一系列环境中的100多个物种的10种不同的叶子和木材特征. 科学家分析的生态系统类型是沙漠, 海岸鼠尾草, 茂密的树丛, 山地湿林, 混合河岸林地和混合针叶林阔叶林覆盖了加州70%的土地面积.
“树叶和木材特征与物种气候的对应关系是惊人的,梅代罗斯说, 论文的第一作者. 例如, 温暖地区的原生物种, 气候较干燥的人往往身材较矮, 叶子更厚更密,凋萎点更低——这些特征使它们在缺水时能够继续光合作用,在缺水时生长得更快.
“物种在树木和树叶上对气候偏好的反映,显然源于数千年的进化,这种进化使植物生理学与加州的气候相匹配。,梅代罗斯说. “我们还发现,我们采样的生态系统中的许多植物所处的气候位置与我们估计的最佳生态位不同. 随着气候变化的发生, 我们认为这将加剧许多物种的敏感性, 包括常见的树木,如加利福尼亚七叶树和灌木,如紫鼠尾草和加利福尼亚紫丁香.”
长期以来,科学家们一直对植物的功能特征是否可以用来准确预测它们的气候偏好存在分歧. 直到现在, 例如,没有测试结合了所有可用的最先进的测量技术, 蒸汽压渗透法,以确定植物的萎蔫点-与先进的统计建模.
“之前的一些研究逐一分析了个别方法, 但我们的研究在同时应用所有这些方面是新的, 这给了我们前所未有的预测能力,梅代罗斯说.
Medeiros还说,这种方法可以用来帮助确定哪些濒危物种最需要保护.
这项研究由美国国家科学基金会和正规欧洲杯买球网站自然保护区系统资助.