Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Habitat suitability models of five keynote Bulgarian Black Sea fish species relative to specific abiotic and biotic factors

Tytuł:
Habitat suitability models of five keynote Bulgarian Black Sea fish species relative to specific abiotic and biotic factors
Autorzy:
Zlateva, Ivelina
Raykov, Violin
Slabakova, Violeta
Stefanova, Elitsa S.
Stefanova, Kremena B.
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
habitat suitability
spatial distribution
MaxEnt
biotic interactions
abiotic variables
Black Sea
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Over the past few years, predicting species spatial distributions has been recognized as a powerful tool for studying biological invasions in conservation biology and planning, ecology, and evolutionary biology. Species spatial distribution models (SDMs) are used extensively for assessing the effects of changes in habitat suitability, the impacts of climate change, and the realignment of the existing conservation priorities. SDMs relate known patterns of species occurrences to a specific set of environmental conditions. Accordingly, we have used MaxEnt SDM tool in order to provide habitat suitability models of 5 keynote fish species: European sprat (Sprattus sprattus L.), red mullet (Mullus barbatus, L.), horse mackerel (Trachurus mediterraneus, L.), bluefish (Pomatomus saltatrix, L.) and whiting (Merlangius merlangus, L.), inhabiting the Bulgarian region of the Black Sea. Presence-only (PO) data collected by pelagic surveys performed between 2017 and 2019 was further utilized to link known species occurrence localities with selected abiotic factors, such as surface sea temperature and salinity, dissolved oxygen, and speed of currents. Biotic interactions were also considered for fitting the patterns of habitat suitability models. The SDMs, obtained from the present research study, prove to have satisfactory predictive accuracy to be further implemented for conservation measures and planning, stock management policy-making, or ecological forecasting.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies