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A Metacommunity Approach to Improve Biological Assessments in Highly Dynamic Freshwater Ecosystems

机译:一种改进高动态淡水生态系统生物评估的元社区方法

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摘要

Rapid shifts in biotic communities due to environmental variability challenge the detection of anthropogenic impacts by current biomonitoring programs. Metacommunity ecology has the potential to inform such programs, because it combines dispersal processes with niche-based approaches and recognizes variability in community composition. Using intermittent rivers—prevalent and highly dynamic ecosystems that sometimes dry—we develop a conceptual model to illustrate how dispersal limitation and flow intermittence influence the performance of biological indices. We produce a methodological framework integrating physical- and organismal-based dispersal measurements into predictive modeling, to inform development of dynamic ecological quality assessments. Such metacommunity-based approaches could be extended to other ecosystems and are required to underpin our capacity to monitor and protect ecosystems threatened under future environmental changes.
机译:由于环境的变化,生物群落的快速变化对当前的生物监测计划对人为影响的检测提出了挑战。元社区生态学有可能为此类项目提供信息,因为它结合了分散过程和基于利基的方法,并认识到社区组成的可变性。我们使用间歇性河流(有时是干旱的普遍且高度动态的生态系统)开发了一个概念模型,以说明扩散限制和流量间歇如何影响生物指标的性能。我们提供了一种方法框架,将基于物理和有机体的扩散测量结果整合到预测模型中,以指导动态生态质量评估的发展。这种基于元社区的方法可以扩展到其他生态系统,并需要它们来加强我们监测和保护受未来环境变化威胁的生态系统的能力。

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