Migratory animals are declining worldwide and coordinated conservation efforts are needed to reverse current trends. We devised a novel genoscape-network model that combines genetic analyses with species distribution modeling and demographic data to overcome challenges with conceptualizing alternative risk factors in migratory species across their full annual cycle. We applied our method to the long distance, Neotropical migratory bird, Wilson's Warbler (Cardellina pusilla). Despite a lack of data from some wintering locations, we demonstrated how the results can be used to help prioritize conservation of breeding and wintering areas. For example, we showed that when genetic, demographic, and network modeling results were considered together it became clear that conservation recommendations will differ depending on whether the goal is to preserve unique genetic lineages or the largest number of birds per unit area. More specifically, if preservation of genetic lineages is the goal, then limited resources should be focused on preserving habitat in the California Sierra, Basin Rockies, or Coastal California, where the 3 most vulnerable genetic lineages breed, or in western Mexico, where 2 of the 3 most vulnerable lineages overwinter. Alternatively, if preservation of the largest number of individuals per unit area is the goal, then limited conservation dollars should be placed in the Pacific Northwest or Central America, where densities are estimated to be the highest. Overall, our results demonstrated the utility of adopting a genetically based network model for integrating multiple types of data across vast geographic scales and better inform conservation decision-making for migratory animals.
Un Modelo de Redes de Panorama Poblacional para la Priorización de la Conservación de un Ave Migratoria Resumen Los animales migratorios están pasando por una declinación mundial y se requieren esfuerzos coordinados de conservación para revertir las tendencias actuales. Diseñamos un modelo novedoso de redes de panorama poblacional que combina el análisis genético con el modelado de la distribución de especies y los datos demográficos para sobreponerse a los obstáculos con la conceptualización de los factores alternativos de riesgo en las especies migratorias durante su ciclo anual completo. Aplicamos nuestro método al chipe de corona negra (Cardellina pusilla), un ave migratoria neotropical que recorre largas distancias. A pesar de la falta de datos de algunas localidades de invernación, mostramos cómo pueden usarse los resultados para ayudar a priorizar la conservación de las áreas de reproducción y de invernación. Por ejemplo, mostramos que cuando se consideraron en conjunto los resultados del modelado genético, demográfico y de redes queda claro que las recomendaciones de conservación diferirán dependiendo de si el objetivo es preservar linajes genéticos únicos o el mayor número de aves por unidad de área. Más específicamente, si el objetivo es la conservación de los linajes genéticos, entonces los recursos limitados deberían enfocarse en preservar el hábitat en la Sierra de California, la Cuenca de las Rocallosas, la costa de California (lugares en donde se reproducen los tres linajes genéticos más vulnerables) o en el oeste de México (en donde dos de los tres linajes más vulnerables pasan el invierno). Alternativamente, si el objetivo es la conservación del mayor número de individuos por unidad de área, entonces el financiamiento limitado debería aplicarse en el noroeste del Pacífico o en América Central, en donde se estima que las densidades poblacionales son las más altas. En general, nuestros resultados demostraron la utilidad de adoptar un modelo de redes basadas en la genética para la integración de datos a lo largo de escalas geográficas amplias y para informar de mejor manera la toma de decisiones de conservación para los animales migratorios.
世界范围内迁徙动物的数量正在减少, 需要采取协调一致的保护措施来扭转目前的趋势。我们设计了一种新的遗传谱网络模型, 通过整合遗传分析与物种分布模型和种群统计数据, 来应对确定迁移物种在完整年周期中面临风险因素的挑战。我们将这一方法应用于一种长距离迁徙的新热带候鸟--黑头威森莺 (Cardellina pusilla)。尽管缺乏部分越冬地点数据, 我们仍展示了如何利用这些结果来确定优先保护的繁殖地和越冬地。例如, 当同时考虑遗传、种群统计和网络模型结果时, 可以明显发现, 针对不同的保护目标--保护独特的遗传谱系或确保单位面积内得到保护的鸟类数量最大化, 所得出的保护建议也不同。具体来说, 如果以保护遗传谱系为目标, 那么有限的资源应集中在保护加利福尼亚山脉、落基山盆地和加利福尼亚海岸的栖息地, 这些地区是黑头威森莺最濒危的三支遗传谱系的繁殖地, 或者集中保护墨西哥西部, 那里是三支最濒危遗传谱系中两支谱系的越冬地。然而, 如果以保护单位面积最大数量的个体为目标, 那么有限的保护资金应投向太平洋西北部或中美洲, 那里的鸟类密度估计值最高。总的来说, 我们的研究结果表明, 采用基于遗传的网络模型来整合跨越广阔地理范围的多类型数据是非常有用的, 并将更好地为迁徙动物的保护决策提供信息。【翻译: 胡怡思; 审校: 聂永刚】.
Keywords: aves; birds; conservation planning; evolución; evolution; genetics; genética; migratorio; migratory; planeación de la conservación; 保护规划; 迁徙; 进化; 遗传学; 鸟类.
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