-
7. Kvantitativna konzervaciona biologija – teorija i praksa 1.
Prof dr Jelka Crnobrnja Isailović
Konzervaciona biologija 7.
-
https://www.youtube.com/watch?v=g0YgKtDP0cw
-
Konzervaciona biologija 7.
Vijabilnost populacije
Stopa rađanja
Stopa umiranja
Stopa rasta
POPULACIONI RAST
-
Konzervaciona biologija 7.
Vijabilnost populacije
životna istorija
sredinski uslovi
slučajno variranje biotičkih i abiotičkih faktora
slučajno variranje demografskih parametara
Ograničena veličina populacije
-
Vremenska slučajnost
Sredinska slučajnost
Katastrofe
Demografska slučajnost
Bonance
-
2010spring
2011spring
2012spring
2013spring
2014spring
0 1 2 3 4 5 6 7 8
days
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38
40
oC
Days of monitoring
MAXIMAL
AIR
TEMPERATURE
oC
-
Sredinska slučajnost
1. Nepravilne i nepredvidljive sredinske promene združene sa variranjem biotičkih i abiotičkih faktora
2. Ne obuhvata konzistentne sredinske trendove
3. Može obuhvatati vremenske ili prostorne korelacije
-
Sredinska slučajnost
-
Fenološka studija B. bufo (1980-2001)Južna Engleska /Reading
Početak proletnje migracije krastača ka reproduktivnom centru bio je korelisan sa temperaturama vazduha merenim tokom prethodnih 40 dana.
Vrhunac reproduktivne aktivnosti beležen je oko40, 69 i 84 dana (“rane”, “prosečne” i “kasne” godine)
-
Fenološka studija B. bufo (1980-2001)Južna Engleska /Reading
Trend za ranije polaganje jaja nije utvrđen.
Adultne jedinke su pristizale u reproduktivni centar oko 12 dana ranije na svaki °C porasta temperature vazduha u periodu od dva meseca pre početka polaganja jaja (odnosno kasnije za svaki °C smanjenja temperature vazduha u istom periodu).
-
Fenološka studija B. bufo (2001-2015)Centralna Srbija/ Bogdanović i sar.
Dan dolaska prvog mužjaka u repr. centar (fmd),
Prvi dan sa 100 i više jedinki u repr. centru (sd),
Dan pojave prvog ampleksusa (fad),
Dan najveće repr. aktivnosti (pad),
Opseg 1 (pad-fmd),
Poslednji dan u repr. centru (lmd),
Opseg 2 (lmd-fmd),
Opseg 3 (lmd-sd)
Prosečna Tvazduha 5-60 dana pre sd,
Prosečna Tvazduha 40 dana pre sd
-
Groupe:
Grupa 1:
2001, 2002, 2003
Grupa 2:
2011, 2012, 2013 2014, 2015
Grupa 3:
Prosečna vrednost (2001, 2002, 2003),
Prosečna vrednost (2011,2012,2013),
Prosečna vrednost (2012,2013,2014),
Prosečna vrednost (2013,2014,2015)
-
Group 1 & Group 2
start day peak day last male day
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
year
50
60
70
80
90
100
110
120
da
y
-
Group 3
start day peak day last male day
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
year
60
65
70
75
80
85
90
95d
ay
-
Group 3
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
year
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
lmd
-sd
-
Early, average and late years
-
Katastrofe i Bonance
Ekstremni uslovi koji rezultiraju bimodalnim stopama rađanja, umiranja i rasta
Normalne godišnje stope umiranja saguaro kaktusa u Južnoj Arizoni su do 5%, ali retki slučajevi umiranja zbog mrazeva mogu izazvati mnogo više stope mortaliteta (Steenbergh i Lowe 1983)
-
Demografska slučajnost
Vremensko variranje populacionog rasta vođeno slučajnim variranjem realne sudbine različitih jedinki u toku godine
Jačina ovog tipa slučajnosti veoma zavisi od veličine populacije
-
Kalifornijski kondorPoslednjih godina bilo je preko 89 puštanja u divljinu kondora koji su odgajeni u kontrolisanim uslovima. Godišnja stopa preživljavanja po jedinki za 28 ptica puštenih u Arizoniproračunata je na 0.85 (Meretsky i sar. 2000).
-
Mogući ishodi puštanja u divljinu para kondora, gde svaki ima verovatnoću preživljavanja 85%. Možemo očekivati 2 x 0.85=1.7 živihkondora
Događaj Sudbina ženke Sudbina mužjaka
Verovatnoća
Oba preživljavaju
Live (p=0.85) Live (p=0.85) 0.85 x 0.85=
0.7225 72%
Jedna ptica preživljava
Live (p=0.85) Die (p=0.15) 0.85 x 0.15=
0.1275
Druga ptica preživljava
Live (p=0.15) Die (p=0.85) 0.85 x 0.15=
0.1275
Obe ptice ne preživljavaju
Die (p=0.15) Die (p=0.15) 0.15 x 0.15=
0.0225
-
Mogući ishodi puštanja u divljinu para kondora, gde svaki ima verovatnoću preživljavanja 85%. Možemo očekivati 2 x 0.85=1.7 živihkondora
Događaj Sudbina ženke Sudbina mužjaka
Verovatnoća
Oba preživljavaju
Live (p=0.85) Live (p=0.85) 0.85 x 0.85=
0.7225 72%
Jedna ptica preživljava
Live (p=0.85) Die (p=0.15) 0.85 x 0.15=
0.1275
Druga ptica preživljava
Die (p=0.15) Live (p=0.85) 0.85 x 0.15=
0.1275
Obe ptice ne preživljavaju
Die (p=0.15) Die (p=0.15) 0.15 x 0.15=
0.0225
(2 x 0.72) + (1 x 0.26) + (0 x 0.02) = 1.7
Verovatnoća uzaludnog puštanja = 28 %
-
Konzervaciona biologija 7.
Analiza vijabilnosti populacije
Skup kvantitativnih metoda za procenu budućeg
konzervacionog statusa populacije ili grupe populacija
u okviru zadatog vremenskog perioda.
-
Trenutna veličinapopulacije
Zavisnost od gustine populacije
Demografskaslučajnost
Genetika
opstanakrast
reprodukcija
Populacioni rast iopadanje
Sredinska
slučajnost
Rizik od izumiranja
-
Konzervaciona biologija 7.
Analiza vijabilnosti populacije
Kog obima sme da bude izlovljavanje, a da ne ugrozi
opstanak populacije?
-
Konzervaciona biologija 7.
Analiza vijabilnosti populacije
Da li je vredno truda i sredstava nastojati
da očuvamo populaciju koja ima prognozu skorog
izumiranja
ili je bolje da sredstva uložimo u očuvanje
neke perspektivnije populacije?
-
Konzervaciona biologija 7.
Analiza vijabilnosti populacije
Da li je efektivnije poboljšati stopu preživljavanja
juvenilnih jedinki, kojih ima mnogo,
ili adultnih jedinki, kojih svakako ima manji broj?
-
HEADSTARTING(POČETNA PREDNOST)
Gajenje novoizleženih
kornjača u laboratorijskim
uslovima do uzrasta od
nekoliko meseci do nekoliko
godina
Naseljavanje u prirodno
stanište
-
Praćenje ženki tokom perioda polaganja jaja
Označavanje gnezda
Utvrđivanje veličine legla
-
Uspešnost izleganja – kontinuirani monitoring gnezda od momenta polaganja do izleganja (i tokom zime) svakih 10 – 14 dana
Brojanje izleženih živih
mrtvih
jaja
ljuski od jaja
Veličina legla – broj izleženih živih i mrtvih mladunaca
Uspešnost prezimljavanja -
-
HEADSTARTING
Prva polovina septembra Mladunci i jaja iz 3 – 13 legala Kontejneri sa vlažnom zemljom i mahovinom Gajenje novoizleženih u grupama 10-15 u akvarijumima
40 x 50 cm Temperatura vode oko 20oC Kamenje i vodene biljke za sunčanje Lampa sa ugljenim vlaknima iznad kamenja radi grejanja Fluorescentne lampe – simulacija sunčevog spektra Larve Chironomida, cvrčci i drugi insekti,kišne gliste Dodatak: sipina kost i vitamini
-
HEADSTARTING
Jednogodišnjaci markirani zasecanjem marginalnih ploča karapaksa
Nakon dve nedelje vraćeni u prirodno stanište
Izlov u pravilnim vremenskim razmacima
-
HEADSTARTINGprognoze
Preživljavanje nakon 1. godine
Izleženi u prirodi Headstarting program
Izleganje 0.53 (0.39 -0.67) 0.61 (0.40 – 0.82)
Prezimljavanje 0.54 (0.31 -0.77) 0.85 (0.74 – 0.96)
1. godina 0.075 ( 0.036 – 0.133) 0.415 (0.237 – 0.630)
-
HEADSTARTINGnedoumice
Podaci o stopi preživljavanja jedinki Emys orbicularis populacije izPoljske ukazuju da ovakvi programi mogu pozitivno uticati napovećanje veličine populacije samo ako se veliki procenatnovoizleženih jedinki podvrgne headstarting programu i ako jemortalitet adultnih jedinki u datoj populaciji nizak.
Ako se headstarting program primenjuje skupa sa programomsmanjenja mortaliteta odraslih jedinki u populaciji, mogu se očekivatipovoljniji rezultati po opstanak te populacije.
-
HEADSTARTINGrizici
- Program može biti neefikasan ako je populacija ušla u fazu smanjenja brojnosti
- Jedinke gajene van prirodnog staništa mogu uneti patogene u populaciju
- Jedinke gajene u veštačkim uslovima mogu ispoljavati abnormalno ponašanje
-
Konzervaciona biologija 7.
Analiza vijabilnosti populacije
Koliko populacija u okviru vrste je neophodno da
očuvamo
da bi osigurali razumnu zaštitu od izumiranja
na lokalnom nivou?
-
Konzervaciona biologija 7.
Rezultati analize vijabilnosti populacije
a) oni koji se tiču procene rizika od izumiranja
b) oni koji omogućavaju uspešno gazdovanje populacijama od interesa za konzervacioni projekat
-
Konzervaciona biologija 7.
Rezultati analize vijabilnosti populacije
procena verovatnoće izumiranja pojedinačne populacije u okviru određenog vremenskog perioda;
Dodatne informacije
procena verovatnoće izumiranja metapopulacionog sistema;
Simuliranje monitoringa
-
Konzervaciona biologija 7.
Rezultati analize vijabilnosti populacije
identifikacija ključnih životnih stupnjeva;
Identifikacija ključnih demografskih procesa;
Određivanje veličine refugijuma;
Poželjan broj i struktura emigranata;
Definisanje opsega održive eksploatacije;
Utvrđivanje najmanje vijabilne veličine refugijalne populacije
-
Konzervaciona biologija 7.
Tipovi PVA
Na osnovu:
a) nivoa kompleksnosti
b) tipa i količine podataka koji su nephodni za modeliranje
-
Konzervaciona biologija 7.
PVA zasnovana na broju jedinki („count-based PVA“)
tretira sve jedinke kao jednake
u smislu njihovog doprinosa rastu populacije
i njenom budućem preživljavanju
-
Konzervaciona biologija 7.
strukturirana PVA („structured PVA“ ili „demographic PVA“)
u svim slučajevima gde postoje razlike u stopi preživljavanja
između specifičnih grupa jedinki,
definisanih uzrastom ili polom ili kombinacijom ovih ili nekih drugih faktora,
ne možemo sve jedinke jedne populacije tretirati kao identične
u smislu njihovog doprinosa vijabilnosti te populacije
-
Konzervaciona biologija 7.
strukturirana PVA („structured PVA“ ili „demographic PVA“)
Neophodni podaci o stopi preživljavanja, rasta i reprodukcije
za svaku od grupa ponaosob
Neophodno je individualno markiranje jedinki i njihov monitoring tokom niza godina
Neophodno je sakupiti dovoljno podataka za izračunavanje bitnih parametara
-
Konzervaciona biologija 7.
strukturirana PVA („structured PVA“ ili „demographic PVA“)
PVA zasnovana na broju jedinki („count-based PVA“)
-
Konzervaciona biologija 7.
„skupna PVA“ (engl. „multi-site PVAs“)
-
Konzervaciona biologija 7.
„skupna PVA“ (engl. „multi-site PVAs“)
Incidence function model
PRISUTAN – ODSUTAN
obrasci izumiranja i rekolonizacije klasičnih metapopulacionih sistema
-
Konzervaciona biologija 7.
„skupna PVA“ (engl. „multi-site PVAs“)
„Skupna PVA ekonomske klase“
Skup lokalnih populacija
Nema protoka gena
Procena opstanka najmanje jedne od njih tokom određenog vremenskog perioda.
-
Konzervaciona biologija 7.
prostorno eksplicitna
individualno zasnovana
praćenje pozicija svih jedinki na bazi individualnih podataka
detaljni podaci o karakteristikama staništa u okviru predela(GIS baza podataka)
„skupna PVA“ (engl. „multi-site PVAs“)
„SEIB multi-site PVA“
-
Konzervaciona biologija 7.
KADA KORISTITI PVA?
-
Filozofija modela
Preporuka:
“Što jednostavniji model”
“Na osnovu kvaliteta dostupnih podataka bira se tip PVA”
“Treba razumeti šta model zaista simulira”
-
Preporuka autora:
Shvatiti strukturu statističkih paketa da bi bili sigurni kako predstavljeni modeli funkcionišu
Kombinovati i modifikovati postojeće modele po svojim zahtevima
-
Konzervaciona biologija 7.
KADA NE KORISTITI PVA?
-
Konzervaciona biologija 7.
KADA NE KORISTITI PVA?
Malobrojni podaci izazivaju grešku i nepreciznost proračuna
Arthroleptis fichika
-
Arthroleptis fichika
-
Greška procene vremenske varijabilnosti
stope rasta populacije,
stope rađanja,
stope umiranja
Konzervaciona biologija 7.
KADA NE KORISTITI PVA?
-
Ako ova tri „životna parametra“ nisu skoro nepromenljiva tokom vremena, podaci dobijeni iz nedovoljnog broja merenja proizvešće široke intervale poverenja procene verovatnoće izumiranja ili stope rasta populacije zbog uzoračke varijanse takve kakva je, čak i ako su veličina populacije ili procene životnih parametara tačne
Konzervaciona biologija 7.
KADA NE KORISTITI PVA?
-
Za procenu vijabilnosti populacije n godina u budućnosti moramo imati 5 do 10 puta n godina cenzusa.
Konzervaciona biologija 7.
KADA NE KORISTITI PVA?
-
t= 39 godina
Procena za 8 narednih godina
Konzervaciona biologija 7.
KADA NE KORISTITI PVA?