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跨世纪数据集汇编揭示两个沿海国家海岸线海洋无脊椎动物的分布特征 | MDPI Diversity - 沿海海洋保护计划

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将数据数字化,并通过在线数据库分享这些数据是共享和传播生物多样性信息的最佳方式之一。但是,可公开获取的生物多样性数据的快速增长并非没有问题,这可能会降低在线数据库的有效性。2023 年 1 月 5 日,葡萄牙里斯本大学的 Marta Bento 及其合作者在 Diversity 期刊发表文章,分析了在莫桑比克共和国 (Mozambique,  MOZ) 以及圣多美和普林西比 (São Tomé and Príncipe, STP) 这两个非洲国家海岸线上分布的海洋无脊椎动物的分类、地理和时间上的数据缺口,以及与现有数据的差距。这些信息可进一步用于填补海洋无脊椎动物数据空白,有助于合理设计采样策略,并推进生成可用于两国管理和保护计划的完善数据集。

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研究方法

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该数据集的时间范围为 1816 年到 2019 年,但是大多数样本都是在过去 20 年收集的,研究人员最终收集的海洋无脊椎动物数据集包括 19910 个样本。在对数据集进行初步分析后,研究人员选择了三个生境 (红树林、海草床和珊瑚礁) 中出现率较高的无脊椎动物门类,主要为环节动物、节肢动物、刺胞动物、棘皮动物和软体动物。出现率按分类学水平进行分析,即科、目和属。同时按门类和栖息地对 MOZ 和 STP 海岸的海洋无脊椎动物地理和时间分布情况进行分析。

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研究结果

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表 1 展示了各门海洋无脊椎动物出现的总数。在这两个国家,出现较多的门是节肢动物,其次是软体动物,而出现最少的门是环节动物。

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表 1. 在莫桑比克和圣多美和普林西比,每个门类的海洋无脊椎动物出现次数和相应的频率。

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在莫桑比克数据集,节肢动物中的出现次数最多的纲主要是软甲纲 (Malacostraca, 96%)(图 1),其中出现最多的目是十足目 (Decapoda, 98%),主要存在的十足目是梭子蟹科 (Portunidae, 38%) 和对虾科 (Penaeidae, 37%)。而该国数据集中的软体动物主要属于头足纲 (52%) 和腹足纲 (40%)。而在圣多美和普林西中,海洋节肢动物主要属于 Malacostraca 纲 (71%),其中十足目占大多数;海洋软体动物主要属于双壳纲 (41%) 和腹足纲 (46%)。

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图 1. 两个国家数据集中节肢动物和软体动物的记录数。

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如图二所示,MOZ 的大多数海洋无脊椎动物集中分布在海草床 (56%),其次是近海生态环境 (27%) 和红树林 (12%)。在 STP 中,大多数海洋无脊椎动物是在近海 (54%) 和沿海地区栖息地 (30%) 中收集的。

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图 2. 两国数据集中海洋无脊椎动物的地理分布。

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就沿海岸线分布的无脊椎动物门类情况而言,在 MOZ,刺胞动物和软体动物在北部省份出现较多,而节肢动物在中部和南部省份出现较多。在 STP,节肢动物在圣多美岛出现情况更多,而普林西比岛有更多的刺胞动物和棘皮动物出现。

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该数据集的时间范围很广,最老的记录收集于 1816 年,最近的记录收集于 2019 年。大部分记录是在过去二十年内收集的 (图 3)。从 1960 年至 1969 年,海洋无脊椎动物的记录略有增加,占所有记录的 8.8%。

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图 3. 十年内两个国家海洋无脊椎动物的记录时间。

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研究总结

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综上所述,这项研究有助于更好了解莫桑比克和圣多美和普林西比两国沿岸红树林、海草床和珊瑚的海洋无脊椎生物多样性数据的差异。这些信息可进一步用于设计合理采样策略,从而构建更完善的数据集,也可用于两国的管理和保护计划,使未来的研究能够集中精力填补数据空白。

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阅读英文原文

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Bento, M.; Niza, H.; Cartaxana, A.; Bandeira, S.; Paula, J.; Correia, A.M. Mind the Gaps: Taxonomic, Geographic and Temporal Data of Marine Invertebrate Databases from Mozambique and São Tomé and Príncipe. Diversity 2023, 15, 70. 

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  Diversity 期刊介绍

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主编:Michael Wink,Heidelberg University,Germany

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期刊涵盖了从分子、基因、种群和物种到生态系统的有机体和分子多样性相关的所有主题。研究范围涵盖但不限于生物多样性及多样性保护、分子进化与生态学、多样性评估等。

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2021 Impact Factor

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2022 CiteScore

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特约撰稿人

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Moon Liao 博士研究生

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中国科学院大学

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精选视频

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往期回顾

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西澳大利亚近海岸浑浊礁石的低生物侵蚀率 | MDPI Diversity

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版权声明:本文由MDPI特约撰稿人翻译撰写,文中涉及到的论文翻译部分,为译者在个人理解之上的概述与转达,论文详情及准确信息请参考英文原文。本文遵守 CC BY 4.0 许可 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。如需转载,请于公众号后台留言咨询。

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