The spatial–temporal scales on whic

The spatial–temporal scales on which environmental observations are made can significantly affect our perceptions of ecological patterns in nature. Understanding potential mismatches between environmental data used as inputs to predictive models, and the forecasts of ecological responses that these models generate are particularly difficult when predicting responses to climate change since the assumption of model stationarity in time cannot be tested. In the last four decades, increases in computational capacity (by a factor of a million), and the evolution of new modeling tools, have permitted a corresponding increase in model complexity, in the length of the simulations, and in spatial–temporal resolution. Nevertheless, many predictions of responses such as shifts in range boundaries are often based on coarse spatial and temporal data, for example monthly or yearly averages. Here we model the effects of environmental change on the physiological response of an ecologically and commercially important species of mussel, the fitness of which can have a cascading influence on ecosystem levels. Using a Dynamic Energy Budget (DEB) model integrated with climatic data produced from IPCC-A1B scenarios, we investigated the effect of temporal resolution of physical data on predictions of the growth and reproductive output of the mussel Mytilus galloprovincialis. We ran models using five different temporal scales, 6, 4, 3, 2 and 1 h (derived by interpolating between 6 h points), at 5 Italian locations in the Central Mediterranean Sea, for the period ranging from 2006 to 2009. Results from these models were further compared against the results from a DEB model that used hourly environmental data recorded at the five locations as inputs. Model outputs included estimates of life history traits relevant to ecological performance as well as parameters related to Darwinian fitness. Results showed that predictions of maximum theoretical shell length were similar regardless of which source of environmental data was used. However, while the DEB model using 1-h modeled data produced predictions of reproductive output very similar to those obtained using recorded (hourly) environmental data from the same time period, results using coarser resolution modeled data greatly underestimated reproductive output. Thus, the use of modeled weather data can yield predictions similar to those generated from measured data, but only when data are provided at relatively high frequency. Our results suggest that metrics of model skill can diverge significantly when physical outputs of climate models are applied to biological questions, and that the temporal resolution of environmental data can strongly alter predictions of biological responses to environmental change.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระดับปริภูมิ – ชั่วคราวที่จะทำการสังเกตสิ่งแวดล้อมอย่างมีนัยสำคัญมีผลต่อเราเข้าใจรูปแบบระบบนิเวศในธรรมชาติ เข้าใจศักยภาพ mismatches ระหว่างอินพุตกับแบบจำลองการคาดการณ์สิ่งแวดล้อมการ และการคาดการณ์ของการตอบสนองระบบนิเวศที่โมเดลเหล่านี้สร้างยากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคาดการณ์ผลตอบรับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเนื่องจากไม่สามารถทดสอบสมมติฐานของแบบจำลอง stationarity ในเวลา ใน 4 ทศวรรษ เพิ่มกำลังการผลิตคำนวณ (โดยปัจจัยล้าน), และวิวัฒนาการของเครื่องมือการสร้างโมเดลใหม่ ได้อนุญาตเพิ่มขึ้นสอดคล้องจำลองความซับซ้อน ความยาวของแบบจำลอง และ ในความละเอียดปริภูมิขมับ อย่างไรก็ตาม คาดคะเนในการตอบเช่นกะในช่วงขอบเขตมักยึดหยาบปริภูมิ และขมับข้อมูล เช่นรายเดือน หรือหาค่าเฉลี่ยรายปี ที่นี่เราสามารถจำลองผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมบนตอบสรีรวิทยามีพันธุ์หอยแมลงภู่ ออกกำลังกายที่สามารถมีอิทธิพลเกี่ยวข้องในระดับระบบนิเวศนิเวศวิทยา และเชิงพาณิชย์สำคัญ ใช้แบบไดนามิกพลังงานงบประมาณ (DEB) รวมเข้ากับข้อมูล climatic ผลิตจากสถานการณ์ IPCC A1B เราตรวจสอบผลของการแก้ปัญหาชั่วคราวของข้อมูลทางกายภาพในการคาดคะเนการเจริญเติบโตและผลผลิตการสืบพันธุ์ของหอยแมลงภู่ Mytilus galloprovincialis เราเรียกรูปแบบที่ใช้ปรับขนาดขมับแตกต่างกัน 5, 6, 4, 3, 2 และ 1 h (ได้รับ โดย interpolating ระหว่างจุด 6 h), 5 อิตาลีสถานในกลางทะเลเมดิเตอร์เรเนียน ที่รอบระยะเวลาตั้งแต่ปี 2006 2009 ผลจากแบบจำลองเหล่านี้ได้เพิ่มเติมเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จากรูปแบบ DEB ที่ใช้บันทึกในสถานที่ห้าเป็นอินพุตข้อมูลสิ่งแวดล้อมต่อชั่วโมง รูปแบบการแสดงผลรวมการประเมินที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพของระบบนิเวศเป็นพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการออกกำลังกายแบบลักษณะประวัติชีวิต ผลพบว่า คาดคะเนความยาวเปลือกสูงสุดทฤษฎีคล้ายกัน โดยใช้แหล่งที่มาของข้อมูลสิ่งแวดล้อม อย่างไรก็ตาม ในขณะที่รูปแบบ DEB ใช้ 1 h สร้างแบบจำลองข้อมูลผลิตการคาดคะเนของสืบพันธุ์ออกมาก เหมือนผู้รับใช้บันทึกข้อมูลสิ่งแวดล้อม (ต่อชั่วโมง) จากระยะเวลาเดียวกัน ผลใช้ข้อมูลจำลองความละเอียด coarser มาก underestimated ผลสืบพันธุ์ ดังนั้น การใช้ข้อมูลสร้างแบบจำลองสภาพอากาศสามารถผลผลิตคาดคะเนคล้ายกับถูกสร้างขึ้น จากข้อมูลที่วัดมา แต่เฉพาะ เมื่อมีข้อมูลที่ความถี่ค่อนข้างสูง ผลของเราแนะนำว่า การวัดทักษะรุ่นสามารถ diverge อย่างมีนัยสำคัญเมื่อมีใช้แสดงผลทางกายภาพของแบบจำลองภูมิอากาศถามชีวภาพ และว่า การแก้ปัญหาชั่วคราวของข้อมูลสิ่งแวดล้อมสามารถขอเปลี่ยนแปลงคาดคะเนของการตอบสนองทางชีวภาพการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องชั่งมิติสัมพันธ์ที่สังเกตสิ่งแวดล้อมที่จะทำอย่างมีนัยสำคัญจะมีผลต่อการรับรู้ของเราในรูปแบบของระบบนิเวศในธรรมชาติ การทำความเข้าใจที่ไม่ตรงกันอาจเกิดขึ้นระหว่างข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมมาใช้เป็นปัจจัยการผลิตที่จะรูปแบบการพยากรณ์และการคาดการณ์ของการตอบสนองของระบบนิเวศที่สร้างรูปแบบเหล่านี้เป็นเรื่องยากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการคาดการณ์การตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศตั้งแต่สมมติฐานของรูปแบบ stationarity ในเวลาที่ไม่สามารถผ่านการทดสอบ ในช่วงสี่ทศวรรษที่ผ่านมาเพิ่มความสามารถในการคำนวณ (โดยปัจจัยล้าน) และวิวัฒนาการของเครื่องมือสร้างแบบจำลองใหม่ที่ได้รับอนุญาตเพิ่มขึ้นสอดคล้องกันในความซับซ้อนของรูปแบบความยาวของการจำลองและในความละเอียดมิติสัมพันธ์ อย่างไรก็ตามการคาดการณ์จำนวนมากของการตอบสนองเช่นการเปลี่ยนแปลงในช่วงขอบเขตมักจะอิงข้อมูลเชิงพื้นที่และเวลาหยาบเช่นรายเดือนหรือรายปีค่าเฉลี่ย ที่นี่เราสร้างแบบจำลองผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมในการตอบสนองทางสรีรวิทยาของระบบนิเวศและสิ่งมีชีวิตที่สำคัญในเชิงพาณิชย์ของหอยแมลงภู่ที่ออกกำลังกายซึ่งสามารถมีอิทธิพลซ้อนในระดับของระบบนิเวศ การใช้งบประมาณพลังงานแบบไดนามิก (DEB) รูปแบบบูรณาการกับข้อมูลภูมิอากาศที่ผลิตจากสถานการณ์ IPCC-A1B เราตรวจสอบผลกระทบของความละเอียดชั่วคราวของข้อมูลทางกายภาพเกี่ยวกับการคาดการณ์ของการเจริญเติบโตและผลผลิตของระบบสืบพันธุ์ของหอยแมลงภู่ Mytilus galloprovincialis เราวิ่งรุ่นโดยใช้เครื่องชั่งห้าชั่วที่แตกต่างกัน, 6, 4, 3, 2 และ 1 ชั่วโมง (มาโดย interpolating ระหว่าง 6 จุดเอช) ที่ 5 สถานที่อิตาลีในภาคกลางทะเลเมดิเตอร์เรเนียนในช่วงเวลาตั้งแต่ปี 2006 ถึงปี 2009 ผลจากการ รูปแบบเหล่านี้ถูกนำมาเปรียบเทียบต่อไปกับผลที่ได้จากรูปแบบ DEB ที่ใช้ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมชั่วโมงบันทึกที่ห้าสถานที่เป็นปัจจัยการผลิต ผลรุ่นรวมประมาณการของลักษณะประวัติชีวิตที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพการทำงานของระบบนิเวศเช่นเดียวกับพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการออกกำลังกายของดาร์วิน ผลการศึกษาพบว่าการคาดการณ์ของความยาวเปลือกทฤษฎีสูงสุดมีความคล้ายคลึงกันโดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มาของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่ถูกนำมาใช้ อย่างไรก็ตามในขณะที่รูปแบบการใช้ DEB 1 ชั่วโมงข้อมูลแบบจำลองการคาดการณ์การผลิตของการส่งออกสืบพันธุ์คล้ายกันมากกับผู้ที่ได้รับการบันทึกโดยใช้ (ชั่วโมง) ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมจากช่วงเวลาเดียวกันผลการใช้ความละเอียดหยาบแบบจำลองข้อมูลประเมินการส่งออกอย่างมากสืบพันธุ์ ดังนั้นการใช้ข้อมูลสภาพอากาศย่อมสามารถให้ผลผลิตคาดการณ์ที่คล้ายกับที่สร้างขึ้นจากข้อมูลที่วัด แต่เมื่อข้อมูลที่จะได้รับบริการที่ความถี่ค่อนข้างสูง ผลของเราแสดงให้เห็นว่าตัวชี้วัดของสกิลรูปแบบแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญสามารถเมื่อผลทางกายภาพของแบบจำลองภูมิอากาศจะใช้กับคำถามทางชีวภาพและที่ขมับมติของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมอย่างยิ่งที่สามารถปรับเปลี่ยนการคาดการณ์ของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทางชีวภาพสิ่งแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พื้นที่และระดับบนขมับซึ่งการสังเกตสิ่งแวดล้อมจะทำให้สามารถมีผลต่อการรับรู้ของเรารูปแบบของระบบนิเวศในธรรมชาติ ความไม่เข้าใจศักยภาพระหว่างข้อมูลสิ่งแวดล้อมใช้เป็นปัจจัยในการทำนายโมเดล ,และการคาดการณ์ของการตอบสนองทางนิเวศวิทยาที่เหล่านี้รุ่นสร้างที่ยากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำนายการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เนื่องจากข้อสมมติของแบบจำลองความนิ่งในไม่เวลาจะทดสอบ ในช่วงสี่ทศวรรษที่ผ่านมา การเพิ่มความสามารถในการคำนวณ ( หนึ่งในล้าน ) , และวิวัฒนาการของเครื่องมือแบบใหม่ได้รับอนุญาตที่เพิ่มขึ้นในความซับซ้อนของโมเดล , ความยาวของผล และในพื้นที่จำกัด และความละเอียด อย่างไรก็ตาม มีการคาดการณ์การตอบสนองเช่นกะในช่วงขอบเขตมักจะขึ้นอยู่กับพื้นที่และหยาบข้อมูลชั่วคราว เช่น รายเดือน หรือรายปี ค่าเฉลี่ยที่นี่เราจำลองผลของการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมในการตอบสนองทางสรีรวิทยาของระบบนิเวศน์และความหลากหลายเชิงพาณิชย์ที่สำคัญของหอย ฟิตเนสที่สามารถตกมีอิทธิพลในระดับระบบนิเวศ การใช้งบประมาณด้านพลังงานแบบไดนามิก ( เดป ) แบบบูรณาการกับข้อมูลภูมิอากาศที่ผลิตจาก ipcc-a1b สถานการณ์ ,เราได้ศึกษาผลกระทบของความละเอียดและข้อมูลทางกายภาพในการคาดการณ์การเจริญเติบโตของผลผลิตและการสืบพันธุ์ของหอย mytilus galloprovincialis . เราวิ่งแบบใช้ห้าที่แตกต่างกันและระดับ , 6 , 4 , 3 , 2 และ 1 H ( ได้มาโดยการ ประมาณ 6 ชั่วโมง ระหว่างจุด ) , ที่ 5 สถานที่อิตาลีในทะเลเมดิเตอร์เรเนียนกลาง สำหรับระยะเวลาตั้งแต่ปี 2006 ถึง 2009ผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองเหล่านี้เพิ่มเติม เปรียบเทียบกับผลจากแบบจำลองที่ใช้ข้อมูลรายชั่วโมง เด็บ สิ่งแวดล้อมที่บันทึกในห้าสถานที่ที่เป็นปัจจัยการผลิต แบบประเมินคุณลักษณะของผลผลิตรวมประวัติชีวิตที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพในระบบนิเวศเช่นเดียวกับพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับของดาร์วิน ฟิตเนสผลการทำนายของทฤษฎีสูงสุดความยาวเปลือกเหมือนกันไม่ว่าแหล่งข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่ใช้ อย่างไรก็ตาม ในขณะที่เด็บแบบ 1-h จำลองข้อมูลผลิต คาดคะเนผลผลิตอวัยวะสืบพันธุ์คล้ายกันมากกับผู้ที่ได้รับการบันทึกไว้ ( รายชั่วโมง ) ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมจากช่วงเดียวกันผลลัพธ์ของการใช้ชนิดข้อมูลแบบละเอียดมากดูถูกการสืบพันธุ์ของผลผลิต ดังนั้น การใช้แบบจำลองข้อมูลสภาพอากาศจะให้ผลการทำนายที่คล้ายคลึงกับที่สร้างขึ้นจากข้อมูลที่วัด แต่เมื่อข้อมูลมีไว้ที่ความถี่ค่อนข้างสูงจากผลการศึกษานี้วัดฝีมือแบบสามารถแตกต่างกันอย่างมากเมื่อผลผลิตทางกายภาพของแบบจำลองภูมิอากาศจะใช้คำถามทางชีวภาพ และความละเอียดของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมและสามารถปรับเปลี่ยนการตอบสนองทางชีวภาพเพื่อสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างมาก