Impact of climate change on regional and global biodiversity : a meta-analysis
Date
2013-03
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: Peer-review publication has become a standard vessel for sharing the knowledge
gained in scientific research, with its number increasing exponentially in
the recent decades. To this end, robust statistical methods that allow us to
synthesize and generalize these knowledge points in published literature, and
to develop and test overarching hypotheses, are urgently needed. We here use
a meta-analysis and test a few hypotheses on the influence of climate change on
biodiversity maintenance in regional ecosystems. Based on the work by Hans
van Houwelingen and colleagues in 2002, we developed a maximum likelihood
estimate of parameter in random and mixed effect models. This approach was
then applied to a real dataset collected from published literature of the impact
of ambient temperature increase on species performance. We found that in
general, the current and predicted temperature is negatively affecting different
species independently of localities. Some taxonomic groups are negatively
affected by temperature rise whilst others seem to be robust to the temperature
change. Species richness and suitable habitat were found to be the most
sensitive species attributes to temperature rise. We classified the methodology
used by studies from which we extracted the data in two main groups: observation
and modelling. We found that the modelling approach exaggerates
the reality found from the observations. The main focus of this study was to add another layer of knowledge on the loss of biodiversity due to climate
change, thereby showing that if nothing is done to stabilize the increase of
temperature, the current species taxa tolerant to a temperature rise will also
be vulnerable, therefore more loss of biodiversity can be expected toward the
end of this century.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Groeps-hersiening publikasies het ’n standaard vaartuig geword vir die deel van kennis wat in wetenskaplike navorsing versamel is, met die aantalwat eksponensieel toeneem in die afgelope dekades. Vir hierdie doel, is robuuste statistiese metodes wat toelaat dat ons sintetiseer en hierdie kennis punte veralgemeen in gepubliseerde literatuur, en oorkoepelende hipoteses te ontwikkel en te toets, dringend nodig. Ons gebruik hier ’n meta-analise en toets ’n paar hipoteses oor die invloed van klimaatsverandering op biodiversiteit onderhoud in plaaslike ekosisteme. Gebaseer op werk van Hans van Houwe Lingen en kollegas in 2002, het ons ’n maksimum waarskynlikheid beraming van die parameter in random en gemengde effek modelle ontwikkel. Hierdie benadering is dan toegepas op ’n ware datastel wat ingesamel is van gepubliseerde literatuur oor die impak van ’n toename van omgewingstemperatuur op spesie prestasie. Ons het gevind dat oor die algeheel, die huidige en voorspelde temperatuur verskillende spesies negatief beïnvloed onafhanklik van lokaliteite. Sommige taksonomiese groepe word negatief beïnvloed deur die temperatuur styg, terwyl ander robuust is teen die temperatuur verandering. Spesierykheid en geskikte habitat is bevind as die spesies eienskappe wat mees sensitief is vir temperatuur styg. Ons het die metodologie wat gebruik word deur studies waar ons die data onttrek het geklassifiseer in twee hoofgroepe: waarneming en modellering. Ons het gevind dat die modellering benadering oordryf die realiteit van die waarnemings. Die hooffokus van hierdie studie was om nog ’n laag van kennis by te voeg wat bestaan uit die verlies van biodiversiteit as gevolg van klimaatsverandering, en daardeur bewys dat indien niks gedoen word om die verhoging van die temperatuur te stabiliseer nie, die huidige spesie taksa wat wys om te volhard teen die temperatuur aanleiding sal ook kwesbaar wees, dus meer verlies van biodiversiteit in die rigting van die einde van hierdie eeu.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Groeps-hersiening publikasies het ’n standaard vaartuig geword vir die deel van kennis wat in wetenskaplike navorsing versamel is, met die aantalwat eksponensieel toeneem in die afgelope dekades. Vir hierdie doel, is robuuste statistiese metodes wat toelaat dat ons sintetiseer en hierdie kennis punte veralgemeen in gepubliseerde literatuur, en oorkoepelende hipoteses te ontwikkel en te toets, dringend nodig. Ons gebruik hier ’n meta-analise en toets ’n paar hipoteses oor die invloed van klimaatsverandering op biodiversiteit onderhoud in plaaslike ekosisteme. Gebaseer op werk van Hans van Houwe Lingen en kollegas in 2002, het ons ’n maksimum waarskynlikheid beraming van die parameter in random en gemengde effek modelle ontwikkel. Hierdie benadering is dan toegepas op ’n ware datastel wat ingesamel is van gepubliseerde literatuur oor die impak van ’n toename van omgewingstemperatuur op spesie prestasie. Ons het gevind dat oor die algeheel, die huidige en voorspelde temperatuur verskillende spesies negatief beïnvloed onafhanklik van lokaliteite. Sommige taksonomiese groepe word negatief beïnvloed deur die temperatuur styg, terwyl ander robuust is teen die temperatuur verandering. Spesierykheid en geskikte habitat is bevind as die spesies eienskappe wat mees sensitief is vir temperatuur styg. Ons het die metodologie wat gebruik word deur studies waar ons die data onttrek het geklassifiseer in twee hoofgroepe: waarneming en modellering. Ons het gevind dat die modellering benadering oordryf die realiteit van die waarnemings. Die hooffokus van hierdie studie was om nog ’n laag van kennis by te voeg wat bestaan uit die verlies van biodiversiteit as gevolg van klimaatsverandering, en daardeur bewys dat indien niks gedoen word om die verhoging van die temperatuur te stabiliseer nie, die huidige spesie taksa wat wys om te volhard teen die temperatuur aanleiding sal ook kwesbaar wees, dus meer verlies van biodiversiteit in die rigting van die einde van hierdie eeu.
Description
Thesis (MSc)--Stellenbosch University 2012
Keywords
Climatic changes, Biodiversity -- Climitic factors, Regional ecosystems, Survival analysis (Biometry), UCTD