Abstract In this era of global climate change, understanding how climate influences species distributions together with their subsequent interactions is a major priority for managers of both natural and managed ecosystems. Using the predictive algorithm Maximum Entropy (MaxEnt), we projected the current and potential distribution of Tradescantia fluminensis Vell (Commelinaceae) before using thermal tolerance indices of its biological control agent Neolema abbreviata (Coleoptera: Chrysomelidae) to simulate its potential distribution in South Africa. The mean temperature in T. fluminensis microhabitats, recorded using data loggers, was 24.7 ± 0.1 °C (mean ± SE) whilst temperatures ranged from −1 to 29.7 °C. Following 2 h exposure at low temperatures, N. abbreviata survival from 0 to 100% fell between −13 and −6 ± 0.2 °C with 50% mortality occurring at −9.8 ± 0.2 °C. For heat assays, temperatures above 45.8 ± 0.2 °C resulted in 100% mortality whilst temperatures below 43 ± 0.2 °C resulted in 100% survival with 50% mortality occurring at 44.2 ± 0.2 °C. The mean critical thermal limits were 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) and 48.8 ± 1.3 °C (CTmax). The derived warm and low temperature tolerance largely matched with current and projected climate in T. fluminensis microhabitats. Model evaluation for T. fluminensis distribution was based on mean Area Under the Curve (AUC), which was 0.85 ± 0.017, suggesting good predictive performance of the model. Our results showed a limited capacity for geographic range expansion by T. fluminensis under future climate scenarios. This indicates good prospects for biological control of T. fluminensis using N. abbreviata in South Africa.

中文翻译：

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生物防治剂Neolema abbreviata的耐热性及其在南非与其宿主Tradescantia fluminensis的潜在地理分布

摘要 在这个全球气候变化的时代，了解气候如何影响物种分布及其随后的相互作用是自然和管理生态系统管理者的主要优先事项。使用预测算法最大熵 (MaxEnt)，我们预测了 Tradescantia fluminensis Vell（Commelinaceae）的当前和潜在分布，然后使用其生物控制剂 Neolema abbreviata（鞘翅目：Chrysomelidae）的耐热指数来模拟其在南非的潜在分布。使用数据记录器记录的 T.fluminensis 微生境的平均温度为 24.7 ± 0.1 °C（平均值 ± SE），而温度范围为 -1 至 29.7 °C。在低温下暴露 2 小时后，缩写 N. abbreviation 的存活率从 0 到 100% 介于 -13 和 -6 ± 0 之间。2 °C，-9.8 ± 0.2 °C 时死亡率为 50%。对于热测定，高于 45.8 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的存活率，50% 的死亡率发生在 44.2 ± 0.2 °C。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。8±0.2°C。对于热测定，高于 45.8 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的存活率，50% 的死亡率发生在 44.2 ± 0.2 °C。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。8±0.2℃。对于热测定，高于 45.8 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的存活率，50% 的死亡率发生在 44.2 ± 0.2 °C。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。高于 45.8 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的存活率，50% 的死亡率发生在 44.2 ± 0.2 °C。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。高于 45.8 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 的存活率，50% 的死亡率发生在 44.2 ± 0.2 °C。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。2 °C 导致 100% 死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 存活率，44.2 ± 0.2 °C 时死亡率为 50%。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。2 °C 导致 100% 死亡率，而低于 43 ± 0.2 °C 的温度导致 100% 存活率，44.2 ± 0.2 °C 时死亡率为 50%。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中的当前和预测气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中当前和预测的气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。平均临界热极限为 1.8 ± 0.4 °C (CTmin) 和 48.8 ± 1.3 °C (CTmax)。衍生的温暖和低温耐受性在很大程度上与 T.fluminensis 微生境中的当前和预测气候相匹配。T.fluminensis 分布的模型评估基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。fluminensis 分布基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明该模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。fluminensis 分布基于平均曲线下面积 (AUC)，为 0.85 ± 0.017，表明该模型具有良好的预测性能。我们的结果表明，在未来的气候情景下，T.fluminensis 的地理范围扩展能力有限。这表明在南非使用 N. abbreviata 对 T.fluminensis 进行生物防治的前景很好。