当前位置: X-MOL 学术Environ. Res. Lett. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Oxygen is a better predictor of macroinvertebrate richness than temperature—a systematic review
Environmental Research Letters ( IF 6.7 ) Pub Date : 2021-01-22 , DOI: 10.1088/1748-9326/ab9b42
L Croijmans 1, 2 , J F De Jong 1 , H H T Prins 3
Affiliation  

Despite ongoing loss of diversity in freshwater ecosystems, and despite mitigation measures to halt this loss, it is still not clear what ecological drivers underlies lotic biodiversity. A complicating factor is that two of the main drivers, oxygen and temperature, are correlated, and hence studies towards drivers of lotic diversity are confounded. Here, we undertook a systematic review, consisting of both qualitative and quantitative analyses, to disentangle these two drivers. We accessed two literature repositories and assessed papers for eligibility using a set of predetermined criteria. For the qualitative part of this systematic review, we used results on patterns of taxonomic richness and multivariate ordination analyses to expose effects of temperature and dissolved oxygen concentration on biodiversity. For the meta-analysis, we could only use raw data of a few papers in generalized linear models. The qualitative analysis did not show strong consistent effects of either dissolved oxygen concentration or temperature on diversity. However, the meta-analysis showed that taxonomic richness is positively related with dissolved oxygen concentration. Inversely a negative correlation with temperature was found, but adding temperature to a model which already included dissolved oxygen content did not significantly improve the model. These results show the strength of a systematic review and meta-analysis over a conventional review without a meta-analysis; we found no pattern with the qualitative analysis, but a strong pattern with the quantitative analysis.



中文翻译:

氧气比温度更好地预测了大型无脊椎动物的丰富度—系统评价

尽管淡水生态系统中的生物多样性正在不断丧失,尽管采取了缓解措施来制止这种丧失,但仍不清楚到底是什么生态驱动因素构成了生物多样性的基础。一个复杂的因素是,氧气和温度这两个主要驱动因素是相关的,因此,对乳液多样性驱动因素的研究也很混乱。在这里,我们进行了系统的回顾,包括定性和定量分析,以解开这两个驱动因素。我们访问了两个文献库,并使用一组预定的标准对论文的资格进行了评估。对于本系统综述的定性部分,我们使用了分类学丰富度模式的结果和多元排序分析来揭示温度和溶解氧浓度对生物多样性的影响。对于荟萃分析,我们只能在广义线性模型中使用几篇论文的原始数据。定性分析未显示溶解氧浓度或温度对多样性的强烈一致影响。但是,荟萃分析表明,分类学丰富度与溶解氧浓度呈正相关。发现与温度呈负相关,但向已经包含溶解氧含量的模型添加温度并不能显着改善模型。这些结果表明,与没有进行荟萃分析的常规综述相比,系统综述和荟萃分析的优势更明显。定性分析没有发现任何模式,而定量分析却发现了很强的模式。定性分析未显示溶解氧浓度或温度对多样性的强烈一致影响。但是,荟萃分析表明,分类学丰富度与溶解氧浓度呈正相关。发现与温度呈负相关,但向已经包含溶解氧含量的模型添加温度并不能显着改善模型。这些结果表明,与没有进行荟萃分析的常规综述相比,系统综述和荟萃分析的优势更明显。定性分析没有发现任何模式,而定量分析却发现了很强的模式。定性分析未显示溶解氧浓度或温度对多样性的强烈一致影响。但是,荟萃分析表明,分类学丰富度与溶解氧浓度呈正相关。发现与温度呈负相关,但向已经包含溶解氧含量的模型添加温度并不能显着改善模型。这些结果表明,与没有进行荟萃分析的常规综述相比,系统综述和荟萃分析的优势更明显。定性分析没有发现任何模式,而定量分析却发现了很强的模式。发现与温度呈负相关,但向已经包含溶解氧含量的模型添加温度并不能显着改善模型。这些结果表明,与没有进行荟萃分析的常规综述相比,系统综述和荟萃分析的优势更明显。定性分析没有发现任何模式,而定量分析却发现了很强的模式。发现与温度呈负相关,但向已经包含溶解氧含量的模型添加温度并不能显着改善模型。这些结果表明,与没有进行荟萃分析的常规综述相比,系统综述和荟萃分析的优势更明显。定性分析没有发现任何模式,而定量分析却发现了很强的模式。

更新日期:2021-01-22
down
wechat
bug