长期ichthyoplankton监控程序表明气候导致的改变环境的可变性鱼社区在哈德逊河河口

介绍

哈得逊河河口(一定是)是一个历史上重要的资源,提供了生态、社会和经济服务当地社区。河口包含一个广泛的盐度梯度和多样化的环境,提供了超过200的关键栖息地鱼类在不同的生命阶段,包括许多商业和娱乐的重要物种,如条纹鲈鱼(马龙saxatilis),美国鳗鱼(安圭拉岛rostrata)和美洲西鲱(Alosa sapidissima)(Levinton和沃尔德曼,2006年)。许多经济和/或生态重要鱼类利用一定是生命周期的一部分或全部。

生物多样性已广泛应用作为监测指标和评价水生或者陆生生态卫生系统(Dasgupta et al ., 2017;图et al ., 2020;阿齐兹et al ., 2021;Tikadar et al ., 2021)。一般来说,更高的生物多样性表明这是一个健康的生态系统(Pawluk et al ., 2021),建议一个合适的环境,有不同功能的公会。沿海水域的许多因素会影响生物多样性,包括环境条件(栖息地适宜性),引入或入侵物种,污染、城市化等人为活动(阿齐兹et al ., 2021)。在这些因素中,气候导致的环境变化已经被确认为重要影响鱼分布和群落结构(Dasgupta et al ., 2017;向et al ., 2022)。Pawluk et al。(2021)调查气候影响鱼类多样性八亚热带海湾的德克萨斯州,美国确定温度、盐度、和海平面海平面显著影响鱼类多样性的最重要因素驱动增加鱼类的多样性。尽管如此,获得et al。(2008)报道下降59%和21%的淡水物种的数量由于盐度的增加在两个孟加拉西南部沿海地区。

由于气候变化、年平均水温的一定是和海平面的口河口自1930年代以来一直在上升或更早(不走正路的et al ., 2014)。水温的变化会直接影响生理以及鱼社区(纳et al ., 2019)。海平面上升和热气候变化导致的生境的变化,海水入侵介绍生态和社会问题时盐前向陆地移动可能导致盐渍化的淡水系统(Venancio et al ., 2019),影响鱼类栖息地的质量,通过改变盐度梯度。因此,了解盐度变化及其对生态系统的影响成为改善管理至关重要,一定是生态系统保护和恢复计划(Levinton和沃尔德曼,2006年)。

本研究的目标是(1)检查一定是盐度的长期时间序列;(2)识别模式的长期海洋和淡水物种丰富度时间序列的变化一定是环境;(3)评估海平面的影响,盐度、温度和溶解氧对物种多样性的鱼一定是组合;和(4)确定主导海洋和淡水物种,可以直接或间接的影响一定是变化的环境条件。

我们使用调查数据收集的长河调查(LRS)和哈德逊河的水质调查生物监测项目(HRBMP)从1974年到2017年研究物种丰富度、均匀度和优势早期(卵和幼虫)及以上(young-of-year以上)上下一定是生命阶段。根据初步分析(见材料与方法和结果),我们假设改变了盐度梯度可能潜在影响的鱼社区上下一定是。具体来说,我们假设海洋物种丰富度的降低会增加一定是改变了盐度梯度,而海洋物种丰富度上是猜测一定是保持一样的上提供了一个相对稳定的淡水环境一定是。淡水物种,我们假设物种丰富度的降低会减少一定是改变了盐度梯度由于避免空间(即生物的检测能力和远离紧张的环境中,Venancio et al ., 2020;Venancio et al ., 2021);而淡水物种丰富度上一定是假设增加是由于位移一定是低的淡水物种。进一步研究其他方面的物种的多样性,我们使用物种均匀度包含丰富以及物种的丰度在上下一定是两个生命阶段。我们假设该物种均匀度随着时间改变了由于建立或位移的海洋或淡水物种的生命阶段上、下游的一定是。最后,我们研究了物种优势定义为不同物种的数量占前90%每年的丰度。然后,我们研究了大量的海洋和淡水物种经常被认为是主导的物种。

我们限制了考虑海洋和淡水物种,因为复杂的生活史和健全的河口盐度公差,有扇状叶脉的物种。我们的目标是提供一个初步探索指南的影响海平面上升和其他气候导致的环境变化一定是。

材料和方法

研究区域

研究区覆盖226公里的哈德逊河从奥尔巴尼,纽约(rkm 245)扬克斯,纽约(rkm 19)和包含一个广泛的盐度梯度从头到嘴。研究区最初分为13个河地区包括电池在LRS HRBMP始于1974年(图1)。然而,电池直到1988年才取样。最大化最长的时间序列数据库的可用性,电池地层被排除在分析之外。盐前面位置(freshwater-saltwater接口)是高度受河道流量的影响,这可能影响野生动物栖息地和供水(德弗里斯和维斯,2001年)。因此,初步分析是将一定是划分为半咸水和淡水的使用每日盐前由美国地质调查所收集的数据从1992年到2015年。只有5月,6月,7月数据被用来匹配本赛季在这项研究中(参见数据可用性)。每日盐前数据平均几个月和季节(May-July),包括在64年从rkm(印度的下界点)rkm 104(接近波基普西的下限),平均82 rkm (图S1)。应该注意的是,盐前面的位置差异以及年内5月到7月期间rkm在11年的标准偏差(图S1),表示一定是高度可变的盐水环境。因此,在这项研究中被定义为一定是低盐水的过渡区扬克斯(rkm 19)波基普西(rkm 122)被认为是生理盐水环境高盐度的变化。上一定是定义从海德公园(rkm 123)到奥尔巴尼(rkm 245)被认为是一个环境相对较低盐度和淡水环境更加稳定。由于有限的数据可用性,盐前数据只用于确定上下一定是前分析。长期LRS提供了一个优秀的和独特的机会研究海洋和淡水物种的组成如何回应气候导致的环境变化。

长河调查

LRS在整个研究区域1974 - 2017年期间每周May-July(两周一次的这个时期后)使用stratum-based分层随机抽样设计。但是,没有抽样是在1980 - 1987年7月进行的。三个地层取样,包括浅滩(水深6米或更少),通道(水深超过3米的河下超过6米深度),和底部(水深在3 m河的底部在超过6米深度)。

1米²塔克拖网被用于抽样浅滩和通道层,和一个1米²浅海底雪橇底部用于抽样。齿轮都装有0.5网浮游生物网和均匀采样时间和区域除了用于2012年塔克使用拖网。浅海底雪橇不是用于2012年夏季由于偶然的旧的过期许可证,和浅海底雪橇的齿轮更可能比塔克拖网抓住了濒危物种鲟鱼。结果,只有塔克拖网用于LRS抽样2012年夏天(ASA分析&通信(ASAAC), 2013年)。丰度数据ichthyoplankton和鱼类从LRS收集旧的生命阶段,包括鸡蛋、yolk-sac-larva, louboutin post-yolk-sac-larva (PYSL) young-of-year(同比)及以上。

抽样是在日间和夜间进行的(白天被定义为从日出到日落前30分钟,30分钟后,其余的被定义为夜间)。在整个研究区域,但抽样强度严重倾向于夜间自2000年(图S2)。此外,在白天没有采取抽样从1987 - 1999。因此,只有夜间抽样数据被用于这项研究,以减少可能的日间和夜间抽样偏差引起的差异以及最长时间序列的可用性最大化。

海平面上升的数据

月度平均海平面数据收集的国家海洋和大气管理局在电池站(https://tinyurl.com/y857uf97)使用。平均海平面数据从May-July然后平均每年。

水质调查

1982年之前,水质参数包括水温、溶解氧、在深度和电导率与LRS生物采样(深度从表面到下平均深度为8.8米)。自1982年以来,水质测量收集从固定站0.3米以下表面,底部中间深度,0.3米以上。作为水质调查的抽样设计改变了1982年,我们使用水质数据收集来自固定电台一直持续采样在1974 - 2017年20多观察。盐度为从导在调查中收集的数据(ASA分析&通信(ASAAC), 2016年)。盐度数据平均取样站和周期间内May-July rkm在某一年。Mesohaline被定义为水的盐度5日至18日期间召开的ppt ocean-derived盐,和oligohaline被定义为水盐度为0.5 5 ppt (丹尼尔斯et al ., 2005;向et al ., 2022)。河公里的时间序列的上限mesohaline和oligohaline水域被用来量化的盐度梯度的变化上下,一定是。

mesohaline的时间序列和oligohaline上限最初图形检查和二段式模式似乎在时间序列(图2)。初步分析分段回归(Muggeo 2003;Muggeo 2017),因此进行识别可能的变化点(s)。零到三个变化点被认为是时间序列和的数量变化点进行了优化利用BIC分数,该模型与最低BIC选中。1984年一个变化点mesohaline被确认为时间序列(R²和oligohaline (R = 0.297)²= 0.192)上限。上限的平均mesohaline和oligohaline从1974 - 1984年(阶段1)河rkm rkm 34.85和74.77,分别。从1985年到2017年(第二阶段)的平均水平的上限isohalines rkm rkm 48.05和85.78,分别。isohalines的观察变化可能表明盐度梯度和顺向栖息地变化的变化。学生的学习任务被用来测试的假设的平均位置的上限isohalines (rkm)在第二阶段(进一步上游)大于平均位置的上限isohalines在阶段1。的平均值为isohalines isohaline的上限位置在第二阶段明显大于平均上限isohaline位置在阶段1 (1-sided测试。df = 42, p < 0.05)。

水温、溶解氧、盐度数据平均采样地点和周期间内May-July上层(rkm 123 - 245)和低(rkm 19 - 122)一定是每年。平均水质数据作为解释变量的线性模型(见下文)。

鱼的数据

收集鱼类样本LRS在实验室进行分析,确定物种或最低分类单元和个人的数量统计。生命阶段的鸡蛋,伊夫圣罗兰,PYSL分为“卵和幼虫”(E&L)被认为是有限的游泳能力选择首选栖息地或避免级环境。同比和年长的生命阶段分为“同比及以上”(Y&O)被认为有足够的游泳能力选择首选栖息地或避免级环境。此外,位置与E&L的存在可以被视为产卵栖息地,和地点的存在Y&O可以视为托儿所的栖息地。应该注意的是,增加游泳能力规避可能会增加潜在的齿轮。因此,人口水平影响Y&O仅限于本研究收集的数据采样设备。

每个物种分类是基于他们的迁徙模式(数据来源与NYSDEC FishBase和个人的沟通)。溯河产卵的产卵,amphidromous,河口物种被分为“有扇状叶脉的”组;淡水和potamodromous分为“淡水”集团和微咸,海洋,oceanodromous物种分为“海洋”组。只有淡水和海洋组织被认为是在这项研究中,有扇状叶脉的小组并没有深度的分析或讨论由于其复杂的生活史和更高的公差范围广泛的的盐度。时间序列(1974 - 2017)的海洋和淡水物种的两组E&L和Y&O用于分析。

生物指标和假设测试

马格列夫指数(d)是用于检查两组的物种丰富度的变化E&L和Y&O上下一定是。马格列夫指数评估确定物种的数量考虑样本容量的影响(马格列夫,1968;Garcia-Seoane et al ., 2016;达et al ., 2022):

S =确定物种的数量,N =个体的总数。

马格列夫指数的时间序列对所有物种(d_所有)表现出二段式模式中观察到isohalines(见结果)。马格列夫物种丰富度指数因此进一步检查E&L和Y&O海洋(d_海洋)和淡水(d_淡水)的物种,和一系列的假设被为研究开发海洋和淡水物种丰富度的变化之间的两个阶段(表1)。t用于假设检验的显著性水平为0.05。

辛普森指数(D_所有)是用来评估物种多样性考虑每个物种的丰度。它衡量物种均匀度,给予丰富的物种(更多的重量辛普森,1949;Garcia-Seoane et al ., 2016;达et al ., 2022):

其中n =个体的数量,和n =所有物种的个体总数。辛普森指数用于检查是否有增加或减少鱼类的机构两个阶段。因此,它是假设辛普森指数的平均价值相等的两个阶段。t用于假设检验的显著性水平为0.05。

线性模型被用来研究海平面的影响和环境因素(水温、溶解氧、盐度)在马格列夫物种丰富度(海洋物种,所有物种和淡水物种)和辛普森物种均匀度(总体多样性物种)。辛普森指数并不是用于海洋和淡水物种,因为这个指标被用来检查整体一定是物种均匀度。即。,if there were more establishments of fish populations, both Margalef and Simpson indices would increase. If the increased species richness (Margalef index) was due to strayers or temporary visitors, the Simpson index would not increase significantly as it is not sensitive to additional rare species and gives more wight to abundant species. Before model development, a variance inflation factor (VIF) analysis was conducted to identify multicollinearity (Chang et al ., 2020)。分析的四个变量考虑vif < 3。因此,所有变量在模型中使用。每个变量的相对重要性的差异是由R²完整和减少模型之间(不含一个变量),量化的方差解释为排除变量。残留的诊断是通过qq块图形检查评估剩余误差的分布(Zuur et al ., 2009)。Shapiro-Wilk正常测试进行测试每个模型的残余误差的偏差。所有统计分析R版本4.0.3 (R核心团队,2020年)。

海洋和淡水物种的数量和比例,只有在第二阶段或消失在第二阶段两组(E&L和Y&O)在上下一定是识别和检查。在这项研究中,物种,只有发生在第二阶段被认为是新物种,和物种,只有发生在第一阶段被认为是物种消失。然而,应该注意的是,从新的LRS和消失的物种LRS不一定是新的或从一定是消失了。

物种的数量占至少90%的丰度(即物种多样性或物种优势)E&L和Y&O上下一定是检查(所有物种识别包括淡水,海洋,有扇状叶脉的物种数据被用于确定物种优势)。这些优势种,海洋和淡水物种的数量以及物种的丰富性,在第二阶段成为优势种,五年多的观察进一步调查。丰度指数估计每卷数量的个人使用的水取样(m³)。

结果

海平面和环境变量

越来越发现时间序列趋势的年平均海平面在5月到7月图3一)。海平面的上升速度似乎更快自2000年代。类似于isohalines,二段式模式被发现时间序列的盐度在上部和下部,一定是在盐度增加到一个更高的水平在1980年代中期(图3 b)。时间序列上部和下部的水温显示一定是类似的趋势,直到1980年代中期,水温的降低成为一定是略高于温度上一定是在大多数年份之后(图3 c)。时间序列的溶解氧低,上游的一定是显示不同的模式(图3 d)。上一定是,溶解氧下降到一个低水平的约7在1981 - 1982 mg / L,然后增加到一个高水平的大约8.5 mg / L,从1982年到2017年略有下降趋势。至于一定是越低,溶解氧波动在7.5 - -8.5 mg / L之间的1970年代和1990年代后期,然后自2000年代以来开始减少。

物种丰富度(马格列夫指数)

二段式模式识别的时间序列isohalines也发现的时间序列d_所有(马格列夫指数)(图4一)。的d_所有在第二阶段(1985 - 2017)高E&L和Y&O上下一定是。有一个平均值之间的显著差异d_所有两个阶段的所有组明显不同(双向t, df = 42, p < 0.05)。

线性模型建议d_所有呈正相关的海平面E&L和Y&O上下一定是(表2)。海平面被确认为一个重要的解释变量的变化d_所有。它解释了变异的10.3%和20.6%d_所有分别为E&L Y&O上一定是;它解释变异的10%和11% E&L和Y&O一定是越低,分别为(图5一个)。盐度呈正相关,E&L上(解释10.5%的变异),一定是在Y&O低(解释9%的变异)(一定是图5一个)。水温度和溶解氧的影响不显著d_所有所有人群的,只有相对少量的变化解释了这两个变量与海平面和盐度。31.4模型能够解释-44.5%的变异(表2)。残差的分布d_所有模型没有偏离正态分布(Shapiro-Wilk正常测试,p > 0.05),除了E&L上一定是(Shapiro-Wilk正常测试,由于一个离群值(p < 0.05)图S3)。

的时间序列d_海洋也显示出二段式模式,尤其是对较低组(一定是图6)。的d_海洋两组的上部是猜测一定是由于相对稳定的盐水环境保持不变。然而,在较低的一定是,二段式模式中还指出d_海洋两组的上部(一定是图6)。两个阶段之间的差异是重要的(双向的学习任务,df = 42, p < 0.05) E&L和Y&O上一定是。为d_海洋一定是较低的平均水平d_海洋在第二阶段显著高于平均水平d_海洋在阶段1 (df 1-sided t检验。= 42,E&L和Y&O p < 0.05)。

海平面呈正相关d_海洋在较低的一定是解释变异的14.8%和14.9% E&L Y&O,分别为(图5 b)。盐度也被确定为一个重要因素在解释的变化d_海洋(表2),它解释了8.23%和10.9%的变异E&L Y&O,分别为(图5 b)。模型解释变异的56.7%和53.5% E&L和Y&O组织下,一定是。上,一定是d_海洋的E&L盐度呈正相关,解释变异的23.9% (图5 b)。的d_海洋与海平面的Y&O呈正相关解释11.9%的变异(图5 b)。模型解释变异的35.3%和23.5% E&L和Y&O团体上,一定是。水温度和溶解氧的影响是不显著的d_海洋E&L和Y&O上下一定是。残差的分布d_海洋E&L模型和Y&O低并不一定是偏离正态分布(Shapiro-Wilk正常测试,p > 0.05)。而d_海洋两个生命阶段的模型上一定是偏离正态分布(Shapiro-Wilk正常测试,p < 0.05)可能将在每个模型(一个异类图S4)。

的d_淡水上也显著大于一定是在第二阶段假设(1-sided t检验,df = 42, p < 0.05),表明淡水物种丰富度较高的第二阶段E&L和Y&O上一定是(图6 b)。然而,平均d_淡水低并不一定是显著降低在第二阶段假设(1-sided t检验,df = 42, p > 0.05,图6 b)。的均值d_淡水更大比的均值在第二阶段吗d_淡水在第一阶段E&L和Y&O一定是低。

海平面被确认为一个重要因素,呈正相关d_淡水并解释了27.4%和24.6%的变异E&L和Y&O团体上,一定是分别(图5 b)。其他所有因素的影响并不显著d_淡水(表2)。模型解释变异的40.6%和32.6% E&L和Y&O团体上,一定是分别(表2)。的d_淡水E&L和Y&O低并不一定是与任何变量被认为是在这项研究中,只有7.7%和6%的变异是由模型来解释E&L和Y&O组,分别为(表2)。残差的分布d_淡水模型没有偏离正态分布(Shapiro-Wilk正常测试,p > 0.05) (图S5)。

物种均匀度(辛普森指数)

D的意思_所有(辛普森指数)在第二阶段显著高于D的意思_所有在阶段1中所有组除了Y&O低一定是(图4 b),这表明该物种均匀度增加第二阶段的三组。D_所有的Y&O低并不一定是与任何变量被认为是在这个研究(表2)。海平面被认定有重大影响的一个重要因素_所有E&L和Y&O上和E&L一定是较低的(一定是表2)。海平面7 - 13.1%的D的变化来解释_所有对这三个组(图5一个)。盐度效应与D呈正相关_所有上层的E&L一定是,但不是低(一定是表2)。D的变化_所有不与水温度和溶解氧对所有组(表2)。模型解释变异的37.4%和26.1%_所有分别为E&L Y&O上一定是(表2)。一定是较低的人群,模型解释了12.6%和11.7%的变异E&L和Y&O一定是越低,分别为(表2)。残差的分布_所有所有组没有偏离正态分布(Shapiro-Wilk正常测试,p > 0.05),除了Y&O上一定是(Shapiro-Wilk正常测试,p < 0.05)由于长尾左边(图S6)。

新物种

一定是低,共39个物种在LRS E&L组观察到只有在第二阶段(“新物种”以后)。其中,64.1%的海洋生物新物种,23.1%是淡水物种(图7)。Y&O集团48新物种被观察到在第二阶段,62.5%的海洋物种,29.2%是淡水物种。

上,一定是共有32个新物种被发现在LRS E&L组。这些新物种,37.5%是海洋物种和34.4%是淡水物种(图7)。Y&O集团24新物种出现在阶段2中,45.8%是海洋物种和41.7%是淡水物种。

消失的物种

下,一定是两个物种在LRS不再观察第二阶段(“失踪”物种以后)E&L集团,都是淡水物种。Y&O,三个物种消失在第二阶段,一个是海洋生物,一个是淡水物种(图7)。

上,一定是三个物种E&L集团不再在LRS在阶段2中,其中两个是淡水物种(图7)。没有观察到消失的物种上一定是Y&O集团。列表的新和消失的物种生命阶段都提供的表S1。

优势种

该物种优势(数量的物种组成至少90%的调查发现)E&L和Y&O上下所示一定是图8。物种优势保持相对恒定的时间序列每组上下一定是除了Y&O组上显示一定是一个向上增加的趋势。

优势种的海洋和淡水物种的数量在每年所示图8。一定是越低,没有海洋或淡水物种E&L组织被认为是优势种直到1990年。海洋物种之一E&L集团成为优势种下,一定是在4年。Y&O集团,没有海洋或淡水物种被认为是优势种直到1986年。一到三个海洋物种Y&O集团成为优势种的一定是他们经常观察1986年几年后。

上,一定是没有海洋物种被认为是优势种E&L集团(图8)。在2013年和2016年一个淡水物种成为优势种(图8)。Y&O集团没有海洋物种被认为是优势种,直到2010年(图8)。一个优势种的海洋物种经常被观察到2010年代图8)。1985年之前,只有一个淡水物种被认为是优势物种在1982年和1984年(图8)。然而,1 - 3淡水物种观察成为自1995年以来的大部分优势种(图8)。

单一的物种丰度

数年观察主导海洋和淡水物种的两组上下一定是所示图8 b。主导海洋和淡水物种观察5年以上选择检查他们的丰度随时间变化的。两个海洋物种中确定较低的一定是:大西洋鲱鱼(推喇奴Brevoortia)和一种食用鱼(Cynoscion regalis),两个淡水物种识别上一定是:通道鲶鱼(Ictalurus蜥)和spottail夏纳(Notropis hudsonius)。所有的四个物种是Y&O组。

大西洋鲱鱼(海洋物种)

调查丰度指数(个人/ m³)大西洋鲱鱼上下一定是所示图9。观察下,一定是大西洋鲱鱼几乎每年都在时间序列(1978年除外)。它首先于1986年成为优势种,更频繁地观察作为一个优势种与增加丰富(1999后图9)。1985年之前,大西洋鲱鱼不是上观察到的一定是除了在1974年。自1985年以来,几乎每年观察和大量增加在2010年代(图9)。

一种食用鱼(海洋物种)

一种食用鱼被观察到的在较低的一定是两个生命阶段除了1982年。然而,一种食用鱼的卵和幼虫都不被认为是主导除了在1990年和1998年。Y&O集团的一种食用鱼成为优势种8年的第二阶段。为两组,丰度在低水平在1990年代中期之前,除了几个峰值,增加到一个更高的水平自1990年代中期(图9 b)。

通道鲶鱼(淡水物种)

英吉利海峡鲶鱼Y&O首次观察上一定是在1991年。他们开始经常成为优势种上一定是在11年(图8)自2003年以来,随着丰富(图9 c)。

Spottail夏纳(淡水物种)

的spottail夏纳Y&O观察上一定是除了1975年几乎所有。这是1982年第一次优势种,并成为一个经常观察到的优势种8年期间1997 - 2009。但是,没有明确的模式是在其丰度(图9 d)。

讨论

物种多样性

马格列夫指数(d)是一种最简单的生物多样性的措施占抽样效果和强调物种丰富度的组件(Magurran和麦吉尔,2011年;Garcia-Seoane et al ., 2016;向et al ., 2022)。而辛普森指数(D)措施生物多样性的物种丰富,提供丰富的物种和更多的重量是不太敏感的额外的稀有物种和独立样本大小(Magurran和麦吉尔,2011年;Garcia-Seoane et al ., 2016;Tikadar et al ., 2021)。越来越多d表明物种丰富度的增加,增加D表明鱼组合(增加物种均匀度的Tikadar et al ., 2021)。这项研究的结果表明d_所有所有组都明显高于第二阶段及其与海平面的变化呈正相关,这表明气候引发的因素可能影响物种丰富度中扮演重要的角色。类似的结果在第二阶段增加的值也发现海平面和重大影响D_所有除了Y&O一定是低,建议增加物种丰富度和均匀度在第二阶段对于大多数组织。

海洋物种的马格列夫指数(d_海洋)明显高于第二阶段对所有组,表明海洋物种丰富度增加。在考虑的因素在这项研究中,海平面和盐度增加影响最重要的因素d_海洋。尽管大多数的增加d_海洋可能来自海洋迷途羔羊没有发现大的丰度,其中一些已经成为所谓的建立在大西洋鲱鱼等河口。大西洋鲱鱼使用潮汐河口作为保育生境与长期鱼社区的组件被认为是较低的(一定是Stainbrook林堡,2001年)。他们通常是发现在南部微咸水的河口。然而,他们的青少年观察北至奥尔巴尼自1990年代末(Stainbrook林堡,2001年)。此外,自2010年以来,其丰度大大增加上游和下游。Stainbrook和林堡(2001)假定降雨量负责的位置大西洋鲱鱼同比出现与盐度变化有关。然而,他们的观察不支持他们的假设。我们建议的位置大西洋鲱鱼同比出现检查用盐或盐度数据前,考虑多种因素,可能更好的描述和量化盐度的变化。虽然增加的丰度和分布扩张一定是观察,应该进行进一步的分析检查哈德逊河的人口能贡献多少一定是外的鲱鱼种群和渔业。一种食用鱼也是一个常见的海洋物种低一定是(史密斯,1985)。类似于大西洋鲱鱼,其丰度增加到一个更高的水平自1990年代中期以来,成为优势种之一下一定是在阶段2。先前的研究表明,一种食用鱼利用栖息地高盐度和温度在夏季大湾,新泽西(Turnure et al ., 2015;马修斯et al ., 2022)和模型估计丰度与环境和气候过程高度相关,这或许可以解释大量的增加的一种食用鱼一定是自1990年代中期。我们的研究结果表明,海洋物种的地理分布范围扩大到一定是和建立自己的系统,这可能与增加盐度以及海平面上升。

我们的假设上d_淡水上是支持的数据一定是——显著提高d_淡水观察两组的第二阶段。的增加d_淡水E&L和Y&O与海平面有关。然而,类似于观察d_海洋上,一定是变化的解释模型少E&L Y&O相比,这意味着老的人生阶段鱼类能够选择喜欢的栖息地或避免级环境条件(即。、空间逃避,Venancio et al ., 2020;Venancio et al ., 2021)。淡水物种上,一定是频道鲶鱼被确认为优势种之一,经常被观察到自1990年代末。通道鲶鱼的起源尚不清楚。假设是非法释放到哈德逊河排水(丹尼尔斯et al ., 2005)。另一种假说是,他们从圣劳伦斯河排水通过伊利运河到哈德逊河系统(丹尼尔斯et al ., 2005)。解释说明他们一定是是一个外来物种。通道鲶鱼都是建立在上一定是越来越丰富在过去的20年(约旦et al ., 2004;丹尼尔斯et al ., 2005;这项研究)。通道鲶鱼被认为具有较高的适应性和灵活性在栖息地的使用,这使得它们能够茁壮成长在一个广泛的环境条件(休伯特,1999;约旦et al ., 2004)。建立通道鲶鱼可能负面影响本机白色鲶鱼人口和其他底栖生物物种(约旦et al ., 2004)。Spottail夏纳是另一个淡水物种成为经常观察到第二阶段的优势种。与通道鲶鱼,spottail夏纳是一个长期的组件上没有明确的增加或减少模式一定是在大量加班(丹尼尔斯et al ., 2005;这项研究)。的观察spottail夏纳成为优势种之一在过去25年里可能与下降主要有扇状叶脉的物种,如美洲西鲱(赫斯特et al ., 2004;ASMFC(大西洋国家海洋渔业委员会),2020年)和红鲱鱼可与斑马贻贝(Dreissena polymorpha)1991年入侵(不走正路的et al ., 2004一定是(外)和商业捕鱼丹尼尔斯et al ., 2005)。丹尼尔斯et al。(2005)表示,尽管没有改变spottail夏纳观察丰富,人口的年龄结构可能发生了变化。

虽然我们的假设d_海洋上,一定是d_淡水低并不一定是支持的t检验结果的观察主要海洋和淡水物种反映了我们的假设。此外,它应该认识到统计显著性并不一定表明生物相关性。即使d_海洋上显著增加一定是在阶段2中,只有一个海洋生物优势种,而且只有四年。此外,该模型建议的增加d_海洋与盐度为Y&O E&L和海平面。我们的数据暗示,甚至轻微的盐度的变化可能会影响物种丰富度,鱼社区,也观察到其他水体(佛朗哥et al ., 2019)。然而,应该注意的是,一个较小的变异量E&L解释了模型和Y&O上相比一定是一定是越低,表明d_海洋两个生命阶段上可能受到其他因素的影响一定是在这项研究中,我们没有考虑。

E&L和Y&O低,一定是平均水平d_淡水没有减少我们预期的第二阶段。相反,它略增加第二阶段一定是两个生命阶段的低。然而,在较低的一定是没有淡水物种成为主导。此外,的变化d_淡水E&L和Y&O没有与任何变量被认为是在这项研究中,只有一小部分(< 8%)的变异解释道。它表明,d_淡水E&L和Y&O没有明显影响的环境因素在模型中考虑的变化。鱼被认为具有更高的耐盐度增加而其他类群,如浮游动物和两栖动物(Venancio et al ., 2021),并使用河口的鱼类通常是弹性的自然变化和强度河口环境。然而,对增加盐度的影响在早期阶段,已成熟的雌鱼的生存的淡水物种低一定是健身。

虽然d_淡水稍微增加了两组在第二阶段,两个淡水物种E&L集团在每个上下一定是和Y&O集团下的一个淡水物种消失一定是第二阶段。这意味着海平面与盐度增加和环境可能对淡水物种丰富度仍有负面影响,尤其是对生命早期阶段没有移动的空间避免。在世界其他地区的研究表明,全球淡水物种的灭绝率最高的是(Heino et al ., 2009;佩雷拉et al ., 2010;Collen et al ., 2014;Canedo-Arguelles et al ., 2019)。观察改变盐度栖息地可能会建议一定是越来越一定是淡水鱼类面临风险。Venancio et al。(2019);Venancio et al。(2020)表明轻微增加盐度可能足以导致淡水社区结构变化。观察改变盐度栖息地可能会建议一定是越来越一定是淡水鱼类面临风险。

可能的替代假说

马格列夫指数包含抽样效果的测量多样性,据报道敏感样本大小和可能偏离实际多样性值(Magurran 2004;Tikadar et al ., 2021)。然而,辛普森指数强劲和样本大小(太敏感Magurran 2004),也建议马格列夫指数非常相似的结果,进一步支持的模式一定是鱼类物种多样性增加。马格列夫和辛普森指数(d_所有和D_所有)表明,物种丰富度和均匀度增加时间序列的两个阶段对生命阶段(E&L和Y&O)上,一定是和我们的优势种的数量的观察显示出类似的结果(图4和8)。这表明鱼类生物多样性与物种丰富度的不同方面,平衡,和支配上一定是随着时间的增加,特别是对于Y&O组。一些原因可能导致物种多样性的增加Y&O组上一定是:(i)机构的海洋和淡水物种由于盐度的变化梯度作为这项研究的结果显示;(2)拒绝有扇状叶脉的物种数量(赫斯特et al ., 2004)。一定是优势种的主要组件是有扇状叶脉的物种。因此,即使两个海洋和有扇状叶脉的物种数量可能不是本地监管,拒绝有扇状叶脉的物种的数量可能会增加海洋或淡水物种的相对丰度,使他们成为优势种,增加整体的鱼类生物多样性;(3)改善水质量(赫斯特et al ., 2004;Levinton和沃尔德曼,2006年);(iv)人口反弹,曾经在下降(如条纹鲈鱼、丹尼尔斯et al ., 2005),(v)环境条件和社区结构被入侵物种改变(如斑马贻贝在1991年入侵;不走正路的et al ., 2004);(六)土地使用和水下水生植被的变化:不走正路的et al . (2012)揭示人类活动和海岸线的复杂性可能会对物种组成及多样性的影响——工程海岸地区倾向于更少的鱼和本地植物。芬德利et al . (2014)还表示,工程海岸可能影响水下水生植被,不仅溶解氧的重要资源,也提供了重要的栖息地和食物通过初级生产力(一定是无脊椎动物和鱼类的Hamberg et al ., 2017)。因此,水下水生植被的变化可能对物种多样性的影响;(七)营养负荷的变化:豪沃思et al。(2000)表明的初级生产中观察到1990年代大大高于测量在1970年代。虽然营养加载和生物多样性之间的关系一定是尚未检查,对富营养化的易感性可能是另一种假说的生物多样性的变化。

这项研究的结果可能会提供一个额外的解释生物多样性的变化观察到先前的研究。丹尼尔斯et al。(2005)从历史文献收集数据并自1970年代以来,各种调查报告增加1.5 - 2倍的物种数量在哈德逊河排水自1930年代由于非本地物种以及增加抽样数量的增加和报告工作。此外,赫斯特et al。(2004)观察到明显的增加捕捞大西洋银河鱼(Menidia Menidia)和其他河口物种以及CPUE下降(单位努力赶上)和淡水物种的多样性在21年期间(1980 - 2000)在低(rkm 36 - 64),一定是投机长期河口盐度的增加。这项研究的结果表明,总体的物种数量在增加丹尼尔斯et al。(2005)、丰富的变化和CPUE大西洋银河鱼和其他河口物种,和减少淡水多样性中观察到赫斯特et al。(2004)可能与栖息地的改变(如盐度的变化)。进一步的调查应该检查这些假设。

在这项研究中,海洋和淡水物种丰富度的变化与海平面上升相关假设,尤其是在较低的一定是。除了海平面上升和盐度变化,正如我们在这项研究中,假设其他因素也可能导致物种丰富度的变化如有扇状叶脉的物种数量下降,入侵物种的存在,其他水质的变化,河流流,土地使用,或营养负荷,可以为生物多样性的变化提供替代假设我们在这项研究中观察到。在未来这些替代假说应该调查。此外,只有在夏季夜间抽样收集的数据被用于这项研究由于抽样的显著变化在LRS 44年的时间序列为了使年度数据一致性和可比性在时间和空间,导致了数据的可用性。进一步分析使用收集的数据从其他哈德逊河生物监测项目调查(例如,海滩和秋天的围网渔船调查青少年调查)在不同季节以及水质数据从不同的资源应考虑未来的分析。

尽管事实上,增加生物多样性生态健康通常被认为是一个好的迹象,在调查中发现的新物种或者可能不明身份的系统功能的后果一定是(Pawluk et al ., 2021)。这项研究的结果表明,大多数人可能是季节性海洋游客和没有建立他们的人口。即使发生的影响和建立海洋物种以及位移的淡水物种群落结构和物种多样性似乎微妙的在这个阶段,从长远来看,它可能危及敏感的物种和社区对鱼的影响可能会一定是(佛朗哥et al ., 2019)。入侵物种已经变得更加丰富或建立了繁殖的种群系统一定是应该进一步调查和监控。

盐度对生理的影响和产卵地

海平面上升了一个线性增加趋势时间序列(图3一)。然而,isohalines显示不同的模式在时间序列(二段式模式)。几个原因可能影响isohalines的位置的变化和盐和盐梯度面前,一定是包括潮汐流、淡水流量和降雨(弗利口风突变,1999;丹尼尔斯et al ., 2005)。目前还不清楚是什么导致盐度在这项研究中观察到的二段式模式。et al。(2018)表明,通道疏浚和深化可能导致河口交换流和水平盐度梯度的变化,以及潮流振幅。然而,多氯联苯的疏浚项目清理和纽约港深化项目深化港口通道15米的大Neo-Panamax船直到2009年才发生。挖掘和深化效果因此无法解释盐度变化观察到在这个研究。需要更多的研究来更好地理解盐度栖息地的动力学因素重要调节鱼类种群的动力学。

海水入侵河口是一种自然现象,传输营养输入,沉积物交付以及污染物进入河口与沿海潮汐和洋流系统(Sa et al ., 2022)。海水入侵与淡水流量决定了盐度分布和河口的盐水环境系统的稳定性(曹et al ., 2021)。气候变化引起的海平面上升,海水入侵不仅可能影响地表水和地下水盐化,但也可以渗透压力对浮游生物的一个原因,鱼类和其他水生生物(Sa et al ., 2022)。因此,它可能导致分布改变和/或物种之间的相互作用和社区(Venancio et al ., 2019;Sa et al ., 2022)。Venancio et al。(2019)表示,发展一些淡水浮游动物胚胎停止在孵化前增加盐度水平,这可能影响较低营养级社区。相比之下,许多鱼类能够容忍高盐度的增加(Venancio et al ., 2021)。在这项研究中,海洋和淡水物种丰富度E&L和Y&O生命阶段在第二阶段增加高盐度环境。Y&O集团被认为有足够的流动性来选择首选栖息地或逃离级环境。然而,发生的位置E&L集团很可能由他们的已成熟的雌鱼。淡水排放被认为是卵和幼虫死亡率的一个重要因素,许多鱼类(赫斯特et al ., 2004),但所知甚少的盐度对卵和幼虫的影响生存和健身与宽容相关联的成本已成熟的雌鱼的许多海洋和淡水物种。改进对这方面的理解是至关重要的鱼类早期生活史死亡率,这决定了鱼招聘动态。

盐度的增加可能会影响鱼产卵和繁殖能力,随后一年类和渔业(Dasgupta et al ., 2017;向et al ., 2022),特别是对于物种为产卵活动需要特定的环境条件。例如,成人湾鳀鱼的分布(Anchoa mitchilli)是与盐度呈正相关(施密特,1992),他们倾向于产生盐度超过10个事业单位(舒尔茨et al ., 2005)。盐度的变化可能会改变他们的分布和产卵以及幼虫存活率和顺向招聘。相反,大西洋鲟鱼,一定是一个濒临灭绝的物种,上游产卵的潮汐盐面前产卵地(范Eenennaam et al ., 1996;Breece et al ., 2021)和生命早期阶段是不能容忍盐水条件(Kazyak et al ., 2020)。范Eenennaam et al。(1996)表示,大西洋鲟鱼的卵和幼虫传播策略可能需要环境条件保持淡水中产卵季节。这强调了盐水环境变化监测的重要性及其影响的产卵和健身一定是已成熟的雌鱼。

结论

这项研究强调了长期监测的重要性等LRS允许我们评估和量化鱼人口和社区在一个生态系统的变化等,确定一定是可能的环境和人为的司机。长时间序列数据收集从LRS独特和有价值的,提供一个绝佳的机会来检查鱼类丰富,时空分布,以及它们与环境的关系。尽管变化和局限性的抽样设计和数据收集,收集的数据足以提供调查推断物种丰富度、均匀度和优势一定是鱼的社区。这项研究表明气候导致的盐度变化一定是发生在过去的40年。这些盐度的变化有可能影响鱼类群落结构以多种方式。我们已经表明,早期阶段的多样性鱼组合一定是改变了与越来越出现在同一时期,扩张,建立海洋物种以及淡水物种的潜在位移。这项研究强调了需要长期监测和调查来提高理解气候导致的环境变化对生物的影响一定是为了加强管理,保护和恢复计划。

数据可用性声明

最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料。进一步询问可以针对相应的作者。

作者的贡献

H-YC领导了这一项目,包括开发本研究的设计,分析数据,撰写大部分的原稿,并生成的表和数据。公里参与开发研究的思想和方法,解释结果,协助编辑稿件。YC支持开发研究的设计、审查和建议的数据分析和数据解释,编辑稿件,担保资金的工作。所有作者的文章和批准提交的版本。

资金

这工作是由一个石溪大学研究资助(单位射频# 245720)。

确认

我们要感谢葛雷格肯尼,理查德·彭德尔顿和约翰Maniscalco NYSDEC的讨论和评论。HRBMP数据天才石溪大学的能源公司。我们感谢所有的人导致了HRBMP多年来。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

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补充材料

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