Eltekintve a hatások az emberi tevékenységek, biogeographic folyamatok, mint például a földrajzi elszigeteltség, speciation, kölcsönhatás fajok között, valamint biotikus válaszok a környezet is fontos befolyásoló tényezők földrajzi eloszlása szervezetekre., Annak érdekében, hogy a földhasználat az emlősök eloszlására gyakorolt hatásait teljes mértékben ki lehessen következtetni, meg kell szüntetni ezeknek a zavaró tényezőknek az emlősök eloszlásával kapcsolatos paraméterekre gyakorolt hatását. Japánban sok kongener faj kölcsönösen kizáró eloszlási mintákat mutat, amelyek allopatric speciációt vagy versenykorlátozást jeleznek (például Mogera spp.79). Ebben a vizsgálatban a kongener fajokra vonatkozó eloszlási adatokat egyesítették annak érdekében, hogy kihagyják ezen kölcsönhatások hatásait, és hogy a vizsgálat hatókörét a nemzetség szintű jelenségekre korlátozzák., A Ryukyu-szigeteket azért hagytuk ki elemzésünkből, mert különböző biogeográfiai hátterük volt a japán szárazföldtől. Ugyanezen okból a Hokkaido-t kizárták a nemzetségek elemzéséből, Hokkaido-ban nem történt eseményrekord. A hokkaidóra endemikus nemzetségeket azért is kihagyták, mert a történelmi földhasználati intenzitás és a Hokkaidó fizikai környezetének térbeli változása túl kicsi volt az elemzésekhez., Az őshonos szárazföldi emlősök összesen 38 nemzetsége teljesítette ezeket a feltételeket, amelyek közül hétnek—Euroscaptor (Soricomorpha), Eptesicus, Nyctalus, Vespertilio, Barbastella, Plecotus és Tadarida (Chiroptera)—kevesebb mint 30 jelenléti nyilvántartása volt, amelyeket később további elemzésekből távolítottak el. A 31 nemzetségek elemzését tartalmazza hat nemzetségek a Soricomorpha, öt Chiroptera, az egyik Főemlősök, hat Carnivora, három Artiodactyla, kilenc Rodentia egy nemzetség Lagomorpha (Kiegészítő Táblázat S1). Az elosztási térképeket a kiegészítő ábra mutatja. S1., Az egyes nemzetségek felnőttkori méretét és élelmezési szokásait Ohdachi et al.A 78-at és a taxont három méretosztályba (kis, közepes és nagy) osztották a Prothero80 szerint, ahol a “kicsi” kevesebb, mint 100 g, a “közepes” 100 g és 10 kg között van, a “nagy” pedig több mint 10 kg. A nemzetségek méretét az S1 kiegészítő táblázat mutatja.
Régészeti földhasználati tényezők
a régészeti lelőhelyek jellegzetességeiből hat történelmi periódust tekintettek meg: (1) a Jomon (kb. I. E.12.000-től kb. I. E.300), (2) Yayoi (kb. I. E.900-tól kb. CE 300), (3)Kofun (kb. 300 kb., 700), (4) ókor (592-1192), (5) feudális (1192-1573) és (6) korai modern (1573-1868) korszakok. A régészeti lelőhelyek sűrűségét az ősi földhasználat intenzitásának indexeként használták a korai-modern időszak előtt. A régészeti lelőhelyek adatbázisa (http://mokuren.nabunken.go.jp/Iseki/ (japánul)29,30, amelyet a japán Nara kulturális tulajdonságok Nemzeti Kutatóintézete tart fenn, több mint 400,000 nyilvántartást tartalmaz a Japánban található Régészeti lelőhelyekről., Japánban minden prefektúra és önkormányzat rendelkezik egy szekcióval, amely információkat gyűjt a régészeti lelőhelyekről a kulturális javak megőrzéséről szóló törvény (1949) szerint, és számos ásatási felmérést végeztek az egész országban. Ez az adatbázis kimerítő gyűjteménye ásatási felmérési jelentések Japánban, és információkat tartalmaz a régészeti lelőhelyek, beleértve a szélességi, hosszúsági, történelmi időszak és a helyszín típusát., A régészeti maradványok jellegzetességeivel megkülönböztethető földhasználat három típusát vették figyelembe: (1) települések, (2) vasszerkezet és (3) kemencék kerámiagyártáshoz.
a régészeti lelőhelyek száma a lelőhely felfedezésének folyamatában a sztochaszticitás miatti mérési zajt tartalmazza. Ha olyan adatokat használunk, mint az ősi földhasználat indexe, akkor szűrni kell a mérési zajt, és meg kell becsülni a földhasználat intenzitásának térbeli gradiensét., Ennek megfelelően a régészeti lelőhelyek számát era és típus szerint minden egyes rácscellában úgy számolták, hogy a térbeli felbontás megegyezzen az emlősök eloszlási adataival. A régészeti lelőhelyek térbeli simításához egy belső feltételes autoregresszív (CAR) modellt használtak81. A kiegészítő módszerek magukban foglalják az eljáráshoz kapcsolódó technikai részleteket. A régészeti lelőhelyek becsült átlagos számát magyarázó változóként használták a következő elemzésben. Az S2, S3 és S4 kiegészítő füge térképeket ad a tanulmányban használt történelmi földhasználati mutatókról.,
a fizikai környezet és a jelenlegi földhasználati tényezők
hat fizikai környezeti tényezőt és két jelenlegi földhasználati tényezőt is magyarázó változókként tartalmaztak: átlagos éves hőmérséklet, éves csapadék, csapadék nyáron (július-szeptember), hó mélység, magasság, topográfiai érdesség, városi terület és mezőgazdasági terület. A négy éghajlati tényezőt—az éves középhőmérsékletet, az éves csapadékmennyiséget, a nyári csapadékmennyiséget és a hó mélységét—a 20008.évi éghajlati adatokból nyerték ki2., A két topográfiai tényezőt, nevezetesen a magasságot és a topográfiai érdességet az 1 km-es digitális magassági modell SSG-re összesített átlaga és szórása határozta meg, és az ArcGIS 10.0 (ESRI, Inc., Riverside, CA, USA).
a jelenlegi földhasználati tényezőket 1987-ben a japán Földügyi, infrastrukturális, közlekedési és Idegenforgalmi Minisztérium által kidolgozott, szétaprózott hálós adatokból (http://nlftp.mlit.go.jp/ksj-e/jpgis/datalist/KsjTmplt-L03-b.html) nyerték. Az egyes földhasználati típusú területeket az összes SSG cellára számították ki az ArcGIS használatával.,
múltbeli geoklimatikus események
a múltbeli geoklimatikus események befolyásolhatják az emlősök tartományát12, 83, és zavaró tényezőknek kell tekinteni, amikor a régészeti földhasználat hatásait becsüljük. A Holocén, Japánban tapasztalt két fő geoclimatic események, a Fiatalabb Dryas Stadial84, valamint Közép-Holocén Éghajlat Optimum85, a lehetséges hatások a tartományok emlősök. Az ezekhez az eseményekhez kapcsolódó változókat zavaró tényezőként vették figyelembe., A fiatalabb Dryas Stadialt 12 860-11 640 év közötti hőmérséklet–csökkenés és száraz éghajlat jellemezte, ami a japán növényzetben bekövetkezett változást eredményezte.87 Japánban a Közép-holocén éghajlat idején meleg és nedves éghajlat uralkodott, 5500-6000 év körül. A felmelegedés mellett 2-10 méteres tengerszint-emelkedés (Közép-holocén) következett be, a part menti talajformák jelentősen megváltoztak Japánban.88 Az elemzés tartalmazza 2.,5 perces leminősítés éves középhőmérséklet és éves csapadék a fiatalabb Dryas Stadialban és a holocén Közepén89, rekonstruálva a ver közösségi klímarendszer modell napi szimulációs kimenete alapján. A 390-es és a 2,5 perces rácsértékek átlagát figyelembe véve az SSG-be csoportosítva. A jelenlegi, Közép-holocén és a fiatalabb Dryas éghajlati változók közötti korreláció magas volt; Pearson korrelációs együtthatója az átlagos éves hőmérsékletre, az éves csapadék pedig 0,985–0,999, illetve 0,838–0,997 volt., A paraméterbecslés hibáinak elkerülése érdekében a Közép-holocén éghajlati változók aktuális értékétől való különbséget használtuk. Ugyanezen okból, a különbség a Közép-holocén használták a fiatalabb Dryas. Ez a folyamat nem befolyásolja sem a régészeti tényezők paraméterbecslését, sem az emlőstartomány-mintákhoz való viszonylagos hozzájárulásukat. A Közép-holocén transzneműség zavaró tényezőjeként egy bináris változót tartalmaztak, amely jelzi, hogy az egyes SSG-k tartalmazzák-e az elmerült területet91.,
statisztikai elemzés
a földhasználati minták a különböző történelmi időszakokban korrelálhatnak, mivel a földhasználat változásának folyamata a múltbeli mintáktól függ92, és a statisztikai elemzésekben figyelembe kell venni a taxonok eloszlását potenciálisan befolyásoló történelmi időszakokat, hogy a különböző történelmi időszakok hatásait kigúnyolják., A magyarázó változók szerepelnek a régészeti földhasználati mutatók a települések hat történelmi időszakok, vas, illetve kemencék négy történelmi időszakok, a hat fizikai környezeti tényezők, a két jelenlegi földhasználati típusok öt elmúlt geoclimatic tényezők. Minden magyarázó változók szerepeltek több regressziós modellek ugratni ki részleges hozzájárulások Régészeti földhasználat típusok különböző régészeti időszakokban. Pearson korrelációs együtthatói a magyarázó változók közötti kapcsolatokra -0.692-től 0.879-ig terjedtek.,
a fajeloszlási adatok statisztikai elemzéséhez figyelembe kell venni a térbeli autokorrelációt a regressziós együtthatók I. típusú hibáinak elkerülése érdekében93, és az intrinsic CAR model által végrehajtott térbeli véletlenhatású logisztikus regressziós modellt használtuk a rács alapú adatokhoz81, 94. Ez a modell képes befogadni térben összefügg véletlen hatások képviselője lehet lekönyvelni tényezők gyakran hozamok pontos paraméter becslések fokális factors95., Egy intrinsic CAR modellben a véletlenszerű hatások térbeli korrelációját az egyes rácscellák előzetes eloszlása képviseli, amelynek átlaga megegyezik a szomszédos cellák átlagával (azaz az előzetes eloszlást a szomszédos cellák feltételezték). Büntetésként hat a szomszédos véletlenszerű hatások korlátozására, hogy hasonló értékeket vegyenek fel, a térbeli véletlenszerű hatások sima felületével a megfigyelések térbeli tendenciáinak nyomon követésére., Ennek a megközelítésnek három gyakorlati előnye van: a minták függetlenségének feltételezése nem szükséges, az autokorreláció miatti I. típusú hibák megakadályozhatók, a térbeli véletlenszerű hatások pedig javítják a modell illeszkedését azáltal, hogy olyan maradványokat képviselnek, amelyeket nem rögzített hatások magyaráznak.
egy Bernoulli-megfigyelési hibával és logit-kapcsolattal ellátott belső autómodellt szereltek fel az egyes nemzetségekre vonatkozó jelenlét/távollét adatokra az Eq használatával., (1):
ahol yi egy nemzetség jelenléte / hiánya az i.cellában α az Intercept, β a regressziós együtthatók vektora, XI a magyarázó változókat, pi pedig a térben strukturált véletlenszerű hatás. A modellezés előtt az összes magyarázó változó szabványosított volt (azaz, középérték = 0 és variancia = 1) annak érdekében, hogy a regressziós együtthatók értelmezése a magyarázó változó 1 SD-n belüli prevalenciájának (logit-skálán) növekedése legyen. A PI előjelét a ρ összes elemének feltételes eloszlása képviseli, kivéve a PI-t (ρ-i jelöli) az Eq-ban., (2):
ahol σρ2 a pi feltételes varianciája, δi az I., ni pedig a δi tartománybeli szomszédok címkekészlete. A közelítő posterior Eloszlás becsült integrált beágyazott Laplace közelítés végre INLA (http://www.r-inla.org/) 96. Inverz-gamma eloszlás 0,5 alakparaméterrel és 0 inverz skálaparaméterrel.,A 0005-öt a Kelsall és a Wakefield97 által javasolt σρ2 előzetes eloszlásaként alkalmazták.,nges képest más tényezők, relatív szórása összetevői a fit (RDCF)24 alkalmazták, amely az arány a varianciák a hozzájárulás a két csoport magyarázó változók a log odds-meghatározása a következő:
ahol X1, illetve X2 vagy mátrixok a magyarázó változó csoport képest pedig β1, valamint β2 a megfelelő vektorok regressziós együtthatók., Ebben a tanulmányban kiszámították a régészeti tényezők rdcf-jét a többi tényezővel szemben. ω = 1 azt jelzi, hogy a megfigyelt variancia felét Régészeti tényezők magyarázzák. Az RDCF és a testméret közötti kapcsolat értékeléséhez filogenetikai lineáris vegyes modellt alkalmaztak, figyelembe véve az Inter-és a taxonon belüli variációt98., A vizsgálat által leírt, a következő formában:
ahol ω a vektor a ln(RDCF) a nemzetségek becsült, α0 a lehallgatott, α1 a regressziós együttható a test mérete, osztály, valamint a z vektor a bináris változók, amely jelzi, hogy a nemzetségek közé sorolják a “kicsi”., Σ a taxonon belüli és a taxonon belüli kovarianciaszerkezet (ez utóbbi magában foglalja a mérési hibát is), és a TAXONON belüli variancia-kovarianciamátrix ΣS és a taxonon belüli variancia ΣM = vmi átlós mátrixának összege. A Brownian mozgás és a stabilizáló szelekció mikroevolúciós modelljeinek megfelelő σ-k két kovarianciás struktúráját vettük figyelembe. A Brownian mozgás alatt a variancia-kovarianciamátrix, ΣSij, egyenlő yCij elemei, ahol γ (>0) a filogenetikai függőség erősségét meghatározó paraméter, a Cij pedig a megosztott ághossz (azaz., a hossza között a gyökér pedig közös őse) a taxonok, én pedig j-nek. A stabilizáló szelekció modell feltételezi, hogy a fajok extrém fenotípusos értékek nagyobb valószínűséggel fejlődik felé kevésbé szélsőséges értékeket eredményez variancia-covariance szerkezet ΣSij = yexp(−kDij), ahol γ s k paraméterek Dij a filogenetikai távolság (azaz a bentlakó hossza a közös őse) között taxonok én pedig j98. Az emlős supertree-ben szereplő eltérési idő becsléseket Binida-Emonds et al.99.