în Afară de efectele activităților umane, biogeografice procese, cum ar fi izolarea geografică, speciație, interacțiunea dintre specii și biotici răspunsurile la mediu, sunt, de asemenea, crucial determinanți de distribuții geografice a organismelor., Pentru a deduce pe deplin efectele utilizării terenurilor asupra distribuțiilor mamiferelor, efectele acestor factori de confuzie asupra parametrilor legați de distribuțiile mamiferelor trebuie eliminate. În Japonia, multe specii congenerice prezintă modele de distribuție care se exclud reciproc, indicând speciație alopatrică sau excludere competitivă (de exemplu, Mogera spp.79). În acest studiu, datele de distribuție pentru speciile congenerice au fost reunite pentru a omite efectele acestor interacțiuni și pentru a limita domeniul de aplicare al studiului la fenomene la nivel de gen., Insulele Ryukyu au fost omise din analiza noastră datorită fondului lor biogeografic distinct de cel al Japoniei continentale. Din același motiv, Hokkaido a fost exclus din analiza genurilor fără înregistrări de apariție în Hokkaido. Genurile endemice pentru Hokkaido au fost, de asemenea, omise, deoarece variația spațială a intensității istorice a utilizării terenurilor și mediul fizic al Hokkaido au fost prea mici pentru analize., Un total de 38 de genuri de native de mamifere terestre îndeplinite aceste condiții, dintre care șapte—Euroscaptor (Soricomorpha), Eptesicus, Nyctalus, Vespertilio, Barbastella, Plecotus și Tadarida (Chiroptera)—a trebuit mai puțin de 30 de prezența înregistrări și au fost ulterior eliminate din analizele ulterioare. Cele 31 de genuri analizate au inclus șase genuri de Soricomorpha, cinci de Chiroptera, una de primate, șase de Carnivora, trei de Artiodactyla, nouă de Rodentia și un gen de Lagomorpha (tabelul suplimentar S1). Hărțile de distribuție sunt prezentate în Fig suplimentar. S1., Mărimea adulților și obiceiul alimentar al fiecărui gen au fost obținute de la Ohdachi et al.78 și taxonii au fost repartizați la trei clase de mărime (mici, medii și mari) conform Prothero80, unde „mic” este mai mic de 100 g, „mediu” este între 100 g și 10 kg, iar „mare” este peste 10 kg. Mărimea genurilor este prezentată în tabelul suplimentar S1.
factori arheologici de utilizare a terenurilor
au fost luate în considerare șase perioade istorice perceptibile din caracteristicile siturilor arheologice: (1) Jomon (cca. 12,000 BCE la cca. 300 î. HR.), (2) Yayoi (cca. 900 î. HR. până la cca. 300 CE), (3) Kofun (cca. 300 la cca., 700), (4) antichitate (592-1192), (5) feudale (1192-1573) și (6) perioadele moderne timpurii (1573-1868). Densitatea siturilor arheologice a fost folosită ca un indice al intensității antice a utilizării terenurilor înainte de perioada modernă timpurie. Baza de date a siturilor arheologice (http://mokuren.nabunken.go.jp/Iseki/ (în Japoneză)29,30, menținută de Institutul Național de cercetare a proprietăților culturale Nara, Japonia, are peste 400.000 de înregistrări ale siturilor arheologice găsite în Japonia., În Japonia, fiecare guvern prefectural și municipal are o secțiune care colectează informații despre siturile arheologice pentru excavare în conformitate cu Legea privind conservarea bunurilor culturale (1949) și multe sondaje de excavare au fost efectuate în întreaga țară. Această bază de date este o colecție exhaustivă de rapoarte de cercetare excavare în Japonia și include informații despre siturile arheologice, inclusiv latitudinea, longitudinea, perioada istorică și tipul de site-ul., Au fost luate în considerare trei tipuri de utilizare a terenurilor care se pot distinge prin caracteristicile vestigiilor arheologice: (1) așezări, (2) fierărie și (3) cuptoare pentru olărit.numărul siturilor arheologice conține zgomot de măsurare datorat stocasticității în procesul de descoperire a sitului. Atunci când se utilizează astfel de date ca indice al utilizării terenurilor antice, este necesar să se filtreze zgomotul de măsurare și să se estimeze gradientul spațial al intensității utilizării terenurilor., În consecință, numărul siturilor arheologice în funcție de epocă și de tip a fost numărat în fiecare celulă de rețea pentru a se potrivi rezoluției spațiale cu datele de distribuție ale mamiferelor. Un model autoregresiv condițional intrinsec (CAR) 81 a fost apoi utilizat pentru netezirea spațială a siturilor arheologice. Metodele suplimentare includ detalii tehnice legate de această procedură. Numărul mediu estimat de situri arheologice a fost utilizat ca variabilă explicativă în analiza următoare. Figurile suplimentare S2, S3 și S4 oferă hărți ale indicilor de utilizare istorică a terenurilor utilizați în acest studiu.,șase factori fizici de mediu și doi factori actuali de utilizare a terenurilor au fost, de asemenea, incluși ca variabile explicative: temperatura medie anuală, precipitațiile anuale, precipitațiile din timpul verii (iulie-septembrie), adâncimea zăpezii, elevația, rugozitatea topografică, Zona urbană și suprafața terenurilor agricole. Cei patru factori climatici—temperatura medie anuală, precipitațiile anuale, precipitațiile din timpul verii și adâncimea zăpezii—au fost obținuți din datele climatice Mesh 200082., Cei doi factori topografici, și anume elevația și rugozitatea topografică, au fost definiți de deviația medie și standard a unui model digital de elevație de 1 km agregat în SSG și au fost calculați folosind ArcGIS 10.0 (ESRI, Inc., Riverside, CA, SUA).factorii actuali de utilizare a terenurilor au fost obținuți din datele fragmentate de utilizare a terenurilor (http://nlftp.mlit.go.jp/ksj-e/jpgis/datalist/KsjTmplt-L03-b.html) în 1987, care a fost elaborat de Ministerul terenurilor, infrastructurii, transporturilor și Turismului, Japonia. Suprafețele fiecărui tip de utilizare a terenului au fost calculate pentru toate celulele SSG utilizând ArcGIS.,evenimentele geoclimatice din trecut pot afecta intervalele de mamifere12,83 și ar trebui considerate factori confuzivi atunci când estimăm efectele utilizării terenurilor arheologice. În Holocen, Japonia a cunoscut două mari geoclimatic de evenimente, Tineri Dryas Stadial84 și mediu-Holocen Clima Optimum85, cu efecte potențiale pe domenii de mamifere. Variabilele asociate cu aceste evenimente au fost incluse ca factori de confuzie., Tânăra Dryas Pronuntata la aproximativ 12,860–11,640 an BP a fost caracterizată de o scădere bruscă în temperature84 și uscat climate86 care a dus la o schimbare în vegetație în Japan87. Un climat cald și umed a predominat în Japonia în timpul climatului Mediu Holocen optim în jurul valorii de 5,500-6,000 yr BP. În plus față de încălzire, a avut loc o creștere globală a nivelului mării de 2-10 m (transgresiune la mijlocul Holocenului), iar formele de relief de coastă au fost remarcabil modificate în Japonia88. Analiza noastră a inclus 2.,5-minute downscaled temperatura medie anuală și precipitații anuale în mai tineri Dryas Stadial și Mid-Holocene89, reconstruit pe baza producției de simulare de zi cu zi de la modelul sistemului climatic comunitar ver. 390 și agregate în SSG luând media valorilor grilei de 2,5 minute. Corelațiile dintre variabilele climatice Dryas actuale, Mid-Holocene și mai tinere au fost ridicate; coeficienții de corelație ai lui Pearson pentru temperatura medie anuală și precipitațiile anuale au fost 0.985–0.999 și, respectiv, 0.838–0.997., Pentru a evita eșecurile în estimarea parametrilor, am folosit diferența față de valoarea curentă pentru variabilele climatice Mid-Holocene. Din același motiv, diferența de la mijlocul Holocenului a fost folosită pentru cei mai tineri Dryas. Acest proces nu afectează nici estimările parametrilor pentru factorii arheologici, nici contribuțiile lor relative la modelele de gamă de mamifere. Ca un factor de confuzie în Mijlocul Holocen păcat, o variabilă binară care indică dacă fiecare SSG conține scufundat zona a fost included91.,
analiza Statistică
modelelor de utilizare a Terenurilor în diferite perioade istorice pot fi corelate, deoarece procesul de schimbare a utilizării terenurilor depinde trecut patterns92, și perioade istorice care pot influența distribuțiile de taxoni ar trebui să fie luate în considerare în analizele statistice pentru a tachineze efectele diferite perioade istorice., Variabile explicative incluse arheologice de utilizare a terenurilor indici de localități din șase perioade istorice, fierărie și cuptoare de patru perioade istorice, cele șase factori fizici de mediu, cele două existente, de utilizarea terenurilor tipuri și cinci geoclimatic factori. Toate variabilele explicative au fost incluse în modele de regresie multiplă pentru a elimina contribuțiile parțiale ale tipurilor de utilizare a terenurilor arheologice în diferite perioade arheologice. Coeficienții de corelație Pearson pentru relațiile dintre variabilele explicative au variat de la -0.692 să 0.879.,
Pentru analiza statistică a distribuției speciilor de date, autocorelație spațială ar trebui să fie considerate pentru a evita erori de tipul I pentru regresie coefficients93, și un model de regresie logistică cu spațiale aleatoare efect implementat de către intrinsecă model de MASINA a fost folosit pentru grid-based data81,94. Acest model poate găzdui efecte aleatorii corelate spațial, reprezentative pentru factori necuantificabili și, adesea, oferă estimări precise ale parametrilor factorilor focali95., Într-un model CAR intrinsec, corelația spațială a efectelor aleatorii este reprezentată de distribuția anterioară pentru fiecare celulă grilă a cărei medie este egală cu media celulelor adiacente (adică distribuția anterioară a fost condiționată de celulele adiacente). Acționează ca o penalizare pentru a constrânge efectele aleatorii vecine să ia valori similare, cu o suprafață netedă a efectelor aleatorii spațiale pentru a urmări tendințele spațiale ale observațiilor., Această abordare are trei avantaje practice: nu este necesară asumarea Independenței eșantioanelor, sunt prevenite erorile de tip I datorate autocorelației, iar efectele aleatorii spațiale îmbunătățesc potrivirea modelului prin reprezentarea reziduurilor care nu sunt explicate prin efecte fixe.
un model de mașină intrinsecă cu eroare de observare Bernoulli și logit link a fost montat la datele de prezență / absență pentru fiecare gen folosind Eq., (1):
unde yi este prezența/absența unui gen în ith mobil, α este de interceptare, β este un vector al coeficienților de regresie, Xi reprezintă variabilele explicative și pi este un spațiu structurat efect aleatoriu. Înainte de încadrarea în model, toate variabilele explicative au fost standardizate (adică., scalate la medie = 0 și varianță = 1) pentru a permite interpretarea coeficienților de regresie ca o creștere a prevalenței (în scara logit) pe 1 creștere SD în variabila explicativă. Priorul lui pi este reprezentat de distribuția condiționată a tuturor elementelor ρ, cu excepția pi (notată ρ-i) în Eq., (2):
în cazul în care σρ2 este varianța condiționată de pi, δi este un set de etichete pentru vecinii din zona i și ni este lungimea δi. Distribuția posterioară aproximativă a fost estimată prin aproximarea Laplace imbricată integrată implementată în INLA (http://www.r-inla.org/)96. O distribuție inversă-gamma cu parametrul de formă 0.5 și parametrul de scară inversă 0.,0005 a fost aplicat, după cum sugerează Kelsall și Wakefield97, ca distribuție anterioară a σρ2.,nges în raport cu alți factori, în raport de dispersie a componentelor de fit (RDCF)24 a fost aplicat, care este raportul dintre variațiile de contribuțiile a două grupe de variabile explicative la log-cote definite după cum urmează:
în cazul în care X1 și X2 sunt matrici de variabilă explicativă grup de comparație și β1 și β2 sunt corespunzătoare vectori de coeficienți de regresie., În acest studiu a fost calculat CDRF a factorilor arheologici față de ceilalți factori. ω = 1 indică faptul că jumătate din varianța observată se explică prin factori arheologici. Pentru a evalua relația dintre RDCF și mărimea corpului, a fost utilizat un model mixt liniar filogenetic, având în vedere variația inter – și intra-taxonă98., Pentru studiul nostru, este descris de următoarea formă:
în cazul în care ω este un vector de ln(RDCF) din genurile estimat, α0 este de interceptare, α1 este coeficientul de regresie a corpului clase de mărime și z este un vector de variabile binare care indică dacă genurile sunt clasificate ca fiind de „mică”., Σ este structura covarianței inter – și intra-taxon (aceasta din urmă include și eroarea de măsurare) și este suma matricei inter-taxon varianță-covarianță ΣS și matricea diagonală a varianței intra-taxon ΣM = vMI. Am luat în considerare două structuri de covarianță pentru ΣS care corespund modelelor microevoluționare ale mișcării browniene și ale selecției Stabilizatoare. Sub mișcare Browniană, elemente din matricea de varianță-covarianță, ΣSij, egal yCij unde γ (>0) este un parametru determinarea rezistenței filogenetic dependență și Cji este o sucursală în comun de lungime (de exemplu,, lungimea între rădăcină și strămoș comun) pentru taxonii i și j. Stabilizatoare de selecție model presupunând că taxoni cu extreme fenotipice valorile sunt mai susceptibile de a evolua spre mai puțin valorile extreme rezultă într-o varianță-covarianță structura ΣSij = yexp(−kDij), unde γ și k sunt parametrii și Dij este distanța filogenetică (de exemplu, internodul lungime strămoș comun) între taxonii i și j98. Divergența estimări de timp incluse în mamifere supertree au fost obținute de la Binida-Emonds et al.99.