栖息在气候稳定地区的鸟类种类越来越多？Umea大学的一项新研究表明了这一点，原因可能在于稳定的气候更有可能使分叉的血统在物种形成完成之前不会灭绝或融合，而稳定性降低了应对气候剧变的灭绝风险。生命是如何从简单的起源进化成几百万个物种的，这是生物学中一个尚未解决的核心问题。基因组学和生物信息学的进步意味着我们现在对物种之间关系和它们的起源有了很多了解，但令人惊讶的是对允许物种繁衍的环境条件知之甚少。在一个关于过去气候变化如何影响生物多样性进化的项目中，研究人员试图填补这一知识鸿沟。他们研究了北美和南美特有的鸟类种类，并询问了哪些地理和气候因素可以解释为什么在物种丰富的种类中，有更多的物种积累起来，而不是在物种贫乏的姐妹类中。
博科园-科学科普：结果表明，在过去的数百万年里气候较为稳定的属类占领区，与居住在气候变化更为频繁的地区的最接近姐妹属相比，已经分化成更多的物种。以前流行的假说认为，在这个时期气候变化会促进物种形成，至少对鸟类来说是这样。然而，考虑到气候变化，这对未来生物多样性意味着什么这个问题并不容易回答。一方面，高气候稳定性地区的温暖程度预计低于全球平均水平。另一方面，来自气候稳定地区的物种对新气候条件的耐受性可能较差。气候变化一直是地球整个历史的一个特征，而且在过去是迅速而巨大的。但是现在发生的气候变化将使气候比数百万年前更温暖，并且超出许多物种所经历的。使目前的气候变化不同于过去事件的另一个复杂因素是，大多数生态系统现在都被人类利用，这使得物种更难调整它们的地理范围来应对气候变化。
图片：Umea University
要了解影响地球生态系统内生物多样性的诸多因素，可能会让人望而生畏。为了实现这一目标，一个由国际研究人员组成的团队建立了一个计算机模拟系统，该系统考虑了导致进化适应和灭绝的许多基本因素。研究发表在《科学》上，使我们更接近于了解地形和气候变化之间的复杂相互作用，以及这些因素如何影响自然生态系统中物种的进化历史和生物多样性。该模型由康涅狄格大学、巴西戈亚斯联邦大学和英国开放大学的研究人员创建，详细介绍生物地理摇篮、博物馆和坟墓。摇篮是新物种形成的地区;博物馆，物种持续存在的地方;还有发生物种灭绝的坟墓。康涅狄格大学生态与进化生物学名誉教授罗伯特·科威尔说：我们曾希望能够在模拟中模拟塑造地球上生命地理的最基本的过程。
为了找到这些答案，研究人员寻找了地球上气候和生物多样性最丰富的大陆——南美洲，以开发和测试他们的模型。当2500万年前安第斯山脉开始发展时，它创造了一种多样的景观，可以产生丰富的生物多样性，并为研究生物多样性的生态学和演化提供了完美的环境。安第斯山脉是地球上最长的山脉，也是唯一的跨热带山脉。它们就坐落在亚马逊河旁边，亚马逊河是地球上最大的热带雨林和流域，这就是南美洲生物多样性如此丰富的原因。开放大学的合作者们建立了南美古老气候的模型。结合传统的和统计学上的气候建模方法，研究人员第一次能够对气候变化进行详细的建模，时间长达几十万年，远远超过了原本可能的时间。该模型跨越了80万年的时间尺度，直到最早的冰芯记录，并在被称为晚第四纪气候周期的反复冰期和融化周期中，以500年的间隔估计温度和降水。
图片：CC0 Public Domain
物种形成，或新物种从祖先物种进化，是一个复杂的过程，由各种因素，如变化的气候、地理和地形特征。这些因素都可能导致人口的分裂或隔离，以及新物种的建立。随着时间的推移，新物种的出现、持续存在、扩展到新的地区、或者灭绝，这些事件发生的原因并不总是很清楚。通过计算机模拟，这个团队能够估算出物种的生存轨迹，从起源开始，到结束在三个点中的一个:当物种分裂成子物种，物种灭绝，或者物种继续存在。在模拟的每个时间步，每个物种的地理范围——位置——都被记录下来。研究小组发现，这些轨迹是由冰川周期驱动的，导致了在大陆复杂地形中物种范围的变化导致的物种起源和灭绝，使研究人员能够绘制出多样性的摇篮和坟墓。令人惊讶的是，该模型能够重现生物多样性的地图，这些地图与当今鸟类、哺乳动物和植物的地图非常相似，尽管只考虑了最基本的过程，而且没有生物多样性的特定目标模式。
南美大部分现存物种的年龄都超过80万年，但我们的研究结果表明，即使是古老物种也以与年轻物种相同的方式迁移，所有物种的丰富程度都是相同的。研究人员认为最有可能的解释是冰川周期中气候变化的强烈影响，因为它与地形相互作用。无论物种的年龄如何，温度和降水的变化将对物种范围、分裂、变换和消除范围产生深远的影响。研究结果表明，生命的进化与不断变化的物理环境密切相关。这一模式出现在一个关键时期，一个前所未有的气候变化。虽然模拟是基于不同的时间段进行的，但它显示了气候变化的动力以及它塑造地球上生命的方式。目前人类驱动的气候变化的速度比我们模型中的任何事物都快得多，但就物种范围的变化而言，同样的过程正在发生。
博科园-科学科普｜参考期刊：Science，mSystems｜研究/来自：阿贡国家实验室，康涅狄格大学
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