Изменение климата угрожает разнообразию растений в африканских горах

Исследование, опубликованное в Global Change Biology, показывает, что в условиях усиленного изменения климата смещение ареалов растений вверх по склонам в африканских горах происходит в три раза быстрее, чем текущий глобальный средний показатель.

Это ускорение ограничивает способность некоторых видов отслеживать подходящую среду обитания только за счет естественного расселения. Особенно уязвимы эндемичные виды, уже обитающие на самых высоких отметках и не имеющие возможности для дальнейшей миграции вверх.

Ключевые выводы исследования

• Моделирование: Международная команда под руководством профессора Кристины Шмитт (Университет Пассау) и доктора Жуана де Деуса Видала-младшего (Университет Лейпцига) использовала модели распределения видов для 607 видов сосудистых растений и трёх сценариев выбросов IPCC.
• Потери ареала: Даже при потеплении менее 2°C к 2100 году почти половина видов растений столкнется с сокращением подходящих местообитаний. При сценариях с высокими выбросами пострадают около трёх четвертей видов.
• Группы риска: Деревья и кустарники устойчивее трав и папоротников, но некоторым древесным видам прогнозируется потеря более 90% ареала. Наибольшие потери видового богатства ожидаются в горах Мадагаскара, Восточно-Африканском нагорье и Южной Африке.

Решения и вызовы

Сохранение флоры зависит от смещения ареалов и расширения ареалов, что требует:

• Связности местообитаний.
• Обеспечения биотических взаимодействий (опыление, распространение семян).

По словам профессора Шмитт: «Наихудших последствий... ещё можно избежать, если глобальное потепление будет сдержано. Помимо сокращения глобальных выбросов CO₂, решающее значение имеет решение проблемы изменения землепользования».

Доктор Видал-младший подчеркивает важность международного сотрудничества и мониторинга, поскольку многие горные регионы Африки простираются через несколько стран.

О методологии

Исследование объединило 419 055 записей о встречаемости видов из международных баз данных, включая 7 378 эндемичных горных видов. Модели учитывали климат, почву, топографию, изменение землепользования и способность к расселению (ветром, баллистически), что сделало прогнозы более реалистичными.