Global tracking of marine megafauna space use reveals how to achieve conservation targets

大型动物群 濒危物种 生物多样性 野生动物 海洋污染 地理 海洋保护区 海洋保护区 保护生物学 消光(光学矿物学) 环境资源管理 渔业 垂钓 环境保护 生态学 环境科学 污染 生物 栖息地 考古 更新世 古生物学
作者
Ana M. M. Sequeira,Jorge Rodríguez,Sarah A. Marley,Hannah J. Calich,Mirjam van der Mheen,Michelle VanCompernolle,Lucy M. Arrowsmith,Lauren R. Peel,Nuno Queiroz,Marisa Vedor,Ivo da Costa,Gonzalo Mucientes,Ana Couto,Nicolas E. Humphries,Sara Abalo‐Morla,Francisco J. Abascal,Debra L. Abercrombie,Kátya G. Abrantes,F. Alberto Abreu‐Grobois,André S. Afonso
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:388 (6751): 1086-1097 被引量:26
标识
DOI:10.1126/science.adl0239
摘要

The recent Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) sets ambitious goals but no clear pathway for how zero loss of important biodiversity areas and halting human-induced extinction of threatened species will be achieved. We assembled a multi-taxa tracking dataset (11 million geopositions from 15,845 tracked individuals across 121 species) to provide a global assessment of space use of highly mobile marine megafauna, showing that 63% of the area that they cover is used 80% of the time as important migratory corridors or residence areas. The GBF 30% threshold (Target 3) will be insufficient for marine megafauna's effective conservation, leaving important areas exposed to major anthropogenic threats. Coupling area protection with mitigation strategies (e.g., fishing regulation, wildlife-traffic separation) will be essential to reach international goals and conserve biodiversity.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
不知道在干嘛完成签到,获得积分10
刚刚
dhlswpu完成签到,获得积分10
刚刚
科研通AI2S应助陌路孤星采纳,获得10
刚刚
蕯匿完成签到,获得积分10
1秒前
凉拌苦瓜完成签到,获得积分10
1秒前
充电宝应助RicardoMLiu采纳,获得10
1秒前
Bob完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
axlyjia发布了新的文献求助10
2秒前
沉默的盼夏完成签到,获得积分10
2秒前
结实的芷荷完成签到,获得积分10
2秒前
黄坤完成签到,获得积分10
3秒前
哗啦啦完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
整齐的冰珍完成签到,获得积分10
4秒前
斯文慕山完成签到,获得积分10
4秒前
jeremy完成签到,获得积分10
5秒前
Rainandbow完成签到,获得积分10
6秒前
li完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
2075完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
听忆发布了新的文献求助100
7秒前
云焕完成签到,获得积分10
7秒前
Zz发布了新的文献求助10
7秒前
Gandiva发布了新的文献求助10
7秒前
cc完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Tangviva1988完成签到,获得积分10
8秒前
分隔符发布了新的文献求助10
8秒前
喜喜不嘻嘻完成签到,获得积分0
9秒前
10秒前
兰云鑫发布了新的文献求助10
10秒前
zkai完成签到,获得积分10
11秒前
愤怒的鲨鱼完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
離殇完成签到,获得积分10
12秒前
文文宝宝发布了新的文献求助10
12秒前
小殷发布了新的文献求助10
13秒前
大模型应助世纪飞虎采纳,获得10
13秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6474264
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8277071
关于积分的说明 17648633
捐赠科研通 5554880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2909942
邀请新用户注册赠送积分活动 1886699
关于科研通互助平台的介绍 1739255