医学论文发表-第3代：一个基因的eral engine为e-e革命sim超音调的过程，塑造地球的生物多样性
· 奥斯卡·哈根
· 本杰明·弗莱克
· 法比安·福普
· 朱利安诺·卡布拉尔
· 弗洛里安·哈迪格
· 米凯尔·庞塔普
· 蒂亚戈·兰赫尔
· 洛奇·佩利西尔
发布时间： 2021年7月12日
· https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340
抽象
了解生物多样性的起源自早期自然学家时代以来一直是一个愿望。然而，生态、进化和空间过程的巨大复杂性使得这一目标至今难以实现。计算机模型服务于许多科学领域的进步，但在宏观生态学和宏观进化领域，生态进化模型相对较不发达。我们展示了一个通用的、空间明确的生态进化引擎，具有模块化的实现，能够对具有代表性的临时动态景观的多个宏观生态和宏观革命过程和反馈进行建模。建模过程可以包括物种的非生物耐受性、生物相互作用、分散、物种化和生态特征的进化。随着模拟的进行，通常观察到的生物多样性模式，如α、β和γ多样性、物种范围、生态特征和植物学。作为例证，我们研究了在地球的Cenozoic时代，预计会形成相对多样性梯度（LDG）的替代假设。我们的探索性模拟同时产生多种逼真的生物多样性模式，如 LDG、当前物种丰富度、范围大小频率以及植物学指标。模型引擎是开源的，可作为一个R包，使未来探索各种景观和生物过程，而输出可以与各种经验生物多样性模式连接。这项工作是数字、跨学科和机械理解塑造地球生物多样性的物理和生物过程的关键。
引文：哈根 O， 弗莱克 B， 福普 F， 卡布拉尔 Js， 哈蒂格 F， 庞塔普 M 等人 （2021） 第 3代： 一个基因eral engine 为e共同进化simings的过程塑造地球的生物多样性。PLoS生物19（7）：e3001340。https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340医学论文发表-
学术编辑：安德鲁·塔南察普，英国剑桥大学
收到：2020年7月1日：接受：2021年6月23日：已发布：2021年7月12日
版权所有：2021年?哈根等人。这是一个开放访问文章，根据《知识共享归属许可证》的条款分发，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是原始作者和来源得到记分。
数据可用性：Gen3sis 以 R 和C++代码的组合实施，并包裹在 R 包中。用户可能与之交互的所有高级功能都写入 R，并通过 R 包的标准 R / Roxygen 帮助文件进行记录。运行时间关键功能在C++中实现，并通过 Rcpp 框架与 R 耦合。此外，该软件包还提供了多种便利功能，以生成输入数据、配置文件和绘图，以及以小插曲形式提供的教程，说明如何声明模型和运行模拟。该软件，在开放和免费的GPL3许可证下，可以从CRAN下载https://CRAN.R-project.org/package=gen3sis。开发版本，开放发布报告和功能建议，可在https://github.com/project-Gen3sis/R-package。支持信息，如笔记，脚本，数据，数字和动画，可在https://zenodo.org/record/5006413，方便完全可重复。
资金：OH、JC、FH、MP、TR和LP是SELDiG工作组的一部分，该工作组得到了德国综合生物多样性研究中心综合中心哈雷-耶纳-莱比齐格（DFG FZT 118）的支持。LP得到瑞士国家科学基金会赠款（N° 310030_188550）的支持。资助者在研究设计、数据收集和分析、出版决定或编写手稿方面没有作用。
竞争利益：作者宣称不存在相互竞争的利益。
缩写：BIC，贝叶斯信息标准;第3代，生态进化模拟的通用引擎：LDG，相对论多样性梯度;nLTT，虽然时间正常化的血统;POM，模式导向型建模：SRD，物种范围减少
介绍
生态和进化过程创造了全球生物体的各种多样性模式[1]。物种的丰富度因地区而异，如大陆[2，3]，以及沿空间和环境梯度[4，5]，如纬度[6，7]。这些众所周知的模式，源自地球上观察到的多种生命形式，几个世纪以来一直吸引着博物学家[1、8、9]，并刺激了许多假设的形成来解释它们的起源（例如，[1、6、7、10、11-15]）。例如，生态学家和进化生物学家试图通过包罗万象[17]或相关空间分析模型[18，19]来测试和解开这些假设[16]。然而，我们只是在机械化理解驱动多样性模式的生态和进化动力学的开始[20-23]。
生态、进化和空间过程相互作用的复杂性限制了我们制定、测试和应用形成生物多样性模式的机制的能力[24，25]。此外，多个过程在空间尺度[20]中与不同的相对强度起作用和相互作用。目前的研究表明，同位素[22，23，26]和生态[24]斑点，分散[27]和适应[28]都与环境[29，30]相互作用，产生观察到的生物多样性模式[31]。因此，对生物多样性起源和动态的全面解释必须考虑大量的生物过程和反馈[32]，包括物种对其动态非生物环境的生态和进化反应，同时根据生态和进化时间尺度[20，33]采取行动。因此，生物多样性模式很少能用单一的假设来解释，因为各种竞争机制的期望并没有明确地得到肯定[20，34]。医学论文发表-
十年前，Gotelli及其同事（35岁）的一篇开创性论文提出了开发"宏观生态学和宏观进化通用模拟模型"（以下简称计算机模型）的目标。自那时以来，许多作者再次呼吁在生物多样性研究中更广泛地使用计算机模型[20、36、37]，促使实施几个模型来探索模式的出现[22、23、38、39]。通过计算机模型，研究人员可以探索已实施的假设和机制的影响，并评估新兴模型输出是否与观测结果相容。若干案例研究已经说明了生态进化计算机模型在指导经验数据解释的可行性和用处[23、26、38、40-46]。此外，模型还通过考虑气候和地质动力学[23、26、38、44]和与人口隔离有关的模式，通过考虑分散能力和地理距离[22、23、26、38、40-44]，再现了现实的大规模生物多样性模式，如沿纬度[22、39、47]。例如，计算机模型被用来研究海洋的古地理学如何影响海洋生态系统中的生物多样性动态[26、38、43、47]。尽管最近进行了这些研究，但仍有发展先进计算机模型的余地，以揭示生物多样性模式背后的机制。特别是，能够容纳并因此对比上述几个假设的一般模型，对我们更好地了解和推断地球上杰出生物多样性模式的基础的努力具有效用。
宏观进化研究强调，模拟产生的模式通常对所实施的机制和机制作用的景观敏感[22、26、38、47]。然而，系统地比较和探索机制和景观的影响往往受到现有计算机模型缺乏灵活性和特性的阻碍。大多数模型只实施一组有限的进化过程和假设，从而进行测试。许多模型都是为特定的，因此固定的目的设计的，具有空间和时间边界，从全球[22，26，44]到大陆[23]或区域尺度[41，42]，从数百万年[38年、41年、42年、47年]到数千年[22年、23年]。此外，以前开发生态进化种群模型是为了测试固定数量的机制——22、26、35、38、39、42、44、46、48-52），而没有设计出通用性。不同的输入和输出格式和有限的代码可用性[53]，以及不同的算法实现，降低了迄今为止可用模型之间的通用性、可访问性和兼容性。
生物假设和景观应在一个通用和标准化的平台内与灵活探索多个景观和过程所需的模块化进行比较[35]。因此，提高通用性是计算机模型的一个理想特征，旨在探索在动态系统（如河流[54]、海洋[38、43]、岛屿[41、42、55]和山脉[56、57]）或跨纬度[20、22、47]等梯度中塑造生物多样性的机制和景观。受现有模型机械化实施的启发，我们创建了一个模拟引擎，可以近似于动态景观上的各种生物过程。该模型集成了包括 （i） 同位素分泌[26，43，44]在内的机制：（二） 利基进化[38，39];和（三）竞争互动[23]。该建模引擎提供了在共同框架内在广泛的生物过程和景观下探索血统的生态进化动力学的可能性。模拟物种种群占据着一个由地质、气候和生态因素组成的空间域（后址）。物种占据的地点定义了该物种的已实现地理范围（后天物种范围）[58]。发动机跟踪物种种群，这些物种种群会随着动态环境以及物种分散能力、生态相互作用、局部适应和物种分布而发生变化。初始物种范围和物种分布、分散、生态相互作用和特征进化的标准是可调的机制，允许在模型中整合广泛的假设。鉴于修改机制和景观的灵活性，发动机提供了一个通用的工具，因此被命名为"基因eral engine 为e共同进化simings"（下文第3代）。我们强调第3代的潜力，推断生物多样性模式背后的基本过程，从而解决进化生态学中一个长期存在的话题。
作为第3代的灵活性和效用的例证，我们实施了5个生物假设，提出了动态和静态景观，以解释相对多样性梯度（LDG）[20]和其他生物多样性模式。更具体地说，我们实施和分析（一） 一个没有生态相互作用的空模型，其中所有陆地都适合所有物种：（二）物种积累时间[59-62]：（三）多样化率，即根据温度[63， 64]：（四） 独立于温度和干旱的生态限制：和（v）生态限制取决于能量承载能力[65，66]。我们利用本案例研究来说明如何将模拟结果与多个经验生物多样性数据进行比较，包括主要四足动物（即哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物）的经验分布和植物形态），以告知我们潜在的潜在机制基础模式。医学论文发表-
发动机原理和范围
Gen3sis 是一种建模引擎，用于正式化和测试有关生物多样性模式出现的多个假设。该发动机模拟了多个可定制的过程和景观的后果，这些过程和景观负责物种在进化时间尺度上的外观（物种）和消失（灭绝）。物种灭绝产生于生态和进化机制，依赖于分散、物种相互作用、特征进化和地理隔离过程。可定制的生态进化过程与动态景观相互作用，因此可以针对特定分类组、生态系统类型或过程的各种宏观生态进化假设进行调整。我们以一套研发方案向研究界公开提供该引擎，以促进生物多样性动态背后的机制的跨学科探索、应用和量化。R 统计编程语言和环境[67]广泛用于可重复和开源研究[68，69]，自其起源以来，它一直用于处理和分析空间数据[70]。Gen3sis 遵循科学计算的最佳实践[71]，包括高模块化;一致的命名、样式和格式化;单一和有意义的权威代表：自动化工作流程;版本控制;持续集成;和广泛的文档。
Gen3sis 在基于电网的景观上运行，无论是整个地球还是特定区域。用作输入的景观由可殖民生境的形状（例如陆地生物的陆地质量）、其环境特性（如温度和干旱）及其分散的连通性（例如，障碍物的影响，如河流和海洋对陆地生物的影响）来定义。Gen3sis 模拟物种的种群范围动态、特征、多样化和空间生物多样性模式，以响应地质、生物和环境驱动因素。Gen3sis 使用基于特征和生物物种概念的组合，跟踪物种范围的创建、动态和灭绝，这些范围由一组物种种群占据的地点组成。生态进化动力学是由用户指定的景观和过程驱动的，包括生态学、分散性、斑点化和演化（图1）。下面，我们解释 gen3sis 输入、配置（包括生态进化过程）以及定义计算机模型的横向，以及用户定义的输出（图 1C–1F）。
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图1。
计算机模型主要组件的示意图：（A、B） 模型输入，包括空间景观对象和配置文件：（C–F） 模型输出，包括当前和过去的物种范围、物种之间的植物遗传关系和物种的生态特征：（G） 包含力学的模型发动机：和 （H） 适用于模型验证的经验数据。医学论文发表-
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输入和初始化
Gen3sis 有 2 个输入对象，其中定义了特定模型（图 1）。这些输入是 （i） 动态景观 （图 1A），进一步分为环境变量和距离矩阵：和 （ii） 配置 （图 1B），其中用户可以定义初始条件、生物函数及其参数值，以及模型核心的技术设置。
景观
景观对象（图1A）形成空间背景，在空间环境中发生物种、分散、进化和生态的过程。横向对象基于以 raster 文件形式生成的横向序列，这些序列被总结为 2 个类。第一个景观类包含 （i） 景观站点的地理坐标：（二） 关于哪些地点通常适合被覆盖的相应信息（例如陆地或海洋）：和（三）环境条件（如温度和干旱）。景观可以简化为单一的地理轴线（例如，[72]）进行理论实验，或者它可能考虑旨在复制真实局部或全球景观的逼真的配置[26，73，74]。第二个景观类定义了景观的连通性，用于计算人口分散并因此而隔离。默认情况下，从网格化景观数据中每次从网格化景观数据中计算占用站点之间的连接成本，基于区域距离。这可以通过用户定义的成本功能进行修改，以解释具有不同强度的障碍（例如，基于海拔[73]、水或土地），甚至可促进特定方向的分散（例如，考虑电流和河流流方向）。最终连接成本存储为稀疏距离矩阵[75]。包含连接成本的距离矩阵在每一步都作为 （i） 预计算的全距离矩阵提供，其中包含景观中的所有可居住站点（模拟更快，但需要更多存储）：或（ii） 本地距离矩阵，从相邻站点的距离计算到用户定义的范围限制（模拟运行速度较慢，但所需的存储更少）。
配置
配置对象（图1B）包括可定制的初始化、观察者、标定、分散、演化和生态功能。这 6 个功能定义了应用于模拟引擎的配置 （表 1）。自定义这些功能的可能性通过包括广泛的机制赋予了第 3 代的高度灵活性，案例研究中提出的 5 种配置（S1 注中的表 A）就说明了这一点。此外，配置对象列出模型设置，包括 （i） 是否使用随机种子，允许模拟可重复性：（二） 模拟的开始和结束时间：（三） 关于中止模拟的规则，包括允许的最大全球或本地物种数量;和（四）模拟中考虑的生态特征列表。可以定义一个或多个特征，这些特征应与生态功能中使用的特征相对应。此外，初始化功能在模拟开始时创建祖先物种。用户可以定义祖先物种的数量、它们在古代景观中的分布及其初始特征值。通过观察者功能，可以通过定义在指定时间步骤中保存的输出来记录虚拟世界中任何非生物或生物信息随时间的变化。当模型运行时，可以实时保存和绘制输出。核心生物功能（即物种、分散、进化和生态学）如下所示。
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PPT化的核心功能。
核心功能的计算可在配置对象中自定义。显示的是组合以生成更新输出的输入对象。该表对应于图 2B中提出的机制。
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核心功能和对象
模型运行状态以离散的时间步骤更新。在每个时间步骤中，物种、分散、演化和生态功能都按顺序执行（图 2）。从核心函数之间的相互作用中产生斑点和消亡。例如，物种划分事件受物种区分功能以及动态景观中相互作用的生态和分散功能的影响，最终决定着人口的地理隔离。同样，全球灭绝取决于当地的灭绝，在没有物种居住之前，这些灭绝会减少有人居住的地点的数量，使其灭绝。当被占领的地点变得不适宜居住，没有其他合适的地点在分散距离内或根据物种特征的变化，使物种不适合环境时，就会发生灭绝。在内部，计算机模型定义了模拟的核心对象：物种丰度：物种特性值;每个物种的所有种群之间的物种分化矩阵;以及模拟过程中创建的所有物种的植物学。在以下部分，我们描述了第 3 代的核心过程，以及它们的输入和输出。有关摘要，请参阅表 1。
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图 2.一个物种种群的基因3ss引擎模拟周期的示意图示例，包括高地（黄色）、低地（绿色）和作为屏障（蓝色）的河流。
（A） 景观。使用时间系列景观作为输入，在模拟周期的每一步（即生态过程之后）之后更新景观。（B） 模拟核心流程。首先，物种划分过程确定未连接的种群的地理簇之间的差异，如果达到阈值，则将星团分割成新物种。在本说明中，物种种群之间的差异不足以触发物种的物种。其次，在分散过程中，物种在景观内扩散到可到达的新地点。在本图中，河流限制分散。第三，进化过程可以改变群体特征的价值。在本图中，2 个种群显示了其应对当地环境（即红色和白色种群）的能力的特质演变。第四，生态过程根据生物条件和共生物种重新计算每个地点物种的丰度，可能导致局部灭绝。在这张插图中，红色人口不适合低地，而白人人口在高地生存下来。物种识别和灭绝事件产生于可定制过程的多个模拟周期。
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在第 3 代中运行模拟包括以下步骤：（i） 在配置对象中读取，准备输出目录，加载初始横纹 （图 2A），并创建祖先规格 （使用初始化函数create_ancestor_species）。（二） 在景观时间步骤上运行主循环。每次步骤时，发动机都会加载适当的横纹，删除新时间步骤中无法居住的所有站点，并执行配置对象（图 2B）定义的核心功能。（iii） 在每一步结束时，第3代保存物种的丰富性、家谱，如果需要，还保存观察函数中定义的物种、景观和其他定制观测（例如，汇总统计和物种模式图）。核心功能是可修改的，可以解释广泛的机制，如案例研究（S1和S2说明）所示。相反，功能可以关闭，例如，在生态中立的模型。有关第 3 代的伪代码，请参阅S3 注释。医学论文发表-
物种形成。
核心。物种划分功能分别在每个物种上迭代，记录种群的地理占用率（物种范围），并确定种群之间的地理隔离何时足以触发包罗万象的谱系分裂事件。物种的范围可以隔离成空间不连续的地理群，由多个其他过程决定。被占用地点的集群基于物种的分散能力和景观连接成本。随着时间的推移，断开的星团逐渐积累不相容性（发散），类似于遗传分化。在达到分化阈 ?值后，长时间保持地理隔离的断开物种群群将导致不同的物种（模拟多布赞斯基–穆勒不兼容性[76]）。这些群集成为2个或更多不同的物种，并随后出现发散矩阵重置。另一方面，如果地理簇在物种发生之前进入次要接触，它们就会凝聚在一起，不兼容性会逐渐降低到零。
无穷大修改的可能性。可自定义的标识功能可以进一步包含调节标识的过程。对于所有物种来说，每个时间步的发散值都会增加，或者根据生物和非生物条件而变化，例如占据较高温度位点的物种之间（64）之间的快速背离，或者它们可能依赖于种群大小[77]或其他属性[78]。该函数还以生态特征为输入，从而允许生态物种[24]，其中物种化取决于生态特征之间的差异——但不是在——聚类[79]。
扩散。
核心。分散功能在所有物种种群中重复，并决定了遗址之间的连通性和景观中新地点的殖民化。分散距离按照用户定义的分散功能绘制，然后与占地和空置站点之间的距离进行比较，这些站点占景观成本。可以使用唯一的分散值（站点的决定性连接）或从指定分布（站点的随机连接）中选择分散值。如果站点之间的分散成本低于分散值，则分散是成功的。如果来自多个原籍地的人口设法到达一个无人居住的地点，则随机选择最终的殖民者来播种新占领的地点。
无穷大修改的可能性。可定制的分散功能可根据考虑的有机体类型对不同的分散内核进行建模。分散值可以进一步与生态功能联系起来，例如，与其他特征[80]和分散与竞争能力[81]的权衡，以及允许分散进化的进化功能，导致具有不同分散能力的物种[82]。
演化。
核心。进化功能决定了每个物种被占领地点中每个种群特征的变化。特征在配置对象中定义，并且可以随着时间的推移为每个物种的种群而进化。该函数在物种的每个种群中旋转，并根据指定的函数（例如，与分散、利基或竞争相关的特征）修改特征。
无穷大修改的可能性。可定制的进化功能以物种丰度、物种特征、物种背离群和景观价值为输入。在函数中，可以定义哪些特征在每个步骤中演变以及它们如何变化。特别是，变化的频率和/或数量可以取决于温度[83]，生态特征[84]，或丰度[85]，而变化的方向可以遵循当地的opima或各种进化模型，包括布朗运动[86]和奥恩斯坦[乌伦贝克][87]。
生态学。
核心。生态功能决定了每个物种被占领地点的种群数量或存在。因此，灭绝过程源于生态功能与其他过程和景观动力学的相互作用。该功能在所有被占用的地点上进行旋转，并根据当地环境值、更新的共发生模式和物种特征更新物种种群数量或存在。
无穷大修改的可能性。可定制的生态功能以物种丰度、物种特征、物种发散和群集以及景观价值为输入。灵感来自经典的利基理论[10，15，88]， 该功能可以解释各种利基机制， 从简单的环境限制到复杂的多物种相互作用.例如，有可能包括个人或物种总数[21]的承载能力，或基于植物遗传学或特质距离[23]的物种之间的竞争，基于相互作用货币[89]，或进一步受到功能权衡[80]的限制。
与实证数据的输出和比较
计算机模型提供与实证数据（图 1，表2）可比较的多种输出。因此，Gen3sis 适合分析交互过程与其多维紧急模式之间的联系。通过记录所有物种事件的时间和起源，以及整个进化史上的特征分布和丰度，模拟模型记录了跟踪物种多样性的动态和植物遗传树的形成所需的信息。生态学家和进化生物学家观察和研究的最常见模式，包括物种范围、丰度、丰富性和家谱，是建模过程的新兴特性（表2）。观察者功能可访问所有内部对象，该功能可在模拟运行期间配置和执行。Gen3sis 以准备存储、分析和与实证数据比较的格式提供直接模拟输出。鉴于第 3 代的灵活性，不仅可以探索以给定分类组的先前知识为指导的参数范围，还可以探索各种景观场景和机制 （图 3）。此外，为了达到通用性，建议使用多种经验模式验证模型输出[20、25、35]。Gen3sis 生成多个输出，可使用模拟排名或接受标准[25、35、90]与实证数据进行比较。
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图 3.案例研究的示意图表示模型设计具有 2 种景观（即 L1 和 L2，有或没有时间环境变异性）和 5 种型号（即 M1、M2、M3、M4 和 M5） 的配置：表A在S1注）和模型评估和测试，基于多种模式，包括LDG，空间α多样性，范围大小分布，植物学平衡，和物种多样化（nLTT）的时间动态。
选择标准基于主要四足动物群体的经验数据，即哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物（表3）。LDG，相对论多样性梯度;nLTT，虽然时间正常化的血统。
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表2。Gen3sis 计算机模型的输出列表，无论是直接还是间接的，都可以与实证数据进行比较。
直接输出是物种丰度基质、物种特征矩阵和植物学，而间接输出则来自直接产出的各种组合。间接输出的计算依赖于 R 环境中可用的其他包[67]。
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案例研究：中生动物中LDG的出现
上下文
我们从先前的研究扩展到机械模拟模型[22，23，39]， 我们使用案例研究来说明 gen3sis 的灵活性， 以实施来自各种生物假设的机制， 以及空模型作为对比。我们介绍了如何利用 gen3sis 来探索各种提议的机制以及如何探索参数，但案例研究并不是对现有假设及其相关参数的全面探索[20]。
LDG是地球上最具代表性的生物多样性模式之一，但基本机制仍在很大程度上存在争议[20、63、64、101、102、112-114]。许多假设已被提出来解释LDG[20]的形成，这些假设普遍认为，生物过程和景观动力学的结合已经塑造了LDG[20]的出现。在提议的假设中，有人假设，较古老和更稳定的热带环境有更多的时间积累物种，减少灭绝，而利基保守主义则限制血统的传播到最近的较冷环境[59-62]。其次，热带地区较高的温度会增加代谢和突变率，这可能导致种群之间更快的生殖不相容性，与较冷的环境（63，64）相比，分化率更高。第三，热带地区通常比寒冷的环境更有生产力，资源供应的增加可以维持更高的丰度，因此，更多的物种可以在那里共存[65，66，115，116]。从这些假设中，我们展示了第3代的5个衍生模型：一个没有生态过滤或特征进化的空模型（M1）：特征进化模型只考虑特征进化率有限的利基保守主义（M2）：进化速率与占用的场地温度（M3）成正比的模型;具有统一承载能力的型号（M4）;和承载能力取决于温度和干旱 （M5） 的模型。我们模拟了陆地生物在Cenozoic上的传播、物种化、分散和灭绝，其特点是多样化的各种变化。最后，我们评估了这些模拟机制中出现的模式是否与经验LDG、植物遗传树不平衡以及从主要四足动物群（包括哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物）的数据中计算的范围大小频率相对应（图3）。
输入横向
Gen3sis 等模拟模型的输出质量取决于对过去环境状况的准确和相关重建[117]。Cenozoic期间的条件（即65马至今）被认为是当前生物群多样化的关键[118]，而Cenozoic是现代LDG预期形成[119]的时期。在塞诺佐克，各大洲承担了其现代地理配置[26]。从气候上讲，这一时期的特点是普遍冷却，特别是在密西恒，最后是第四纪[120]的气候振荡。
我们编制了2个全球古环境景观（即L1和L2），分别为1°和约170千克尔的空间和时间分辨率（S1注，S1和S2动画）。为了解释正在出现的大规模生物多样性模式在古建筑方面的不确定性，我们使用了2个古提升重建[121，122]与2种方法相关联，用于估计遗址的古构图（S1 Note）。L1 的温度由 K?ppen 带根据气候气候气候指标的地理分布[56]定义。L2 的温度由底栖异位同位素记录的复合体定义，时间为[123]，沿纬度确定特定时间段[124-130]。干旱指数从 0 到 1 不等，根据两个景观的亚热带干旱 K?ppen 区域计算[56]。最后，为了测试深层环境动态的影响，我们还进行了模拟（即 L1.0 和 L2.0），其中为与 L1 和 L2（S1 Note）相同的时间步骤设置了恒定的当代景观。
我们使用可用的古高值模型[121，122]和古气候指标[56，123-133]生成输入景观， 以探索 LDG 的形成， 并考虑到不确定性和局限性。因此，案例研究说明了基因3sis如何处理以复杂方式与生态进化过程相互作用的多个重建。地质学和气候学的进一步研究需要产生比这里更精确的古兰景观。
型号配置
我们实施了5个说明性基因3s模型，这些模型源自LDG出现的假设。模型（即M1、M2、M3、M4和M5）具有明显的规格和生态过程，并对比了支撑LDG（图3、S1注中的表A）的共同理念。作为此示例的简化方法，所有模拟都是以一个祖先物种在 65 Ma[134]分布在地球整个陆地表面开始的，但初始条件也可能与化石记录[47]所告知的祖先范围相匹配。启动每个人口的温度最佳，以符合当地场地条件。由于我们专注于陆地生物，水生遗址被认为是可居住的，而且比陆地遗址更难穿越。这近似于水生和陆地遗址施加的不同分散限制。为了计算全距离矩阵，我们使用了有弦测地线。
M1.
我们应用了一个空模型，所有陆地遗址在生态上都是等价的。因此，温度和干旱程度并不能决定该物种的利基。孤立集群之间的背离率保持不变（即每170千克尔隔离1千瓦）。随着时间的推移积累差异的人口群根据指定阈值?进行标注。生态学和特征进化被关闭，使这个空模型成为基线，所有其他更复杂的模型可以与之对比。
M2.
在实施利基保守主义时，生态功能定义了物种种群的丰度，其中丰度与种群温度利基最佳和地温（S1注）之间的距离成正比地增加。每个人口的温度最佳值被设定为随机变化，在布朗运动之后正常分布，标准偏差σ2.
M3.
在实施多样化率时，物种分化功能应用了人口群之间的温度依赖性差异[63，64]。在较温暖的环境中，物种以较高的速度累积了分离的种群之间的差异（S1 注）。在最温暖的地点，发散的积累速度将加快3倍。分化增加的速度是由物种群的平均场址温度所决定的。d权力加上常数。总体而言，这创造了更高的规格率，在温暖的比在较冷的地点（S1注，S1无花果）。
M4.
在实施承载能力时，我们采用了一个模型，每个站点的个体总数同样有限，作为生物相互作用的总体限制[135]。由于资源和空间的限制，只有有限的个人（k）可以共存的网站。如果一个地点的所有物种丰度的总和高于k（由k权力），物种丰度在物种之间随机减少，直到达到k。这与下一款 M5 车型形成鲜明对比，M5 的承载能力因温度和干旱而异。当地灭绝的物种是那些在限制k被应用后为零的物种（S1注）。
M5.
在实施生态限制时，生态功能包括每个地点的承载能力k，该容量与区域能量（即温度和干旱）[116，136]相扩展。在这个模型中，我们假设在用地上个体数量的承载能力随着能量的增加而扩大，这间接地限制了在特定地点（21，116）可以共存的物种数量。如果一个地点的所有物种丰度的总和高于k（由k权力），物种丰度被随机减少跨物种，直到k达到，如在M4（S1注）。
模型参数的探索
我们使用 Sobol 序列探索了每个模型的参数空间，Sobol 序列是一个准随机数生成器，可均匀地在参数空间中采样参数[137]。我们通过基于文献和交互式建模探索，探索上下参数边界。在所有模型中，物种在Weibull分布后分散，形状? =[2至5]，规模为Ψ =[550 至 850]，导致大多数值在 500 至 1，500 km 左右，罕见的大型分散事件超过 2，000 km。 所探索的分散分布参数在不到一个单元之间均值和95%的量子之间，即在4°的地貌中大约50公里，比地球直径（即约12，742公里（S2图）。在除 M1 以外的所有模型中，演化函数定义了温度利基最佳，以按照布朗运动进行进化。每个种群的温度最佳值设置为随机变化，按照布朗运动方式的正常分布，标准偏差σ2=[0.001 至 0.010]，对应于 [±0.1°C 至 ±1°C]每个时间步。在除 M3 以外的所有模型中，物种在?后出现 = [6 到 60]，与 [1 到 10] 隔离后在发散率保持不变的情况下发生的事件相对应。对于 M3，分化随温度而增加（即在最热的站点快 3 倍）更改为d权力=[2至6]加上常数（S1无花果）。在生态过程发生后，每个地理聚类的温度利基optima均值均匀。承载能力具有k 值，从低到高不等，并具有功率定律缩放k权力=[1到4]。有关模拟模型框架、模型参数、初始条件、古环境重建和景观修改实验的更多详细信息，请参阅S1 注释和表 A 在S1 注释中。
对于每个型号（即 M1、M2、M3、M4 和 M5），并结合每个横向（即， L1 和 L2）有和没有深时间环境动力学，我们以 4° 的粗分辨率对这些参数范围进行了全面的因子探索（即 M1 n = 300，M2 n = 780，M3 n = 1，020，M4 n = 300，M5 n = 780），并将这些参数范围与实证数据进行比较。进一步考虑的模拟（一）目前至少有20种：（二） 物种少于50 000种：或（三）在任何时候同居的物种少于10，000种（S1注）。经过参数范围探索，我们确定了逼真的参数，并在 1° 下运行一个子集，用于插图的高分辨率输出 （图 4）。参数探索具有说明性，可在未来的研究应用中扩展。
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图4。Cenozoic 上血统的物种、分散和灭绝的全球模拟图示，从单一祖先物种开始，并强制强加能量携带能力（L1 中的 M5）。
我们选择了L1中M5的最佳匹配模拟，在1°（n =12）预测了逼真的生物多样性模式。（A） 地球陆地质量的图像，用于模拟。（B） 选定的新兴模式：进化动力学、植物学和现为丰富性。（B.1） 进化动力学：γ丰富性（日志）10规模）通过时间（蓝线）和多样化率。（B.2） 植物学显示所有现种温度的分布。（B.3） 目前全球模拟α生物多样性的分布情况，表明生物多样性热点的位置。有关实证匹配，请参阅S8 无花果。（C） 模型与LDG陆地哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物的经验数据相通信，按标准化和区域规模的平均物种数量（每相对度）进行测量。新兴的LDG%损失（即每相对度4.6%的物种损失）与经验曲线密切相关，哺乳动物（皮尔森 r = 0.6）、鸟类（r = 0.57）、两栖动物（r = 0.57）和爬行动物（r = 0.38）（S1注，无花果4C和S9）。此处提供的数据可在 S1 数据中https://zenodo.org/record/5006413，包括选定的模拟汇总输出（植物学和丰富度）和用于获取 LDG 曲线的经验丰富性。LDG，相对多样性梯度。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.g004
与实证数据的通信
我们比较了使用模式导向建模 （POM） 方法生成观测到的生物多样性模式的模拟能力[25，90]。POM 将每个模型和参数组合的预测与实证观测中的一些诊断模式进行比较。在我们的例子中，我们使用LDG坡度和曲线、空间α-生物多样性、范围大小频率、树失衡和宏观革命时间动力学作为诊断模式（图3，S1注）。POM 方法允许基于高级诊断模式进行校准和模型比较，避免了定义明确（近似）可能性函数[138]的障碍。POM 方法要求对接受观察和预测的每个模式的范围进行规范，因此当模拟令人满意地再现实证观测时。除非 POM 与明确的概率模型[138]相结合，否则接受限制必须根据经验数据分布[25，90]来决定。作为 POM 的补充，我们计算了 Bayesian 信息标准 （BIC），平衡了模型的配合，以α多样性与对模型复杂性的惩罚（S1 Note）。
为了生成这些模式的经验值，我们获得了 25，941 种[139-141]的分布数据， 以下[142]，和 18，978 种植物学数据[5，143-146]，以下[147]主要四足动物群体， 即陆地哺乳动物， 鸟类， 两栖动物和爬行动物（S1 注） 。LDG%损失被定义为每纬度物种损失百分比，并被测量为标准化物种丰富度相对于绝对纬度的线性回归的斜率。β统计[31]用于超公制树的植物遗传树不平衡， 仅次于[106]。物种范围减少 （SRD） 公里2被定义为每个物种范围的物种损失百分比，并被测量为范围大小分布的线性回归的斜率。我们进一步比较了每个纬度曲线的平均物种数量（LDG）曲线），标准化的血统，虽然时间（nLTT）曲线，和α生物多样性的空间分布（S1注）。LDG、β和 SRD 的经验值如下：哺乳动物 （LDG = 5.1%，β = ?0.4，SRD = 2.3*103%）， 鸟类 （LDG = 1.5%， β = ?1.3， SRD = 6.5*107%），两栖动物（LDG = 3.9%，β = ?0.7，SRD = 0.11%），爬行动物 （LDG = 1.5%，β = ?0.8，SRD = 5.3*103%).基于这些值，我们使用了以下验收标准：（一） LDG 在 5.4% 到 1.1% 之间：（二）树形统计β在1.4??0.3之间：（三） 范围大小频率，容差为 5% 的大范围物种数量减少[97-99];（四） 每个纬度平均物种数量与r>0.4的相关性：和 （iv） nltt 曲线差异< 0.15 。
模拟结果
我们说明了整合深层环境动力学和生物过程如何帮助我们了解生物多样性模式的起源。包括深时间时间动力学在内的模拟系统地显示了最适合实证数据（S4 图）。型号 M4 和 M5 是大多数经验模式的最佳匹配，M5 是唯一能够通过所有验收标准的模型（表 3）。虽然所有5个模型都能够重现LDG%损失，M5在解释LDG方面是优越的曲线 (S5和S6无花果），α多样性、植物遗传树不平衡和物种范围大小频率同时（表 3）。大多数模拟模型M5 （67%）导致高纬度地区物种丰富度下降，表明LDG在M5机制（S8无花果、表B、C和D在S1注注）下有系统地出现。使用 BIC 方法，并考虑模型复杂性，我们发现，在考虑α多样性空间模式（S3、S5和 S6 无花果）时，实现承载能力的模型（即 M4 和M5）是唯一明显优于空模型M1 的模型。最后，我们发现 M4 和 M5 在 M1、M2 和 M3 上的支持在 2 个替代景观 L1 和L2（S6和S8无花果，S1 注释中的表 D）中是一致的。我们进一步说明了为已探索参数的子集运行高分辨率模拟的能力。增加模拟的空间分辨率（n = 12）导致γ丰富性和计算时间增加，LDG略有减少%损失 (S7无花果），它与向高纬度方向的站点数量不成比例地相关，这反过来又影响了人口连接，因此也影响了物种化率[148]。
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表3。模型验收表，其中具有从实证数据中得出的模式描述和接受详细信息。
每个模型和验收参数以及所有接受模式的组合都显示了接受模拟的百分比（针对两种景观）。有关详细信息，请参阅S1 注释。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.t003
为了深入了解导致模拟模式的生态进化过程， 我们量化了低（23°27°N-23°27°S）和高（66°33°N-23°N;23°S-27°S-66°33°S]纬度之间的物种定性、灭绝和迁移率。与高纬度（S10图）相比，在低纬度地区，物种和灭绝率一直较高，但在导致LDG的方面，物种化系统地优于灭绝。相比之下，从低纬度到高纬度的分散总是比从高纬度到低纬度（S1注中的表F）更频繁，这导致了LDG的衰减。由于热带地区的多样性较高，物种更有可能从低纬度向高纬度移动，这证实了经验观测[149]。此外，我们的结果表明，能量 k 承载能力的缩放系数增加，导致 LDG 急剧增加%损失（表B和C在S1注），这是符合从以前的研究结果[21，63，116，136]。同样，增加发散时间持续导致物种丰富度降低，使LDG坡度变平，使热带地区积累多样性的速度更慢，但物种变化率不太可能推动大规模生物多样性模式[114]。包括承载能力导致物种化和灭绝率的特征增加，当温度和干旱被认为是限制因素（S10–S12无花果）时，这种上升加剧，与经验数据[150]中最近发现的多样化相匹配。医学论文发表-
合成
根据Rangl及其同事[23]，我们发现现实的LDG模式取决于物种进化对环境动态的反应。Rangel及其同事[23]得出结论，南美洲的LDG模式对气候因素的进化适应率非常敏感，气候因素在时间（气候振荡）和空间（地形）上是动态的。然而，在这项研究[23]中，竞争的激烈程度被认为是植物遗传距离的反作用：在第3代中，竞争可以通过特征和承载能力直接建模，为未来的调查开辟一条新途径。此外，Saupe及其同事[22]表明，分散性差的模拟更善于代表四足动物中观察到的强LDG。根据他们的结果，我们的参数探索表明，分散与LDG[22]呈负相关，而具有较低分散参数的模拟与数据（S1 Note）更一致。虽然以前使用计算机模型的案例研究传达了关于LDG形成的信息[22、23、39]，但他们使用的时间框架较短（即低于1 Ma）和/或探索了几个机制，即简化的景观或单一的接受标准[26、38、43、114]。虽然我们的案例研究是说明性的，我们只执行了预计塑造生物多样性模式的候选过程和参数的一小部分，但它说明了 Gen3sis 如何处理文献中提出的多个相互作用的生态进化过程。然而，今后的研究必须探索进一步的机制和参数组合，以增进我们对生物多样性出现背后的过程的理解。
虽然最近使用逼真的景观和计算机模型进行的研究复制了跨越第四纪[22、23、39]的时间尺度上的生物多样性模式，但许多塑造当前多样性模式的物种和灭绝事件可以追溯到冰川形成之前，很少有研究涉及深度时间动力学[26、38、43、142]。深度景观重建仍然普遍缺乏，但正日益普及[121，123]。例如，我们使用大约 170 kyr 时间步骤表示第四次气候振荡，与振荡频率相比，该波程相对于较粗的时间尺度，因此没有考虑到气候变异对多样性模式的影响更短[22、23、39]。我们也没有考虑冰盖，它可以掩盖物种的可居住地点，这可能解释模拟和经验LDG模式在50°（图4C）以下不匹配。此外，来自K?ppen带的气候古生物存在重大限制，我们案例研究中得出的温度估计可能存在大量不准确之处。最后，推断当前温度失效率沿高程可能会导致错误的估计，特别是在与空气水分[151]的相互作用方面，这一点在这里没有进一步调查。通过地质学、气候学和生物学领域的跨学科研究，我们预计第 3 代将提高我们对跨空间、跨时间和复杂性生物多样性形成的理解。
讨论
了解生物多样性模式的出现需要考虑多种生物过程和可能支撑它们的生物力[20、23、35、36]。我们引进了第 3 代，一种模块化、空间明确、生态进化仿真引擎，作为 R 包实施，为探索生态和宏观革命动态、改变景观提供了可能性。Gen3sis 生成常见观察到的多样性模式，并由于其灵活性，能够测试广泛的假设 （表 4）。它遵循其他领域的计算机模型[154-156]的原则，在受控数字环境中实施机制，新兴模式可与实证数据[25]进行比较。探索模型中出现的模式，以及从质量上和数量上将其产出与实证数据相匹配的组合，应增加我们对全球生物多样性模式基础过程的理解。
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表4。第 3 代预期应用的无穷大列表。
鉴于发动机产生的灵活性和输出范围，我们预计第 3 代将服务于广泛的目的，从测试各种理论和假设到评估植物遗传多样化方法。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.t004
经常提出对生物多样性出现的主要原则的口头解释，但很少在研究系统中量化或容易推广[20]。我们预计，第3代论文将特别有助于探索迄今大多以口头定义的机制的后果。例如，生物多样性梯度的起源与各种机制[7]有关，但这些机制代表了难以评估[20]的生物过程的口头抽象。虽然模拟模型总是可以改进的，但它们的制定意味着通过预期塑造系统[157]的应急特性的机制，使基于过程的抽象形式化。具体来说，在传达带有第3代的模型时，有关生物过程和景观的决定必须以可重复的方式正式化。通过引入第 3 代，我们鼓励标准化配置和景观对象，这将促进未来的模型比较。这一标准化为开发、测试、比较和应用与生物多样性研究有关的机制提供了一个强有力的框架。此外，在一个灵活的平台上模拟生态进化过程，有助于探索生物多样性统计如何依赖于多种不同的模型假设和参数值。这近似于生物多样性模式与生态进化过程的关系。进一步研究探索模型假设或参数的汇总统计的依赖性是必要的，并很容易得到第3代论文的协助。
研究多种模式是解开相互竞争的假设的一种很有希望的方法[20，90]。广泛的生物多样性维度可以用第3代（表2）模拟，在适当的采样[158]之后，可用于与经验数据的多维比较，即物种丰度矩阵和特征矩阵的时间系列，以及植物学。这些输出对象与用于社区或植物学分析的大多数 R 包兼容。因此，模型输出可以与包计算多样化率[159]、社区植物学[160]或功能多样性[161]相关联。将模拟输出与实证数据进行比较，需要在制定模型时系统地探索过程和参数值（例如[162]）。首先，探索了一组机制和/或一系列合理的参数值，例如，以特定的覆盖物[163]和/或进化速率[164]与测量的分散距离。然后，可以通过研究模型范围和参数值来定量评估一系列模拟输出，这些模型和参数值与多种类型的实证数据产生最高水平的一致性，例如，使用 POM 方法[90]。对于每个模型，模式都会根据接受标准（例如[42]进行评估。可以完成模拟与实证数据的多尺度和多模式比较，以评估模型不仅能够同时复制一个模型，而且能够同时复制多个生物多样性维度的一组不同的经验模式。
通过说明性案例研究，我们展示了第3代在全球古环境重建（图3和4）中模拟多个生态进化假说的灵活性和实用性。我们的案例研究表明，全球生物多样性模式可以通过将古环境重建与生态进化过程相结合来现实地建模，从而从模式描述转向模式再现[35]。然而，在我们的案例研究中，我们只执行了几个常设LDG假设[20，34]。多种宏观生态学和宏观革命假设仍有待检验，包括热带地区比其他地区（165）更强的生物相互作用的作用，以及与经验更丰富的生物多样性模式[20]相比。考虑到多种额外的生物多样性模式，将允许更有力的模型选择。除了全球LDG个案研究外，我们建议进行额外的个案研究（S2注，S15图），说明如何将第3代用于区域和理论研究，例如研究岛屿本体论对生物多样性时间动力学的影响[41，166]。此外，与编程代码相关的插图作为 R 包的晕影提供，这将支持 gen3sis 的广泛应用。总之，我们的例子说明了第3代提供的巨大探索潜力，预示着我们理解经验生物多样性模式的未来进展。
Gen3sis可能是探索标志性生物多样性模式的宝贵工具，其基本机制在很大程度上仍在调查中[167]。例如，虽然我们知道山区是生物多样性的热点[56，168]，但山地动力学和生物多样性之间的因果联系仍然鲜为人知[169]。将基因3与原生和侵蚀模型耦合，可以揭示山地建筑和相关表面过程在生物多样性形成中的作用。更笼统地，板块构造和表面过程在生物多样性中产生地形复杂性的潜在作用正在成为地球科学的热门研究课题[73]。同样，海洋生态系统中与沿海珊瑚礁（特别是珊瑚礁）相关的物种比中上层环境（170个）多得多。虽然预计包括板块构造[171]在内的地理特征和生态过程相互作用形成海洋多样性，但过程优势和相互作用的组合仍在调查中[172]。利用第3代古环境重建，可以研究生态和进化过程在塑造全球海洋生物多样性方面的互动效应，随着关于古环境重建的更密集和更准确的数据[121]，结果的精确性也随之提高[ 121]。Gen3sis可以进一步支持生物过程的研究，并可用于改善我们对温度和生物多样性之间联系的理解。例如，有人假设温度影响多样化[63]，但机制及其后果仍在讨论[173]。利用第3代，可以探索温度和生物多样性之间的多种因果途径，对过去的研究提供了对物种对持续气候变化的反应的见解[174]。最后，基因3不仅可用于探索物种多样性，还可用于探索特定的遗传结构，从而探索这些多样性水平之间的对应关系[175]。医学论文发表-
结论
在这里，我们介绍了第3代，一个模块化的模拟引擎，能够探索生态和进化过程的后果，并反馈空间宏观生态进化生物多样性动态的出现。这种建模方法与其他计算机模型相似，这些模型在其他领域取得了重大进展，如气候学[154]、宇宙学[155]和保存[156]。我们通过比较2个景观中3种替代机制产生LDG的能力，同时考虑其他全球生物多样性模式，展示了第3代的多功能性和实用性。除LDG外，生物多样性起源边界涉及[16]（一） 量化物种化、灭绝和分散事件[119]：（二） 探索适应性利基进化[23，39];和（三）调查多重多样性依赖和承载能力机制[21，115，116]。进一步的可能性可能包括（四）研究年龄依赖物种和灭绝模式背后的机制[106，112，176]：（五） 探索陆地和水生生态系统之间的对比[16];和（六）计算气候和地质动力学造成的不确定性（例如，[22，23，26，38，43]）。Gen3sis可以支持这些研究前沿，作为正式化和研究与生物多样性起源有关的现有理论、根据数据测试新假设以及预测未来生物多样性轨迹的一般工具（表4）。Gen3sis 作为研发包公开提供，有可能促进跨学科生物多样性研究，并促进我们对生物多样性的数字理解。我们呼吁围绕这一类生态进化模拟模型，建立一个生态学家、生物学家、数学家、地质学家、气候学家和其他领域的科学家组成的社区，以解开塑造地球生物多样性的过程。
支持信息
重建动态景观L1（即世界65马）与用于主要案例研究的环境值。
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S1 动画。重建动态景观L1（即世界65马）与用于主要案例研究的环境值。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s001
（MP4）
S2动画。重建动态景观L2（即世界65马）与用于主要案例研究的环境值。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s002
（MP4）
S3 动画。理论动态景观（即理论岛）与用于补充案例研究的环境值。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s003
（MP4）
S4 动画。动态模拟生物多样性模式（即M5 L1世界从65马至今）。
地图显示了α多样性，顶部和右图分别显示了经度和纬度的丰富度。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s004
（MP4）
每次步骤的背离增加d我与假设温度独立发散的模型 （A） M1、M2、M4 和 M5 的孤立人群的正常占用利基和假设温度依赖性背离的 （B） M3 不同，其中背离与 3 种不同温度的实现温度平均值相关d权力值。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s005
（PDF）
S2 无花果。在Weibull分布中探索的分散参数的无轴概率密度函数，其形状?为1、2、5和5，Ψ为550、650、750和850。
在S2数据中提供的数据为 https://zenodo.org/record/5006413。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s006
（PDF）
基于 Pearson 与最佳观测（即 cor > 0.4） 和 （B） 与 BIC 量化的绩效相关性，对所选模拟的相同探索参数（即发散阈值和分散度）进行内核密度估计的模型（即 M1、M2、M3、M3、M4 和 M5） 。从参数空间中省略的值是模拟，生成不可接受的最佳 Pearson 与经验数据（r ≤ 0.4）、太多物种（>35，000）或弱富度梯度（最小和最大α富度之间的<20 种）。在S3数据中提供的数据https://zenodo.org/record/5006413。BIC，贝叶斯信息标准。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s007
（PDF）
模型的汇总统计数据适合与 （A） 每个纬度标准化平均物种数量 （LDG） 的标准化平均物种数量相关的经验数据（A）曲线），（B）空间α多样性的皮尔逊相关性，以及（C）通过时间曲线（nLTT）的血统之间的确切差异。在S2数据中提供的数据为 https://zenodo.org/record/5006413。nLTT，虽然时间正常化的血统。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s008
（PDF）
标准化平均物种数每个纬度（LDG）曲线）用于经验数据（即陆地哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物）和模型（A）M1、（B） M2、（C）M3、（D）M4和（E）M5的最佳匹配模拟。在https://zenodo.org/record/5006413提供的S4数据中提供的数据。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s009
（PDF）
模拟标准化平均物种数（LDG）之间皮尔逊相关性频率曲线）对最佳匹配经验LDG曲线对于模型 （A） M1、（B） M2、（C） M3、（D） M4 和 （E） M5 的每个动态景观 L1（蓝色）和 L2（粉红色）。M4 和 M5 型号是唯一产生相关性>0.5 的型号。在S3数据中提供的数据https://zenodo.org/record/5006413。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s010
（PDF）
S7 无花果。网格单元格大小对 M2 L1 模拟的影响。
（A） 网格单元、LDG 坡度和其他汇总统计的相关性。（B） 模拟LDG坡度和网格单元大小，显示出空间分辨率对LDG斜率的显著影响。在S5数据中提供的数据为 https://zenodo.org/record/5006413。CPU， x;LDG，相对多样性梯度。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s011
（PDF）
S8 无花果。模拟规范化LDG坡度（直方图）的频率，4个主要组（虚报灰线）和验收范围（红线）的实证LDG。
型号 （A） M1、（B） M2、（C） M3、（D） M4 和 （E） M5 的频率，每个视图（即 L1 和 L2）的总频率和频率受到歧视。在S3数据中提供的数据https://zenodo.org/record/5006413。LDG，相对多样性梯度。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s012
（PDF）
（A） 选定的模拟、（B） 陆地哺乳动物、（C） 鸟类、（D） 两栖动物和（E） 爬行动物的规范化丰富度，与 Pearson 相关值用于模拟数据和实证数据之间的比较。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s013
（PDF）
S10 无花果。平均绝对进化事件（即物种化和灭绝）为每1 myr的前7个最佳匹配当前空间α生物多样性模拟每个模型有和没有环境动力学。
在https://zenodo.org/record/5006413提供的S6数据中提供的数据。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s014
（PDF）
S11 无花果。对于每个模型（无论有没有环境动态）的当前空间α-生物多样性模拟中，每 1 个最匹配的当前空间α-生物多样性模拟的标准化规格事件。
在 https://zenodo.org/record/5006413 提供的 S6 数据中提供的数据。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s015
（PDF）
S12 无花果。对于每个模型（无论有没有环境动态）的当前空间α-生物多样性模拟中，每 1 个最匹配的当前空间α-生物多样性模拟中，每 1 个最匹配的 1 个 myr 的标准化灭绝事件。
在https://zenodo.org/record/5006413提供的S6数据中提供的数据。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s016
（PDF）
没有深层环境动力学 （A） M0 L1.0、（B） M0 L2.0、（C） M1 L1.0、（D） M1 L2.0、（E） M2 L1.0 和 （F） M2 L2.0 的所有模型参数和新兴模式的相关性。新兴模式：（一） 植物学β是植物遗传树不平衡统计，以最大化β分裂模型中的可能性为值衡量：（二）范围量为0.95%，是物种范围分布的95%量子值：（三） LDG% 损失是物种丰富性线性回归的斜率：（四） 丰富 r 是模拟和经验α多样性之间最高的皮尔逊相关性;（v） nLT差异是模拟曲线和实证 nLTT 曲线之间的最低差：和 （六） LDG 曲线 r 是模拟和经验标准化平均物种数（每个纬度）之间最高的皮尔逊相关性。在S3数据中提供的数据https://zenodo.org/record/5006413。LDG，相对论多样性梯度;nLTT，虽然时间正常化的血统。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s017
（PDF）
考虑到深时间环境动态 （A） M0 L1、（B） M0 L2、（C） M1 L1、（D） M1 L2、（E） M2 L1 和 （F） M2，所有模型和景观的模型参数和 3 种新兴模式的相关性。新兴模式：（一） 植物学β是植物遗传树不平衡统计，以最大化β分裂模型中的可能性为值衡量：（二）范围量为0.95%，是物种范围分布的95%量子值：（三） LDG% 损失是物种丰富性线性回归的斜率：（四） 丰富 r 是模拟和经验α多样性之间最高的皮尔逊相关性;（v） nLT差异是模拟曲线和实证 nLTT 曲线之间的最低差：和 （六） LDG 曲线 r 是模拟和经验标准化平均物种数（每个纬度）之间最高的皮尔逊相关性。在S3数据中提供的数据https://zenodo.org/record/5006413。LDG，相对论多样性梯度;nLTT，虽然时间正常化的血统。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s018
（PDF）
岛屿案例研究结果显示（A） 景观大小和环境动态，以及（B） 3 项实验的结果（即与时间环境变化相比，较低、相等和更高的特征演变）。（B） 中的时间系列显示了理论海洋岛屿的 γ丰富性（日志10尺度），遵循岛屿的地貌动态。厚线表示复制的平均值，而细线表示 SD 信封（每个特征进化速率场景为n = 30）。穿过整个地块的破折号灰色垂直栏杆表示该岛达到最大尺寸的时期。在S7数据中提供的数据为 https://zenodo.org/record/5006413。医学论文发表-
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s019
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S1 注释。全球案例研究：在塞诺佐克出现LDG。
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s020
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S2 注释。岛屿案例研究：特征进化是否影响生物多样性动态？
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s021
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https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001340.s022
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确认
我们感谢塞缪尔·比克尔和亚历克斯·斯凯尔斯对这份手稿和包裹的详尽评论。我们感谢卡米尔·阿尔布伊、查尔斯·桑塔纳、莱迪安·博施曼、威廉明·巴赫、托马斯·凯金、弗卢林·勒格、维克多·布桑格、康纳·沃尔多克以及所有SELDiG工作组参与者在模型开发过程中的深刻反馈。我们感谢 WSL 和苏黎世 ETH 的支持和基础设施，包括访问高性能计算设施。
引用
00001. 1.达尔文 C.关于物种的起源，通过自然选择，或保存青睐的种族在争取生命的斗争。伦敦：约翰·默里;1859.
00002. 2.库夫鲁尔 Tlp、 道比 G 、 布拉赫 - 奥弗加德 A 、 德布劳韦五世、德森 S 、 德罗伊萨特 V 等人。构造、气候和热带非洲陆地动植物的多样化。比奥尔牧师坎布菲洛斯袜队 2020.Epub 2020/09/15.下午：32924323
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00003. 3.佩利西尔 L， 海因 C， 罗赛尔 Df， 阿尔布伊 C.板块构造是全球地方性丰富的热点吗？比奥·林恩·索克 2017;123 （1）：247-61.
· 查看文章
· 谷歌学者
00004. 4.加斯顿KJ。生物多样性的全球模式。自然界。2000;405(6783):220–7.pmid：10821282
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00005. 5.杰茨 W， 托马斯 Gh， 乔伊 Jb， 哈特曼 K， 摩尔人 Ao 。鸟类在空间和时间上的全球多样性。自然界。2012;491(7424):444–8.Epub 2012/11/06.下午：23123857
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00006. 6.米特尔巴赫 Gg， 舍姆斯克 Dw， 康奈尔 Hv， 艾伦 Ap， 布朗 Jm， 布什 Mb， 等等。进化和相对多样性梯度：物种化、灭绝和生物地理学。埃科尔·莱特2007;10(4):315–31.pmid：17355570
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00007. 7.精细的PVA。物种多样性地理变化的生态和进化驱动因素。安努·埃沃尔·埃沃尔·西斯特牧师，2015年;46（1）：369-92。
· 查看文章
· 谷歌学者
00008. 8.阿夫 · 洪堡， 邦普兰 A. 伊登祖 · 艾纳地理德普夫兰森 · 内姆 · 纳图尔格梅德 · 德 · 特罗彭伦德， 奥夫 · 贝奥巴赫通根 · 乌德 · 梅松根 · 格格伦德。蒂宾根：科塔F.G.;等：1807. 下午2时，第182页
· 查看文章
· 谷歌学者
00009. 9.华莱士 AR. 热带性质， 和其他散文。伦敦：麦克米伦和公司;1828K
00010. 10.哈钦森通用电气。向圣罗萨利亚致敬， 或者为什么有这么多种类的动物？上午 1959：93 （870）： 145–59.
· 查看文章
· 谷歌学者
00011. 11.麦克阿瑟 R， 威尔逊 E.岛屿生物地理学理论。新泽西州普林斯顿：普林斯顿联合出版社：1967.
00012. 12.皮安卡 ER. 凸起、沙漠蜥蜴和空间异质性。生态学。1966;47(6):1055–9.
· 查看文章
· 谷歌学者
00013. 13.威利格 MR， 考夫曼 DM， 史蒂文斯 Rd. 生物多样性的相对梯度： 模式， 过程， 规模和合成。安努·埃沃尔·埃沃尔·西斯特牧师 2003：34 （1）：273-309.
· 查看文章
· 谷歌学者
00014. 14.舍姆斯克 DW， 米特尔巴赫 Gg 。"物种多样性的梯度"：对皮安卡1966年文章的反思和展望。Am Nat. 2017;189 （6）：599–603.Epub 2017/05/18.pmid：28514625
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00015. 15.麦克阿瑟 · 赫物种多样性的模式。生物修订版 1965：40 （4）：510–33.
· 查看文章
· 谷歌学者
00016. 16.本顿 MJ.生物多样性的起源。2016年，14年（11）：e2000724。下午：27806048
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00017. 17.莫隆 H， 帕森斯 Tl， 普洛特金 Jb 。调和分子植物学与化石记录。2011年纳塔尔·阿卡德·西，108（39）：16327-32。Epub 2011/09/21。pmid：21930899
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00018. 18.菲尔德 R， 霍金斯巴， 康奈尔 Hv， 柯里 Dj， 迪尼兹 - 菲略贾夫， 盖根 J - f， 等等。跨尺度的空间物种丰富度梯度：元分析。J 比奥格格2009;36(1):132–47.
· 查看文章
· 谷歌学者
00019. 19.桑德尔 B， 阿格 L， 达尔斯加德 B， 戴维斯 Rg， 加斯顿 Kj， 萨瑟兰 Wj， 等等。晚期第四纪气候变化速度对物种内在主义的影响。科学。2011;334(6056):660–4.pmid：21979937
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00020. 20.庞塔普 M， 邦内费尔德 L， 卡布拉尔 Js， 埃蒂安 Rs， 弗里茨萨， 吉莱斯皮 R， 等等。相对多样性梯度：通过机械化生态进化模型进行新颖的理解。趋势埃沃尔。2019;34(3):211–23.下午：30591209
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00021. 21.埃蒂安 · Rs、 卡布拉尔 Js 、哈根 O 、哈蒂格 F 、赫尔伯特 · 阿、佩利西尔 L 等人。相对多样性梯度的最小模型表明生态极限具有主导作用。上午 2019;194 （5）：E122– E33.Epub 2019/10/16。pmid：31613672
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00022. 22.索普 · 埃、 迈尔斯 · 塞、汤森 · 彼得森 A、索伯龙 J 、辛格拉耶 J 、巴尔德斯 P 等人。时空气候变化促成了相对多样性梯度。纳特 · 埃科尔 · 埃沃尔2019;3(10):1419–29.Epub 2019/09/11.pmid：31501506医学论文发表-
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00023. 23.兰赫尔 · 特夫、爱德华兹 · 努尔、霍尔登 · 普布、迪尼兹 - 菲略 · 贾夫、高斯林 · 乌德、科埃略 · 姆特普等人。生物多样性的生态和演变建模：生物地理摇篮、博物馆和坟墓。科学。2018：361 （6399）：eaar5452。pmid：30026200
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00024. 24.多贝利M，迪克曼美国沿环境梯度进行标谱。自然界。2003;421(6920):259–64.pmid：12529641
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00025. 25.格林五世、雷维拉 E、伯杰 U 、耶尔奇 F 、穆伊伊 Wm、铁路后卫 Sf 等。基于代理的复杂系统的模式导向建模：生态学的教训。科学。2005;310(5750):987–91.pmid：16284171
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00026. 26.勒普里尔 F、 德斯科姆斯 P， 加博里奥 T， 考曼 Pf， 帕拉维西尼 V， 库尔比基 M， 等等。板块构造驱动热带珊瑚礁生物多样性动力学。纳特公社2016;7:11461.pmid：27151103
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00027. 27.杜普蒂 A， 马索尔 F.经验主义者关于分散进化的理论预测指南。界面焦点。2013;3(6):20130028.Epub 2014/02/12.pmid：24516715
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00028. 28.凯勒一世，西豪森O.热适应和生态物种化。2012年，21年（4）：782-99。Epub 2011/12/21。下午：22182048
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00029. 29.城市麦克物种在自然景观中相互作用的演变。埃科尔·莱特2011;14(7):723–32.Epub 2011/05/28.pmid：21615660
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00030. 30.米特尔巴赫 Gg， 舍姆斯克 Dw 。关于社区集群的生态和进化观点。趋势生态埃沃尔。2015;30(5):241–7.Epub 2015/03/26.pmid：25804867
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00031. 31.施卢特 D， 彭内尔 Mw 。物种梯度和生物多样性的分布。自然界。2017;546(7656):48–55.pmid：28569797
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00032. 32.马丁别墅 P， 伊达尔戈 J， 鲁比奥德卡萨斯 R， 穆尼奥斯马。物种丰富社区快速现象多样化的生态进化模型。2016年，12（10）：e1005139。pmid：27736874
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00033. 33.莱丁格 L， 卡布拉尔 J. 岛屿上的生物多样性动态： 明确考虑机械模型的因果关系。多样性。2017;9(3).pmid：29551950
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00034. 34.庞塔普 M， 温斯 Jj 。沿环境梯度物种丰富模式的起源：根据时间、多样化率和承载能力统一解释。J 比奥格格2017;44(4):722–35.
· 查看文章
· 谷歌学者
00035. 35.戈泰利 Nj， 安德森 Mj， 阿里塔 Ht， 赵 A， 科尔韦尔 Rk， 康诺利 Sr， 等等。物种丰富性的模式和原因：宏观生态学的一般模拟模型。埃科尔·莱特2009;12(9):873–86.pmid：19702748
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00036. 36.卡布拉尔 JS、瓦伦特 L、哈蒂格 F. 宏观生态学和生物地理学机械模拟模型：最先进的和前景。生态学。2017;40(2):267–80.
· 查看文章
· 谷歌学者
00037. 37.康诺利 Sr， 基思萨， 科尔韦尔 Rk， 拉赫贝克 C. 过程， 机制和宏观生态学建模。趋势埃沃尔。2017;32(11):835–44.pmid：28919203
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00038. 38.索普 · 埃、 乔 H 、唐纳迪厄 Y 、法恩斯沃思 A 、肯尼迪 - 阿瑟 · 阿特、拉丹特 J - b 等人。在奥尔多维奇和切诺佐克冰川期间的灭绝强度解释为冷却和古地理学。纳特· 吉奥西2020;13(1):65–70.
· 查看文章
· 谷歌学者
00039. 39.索普 · 埃、 迈尔斯 · 塞、彼得森 · 阿特、索伯伦 J 、辛格拉耶 J 、巴尔德斯 P 等人。气候空间模式预测的范围大小和利基宽度的非随机定向梯度。全球生态生物地球。2019;28(7):928–42.
· 查看文章
· 谷歌学者
00040. 40.斯克尔斯A，卡迪略M.从当代生物多样性数据重建物种的地理。上午 2019;193 （2）：240–55.Epub 2019/02/06。pmid：30720363
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00041. 41.卡布拉尔 Js、 威根德 K、 克雷夫特 H. 生态、进化和环境过程之间的相互作用揭示了岛屿植物多样性的复杂动态。J 比奥格格2019.
· 查看文章
· 谷歌学者
00042. 42.卡布拉尔 Js， 惠特克 Rj， 威根德 K， 克雷夫特 H， 艾默生 B. 评估预测的孤立效应从岛屿生物地理学的一般动态模型与植物的生态进化模型。J 比奥格格2019.
· 查看文章
· 谷歌学者
00043. 43.多纳蒂 · 格法、帕拉维西尼五世、莱普里尔 F 、哈根 O 、加博里奥 T 、海因 C 等人。基于过程的模型支持热带珊瑚礁鱼类组合中物种特征的分散性和流行性之间的关联。生态学。2019;42(12):2095–106.
· 查看文章
· 谷歌学者
00044. 44.德斯科姆斯 P， 加博里奥 T， 阿尔布伊 C， 海因 C， 勒普瑞尔 F， 佩利西尔 L. 将物种多样化与古环境变化联系起来： 基于过程的建模方法。全球生态生物地球。2018;27(2):233–44.
· 查看文章
· 谷歌学者
00045. 45.乔 H， 索普 Ee， 索伯龙 J， 彼得森 At， 迈尔斯 Ce 。尼奇广度和分散能力对宏观革命模式的影响。Am Nat. 2016;188 （2）： 149–62.Epub 2016/07/16。下午：27420781
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00046. 46.庞塔普 M， 布伦斯特伦 \， 佩奇 OL， Poisot T. 推断社区组装过程从宏观模式使用动态生态进化模型和近似贝叶斯计算 （ABC）.方法埃沃尔。2019;10(4):450–60.
· 查看文章
· 谷歌学者
00047. 47.加博里奥T，阿尔布伊C，德斯科姆斯P，穆约特D，佩利西耶L，Leprieur F.生态约束加上深时间栖息地动态预测了珊瑚礁鱼类的相对多样性梯度。Proc R Soc B 比奥尔科学 2019;286 （1911）： 20191506.Epub 2019/09/19.pmid：31530148
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00048. 48.Sukumaran J， 经济 EP， 莱西诺尔斯 L. 机器学习生物地理过程从生物模式： 一个新的特质依赖分散和多样化模型与模型选择模拟训练的歧视分析.Syst 生物 2016;65 （3）： 525–45.Epub 2015/12/31.pmid：26715585医学论文发表-
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00049. 49.库比施 A， 霍尔特 Rd， 波切克 H - j， 弗龙霍夫 Ea 。我在哪里，为什么？综合范围生物学和分散的生态进化动力学。奥科斯2014;123(1):5–22.
· 查看文章
· 谷歌学者
00050. 50.皮戈特AL，菲利莫尔AB，欧文斯IP，奥姆CD。地理物种形成的植物遗传树的形状和时间动力学。Syst 生物 2010;59 （6）：660–73.Epub 2010/10/19.pmid：20952757
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00051. 51.兰赫尔·蒂亚戈·费尔南多·LVB、迪尼兹-菲略·何塞·亚历山大F、科尔韦尔·罗伯特·物种丰富性和进化尼奇动力学：空间模式-定向模拟实验。Am Nat. 2007;170 （4）： 602–16.pmid：17891738
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00052. 52.兰赫尔 · 特夫夫布 · 迪尼兹 - 菲略 · 贾夫解释环境梯度和几何约束下物种丰富性的空间模式的进化耐受性模型。生态学。2005;28(2):253–63.
· 查看文章
· 谷歌学者
00053. 53.库利纳 A， 范登伯格一， 埃文斯 S， 桑切斯 - 托贾尔 A. 生态学中代码可用性低：呼吁采取紧急行动。 普洛斯·比奥尔 2020;18 （7）：e3000763。Epub 2020/07/30。下午：32722681
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00054. 54.穆尼佩拉库尔 R， 贝尔图佐 E， 里纳尔多 A， 罗德里格斯 - 伊图尔贝一。 在不断变化的河流网络中不断发展的生物多样性模式。J 理论生物 2019;462：418–24.Epub 2018/11/30。下午：30496747
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00055. 55.Jüks M， Pürtel M. 海洋群岛的植物多样性：由基于代理的计算机模拟模拟的逼真的模式。生态学。2018;42(4):740–54.
· 查看文章
· 谷歌学者
00056. 56.哈根 O， 瓦特劳斯 L， 阿尔布伊 C， 布朗 A， 勒格 F， 安斯坦 Re， 等等。北半球的山地建筑、气候冷却和丰富的适应寒冷植物。J 比奥格格2019.
· 查看文章
· 谷歌学者
00057. 57.徐 X 、 昆特纳 M 、 刘 F 、 陈 J 、 李 D. 江山的形成推动东亚大陆原始分割蜘蛛的多样化。J 比奥格格2018.
· 查看文章
· 谷歌学者
00058. 58.菲切托拉 Gf， 马泽尔 F， 特惠勒 W. 动物地理边界的全球决定因素。纳特 · 埃科尔 · 埃沃尔2017;1:0089.pmid：28812660
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00059. 59.温斯 · 杰， 多诺休 · 姆杰历史生物地理学、生态学和物种丰富。趋势埃沃尔。2004;19(12):639–44.pmid：16701326
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00060. 60.温斯 Jj， 格雷厄姆 · 尼奇保守主义： 融合进化论、生态学和保护生物学。安努·埃沃尔·埃沃尔·西斯特牧师 2005：36 （1）：519-39.
· 查看文章
· 谷歌学者
00061. 61.菲舍尔股份公司有机多样性的相对变化。演化。1960;14(1):64–81.
· 查看文章
· 谷歌学者
00062. 62.斯蒂芬斯·帕特里克·R.，温斯·约翰·J.解释物种丰富性从大陆到社区：在埃米迪德海龟的物种物种时间效应。上午 2003：161 （1）： 112–28.pmid：12650466
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00063. 63.艾伦·阿普，吉洛利·肯尼迪，萨维奇·VM，布朗·杰温度对遗传发散和斑点率的动能影响。2006年纳塔尔·阿卡德·西，103（24）：9130–5。pmid：16754845
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00064. 64.罗得K.拉蒂图在物种多样性中的梯度：寻找主要原因。奥科斯1992:514–27.
· 查看文章
· 谷歌学者
00065. 65.麦克阿瑟 · 赫， 威尔逊 · 欧岛屿动物地理学的平衡理论。演化。1963;17(4):373–87.
· 查看文章
· 谷歌学者
00066. 66.罗森茨韦格ML.空间和时间的物种多样性：剑桥大学出版社：1995.
00067. 67.R 核心团队。R：统计计算的语言和环境。在： 计算 Rffs， 编辑器.奥地利维也纳;2020.
00068. 68.博塞迪 G， 帕尔默 Scf， 马尔乔 A - k， 祖雷尔 D， 瓦茨 K， 特拉维斯 Jmj 。Rangeshifter 2.0：一个扩展和增强的平台，用于模拟空间生态进化动力学和物种对环境变化的反应。比奥西夫2020.
· 查看文章
· 谷歌学者
00069. 69.泰洛 Js， 史蒂文斯 Rd 。随机地理演化能否重现宏观生态丰富性与环境相关性？全球生态生物地球。2012;21(2):212–23.
· 查看文章
· 谷歌学者
00070. 70.比万德 · Rs.用于表示和处理空间数据的 R 生态系统的进展。J 吉格尔 · 西斯特， 2020 年。
· 查看文章
· 谷歌学者
00071. 71.威尔逊 G， 阿鲁利亚达， 布朗 Ct， 崔红 Np， 戴维斯 M， 盖伊 Rt， 等等。科学计算的最佳实践。2014年，12（1）：e1001745。pmid：24415924
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00072. 72.阿尔扎特 A， 詹森 T， 邦特 D， 罗辛德尔 J， 艾蒂安 Rs， 贝尔梅克 J。一个简单的空间明确中性模型解释了珊瑚礁鱼的范围大小分布。全球生态生物地球。2019;28(7):875–90.
· 查看文章
· 谷歌学者
00073. 73.萨勒斯 T， 雷 P， 贝尔图佐 E. 测绘景观连接作为构造和气候强迫下物种丰富性的驱动因素。地球冲浪丁。2019;7(4):895–910.
· 查看文章
· 谷歌学者
00074. 74.吉曾丹纳 J， 贝尔图佐 E， 帕塞托 D， 吉桑 A， 里纳尔多 A.由温度升高驱动的虚拟山地物种灭绝和范围动态的极简主义模型。一号2019：14 （3）：e0213775.Epub 2019/03/19。pmid：30883574
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00075. 75.范埃滕 J. R 包要点： 地理网格上的距离和路线。J 统计软。2017;76(13).
· 查看文章
· 谷歌学者
00076. 76.多布赞斯基T.遗传学和物种的起源。雷普尔 .埃德.纽约：哥伦比亚大学出版社：1982. 364 S.下午 https://doi.org/10.1126/science.216.4548.844：17819147
00077. 77.斯坦利 SM. 人口规模、灭绝和物种化：新基因比瓦尔维亚的裂变效应。古生物学。1986;12(1):89–110.
· 查看文章
· 谷歌学者
00078. 78.威斯女士， 波蒂埃 J， 基斯林 Wd， 佩利西尔 L， 莱诺尔 J， 达姆加德 Cf， 等等。生物相互作用在塑造物种分布和实现组合方面的作用：对物种分布建模的影响。比奥·雷夫·坎布·菲洛斯·索克 2013;88 （1）：15-30.pmid：22686347
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00079. 79.庞塔普 M， 佩奇 · 奥尔生态机会和捕食者-猎物相互作用：将生态进化过程和适应性辐射的多样化联系起来。中国R公司B生物科学.2018：285（1874）。Epub 2018/03/09。pmid：29514970
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00080. 80.佩利西尔 L， 德斯科姆斯 P， 哈根 O， 查曼德里尔 L， 格劳瑟 G， 克贡特伊尔 A， 等等。生长-竞争-食草动物抵抗权衡和高山植物群落对气候变化的反应。丰特生态 2018;32 （7）： 1693–703.
· 查看文章
· 谷歌学者
00081. 81.佩利西尔 L. 稳定性和竞争分散权衡作为物种化和生物多样性梯度的驱动因素。前埃沃尔·2015;3.
· 查看文章
· 谷歌学者
00082. 82.朗斯 O.像滚石一样感觉如何？关于分散进化的十个问题。安努·埃沃尔·埃沃尔·西斯特牧师 2007：38 （1）：231-53.
· 查看文章
· 谷歌学者
00083. 83.斯特根 Jc， 恩奎斯特 Bj， 费里尔 R. 推进生物多样性代谢理论。埃科尔·莱特2009;12(10):1001–15.pmid：19747180
· 查看文章
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00084. 84.吉洛利JF，艾伦AP，西GB，布朗JH。DNA进化的速度：身体大小和温度对分子时钟的影响。纳塔尔·阿卡德·西·美国2005年：102（1）：140-5。pmid：15618408
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00085. 85.奥塔 T.分子进化的近中性理论。安努·埃科尔·西斯特牧师，1992年;23（1）：263-86。
· 查看文章
· 谷歌学者
00086. 86.费尔森斯坦 J. 从连续字符中对进化树的最大可能性估计。我是J·胡姆·吉纳特1973;25(5):471.pmid：4741844
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00087. 87.汉森 · 特夫稳定选择和适应的比较分析。演化。1997;51(5):1341–51.pmid：28568616
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· 谷歌学者
00088. 88.麦克阿瑟 R， 莱文斯 R.共同存在的物种的相似性、趋同性和差异性有限。上午1967：101（921）：377-85。
· 查看文章
· 谷歌学者
00089. 89.卡布拉尔 Js， 克雷夫特 H， 希金斯 S. 链接生态利基， 社区生态和生物地理学： 从机械利基模型的见解。J 比奥格格2012;39(12):2212–24.
· 查看文章
· 谷歌学者
00090. 90.Grim V， 铁路背 Sf. 模式导向模型： 预测系统生态学的 "多范围" 。菲洛斯 T R Soc B. 2012;367 （1586）： 298–310.Epub 2011/12/07。pmid：22144392
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· 谷歌学者
00091. 91.莱温R.生物学家不同意大胆地签署自然。科学。1989;244(4904):527–9.pmid：17769394
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00092. 92.劳顿 Jh.生态学有一般规律吗？奥科斯1999;84(2):177–92.
· 查看文章
· 谷歌学者
00093. 93.斯文森 Ng， 安格拉达 - 科尔德罗 P， 巴罗内贾。决定性热带树群落的周转：来自沿高程梯度功能β多样性模式的证据。Proc R Soc B 比奥尔科学. 2011：278 （1707）： 877–84.Epub 2010/09/24.pmid：20861048
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00094. 94.安德森MJ，克里斯托，大通JM，维伦德M，伊努耶BD，弗里斯通AL等。导航测试版多样性的多种含义：实践生态学家的路线图。埃科尔·莱特2011;14(1):19–28.Epub 2010/11/13.pmid：21070562
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00095. 95.霍尔特 Bg， 莱萨德 J - p， 博雷加德 Mk， 弗里茨萨， 阿拉乔 Mb， 迪米特罗夫 D， 等等。世界华莱士动物园地理区域的更新。科学。2013;339(6115):74–8.pmid：23258408
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· 谷歌学者
00096. 96.钱 H， 里克莱夫斯 Re， 白色 Ps. 东亚和北美东部温带植物血管病菌的测试版多样性。埃科尔·莱特2005;8(1):15–22.
· 查看文章
· 谷歌学者
00097. 97.酒吧上 Ym， 菲利普斯 R， 米洛 R.地球上的生物量分布。纳塔尔·阿卡德·西普罗克 2018;115 （25）：6506–11.Epub 2018/05/23.pmid：29784790
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00098. 98.布朗 Jh.关于物种丰度和分布之间的关系。上午 1984：124 （2）：255–79.
· 查看文章
· 谷歌学者
00099. 99.加斯顿KJ。物种范围分布：模式、机制和影响。趋势埃沃尔。1996;11(5):197–201.下午：21237808
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00100. 100.戈麦斯-罗德里格斯 C， 巴塞尔加 A， 温斯 JJ.多样化率是否与气候利基宽度有关？全球生态生物地球。2015;24(4):383–95.
· 查看文章
· 谷歌学者
00101. 101.拉曼纳 C， 金发 B， 小提琴 C， 卡夫 Nj， 桑德尔 B， 西莫娃一世， 等等。功能特征空间和相对多样性梯度。2014年纳塔尔·阿卡德·西，111（38）：13745-50。Epub 2014/09/17.pmid：25225365
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· 谷歌学者
00102. 102.罗兰 J， 萨拉明 N. 尼奇宽度影响脊椎动物多样化。全球生态生物地球。2016;25(10):1252–63.
· 查看文章
· 谷歌学者
00103. 103.莫隆 H. 植物学方法，研究多样化。埃科尔·莱特2014;17(4):508–25.Epub 2014/02/19.pmid：24533923
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00104. 104.西尔维斯特罗 D， 沃诺克 Rcm， 加夫柳什金娜 A， 斯塔德勒 T. 缩小古生物学和新陈物种化和灭绝率估计之间的差距。纳特公社2018;9(1):5237.Epub 2018/12/12.下午：30532040
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· 谷歌学者
00105. 105.斯塔德勒 T. 哺乳动物植物学揭示了最近的多样化率变化。2011年纳塔尔·阿卡德·西，108（15）：6187-92。Epub 2011/03/30.pmid：21444816
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· 谷歌学者
00106. 106.哈根 O， 哈特曼 K， 钢 M， 斯塔德勒 T. 年龄依赖的物种可以解释经验植物学的形状。Syst Biol. 2015;64 （3）： 432–40.pmid：25575504
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· 谷歌学者
00107. 107.芒绍 M、 兰伯特 A、 莫隆 H. 植物学支持生物多样性的不平衡模型。埃科尔·莱特2015;18(4):347–56.Epub 2015/02/26。pmid：25711418
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· 谷歌学者
00108. 108.斯文森 · 吴、埃里克森 · 德尔、米 X 、布尔格 · 纳、福雷罗 - 蒙塔尼亚 J 、格 X 等人。温带和热带树群落的植物遗传学和功能性α和β多样性。生态学。2012：93 （sp8）： S112–S25.
· 查看文章
· 谷歌学者
00109. 109.格雷厄姆 · 查， 好光伏。植物学β多样性：将整个空间的生态和进化过程与时间联系起来。埃科尔·莱特2008;11(12):1265–77.Epub 2008/12/03。pmid：19046358
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· 谷歌学者
00110. 110.莫隆 H， 施维尔克 Dw， 布莱恩特贾， 马奎特帕， 雷贝洛股份公司， 陶斯 C， 等等。植物遗传多样性的空间模式。埃科尔·莱特2011;14(2):141–9.Epub 2010/12/21。pmid：21166972
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00111. 111.佩奇 · 奥尔， 加斯顿 · Kj功能多样性：回归基础，向前看。埃科尔·莱特2006;9(6):741–58.Epub 2006/05/19.pmid：16706917
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00112. 112.西尔维斯特罗 D、 卡斯蒂格里昂 S、 蒙达纳罗 A、 塞里奥 C、 梅尔乔纳 M、 皮拉斯 P 等人。在年龄依赖的灭绝中，有4.5亿年的纬度梯度。埃科尔·莱特2020;23(3):439–46.Epub 2019/12/20.pmid：31854097
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00113. 113.伊吉亚 J， 塔南察普 · 阿杰血管异常在热带地区降温。埃科尔·莱特2020;23(4):692–700.Epub 2020/02/12.pmid：32043734
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00114. 114.蒂滕索尔 Dp， 蠕虫 B 。中性代谢理论的相对生物多样性。全球生态生物地球。2016;25(6):630–41.
· 查看文章
· 谷歌学者
00115. 115.斯托奇 D， 博达尔科娃 E， 奥基 J.更多的个人假设重新审视：社区富足在物种丰富调节中的作用和生产力与多样性的关系。埃科尔·莱特2018;21(6):920–37.Epub 2018/04/17.pmid：29659144
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00116. 116.赫尔伯特啊，斯特根JC物种的丰富性什么时候应该受到能量的限制，我们怎么知道？埃科尔·莱特2014;17(4):401–13.Epub 2014/01/08.pmid：24393362
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00117. 117.艾尔斯 A， 埃罗宁 Jt， 哈根 O， 博宁 - 盖斯 K， 弗里茨萨。气候对路鸟的利基进化的影响取决于古气候重建方法。演化。2021;75(5):1046–60.Epub 2021/03/17。下午：33724456
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00118. 118.基斯林 · 德、艾瑟哈特 · 沃尔、贝克 · Wj 、博尔赫塞纽斯 F 、库夫鲁尔 · 特尔、巴尔斯列夫 H 等人。棕榈树种组合的植物遗传结构上的切诺佐克印记。纳塔尔·阿卡德·西，2012年;109（19）：7379–84。Epub 2012/04/25.pmid：22529387
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00119. 119.佛罗里达州康达明的梅塞格尔阿斯， 高纬度地区古老的热带灭绝导致了纬度多样性梯度。演化。2020. Epub 2020/04/05.pmid：32246727
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00120. 120.Zachos J， 帕加尼 M， 斯隆 L， 托马斯 E， 比卢普斯 K. 趋势， 节奏和畸变在全球气候 65Ma 到现在。科学。2001;292(5517):686–93.pmid：11326091
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· 谷歌学者
00121. 121.斯特劳姆 · 埃奥、盖纳 C 、梅德韦杰夫 S 、尼桑西奥格鲁 · 赫。以北半球海洋门户为重点的全球生动物古生物测量。贡德瓦纳 Res. 2020;86：126–43.
· 查看文章
· 谷歌学者
00122. 122.苏格兰CR，赖特N.帕莱奥马普古生物高程模型（古德姆）为法内罗佐克。2018. 提供自： https://www.earthbyte.org/paleodem-resource-scotese-and-wright-2018.
00123. 123.韦斯特霍尔德 T， 马尔万 N， 德鲁里 Aj， 利布兰德 D， 阿格尼尼 C， 阿纳格诺斯托 E， 等等。过去6600万年来地球气候及其可预测性的天文记录。科学。2020;369(6509):1383–7.pmid：32913105
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00124. 124.张 L ，海 WW ，王 C ，顾 X 。从最新的白鲸到现在的相对温度梯度的演变。地球科学 Rev. 2019;189：147–58.
· 查看文章
· 谷歌学者
00125. 125.霍利斯 Cj， 邓克利琼斯 T， 阿纳格诺斯图 E， 比伊尔 Pk， 克拉姆温克尔 Mj， 崔 Y， 等等。DeepMIP 对 PMIP4 的贡献：选择、汇编和分析最新古世和早期世代气候代理数据的方法，包括 DeepMIP 数据库的 0.1 版本。地理模型开发 2019;12 （7）： 3149–206.
· 查看文章
· 谷歌学者
00126. 126.哈钦森 Dk， 德布尔上午， 考克斯尔 HK， 卡瓦列罗 R， 尼尔森 J， 巴森 M. 气候敏感性和经络推翻循环在晚世使用 GFDL CM2.1.克里姆过去。2018;14(6):789–810.
· 查看文章
· 谷歌学者
00127. 127.埃文斯 D， 萨古 N， 雷内马 W， 棉花 Lj， 穆勒 W， 托德贾， 等等。由耦合同位素-Mg/Ca热计显示的紫外温室气候。纳塔尔·阿卡德·西，2018;115（6）：1174-9。Epub 2018/01/24.pmid：29358374
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00128. 128.克拉姆温克尔 Mj， 胡伯 M， 科肯 Ij， 阿格尼尼 C， 比伊尔 Pk， 博哈蒂 Sm， 等等。在欧西尼的同步热带和极地温度演变。自然界。2018;559(7714):382–6.Epub 2018/07/04。pmid：29967546
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· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00129. 129.西普 Wp， 冯德海特阿斯， 迪克斯特拉哈， 弗莱格尔 S， 道格拉斯 Pmj， 比伊尔 Pk 。海洋网关在长期气候降温中的作用。球状行星变化。2014;119:1–22.
· 查看文章
· 谷歌学者
00130. 130.基廷 - 比顿蒂 Cr， 伊万尼 Lc， 阿菲克 Hp， 道格拉斯 P， 萨姆森 Sd. 温暖， 而不是超级热， 温度在早期的 Eocene 亚热带。地质学。2011;39(8):771–4.
· 查看文章
· 谷歌学者
00131. 131.安南 Jd， 哈格里夫斯 Jc 。在最后的冰川最大温度变化的新的全球重建。克里姆过去。2012;9(1):367–76.
· 查看文章
· 谷歌学者
00132. 132.苏格兰 CR.关于全球气候变化的一些想法：从冰屋到温室的过渡。古马普项目。2015;21:1(2).
· 查看文章
· 谷歌学者
00133. 133.布科特 · 阿杰， 徐 C， 苏格兰人 Cr， 莫利 Rj 。法内罗佐克古气候：气候气候气候指标地图集。美国塔尔萨：经济古生物学家和矿物学家协会（沉积地质学会）：2013.
00134. 134.马可特 Jd， 福克斯 Dl， 尼布尔 Sr. 北美哺乳动物的相对多样性梯度晚期开始。纳塔尔·阿卡德·西·美国有限公司 2016;113 （26）： 7189–94.Epub 2016/06/15.pmid：27298355
· 查看文章
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· 谷歌学者
00135. 135.莱文 SH. 生态系统中的竞争互动。阿姆纳特 1976;110 （976）： 903–10.
· 查看文章
· 谷歌学者
00136. 136.斯托奇 D， 奥基 Jg， 字段 R 。物种丰富性的承载能力。全球生态生物地球。2019;28(10):1519–32.
· 查看文章
· 谷歌学者
00137. 137.库切连科 S， 阿尔布雷希特 D， 萨尔泰利 A. 探索多维空间： 拉丁超立方体和准蒙特卡洛采样技术的比较。阿尔西夫预印 arXiv：150502350.2015.
· 查看文章
· 谷歌学者
00138. 138.哈蒂格F，卡拉布雷斯JM，雷宁B，威根德T，赫斯A.统计推论的随机模拟模型-理论和应用。埃科尔·莱特2011;14(8):816–27.Epub 2011/06/18。下午：21679289
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00139. 139.詹金斯 Cn， 皮姆 Sl， 乔帕 Ln 。全球陆地脊椎动物多样性和保护模式。2013;110（28）：E2602–10。Epub 2013/06/28.pmid：23803854
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00140. 140.世界自然保护联盟。世界自然保护联盟濒危物种红色名单。2020 [引用2020年1月1日]。提供自： http://www.iucnredlist.org
00141. 141.鸟生活国际。数据区鸟生命实习生 2020 [引用 2020 1 月 1 日].提供自： http://datazone.birdlife.org
00142. 142.德斯科姆斯 P， 勒普瑞尔 F， 阿尔布伊 C， 海因 C， 佩利西尔 L. 板块构造的空间印记， 在陆地脊椎动物的丰富性。J 比奥格格2017;44(5):1185–97.
· 查看文章
· 谷歌学者
00143. 143.比宁达 - 埃蒙斯或， 卡迪略 M， 琼斯 Ke， 麦克菲 Rd， 贝克 Rm， 格雷尼耶 R， 等等。当今哺乳动物的延迟崛起。自然界。2007;446(7135):507–12.Epub 2007/03/30.下午：17392779
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00144. 144.库恩茨，摩尔斯A+，托马斯GH。一个简单的多切除解决器的过时的植物。方法埃沃尔。2011;2(5):427–36.
· 查看文章
· 谷歌学者
00145. 145.皮隆拉， 伯布林克 Ft.活性的早期起源和在鳞状爬行动物中多次回归到不透明。埃科尔·莱特2014;17(1):13–21.Epub 2013/08/21.pmid：23953272
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00146. 146.皮龙 RA， 温斯 Jj. 大规模植物学分析揭示了热带两栖动物高度多样性的原因。Proc R Soc B Biol Sci. 2013：280 （1770）： 20131622.Epub 2013/09/13.pmid：24026818
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00147. 147.梅塞格尔阿斯， 安托万 Po， 福奎特 A， 德尔苏克 F， 康达明 Fl， 麦吉尔 B 。新热带作为世界四足动物生物多样性来源的作用。全球生态生物地球。2020;29(9):1565–78.
· 查看文章
· 谷歌学者
00148. 148.拉赫贝克 C， 格雷夫斯 Gr. 对鸟类物种丰富性的模式进行多尺度评估。2001年纳塔尔·阿卡德·西，98年（8）：4534-9。pmid：11296292
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00149. 149.詹森 R， 罗德里格斯 - 卡斯塔内达 G， 哈丁 · 勒。关于相对多样性梯度，多重植物学能说什么？重新审视热带保守主义、热带和多样化率假设。演化。2013;67(6):1741–55.Epub 2013/06/05.pmid：23730766
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00150. 150.威尔 Jt， 施卢特 D.鸟类和哺乳动物最近的物种和灭绝率的相对梯度。科学。2007;315(5818):1574–6.pmid：17363673
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00151. 151.斯派克 · 拉植物时间：使用植物化石测量过去的陆地表面海拔。在： 卡琳娜·霍恩， 艾莉森·佩里戈， 安东尼利 A， 编辑.牛津山脉、气候和生物多样性：威利。牛津：威利;2018. p. 95-109.
00152. 152.阿尔杜斯 DJ .从尤尔到今天，植物性树木的随机模型和描述性统计。统计科学 2001;16 （1）：23–34.
· 查看文章
· 谷歌学者
00153. 153.Janzen T， H?hna S， 埃蒂安 Rs， 帕拉迪斯 E. 近似贝叶斯计算从分子植物学的多样化率： 引入一个新的有效的总结统计， nLTT.方法埃沃尔。2015;6(5):566–75.
· 查看文章
· 谷歌学者
00154. 154.辛普金斯 G. 气候建模的进展。纳特 · 克里姆改变。2017;7(10):684–5.
· 查看文章
· 谷歌学者
00155. 155.沃格斯伯格 M， 滨海奇 F， 托里 P， 普赫温 E. 星系形成的宇宙学模拟。纳特·雷夫·菲斯 2020;2 （1）：42–66.
· 查看文章
· 谷歌学者
00156. 156.高切雷尔 C， 卡彭蒂埃 C， 盖森多弗 IR， No és C， 波梅罗 F. 离散事件模型， 用于综合生态系统的保护评估。生态信息。2020.
· 查看文章
· 谷歌学者
00157. 157.莱文斯 R.人口生物学模型构建战略。Am Sci. 1966;54 （4）：421–31.
· 查看文章
· 谷歌学者
00158. 158.祖雷尔 D、 伯杰 U、 卡布拉尔 Js、 耶尔奇 F 、 梅纳德 Cn 、 明克米勒 T 等人。虚拟生态学家方法：模拟数据和观察者。奥科斯2010;119(4):622–35.
· 查看文章
· 谷歌学者
00159. 159.莫隆 H， 莱维图斯 E， 康达明佛罗里达州， 曼索 M， 克拉维尔 J， 德鲁里 J， 等人 Randa： 植物学树木宏观革命分析的 R 包。方法埃沃尔。2016;7(5):589–97.
· 查看文章
· 谷歌学者
00160. 160.蒂罗吉安尼斯 C， 桑德尔 B. 植物测量： 计算植物遗传学测量及其统计时刻的一揽子计划。生态学。2016;39(7):709–14.
· 查看文章
· 谷歌学者
00161. 161.拉利伯特 E， 传奇 P， 希普利 B， 拉利伯特我。包"FD"：从多个特征和其他功能生态工具测量功能多样性。2014.
· 查看文章
· 谷歌学者
00162. 162.卡布拉尔 Js， 舒尔 Fm. 估计植物物种范围动态的人口模型。全球生态生物地球。2010;19(1):85–97.
· 查看文章
· 谷歌学者
00163. 163.克拉克·詹姆斯为什么树木迁移得如此之快：面对分散生物学和古人类理论。上午 1998：152 （2）： 204–24.pmid：18811386
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00164. 164.昆特罗一世， 温斯 Jj. 预测的气候变化率大大超过过去脊椎动物物种的气候利基进化率。埃科尔·莱特2013;16(8):1095–103.Epub 2013/06/27.pmid：23800223
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· 谷歌学者
00165. 165.舍姆斯克 DW， 米特尔巴赫 Gg， 康奈尔 Hv， 索贝尔 Jm， 罗伊 K 。生物相互作用的重要性有乳胶质梯度吗？安努·埃沃尔·埃沃尔·西斯特牧师 2009：40 （1）：245-69.
· 查看文章
· 谷歌学者
00166. 166.博雷加德 Mk， 马修斯 Tj， 惠特克 Rj， 菲尔德 R。总体动态模型：走向统一的岛屿生物地理学理论？全球生态生物地球。2016;25(7):805–16.
· 查看文章
· 谷歌学者
00167. 167.拉赫贝克 C， 博雷加德 Mk， 科尔韦尔 Rk， 达尔斯加德 B， 霍尔特 Bg， 莫鲁埃塔 - 霍尔姆 N， 等等。洪堡的谜团：是什么导致了全球山地生物多样性模式？科学。2019;365(6458):1108–13.下午：31515383
· 查看文章
· 酒吧/国家比
· 谷歌学者
00168. 168.齐兹卡 A， 安东内利 A. 多样性山。自然界。2018;555(7695):173–4.
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00169. 169.拉赫贝克 C， 博雷加德 Mk， 安东尼利 A， 科尔韦尔 Rk， 霍尔特 Bg， 诺格斯 - 布拉沃 D， 等等。建设山地生物多样性：地质和进化过程。科学。2019;365(6458):1114–9.pmid：31515384
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00170. 170.尼尔森 Js， 格兰德 T， 威尔逊 Mvh 。世界的鱼。第五届霍博肯， 新泽西州： 约翰 · 威利和儿子;2016. xli， 707 页 p.
00171. 171.扎福斯 A， 芬尼根 S， 彼得斯 SE. 板块构造调节全球海洋动物多样性。2017年纳塔尔·阿卡德·西。pmid：28507147
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00172. 172.鲍文 Bw， 罗查拉， 托宁 Rj， 卡尔萨， 托博 L。热带海洋生物多样性的起源。趋势埃沃尔。2013;28(6):359–66.Epub 2013/03/05.pmid：23453048
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00173. 173.博格TH，齿轮W，斯托克RG。代谢权衡通过地质时间控制生物多样性梯度。库尔·比奥尔，2021年。Epub 2021/05/08。pmid：33961786
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00174. 174.贝内特 Jm， 周日 J， 卡洛西 P， 维拉洛博斯 F， 马丁内斯 B， 莫利纳 - 维内加斯 R， 等等。地球上生命关键热极限的演化。纳特公社2021;12(1):1198.Epub 2021/02/21。pmid：33608528
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00175. 175.扬尼奇G，哈根O，勒格F，卡格DN，佩利西耶L.利用古环境建模和遗传数据来预测特定的遗传结构。埃沃尔应用 2020;13 （6）：1526–42.Epub 2020/07/21。pmid：32684974
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00176. 176.沃伦· Bh， 哈根 O， 格伯 F， 特鲍德 C， 帕拉迪斯 E， 康蒂 E. 评估灭绝风险和进化独特性在多个岛屿血统中关联的替代解释。演化。2018;72(10):2005–24.Epub 2018/08/29.pmid：30151822
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