Gene$c  Diversity  of  Plants  and  Animals  in  a  Changing  Arc$c  Joseph  D  Manthey  –  NSF  C-­‐CHANGE  IGERT  Trainee  

Department  of  Ecology  and  EvoluEonary  Biology  &  Biodiversity  InsEtute  University  of  Kansas  

Introduc$on    Ideally,  conservaEon  pracEces  should  protect  areas  of  a  species  that  harbor  the  most  geneEc  diversity1.    Because  sampling  geneEc  diversity  across  the  range  of  a  species  is  both  Eme  and  monetarily  expensive,  these  methods  are  oOen  impracEcal;  this  necessitates  a  proxy  for  geneEc  diversity  when  empirical  data  are  difficult  to  aSain.    Recently,  VanDerWal  and  colleagues  (2009)2  found  a  posiEve  relaEonship  between  environmental  suitability  and  abundance  in  mulEple  species.    Because  larger  populaEon  sizes  tend  to  exhibit  higher  levels  of  geneEc  diversity,  the  aforemenEoned  results  suggest  we  may  find  a  relaEonship  between  environmental  suitability  and  geneEc  diversity.    Here  I  invesEgate  the  relaEonship  between  environmental  suitability  and  geneEc  diversity  in  ten  plant  and  animal  species  of  the  arcEc  (Fig.  1,  Table  1).    

Methods    1)  Literature  search  

§  IdenEfy  phylogeographic  studies3-­‐11  that  contain:  §  Many  populaEons  sampled  §  GeneEc  diversity  informaEon  §  Locality  informaEon  (i.e.  Lat/Long)    

2)  Measuring  environmental  suitability  (4-­‐step  analysis)  §  Create  ecological  niche  models  (ENMs)  for  each  species  using  

environmental  data  using  the  program  Maxent12  §  Extract  environmental  data  (19  bioclimaEc  layers13,14)  from  points  

with  geneEc  diversity  data  and  1000  background  points  from  ENMs  §  Perform  a  principal  components  analysis  on  all  points  from  the  ten  

datasets  §  Measure  the  mulEvariate  Euclidean  distance  to  the  center  of  the  

niche  centroid  (closer  to  0  =  beSer  environmental  suitability)    

3)  ProjecEons  of  future  climate  scenarios  for  V.  uliginosum  and  C.  tetragona  §  Two  species  with  strongest  correlaEons  between  environmental  

suitability  and  geneEc  diversity  were  further  modeled  §  Models  of  environmental  suitability  for  current  and  two  scenarios  of  

future  climate  change  were  created    §  Using  A1b  (relaEvely  extreme)  and  B2a  (relaEvely  

conservaEve)  scenarios  under  HadCM3  model    

Results  &  Discussion    §  8  of  10  species  (Table  1)  indicated  a  negaEve  relaEonship  between  distance  to  niche  

centroid  and  geneEc  diversity  (i.e.  beSer  environmental  suitability  =  higher  diversity).  

§  4  species  showed  a  significant  relaEonship  (Fig.  2).  

§  Species  with  bigger  samples  (>  30  populaEons)  idenEfied  significant  relaEonships  between  geneEc  diversity  and  environmental  suitability,  suggesEng  that  many  populaEons  need  to  be  sampled  for  the  needed  power  to  uncover  this  relaEonship.  

§  V.  uliginosum  is  a  food  source  in  the  Fort  Yukon  area  of  Alaska15  (asterisk  in  Fig.  3)  and  shows  a  slight  improvement  in  this  area  for  environmental  suitability.  

§  C.  tetragona  has  been  used  as  a  wood  source  in  certain  areas  of  Greenland16.    This  species  shows  a  northward  movement  of  environmental  suitability  in  the  future  (Fig.  4),  with  relaEvely  low  environmental  suitability  except  in  high  arcEc.  

 This  study  idenEfied  a  negaEve  correlaEon  between  geneEc  diversity  and  environmental  suitability.    This  relaEonship  is  paramount  to  more  easily  understanding  the  factors  influencing  arcEc  species.    Using  the  correlaEon  between  geneEc  diversity  and  environmental  suitability,  conservaEon  biologists  may  be  able  to  infer  hotspots  of  geneEc  diversity  in  focal  species  for  contemporary  distribuEons,  as  well  as  how  these  relaEonships  may  change  under  varying  scenarios  of  future  climate  change.  

Acknowledgements    This  research  was  part  of  the  NSF  C-­‐CHANGE  IGERT  class  –  Climate  Change  in  Greenland  and  the  ArcEc.    I  would  like  to  thank  Andres  Lira-­‐Noriega  and  Jorge  Soberon  for  discussion  of  methodologies  and  results.      

       

References    1Evans  SR,  BC  Sheldon.    2008.    Interspecific  paSerns  of  geneEc  diversity  in  birds:  correlaEons  with  exEncEon  risk.    ConservaEon  Biology  22:  1016-­‐1025.  2VanDerWal  J,  LP  Shoo,  CN  Johnson,  SE  Williams.    2009.    Abundance  and  the  environmental  niche:  environmental  suitability  esEmated  from  niche  models  predicts  the  upper  limit  of  local  abundance.    The  American  Naturalist  174:  282-­‐291.  3Galbreath  KE,  JA  Cook,  AA  Eddingsaas,  EG  DeChaine.    2011.    Diversity  and  demography  in  Beringia:  mulElocus  tests  of  paleodistribuEon  models  reveal  the  complex  history  of  arcEc  ground  squirrels.    EvoluEon  65:  1879-­‐1896.  4Weksler  M,  HC  Lanier,  LE  Olson.    2010.    Eastern  Beringian  biogeography:  historical  and  spaEal  geneEc  structure  of  singing  voles  in  Alaska.    Journal  of  Biogeography  37:  1414-­‐1431.  5Galbreath  KE,  JA  Cook.    2004.    GeneEc  consequences  of  Pleistocene  glaciaEons  for  the  tundra  vole  (Microtus  oeconomus)  in  Beringia.    Molecular  Ecology  13:  135-­‐148.  6Sonsthagen  SA,  SL  Talbot,  KT  Scribner,  KG  McCracken.    2011.    MulElocus  phylogeography  and  populaEon  structure  of  common  eiders  breeding  in  North  America  and  Scandinavia.    Journal  of  Biogeography  38:  1368-­‐1380.  7Wennerberg  L,  G  Marthinsen,  JT  Lioeld.    2008.    ConservaEon  geneEcs  and  phylogeography  of  southern  dunlins  (Calidris  alpine  schinzii).    Journal  of  Avian  Biology  39:  423-­‐437.  8Eidesen  PB,  T  Carlsen,  U  Molau,  C  Brochmann.    2007a.    Repeatedly  out  of  Beringia:  Cassiope  tetragona  embraces  the  ArcEc.    Journal  of  Biogeography  34:  1559-­‐1574.  9Ehrich  D,  IG  Alsosa,  C  Brochmann.    2008.    Where  did  the  northern  peatland  species  survive  the  dry  glacials:  cloudberry  (Rubus  chamaemorus)  as  an  example.    Journal  of  Biogeography  35:  801-­‐814.  10Westergaard  KB,  IG  Alsos,  M  Popp,  T  Engelskjon,  KI  Flatberg,  C  Brochmann.    2011.    Glacial  survival  may  maSer  aOer  all:  nunatak  signatures  in  the  rare  European  populaEons  of  two  west-­‐arcEc  species.    Molecular  Ecology  20:  376-­‐393.  11Eidesen  PB,  IG  Alsos,  M  Popp,  O  Stensrud,  J  Suda,  C  Brochmann.    2007b.    Nuclear  vs.  plasEd  data:  complex  Pleistocene  history  of  a  circumpolar  key  species.    Molecular  Ecology  16:  3902-­‐3925.  12Phillips  SJ,  RP  Anderson,  RE  Schapire.  2006.  Maximum  entropy  modeling  of  species  geographic  distribuEons.  Ecological  Modelling  190:  231-­‐259.  13obtained  from  the  Worldclim  database  (www.worldclim.org):  Annual  mean  temperature,  mean  diurnal  temperature  range,  max  temperature  of  warmest  month,  min  temperature  of  coldest  month,  annual  precipitaEon,  precipitaEon  of  warmest  quarter,  precipitaEon  of  coldest  quarter  14Hijmans  RJ,  SE  Cameron,  JL  Parra,  PG  Jones,  A  Jarvis.    2005.  Very  high  resoluEon  interpolated  climate  surfaces  for  global  land  areas.  InternaEonal  Journal  of  Climatology  25:  1965-­‐1978.  15Mathews  RF.    1992.    Vaccinium  uliginosum.    In:  Fire  Effects  InformaEon  System  [Online].    U.S.  Department  of  Agriculture,  Forest  Service,  Rocky  Mountain  Research  StaEon,  Fire  Services  Laboratory  (Producer).    Available:  hSp://www.fs.fed.us/database/feis/  (Accessed  February  2012).  16Moerman  DE.    1998.    NaEve  American  Ethnobotany.    Timber  Press,  Portland,  OR.  

Table 1 – Species in this study (Species), population sample size (N), regression equation (RE), Pearson’s correlation (R2), Pearson Product Moment Correlation of ungrouped data two-sided significance (p). X and Y variables in the regression equation are as shown in Figure 2. Species N RE R2 p Animals Spermophilus parryii 33 y = -0.0128x + 0.1364 0.150 0.026 Microtus abbreviatus 8 y = -0.0401x + 0.3969 0.388 0.099 Microtus oeconomus 14 y = -0.0089x + 0.3031 0.053 0.431 Somateria mollissima 11 y = -0.0003x + 0.0059 0.171 0.207 Calidris alpina 8 y = -8E-5x + 0.0022 0.012 0.800 Plants Cassiope tetragona 62 y = -0.0080x + 0.1184 0.215 < 0.001 Rubus chamaemorus 41 y = -0.0041x + 0.1273 0.094 0.051 Sagina caespitosa 14 y = -0.0161x + 0.1139 0.227 0.085 Arenaria humifusa 11 y = 0.0101x + 0.0414 0.136 0.264 Vaccinium uliginosum 54 y = -0.0067x + 0.1809 0.338 < 0.001

Figure  2  (Above)  –  RelaEonship  between  distance  to  niche  centroid  and  geneEc  diversity  in  four  species  with  a  significant  relaEonship  between  the  two  variables.    Cassiope  tetragona  (A),  Rubus  chamaemorus  (B),  Spermophilus  parryii  (C),  and  Vaccinium  uliginosum  (D).    

Figure  1  (Above)  –  256  populaEon  samples  (map)  and  10  species  used  (photos)  in  this  study.    Note:  only  one  Microtus  species  shown.    Species  with  red  dots  were  invesEgated  further  under  scenarios  of  climate  change  (see  Methods).  

Figures  3  (leO)  and  4  (below)  –  Maps  of  distance  to  niche  centroid  for  V.  uliginosum  in  Alaska  (Fig.  3)  and  C.  tetragona  in  Greenland  (Fig.  4)  under  different  condiEons:  A)  contemporary,  B)  2080s  using  a  relaEvely  extreme  model  of  climate  change  (A1),  and  C)  2080s  using  a  more  conservaEve  model  of  climate  change  (B2).    Equidistant  breaks  were  used  to  visualize  distance  to  niche  centroid,  where  blue,  green,  yellow,  orange,  and  red  span  the  breaks  from  nearest  to  furthest  from  the  niche  centroid.    In  Fig.  3,  the  asterisk  represents  the  Fort  Yukon  area,  where  this  plant  is  used  as  a  local  food  source.  In  Fig.  4,  gray  areas  indicate  ice  sheets.