显生宙的灭绝率下降
再次主要基于Sepkoski的数据,人们长期以来一直认为,通过显生宙的灭绝率下降(。罗普Sepkoski, 1982)和发放利率(都赞同大都会博物馆Gilinsky和班巴奇,1987)。这些观察到的下降是健壮的选择率指标(富特,1994 b)。事实上,新的数据明显支持两种利率下降(灭绝与时间:p = 0.547, p < 0.001;起源与时间:p = 0.533, p < 0.001)。的模式受到了极高的价值观在时间序列的开始最早代表寒武纪和奥陶纪(图11.1)。然而,把这些点并不大大削弱的趋势(灭绝:p = 0.446, p = 0.003;起源:p = 0.465, p = 0.002)。值得注意的是相关性仍然出现,尽管早期的研究(。罗普Sepkoski, 1982;Gilinsky都赞同大都会博物馆和班巴奇,1987;Gilinsky, 1994)使用更精细的时间尺度,因此有更大的统计力量。 They also did not correct for sampling biases that would favor finding such a pattern.
量化的陡度下降,适当进行线性回归后log-transforming流动率(奎因,1983;富特,1994),这是必要的,因为它们倾斜,以零为界。灭绝和起源最早的奥陶系后,各自回归斜率分别为0.201%和0.158%的最高产量研究,和马拦截在0是0.218和0.282。Sepkoski的数据意味着更陡峭斜坡和预测的新第三纪灭绝率要低得多(彼得斯,2006),预计,因为数据是最近受到的拉力。
利率的下降在至少有四个方面可以解释。首先,这一趋势可能是由抽样偏差或通过增加采样的平均持续时间的显生宙垃圾箱(皮斯,1992)。前的问题完全解决了采样数据的标准化和速率方程的使用健壮的边缘效应
P Tr
图11.1每个瞬时发放比率(A)和物种灭绝率(B)的海洋无脊椎动物属显生宙。数据被成48的间隔时间平均11.0最高产量研究。
比如最近的拉力。后者已经被仔细的把解决问题阶段生产箱子的长度大约相等,如上所述。
第二,趋势可能反映了主要群体之间的切换,以及物流动态(Sepkoski, 1984)。组,主要在早期可能有更高的内在流动率但承载能力较低,最终导致他们被慢慢取代辐射的竞争对手。在这里,这些团体将三个“进化生物群”(Sepkoski, 1981)。证据缺乏动态截然不同
P Tr
212 /约翰Alroy但互动群分类单元根据实际流动率Sepkoski的genus-level纲要(Alroy, 2004),所以这里没有相关动物进化假说和最有可能有用的只有总结巧合之间多样性趋势(Sepkoski, 1981)和onshore-offshore模式(Sepkoski和米勒,1985)。
第三,个别订单高流动率可能随机灭绝mid-Paleozoic仅仅是因为他们的不稳定动态,只有组与低流动率(Gilinsky,
1994)。这个假说和前面的一个可以直接使用新的测试数据没有分离的主要分类群,但至少Sepkoski波动性模型支持分析的数据(Gilinsky, 1994)。
最后,较高的类群,如家庭可能倾向于积累更多物种通过时间,减少了他们的机会灭绝(Flessa雅布伦斯基,1985)。类似的论点适用于发放。。罗普(1976)提供物种总数估计为每个古生代和新生代和中生代时期可以与属总数从Sepkoski(1984)纲要。虽然比率可能太低,因为物种数量是二十年,有一个引人注目的增加从2.6,2.7,和2.1在寒武纪、奥陶纪、志留纪,在白垩纪和新生代5.4和7.8,与所有其他时期下降。更详细的分析要求,但不同的是如此之大,它可以很容易地解释这一趋势。
五大灭绝
五大高峰明显存在的物种灭绝率是另一个关键发现在显生宙海洋多样性(文学。罗普Sepkoski, 1982;。罗普,1986)。五大理论是如此普遍,它引发了流行的术语“第六次灭绝”与当前的危机(利基和列文,1995;Glavin, 2007)。这些山峰首次承认,因为他们增长超出了线性回归参数95%置信区间,描述了显生宙的灭绝率下降(。罗普Sepkoski, 1982)。五大似乎也出现在一个单独的编译海洋家庭层次数据(本顿,
1995年),至少Permo-Triassic和三叠纪-侏罗纪大事件登记在大陆生物数据(本顿,1995)。
然而,有许多问题与原来的分析,包括故障记录数据(奎因,1983)和使用per-Myr但不是per-taxon率。事实上,原始数据(1982年。罗普和Sepkoski)并没有特别支持的存在两个物种大灭绝现在广泛讨论,泥盆纪末end-Triassic(。罗普和Sepkoski, 1983)。虽然五个最大的比例下降的多样性
动力学筹措和灭绝的海洋化石记录/ 213
Sepkoski genus-level晚些时候的数据(Sepkoski, 1996)与传统五大灭绝,晚泥盆世和end-Triassic明显下降通过发放赤字比由高物种灭绝率[Bambach et al。(2004);然而,在新的数据,后者下降是一个合法的大规模灭绝。此外,这次大灭绝高峰Sepkoski家庭层面上的数据被质疑,因为它的外观取决于所使用的利率指标(富特,1994 b)。
最后,这一想法,五大代表除了连续偏差范围的上限已经质疑几乎从一开始(。罗普,1986;王,2003)。虽然有其他好的方法来测试异常值的速度分布(王2003),比较是足够的利率与预期相同数量的观察从最优满足正态分布。利率首先需要去趋势通过残差的回归线早些时候适合记录的数据。去趋势分布(图11.2)实际上是与对数正态取决于所用Kolmogorov-Smirnov测试(灭绝:D = 0.0888, n。起源:D = 0.0883, n)或Shapiro-Wilk测试(灭绝:W = 0.9657, n。起源:W = 0.9548, n)。此外,尽管灭绝率更比在Sepkoski发放利率变量数据集(富特,1994 b),这里的标准差去趋势率非常相似(灭绝:0.613;起源:0.466),分布在统计上无法区分(D = 0.2215, n)。因此,不仅没有独特的主要起源或类大规模灭绝事件,但很少有证据表明,物种灭绝率比发放利率波动性更大。
——发放
——灭绝
——发放
——灭绝
图11.2发放利率和物种灭绝率后利用指数函数去趋势。
214 /约翰Alroy
这些结果不挑战,真正的大规模灭绝施加不同的生存规则有关的因素,如地理范围大小(雅布隆斯基,1986),因为规则很可能随消光强度即使强度本身在很大程度上是随机的。他们也不挑战,我们正处在一个大灭绝与所有但少数这样的事件在过去几十亿年的一半(迈尔斯和小山,2001)。
此外,数据证实,三个五大灭绝(Permo-Triassic end-Triassic,和白垩纪—第三纪)的三大是显生宙,如果只有在消除趋势率(图11.2)。这些事件突出非常清楚如果数据不对数转换。此外,虽然古生代数据显示很少变化,最大的两个事件在古生代确实是——结束奥陶系灭绝。另一个正值Devonian-Carboniferous边界,晚泥盆世事件后立即通常在五大排名。正如前面提到的,晚泥盆世事件的重要性已经被质疑(。罗普Sepkoski, 1983;富特,1994 b;Bambach et al ., 2004)。总之,这是一个品味问题是否说的五大,三巨头,还是大,但这样或那样的大规模灭绝事件真的是非常罕见的。
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