Thermische Variation, thermische Extreme und die physiologische Leistung von Individuen

In diesem Review betrachten wir, wie kleine zeitliche und räumliche Variationen der Körpertemperatur sowie biochemische/physiologische Variationen zwischen Individuen die Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Organismen in der Natur beeinflussen. Für 'normale' Körpertemperaturen - milde Temperaturen nahe dem Durchschnitt der Art - verwendet die thermische Biologie traditionell Leistungskurven, um zu beschreiben, wie physiologische Fähigkeiten mit der Temperatur variieren. Diese Kurven, die typischerweise unter statischen Laborbedingungen gemessen werden, können jedoch unvollständige oder ungenaue Vorhersagen darüber liefern, wie Organismen auf natürliche Muster der Temperaturvariation reagieren. Beispielsweise sagt die Theorie des Skalenübergangs voraus, dass in einer variablen Umgebung die durchschnittliche Spitzenleistung niedriger ist und bei einer niedrigeren Durchschnittstemperatur auftritt als die Spitze der statisch gemessenen Leistung. Wir zeigen auch, dass die zeitliche Variation der Leistung in der Nähe dieser neuen 'optimalen' Temperatur minimiert ist. Diese Faktoren erhöhen die Komplexität der Vorhersagen der Folgen des Klimawandels. Wir gehen dann über den Ansatz der Leistungskurve hinaus und betrachten die Auswirkungen seltener, extremer Temperaturen. Ein statistisches Verfahren (das Umwelt-Bootstrap) ermöglicht langfristige Simulationen, die das zeitliche Muster der Extreme erfassen (eine Poisson-Intervallsverteilung), die durch Cluster von Ereignissen gekennzeichnet sind, die mit langen Intervallen milder Bedingungen durchsetzt sind. Das Bootstrap kann mit biophysikalischen Modellen kombiniert werden, um zeitliche, räumliche und physiologische Variation in evolutionäre Modelle der thermischen Toleranz einzubeziehen. Wir schließen mit mehreren Herausforderungen, die überwunden werden müssen, um unser Verständnis der thermischen Leistung im Kontext eines sich verändernden Klimas umfassender zu entwickeln, indem wir verschiedene Formen kleiner Variationen explizit berücksichtigen. Diese Herausforderungen unterstreichen die Notwendigkeit, bestehende Theorien empirisch und rigoros zu testen.