RivFishTIME: A global database of fish time‐series to study global change ecology in riverine systems - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Global Ecology and Biogeography Année : 2020

RivFishTIME: A global database of fish time‐series to study global change ecology in riverine systems

Lise Comte
Juan Carvajal-Quintero
  • Fonction : Auteur
Pablo A Tedesco
  • Fonction : Auteur
Xingli Giam
  • Fonction : Auteur
Ulrich Brose
  • Fonction : Auteur
Tibor Erős
  • Fonction : Auteur
Ana F Filipe
Marie‐josée Fortin
  • Fonction : Auteur
Katie Irving
  • Fonction : Auteur
Stefano Larsen
  • Fonction : Auteur
Sapna Sharma
  • Fonction : Auteur
Albert Ruhi
  • Fonction : Auteur
Fernando G Becker
  • Fonction : Auteur
Lilian Casatti
  • Fonction : Auteur
Giuseppe Castaldelli
  • Fonction : Auteur
Renato Dala-Corte
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Stephen R Davenport
  • Fonction : Auteur
Nathan R Franssen
  • Fonction : Auteur
Emili García‐berthou
Anna Gavioli
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Keith B Gido
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Luz Jimenez-Segura
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Rafael P Leitão
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Bill Mclarney
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Jason Meador
  • Fonction : Auteur
Marco Milardi
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David B Moffatt
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Thiago V T Occhi
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Paulo S Pompeu
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David L Propst
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Mark Pyron
  • Fonction : Auteur
Gilberto N Salvador
  • Fonction : Auteur
Jerome A Stefferud
  • Fonction : Auteur
Tapio Sutela
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Christopher Taylor
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Akira Terui
  • Fonction : Auteur
Hirokazu Urabe
  • Fonction : Auteur
Teppo Vehanen
  • Fonction : Auteur
Jean R S Vitule
  • Fonction : Auteur
Jaquelini O Zeni
  • Fonction : Auteur
Julian D Olden

Résumé

Abstract Motivation We compiled a global database of long‐term riverine fish surveys from 46 regional and national monitoring programmes and from individual academic research efforts, with which numerous basic and applied questions in ecology and global change research can be explored. Such spatially and temporally extensive datasets have been lacking for freshwater systems in comparison to terrestrial ones. Main types of variables contained The database includes 11,386 time‐series of riverine fish community catch data, including 646,270 species‐specific abundance records, together with metadata related to the geographical location and sampling methodology of each time‐series. Spatial location and grain The database contains 11,072 unique sampling locations (stream reach), spanning 19 countries, five biogeographical realms and 402 hydrographical basins world‐wide. Time period and grain The database encompasses the period 1951–2019. Each time‐series is composed of a minimum of two yearly surveys (mean = 8 years) and represents a minimum time span of 10 years (mean = 19 years). Major taxa and level of measurement The database includes 944 species of ray‐finned fishes (Class Actinopterygii). Software format csv. Main conclusion Our collective effort provides the most comprehensive long‐term community database of riverine fishes to date. This unique database should interest ecologists who seek to understand the impacts of human activities on riverine fish biodiversity and to model and predict how fish communities will respond to future environmental change. Together, we hope it will promote advances in macroecological research in the freshwater realm.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04303700 , version 1 (28-11-2023)

Identifiants

Citer

Lise Comte, Juan Carvajal-Quintero, Pablo A Tedesco, Xingli Giam, Ulrich Brose, et al.. RivFishTIME: A global database of fish time‐series to study global change ecology in riverine systems. Global Ecology and Biogeography, 2020, 30 (1), pp.38-50. ⟨10.1111/geb.13210⟩. ⟨hal-04303700⟩
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