2025年基于系统保护规划的全球海洋哺乳动物保护空间规划报告-

BasedonSystematicCo本报告可免费使用和转载，请勿用于商业用途。如需使用本报告出版，请与自然资源部第一海洋研究所或北京绿研公益发展中心确认，并寄送一份出版物以作存留；如需引用报告内的数据或图片，请联系作者；如需用于线上展示及传播，请直接使用本机构网站的原始链接。本报告仅代表自然资源部第一海洋本研究的数据收集与分析工作得到了多个开放数据库和科研机构的支持，在此谨表诚挚谢意。感谢以下由衷感谢以下专家（排名不分先后）在设计和修改过程中的宝贵本报告由自然资源部第一海洋研究所赵林林副研究员、孙润隆博士、李林杰博士、黄文豪博士和房硕博originalresourceonthequestionsorproblems.AcknowledgementsThedatacollectionandanalysisforthisstudresearchinstitutions,towhichweexpressoursinceregratitBiodiversityInformationFacility(GBIF),(IUCN)fortheconservationstatusdataofthankG:HUBcolleagueBasedonSystematicCo海洋研究所。其海洋保护地研究团队长期专注于海洋保护地的基础科学研究、管理科技支撑和社会公益entificresearch,mrmanagementofmarinenatu北京绿研公益发展中心（简称：绿研）登记注册于北京市民政局，是一家扎根国内、放眼全球的环境智库型社会组织。我们致力于全球视野下的政策研究与多方对话，聚焦可持续发展领域的前沿问题与创新解决方案，助力中国高质量地实现“碳中和”目标并推进绿色、开放、共赢的国际合作，共促全球迈向iExecutiveSummarycausedbyseasonalmigration.Thisapprtraditionalstaticconservationmodelstomoreflexible,time-sensitifacingunprecedentedpressures,withoverone-thirdofspeciesgloballTherefore,thisstudybasesitsconservationplannThisstudyconsistsspecies,thisstudyintegratedfunctionaltraitsanshowthatdiversityhotspotsarehighlyconcentrplanningcanidentifythesecoreareasseasonally,particularlyleavfdistributionmodels(SDMs)andconnectivityanalysistomigrationroutesofthreesubspehabitatsandmigrationcorridorsarepredominantlydmarineprotectedaimportanceofcross-seasonalconnectivityconseBasedonSystematicCorcorridors,therebyexposingprotectiongaps.developmentofscientific,efficient,andspatio-testrategiesworldwide.Thepriorityprotedevelopment.Duringpolicyformulation,itisessetime-limitedfishingrestrictionsandspeedlimdisturbance,andreducema执行摘要为应对全球生物多样性丧失，联合国生物多样性公约2030年的“30×30”目标呼吁各国在2030年前心任务。然而，现有大多数保护规划往往基于静态栖息地数据划定区域，忽视了物种分布随季节迁移而产生的动态变化，难以全面涵盖如海洋哺乳动物等高流动性物种在不同季节的关键栖息地与迁徙通道。为提高保护效率与生态响应能力，亟需从传统的静态保护模式转向更加灵活、具时间敏感性的动态管理策略。海洋哺乳动物在维系海洋生态系统稳定、生物多样性保护方面发挥着重要作用，但由于气候变化和人类活动的双重影响，其生存正面临前所未有的压力，全球已有超过三分之一的物种被列为濒危。因样性热点高度集中于南半球温带水域及北半球高生产力沿海区域。然而，静态保护规划虽能识别这些核本研究为全球范围内制定科学、高效和时空精准的海洋哺乳动物保护策略提供了重要理论支撑和空间决策依据。研究提出的优先保护区域主要分布在各大洲沿岸海域，以及北冰洋和南大洋的部分海域。这些全年优先保护区域更可能具备持续稳定的生态效益，管理成本相对较低，且能够提供更高水平的生态系统功能与服务价值。因此，应将其作为未来海洋保护区规划与建设的重要优先区域。在相关政策制定过2态系统中的顶级捕食者，还通过调节食物网结构、影响碳循环等功能在维护海洋生态系统健康与稳定方洋酸化、海冰融化、过度捕捞、航运碰撞以及噪声污染等因素不断挑战海洋哺乳动物的生存阈值，导致洋哺乳动物具有极高的生态与经济价值，它们却正面临着极大的生存压力。为有效保护这些物种，全球以往关于生物多样性保护优先区域的研究主要集中在分类学角度，例如物种丰富度或物种多样性如功能多样性，即与生态系统功能相关的物种保护区域。优先在低威胁区域建立海洋保护区可以协调生物保护的效益及其经济影响。此外，低威胁区尽管上述静态保护优先区分析为全球范围内的保护规划提供了基础框架，但海洋哺乳动物分布明显的季略通常基于某一时点的分布数据进行区域划定，难以全面覆盖迁移物种在各季节的关键栖息地和迁徙通作的基础上进一步拓展，引入季节尺度的动态分布建模与跨季节保护优先区识别方法，构建适用于海洋BasedonSystematicCo哺乳动物迁移特征的动态保护规划框架（根据海洋哺乳动物在四个季度的分布特征，识别每个季度优先具体而言，我们将物种分布模型的时间分辨率设定至季节尺度，基于物种在春、夏、秋、冬四季的出现数据与环境变量构建季节性栖息地分布图；并结合保护规划软件，不同季节下的保护优先区域。本研究期望为构建更加灵活、高效且具时空针对性的海洋哺乳动物保护策略提供理论依据与决策支持，推动“30×30”目标的有效落实。3BasedonSystematicCo52.1数据收集与整理DataCollectionandProcessing：（殖策略进一步影响物种在受气候变化影响地区包括：食性组成、食性广度、营养级、雌性成熟年龄、首次繁殖年龄、妊娠期、产仔数、每年产仔数、6环境变量环境变量空间分辨率时间分辨率℃-mmm m--a,COPERNICUS(https://www.cob,Bio-ORACLEv3.0(/c,MARSPEC(/10.6084/m9.figshare.c.3305499.vBasedonSystematicCo72025）中获得了现有海洋保护区的边界，并通过R包wdpar对保护价值有限的保护，将以点表示的保护区替换为与其报告范围相对应的圆形保护区，修复几何形状的濒危(CR)物种、14种濒危(EN)物种、10种易危(VU是由于缺乏足够的数据，无法将它们归类为具体的威胁等级。已有研究表明，脊椎动物的灭绝风险并非研究利用物种间的系统发育距离对DD物种统发育树计算物种间的距离，构建平均距离2.2模型约束条件ModelConstraints8为减少物种分布数据中的空间和环境偏差，本研究在每个季节内仅保留每个物种在每个网格单元中的一筛选分布数据。具体步骤如下：首先对每个分布点对应的环境变量进行标准化处理，并利用主成分分析配至相应单元，并在每个单元中仅保留一个代表性分布点。该方法可有效剔除在环境空间中过度聚集或为降低预测变量间潜在的共线性，本研究基于全年平均的环境变量（即各变量在所有月份的平均值计算了皮尔森相关系数（r）和方差膨胀因子（VIF并剔除了高度相关（r>0.7或VIF>4）的变量（Dormannetal.,2013）。考虑到海冰覆盖与海表温度之间通常存在较强相关性，且两者对部分海洋哺乳动物的分布均具有重要影响，因此对于此类物种，仍保留了这两个变量。这可能导致个别变量的VIF或相关系数略高于筛选标准。对较大空间尺度建模时，该方法容易导致模型外推过度或出现过拟合现象（RadosavljeBasedonSystematicCo9使用默认参数构建的集成模型在多数情况下并不优于表现适中的单一模型（Valavietal.,2022）。MaxEnt作为当前应用最广泛的物种分布模型之一，其预测精度已被广泛验证（Valavietal.,2022）。因此，本研究采用MaxEnt模型预测海洋哺乳动物在不同季节的适宜栖息地。MaxEnt提供了一套基于平均经验值的默认参数设置，这些默认值源于大量实证研究，通常可实现良好的模型性能（Phillips&Dudík,2008）。然而，最优参数设置往往会因物种特征、出现点分布、研究区域大小及所选环境变量的不同而有所差异（Kassetal.,2021；Lowetal.,2021）。为获取更适合本研究的数据特征的模型参数，我们使用ENMeval包对MaxEnt模型进行调参优化。具体而言，我们针对每个模型场景评估了48个候选模型组合：正则化乘子（RM）取值范围为0.5至4.0（步长为0.5其中较大的RM值对应线性+二次+铰链（LQH）以及线性+铰链+二次+乘积（LQHP）等组合，以赋予模型不同程度的响应每个候选模型性能均通过五折随机交叉验证进行评估（Guisanetal.,2017）。该方法将数据按4:1的比例随机划分，其中80%用于模型训练，剩余20%用于模型验证（Guisanetal.,2017）。我们分别使用了与阈值无关和与阈值相关的指标对模型性能进行评价。在阈值无关的评估中，采用验证数据计算作为指标，其定义为验证集中的出现点中，被模型预测为适宜性低于训练集中第10分位数阈值的比例本研究根据以往研究标准确定最优模型，以低10%遗漏率为主要评判依据，AUC值为次要参考标准（Kassetal.,2020；Radosavljevic&Anderson,2014）。本研究采用常用2025;Jonesetal.,2020将物种分布图由连续型（0–1）转化为二值型（0或1并将其应用于后续的保护优先区规划分析中。2.3生物多样性分析BiodiversityAnalysis观测到的多样性指数与随机期望值之间的差异。标准化效应量（SES）是衡量观测值相对于随机期望值偏差程度的重要指标，其中SES=0表示观2.4系统保护规划SystematicConservationPlanningBasedonSystematicCo2.5案例分析CaseStudy本研究以小须鲸为例具体展示了小须鲸三个亚种四个季节栖小须鲸的数据收集及各亚种的季节物种分布模型的构建同上。需说明的是，本部分仅作为案例分析，用鉴于普通小须鲸各亚种之间可能存在生态差异，本研究将研响应曲线的绘制通过将其它环境变量设置为平均值，改变目标变量在其取值范围内的数值，并计算物种该工具首先根据空间接近性和生态重要性识别相邻的核心区域，然后利用邻接关系和距离信息（如欧几三个小须鲸亚种的核心区域依据物种分布模型在夏季和冬季预测的出现概率结果确定，仅保留预测出现阻力面是一个栅格图层，其中每个像元的值反映了个体穿越该区域所需的能量成本、移动难度或死亡风通道的连续性，因此在保护中具有重要意义。在本研究中，我们采用“all-to-one”模式进行分析，即每次将所有核心栖息地视为电流源，分别流向每一个像元，从而生成累计电流密度图。由于目前尚无明确的2019）。为识别亟需优先保护的区域，本研究渔业活动强度数据，绘制空间重叠图，以可视化呈现高风险区域。捕捞与航运数据来源于全球捕捞监测与船舶监测系统（VMS）数据，结合机器学习方法，生成空间分辨率为0.1°×0.1°的全球海洋人类活动强度信息。对于渔业数据，每个网格单元的值代表该区域在特定时间段内的累计渔业作业小时数；而在喙鲸（Mesoplodonperrini，2点）等物种分布数据极度稀缺，可能受限于生态位狭窄或研究不足。以BasedonSystematicCo3.1海洋哺乳动物多样性分布格局SpatialPatternsofMarineMammalDiversity图2所示，整体表现出较强的空间一致性，主要集中在温带和热带的沿海围比北半球更广泛，呈现出显著的南北分布不对称现象，这与南半球大面积温带水域及较少的人类活动有关。由于这些区域的海洋环境相对稳定，且受到的污染，捕捞压力，航运等人类影响较小，因此提供了良好的生存条件。相比之下，北半球的多样性热点集中在北太平洋沿岸和北大西洋的部分区域，特别升流带来的丰富营养物质，特别是在阿拉斯加湾和日本沿海等地区。这些水域为海洋哺乳动物提供了丰系统发育多样性明显高于随机条件下的预期。这表明这些区域不仅物种丰富，而且在功能和谱系上也更近区域的多样性受限可能与高水温及较少的营养供应有关，限制了海洋哺乳动物区域严苛的环境条件，如低水温和季节性变化，也限制了物种的多样性。此外，部分赤道和极地区域仍BasedonSystematicCoBasedonSystematicCo3.2静态优先保护区分布格局SpatialPatternsofStaticPriorityConservationAreas图6展示了在不同保护情景下的优先保护区分布。在10%保样性热点，如新西兰、阿根廷沿海以及南非周边海域，反映出这些区域在全球海洋生物多样性保护中的关键作用。然而，10%保护方案的优先保护区分布零星，整体覆盖面积较为有更多的温带和热带水域。特别是北大西洋和北太平洋沿岸区域，保护区的覆盖范围大幅增加。此外，南极及其周边水域也得到了显著的保护扩展。这表明在更大面积的保护方案下，全球的海洋哺乳动物热点区域能得到更加全面的保护，尤其是高纬度区域和沿海水域，这些区域通常是生物多样性最为丰富且受海洋保护区网络在覆盖海洋哺乳动物多样性方面仍存在显著不足，特别是在系统发育多样性方面。随着物种和功能多样性方面。总体来看，扩展全球海洋保护区面积对于海洋哺乳动物多样性保护具有至关重要的作用。现有保护区的不足导致了全球多样性热点区域在保护中的缺失，尤其是对功能多样性和系统发育多样性的保护相对较弱。随着保护区的扩展，更多热点区域特别是高纬度和沿海区域得到了涵盖，BasedonSystematicCo蓝色区域代表现存保护区，橙色区域代表本3.3小须鲸洄游廊道案例分析CaseStudyonMigrationCorridorsofCommonMinkeWhales则以DS为最主要的限制因子，其他变BasedonSystematicCo同季节猎物可利用性的变化有关。响应曲线结果显示，小须鲸对不同环境变量的适宜性响应在大多数情况下较为一致，但部分变量呈现出亚种或季节间的差异。例如，随着距岸距离增加，适宜性显著下降，种中随季节变化而异；海表温度整体上对适宜性呈负面影响，但其变化速率和响应范围因亚种和季节而异。总体而言，小须鲸的栖息地分布不仅受关键环境变量的制约，还随着季节的变化发生变化。虽然并非所有变量重要性的变化都能完全解释，但已有证据表明，季节性因素和亚种差异对栖息地选择具有重要影响。因此，在制定小须鲸的保护策略时，应综合考虑时间尺度上的环境变量变化及亚种间的生态差NAS-北大西洋亚种；NPS-叶绿素；MLD--混合层深度；SIT--海冰厚度；SSH--海面高岸海域，且三个亚种展现出相似的季节性分布格局：夏季时，适宜栖息地广泛分布于高纬度海域；春季和秋季则表现出从低纬向高纬或从高纬向低纬的迁移趋势；而在冬季，适宜栖息地范围收缩，主要分布于低纬度区域。春季和冬季的适宜栖息地面积相对有限，而夏季和秋季则显著扩大。在空间分布上，不同亚种的适宜栖息地表现出一定的特征性。北太平洋亚种（NPS）的适宜区域集中在北太平洋沿岸，包括加州海域和日本近海的西北太平洋，这些地区全年适宜性较高，而阿拉斯加湾和鄂霍次克海等地则表现出明显的季节性适宜性。北大西洋亚种（NAS）的适宜栖息地主要位于北海、挪威海以及加拿大东部近海，部分区域如北极圈附近、挪威海及北海局部海域在不同季节出现适适宜区域广泛分布于南美洲东南沿岸、南非沿海、澳大利亚南部和新西兰周边海域，并在这些区域表现出季节性扩展趋势。与大多数须鲸相似，小须鲸的繁殖和觅食行为在空间具有明显差异：冬季多在低纬海域繁殖，而夏季则集中在高纬度地区觅食。此外，迁徙模式BasedonSystematicCo并非所有个体群体都会进行完整的年度迁徙。因此，即使在冬季仍能观察到小须鲸在高纬海域的部分分布，而在夏季亦可能在低纬海域发现其踪迹。研究还发现，相较于夏季，小须鲸在春秋等非觅食高峰期的栖息地分布更为零散。这种分布格局可能部分反映了其对掠食压力的适应。现有证据表明，小须鲸是虎鲸在所有须鲸中最频繁的捕食对象之一，捕食事件多发生于高纬觅食地，且多针对成年个体。因此，为便于展示，将三个亚种的适宜栖息地绘制在一张地图上，用黑线区分每个在加州与低纬度核心栖息地之间的连接路径也存在变化。此外，除靠近南极和北太平洋部分通道外，几乎所有核心栖息地与迁徙通道均位于专属经济区范围内。对于远离海岸的迁徙通道（如中北太平洋及新西兰与南极之间的路径部分海洋保护区（MPAs）在迁徙过程中可能发挥避难地，缓解个体在长距离迁徙中的生存压力。然而，沿岸区域的核心栖息地与迁徙通道覆盖率依然不足，无法有效保护小须鲸重要的觅食、繁殖和停歇区域。累计电流密度图进一步揭示了迁徙强度的空间特征：高电流密度主要集中在沿岸区域，而远海区域密度明显较低。然而，高密度区域受到现有保护区覆盖的比例依然有限。总体来看，小须鲸适宜栖息地主要位于沿岸海域，而在迁徙通道识别中，栖息地适宜性被纳入迁徙成本计算，导致潜在迁徙通道也多沿海岸分布。这一现象在其他高流动性海洋物种中亦有类似发现。由于沿岸区域面临航运、渔业和海洋开发等多重威胁，而这些区域又常常是小须鲸的重要生态功能区，当前保护区覆盖不足的问题可能进一步加剧其生存压力。因此，在制定未来的保护策略时，应特别关注这些高风险区域，提升其保护优先级，从而有效保障小须鲸跨季节迁徙与核心栖息地的BasedonSystematicCo几乎所有核心栖息地和迁徙通道都位于专属经济区（EEZ）内，但靠近南极的核心栖息地和迁徙通道，以及北太平洋部分迁徙通道位于公海之外（图13）。多项观测研究进一步证实，普通小须鲸在不同地区展现出明显的季节性沿海迁徙模式。例如，在北大西洋和北美东部，它们在春季和秋季沿大陆架迁徙（Rischetal.,2014；Haugetal.,2011）。全球海洋大型哺乳动物追踪研究还发现，尽管部分物种的活动范围可能延伸至国家管辖范围之外，但鲸类动物超过90.2%的时间均在专属经济将重要海洋哺乳动物区域（IMMAs）与普通小须鲸模型预测的核地和迁徙通道存在高度空间重叠。在澳大利亚和新西兰周边水域，与核心栖息地的重叠程度较高，但与物区域（IMMAs）并非正式指定的保护区，而是基于既定标准科意味着普通小须鲸得到了有效保护，而是反映了当前保护规划与该物种生态需求之间的潜在一致性。在BasedonSystematicCo对这些区域的优先保护具有较强的生态代表性，部分验证了I迁徙走廊，IMMA的覆盖范围不足，凸显了迁徙连通性保护善保护策略的必要性。这一问题在北太平洋和南极海域尤限，凸显了优先区域划定中的当前局限性。因此，本研究中识别出的核心栖息地和迁徙走廊不仅揭示了（数据来源于，海和纽芬兰周边等区域，这些区域渔业活动强度较高，迁徙通道与高强度渔区存在明显重叠，表明这些区域可能是鲸类迁徙与人类活动冲突的高风险区。北太平洋亚种的迁徙路径则集中在日本沿岸、白令海和东中国海等渔业高度集中的区域，尤其日本周边水域迁徙通道与高强度渔业区高度一致，面临严重干扰风险。南半球亚种虽然整体渔业活动相对分散，但在非洲南端、南美洲南端、澳大利亚东南部及新西兰一带也存在一定的重叠区，需加以关注。总体而言，普通小须鲸迁徙通道与全球多个高强度渔业区域存在不同程度的空间重叠，尤其在北半球的沿岸区域冲突尤为突出。因此，应重点关注这些潜在冲突热点区域，特别是在季节性迁徙高峰期，采取如动态保护区、限时限渔等生态管BasedonSystematicCo圣劳伦斯湾等高密度航运区，这些区域航运活动极为频繁，与鲸类迁徙路径高度重合，存在较高的船只碰撞与噪声干扰风险。北太平洋亚种的迁徙通道则分布于日本沿海、东中国海和白令海一带，尤其是日本本州及其邻近海域，航运密度极高，与迁徙路径空间重叠程度极强，是潜在风险最集中的热点区域。相比之下，南半球亚种的迁徙路径虽分布广泛，整体航运强度相对较低，但在南非角、南美洲南端、澳大利亚东南部等地仍可观察到迁徙通道与航运主干线的交集，值得警惕。总体来看，普通小须鲸的潜在迁徙路径在多个关键区域与全球航运高强度区域存在空间重叠，尤其在北半球沿岸水域更为突出。这种重叠可能导致碰撞事故、声学干扰和栖息地破碎等问题。因此，有必要在这些高风险重叠区域加强管理与监测，如划设鲸类迁徙缓冲区、实施动态航速限制等措施，以减缓航运对鲸类跨季节迁徙的影响，维3.4动态保护优先区分布格局SpatialPatternsofDynamicPriorityConservationAreas温带至极地海域，特别是北大西洋和北太平洋沿岸水域直至北冰洋，其次是南大洋周边水域，这些区域亚洲东部沿岸也呈现一定覆盖。南太平洋的优先保护区则集中于澳大利亚及新西兰近海水域。北大西洋的优先保护区主要集中在美洲沿岸，如哈德逊湾，以及北美与欧洲之间的海域，包括格陵兰海及通向北冰洋的巴伦支海等。印度洋区域的优先保护区以南部凯尔盖朗群岛周边为主。南大洋方面，除南极半岛的斯科舍海区域与印度洋西南部存在较紧密连接外，其余优先保护区多沿南极大陆边缘环绕，分布相对独立。夏季的优先保护区依然主要集中在北太平洋、北大西洋及南大洋。其中，北太平洋的优先保护区相比春季略向北收缩，但沿岸区域向外扩展，外海优先保护区略有减少；北大西洋沿岸优先保护区面积扩大，而北冰洋部分海域的优先保护区有所减少。南大洋不同区域的变化趋势有所差异：南太平洋区域优先保护区面积有所增加，南印度洋和南大西洋沿岸则略有减少，但外海区域略有扩展。秋季北太平洋的优先保护区进一步向高纬度地区收缩，热带沿岸区域的保护范围有所减少；南太平洋沿岸优先保护区继续扩张，而外海部分则持续收缩。北大西洋的优先保护区总体开始收缩，而南大西洋及其与南大洋相关的海域优先保护区面积则显著增加。总体而言，不同季节中南北半球的优先保护区变化趋势呈相反状态。相较于秋季，冬季的优先保护区分布变化在南北半球呈现不同趋势，且与上一阶段的变化方向大致相反。北太平洋阿拉斯加湾的部分优先保护区在冬季消失，北冰洋相关海域的优先保护区有所收缩，但其南界则出现扩展。在澳大利亚和新西兰东北部近海，优先保护区面积显著增加。北大西洋外海区域新BasedonSystematicCo增了大面积优先保护区，北冰洋区域优先保护区向北扩展，而南大西洋及通向南大洋的海域则出现优先保护区面积的明显减少。至次年春季，优先保护区整体呈现“近岸扩张、外海收缩”的格局。上述季节性优先保护区的空间格局变化反映了海洋哺乳动物种群的季节性的分布差异。同时，不同区域间保护效益及北冰洋和南大洋的部分海域。相较于仅在部分季节被识别出的优先保护区，这些全年优先保护区域更可能具备持续稳定的生态效益，管理成本相对较低，且能够提供更高水平的生态系统功能与服务价值。BasedonSystematicCothinningofspeciesoccurrencerecmammalsforconservationprior3.Allouche,O.,Tsoar,A.,Kadmoandthetrueskillstatistic(TSS)4.Anderson,R.P.,RadistributionsandestimatesofnicheVenezuela.JournalofBiogmarinedatalayersto8.Astudillo-Scalia,Y.,Albuquerque,F.S.,2020.Thegeographyofhigh-priorityconConserv.221,44–58./10.1016/j.b(2011).ThecrucialroleofththenortheastAtlantic.Ocean&CoastalManagement1Pilgrim,J.D.,Rodrigues,A.S.L.,2006.Glo/10.1371/journal.pone.00325PROTECTEDAREAdesignguidelines.Co/10.1098/rspbKunming-MontrealGlobalBiodiversityFrameworkhttps://www.Ecol.Evol.2,1579-1587Vigliola,L.,2014.Human-mediated555-560./10.1016/j.cub.2014.01conservationinachangingclimate.Science332,53-58.httVillalobos,F.,Olalla-Tarraga,M.A.,GoLautenbach,S.(2013).Collinearity:arLautenbach,S.(2013).Collinearity:ar/10.1016/0006-3207(9islandofMontserrat:Lessonsfordata-limitedsmallislands.ConservaGeographicallyBiasedSampleofPresenceData:aPerfoBias.PLoSONE,9(5),e97122.https://doi.EcologyandConservation35,e02070./10.1016/j.gecco.marineprotectedareascanworkformCambridgeUniversityPrBarentsSea;ecosystem,resources,management;37.Hoffmann,A.A.,Sgrò,C.M.,/10.1038/nat38.IPCC,2022:ClimateChange2022:Impacts,assessmentreportoftheintergovernmentalpanelonclimatechange.https://40.IUCNStandards/documents/RedListGu41.IUCN.2023,TheIUCNRedresearchandmanagementtrendsa/10.3389/fmars.20BasedonSystematicCoJ.G.,Kingston,N.,MammalBiodiversity.PLoSONE6,e19653./10.1371/journal.pone.0019/10.3354/mAnderson,R.P.(2021distributions.MethodsinEcgeographyacrossAlaskasalpiDuckworth,J.W.,Breite49.Li,D.,2023.rtrees:anRpackageaccountingforhumanimpact,climatechangeandmultidimensioManagement,381,125193.https://doextinctionofdugon52.Liu,C.,White,M.,Newell,G.,2013.Sele53.Lobo,J.M.,Jiménez-Valver54.Lobo,J.M.,Jiménez-Valverde,transferability:Evidenc