Environmental influences on geographic variation in body size of western bobcats

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Abstract

Hypotheses that explain geographic variation in body size were examined using cranial measurements of 950 bobcats (Lynx rufus) from western North America. Bobcats were divided into 25 geographic localities of similar habitats and landform (based on ecoregions). Principal component analyses were used to derive a single estimate of size from scores on the first principal component. Males and females were examined separately, because they were significantly dimorphic in body size and because sex and locality exhibited a significant interaction. We expected that female body size would best reflect environmental influences, because male size may be influenced by sexual selection. We found significant geographic variation in bobcat body size, with about 44% of the variation in males and 47% of the variation in females accounted for by comparison among the localities. We also found that variation in body size was associated with Bergmann's rule, as indicated by significant multiple regression of body size of males (R2 = 0.426) and females (R2 = 0.480) on latitude and elevation. Using correlation and regression analyses, we examined the association of body size with selected environmental variables that represent the classical physiological explanation of Bergmann's rule, James' moisture-humidity modification of Bergmann's rule, Rosenzweig's productivity hypothesis, and Boyce's seasonality hypothesis. Only the productivity hypothesis was not supported. The relative strengths of associations suggested, however, that James' modification was better supported than the classical explanation for Bergmann's rule. Path analyses permitted further discrimination of hypotheses, and only the seasonality hypothesis received significant support. As expected, this support was only evident for females. Path analysis may provide a tool for evaluating relative strengths of competing but correlated explanations of geographic variation.

Nous avons examiné les hypothèses avancées pour expliquer la variation géographique de la taille en utilisant les mesures crâniennes de 950 Lynx roux (Lynx rufus) de l'ouest nord-américain. Les lynx ont été divisés selon 25 localités géographiques de la même écorégion et à habitats semblables. Des analyses en composantes principales ont permis d'obtenir une seule mesure de la taille d'après les projections sur le premier axe principal. Mâles et femelles ont été examinés séparément à cause du dimorphisme sexuel quant à la taille et de l'influence significative du sexe et de l'endroit sur la taille. Nous nous attendions à ce que la taille des femelles reflète mieux les influences environnementales, puisque la taille des mâles peut être influencée par la sélection sexuelle. Nous avons observé une variation géographique significative de la taille des lynx; 44% de la variation chez les mâles et 47% chez les femelles s'expliquent par comparaison entre les localités. Nous avons constaté également que la variation de la taille est associée à la règle de Bergmann, comme l'indiquent les régressions multiples entre la taille d'une part, la latitude et l'altitude d'autre part (R2 = 0,426 pour les mâles; R2 = 0,480 pour les femelles). Tenant compte des corrélations et des résultats des analyses de régression, nous avons examiné la relation entre la taille et des variables spécifiques de l'environnement qui représentent l'explication physiologique classique de la règle de Bergmann, la modification buée-humidité de James de la règle de Bergmann, l'hypothèse de la productivité de Rosenzweig et l'hypothèse de la saisonnalité de Boyce. Seule l'hypothèse de la productivité n'a pas été confirmée. La force relative des associations a indiqué que la modification de James est une explication plus plausible que l'explication classique de la règle de Bergmann. Des analyses des influences directes ont permis une discrimination plus poussée des hypothèses et seule l'hypothèse de la saisonnalité a résisté, et, comme on pouvait s'y attendre, seulement dans le cas des femelles. L'analyse des influences directes de variables indépendantes sur une variable dépendante est peut-être un bon outil pour évaluer la robustesse relative d'explications opposées, mais tout de même en corrélation, de la variation géographique.[Traduit par la Rédaction]

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