Вымершие верблюдовые раскрывают подробности о древних саваннах Северной Америки
Новое исследование вымерших верблюдовых — предков современных верблюдов и лам — рассказывает историю древних саванн Северной Америки и показывает, как прошлые климатические и экологические условия влияли на состав фауны млекопитающих.
Хотя сегодня саванны (лесистые луга) встречаются только в тропиках, около 18 миллионов лет назад, в эпоху миоцена, саванные экосистемы, похожие на современные африканские, существовали в средних широтах Северной Америки. На пике своего развития — около 12 миллионов лет назад — они были сопоставимы по разнообразию млекопитающих с современным Серенгети.
Исследование, опубликованное в Frontiers in Earth Science, провели палеобиологи из Бристольского университета и Хельсинкского университета. Оно впервые дает количественную характеристику экоморфологии группы крупных травоядных копытных — парнокопытных, включая верблюдов и антилоп, — из древних североамериканских саванн и сравнивает их с современными обитателями африканских саванн, таких как Серенгети.
Ведущий автор исследования Нурия Мелиса Моралес Гарсия отметила, что североамериканские саванны были домом для огромного разнообразия верблюдовых, которые, собственно, и возникли, и впервые диверсифицировались в Северной Америке, где обитали более 40 миллионов лет.
Исследователи измерили черепа, челюсти и кости конечностей десятков вымерших североамериканских парнокопытных, включая верблюдовых, и сравнили их с современными обитателями саванны Серенгети в Восточной Африке. Анализ показал, что большинство вымерших верблюдовых были больше всего похожи на современную антилопу канну, адаптированную к засушливым условиям. Это указывает на то, что североамериканские саванны были более сухими, чем современные африканские.
Исследование также показало, как фауна реагировала на похолодание и аридизацию климата в неогене: разнообразие всех копытных резко сократилось, хотя верблюдовые по-прежнему доминировали. Эта работа помогает понять реакцию экосистем на сценарий изменения климата, что крайне актуально для прогнозирования будущего.