Data for: Coexistence of five checkerspots (Melitaea Fabricius, 1807) on xeric grasslands of the Podyji National Park, Czech Republic: Prior to refaunation by wild horses.

Excel file containing 12 separate sheets, presenting the following, left to rightSheets 1-8: Adult butterflies mark-release-recapture data, filtered by species x sites and prepared in 1/0 format for program MARK [2]. M. athalia, site H ( = Havraníky)M. athalia, site M (= Mašovice)M. aurelia, site MM. britomartis, site MM. didyma, site HM. didyma, site MM. cinxia, site HM. cinxia, site MSheet 9: Mobility data, filtered and processed. For each individual recaptured at least once, total flight distance (= TFD, distances summed across consecutive capture points), longest single move and mean flight distance (= TFD / number of captures) is presented, together with number of captures and number of hours elapsed between the first and last capture. Sheet 10: Wing wear data for all species, collated across both sites, but split into sexes. Independently of individual codes, these are wing wear values of each individual handled with date of capture, and consecutive capture day related of Day 1 of capture of that particular species/sex. Sheet 11:Adults habitat use, 20 m buffers. GIS-digitised points of each handling event for all five species, split into sexes, with geography coordinates and land uses / land covers descriptions of 20-m diameter buffers around each capture point. Format for the multivariate analyses program CANOCO [3]. Sheet 11:Adults habitat use, 50 m buffers. As above, but larger buffers around each capture point. Sheet 12:Larval habitats of Melitaea aurelia and M. britomartis. 5-m diameter buffers around randomly set (n = 105) and pre-selected according to prior occurrence of ovipositing females (n = 40) points withing the localities

Data for: Coexistence of five checkerspots (Melitaea Fabricius, 1807) on xeric grasslands of the Podyji National Park, Czech Republic: Prior to refaunation by wild horses.

Excel file containing 12 separate sheets, presenting the following, left to rightSheets 1-8: Adult butterflies mark-release-recapture data, filtered by species x sites and prepared in 1/0 format for program MARK [2]. M. athalia, site H ( = Havraníky)M. athalia, site M (= Mašovice)M. aurelia, site MM. britomartis, site MM. didyma, site HM. didyma, site MM. cinxia, site HM. cinxia, site MSheet 9: Mobility data, filtered and processed. For each individual recaptured at least once, total flight distance (= TFD, distances summed across consecutive capture points), longest single move and mean flight distance (= TFD / number of captures) is presented, together with number of captures and number of hours elapsed between the first and last capture. Sheet 10: Wing wear data for all species, collated across both sites, but split into sexes. Independently of individual codes, these are wing wear values of each individual handled with date of capture, and consecutive capture day related of Day 1 of capture of that particular species/sex. Sheet 11:Adults habitat use, 20 m buffers. GIS-digitised points of each handling event for all five species, split into sexes, with geography coordinates and land uses / land covers descriptions of 20-m diameter buffers around each capture point. Format for the multivariate analyses program CANOCO [3]. Sheet 11:Adults habitat use, 50 m buffers. As above, but larger buffers around each capture point. Sheet 12:Larval habitats of Melitaea aurelia and M. britomartis. 5-m diameter buffers around randomly set (n = 105) and pre-selected according to prior occurrence of ovipositing females (n = 40) points withing the localities.THIS DATASET IS ARCHIVED AT DANS/EASY, BUT NOT ACCESSIBLE HERE. TO VIEW A LIST OF FILES AND ACCESS THE FILES IN THIS DATASET CLICK ON THE DOI-LINK ABOV

Genetické vztahy populací perleťovců podr. Fabriciana na základě dat z veřejně přístupných databází

Trabajo presentado en el X Lepidopterologické kolokvium, celebrado en Praga el 18 de septiembre de 2015.Zkoumat genetické vztahy populací z různých částí areálu jednotlivých druhů dříve znamenalo cestovat přes celou oblast jejich výskytu, případně organizovat mezinárodní spolupráci, a poté provést sled klasických, finančně relativně náročných laboratorních technik. To se dnes pomalu začíná měnit. DNA barcoding byl původně motivován představou jednoduchého zařízení, které by dokázalo spolehlivě identifikovat jakýkoli organismus, který do něj vložíme. Jako tento „čárový kód“, který by případný př ístroj mohl číst, byl vybrán krátký úsek sekvence mtDNA kódující enzym cytochromoxidázu (podjednotku I, COI), který má vhodnou variabilitu, snadno se sekvenuje a vyskytuje se prakticky ve všech živých organismech. V rámci „barcodingových“ projektů se nashr omáždila dosud nemyslitelná kolekce sekvencí COI od všech typů organismů ze všech částí světa; v zastřešující Barcoding of Life Database (BOLD) jsou k září 2015 sekvence např. od více než 1 milionu jedinců motýlů (Lepidoptera). Ze stejných důvodů, z kterýc h byla COI vybrána pro barcoding, byla také využita ve většině dosavadních fylogeografických studií. Značná část našich poznatků např. o glaciálních refugiích nebo izolovanosti populací je částečně na COI založena. Nyní lze tedy tyto jevy zkoumat u širokéh o spektra druhů prakticky bez nákladů, jednoduše tím, že z BOLD sekvence stáhneme, obdobně jako se např. pro fylogenetiku a taxonomii využívají databáze typu GenBanku. Analyzovali jsme sekvence COI od podr. Fabriciana , jaké jsou nyní již v BOLD volně dostu pné pro většinu evropských denních motýlů. Je z nich jednak evidentní blízký vztah korsického F. elisa s italskými F. niobe , jednak jasné oddělení taxonu auresiana jak od F. adippe , tak od F. niobe . Dále je naznačena jen velmi mírná prostorová struktura va riability sekvencí F. niobe , přičemž nejčastější haplotyp se vyskytuje od Španělska až po východní Asii, což ukazuje na relativně nedávné šíření do celé této oblasti z jedné populace. U F. adippe nalezneme podobný pattern, ale k tomu je zde malá skupina ha plotypů z Pyrenejského poloostrova, která se v několika bázích od ostatních odlišuje. Může to být způsobeno přítomností izolovaného glaciálního refugia v této oblasti, ale stejně tak může jít o vliv nerovnoměrného výběru vzorků nebo vnitrobuněčných parazit ů. Celý dataset je také postižen tím, že použitý úsek COI je příliš krátký a neposkytuje dostatečné množství informací pro rozlišení všech jemných detailů. Společným jmenovatelem těchto problémů je, že se analýza opírá pouze o tento marker. Jednotlivé čás ti genomu se totiž do jedince mohly dostat od různých předků různými cestami. Databáze vytvořené pro DNA barcoding se i v tomto případě ukázaly být velmi efektivním zdrojem, ze kterého lze získat první vhled do fylogeografie zkoumané skupiny druhů, ale tak é se projevily jejich hlavní nevýhody v tomto směru. Zatím nejsou dostačující pro vyvozování hlubších závěrů, které bude muset přinést až další výzkum, specificky zaměřený na tyto motýly.N

Effect of land use and climate on the diversity of moth guilds with different habitat specialization

An assemblage of moth species at a suburb of Prague (50°5′11″N,14°18′06″E) was monitored by a highly efficient mercury light trap for 23 years (1967–1976, 1980–1992). Species caught were divided into guilds according to habitat specialisation, and analysed using species richness S , Shannon’s diversity H and evenness J as the response variables, and the individual years of monitoring and effects of mean annual temperature and precipitation as the explanatory variables. Overall, 424 species were recorded: 25 early successional arable land species (43% of all caught individuals), 116 forest species feeding on trees and shrubs, 33 forest species feeding on woodland herbs and lichens, 92 forest-steppe species, 116 grassland species, 28 wetland species, and 14 non-specialized generalists. The diversity of habitat-specialised species responded mainly to land use changes, whereas the diversity of generalists reflected long-term meteorological trends. Species richness of specialists whose habitats in the vicinity of the trap have declined in extent decreased, the numbers of those whose habitats remained intact did not exhibit any particular trend, whereas the numbers of generalists increased, and their diversity positively responded to warming. It is concluded that the habitat specialists and generalists react to environmental changes differently. Non-specialised species appear more sensitive indicators of climate changes than habitat specialists because for the latter the indication of climate changes can be overlaid by changes in habitat use