Возможности метода биоклиматического моделирования фиторазнообразия Алтайской горной страны
УДК 58(571.151):551.586 ББК 22.1я431
Ключевые слова:
климат, база данных, биоразнообразие
Аннотация
Выявление закономерностей формирования ареалов растений – фундаментальная проблема, которая тесно связана с историей видов в контексте глобальной и локальной эволюции природной среды. Познание этих закономерностей предоставляет возможности оценки перспектив дальнейшего существования видов и характера их ареалов под влиянием различных факторов [1, c. 30]. Климат – важнейший фактор, влияющий на формирование и распространение наземных экосистем [2, c. 131].
Литература
1. Санданов Д.В., Найданов Б.Б. Пространственное моделирование ареалов Восточно-азиатских видов растений: современное состояние и динамика под влиянием климатических изменений // Растительный мир Азиатской России. – 2015. – № 3 (19). С. 30–35.
2. Уиттекер Р. Сообщества и экосистемы. – М.: Прогресс, 1980. – 327 с.
3. Дудов С.В. Моделирование распространения видов по данным рельефа и дистанционного зондирования на примере сосудистых растений нижнего горного пояса хр. Тукурингра (Зейский заповедник, Амурская область) // Журнал общей биологии. – 2016. – Т. 77, № 1. С. 16–28.
4. Chen I.-C., Hill J.K., Ohlemüller R., Roy D.B., Thomas C.D. Rapid range shifts of species associated with high levels of climate warming // Science. – 2011. – V. 333. – P. 1024–1026.
5. Камелин Р.В. Материалы по истории флоры Азии (Алтайская горная страна). – Барнаул. Изд-во Алт. ун-та. – 1998. – 240 с.
6. Edwards J.L., Lane M.A., Nielsen E.S. Interoperability of Biodiversity Databases: Biodiversity Information on Every Desktop // Science. – 2000. – V. 289. – P. 2312–2314. DOI: 10.1126/science.289.5488.2312
7. Ваганов А.В., Шмаков А.И., Гудкова П.Д. Глобальные данные о фиторазнообразии Алтайской горной страны, представленные в мировых научных депозитариях // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии: сборник научных статьей по материалам XVIII международной научно-практической конференции (20–23 мая 2019 г., Барнаул). – Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2019. – С. 222–227.
8. Guisan A., Zimmermann N.E. Predictive habitat distribution models in ecology // Ecol. Model. – 2000. – V. 135. P. 147–186.
9. Anderson R.P., Lew D., Peterson A.T. Evaluating predictive models of species’ distributions: criteria for selecting models // Ecological Modelling. – 2003.– Vol. 162. – P. 211–232.
10. Phillips S.J., Anderson R.P., Schapire R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecol. Model. – 2006. – V. 190. – P. 231–259.
11. Phillips S.J., Dudik M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. – 2008. – V. 31. – P. 161–175.
12. Elith J., Phillips S.J., Hastie T., Dudik M., Chee Y.E., Yates C.J. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists // Divers. Distrib. – 2011. – V. 17. – P. 43–57.
13. Олонова М.В., Gao X. Потенциальные возможности распространения адвентивного растения Poa compressa L. в Сибири // Вестник Томского государственного университета. Биология. – 2014. – № 4 (28). – С. 56–69.
14. Корзников К.А. Климатическое моделирование местообитания Kalopanax septemlobus и Phellodendron amurense var. sachalinense в островном секторе Дальнего Востока России // Известия РАН. Серия биологическая. – 2019. – № 6. – С. 648–657.
2. Уиттекер Р. Сообщества и экосистемы. – М.: Прогресс, 1980. – 327 с.
3. Дудов С.В. Моделирование распространения видов по данным рельефа и дистанционного зондирования на примере сосудистых растений нижнего горного пояса хр. Тукурингра (Зейский заповедник, Амурская область) // Журнал общей биологии. – 2016. – Т. 77, № 1. С. 16–28.
4. Chen I.-C., Hill J.K., Ohlemüller R., Roy D.B., Thomas C.D. Rapid range shifts of species associated with high levels of climate warming // Science. – 2011. – V. 333. – P. 1024–1026.
5. Камелин Р.В. Материалы по истории флоры Азии (Алтайская горная страна). – Барнаул. Изд-во Алт. ун-та. – 1998. – 240 с.
6. Edwards J.L., Lane M.A., Nielsen E.S. Interoperability of Biodiversity Databases: Biodiversity Information on Every Desktop // Science. – 2000. – V. 289. – P. 2312–2314. DOI: 10.1126/science.289.5488.2312
7. Ваганов А.В., Шмаков А.И., Гудкова П.Д. Глобальные данные о фиторазнообразии Алтайской горной страны, представленные в мировых научных депозитариях // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии: сборник научных статьей по материалам XVIII международной научно-практической конференции (20–23 мая 2019 г., Барнаул). – Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2019. – С. 222–227.
8. Guisan A., Zimmermann N.E. Predictive habitat distribution models in ecology // Ecol. Model. – 2000. – V. 135. P. 147–186.
9. Anderson R.P., Lew D., Peterson A.T. Evaluating predictive models of species’ distributions: criteria for selecting models // Ecological Modelling. – 2003.– Vol. 162. – P. 211–232.
10. Phillips S.J., Anderson R.P., Schapire R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecol. Model. – 2006. – V. 190. – P. 231–259.
11. Phillips S.J., Dudik M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. – 2008. – V. 31. – P. 161–175.
12. Elith J., Phillips S.J., Hastie T., Dudik M., Chee Y.E., Yates C.J. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists // Divers. Distrib. – 2011. – V. 17. – P. 43–57.
13. Олонова М.В., Gao X. Потенциальные возможности распространения адвентивного растения Poa compressa L. в Сибири // Вестник Томского государственного университета. Биология. – 2014. – № 4 (28). – С. 56–69.
14. Корзников К.А. Климатическое моделирование местообитания Kalopanax septemlobus и Phellodendron amurense var. sachalinense в островном секторе Дальнего Востока России // Известия РАН. Серия биологическая. – 2019. – № 6. – С. 648–657.
Опубликован
2020-10-06
Раздел
Секция СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРИКЛАДНЫХ ЗА
