Перспективные инструменты для моделирования распространения степных реликтов Горного Алтая
УДК 001.8:581.52+581.9
Ключевые слова:
География растений, ГИС-технологии, моделирование распространения видов, потенциально пригодные местообитания, Ecospat, MaxEnt
Аннотация
Решение вопросов сохранения биологического разнообразия невозможно без исследования распространения таксонов. Степные реликтовые виды – характерный элемент флоры Горного Алтая. При изучении их дизъюнктивного характера распространения требуется особая методология. Из-за экологической индивидуальности каждого вида моделирование его распространения должно носить индивидуальный характер. Предложен подход для моделирования распространения степных реликтов Горного Алтая с использованием ГИС-программ, специальных алгоритмов и программных средств, применение которого может давать интерпретируемые и качественно новые данные об особенностях распределения таксонов в естественной среде обитания. Важное значение при определении точности полученных моделей должен иметь собственный полевой опыт авторов. Приведен контекст, в котором может изучаться группа степных реликтовых видов для получения данных, значительно дополняющих представления об их биологии. Благодаря использованию рассмотренных в тексте статьи инструментов представляется возможным не только выявить отдельные экологические группы видов степных реликтов Горного Алтая, но и оценить степень их сопряженности.
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Литература
Иванов А. А., Ревушкин А. С. Степные реликты во флоре Горного Алтая // Spiraeanthus, 2024. – Вып. 1. – С 29–31. https://doi.org./10.71130/spir-2024-1-29-31 8
Лисовский А. А., Дудов С. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 2. MaxEnt // Журнал общей биологии, 2022. – Т. 81, №2. – С. 135–146. https://doi.org./10.31857/S0044459620020049
Лисовский А. А., Дудов С. В., Оболенская Е. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы // Журнал общей биологии, 2022. – Т. 81, № 2. – С. 123–134. https://doi.org./10.31857/S0044459620020037
Олонова М. В., Гудкова П. Д. Биоклиматическое моделирование: задания для практической работы и методические указания к их выполнению. – Томск: Издательский дом ТГУ, 2017. – 50 с.
Парфенова Е. И., Чебакова Н. М. Потенциальное распределение лесов в горах Южной Сибири и Северной Монголии в связи с прогнозируемыми изменениями климата к середине века // Известия РАН. Серия географическая, 2023. – Т. 87, №7. – С. 1019–1031. https://doi.org./10.31857/S2587556623070129
Писаренко О. Ю. Опыт применения алгоритма MaxEnt к анализу распределения видов мхов // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии, 2020. – Т. 19, № 2. – С. 211–214. https://doi.org./10.14258/pbssm.2020105
Плантариум. Растения и лишайники России и сопредельных стран: открытый онлайн атлас и определитель растений. 2007–2025. URL: https://www.plantarium.ru
Ревушкин А. С., Иванов А. А. Пустынно-степные элементы во флоре Горного Алтая // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии, 2025. – Т. 24, № 1. – С. 174–178. https://doi.org./10.14258/pbssm.2025035
Санданов Д. В. Современные подходы к моделированию разнообразия и пространственному распределению видов растений: перспективы их применения в России // Вестник Томского государственного университета. Биология, 2019. – № 46. – С. 82–114. https://doi.org./10.17223/19988591/46/5
Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Экологические ниши, их современная интерпретация и перспективы моделирования // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии, 2021. – Т. 30, № 4. – С. 80–88. https://doi.org./10.24412/2073-1035-2021-10427
ArcGIS Pro. URL: https://www.esri-cis.com/ru-ru/arcgis/products/arcgis-pro
Chelsa. URL: https://www.chelsa-climate.org
Collart F., Hedenäs L., Broennimann O., Guisan A., Vanderpoorten А. Intraspecific differentiation: Implications for niche and distribution modelling // Journal of Biogeography, 2021. – Vol. 48. – P. 415–426. https://doi.org./10.1111/jbi.14009
Di Cola V., Broennimann O., Petitpierre B., Breiner F. T., D’Amen M., Randin C., Engler R., Pottier J., Pio D., Dubuis A., Pellissier L., Mateo R. G., Hordijk W., Salamin N., Guisan A. Ecospat: an R package to support spatial analyses and modeling of species niches and distributions // Ecography, 2017. – P. 001–014. https://doi.org./10.1111/ecog.02671
DIVA-GIS. URL: https://diva-gis.org
GBIF. URL: https://www.gbif.org
Guo Y., Zhang S., Tang S., Pan J., Ren L., Tian X., Sun Z., Zhang Z. Analysis of the prediction of the suitable distribution of Polygonatum kingianum under different climatic conditions based on the MaxEnt model // Front. Earth Sci., 2023. – Vol. 11. – 1111878. https://doi.org./10.3389/feart.2023.1111878
He Y., Ma J., Chen G. Potential geographical distribution and its multi-factor analysis of Pinus massoniana in China based on the maxent model // Ecological Indicators, 2023. – Vol. 154(2). – 110790. https://doi.org./10.1016/j.ecolind.2023.110790
iNaturalist. URL: https://www.inaturalist.org
Ma B., Sun J. Predicting the distribution of Stipa purpurea across the Tibetan Plateau via the MaxEnt model // BMC Ecology, 2018. – Vol. 18(1). – P. 10. https://doi.org./10.1186/s12898-018-0165-0
MaxEnt. URL: https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent
Melton A. E., Clinton M. H., Wasoff D. N., Lu L., Hu H., Chen Z., Ma K., Soltis D. E., Soltis P. S. Climatic niche comparisons of eastern North American and eastern Asian disjunct plant genera // Global Ecology and Biogeography, 2022. – Vol. 31. – P. 1290–1302. https://doi.org./10.1111/geb.13504
Muscarella R., Galante P. J., Soley-Guardia M., Boria R. A., Kass J. M., Uriarte M., Anderson R. P. ENMeval: An R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for MaxEnt ecological niche models // Methods in Ecology and Evolution, 2014. – Vol. 5. – P. 1198–1205. https://doi.org./10.1111/2041-210X.12261
QGIS. URL: https://www.qgis.org
SDMtoolbox. URL: http://www.sdmtoolbox.org
Villaverde T., González-Moreno P., Rodríguez-Sánchez F., Escuder M. Niche shifts after long-distance dispersal events in bipolar sedges (Carex, Cyperaceae) // American Journal of Botany, 2017. – Vol. 104 (11). – P. 1765–1774. https://doi.org./10.3732/ajb.1700171
Wang J.-G., Wu J.-W., Li W.-J. Ecological Niche Changes and Risk Regionalization of the Invasive Plant Praxelis clematidea // Ecology and Evolution, 2025. – Vol. 15. – e71546. https://doi.org./10.1002/ece3.71546
Wang T, Li W, Cui H, Song Y, Liu C, Yan Q, Wu Y, Jia Y, Fang L, Qi L. Predicting the Potential Habitat Distribution of Relict Plant Davidia involucrata in China Based on the MaxEnt Model // Forests, 2024. – Vol. 15. – P. 272. https://doi.org./10.3390/f15020272
Warren D. L., Matzke N. J., Cardillo M., Baumgartner J. B., Beaumont L. J., Turelli M., Glor R. E., Huron N. A., Simões M., Iglesias T. L., Piquet J. C., Dinnage R. ENMTools 1.0: an R package for comparative ecological biogeography // Ecography, 2021. – Vol. 44. – P. 1–8. https://doi.org./10.1111/ecog.05485
WorldClim. URL: https://worldclim.org
Yi Y-j., Cheng X., Yang Z-F., Zhang S-H. Maxent modeling for predicting the potential distribution of endangered medicinal plant (H. riparia Lour) in Yunnan, China // Ecological Engineering, 2016. – P. 260–269. https://doi.org./10.1016/j.ecoleng.2016.04.010
Лисовский А. А., Дудов С. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 2. MaxEnt // Журнал общей биологии, 2022. – Т. 81, №2. – С. 135–146. https://doi.org./10.31857/S0044459620020049
Лисовский А. А., Дудов С. В., Оболенская Е. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы // Журнал общей биологии, 2022. – Т. 81, № 2. – С. 123–134. https://doi.org./10.31857/S0044459620020037
Олонова М. В., Гудкова П. Д. Биоклиматическое моделирование: задания для практической работы и методические указания к их выполнению. – Томск: Издательский дом ТГУ, 2017. – 50 с.
Парфенова Е. И., Чебакова Н. М. Потенциальное распределение лесов в горах Южной Сибири и Северной Монголии в связи с прогнозируемыми изменениями климата к середине века // Известия РАН. Серия географическая, 2023. – Т. 87, №7. – С. 1019–1031. https://doi.org./10.31857/S2587556623070129
Писаренко О. Ю. Опыт применения алгоритма MaxEnt к анализу распределения видов мхов // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии, 2020. – Т. 19, № 2. – С. 211–214. https://doi.org./10.14258/pbssm.2020105
Плантариум. Растения и лишайники России и сопредельных стран: открытый онлайн атлас и определитель растений. 2007–2025. URL: https://www.plantarium.ru
Ревушкин А. С., Иванов А. А. Пустынно-степные элементы во флоре Горного Алтая // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии, 2025. – Т. 24, № 1. – С. 174–178. https://doi.org./10.14258/pbssm.2025035
Санданов Д. В. Современные подходы к моделированию разнообразия и пространственному распределению видов растений: перспективы их применения в России // Вестник Томского государственного университета. Биология, 2019. – № 46. – С. 82–114. https://doi.org./10.17223/19988591/46/5
Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Экологические ниши, их современная интерпретация и перспективы моделирования // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии, 2021. – Т. 30, № 4. – С. 80–88. https://doi.org./10.24412/2073-1035-2021-10427
ArcGIS Pro. URL: https://www.esri-cis.com/ru-ru/arcgis/products/arcgis-pro
Chelsa. URL: https://www.chelsa-climate.org
Collart F., Hedenäs L., Broennimann O., Guisan A., Vanderpoorten А. Intraspecific differentiation: Implications for niche and distribution modelling // Journal of Biogeography, 2021. – Vol. 48. – P. 415–426. https://doi.org./10.1111/jbi.14009
Di Cola V., Broennimann O., Petitpierre B., Breiner F. T., D’Amen M., Randin C., Engler R., Pottier J., Pio D., Dubuis A., Pellissier L., Mateo R. G., Hordijk W., Salamin N., Guisan A. Ecospat: an R package to support spatial analyses and modeling of species niches and distributions // Ecography, 2017. – P. 001–014. https://doi.org./10.1111/ecog.02671
DIVA-GIS. URL: https://diva-gis.org
GBIF. URL: https://www.gbif.org
Guo Y., Zhang S., Tang S., Pan J., Ren L., Tian X., Sun Z., Zhang Z. Analysis of the prediction of the suitable distribution of Polygonatum kingianum under different climatic conditions based on the MaxEnt model // Front. Earth Sci., 2023. – Vol. 11. – 1111878. https://doi.org./10.3389/feart.2023.1111878
He Y., Ma J., Chen G. Potential geographical distribution and its multi-factor analysis of Pinus massoniana in China based on the maxent model // Ecological Indicators, 2023. – Vol. 154(2). – 110790. https://doi.org./10.1016/j.ecolind.2023.110790
iNaturalist. URL: https://www.inaturalist.org
Ma B., Sun J. Predicting the distribution of Stipa purpurea across the Tibetan Plateau via the MaxEnt model // BMC Ecology, 2018. – Vol. 18(1). – P. 10. https://doi.org./10.1186/s12898-018-0165-0
MaxEnt. URL: https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent
Melton A. E., Clinton M. H., Wasoff D. N., Lu L., Hu H., Chen Z., Ma K., Soltis D. E., Soltis P. S. Climatic niche comparisons of eastern North American and eastern Asian disjunct plant genera // Global Ecology and Biogeography, 2022. – Vol. 31. – P. 1290–1302. https://doi.org./10.1111/geb.13504
Muscarella R., Galante P. J., Soley-Guardia M., Boria R. A., Kass J. M., Uriarte M., Anderson R. P. ENMeval: An R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for MaxEnt ecological niche models // Methods in Ecology and Evolution, 2014. – Vol. 5. – P. 1198–1205. https://doi.org./10.1111/2041-210X.12261
QGIS. URL: https://www.qgis.org
SDMtoolbox. URL: http://www.sdmtoolbox.org
Villaverde T., González-Moreno P., Rodríguez-Sánchez F., Escuder M. Niche shifts after long-distance dispersal events in bipolar sedges (Carex, Cyperaceae) // American Journal of Botany, 2017. – Vol. 104 (11). – P. 1765–1774. https://doi.org./10.3732/ajb.1700171
Wang J.-G., Wu J.-W., Li W.-J. Ecological Niche Changes and Risk Regionalization of the Invasive Plant Praxelis clematidea // Ecology and Evolution, 2025. – Vol. 15. – e71546. https://doi.org./10.1002/ece3.71546
Wang T, Li W, Cui H, Song Y, Liu C, Yan Q, Wu Y, Jia Y, Fang L, Qi L. Predicting the Potential Habitat Distribution of Relict Plant Davidia involucrata in China Based on the MaxEnt Model // Forests, 2024. – Vol. 15. – P. 272. https://doi.org./10.3390/f15020272
Warren D. L., Matzke N. J., Cardillo M., Baumgartner J. B., Beaumont L. J., Turelli M., Glor R. E., Huron N. A., Simões M., Iglesias T. L., Piquet J. C., Dinnage R. ENMTools 1.0: an R package for comparative ecological biogeography // Ecography, 2021. – Vol. 44. – P. 1–8. https://doi.org./10.1111/ecog.05485
WorldClim. URL: https://worldclim.org
Yi Y-j., Cheng X., Yang Z-F., Zhang S-H. Maxent modeling for predicting the potential distribution of endangered medicinal plant (H. riparia Lour) in Yunnan, China // Ecological Engineering, 2016. – P. 260–269. https://doi.org./10.1016/j.ecoleng.2016.04.010
Опубликован
2026-08-31
Как цитировать
Иванов А. А., Ревушкин А. С. Перспективные инструменты для моделирования распространения степных реликтов Горного Алтая // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии, 2026. Т. 25, № 1. С. 60-63 DOI: 10.14258/pbssm.2026012. URL: https://journal.asu.ru/bpssm/article/view/pbssm.2026012.
Раздел
Статьи
