МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ (SDM) ГОЛОЖАБЕРНЫХ МОЛЛЮСКОВ (NUDIBRANCHIA) БЕЛОГО МОРЯтезисы доклада
-
Авторы:
Орлов М.А.,
Шелудков А.В.,
Екимова И.А.
-
Сборник:
Комплексные исследования Мирового океана. Материалы V Всероссийской научной конференции молодых ученых, г. Калининград, 18-22 мая 2020 г. [Электронный ресурс]
-
Тезисы
-
Год издания:
2020
-
Место издания:
Калининград: АО ИО РАН
-
Первая страница:
277
-
Последняя страница:
278
-
Аннотация:
Моделированиепространственногораспространениявидов(SpeciesDistributionModels,SDM)пользуетсявозрастающиминтересомученыхна протяжениипоследних20 лет.SDMнашлоприменениев работахботаников,зоологов,биологов-эволюционистов,экологови специалистовпоохранеокружающейсреды.Большаячастьсоответствующихисследованийпосвященаназемнымместообитаниями лишьнебольшоеколичество- морскимакваториям.Приэтомдля морскихSDMхарактернозначительноесмещениепо областямисследования(главнымобразом- умеренныйпоясАтлантическогоокеана,а такжеумереннаяПацифика),а такжекрупнымтаксонам-объектамисследования(по большейчастиэто морскиерыбы,млекопитающие,птицыи коралловыеполипы)[1]. В этойсвязимы сочлиактуальнымиспользоватьSDMдля моделированияусловийи ареаловобитаниябогатойбиотыбореальныхи Арктическихморей,в частности,планктонныхкрылоногихмоллюсков(Gastropoda:Heterobranchia:Pteropoda)Белогоморя.Белоеморехарактеризуетсявысокимбиологическимразнообразиемпо сравнениюс другимиморямиАрктическогорегиона.Крометого,длянегохарактернавысокаягетерогенностьабиотическихи биотическихусловийв различныхчастяхбассейна(соленость,доминирующиегрунты,составсообществ,концентрацияхлорофиллаи др.).Моделируемыевиды- Clionelimacinaи Limacinahelicina- относятсяк близкимотрядамGymnosomataи Thecosomataсоответственноитесносвязанытрофическимисвязями:L. helicinaявляетсяосновнойкормовойбазойC. limacina.ПрипостроениимоделейиспользованысвободнаяпрограммнаясредаR и специализированныебиблиотеки(“sdm”,“sdmpredictors”,“dismo”)[2]. Данныео фактическихместахнахождениявзятыиз базыданныхGBIF[3], в которойдоступносвыше300 точекдля каждоговида.Примечательно,что это по большейчастиобразцымузейныхколлекций,что определяетвысокуюдостоверностьданныхи возможностьдальнейшегоизученияпервичныхисточников.Исходныйнаборпеременных-предикторовполучениз баз данныхMARSPEC[4] иBio-oracle[5]. Внеговошлисвыше300переменных,которыеописываютфизико-географическиеусловияданныхместообитаний(глубина,экспозициясклоновдна,расстояниедо берега,скоростьтечения,толщинальдаи т.д.),свойстваморскойводы,существенныедля биоты(концентрациибиогенныхэлементови другихминералов,растворенногокислорода),и ее собственныепараметры(первичнаяпродукция,концентрацияхлорофилла,углеродаи т.д.).Их исходногонаборана основеданныхо географииданнойакватории,биологиимоделируемыхвидов,а такжеэксплораторногоанализаотобраны29 наиболееинформативныхпеременных.ПолученныйнаборпредикторовиспользовандляобученияклассификационныхмоделейнаосновеалгоритмаRandomForest.Длякаждогоиз двухвидовпостроенодесятьмоделей;дляподтвержденияих высокогокачестваиспользовалисьплощадипод ROC-кривыми.Далееотобранопо одноймоделис максимальнойплощадьюпод кривой,которыев дальнейшемиспользованыдляпредсказанияареалов,а такжеоценкивкладовпеременныхв работуклассификаторов.ПолученныепредсказанныеареалывцеломсхожиихарактеризуютсяразорванностьювцентральнойчастиБелогоморя.Приэтомдля C. limacina,но не L. helicinaхарактерноприсутствиевобластиСоловецкихостровов.Вкладпеременныхв работуклассификаторовговорито важности277
для C. limacina- концентрациихлорофиллаА, pH, среднегодовогоразбросасоленостина поверх-ности,концентрациикальцита.В случаеL. helicinaрешающеезначениеимеютконцентрациинит-рата,растворенногокислорода,солености,минимальнаяглубина,а такжеколичествольда.Мыполагаем,что переменные,которыевносятмаксимальныйвкладв работуклассификаторов,обо-значаютфакторыокружающейсреды,определяющиеэкологическуюнишуисследованныхвидови, как следствие,их географическоераспространение.Этооткрываетвозможностьпрогнозиро-ватьсостояниепопуляцийи ареалыих обитанияприизмененииусловийокружающейсреды,вчастности,на основепрогнозовоб измененииклиматa
-
Добавил в систему:
Орлов Михаил Анатольевич
