Боровичев Е.А. Международная научно-практическая конференция "Использование современных информационных технологий в ботанических исследованиях". Апатиты, Мурманская область, 28-31 марта 2017г.: Тезисы докладов. Апатиты, 2017.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ NEPHROMOPSIS LAURERI С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БИОКЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ Г.М. Тагирджанова, А.В. Дёмина MODELING OF DISTRIBUTION OF NEPHROMOPSIS LAURERI USING BIOCLIMATIC DATA G.M. Tagirdzhanova, A.V. Dyomina Санкт-Петербургский государственный университет, кафедра ботаники, г. Санкт- Петербург; e-mail: gultagr@gmail.com Географическое распространение видов зависит от большого числа факторов среды. Анализ этих параметров позволяет не только выявить наиболее существенные для данного вида переменные, но и, при наличии дополнительных данных, предсказать ареал вида. Модель пространствен­ ного распространения вида строится путем проекции предсказаний эколо­ гической модели, построенной для известных местонахождений и точек ложного отсутствия, на географическое пространство. Одним из основных инструментов моделирования является использование биоклиматических данных. База данных WorldClim включает в себя, помимо базовых пере­ менных (минимальная, средняя и максимальная температуры, осадки), 19 производных биоклиматических характеристик, отражающих годовые тренды температуры и осадков, сезонность и лимитирующие факторы. Каждый параметр представлен в виде растра, покрывающего всю поверх­ ность суши. Nephromopsis laureri (Kremp.) Kurok. - эпифитный лишайник, встречающийся в Сибири, Приморье, на Северо-Западе европейской части России, Урале, а также в Альпах, Юго-Восточной Азии, Тибете и в север­ ной части Южной Америки. N. laureri приурочен к малонарушенным ле­ сам, его субстратные предпочтения различаются в разных регионах. Для моделирования распространения Nephromopsis laureri мы ис­ пользовали данные из Global Biodiversity Information Facility (GBIF, www.gbif.org) и из ряда публикаций (Randlane et al., 2001; Stepanchikova et al., 2009, 2013 и др.). Для анализа мы использовали 19 биоклиматических переменных. Растры с разрешением 5' были взяты из базы данных WorldClim (www.worldclim.com). Точки присутствия были прорежены до разрешения растра. Всего в анализ было включено 73 точки. Мы построили две модели: с использованием biomod2 (Thuiller et al., 2013) и MaxEnt (Elith et al., 2011). Для первой модели были использо­ ваны три техники: обобщенные линейные модели (GLM), обобщенные International Conference «The use o fmodern information technologies in botanical investigations» (Apatity, March, 28-31, 2017) 117