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.

усиленные регрессионные модели (GBM) и модели random forest (RF). Тысяча точек ложного отсутствия были отобраны случайным образом, каждая техника была повторена пять раз. Данные были разделены на тре­ нировочную и тестовые части в соотношении 70 к 30. Для оценки точно­ сти моделей мы использовали параметр ROC (Relative Operating Characteristic, площадь под ROC-кривой), модели с ROC > 0.7 были вклю­ чены в финальную модель, ее ROC составил 0.997. Эту модель мы по­ строили в R с использованием пакета biomod2. Вторая модель была по­ строена методом максимальной энтропии в программе MaxEnt с тем же количеством точек ложного отсутствия и размером тестового датасета, ee ROC составил 0.965. Для каждой модели подготовлен растр, отражающий проекцию предсказаний модели на географическое пространство. Данные были подготовлены в ArcMap (Esri). Точность моделей подтверждается высокими значениями ROC. Наиболее существенными для моделирования пространственного распро­ странения N. laureri оказались такие параметры, как среднегодовая темпе­ ратура, температура и количество осадков в наиболее влажный квартал и температура в наиболее сухой квартал года. Предсказания двух моделей распространения N. laureri сходны. Наиболее подходящие климатические условия характерны для горных районов, в том числе для Кавказа. Инте­ ресно отметить, что, хотя N. laureri известен с Кавказа, мы не включили эти естонахождения в анализ из-за отсутствия координат местонахожде­ ний в доступной литературе. Многие виды лишайников, в первую очередь, специфичные для малонарушенных сообществ, строго приурочены к определенным клима­ тическим условиям. Использование биоклиматических данных позволяет сравнительно точно выявить территории, климат которых подходит для изучаемого вида. В то же время, следует отличать потенциальный ареал вида от актуального: не все территории, климатически пригодные для вида, могут быть им заселены. Однако моделирование распространения может быть полезно для понимания экологических особенностей и пред­ сказания новых местонахождений вида. Литература Elith J., Phillips S.J., Hastie T., Dudik M., Chee Y.E., Yates C.J. A sta­ tistical explanation of MaxEnt for ecologists // Diversity and distributions. 2011. Vol. 17 (1). P. 43-57. Randlane T., Saag A., Obermayer W. Cetrarioid lichens containing usnic acid from the Tibetan area // Mycotaxon. 2001. Vol. 80. P. 389-426. М е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - п р а к т и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я « И с п о л ь з о в а н и е с о в р е м е н н ы х и н ф о р м а ц и о н н ы х т е х н о л о г и й в б о т а н и ч е с к и х и с с л е д о в а н и я х » ( А п а т и т ы , 28-31 м а р т а 2017) 118