Моделирование ниши и особенности распространения копробионтных грибов в Азии на примере Cyathus stercoreus

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Распространение видов претерпевает быстрые изменения в связи с модификацией среды обитания и изменением климата. Это вызывает опасения по поводу сохранения исчезающих видов и поднимает экологические вопросы о процессах, регулирующих ареалы и ниши видов. Как следствие, прогностические модели распространения, которые сопоставляют данные о видах с закономерностями в абиотических переменных окружающей среды, стали признанным инструментом в экологии и охране природы. Моделирование пространственного распределения с максимальной энтропией (MaxEnt) решает эту проблему путем определения распределения видов и пригодности окружающей среды на основе данных о встречаемости. Цели этого исследования заключались в создании модели экологической ниши и моделировании пригодности среды обитания для копробионтного вида грибов Cyathus stercoreus на основе его биоклиматических характеристик и особенностей субстрата в Азии. Нами построена карта текущего географического распространения копробионтного гриба Cyathus stercoreus с использованием метода MaxEnt. В модель включены 19 биоклиматических переменных WorldClim с соответствующими высотными данными и 7 пространственно распределенными записями о встречаемости вида. Несмотря на свою узкую субстратную специализацию, Cyathus stercoreus является климатически довольно пластичным и способен развиваться в широком диапазоне варьирования среднегодовых температур и среднегодовых осадков, что следует из анализа двумерной ниши на основе двух климатических переменных с использованием метода Envelope. Моделирование распространения базидиальных копробионтных грибов на примере Cyathus stercoreus показало, что область их потенциального распространения с зоной благоприятного климата является очень большой. Большая часть зоны с благоприятным климатом находится в области с вероятностью присутствия видов до 70%. Cyathus stercoreus не связан с каким-либо конкретным типом местообитаний. На территории России, на юге Сибири, вид находится на северной границе своего ареала в области с наименее благоприятными биоклиматическими факторами среды.

Об авторах

Вячеслав Александрович Власенко

Центральный сибирский ботанический сад СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlasenkomyces@mail.ru

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории микологии, альгологии и лихенологии

Россия

Дэжидмаа Турмунх

Научно-исследовательский институт защиты растений Монголии

Email: dejidmaa.chag@gmail.com

PhD, старший научный сотрудник лаборатории патологии растений

Монголия

Чечекмаа Дембиреловна Назын

Тувинский государственный университет

Email: nazynch@mail.ru

кандидат биологических наук, доцент кафедры биологии и экологии

Россия

Анастасия Владимировна Власенко

Центральный сибирский ботанический сад СО РАН

Email: anastasiamix81@mail.ru

кандидат биологических наук, заведующий лабораторией микологии, альгологии и лихенологии

Россия

Список литературы

  1. Warren D.L., Seifert S.N. Ecological niche modeling in MaxEnt: the importance of model complexity and the performance of model selection criteria // Ecological Applications. 2011. Vol. 21, № 2. P. 335–342.
  2. Wright R.N., Westerhoff D.V. New Forest SAC Management Plan. Lyndhurst: English Nature, 2001. 15 p.
  3. Hepinstall J.A. et al. Effects of niche width on the performance and agreement of avian habitat models // Scott J.M. et al (eds.). Washington: Island Press, 2002. P. 593–606.
  4. Brotons L., Thuiller W., Araújo M.B., Hirzel A.H. Presence-absence versus presence-only modelling methods for predicting bird habitat suitability // Ecography. 2004. Vol. 27. P. 437–448.
  5. Hernandez P.A., Graham C.H., Master L.L., Albert D.L. The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods // Ecography. 2006. Vol. 29, № 5. P. 773–785.
  6. Tsoar A., Allouche O., Steinitz O., Rotem D., Kadmon R. A comparative evaluation of presenceonly methods for modelling species distribution // Diversity and distributions. 2007. Vol. 13, № 4. P. 397–405.
  7. Gaston K.J., Fuller R.A. Biodiversity and extinction: losing the common and the widespread // Progress in Physical Geography. 2007. Vol. 31. P. 213–225.
  8. Zurell D., Franklin J., König C., Bouchet P.J., Dormann C.F., Elith J., Fandos G., Feng X., Guillera-Arroita G., Guisan A., Lahoz-Monfort J.J., Leitão P.J., Park D.S., Townsend Peterson A., Rapacciuolo G., Schmatz D.R., Schröder B., Serra-Diaz J.M., Thuiller W., Yates K.L., Zimmermann N.E., Merow C. A standard protocol for reporting species distribution models // Ecography. 2020. Vol. 43, № 9. P. 1261–1277.
  9. Phillips S.J., Dudík M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. 2008. Vol. 190. P. 231–259.
  10. Phillips S.J., Anderson R.P., Schapired R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological Modelling. 2006. Vol. 190. P. 231–259.
  11. GBIF. 2021 [Internet]. – https://www.gbif.org.
  12. Fernandez A., Sanchez S., Garcıa P., Sanchez J. Macrofungal diversity in an isolated and fragmented Mediterranean forest ecosystem // Plant Biosystems. 2020. Vol. 154, № 2. P. 139–148.
  13. Krug J.C., Benny G.L., Keller H.W. Coprophilous fungi // Biodiversity of fungi: inventory and monitoring methods / eds. Mueller G.M., Bills G.F., Foster M.S. Burlington (MA): Elsevier Academic Press, 2004. P. 467–501.
  14. Hijmans R.J., Guarino L., Mathur P. DIVA-GIS Version 7.5. 2012 [Internet]. – http://diva-gis.org/docs/DIVA-GIS_manual_7.pdf.
  15. Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.G., Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2005. Vol. 25. P. 1965–1978.
  16. Scheldeman X., Van Zonneveld M. Training manual on spatial analysis of plant diversity and distribution. Rome: Biodiversity International, 2010. 179 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1 – А – плодовые тела C. stercoreus на старом помете лошади на почве; Б – местообитание вида, степь в Республике Тыва (фото А.В. Власенко)

Скачать (39KB)
3. Рисунок 2 – Местонахождения Cyathus stercoreus в Азии. Россия: 1 – Новосибирская область, г. Новосибирск, 54,8854° с.ш., 83,0708° в.д., 107 м (GBIF); 2 – Республика Горный Алтай, Улаганский район, оз. Телецкое, 51,402476° с.ш., 87,809474° в.д., 607 м (GBIF); 3 – Республика Тыва, Тандинский кожуун, оз. Сватиково (Дус-Холь), степь, 09.07.2021, 51,3563° с.ш., 94,4466° в.д., 703 м, собр. и опред. А.В. Власенко, NSK 1014811; 4 – Амурская область, Благовещенск, прим. 50,25° с.ш., 127,666° в.д., 120 м (GBIF); 5 – Приморский край, Перетино, 42,9938° с.ш., 133,0975° в.д., 22 м (GBIF); 6 – Индия, Гуджарат, Навсари, Вансда, 20,7586° с.ш., 73,4748° в.д., 154 м (GBIF); 7 – там же, Нармада, Сагаи, 21,6912° с.ш., 73,7756° в.д., 333 м (GBIF). Цвета соответствуют высоте над уровнем моря (расшифровка в легенде)

Скачать (45KB)
4. Рисунок 3 – Модель MaxEnt. Наблюдаемые точки присутствия и потенциальное распространение C. stercoreus в современном климате (~1950–2000 гг.). Значения в легенде даны от 0 до 1, что соответствует вероятности присутствия 0–100%

Скачать (32KB)
5. Рисунок 4 – Модель потенциального распространения C. stercoreus в современном климате (~1950–2000 гг.). Значения в легенде даны от 0 до 1, что соответствует вероятности присутствия 0–100%. Пороговые значения в легенде: 0–0,381 – вид присутствовать не может; 0,381–0,5 – вероятность присутствия вида 50%; 0,5–1 – вероятность присутствия вида 50–100%; 1–1 – наблюдаемые точки присутствия

Скачать (38KB)
6. Рисунок 5 – Визуализация двумерной ниши C. stercoreus на основе двух климатических переменных с использованием метода Envelope. Число локалитетов, использованных программой для построения ниши – 7. Пределы двухмерной ниши: А – 0,000; Б – 0,001; В – 0,166; Г – 0,167; Д – 0,333; Е – 0,334. По оси абсцисс – среднегодовая температура, °C – BIO1; по оси ординат – годовые осадки, мм – BIO12

Скачать (50KB)

© Власенко В.А., Турмунх Д., Назын Ч.Д., Власенко А.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах