УДК: 581.54:58.084.1Стрельников И.И., Глухов А.З. РОЛЬ МАКРОКЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ В ФОРМИРОВАНИИ ПРИСПОСОБИТЕЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА РАСТЕНИЙВ целях прогноза приспособительного потенциала растений в несвойственных условиях активно применяются методы моделирования эмпирических экологических ниш. Этот подход стал почти универсальным, но всё же имеет недостатки: прогноз валентности видов строится только по макроклиматическим параметрам, не учитывается действие биотических и микроклиматических факторов, адаптационный потенциал видов и пр. Требуется дополнительное изучение роли не учитываемых в моделях факторов. Целью работы стала дифференциальная оценка вклада макроклиматических и обычно не учитываемых прочих факторов природных ареалов в предопределение приспособительного потенциала растений в несвойственных условиях (в защищенном грунте). Оценку вклада различных факторов в детерминации приспособительного потенциала проводили на основе методов машинного обучения. Согласно результатам, наиболее выраженную связь с приспособленностью видов продемонстрировали распределения температур и осадков в пределах природных ареалов. На долю факторов климата приходится не менее 57 % объясненной вариации в успешности акклиматизации видов. Остальные 43 % вариации обусловлены действием неучтенных факторов. Ключевые слова: модели экологических ниш, климатические факторы, приспособительный потенциал.
Список использованной литературы:
1. Белюченко, И.С. Эволюционно-экологические основы практической интродукции / И.С. Белюченко // Биологический вестник. — 2004. — Т. 8. — С. 44–47.
2. Горницкая, И.П., Ткачук Л.П. Итоги интродукции тропических и субтропических растений в Донецком ботаническом саду НАН Украины / И.П. Горницкая, Л.П. Ткачук. — Донецк, 1999. — 288 с.
3. The role of climatic mapping in predicting the potential geographical distribution of non-indigenous pests under current and future climates / Baker R.H. et.al. // Agriculture, Ecosystems and Environment. — 2000. — Vol. 82. — No. 1–3. — P. 57–71.
4. Forecasting the effects of global warming on biodiversity / D.B. Botkin et al. // Bioscience. — 2007. — Vol. 57. — No. 3. — P. 227–236.
5. Breiman L. Random Forests / L. Breiman // Machine Learn. — 2001. — Vol. 45. — No. 1. — P. 5–32.
6. Bridle, J.R. Limits to evolution at range margins: when and why does adaptation fail? / J.R. Bridle, T.H. Vines // Trends Ecol. Evol. — 2007. — Vol. 22. — No. 3. — P. 140–147.
7. Brown, J.H.The geographic range: size, shape, boundaries, and internal structure / J.H. Brown, G.C. Stevens, D.M. Kaufman // Annu. Rev. Ecol. Syst. — 1996. — Vol. 27. — P. 597–623.
8. Beyond Predictions: Biodiversity Conservation in a Changing Climate / T.P. Dawson et al. // Science. — 2011. — Vol. 332. — No. 6025. –P. 53–58.
9. Novel methods improve prediction of species' distributions from occurrence data / J. Elith et al. // Ecography. — 2006. — Vol. 29. — No. 2. — P. 129–151.
10. Glukhov, A.Z. Lamina shape variability in species of the genus Ficus L. in different ecological conditions / A.Z. Glukhov, I.I. Strel'nikov // Contemp. Probl. Ecol. — 2014. — Vol. 7. — No. 2. — P. 210–220.
11. Hijmans, R.J. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas / R.J. Hijmans, S.E. Cameron, J.L. Parra // Climatol. — 2005. — Vol. 25. — P. 1965–1978.
12. Jeschke, J.M. Usefulness of Bioclimatic Models for Studying Climate Change and Invasive Species / J.M. Jeschke, D.L. Strayer // Ann. N. Y. Acad. Sci. — 2008. — Vol. 1134. — No 1. — P. 1–24.
13. Jump, A.S. Running to stand still: adaptation and the response of plants to rapid climate change / A.S. Jump, J. Penuelas // Ecol. Lett. –2005. — Vol. 8. — No. 9. — P. 1010–1020.
14. Predicting extinction risks under climate change: coupling stochastic population models with dynamic bioclimatic habitat models / D.A. Keith et al. // Biol. Lett. — 2008. — Vol. 4. — No. 5. — P. 560–563.
15. Kursa, M.B. Feature Selection with the Boruta Package / M.B. Kursa, W.R. Rudnicki // J. Stat. Softw. — 2010. — Vol. 36. — No. 11. — P. 1–13.
16. Climate vs. soil factors in local adaptation of two common plant species / M. Macel et al. // Ecology. — 2007. — Vol. 88. — No. 2. — P. 424–433.
17. Maron, J.L. Contrasting plant physiological adaptation to climate in the native and introduced range of Hypericum Perforatum / J.L. Maron, S.C. Elmendorf, M. Vilа // Evolution (N. Y). — 2007. — Vol. 61. — No. 8. — P. 1912–1924.
18. Matyas, C. Climatic adaptation of trees: rediscovering provenance tests / C. Matyas // Euphytica. — 1996. — Vol. 92. — No. 1–2. — P. 45–54.
19. Muсoz, M.E. OpenModeller: a generic approach to species' potential distribution modeling / M.E. Muсoz // GeoInformatica. — 2011. — Vol. 15. — No. 1. — P. 111–135.
20. Novel methods improve prediction of species' distributions from occurrence data / R.P. Anderson et al. // Ecography. — 2006. — Vol. 29. — No. 2. — P. 129–151.
21. Jack of all trades, master of some? On the role of phenotypic plasticity in plant invasions / C.L. Richards et al. // Ecol. Lett. — 2006. — Vol. 9. — No. 8. — P. 981–993.
22. Somero, G.N. The physiology of climate change: how potentials for acclimatization and genetic adaptation will determine «winners» and «losers» / G.N. Somero // J. Exp. Biol. — 2010. — Vol. 213. — No. 6. — P. 912–920.
23. Telenius, A. Biodiversity information goes public: GBIF at your service / A. Telenius // Nordic Journal of Botany. — 2011. — Vol. 29. — No. 3. — P. 378–381.
24. Willis, K.J. Biodiversity and Climate Change / K.J. Willis, S.A. Bhagwat // Science. — 2009. — Vol. 326. — No. 5954. — P. 806–807.
25. Mixed effects models and extensions in ecology with R / A.F. Zuur et.al. — New York, 2009. _ 574 p.
О статье
Авторы: Стрельников И.И., Глухов А.З.
Год: 2016
|