Улучшение прогнозов вклада природы для людей с помощью моделирования биоразнообразия

Люди зависят от природы множеством способов: опыление сельскохозяйственных культур, борьба с вредителями, смягчение последствий штормов и поглощение углерода — всё это часть вклада природы для людей (NCP). Однако эти вклады подвержены изменениям: виды, вносящие жизненно важный вклад, могут мигрировать или даже вымереть из-за изменения климата или потери среды обитания. Прогнозирование этих изменений сложно, но необходимо для адекватной подготовки человечества.

Одна из сложностей заключается в том, что текущие оценки NCP обычно основаны на данных о физической среде и не включают информацию о видах. Поскольку биоразнообразие является краеугольным камнем NCP, многие учёные признают, что данные о биоразнообразии могут помочь лучше оценить текущее и будущее состояние NCP.

В новой статье-мнении, опубликованной в Trends in Ecology & Evolution, ведущий автор Джейми М. Касс и международная группа коллег утверждают, что недавние достижения в моделировании и картографировании биоразнообразия обладают большим потенциалом для улучшения оценок NCP.

«Моделирование и картографирование биоразнообразия развиваются быстрыми темпами, что затрудняет учёным из других областей следить за прогрессом», — отмечает Касс. — «В нашей статье представлен обзор текущих проблем в прогнозировании NCP и объяснено, как могут помочь две основные стратегии моделирования биоразнообразия: модели распределения видов и макроэкологические модели».

Модели распределения видов предсказывают границы ареалов и пригодность среды обитания для видов на основе таких переменных, как климат и землепользование. Макроэкологические модели также используют экологические переменные, но предсказывают закономерности биоразнообразия, такие как видовое богатство на территории или степень изменения экологических сообществ в регионе.

«Мы отметили, что более широкое внедрение этих стратегий моделирования может позволить более надёжно оценить пространственное распределение NCP, например, путём прогнозирования распределения видов, предоставляющих услуги, с высоким биоразнообразием, которое, вероятно, важно для NCP», — добавляет Касс.

В качестве иллюстрации авторы описали, как различные достижения в этих подходах к моделированию можно использовать для прогнозирования различных аспектов разнообразия опылителей, закономерностей численности хищников сельскохозяйственных вредителей и карт связанной с этим аналитической неопределённости.

Авторы заключают, что эти достижения помогут прогнозировать изменения в NCP, от которых зависят человеческие общества, а также достичь международных целей по сохранению биоразнообразия.