Моделирование растительных сообществ по архивным данным открывает новые возможности

Экологи разработали мощные инструменты моделирования для прогнозирования распространения отдельных видов, особенно имеющих природоохранное значение.

В одном из первых исследований такого рода учёные из Ньюкаслского университета использовали модели распределения сообществ (Community Distribution Models, CDMs) для прогнозирования горных растительных сообществ на национальном уровне, используя опубликованные данные.

Ведущий автор, доктор Лиам Батлер, разработал новые подходы к картографированию горной растительности с помощью CDMs в Великобритании, используя общедоступные данные NVC (National Vegetation Classification) и данные об окружающей среде. Ключевыми прогностическими переменными были количество осадков и температура, причём наиболее точными оказались модели на основе случайных лесов (random forests).

Публикуя результаты в Journal of Applied Ecology, команда показала, что эту технику можно использовать в любой стране, где созданы карты растительных сообществ.

Преимущества и применение

Доктор Батлер отмечает, что подход CDM является обобщаемым и может быть легко адаптирован для других стран, имеющих собственную классификацию растительных сообществ. Ещё одно преимущество — помощь полевым экологам в проведении целевых обследований для поиска исчезающих видов.

Например, в Великобритании распространение росянки английской (Drosera anglicans) сильно сократилось за последние 100 лет из-за осушения и эвтрофикации, и теперь этот вид внесён в британский Красный список исчезающих видов. Он был зарегистрирован более чем в 20% обследованных площадок для сообщества верховых болот M17 (Scirpus cespitosus-Eriophorum vaginatum), распространение которого было точно предсказано новыми методами CDM. Таким образом, «горячие точки» сообщества M17 могут указывать на районы, где D. anglicans с большей вероятностью может встречаться, и где следует сосредоточить усилия по обследованию и сохранению.

Значение и потенциал метода

Соавтор исследования, доктор Рой Сандерсон, подчеркнул, что эти модели также могут использовать большое количество общедоступных записей о видах, например, из исторических коллекций или недавних проектов гражданской науки (citizen science, CS).

Во многих местообитаниях виды растений растут не изолированно, а совместно с другими, образуя характерное сообщество. Модели распределения сообществ предоставляют метод для создания прогнозных карт этих сообществ и, следовательно, входящих в них отдельных видов растений на обширных территориях.

При этом было мало попыток картировать именно растительные сообщества — группы видов, которые часто встречаются вместе в определённых условиях. Многие страны разработали стандартизированные методы обследования и регистрации растительных сообществ, например, NVC в Великобритании, которые можно использовать для построения таких карт.