Везде

RAS BiologyРастительные ресурсы Vegetation Resources

  • ISSN (Print) 0033-9946
  • ISSN (Online) 3034-5723

Modelling of the spatial distribution of Vaccinium myrtillus (Ericaceae) in the mountains of the Kabardino-Balkarian Republic (Central Caucasus)

You can
PII
10.31857/S0033994624040056-1
DOI
10.31857/S0033994624040056
Publication type
Article
Status
Published
Authors
I. E. Emuzov
  • Affiliation: Kabardino-Balkarian State Agrarian University named after V.M. Kokov
Volume/ Edition
Volume 60 / Issue number 4
Pages
87-98
Abstract
Based on 41 occurrence points, the models of bilberry (Vaccinium myrtillus L.) spatial distribution in the mountains of the Kabardino-Balkarian Republic (Central Caucasus) were developed. The models predicted the total potential distribution of the species and the distribution of forest and grassland populations separately. Maxent (Maxent software for species habitat modelling) was used as the main modelling method due to its efficiency in constructing distribution models based on presence points of biological objects. The main abiotic predictors of bilberry spatial distribution were precipitation seasonality (less than 30 %) and the amount of precipitation in the summer quarter (300–370 mm), which characterized the optimal habitats of the species as areas with moderate humidity. The average minimum temperature of the coldest month in optimal habitats of V. myrtillus was at least –13°C, which is probably related to the species sensitivity to soil freezing. Terrain was of the least importance for the distribution of bilberry in the mountains. The most suitable habitats of the species were predicted both on gentle (e.g. river terraces covered with pine forests) and steep slopes with average angles up to 40°С (up to 30°С for forest populations, and up to 50°С for meadow populations). Priority protection areas, where V. myrtillus is most likely to be found (80–100 %) are located on wooded river terraces and mountain slopes in the subalpine and alpine belts of the Baksan, Chegem, Cherek, Sukan and Khaznidon gorges of the Kabardino-Balkarian Republic.
Keywords
Vaccinium myrtillus пространственное распределение SDM модели Maxent. Кабардино-Балкарская Республика
Date of publication
15.12.2024
Year of publication
2024
Number of purchasers
0
Views
54

References

  1. 1. Галушко А. И. 1980. Флора Северного Кавказа: определитель: в 3-х т. Т. 3. Ростов-на-Дону. 328 с.
  2. 2. Старицын В. В., Полякова Е. В. 2022. Содержание аскорбиновой кислоты в плодах черники (Vaccinium myrtillus) в пределах холмогорского тектонического узла Архангельской области. — Успехи современного естествознания. 6: 77–82. https://doi.org/10.17513/use.37844
  3. 3. Määttä-Riihinen K. R., Kähkönen M. P., Törrönen A. R., Heinonen I. M. 2005. Catechins and procyanidins in berries of Vaccinium species and their antioxidant activity. — J. Agricult. Food Chem. 53(22): 8485–8491. https://doi.org/10.1021/jf050408l
  4. 4. Цепкова Н. Л., Гадиева А. А., Гадиев А. Р. 2015. Объекты побочного лесопользования в национальном парке «Приэльбрусье» (Центральный Кавказ). — Аграрный научный журнал. 11: 26–29. https://elibrary.ru/vctzvl
  5. 5. Красная книга Кабардино-Балкарской Республики. 2018. Нальчик. 496 с. https://zapovednik-kbr.ru/krasnaya-kniga/
  6. 6. Чадаева В. А., Моллаева М. З., Саблирова Ю. М. 2018. Продуктивность Vaccinium vitis-idaea (Ericaceae) и интенсивность возобновления Pinus sylvestris (Pinaceae) в сосновых лесах национального парка «Приэльбрусье». — Раст. ресурсы. 54(2): 190–200. https://elibrary.ru/tiijel
  7. 7. Темботова Ф. А., Пшегусов Р. Х., Тлупова Ю. М. 2012. Леса северного макросклона Центрального Кавказа (эльбрусский и терский варианты поясности) — В сб.: Биологическое разнообразие лесных экосистем. Т. 1. М. С. 242–259.
  8. 8. Elith J., Franklin J. 2013. Species distribution modeling. Encyclopedia of Biodiversity (Second Edition). Oxford. P. 692–705.
  9. 9. Duarte A., Whitlock S. L., Peterson J. T. 2013. Species Distribution Modeling. Encyclopedia of biodiversity (Second Edition). Oxford. P. 189–198.
  10. 10. Пшегусов Р. Х. 2023. От пространственного распределения к экологической нише: вопросы моделирования в рамках корреляционного подхода. — Известия Российской академии наук. Серия Биологическая. 8: S16–S24. https://doi.org/10.31857/S1026347023600802
  11. 11. Pshegusov R., Tembotova F., Chadaeva V., Sablirova Y., Mollaeva M., Akhomgotov A. 2022. Ecological niche modeling of the main forest-forming species in the Caucasus. — Forest ecosystems. 9: 100019. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2022.100019
  12. 12. Chadaeva V., Pshegusov R. 2022. Identification of degradation factors in mountain semiarid rangelands using spatial distribution modelling and ecological niche theory. — Geocarto International. 37(27): 15235–15251. https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2096701
  13. 13. Pshegusov R., Chadaeva V. 2023. Modelling the nesting-habitat of threatened vulture species in the Caucasus: an ecosystem approach to formalising environmental factors in species distribution models. — Avian Research. 14: 100131. https://doi.org/10.1016/j.avrs.2023.100131
  14. 14. Osorio-Olvera L., Lira-Noriega A., Soberón J., Peterson A. T., Falconi M., Contreras-Díaz R. G., Martínez-Meyer E., Barve V., Barve N. 2020. ntbox: An r package with graphical user interface for modeling and evaluating multidimensional ecological niches. — Methods Ecol. Evol. 11(10): 1199–1206. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13452
  15. 15. WorldClim2: WorldClim Climate Data base. 2024. https://worldclim.org/version2 (Accessed 12.01.24).
  16. 16. SRTM: Shuttle Radar Topography Mission. 2024. https://srtm.csi.cgiar.org/ (Accessed 9.01.24).
  17. 17. Dormann C., Elith J., Bacher S., Buchmann C., Carl G., Carré G., García Márquez J. R., Gruber B., Lafourcade B., Leitão P., Münkemüller T., McClean C., Osborne P. E., Reineking B., Schröder B., Skidmore A. K., Zurell D., Lautenbach S. 2013. Collinearity: A review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance. — Ecography. 36(1): 27–46. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x
  18. 18. Naimi B., Hamm N., Groen T. A., Skidmore A. K., Toxopeus A. G. 2014. Where is positional uncertainty a problem for species distribution modelling. — Ecography. 37(2): 191–203. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2013.00205.x
  19. 19. Phillips S. J., Dudík M. 2008. Modeling of species distributions with Maxent: New Extensions and a Comprehensive Evaluation. — Ecography. 31(2): 161–175. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
  20. 20. Hijmans R. J., Phillips S. J., Leathwick J., Elith J. 2017. dismo: Species Distribution Modeling. R Package Version 1.3-3. https://CRAN.R-project.org/package=dismo
  21. 21. Iverson L. R., Rebbeck J., Peters M. P., Hutchinson T., Fox T. 2019. Predicting Ailanthus altissima presence across a managed forest landscape in southeast Ohio. — For. Ecosyst. 6: 41. https://doi.org/10.1186/s40663-019-0198-7
  22. 22. Muscarella R., Galante P. J., Soley-Guardia M., Boria R. A., Kass J. M., Uriarte M., Anderson R. P. 2014. ENMeval: An R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for MaxEnt ecological niche models. — Methods Ecol. Evol. 5(11): 1198–1205. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12261
  23. 23. Akaike H. A. 1974. New look at the statistical model identification. — IEEE Trans. Automat. Contr. 19(6): 716–723. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705
  24. 24. Fielding A. H., Bell J. F. 1997. A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. — Environmental Conservation. 24(1): 38–49. https://doi.org/10.1017/S0376892997000088
  25. 25. Unidata: NetCDF User's Guide (NUG): version 1.1. Boulder, CO: UCAR/Unidata, 2024. https://doi.org/10.26024/nw73-vm64 (Accessed 12.01.24).
  26. 26. Tennekes M. 2018. tmap: Thematic maps in R. — J. Stat. Softw. 84(6): 1–39. https://doi.org/10.18637/jss.v084.i06
  27. 27. Раменский И. А., Цаценкин И. А., Чижиков О. Н., Антипин Н. А. 1956. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М. 472 с.
  28. 28. Кислицына А. В., Егошина Т. Л. 2016. Основные ресурсные и популяционные параметры Vaccinium myrtillus L. в южнотаежных лесных экосистемах Кировской области. — Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия Лес. Экология. Природопользование. 3(31):77–86. https://doi.org/10.15350/2306-2827.2016.3.77; https://elibrary.ru/wvovnn
  29. 29. Лузан А. А. 2014. Особенности произрастания и плодоношения Vaccinium myrtillus L. в верхнем течении р. Ия (Тулунский район Иркутской области). — Вестник ИрГСХА: научно-практический журнал. 64: 42–49. https://elibrary.ru/teswyh
  30. 30. Попов С. Ю. 2019. Биотопическая и экологическая приуроченность черники, брусники и голубики в Пинежском заповеднике. — Лесоведение. 3: 215–227. https://doi.org/10.1134/S0024114819030070
  31. 31. Егорова Н. Ю., Егошина Т. Л., Ярославцев А. В. 2021. Vaccinium myrtillus L. в Кировской области (южно-таежная подзона): фитоценотическая приуроченность, экологические предпочтения. — Вестник Томского государственного университета. Биология. 53: 68–88. https://doi.org/10.17223/19988591/53/4
  32. 32. Гром И. И. 1967. Урожайность дикорастущих ягодников северных районов Коми АССР. — Раст. ресурсы. 3(2):193–198.
  33. 33. Timoshok E. E. 2000. The Ecology of Bilberry (Vaccinium myrtillus L.) and cowberry (Vaccinium vitis-idaea L.) in Western Siberia. — Rus. J. Ecol. 31(1): 8–13. https://doi.org/10.1007/BF02799719.
  34. 34. Тимошок Е. Е. 2000. Экология черники (Vaccinium myrtillus L.) и брусники (Vaccinium vitis-idaea L.) в Западной Сибири. — Экология. 1: 11–16.
  35. 35. Атлас ареалов и ресурсов лекарственных растений СССР. 1983. М. 340 с.
QR
Translate

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library