Пространственное распределение сосновых лесов Кавказа. C. 92-111

УДК

630*181.1:630*181.41

DOI:

10.37482/0536-1036-2025-2-92-111

Аннотация

Эффективным подходом к изучению факторов распространения лесообразующих видов Кавказа в условиях орографической труднодоступности горных территорий является сочетание использования геоинформационных систем и теории экологической ниши в моделях распределения SDM. Дискуссионными остаются многие аспекты данного подхода, в т. ч. выбор экологических предикторов, коллинеарность переменных, эффект масштаба исследуемой территории, формализация в моделях биотических факторов и расселительной способности видов. Цель статьи – выявить закономерности пространственного распределения сосновых лесов Кавказа (Pinus sylvestris L.) в зависимости от площади анализируемой территории. Для формализации биотического фактора распространения сосняков предложен метод включения карт распределения вероятностей обнаружения видов-конкурентов (березовые леса из Betula pendula Roth и B. litwinowii Doluch.) в SDM-модель P. sylvestris в качестве биотических слоев. Фактор расселительной способности сосны (доступности территорий) формализован через расстояние от оптимальных местообитаний вида (участков с порогом пригодности 0,8), на которых вероятность его обнаружения сохраняется выше 0,5. Сравнительный анализ разных наборов абиотических предикторов с учетом мультиколлинеарных переменных и без него выявил преимущества модели, полученной на основе набора данных ENVIREM (Environmental Rasters for Ecological Modeling), ограниченного VIF-тестом (Variance Inflation Factor). На локальном уровне (Центральный Кавказ) основным предиктором расположения сосновых лесов выступает доступность территорий – 0–3 км от оптимальных местообитаний (вклад в модель – около 72 %). На региональном уровне (Кавказ в целом) большое значение имеет межвидовая конкуренция (вклад в модель – около 37 %). Наименее значимы в распространении сосновых лесов основные абиотические факторы (орография местности и температурно-водный режим самого сухого квартала), долевое участие которых в итоговых моделях не превышает 16 %. Для вида установлено потенциально широкое распространение на Кавказе в районах с разнообразными климатическими и орографическими условиями (около 21 тыс. км2). Центр кавказского ареала сосны прогнозируется на Центральном Кавказе (96 % площади оптимальных местообитаний).

Сведения об авторах

Р.Х. Пшегусов*, д-р биол. наук, зав. лаб.; ResearcherID: I-8766-2012, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6204-2690
В.А. Чадаева, д-р биол. наук, зав. лаб.; ResearcherID: AAF-3095-2019, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0788-1395

Институт экологии горных территорий им. А.К. Темботова РАН, ул. И. Арманд, д. 37а, г. Нальчик, Россия, 360051; p_rustem@inbox.ru*, v_chadayeva@mail.ru

Ключевые слова

Pinus sylvestris, моделирование распространения, концепция ВАМ, пространственный масштаб, Maxent, Кавказ

Для цитирования

Пшегусов Р.Х., Чадаева В.А. Пространственное распределение сосновых лесов Кавказа // Изв. вузов. Лесн. журн. 2025. № 2. С. 92–111. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2025-2-92-111

Литература

1. Акатов В.В., Акатов П.В., Майоров С.В. Тенденции изменения высотного ареала пихты нордмана на Западном Кавказе (бассейн р. Белая) // Изв. Рос. акад. наук. Сер.: Географич. 2013. No 2. С. 104–114.
2. Бебия С.М. Лесные ресурсы Черноморского побережья Кавказа: проблемы и перспективы их рационального использования // Сиб. лесн. журн. 2015. No 1. С. 9–24.
3. Галушко А.И. Основные рефугиумы и реликты в высокогорной флоре западной части Центрального Кавказа // Проблемы ботаники. Растительный мир высокогорий и его освоение. Л.: Наука, 1974. Т. 12. С. 19–26.
4. Горнов А.В., Горнова М.В., Тихонова Е.В., Шевченко Н.Е., Кузнецова А.И., Ручинская Е.В., Тебенькова Д.Н. Оценка сукцессионного статуса хвойно-широколиственных лесов европейской части России на основе популяционного подхода // Лесоведение. 2018. No 4. С. 243–257. https://doi.org/10.1134/S0024114818040083
5. Ермаков Н.Б., Абдурахманова З.И., Потапенко И.Л. К проблеме синтаксономии сосновых лесов (Pinus sylvestris var. hamata) с участием бореальных флористических элементов в Дагестане (Северный Кавказ) // Turczaninowia. 2019. Т. 22, No 4. С. 154–171. https://doi.org/10.14258/turczaninowia.22.4.16
6. Жучкова В.К., Раковская Э.М. Методы комплексных физико-географических исследований. М.: Академия, 2004. 368 с.
7. Комарова А.Ф., Куксина Н.В., Зудкин А.Г. Картографирование темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа методом нейронных сетей // Соврем. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, No 5. С. 157–166. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2016-13-5-157-166
8. Мильков Ф.Н. Физическая география СССР. Общий обзор. Европейская часть СССР. Кавказ. М.: Мысль, 1976. 448 с.
9. Петрова И.В., Санников С.Н., Темботова Ф.А., Санникова Н.С., Фарзалиев В.С., Моллаева М.З., Егоров Е.В. Геногеография популяций Pinus sylvestris L. Большого Кавказа и Крыма // Экология. 2017. No 6. С. 431–439. https://doi.org/10.7868/S036705971706004X
10. Пукинская М.Ю., Кессель Д.С., Щукина К.В. Усыхание пихто-ельников Тебердинского заповедника // Ботан. журн. 2019. Т. 104, No 3. С. 337–362. https://doi.org/10.1134/S0006813619030062
11. Рахматуллина И.Р., Рахматуллин З.З., Латыпов Е.Р. Моделирование условий произрастания и анализ вклада факторов в формирование высокобонитетных насаждений сосны (Pinus sylvestris L.) в программе Maxent (на примере Бугульминско-Белебеевской возвышенности в пределах Республики Башкортостан) // Природообустройство. 2017. No 3. С. 104–111.
12. Темботова Ф.А., Пшегусов Р.Х., Тлупова Ю.М., Темботов Р.Х., Ахомготов А.З. Состояние лесных экосистем горных территорий Кабардино-Балкарии по данным дистанционного зондирования // Изв. Рос. акад. наук. Сер.: Географич. 2012. No 6. С. 89–97.
13. Тумаджанов И.И. История лесов Северного Кавказа в голоцене // Вопросы голоцена. Вильнюс, 1961. С. 249–266.
14. Adhikari D., Singh P.P,, Tiwary R., Barik S., Barik S.K. Modelling the Environmental Niche and Potential Distribution of Magnolia campbellii Hook. f. & Thomson for its Conservation in the Indian Eastern Himalaya. Plants of Commercial Values. India, New Delhi, New India Publ. Agency, 2019, pp. 79–88.
15. Akaike H. A New Look at the Statistical Model Identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 1974, vol. 19, iss. 6, pp. 716–723. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705
16. Akobia I., Janiashvili Z., Metreveli V., Zazanashvili N., Batsatsashvili K., Ugrekhelidze K. Modelling the Potential Distribution of Subalpine Birches (Betula spp.) in the Caucasus. Community Ecology, 2022, vol. 23, pp. 209–218. https://doi.org/10.1007/s42974-022-00097-4
17. Araújo M.B., Peterson A.T. Uses and Misuses of Bioclimatic Envelope Modeling. Ecology, 2012, vol. 93, iss. 7, pp. 1527–1539. https://doi.org/10.1890/11-1930.1
18. Baldwin R.A. Use of Maximum Entropy Modeling in Wildlife Research. Entropy, 2009, vol. 11, no. 4, pp. 854–866. https://doi.org/10.3390/e11040854
19. Boyce M.S., Vernier P.R., Nielsen S.E., Schmiegelow F.K.A. Evaluating Resource Selection Functions. Ecological Modelling, 2002, vol. 157, iss. 2–3, pp. 281–300. https://doi.org/10.1016/S0304-3800 (02)00200-4
20. Buchner J., Yin H., Frantz D., Kuemmerle T., Askerov E., Bakuradze T., Bleyhl B., Elizbarashvili N., Komarova A., Lewińska K.E., Rizayeva A., Sayadyan H., Tan B,, Tepanosyan G., Zazanashvili N., Radeloff V.C. Land-Cover Change in the Caucasus Mountains Since 1987 Based on the Topographic Correction of Multi-Temporal Landsat Composites. Remote Sensing of Environment, 2020, vol. 248, art. no. 111967. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111967
21. Çoban S. Spatial Stand Structure Analysis of Uludağ Fir Forests in the Northwest of Turkey. Applied Ecology and Environmental Research, 2020, vol. 18 (5), pp. 7353–7367. https://doi.org/10.15666/aeer/1805_73537367
22. Daget Ph., Ahdali L., David P. Mediterranean Bioclimate and its Variation in the Palaearctic Region. Mediterranean-Type Ecosystems. Tasks for Vegetation Science. Dordrecht, Springer, 1988, vol. 19, pp. 139–148. https://doi.org/10.1007/978-94-009-3099-5_6
23. De Marco P.J., Nóbrega C.C. Evaluating Collinearity Effects on Species Distribution Models: An Approach Based on Virtual Species Simulation. PLoS ONE, 2018, vol. 13 (9), art. no. e0202403. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202403
24. Elith J., Franklin J. Species Distribution Modeling. Encyclopedia of Biodiversity (Second Edition). Oxford, Academic Press, 2013, pp. 692–705. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-384719-5.00318-X
25. ENVIREM. Environmental Rasters for Ecological Modeling, 2023. Available at: https://envirem.github.io/ (accessed 15.03.23).
26. GBIF. Global Biodiversity Information Facility, 2023. Available at: https://www.gbif.org/ (accessed 5.04.23).
27. Gokturk A., Tıraş H. Stand Structure and Spatial Distribution of Trees at Different Developmental Stages and Stand Layers in Mixed Stands in Artvin Region, Turkey. Applied Ecology and Environmental Research, 2020, vol. 18 (5), pp. 6163–6179. https://doi.org/10.15666/aeer/1805_61636179
28. Hijmans R.J., Phillips S.J., Leathwick J., Elith J. Dismo: Species Distribution Modeling: R Package Version 1.3-3, 2017. Available at: https://CRAN.R-project.org/package=dismo (accessed 5.04.23).
29. Komarova A. Mapping of Caucasian Fir Forests (Abies nordmanniana (Stev.) Spach). Proceedings of the 12 International SCGIS Conference. USA, California, Monterey, 2013. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1761.8004
30. Păltineanu Cr., Mihălescu I.F., Seceleanu I., Dragotă C.S., Vasenciuc F. Ariditatea, Seceta, Evapotranspiraţia si Cerinţele de Apă Ale Culturilor Agricole in Romania. Constanţa, Editura Ovidius University Press, 2007. 319 р. (In Rom.).
31. Pearson R.G., Dawson T.P., Liu C. Modelling Species Distributions in Britain: a Hierarchical Integration of Climate and Land-Cover Data. Ecography, 2004, vol. 27 (3), pp. 285–298. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2004.03740.x
32. Peterson A.T. Uses and Requirements of Ecological Niche Models and Related Distributional Models. Biodiversity Informatics, 2006, vol. 3, pp. 59–72. https://doi.org/10.17161/bi.v3i0.29
33. Peterson A.T., Soberón J. Species Distribution Modeling and Ecological Niche Modeling: Getting the Concepts Right. Natureza & Conservação, 2012, vol. 10 (2), pp. 102–107. https://doi.org/10.4322/natcon.2012.019
34. Phillips S.J., Dudík M. Modeling of Species Distributions with Maxent: New Extensions and a Comprehensive Evaluation. Ecography, 2008, vol. 31, iss. 2, pp. 161–175. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
35. Pshegusov R., Tembotova F., Chadaeva V., Sablirova Y., Mollaeva M., Akhomgotov A. Ecological Niche Modeling of the Main Forest-Forming Species in the Caucasus. Forest Ecosystems, 2022, vol. 9, art. no. 100019. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2022.100019
36. Riley Sh.J., DeGloria S.D., Elliot R. A Terrain Ruggedness Index That Quantifies Topographic Heterogeneity. International Journal of Sciences, 1999, vol. 5, no. 1–4, pp. 23–27.
37. Shevchenko N.E., Geraskina A.P. Northwest Caucasus Forest Spreading Evaluation by GIS Modeling and Historical and Geographic Data Analysis. Ecological Questions, 2019, vol. 30, no. 2, pp. 47–55. https://doi.org/10.12775/EQ.2019.011
38. Sillero N., Barbosa A.M. Common Mistakes in Ecological Niche Models. International Journal of Geographical Information Science, 2021, vol. 35, iss. 2, pp. 213–226. https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1798968
39. SRTM 90m DEM Digital Elevation Database, 2022. Available at: https://srtm.csi.cgiar.org/ (accessed 10.04.23).
40. Title P.O., Bemmels J.B. ENVIREM: An Expanded Set of Bioclimatic and Topographic Variables Increases Flexibility and Improves Performance of Ecological Niche Modeling. Ecography, 2018, vol. 41, iss. 2, pp. 291–307. https://doi.org/10.1101/075200
41. Usta A., Yılmaz M. Relationships Between Environmental Variables and the Distributions of Tree Species on the Karadağ Mass in Transition Zone of Sites, NE Turkey. Eurasian Journal of Forest Science, 2020, vol. 8, pp. 11–24. https://doi.org/10.31195/ejejfs.583261
42. WorldClim2. WorldClim Climate Database, 2023. Available at: https://worldclim.com/version2 (accessed 10.04.23).

Ссылка на английскую версию:

Spatial Distribution of Pine Forests in the Caucasus. С. 92-111