Пригодность местообитаний и динамика ареала редких пустынных видов миксомицетов рода Didymium в условиях глобального изменения климата в Азии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Способность определить пространственное распределение редких видов имеет решающее значение для понимания факторов окружающей среды, влияющих на них. Моделирование пространственного распределения методом максимальной энтропии (MaxEnt) решает эту проблему, позволяя сделать выводы о распределении видов при изменении окружающей среды на основе данных о встречаемости. С помощью этого метода мы построили карту современного и потенциального географического распространения двух редких видов аридных миксомицетов – Didymium mexicanum и Didymium nullifilum. Были созданы модели потенциального распространения видов в мировом масштабе с использованием биоклиматических данных и программного обеспечения MaxEnt для моделирования пригодности местообитаний видов в текущих условиях (~1950–2000 гг.) и при прогнозируемых изменениях будущего климата (2100 г. н.э.) на основе 18 точек пространственного распространения D. mexicanum и 4 точек для D. nullifilum. Для видов дано подробное морфологическое описание. Вид D. mexicanum выявлен нами впервые в Азии.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Власенко

Центральный сибирский ботанический сад СО РАН, ул. Золотодолинская

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlasenkomyces@mail.ru
Россия, 101, Новосибирск, 630090

В. А. Власенко

Центральный сибирский ботанический сад СО РАН, ул. Золотодолинская

Email: anastasiamix81@mail.ru
Россия, 101, Новосибирск, 630090

Список литературы

  1. Aguilar M., Lado C. Ecological niche models reveal the importance of climate variability for the biogeography of protosteloid amoebae // The ISME Journal. 2012. V. 6. P. 1506–1514. https://doi.org/10.1038/ismej.2012.12
  2. Almadrones-Reyes K.J., Dagamac N. H. Predicting local habitat suitability in changing climate scenarios: Applying species distribution modelling for Diderma hemisphaericum // Curr. Res. in Environm. and Appl. Mycol. (J. of Fung. Biol.) 2018. V. 8. № 5. P. 492–500. https://doi.org/10.5943/cream/8/5/2
  3. Chapman D. S., Purse B. V. Community versus single‐species distribution models for British plants // J. Biogeogr. 2011. V. 38. № 8. P. 1524–1535. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2011.02517.x
  4. Czernyadjeva I. V., Afonina O. M., Ageev D. V., Baisheva E. Z., Bulyonkova T. M., Cherenkova N. N., Doroshina G.Ya., Drovnina S. I., Dugarova O. D., Dulepova N. A., Dyachenko A. P., Filippova N. V., Ginzburg E. G., Gogorev R. M., Himelbrant D. E., Ignatov M. S., Kataeva O. A., Kotkova V. M., Kuragina N. S., Kurbatova L. E., Kushnevskaya E. V., Kuzmina E.Yu., Melekhin A. V., Notov A. A., Novozhilov Yu.K., Popov S.Yu., Popova N. N., Potemkin A. D., Stepanchikova I. S., Stepanova V. A., Tubanova D.Ya., Vlasenko A. V., Vlasenko V. A., Voronova O. G., Zhalov Kh.Kh. New cryptogamic records. 4 // Новости систематики низших растений. 2019. Т. 53. Вып. 2. C. 431–479. https://doi.org/10.31111/nsnr/2019.53.2.431
  5. Dagamac N. H.A., Bauer B., Woyzichovski J., Shchepin O. N., Novozhilov Yu.K., Schnittler M. Where do nivicolous myxomycetes occur? – Modeling the potential worldwide distribution of Physarum albescens // Fung. Ecol. 2021. V. 53. 101079. https://doi.org/10.1016/j.funeco.2021.101079
  6. Guisan A., Thuiller W. Predicting species distribution: offering more than simple habitat models // Ecol. Lett. 2005. V. 8. № 9. P. 993–1009. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2007.01044.x
  7. Guisan A., Zimmermann N. E. Predictive habitat distribution models in ecology // Ecol. Modell. 2000. V. 135. № 2–3. P. 147–186. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(00)00354-9
  8. Guo Y., Li X., Zhao Z., Wei H., Gao B., Gu W. Prediction of the potential geographic distribution of the ectomycorrhizal mushroom Tricholoma matsutake under multiple climate change scenarios // Scient. Report. 2017. V. 7. 46221. https://doi.org/10.1038/srep46221
  9. Hijmans R. J., Cameron S. E., Parra J. L., Jones P. G., Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // Int. J. Climatol. 2005. V. 25. P. 1965–1978. https://doi.org/10.1002/joc.1276
  10. Hijmans R. J., Guarino L., Mathur P. DIVA-GIS Version 7.5 Manual. 2012. Available from Available from: http://diva-gis.org/docs/DIVA-GIS_manual_7.pdf (accessed 15th of May 2023)
  11. Limbo-Dizon J.E., Almadrones-Reyes K.J., Macabago S. A.B., Dagamac N. H.A. Bioclimatic modeling for the prediction of the suitable regional geographical distribution of selected bright-spored myxomycetes in the Philippine archipelago // Biodiv. J. Biol. Div. 2022. V. 23. № 5. P. 2285–2294. https://doi.org/10.13057/biodiv/d230506
  12. Olson D. M., Dinerstein E., Wikramanayake E. D., Burgess N. D., Powell G. V.N., Underwood E. C., D’amico J.A., Itoua I., Strand H. E., Morrison J. C., Loucks C. J., Allnutt T. F., Ricketts T. H., Kura Y., Lamoreux J. F., Wettengel W. W., Hedao P., Kassem K. R. Terrestrial Ecoregions of the World: A New Map of Life on Earth: A new global map of terrestrial ecoregions provides an innovative tool for conserving biodiversity // BioScience. 2001. V. 51. № 11. P. 933–938. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2001)051[0933:TEOTWA]2.0.CO;2
  13. Phillips S. J., Dudík M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. 2008. V. 190. P. 231–259. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
  14. Phillips S. J., Anderson R. P., Schapired R. E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecol. Modell. 2006. V. 190. P. 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
  15. Pietras M., Litkowiec M., Gołębiewska J. Current and potential distribution of the ectomycorrhizal fungus Suillus lakei (Murrill) A.H. Sm. et Thiers in its invasion range // Mycorrhiza. 2018. V. 28. P. 467–475. https://doi.org/10.1007/s00572-018-0836-x
  16. Scheldeman X., Van Zonneveld M. Training manual on spatial analysis of plant diversity and distribution. Rome: Biodiversity International, 2010. P. 1–179. Available from: https://www.bioversityinternational.org/fileadmin/_migrated/uploads/tx_ news/Training_manual_on_spatial_analysis_of_plant_ diversity_and_distribution_1431_07.pdf (доступ 15 мая 2023)
  17. Segurado P., Araújo M. B. An evaluation of methods for modelling species distributions // J. Biogeogr. 2004. V. 31. P. 1555–1568. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2004.01076.x
  18. Yuan H.-Sh., Wei Yu-L., Wang X.-G. MaxEnt modeling for predicting the potential distribution of Sanghuang, an important group of medicinal fungi in China // Fung. Ecol. 2015. V. 17. P. 140–145. https://doi.org/10.1016/j.funeco.2015.06.001
  19. Vlasenko V. A., Dejidmaa T., Dondov B., Ochirbat E., Kherlenchimeg N., Javkhlan S., Burenbaatar G., Uranchimeg A., Asbaganov S. V., Vlasenko A. V. Distribution and ecological niche modeling of a rare species Poronia punctata in Asia // Curr. Res. in Environm. and Appl. Mycol. (J. of Fung. Biol.). 2021. V. 11. № 1. P. 468–484. https://doi.org/10.5943/cream/11/1/32
  20. Vlasenko A. V., Novozhilov Yu.K., Vlasenko V. A., Korolyuk A.Yu., Dulepova N. A. New data on the obligate coprophilous myxomycetes of Siberia // The Bulletin of Irkutsk State University. Series: Biology and Ecology. 2017. V. 21. P. 50–60.
  21. Zurell D., Franklin J., König C., Bouchet P. J., Dormann C. F., Elith J., Fandos G., Feng X., Guillera‐Arroita G., Guisan A., Lahoz‐Monfort J.J., Leitão P. J., Park D. S., Townsend Peterson A., Rapacciuolo G., Schmatz D. R., Schröder B., Serra‐Diaz J.M., Thuiller W., Yates K. L., Zimmermann N. E., Merow C. A standard protocol for reporting species distribution models // Ecography. A journal of space and time in ecology. 2020. V. 43. № 9. P. 1261–1277. https://doi.org/10.1111/ecog.04960

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Didymium mexicanum (NSK 1016359): а, б – споры; в, г – поверхность спор; д – орнамент внутренней стороны перидия; е – кристаллы извести на поверхности перидия. Масштаб: а, б – 2 мкм, в–д –1 мкм, е – 4 мкм.

Скачать (905KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Didymium mexicanum (NSK 1016359): а – нити капиллиция, прикрепляющиеся к перидию; б – нити капиллиция. Didymium nullifilum (NSK 1016358): в – спорокарп; г – спора; д – поверхность споры. Масштаб: а – 10 мкм, б, в – 2 мкм, г – 50 мкм, д – 1 мкм.

Скачать (598KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Местонахождения Didymium mexicanum (синие точки) и Didymium nullifilum (красные точки) в мировом масштабе. Цвета соответствуют высоте над уровнем моря. В легенде показана шкала высот от минимальной до максимальной в метрах над уровнем моря. Градация высот: 0–200 м – низменности, 200–500 м – возвышенности, 500–800 м – низкогорья, 800–2000 м – среднегорья, более 2000 м – высокогорья.

Скачать (486KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Потенциальное географическое распространение Didymium mexicanum в условиях современного климата (~1950–2000 лет) в глобальном масштабе. Результаты MaxEnt представлены в логистическом формате (значения в легенде от 0 до 1). 1 – наблюдаемые точки присутствия.

Скачать (236KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Потенциальное географическое распространение Didymium mexicanum в условиях будущего климата (~1950–2000 лет) в глобальном масштабе. Результаты MaxEnt представлены в логистическом формате (значения в легенде от 0 до 1). 1 – наблюдаемые точки присутствия.

Скачать (224KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Потенциальное географическое распространение Didymium mexicanum в границах наземных экорегионов в пределах ареала вида в Азии в условиях современного и будущего климата: а – современный климат; б – будущий климат. Красные квадраты – наблюдаемые точки присутствия. Обозначения экорегионов: CLD – Прикаспийская низменная пустыня; KSD – Казахская полупустыня; CAND – северная пустыня Центральной Азии; CASD – южная пустыня Центральной Азии (части биома Пустыни и ксерические кустарники); EEFS – Восточноевропейская лесостепь; CMF – смешанные леса Кавказа; SMF – Сарматские смешанные леса; WSHF – Гемибореальные леса Западной Сибири (части биома Широколиственные и смешанные леса умеренного пояса); PS – Понтийская степь; KS – Казахская степь; KFS – Казахская лесостепь; Казахское нагорье (части биома Умеренные луга, саванны и кустарники); SRT – Скандинавская и Русская тайга; UMF – Уральские горные леса и тундра; WST – Западно-Сибирская тайга (части биома Бореальные леса/Тайга). Вероятность присутствия вида в условиях текущего и будущего климата указана аналогично рис. 4 и 5. Черная линия – границы экорегионов. Белая линия – границы стран.

Скачать (866KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Потенциальное географическое распространение Didymium nullifilum в условиях современного климата (~1950–2000 лет) в глобальном масштабе. Результаты MaxEnt представлены в логистическом формате (значения в легенде от 0 до 1). 1 – наблюдаемые точки присутствия.

Скачать (306KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Потенциальное географическое распространение Didymium nullifilum в условиях будущего климата (~1950–2000 years) в глобальном масштабе. Результаты MaxEnt представлены в логистическом формате (значения в легенде от 0 до 1). 1 – наблюдаемые точки присутствия.

Скачать (281KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Потенциальное географическое распространение Didymium nullifilum в границах наземных экорегионов в пределах ареала вида в Азии в условиях современного и будущего климата: а – современный климат; б – будущий климат. Красные квадраты – наблюдаемые точки присутствия. Обозначения экорегионов: SOFS – Селенгинско-Орхонская лесостепь; DFS – Даурская лесостепь (части биома Умеренные луга, саванны и кустарники); TBCF – Забайкальские хвойные леса; EST – Восточно-Сибирская тайга (части биома Бореальные леса/Тайга); TBBMT – Забайкальская лысая тундра (часть биома Тундра). Вероятность присутствия вида в условиях текущего и будущего климата указана аналогично рис. 7 и 8. Черная линия – границы экорегионов.

Скачать (843KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024