References

vestnik-bio-msu

Вестник Московского университета. Серия 16. Биология

Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 16. Biologiya

0137-0952

Lomonosov Moscow State University, School of Biology

10.55959/MSU0137-0952-16-79-1-6

vestnik-bio-msu-1336

Research Article

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

RESEARCH ARTICLE

Моделирование пространственного распространения европейского наземного моллюска Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) в восточной части ареала

Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range

https://orcid.org/0000-0001-8329-4670

Адамова

В. В.

Adamova

V. V.

Адамова Валерия Владиславовна – канд. биол. наук, доц. кафедры биологии института фармации, химии и биологии

valeriavladislavna@gmail.com

https://orcid.org/0000-0001-7234-592X

Украинский

П. А.

Ukrainskiy

P. A.

Украинский Павел Александрович – канд. геогр. наук, эксперт центра валидации и верификации углеродных единиц института наук о Земле

pa.ukrainski@gmail.com

Белгородский государственный национальный исследовательский университетРоссияBelgorod State National Research UniversityRussian Federation

2024

15052024

7915765

2024

Адамова В.В., Украинский П.А.

Adamova V.V., Ukrainskiy P.A.

Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1336

Моделирование распространения видов позволяет определить потенциальный ареал и выявить ключевые факторы, определяющие пригодность территорий для обитания. В настоящем исследовании с применением методов SDM (species distribution modelling) созданы прогнозы распространения европейского вида клаузилид Cochlodina laminata (Montagu, 1803) в восточной части ареала. Для создания моделей использованы различные алгоритмы, в том числе алгоритмы машинного обучения. В качестве предикторов выбраны климатические факторы и данные дистанционного зондирования Земли: расширенный вегетационный индекс и тип земельных угодий. Ансамблевый прогноз на основе всех моделей показал, что ареал C. laminata имеет клиновидную форму и во многом совпадает со схемой, предложенной ранее И.М. Лихаревым. Однако в восточной и юго-восточной части потенциальный ареал вида оказался шире. Установлены границы потенциального распространения C. laminata в зоне лесостепи и степи, а также в Причерноморье и на Кавказе. Использование данных дистанционного зондирования позволило более детально обозначить пригодные территории, что особенно важно в периферийных зонах ареала. Показано, что наиболее значимыми факторами в распределении вида на исследованной территории являются среднегодовая температура, сезонность температуры и осадки самого теплого квартала.

Species distribution modeling (SDM) allows to define the potential range and identify key factors that determine the habitat suitable areas. In this study, we made forecasts for the distribution of the European clausilid Cochlodina laminata (Montagu, 1803) in the eastern part of the range using SDM methods. Various algorithms are used to create models, including machine learning algorithms. We selected climatic factors and Earth remote sensing (ERS) data as predictors (extended vegetation index and land use). An ensemble forecast based on all models showed that the range of C. laminata is a wedge-shaped and largely coincides with the scheme proposed earlier by I.M. Likharev. However, in the eastern and southeastern parts the potential range turned out to be wider. The boundaries of the C. laminata potential distribution have been established in the forest-steppe and steppe zones, as well as in the Black Sea region and the Caucasus. The use of remote sensing data made it possible to identify suitable territories in more detail, which is especially important in the peripheral zones of the range. It is shown that the most significant factors in the distribution of the species in the studied area are the average annual temperature, temperature seasonality and precipitation of the warmest quarter

экологическое моделированиеSDMклаузилидырегрессионные моделимашинное обучениеВосточная Европа

ecological modelingSDMclausilidsregression modelsmachine learningEastern Europe

References1

Лихарев И.М. Фауна СССР. Моллюски. Т. 3. Вып. 4: Клаузилииды (Clausiliidae). М.; Л.: Изд-во АН СССР; 1962. 318 с.

Elith J., Leathwick J.R. Species distribution models: Ecological explanation and prediction across space and time. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 2009;40:677–697.

Lissovsky A.A., Dudov S.V., Obolenskaya E.V. Species-distribution modeling: advantages and limitations of its application. 1. General approaches. Biol. Bull. Rev. 2021;11(3):254–264.

Guisan A., Tingley R., Baumgartner J.B., et al. Predicting species distributions for conservation decisions. Ecol. Lett. 2013;16(12):1424–1435.

Roy S., Suman A., Ray S., Saikia S.K. Use of species distribution models to study habitat suitability for sustainable management and conservation in the Indian subcontinent: A decade’s retrospective. Front. Sustain. Resour. Manag. 2022;1:1031646.

Ovando X.M.C., Miranda M.J., Loyola R., Cuezzo M.G. Identifying priority areas for invertebrate conservation using land snails as models. J. Nat. Conserv. 2019;50:125707.

Pěknicová J., Berchová-Bímová K. Application of species distribution models for protected areas threatened by invasive plants. J. Nat. Conserv. 2016;34:1–7.

Goldsmit J., McKindsey C.W., Schlegel R.W., Stewart D.B., Archambault P., Howland K.L. What and where? Predicting invasion hotspots in the Arctic marine realm. Glob. Change Biol. 2020;2(9):4752–4771.

Curry P.A., Yeung N.W., Hayes K.A., Cowie R.H. The potential tropical island distribution of a temperate invasive snail, Oxychilus alliarius, modeled on its distribution in Hawaii. Biol. Invasions. 2020;22(2):307–327.

Bondareva O., Genelt–Yanovskiy E., Abramson N. Copse snail Arianta arbustorum (Linnaeus, 1758) (Gastropoda: Helicidae) in the Baltic Sea region: Invasion or range extension? Insights from phylogeographic analysis and climate niche modeling. J. Zool. Syst. Evol. Res. 2020;58(1):221–229.

Zemanova M.A., Broennimann O., Guisan A., Knop E., Heckel G. Slimy invasion: Climatic niche and current and future biogeography of Arion slug invaders. Divers. Distrib. 2018;24(11):1627–1640.

Adamova V.V., Orlov M.A., Sheludkov A.V. Land snails Brephulopsis cylindrica and Xeropicta derbentina (Gastropoda: Stylommatophora): case study of invasive species distribution modelling. Ruthenica. 2022;22(3):121–136.

Алексанов В.В., Рулева О.А., Галемина И.Е. Кадастр наземных моллюсков города Калуги. Исследования биологического разнообразия Калужской области. Серия «Кадастровые и мониторинговые исследования биологического разнообразия в Калужской области». Вып. 4. Тамбов: ООО «ТПС»; 2019:73–95.

Коцур В.М. Биотопическое распределение наземных моллюсков (Mollusca, Gastropoda) г. Витебска. Веснік ВДУ. 2013;6(78):60–65.

Маматкулов А.Л. Биология размножения некоторых видов восточноевропейских Clausiliidae (Mollusca, Pulmonata). Зоол. журн. 2007;86:403–414.

Стойко Т.Г., Комарова Е.В., Безина О.В. Сообщества наземных моллюсков на меловых склонах в лесостепи (Среднее Поволжье). Изв. Самар. науч. центра РАН. 2014;16:142–147.

Kowalczyk-Pecka D., Czepiel-Mil K. The effect of accumulation of metals on selected physiological biomarkers in Cochlodina (Cochlodina) laminata (Pulmonata:Clausiliidae) inhabiting urban biocenoses. Environ. Prot. Nat. Resour. 2013;24(2):45–49.

Шипчина М.А. К фауне наземных моллюсков лесостепной зоны Самарской области. Вестн. Морд. ун- та. Сер. Биол. науки. 2008;2:148–149.

Сачкова Ю.В. Комплексы наземных моллюсков лесостепного Заволжья. Изв. Самар. науч. центра РАН. 2009;1(4):650–653.

Сачкова Ю.В. Исследование наземных моллюсков на Самарской Луке. Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2009;18(3):138–145.

Стойко Т.Г., Булавкина О.В. Материалы по фауне наземных моллюсков Пензенской области (Часть II). Известия ПГПУ им. В. Г. Белинского. 2008;10(14):66–71.

Стойко Т.Г., Булавкина О.В., Мазей Ю.А. Сообщества наземных моллюсков в осиновых лесах правобережья Среднего Поволжья. Зоол. журн. 2010;89(5):519–527.

Коцур В.М. Наземные моллюски (Mollusca, Gastropoda) сероольховых лесов Белорусского Поозерья. Весник МДПУ им. И. П. Шамякина. 2015;6(78):26–32

Балашев И.А., Брусенцова Н.А. Наземные моллюски национального природного парка “Слобожанский” (Харьковская обл., Украина). Зоол. журн. 2015;94(11):1249–1256.

Балашев И.А., Байдашников А.А., Романов Г.А., Гураль–Сверлова Н.В. Наземные моллюски Хмельницкой области (Подольская возвышенность, Украина). Зоол. журн. 2013;92(2):154–166.

Байдашников А.А Наземные моллюски (Gastropoda, Pulmonata) заповедника «Медоборы» (Подольская возвышенность). Вестн. зоол. 2002;36(2):73–76.

Байдашников А.А. Наземная малакофауна Украинского Полесья. Сообщение 2. Формирование наземных малакокомплексов. Вестн. зоол. 1996;30(3):3–12.

Балашев И.А., Байдашников А.А. Наземные моллюски (Gastropoda) Винницкой области (Украина) и их биотопическая приуроченность. Вестн. зоол. 2012;46(1):19–28.

GBIF Academy of Natural Sciences. MAL. Occurrence dataset [Электронный ресурс]. URL: https:// doi.org/10.15468/xp1dhx/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Natural History Museum. Natural History Museum (London) Collection Specimens [Электронный ресурс]. 2022. URL: https://doi.org/10.5519/0002965/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Roasto R. Estonian Nature Observations Database. Version 87.15. Estonian Environment Information Centre. [Электронный ресурс]. 2019. URL: https://doi. org/10.15468/dlblir/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Harvard University M., Morris P. J. Museum of Comparative Zoology, Harvard University. Version 162.311. Museum of Comparative Zoology, Harvard University. [Электронный ресурс]. 2022. URL: https:// doi.org/10.15468/p5rupv/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Estonian Naturalists’ Society. Estonian Naturalists’ Society. [Электронный ресурс]. URL: https:// doi.org/10.15468/bmk3ab/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Finnish Biodiversity Information Facility. Lajitietokeskus/FinBIF – Notebook, general observations. [Электронный ресурс]. 2022. URL: https://doi. org/10.15468/4g56tp/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Finnish Biodiversity Information Facility. Hatikka.fi observations. [Электронный ресурс]. 2022. URL: https://doi.org/10.15468/te1t6l/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Finnish Biodiversity Information Facility. Mollusca (Luomus). [Электронный ресурс]. 2022. URL: https://doi.org/10.15468/nzy2re/ (дата обращения: 25.04.2022).

GBIF Adam Mickiewicz University in Poznań. Natural History Collections of the Faculty of Biology AMU. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.15468/54hgbz/ (дата обращения: 25.04.2022).

Aiello-Lammens M.E., Boria R.A., Radosavljevic A., Vilela B., Anderson R.P. spThin: an R package for spatial thinning of species occurrence records for use in ecological niche models. Ecography. 2015;38:541–545.

Fick S., Hijman R. WorldClim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land area. Int. J. Climatol. 2017;37(12):4302–4315.

Naimi B., Hamm N.A.S., Groen T.A., Skidmore A.K., Toxopeus A.G. Where is positional uncertainty a problem for species distribution modelling? Ecography. 2014;37(2):191–203.

Yates L.A., Aandahl Z., Richards S.A., Brook B.W. Cross validation for model selection: A review with examples from ecology. Ecol. Monogr. 2023;93(1):e1557.

Allouche O., Tsoar A., Kadmon R. Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS): Assessing the accuracy of distribution models. J. Appl. Ecol. 2006;43(6):1223–1232.

Hirzel A.H., Le Lay G., Helfer V., Randin C., Guisan A. Evaluating the ability of habitat suitability models to predict species presences. Ecol. Modell. 2006;199(2):142–152.

R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. [Электронный ресурс]. 2022. URL: https://www.R-project.org/ (дата обращения: 25.04.2022).

Naimi B., Araújo M.B. sdm: a reproducible and extensible R platform for species distribution modelling. Ecography. 2016;39(4):368–375.

Araujo M., New M. Ensemble forecasting of species distributions. Trends Ecol. Evol. 2007;22(1):42–47.

Wilson J.W., Sexton J.O., Todd Jobe R., Haddad N.M. The relative contribution of terrain, land cover, and vegetation structure indices to species distribution models. Biol. Conserv. 2013;164:170–176.

Акрамовский Н.Н. Фауна Армянской ССР. Моллюски. Ереван: Изд-во АН АРМ ССР; 1976. 272 с.

Koch E.L., Neiber M.T., Walther F., Hausdorf B. Presumable incipient hybrid speciation of door snails in previously glaciated areas in the Caucasus. Mol. Phylogenet. Evol. 2016;97:120–128.

Walther F., Kijashko P., Harutyunova L., Mumladze L., Neiber M.T., Hausdorf B. Biogeography of the land snails of the Caucasus region. Tentacle. 2014;22:3–5.

Байдашников А. А. Восточно-европейские равнинные виды наземных моллюсков в фауне Горного Крыма. Вестн. зоол. 1990;6:68–70.

Байдашников А.А. Морфологические предпосылки стенобионтности Clausiliidae (Gastropoda, Pulmonata). Вестн. зоол. 2003;37(6):49–63.

Байдашников А.А. Изменчивость наземных моллюсков крымского рода Mentissa (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae). Вестн. зоол. 2006;40(4):297–310.

Neiber M.T., Helfenrath K., Walther F., Hausdorf B. Ecological specialization resulting in restricted gene flow promotes differentiation in door snails. Mol. Phylogenet. Evol. 2019;141: 106608.

Пузанов И.И. Материалы к познанию наземных моллюсков Крыма. Бюлл. МОИП. 1925;33(1–2):48–101.

Николаев В.А. Наземные моллюски Среднерусской возвышенности. Дисс. канд. биол. наук. Орел; 1973. 240 с.

Балашев И.А., Кривохижая М.В. Закономерности распределения наземных моллюсков по меловой степи и прилегающим фитоценозам долины р. Оскол в Национальном природном парке “Двуречанский” (Украина). Экология. 2015;4:300–307.

Гураль-Сверлова Н.В. Пространственное распределение наземной малакофауны степной зоны Украины. Ruthenica. 2018;28(4):131–138

The authors declare that there are no conflicts of interest present.