Время прочтения: 6 минут
Если вы интересовались ГИС-анализом в сфере экологии, то, возможно, слышали про методы моделирования распространения видов (SDM) (или другие методы экологического моделирования). В них используются биоклиматические переменные — то есть биологически значимые климатические параметры. Если говорить простыми словами, мы часто представляем эти переменные как растры климатических экологических факторов.
Представьте, что в вашем регионе появился инвазивный вредоносный сорняк, и с каждым годом его становится все больше. В простом виде, чтобы узнать, какая часть региона подходит ему по климатическим условиям, мы можем смоделировать пригодную нишу для сорняка, к примеру, в MaxEnt или с алгоритмом Random Forest. Для этого нам нужна выборка известных точек и растры биоклиматических переменных, и чаще всего эти переменные вы встретите в виде готового пакета BIOCLIM.
Откуда взялся BIOCLIM
Исследователи начали создавать первые специальные наборы климатических данных уже в середине 1960-х. Однако первая версия пакета BIOCLIM с 12 биоклиматическими переменными с руководством по их использованию стала доступна пользователям Австралии в сети CSIRONET в январе 1984 года, и исследователи сразу же начали использовать их в своих работах. Прогноз распространения видов был лишь частью концепции BIOCLIM – кроме этого пакет давал пользователям возможность выявлять факторы среды, которые лимитируют распространение вида.
Позже, в 1986 году, Генри Никс опубликовал свой анализ распространения 73 видов аспидовых змей в Австралии, и эта работа стала началом развития моделирования ниш видов (и заодно сделала BIOCLIM популярным). Внезапная популярность BIOCLIM привела к тому, что некоторые локальные факторы среды для Австралии стали по умолчанию использоваться в исследованиях по всему миру, но об этом чуть ниже.
Какие факторы среды входят в BIOCLIM
В 1996 году BIOCLIM был расширен с 12 переменных до 19 — в него были добавлены факторы, подходящие для северного полушария. Сейчас во многих исследованиях используются 19 климатических переменных BIOCLIM; они определяются на основе среднемесячной температуры воздуха и количества осадков и описывают годовые и сезонные тенденции, а также экстремальные климатические факторы среды.
Рассмотрим их вместе с формулами их расчета:
- BIO1 – Среднегодовая температура,°C
Для BIO1 рассчитывается средняя температура для каждого месяца, а затем эти результаты усредняются за двенадцать месяцев:
- BIO2 – Среднесуточная амплитуда, °C
Среднее значение всех месячных температурных диапазонов (максимум за месяц минус минимум за месяц):
- BIO3 – Изотермальность, %
Эта переменная определяет, насколько велики колебания дневных и ночных температур по сравнению с колебаниями между летними и зимними (т.е годовыми).
Значение изотермальности "100" означает, что суточный диапазон температур равен годовому, а значение меньше 100 указывает на меньший уровень изменчивости температуры в среднем за месяц по сравнению с годовым. Изотермальность хорошо интерпретируется в исследованиях в Австралии и Океании, но могут возникнуть сложности с объяснением ее вклада в распространение вида, например, в Сибири.
- BIO4 – Температурная сезонность, %
Стандартное отклонение, то есть мера изменения температуры в течение года. Чем больше стандартное отклонение, тем выше изменчивость температуры. Изначально BIO4 считался как коэффициент вариации, но со временем это поменяли.
- BIO5 – Максимальная температура наиболее теплого месяца,°C
- BIO6 – Минимальная температура наиболее холодного месяца, °C
- BIO7 – Годовая амплитуда температур, °C
Эта переменная полезна при изучении влияния на распространение видов диапазонов экстремальных температурных условий:
Bio 5 – Bio 6
- BIO8 – Средняя температура наиболее влажного квартала, °C
- BIO9 – Средняя температура наиболее сухого квартала, °C
- BIO10 – Средняя температура наиболее теплого квартала, °C
- BIO11 – Средняя температура наиболее холодного квартала, °C
Кварталы – три любых последовательных месяца.
- BIO12 – Годовые осадки, мм
Сумма количества осадков для каждого из 12 месяцев в году:
- BIO13 – Количество осадков в наиболее влажный месяц, мм
- BIO14 – Количество осадков в наиболее сухой месяц, мм
- BIO15 – Сезонность осадков, %
Это показатель вариации месячных сумм осадков в течение года. Для этой переменной сначала рассчитывается стандартное отклонение 12 месячных сумм осадков, затем результат делится на среднемесячное значение осадков:
- BIO16 – Количество осадков в наиболее влажный квартал, мм
- BIO17 – Количество осадков в наиболее сухой квартал, мм
- BIO18 – Количество осадков в наиболее теплый квартал, мм
- BIO19 – Количество осадков в наиболее холодный квартал, мм
Некоторые переменные BIOCLIM, если отобразить их с помощью R. Источник: https://rpubs.com/spoonerf/SDM2
Где взять растры BIOCLIM?
WorldClim и CHELSA — это две самые распространенные базы открытых климатических растров (в том числе биоклиматических переменных), поэтому давайте посмотрим, откуда лучше скачать BIOCLIM.
WorldClim содержит климатические данные за период 1970-2000 гг., а также модели прошлого и будущего климата. Они доступны для скачивания в четырех пространственных разрешениях: от 10 минут до 30 секунд. WorldClim стал одной из первых баз данных, которые создали на основе своих метеоданных пакет BIOCLIM, и любой желающий легко скачает эти данные.
Из базы данных CHELSA также можно скачать растры климатических данных за 1979-2013 гг. с разрешением 30 секунд, а также их модели для прошлого и будущего климата. Для расчета биоклиматических параметров CHELSA использует ту же методику, что и WorldClim. Основное отличие CHELSA от WorldClim в том, что на некоторых территориях этот датасет показывает более последовательную связь между рельефом и осадками. И эта база данных постоянно обновляется: в 2022 году CHELSA добавила 15 дополнительных климатических переменных CHELSA-BIOCLIM+, которая включает, например, относительную влажность в приповерхностном слое и частоту смены морозов. Эти растры тоже можно скачать в разрешении 30 секунд.
Кроме WorldClim и CHELSA есть несколько таких же глобальных датасетов, например, CMCC-BioClimInd, которые вышли позднее.
Источники:
- Booth T. H. et al. BIOCLIM: the first species distribution modelling package, its early applications and relevance to most current MAXENT studies //Diversity and Distributions. – 2014. – Т. 20. – №. 1. – С. 1-9.
- Booth T. H. Why understanding the pioneering and continuing contributions of BIOCLIM to species distribution modelling is important //Austral ecology. – 2018. – Т. 43. – №. 8. – С. 852-860. – https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/aec.12628
- Maria B., Udo S. Why input matters: Selection of climate data sets for modelling the potential distribution of a treeline species in the Himalayan region //Ecological modelling. – 2017. – Т. 359. – С. 92-102.
- O’Donnell, M.S., and Ignizio, D.A., 2012, Bioclimatic Predictors for Supporting Ecological Applications in the Conterminous United States: U.S. Geological Survey Data Series 691, 10 p.
Материал подготовила Алия Кутуева