Вестник Оренбургского государственного педагогического университета. Электронный научный журнал

2303-9922

10.32516/2303-9922.2023.47.2

Other

Построение потенциальных ареалов Athyrium distentifolium и Diplazium sibiricum на территории Евразии на основе климатических данных

Building potential ranges of Athyrium distentifolium and Diplazium sibiricum in Eurasia based on climate data

Демин

Андрей Дмитриевич

Demin

Andrey D.

andru1229@mail.ru

https://orcid.org/0000-0001-5759-6034

Третьякова

Алена Сергеевна

Tretyakova

Alena S.

alyona.tretyakova@urfu.ru

https://orcid.org/0000-0001-8735-4482

Ефимов

Денис Юрьевич

Efimov

Denis Yu.

dnsfmv@ibiw.ru

https://orcid.org/0000-0002-9029-6962

Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. YeltsinYekaterinburgRussia

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. ЕльцинаЕкатеринбургРоссия

Botanical Garden of the Ural Branch of the Russian Academy of SciencesYekaterinburgRussia

Ботанический сад Уральского отделения Российской академии наукЕкатеринбургРоссия

Papanin Institute for Biology of Inland Waters, Russian Academy of SciencesBorokRussia

Институт биологии внутренних вод им. И. Д. Папанина Российской академии наукБорокРоссия

25092023

3(47)20333103202320082023https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

CC BY 4.0

https://www.vestospu.ru/archive/2023/articles/2_3_2023.html

С помощью метода максимальной энтропии в программе MaxEnt было оценено вероятностное местонахождение Athyrium distentifolium и Diplazium sibiricum — представителей двух редких и экологически дифференцированных видов папоротников как модельных объектов. Данные о распространении исследуемых видов были выгружены из Глобальной базы данных по биологическому разнообразию (GBIF). В качестве источника информации о климатических переменных среды использована открытая база данных Worldclim. Были выявлены биоклиматические переменные, ограничивающие ареалы модельных видов. Для Athyrium distentifolum наиболее важными биоклиматическими переменными являются величина осадков сухого месяца (bio14) и значение среднегодовой температуры (bio01). Для Diplazium sibiricum — значение среднегодовой температуры (bio01) и величина годовых осадков (bio12). Кроме того, вычислены диапазоны значений биоклиматических переменных, ограничивающих распространение видов, при которых отмечается наибольшая вероятность обнаружения видов. Результаты прогноза географического распространения модельных видов на 2040—2060 гг. при умеренном климатическом сценарии показывают значительный сдвиг их ареалов на север.

Using the maximum entropy method in the MaxEnt program, potential distribution of two rare and ecologically differentiated fern species Athyrium distentifolium and Diplazium sibiricum as model objects was evaluated. The distribution data for studied species were loaded from global biodiversity database (GBIF). The WorldClim open database was used as a source of information on climate variables. Climatic factors limiting the area of model species were identified. The most important limiting factor for both species is the mean annual temperature (variable bio01). The distribution of Athyrium distentifolum is influenced by the amount of precipitation of the driest month (variable bio14), and the distribution of Diplazium sibiricum is influenced by the annual precipitation (variable bio12). Moreover, the ranges of bioclimatic variables with the highest probability of species detection were calculated. Prediction results of the geographical distribution of model species for 2040—2060 under a moderate climate scenario shows significant shift of their ranges to the north.

распространениеКлиматические переменныематематическое моделированиепапоротникипрогноз

Climatic variablesmathematical modelingfernspredictiondistribution

Работа выполнена в Уральском федеральном университете имени первого Президента России Б. Н. Ельцина и Институте биологии внутренних вод им. И. Д. Папанина РАН (государственное задание № 121051100099-5)

The work was carried out at the Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin and the Papanin Institute for Biology of Inland Waters, Russian Academy of Sciences (state order No. 121051100099-5)

1. Зайков В. Ф., Ваганов А. В., Шмаков А. И. Климатическое моделирование потенциального ареала Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Ranunculaceae) на территории Евразии // Теоретическая и прикладная экология. 2022. № 1. С. 140—144. DOI: 10.25750/1995-4301-2022-1-140-144.

2. Красная книга Архангельской области. Архангельск : Северный (Арктический) федеральный университет, 2020. 490 с.

3. Красная книга Вологодской области. Т. 2. Растения и грибы. Вологда : ВГПУ : Русь, 2004. 360 с.

4. Красная книга Ивановской области. Т. 2. Растения и грибы. Тамбов : ТПС, 2020. 256 с.

5. Красная книга Калужской области. Т. 1. Растительный мир. Калуга : Ваш Домъ, 2015. 536 с.

6. Красная книга Камчатского края. Т. 2. Растения. Петропавловск-Камчатский : Камчатпресс, 2018. 388 с.

7. Красная книга Костромской области. Кострома : Костромской гос. ун-т, 2019. 432 с.

8. Красная книга Курганской области. Курган : Изд-во Курганского гос. ун-та, 2012. 448 с.

9. Красная книга Ленинградской области: Объекты растительного мира. СПб. : ИПФ «Марафон», 2017. 840 с.

10. Красная книга Мурманской области. Кемерово : Азия-принт, 2014. 584 с.

11. Красная книга Ненецкого автономного округа. Белгород : Константа, 2020. 456 с.

12. Красная книга Нижегородской области. Т. 2. Сосудистые растения, моховидные, водоросли, лишайники, грибы. Калининград : Издат. дом «РОСТ-ДОАФК», 2017. 304 с.

13. Красная книга Новгородской области. СПб. : ДИТОН, 2015. 480 с.

14. Красная книга Пензенской области. Т. 1. Грибы, лишайники, мхи, сосудистые растения. Пенза, 2013. 300 с.

15. Красная книга Республики Мордовия. Т. 1. Редкие виды растений и грибов. Саранск : Изд-во Мордовского ун-та, 2017. 412 с.

16. Красная книга Республики Татарстан (животные, растения, грибы). Казань : Идел-Пресс, 2016. 760 с.

17. Красная книга Самарской области. Т. 1. Редкие виды растений и грибов. Самара : Изд-во Самарской гос. обл. академии (Наяновой), 2017. 384 с.

18. Красная книга Тверской области. Тверь : Тверской Печатный Двор, 2016. 400 с.

19. Красная книга Ульяновской области. М. : Буки Веди, 2015. 550 с.

20. Красная книга Чувашской Республики. Т. 2. Ч. 1. Редкие виды растений и грибов. М. : Буки Веди, 2020. 332 с.

21. Левченко Л. С., Олонова М. В. Моделирование территорий, пригодных для обитания Allium obliquum L., внесенного в Красную книгу Томской области, на основе климатических данных // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. 2021. № 20-1. С. 261—264. DOI: 10.14258/pbssm.2021050.

22. Лисовский А. А., Дудов С. В., Оболенская Е. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы // Журнал общей биологии. 2020. Т. 81, № 2. С. 123—134. DOI: 10.31857/S0044459620020037.

23. Лисовский А. А., Дудов С. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 2. MaxEnt // Журнал общей биологии. 2020. Т. 81, № 2. С. 135—146. DOI: 10.31857/S0044459620020049.

24. Мочалова О. А., Ефимов Д. Ю. Природно-климатические закономерности распространения Sparganium emersum и S. hyperboreum (Typhaceae) на северо-востоке Азии // Биология внутренних вод. 2022. № 6. С. 689—699. DOI: 10.31857/S032096522206016X.

25. Олонова М. В., Высоких Т. С., Мезина Н. С. Структура эколого-климатических ниш Poa palustris L. и P. nemoralis L. (Роасеае) на территории Азиатской России // Сибирский экологический журнал. 2018. № 6. С. 712—723. DOI: 10.15372/SEJ20180606.

26. Петросян В. Г., Осипов Ф. А., Дергунова Н. Н., Омельченко А. В. Комплекс моделей расширения ареалов самых опасных инвазионных видов растений на территории России в условиях глобальных климатических изменений // Информационные технологии в исследовании биоразнообразия : материалы III Национальной науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 100-летию со дня рожд. акад. РАН П. Л. Горчаковского. Екатеринбург, 2020. С. 440—443.

27. Пшегусов Р. Х., Чадаева В. А. Моделирование экологических ниш видов рода Galinsoga Ruiz et Pav. в границах нативного и кавказской части инвазионного ареалов // Российский журнал биологических инвазий. 2022. Т. 15, № 1. С. 107—122. DOI: 10.35885/1996-1499-15-1-107-122.

28. Санданов Д. В. Современные подходы к моделированию разнообразия и пространственному распределению видов растений: перспективы их применения в России // Вестник Томского государственного университета. Биология. 2019. № 46. С. 82—114. DOI: 10.17223/19988591/46/5.

29. Санданов Д. В., Найданов Б. Б. Пространственное моделирование ареалов восточноазиатских видов растений: современное состояние и динамика под влиянием климатических изменений // Растительный мир Азиатской России: Вестник Центрального сибирского ботанического сада СО РАН. 2015. № 3 (19). С. 30—35.

30. Флора европейской части СССР. Т. 1. Л. : Наука, 1974. 404 с.

31. Флора Сибири. Lycopodiaceae — Hydrocharitaceae. Новосибирск : Наука. Сибирское отделение, 1988. 200 с.

32. Чурюлина А. Г., Бочарников М. В. Моделирование потенциального ареала реликтового вида (Caragana jubata (Pall.) Poir.) на основе климатических данных // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2019. № 54. С. 100—108. DOI: 10.33933/2074-2762-2019-54-100-108.

33. Cheek M. D. First official record of a naturalised population of Mimosa albida Humb. & Bonpl. ex Willd. var. albida in Africa // BioInvasions Records. 2015. Vol. 4, Is. 1. P. 61—65. DOI: 10.3391/bir.2015.4.1.10.

34. Elith J., Leathwick J. R. Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time // Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 2009. Vol. 40. P. 677—697. DOI: 10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159.

35. Fick S. E., Hijmans R. J. WorldClim 2: new 1 km spatial resolution climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2017. Vol. 37, N 12. P. 4302—4315. DOI: 10.1002/joc.5086.

36. GBIF.org (27 November 2022) GBIF Occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.yyhtzb.

37. GBIF.org (27 November 2022) GBIF occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.prga3m.

38. Petrenko T. Y., Korznikov K. A., Kislov D. E., Krestov P. V., Belyaeva N. G. Modeling of cold-temperate tree Pinus koraiensis (Pinaceae) distribution in the Asia-Pacific region: climate change impact // Forest Ecosystems. 2022. Vol. 9, N 1. Art. 100015. DOI: 10.1016/j.fecs.2022.100015.

39. Phillips S. J., Anderson R. P., Schapire R. E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological Modeling. 2006. Vol. 190, N 3—4. P. 231—259. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026.

40. Qin Z., Zhang J. E., DiTommaso A., Wan R., Wu R. S. Predicting invasions of Wedelia trilobata (L.) Hitchc. with Maxent and GARP models // Journal of Plant Research. 2015. Vol. 128. P. 763—775. DOI: 10.1007/s10265-015-0738-3.

41. Thomas C. D., Cameron A., Green R. E., Bakkenes M., Beaumont L. J., Collingham Y. C., Erasmus B. F., De Siqueira M. F., Grainger A., Hannah L., Hughes L., Huntley B., Van Jaarsveld A. S., Midgley G. F., Miles L., Ortega-Huerta M. A., Peterson A. T., Phillips O. L., Williams S. E. Extinction risk from climate change // Nature. 2004. Vol. 427. P. 145—148. DOI: 10.1038/nature02121.

42. WorldClim. Global climate and weather data. URL: https://www.worldclim.org/ (Accessed: 21.11.2022).

43. Xian X., Zhao H., Wang R., Qiao H., Guo J., Zhang G., Liu W., Wan F. Ecological Niche Shifts Affect the Potential Invasive Risk of Rapistrum rugosum (L.) All. in China // Frontiers in Plant Science. 2022. Vol. 13. Art. 827497. DOI: 10.3389/fpls.2022.827497.

1. Zaikov V. F., Vaganov A. V., Shmakov A. I. Klimaticheskoe modelirovanie potentsial’nogo areala Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Ranunculaceae) na territorii Evrazii [Climate modeling of the potential distribution area of Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Ranunculaceae) in Eurasia]. Teoreticheskaya i prikladnaya ekologiya — Theoretical and Applied Ecology, 2022, no. 1, pp. 140—144. DOI: 10.25750/1995-4301-2022-1-140-144. (In Russian)

2. Krasnaya kniga Arkhangel’skoi oblasti [Red Book of the Arkhangelsk Region]. Arkhangelsk, Severnyi (Arkticheskii) federal’nyi universitet Publ., 2020. 490 p. (In Russian)

3. Krasnaya kniga Vologodskoi oblasti. T. 2. Rasteniya i griby [Red Data Book of the Vologda Region. Vol. 2. Plants and fungi]. Vologda, VGPU, Rus’ Publ., 2004. 360 p. (In Russian)

4. Krasnaya kniga Ivanovskoi oblasti. T. 2. Rasteniya i griby [Red Book of the Ivanovo Region. Vol. 2. Plants and fungi]. Tambov, TPS Publ., 2020. 256 p. (In Russian)

5. Krasnaya kniga Kaluzhskoi oblasti. T. 1. Rastitel’nyi mir [Red Book of the Kaluga Region. Vol. 1. Plant world]. Kaluga, Vash Dom’’ Publ., 2015. 536 p. (In Russian)

6. Krasnaya kniga Kamchatskogo kraya. T. 2. Rasteniya [Red Data Book of the Kamchatka Territory. Vol. 2. Plants]. Petropavlovsk-Kamchatskii, Kamchatpress Publ., 2018. 388 p. (In Russian)

7. Krasnaya kniga Kostromskoi oblasti [Red Book of the Kostroma Region]. Kostroma, Kostromskoi gos. un-t Publ., 2019. 432 p. (In Russian)

8. Krasnaya kniga Kurganskoi oblasti [Red Book of the Kurgan Region]. Kurgan, Kurganskii gos. un-t Publ., 2012. 448 p. (In Russian)

9. Krasnaya kniga Leningradskoi oblasti: Ob’’ekty rastitel’nogo mira [Red Book of the Leningrad Region: Objects of the flora]. St. Petersburg, IPF “Marafon” Publ., 2017. 840 p. (In Russian)

10. Krasnaya kniga Murmanskoi oblasti [Red Data Book of the Murmansk Region]. Kemerovo, Aziya-print Publ., 2014. 584 p. (In Russian)

11. Krasnaya kniga Nenetskogo avtonomnogo okruga [Red Book of the Nenets Autonomous Okrug]. Belgorod, Konstanta Publ., 2020. 456 p. (In Russian)

12. Krasnaya kniga Nizhegorodskoi oblasti. T. 2. Sosudistye rasteniya, mokhovidnye, vodorosli, lishainiki, griby [Red Book of the Nizhny Novgorod Region. Vol. 2. Vascular plants, bryophytes, algae, lichens, fungi]. Kaliningrad, Izdat. dom “ROST-DOAFK” Publ., 2017. 304 p. (In Russian)

13. Krasnaya kniga Novgorodskoi oblasti [Red Data Book of the Novgorod Region]. St. Petersburg, DITON Publ., 2015. 480 p. (In Russian)

14. Krasnaya kniga Penzenskoi oblasti. T. 1. Griby, lishainiki, mkhi, sosudistye rasteniya [Red Book of the Penza Region. Vol. 1. Fungi, lichens, mosses, vascular plants]. Penza, 2013. 300 p. (In Russian)

15. Krasnaya kniga Respubliki Mordoviya. T. 1. Redkie vidy rastenii i gribov [Red Book of the Republic of Mordovia. Vol. 1. Rare species of plants and fungi]. Saransk, Mordovskii un-t Publ., 2017. 412 p. (In Russian)

16. Krasnaya kniga Respubliki Tatarstan (zhivotnye, rasteniya, griby) [Red Book of the Republic of Tatarstan (animals, plants, fungi)]. Kazan, Idel-Press Publ., 2016. 760 p. (In Russian)

17. Krasnaya kniga Samarskoi oblasti. T. 1. Redkie vidy rastenii i gribov [Red Book of the Samara Region. T. 1. Rare species of plants and fungi]. Samara, Samarskya gos. obl. akademia (Nayanovoi) Publ., 2017. 384 p. (In Russian)

18. Krasnaya kniga Tverskoi oblasti [Red Book of the Tver Region]. Tver, Tverskoi Pechatnyi Dvor Publ., 2016. 400 p. (In Russian)

19. Krasnaya kniga Ul’yanovskoi oblasti [Red Data Book of Ulyanovsk Region]. Moscow, Buki Vedi Publ., 2015. 550 p. (In Russian)

20. Krasnaya kniga Chuvashskoi Respubliki. T. 2. Ch. 1. Redkie vidy rastenii i gribov [Red Book of the Chuvash Republic. Vol. 2. Part 1. Rare species of plants and fungi]. Moscow, Buki Vedi Publ., 2020. 332 p. (In Russian)

21. Levchenko L. S., Olonova M. V. Modelirovanie territorii, prigodnykh dlya obitaniya Allium obliquum L., vnesennogo v Krasnuyu knigu Tomskoi oblasti, na osnove klimaticheskikh dannykh [Modeling of territories suitable for the habitat of Allium obliquum L., listed in the Red Book of Tomsk oblast, based on climatic data]. Problemy botaniki Yuzhnoi Sibiri i Mongolii — Problems of Botany of South Siberia and Mongolia, 2021, no. 20-1, pp. 261—264. DOI: 10.14258/pbssm.2021050. (In Russian)

22. Lisovskii A. A., Dudov S. V., Obolenskaya E. V. Preimushchestva i ogranicheniya metodov ekologicheskogo modelirovaniya arealov. 1. Obshchie podkhody [Advantages and limitations of application of the species distribution modeling methods. 1. A general approach]. Zhurnal obshchei biologii, 2020, vol. 81, no. 2, pp. 123—134. DOI: 10.31857/S0044459620020037. (In Russian)

23. Lisovskii A. A., Dudov S. V. Preimushchestva i ogranicheniya metodov ekologicheskogo modelirovaniya arealov. 2. MaxEnt [Advantages and limitations of application of the species distribution modeling methods. 2. MaxEnt]. Zhurnal obshchei biologii, 2020, vol. 81, no. 2, pp. 135—146. DOI: 10.31857/S0044459620020049. (In Russian)

24. Mochalova O. A., Efimov D. Yu. Prirodno-klimaticheskie zakonomernosti rasprostraneniya Sparganium emersum i S. hyperboreum (Typhaceae) na severo-vostoke Azii [Environmental patterns of distribution of Sparganium emersum and S. hyperboreum (Typhaceae) in the North-East Asia]. Biologiya vnutrennikh vod — Inland Water Biology, 2022, no. 6, pp. 689—699. DOI: 10.31857/S032096522206016X. (In Russian)

25. Olonova M. V., Vysokikh T. S., Mezina N. S. Struktura ekologo-klimaticheskikh nish Poa palustris L. i P. nemoralis L. (Poaceae) na territorii Aziatskoi Rossii [The Structure of Ecological-Climatical Niches of Poa palustris L. аnd P. nemoralis L. (Poaceae) in the Territory of Asian Russia]. Sibirskii ekologicheskii zhurnal — Contemporary Problems of Ecology, 2018, no. 6, pp. 712—723. DOI: 10.15372/SEJ20180606. (In Russian)

26. Petrosyan V. G., Osipov F. A., Dergunova N. N., Omel’chenko A. V. Kompleks modelei rasshireniya arealov samykh opasnykh invazionnykh vidov rastenii na territorii Rossii v usloviyakh global’nykh klimaticheskikh izmenenii [A set of models for expanding the ranges of the most dangerous invasive plant species in Russia under the conditions of global climate change]. Informatsionnye tekhnologii v issledovanii bioraznoobraziya: materialy III Natsional’noi nauch. konf. s mezhdunar. uchastiem, posvyashch. 100-letiyu so dnya rozhd. akad. RAN P. L. Gorchakovskogo [Information technologies in biodiversity research. Proceed. of the III National sci. conf. with Internat. participation, dedicated to the centenary of the birth of RAS academician P. L. Gorchakovsky]. Yekaterinburg, 2020, pp. 440—443. (In Russian)

27. Pshegusov R. Kh., Chadaeva V. A. Modelirovanie ekologicheskikh nish vidov roda Galinsoga Ruiz et Pav. v granitsakh nativnogo i kavkazskoi chasti invazionnogo arealov [Ecological niche modeling of Galinsoga Ruiz et Pav. Species in the native and Caucasian part of the invasive ranges]. Rossiiskii zhurnal biologicheskikh invazii — Russian Journal of Biological Invasions, 2022, vol. 15, no. 1, pp. 107—122. DOI: 10.35885/1996-1499-15-1-107-122. (In Russian)

28. Sandanov D. V. Sovremennye podkhody k modelirovaniyu raznoobraziya i prostranstvennomu raspredeleniyu vidov rastenii: perspektivy ikh primeneniya v Rossii [Modern approaches to modeling plant diversity and spatial distribution of plant species: Implication prospects in Russia]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Biologiya — Tomsk State University Journal of Biology, 2019, no. 46, pp. 82—114. DOI: 10.17223/19988591/46/5. (In Russian)

29. Sandanov D. V., Naidanov B. B. Prostranstvennoe modelirovanie arealov vostochnoaziatskikh vidov rastenii: sovremennoe sostoyanie i dinamika pod vliyaniem klimaticheskikh izmenenii [Spatial modeling of east-asian plant species distribution: current condition and future dynamic under climatic change]. Rastitel’nyi mir Aziatskoi Rossii: Vestnik Tsentral’nogo sibirskogo botanicheskogo sada SO RAN, 2015, no. 3 (19), pp. 30—35. (In Russian)

30. Flora evropeiskoi chasti SSSR. T. 1 [Flora of the European part of the USSR. Vol. 1]. Leningrad, Nauka Publ., 1974. 404 p. (In Russian)

31. Flora Sibiri. Lycopodiaceae — Hydrocharitaceae [Flora of Siberia. Lycopodiaceae — Hydrocharitaceae]. Novosibirsk, Nauka. Sibirskoe otdelenie Publ., 1988. 200 p. (In Russian)

32. Churyulina A. G., Bocharnikov M. V. Modelirovanie potentsial’nogo areala reliktovogo vida (Caragana jubata (Pall.) Poir.) na osnove klimaticheskikh dannykh [Modeling of the potential distribution of the relict plant species (Caragana jubata (Pall.) Poir.) based on climate data]. Uchenye zapiski Rossiiskogo gosudarstvennogo gidrometeorologicheskogo universiteta, 2019, no. 54, pp. 100—108. DOI: 10.33933/2074-2762-2019-54-100-108. (In Russian)

33. Cheek M. D. First official record of a naturalised population of Mimosa albida Humb. & Bonpl. ex Willd. var. albida in Africa. BioInvasions Records, 2015, vol. 4, is. 1, pp. 61—65. DOI: 10.3391/bir.2015.4.1.10.

34. Elith J., Leathwick J. R. Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 2009, vol. 40, pp. 677—697. DOI: 10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159.

35. Fick S. E., Hijmans R. J. WorldClim 2: new 1 km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 2017, vol. 37, no 12, pp. 4302—4315. DOI: 10.1002/joc.5086.

36. GBIF.org (27 November 2022) GBIF Occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.yyhtzb.

37. GBIF.org (27 November 2022) GBIF occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.prga3m.

38. Petrenko T. Y., Korznikov K. A., Kislov D. E., Krestov P. V., Belyaeva N. G. Modeling of cold-temperate tree Pinus koraiensis (Pinaceae) distribution in the Asia-Pacific region: climate change impact. Forest Ecosystems, 2022, vol. 9, no. 1, art. 100015. DOI: 10.1016/j.fecs.2022.100015.

39. Phillips S. J., Anderson R. P., Schapire R. E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modeling, 2006, vol. 190, no. 3—4, pp. 231—259. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026.

40. Qin Z., Zhang J. E., DiTommaso A., Wan R., Wu R. S. Predicting invasions of Wedelia trilobata (L.) Hitchc. with Maxent and GARP models. Journal of Plant Research, 2015, vol. 128, pp. 763—775. DOI: 10.1007/s10265-015-0738-3.

41. Thomas C. D., Cameron A., Green R. E., Bakkenes M., Beaumont L. J., Collingham Y. C., Erasmus B. F., De Siqueira M. F., Grainger A., Hannah L., Hughes L., Huntley B., Van Jaarsveld A. S., Midgley G. F., Miles L., Ortega-Huerta M. A., Peterson A. T., Phillips O. L., Williams S. E. Extinction risk from climate change. Nature, 2004, vol. 427, pp. 145—148. DOI: 10.1038/nature02121.

42. WorldClim. Global climate and weather data. Available at: https://www.worldclim.org/. Accessed: 21.11.2022.

43. Xian X., Zhao H., Wang R., Qiao H., Guo J., Zhang G., Liu W., Wan F. Ecological Niche Shifts Affect the Potential Invasive Risk of Rapistrum rugosum (L.) All. in China. Frontiers in Plant Science, 2022, vol. 13, art. 827497. DOI: 10.3389/fpls.2022.827497.