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

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...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: V. V. Adamova, P. A. Ukrainskiy, В. В. Адамова, П. А. Украинский
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: Lomonosov Moscow State University, School of Biology 2024
Subjects:
Восточная Европа
SDM
clausilids
regression models
machine learning
Eastern Europe
клаузилиды
регрессионные модели
машинное обучение
Montagu
Arctic
Online Access:https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1336
https://doi.org/10.55959/MSU0137-0952-16-79-1-6
id ftjhmub:oai:oai.vestnik-bio-msu.elpub.ru:article/1336
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Herald of Moscow University. Series 16. Biology
op_collection_id ftjhmub
language Russian
topic Восточная Европа
SDM
clausilids
regression models
machine learning
Eastern Europe
клаузилиды
регрессионные модели
машинное обучение
spellingShingle Восточная Европа
SDM
clausilids
regression models
machine learning
Eastern Europe
клаузилиды
регрессионные модели
машинное обучение
V. V. Adamova
P. A. Ukrainskiy
В. В. Адамова
П. А. Украинский
Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range
topic_facet Восточная Европа
SDM
clausilids
regression models
machine learning
Eastern Europe
клаузилиды
регрессионные модели
машинное обучение
description 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 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 ...
format Article in Journal/Newspaper
author V. V. Adamova
P. A. Ukrainskiy
В. В. Адамова
П. А. Украинский
author_facet V. V. Adamova
P. A. Ukrainskiy
В. В. Адамова
П. А. Украинский
author_sort V. V. Adamova
title Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range
title_short Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range
title_full Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range
title_fullStr Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range
title_full_unstemmed Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range
title_sort modeling the spatial distribution of the european land snail cochlodina laminata (gastropoda, pulmonata, clausiliidae) in the eastern part of the range
publisher Lomonosov Moscow State University, School of Biology
publishDate 2024
url https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1336
https://doi.org/10.55959/MSU0137-0952-16-79-1-6
long_lat ENVELOPE(-26.333,-26.333,-58.417,-58.417)
geographic Montagu
geographic_facet Montagu
genre Arctic
genre_facet Arctic
op_source Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 16. Biologiya; Том 79, № 1 (2024); 57-65
Вестник Московского университета. Серия 16. Биология; Том 79, № 1 (2024); 57-65
0137-0952
op_relation https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1336/665
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.
op_rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой автороские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например, в институтском хранилище или на персональном сайте).
op_doi https://doi.org/10.55959/MSU0137-0952-16-79-1-610.15468/xp1dhx10.5519/000296510.15468/dlblir10.15468/p5rupv10.15468/bmk3ab10.15468/4g56tp10.15468/te1t6l10.15468/nzy2re10.15468/54hgbz
_version_ 1801371414953984000
spelling ftjhmub:oai:oai.vestnik-bio-msu.elpub.ru:article/1336 2024-06-09T07:42:39+00:00 Modeling the spatial distribution of the European land snail Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) in the eastern part of the range Моделирование пространственного распространения европейского наземного моллюска Cochlodina laminata (Gastropoda, Pulmonata, Clausiliidae) в восточной части ареала V. V. Adamova P. A. Ukrainskiy В. В. Адамова П. А. Украинский 2024-05-15 application/pdf https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1336 https://doi.org/10.55959/MSU0137-0952-16-79-1-6 rus rus Lomonosov Moscow State University, School of Biology https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1336/665 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. Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой автороские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например, в институтском хранилище или на персональном сайте). Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 16. Biologiya; Том 79, № 1 (2024); 57-65 Вестник Московского университета. Серия 16. Биология; Том 79, № 1 (2024); 57-65 0137-0952 Восточная Европа SDM clausilids regression models machine learning Eastern Europe клаузилиды регрессионные модели машинное обучение info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2024 ftjhmub https://doi.org/10.55959/MSU0137-0952-16-79-1-610.15468/xp1dhx10.5519/000296510.15468/dlblir10.15468/p5rupv10.15468/bmk3ab10.15468/4g56tp10.15468/te1t6l10.15468/nzy2re10.15468/54hgbz 2024-05-16T11:11:07Z 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 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 ... Article in Journal/Newspaper Arctic Herald of Moscow University. Series 16. Biology Montagu ENVELOPE(-26.333,-26.333,-58.417,-58.417)

Similar Items