标题：BROWN BEAR (URSUS ARCTOS) HABITAT SUITABILITY AND DISTRIBUTION MODELLING IN THE SOUTHERN TAIGA SUBZONE USING THE METHOD OF MAXIMUM ENTROPY
其他标题：МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИГОДНОСТИ МЕСТООБИТАНИЙ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ БУРОГО МЕДВЕДЯ (URSUS ARCTOS) В ПОДЗОНЕ ЮЖНОЙ ТАЙГИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА МАКСИМАЛЬНОЙ ЭНТРОПИИ
期刊名称：Nature Conservation Research: Zapovednaâ Nauka
印刷版ISSN：2500-008X
出版年度：2019
卷号：4
期号：4
页码：34-64
DOI：10.24189/ncr.2019.061
语种：English
出版社：Fund for Support and Development of Protected Areas
摘要：The article presents results of the brown bear habitat suitability and distribution modelling,conducted in the Central Forest Nature Reserve and its buffer zone (West-European Russia,Tver region) using the MaxEnt approach.The basic rules for performing such a study,approaches and modelling techniques were reviewed briefly.Vegetation indices,morphometric characteristics of the relief,proximity rasters and land cover types were used as predictors.The occurrence points of the studied species were recorded on permanent routes using a GPS navigator during 2008–2018.Eight models with different combinations of input data (occurrence points and en_vironment parametres) were chosen as final set.We used two main modelling approaches.In the first approach,for modelling we used only occurrence points reflecting the relationships of the species with the habitat (feeding places mainly).On the basis of them,habitat suitability models were built.In the second approach,we used all occurrence points of the studied species.On the basis of them,distribution models were built.The set of brown bear occurrence points registered by forest rangers and researchers was used as an independent test data set.The scenarios of the influence of anthropogenic food sources (abandoned apple orchards and oat fields) were mod- elled separately.The obtained AUCtest values ranged from 0.61 to 0.73.The maximum TSStest was 0.50.The continuous Boyce index ranged from 0.63 to 0.99.The models correctly recognised from 68% to 82% of inde- pendent points.The predictor of anthropogenic food sources largely contributed to all models,where it was pre- sented,and highly distorted the overall picture of suitability and distribution.In other cases,grasslands,NDVI,and young deciduous forests had the highest contribution.In the study area,brown bears preferred grasslands,concentrated on moraine-kama ridges,which provided them with food throughout the wakeful period,as well as forest glades,scarce forests,young deciduous and mixed forests with dense undergrowth and nemoral spruce forests.The study area of the partially disturbed buffer zone was more suitable for brown bears than the intact areas of the Protected Area (66–67% and 51% of suitable habitats,respectively).We identified main omissions in the applied method of occurrence point’s registration.This could lead to incorrect estimates of the contribution of some predictors (underestimations of boreal spruce forests,raised bogs and floodplain meadows).
其他摘要：В статье представлены результаты моделирования пригодности местообитаний и распределения бурого медведя (Ursus arctos),выполненного для территории Центрально-Лесного заповедника и его охранной зоны (Тверская область,Россия) с помощью программы ������ MaxEnt.Вкрат�е рассмотрены основные правила выполнения подобных работ,подходы и техника моделирования.В качестве предикторов использовали вегетационные индексы,морфометрические характеристики рельефа,растры близости и типы ландшафтного покрова.Точки встреч вида регистрировали на постоянных маршрутах с помощью GPSнавигатора в течение периода 2008–2018 гг.В качестве итоговых выбраны восемь моделей с различным сочетанием входных данных (точек встреч и параметров среды).При моделировании использовано два основных подхода.Первый подход включал в себя только точки встреч,отражающие связи вида с местообитанием (как правило,пищевые связи),на основании которых были построены модели пригодности местообитаний.Второй подход включал в себя все точки встреч вида,на основании которых построены модели распределения медведей в пространстве.В качестве набора независимых тестовых данных использовали точки встреч медведя,зарегистрированные сотрудниками заповедника.Отдельно смоделированы сценарии влияния антропогенных источников пищи (заброшенных яблоневых садов и засеваемых овсяных полей).Значения ������� AUCtest варьировали от 0.�61 до 0.73.�Максимальный показатель ������� ������� ������� TSStest составил 0.50,а значения непрерывного индекса Бойса – от 0.63 до 0.99.Модели правильно распознали от 68% до 82% независимых точек.Предиктор антропогенных источников пищи вносил наибольший вклад во все модели,где он был представлен,и сильно искажал общую картину пригодности и распределения.В других случаях наибольший вклад вносили луговые биотопы,индекс ���� NDVI и молодые лиственные леса.На территории исследований медведи предпочитают материковые луга,сосредоточенные по моренно-камовым грядам,которые обеспечивают их кормом в течение всего периода бодрствования,а также лесные поляны,перелески,молодые лиственные и смешанные леса с продуктивным подлеском и неморальные ельники.Территория частично нарушенной охранной зоны оказалась более пригодной для медведей,чем мало нарушенная территория заповедника (66–67% и 51% пригодных местообитаний соответственно).Выявлены основные упущения в методике регистрации точек встреч,которые приводят к неверным оценкам вклада некоторых предикторов (недооценкам бореальных ельников,верховых болот и пойменных лугов).
关键词：GIS;habitat suitability modelling (HSM);MaxEnt;species distribution modelling (SDM);spatial modelling
其他关键词：habitat suitability modelling (HSM);MaxEnt;species distribution modelling (SDM);биотоп;ГИС;Максэнт;пространственное моделирование
