Возможности геоинформационных технологий для поиска
реклама
Возможности геоинформационных технологий для поиска устойчивых генотипов Чем больше отрасль человеческой деятельности связана с пространственно распределенными объектами, тем больше в ней возможностей для использования геоинформационных технологий. Например, - растениеводы имеют дело с полями, сортами – их объекты широко распространены и зависят от природных факторов – это необъятное поле для ГИС. - А какие возможные направления использования ГИС в биотехнология? – Мне интересно прояснить этот вопрос (и для себя тоже) в обсуждении со специалистами биотехнологами. Для начала, - несколько примеров использования ГИС в биологии и отраслях хозяйства связанных с живыми организмами. Растениеводы – в агрономии, точном земледелии, селекции… мониторинг состояния посевов, планирование мероприятий в связи с пространственной и временной динамикой, прогноз урожайности, картирование и кадастр полей; районирование культур и сортов; анализ возможностей интродукции новых видов; поиск исходного материала для селекции… Специалисты по защите растений – вопросы общего и регионального фитосанитарного районирования, моделирование и прогнозы эпифитотий и инвазий, мониторинг состояния посевов, зонирование мероприятий … Почвоведы – карты почв, кадастр, почвенные процессы в связи с факторами среды и рельефом, мониторинг эрозионных процессов… Лесоводы – картографирование и ведение БД лесного хозяйства, мониторинг состояния лесов – вредители и болезни, пожары (ДЗ+…), возможности интродукции ценных пород и сортов в новые районы… Медики – карты болезней и возбудителей, прогноз эпидемиологических ситуаций, анализ случаев и определение факторов, приводящих к возникновению болезней, … Ученые биологи – самый широкий спектр решаемых задач: просто карты ареалов, анализ перемещений хомячков в связи с условиями среды, планирование комплекса мероприятий по сохранению редких видов животных и растений, экологический анализ видов… Какие задачи можно можно решать с помощью ГИС в биотехнологии? Направления использования ГИС в генетических банках растений (ВИР, NPGS…) • • • • • • Для ведения БД в текущей работе с коллекциями генетических ресурсов (георегистрация образцов, поиск дублетов и региональных пробелов…) Изучение связи наличия ценных признаков с пространственным распределением видов и планирование экспедиций по сбору образцов с заданными свойствами, в т.ч. устойчивых к абиотическим и биотическим факторам среды Связь биоразнообразия с пространственным распределением вида и разнообразием местообитаний – планирование сетки частоты сбора коллекций Вопросы интродукции – задачи экологического анализа, моделирования и поиска экологических аналогов Выбор территорий, перспективных для сохранения генотипов in situ … ГИС Агроатлас Методология поиска устойчивых генотипов с использованием ГИС. Виды живых организмов характеризуются областями расселения – ареалами. Площадь и география ареала определяется c одной стороны экологическими потребностями вида – их экологическими амплитудами (syn. зонами толерантности), с другой – особенностями пространственного распределения экологических факторов среды Понятие ареал для микроорганизмов. «Не принято говорить о географических закономерностях распространения тех или иных бактерий об их ареалах. Эта ситуация отчасти зависит от недостатка наших знаний в области систематики и биологии бактерий, но и сейчас уже можно найти примеры, свидетельствующие о существовании географических закономерностей распространения, а также о существовании ареалов некоторых форм». Можно предположить, что многие организмы экстремофилы стенотопны и характеризуются определенным ареалом, связанным с наличием особых экологических условий. Логика эколого-географического моделирования зон распространения биологических объектов с использованием геоинформационных технологий Пример растровой экологической карты (температура июля, пространственное разрешение 50 км ) Логика растрового анализа: растровая арифметика и реклассификации. Растры представляют собой матричные сетки, в каждой клетке которых заданы числовые значения. С растрами можно выполнять любые арифметические действия: сложение, вычитание, деление, умножение… При сложении двух растров, например, числовые значения соответствующих клеток складываются и в клетках суммарного растра представляются суммарные значения соответствующих ячеек. Операция реклассификации заключается в выборе ячеек с определенным диапазоном численных значений и задания ему нового числового значения. Растровая алгебра лежит в основе многих вариантов геоинформационного анализа и моделирования. Как выделить экологически пригодные площади? Критерии выявления лимитирующих факторов среды - Разные границы ареала определяются разными факторами среды Как определить экологические амплитуды вида? Анализ встречаемости вида по градиенту фактора в экспедиции, по условиям в точках сбора, в лаборатории, по литературе, при анализе имеющихся карт ареала Пример количественного экологического анализа по всей площади ареала Суммы тепла Минимальные температуры ГТК Дано на примере биома широколиственных лесов. Обратить внимание на краевые значения – на этих участках перспективен поиск устойчивых генотипов. Аналогичным способом можно анализировать виды растений, животных, микроорганизмы. Экологический ареал липы сердцевидной (Tilia cordata L.) ЭПТ: А – по суммам тепла (1950С), Б – по зимним температурам (-18С), В – по ГТК (0.5) Верификация и анализ экологического ареала липы Это общая закономерность: в дизъюнкциях ареалов, вызванных экологическими барьерами, возникают новые формы и, впоследствии, новые виды живых организмов. Биоразнообразие напрямую связано с экологическим разнообразием и экологическими барьерами. – Полагаю, что это верно и для микроорганизмов. Поиск центров меж- и внутривидового биоразнообразия можно предварить поиском экологического разнообразия и барьеров. Геоинформационные технологии могут помочь в этом поиске. Предикативность экологических моделей щетинник В данном случае модель позволяет улучшить карту ареала Предикативность экологических моделей амброзия В данном случае несовпадение модели с картой позволяет добавить в анализ неучтенный фактор. Составление модели – итерационный процесс Когда-нибудь биотехнологи и генетические инженеры научатся синтезировать организмы с заданными экологическими амплитудами – тогда можно будет задавать их точное пространственное распределение Зависимость точности экологической модели от точности экологических карт Tilia amurensis Rupr. В левом варианте использованы экологические карты с разрешением 50 км, на правой карте в основу экологической модели положены экологические карты Агроатласа (разрешение 10 км). Пример мелкомасштабной глобальной экологической температурной карты (пространственное разрешение 50 км ) Карта средних январских температур на территории России и сопредельных стран (Агроатлас, 2008) Пространственное разрешение 10 км Пример экологической карты среднего масштаба – Крым, средняя температура января (пространствен ное разрешение 100 м ). Могут быть созданы более крупномасштабные карты: химического состава солончака и температуры горячего источника. Изменения степени минерализации воды в пределах болотного массива… Картирование ареалов с использованием ДДЗ (AVHRR) Годовой ход NDVI, рассчитанный по107 Евроазиатским точкам произрастания образцов Medicago truncatula из коллекции ICARDA. Фрагмент экологического ареала M. truncatula, рассчитанный по 107 точкам нахождения образцов по колекции ICARDA (желтые точки) и поверенные независимым материалом из коллекции австралийского генбанка (красные точки). Примечание. Несоответствие северной Причерноморской зоны объясняется неучтенностью температурного фактора На данный момент доступна съемка до метрового разрешения. Разработаны методы оценки ряда факторов среды по ДДЗ. Поиск устойчивых генотипов с использованием ГИС. Выбор перспективных направлений для поиска засухоустойчивых генотипов люцерны (Medicago sativa). В пределах уточненной карты ареала рассматриваем распределение ГТК и определяем перспективные для сбора регионы: Средняя Азия, Азербайджан… Не всегда в регионе с экстремальными значениями лимитирующего фактора удается собрать устойчивые генотипы. Возможные причины: 1) Наличие в регионе экологических мезо- и микрониш, позволяющих организмам не адаптироваться, а избегать неблагоприятное воздействие факторов среды При работе с моделью рельефа километрового разрешения выяснилось, что почти все собранные на южной границе ареала Medicago sativa образцы семян получены от популяций, произрастающих в водосборных понижениях – суходольные популяции в экстремальной зоне не представлены. (Казахстан, Актюбинская обл. , экспедиция 2000 года) Аналогичные примеры - дубравы продвигаются по долинам рек в сухую зону. Леса по долинам на север – уже из-за переносов тепла. Травянистые растения избегают вымерзания в микропонижениях под снегом в Якутии. Мезофиты по северным склонам продвигаются в степную зону… Поэтому при поиске устойчивых генотипов в районах с экстремальными значениями факторов необходимо использовать дополнительную информацию, в частности, проводить замеры фактора в точках нахождения организма. При поиске устойчивых генотипов люцерны и ризобиума мы измеряли pH и засоленность в почве в зоне корней собираемых растений и клубеньковых бактерий. Другая возможная причина неудач поиска устойчивых генотипов. Фенотипическая экологическая пластичность – т.е. широкая норма реакции в пределах одного генотипа, также является частой причиной неудач при поиске устойчивых генотипов в регионах с экстремальными значениями фактора среды. Селекционеров интересует именно устойчивость, обусловленная генетическими различиями – в противном случае он не получает ничего нового к уже имеющемуся у него материалу. Связь био- и георазнообразия. Поиск центров разнообразия. «Видообразование в горных районах гораздо более интенсивно, по сравнению с равнинными территориями. Это связано с одной стороны, с большим разнообразием местообитаний в условиях пересеченного рельефа, с другой – с тем, что система высоких хребтов служит эффективным барьером на пути потока генов. Создается большое количество компартментов, изолированных от смежных территорий хребтами. В условиях изоляции генетические изменения, происходящие у особей популяции, не перетекают за пределы компартмента. Каждый компартмент – это, образно говоря, котелок, в котором заваривается своя генетическая каша. Практический интерес представляет разработка методов оценки георазнообразия и степени изоляции компартментов. Поскольку картирование георазнообразия и компартментализации представляется проще, чем картирование биоразнообразия (особенно на внутривидовом уровне!), то карты георазнообразия с нанесенными границами компартментов могли бы послужить хорошими предикторами для биоразнообразия. Подобно картам центров происхождения, составленных для культурных видов, такие карты могли бы оказать огромную помощь специалистам генбанков, для сбора генетического разнообразия дикорастущих полезных растений. Такие карты полезны как для планирования экспедиционных сборов, так и для рационализации генетических коллекций» (Афонин, Гринн, 1999). Поиск мест концентрации внутривидового генетического разнообразия дикорастущих родичей культурных растений Сравнение генетической близости популяций клевера (Trifolium pratense), собранных на Северном Кавказе показало, что наибольшие генетические различия имеют популяции, характеризующиеся наибольшей пространственной изоляцией. При этом важно не просто расстояние, а непреодолимость барьеров для обмена генами. В данном случае, наличие водораздельных хребтов (Mosjidis, Jorge, Greene, Afonin, 2004). Барьером для клевера в данном случае является отсутствие общего водотока, по которому могли бы на большое расстояние распространяться семена и идти обмен генами между популяциями. Сложность перехода травоядных животных из долину в долину через водораздельные хребты. – Животные также являются переносчиками семян… А что является барьерами для распространения видов микроорганизмов экстремофилов? Для разных видов барьеры, видимо, разные также как и различна их эффективность. Организация поиска экстремофилов (экспромт): 1) Определиться - какие экстремальные факторы среды интересуют. 2) Где на Земле могут встречаться экстремальные значения выбранного фактора? 3) Составить карты пространственного распределения фактора: глобальные, затем региональные и крупномасштабные. Провести предварительный анализ и выбор перспективных направлений поиска. 4) Провести пробные исследовательские экспедиции, - выборочное обследование и сбор микроорганизмов из разных мест, сравнить устойчивость, определить экологические амплитуды работы и жизни экстремофилов, поискать закономерности пространственного распределения самых устойчивых видов и штаммов на макро- и мезопространственном уровне. 5) Организовать экспедиции по сбору в выявленные наиболее перспективные регионы и точки. 6) Провести скрининг собранных образцов. Перспективный материал ввести в коллекцию. Например, если речь идет о термофилах: 1) Собрать карты районов геотермальной активности, карты средних и максимальных температур поверхности земли, космическая съемка температуры подстилающей поверхности... Техногенные объекты перспективны? Что еще... 2) В районах геотермальной активности выделить точки расположения гейзеров, фумарол, к ним БД их температурных и химических характеристик... 3) Выбор наиболее перспективных регионов и точек и проведение исследовательских экспедиций. 4) Поиск экстремальных местообитаний на месте: наиболее горячие участки, динамика температур на них, есть ли микроорганизмы, точно ли именно в самых горячих местах или действует «механизм избегания» (проверка на микрониши) 5) Сбор микрорганизмов и проверка их экстремофильности в лабораторных условиях…. 6) Поиск пространственных закономерностей распределения устойчивых видов и штаммов 7) Выбор наиболее перспективных направлений и точек сбора на основе выявленных закономерностей. Одно из возможных направлений использования ГИС в микробиотехнологии ДДЗ из чашки Петри ГИС имеет набор технологий и методов исследований, которые можно использовать в микропространственных исследованиях. Существует медицинское программное обеспечение, например NIH image. Но ГИС позволяет расширить инструментарий. Растровый посев на градиентной среде Среда может быть поликомпонентной и многоградиентной Градиенты по химическому составу и физическим факторам (температура, давление…) Географы работают со средой и факторами заданными природой. Антропогенное воздействие – это чаще всего небольшая примесь, на фоне глобального природного фактора. Агрономы, фермеры меняют среду полей, но, в основном, зависимы от природных факторов. Биотехнологи могут конструировать совершенно новые миры, кардинально менять не только биоценозы, но и среду – ее состав и структуру! … Рост растровой культуры на градиентной поликомпонентной среде, геометрия и динамика роста может изучаться и инструментами ГИС. Могут быть использованы инструменты геостатистики и растрового анализа: реклассификации, растровая алгебра, измерения площадей и периметров… Это позволяет оптимизировать процессы, в частности, создать автоматизированные методы оперативной количественной оценки экологических амплитуд видов и штаммов микроорганизмов как по отношению к отдельным лимитирующим факторам, так и к их комплексному воздействию. Контактные данные Афонин Александр Николаевич руководитель Проекта АгроАтлас и ГИС школы afonin-biogis@yandex.ru +7-950-0190728 Санкт-Петербургский государственный университет, факультет Географии и геоэкологии 199178, Россия, Санкт-Петербург 10 линия ВО, 33 «Геоинформационные и навигационные системы для промышленной биотехнологии» «Mercury Eye: в поисках биоразнообразия» «Mercury Eye. Геоинформационные технологии и космический мониторинг в биологии: создание коллекций экстремофильных форм жизни». Советы по организацию и проведению экспедиции с т.з. геоинформатики: Предэкспедиционный период: - в зависимости от целей сбора изучить пространственное распределение тех факторов среды, по отношению к которым и будет вестись поиск и сбор устойчивых генотипов. Составить компьютерные карты пространственного распределения абиотических или(и) биотических факторов, по устойчивости к которым ведутся сборы. В ГИС сопоставить карты факторов среды с ареалами распространения интересующих групп организмов. Выделить районы и точки местности, наиболее перспективные для сбора. При этом исходить из того, что устойчивые генотипы, если таковые имеются, скорее всего могут быть обнаружены в регионах и местообитаниях с наиболее экстремальным проявлением соответствующего лимитирующего фактора. Каждый фактор среды, по отношению к которому ведется поиск имеет свои особенности пространственного (макро- и микро-) и временнОго распределения. Это необходимо учитывать и изучить. Например, - кислотность и засоленность горизонтов почв меняется в зависимости от сезона - поэтому собрав семена эфемера или колонию микроорганизмов на промытом весной талыми водами солончаке мы не можем быть уверены в солеустойчивости генотипов. Организм, собранный на полюсе холода в Оймяконе не обязательно характеризуется повышенной морозостойкостью, - причиной его выживания может быть перезимовка в понижениях укрытых снегом, температура в которых может быть не экстремальной... До начала экспедиции следует наметить детальный маршрут - современные компьютерные и навигационные средства это позволяют делать с большой точностью. Сопоставляются перспективные точки и районы исследований со слоями имеющихся дорог, крупномасштабной космической съемкой. При сопоставлении выбирается оптимальный маршрут, места остановок для работы, обедов, места ночевок. В наших маршрутах в эру, когда крупномасштабной космической съемки не было только на поиск мест для ночевки мы тратили примерно по часу времени. Сейчас эти места легко выбираются на снимках метрового разрешения. Все маршруты и точки заносятся в навигаторы или планшеты. Это кажется очевидным, но позволяет выиграть дни. Роль космической съемки. Косвенные признаки... Перед выездом иметь ГИС с полной БД - всем, что хоть как-то может пригодиться в экспедиции. Экспедиционный период: ГИС на ноутбуке или планшете. Навигатор, подключенный к компьютеру позволяет точно пройти по маршруту и точкам обследования. Показывает движущуюся точку, под которые можно подставлять любые слои геобазы, проводя анализ на ходу. Подключение компьютера желательно также для эффективного ведения базы (сам GPS позволяет подписывать точки, но для этого не удобен). При этом следует помнить, что основная адаптивная реакция организмов - избегание лимитирующего фактора. Поэтому в самых неблагоприятных условиях организмы ищут микрониши, которые позволяют им избежать неблагоприятный фактор. Вас интересуют устойчивые генотипы - поэтому обращайте внимание, что организмы собраны именно в экстремальных условиях, а не в микронишах в которых условия могут быть не экстремальные (пример, - на кислых почвах сообщество азотфиксирующих микроорганизмов на куске известняка...). Чем больше отрасль человеческой деятельности связана с пространственно распределенными объектами, тем больше в ней простор для использования геоинформационных технологий. Можно представить цепочку уменьшения пространства и увеличения степени отрыва биотехнологического процесса (биотехнология в широком понимании) от природных условий: поле – тепличное хозяйство – танк для брожения… Показательно соотношение специалистов, подавших заявки на участие в ГИС школах… Тем не менее, у биотехнологии микроорганизмов есть интересные и перспективные направления для использования ГИС – некоторые из них очевидны, другие могут выявиться в процессе обсуждения. Конференция - хорошая возможность обменяться взглядами и вместе обсудить возможности использования ГИС в нетрадиционной для геоинформационных технологий области. Одно из перспективных направлений – поиск устойчивых генотипов и биоразнообразия. Некоторые направления использования ГИС в биологии и отраслях хозяйства связанных с живыми организмами Некоторые направления использования ГИС в биологии и отраслях хозяйства связанных с живыми организмами • • • • • • • Растениеводы – агрономия и точное земледелие - мониторинг состояния посевов, планирование мероприятий в связи с пространственной и временнОй динамикой, прогноз урожайности, картирование и кадастр полей…; районирование культур и сортов; анализ возможностей интродукции новых видов; поиск исходного материала для селекции… Специалисты по защите растений – вопросы общего и регионального фитосанитарного районирования, моделирование и прогнозы эпифитотий и инвазий, мониторинг состояния посевов, планирование мероприятий … Почвоведы – карты почв, кадастр, почвенные процессы в связи с факторами среды и рельефом, мониторинг эрозионных процессов… Лесоводы – картографирование и ведение БД лесного хозяйства, мониторинг состояния лесов – вредители и болезни, пожары (ДЗ+…), возможности интродукции ценных пород и сортов в новые районы… Медики – карты болезней и возбудителей, прогноз эпидемиологических ситуаций, анализ случаев и определение факторов, приводящих к возникновению болезней, … Ученые биологи – самый широкий спектр решаемых задач: просто карты ареалов, анализ перемещений хомячков в связи с условиями среды, планирование комплекса мероприятий по сохранению видов животных и растений, экологический анализ… … Поиск генотипов, устойчивых к неблагоприятным факторам среды. Подход – поиск устойчивых генотипов в регионах с экстремальными значениями неблагоприятных факторов. Северный Казахстан – поиск засухоустойчивых генотипов люцерны. Предполагается, что наиболее устойчивые образцы будут собраны в зоне с экстремально малым количеством осадков. При работе с моделью рельефа километрового разрешения выяснилось, что почти все собранные на южной границе ареала образцы семян получены от популяций, произрастающих в водосборных понижениях – суходольные популяции в экстремальной зоне, повидимому, не представлены. Выбор климатических аналогов Ленинградской области По температуре января По суммам тепла Выбор климатических аналогов Ленинградской области a.Территория Северной Америки, являющаяся аналогом Ленинградской области по термическим условиям (теплообеспеченность вегетационного периода и зимние температуры) b. Территория Северноамериканского континента, перспективная для привлечения посадочного материала для СЗ Европейской части России (температуры января ниже -7С, суммы тепла за период с температурой выше 10С меньше 1830) Зоны зимостойкости USDA Показатель минимальных температур за зимний период удовлетворительно оценивает интродукционный потенциал территории, поскольку распределение минимальных температур на большей территории США характеризуется градиентом падения температур с юга на север. Т.е. направление градиента минимальных температур совпадает с градиентом теплообеспеченности. Для Евразии картина другая, поэтому показатель зон зимостойкости по методике USDA для России неприменим. Клен ясенелистный (Acer negundo L.) Карта январских температур Североамериканского континента Температура самого холодного месяца: Acer sacharum – -14 ... +12C Acer negundo -23 ... +12C Карта сумм тепла выше 10С за период вегетации в пределах естественных ареалов кленов ясенелистного и сахарного Суммы тепла выше 10С: Acer sacharum 2200 ... 7350С Acer negundo 1600 ... 8000C Карта сумм осадков за год в пределах естественных ареалов кленов ясенелистного и сахарного Сумма осадков за год: Acer sacharum - 750 ... 1600 mm Acer negundo - 450 ... 1700 mm Экологические амплитуды видов кленов Acer sacharum Температура самого холодного месяца: Температура самого -14 ... +12C Сумма осадков за год: Acer negundo холодного месяца: -23 ... +12C 750 ... 1600 мм Сумма тепла за Сумма осадков за год: 450 ... 1700 мм Сумма тепла за вегетационный период: вегетационный период: 2200 ... 7350C 1600 ... 8000C Территории экологически пригодные для клена ясенелистного по суммам тепла (a), Температурам самого холодного месяца (b), Суммам осадков (с) и Экологический ареал вида (d) Экологический ареал клена ясенелистного на территории России и сопредельных государств «…на широте Санкт-Петербург – Вологда [Acer negundo] растет деревом высотой 7-14 м, обильно плодоносящим. Очень хорошо растет в Москве. Наиболее старые посадки его имеются в степных районах Украины, где он растет быстро, достигая в 8 лет высоты 5-7 м, в 20-25 лет-10 м, в 40 лет-13-17 м. На Украине является одной из наиболее распространенных пород в городских зеленых насаждениях. Распространен также в Крыму и на Северном Кавказе, в населенных местах в Средней Азии, Казахстане и на юге Сибири, до Тихого океана» (http://www.agbina.com/site.xp/0520560 56124053052053.html) Predominant Varieties: Pinot noir Pinot gris Chardonnay Merlot Riesling Cabernet Sauvignon Syrah Gewirztraminer Pinot blanc Viognier Cabernet Franc Tempranillo Miller-Thurgau Zinfandel Sauvignon blanc Экологические требования орегонских сортов винограда температура самого теплого месяца 19 – 28 С температура самого холодного месяца 0,5 – 4 С сумма осадков за год 350 – 700 мм ЭПТ по температуре самого теплого месяца ЭПТ по температуре самого холодного месяца ЭПТ по сумме осадков за год Потенциальная зона возделывания Насколько соответствует экологически пригодная территория фактической области распространения биома широколиственных лесов? Геоинформационные технологии позволяют выделить экологически пригодные территории по каждому из рассмотренных факторов и выявить территорию, пригодную для функционирования биома по совокупности факторов. Северная граница распространения широколиственных лесов довольно точно описывается изолинией сумм тепла 2200С — при меньших суммах тепла прежде всего сеянцы основных лесообразующих широколиственные пород не успевают пройти период адаптации к зимним условиям и погибают в первые годы жизни. Южная граница распространения биома связана с сухостью климата. Граница широколиственных лесов и лесостепи проходит примерно по изолинии ГТК=1. Движение европейских широколиственных пород деревьев на восток сковывается недостаточной морозоустойчивостью «европейцев» - средняя температура самого холодного месяца ниже -16С (при которой средние минимальные температуры воздуха составляют порядка -35, а абсолютные минимумы достигают -45С) является для них губительной. В целом фактические границы биомов с высокой точностью соответствуют экологическим границам, что позволяет выявлять экологогеографические закономерности распределения биома и его дифференциацию по территориям и моделировать возможные сценарии развития биома, например, при наличии достоверных прогнозов изменения климата. Южный фрагмент ареала однолетнего вида люцерны Medicago truncatula (темно-зеленый цвет) в Африке Аридность возрастает в направлении, указанным красной стрелкой. Почти сплошной ареал на севере. На юге он диспергируется - люцерна переходит в понижения. При проведении границы ареала возникают проблемы с генерализацией – проводить границу по краю основного массива (красный пунктир), а краевую часть ареала показывать точками, или захватывать в контур ареала и диспергированную область тоже (синий пунктир)? Роль выбора индекса для точности модели Гидротермический коэффициент, как правило, предпочтительнее суммы осадков при моделировании экологического ареала. Тем не менее именно сумма осадков дает лучший результат при моделировании южной границы распространения липы сердцевидной. Это связано с большими различиями в количестве зимних осадков на восточном и западном краях ареала липы. Неучет зимних осадков в гидротермическом показателе Селянинова делает модель на основе этого индекс а менее точной. Атлас создан в рамках международного Проекта МНТЦ при поддержке USDA - ARS В создании Атласа приняли участие три ведущих российских научных учреждения: Cанкт- Петербургский государственный Университет, факультет географии и геоэкологии Всероссийский научноисследовательский институт растениеводства им. Н.И.Вавилова Всероссийский научноисследовательский институт защиты растений общее руководство, концепция Атласа, разработка программного обеспечения создание агроэкологических карт создание карт распространения культурных растений и их диких родичей; создание цифровых карт, характеризующих распространение вредоносных объектов. В Атласе представлены описания и изображения биологических объектов, имеющих сельскохозяйственное значение карты биологических объектов (векторные, масштаб 1:20млн., формат mid/mif) агроэкологические карты (растровые, 10км/пиксель, формат Idrisi). Культурные растения – 100 объектов; Дикорастущие родичи - 640 видов; Вредители с.-х. растений - 240 видов; Болезни с.-х. растений - 200 объектов; Сорные растения - 200 видов; Агроэкологические карты - 200 карт температур, осадков и т.д. Атлас представлен в двух вариантах Интернет версия – www.agroatlas.ru– функциональность справочника DVD-версия – полнофункциональный инструмент анализа и моделирования. Информация по объектам включает: Описание объекта Изображение объекта Систематическое положение Биология и морфология Экология Распространение Хозяйственное значение Литература Метаданные Автор Дата создания Масштаб Точность карты Проекция Точность классификатора Методика составления карты Источники данных Пример карты и описания вредного объекта Пример агроэкологической карты Экологические амплитуды Actinidia arguta: Инвентаризация национальных коллекций Коллекция клевера лугового ВИР Зелеными кружками представлены точки сбора дикорастущих образцов клевера лугового, представленных в коллекции ВИР. Красная линия – ареал клевера лугового. Инвентаризация национальных коллекций Коллекция клевера лугового ВИР Представление мест и частоты сбора образцов коллекции клевера лугового ВИР на “градусной” сетке растра. Цветом представлено количество собранных в ячейке образцов. Хорошо заметна неравномерность сбора образцов по площади ареала Инвентаризация мировых коллекций Коллекция Medicago orbicularis Частота сбора образцов люцерны округлой, представленных в коллекциях NPGS и ICARDA (S.Greene, A.Afonin, 2001). При сопоставлении коллекций выявилось более сотни “пространственных” дублей (см. нижний рисунок). Экологический скрининг коллекции Накладывая точки происхождения образцов клевера лугового из коллекции ВИР на агроэкологиеские карты (в данном случае на карту теплообеспеченности вегетационного периода температурами выше 0ºС), мы получаем для каждого образца количественную характеристику лимитирующего фактора среды в точке его происхождения (см. таблицу). Основываясь на предположении, что наиболее устойчивые генотипы могут быть собраны в местах экстремального выражения соответствующего неблагоприятного фактора среды, можно провести предварительную оценку устойчивости образцов коллекции и выделить материал перспективный для последующей проверки с использованием специальных методов лабораторной и полевой оценки. Номер образца к-288 к-289 к-290 к-291 к-292 к-293 к-294 к-295 к-296 к-297 к-298 к-299 к-300 к-301 к-302 к-303 к-304 к-305 Суммы тепла >0 1863 1895 2227 1937 2336 2251 2359 2376 2379 2294 2343 2307 2281 2290 3842 2726 2769 2882 Число декад с температурами >10 9 9 10 9 10 10 11 11 11 11 11 11 11 11 17 13 13 15 Средние температуры января -20.5 -20.3 -19.1 -20.9 -20.6 -20.7 -19.5 -19.2 -19.2 -19.4 -19.5 -19.9 -19.7 -19.3 -9.4 -13.4 -13.2 -14.8 Сумма осадков за год 621 634 512 548 552 538 456 420 428 445 457 488 477 462 381 387 397 283 ГТК 1.571357 1.614421 1.355755 1.589595 1.402039 1.406682 1.20452 1.134451 1.140613 1.193226 1.207382 1.281005 1.269052 1.257216 0.44592 0.7807 0.819204 0.625503 Экологические амплитуды Actinidia arguta Сумма активных температур выше 10С - 1850 - 2450С Температура самого холодного месяца -21 - -12 С Сумма осадков за год - 610 - 820 мм Пример сложного моделирования при поиске образцов, обладающих хозяйственно-ценными признаками Откуда могут быть привлечены сорта пшеницы, засухоустойчивые в определенные фазы развития. Итоговыми являются карты воздействия засухи в разные фазы развития пшеницы: 1 – в период от посева до кущения, 2 – от кущения до колошения, 3 - от колошения до созревания. Для создания этих карт потребовалось создать фенологическую модель сорта (Tatcher), которая учитывала подекадные суммы тепла и динамику длины дня. Были также созданы декадные слои компьютерных карт отражающих суммы температур выше 5ºС, динамику фотопериода и засушливости (по показателю ГТК). Подекадный анализ на базе всех трех групп карт позволил создать итоговые карты. Анализ созданных карт показал бесперспективность поиска засухоустойчивых образцов для России в Европе, включая даже страны южной Европы: Испанию, Италию, Грецию. Условия засушливости в зоне возделывания яровой пшеницы в России гораздо более суровые. В то же время Китай, США и Канада очень перспективны в плане поиска засухоустойчивых образцов в разные фазы развития. Засушливость климата в фазу колошения яровой пшеницы Засушливость климата в фазу созревания яровой пшеницы Сравнение карт ареалов люцерны маленькой (Medicago minima (L.) BARTAL) по Hulten (1986) и Meusel (1965) [2] Для удобства сравнения карты приведены к единой проекции и масштабу и наложены одна на другую (операция overlay) В Атласе Хюлтена ареал представлен комбинированным контурно-точечным способом – это позволяет различить зоны сплошного и разреженного произрастания. В Атласе Мезела ареал люцерны маленькой представлен контурным способом – регион включается в контур независимо от частоты встречаемости вида по площади региона. Поэтому ареал по Мезелу захватывает площадь большую, чем ареал по Хюлтену. При практическом использовании карт ареалов, например, для экспедиционного сбора образцов вида, «излишний захват площади» приведет к излишним тратам времени и средств на поиск. В то же время и «недозахват площади» нежелателен, поскольку при этом мы теряем возможность сбора для коллекции наиболее интересные образцы с краев ареалов. Насколько точно карты Хюлтена и Мезела отражают распространения вида и до какой степени они могут быть использованы при конкретном сборе? Сравнение карт ареалов люцерны маленькой (Medicago minima (L.) BARTAL) по Hulten (1986) и Meusel (1965) для Переднеазиатского региона Для сравнения точности карт взят независимый материал из Гроссгейм (1952) и коллекции генетических ресурсов ICARDA (белые кружки) Ареал Хюлтена в основном недозахватывает площадь действительного произрастания, или показывает ее сетью точек слишком разреженной, чтобы иметь представление о реальном произрастании Medicago minima. Карта из Атласа Мезела в целом «с запасом» охватывает зону действительного произрастания. Сравнение карт ареалов люцерны маленькой (Medicago minima (L.) BARTAL) по Hulten (1986) и Meusel (1965) для Европы и Африки Для сравнения точности карт взят независимый материал из коллекции генетических ресурсов ICARDA (белые кружки) и экологическая информация (слой годовых осадков из климатических слоев IASA) Ареал Хюлтена по-прежнему недозахватывает площадь действительного произрастания, или показывает ее сетью точек слишком разреженной, чтобы иметь представление о реальном произрастании Medicago minima. Карта из Атласа Мезела в целом «с запасом» охватывает зону действительного произрастания. Задание: построить экологический ареал липы сердцевидной (Tilia cordata L.) и сравнить его с существующими картами ареалов А Б Ареалы липы сердцевидной ((Tilia cordata L.) из Hulten and Pries (1986) (А) и «Ареалы деревьев и кустарников СССР» (1986) (Б) Сравнение карт ареалов липы сердцевидной (Tilia cordata L.) по Hulten (1986) и «Ареалы деревьев и кустарников СССР» (1986) В отличие от составителей российского атласа, Хюлтен в своем атласе использует комбинированный контурно-точечный метод представления ареалов. Контуром обведены места повсеместного распространения вида, точками представлены краевые зоны ареала со спорадической встречаемостью. На картах российского атласа также использованы точки и контур, но контур просто обрисовывает краевые точки всей совокупности известных точек произрастания липы. Информация о регионах сплошного и разреженного произрастания вида на картах отечественного атласа не представлена (в этом отношении не совсем понятна необходимость использования контура – дополнительной информации он не привносит и, без ущерба информативности атласа, можно было бы ограничиться точечной
