Кто весел — тот смеётся,
Кто хочет — тот добьётся, Кто ищет — тот всегда найдёт!
Поиск
Друзья, представляем систему моделирования эмпирического ареала видов - Qb.SDM.
К сожалению, система не работает с мобильных устройств. Пожалуйста, воспользуйтесь браузером с компьютера.
Ссылка: wingeds.world/sdm
QB.SDM V10 - моделирование эмпирического ареала вида
Друзья, представляем систему моделирования эмпирического ареала видов - Qb.SDM.
Суть SDM - поиск закономерностей между местами наблюдения вида и условиями окружающей среды в этих местах.
Примеры источников наблюдательных данных: GBIF, iNaturalist, eBird, birds.kz, wingeds.world, plantarium.su и др.
Условия среды: WorldClim (температура, осадки), SRTM (рельеф, высоты), OSM (речные и дорожные сети) и др.
Для запуска моделей ENM и SDM обычно нужно провести большую работу по сбору и подготовке этих данных.
Цель Qb.SDM - избавить вас от этой работы. Модель можно запустить здесь и сейчас.
Птицы, млекопитающие, рептилии, насекомые, растения - пробуйте всё.
Основные входные параметры:
Модель:
Набор биоклим. переменных:
Шаг модели:
Регион:
Фон. точки и псевдоотсутствия:
* для первого запуска оставьте значения по умолчанию
Точки присутствия вида:
Файл в формате csv, zip: (можно из GBIF)
Либо вы можете вставить ваши данные
из буфера обмена в текстовое поле справа:
** в модель необходимо передать набор координат наблюдений (широта; долгота).
Формат csv. В первой строчке должны быть значения "lat";"lon". Разделитель - символ табуляции.
Минимальный набор - 20 точек, желательно максимально разнообразные по условиям среды. Оптимально - сотни и более точек.
Для запуска следующего моделирования, пожалуйста, дождитесь завершения текущих расчётов.
Результаты моделирования:
id модели:
...
Модель:
...
Вид:
...
Координаты:
...
Загружено предикторов:
...
Слои:
...
Всего записей в CSV:
...
Наблюдений внутри валидной области:
...
Уникальных наблюдений (по пикселю):
...
Хронология наблюдений внутри валидной области:
Параметры фоновых точек и точек псевдоприсутствия:
...
Сэмплировано фоновых точек:
...
Сэмплировано точек псевдоотсутствия:
...
График ROC-AUC:
...
Метрика качества ROC-AUC (0...1):
...
Метрика каппа Коэна (0...1):
...
Метрика TSS (0...1):
...
Важность предикторов:...
Кривые отклика:
Распределение точек присутствия относительно фона:
Подождите несколько минут...
Карта SDM:Подождите несколько минут...
Помесячный график:
* для моделирования помесячного ареала в качестве климатических переменных используется дата-сет CHELSA-climatologies ➦.
Подождите несколько минут...
Прогноз изменения эмпирического ареала:Подождите несколько минут...
Подробнее о слоях биоклиматических переменных:
Модель Qb.SDM работает со следующим набором слоёв биоклиматических переменных - предикторов:
1. WorldClim 2.1. Подробнее: https://www.worldclim.org/data/worldclim21.html ➦.
Цитата: Fick, S.E. and R.J. Hijmans, 2017. WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 37 (12): 4302-4315 ➦.
2. WorldClim 2.1 future climate data. Подробнее: https://www.worldclim.org/data/cmip6/cmip6climate.html ➦.
Цитата: We acknowledge the World Climate Research Programme, which, through its Working Group on Coupled Modelling, coordinated and promoted CMIP6. We thank the climate modeling groups for producing and making available their model output, the Earth System Grid Federation (ESGF) for archiving the data and providing access, and the multiple funding agencies who support CMIP6 and ESGF.
3. ENVIREM. Подробнее: https://envirem.github.io/ ➦.
Цитата: Title P.O., Bemmels J.B. 2018. ENVIREM: an expanded set of bioclimatic and topographic variables increases flexibility and improves performance of ecological niche modeling. Ecography. 41:291–307.
4. EarthEnv Land Cover. Подробнее: https://www.earthenv.org/landcover ➦.
Цитата: Tuanmu, M.-N. and W. Jetz. 2014. A global 1-km consensus land-cover product for biodiversity and ecosystem modeling. Global Ecology and Biogeography 23(9): 1031-1045 ➦.
5. SoilGrids. Подробнее: https://docs.isric.org/globaldata/soilgrids/ ➦.
Цитата: Common soil chemical and physical properties: Poggio, L., de Sousa, L. M., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Kempen, B., Ribeiro, E., and Rossiter, D.: SoilGrids 2.0: producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty, SOIL, 7, 217–240, 2021. DOI ➦
Soil water content at different pressure heads: Turek, M.E., Poggio, L., Batjes, N. H., Armindo, R. A., de Jong van Lier, Q., de Sousa, L.M., Heuvelink, G. B. M. : Global mapping of volumetric water retention at 100, 330 and 15000 cm suction using the WoSIS database, International Soil and Water Conservation Research, 11-2, 225-239, 2023. DOI ➦
6. CHELSA. Подробнее: https://www.chelsa-climate.org/ ➦.
Цитата: Brun, P., Zimmermann, N. E., Hari, C., Pellissier, L., Karger, D. N. (2022). CHELSA-BIOCLIM+ A novel set of global climate-related predictors at kilometre-resolution. EnviDat. DOI ➦
Терминологическое замечание. Есть два близких понятия: SDM (species distribution modelling) и ENM (ecological niches modelling). При их использовании часто возникает путаница. ENM моделирует экологическую нишу, занимаемую видом. Результат ENM может быть спроецирован на карту, но результат можно будет назвать SDM только тогда, когда модель
учтёт географические и исторические барьеры, ограничивающие распространение вида. В Qb.SDM такого моделирования нет, таким образом,
технически правильнее называть эту систему ENM.
Подробнее о разнице между ENM и SDM в статье Peterson, A. T., Soberón, J.: Species Distribution Modeling and Ecological Niche Modeling: Getting the Concepts Right ➦
Друзья, представляем систему моделирования эмпирического ареала видов - Qb.SDM.
