Прогнозирование Распространения И Численности Редких Видов По Параметрам Ландшафта (На Примере Авифауны В Липецкой Области)

Abstract

Цель работы заключалась в прогнозировании численности редких видов на основе ландшафтных факторов их распространения. Методы. Прогнозное моделирование выполнено на примере всех гнездящихся видов авифауны в Липецкой области, внесенных в Красную книгу региона. Установлено 60 таких видов птиц, координаты 1165 их гнездовых участков мы внесли в ГИС и проанализировали по регулярной сети квадратов 10 x10 км в рамках исследуемой территории. Для каждого из 220 полученных квадратов вычисляли количество гнездовых участков редких видов, а также 13 характеристик ландшафта – на основе карт и данных дистанционного зондирования. Полученный массив переменных анализировали с помощью метода главных компонент (ГК) и географически взвешенной Пуассоновской регрессии (ГВПР). Результаты. ГК объединили исследуемые переменные в пять факторов, отражающие 84 % дисперсии, из которых выделены наиболее статистически значимые для предпринятого моделирования предикторы: средняя высота местности, количество водоемов, лесистость и доля площади населенных пунктов на квадрат. Построенная на их основе ГВПР, отразила 68 % варьирования данных и позволила спрогнозировать численность редких видов птиц для слабо обследованных районов. Сравнение прогнозной и учтенной численности по квадратам позволило установить территории высокой природоохранной ценности и перспективные территории для дополнительных орнитологических обследований. Выводы: мы установили факторы размещения редких видов птиц и выполнили пространственный прогноз их численности для Липецкой области. Результаты исследования необходимы для мониторинга биоразнообразия и природоохранного планирования в регионе.

Применение Гис-Технологий Для Водно-Экологического Анализа Родников На Территории Воронежской Области

“…В основе пространственного анализа территории Воронежской области использовался метод визуализации гидрохимических показателей в виде локализованных гистограмм с помощью геоинформационной среды QGIS. Данный метод позволяет выявить пространственно-временные особенности распределения загрязняющих веществ в родниковых водах, а также помогает определить основные пути поступления загрязняющих веществ в родниковые воды [7].…”

“…По результатам инвентаризации исследуемых источников, а также данным органолептического и химического анализа проб родниковой воды, в программе QGIS версия 3.22.7 Bialowieza [5,7] была создана база данных, содержащая атрибутивную и картографическую информацию. Атрибутивная база данных содержит сведения о названии родника, его местоположении, а также о присутствии в нём основных загрязнителей (нитратов и общей жёсткости), численное значение которых превышает санитарно-гигиенические нормативы для источников децентрализованного водопользования (табл.…”