Прогнозовані зміни придатності середовища Vanessa cardui в агроекосистемах України за кліматичними сценаріями
DOI:
https://doi.org/10.31210/spi2026.29.01.01Ключові слова:
кліматичні зміни, придатність середовища, моделювання розподілу виду, MaxEnt, агроекосистеми сої, мігруючий фітофаг, екосистемні дисервісиАнотація
Сучасні кліматичні зміни істотно трансформують функціонування агроекосистем і впливають на просторову динаміку, чисельність та потенційну шкодочинність мігруючих фітофагів у помірній кліматичній зоні. У зв’язку з цим особливої актуальності набуває дослідження можливих змін екологічних ніш видів, здатних швидко реагувати на трансформацію кліматичних параметрів. Одним із таких видів є сонцевик будяковий Vanessa cardui (Lepidoptera: Nymphalidae), який характеризується високою міграційною здатністю, широкою екологічною пластичністю та потенційною здатністю формувати значні популяції в агроландшафтах. Метою роботи було оцінити сучасну та прогнозовану придатність середовища для Vanessa cardui і визначити можливі зміни його потенційного ареалу за різних сценаріїв кліматичних змін. Для аналізу використано геоприв’язані дані про локалізації виду, отримані з глобальних біогеографічних баз даних, які були поєднані з біокліматичними змінними, сформованими на основі кліматичних проєкцій CMIP6. Моделювання придатності середовища здійснювали за допомогою алгоритму максимізації ентропії (MaxEnt), що широко застосовується для моделювання потенційного розподілу видів на основі даних типу presence-only. Якість отриманих моделей оцінювали за допомогою показників AUC та аналізу ROC-кривих. Результати моделювання показали, що просторовий розподіл Vanessa cardui найбільшою мірою визначається температурною сезонністю, середньою температурою найтеплішого кварталу та кількістю опадів у вегетаційний період. Прогнозні оцінки свідчать про можливий перерозподіл територій з різним рівнем екологічної придатності, зростання просторової мозаїчності середовища та фрагментацію оптимальних зон існування за сценаріїв інтенсивнішого кліматичного навантаження. Водночас значна частина досліджуваного регіону зберігає помірний рівень придатності середовища для виду, що вказує не на однозначне розширення чи скорочення ареалу, а на підвищення варіабельності умов існування та потенційну нестабільність популяцій. Отримані результати свідчать про можливу трансформацію балансу між фітофагічним тиском і природною екологічною регуляцією в агроекосистемах сої, що обумовлюється змінами кліматичних параметрів. Запропонований підхід до прогнозування може бути використаний у системах оцінювання фітосанітарних ризиків, удосконаленні програм моніторингу та розробленні адаптивних стратегій управління агроекосистемами в умовах кліматичної невизначеності.
Посилання
1. Parmesan, C., & Yohe, G. (2003). A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature, 421(6918), 37–42. https://doi.org/10.1038/nature01286
2. Parmesan, C. (2006). Ecological and evolutionary responses to recent climate change. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 37(1), 637–669. https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.37.091305.110100
3. Bebber, D. P., Ramotowski, M. A. T., & Gurr, S. J. (2013). Crop pests and pathogens move polewards in a warming world. Nature Climate Change, 3(11), 985–988. https://doi.org/10.1038/nclimate1990
4. Stefanescu, C., Soto, D. X., Talavera, G., Vila, R., & Hobson, K. A. (2016). Long-distance autumn migration across the Sahara by painted lady butterflies: exploiting resource pulses in the tropical savannah. Biology Letters, 12(10), 20160561. https://doi.org/10.1098/rsbl.2016.0561
5. Talavera, G., & Vila, R. (2016). Discovery of mass migration and breeding of the painted lady butterfly Vanessa cardui in the Sub-Sahara: the Europe-Africa migration revisited. Biological Journal of the Linnean Society, 120(2), 274–285. https://doi.org/10.1111/bij.12873
6. Talavera, G., Bataille, C., Benyamini, D., Gascoigne-Pees, M., & Vila, R. (2018). Round-trip across the Sahara: Afrotropical painted lady butterflies recolonize the Mediterranean in early spring. Biology Letters, 14(6), 20180274. https://doi.org/10.1098/rsbl.2018.0274
7. Reich, M. S., Ghouri, S., Zabudsky, S., Hu, L., Le Corre, M., Ng’iru, I., Benyamini, D., Shipilina, D., Collins, S. C., Martins, D. J., Vila, R., Talavera, G., & Bataille, C. P. (2024). Trans-Saharan migratory patterns in Vanessa cardui and evidence for a southward leapfrog migration. IScience, 27(12), 111342. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.111342
8. García-Berro, A., Shipilina, D., Backström, N., Suchan, T., Palahí, A., Collins, S. C., Martins, D. J., Pierce, N. E., Vila, R., & Talavera, G. (2025). A north-south hemispheric migratory divide in the butterfly Vanessa cardui. Nature Communications, 16(1), 11341. https://doi.org/10.1038/s41467-025-67185-7
9. Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y. E., & Yates, C. J. (2010). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17(1), 43–57. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x
10. Merow, C., Smith, M. J., & Silander, J. A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modeling species’ distributions: what it does, and why inputs and settings matter. Ecography, 36(10), 1058–1069. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2013.07872.x
11. Phillips, S. J., & Dudík, M. (2008). Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31(2), 161–175. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
12. O’Neill, B. C., Tebaldi, C., van Vuuren, D. P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J.-F., Lowe, J., Meehl, G. A., Moss, R., Riahi, K., & Sanderson, B. M. (2016). The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9(9), 3461–3482. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3461-2016
13. Riahi, K., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’Neill, B. C., Fujimori, S., Bauer, N., Calvin, K., Dellink, R., Fricko, O., Lutz, W., Popp, A., Cuaresma, J. C., KC, S., Leimbach, M., Jiang, L., Kram, T., Rao, S., Emmerling, J., Ebi, K., Hasegawa, T., Havlik, P., Humpenöder, F., Da Silvai, L. A., Smith, S., Stehfest, E., Bosetti, V., Eomd, J., Gernaat, D., Masui, T., Rogelj, J., Strefler, J., Drouet, L., Kreya, V., Luderer, G., Harmsen, M., Takahashi, K., Baumstark, L., Doelman, J. C., Kainuma, M., Klimont, Z., Marangonii, G., Lotze-Campenc, H., Obersteiner, M., Tabeau, A., & Tavoni, M. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153–168. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
14. Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: New 1‐km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302–4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086
15. Cerasoli, F., D’Alessandro, P., & Biondi, M. (2022). Worldclim 2.1 versus Worldclim 1.4: Climatic niche and grid resolution affect between‐version mismatches in habitat suitability models predictions across Europe. Ecology and Evolution, 12(2), e8430. Portico. https://doi.org/10.1002/ece3.8430
16. Anderson, R. P., Martínez-Meyer, E., Nakamura, M., Araújo, M. B., Peterson, A. T., Soberón, J., & Pearson, R. G. (2011). Ecological Niches and Geographic Distributions (MPB-49). https://doi.org/10.1515/9781400840670
17. Franklin, J. (2010). Mapping Species Distributions. https://doi.org/10.1017/cbo9780511810602
18. Robinet, C., & Roques, A. (2010). Direct impacts of recent climate warming on insect populations. Integrative Zoology, 5(2), 132–142. https://doi.org/10.1111/j.1749-4877.2010.00196.x
19. Lenoir, J., & Svenning, J. ‐C. (2014). Climate‐related range shifts – a global multidimensional synthesis and new research directions. Ecography, 38(1), 15–28. https://doi.org/10.1111/ecog.00967
20. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2023). Climate Change 2021 – The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
21. Tarariko, O. H., Cruse, R. M., Ilienko, T. V., Kuchma, T. L., Kozlova, A. O., Andereiev, A. A., Yatsiuk, V. M., & Velychko, V. A. (2024). Impact of climate changes on agroresources of Ukrainian Polissia based on geospatial data. Agricultural Science and Practice, 11(2), 3–29. https://doi.org/10.15407/agrisp11.02.003
22. Wezel, A., Herren, B. G., Kerr, R. B., Barrios, E., Gonçalves, A. L. R., & Sinclair, F. (2020). Agroecological principles and elements and their implications for transitioning to sustainable food systems. A review. Agronomy for Sustainable Development, 40(6), 40. https://doi.org/10.1007/s13593-020-00646-z
23. Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3–4), 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
24. Deutsch, C. A., Tewksbury, J. J., Tigchelaar, M., Battisti, D. S., Merrill, S. C., Huey, R. B., & Naylor, R. L. (2018). Increase in crop losses to insect pests in a warming climate. Science, 361(6405), 916–919. https://doi.org/10.1126/science.aat3466
25. Zhao, C., Liu, B., Piao, S., Wang, X., Lobell, D. B., Huang, Y., Huang, M., Yao, Y., Bassu, S., Ciais, P., Durand, J.-L., Elliott, J., Ewert, F., Janssens, I. A., Li, T., Lin, E., Liu, Q., Martre, P., Müller, C., Peng, S., Peñuelas, J., Ruane, A. C., Wallach, D., Wang, T., Wu, D., Liu, Z., Zhu, Y., Zhu, Z., & Asseng, S. (2017). Temperature increase reduces global yields of major crops in four independent estimates. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(35), 9326–9331. https://doi.org/10.1073/pnas.1701762114
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 В. В. Логвиненко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
