
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,878 |
تعداد مقالات | 74,138 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,889,969 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,260,680 |
مدلسازی توزیع گونهای گربه پالاس (Otocolobus manul) در ایران با استفاده از الگوریتم بیشینه آنتروپی | ||
محیط شناسی | ||
دوره 51، شماره 2، شهریور 1404، صفحه 255-271 اصل مقاله (1.01 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jes.2025.398248.1008617 | ||
نویسندگان | ||
سیده بهاره حسینی1؛ الهام یوسفی روبیات* 1؛ علی حقانی2؛ حمید رضا رضایی3 | ||
1گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
2گروه محیطزیست، دانشکده شیلات و محیطزیست، دانشگاه علوم کشاورزی و منابعطبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
3گروه مدیریت حیاتوحش، دانشکده شیلات و محیط زیست، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان ، گرگان، ایران | ||
چکیده | ||
هدف: این پژوهش به منظور مدلسازی زیستگاه گونه گربه پالاس (Otocolobus manul) در ایران و شناسایی مهمترین متغیرهای محیطی و اقلیمی مؤثر بر توزیع مکانی آن بهمنظور ارائه راهکارهای علمی برای حفاظت این گونه بوده است. روش پژوهش: برای دستیابی به هدف، از الگوریتم حداکثر آنتروپی (MaxEnt) بهعنوان یکی از روشهای یادگیری ماشین با توان پیشبینی بالا استفاده شد. در این مطالعه نقاط حضور گونه از سازمان حفاظت محیطزیست ایران گردآوری شدند که شامل دادههایی است که توسط محیطبانان، کارشناسان، همیاران محیطزیست و منابع کتابخانهای ثبت شدند و شامل 175 نقطه حضور در سراسر ایران بود. متغیرهای محیطی مشتمل بر 18 متغیر، شامل متغیرهای اقلیمی، توپوگرافی و کاربری اراضی، از پایگاه دادههای جهانی و نقشههای سازمان نقشهبرداری ایران استخراج و آمادهسازی شد. مدلسازی در نرمافزار MaxEnt با اعتبارسنجی متقابل انجام و دقت مدل بر اساس شاخص سطح زیر نمودار (AUC) ارزیابی گردید. یافتهها: نتایج نشان داد مقدار AUC مدل برابر با 0.93 بوده که بر اساس طبقهبندی این معیار، بیانگر عملکرد پیشبینی بسیار خوب مدل است. در بین متغیرهای بررسی شده، فاصله از طعمه پایکا با سهم 19.5درصد بیشترین تأثیر را در تعیین زیستگاه مطلوب گربه پالاس داشت. پس از آن، ارتفاع از سطح دریا (18.2 درصد)، ناهمواری سطح زمین (14.4درصد) و دمای متوسط سالانه (14.2 درصد) بهعنوان مهمترین عوامل تعیینکننده توزیع گونه شناسایی شدند. نقشههای مطلوبیت زیستگاه نشان داد که توزیع گربه پالاس در ایران اگرچه دامنه جغرافیایی نسبتا وسیعی را پوشش میدهد، اما به صورت گسسته (لکهای) در زیستگاههای کوهستانی و ارتفاعات متوسط تا بالا مشاهده میشود. تحلیل منحنیهای پاسخ نشان دهنده افزایش احتمال حضور گربه پالاس با کاهش فاصله از طعمه پایکا بوده و در ارتفاعات بالاتر از سطح دریا و سطوح ناهموارتر بیشترین مقدار را دارد. همچنین این گونه بیشترین تمایل را به زیست در نواحی با دمای متوسط سالانه معتدل نشان داد. این الگوها بیانگر اهمیت ترکیبی متغیرهای توپوگرافی و اقلیمی بهعنوان عوامل کلیدی در تعیین توزیع فضایی گونه هستند. نتیجهگیری: بر اساس نتایج پژوهش، حضور طعمة پایکا بهعنوان عامل کلیدی در تبیین الگوی توزیع گربه پالاس شناسایی شد که نشاندهندة وابستگی تغذیهای اینگونه به این طعمه است. همچنین، ارتفاع از سطح دریا و ناهمواری سطح زمین بهعنوان مهمترین متغیرهای توپوگرافی، نقش تعیینکنندهای در انتخاب زیستگاه این گونه ایفا کردند. با توجه به ترجیح زیستگاهی خاص گربه پالاس و توزیع لکهای آن در ایران، حفاظت از جمعیتهای طعمه اصلی بهویژه پایکا و خرگوش به همراه ایجاد و توسعه مناطق حفاظت شده در نواحی شناسایی شده با مطلوبیت بالای زیستگاهی باید بهعنوان اقدامات اولویتدار در برنامههای حفاظتی این گونه اجرا شود. | ||
کلیدواژهها | ||
ایران؛ گربه پالاس؛ الگوریتم MaxEnt؛ مدلسازی زیستگاه؛ یادگیری ماشین | ||
مراجع | ||
Barrows, C. W., Hoines, J., Fleming, K. D., Vamstad, M. S., Murphy-Mariscal, M., Lalumiere, K., & Harding, M. (2014). Designing a sustainable monitoring framework for assessing impacts of climate change at Joshua Tree National Park, USA. Biodiversity and Conservation, 23(13), 3263–3285. https://doi.org/10.1007/s10531-014-0779-2
Block, W. M., & Brennan, L. A. (1993). The habitat concept in ornithology: theory and applications. In Current ornithology: volume 11 (pp. 35-91). Boston, MA: Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-9912-5_2
Dhendup, T. A. S. H. I., Shrestha, B. I. K. R. A. M., Mahar, N. E. E. R. A. J., Kolipaka, S. H. E. K. H. A. R., Regmi, G. R., & Jackson, R. O. D. N. E. Y. (2019). Distribution and status of the manul in the Himalayas and China. Cat News, 13, 31-36.
Greenspan, E., & Giordano, A. J. (2021). A rangewide distribution model for the Pallas’s cat (Otocolobus manul): identifying potential new survey regions for an understudied small cat. Mammalia, 85(6), 574-587. https://doi.org/10.1515/mammalia-2020-0094
Jayasekara, E. G. D. P., & Mahaulpatha, D. (2022). Modeling the habitat suitability for sympatric small and medium sized felids and investigating the spatiotemporal niche overlapping in Maduru Oya National Park, Sri Lanka. Journal of Wildlife and Biodiversity, 6(1), 31-56. https://doi.org/10.22120/jwb. 2022.542338.1378
Jianhui, G. O. N. G., Yibin, L. I., Ruifen, W. A. N. G., Chenxing, Y. U., Jian, F. A. N., & Kun, S. H. I. (2023). MaxEnt modeling for predicting suitable habitats of snow leopard (Panthera uncia) in the mid-eastern Tianshan Mountains. Journal of Resources and Ecology, 14(5), 1075-1085. https://doi.org/ 10.5814/j.issn.1674-764x.2023.05.018
Karimi, A., & Ghajari, Y. E. (2022). Improving land surface temperature prediction using spatiotemporal factors through a genetic-based selection procedure (Case Study: Tehran, Iran). Advances in Space Research, 69(9), 3258-3267. https://doi.org/10.1016/j.asr.2022.02.004
Khoorani, A., Balaghi, S., & Mohammadi, F. (2024). Projecting drought trends and hot spots across Iran. Natural Hazards, 120(11), 9489-9502. https://doi.org/10.1007/s11069-024-06574-5
Lorestani, N., Hemami, M. R., Rezvani, A., & Ahmadi, M. (2022). Ecological niche models reveal divergent habitat use of Pallas's cat in the Eurasian cold steppes. Ecology and Evolution, 12(12), e9624. https://doi.org/10.1002/ece3.9624
Matthews, T. J., Borregaard, M. K., Gillespie, C. S., Rigal, F., Ugland, K. I., Krüger, R. F., ... & Whittaker, R. J. (2019). Extension of the gambin model to multimodal species abundance distributions. Methods in Ecology and Evolution, 10(3), 432-437. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13122
Moore, T. E., Bagchi, R., Aiello-Lammens, M. E., & Schlichting, C. D. (2018). Spatial autocorrelation inflates niche breadth–range size relationships. Global Ecology and Biogeography, 27(12), 1426–1436. https://doi.org/10.1111/geb.12818
Murdoch, J. D., Munkhzul, T., & Reading, R. P. (2006). Pallas’ cat ecology and conservation in the semi-desert steppes of Mongolia. Cat News, 45, 18–19. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13122
Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3), 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005. 03.026
Ross, S., Munkhtsog, B., & Harris, S. (2012). Determinants of mesocarnivore range use: relative effects of prey and habitat properties on Pallas’s cat home-range size. J. Mammal., 93, 1292–1300. 10.2307/23321939 https://doi.org/10.2305/IUCN.UK.2016-1.RLTS.
Ross, S., Barashkova, Y., Farhadinia, M. S., Appel, A., Riordan, P., Sanderson, J., & Munkhtsog, B. (2016). Otocolobus manul. The IUCN Red List of Threatened Species 2016: e.T15640A87840229. https://doi.org/10.2305/IUCN.UK.2015-2.RLTS.T15640A50657610.en
Ross, S., Kamnitzer, R., Munkhtsog, B., & Harris, S. (2010). Den-site selection is critical for Pallas’s cats (Otocolobus manul). Canadian Journal of Zoology, 88(9), 905-913. https://doi.org/10.1139/Z10-056
Thorn, J. S., Nijman, V., Smith, D., & Nekaris, K. A. I. (2009). Ecological niche modelling as a technique for assessing threats and setting conservation priorities for Asian slow lorises (Primates: Nycticebus). Diversity and Distributions, 15(2), 289–298. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2008.00535.x
Vázquez García, P., Zarzo-Arias, A., Vigón Álvarez, E., Alambiaga, I., & Monrós, J. S. (2024). Modelling the Distribution and Habitat Suitability of the European Wildcat (Felis silvestris) in North-Western Spain and Its Conservation Implications. Animals, 14(18), 2708. https://doi.org/10.3390/ani14182708
Villero, D., Pla, M., Camps, D., Ruiz-Olmo, J., & Brotons, L. (2017). Integrating species distribution modelling into decision-making to inform conservation actions. Biodiversity and Conservation, 26(2), 251-271.
WWF (2020). Press Release: living planet report 2020, WWF sends sos for nature as scientists warn wildlife is in freefall. www.wwf.org.uk.
Yang, Y., Gao, W., Han, Y., & Zhou, T. (2025). Predicting the Impact of Climate Change on the Distribution of North China Leopards (Panthera pardus japonensis) in Gansu Province Using MaxEnt Modeling. Biology, 14(2), 126. https://doi.org/10.3390/biology14020126
Ye, P., Zhang, G., Zhao, X., Chen, H., Si, Q., & Wu, J. (2021). Potential geographical distribution and environmental explanations of rare and endangered plant species through combined modeling: A case study of Northwest Yunnan, China. Ecology and Evolution, 11(19), 13052–13067. https://doi.org/ 10.1002/ece3.7999
Zhang, J. J., Jiang, F., Li, G., Qin, W., Li, S., Gao, H., Cai, Z., Lin, G., & Zhang, T. (2019). Maxent modeling for predicting the spatial distribution of three raptors in the Sanjiangyuan National Park, China. Ecology and Evolution, 9(11), 6643–6654. https://doi.org/10.1002/ece3.5243 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 130 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 80 |