vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2025-30-6-59-69 Картография и геоинформатика Геоинформационный анализ пространственного распространения Dianthus helenae (Caryophyllaceae) в горах Памиро-Алая (Узбекистан) К. С. Байков Байков К. С. Е. В. Байкова Байкова Е. В. Н. Ю. Бешко Бешко Н. Ю. Центральный сибирский ботанический сад Сибирского отделения Российской академии наук, г. Новосибирск, Российская Федерация Институт ботаники Академии наук Республики Узбекистан, г. Ташкент, Республика Узбекистан 2025 30 6 59 69 © К. С. Байков, Е. В. Байкова, Н. Ю. Бешко, 2025 2025 К. С. Байков, Е. В. Байкова, Н. Ю. Бешко Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Геоинформационный анализ представляет собой новый эффективный подход в решении вопросов пространственного распространения биологических объектов, в том числе выявлении закономерностей пространственного размещения локальных популяций редких и эндемичных видов растений и животных. Исследование выполнено на модельном объекте – Dianthus helenae Vved. Это редкий вид цветковых растений, локальный эндемик северо-западных отрогов гор Памиро-Алая (Узбекистан). Средствами геоинформационных технологий выполнено компьютерное моделирование ареала вида по алгоритму Maxent (метод максимальной энтропии). Установлены значения сырого и кумулятивного прогнозов регистрации вида в каждом из ранее выявленных мест нахождения. Составлена тематическая карта распространения D. helenae в масштабе 1 : 1 000 000. Региональная климатическая модель сгенерирована в компьютерной программе Maxent с использованием полного набора климатических и биоклиматических переменных, с максимально доступной пространственной детализацией. Новизна предложенного геоинформационного подхода заключается в разделении пространственных выделов на квартильные группы. Это позволило распределить локалитеты редкого вида по геопространственным выделам с четырьмя уровнями экологической пригодности среды обитания. Представлены примеры интерпретации результатов геоинформационного анализа применительно к вопросам охраны модельного вида. Разработанный геоинформационный подход может быть рекомендован для оценки различных участков ареалов биологических объектов, распространение которых определяются действием климатических факторов. геоинформационный анализ тематическая карта пространственное распространение климатическая модель квартильная группа локалитет пространственный выдел сырой прогноз кумулятивный прогноз geoinformation analysis thematic map spatial distribution climatic model quartile group locality spatial unit raw prediction cumulative prediction Лисовский А. А., Дудов С. В., Оболенская Е. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы. Журнал общей биологии. 2020. Т. 81, № 2. С. 123–134. DOI 10.31857/S0044459620020037. Baikov K., Turdiboev O., Baikova E. Predictive distribution for Salvia aethiopis (Lamiaceae) in Middle Asian Region based on climatic modelling. BIO Web of Conferences. 2021. Vol. 38. Art. 00007. DOI 10.1051/bioconf/20213800007. Байков К. С., Кривенко Д. А., Муртазалиев Р. А., Мурашко В. В., Байкова Е. В. Пространственный мониторинг современной экологической ситуации в локалитетах Vavilovia formosa (Fabaceae) по данным прогнозного экологического моделирования. Сибирский экологический журнал. 2021. № 2. С. 227–2411. DOI 10.15372/SEJ20210208. Байков К. С., Байкова Е. В. Экологическая оценка ареала вавиловии прекрасной (Vavilovia formosa, Fabaceae) в Республике Дагестан (Северный Кавказ): новые геосистемные технологии. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 5. С. 51–66. DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-5-51-66. Байков К. С., Байкова Е. В., Турдибоев О. А., Бешко Н. Ю. Экологический мониторинг ареала эндемичного вида Salvia submutica (Lamiaceae). Вестник СГУГиТ. 2024. – Т. 29, № 3. С. 83–96. DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-3-83-96. Байков К. С., Байкова Е. В. Экологические особенности ареала Euphorbia pilosa (Euphorbiaceae) на северном пределе распространения в Западной Сибири. Сибирский экологический журнал. 2025. № 1. С. 86–97. DOI 10.15372/SEJ20250106. Ваганов А. В., Жолнерова Е. А., Зайков В. Ф., Шмаков А. И. Климатическое моделирование пригодности местообитаний Erythronium sibiricum (Fisch. et C.A. Mey.) Krylov. Теоретическая и прикладная экология. 2023. № 3. С. 208–214. DOI 10.25750/1995-4301-2023-3-208-214. Feeley K. J., Silman M. R. Keep collecting: accurate species distribution modelling requires more collections than previously thought. Diversity and Distributions. 2011. Vol. 17, N 6. P. 1132– 1140. DOI 10.1111/j.1472-4642.2011.00813.x. Тожибаев К. Ш., Бешко Н. Ю., Кодиров У. Х., Батошов А. Р., Мирзалиева Д. У. Кадастр флоры Узбекистана: Самаркандская область. Ташкент : Фан, 2018. 220 c. Красная книга Республики Узбекистан. Т. 1. Растения. Ташкент : Tasvir Publ., 2019. 356 с. Закиров П. К. Ботаническая география низкогорий Кызылкума и хребта Нуратау. Ташкент : Фан, 1971. 203 с. Tojibaev K. Sh., Beshko N. Yu., Popov V. A., Jang C. G., Chang K. S. Botanical Geography of Uzbekistan. Pocheon: Korea National Arboretum, 2017. 250 p. Плантариум: Растения и лишайники России и сопредельных стран. URL: https://www.plantarium.ru (дата обращения: 06.06.2025). iNaturalist: A Community for Naturalists. URL: https://www.inaturalist.org (дата обращения: 10.06.2025). Phillips S. J., Dudik M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography. 2008. Vol. 31. P. 161–175. DOI 10.1111/j.2007.0906-7590.05203.x. Phillips S. J. A brief tutorial on Maxent. Network of conservation educators and practitioners, center for biodiversity and conservation, American Museum of Natural History. Lessons in Conservation. 2009. Vol. 3. P. 108–135. URL: https://www.amnh.org/content/download/141371/2285439/file/LinC3_SpeciesDistModeling_Ex.pdf (дата обращения: 22.05.2025). Теоретические основы метода Maxent. URL: https://wiki.gis-lab.info/w/Теоретические_основы_метода_Maxent (дата обращения: 20.05.2025). WorldClim. Global climate and weather data. URL: https:// www.worldclim.org (дата обращения: 30.05.2025). Fick S. E., Hijmans R. J. WorldClim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. 2017. Vol. 37, № 12. P. 4302–4315. DOI 10.1002/joc.5086. Коросов А. В. О применении алгоритмов Maxent в экологии. Принципы экологии. 2024. № 1. С. 80–96. DOI 10.15393/j1.art.2024.14742. Лисовский А. А., Дудов С. В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 2. MaxEnt. Журнал общей биологии. 2020. Т. 81, № 2. С. 135–146. DOI 10.31857/S0044459620020049. Volis S., Beshko N. (2023) How to preserve narrowendemics in view of climate change? The Nuratau Mountains as the case. Plant Diversity of Central Asia. 2023. Vol. 2 (2). P. 82–101. DOI 10.54981/PDCA/vol2iss2/a3. Бешко Н. Ю. Флора высших растений Нуратинского заповедника. Труды заповедников Узбекистана. Вып. 7. Ташкент, 2011.С. 19–78.