پیش‌بینی پتانسیل توزیع گونه درمنه بابونه‌ای (Artemisia chamaemelifolia) در استان اردبیل

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری علوم و مهندسی مرتع، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

2 استاد، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، پژوهشکده مدیریت آب، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

3 دانشیار گروه علوم گیاهی و گیاهان دارویی، دانشکده کشاورزی مشکین شهر، پژوهشکده مدیریت آب، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

4 دانشیار پژوهش، بخش تحقیقات مرتع، مؤسسه تحقیقات جنگل‌ها و مراتع کشور، سازمان آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

5 دانشیار گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، پژوهشکده مدیریت آب، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

چکیده

سابقه و هدف: تعیین پراکنش و توزیع گونه‌ها و رویشگاه‌های تحت اشغال آنها از اهمیت بسزایی در برنامه‌های حفاظتی و مدیریت گونه‌ها برخوردار است. استفاده از روش‌های مدل‌سازی برای پیش‌بینی پراکنش گونه‌ها در سال‌های اخیر افزایش یافته است. به این منظور، طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های مدل‌سازی ابداع شده است. در این رابطه، تحقیق پیش‌رو با هدف ارزیابی قابلیت روش رگرسیون لجستیک و آنتروپی بیشینه در تهیه نقشه پیش‌بینی گسترش رویشگاه گونه درمنه بابونه‌ای (Artemisia chamaemelifolia) و تعیین عوامل مؤثر بر انتشاز آن در سطح استان اردبیل انجام شد.
مواد و روش‌ها: در سطح مراتع استان اردبیل 449 مکان مطالعاتی شامل 102 مکان حضور و 347 مکان عدم‌حضور گونه طی سال‌های 1397 تا 1400 ثبت شد. دو دسته عوامل محیطی شامل 19 متغیر زیست اقلیمی، 3 شاخص اولیه توپوگرافیکی ارتفاع از سطح دریا، درصد شیب و جهت جغرافیایی و 5 شاخص ثانویه توپوگرافیکی شامل شاخص‌های رطوبت توپوگرافیکی، موقعیت توپوگرافیکی، زبری توپوگرافیکی، قدرت جریان و انحنای توپوگرافیکی در ارتباط با حضور گونه ‌بررسی شدند. متغیرهای زیست اقلیمی با قدرت تفکیک مکانی 5/2 دقیقه برابر 5 کیلومتر‌مربع از سایت worldclim.org دانلود شد. نقشه‌ متغیرهای توپوگرافیکی با استفاده از نقشه مدل رقومی ارتفاع در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی تولید شد. نقشه‌ تمامی عوامل محیطی با 70 درصد داده‌ها تهیه و هم‌پوشان شدند. اطلاعات محیطی برای نقاط نمونه استخراج شد. هم‌خطی بین متغیرهای مستقل بررسی گردید. در مرحله بعد، رابطه رگرسیونی بین حضور گونه و عوامل محیطی در نرم‌افزار SPSS استخراج شد. سپس از تلفیق نقشه‌های عوامل تأثیرگذار بر توزیع گونه و اعمال رابطه رگرسیونی مربوطه، نقشه پراکنش از طریق روش رگرسیون لجستیک پیش‌بینی شد. سپس برای تهیه نقشه پیش‌بینی رویشگاه A. chamaemelifola از طریق روش آنتروپی بیشینه در محیط نرم‌افزار MaxEnt، لایه‌های محیطی به فرمت ASCII و نقاط حضور گونه به فرمت CSV تبدیل شدند. نقشه‌های تهیه‌شده در هر دو مدل براساس آستانه بهینه حضور گونه در دو کلاس حضور و عدم‌حضور گونه طبقه‌بندی شد. برای بررسی صحت نقشه‌های تهیه شده و مقایسه عملکرد آنها از شاخص کاپا استفاده گردید.
نتایج و یافتهها: نتایج مدل‌سازی‌ها نشان داد، متغیر ارتفاع از سطح دریا مؤثرترین عامل محیطی در انتشار گونه بود. دامنه ارتفاعی حضور گونه A. chamaemelifolia در استان اردبیل، 2100 تا 2900 متری به‌‌دست آمد. ضریب کاپای حاصل از مقایسه نقشه‌های پیش‌بینی و واقعی برای مدل رگرسیون لجستیک 962/0 و برای مدل آنتروپی بیشینه 871/0 به ‌دست آمد که در سطح خیلی خوب تا عالی قرار دارند. مدل رگرسیون لجستیک به‌عنوان مدل برتر، درصد شیب، بارندگی سردترین فصل، بارندگی خشک‌ترین ماه و میانگین دامنه دمای روزانه را به‌عنوان متغیرهای تأثیرگذار در حضور گونه در سطح استان اردبیل معرفی کرد. براساس آزمون جک‌نایف حاصل از اجرای آنتروپی بیشینه در محیط MaxEnt نیز مهمترین متغیرهای مؤثر بر مطلوبیت رویشگاه A. chamaemelifolia بارندگی فصلی و ارتفاع از سطح دریا به‌دست آمد.
نتیجه‌گیری: نتایج پژوهش پیش‌رو اطلاعات کلیدی و مهمی را درباره دامنه تحمل‌پذیری گونه A. chamaemelifolia نسبت به متغیرهای محیطی تأثیرگذار فراهم کرده است. با تکیه به نتایج پژوهش جاری می‌توان ترتیبات حفاظت و احیای رویشگاه‌های دارای پراکنش فعلی یا بالقوه گونه A. chamaemelifolia را فراهم کرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Prediction the potential distribution of Artemisia chamaemelifolia in Ardabil province

نویسندگان [English]

  • Maryam Molaei 1
  • Ardavan Ghorbani 2
  • Mehdi Moameri 3
  • Javad Motamedi 4
  • Zeynab Hazbavi 5
1 PhD Student of Rangeland Sciences, Department of Range & Watershed Management, Faculty of Agriculture and Natural Resources, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
2 Prof., Department of Range & Watershed Management, Faculty of Agriculture and Natural Resources, Water Management Research Center, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
3 Associate Prof., Department of Plant Sciences and Medicinal Plants, Meshgin Shahr Faculty of Agriculture, Water Management Research Center, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, IranArdabil, Iran
4 Associate Prof., Rangeland Research Division, Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran.
5 Associate Prof., Department of Range and Watershed Management, Faculty of Agriculture and Natural Resources, Water Management Research Center, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
چکیده [English]

Background and objectives: Determining the state of distribution of species and the habitats occupied by them is very important in species protection and management programs. The use of modeling to predict the distribution of species has increased in recent years. For this purpose, a wide range of modeling techniques has been developed. In this regard, the present research was conducted with the aim of evaluating the capability of logistic regression and the maximum entropy method in preparing a prediction map of the habitat expansion of Artemisia chamaemelifolia species and determining the factors affecting its distribution in Ardabil province.
Methodology: In the rangelands of Ardabil province, 449 study sites, including 102 sites of presence and 347 sites of non-presence of the species, were recorded from 2018 to 2021. Two categories of environmental factors, including bioclimatic variables (19 cases), three primary topographic indices (elevation, slope, and aspect), and five secondary topographic indices (topographic wetness index, topographic position index, topographic roughness index, stream power index, and plan curvature index), were investigated in relation to the presence of the species. Bioclimatic variables with a spatial resolution of 2.5 minutes, equivalent to 5 km², were downloaded from worldclim.org. The maps of topographical variables were produced using the maps of the digital elevation model in a geographic information system environment. Maps of all environmental factors were prepared and overlapped with 70% of the data. Environmental information was extracted for sample points. Collinearity between independent variables was checked. In the next step, the regression relationship between species presence and independent variables was extracted in SPSS software. Then, by combining the maps of factors affecting species distribution and applying the relevant regression relationship, the distribution map was predicted through the logistic regression method. To prepare the prediction map of A. chamaemelifolia habitat through the maximum entropy method in the MaxEnt software environment, the environmental layers were converted to ASCII format, and the species presence points were converted to CSV format. The maps prepared in both models were classified based on the optimal threshold of species presence into two classes: species presence and non-presence. The Kappa index was used to check the accuracy of prepared maps and compare their performance.
Results: The results of the modeling showed that elevation was the most effective environmental factor in the distribution of the species. The altitude range of presence of A. chamaemelifolia in Ardabil province was found to be from 2100 to 2900 meters. The Kappa coefficient obtained from the comparison of the predicted and real maps for the logistic regression model was 0.962, and for the maximum entropy model, it was 0.871, which are at a very good to excellent level. The logistic regression model identified slope percentage, precipitation of the coldest season, precipitation of the driest month, and the average range of daily temperature as influencing variables in the occurrence of the species in Ardabil province. Based on the jackknife test resulting from the implementation of maximum entropy in the MaxEnt environment, the most important variables affecting the suitability of A. chamaemelifolia habitat were seasonal precipitation and elevation.
Conclusion: The results of the present study have provided key and important information about the range of tolerance of the A. chamaemelifolia species to the influencing environmental variables. Relying on the results of the current study, arrangements can be made to protect and restore habitats with current or potential distribution of A. chamaemelifolia species.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Ardabil
  • Maximum Entropy
  • Artemisia
  • Logistic Regression
  • Species Distribution Model
  • Abbasi, M., Jafary, M. and Pairevand, V., 2023. Investigation of the most Influential Environmental Factors Affecting Habitat Preference of Stachys lavandulifolia Vahl in Qazvin Province's Alamut Sharghi Rangelands. Journal of Plant Ecosystem Conservation, 10(21): 30-44 (In Persian).
  • Abbasi, M., Zare Chahouki, M.A. and Bagheri, H., 2022. Agropyron intermedium species distribution modeling sites with maximum entropy method species (case study: rangeland of Taleghan Miany). Journal of Range and Watershed Management, 75(3): 363-376 (In Persian).
  • Adhikari, A., Rew, L.J., Mainali, K.P., Adhikari, S. and Maxwell, B.D., 2020. Future distribution of invasive weed species across the major road network in the state of Montana, USA. Regional Environmental Change, 20(2): 1-15.
  • Amiri, M., Tarkesh, M. and Jafari, R., 2019. Predicting the climatic Ecological Niche of Artemisia aucheri Boiss in Central Iran using Species Distribution Modeling. Iranian Journal of Applied Ecology, 8(2): 61-79 (In Persian).
  • Anjam, M., Heshmati, G.A., Sepehri, A., Niknahad, H. and Jafari Fotomi, I., 2014. The effects of altitude changes on plant distribution in East part of Alborz mountain. Journal of Rangeland, 4(7): 315-304 (In Persian).
  • Ashcroft, M.B., French, K.O. and Chisholm, L.A., 2012. A simple post-hoc method to add spatial context to predictive species distribution models. Ecological Modelling, 228: 17-26.
  • Azizi Kalesar, M., Moameri, M., Ghorbani, A., Khalasi Ahvazi, L., Fathi, M. and Samadi, S., 2021. Habitat assessment for Vaccinium arctostaphylos by logistic regression method in the rangelands of Namin-Ardabil. Journal of Rangeland, 15(3): 522-533 (In Persian).
  • Behi, M.J., Mokhtari, M.H., Moradi, Gh.H. and Saremi Naeini, M.A., 2021. Modeling vegetation distribution based on environmental variables and logistic regression method in Mullah Fahleh area of Firoozabad, Fars’s province. Journal of Plant Research (Iranian Journal of Biology), 34(4): 883-901 (In Persian).
  • Davis, D., 1978. Flora of Turkey, Edinburgh University Press, 843p.
  • Elith, J., Graham, C.H., Anderson, R.P., Dudı´k, M., Ferrier, S., Guisan, A., Hijmans, R.J., Huettmann, F., Leathwick, J.R., Lehmann, A., Li, J., Lohmann, L.G., Loiselle, B.A., Manion, G., Moritz, C., Nakamura, M., Nakazawa, Y., Overton, J. McC., Peterson, A.T., Phillips, S.J., Richardson, K.S., Scachetti-Pereira, R., Schapire, R.E., Sobero´n, J., Williams, S., Wisz, M.S. and Zimmermann, N.E. 2006. Novel methods improve prediction of species 'distributions from occurrence data. Echography, 29: 129-151.
  • Farzadmehr, J. and Sangooni, H., 2019. Determination of the potential habitat of medicinal species of wild borage (Anchusa italica Retzius) in Khorasan Razavi province using generalized boosted model (GBM). Journal of Rangeland, 13(4): 621-631 (In Persian).
  • Ghanbarian, G.H., Raoufat, M.R., Pourghasemi, H.R. and Safaeian, R., 2019. Habitat suitability mapping of Artemisia aucheriBoiss based on the GLM model in R: 213-227. In: Pourghasemi, H.R. and Gokceoglu, C., (Eds.). Spatial Modeling in GIS and R for Earth and Environmental Sciences,770p.
  • Hijmans, R.J. and Elith, J., 2019. Spatial distribution models. Https: //rspatial.org/sdm/SDM.pdf. Accessed date 10 June 2020.
  • Ilunga Nguy, K. and Shebitz, D., 2019.Characterrizing the spatial distribution of Eragrostis curvula (weeping lovegrass) in New Jersey (United States of America) Using logistic regression. Environments, 6(12): 11-14.
  • Jalili, A., 2016. Ecology, Evolution and Biogeography of Artemisia L. Research Institute of Forests and Rangelands. Tehran, Iran. 493p (In Persian).
  • Kakeh Mami, A., Ghorbani, A., Keyvan Behjoo, F. and Mirzaei Mosivand, A., 2017. Comparison of visual and digital interpretation methods of land use/cover mapping in Ardabil province. Journal of RS and GIS for Natural Resources, 8(3): 121-134 (In Persian).
  • Kamali, N., Jalili, A., Ashouri, P. and Khodagholi, M., 2021. Artemisia, the largest rangeland ecosystem in Iran. Iran Nature, 6(5): 35-43. (In Persian).
  • Kiasi, Y., Foroozeh, M., Mirdeylami, Z. and Niknahaf, H., 2020. Environmental factors and the presence of medicinal species in Khosh Yeylagh rangelands in Golestan province. Journal of Rangeland, 14(3): 462-478 (In Persian).
  • Laursen, S.C., Reiners, W.A., Kelly, R.D. and Gerow, K.G., 2007. Pollen dispersal by Artemisia tridentate (Asteraceae). International Journal of Biometeorology, 51: 465-481.
  • Mirzaeizadeh, V., Mahdavi, A., Naji, H. and Ahmadi, H., 2023. Modeling the distribution of species Pistacia atlantica in Ilam province using MaxEnt Methods. Ecology of Iranian Forests, 10(20): 129-139 (In Persian).
  • Moameri, M., Mohammadzadeh, P., Ghorbani, A., Dadjou, F. and Mohammadi, V., 2023. Modeling of aboveground net primary production using topography factors in Siahpoush and Ganjgah rangelands of Ardabil Province, Iran. Journal of Rangeland Science, 13(3): 1-12.
  • Molaei, M. and Ghorbani, A., 2021. Effects of ecological factors on the distribution of Artemisia melanolepis and Artemisia aucheri in southeast of Sabalan, Iran. Ecopersia, 9(2): 95-104.
  • Molaei, M., Ghorbani, A., Moameri, M. and Hoseinzadeh, A., 2020. Spatial distribution modeling of Artemisia fragrans Willd and A. chamaemelifolia Vill in the altitude profile of Ghezelozan-Aghdagh Khalkhal. Journal of Range and Desert Research, 27(3): 545-560 (In Persian).
  • Momeni Damaneh, J., Esmaeilpour, Y., Gholami, H. and Farashi, A., 2021. Properly predict the growth of (Ferula assa-foetida) in northeastern Iran using the maximum entropy model. Iranian Journal of Range and Desert Research, 28(3): 578-592 (In Persian).
  • Pearson, R., Raxworthy, G., Nakamura, C.J., Townsend, M. and Peterson, A., 2007. Predicting species distribution from small numbers of occurrence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. Journal of Biogeography, 34(1): 102-117.
  • Peternel, R., Hrga, I. and Culig, J., 2006. Variation in mugwort (Artemisia spp.) airborne pollen concentrations at three site in Central Croatia, in period of 2002 to 2003. Coll Antropol, 30(4): 895- 900.
  • Peterson, A.T. and Shaw, J., 2003. Lutzomyia vectors for cutaneous leishmaniasis in southern Brazil: ecological niche models, predicted geographic distribution, and climate change effects. International Journal for Parasitology, 33(9): 919-931.
  • Piri Sahragard, H., 2018. Predictive modeling of plant species habitat distribution using logistic regression (A case study in western Taftan, Khash City). Journal of Plant Research (Iranian Journal of Biology), 30(4): 917-928 (In Persian).
  • Samadi, S., Moameri, M., Ghorbani, A., Mostafazadeh, R. and Esmali Ouri, A., 2022. An insight into machine learning models to predict the distribution of Leucanthemum vulgare in northwestern rangelands of Iran. Arabian Journal of Geosciences, 15(9): 1-15.
  • Taripanah, F., Ranjbar, A., Vali, A. and Mokarram, M., 2023. Classification of landforms using topographic location index and assessment of their actual soil erosion risk in mountainous areas (Case study: Kharestan watershed). Iranian Remote Sensing and GIS, 15(2): 17-36 (In Persian).
  • Yan, H., Feng, L., Zhao, Y., Feng, L., Zhu, Ch., Qu, Y. and Wang, H., 2020. Predicting the potential distribution of an invasive species, Erigeron canadensis, in China with a maximum entropy model. Global Ecology and Conservation, 21:1-13.
  • Yang, X., Kushwaha, S.P.S., Saran, S., Xu, J. and Roy, P.S., 2013. Maxent modeling for predicting the potential distribution of medicinal plant, Justicia adhatoda in Lesser Himalayan foothills. Ecological Engineering, 51: 83-87.
  • Yi, Y.J., Zhou, Y., Cai, Y.P., Yang, W., Li, Z.W. and Zhao, X., 2018. The influence of climate change on an endangered riparian plant species: the root of riparian Homonoia. Journal of Ecological Indicators, 92: 40-50.
  • Zare Chahouki, M.A., Khalasi Ahvazi, L. and Azarnivand, H., 2014. Plant Species Distribution Modeling Using Logistic Regression Models in the North East of Semnan. Journal of Range and Watershed Management, 67 1): 45-59 (In Persian).
  • Zare Hessariy B. and Ghorbani A., 2017. Zonation of spatial variation of density, canopy cover and production parameters of Artemisia fragrans using spatial statistic in southeast faced slopes of Sabalan. Iranian Journal of Rangeland and Desert Research, 23(3): 454-472 (In Persian).

Zhang, J., Jiang, F., Li, G., Qin, W., Li, S., Gao, H., Cai, Z., Lin, G. and 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.