Samara Journal of ScienceSamara Journal of ScienceСамарский научный вестник2309-43702782-3016Samara State University of Social Sciences and Education9046410.17816/snv2021103105General BiologyОбщая биологияResearch ArticleModeling the ecological niche and features of coprobiontic fungi distribution in Asia by the example of Cyathus stercoreusМоделирование ниши и особенности распространения копробионтных грибов в Азии на примере Cyathus stercoreusVlasenkoVyacheslav AleksandrovichВласенкоВячеслав Александрович
Russian Federation

candidate of biological sciences, senior researcher of Mycology, Algology and Lichenology Laboratory

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории микологии, альгологии и лихенологии

vlasenkomyces@mail.ruTurmunkhDejidmaaТурмунхДэжидмаа
Mongolia

PhD, senior researcher of Plant Pathology Laboratory

PhD, старший научный сотрудник лаборатории патологии растений

dejidmaa.chag@gmail.comNazynChechekmaa DembirelovnaНазынЧечекмаа Дембиреловна
Russian Federation

candidate of biological sciences, associate professor of Biology and Ecology Department

кандидат биологических наук, доцент кафедры биологии и экологии

nazynch@mail.ruVlasenkoAnastasia VladimirovnaВласенкоАнастасия Владимировна
Russian Federation

candidate of biological sciences, head of Mycology, Algology and Lichenology Laboratory

кандидат биологических наук, заведующий лабораторией микологии, альгологии и лихенологии

anastasiamix81@mail.ruCentral Siberian Botanical Garden of Siberian Branch of the Russian Academy of SciencesЦентральный сибирский ботанический сад СО РАНPlant Protection Research Institute of MongoliaНаучно-исследовательский институт защиты растений МонголииTuvan State UniversityТувинский государственный университет01092021103VOL 10, NO3 (2021)Том 10, №3 (2021)414615122021Copyright ©; 2021, Vlasenko V.A., Turmunkh D., Nazyn C.D., Vlasenko A.V.Copyright ©; 2021, Власенко В.А., Турмунх Д., Назын Ч.Д., Власенко А.В.2021Vlasenko V.A., Turmunkh D., Nazyn C.D., Vlasenko A.V.Власенко В.А., Турмунх Д., Назын Ч.Д., Власенко А.В.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://snv63.ru/2309-4370/article/view/90464

Species distribution is undergoing rapid changes in the face of habitat modification and climate change. This leads to concerns about the conservation of declining species and raises ecological questions about the processes that govern species ranges and niches. As a consequence, the predictive distribution models which match species records to patterns in abiotic environmental variables have become an established tool in ecology and conservation. Maximum entropy spatial distribution modelling (MaxEnt) solves this problem by inferring species distributions and environmental tolerance based on the occurrence data. The objectives of this research were the ecological niche and running the habitat suitability modelling on dung fungal species Cyathus stercoreus based on its bioclimatic and substrate features within Asia. We constructed a map of the current geographical distribution of the dung fungus Cyathus stercoreus using MaxEnt method. We included in the model 19 WorldClim bioclimatic variables with the corresponding altitude data, and seven spatially well-dispersed species occurrence records. Despite its narrow substrate specialization, Cyathus stercoreus is climatically quite plastic and is able to develop in a wide range of variations in mean annual temperatures and mean annual precipitation, which follows from the analysis of a two-dimensional niche based on two climatic variables using the Envelope method. Modeling the distribution of basidiomycete dung fungi using the Cyathus stercoreus as an example showed that the area of their potential distribution with a zone of favorable climate is very large. Most of the zone with a favorable climate is located in the area with the probability of the presence of species up to 70%. Cyathus stercoreus is not associated with any particular habitat type. On the territory of Russia, in the south of Siberia, the species is located on the northern border of its range in the area with the least favorable bioclimatic environmental factors.

Распространение видов претерпевает быстрые изменения в связи с модификацией среды обитания и изменением климата. Это вызывает опасения по поводу сохранения исчезающих видов и поднимает экологические вопросы о процессах, регулирующих ареалы и ниши видов. Как следствие, прогностические модели распространения, которые сопоставляют данные о видах с закономерностями в абиотических переменных окружающей среды, стали признанным инструментом в экологии и охране природы. Моделирование пространственного распределения с максимальной энтропией (MaxEnt) решает эту проблему путем определения распределения видов и пригодности окружающей среды на основе данных о встречаемости. Цели этого исследования заключались в создании модели экологической ниши и моделировании пригодности среды обитания для копробионтного вида грибов Cyathus stercoreus на основе его биоклиматических характеристик и особенностей субстрата в Азии. Нами построена карта текущего географического распространения копробионтного гриба Cyathus stercoreus с использованием метода MaxEnt. В модель включены 19 биоклиматических переменных WorldClim с соответствующими высотными данными и 7 пространственно распределенными записями о встречаемости вида. Несмотря на свою узкую субстратную специализацию, Cyathus stercoreus является климатически довольно пластичным и способен развиваться в широком диапазоне варьирования среднегодовых температур и среднегодовых осадков, что следует из анализа двумерной ниши на основе двух климатических переменных с использованием метода Envelope. Моделирование распространения базидиальных копробионтных грибов на примере Cyathus stercoreus показало, что область их потенциального распространения с зоной благоприятного климата является очень большой. Большая часть зоны с благоприятным климатом находится в области с вероятностью присутствия видов до 70%. Cyathus stercoreus не связан с каким-либо конкретным типом местообитаний. На территории России, на юге Сибири, вид находится на северной границе своего ареала в области с наименее благоприятными биоклиматическими факторами среды.

coprobiontic fungiecological nichedistributionsubstrate specificityAsiaкопробионтные грибыэкологическая нишараспределениесубстратная специфичностьАзияThe work of V.A. Vlasenko, A.V. Vlasenko and D. Turmunkh was carried out within the framework of the project of the Russian Foundation for Basic Research and the Ministry of Culture, Education, Science and Sports of Mongolia No. 19–54–44002 Mong_T.Работа В.А. Власенко, А.В. Власенко и Д. Турмунх выполнена в рамках проекта РФФИ и МКОНСМ № 19–54–44002 Монг_Т.Warren D.L., Seifert S.N. Ecological niche modeling in MaxEnt: the importance of model complexity and the performance of model selection criteria // Ecological Applications. 2011. Vol. 21, № 2. P. 335–342.Wright R.N., Westerhoff D.V. New Forest SAC Management Plan. Lyndhurst: English Nature, 2001. 15 p.Hepinstall J.A. et al. Effects of niche width on the performance and agreement of avian habitat models // Scott J.M. et al (eds.). Washington: Island Press, 2002. P. 593–606.Brotons L., Thuiller W., Araújo M.B., Hirzel A.H. Presence-absence versus presence-only modelling methods for predicting bird habitat suitability // Ecography. 2004. Vol. 27. P. 437–448.Hernandez P.A., Graham C.H., Master L.L., Albert D.L. The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods // Ecography. 2006. Vol. 29, № 5. P. 773–785.Tsoar A., Allouche O., Steinitz O., Rotem D., Kadmon R. A comparative evaluation of presenceonly methods for modelling species distribution // Diversity and distributions. 2007. Vol. 13, № 4. P. 397–405.Gaston K.J., Fuller R.A. Biodiversity and extinction: losing the common and the widespread // Progress in Physical Geography. 2007. Vol. 31. P. 213–225.Zurell D., Franklin J., König C., Bouchet P.J., Dormann C.F., Elith J., Fandos G., Feng X., Guillera-Arroita G., Guisan A., Lahoz-Monfort J.J., Leitão P.J., Park D.S., Townsend Peterson A., Rapacciuolo G., Schmatz D.R., Schröder B., Serra-Diaz J.M., Thuiller W., Yates K.L., Zimmermann N.E., Merow C. A standard protocol for reporting species distribution models // Ecography. 2020. Vol. 43, № 9. P. 1261–1277.Phillips S.J., Dudík M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. 2008. Vol. 190. P. 231–259.Phillips S.J., Anderson R.P., Schapired R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological Modelling. 2006. Vol. 190. P. 231–259.GBIF. 2021 [Internet]. – https://www.gbif.org.Fernandez A., Sanchez S., Garcıa P., Sanchez J. Macrofungal diversity in an isolated and fragmented Mediterranean forest ecosystem // Plant Biosystems. 2020. Vol. 154, № 2. P. 139–148.Krug J.C., Benny G.L., Keller H.W. Coprophilous fungi // Biodiversity of fungi: inventory and monitoring methods / eds. Mueller G.M., Bills G.F., Foster M.S. Burlington (MA): Elsevier Academic Press, 2004. P. 467–501.Hijmans R.J., Guarino L., Mathur P. DIVA-GIS Version 7.5. 2012 [Internet]. – http://diva-gis.org/docs/DIVA-GIS_manual_7.pdf.Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.G., Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2005. Vol. 25. P. 1965–1978.Scheldeman X., Van Zonneveld M. Training manual on spatial analysis of plant diversity and distribution. Rome: Biodiversity International, 2010. 179 p.