С использованием обобщенных аддитивных моделей спрогнозирована структура растительного покрова территории Верхнеуссурийского стационара БПИ ДВО РАН (Приморский край), что позволило установить характер пространственного распределения растительных сообществ разных классификационных единиц и построить карты потенциальной растительности. Моделирование основано на установлении связей между признаками растительного покрова и факторами местопроизрастания, а также топографическими переменными, полученными на основе цифровой модели рельефа. Выделены основные топографические переменные и связанные с ними экологические факторы, обуславливающие картину растительного покрова исследуемой территории.
потенциальная растительность, картирование, прогноз, моделирование, геоботаническое картографирование, рельеф, цифровая модель, условия местопроизрастания, факторы
1. Будыко М. И. Климат и жизнь. - Л.: Гидрометеоиздат, 1971. - 470 с.
2. Парфенова Е.И., Чебакова Н.М. Возможные изменения растительности Горного Алтая при потеплении климата и составление прогнозных карт // Геоботаническое картографирование 1998-2000. -СПб., 2000. - С. 26-31.
3. Парфенова Е.И., Чебакова Н.М. Биоклиматические модели коренных лесов гор Южной Сибири // Лесоведение. - 2009. - № 5. - С. 34-42.
4. Поликарпов Н.П., Чебакова Н.М., Назимова Д.И. Климат и горные леса Южной Сибири. - Новосибирск: Наука, 1986. - 226 с.
5. Яковлева А.Н. Модель пространственной структуры растительности территории Верхнеуссурийского стационара // Экология. - 2010. - № 4. - C. 271-280.
6. Brown D.G. Predicting vegetation types at treeline using topography and biophysical disturbance variables // Journal of Vegetation Science. - 1994. - V. 5. - P. 641-656.
7. Hastie T.J. Tibshirani R.J. Generalized Additive Models. - New York: Chapman and Hall, 1990. - 335 р.
8. Hengl T., Gruber S., Shrestha D.P. Digital Terrain Analysis in ILWIS // Lecture notes, International Institute for Geo-Information Science & Earth Observation (ITC). Enschede, Netherlands. - 2003. - 56 p.
9. Hoersch B., Braun G. & Schmidt U. Relation between landform and vegetation in alpine regions of Wallis, Switzerland. A multiscale remote sensing and GIS approach // Computers, Environment and Urban Systems. - 2002. - V. 26. - P. 113-139.
10. GRASP: generalized regression analysis and spatial prediction / A. Lehmann [et al.] // Ecological Modelling. -2002. - V. 157. - P. 189-207.
11. Van Niel K.P., Laffan S.W., Lees B.G. Effect of error in the DEM on environmental variables for predictive vegetation modeling // Journal of Vegetation Science. - 2004. - V. 15. - P. 747-756.
