Ugrožene vrste Hercegovine

Priprema podataka za modeliranje rasprostranjenosti vrsta

Upotreba MaxEnta

Za izradu mapa rasprostranjenosti vrsta korišten je program MaxEnt („Maximum Entropy Species Distribution Modeling“). Riječ je o programu koji predviđa potencijalnu prostornu raspodjelu vrste1 na temelju postojećih nalaza vrste („presence-only“ species records). Prediktivni modeli dobiveni MaxEnt-om su među boljima u usporedbi s drugim metodama2, te od kada je postao dostupan 2004. godine ima široku upotrebu345.

Prije uportebe MaxEnt programa za modeliranje rasprostranjenosti vrsta bilo je potrebno prilagoditi podatke za obradu.

Za izradu prediktivnog modela korišteni su podaci o poznatim lokalitetima ugroženih vrsta na području Hercegovačko-neretvanske županije, te BiH, zajedno s 19 bioklimatskih varijabli.

Bioklimatske varijable preuzete su u obliku rasterskih slojeva iz WorldClim baze podataka.6

Opis bioklimatskih varijabli preuzetih sa WorldClim baze podataka
Naziv varijable Opis varijable
BIO-01 Srednja godišnja temperatura
BIO-02 Srednji dnevni raspon temperatura
BIO-03 Izotermalnost
BIO-04 Sezonska temperatura
BIO-05 Maksimalna temperatura najtoplijeg mjeseca
BIO-06 Minimalna temperatura najhladnijeg mjeseca
BIO-07 Srednja godišnja temperatura
BIO-08 Srednja temperatura kvartala s najviše padalina
BIO-09 Srednja temperatura najsušeg kvartala
BIO-10 Srednja temperatura najtoplijeg kvartala
BIO-11 Srednja temperatura najhladnijeg kvartala
BIO-12 Godišnja količina oborina
BIO-13 Oborine mjeseca s najviše padalina
BIO-14 Oborine mjeseca s najmanje padalina
BIO-15 Koeficijent varijacije sezonskih oborina
BIO-16 Kvartal s najvišom količinom padalina
BIO-17 Kvartal s najmanjom količinom padalina
BIO-18 Količina oborina u najtoplijem kvartalu
BIO-19 Količina oborina u najhladnijem kvartalu

Rasterski slojevi bioklimatskih varijabli imaju prostornu rezoluciju od približno 1km2 (1km x 1km) te geografski obuhvaćaju cijeli svijet.

Pomoću QGIS softvera opseg rasterskih slojeva je sveden na područje Hercegovačko-neretvanske županije, te Bosne i Hercegovine, ukoliko je bilo potrebno raditi modeliranje vrsta s većim područjem, zbog nedostatka prikupljenih opservacija vrsta na području HNŽ-a.

Za svođenje rasterskog sloja na područje HNŽ-a, korišten je vektorski sloj s administrativnim granicama Hercegovačko-neretvanske županije koji je dobiven korištenjem Overpass Turbo alata.

U prvotnoj verziji korišten je vektorski sloj preuzet s GADM baze podataka o administrativnim granicama, no utvrđeno je kako GADM sloj ima manju preciznost od vektorskog sloja koji je dobiven korištenjem Overpass Turbo. Usporedi slike ispod:

Slika 1: Vektorski sloj administrativnih granica HNŽ-a preuzet iz baze GADM

Slika 2: Vektorski sloj dobiven korištenjem Overpass Turbo alata.

Preuzimanje vektorskih podataka o administrativnim granicama Hercegovačko-neretvanskog kantona korištenjem Overpass Turbo alata

Svaki od bioklimatskih slojeva je reduciran na područje interesa uz korištenje opcije “Clip raster by extent” u QGIS programu, a prilikom redukcije kao sloj za redukciju podataka korišten je vektorski sloj administrativnih granica Hercegovačko-neretvanskog kantona.

Bioklimatske varijable u unešene u QGIS program, verzija 3.36.1. Potom su vektorski slojevi svedeni na područje Hercegovačko-neretvanskog kantona.

2. QGIS omogućuje rezanje bilo koje rasterske slike koju podržava GDAL pomoću vektorskog sloja maske. Ovaj algoritam je izveden iz GDAL grid alata.

Za preuzimanje vektorskog sloja Hercegovačko-neretvanskog kantona preciziran je upit za Overpass API kako bi se izvukle granice Hercegovačko-neretvanskog kantona. Važno je koristiti točan naziv kako je naveden u OSM podacima. U ovom slučaju, korišten je engleski naziv “Herzegovina-Neretva Canton” jer je to obično standardni jezik za međunarodne upite.

Evo kako je izgledao upit na alatu Overpass turbo.

[out:json];
relation
  ["boundary"="administrative"]
  ["name:en"="Herzegovina-Neretva Canton"];
out body;
>;
out skel qt;

Vektorski sloj s Overpass turbo je skinut kao Geojson i potom uvezen u QGIS te konvertiran u SHP (Esri Shapefile) i potom korišten za reduciranje bioklimatskih varijabli za područje Hercegovačko-neretvanskog kantona.

Ovo su koraci korišteni prilikom pretvorbe GeoJSON-a u Shapefile:;

Sa GeoJSON slojem selektiranim u panelu "Layers", ide se na Layer > Save As... ili desni klik na sloj u panelu "Layers" i odabere se "Export > Save Features As...".

U dijalogu "Save Vector Layer As...", pod "Format" odabere se "ESRI Shapefile".

Kliknete na "Browse" da biste odabrali lokaciju na kojoj želite spremiti novi Shapefile.

Imenujte svoj Shapefile i kliknite "Save".

Provjerite i prilagodite postavke CRS-a (Coordinate Reference System) ako je potrebno. Po defaultu, koristit će se CRS trenutno postavljen za GeoJSON sloj.

Kada ste spremni, kliknite "OK" da započnete pretvorbu.

Budući da je u određenim slučajevima bilo potrebno koristiti i veći prostorni okvir za izradu modeliranja rasprostranjenosti vrsta, kreirani su i reducirani slojevi za područje BiH, gdje je kao vektorski sloj za reduciranje klimatskih podataka korišten sloj preuzet s GADM baze podataka.

Sloj je preuzet u Shapefile formatu s poveznice https://gadm.org/.

Treba napomenuti kako Shapefile s administrativnim granicama Bosne i Hercegovine nije posve precizan što je vidljivo na slici ispod, te je kad god je moguće za modeliranje korišten shapefile preuzet s alata Overpass turbo koji ima veću preziznost.

Prilikom reduciranja klimatskih slojeva na razinu Bosne i Hercegovine, korišteni su slijedeći koraci u QGIS-u.

U QGIS su najprije učitani raster slojevi bioklimatskih varijabli koji su potom reducirani na područje BiH, pomoću opcije Clip raster by mask layer, gdje je korišten sloj administrativnih granica BiH.

Prilikom redukcije u polje [Assign a specified NoData value to output bands] unesena je vrijednost -9999 budući da je to zadana vrijednost “bez podataka” postavljena od strane softvera MaxEnt.

Ovako reducirani bioklimatski slojevi su potom importirani u program MaxEnt zajedno s podacima o opservacijama vrsta kako bi se modelirala rasprostranjenost vrsta.

Podaci o opservacijama su preuzeti iz literature, te pretraživanjem raznih digitalnih baza o biodiverzitetu, kao što su baze GBIF-a, iNaturalista i druge.

Priprema podataka iz Darwin Core (DwC) Excel formata za obradu u programu Maxent, softwareu za modeliranje ekološke niše i distribucije vrsta, zahtijeva nekoliko koraka. Maxent koristi podatke o prisutnosti vrsta i okolišnim (ili bioklimatskim) varijablama za stvaranje modela. Evo kako možete pripremiti podatke:

Ovo su koraci koji su korišteni prilikom obrade podataka o opservacijama.

  1. Organizirani su podatci o prisutnosti
    Pregledane su DwC Excel datoteke budući da su podaci o opservacijama uglavnom bile organzirane u Dwc (Darwin core formatu. Provjereni su stupci s geografskim koordinatama (latitude i longitude), jer su oni ključni za Maxent. Također, identificiran je stupac s nazivima vrsta.
    Potom su potrebni stupci s geografskim koordinatama i identifikatorom vrste spremljeni u CSV format, koji je lakši za rad u raznim softverskim alatima. Ispod je primjer kako treba izgledati CSV s podacima o rasprostranjenosti vrsta. 
"species","lon","lat"
"Gallirallus calayanensis",121.45688,19.32200
"Gallirallus calayanensis",121.45773,19.32093
"Gallirallus calayanensis",121.45743,19.32000

2. Pretvorba geografskih podataka
U slučajevima kada koordinate nisu bile u decimalnom formatu, bilo je je potrebno pretvoriti jer Maxent zahtijeva koordinate u decimalnom formatu.
Izvršena je i provjera koordinata gdje se gledalo jesu li sve koordinate unutar valjanih granica (-90 do 90 za latitude, -180 do 180 za longitude).

  1. Anderson, R.P. and Martinez-Meyer, E. (2004) Modelling Species’ Geographic Distributions for Conservation Assessments: An Implementation with the Spiny Pocket Mice (Heteromys) of Ecuador. Biological Conservation, 116, 167-179.
    http://dx.doi.org/10.1016/S0006-3207(03)00187-3 ↩︎
  2. Elith J., Graham C. H., Anderson R. P., Dudík 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., McC. M. Overton J.,
    Townsend Peterson A., Phillips S. J., Richardson K., Scachetti-Pereira R., Schapire
    R. E., Soberón J., Williams S., Wisz M. S., Zimmermann N. E. (2006). Novel
    methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data.
    Ecography 29, 129-151 ↩︎
  3. Simoes M., Romero A.D., Nuñez P.C., Nuñez, Jiménez L., Cobos E. M. (2020).
    General Theory and Good Practices in Ecological Niche Modelling: A Basic Guide.
    Biodiversity Informatics, 15(2): 67-68 ↩︎
  4. Vukelić M, Modeliranje koridora kretanja vukova (Canis lupus Linnaeus, 1758) u
    Hrvatskoj, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb,
    2017 ↩︎
  5. Barbosa A.M., Real R., Munoz A.R., Brown J.A. (2013). New measures for
    assessing model equilibrium and prediction mismatch in species distribution
    models, Diversity Distrib. 19, 1333-1338 ↩︎
  6. Fick, S.E. and R.J. Hijmans, 2017. WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 37 (12): 4302-4315.
    ↩︎