Оценка инвазионного потенциала бореальных ракообразных в Баренцевом море в условиях климатических изменений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Баренцево море, ключевая экотонная зона Арктики и важнейший район промысловой деятельности, переживает стремительную климатическую трансформацию. Этот процесс включает атлантификацию (интенсификацию проникновения атлантических вод), прогрессирующее потепление придонных слоев (на 1.5–2°C за последние 30 лет) и сокращение сезонного ледового покрова на 20–30%. В работе исследовано влияние этих изменений на инвазионный потенциал бореальных промысловых ракообразных – съедобного краба (Cancer pagurus), норвежского лангустина (Nephrops norvegicus) и европейского омара (Homarus gammarus) – в условиях трех климатических сценариев (Shared Socio-Economic Pathways; SSP1-1.9, SSP2-4.5, SSP5-8.5). На основе ансамблевого моделирования распределения видов (SDM, Species Distribution Modelling) с интеграцией океанографических данных Bio-ORACLE и климатических прогнозов CMIP6 оценены перспективы их колонизации Баренцева моря к 2100 г. Результаты показали, что при текущих условиях ареалы видов на баренцевоморском шельфе ограничены узкой прибрежной зоной Северной Норвегии (1–2 тыс. км²). Однако при экстремальном сценарии SSP5-8.5 (повышение придонной температуры на 3°C к 2100 г.) площадь пригодных акваторий для C. pagurus достигнет 76.3 тыс. км², для N. norvegicus – 67.9 тыс. км², а для H. gammarus – 8.5 тыс. км², преимущественно в юго-западной части моря. Ареал H. gammarus будет ограничен 1–2 тыс. км² и зависеть от каменистых биотопов (7–12% юго-западной части шельфа), тогда как C. pagurus и N. norvegicus будут связаны с рыхлыми осадками (60–70% шельфа). Конкуренция с камчатским крабом (Paralithodes camtschaticus) может создать биотические барьеры, однако его прогнозируемое смещение в северо-восточном направлении к о. Колгуев и Новой Земле снизит давление на юго-западные районы, открывая “экологические коридоры” для бореальных видов. Моделирование подтвердило ключевую роль геоморфологических факторов: фрагментация каменистых биотопов формирует изолированные “экологические острова”, ограничивающие расселение H. gammarus, тогда как обширные зоны рыхлых грунтов способствуют экспансии C. pagurus и N. norvegicus. SDM-подход продемонстрировал приемлемую эффективность для прогнозирования ареалов в условиях климатической неопределенности, что подтверждает его потенциальную ценность для управления биоресурсами и экологического мониторинга в Баренцевом море.

Об авторах

С. В. Баканев

Полярный филиал Всероссийского научно-­исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии (“ПИНРО” им. Н. М. Книповича)

Автор, ответственный за переписку.
Email: bakanev@pinro.vniro.ru
ул. Академика Книповича, 6, Мурманск, 183038 Россия

Список литературы

  1. Камчатский краб в Баренцевом море, 2021 / Изд. 3-е, перераб. и доп. М.: ФГБНУ “ВНИРО”. 712 с.
  2. Кивва К.К., Мурый Г.П., 2021. Изменчивость в распределении промысловых скоплений северо-восточной арктической трески как индикатор атлантификации Баренцева моря // Комплексные исследования Мирового океана: Мат-лы VI Всеросс. науч. конф. молодых ученых. М.: Ин-т океанологии им. П.П. Ширшова РАН. С. 455–456.
  3. Aiello-Lammens M.E., Boria R.A., Radosavljevic A., Vilela B., Anderson R.P., 2015. spThin: An R package for spatial thinning of species occurrence records for use in ecological niche models // Ecography. V. 38. P. 541–545. https://doi.org/10.1111/ecog.01132
  4. Assis J., Tyberghein L., Bosch S., et al., 2024. Bio-ORACLE v3.0: Expanding marine data layers for biogeographical modelling // Glob. Ecol. Biogeogr. V. 33. № 4. P. 123–135.
  5. Bennett D.B., 1995. Factors in the life history of the edible crab (Cancer pagurus L.) that influence modelling and management // ICES Mar. Sci. Symposia. V. 199. P. 89–98.
  6. Bentley J.W., Serpetti N., Heymans J.J., 2017. Investigating the potential impacts of ocean warming on the Norwegian and Barents Seas ecosystem using a time-dynamic food-web model // Ecol. Model. V. 360. P. 94–107. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2017.07.002
  7. Blum H., 2024. Atlantification: Facing the Atlantic from the Arctic – a provocation // Atlantic Stud. V. 21. № 1. P. 192–194.
  8. Brattegard T., 2011. Endringer i norsk marin bunnfauna 1997–2010. Utredning for DN2011–8. Trondheim: Direktoratet for naturforvaltning. 110 р.
  9. Dalpadado P., Ingvaldsen R.B., Stige L.C., et al., 2012. Climate effects on Barents Sea ecosystem dynamics // ICES J. Mar. Sci. V. 69. № 7. P. 1303–1316.
  10. Drinkwater K.F., Kristiansen T., 2018. A synthesis of the ecosystem responses to the late 20th century cold period in the northern North Atlantic // ICES J. Mar. Sci. V. 75. P. 2325–2341.
  11. Eyring V., Bony S., Meehl G.A., et al., 2016. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization // Geo- sci. Model Dev. V. 9. P. 1937–1958.
  12. Fisher R.A., 1935. The design of experiments. L.: Oliver and Boyd. 252 p.
  13. Fossheim M., Primicerio R., Johannesen E., et al., 2015. Recent warming leads to a rapid borealization of fish communities in the Arctic // Nat. Clim. Change. V. 5. P. 673–677.
  14. Frame B., Lawrence J., Ausseil A.-G., Reisinger A., Daigneault A., 2018. Adapting global shared socio-economic pathways for national and local scenarios // Clim. Risk Manag. V. 21. P. 39–51. https://doi.org/10.1016/j.crm.2018.05.001
  15. Gerland S., Ingvaldsen R., Reigstad M., 2023. Still Arctic? – The changing Barents Sea // Elementa: Sci. Anthropocene. V. 11. https://doi.org/10.1525/elementa.2022.00088
  16. Guisan A., Thuiller W., Zimmermann N., 2017. Habitat Suitability and Distribution Models: With Applications in R. Cambridge: Cambridge Univ. Press. 462 р. https://doi.org/10.1017/9781139028271
  17. Hijmans R.J., 2023. Terra: Spatial Data Analysis. Manual. https://CRAN.R-project.org/package=terra
  18. Hill A.E., White R.G., 1990. The dynamics of Norway lobster (Nephrops norvegicus L.) populations on isolated mud patches // ICES J. Mar. Sci. V. 46. № 2. P. 167–174.
  19. Hjelmervik K., Hjelmervik K.T., Østenstad P., 2015. Estimation of oceanographic profiles and climatological regions in the Barents Sea // OCEANS2015 – Genova. IEEE. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/OCEANS-Genova.2015.7271512
  20. Husson L., Berge J., Renaud P.E., et al., 2024. Borealization of Arctic marine ecosystems: Drivers, patterns, and future scenarios // Front. Environ. Sci. V. 12. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1481420
  21. IPCC, 2023. Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds Core Writing Team, Lee H., Romero J. Geneva: IPCC. Р. 35–115. https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647
  22. Kantor Yu.I., Rusyaev S.M., Antokhina T.I., 2008. Going eastward – climate changes evident from gastropod distribution in Barents Sea // Ruthenica. V. 18. № 2. P. 51–54.
  23. Kaschner K., Kesner-Reyes K., Garilao C., et al., 2019. AquaMaps: Predicted range maps for aquatic species. https://www.aquamaps.org
  24. Lind S., Ingvaldsen R.B., Furevik T., 2018. Arctic warming hotspot in the northern Barents Sea linked to declining sea-ice import // Nat. Clim. Change. V. 8. P. 634–639.
  25. Liu X., Han X., Han Z., 2022. Effects of climate change on the potential habitat distribution of swimming crab Portunus trituberculatus under the species distribution model // J. Oceanol. Limnol. V. 40. P. 1556–1565.
  26. Loeng H., Drinkwater K., 2007. An overview of the ecosystems of the Barents and Norwegian Seas and their response to climate variability // Deep Sea Res. II. V. 54. P. 2478–2500. https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2007.08.013
  27. Nekhaev I.O., 2014. Marine shell-bearing Gastropoda of Murman (Barents Sea): An annotated check-list // Ruthenica. V. 24. № 2. P. 75–121.
  28. Notz D., SIMIP Community, 2020. Arctic Sea Ice in CMIP6 // Geophys. Res. Lett. V. 47. https://doi.org/10.1029/2019GL086749
  29. Ottersen G., Stenseth N.C., 2001. Atlantic climate governs oceanographic and ecological variability in the Barents Sea // Limnol. Oceanogr. V. 46. № 7. P. 1774–1780. https://doi.org/10.4319/lo.2001.46.7.1774
  30. Panteleev G., Nechaev D., Ikeda M., 2006. Reconstruction of summer Barents Sea circulation from climatological data // Atmosphere–Ocean. V. 44. № 2. P. 111–132.
  31. Pedersen T., Mikkelsen N., Lindstrøm U., 2021. Overexploitation, recovery, and warming of the Barents Sea ecosystem during 1950–2013 // Front. Mar. Sci. V. 8. https://doi.org/10.3389/fmars.2021.732637
  32. Peterson T.C., Connolley W.M., Fleck J., 2008. The myth of the 1970s global cooling scientific consensus // Bull. Am. Meteorol. Soc. V. 89. P. 1325–1338. https://doi.org/10.1175/2008BAMS2370.1
  33. Serreze M.C., Barry R.G., 2011. Processes and impacts of Arctic amplification: A research synthesis // Glob. Planet. Change. V. 77. P. 85–96. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2011.03.004
  34. Shu Q., Wang Q., Årthun M., et al., 2022. Arctic Ocean Amplification in a warming climate in CMIP6 models // Sci. Adv. V. 8. Art. eabn9755. https://doi.org/10.1126/sciadv.abn9755
  35. Smedsrud L.H., Esau I., Ingvaldsen R.B., 2013. The role of the Barents Sea in the Arctic climate system // Rev. Geophys. V. 51. № 3. P. 415–449.
  36. Smith I., Jensen A., Collins K.J., Mattey E.L., 2001. Movement of wild European lobsters Homarus gammarus in natural habitat // Mar. Ecol. Progr. Ser. V. 222. P. 177–186. https://doi.org/10.3354/meps222177
  37. Thuiller W., 2003. BIOMOD – optimizing predictions of species distributions and projecting potential future shifts under global change // Glob. Change Biol. V. 9. № 10. P. 1353–1362.
  38. Wassmann P., Reigstad M., Haug T., et al., 2006. Food webs and carbon flux in the Barents Sea // Progr. Oceanogr. V. 71. P. 232–287. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2006.10.003
  39. Yashayaev I., Seidov D., 2015. The role of the Atlantic Water in multidecadal ocean variability in the Nordic and Barents Seas // Progr. Oceanogr. V. 132. P. 68–127. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2014.11.009
  40. Zakharov D.V., Anisimova N.A., Stepanenko A.M., 2016. First Record of the Sea Star Porania pulvillus in Russian Part of the Arctic // Russ. J. Biol. Invasions. V. 7. № 4. P. 321–323.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».