🔺Часть 3
Я нашёл гидротермальную зону на северном Тянь-Шане (ну вы помните, что я работал там носильщиком) и мы поехали туда искать улитонек. Действительно, в каждом подогретом ручье сидели североамериканские физеллы, которые очень легко проникают в естественные экосистемы из обычных аквариумов и мелкие прудовики. К моему разочарованию ни в той, ни в другой находках не было ничего необычного – физеллы известны уже давно и повсеместно, а прудовики и есть прудовики, что их смотреть 🤷♂️ К тому же по анатомии они оказались очень похожими на обычных улиток, живущих чуть ли не в каждой соседней луже. Ну правда они были помельче и отличались по форме раковины от обычных, но это бывает и в Исландии.
🔻#Пресноводные
Я нашёл гидротермальную зону на северном Тянь-Шане (ну вы помните, что я работал там носильщиком) и мы поехали туда искать улитонек. Действительно, в каждом подогретом ручье сидели североамериканские физеллы, которые очень легко проникают в естественные экосистемы из обычных аквариумов и мелкие прудовики. К моему разочарованию ни в той, ни в другой находках не было ничего необычного – физеллы известны уже давно и повсеместно, а прудовики и есть прудовики, что их смотреть 🤷♂️ К тому же по анатомии они оказались очень похожими на обычных улиток, живущих чуть ли не в каждой соседней луже. Ну правда они были помельче и отличались по форме раковины от обычных, но это бывает и в Исландии.
🔻#Пресноводные
🔺Часть 4
Вот, посмотрите, какие пейзажи на Тянь-Шане, где мы собирали улитонек(да, не Исландия 😭) . Ну и на самих улитонек и их причендалы половые системы на последнем фото
🔻#Пресноводные
Вот, посмотрите, какие пейзажи на Тянь-Шане, где мы собирали улитонек
🔻#Пресноводные
❤7
🔺Часть 5
Потом мы обнаружили что у другого вида прудовика есть интересное разделение на западную и восточную популяции, что на наш взгляд связано с серией оледенений, которые происходили на Земле регулярно последние два миллиона лет, и нам захотелось проверить – насколько это особенность конкретного вида или общеулиточья закономерность. Тогда мы и начали изучать ДНК у всех собранных раньше улитонек, не редких, а как раз самых обычных. Туда же попали и прудовики из гидротермального ручья, которые внезапно оказались юго-восточно-азиатским, то есть распространёнными в восточном Китае 🇨🇳, Японии 🇯🇵, Лаосе 🇱🇦 и прочих Камбоджах 🇰🇭, видом – Radix plicatula.
Вообще, каждый кто был в Тайланде 💗 или Вьетнаме 🪖 подтвердит, что население, этих регионов сильно отличается от европейского и центральноазиатского (а вот эти регионы очень похожи своими зверюшками). Поэтому вряд ли эти улитоньки были местными – наверняка понаехали с людьми, как и физеллы. Такая находка сначала нас не сильно озадачила – рядом с местом сбора трасса к китайской границе и мало ли чего могли оттуда привести кроме короновируса 🦠 и лабубу 🤓
Интересное началось в процессе написания статьи. Обычно в таких случаях пишут либо что-то вроде последовательности такого-то гена полностью соответствуют последовательности номер такой-то из базы данных GenBank (а зоологи всюсвою ДНК своих зверюшек заливают именно туда – правило такое), либо приводят филогенетическое дерево или сетку гаплотипов, чтобы было видно насколько вновь собранные экземпляры родственны остальным. Хотя в GenBank и полно последовательностей генов Radix plicatula, мы не нашли точного соответствия с нашими экземплярами, поэтому начали растить деревья 🌳 и плести сети интриг 🕸️
🔻#Пресноводные
Потом мы обнаружили что у другого вида прудовика есть интересное разделение на западную и восточную популяции, что на наш взгляд связано с серией оледенений, которые происходили на Земле регулярно последние два миллиона лет, и нам захотелось проверить – насколько это особенность конкретного вида или общеулиточья закономерность. Тогда мы и начали изучать ДНК у всех собранных раньше улитонек, не редких, а как раз самых обычных. Туда же попали и прудовики из гидротермального ручья, которые внезапно оказались юго-восточно-азиатским, то есть распространёнными в восточном Китае 🇨🇳, Японии 🇯🇵, Лаосе 🇱🇦 и прочих Камбоджах 🇰🇭, видом – Radix plicatula.
Вообще, каждый кто был в Тайланде 💗 или Вьетнаме 🪖 подтвердит, что население, этих регионов сильно отличается от европейского и центральноазиатского (а вот эти регионы очень похожи своими зверюшками). Поэтому вряд ли эти улитоньки были местными – наверняка понаехали с людьми, как и физеллы. Такая находка сначала нас не сильно озадачила – рядом с местом сбора трасса к китайской границе и мало ли чего могли оттуда привести кроме короновируса 🦠 и лабубу 🤓
Интересное началось в процессе написания статьи. Обычно в таких случаях пишут либо что-то вроде последовательности такого-то гена полностью соответствуют последовательности номер такой-то из базы данных GenBank (а зоологи всю
🔻#Пресноводные
🔺Часть 6
А вот посмотрите, какая сетка у нас получилась. Наши экземпляры (светло-зелёные) расположились довольно отдельно от всех остальных и никто с такой же изученной последовательностью гена не встречался в регионах, откуда ранее был Radix plicatula известен. И хотя Тянь-Шаньские прудовики и имеют единичных родственников в Китае 🇨🇳, Японии 🇯🇵 и Корее 🇰🇵 🇰🇷, они немного обособлены от основных популяций. А главное – расположены в виде звезды с отходящими от неё лучиками. Это может быть артефактом сетки “бутылочным горлышком” – следствием того, что популяция когда-то имела одного предка, но потомки стали накапливать мутации и как бы отделяться в разные стороны от него, потому что мутации у всех единичные и разные. То есть такая структура никак не вяжется с предположением, что Radix plicatula понаехали недавно. Они уже успели обжиться и мутировать. На участке гена длинной менее 500 букв нуклеотидов и при скорости мутаций примерно 1,6% на миллион лет такие различия могли появиться в том же самом Плейстоцене, примерно когда разделились популяции малого прудовика, но только если в последнем случае они разделились в самом раннем Плейстоцене (а может и раньше, ктож свечку-то держал 🥺), то в последнем случае – в позднем.
🔻#Пресноводные
А вот посмотрите, какая сетка у нас получилась. Наши экземпляры (светло-зелёные) расположились довольно отдельно от всех остальных и никто с такой же изученной последовательностью гена не встречался в регионах, откуда ранее был Radix plicatula известен. И хотя Тянь-Шаньские прудовики и имеют единичных родственников в Китае 🇨🇳, Японии 🇯🇵 и Корее
🔻#Пресноводные
🔺Часть 7
Параллельно с генетическим анализом, я решил построить модель экологической ниши вида. Такие модели оценивают условия обитания в местах, где вид был совершенно точно найден, сравнивают с теми условиями, где вид найден не был и пытаются найти закономерность. В результате можно построить карту, на которой будет показана пригодность территории для обитания вида, если предположить что его распространение ограничено только теми условиями, которые изначально были оценены при обучении модели. В моём случае это были климатические факторы и проективное покрытие территории (то есть леса, поля, болота и так далее). Конкуренцию между видами и ограничения вызванные оледенениями и многие другие такие модели, как правило не учитывают, моя – не исключение. Поэтому прогнозируемая моделью пригодная для обитания область оказывается шире реальной, хотя не всегда (об этом – наша другая статья, полгода висящая без положительного ответа 😡).
Примерно по такому же принципу работают, например и рекомендательные модели на музыкальных стримингах – они сравнивают то, что вам понравилось с тем, что не зашло. Но часто промахиваются, потому чтоне понять бездушному алгоритму живого человека не имеют полной информации: например, какое у вас настроение и как меняются ваши вкусы. В очень грубом приближении так же работают и языковые модели при помощи которых написан этот текст – они пытаются предсказать что должно быть в ответе на заданный вопрос.
🔻#Пресноводные
Параллельно с генетическим анализом, я решил построить модель экологической ниши вида. Такие модели оценивают условия обитания в местах, где вид был совершенно точно найден, сравнивают с теми условиями, где вид найден не был и пытаются найти закономерность. В результате можно построить карту, на которой будет показана пригодность территории для обитания вида, если предположить что его распространение ограничено только теми условиями, которые изначально были оценены при обучении модели. В моём случае это были климатические факторы и проективное покрытие территории (то есть леса, поля, болота и так далее). Конкуренцию между видами и ограничения вызванные оледенениями и многие другие такие модели, как правило не учитывают, моя – не исключение. Поэтому прогнозируемая моделью пригодная для обитания область оказывается шире реальной, хотя не всегда (об этом – наша другая статья, полгода висящая без положительного ответа 😡).
Примерно по такому же принципу работают, например и рекомендательные модели на музыкальных стримингах – они сравнивают то, что вам понравилось с тем, что не зашло. Но часто промахиваются, потому что
🔻#Пресноводные
🔺Часть 8
Модель я сначала, сделалъ👌 , а потом подумал, что неплохо бы поискать публикации в которых тоже кто-то моделировал распространение Radix plicatula, и нашёл. Отрисованная как пригодная для обитания территория, на опубликованной ранее карте была ограничена лишь его известным ареалом – юго-восточной Азией и Тянь-Шань туда никак не попадал. Моя же карта вообще показывала высокую пригодность обитания этого вида на значительной территории Евразии. В принципе-то это и логично, ведь на Тянь-Шане, как мы помним, улитоньки были найдены в гидротермальном ручье, то есть в нетипичных для этого региона условиях, где я изначально надеялся найти вообще что-то очень необычное. Но с другой стороны моя модель базировалась на четырёх разных алгоритмах и включала не только климат, но и ландшафт, тогда как сделанная ранее только на одном алгоритме и только с климатом, то есть мой прогноз должен быть более лучше.
Чтобы понять в чём подвох я попытался сделать моделирование тем же алгоритмом и с тем же набором факторов, что и в опубликованной работе, но по-прежнему получил очень непохожий результат. Единственным отличием было то, что я делал свои модели на языке программирования R, а коллеги, делавшие это раньше – в специальной программе для моделирования MaxEnt. Вообще я не люблю всякие самописные биологические программы, из-за их кривого интерфейса из начала нулевых, постоянными проблемами с форматами файлов и трудностью их установки, поэтому я даже не стал в неё пытаться, а начал изучать инструкцию, чтобы понять что она делает не так, как мой код. И нашёл.
Мы помним, что для моделирования нужны не только места, где вид был найден, но и те, где он найден не был. Точки отсутствия обычно генерируются случайно (ну не записывают биологи такие места 🤨) и этот подход оправдан. Например, даже если вы выйдите на улицу и кинете случайно монетку или любой другой предмет, вероятность того, что он попадёт в берёзу (а они у большинства из нас – не редкость) будет низкая. А если вы ищете менее распространённый вид, то и вообще будет почти нулевой. Это и есть точка отсутствия.
Но в случае с берёзой, мы пытаемся найти её только там, где она хотя бы в теории может расти. А вот что будет, если нагененировать точек отсутствия там, где по каким-то причинам берёз нет даже рядом. Например мы можем представить, что берёзы могут расти в Австралии, но не растут (ну по крайней мере в естественной среде), потому что этот континент отделился давно, задолго до того как эти деревья появились и смогли туда заселиться. Если взять реальные точки находок берёз у вас под окнами и сгенерированные точки отсутствия – в Австралии, то модель будет учится отличать условия обитания у вас за окном от Австралии и, конечно, их найдёт. Соответствующим будет и карта возможного распространения.
🔻#Пресноводные
Модель я сначала, сделалъ
Чтобы понять в чём подвох я попытался сделать моделирование тем же алгоритмом и с тем же набором факторов, что и в опубликованной работе, но по-прежнему получил очень непохожий результат. Единственным отличием было то, что я делал свои модели на языке программирования R, а коллеги, делавшие это раньше – в специальной программе для моделирования MaxEnt. Вообще я не люблю всякие самописные биологические программы, из-за их кривого интерфейса из начала нулевых, постоянными проблемами с форматами файлов и трудностью их установки, поэтому я даже не стал в неё пытаться, а начал изучать инструкцию, чтобы понять что она делает не так, как мой код. И нашёл.
Мы помним, что для моделирования нужны не только места, где вид был найден, но и те, где он найден не был. Точки отсутствия обычно генерируются случайно (ну не записывают биологи такие места 🤨) и этот подход оправдан. Например, даже если вы выйдите на улицу и кинете случайно монетку или любой другой предмет, вероятность того, что он попадёт в берёзу (а они у большинства из нас – не редкость) будет низкая. А если вы ищете менее распространённый вид, то и вообще будет почти нулевой. Это и есть точка отсутствия.
Но в случае с берёзой, мы пытаемся найти её только там, где она хотя бы в теории может расти. А вот что будет, если нагененировать точек отсутствия там, где по каким-то причинам берёз нет даже рядом. Например мы можем представить, что берёзы могут расти в Австралии, но не растут (ну по крайней мере в естественной среде), потому что этот континент отделился давно, задолго до того как эти деревья появились и смогли туда заселиться. Если взять реальные точки находок берёз у вас под окнами и сгенерированные точки отсутствия – в Австралии, то модель будет учится отличать условия обитания у вас за окном от Австралии и, конечно, их найдёт. Соответствующим будет и карта возможного распространения.
🔻#Пресноводные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔺Часть 9
Вот именно так и было сделано в предшествующей модели распространения Radix plicatula – были взяты реальные находки, и придуманные точки отсутствия(если совсем подушнить, то для этого алгоритма это фоновые точки, а не отсутствия) сгенерированые по всей Евразии, то есть модель училась отличать климат юго-восточной Азии от всего остального. Чтобы этого избежать в современном моделировании (включая и сделанное мной) ограничивают область внутри которой могут быть придуманы точки отсутствия. Мне удалось почти полностью воспроизвести результаты этого исследования только убрав ограничение по территории придумывания псевдоотсвутвий, без изменения набора алгоритмов. Вот, посмотрите на две карты, сделанные без ограничения района генерации точек отсутствия (Model 1) и с ограничением (Model 2) и сделайте выводы какая лучше. Чем интенсивнее территория окрашена красным, тем более подходящий район для обитания.
🔻#Пресноводные
Вот именно так и было сделано в предшествующей модели распространения Radix plicatula – были взяты реальные находки, и придуманные точки отсутствия
🔻#Пресноводные
🔺Часть 10
Тем не менее, это математическая теория, а пока улитки реально не будут найдены в предсказанных моделью регионах вне гидротермальных ручьёв, мы не можем быть полностью уверены в её точности. И🎶нефть пошла, мы по болотам рыская не на пол-литра выиграли спор (с) они нашлись в ходе всё того же массового генотипирования самых обыкновенных улитонек из Тянь-Шаня, в луже, примерно в двух сотнях километрах от гидротермальных ручьёв. Во время ноябрьского сбора улитонек там даже образовывался лёд и наши ручки совсем окоченели, вытаскивая прудовиков из сачка.
Результаты генетического анализа и экологического моделирования появились примерно в одно время, и это сломало выстроенный в моей голове шаблон, ведь изначально я считал Radix plicatula недавно понаехавшими с людьми, а обычные водоёмы – непригодными для него. Ну и откуда он мог взяться, коли общих улитонек между юго-восточной Азией иПалеарктикой остальной Евразией – единицы? И почему этот прудовик есть на Тянь-Шане, а в других местах – нет?
У меня появиласьгипотеза идея что когда-то Radix plicatula мог быть распространён шире, но какое-то из оледенений могло сократить его ареал, оставив единичные популяции, как это известно для некоторых европейских видов в Азии. И я не нашёл ничего лучше, чем сделать ещё одну модель и на её основе – серию оценок пригодной территории, но уже для прошлых геологических периодов.
🔻#Пресноводные
Тем не менее, это математическая теория, а пока улитки реально не будут найдены в предсказанных моделью регионах вне гидротермальных ручьёв, мы не можем быть полностью уверены в её точности. И
Результаты генетического анализа и экологического моделирования появились примерно в одно время, и это сломало выстроенный в моей голове шаблон, ведь изначально я считал Radix plicatula недавно понаехавшими с людьми, а обычные водоёмы – непригодными для него. Ну и откуда он мог взяться, коли общих улитонек между юго-восточной Азией и
У меня появилась
🔻#Пресноводные
🔺Часть 11
Ну вот посмотрите, что получилось. На первой карте, для современности, также отмечены точки, где наши прудовики были известны всегда (зелёным) и где нашли их мы (красным). Далее – карты возможной пригодной территории. Напомню, что обозначение ka – тысячи лет назад, Ma – миллионы лет назад.
Оговорюсь, что такие оценки очень приблизительны. Мы не знаем каким в точности был климат в то время, а то, что знаем сильно отличается от современности, поэтому модель иногда “додумывает” территорию на которой улитоньки могли обитать.
Однако, на всех картах предсказанная пригодная территория лежит севернее современной, и формирует широкий пояс, проходящий от Тихого океана до Европы, который то становится шире, то сокращается (например, во время пика последнего оледенения 17-15ka тысячи лет назад).
🔻#Пресноводные
Ну вот посмотрите, что получилось. На первой карте, для современности, также отмечены точки, где наши прудовики были известны всегда (зелёным) и где нашли их мы (красным). Далее – карты возможной пригодной территории. Напомню, что обозначение ka – тысячи лет назад, Ma – миллионы лет назад.
Оговорюсь, что такие оценки очень приблизительны. Мы не знаем каким в точности был климат в то время, а то, что знаем сильно отличается от современности, поэтому модель иногда “додумывает” территорию на которой улитоньки могли обитать.
Однако, на всех картах предсказанная пригодная территория лежит севернее современной, и формирует широкий пояс, проходящий от Тихого океана до Европы, который то становится шире, то сокращается (например, во время пика последнего оледенения 17-15
🔻#Пресноводные
1
🔺Часть 12
Ну и мне почти не удалось найти других свидетельств о том, что такой коридор расселения действительно активно использовался живыми организмами. Обычно, считается, что для обхода Тибета и других горных систем животные мигрировали вдоль их южного края, причём это показано только для птиц и кабанчиков, которые довольно активно расселяются на большие расстояния. Однако, мне попалась прикольная статья про людей (то есть нас с вами!) где этот же путь миграции был предположен по крайней мере для недавних геологических эпох и подтверждён независимо несколькими типами данных, включая археологические. Вот посмотрите карту оттуда. Ну то есть прудовики действительно могли понаехать с людьми, но правда 130ka тысяч лет назад 🤭
Теперь остаётся только надеятся, что редактора и рецензентывсё-таки сжалятся над нами оценят по достоинству и опубликуют наше исследование 🤲
Ну и мне почти не удалось найти других свидетельств о том, что такой коридор расселения действительно активно использовался живыми организмами. Обычно, считается, что для обхода Тибета и других горных систем животные мигрировали вдоль их южного края, причём это показано только для птиц и кабанчиков, которые довольно активно расселяются на большие расстояния. Однако, мне попалась прикольная статья про людей (то есть нас с вами!) где этот же путь миграции был предположен по крайней мере для недавних геологических эпох и подтверждён независимо несколькими типами данных, включая археологические. Вот посмотрите карту оттуда. Ну то есть прудовики действительно могли понаехать с людьми, но правда 130
Теперь остаётся только надеятся, что редактора и рецензенты
11🔥12👏6
Nekhaev.pdf
3.8 MB
Пока мои морские статьи по-прежнему пропадают в недрах хищных уважаемых научных журналов, посмотрите презентацию, которую я сделал для доклада по их теме 🤩
‼️Внимание! Презентация содержит спойлеры для новых историй Дна которые будут после нормальной публикации результатов через пять-десять лет
#морские #Арктика
‼️
#морские #Арктика
Мне как-то принесли слизней и спросили не могу ли я их определить. Я вот ни разу не специалист по слизням, и вообще опыт работы с наземными улитоньками у меня скорее негативный. Но с другой стороны – за морскую биологию мне сейчас не платят 😢 так что почему бы и не завести онлифанс или повскрывать слизней. Тем более вот они, лежат на столе, им не нужен электронный микроскоп и сложные эксперименты, чтобы прочитать их гены, как это обычно бывает с моими любимыми глубоководными моллюсоками 💔 Всё в общем всё казалось очень простым – вошёл и вышел вскрыл и сфоткал, приключение на 20 минут 🤩
🔻#наземные
🔻#наземные
🥰6
🔺Часть 2
Сначала так оно и было. Животные оказались испансками слизнями (Arion vulgaris), обычными для Европы, где их можно часто встретить, лакомящихся свежей рассадой на огороде или просто в больших количествах переползающих дорогу. Вот, посмотрите на их фотоньки и вы их сразу узнаете 👀 Первая фотонька сделана в Мурманске, вторая – в Пушкине. Пару последних фотонек сделал специально, уже для этой историивместо во время пробежки недалеко от Петергофа.
Если у вас есть свои слагпики (то есть фотоньки или рисунки слизней), то кидайте их в комментарии 👇
И да, вам не показалось что все слизни немного разные. Там, если бытьдушным точным целая группа слизней, которые отличаются по окраске строению половой системы и генам, а вот внешне – никак. Они ещё умудряются скрещиваться между собой, поэтому различить их не всегда – тривиальная задача 🙄
🔻#наземные
Сначала так оно и было. Животные оказались испансками слизнями (Arion vulgaris), обычными для Европы, где их можно часто встретить, лакомящихся свежей рассадой на огороде или просто в больших количествах переползающих дорогу. Вот, посмотрите на их фотоньки и вы их сразу узнаете 👀 Первая фотонька сделана в Мурманске, вторая – в Пушкине. Пару последних фотонек сделал специально, уже для этой истории
Если у вас есть свои слагпики (то есть фотоньки или рисунки слизней), то кидайте их в комментарии 👇
И да, вам не показалось что все слизни немного разные. Там, если быть
🔻#наземные
🥰11
🔺Часть 3
Необычность находки была только в том, что они были не из Европы, а всё из того же Тянь-Шаня, про который было две последние истории (раз , два). Поэтому, я решил написать небольшую заметку об этом, где, конечно, надо порассуждать о том насколько вообще эти слизни могут дальше распространяться. А так как вид очень массовый и всенародно признан вредителем полей и огородов во всём мире – от самойМосквы Германии до самых Петшков Ногликов, то я решил, что наверное кто-то уже делал моделирование его потенциального ареала. И действительно – была такая попытка, но вот Тянь-Шань никак не попадал в предсказанный ареал.
Надо сказать, что до этого момента я никогда не пробовал моделирование ареалов, хотя очень хотел. Поэтому, чтобы понять почему слизни нашлись там, где их быть не должно, а заодно впервые за пару лет научиться чему-то новому, для себя я решил степ-бай-степ повторить моделирование, к счастью методика там была описана подробно.
Строка за строкой из описания в статье перерастали в строки кода и через сравнительно небольшое время мне удалось построить свою первую модель, которая в точности повторяла уже опубликованную 🤷♂️ С одной стороны я был счастлив, что у меня получилось, а с другой осталась нерешённой научная проблема.
Модель, которую я повторял была построена только с учётом климатических факторов. Но моллюсоки-пришельцы часто попадают в новые регионы с человеком и могут долго жить в местообитаниях, сильно им изменённых, и уже оттуда делают робкие, часто неудачные, попытки выйти на природу. В общем ведут себя, как обычные горожане. Поэтому я попытался прикрутить к модели слои, которые маркируют эти самые человечьи изменения.
Тут я, немного пожалуюсь, на мелкие сложности, которые отняли кучу времени.Например, скачанные мной карты с ландшафтами (а оттуда я брал степень использования территории человеком) отличались по проекции – это математическая модель, которая позволяет на плоскости изобразить земной шар (да, именно из-за их погрешностей на многих картах мы видим, что Гренландия больше Австралии). И вообще ландшафтные слои измеряются в метрах, а климатические – в угловых минутах, и чтобы использовать их в одной модели, то нужно как-то свести их к одной единице измерения. А ещё я перепутал слои, описывающие покрытие городской застройкой с лишайниковой тундрой и долго не мог вкурить странным картам, которые показывали плотную застройку на Новой Земле . Таких ляпов было с десяток.
🔻#наземные
Необычность находки была только в том, что они были не из Европы, а всё из того же Тянь-Шаня, про который было две последние истории (раз , два). Поэтому, я решил написать небольшую заметку об этом, где, конечно, надо порассуждать о том насколько вообще эти слизни могут дальше распространяться. А так как вид очень массовый и всенародно признан вредителем полей и огородов во всём мире – от самой
Надо сказать, что до этого момента я никогда не пробовал моделирование ареалов, хотя очень хотел. Поэтому, чтобы понять почему слизни нашлись там, где их быть не должно, а заодно впервые за пару лет научиться чему-то новому, для себя я решил степ-бай-степ повторить моделирование, к счастью методика там была описана подробно.
Строка за строкой из описания в статье перерастали в строки кода и через сравнительно небольшое время мне удалось построить свою первую модель, которая в точности повторяла уже опубликованную 🤷♂️ С одной стороны я был счастлив, что у меня получилось, а с другой осталась нерешённой научная проблема.
Модель, которую я повторял была построена только с учётом климатических факторов. Но моллюсоки-пришельцы часто попадают в новые регионы с человеком и могут долго жить в местообитаниях, сильно им изменённых, и уже оттуда делают робкие, часто неудачные, попытки выйти на природу. В общем ведут себя, как обычные горожане. Поэтому я попытался прикрутить к модели слои, которые маркируют эти самые человечьи изменения.
Тут я, немного пожалуюсь, на мелкие сложности, которые отняли кучу времени.
🔻#наземные