{"id":352055,"date":"2024-05-20T22:01:12","date_gmt":"2024-05-20T22:01:12","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=352055"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=352055","title":{"rendered":"\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430 Nature Communications \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e R<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n

\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430 \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0442\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 R. \u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0434\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u044e \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043b \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b \u0431\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430. \u0418 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441 \u0412\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n

\u0411\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0437\u0435\u043c\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u043c \u044d\u043a\u043e\u043b\u043e\u0433\u043e\u043c \u0420\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c (Robert Whittaker) \u0432 1962 \u0433\u043e\u0434\u0443, \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u044f \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432: \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443 (\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1).<\/p>\n

\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1. \u0411\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0411\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0435\u043c\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: \u0434\u043e\u0436\u0434\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430, \u0445\u0432\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430, \u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430, \u043b\u0443\u0433\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043d\u0438.\u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u043b\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438 \u044d\u043a\u0432\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0441 \u0442\u0435\u043f\u043b\u044b\u043c \u0438 \u0432\u043b\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e; \u0445\u0432\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445 \u0421\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0448\u0430\u0440\u0438\u044f \u0438 \u0410\u043d\u0442\u0430\u0440\u043a\u0442\u0438\u0434\u044b, \u0441 \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0445\u0432\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f; \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445, \u0441 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u044c\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043f\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f; \u043b\u0443\u0433\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445, \u0441 \u0441\u0443\u0445\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043b\u0443\u0433\u0430\u0445; \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445, \u0441 \u0441\u0443\u0445\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n

\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0438\u0437 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430 Nature Communications Hammond, W.M., Williams, A.P., Abatzoglou, J.T. et al. Global field observations of tree die-off reveal hotter-drought fingerprint for Earth\u2019s forests<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0411\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430 (\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2). \u041e\u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b, \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u043c\u043e\u0440\u044f \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n

\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2. \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0435 Nature Communications <\/a><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0431\u0438\u043e\u043c\u0435 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 R. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0431\u0438\u043b\u0441\u044f \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435.<\/p>\n

\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 plotbiomes \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 R<\/h3>\n

\u041d\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043b\u0443\u043a\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Python. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u0433\u0443\u0433\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b \u0432 R \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a plotbiomes \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430\uff1a<\/p>\n

library(plotbiomes) whittaker_base_plot()<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3. \u0414\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430… \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e )))<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 ggplot, \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e ggplot\uff1a<\/p>\n
library(plotbiomes) library(ggplot2)  plot_1 <- ggplot() +   # add biome polygons   geom_polygon(data = Whittaker_biomes,                aes(x    = temp_c,                    y    = precp_cm,                    fill = biome),                # adjust polygon borders                colour = \"gray98\",                size   = 1) +   theme_bw() plot_1<\/code><\/pre>\n
Whittaker_biomes — \u044d\u0442\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\uff1a<\/p>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 4. \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442 Whittaker_biomes\uff0c<\/p>\n
Ricklefs_colors — \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u043c plotbiomes. \u042d\u0442\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 Ricklefs, R. E. (2008). <\/em>The economy of nature. W. H. Freeman and Company. (Chapter 5, Biological Communities, The biome concept)\uff1a<\/p>\n
Ricklefs_colors plot_2 <- plot_1 +   # fill the polygons with predefined colors   scale_fill_manual(name   = \"Whittaker biomes\",                     breaks = names(Ricklefs_colors),                     labels = names(Ricklefs_colors),                     values = Ricklefs_colors) plot_2<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 5<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 ggplot \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\uff1a<\/p>\n
whittaker_base_plot() + theme_bw()<\/code><\/pre>\n
\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 RColorBrewer. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0430\u043b\u0438\u0442\u0440\u0443:<\/p>\n
library(RColorBrewer)  # the main rule - create 9 colors for the 9 biomes  # failed trial with RColorBrewer :) my_palette_1 <- rev(brewer.pal(n = 9, name = \"BrBG\")) whittaker_base_plot(color_palette = my_palette_1)  # this seems a better approach - interpolate 9 colors from given main 3   my_palette_2 <- colorRampPalette(colors = c(\"#F5F5F5\",  \"#01665E\", \"#8C510A\"))(9) whittaker_base_plot(color_palette = my_palette_2)<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 6<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u043a\u0430\u043f\u0441\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e whittaker_base_plot(), \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e ggplot\uff1a<\/p>\n
names(my_palette_2) <- names(Ricklefs_colors)  ggplot() +   # add biome polygons   geom_polygon(data = Whittaker_biomes,                aes(x    = temp_c,                    y    = precp_cm,                    fill = biome),                # adjust polygon border                colour = \"gray98\",                size   = 1) +   # fill the polygons with desired colors   scale_fill_manual(name   = \"Whittaker biomes\",                     breaks = names(Ricklefs_colors),                     labels = names(Ricklefs_colors),                     values = my_palette_2)<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 7<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430<\/h3>\n
\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 (\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 8)<\/p>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 8<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 WorldClim.<\/p>\n
library(raster) library(maptools)  path <- system.file(\"extdata\", \"temp_pp.tif\", package = \"plotbiomes\") temp_pp <- raster::stack(path) names(temp_pp) <- c(\"temperature\", \"precipitation\")  data(wrld_simpl) # load world polygons from maptools  wrld_simpl <- wrld_simpl[wrld_simpl$NAME != \"Antarctica\", ]  set.seed(66) # random number generator points <- sp::spsample(x = wrld_simpl, n = 50, type = \"random\")  extractions <- raster::extract(temp_pp, points, df = TRUE)  extractions$temperature <- extractions$temperature\/10  extractions$precipitation <- extractions$precipitation\/10 extractions$Elevation <- runif(10) * 100<\/code><\/pre>\n
plot(temp_pp[[1]]\/10); points(points) plot(temp_pp[[2]]); points(points)<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 9. \u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 9. \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u043e \u0426\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044e<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 10. \u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 9. \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u043d\u043a\u0430\u043f\u0441\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 whittaker_base_plot\uff1a<\/p>\n
whittaker_base_plot() +   # add the temperature - precipitation data points   geom_point(data = extractions,               aes(x = temperature,                   y = precipitation),               size   = 3,              shape  = 21,              colour = \"gray95\",               fill   = \"black\",              stroke = 1,              alpha  = 0.5) +   theme_bw()<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 11<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.<\/p>\n
\u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u0432\u043e\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c \u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043b\u043e\u043f\u043e\u0442\u043d\u044b\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0431\u0438\u043e\u043c\u043e\u0432, \u0430 ggplot2 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431.<\/p>\n
\u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 geom_point (6.4.1 Specify Values \u0432 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 ggplot2). \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438.<\/p>\n
plot_3 <- whittaker_base_plot() +   geom_point(data = extractions,              aes(x = temperature,                  y = precipitation),              shape  = 21,              stroke = 1, # acts as the thickness of the boundary line              colour = \"gray95\", # acts as the color of the boundary line              size   = 3.5) +   geom_point(data = extractions,              aes(x = temperature,                  y = precipitation,                  color = Elevation),              shape = 16,              size  = 3,              alpha = 0.5) +  scale_color_viridis_c() plot_3 + theme_bw()<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 12<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 ggplot, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b\uff1a<\/p>\n
my_plot <- plot_3 +   # Optional - Overwrite axis ranges (the scale warning is expected):   # - set range on OY axes and adjust the distance (gap) from OX axes   scale_y_continuous(name = 'Precipitation (cm)',                      limits = c(min = -5, max = ceiling(max(460, extractions$precipitation)\/10)*10) ,                      expand = c(0, 0)) +   # - set range on OX axes and adjust the distance (gap) from OY axes   scale_x_continuous(name = expression(\"Temperature \" ( degree*C)),                      limits = c(min = floor(min(-20, extractions$temperature)\/5)*5, max = 30.5),                      expand = c(0, 0)) +   coord_fixed(ratio = 1\/10) + # aspect ratio, expressed as y \/ x   theme_bw() +   theme(     legend.justification = c(0, 1), # pick the upper left corner of the legend box and     legend.position = c(0, 1), # adjust the position of the corner as relative to axis     legend.background = element_rect(fill = NA), # transparent legend background     legend.box = \"horizontal\", # horizontal arrangement of multiple legends     legend.spacing.x = unit(0.5, units = \"cm\"), # horizontal spacing between legends     panel.grid = element_blank() # eliminate grids   )   my_plot<\/code><\/pre>\n
\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a<\/p>\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 13<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u043e\u043c\u043e\u0432 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043d\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n

 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/754316\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n
\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430 \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0442\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 R. \u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0434\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u044e \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043b \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b \u0431\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430. \u0418 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441 \u0412\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n
\u0411\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0437\u0435\u043c\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u043c \u044d\u043a\u043e\u043b\u043e\u0433\u043e\u043c \u0420\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c (Robert Whittaker) \u0432 1962 \u0433\u043e\u0434\u0443, \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u044f \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432: \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443 (\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1).<\/p>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1. \u0411\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0411\u0438\u043e\u043c \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0435\u043c\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: \u0434\u043e\u0436\u0434\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430, \u0445\u0432\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430, \u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430, \u043b\u0443\u0433\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043d\u0438.\u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u043b\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438 \u044d\u043a\u0432\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0441 \u0442\u0435\u043f\u043b\u044b\u043c \u0438 \u0432\u043b\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e; \u0445\u0432\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445 \u0421\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0448\u0430\u0440\u0438\u044f \u0438 \u0410\u043d\u0442\u0430\u0440\u043a\u0442\u0438\u0434\u044b, \u0441 \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0445\u0432\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f; \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445, \u0441 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u044c\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043f\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f; \u043b\u0443\u0433\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445, \u0441 \u0441\u0443\u0445\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043b\u0443\u0433\u0430\u0445; \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\u0445, \u0441 \u0441\u0443\u0445\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n
\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0438\u0437 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430 Nature Communications Hammond, W.M., Williams, A.P., Abatzoglou, J.T. et al. Global field observations of tree die-off reveal hotter-drought fingerprint for Earth\u2019s forests<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0411\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0435\u043a\u0435\u0440\u0430 (\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2). \u041e\u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b, \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u043c\u043e\u0440\u044f \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u043e\u0433\u0430\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2. \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0435 Nature Communications <\/a><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0431\u0438\u043e\u043c\u0435 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 R. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0431\u0438\u043b\u0441\u044f \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435.<\/p>\n
\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 plotbiomes \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 R<\/h3>\n
\u041d\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043b\u0443\u043a\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Python. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u0433\u0443\u0433\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b \u0432 R \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a plotbiomes \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430\uff1a<\/p>\n
library(plotbiomes) whittaker_base_plot()<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3. \u0414\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430… \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e )))<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 ggplot, \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e ggplot\uff1a<\/p>\n
library(plotbiomes) library(ggplot2)  plot_1 <- ggplot() +   # add biome polygons   geom_polygon(data = Whittaker_biomes,                aes(x    = temp_c,                    y    = precp_cm,                    fill = biome),                # adjust polygon borders                colour = \"gray98\",                size   = 1) +   theme_bw() plot_1<\/code><\/pre>\n
Whittaker_biomes — \u044d\u0442\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\uff1a<\/p>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 4. \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u043e\u043c\u0430 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442 Whittaker_biomes\uff0c<\/p>\n
Ricklefs_colors — \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u043c plotbiomes. \u042d\u0442\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 Ricklefs, R. E. (2008). <\/em>The economy of nature. W. H. Freeman and Company. (Chapter 5, Biological Communities, The biome concept)\uff1a<\/p>\n
Ricklefs_colors plot_2 <- plot_1 +   # fill the polygons with predefined colors   scale_fill_manual(name   = \"Whittaker biomes\",                     breaks = names(Ricklefs_colors),                     labels = names(Ricklefs_colors),                     values = Ricklefs_colors) plot_2<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 5<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 ggplot \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\uff1a<\/p>\n
whittaker_base_plot() + theme_bw()<\/code><\/pre>\n
\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 RColorBrewer. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0430\u043b\u0438\u0442\u0440\u0443:<\/p>\n
library(RColorBrewer)  # the main rule - create 9 colors for the 9 biomes  # failed trial with RColorBrewer :) my_palette_1 <- rev(brewer.pal(n = 9, name = \"BrBG\")) whittaker_base_plot(color_palette = my_palette_1)  # this seems a better approach - interpolate 9 colors from given main 3   my_palette_2 <- colorRampPalette(colors = c(\"#F5F5F5\",  \"#01665E\", \"#8C510A\"))(9) whittaker_base_plot(color_palette = my_palette_2)<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 6<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u043a\u0430\u043f\u0441\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e whittaker_base_plot(), \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e ggplot\uff1a<\/p>\n
names(my_palette_2) <- names(Ricklefs_colors)  ggplot() +   # add biome polygons   geom_polygon(data = Whittaker_biomes,                aes(x    = temp_c,                    y    = precp_cm,                    fill = biome),                # adjust polygon border                colour = \"gray98\",                size   = 1) +   # fill the polygons with desired colors   scale_fill_manual(name   = \"Whittaker biomes\",                     breaks = names(Ricklefs_colors),                     labels = names(Ricklefs_colors),                     values = my_palette_2)<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 7<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430<\/h3>\n
\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 (\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 8)<\/p>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 8<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 WorldClim.<\/p>\n
library(raster) library(maptools)  path <- system.file(\"extdata\", \"temp_pp.tif\", package = \"plotbiomes\") temp_pp <- raster::stack(path) names(temp_pp) <- c(\"temperature\", \"precipitation\")  data(wrld_simpl) # load world polygons from maptools  wrld_simpl <- wrld_simpl[wrld_simpl$NAME != \"Antarctica\", ]  set.seed(66) # random number generator points <- sp::spsample(x = wrld_simpl, n = 50, type = \"random\")  extractions <- raster::extract(temp_pp, points, df = TRUE)  extractions$temperature <- extractions$temperature\/10  extractions$precipitation <- extractions$precipitation\/10 extractions$Elevation <- runif(10) * 100<\/code><\/pre>\n
plot(temp_pp[[1]]\/10); points(points) plot(temp_pp[[2]]); points(points)<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 9. \u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 9. \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u043e \u0426\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044e<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 10. \u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 9. \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u043d\u043a\u0430\u043f\u0441\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 whittaker_base_plot\uff1a<\/p>\n
whittaker_base_plot() +   # add the temperature - precipitation data points   geom_point(data = extractions,               aes(x = temperature,                   y = precipitation),               size   = 3,              shape  = 21,              colour = \"gray95\",               fill   = \"black\",              stroke = 1,              alpha  = 0.5) +   theme_bw()<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 11<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.<\/p>\n
\u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u0432\u043e\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c \u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043b\u043e\u043f\u043e\u0442\u043d\u044b\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0431\u0438\u043e\u043c\u043e\u0432, \u0430 ggplot2 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431.<\/p>\n
\u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 geom_point (6.4.1 Specify Values \u0432 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 ggplot2). \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438.<\/p>\n
plot_3 <- whittaker_base_plot() +   geom_point(data = extractions,              aes(x = temperature,                  y = precipitation),              shape  = 21,              stroke = 1, # acts as the thickness of the boundary line              colour = \"gray95\", # acts as the color of the boundary line              size   = 3.5) +   geom_point(data = extractions,              aes(x = temperature,                  y = precipitation,                  color = Elevation),              shape = 16,              size  = 3,              alpha = 0.5) +  scale_color_viridis_c() plot_3 + theme_bw()<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 12<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 ggplot, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b\uff1a<\/p>\n
my_plot <- plot_3 +   # Optional - Overwrite axis ranges (the scale warning is expected):   # - set range on OY axes and adjust the distance (gap) from OX axes   scale_y_continuous(name = 'Precipitation (cm)',                      limits = c(min = -5, max = ceiling(max(460, extractions$precipitation)\/10)*10) ,                      expand = c(0, 0)) +   # - set range on OX axes and adjust the distance (gap) from OY axes   scale_x_continuous(name = expression(\"Temperature \" ( degree*C)),                      limits = c(min = floor(min(-20, extractions$temperature)\/5)*5, max = 30.5),                      expand = c(0, 0)) +   coord_fixed(ratio = 1\/10) + # aspect ratio, expressed as y \/ x   theme_bw() +   theme(     legend.justification = c(0, 1), # pick the upper left corner of the legend box and     legend.position = c(0, 1), # adjust the position of the corner as relative to axis     legend.background = element_rect(fill = NA), # transparent legend background     legend.box = \"horizontal\", # horizontal arrangement of multiple legends     legend.spacing.x = unit(0.5, units = \"cm\"), # horizontal spacing between legends     panel.grid = element_blank() # eliminate grids   )   my_plot<\/code><\/pre>\n
\n
\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 13<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u043e\u043c\u043e\u0432 \u0423\u0438\u0442\u0442\u0430\u043a\u0435\u0440\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-352055","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/352055","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=352055"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/352055\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=352055"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=352055"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=352055"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}