Features of the spatial and ontogenetic structure of the Stipa korshinskyi Roshev. (Poaceae) cenopopulation

Cover Page

Abstract


Mathematical methods of analysis of the spatial and ontogenetic structure of rare plant species cenopopulations allow us to reveal organization features of individual plant populations and phytocenoses as a whole. The authors study the features of the Stipa korshinskyi Roshev. (Poaceae) population structure in the Samara High Trans-Volga Region (Sernovodny Shihan, Sergievsky District, Samara Region). Spatial location and age conditions of individuals are determined according to traditional population-ontogenetic methods. The characteristics of the distribution of individuals of S. korshinskyi , taking into account their age, are determined using modern mathematical methods. With the help of the nuclear function, it was revealed that the density of the feather grass individuals in the described cenopopulation varied in the range of 1-3 individuals per 1 m². Analysis of S. korshinskyi individuals location intensity in coenopulation using the square method showed the presence of compacted and rarefied sections. The graphical interpretation of the Ripley function showed that in the studied cenopopulation the plants are randomly distributed. Using the distribution map of the dominant age states it was noted that the generative plants were closer to the periphery of the site. Graphic interpretation of Ripley’s cross-function showed that young and mature plants are placed randomly in cenopopulation. Apparently, on the whole, the random nature of the individuals distribution is characteristic of S. korshinskyi cenopopulations experiencing a significant anthropogenic load in the composition of the phytocenoses.

Full Text

Введение Важным аспектом биоэкологического мониторинга природных комплексов является изучение структурных и функциональных особенностей ценопопуляций представителей региональных флор, входящих в состав растительных сообществ как зонального, так и азонального характера. Анализ полученных результатов должен быть весьма разносторонним для выявления особенностей и закономерностей организации популяций модельных видов. Среди изучаемых представителей флоры степей юго-востока Европейской части России следует назвать ковыль Коржинского (Stipa korshinskyi Roshev., Poaceae) (рис. 1). На территории Самарской области вид произрастает вблизи западной границы ареала. Он включен в список охраняемых представителей Самарской области с природоохранным статусом 3 - редкий вид [1]. Находится под охраной и в других регионах - в Республике Татарстан [2] и Ульяновской области [3]. Материалы и методы исследования В Самарском Высоком Заволжье нами исследованы особенности размещения особей S. korshinskyi с учетом их возрастного состояния. Выявлены особенности организации ценопопуляции вида на Серноводном шихане (памятник природы регионального значения, расположенный в Сергиевском районе Самарской области) (рис. 2). Здесь S. korshinskyi является содоминантом в составе сообщества Artemisia salsoloides Willd. + Hedysarum grandiflorum Pall. - Stipa korshinskyi Roshev. Рисунок 1 - Ковыль Коржинского (Stipa korshinskyi Roshev., Poaceae) (фотография авторов) Рисунок 2 - Петрофитные степи на склонах Серноводного шихана (памятник природы регионального значения, Сергиевский район Самарской области) (фотография авторов) Освещенные в статье результаты дополняют серию публикаций авторов, в которых описаны особенности пространственно-онтогенетической структуры ценопопуляций редких видов растений флоры Самарской области [4]. Анализ пространственно-онтогенетической структуры ценопопуляций проведен на основе оригинальных данных, полученных в ходе изучения ценотических популяций традиционными методами [5-7]. Оценка пространственного расположения особей выполнена с использованием современных математических методов [8-10]. Осуществлены расчет К (r) функции Рипли [11; 12] и составление карт локальной плотности при помощи метода бегущего (скользящего) окна (moving window) [13], основанного на ядерных функциях kernel (kernel function) [14; 15]. Для удобства анализа полученный результат представлен графически в виде функции L(r) - r, где L(r)=√К(r)/π [16]. Анализ закономерностей пространственного расположения двух классов особей использована кросс-функция Рипли. Вычисления проведены в среде R (version 3.3.2) с помощью пакета SPATSTAT [17]. Для оценки значимости отклонений L(r) от LCSR(r) использован метод симуляций Монте-Карло [18]. Интенсивность расположения особей оценивалась методом квадратов [19; 20]. Результаты и их обсуждение С помощью ядерной функции выявлено, что плотность особей ковыля в описываемой ценопопуляции варьировала в пределах 1-3 особи на 1 м². Всего на стационарном участке было отмечено 25 особей. Практически половину составили генеративные растения (g1, g2, g3) - 13 особей. Прегенеративная группа особей была представлена только виргинильными растениями (v) - 12 особей (рис. 3). Анализ интенсивности расположения особей ковыля в ценопопуляции методом квадратов показал наличие уплотненных и разреженных участков. Согласно выполненным расчетам оптимальное количество квадратов, на которое разбивается исследуемая территория размером 25 м², составляет 16 шт. (сетка 4 × 4), с размером стороны 1,25 м [19; 20]. Более плотное размещение особей (2,6) было отмечено на двух участках. Разреженность характеризовалась значением интенсивности менее единицы, также выделялись участки с полным отсутствием данного вида (рис. 4). При оценке пространственного размещения всех особей ковыля на стационарном участке без выделения возрастных состояний использовалась функция Рипли [11; 12]. Графическая интерпретация функции показала, что в изученной ценопопуляции растения распределены случайным образом (рис. 5). Рисунок 3 - Карта-схема локальной плотности ЦП Stipa korshinskyi (чёрные символы - генеративные особи, серые символы - прегенеративные особи) Рисунок 4 - Оценка интенсивности расположения особей Stipa korshinskyi С помощью карты распределения доминирующих возрастных состояний было отмечено наличие тенденции в размещении особей S. korshinskyi разных возрастных групп [20]. Так, генеративные растения находились ближе к периферии (светлые участки на карте), темные участки соответствовали местам наиболее вероятной встречи прегенеративных особей (рис. 6). Также кросс-функция Рипли позволила выявить дополнительные особенности размещения особей прегенеративной и генеративной возрастных групп S. korshinskyi. Графическая интерпретация показала, что молодые и зрелые растения в ценопопуляции размещаются случайным образом, расположение их по отношению друг к другу также носит случайный характер (рис. 7). Рисунок 5 - Поведение функции Рипли для особей S. korshinskyi (без учета возрастных состояний) Рисунок 6 - Карта распределения возрастных состояний в ЦП S. korshinskyi (черные кружки - генеративные особи, черные квадраты - прегенеративные особи) Рисунок 7 - Типы поведения кросс-функции Рипли в ЦП (А - прегенеративные особи, Б - генеративные особи, В - взаимное размещение генеративных и прегенеративных особей Выводы Выявлено, что на численность и пространственный узор ЦП редких видов растений на территории памятника природы регионального значения «Серноводный шихан», в том числе у S. korshinskyi, в значительной мере влияет антропогенная нагрузка. Катастрофическим фактором, влияние которого на почвенно-растительный покров памятника природы отмечается ежегодно, следует назвать пирогенный. Кроме того, природный комплекс испытывает рекреационную (замусоривание, вытаптывание, развитие дорожной и тропиночной сети) и пасквальную нагрузку, что отмечалось и ранее [21-23]. Постоянное воздействие на растительные комплексы при выпасе и палах в значительной мере обусловливают случайный характер расположения особей S. korshinskyi и других видов растений.

About the authors

Tatyana Evgenievna Zenkina

Volgogradnefteproekt; Volgograd State University


candidate of biological sciences, head of Ecology Department; senior lecturer of Biology Department

Valentina Nikolaevna Ilina

Samara State University of Social Sciences and Education


candidate of biological sciences, associate professor of Chair of Biology, Ecology and Methods of Teaching

References

  1. Красная книга Самарской области. Т. I. Редкие виды растений и грибов / под ред. С.А. Сенатора, С.В. Саксонова. Самара, 2017. 384 с.
  2. Красная книга Республики Татарстан (животные, растения, грибы). Казань: Изд-во «Идел-Пресс», 2016. 760 с.
  3. Красная книга Ульяновской области / под науч. ред. Е.А. Артемьевой, А.В. Масленникова, М.В. Корепова. М.: Изд-во «Буки Веди», 2015. 550 с.
  4. Зенкина Т.Е., Ильина В.Н. Характеристика структуры ценопопуляций копеечника крупноцветкового (Hedysarum grandiflorum Pall., Fabaceae) с использованием методов пространственной статистики // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2019. Т. 28, № 1. С. 56-63.
  5. Работнов Т.А. Жизненный цикл многолетних травянистых растений в луговых ценозах // Труды БИН АН СССР. Сер. 3. Геоботаника. М.: АН СССР, 1950. Вып. 6. С. 7-204.
  6. Уранов А.А. Возрастной спектр фитоценопопуляций как функция времени и энергетических волновых процессов // Биол. науки. 1975. № 2. С. 7-34.
  7. Жукова Л.А. Популяционная жизнь луговых растений. Йошкар-Ола: ЛАНАР, 1995. 224 с.
  8. Фардеева М.Б., Исламова Г.Р. К изучению пространственной структуры черники (Vaccinium myrtillus L.) // Окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований: труды всерос. конф. с междунар. уч. Казань, 2009. С. 307-312.
  9. Фардеева М.Б., Чижикова Н.А., Бирючевская Н.В., Рогова Т.В., Савельев А.А. Математические подходы к анализу пространственно-возрастной структуры популяций дерновинных видов трав // Экология. 2009. № 4. С. 249-257.
  10. Фардеева М.Б., Чижикова Н.А., Красильникова О.В. Многолетняя динамика онтогенетической и пространственной структуры ценопопуляций Cypripedium calceolus L. // Ученые записки Казанского гос. ун-та. Серия: Естеств. науки. 2010. Т. 152, кн. 3. С. 159-173.
  11. Ripley B.D. The second-order analysis of stationary point processes // Journal of Applied Probability. 1976. № 13. P. 255-266.
  12. Ripley B.D. Modelling spatial patterns // Journal of the Royal Statistical Society. Ser. B. 1977. № 39. P. 172-212.
  13. Bailey T.C., Gatrell A. Interactive spatial data analysis. Harlow, England: Longman Scientific & Technical, 1995. 413 p.
  14. Scott D.W. Multivariate density estimation. Theory, Practice and Visualization. New York: John Wiley & Sons Ltd, 1992. 384 p.
  15. Silverman B.W. Density estimation for statistics and data analysis. London: Chapman and Hall, 1986. 175 p.
  16. Besag J. Contribution to the discussion of Dr Ripley’s paper // Journal of the Royal Statistical Society. Ser. B. 1977. № 39. P. 193-195.
  17. Baddeley А., Turner R. Spatstat: an R packadge for analysing spatial point patterns // Journal of Statistical Software. 2005. Vol. 12 (6). P. 1-42.
  18. Besag J., Diggle P.J. Simple Monte Carlo tests for spatial pattern // Applied Statistics. 1977. № 26. P. 327-233.
  19. Савельев А.А., Мухарамова С.С., Чижикова Н.А., Пилюгин А.Г. Теория пространственных точечных процессов в задачах экологии и природопользования (с применением пакета R). Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2014. 146 с.
  20. Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ данных по биологии и экологии с использованием R. Тольятти: Кассандра, 2014. 314 с.
  21. Митрошенкова А.Е., Лысенко Т.М. Растительный покров Серноводского шихана // Бюллетень Самарская Лука. 2003. № 13. С. 294-310.
  22. Митрошенкова А.Е., Ильина В.Н., Ильина Н.С., Устинова А.А., Лысенко Т.М. Природный комплекс «Серноводский шихан»: современное состояние и охрана (Сергиевский район, Самарская область) // Структурно-функциональная организация и динамика растительного покрова: мат-лы всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием, посв. 100-летию со дня рождения д.б.н., проф. В.Е. Тимофеева. 1-3 февраля 2012 г., Самара. Самара: ПГСГА, 2012. С. 169-174.
  23. Саксонов С.В., Васюков В.М., Сенатор С.А., Иванова А.В., Раков Н.С., Горлов С.Е. Материалы к флоре Серноводского шихана и его окрестностей (Высокое Заволжье) // Фиторазнообразие Восточной Европы. 2013. Т. 7, № 2. С. 28-40.

Statistics

Views

Abstract - 55

PDF (Russian) - 9

Cited-By


PlumX

Dimensions

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Zenkina T.E., Ilina V.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies