Статистический анализа многолетней динамики численности рыжей полевки (Clethrionomys glareolus Schreber, Rodentia, Cricetidae) на северо-западной периферии ареала

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Проанализирована многолетняя (1965–2018) динамика численности рыжей полевки в Карельском Приладожье. Методика заключалась в применении автокорреляционного и спектрального (гармонического) анализов с поправками на влияние внешней среды и использованием функции последования, которая удовлетворительно описывает многолетние изменения численности вида (коэффициент детерминации R2 = 0.4). Показано, что внутрипопуляционное сдерживание роста популяции начинается с уровня 2.2 экз./ 100 ловушко-суток. Анализы усредненных данных за май–сентябрь и по периоду максимальной численности (август) показали сходные результаты. Корреляционный анализ выявил периодичность временных рядов лишь по данным отловов канавками (4–6 лет), а гармонический анализ – с интервалом 6–9 лет. В условиях Карелии, как и на большей части ареала вида, цикличность проявляется относительно слабо.

Об авторах

Э. В. Ивантер

Карельский научный центр РАН; Петрозаводский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ivanter@petrsu.ru
Россия, Петрозаводск, 185035; Петрозаводск, 185910

Список литературы

  1. Базыкин А. Д., 1969. Модели динамики численности и проблема сосуществования близких видов животных // Журнал общей биологии. Т. 30. № 3. С. 259– 318.
  2. Базыкин А. Д., 1985. Математическое моделирование и анализ популяционных механизмов взаимодействия животных. М.: Наука. 453 с.
  3. Балакирев А. Е., Окулова Н. М., Ивантер Э. В., 2004. К анализу факторных воздействий на многолетнюю динамику численности обыкновенной бурозубки на севере и юге ареала // Поволжский экологический журнал. № 3. С. 111–122.
  4. Дженкинс Г., Ваттс Д., 1971. Спектральный анализ и его приложение. Вып. 1. М.: Мир. 317 с.
  5. Захаров В. М., Шефтель Б. И., Дмитриев С. Г., 2011. Изменение климата и популяционная динамика: возможные последствия (на примере мелких млекопитающих в Центральной Сибири // Успехи современной биологии. Т. 31. № 5. С. 435–442.
  6. Ивантер Э. В., 1975. Популяционная экология мелких млекопитающих таежного Северо-Запада СССР. Л.: Наука. 247 с.
  7. Ивантер Э. В., 2018. Очерки популяционной экологии мелких млекопитающих на северной периферии ареала. М.: Товарищество научных изданий КМК. 770 с.
  8. Ивантер Э. В., Коросов А. В., Якимова А. Е., 2015. Эколого-статистический анализ многолетних изменений численности мелких млекопитающих на северном пределе ареала (Северо-Восточное Приладожье) // Экология. № 1. С. 57–63.
  9. Ивантер Э. В., Макаров А. М., Крюкова С. А., 2017. Опыт статистического анализа многолетних изменений численности обыкновенной бурозубки (Sorex araneus) на северной периферии ареала // Зоологический журнал. Т. 96. № 9. С. 1098–1105.
  10. Коросов А. В., 2002. Имитационное моделирование в среде MSExcel (на примерах из экологии). Петрозаводск: Изд. ПетрГу. 343 с.
  11. Орлов В. А., Саранча Д. А., Шелепова Т. В., 1986. Математическая модель динамики численности популяции леммингов (Lemmus, Dicrostomys) и ее использование для описания популяций Восточного Таймыра // Экология. № 2. С. 43–51.
  12. Пузаченко Ю. Г., 2004. Математические методы экологических и географических исследований. М.: Академия. 411 с.
  13. Рикер У. Е., 1979. Методы оценки и моделирования биологических показателей. М.: Пищепромиздат. 123 с.
  14. Саранча Д. А., 1991. Экологические принципы // Биомоделирование. М.: ВЦ РАН. С. 156–176.
  15. Саранча Д.А,. 1995. Биомоделирование. Материалы по количественной экологии. Математическое моделирование и биофизические аспекты. М.: ВЦ РАН. 139 с.
  16. Саранча Д. А., 1997. Количественные методы в экологии. Биофизические аспекты и математическое моделирование. М.: МФТИ. 283 с.
  17. Саранча Д. А., 2004. Математические модели экосистем. Неавтономные математические модели экологических систем. М.: Наука. 413 с.
  18. Фрисман Е. Я., 1991. Математическое моделирование и анализ механизмов популяционной динамики промысловых животных. Владивосток. 425 с.
  19. Hanski I., Hentonen H., Korpimäki E. et al., 2001. Small-rodent dynamics and predation // Ecology. V. 82. P. 1505–1520.
  20. Hansson L., 1989. Dynamics and trophic interaction of small rodents landscape or regional effects on spatial variation? // Oecologia. V. 130. P. 259–266.
  21. Hansson L., Henttonen H., 1989. Rodents, predation and wildlife cycles // Finnish Game Res. V. 46. P. 26–33.
  22. Hentonen H., Tast J., Viitala J., Kaikusalo A., 1988. Ecology of cyclic rodents in northern Binland // Memeoranda Soc. Fauna a. Flora Fennica. V. 25. P. 61–77.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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