From uncertainty to an exact number: Developing a method to estimate the fitness of a clonal species with polyvariant ontogeny


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The task to estimate the fitness of a clonal plant with polyvariant ontogeny reduces to compiling a life cycle graph, constructing and calibrating the corresponding matrix model of the discrete-structured population, and calculating the dominant eigenvalue (λ1) of the model matrix. We demonstrate a solution to this task with a sample of the woodreed (Calamagrostis epigeios), a perennial long-rhizome grass propagating vegetatively, and data on the age-stage structure of its local population. A traditional technique of successive censuses fixing the age-stage status of all individuals (ramets) on a permanent sample plot (SP) provides for calculating the frequencies of ontogenetic transitions directly from the data, but leaves uncertain the status-specific reproduction rates as the recruit parents are unknown (“reproductive uncertainty”). Uncertainty in data was leading to that in the estimation and dictating a need to modify the method of field study. Thus, the description of above-ground parts of plants within SPs has been completed with the analyses of rhizome parent- daughter links revealed after digging the ramets out. However, the traditional fixed area of SPs (1 m2) forced cutting the links off along the perimeter, while those within the SP turned out quite entangled already in a 4-year-old colony. As a result, the reproductive uncertainties were not eliminated completely, and the next step in the method development has become to determine the contour of the entire woodreed colony and to carefully dig the colony out. Analyzing both the above- and below-ground spheres of the colony has enabled us to calculate uniquely all the elements of the model matrix, hence the value of λ1, while accounting for the actual area of the contour in the current and previous years amends the value of λ1 needed for comparison with the results of previous studies.

Об авторах

D. Logofet

Obukhov Institute of Atmospheric Physics; Institute of Forest Science

Автор, ответственный за переписку.
Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119017; Uspenskoe, 143030

N. Ulanova

Biological Department

Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119234

I. Belova

Obukhov Institute of Atmospheric Physics

Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119017

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

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».