Patterns in grassland vegetation of Bredinskiy state natural wildlife preserve

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The patterns (mosaicity) in grassland vegetation of Southern Ural for Bredinskiy state natural wildlife preserve example have been characterized by a hierarchical continuum concept theory. The multispecies patterns identification has been done by blocks and principal components methods and hierarchical patterns evaluation – by multivariate statistics (Cluster, Discriminant Analysis and Non-Metric Multidimensional Scaling) and biotopes phytoindication. It has been established that there are two patterns levels – parcels (6,0 m) and coenotics (11,0 m) in grassland vegetation. Thus, hierarchical continuum in steppe grassland vegetation of Southern Ural has been confirmed by multivariate statistics. Detected patterns have been classified and its phytochorologic unit has been identified. For patterns informative and dominant species have been also detected. It has been demonstrated that species dominance and its significance in patterns depend upon mosaicity levels. Some non-uniformly scaled ecological factors have been identified for patterns continuum. The principal significance for steppe grassland parcels matter coenotic and phytodiversity factors, for coenotics patterns forming matter abiotic factors too. For Bredinskiy state natural wildlife preserve principal abiotic factors steppe grassland patterns forming are (by decrease) soil calcium regime, soil nitrogen regime, soil acidity, soil mineralization and aeration.

About the authors

Nazar Nikolayevich Nazarenko

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: nnazarenko@hotmail.com

doctor of biological sciences, professor of Chemistry, Ecology and Chemistry Methodology Department

Russian Federation, Chelyabinsk

Yevgeny Dmitrievich Perlov

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Author for correspondence.
Email: jonp@mail.ru

student of Natural Sciences and Technologies Faculty

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Austin M.P., Smith T.M. A new model for the continuum concept // Vegetatio. 1989. Vol. 83, № 1-2. P. 35-47.
  2. Collins S.L., Glenn S.M., Roberts D.W. The hierarchical continuum concept // Journal of Vegetation Science. 1993. Vol. 4, is. 2. P. 149-156.
  3. O’Neil R.V., de Anders D.L., Waide J.B., Allen T.F.H. A hierarchical concept of ecosystems. Princeton, New Jersy: Princeton University Press, 1986. 153 p.
  4. Van der Maarel E. Pattern and process in plant community: fifty years after A.S. Watt // Journal of Vegetation Science. 1996. Vol. 7, is. 1. P. 19-28.
  5. Collins S.L., Glenn S.M., A hierarchical analysis of species abundance patterns in grassland vegetation // American Naturalist. 1990. № 135 (5). P. 633-648.
  6. Martinez K.A., Gibson D.J., Middleton B.A. Core-satellite species hypothesis and native versus exotic species in secondary succession // Plant Ecology. 2015. № 216 (3). P. 419-427.
  7. Заугольнова Л.Б. Иерархический подход к анализу лесной растительности малого речного бассейна (на примере Приокско-террасного заповедника) // Ботанический журнал. 1999. Т. 84, № 8. С. 42-56.
  8. Заугольнова Л.Б., Истомина И.И., Тихонова Е.В. Анализ растительного покрова лесной катены в антропогенном ландшафте (на примере бассейна р. Жилетовки, Подольский район Московской области) // Бюллетень МОИП. Отдел биологический. 2000. Т. 105, вып. 4. С. 42-52.
  9. Маслов А.А. Количественный анализ горизонтальной структуры лесных сообществ. М.: Наука, 1990. 160 с.
  10. Уланова Н.Г., Маслов А.А. Многомерный анализ горизонтальной структуры растительности вырубки // Ботанический журнал. 1989. Т. 74, № 9. С. 1316-1323.
  11. Рязанова Л.В. Конспект флоры степного юга Челябинской области. Челябинск: ЧГПУ, 2006. 445 с.
  12. Куликов П.В. Конспект флоры Челябинской области (сосудистые растения). Екатеринбург-Миасс: Геотур, 2005. 537 с.
  13. Маслов А.А. О совместном применении метода блоков и метода главных компонент для анализа мозаичности лесных сообществ. 1. Выделение осей // Бюллетень МОИП. Отд. Биологический. 1983. Т. 88, вып. 6. С. 73-79.
  14. Маслов А.А. О совместном применении метода блоков и метода главных компонент для анализа мозаичности лесных сообществ. 2. Идентификация осей экологическими факторами // Бюллетень МОИП. Отд. Биологический. 1985. Т. 90, вып. 4. С. 107-117.
  15. Xiaobing Dai, van der Maarel E. Transect-based patch size frequency analysis // Journal of Vegetation Science. 1997. Vol. 8, is. 6. P. 865-872.
  16. Смирнова О.В. Объем счетной единицы при изучении ценопопуляций растений различных биоморф // Ценопопуляции растений (Основные понятия и структура). М.: Наука, 1976. С. 72-80.
  17. Смирнова О.В. Структура травяного покрова широколиственных лесов. М.: Наука, 1987. 208 с.
  18. Анализ данных в экологии сообществ и ландшафтов / пер. с англ.; под ред. А.Н. Гельфана, Н.М. Новиковой, М.Б. Шадриной. М.: РАСХН, 1999. 306 с.
  19. Ханина Л.Г., Смирнов В.Э., Бобровский М.В. Новый метод анализа лесной растительности с использованием многомерной статистики (на примере заповедника Калужские засеки) // Бюллетень МОИП. Отд. биологический. 2002. Т. 107, вып. 1. С. 40-47.
  20. Legendre L., Legendre P. Numerical ecology. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1998. 853 p.
  21. McCune B., Grace J.B. Analysis of Ecological Communities. MjM SoftWare Design, 2002. 300 p.
  22. McLachlan G.J. Discriminant analysis and statistical pattern recognition. Wiley-Interscience: Hoboken, 2004. 580 p.
  23. Persson S. Ecological indicator values as an aid in the interpretation of ordination diagrams // Journal of Ecology. 1981. Vol. 69, № 1. P. 71-84.
  24. Didukh Ya.P. The ecological scales for the species of Ukrainian flora and their use in synphytoindication. Kiev: Phytosociocentre, 2011. 176 p.
  25. Маслов А.А. К оценке параметров экологических ниш лесных растений при помощи индикационных шкал // Перспективы теории фитоценологии. Тарту: Изд. АН ЭССР, 1988. С. 105-110.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1 - Contribution of the axes of the main components to the total variance of vegetation depending on the block size for the steppe ecosystems of the Bredinsky reserve (on the ordinate - the contribution of the axis,%, on the abscissa - block size, m; 1, 2, 3 - numbers of the axes)

Download (41KB)
Indexing metadata
3. Figure 2 - Ordination of microphytocenochors (6.0 m) in the space of phytodiversity indicators (Root1 and Root2 - discriminant functions)

Download (29KB)
Indexing metadata
4. Figure 3 - Ordination of mesophytocenochors (11.0 m) in the space of phytodiversity indicators (Root1 and Root2 - discriminant functions)

Download (25KB)
Indexing metadata
5. Figure 4 - Ordination of microphytocenochors (6.0 m) in the ecological-cenotic space (Root1 and Root2 - discriminant functions)

Download (31KB)
Indexing metadata
6. Figure 5 - Ordination of mesophytocenochors (11.0 m) in the ecological-cenotic space (Root1 and Root2 - discriminant functions)

Download (27KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2018 Nazarenko N.N., Perlov Y.D.

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

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».