Patterns in steppe meadow vegetation at the border of Forest-steppe and Steppe zones of the Southern Ural

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The patterns (mosaicity) in steppe meadow vegetation were characterized at the border of Forest-steppe and Steppe zones of the Southern Ural by hierarchical continuum concept theory for Troitskiy state natural complex preserve example. It has been established that the discordant natural region bring about mosaicity destruction – micro-patterns are fuzzy, parcels are not formed and coenotics (12,0 m) level is identified only. The steppe meadow vegetation is characterized by coenotic level continuum – coenotic patterns have almost identical dominant and co-dominant species composition, phytochorologic units form combination of four meadow grasses with middle and weak contagious spatial distribution and most species have random spatial distribution. But the steppe meadow biotopes are characterized by specifics of abiotic factors. The significant factors, influencing coenotic patterns and biotopes of steppe meadow, are soil calcium and nitrogen regime, soil aeration, moistening and its variability.

About the authors

Nazar N. Nazarenko

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Author for correspondence.
Email: nnazarenko@hotmail.com

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

Russian Federation, Chelyabinsk

Aleksandr V. Malaev

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: malaev2@mail.ru

candidate of geographical sciences, head of Geography and Geography Methodology Department

Russian Federation, Chelyabinsk

Alla V. Pirozhenkova

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: allapirozhenkova@mail.ru

student of Natural Sciences and Technologies Department

Russian Federation, Chelyabinsk

Natalya A. Bayda

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: bayda.natashenka@mail.ru

student of Natural Sciences and Technologies Department

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Миркин Б.М., Розенберг Г.С. Анализ мозаичности травянистых растительных сообществ. 1. Популяционный уровень // Биологические науки. 1976. № 12. С. 127–134.
  2. Миркин Б.М., Розенберг Г.С. Анализ мозаичности травянистых растительных сообществ. 2. Ценотический уровень // Биологические науки. 1977. № 2. С. 121–126.
  3. Ценопопуляции растений (развитие и взаимоотношения). М.: Наука, 1977. 213 с.
  4. Ценопопуляции растений (очерки популяционной биологии). М.: Наука, 1988. 181 с.
  5. Фардеева М.Б., Исламова Г.Р., Чижикова Н.А. Анализ пространственно-возрастной структуры растений на основе информационно-статистических подходов // Ученые записки Казанского государственного университета. Естественные науки. 2008. Т. 150, кн. 4. С. 226–240.
  6. O’Neil R.V., de Anders D.L., Waide J.B., Allen T.F.H. A hierarchical concept of ecosystems. Princeton: Princeton University Press, 1986. 153 p.
  7. Austin M.P., Smith T.M. A new model for the continuum concept // Vegetatio. 1989. Vol. 83, № 1–2. P. 35–47.
  8. Collins S.L., Glenn S.M. A hierarchical analysis of species' abundance patterns in grassland vegetation // American Naturalist. 1990. № 135 (5). P. 633–648.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. Василевич В.И. Статистические методы в геоботанике. Л.: Наука, 1969. 232 с.
  13. Pelissier R., Goreaud F. A practical approach to the study pf spatial structure in simple cases of heterogeneous vegetation // Journal of Vegetation Science. 2001. № 12. P. 99–108.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. Маслов А.А. Количественный анализ горизонтальной структуры лесных сообществ. М.: Наука, 1990. 160 с.
  18. 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.
  19. Горнов А.В. Особенности горизонтальной структуры внутрилесных лугов Нерусско-Деснянского полесья // Известия Самарского научного центра РАН. 2012. Т. 14, № 1 (5). С. 1219–1222.
  20. Гашек В.А., Захаров В.Д. Орнитофауна Троицкого заказника (Челябинская область) // Фауна Урала и Сибири. 2018. № 1. С. 163–183.
  21. Макарова Т.Н., Гизатуллин А.Н. 90 лет со времени образования Троицкого лесостепного заповедника // Биосферное хозяйство: теория и практика. 2018. № 2 (5). С. 55–64.
  22. Потапова Н.А., Назырова Р.И., Забелина Н.М., Исаева-Петрова Л.С., Коротков В.Н., Очагов Д.М. Сводный список особо охраняемых природных территорий Российской Федерации (справочник). Ч. II / отв. ред. Д.М. Очагов. М.: ВНИИприроды, 2006. 364 с.
  23. Антонова Л.А. Роль профессора А.Н. Пономарева в развитии ботанических исследований в Троицком лесостепном заповеднике (к 100-летию со дня рождения, 1906–2006 гг.) // Вестник Пермского университета. Сер. Биология. 2008. Вып. 9 (25). С. 111–114.
  24. Колесников Б.П. Растительность Челябинской области // Природа Челябинской области. Челябинск: Юж.-Урал. кн. изд-во, 1964. С. 135–158.
  25. Раменский Л.Г. Учет и описание растительности (на основе проективного метода) // Избранные работы – проблемы и методы изучения растительного покрова. Л.: Наука, 1971. С. 57–105.
  26. Смирнова О.В. Объем счетной единицы при изучении ценопопуляций растений различных биоморф // Ценопопуляции растений (основные понятия и структура). М.: Наука, 1976. С. 72–80.
  27. Смирнова О.В. Структура травяного покрова широколиственных лесов. М.: Наука, 1987. 208 с.
  28. Терентьев П.В. Применение метода итераций в количественном учете животных // Применение математических методов в биологи. Л.: ЛГУ, 1964. С. 105–110.
  29. Maslov A.A. Small-scale patterns of forest plants and environmental heterogeneity // Vegetatio. 1989. Vol. 84, is. 1. P. 1–7.
  30. Xiaobing Dai, van der Maarel E. Transect-based patch size frequency analysis // Journal of Vegetation Science. 1997. Vol. 8, is. 6. P. 865–872.
  31. Kershaw K.A. The Use of Cover and Frequency in the Detection of Pattern in Plant Communities // Ecology. 1957. Vol. 38, № 2. P. 291–299.
  32. 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.
  33. Didukh Ya.P. The ecological scales for the species of Ukrainian flora and their use in synphytoindication. Kyiv: Phytosociocentre, 2011. 176 p.
  34. Persson S. Ecological indicator values as an aid in the interpretation of ordination diagrams // Journal of Ecology. 1981. Vol. 69, № 1. P. 71–84.
  35. Legendre L., Legendre P. Numerical ecology. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1998. 853 p.
  36. McLachlan G.J. Discriminant analysis and statistical pattern recognition. Wiley-Interscience: Hoboken, 2004. 580 p.
  37. Назаренко Н.Н., Перлов Е.Д. Мозаичность степных экосистем Брединского государственного природного биологического заказника // Самарский научный вестник. 2018. Т. 7, № 4 (29). С. 85–93.

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 the vegetation of steppe meadows depending on the block size for the steppe ecosystems of the Troitsky reserve (along the ordinate - the contribution of the axis,%; on the abscissa - block size, m; 1, 2, 3 - numbers of the axes , vertical lines indicate mosaic levels). A and B - options for combining blocks in independent opposite directions

Download (25KB)
Indexing metadata
3. Figure 2 - Ordination of mosaics of steppe meadows (14 m) in the space of phyto-diversity indicators (A) and in the space of the NMS axes and phytoindicative scales (B). The graphs show the first two discriminant axes

Download (10KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2020 Nazarenko N.N., Malaev A.V., Pirozhenkova A.V., Bayda N.A.

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».