Vegetation of lakes shallowing band: ecological and biological groupings (South Urals)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In conditions of climate change and increasing anthropogenic pressure, aquatic ecosystems are undergoing transformation. This is reflected in the structure of their biocoenoses, including the vegetation of coastal ecotones. Ecology-biological groupings were identified: elementary synusiae, established on the basis of the dominance index, taking into account the indicators of above-ground phytomass and occurrence of species, and groups of elementary synusiae (unions), combining elementary synusiae of one or similar biomorphs. The ecological conditions of habitats were assessed by phytoindication scales of D.N. Tsyganov. The most widespread union on the shallowing band is the union of herbaceous monocarpics, which is formed by Persicaria lapathifolia (L.) S.F. Gray, Conyza canadensis (L.) Cronq., Potentilla norvegica L., P. supina L. The second union of herbaceous polycarpics is formed by Stellaria bungeana Fenzl. The dominant species are explerents that realize their life strategies by different methods of reproduction. Effective seed propagation and ecological plasticity of species that form a union of herbaceous monocarpics give them advantage in habitat expantion over the union of herbaceous polycarpics, which reproduces mainly vegetatively. The study of the ecological and biological structure allows to assess the contribution of individual species to the productivity of coastal communities, as well as to predict their participation in the formation of the trophic status of the waterbody.

About the authors

Nataliya Alexandrovna Isakova

South Urals Research Center of Mineralogy and Geoecology of Urals Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: isakova_70@mail.ru

candidate of biological sciences, junior researcher of Biological Department; Ilmeny State Reserve

Russian Federation, Miass, Chelyabinsk Region

Elena Ivanovna Veisberg

South Urals Research Center of Mineralogy and Geoecology of Urals Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: veisberg@mineralogy.ru

candidate of biological sciences, junior researcher of Biological Department; Ilmeny State Reserve

Russian Federation, Miass, Chelyabinsk Region

References

  1. Экология озера Большое Миассово / под ред. А.Г. Рогозина, В.А. Ткачева. Миасс: ИГЗ УрО РАН, 2000. 318 с.
  2. Casanova M.T., Brock M.A. How do depth, duration and frequency of flooding influence the establishment of wetland plant communities? // Plant Ecology. 2000. Vol. 147, № 2. P. 237–250.
  3. Coops H., Beklioglu M., Crisman T.L. The role of water-level fluctuations in shallow lake ecosystems – workshop conclusions // Hydrobiologia. 2003. Vol. 506–509, iss. 1–3. P. 23–27. doi: 10.1023/b:hydr.0000008595.14393.77.
  4. van der Valk A.G., Volin J.C., Wetzel P.R. Predicted changes in interannual water-level fluctuations due to climate change and its implications for the vegetation of the Florida Everglades // Environmental Management. 2015. Vol. 55, № 4. P. 799–806. doi: 10.1007/s00267-014-0434-4.
  5. Van Geest G.J., Wolters H., Roozen F.C.J.M., Coops H., Roijackers R., Buijse A.D., Scheffer M. Water-level fluctuations affect macrophyte richness in floodplain lakes // Hydrobiologia. 2005. Vol. 539, № 1. P. 239–248.
  6. Моисеенко Т.И., Гашкина Н.А., Хорошавин В.Ю. Прогноз влияния возможного потепления климата на химический состав вод суши // Доклады Академии наук. 2011. Т. 441, № 5. С. 666–669.
  7. Вейсберг Е.И. Разнообразие водной растительности системы озер Большое Миассово – Малое Миассово (Южный Урал) // Turczaninovia. 2014. Т. 17, № 4. С. 84–96.
  8. Вейсберг Е.И., Исакова Н.А. Реакция макрофитов на периодические изменения уровня воды (озеро Большое Миассово, Южный Урал) // Биология внутренних вод. 2022. № 2. С. 1–6. doi: 10.31857/s0320965222020176.
  9. Вейсберг Е.И. Видовой состав растительных группировок полосы обмеления в предгорном озере Большое Миассово (Южный Урал) // Биология внутренних вод. 2017. № 3. С. 35–45. doi: 10.7868/s0320965217030056.
  10. Баканов А.И. Количественная оценка доминирования в экологических сообществах // Количественные методы экологии и гидробиологии. Тольятти, 2005. С. 37–67.
  11. Серебряков И.Г. Экологическая морфология растений. М.: Советская наука, 1962. 378 с.
  12. Куликов П.В. Конспект флоры Челябинской области. Екатеринбург–Миасс: Геотур, 2005. 537 с.
  13. Корчагин А.А. Экологическое строение растительных сообществ. Учение о синузиях // Полевая геоботаника. Т. 5. Строение растительных сообществ. Л.: Наука, 1976. С. 132–198.
  14. Исакова Н.А. Видовое и синузиальное разнообразие листостебельных мхов восточного склона Ильменских гор. Миасс–Екатеринбург, 2009. 128 с.
  15. Berg Ch., Jörg E., Carsten H., Jürgen D. The whole and its parts: why and how to disentangle plant communities and synusiae in vegetation classification // Applied Vegetation Science. 2019. Vol. 23, № 1. P. 127–135. doi: 10.1111/avsc.12461.
  16. Gillet F., Julve P. The integrated synusial approach to vegetation classification and analysis // Phytocoenologia. 2018. Vol. 48, № 2. P. 141–152. doi: 10.1127/phyto/2017/0164.
  17. Guarino R., Guccione M., Gillet F. Plant communities, synusiae and the arithmetic of a sustainable classification // Vegetation Classification and Survey. 2022. № 3. P. 7–13. doi: 10.3897/vcs.60951.
  18. Липпмаа Т. О синузиях // Советская ботаника. 1946. Т. 14, № 3. С. 139–145.
  19. Трасс Х.Х. Ценоэлементы в растительных сообществах // Теоретические проблемы фитоценологии и биогеоценологии // Труды МОИП. 1970. Т. 38. С. 184–193.
  20. Цыганов Д.Н. Экологические шкалы растений [Электронный ресурс] // Ценофонд лесов Европейской России. http://cepl.rssi.ru/bio/flora.
  21. Горновский К.В. Водная растительность озер Большое Миассово и Большой Таткуль // Флора и лесная растительность Ильменского государственного заповедника им. В.И. Ленина: тр. Ильменского гос. заповедника. Вып. VIII. Свердловск, 1961. С. 57–84.
  22. Абрамова Л.М., Рогожникова Д.Р. К биологии инвазионного вида Conyza сanadensis (L.) Cronq. в Республике Башкортостан // Вестник Бурятского государственного университета. 2018. Вып. 3. С. 3–9. DOI: 18101/2587-7143-2018-3-3-9.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1 – Ecological structure of the flora of the sandy-rocky shallow strip of Lake B. Miassovo

Download (102KB)
Indexing metadata
3. Figure 2 – Dendrogram of similarity of vegetation survey plots of the sandy-rocky shallow strip of Lake B. Miassovo, Morisita index (Im, UPGMA)

Download (291KB)
Indexing metadata
4. Figure 3 – Spatial distribution of plant groups of the sandy-rocky shallow strip of Lake B. Miassovo along the moisture gradient. Soil types: a – sandy, b – sandy-rocky, c – rocky

Download (208KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Isakova N.A., Veisberg E.I.

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».