Vegetation dormancy in the dynamics of alpine short-lived perennials: All in good time

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The local population structures of two short-lived perennial species, Androsace albana and Eritrichium caucasicum, classified by ontogenetic stages were observed annually for 15 years (2009–2023) at permanent sites in the alpine belt of the North-West Caucasus. The uniquely long series of these data made it possible to discover the effects of vegetation dormancy in the life cycle of a short-lived species, which was fundamentally impossible with short series of about three to five years. Data of the “identified individuals” (A. albana) and “identified individuals from unknown parents” (E. caucasicum) types enable us to calibrate the corresponding matrix models of discrete-structured population dynamics and obtain the so-called annual population projection matrices (PPMs). The analysis of PPMs by mathematical means yields various quantitative characteristics of the monitored object, in particular, the viability measure of the local population. However, the revealed effects of vegetation dormancy make changes to the data series and raise the issue to revise the previous models and ensued characteristics. We show that including an additional state of death or vegetation dormancy into the life cycle, which is quite a logical move from the model’s viewpoint, does not make any sense in the task of assessing the population viability. When adjusted to fit the revised data, the calibration procedure, does naturally increase the previous estimates of the viability measure, thereby confirming an important role the vegetation dormancy plays as a mechanism to adapt the plant for stressful environment.

Palavras-chave

-

Sobre autores

D. Logofet

Institute of Atmospheric Physics, RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: danilal@postman.ru

Laboratory of Mathematical Ecology

Rússia, Pyzhevsky Lane, 3, Moscow, 119017

E. Kazantseva

Institute of Atmospheric Physics, RAS

Email: danilal@postman.ru

Laboratory of Mathematical Ecology

Rússia, Pyzhevsky Lane, 3, Moscow, 119017

I. Belova

Institute of Atmospheric Physics, RAS

Email: danilal@postman.ru

Laboratory of Mathematical Ecology

Rússia, Pyzhevsky Lane, 3, Moscow, 119017

N. Ulanоva

Lomonosov Moscow State University

Email: nulanova@mail.ru

Biological Faculty, Department of Plant Ecology and Geography

Rússia, Lenin Hills, Moscow, 119234

Yu. Sofronov

Institute of Atmospheric Physics, RAS; Lomonosov Moscow State University

Email: danilal@postman.ru

Laboratory of Mathematical Ecology; Soil Science Faculty, Department of General Agriculture and Agroecology

Rússia, Pyzhevsky Lane, 3, Moscow, 119017; Lenin Hills, Moscow, 119234

Bibliografia

  1. Ахметжанова А.А., Онипченко В.Г., Семенова Е.В., Елумеева Т.Г., Герасимова М.А., 2009. Атлас сосудистых растений альпийского стационара Тебердинского заповедника. М.: б.и. 117 с.
  2. Батчаева О.М., 2005. Восстановительная динамика и горизонтальная структура альпийских фитоценозов Северо-Западного Кавказа (на примере Тебердинского заповедника). Автореф. дис. … канд. биол. наук. Ставрополь: Ставропольский гос. ун-т. 23 с.
  3. Вахрамеева М.Г., Варлыгина Т.И., Татаренко И.В., 2014. Орхидные России (биология, экология и охрана). М.: Т-во науч. изд. КМК. 437 с.
  4. Гроссгейм А.А., 1967. Флора Кавказа. Т. VII. Л.: Наука. 894 с.
  5. Ермакова И.М., 1989. Поведение вида в широком диапазоне условий (на примере овсяницы луговой) // Бюл. МОИП. Отд. биол. Т. 94. Вып. 2. С. 113–123.
  6. Ермакова И.М., 1994. Поведение кровохлебки лекарственной на лугу и в посеве // Бюл. МОИП. Отд. биол. Т. 99. Вып. 1. С. 67–79.
  7. Жмылев П.Ю., Татаренко И.В., Вахрамеева М.Г., Воронина Е.Ю., Лазарева Г.А., Прохоров В.П., 2018. “Спящие красавицы”: краткий обзор разнообразия продленного покоя у растений // Бюл. МОИП. Отд. биол. Т. 123. Вып. 3. С. 41–53.
  8. Жукова Л.А., 1995. Популяционная жизнь луговых растений. Йошкар-Ола: РИИК “Ланар”. 224 с.
  9. Зернов А.С., 2006. Флора Северо-Западного Кавказа. М.: Т-во науч. изд. КМК. 664 с.
  10. Зернов А.С., 2015. Определитель сосудистых растений Карачаево-Черкесской Республики. М.: Т-во науч. изд. КМК. 454 с.
  11. Казанцева Е.С., 2016. Популяционная динамика и семенная продуктивность малолетних альпийских растений Северо-Западного Кавказа. Дис. … канд. биол. наук. М.: МГУ. 165 с. https://cloud.mail.ru/public/RYaw/Cga3fYBjt
  12. Красная книга Краснодарского края (Растения и грибы), 2007. Изд. 2-е / Отв. ред. Литвинская С.А. Краснодар: ООО “Дизайн Бюро № 1”. 640 с.
  13. Красная книга Республики Адыгея: Редкие и находящиеся под угрозой исчезновения объекты животного и растительного мира: в 2 ч., 2012. Изд. 2-е / Управление по охране окружающей среды, природным ресурсам и чрезвычайным ситуациям РА; отв. ред. Замотайлов А.С.; глав. ред. разд. “Растения” и “Грибы” Сиротюк Э.А. (Куваева); научн. ред. Ч. 1: Сиротюк Э.А. (Куваева), Акатова Т.В., Липка О.Н. Майкоп: Качество, 2012. Ч. 1: Растения и грибы. 340 с.
  14. Логофет Д.О., Белова И.Н., Казанцева Е.С., Онипченко В.Г., 2016. Ценопопуляция незабудочника кавказского (Eritrichium caucasicum) как объект математического моделирования. I. Граф жизненного цикла и неавтономная матричная модель // Журн. общ. биологии. Т. 77. № 2. С. 106–121.
  15. Логофет Д.О., Голубятников Л.Л., Казанцева Е.С., Уланова Н.Г., Полошевец Т.В., Текеев Д.К., 2024. Многолетний мониторинг структуры популяции: альпийские малолетники на грани стабильности // Журн. общ. биологии. Т. 85. № 3. С. 187–206.
  16. Логофет Д.О., Казанцева Е.С., Белова И.Н., Онипченко В.Г., 2017. Сколько лет живет альпийский малолетник? Модельный подход // Журн. общ. биологии. Т. 78. № 5. С. 63–80.
  17. Логофет Д.О., Казанцева Е.С., Белова И.Н., Онипченко В.Г., 2019. Неутешительный прогноз выживания ценопопуляции Androsace albana в случайно меняющейся среде // Журн. общ. биологии. Т. 80. № 3. С. 200–213.
  18. Логофет Д.О., Казанцева Е.С., Белова И.Н., Уланова Н.Г., Хомутовский М.И., Текеев Д.К., 2023. Тринадцать лет мониторинга ценопопуляции Eritrichium caucasicum: стохастическая скорость роста в условиях репродуктивной неопределенности // Журн. общ. биологии. Т. 84. № 2. С. 114–126.
  19. Логофет Д.О., Уланова Н.Г., 2021. От мониторинга популяции к математической модели: Новая парадигма популяционного исследования // Журн. общ. биологии. Т. 82. № 4. С. 243–269. https://doi.org/10.31857/S0044459621040035
  20. Логофет Д.О., Уланова Н.Г., 2024. Матричные модели биологических популяций: практический курс. Уч. Пособие. M.: МАКС Пресс. 148 с. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68612581
  21. Попов М.Г., 1953. Сем. Boraginaceae // Флора СССР / Под ред. Шишкина Б.К. Т. 19. М.; Л.: Изд-во АН СССР. 752 с.
  22. Работнов Т.А., 1950. Жизненный цикл многолетних травянистых растений в луговых ценозах / Тр. БИН АН СССР. Сер. 3. Геоботаника. М.; Л.: Наука. 204 с.
  23. Работнов Т.А., 1974. Луговедение. М.: Изд-во Моск. ун-та. 384 с.
  24. Уланова Н.Г., 1995. Вейник тростниковидный // Биологическая флора Московской области. Вып. 11. М.: Аргус. С. 72–90.
  25. Цепкова Н.Л., 1987. К синтаксономии пастбищных сообществ высокогорных лугов Центрального Кавказа // Тр. Высокогорного геофиз. ин-та. № 68. С. 82–96.
  26. Шишкин Б.К., Бобров Е.Г., 1952. Род Androsace // Флора СССР / Под ред. Шишкина Б.К., Боброва Е.Г. Т. 18. М.; Л.: АН СССР. С. 221–243.
  27. Шхагапсоев С.Х., 1999. Морфоструктура подземных органов растений первичнообнаженных склонов Кабардино-Балкарии. Нальчик: Кабардино-Балкарский гос. ун-т им. Х.М. Бербекова. 72 с.
  28. Boeken B., 1991. Above-ground emergence in the desert tulip Tulipa systola Stapf. in the Negev desert of Israel // Funct. Ecol. V. 5. P. 705–712.
  29. Caswell H., 2001. Matrix Population Models: Construction, Analysis, and Interpretation. 2nd ed. Sunderland: Sinauer. 722 p.
  30. DePrenger-Levin M.E., Neale J.M.R., Grant T.A., Dawson C., Baytok Y.E., 2013. Life history and demography of Astragalus microcymbus Barneby (Fabaceae) // Nat. Areas J. V. 33. P. 264–275.
  31. Gremer J.R., 2010. Causes and consequences of prolonged dormancy: Why stay belowground? PhD Diss. Missoula: Univ. of Montana. 142 p.
  32. Gremer J.R., Crone E.E., Lesica P., 2012. Are dormant plants hedging their bets? Demographic consequences of prolonged dormancy in variable environments // Am. Nat. V. 179. P. 315–327. http://dx.doi.org/10.5061/dryad.nh1r171j
  33. Gremer J.R., Sala A., Crone E.E., 2010. Disappearing plants: Why they hide and how they return // Ecology. V. 91. P. 3407–3413. http://dx.doi.org/10.1890/09-1864.1
  34. Horn R.A., Johnson C.R., 1990. Matrix Analysis. Cambridge: Cambridge Univ. Press. 561 p.
  35. Jacquemyn H., Brys R., Jongejans E., 2010. Size-dependent flowering and costs of reproduction affect population dynamics in a tuberous perennial woodland orchid // J. Ecol. V. 98. P. 1204–1215.
  36. Jäkäläniemi A., Crone E.E., Närhi P., Tuomi J., 2012. Orchids do not pay costs at emergence for prolonged dormancy // Ecology. V. 92. P. 1538–1543. http://dx.doi.org/10.2307/23035106
  37. Jersáková J., Traxmandlová I., Ipser Z., Kropf M., Pellegrino G., et al., 2015. Biological flora of Central Europe: Dactylorhiza sambucina (L.) Soó // Perspect. Plant Ecol. Evol. Syst. V. 17. P. 318–329. http://dx.doi.org/10.1016/j.ppees.2015.04.002
  38. Logofet D.O., 2018. Averaging the population projection matrices: heuristics against uncertainty and nonexistence // Ecol. Complex. V. 33. № 1. P. 66–74.
  39. Logofet D.O., 2023. Pattern-multiplicative average of nonnegative matrices revisited: Eigenvalue approximation is the best of versatile optimization tools // Mathematics. V. 11. Art. 3237. https://doi.org/10.3390/math11143237
  40. Logofet D.O., Golubyatnikov L.L., Kazantseva E.S., Belova I.N., Ulanоva N.G., 2023. Thirteen years of monitoring an alpine short-lived perennial: Novel methods disprove the former assessment of population viability // Ecol. Model. V. 477. Art. 110208.
  41. Logofet D.O., Kazantseva E.S., Onipchenko V.G., 2020. Seed bank as a persistent problem in matrix population models: From uncertainty to certain bounds // Ecol. Model. V. 438. Art. 109284. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2020.109284
  42. Morrow P.A., Olfelt J.P., 2003. Phoenix clones: Recovery after long-term defoliation-induced dormancy // Ecol. Lett. V. 6. P. 119–125.
  43. Pfeifer M., Wiegand K., Heinrich W., Jetschke G., 2006. Longterm demographic fluctuations in an orchid species driven by weather: implications for conservation planning // J. Appl. Ecol. V. 43. P. 313–324.
  44. Protasov V.Yu., Zaitseva T.I., Logofet D.O., 2022. Pattern-multiplicative average of nonnegative matrices: When a constrained minimization problem requires versatile optimization tools // Mathematics. V. 10. Art. 4417. https://doi.org/10.3390/math10234417
  45. Rabotnov T.A., 1969. On coenopopulations of perennial herbaceous plants in natural coenoses // Vegetatio. V. 19. P. 87–95.
  46. Reintal M., Tali K., Haldna M., Kull T., 2010. Habitat preferences as related to the prolonged dormancy of perennial herbs and ferns // Plant Ecol. V. 210. P. 111–123. http://dx.doi.org/10.1007/s11258-010-9742-9
  47. Shefferson R.P., 2006. Survival costs of adult dormancy and the confounding influence of size in lady’s slipper orchids, genus Cypripedium // Oikos. V. 115. P. 253–262.
  48. Shefferson R.P., 2009. The evolutionary ecology of vegetative dormancy in mature herbaceous perennial plants // J. Ecol. V. 97. P. 1000–1009.
  49. Shefferson R.P., Kull T., Hutchings M.J., Selosse M.-A., Jacquemyn H., et al., 2018. Drivers of vegetative dormancy across herbaceous perennial plant species // Ecol. Lett. V. 21. P. 724–733. http://dx.doi.org/10.1111/ele.12940
  50. Shetekauri Sh., 1998. Spatial distribution characteristics of glacial relief flora of the high mountains of the Caucasus // Feddes Repert. V. 109. P. 465–472.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 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».