Structure features of Artemisia salsoloides Willd. (Asteraceae) coenotic populations in the Samara Region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Artemisia salsoloides Willd. (Asteraceae) is included in the Red Books of Russia and various regions, including the Samara Region. It is characterized by a narrow confinement to the ecological and phytocenotic conditions of habitats. We studied the structure of the populations of the species. Traditional stationary methods for cenotic populations study were used. The spatial structure was estimated using modern mathematical methods, calculation of K (r) Ripley functions and Ripley cross-functions was performed. The phytogenic fields of species that grow together with A. salsoloides are characterized. The research area includes the Samara Predvolzhye and Samara Zavolzhye region. In the averaged age spectrum, the predominant group is the mature generative group, which is slightly inferior in number to the old generative fraction. The features of the spatial distribution of A. salsoloides in the population of Sernovodsky Shihan (Sergievsky District of the Samara Region) are studied. Here Artemisia is dominant in the community Artemisia salsoloides Willd. + Hedysarum grandiflorum Pall. – Stipa korshinskyi Roshev. The density of A. salsoloides in the studied coenopopulation is 1,7 individuals per 1 m². Pregenerative individuals are randomly distributed. The generative individuals repel each other for a distance of 0,2 m, followed by random placement. There is a tendency to form aggregations of 0,6 m. The estimation of the mutual placement of A. salsoloides and Stipa korshinskyi, as well as Oxytropis floribunda, indicates a slight repulsion of individuals at a distance of 0,2 m, with Hedysarum grandiflorum – a significant repulsion at a distance of 0,4 m with the subsequent random placement of all representatives. The specimens of A. salsoloides and Ephedra distachya, as well as Scabiosa isetensis, have a random placement.

About the authors

Tatyana Evgenievna Zenkina

Volgogradnefteproekt; Volgograd State University

Email: tatyanaez@mail.ru

candidate of biological sciences, head of Ecology Department; senior lecturer of Biology Department

Russian Federation, Volgograd; Volgograd

Valentina Nikolaevna Ilina

Samara State University of Social Sciences and Education

Author for correspondence.
Email: 5iva@mail.ru

candidate of biological sciences, associate professor of Chair of Biology, Ecology and Methods of Teaching

Russian Federation, Samara

References

  1. Красная книга Российской Федерации (растения) / гл. редкол. Ю.П. Трутнев и др.; сост. Р.В. Камелин и др. М., 2008. 855 с.
  2. Красная книга Волгоградской области. Т. 2: Растения и грибы // Волгоград: Комитет охраны природы адм. Волгоградской области, 2006. 236 с.
  3. Красная книга Республики Башкортостан: в 2 т. Т. 1: Растения и грибы. Уфа: МедиаПринт, 2011. 384 с.
  4. Красная книга Самарской области. Т. 1. Редкие виды растений, лишайников и грибов. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2007. 372 с.
  5. Асадулаев З.М., Маллалиев М.М. Экологическая характеристика условий произрастаний и структура популяций Artemisia salsoloides Willd. в Дагестане // Ботанический вестник Северного Кавказа. 2015. № 1. С. 18-29.
  6. Ильина В.Н. Изменения базовых онтогенетических спектров популяций некоторых редких видов растений Самарской области при антропогенной нагрузке на местообитания // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2015. Т. 24, № 3. С. 144-170.
  7. Полякова Л.В., Зенкина Т.Е., Сагалаев В.А. Эколого-биологические особенности полыни солянковидной (Artemisia salsoloides Willd.) // Вестник научных конференций. 2016. № 11-6 (15). С. 145-147.
  8. Зенкина Т.Е., Полякова Л.В., Сагалаев В.А. Особенности формирования пространственной структуры ценопопуляции Artemisia salsoloides Willd. на территории природного парка «Донской» Волгоградской области // Сб. науч. ст. междунар. конф., посвящ. 100-летию национального заповедного дела и Году экологии в России (г. Пенза, 23-25 мая 2017 г.). Пенза: Изд-во ПГУ, 2017. С. 141-143.
  9. Сагалаев В.А., Зенкина Т.Е., Полякова Л.В. Характеристика пространственной структуры ценопопуляции Artemisia salsoloides Willd. на территории природного парка «Нижнехоперский» Волгоградской области // Проблемы популяционной биологии: мат-лы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939-2016), Йошкар-Ола, 11-14 апреля 2017 г. Йошкар-Ола: ООО ИПФ «СТРИНГ», 2017. С. 189-192.
  10. Черкасова Г.И. Группировки солянковидной полыни меловых возвышенностей Европейской части СССР и Западного Казахстана // Флора и растительность Европейской части СССР: Тр. Бот. сада МГУ. М.: изд. Моск. ун-та. 1971. Вып. 7. С. 133-163.
  11. Работнов Т.А. Жизненный цикл многолетних травянистых растений в луговых ценозах // Труды БИН АН СССР. Сер. 3. Геоботаника. М.: АН СССР, 1950. Вып. 6. С. 7-204.
  12. Уранов А.А. Возрастной спектр фитоценопопуляций как функция времени и энергетических волновых процессов // Биологические науки. 1975. № 2. С. 7-34.
  13. Жукова Л.А. Популяционная жизнь луговых растений. Йошкар-Ола: ЛАНАР, 1995. 224 с.
  14. Фардеева М.Б., Исламова Г.Р. К изучению пространственной структуры черники (Vaccinium myrtillus L.) // Тр. Всерос. конф. с межд. уч. «Окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований». Казань, 2009. С. 307-312.
  15. Фардеева М.Б., Чижикова Н.А., Бирючевская Н.В., Рогова Т.В., Савельев А.А. Математические подходы к анализу пространственно-возрастной структуры популяций дерновинных видов трав // Экология. 2009. № 4. С. 249-257.
  16. Фардеева М.Б., Чижикова Н.А., Красильникова О.В. Многолетняя динамика онтогенетической и пространственной структуры ценопопуляций Cypripedium calceolus L. // Ученые записки Казанского гос. ун-та. Серия: Естеств. науки. 2010. Т. 152, кн. 3. С. 159-173.
  17. Ripley B.D. The second-order analysis of stationary point processes // Journal of Applied Probability. 1976. № 13. Р. 255-266.
  18. Ripley B.D. Modelling spatial patterns // Journal of the Royal Statistical Society, Series B. 1977. № 39. P. 172-212.
  19. Bailey T.C., Gatrell A. Interactive spatial data analysis. Harlow, England: Longman Scientific & Technical, 1995. P. 413.
  20. Scott D.W. Multivariate density estimation. Theory, Practice and Visualization. New-York: John Wiley & Sons Ltd, 1992. P. 384.
  21. Silverman B.W. Density estimation for statistics and data analysis. London: Chapman and Hall, 1986. P. 175.
  22. Besag J. Contribution to the discussion of Dr Ripley’s paper // Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 1977. 39. Р. 193-195.
  23. Baddeley А., Turner R. Spatstat: an R packadge for analysing spatial point patterns // Journal of Statistical Software. 2005. Vol. 12 (6). P. 1-42.
  24. Besag J., Diggle P.J. Simple Monte Carlo tests for spatial pattern // Applied Statistics. 1977. Vol. 26. P. 327-333.
  25. Жукова Л.А. Концепция фитогенных полей и современные аспекты их изучения // Экология растительных сообществ. 2012. С. 1462-1465.
  26. Миркин Б.М., Розенберг Г.С. Фитоценология. Принципы и методы. М.: Наука, 1978. 212 с.
  27. Уранов А.А. Фитогенное поле // Проблемы современной ботаники. 1965. Т. 1. С. 251-254.
  28. Ценопопуляции растений (очерки популяционной биологии). М.: Наука, 1988. 184 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1 - Basic ontogenetic spectrum of A. salsoloides populations in the Samara region (%)

Download (10KB)
Indexing metadata
3. Figure 2 - Schematic map of the local density of the CP of Artemisia salsoloides (black dots - generative individuals, white dots - pre-generative individuals)

Download (47KB)
Indexing metadata
4. Figure 3 - Behavior types of Ripley's function and Ripley's cross-function in the CPU of Artemisia salsoloides. a - pregenerative individuals; b - generative individuals; c - mutual placement of generative and pre-generative individuals; d - individuals without taking into account age states)

Download (39KB)
Indexing metadata
5. Figure 4 - Schematic map of the local density of Stipa korshinskyi; behavior of the Ripley cross-function when A. salsoloides (black dots) and S. korshinskyi (white dots with a cross) are placed

Download (31KB)
Indexing metadata
6. Figure 5 - Schematic map of the local density of Hedysarum grandiflorum; behavior of Ripley's cross-function in the mutual placement of A. salsoloides (black dots) and H. grandiflorum (white dots with a cross)

Download (40KB)
Indexing metadata
7. Figure 6 - Schematic map of the local density of Oxytropis floribunda; behavior of Ripley's cross-function when A. salsoloides (black dots) and O. floribunda (white dots with a cross) are placed

Download (33KB)
Indexing metadata
8. Figure 7 - Schematic map of the local density of Ephedra distachya; behavior of the Ripley cross-function when A. salsoloides (black dots) and E. distachya (white dots with a cross) are placed

Download (29KB)
Indexing metadata
9. Figure 8 - Schematic map of local density of Scabiosa isetensis; behavior of Ripley's cross-function when A. salsoloides (black dots) and S. isetensis (white dots with a cross) are placed

Download (30KB)
Indexing metadata
10. Figure 9 - Schematic map of the local density of Onosma simplicissima: black dots - A. salsoloides, gray dots with a cross - O. simplicissima

Download (7KB)
Indexing metadata
11. Figure 10 - Schematic map of phytogenic fields distribution and behavior of the Ripley function for all types of the studied CP

Download (36KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2017 Zenkina T.E., Ilina V.N.

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».