Natural forming of vegetation cover on black coal mining dumps in the environs of Kopeysk (Chelyabinsk Oblast)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article considers the current forming of vegetation and biotopes as a result of natural overgrowth of territories disturbed during black coal mining in the environs of Kopeysk town (Chelyabinsk Oblast). The 88 species of vascular plants were detected on the waste banks and spaces between them, the 7 species of vascular plants are woody species. It has been established that in the process of natural overgrowth of dumps, forest and meadow plant communities are actively formed from pioneer ruderal and halophytic communities. By methods of multidimensional statistics, 15 phytocoenochores have been determined and the discriminate of which is d identified by the tree species, which are forming the forest canopy. The identified plant communities are characterized by specific regimes of the fundamental abiotic factors of biotopes and make up a series of biotopic and coenotic substitution, forming a sylvant (forest) and pratant (meadow) successional series. It has been shown that in the process of natural overgrowth, the formation of forest (primarily birch) and meadow coenoses proceeds in parallel, and the invasive species Acer negundo L. plays an active role in sylvatization. It has been established that the leading hand in the formation of the coenotic structure of communities belongs to soil mineralization, acidity, aeration and variability of soil moisture. The obtained data on biotopes and successional series can be used in the development of the biological stage of landfill revegetation after coal mining impacts with the formation of woody or grass plant communities.

About the authors

Nazar N. Nazarenko

South Ural State Humanitarian Pedagogical University; South Ural State Medical University

Author for correspondence.
Email: 1000nnn@rambler.ru

doctor of biological sciences, professor of Chemistry, Ecology and Chemistry Methodology Department, professor of Biochemistry Department named after R.I. Lifshits

Russian Federation, Chelyabinsk; Chelyabinsk

Xenia A. Dolgonos

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: dornerksen02@gmail.com

student of Natural Sciences and Technologies Faculty

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Колмогоров В.В. С чего начиналась угольная история Копейска // Гороховские чтения: мат-лы седьмой региональной музейной конференции / под науч. ред. Н.А. Антипина. Челябинск: ОГБУК Государственный исторический музей Южного Урала, 2016. С. 376–378.
  2. Осипчук А.И., Тюнин А.И. Геоэкологические последствия, связанные с добычей угля в Челябинской области // Педагогическая и гуманитарная сферы: история и современность: мат-лы III всерос. науч.-практ. конф. Шадринск: Шадринский государственный педагогический университет, 2021. С. 67–75.
  3. Колесников Б.П., Махонина Г.И., Чибрик Т.С. Естественное формирование почвенного и растительного покровов на отвалах Челябинского буроугольного бассейна // Растения и промышленная среда. Вып. 4. Свердловск: Свердловский ГУ, 1976. С. 70–122.
  4. Глазырина М.А. Особенности формирования флоры и растительности в условиях отвалов и карьеров открытых угольных разработок (на примере Челябинского буроугольного бассейна): автореф. дис. … канд. биол. наук: 03.00.16, 03.00.05. Екатеринбург, 2002. 17 с.
  5. Глазырина М.А., Чибрик Т.С., Филимонова Е.И., Лукина Н.В. Восстановление растительности на террикониках Челябинского буроугольного бассейна // Проблемы экологии Южного Урала: сб. мат-лов IX всерос. науч.-практ. конф. с междунар. уч. М.: Дом педагогики, 2019. С. 76–80.
  6. Чернышева С.В., Сокол Э.В., Максимова Н.В. Копейский угольный район: реконструкция источников техногенного запыления // Минералогия техногенеза. 2005. Т. 6. С. 214–228.
  7. Зенкина А.А. Воздействие угольных терриконов г. Копейска на почву и воды прилегающих территорий // Научные исследования молодых ученых: сб. ст. V междунар. науч.-практ. конф., 27 июля 2020 г. Пенза: Наука и просвещение, 2020. С. 21–25.
  8. Куликов П.В. Конспект флоры Челябинской области (сосудистые растения). Екатеринбург–Миасс: Геотур, 2005. 537 с.
  9. Ханина Л.Г., Смирнов В.Э., Бобровский М.В. Новый метод анализа лесной растительности с использованием многомерной статистики (на примере заповедника «Калужские засеки») // Бюллетень Московского общества испытателей природы. Отдел биологический. 2002. Т. 107, вып. 1. С. 40–48.
  10. McCune B., Grace J.B. Analysis of ecological communities. MjM SoftWare Design, 2002. 300 p.
  11. Legendre L., Legendre P. Numerical ecology. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1998. 853 p.
  12. 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.
  13. Didukh Ya.P. The ecological scales for the species of Ukrainian flora and their use in synphytoindication. Kiev: Phytosociocentre, 2011. 176 p.
  14. Persson S. Ecological indicator values as an aid in the interpretation of ordination diagrams // Journal of Ecology. 1981. Vol. 69, № 1. P. 71–84.
  15. Терентьев П.В. Метод корреляционных плеяд // Вестник Ленинградского государственного университета. 1959. № 9. С. 137–141.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 – Ordination of phytocenochores formed during the natural overgrowing of coal mining dumps in the vicinity of the city of Kopeisk: A – in the first axes of non-metric multidimensional scaling (NMS 1, NMS 2); B – maximum correlation path method (numbers indicate the square of the Mahalanobis distance); B – in the first axes of discriminant functions (Root 1, Root 2)

Download (285KB)

Copyright (c) 2023 Nazarenko N.N., Dolgonos X.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».