Ecological and coenotical structure of the Regional Natural Monument «Chelyabinsk city pine forest» vegetation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The following paper deals with the ecological and coenotical structure of the Regional Natural Monument «Chelyabinsk city pine forest» vegetation. The estimation was done by a cluster analysis with Sorensen-Chekanovsky (Bray-Curtis) distance measure and a flexible beta group linkage method - by non-metric multidimensional scaling, phytoindication and general discriminant analysis algorithms. The flora and coenotical structure of Chelyabinsk city pine forest plant communities are characterized by significant anthropogenic transformation. Forest-margin and meadow, ruderal and synanthropic species are insinuating and naturalizing in pine forest communities actively and supplanting typical pine forest species off communities. The studied pine forest flora synanthropic index is 32 percent. 15 plant associations were detected; its flora, dominant and constant species, coenotical structure and biotopes were characterized by principal ecological factors. The biotopes series of ecological factors replacement were identified. Biotopes series are specified by forest stand ecological structure, that determining ecological regime changes from semi-light to semi-shade and from more arid to more damp. Also biotopes form series from wet more variable moistening bad-aerated not-acid and salt enriched soils to acid aerated poor soils with contrast arid moistening. The detected Chelyabinsk city pine forest biotopes are characterized by not so fluctuation of principal ecological factors.

About the authors

Nazar Nikolayevich Nazarenko

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: nnazarenko@hotmail.com

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

Russian Federation, Chelyabinsk

Maria Dmitrievna Novgorodova

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Author for correspondence.
Email: jonp@mail.ru

student of Natural Sciences and Technologies Faculty

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. 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) / отв. ред. Д.М. Очагов. Ч. 2. М.: ВНИИприроды, 2006. 364 с.
  2. Сысоев А.Д. Челябинский бор. Челябинск: Южно-Уральское книжное издательство, 1968. 48 с.
  3. Самарин В.П., Волгин А.М. Ленточные боры Челябинской области и некоторые вопросы их сохранения // Флора и растительность Урала и пути их охраны. Челябинск: ЧГПИ, 1983. С. 15-21.
  4. Строкова Н.Л., Мейлах Э.В. Челябинский городской бор как рекреационный ресурс, рекреационная дигрессия бора // Проблемы рационального природопользования и устойчивого развития Челябинской области: сборник научных статей конф. 22-23 декабря 1999 г., г. Челябинск, Российская Федерация. Челябинск: ЧГПИ, 1999. С. 73-75.
  5. Белов С.А. Влияние рекреационной доступности на степень антропогенной трансформации Челябинского городского бора // Строительство и экология: теория, практика, инновации: сборник докладов I междунар. науч.-практ. конф. 09-10 марта 2015 г., г. Челябинск, Российская Федерация. Челябинск: ПИРС, 2015. С. 264-268.
  6. Беляев С.А., Манторова Г.Ф. Рекреационная нагрузка и благоустройство функциональных зон Челябинского городского бора // Наука ЮУрГУ: мат-лы 70-й науч. конф. 25 апреля - 4 мая 2018 г., г. Челябинск, Российская Федерация. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2018. С. 47-54.
  7. Мискина Л.В. Челябинский городской бор как природно-рекреационный парк // Проблемы географии Урала и сопредельных территорий: мат-лы IV всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. 19-21 мая 2016 г., г. Челябинск, Российская Федерация. Челябинск: Край Ра, 2016. С. 183-185.
  8. Методы изучения лесных сообществ. СПб.: НИИ Химии СПбГУ, 2002. 240 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 МОИП. Отд. биологический. 2002. Т. 107, вып. 1. С. 40-47.
  10. McCune B., Grace J.B. Analysis of Ecological Communities. MjM SoftWare Design, 2002. 300 p.
  11. Hardle W., Simar L., Applied multivariate statistical analysis. Springer, Berlin-Heidelberg. 2007. 486 p.
  12. Legendre L., Legendre P. Numerical ecology. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1998. 853 p.
  13. Didukh Ya.P. The ecological scales for the species of Ukrainian flora and their use in synphytoindication. Kyiv: 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. 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.
  16. Бурда Р.И. Антропогенная трансформация флоры. К.: Наукова думка, 1991. 168 с.
  17. Бельгард А.Л. Степное лесоведение. М.: Лесная промышленность, 1974. 336 с.
  18. Ильин Е.Н., Назаренко Н.Н. Биотопы лесных насаждений регионального памятника природы «Челябинский городской бор» // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2017. Т. 22, № 5. Ч. 1. С. 896-901.
  19. Назаренко Н.Н. Разнообразие биотопов ботанического памятника природы «Челябинский городской бор» // Тобольск научный - 2018: мат-лы XV всерос. (с междунар. участием) науч.-практ. конф. (г. Тобольск, 15-16 ноября 2018 г.). Т. 1. Тобольск: ООО ИПЦ «Экспресс», 2018. С. 50-53.
  20. Терентьев П.В. Метод корреляционных плеяд // Вестник Ленинградского государственного университета. 1959. № 9. С. 137-141.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1 - Ordination of vegetation of the Chelyabinsk urban pine forest in the space of multidimensional scaling axes (NMS1, NMS2 and NMS3 are scaling axes, the numbering of communities corresponds to the numbering in the text)

Download (22KB)
Indexing metadata
3. Figure 2 - Ordination of vegetation of the Chelyabinsk urban pine forest in the ecological-cenotic space: A - Mahalanobis distance (the square of the distance is shown), B - the first axes of discriminant analysis (Root1 and Root2); community numbering corresponds to the numbering in the text

Download (21KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2019 Nazarenko N.N., Novgorodova M.D.

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».