The age structure of the coenopopulations of Tulipa biebersteiniana Schult. et Schult. fil. (Liliaceae) on the Ergeninsky Upland

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Data on the age composition of populations of rare and endangered plant species are necessary for studying succession processes, the structure of plant communities and the life status of species in their natural habitat. The species Tulipa biebersteiniana is listed in the Red Book of Kalmykia and a number of other regions of Russia and the age structure of its coenopopulations has not been sufficiently studied.

Purpose. Study of the features of the age structure of Tulipa biebersteiniana coenopopulations on the Yergeni Upland (within the Republic of Kalmykia).

Materials and methods. In five coenopopulations of T. biebersteiniana growing on the Ergeninsky upland, studies were conducted during the growing seasons of 2022-2023.

When analyzing the age structure of T. biebersteiniana populations, a number of indicators were calculated: the recovery index (Ib), the index of individual optimum (I I.O.), the age coefficient (Δ), the energy efficiency index (ω). The classification of T. biebersteiniana cenopopulations by age structure was carried out using a number of modern approaches. The level of similarity of the age structure of populations was estimated using the similarity index (r) and the identity criterion (I) according.

Results. The frequency of occurrence of plants of different age conditions in the coenopopulations of T. biebersteiniana, among which virginal and mature generative individuals prevailed, was determined. The constructed ontogenetic spectra of the populations of the species belonged to two types. The calculated indices characterizing the ontogenetic structure of T. biebersteiniana cenopopulations gradually changed from the northern part of the Ergeninsky upland to the southern one, correlating with the clinality of climatic factors, especially air temperature. The conditions of the second year of the study with lower air temperatures in January-April contributed to a decrease in the proportion of individuals of the generative period in T. biebersteiniana populations and, accordingly, an increase in the proportion of individuals of the pregenerative period. This led to an increase in their ability to recover, but a decrease in the values of the index of individual activity, the age coefficient and the energy efficiency index. All the studied cenopopulations are classified as normal and further, when detailing the type according to the "delta-omega" classification, they are classified as "maturing" and "young" types. Using the similarity index and the identity criterion, the similarity of the ontogenetic structure of the studied cenopopulations was revealed. At the same time, the level of similarity of the ontogenetic structure depended on the territorial proximity of the cenopopulations within the Ergeninsky upland.

Conclusion. The ontogenetic structure of T. biebersteiniana cenopopulations on the Ergeninsky upland fits into two ontogenetic types. As we moved from the northern part of the upland to the southern, there was a gradual change in a number of statistical indicators of the ontogenetic structure of the population, which correlated with the climatic conditions of the year of growth, especially with the clinality of air temperature. The degree of similarity in the age structure of the studied coenopopulations of T. biebersteiniana depended on their territorial remoteness.

About the authors

Nina Ts. Lidzhieva

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikova

Author for correspondence.
Email: for-lidjieva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2668-698X
SPIN-code: 3661-2682

Doctor of Biology, Professor of the Department of Biology and Ecology

 

Russian Federation, 11, Pushkin Str., Elista, 358009, Russian Federation

Aleksandra S. Ochirova

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikova

Email: ochirowa.alex@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9924-3368

Postgraduate Student

 

Russian Federation, 11, Pushkin Str., Elista, 358009, Russian Federation

Zhanna V. Ovadykova

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikova

Email: zhanna_ovadykova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7539-6909
SPIN-code: 8079-8320

Candidate of Agriculture, Associate Professor of the Department of Agronomy

 

Russian Federation, 11, Pushkin Str., Elista, 358009, Russian Federation

Sergey N. Proshkin

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikova

Email: proshkin.sergey2011@yandex.ru

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Biology and Ecology

 

Russian Federation, 11, Pushkin Str., Elista, 358009, Russian Federation

References

  1. Aleksandrova, V. D. (1969). Classification of vegetation: review of classification principles and classification systems in different geobotanical schools. Leningrad: Nauka, 275 p.
  2. Diagnoses and keys of age states of forest plants. Ephemeroids / ed. by T. G. Sokolova. (1987). Moscow: MPGI named after Lenin, 809 p.
  3. Didenko, E. N. (2008). Ontogenetic states of Tulipa species in the Orenburg region. Bulletin of Orenburg State University, (S 87), 39-44. EDN: https://elibrary.ru/jkfwhl
  4. Zhivotovsky, L. A. (2023a). On the typification of plant coenopopulations based on ontogenetic spectra. Siberian Journal of Ecology, 30(3), 227-237. https://doi.org/10.15372/SEJ20230301 EDN: https://elibrary.ru/kksgge
  5. Zhivotovsky, L. A. (2001). Ontogenetic states, effective density and classification of plant populations. Ecology, (1), 3-7. EDN: https://elibrary.ru/klqncl
  6. Zhukova, L. A., & Ermakova, I. M. (1967). Changes in age composition of populations of Deschampsia caespitosa P.B. in floodplain and mainland meadows of the Moscow region. In: A. A. Uranov (ed.), Ontogenesis and age composition of populations of flowering plants (pp. 114-131). Moscow: Nauka.
  7. Zaugolnova, L. B., Zhukova, L. A., Komarov, A. S., & Smirnova, O. V. (1988). Cenopopulations of plants (essays on population biology). Moscow: Nauka, 236 p. EDN: https://elibrary.ru/recnif
  8. Kashin, A. S., Petrova, N. A., Shilova, I. V., Korneev, M. G., & Ermolaeva, N. N. (2014). Structure of coenopopulations of Tulipa gesneriana L. (Liliaceae) in the Saratov region. Biodiversity of arid ecosystems, 86-105. EDN: https://elibrary.ru/txyvjd
  9. Red Data Book of the Astrakhan Region. Rare and endangered species of flora and fauna (2014). Astrakhan: Astrakhan University, 413 p.
  10. Red Data Book of Krasnodar Krai. Plants and Fungi (2017). Krasnodar: Administration of Krasnodar Krai, 850 p.
  11. Red Data Book of the Republic of Kalmykia. Vol. 2. Rare and endangered plants and fungi (2014). Elista: Dzhangar, 199 p.
  12. Red Data Book of Stavropol Krai. Plants. Vol. 1 (2013). Stavropol: Ministry of Natural Resources and Environmental Protection of Stavropol Krai, 399 p.
  13. Mirkin, B. M., Naumova, L. G., Solomeshch, A. I. (2001). Modern science of vegetation. Moscow: Logos, 264 p.
  14. Mukhametshina, L. V., Ishmuratova, M. M., Mullabaeva, E. Z. (2015). Biological features and coenopopulation characteristics of Tulipa species in the Southern Urals. Bulletin of Udmurt University, 25(2), 101-108.
  15. Mukhametshina, L. V., Mullabaeva, E. Z., Ishmuratova, M. M. (2013). Demographic characteristics of Tulipa L. species in the Southern Urals. Proceedings of the Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 15(3(4)), 1398-1401. EDN: https://elibrary.ru/saenut
  16. Rabotnov, T. A. (1950a). Issues of studying population composition for phytocenological purposes. In: Problems of Botany (Vol. 1, pp. 465-483). Leningrad.
  17. Rabotnov, T. A. (1950b). Life cycle of perennial herbaceous plants in grassland coenoses. Proceedings of the Botanical Institute of the USSR Academy of Sciences. Ser. III. Geobotany, Issue 6, 7-204.
  18. Weather Schedule [Electronic resource]. URL: https://rp5.ru/ (Accessed: 22.07.2024).
  19. Rysin, L. P., Kazantseva, T. N. (1975). Method of coenopopulation analysis in geobotanical research. Botanical Journal, 60(2), 199-209. EDN: https://elibrary.ru/iudrla
  20. Skripchinsky, V. V., & Skripchinsky, Vl. V. (1965). Annual cycles of morphogenesis in some Liliaceae species of Stavropol region and their significance for the theory of ontogenesis. Bulletin of the Moscow Society of Naturalists. Biology Section, 70(1), 85-102.
  21. Whittaker, R. (1980). Communities and ecosystems. Moscow: Progress, 328 p.
  22. Uranov, A. A. (1975). Age spectrum of phytocoenopopulations as a function of time and energy wave processes. Biological Science, (2), 7-34. EDN: https://elibrary.ru/skglep
  23. Uranov, A. A., & Smirnova, O. V. (1969). Classification and main features of development of perennial plant populations. Bulletin of the Moscow Society of Naturalists. Biology Section, LXXIV, 119-134. EDN: https://elibrary.ru/rexsvl
  24. Cenopopulations of plants (basic concepts and structure) / Ed. by A. A. Uranov, T. I. Serebryakova (1976). Moscow: Nauka, 217 p.
  25. Yanishevsky, D. E. (1934). On the life of tulips in the Lower Volga region. Soviet Botany, (3), 72-103.
  26. Abduraimov, O. S., Shomurodov, H. F., & Daniyarov, S. A. (2020). Ontogenetic Structure of Ceоnopopulations of Tulipa korolkowii Regel. Journal of Botanical Research, 2(4), 7-14.
  27. Harper, J. L. (1977). Population Biology of Plants. London: Academic Press. 892 p.
  28. Kashin, A. S., et al. (2016). State of cenopopulations and morphological variability of Tulipa gesneriana (Liliaceae) in the northern Lower Volga region. Botanicheskiĭ Zhurnal, 101(12), 1430-1465. https://doi.org/10.1134/S0006813616120061 EDN: https://elibrary.ru/xwvdjv
  29. Zhivotovsky, L. A. (2023a). ExOS: Excel package for the analysis of ontogenetic spectra of plant populations. Contemporary Problems of Ecology, 16(6), 720-725. https://doi.org/10.1134/s1995425523060227 EDN: https://elibrary.ru/tpwxcr
  30. Zhivotovsky, L. A. (2023b). Typification of plant populations on the basis of their ontogenetic spectra. Contemporary Problems of Ecology, 16(3), 265-273. https://doi.org/10.1134/s1995425523030137 EDN: https://elibrary.ru/ahwryf

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».