WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 17 |

«ПРОСТРАНСТВЕННАЯ СТРУКТУРА ФЛОРЫ ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ ...»

-- [ Страница 4 ] --

Распространение многих видов природной флоры дано по природным районам П.А.

Серегина (1994, с изменениями). При расчете встречаемости видов в отдельных районах границы районов привязываются к ближайшим границам квадратов и, таким образом, имеют вид ломанных линий. В этом разделе мы широко использовали крестик (†) для местонахождений, которые последние 80–100 лет не подтверждались. Этот знак не следует воспринимать буквально (т.е. что вид вымер, хотя в большинстве случаев это именно так) – скорее он призван обратить внимание исследователей на необходимость повторить важную историческую находку.

Местонахождения перечислены для наиболее редких видов. Принцип включения информации об отдельных пунктах, где был выявлен вид, был следующий:

– для видов, известных из 1–10 квадратов, приведены точные местонахождения (Loc. acc. – loci accurati, лат.), т.е. полностью процитированы все известные гербарные образцы, литературные и иные указания;

– для менее редких видов природной флоры (известны, как правило, из 11–15 квадратов) также приведены все известные местонахождения (Loc.), однако они цитируются по сокращенной схеме – указываются географические пункты (но без координат), опускаются экологические сведения, в дате сбора указан только год, а гербарные образцы цитируются без коллекторских и/или коллекционных номеров;

– для видов, распространенных в области неравномерно, иногда указаны отдельные местонахождения (Loc. select. – loci selecti, лат.) – это могут быть единственные местонахождения в отдельных природных районах, давно не подтверждавшиеся точки или находки в нехарактерных местообитаниях.

В конспекте дано распространение видов по муниципальным районам (Adm. – divisio administrativa, лат.). В отдельных работах по флоре области (например, Шилов, 1989;

Вахромеев, 2002) указывается распространение видов по административным районам без указания конкретных пунктов. В случаях, когда для соответствующего района на карте распространения вида не указано ни одного пункта, районы указываются с соответствующей ссылкой на литературный источник: «Также Ковр. (Вахромеев, 2001)».

Старые указания для уездов Владимирской губернии даны в исключительных случаях: 1) когда на территории того или иного бывшего уезда не известно ни одного точного местонахождения вида; 2) когда указание для уезда относится (или возможно относится) к современной территории Владимирской области. Если указание для какого-либо уезда, происходящее из-за пределов современных границ региона, с течением времени превратилось в указание для одноименного района (часто неверное), то такие случаи обсуждаются в замечаниях. Как и в разделе «Распространение», перед сокращением того или иного административного района мы используем крестик (†) в тех случаях, когда вид давно (обычно более 80 лет) там не отмечался. В некоторых случаях, такие находки, безусловно, будут повторены.

Замечания по номенклатуре и систематике (Not. nom. et syst. – notulae nomenclaturae et systematicae, лат.) даны в ограниченном объеме. Они служат скорее для объяснения изменений в названиях родов и видов или в авторстве отдельных таксонов.

Приведены ссылки на некоторые современные или, напротив, малодоступные или подзабытые источники (Fournier, 1865; Смирнов, 1958; Polatschek, 1966; Holub, 1970;

Webb, 1972; David, 1976; Snogerup, 1980; Михеев, 1981, 1993; Lambinon, 1981; McNeill, Prentice, 1981; Скворцов, Майтулина, 1982; Скворцов и др., 1983; Ceska, Ceska, 1986;

Sojk, 1987, 1993; Wilkinson, Stace, 1988; Гринталь, 1993; Ekman, Knutsson, 1994;

Сенников, 1995; Скворцов, 1995, 2007; Lanham, 1995; Цвелев, 1996, 2001, 2004, 2005;

Bateman et al., 1997; Jalas, 1999; Шанцер, Клинкова, 2000; Mabberley et al., 2001; Cribb, Chase, 2001; Байков, 2002; Kirschner et al., 2002; Chase et al., 2003; Kurtto, Eriksson, 2003;

Martins et al., 2003; Мавродиев и др., 2004; Крупкина, 2006; Al-Shehbaz et al., 2006; Chen, Philipps, 2006; Cristofolini, Troa, 2006; Devos et al., 2006; Martinez-Ortega et al., 2006;

Volkova, Shipunov, 2007; Конспект…, 2008; Belyaeva, Sennikov, 2008; APGIII, 2009;

Belyaeva, 2009; Куликов, Филиппов, 2011; Leonard, 2011; Sennikov, 2011ab; Seregin, 2012).

Официальный охранный статус (Stat. prot. – status protectiones, лат.) дан по двум источникам: Красной книге Российской Федерации (2008) и Красной книге Владимирской области (2008).

2.1.

3 Методы обработки данных 2.1.3.1 Картографическая визуализация Карты распространения видов. Одним из важных итогов нашей работы стало создание картографических изображений распространения всех видов сосудистых растений по территории Владимирской области. Схема географического распространения каждого вида является, по сути, самостоятельным произведением и чаще несет больше информации, чем текст. Заявленной целью почти всех изданных национальных атласов (Perring, Walters, 1962; Van Rompaey, Delvosalle, 1972; Atlas van de Nederlandse…, 1980, 1985, 1989; Haeupler, Schnfelder, 1988; Atlas…, 2001; Jogan et al., 2001; Preston et al., 2002;

Danin, 2005; Eesti…, 2005; BSBI…, 2013; FloraWeb, 2013; Info flora, 2013) являлось именно создание карт на основе большого массива специально собранной информации. Анализ, как правило, публиковся позднее в специальных статьях, монографиях и электронных ресурсах. По некоторым странам, несмотря на наличие атласов, аналитические обзоры так и не были опубликованы (например, по Эстонии, Израилю, Словении).

В основу 1390 карт, опубликованных во «Флоре Владимирской области» (Серегин,

2012) и использованных в настоящей работе, легла наша база данных по состоянию на 12.11.2011 г. В тот момент в ней содержалась 118 231 запись.

На картах распространения видов использованы следующие условные обозначения:

оригинальные данные (в основном, после 2000 г.);

оригинальные данные – заносные популяции (для некоторых видов);

3 оригинальные данные – только в культуре (для некоторых видов);

оригинальные данные – в пределах ячеек, но за границами Владимирской области;

литературные, гербарные, рукописные данные после 2000 г.;

литературные, гербарные, рукописные данные за 1950–1999 гг.;

литературные, гербарные, рукописные данные за 1950–1999 гг. – в пределах ячеек, · но за границами Владимирской области;

литературные, гербарные, рукописные данные до 1949 г.;

литературные, гербарные, рукописные данные до 1949 г. – в пределах ячеек, но за границами Владимирской области;

сомнительные или неточные данные различных периодов.

?

Мелкими значками обозначены местонахождения, которые нельзя точно привязать к какому-либо квадрату. В результате, одна находка может «закрывать» две ячейки (часто встречается в квадратах Т9 и У8, поскольку на этикетках М.И. Назарова в качестве места сбора указаны Меленки).

При использовании данных карт необходимо иметь в виду следующие моменты, тесно связанные с методикой сбора данных.

1. Флора каждого из квадратов выявлена неполно. Примерно три четверти квадратов автор посетил лишь однажды, а полнота выявления флоры в этом случае не превышает 75% (см. раздел «Характер собранных данных»).

2. Ни одна точка не поставлена на карте безосновательно, т.е. следуя принципу «вид здесь должен расти». Таким образом, на настоящий момент только у Plantago major и Betula pendula карта заполнена на 100%. Остальные виды, в т.ч. и самые обычные, хотя бы однажды были пропущены в ходе полевых работ (см. раздел «Анализ распределения наиболее широко распространенных видов»).

3. В краевых ячейках пропусков больше, поскольку обследовалась только та их часть, которая входит в состав Владимирской области. Так, в квадрате Д24 выявлено 87 видов, Н3 – 147, О1 – 165. Впрочем, в этих примерах бедность выявленных флор объясняется не только меньшей площадью изучения, но и положением ячеек во флористически бедных ландшафтах Фролищевой низины и Центральной Мещеры.

4. По некоторым группам сборов и наблюдений недостаточно (см. раздел «Группы видов, данные по которым занижены»).

5. На картах отражено распространение видов в период с 2000 по 2011 гг. Поскольку у многих растений выявлена существенная динамика в числе местонахождений (как положительная, так и отрицательная), рисунки их распространения в пределах области будут со временем меняться. Подобные результаты получены во всех странах, в которых осуществляются многолетние проекты по сеточному картированию флоры.

Аналитические карты. Почти ни одна публикация, анализирующая сеточные данные с пространственной точки зрения, не обходится без набора картосхем, на которых демонстрируется распределение того или иного параметра. Это может быть и схема общего видового богатства, и число видов отдельных групп по квадратам, и карта распределения кластеров. На сеточных картах могут быть показаны соотношения двух групп видов и взаимосвязи их распределения.

На сеточных аналитических схемах используется несколько картографических способов изображения:

– значковый метод (карта точных находок, на которую наложена сетка);

– метод ареалов (значками или качественным фоном – для районирования),

– картограмма (градуированная заливка по квадратам),

– значковая картодиаграмма (градуированные значки, привязанные к квадратам)

– числовая картодиаграмма (число, привязанное к квадрату).

В настоящей работе на аналитических картосхемах мы чаще всего пользовались методом картограмм, реже методом значковых картодиаграмм. Эти картосхемы основаны преимущественно на расчетах, сделанных в программе MS Excel для основной таблицы данных и производных матриц значений.

На каждой аналитической карте использованы рамки для выделения квадратов с пятью крупнейшими городами региона (И12 – Владимир; Е18 – Ковров; Р13 – Муром; П4

– Гусь-Хрустальный; Е3 – Александров), ячеек на территории НП «Мещера» (юго-запад области, всего 21 ячейка) и дополнительных ячеек по краям региона (А0, Л0, С0).

2.1.3.2 Иерархический кластерный анализ

Кластерный анализ является не столько обычным статистическим методом, сколько набором различных алгоритмов распределения объектов по кластерам (StatSoft, 2013).

Существует точка зрения, что в отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда у исследователя нет каких-либо априорных гипотез относительно классов, и он все еще находится в описательной стадии исследования. Кластерный анализ определяет «наиболее возможно значимое решение», поэтому проверка статистической значимости в действительности здесь не применима, даже в случаях, когда известны p-уровни (как, например, в методе k-средних).

При кластерном анализе флоры квадратов Пиренейского полуострова Х.К. Морено Саис и соавторы (Moreno Saiz et al., 2013) отметили, что несмотря на наличие метода количественной оценки статистической значимости индексов сходства (Real, Vargas,

1996) расчет вероятностей, связанных с мерой Жаккара, крайне сложен в вычислении, а потому малоприменим (Real, 1999). Эта проблема усугубляется в нашем случае и размером анализируемой матрицы значений 1367337, в связи с чем мы не проводили оценки статистической значимости кластерного анализа.

При наличии массива данных по сети ключевых участков (например, ячейкам сеточного картирования или локальным флорам) для целей районирования используется метод кластерного анализа. Исходными данными для такого анализа является матрица со значениями «1» и «0» (т.е. «вид есть» и «вид отсутствует»). В строках матрицы указываются ключевые участки, в столбцах – виды. На основе этой матрицы строится другая матрица – мер сходства между ключевыми участками по одному из перечисленных ниже коэффициентов сходства (метрик) (перечислены по Лебедевой и др., 1999):

Коэффициенты сходства, учитывающие положительные совпадения:

1) коэффициент Браун-Бланке: число общих видов к числу видов в большем списке;

2) коэффициент Шимкевича – Симпсона: число общих видов к числу видов в меньшем списке;

3) коэффициент Чекановского – Съеренсена: число общих видов к среднему арифметическому числу видов в двух списках;

4) коэффициент Кульчинского–1: число общих видов к среднему гармоническому числу видов в двух списках;

5) коэффициент Охайя – Баркмана: число общих видов к среднему геометрическому числу видов в двух списках;

6) коэффициент Жаккара: число общих видов к общему числу видов в двух списках;

7) коэффициент Сокала, Снита: число общих видов к сумме числа необщих видов и общего числа видов;

8) коэффициент Кульчинского–2: число общих видов к числу необщих видов.

Коэффициенты сходства, учитывающие отрицательные совпадения:

9) коэффициент Сокала – Майченера: сумма общих видов и отсутствующих в обоих списках видов ко всему объему флоры;

10) коэффициент Барони – Урбани и Бюссера: сумма числа общих видов и корня из произведения числа общих видов и числа отсутствующих в обоих списках видов к сумме числа видов в двух списках и корня из произведения числа общих видов и числа отсутствующих в обоих списках видов.

В литературе (особенно в отечественных работах по сравнительной флористике) широко обсуждались плюсы и минусы различных коэффициентов, их применимость для равновеликих и разновеликих флор (см. обзор у Шмидта, 1980). В последних работах по сравнительной биогеографии для целей районирования территории чаще всего используется традиционный коэффициент Жаккара (Kreft, Jetz, 2010; Moreno Saiz et al., 2013 и др.), несколько реже метрика Брэя – Кертиса.

Для иерархического кластерного анализа весь массив сведений о флоре Владимирской области из базы данных был переведен в матричный вид с помощью стандартных функций программы MS Excel. В строках размещались 337 квадратов сеточного картирования, в столбцах – 1384 вида флоры Владимирской области.

Процедура исключения адвентивных видов из анализа не проводилась для того, чтобы построить современное районирование территории области с учетом антропогенного изменения растительного покрова. Все вычисления выполнялись в пакете StatistiXL (надстройка к программе MS Excel).

Коэффициент Жаккара при анализе районирования показал хороший результат, поскольку недостаточно изученные ячейки закономерно образовывали отдельные небольшие кластеры, что позволяет это учитывать и «выбраковывать» такие квадраты.

Кластеризация проводилась методом парно-группового объединения.

Для выделения групп видов также использовался кластерный анализ. База данных была преобразована в матрицу «вид – квадрат» со значениями 0 и 1. Из анализа были исключены 25% квадратов с минимальными значениями числа видов (кроме семи ячеек Фролищевой низины). Это было сделано для того, чтобы не оперировать сведениями по квадратам, флора которых выявлена хуже других. Таким образом, анализировалось распространение видов в 252 квадратах.

Далее эмпирическим путем было установлено, что наиболее редкие виды флоры Владимирской области и виды, распространенные по всему региону затрудняли анализ кластерных данных, особенно если использовались какие-либо меры включения. В связи с этим, из анализа были исключены все виды, известные менее чем из 5 ячеек и встречающиеся более чем в 90% ячеек (в нашем случае – 228 и более ячеек). Таким образом, «региональные хоротипы» устанавливались при анализе данных по 861 виду и 252 ячейкам.

Данных литературы о предпочтительном использовании той или иной метрики при выявлении групп видов мы не нашли. В связи с этим, матрицы коэффициентов сходства между видами рассчитывались по метрикам Жаккара, Кульчинского–2, Сокала – Майченера, Съеренсена и квадрату Эвклидова расстояния. В результате анализа построенных дендрограмм, который заключался в выделении и интерпретации кластеров видов, установлено, что коэффициент Съеренсена дает почти идентичную топологию дерева с коэффициентом Жаккара, а дерево для квадрата Эвклидова расстояния топологически почти неотличимо от дендрограммы по коэффициенту Сокала – Майченера.

Таким образом, интерпретировались кластеры, полученные на трех дендрограммах – по коэффициентам Жаккара, Кульчинского–2 и Сокала – Майченера.

Поскольку все виды имеют различные рисунки распространения в пределах региона, то кластерный анализ дает нам лишь «узловые» группы, ясно очерченные от других максимально несхожих групп. Для того, чтобы достигнуть требуемой при классификации ареалов генерализации на дендрограммах выделялись кластеры, состоящие минимум из пяти видов, и не имеющие в своей основе видов с «искусственными» рисунками ареалов (см. главу «Характер собранных данных»). В противном случае мы рисковали оказаться в ситуации «что ни вид, то ареал». Нижний порог коэффициента сходства, по которому в кластер входит наименее схожий по рисунку вид, заранее не определялся, в связи с чем различные кластеры имеют разные нижние значения коэффициентов сходства.

Все выделенные кластеры далее проходили через процедуру картографической визуализации, т.е. составлялась картосхема сводного распространения всех видов, вошедших в кластер. Это необходимо было для пространственного понимания сути кластера и выявления той территории, для которой виды кластера наиболее характерны.

Именно картографическое представление данных позволило выявить объективные группы, т.е. такие группы видов, которые выделяются независимо от использованной метрики и имеют сходный видовой состав.

Несколько слов о специфике коэффициентов и их влиянии на выделение кластеров видов. Коэффициент Жаккара учитывает положительные совпадения и чувствителен к числу ячеек, в которых зарегистрированы те или иные виды. Таким образом, виды разных категорий встречаемости оказывались в разных кластерах. Всего по метрике Жаккара автором выделено 40 «узловых» кластеров, включающих 467 видов. Сходную картину дал коэффициент Съеренсена, который далее не рассматривается. В тексте кластеры по метрике Жаккара обозначены буквой J.

При использовании коэффициента Кульчинского–2 кластеров получилось меньше, однако они оказались более компактными. В основном, они состоят из видов, которые вошли в «узловые» кластеры по всем трем метрикам. По-видимому, эта метрика отсеивает виды с менее сходными рисунками, и кластеры получаются более четко сгруппированными в пространстве. Всего по этому коэффициенту автором интерпретировано 28 «узловых» кластеров, включающих 336 видов. В тексте кластеры по метрике Кульчинского–2 обозначены буквой K.

Коэффициент Сокала – Майченера учитывает отрицательные совпадения, в связи с чем происходит еще более четкая дифференциация кластеров по ступеням шкалы встречаемости, чем по метрике Жаккара. Таким образом, кластеров выделяется довольно много, однако интерпретировать удалось 39 «узловых» кластеров, в которые входит 379 видов. В среднем, в них содержится меньше видов, чем по другим коэффициентам.

Достоинством этой метрики является более четкое соотнесение видов именно по рисунку ареала (следствие учета отрицательных совпадений), однако, в связи с этим, этот коэффициент плохо генерализует данные, из-за чего некоторые пространственные кластеры других метрик распадаются на мелкие группы, которые здесь не учитывались.

Сходную картину дал квадрат Эвклидова расстояния, который далее не рассматривается.

В тексте кластеры по метрике Сокала – Майченера обозначены буквой S.

Примеры видов с максимально сходными рисунками ареалов, исходя из значений коэффициентов сходства, даны на рис. 2.6.

В таблице 2.2 приведены первые 20 шагов стратегии построения кластеров по трем метрикам методом парно-группового связывания. Заметно принципиальное сходство метрик Жаккара и Кульчинского–2 (идентичные пары до шага 12), которые учитывают только положительные совпадения.

2.1.3.3 Применение показателя IndVal для индикаторных видов кластеров

Классификация флор ячеек методом кластерного анализа вызывает необходимость обозначения индикаторных видов для каждого полученного кластера. Такой метод был разработан П. Лежанром и М. Дюфреном (Dufrne, Legendre, 1997), которые предложили асимметричный показатель IndVal, основанный на присутствии/отсутствии вида в описании. Изначально этот метод был отработан для поиска характерных видов по местообитаниям при массовых ловах жуков и оперировал также данными о числе особей в каждой пробе. На сегодняшний день этот показатель использован почти в 3 тыс. работах из разных отраслей биологии и экологии, в т.ч. во флористике.

В частности, было показано, что показатель IndVal может быть с успехом применен для поиска индикаторных видов флористических районов, выделенных на основании кластерного анализа бинарных сеточных данных (Van Landuyt et al., 2011).

–  –  –

Рис. 2.6. Распространение во Владимирской области пар видов с максимальными значениями коэффициентов сходства: A и B – 0,909 по коэффициенту Жаккара и 0,952 по коэффициенту Кульчинского–2; C и D – 0,984 коэффициенту Сокала – Майченера.

Показатель IndVal двучастный, состоит из меры специфичности вида i для кластера j (Aij) и меры верности вида i для кластера j (Bij):

IndValij = Aij Bij 100%, где:

Aij = N1/N2; Bij = N3/N4 (N1 – доля ячеек с видом i в кластере j, N2 – сумма долей ячеек с видом i во всех кластерах, N3 – число ячеек с видом i в кластере j, N4 – общее число ячеек в кластере j).

Показатель IndVal равен 100%, когда вид i есть во всех ячейках кластера j и одновременно отсутствует во всех ячейках других кластеров, то есть когда вид i является и верным, и специфичным для кластера j.

Исходными данными для расчета индекса IndVal является матрица бинарных значений: 0, когда вид отсутствует, и 1, когда вид отмечен в квадрате. Таким образом, показатель IndVal выявляет индикаторные виды, по их присутствию в кластере. Мы поменяли местами индексы 0 и 1 и рассчитали IndVal для видов, нехарактерных для кластера. В этом случае, показатель IndVal равен 100%, когда вид i отсутствует во всех ячейках кластера j и одновременно присутствует во всех ячейках других кластеров, то есть когда вид i является и верным, и специфичным для всего массива ячеек, кроме ячеек кластера j.

–  –  –

Показатель IndVal был рассчитан для всех видов на трех шагах кластеризации данных: для четырехчастного, восьмичастного и 11-частного районирования территории (см. раздел «Флористическое районирование Владимирской области на основе кластерного анализа»).

2.1.3.4 Применение показателя Relative Change (RC) для оценки динамики видов При повторном сеточном картировании в целях изучения динамики отдельных видов британскими исследователями предложен показатель Relative Change (RC), который можно оценить статистически (Braithwaite et al., 2006).

Показатель RC рассчитывается для каждого вида в отдельности на основании данных по числу находок на каждом этапе исследований, по числу совпавших находок и не совпавших. Для видов с общим увеличением числа находок и с общим уменьшением за период наблюдений RC рассчитывается отдельно. Формулы для его расчета приведены в таблице 2.3.

–  –  –

Показатели N1 и N2 являются оценками реальной встречаемости вида (а не наблюдавшейся) и, таким образом, помогают преодолеть регулярные ошибки в отборе данных. Одной из них является, например, постоянное увеличение числа наблюдаемых видов на втором этапе, когда у исследователя уже есть первичные данные по флоре участка.

Поскольку показатель RC основан на изменениях числа находок, то отсюда следуют его важнейшие ограничения, связанные с невозможностью деления на 0:

1) RC не может быть рассчитан, если вид ни разу не был встречен повторно хотя бы в одной ячейке (т.е. если x = 0);

2) RC не может быть рассчитан, если вид ни разу не был встречен на первом этапе (т.е. новый для флоры вид) или на втором этапе (т.е. выпавший из флоры вид) (т.е. если X = 0 или X2 = 0).

Показатель RC рассчитан для отмеченных изменений во встречаемости видов в национальном парке «Мещера» за десятилетний период прямых наблюдений (2002–2012 гг.). В целом, он дал сходные результаты с пропорциональными оценками изменения встречаемости, которые были рассчитаны нами в «Новой флоре национального парка “Мещера”» (Серегин, 2013), однако формально показатель RC следует предпочесть, поскольку он может быть оценен статистически.

2.2 Материалы

В основе данной работы лежат все доступные материалы по флоре Владимирской области. Их характер традиционен для работ по флористике. Это: 1) оригинальные материалы автора (флористические описания квадратов, состоящие из отдельных наблюдений, и гербарные образцы, документирующие отдельные находки) и 2) доступные материалы других авторов (гербарные образцы, опубликованные данные, рукописные источники, фотографии и личные сообщения).

2.2.1 Оригинальные материалы

Автор собирал материал по флоре Владимирской области с 1997 г.

В 1997 г. мы начали сбор флористических данных с точностью до административных районов, причем об атласе не было и мыслей. После экскурсий того сезона мы встали перед следующей дилеммой – большинство обычных видов по районам были отмечены в течение года и каждая последующая экскурсия вносила лишь незначительные новые знания по районной флоре.

В следующий сезон мы продолжили работу, но на основе метода локальных флор, которые, для начала, были выбраны в центральной части области. Однако здесь встала другая проблема – насыщая густой сетью маршрутов участки локальных флор, без внимания оставалась значительно большая по площади территория области за их пределами. Зачастую именно там встречались редчайшие растения флоры области.

Так постепенно мы пришли к выводу, что область надо покрыть без остатка сетью локальных флор, что легко реализуется при изучении территории методом сеточного картографирования. Все данные 1998 г. по локальным флорам были привязаны к сетке квадратов и, начиная с 1999 г., сбор флористических материалов на территории региона проводился автором в рамках программы по сеточному картированию флоры Владимирской области.

Флористические описания. Всего в 337 квадратах используемой нами сетки (см.

раздел «Методика») автор сделал 491 флористическое описание (в т.ч. 462 за период с 2002 по 2012 гг.). Из них 351 описание было выполнено в 315 «больших» квадратах, а 140 описаний – в 80 «малых» квадратах (1/4 часть «большого») при изучении флоры национального парка «Мещера». Распределение описаний по годам представлено в таблице 2.4. Описания, сделанные автором в 2013 г., в данной работе не используются.

–  –  –

2004 26 292,7 11,8 2005 14 295,1 13,9 2006 39 288,0 10,7 2007 41 278,6 11,6 2008 34 311,7 8,5 2009 74 324,7 9,7 2010 51 299,8 9,8 2011 36 306,1 14,5 2012 89 254,5 6, 2002–2012 462 278,8 3,7 Пространственное распределение описаний по годам показано на картосхеме фактического материала (рис. 2.7). На этой схеме число более старых описаний закономерно уменьшается по годам, так как они перекрываются более полными новыми описаниями. К концу 2011 г. хотя бы однократно была описана флора всех квадратов, причем уже в 2011 г. большинство описаний были повторными. Приведу краткий обзор районов наших работ по программе сеточного картирования по годам.

В 2010 г. мы проводили исследования преимущественно на северо-востоке области, на северо-западе Александровского района, в Юрьев-Польском районе и в Судогодском заказнике. В 2009 г. нашей базой был г. Муром и мы обследовали широкую полосу приокских районов области. В 2008 г. были обследованы Нерлинский район, коренные берега Клязьмы (в среднем течении) и Оки (два участка).

- 11 - 10 7 7 7 7 7 4 4 4 8 8 8 11 12 6 6 3 3 10 10 10 10 10 10 6 6 6 7 7 7 7 7 5 4 4 7 7 9 3 - 3 3 3 3 8 8 10 10 10 10 5 5 5 7 7 7 8 5 5 11 11 - 12 10 9 6 7 6 6 9 10 7 3 3 -

–  –  –

Рис. 2.7. Картосхема фактического материала: годы обследования ячеек (при наличии двух и более описаний указан год того описания, в котором больше видов).

В 2007 г. была покрыта описаниями территория Кольчугинского района и сопредельных местностей. В 2006 г. мы проводили исследования в районе Александрова – Киржача, на юго-востоке Гусь-Хрустального района, на севере и юге Муромского района и в осевой части Окско-Цнинского вала (включая приклязьминскую полосу ниже Коврова). В 2005 г. были пройдены квадраты близ Киржача и на западе Гряды. В 2004 г.

автор работал в основном в Ополье и на Высокоречье. Описания 2003 г. охватывали ячейки вдоль ж. д. на Нижний Новгород. В 2002 г. была изучена флора НП «Мещера».

Флора почти всех квадратов, обследованных ранее (в 1999–2001 гг.), в последующие годы была описана заново.

В 2012 г. был обследован НП «Мещера» и юг Петушинского района. Все описания 2012 г. были повторными. Таким образом, для территории НП «Мещера» у нас имеется исключительно подробный фактический материал, поскольку почти на каждый «большой» квадрат отсюда имеется восемь флористических описаний – по четыре описания «малых» квадратов в 2002 г. и в 2012 г.

Важной характеристикой маршрута, помимо числа зарегистрированных видов, является его протяженность. В 2011 и 2012 гг. эта характеристика описания стала обязательно указываться в бланке по данным навигатора. В разделе «Методика» подробно разобрано, почему длина маршрута не является фиксированной величиной. Тем не менее, отмечу, что средняя протяженность однодневного маршрута в 2011 г. составила 20,2 км, в 2012 г. – 23,9 км. Общий километраж пеших маршрутов автора превысил 9 тыс. км (на конец 2012 г.). Таким образом, физически удалось обследовать не более 100 км2 территории (длина маршрутов умноженная на полосу обзора – 5 м влево и 5 м вправо), а это всего 0,3% от площади региона.

Элементарные наблюдения. В качестве технического термина в данном исследовании мы регулярно используем выражение «элементарное наблюдение» (англ.

record), под которым понимаем установленный факт присутствия того или иного вида в отдельном квадрате. Каждому элементарному наблюдению соответствует одна запись в базе данных и один значок на картосхеме распространения вида. Элементарное наблюдение – это основная «счетная единица» (Щербаков, 2008) в этой работе.

На 16.02.2013 г. в базе данных содержалось 120 883 записи (элементарных наблюдения) о находках видов в «больших» квадратах (96 км2), а также 22 652 записи о находках видов по «малым» квадратах (24 км2) в Центральной Мещере. Распределение записей из «больших» ячеек по типам исходных данных и датам находок дано в таблице 2.5.

К концу 2010 г. мы описали хотя бы однократно флору почти всех квадратов (333, или 98,8%). До этого времени почти все полевые наблюдения отдельных видов были новинками для флоры квадратов, и база данных в результате этих работ пополнялась очень активно. Рекордным по числу элементарных наблюдений стал полевой сезон 2009 г., когда было описано 74 квадрата, а база данных пополнилась 24 030 записями (почти все были новыми). Повторные описания квадратов проводились преимущественно весной для выявления видов, заметных лишь в начале вегетационного периода.

В дальнейшем уже не все виды являлись новинками для флоры отдельных ячеек, поскольку почти все описания 2011 г. (кроме четырех) и все описания 2012 г. были повторными. Они перекрывали новыми описаниями квадраты, неудовлетворительно описанные на раннем этапе (преимущественно до 2002 г.).

В 2011 г. из 10 062 элементарных наблюдений повторных описаний 4854 наблюдений (48,2%) являлись новыми, 4995 наблюдений (49,6%) подтверждали более ранние оригинальные данные (собранные до 2010 г.), 213 наблюдений (2,1%) подтверждали ранние данные других авторов.

–  –  –

записям:

Примечания к таблице:

1) если находок вида в квадрате несколько, то учитывается только последняя по времени находка;

2) если указано два показателя, то в числителе указаны надежно привязанные к сетке квадратов данные, а в знаменателе – находки на стыке ячеек (одна находка, таким образом, иногда может закрывать два квадрата);

3) не учтены находки в пределах квадратов, но за границами Владимирской области (всего 324 записи, в т.ч. 107 оригинальных);

4) все оригинальные данные включены в период после 2000 г., поскольку сборы и наблюдения автора, сделанные до 1999 г. включительно и не перекрытые более поздними находками, – единичны.

В 2012 г. из 10 274 элементарных наблюдений по «большим» квадратам (все описания повторные) новыми являлись 3583 наблюдений (34,9%), подтверждали более ранние оригинальные данные – 6581 наблюдение (64,1%), подтверждали ранние данные других авторов – 110 наблюдений (1,1%).

В дальнейшем мы ожидаем постепенное уменьшение числа новых находок для отдельных квадратов в каждом стандартном описании до показателей 20–25%.

Гербарные сборы. Всего во Владимирской области автор собрал 5734 номеров гербария по сосудистым растениям. Сборы 1998 и 1999 гг. (239 образцов) были переданы на кафедру ботаники Владимирского государственного педагогического университета, и их судьба не известна. Другие 5495 номеров ежегодно спустя нескольких месяцев после окончания полевого сезона передавались в Гербарий Московского университета (MW), оперативно вкладывались в основной фонд и становились доступными для использования.

В таблице 2.6 представлено распределение сборов автора 2001–2012 гг. по годам и по муниципальным районам.

–  –  –

ИТОГО: 475 780 188 243 121 511 544 332 700 396 297 549 5136

Примечания к таблице:

1) еще 578 номеров были собраны в 1998–2000 гг. (90 в 1998 г., 150 в 1999 г., 339 в 2000 г.);

2) небольшое число сборов (несколько десятков экземпляров) было сделано в сопредельных местностях Московской, Ивановской, Нижегородской областей.

Общее число собранных во Владимирской области гербарных образцов примерно на 10% больше, чем число номеров, поскольку автор собирал дублеты многих наиболее интересных растений, а некоторые крупные растения гербаризировались по частям на двух – трех листах. Дублеты передавались на хранение в Гербарий Главного ботанического сада имени Н.В. Цицина РАН (MHA) и в Гербарий Ботанического института имени В.Л. Комарова РАН (LE). Это были преимущественно образцы, подтверждающие опубликованные находки.

Примерно 79% гербарных образцов были собраны автором единолично, остальные 21% – совместно с коллегами во время общих полевых экскурсий.

Кроме того, автор собирал материал по распространению во Владимирской области мхов и печеночников. Собранные мною в 2002–2008 гг. 970 образцов мохообразных были определены преимущественно Е.А. Игнатовой. В числе других коллекций они были использованы Ю.С. Кокошниковой и Е.А. Боровичевым для «Флоры Владимирской области» (Кокошникова, 2012; Боровичев, Кокошникова, 2012). Всего в моих сборах было обнаружено 26 новых для региона видов бриофитов (Игнатова, Серегин, 2008;

Кокошникова, 2012). Материал по мхам и печеночникам в связи с неравномерным покрытием региона данными в настоящем исследовании не используется.

2.2.2 Материалы других авторов В целом Владимирская область традиционно относилась к регионам со слабой изученностью флоры. В обзоре В.Н. Тихомирова (1998) указывалось, что «как это ни покажется парадоксальным, но некоторые районы Владимирской области, близкой к Москве, до сих пор практически не исследованы флористами, а другие исследованы лишь поверхностно. Очевидно, необходимы безотлагательные меры по организации срочного изучения владимирской флоры с целью создания флористической сводки по этой интереснейшей территории».

Настоящий раздел, посвященный материалам, которые собраны другими авторами, по сути, является традиционным для флористических работ историческим обзором изучения растительного покрова региона. Однако в данной работе он построен не с позиций хронологического перечисления отдельных этапов в исследовании флоры Владимирской области. Во главу угла поставлен характер источников – это 1) гербарные коллекции; 2) опубликованные данные; 3) неопубликованные данные.

Краткий хронологический обзор заинтересованный читатель найдет в историкобиблиографическом очерке И.В. Вахромеева (2001; также дополнение к нему: Вахромеев,

2005) и во «Флоре Владимирской области» (Серегин, 2012, с. 17–19).

Гербарные коллекции. В целом, следует признать, что гербарные источники по флоре Владимирской области в ее современных границах невелики. Это, прежде всего, является следствием того, что на территории области отсутствует региональный гербарий.

Важнейшие коллекции по флоре области, таким образом, сосредоточены в Москве и Санкт-Петербурге.

По нашей оценке, сделанной в 2005 г. (Серегин, Щербаков, 2006), из 26 регионов Средней России, территория которых покрыта «Флорой» П.Ф. Маевского (2006), Владимирская область занимала 20–21 место по абсолютному числу гербарных образцов и 16–17 место по плотности гербарных сборов на единицу площади. За прошедшие семь – восемь, несмотря на интенсификацию работ, в этих ранжированных списках по регионам мало что изменилось, поскольку накопление обширных гербарных коллекций является, во многом, функцией времени. На начало 2013 г., по нашим оценкам, регион занимает по абсолютному числу сборов 18 место (28 700 образцов), по плотности – 15–16 место (0,98– 1,00 листов на 1 км2).

На начало 2013 г. в нашей базе данных содержалось 3779 записей, основанных на гербарных сборах других авторов и не «перекрытых» позднейшими находками. Иными словами, на картах распространения отдельных видов почти 3,8 тыс. находок основаны на имевшихся гербарных коллекциях.

Гербарий имени Д.П. Сырейщикова МГУ (MW). Наиболее крупные коллекции по флоре области хранятся в Гербарии Московского университета (MW). Помимо 5495 «номеров», собранных автором, здесь хранится 8200 образцов с территории региона (не считая многочисленных дублетов!). Таким образом, общий объем коллекций по флоре Владимирской области, хранящихся в МГУ, составляет сейчас около 13 700 образцов.

Из 8200 образцов других авторов около 15% (преимущественно собранные в XIX – нач. XX вв.) не могут быть привязаны к сетке используемых нами квадратов. Это связано с двумя причинами: 1) отсутствием на этикетках точных мест сбора (например, указан только уезд или перечислено несколько пунктов, где коллектором был замечен вид) (95% непривязанных образцов); 2) невозможностью привязать к карте исчезнувшие локальные топонимы (5% непривязанных образцов).

Еще около 13% владимирских образцов из университетского гербария были собраны близ границ двух квадратов и, таким образом, привязываются к нашей сетке условно. Для удобства на картах «Флоры Владимирской области» (Серегин, 2012) такие сборы были обозначены специальными значками – каждый такой сбор закрывал два квадрата.

Самые старые сохранившиеся и надежно датированные образцы с территории региона были собраны в 1868 г. на восточном берегу оз. Святое В.Д. Мешаевым (Scrophularia nodosa, Antennaria dioica). Хронологическая структура фондов Гербария Московского университета по флоре Владимирской области показана на рисунке 2.8.

Важным этапом в изучении флоры Владимирской губернии, в состав которой входила почти вся территория современной Владимирской области, стал выход «Сборника сведений о флоре Средней России» В.Я. Цингера (18861). Это была первая публикация, которая содержала полный список растений, известных на тот момент во Владимирской губернии.

К сожалению, специально собранный обширный гербарный материал, бывший в распоряжении В.Я. Цингера, был частично утрачен. «Большое собрание это, к сожалению, представляет лишь часть коллекции, полученной В.Я. Цингером от его корреспондентов...

Попорчена давно неумелым обращением» (Назаров, 1926, с. 314). Впрочем, большинство образцов из Владимирской губ. дошли до наших дней. На современном этапе образец из

В книге В.Я. Цингера в выходных данных указан как 1885, так и 1886 г.

этой коллекции имеет, как правило, следующий вид. На одном листе смонтированы все сборы вида, присланные из одной губернии. Помимо оригинальных ярлычков, на которых обычно указаны лишь уезды и фамилии коллекторов, имеется стандартная печатная этикетка «Императорского Московского Университета. Растения Средней России. (От профессора Московского Университета Василия Яковлевича Цингера)». Большинство сборов того периода из-за неудовлетворительной привязки не могут быть использованы при картировании в выбранном масштабе.

–  –  –

Рис. 2.8. Распределение гербарных образцов из фондов Гербария имени Д.П.

Сырейщикова (MW), собранных на территории современной Владимирской области по периодам (всего 8200 образцов без дублетов, сборы автора не учтены).

Сборы 1894–1901 гг. принадлежат А.Ф. Флерову (составляют 7,2% от владимирских фондов MW). Более поздние сборы хранятся сейчас в Ботаническом институте имени В.Л.

Комарова РАН (LE), поскольку в 1905 г. А.Ф. Флеров перешел на работу в Петербургский ботанический сад на должность младшего консерватора. Покрыв густой сетью маршрутов большинство уголков губернии, он обобщил полученные материалы в магистерской диссертации «Флора Владимирской губернии», которая в двух частях была издана в виде монографии (Флеров, 1902).

В 1909 г. в возрасте 27 лет был вынужден покинуть Москву М.И. Назаров. Судьба распорядилась так, что он оказался во Владимирской губернии – сначала в Покровском уезде, а затем в Меленках. Короткий период с 1909 по 1916 гг. стал одним из наиболее продуктивных в изучении владимирской флоры именно благодаря М.И. Назарову.

«Особенно азартно он собирал гербарий, живя в Меленках. Его обильные сборы весьма высокого качества из окрестностей этого городка хранятся сейчас в Ботаническом институте РАН и в Гербарии МГУ» (Баландин и др., 2006). А.К. Скворцов (1963) считал, что и в БИН РАН и в МГУ имеется более чем по 2000 листов назаровских сборов из нашего края. По моей оценке, в MW хранится не менее 2,5 тыс. сборов, не считая обильных дублетов. Особенно много дублетов имеется в его коллекции по роду Salix, который был обработан М.И. Назаровым для «Флоры СССР» (Назаров, 1936).

Сборы 1921–1967 гг. в сумме не набирают и 9%. Это был период затишья в изучении флоры региона. Небольшие, но важные коллекции этого времени имеются из окрестностей Мурома (дублеты, поступившие из Окской биологической станции), Клязьминского заповедника (сборы С.С. Стулова) и Меленковского района (сборы Ю.М.

Леонидова).

С 1969 г. по 1985 гг. почти ежегодно по междуречью Клязьмы и Оки пролегали маршруты Мещерской экспедиции Ботанического сада МГУ под руководством В.Н.

Тихомирова. Это был единственный случай, когда флора области изучалась не в инициативном порядке, а полевыми партиями со стационарными базами, экспедиционным транспортом, по продуманной программе. На базе этой экспедиции проводились студенческие практики студентов-ботаников МГУ (Определитель..., 1986–1987).

В результате, Мещерской экспедицией было собрано на территории региона не менее 2700 образцов отличного качества (не считая дублетов). Преимущественно изучалась флора семи пунктов стационарных исследований: по одному в Петушинском, Камешковском, Судогодском, Селивановском и Меленковском районах и два в ГусьХрустальном районе. Впрочем, акценты были расставлены так, что большинство сборов Мещерской экспедиции происходят из Рязанской и Московской областей (сплошная нумерация сборов, которую вел В.Н. Тихомиров, в 1995 г. превысила 15100 номеров).

Итоговой работой, вышедшей по результатам работ Мещерской экспедиции, стал «Определитель растений Мещеры» в двух томах (1986, 1987). Юго-западный угол ГусьХрустального района был обследован в ходе студенческой практики под руководством В.Н. Тихомирова несколько лет спустя – в 1995 г.

В последние 10–15 лет, помимо автора, сборы из Владимирской области передали в MW Е.А. Борисова (2005–2007 гг., адвентивные растения), И.В. Вахромеев (1996–2002 гг., дублеты редких видов), Е.А. Карпухина (2006–2008 гг., студенческая практика РУДН в Петушинском районе). Все эти сборы в сумме составляют примерно 3,3%.

Гербарий Ботанического института РАН имени В.Л. Комарова (LE). По нашей оценке, в БИН РАН хранится 5200 образцов с территории Владимирской области (Серегин, Щербаков, 2006). Их можно разделить на два крупных блока: дублеты из Гербария Московского университета и оригинальные коллекции.

М.И. Назаров и В.Н. Тихомиров осознавали всю важность передачи дублетов в ведущий гербарий страны, на базе которого выполнялось и выполняется написание фундаментальных флор – «Флоры СССР» (годы), «Флоры Восточной Европы» (годы) и др. Благодаря этому, свыше 80% владимирских коллекций БИН РАН являются дублетными. Однако следует признать, что в LE они гораздо активнее вовлечены в научный оборот. Оригинальные сборы автора также регулярно передавались в фонды Гербария БИН РАН.

Аккуратное сравнение комплектов назаровских сборов в MW и LE выявило, что в Гербарии БИН РАН регулярно попадаются номера, отсутствующие в МГУ. Возможно, это было связано с решением М.И. Назарова передать некоторые уникальные сборы именно в Ленинград, а, возможно, с отдельными утерями в Гербарии МГУ при переезде в середине 1950-х гг. Но, безусловно, назаровские сборы в MW более представительны и именно санкт-петербургский комплект его сборов является дублетным. Сборы М.И. Назарова составляют почти 70% от всех сборов из Владимирской области в LE.

Дублеты Мещерской экспедиции ботанического сада МГУ – вторая по объему владимирская коллекция в фондах LE (около 13%).

Важнейшие оригинальные коллекции в LE – это поздние сборы А.Ф. Флерова (с 1901 г., около 7%) и сборы Н.И. Кузнецова (Киржачского) (1900-е гг., около 6%).

Все прочие сборы из Владимирской области в фондах LE в сумме набирают около 4% (около 200 листов).

Другие коллекции. Другими хранилищами по флоре Владимирской области являются следующие гербарные коллекции:

Муромский историко-художественный музей (2500 листов – сборы сотрудников Окской биологической станции 1917–1928 гг.; аккуратно отобранный комплект дублетов был передан М.И. Назаровым в Московский университет);

Московская сельскохозяйственная академия имени К.А. Тимирязева (2100 листов – преимущественно сборы экспедиции Владимирского губернского земства по изучению лугов 1913–1914 гг. и экспедиции по изучению болот центрального района европейской части России 1915 г.);

Педагогический институт Владимирского государственного университета имени А.Г. и Н.Г. Столетовых (вероятно, 2000 листов – состояние коллекции неизвестно);

Московский педагогический государственный университет (MOSP) (1300 листов – в основном, сборы Т.В. Евдиной, часть ее сборов была сфальсифицирована);

Ивановский государственный университет (IVGU) (более 1000 листов – важные сборы М.П. Шилова и Е.А. Борисова; к сожалению, коллекция долгое время не была разобрана);

Никитский ботанический сад (YALT) (вероятно, свыше 500 листов – важная коллекция Н.А. Казанского, документирующая его фундаментальные статьи по флоре окрестностей Владимира (Казанский, 1904, 1912)).

От 100 до 500 листов хранится в Институте биологии внутренних вод имени И.Д.

Папанина РАН (IBIW), Московском государственном областном гуманитарном институте (г. Орехово-Зуево), Главном ботаническом саду имени Н.В. Цицина РАН (MHA), Дворце детского (юношеского) творчества (г. Владимир), на кафедре биологии и почвоведения ВлГУ имени А.Г. и Н.Г. Столетовых и, вероятно, в Институте экологии Волжского бассейна РАН (PVB).

Опубликованные данные. Число публикаций, так или иначе затрагивающих флору Владимирской области в региональном или локальном аспекте, относительно невелико.

Известная сводка «Флора Средней России: Аннотированная библиография» (1998, 2002, 2006, 2011) в региональном указателе оценивает число работ по флоре региона в несколько сотен наименований. Впрочем, это число завышено – многие из перечисленных работ не содержат какой-либо конкретной флористической информации.

Ценность той или иной публикации для сеточного картирования определяется двумя факторами: надежностью ботанических сведений и точностью их географической привязки. Обзорным региональным работам (например, «Определителю растений Мещеры» (1986, 1987) или «Определителю растений Владимирской области» И.В.

Вахромеева (2002)) не хватает второго, некоторым локальным работам местных авторов – первого.

На основании данных аннотированной библиографии (Флора…, 1998, 2002, 2006,

2011) был осуществлен полный просмотр литературных источников по растительному покрову региона. Ниже я обзорно остановлюсь лишь на работах ключевых фигур в изучении флоры региона. При составлении карт «Флоры…» (Серегин, 2012) были учтены почти все перечисленные в упомянутой библиографии источники.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 17 |

Похожие работы:

«Тюрин Владимир Анатольевич МАРАЛ (CERVUS ELAPHUS SIBIRICUS SEVERTZOV, 1873) В ВОСТОЧНОМ САЯНЕ (РАСПРОСТРАНЕНИЕ, ЭКОЛОГИЯ, ОПТИМИЗАЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ) Специальность 03.02.08 – Экология (биологические науки) Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель: Д-р биол. наук, профессор М.Н. Смирнов Красноярск 201 Содержание Введение.. 4 Глава 1. Изученность экологии марала.. Биология марала.. 9...»

«Куяров Артём Александрович РОЛЬ НОРМАЛЬНОЙ МИКРОФЛОРЫ И ЛИЗОЦИМА В ВЫБОРЕ ПРОБИОТИЧЕСКИХ ШТАММОВ ДЛЯ ПРОФИЛАКТИКИ АЛЛЕРГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У СТУДЕНЧЕСКОЙ МОЛОДЕЖИ СЕВЕРА 03.02.03 – микробиология 03.01.06 – биотехнология (в том числе бионанотехнологии) Диссертация на соискание учёной степени кандидата...»

«ОВСЯННИКОВ Алексей Юрьевич СЕЗОННАЯ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ФОТОСИНТЕТИЧЕСКОГО АППАРАТА ХВОИ PICEA PUNGENS ENGL. И P. OBOVATA LEDEB. НА ТЕРРИТОРИИ БОТАНИЧЕСКОГО САДА УРО РАН (Г. ЕКАТЕРИНБУРГ) 03.02.08 «Экология (в биологии)» диссертация на соискание учёной степени кандидата биологических наук Научный руководитель: доктор биологических наук...»

«Сафранкова Екатерина Алексеевна КОМПЛЕКСНАЯ ЛИХЕНОИНДИКАЦИЯ ОБЩЕГО СОСТОЯНИЯ АТМОСФЕРЫ УРБОЭКОСИСТЕМ Специальность 03.02.08 – экология (биологические науки) Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель: доктор...»

«Ядрихинская Варвара Константиновна ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОСТРЫХ КИШЕЧНЫХ ИНФЕКЦИЙ В Г. ЯКУТСКЕ И РЕСПУБЛИКЕ САХА (ЯКУТИЯ) 03.02.08 – экология Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель кандидат биологических наук, доцент М.В. Щелчкова Якутск 2015...»

«СЕРГЕЕВА ЛЮДМИЛА ВАСИЛЬЕВНА ПРИМЕНЕНИЕ БАКТЕРИАЛЬНЫХ ЗАКВАСОК ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЯСНОГО СЫРЬЯ И УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОЛУЧАЕМОЙ ПРОДУКЦИИ Специальность 03.01.06 – биотехнология ( в том числе бионанотехнологии) Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель Доктор биологических наук, профессор Кадималиев Д.А. САРАНСК 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ.....»

«Злепкин Дмитрий Александрович Теоретическое и практическое обоснование повышения продуктивности свиней и птицы за счет улучшения биологической полноценности кормления 06.02.10 – частная зоотехния, технология производства продуктов животноводства ДИССЕРТАЦИЯ НА СОИСКАНИЕ УЧЁНОЙ СТЕПЕНИ ДОКТОРА БИОЛОГИЧЕСКИХ НАУК Научный...»

«РАХМАТУЛЛИН Рамиль Рафаилевич БИОПЛАСТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ НА ОСНОВЕ ГИДРОКОЛЛОИДА ГИАЛУРОНОВОЙ КИСЛОТЫ И ПЕПТИДНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ВОССТАНОВИТЕЛЬНОЙ И РЕКОНСТРУКТИВНОЙ ХИРУРГИИ...»

«БАРИНОВА Ирина Владимировна Патогенез и танатогенез плодовых потерь при антенатальной гипоксии 14.03.02 – Патологическая анатомия ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени доктора медицинских наук Научные консультанты: Заслуженный деятель науки РФ Доктор биологических наук, доктор медицинских наук, профессор профессор САВЕЛЬЕВ...»

«БУЛГАКОВА МАРИНА ДМИТРИЕВНА КАТАЛЕПТОГЕННАЯ АКТИВНОСТЬ ГАЛОПЕРИДОЛА У КРЫС И ЕЕ ИЗМЕНЕНИЕ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЯИЧНИКОВ И НАДПОЧЕЧНИКОВ 14.03.06 Фармакология, клиническая фармакология Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ:...»

«ОЛЕЙНИКОВ ЕВГЕНИЙ ПЕТРОВИЧ ИССЛЕДОВАНИЕ КРАНИОЛОГИЧЕСКИХ И МОЛЕКУЛЯРНОГЕНЕТИЧЕСКИХ МАРКЕРОВ РАЗНООБРАЗИЯ ПОПУЛЯЦИИ ТЮЛЕНЯ (PUSA CASPICA GMELIN, 1788) В КАСПИЙСКОМ МОРЕ 25.00.28 – Океанология ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата биологических наук Мурманск – 2015 ВВЕДЕНИЕ Глава 1. УСЛОВИЯ МЕСТООБИТАНИЯ ПОПУЛЯЦИИ И БИОЛОГИЯ КАСПИЙСКОГО ТЮЛЕНЯ 1.1.1 Краткая океанологическая характеристика области обитания популяции 1.1.2. Климатические особенности 1.2 Биология вида...»

«ШАЯХМЕТОВ МАРАТ РАХИМБЕРДЫЕВИЧ ИЗУЧЕНИЕ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА ЛЕСОСТЕПНОЙ ЗОНЫ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ НА ОСНОВЕ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ 03.02.13 – почвоведение Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук научный руководитель: доктор сельскохозяйственных наук, профессор Л.В. Березин Уфа...»

«КУРБАТОВА Ольга Леонидовна ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА ГОРОДСКОГО НАСЕЛЕНИЯ 03.02.07 – генетика 03.03.02 – антропология ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени доктора биологических наук МОСКВА – 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1. Материалы и методы ГЛАВА 2. Влияние процессов миграции на генофонды городских популяций 2.1. Теоретические предпосылки 12 2.2....»

«Иртегова Елена Юрьевна РОЛЬ ДИСФУНКЦИИ СОСУДИСТОГО ЭНДОТЕЛИЯ И РЕГИОНАРНОГО ГЛАЗНОГО КРОВОТОКА В РАЗВИТИИ ГЛАУКОМНОЙ ОПТИЧЕСКОЙ НЕЙРОПАТИИ 14.01.07 – глазные болезни ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Научный руководитель: доктор медицинских наук, профессор...»

«ЖУРАВЛЕВА МАРИЯ СПАРТАКОВНА Количественная характеристика показателей иммунного ответа у кур на различные типы антигенов 06.02.02 – ветеринарная микробиология, вирусология, эпизоотология, микология с микотоксикологией и иммунология Диссертация на соискание ученой степени кандидата ветеринарных наук Научный руководитель:...»

«АБДУЛЛАЕВ Ренат Абдуллаевич ГЕНЕТИЧЕСКОЕ РАЗНООБРАЗИЕ МЕСТНЫХ ФОРМ ЯЧМЕНЯ ИЗ ДАГЕСТАНА ПО АДАПТИВНО ВАЖНЫМ ПРИЗНАКАМ Шифр и наименование специальности 03.02.07 – генетика 06.01.05 – селекция и семеноводство сельскохозяйственных растений ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени кандидата...»

«Жукова Дарья Григорьевна ДИАГНОСТИКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕАКЦИЙ ГИПЕРЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ К ЛЕКАРСТВЕННЫМ ПРЕПАРАТАМ У БОЛЬНЫХ В ПЕРИОПЕРАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ В УСЛОВИЯХ МНОГОПРОФИЛЬНОГО СТАЦИОНАРА 14.03.09 клиническая иммунология, аллергология Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Научные руководители: доктор...»

«Калинка Ольга Петровна ОЦЕНКА УЯЗВИМОСТИ АКВАТОРИИ КОЛЬСКОГО ЗАЛИВА И ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ЕГО БЕРЕГОВ ПРИ РАЗЛИВАХ НЕФТИ Специальность 25.00.28 – Океанология диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук Научный руководитель кандидат технических наук Шавыкин Анатолий Александрович Мурманск, 2015 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1....»

«ГУЛЬ ШАХ ШАХ МАХМУД БИОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ЦИТРУСОВОЙ МИНУРУЮЩЕЙ МОЛИ (Phyllocnistis citrella Stainton) В УСЛОВИЯХ ЮГО-ВОСТОЧНОГО АФГАНИСТАНА Специальность 06.01.07 – Защита растений ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: доктор с.-х. наук, профессор КАХАРОВ К.Х. Душанбе, 2015 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ..4 ГЛАВА I. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ...»

«Кузнецова Татьяна Сергеевна ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕФРАКЦИОННОГО РЕГРЕССА ПОСЛЕ ЭКСИМЕР-ЛАЗЕРНОЙ КОРРЕКЦИИ БЛИЗОРУКОСТИ ВЫСОКОЙ СТЕПЕНИ ПРИ МЕХАНИЧЕСКОЙ И ФЕМТОЛАЗЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИЯХ ФОРМИРОВАНИЯ ЛОСКУТА РОГОВИЦЫ 14.01.07 – глазные болезни Диссертация на соискание ученой степени кандидата...»







 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.