ОБНЭкология Ecology

  • ISSN (Print) 0367-0597
  • ISSN (Online) 3034-6142

ВИДОВОЕ БОГАТСТВО РАСТИТЕЛЬНЫХ СООБЩЕСТВ КОНТИНЕНТАЛЬНОЙ АЗИИ НА ГРАДИЕНТЕ АРИДНОСТИ

Код статьи
S3034614225060042-1
DOI
10.7868/S3034614225060042
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 6
Страницы
446-454
Аннотация
Проанализировано взаимоотношение видового богатства растительных сообществ и степени аридности на основании формализованной обработки массива из 12 300 геопривязанных геоботанических описаний. Выявлена зависимость между этими показателями. При значении индекса Торнтвейта в пределах 45–50 наблюдается наибольшее видовое богатство фитоценозов, которое отмечается в южной части лесной зоны и нижней части горно-лесного пояса, где формируются богатые сообщества со сложной вертикальной структурой.
Ключевые слова
аридность видовое богатство континентальная Азия растительные сообщества
Дата публикации
16.06.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
34

Библиография

  1. 1.  Василевич В.И. Видовое разнообразие растительности // Сиб. экол. журн. 2009. № 4. С. 509–517.
  2. 2.  Миркин Б.М., Наумова Л.Г. Введение в современную науку о растительности. М.: ГЕОС, 2017. 280 с.
  3. 3.  Thornthwaite C.W. An approach toward a rational classification of climate // Geogr. Rev. 1948. V. 38. № 1. P. 55–94.
  4. 4.  Kimura R., Moriyama M. Recent Trends of Annual Aridity Indices and Classification of Arid Regions with Satellite-Based Aridity Indices // Remote Sens. Earth Syst. Sci. 2019. V. 2. P. 88–95. https://doi.org/10.1007/s41976-019-00014-w
  5. 5.  Berdugo M., Delgado-Baquerizo M., Soliveres S. et al. Global ecosystem thresholds driven by aridity // Science. 2020. V. 367. Iss. 6479. P. 787–790. https://doi.org/10.1126/science.aay5958
  6. 6.  Aschonitis V., Touloumidis D., ten Veldhuis M.-C., Coenders-Gerrits M. Correcting Thornthwaite potential evapotranspiration using a global grid of local coefficients to support temperature-based estimations of reference evapotranspiration and aridity indices // Earth Syst. Sci. Data. 2022. V. 14. P. 163–177. https://doi.org/10.5194/essd-14-163-2022
  7. 7.  Sandanov D.V., Liu Y., Wang Z., Korolyuk A.Yu. Woody and herbaceous plants of Inner Asia: species richness and ecogeorgraphic patterns // Contemporary Problems of Ecology. 2020. V. 13. P. 360–369. https://doi.org/10.1134/S1995425520040101
  8. 8.  Su X., Shrestha N., Xu X. et al. Phylogenetic conservatism and biogeographic affinity influence woody plant species richness–climate relationships in eastern Eurasia // Ecography. 2020. V. 43. P. 1027–1040. https://doi.org/10.1111/ecog.04839
  9. 9.  Liu Y., Su X., Shrestha N. et al. Effects of contemporary environment and Quaternary climate change on drylands plant diversity differ between growth forms // Ecography. 2019. V. 42. P. 334–345. https://doi.org/10.1111/ecog.03698
  10. 10.  Song W., Li Y., Luo A. et al. Historical and contemporary climate jointly determine angiosperm plant diversity patterns across east Eurasia // Ecography. 2024. Art. e07062. https://doi.org/10.1111/ecog.07062
  11. 11.  Bhatta K.P., Mottl O., Felde V.A. et al. Latitudinal gradients in the phylogenetic assembly of angiosperms in Asia during the Holocene // Science Report. 2024. V. 14. Art. 17940. https://doi.org/10.1038/s41598-024-67650-1.
  12. 12.  Antonelli A., Kissling W.D., Flantua S.G.A. et al. Geological and climatic influences on mountain biodiversity // Nat. Geosci. 2018. V. 11. P. 718–725. https://doi.org/10.1038/s41561-018-0236-z
  13. 13.  Миркин Б.М., Наумова Л.Г. Современное состояние основных концепций науки о растительности. Уфа: “Гилем”, 2012. 488 с.
  14. 14.  Черепанов С.К. Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР). СПб.: “Мир и семья”, 1995. 992 с.
  15. 15.  Игнатов М.С., Афонина О.М., Игнатова E.A. и др. Список мхов Восточной Европы и Северной Азии // Arctoa. 2006. Т. 15. С. 1–130.
  16. 16.  Esslinger T.L. A cumulative checklist for the lichen-forming, lichenicolous and allied fungi of the Continental United States and Canada, Version 21 // Opuscula Philolichenum. 2016. V. 15. P. 136–390. https://doi.org/10.5962/p.386104
  17. 17.  Title P.O., Bemmels J.B. ENVIREM: an expanded set of bioclimatic and topographic variables increases flexibility and improves performance of ecological niche modeling // Ecography. 2018. V. 41. № 2. P. 291–307. https://doi.org/10.1101/075200
  18. 18.  Телятников М.Ю. Сравнительный анализ локальных флор окрестностей озера Пясино // Растительный мир Азиатской России. 2009. № 1. С. 60–67.
  19. 19.  Lilliefors H.W. On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown // J. Amer. Stat. Assoc. 1967. V. 64. № 318. P. 399–402. https://doi.org/10.2307/2283970
  20. 20.  Shapiro S.S., Wilk M.B. An analysis of variance test for normality (Complete samples) // Biometrika. 1965. V. 52. № 3/4. P. 591–611. https://doi.org/10.2307/2333709
  21. 21.  Pearson K. On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of correlated system of variables is such that it can be reasonable supposed to have arisen from random sampling // Philosophy Magazine. 1900. V. 50. P. 157–172.
  22. 22.  Spearman C. The proof and measurement of association between two things // Am. J. Psychol. 1904. V. 15. № 1. P. 72–101. https://doi.org/10.2307/1412159
  23. 23.  Зверев А.А. Информационные технологии в исследованиях растительного покрова. Томск: ТМЛ-Пресс, 2007. 303 с.
  24. 24.  Zverev A.A. Methodological aspects of indicator values use in biodiversity analysis // Contemp. Probl. Ecol. 2020. V. 13. № 4. P. 321–332. https://doi.org/10.1134/S1995425520040125
  25. 25.  Hill T., Lewicki P. STATISTICS Methods and Applications. Tulsa: StatSoft, 2007. 832 p.
  26. 26.  Куминова А.В. Растительный покров Алтая. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1960. 450 с.
  27. 27.  Седельников В.П. Высокогорная растительность Алтае-Саянской горной области. Новосибирск: Наука, 1988. 223 с.
  28. 28.  Смагин В.Н., Ильинская С.А., Назимова Д.И. и др. Типы лесов гор Южной Сибири. Новосибирск: Наука, 1980. 336 с.
  29. 29.  Ермаков Н.Б. Разнообразие бореальной растительности Северной Азии: Гемибореальные леса. Классификация и ординация. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2003. 232 с.
  30. 30.  Chytrý M., Ermakov N., Danihelka J. et al. High species richness in hemiboreal forests of the northern Russian Altai, southern Siberia // J. Veg. Sci. 2012. V. 23. P. 605–616. https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2011.01383.x
  31. 31.  Grubbs F.E. Procedures for detecting outlying observations in samples // Technometrics. 1969. V. 11. № 1. P. 1–21. https://doi.org/10.2307/1266761
  32. 32.  Stefansky W. Rejecting outliers in factorial designs // Technometrics. 1972. V. 14. № 2. P. 469–479. https://doi.org/10.2307/1267436
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека