The flora of silver birch shelter belts in the vicinity of the Ufa city

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper presents the results of a study of the flora of shelter belts comprised of: silver birch (Betula pendula Roth), silver birch and heart-shaped linden (Tilia cordata Mill.), silver birch and apple trees (Malus sylvestris Mill.), silver birch and Scots pine (Pinus sylvestris L.), silver birch and balsam poplar (Populus balsamifera L.) in the vicinity of the Ufa city. It was revealed that there exists a large species diversity of flora in shelter belts with silver birch, significantly exceeding the species diversity of shelter belts with balsam poplar in the same study area. The leading families in the flora of shelterbelts with silver birch were Asteraceae, Rosaceae, Fabaceae, Apiaceae, and Poaceae. The “ruderal” and “semi-ruderal” families are also well represented: Brassicaceae, Caryophyllaceae, Lamiaceae. The flora of shelter belts is dominated by meadow, meadow-ruderal species and species of broadleaved forests and their fringes. At the same time, in older, sparser and taller shelter belts, the number of meadow and ruderal species increases with an increase in the amount of light passing through the canopy. Under the conditions of low anthropogenic load, the proportion of broadleaved forest species and their synanthropized variants increases with the age of shelter belts. The predominance of species with a wide range of hemeroby accommodation — oligo-meso-β-euhemerobes — has also been established, but with the tree canopy getting sparser, the dominant position passes to species that are more resistant to anthropogenic influence — meso-euhemerobes. At high anthropogenic loads, the participation of euhemerobes increases. In shelter belts of pure birch, birch and linden, birch and apple trees, undergrowth and juvenile specimens of silver birch were found. There is no regeneration of birch in forest belts with birch and balsam poplar.

Full Text

Restricted Access

About the authors

L. M. Ishbirdina

Bashkir State Agrarian University

Author for correspondence.
Email: butomus11@yandex.ru
Russian Federation, 50-letiya Oktyabrya st. 34, Ufa, 450001

A. Sh. Timer’yanov

Bashkir State Agrarian University

Email: butomus11@yandex.ru
Russian Federation, 50-letiya Oktyabrya st. 34, Ufa, 450001

G. E. Odintsov

Bashkir State Agrarian University

Email: butomus11@yandex.ru
Russian Federation, 50-letiya Oktyabrya st. 34, Ufa, 450001

A. А. Gabitova

Bashkir State Agrarian University

Email: butomus11@yandex.ru
Russian Federation, 50-letiya Oktyabrya st. 34, Ufa, 450001

References

  1. Czerepanov S. K., Vascular plants of Russia and adjacent states (the former USSR), Cambridge: Cambridge university press, 1995, 516 p.
  2. Frank D., Klotz S., Klotz S., Biologisch-öekologische Daten zur Flora der DDR, Halle (Saale), 1990, 167 p.
  3. Ishbirdina L. M., Timer’yanov A.S., Odintsov G. E., Flora lesopolos s topolem bal’zamicheskim (Populus balsamifera L.) v okrestnostyakh goroda Ufy (The flora of the forest belt with balsam poplar (Populus balsamifera L.) in the vicinity of the city of Ufa), Trudy Sankt-Peterburgskogo nauchno-issledovatel’skogo instituta lesnogo khozyaistva, 2019, no. 2, pp. 4—22.
  4. Kadil’nikov I.P., Fiziko-geograficheskoe raionirovanie Bashkirskoi ASSR (Physico-geographical zoning of the Bashkir Autonomous Soviet Socialist Republic), Ufa: Bashkirskii gos. un-t, 1964, 210 p.
  5. Klotz S., Die ruderalgesselschaften eines neubaugebietes — ihre verbeitung und combination, Acta Bot. Slov. Acad. Sci. Slovacae, 1984, no. 1, pp. 111—125.
  6. Krasheninnikov I. M., Kucherovskaya-Rozhanets S.E., Prirodnye resursy Bashkirskoi ASSR (Natural resources of the Bashkir Autonomous Soviet Socialist Republic), Leningrad: Izd-vo AN SSSR, 1941, vol. 1: Vegetation of the Bashkir Autonomous Soviet Socialist Republic, 155 p.
  7. Kunick D., Zonietung des Stadtgebietes von Berlin (West). Ergebnisse Floristischer Untersuchung, Gen. Schriftenr. d.Fachber. Landschaftsentwicklung u.Umweltforsch, 1982, no. 14, pp. 1—164.
  8. Metody izucheniya lesnykh soobshchestv (Methods of forest communities study), Saint Petersburg: Izd-vo NII Khimii SPbGU, 2002, 240 p.
  9. OST 56-69-83 (Industrial standart), Moscow: TsBNTI Gosleskhoza SSSR, 1983, 60 p.
  10. Raunkiær C., The life forms of plant and statistical plant geography, Oxford: Clarendon Press, 1934, 632 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The role of leading families in the flora of forest belts with silver birch, %.

Download (39KB)
3. Fig. 2. Hemerobia spectra of forest belt flora, %.

Download (62KB)
4. Fig. 3. Spectrum of eco-cenotic groups of species of silver birch shelterbelts, %: 1) ECG of species of mesophytic broad-leaved forests; 2) ECG of species of xerophytic oak forests and their edges; 3) stenotopic group of species of xerophytic and mesophytic edges of broad-leaved forests; 4) eurytopic ECG of species of synanthropized variants of broad-leaved forests; 5) stenotopic ECG of floodplain forests; 6) ECG of meadow species; 7) stenotopic group of steppe species; 8) eurytopic ECG of meadow-ruderal communities; 9) stenotopic ECG of xerophytic ruderal perennial communities; 10) eurytopic ECG of species of ruderal communities of late stages of successions with a predominance of biennials; 11) ECG of species of communities of initial stages of successions and chronically serial ruderal communities with a predominance of perennials.

Download (31KB)
5. Fig. 4. Quantitative characteristics of the species composition of undergrowth and undergrowth in silver birch forest belts.

Download (24KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».