Analysis of Relations between Communities of Hydrobionts in Saline Rivers by Multidimensional Block Ordination


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We present the results of a comprehensive study of five saline rivers in the arid region of Lake Elton, including hydrobiological surveys of plankton and benthic communities. The DIABLO method was used for a statistical analysis of the associative links between the species structures of the macrozoobenthos, meiobenthos, and zooplankton communities. This method combines multidimensional ordinations based on n blocks of observations and uses special algorithms of canonical correlation. It is shown that a significant portion of the cumulative variation in the data can be explained by a consensus configuration based on information common for all the three groups of observations. The diagrams, constructed and analyzed with the use of the cluster and Generalized Procrustes analysis, enable us to isolate stable associations of taxa typical for particular biotopes with homogeneous environmental conditions. We have constructed graphs of correlation pleiades and calculated indicator significance for particular species of macrozoobenthos, meiobenthos, and zooplankton. It is shown that highly mineralized systems of arid regions are not always characterized by a pronounced specification of life forms of plankton and benthic communities. The interpenetration between benthic and plankton animals results in a high portion of mixed ecological groups. Plankton and benthic communities correlate well enough with each other, which testifies to a close relationship between them due to both biotic interactions and a mutually agreed response to changes in aquatic environment factors. These data enable us to consider the plankton and benthic communities of highly mineralized rivers a nonequilibrium dynamically changing consortia of species.

Об авторах

T. Zinchenko

Institute of Ecology of the Volga River Basin, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: zinchenko.tdz@yandex.ru
Россия, Tolyatti

V. Shitikov

Institute of Ecology of the Volga River Basin, Russian Academy of Sciences

Email: zinchenko.tdz@yandex.ru
Россия, Tolyatti

L. Golovatyuk

Institute of Ecology of the Volga River Basin, Russian Academy of Sciences

Email: zinchenko.tdz@yandex.ru
Россия, Tolyatti

V. Gusakov

Papanin Institute for Biology of Inland Waters, Russian Academy of Sciences

Email: zinchenko.tdz@yandex.ru
Россия, Borok, Nekouzskii raion, Yaroslavl oblast

V. Lazareva

Papanin Institute for Biology of Inland Waters, Russian Academy of Sciences

Email: zinchenko.tdz@yandex.ru
Россия, Borok, Nekouzskii raion, Yaroslavl oblast

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».