A phylogenetic analysis of plant communities of the Teberda State Biosphere Reserve


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

A phylogenetic analysis of communities was conducted based on a comparison of the distances on a phylogenetic tree between species of the studied community and the distances in random samples taken from local flora. This made it possible to determine the extent to which community composition is formed by more closely related species or, on the contrary, it is more even and includes species that are less closely related to each other. The first case is usually interpreted as a result of a strong influence caused by abiotic factors, due to which species with a similar ecology (which are a priori more closely related) would remain. In the second case, biotic factors such as competition may lead to community formation among distant clades due to the divergence of their ecological niches. The goal of the study is to explore the phylogenetic structure in communities of the Northwestern Caucasus at two spatial scales, the scale of an area from 4 to 100 m2 and a smaller scale within a community. The list of local flora of the alpine belt has been composed with a database of relevees carried out in Teberda State Biosphere Reserve at altitudes exceeding 1800 m. It includes 585 species of flowering plants belonging to 57 families. Basal groups of flowering plants are not represented in the list. At the scale of communities, three classes, namely Thlaspietea rotundifolii-communities formed on pebbles, Calluno-Ulicetea alpine meadows, and Mulgedio-Aconitetea subalpine meadows, have not demonstrated significant distinction of phylogenetic structure from random model. At the intracommunity level, a larger proportion of closely related species (clustered community) was detected for alpine meadows. Communities developing on rocks (class Asplenietea trichomanis) and the alpine community (class Juncetea trifidi) are closely clustered. At the same time, even alpine lichen heaths proved to have a phylogenetic structure at a small scale. Alpine snowbeds (class Salicetea herbaceae) that develop under the conditions of winter snow accumulation were more even at both scales, i.e., they contained more diverse and distantly related plant species compared with random samples. Scheuchzerio-Caricetea fuscae fen communities in cold springs (Montio-Cardaminetea), sedge springs (Carici rupestris-Kobresietea bellardii), and communities in which shrubs predominate (Juniperus and Rhododendron elfins, class Loiseleurio-Vaccinietea) have been studied only at the larger scale and showed significant uniformity of species composition, i.e., they were phylogenetically more diverse as compared with random samples.

Об авторах

A. Shulakov

Faculty of Pedagogics and Elementary Education

Автор, ответственный за переписку.
Email: malaxis@yandex.ru
Россия, ul. Lenina 29, Karachaevsk, Karachay-Cherkess Republic, 369202

A. Egorov

South Dakota State University

Email: malaxis@yandex.ru
США, Brookings, South Dakota, 57007

V. Onipchenko

Department of Geobotany, Biological Faculty

Email: malaxis@yandex.ru
Россия, Moscow, 119991

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

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».