Vegetation and biotopes of the regional botanical natural monument «Kashtak Pine Forest» (Sosnovskiy District of Chelyabinsk Oblast)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The vegetation and biotopes of the regional botanical natural monument «Kashtak Pine Forest» have been characterized in this paper. By multivariate statistics and a dominant approach 13 pine and birch-pine plant associations have been identified. But in most cases the associations are detected by dominance or co-dominance of Fragaria vesca L. in the herbage in spite of high biodiversity. The difference of associations is identified by shrub species dominance mainly. The biotopes of the regional botanical natural monument «Kashtak Pine Forest» are not characterized by principal abiotic factors of high variation while the differences are determined by coenotic factors. The classification of Kashtak Pine Forest biotopes is identified by soil acidity and soil nitrogen regimes in the first place. For «Kashtak Pine Forest» three ordination axes have been detected: 1) boreal pine forests of Boreal zone, 2) temperate pine and birch-pine forests of Temperate Forest and Forest-Steppe zones and 3) axe of soil moistening and cryoregime. Three coenotic series have also been detected: hydrosere of Fragaria vesca associations and two trophoseries of boreal pine forests of Boreal zone. These series form an integrated biotopical sere and succession of South-Urals pine forests from temperate forest-steppe pine forests to boreal pine forests of Boreal zone.

About the authors

Nazar Nikolayevich Nazarenko

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Author for correspondence.
Email: nnazarenko@hotmail.com

doctor of biological sciences, professor of Chemistry, Ecology and Chemistry Methodology Department

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Самарин В.П., Волгин А.М. Ленточные боры Челябинской области и некоторые вопросы их сохранения // Флора и растительность Урала и пути их охраны: сб. ст. / отв. ред. А.Г. Чуйков. Челябинск: ЧГПИ, 1983. С. 15–21.
  2. Потапова Н.А., Назырова Р.И., Забелина Н.М., Исаева-Петрова Л.С., Коротков В.Н., Очагов Д.М. Сводный список особо охраняемых природных территорий Российской Федерации (справочник). Ч. II / отв. ред. Д.М. Очагов. М.: ВНИИприроды, 2006. 364 с.
  3. Скрипова Н.Е., Коржова Н.Б. Характеристика психолого-педагогических механизмов становления у школьников уважительного отношения к производительному труду с использованием потенциала школьного лесничества в условиях мегаполиса // Казанский педагогический журнал. 2019. № 2 (133). С. 81–85.
  4. Гетманец И.А., Левченко П.В. Экологическая оценка некоторых растительных сообществ Каштакского бора – памятника природы Челябинской области // Труды IX междунар. конф. по экологической морфологии растений, посв. памяти Ивана Григорьевича и Татьяны Ивановны Серебряковых (к 100-летию со дня рожд. И.Г. Серебрякова). Т. 1 / под общ. ред. В.П. Викторова. М., 2014. С. 135–138.
  5. Левченко П.В., Гетманец И.А. Оценка экологической валентности видов основных эколого-ценотических групп сообществ Каштакского бора – памятника природы Челябинской области // Вестник Пензенского государственного университета. 2016. № 1 (13). С. 81–85.
  6. Гашек В.А., Красуцкий Б.В., Рябицев А.В. Итоги орнитологических исследований в степных и лесостепных районах Челябинской области в 2018 году // Фауна Урала и Сибири. 2019. № 1. С. 128–141. doi: 10.24411/2411-0051-2019-10112.
  7. Красуцкий Б.В., Гашек В.А. Некоторые итоги мониторинга охраняемых и редких видов беспозвоночных Челябинской области // Фауна Урала и Сибири. 2020. № 1. С. 18–26. doi: 10.24411/2411-0051-2020-10103.
  8. Красуцкий Б.В. Первые данные по фауне булавоусых чешуекрылых памятника природы «Каштакский бор» (Челябинская область) // Фауна Урала и Сибири. 2020. № 2. С. 37–45.
  9. Рубцова И.Д., Рубцов П.И. Перспективы развития системы озеленения // Международный научный журнал «Символ науки». 2017. № 5. С. 70–71.
  10. Ищенко А.И. Оценка экологического состояния Каштакского бора на основе комплексного физико-географического описания с применением данных дистанционного зондирования // Степи Северной Евразии: мат-лы IX междунар. симпозиума / под науч. ред. А.А. Чибилёва. Оренбург: ОГУ, 2021. С. 341–343. doi: 10.24412/cl-36359-2021-341-343.
  11. Ханина Л.Г., Смирнов В.Э., Бобровский М.В. Новый метод анализа лесной растительности с использованием многомерной статистики (на примере заповедника «Калужские засеки») // Бюллетень Московского общества испытателей природы. Отдел биологический. 2002. Т. 107, вып. 1. С. 40–48.
  12. McCune B., Grace J.B. Analysis of ecological communities. MjM SoftWare Design, 2002. 300 p.
  13. Legendre L., Legendre P. Numerical ecology. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1998. 853 p.
  14. Назаренко Н.Н., Новгородова М.Д. Эколого-ценотическая структура растительности памятника природы «Челябинский городской бор» // Самарский научный вестник. 2019. Т. 8, № 2 (27). С. 38–44. doi: 10.17816/snv201982107.
  15. Didukh Ya.P. The ecological scales for the species of Ukrainian flora and their use in synphytoindication. Kiev: Phytosociocentre, 2011. 176 p.
  16. Persson S. Ecological indicator values as an aid in the interpretation of ordination diagrams // Journal of Ecology. 1981. Vol. 69, № 1. P. 71–84.
  17. Куликов П.В. Конспект флоры Челябинской области (сосудистые растения). Екатеринбург–Миасс: Геотур, 2005. 537 с.
  18. Меркер В.В., Снитько Л.В. Неоттианта клобучковая Neottianthe cucullata (L.) Schlechter // Красная книга Челябинской области. Животные. Растения. Грибы. М.: Реарт, 2017. С. 271.
  19. Бельгард А.Л. Степное лесоведение. М.: Лесная промышленность, 1971. 321 с.
  20. Терентьев П.В. Метод корреляционных плеяд // Вестник Ленинградского государственного университета. 1959. № 9. С. 137–141.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1

Download (153KB)
3. Fig. 2

Download (156KB)

Copyright (c) 2022 Nazarenko N.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».