📄Работа №183944
Тема: Аспекты сравнительно-флористического анализа на примере высокогорной флоры Алтая
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
биология
Объем:
48 листов
Год:
2019
Просмотров:
57
4480
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
1. Краткая характеристика природных условий района исследования 5
1.1. Рельеф и географическое положение 5
1.2. Климат 6
1.3. Почвы 6
1.4. Растительность 7
2. Материалы и методы 10
2.1. Методы сравнительной флористики 10
2.2. Краткая характеристика локальных флор по материалам А.С. Ревушкина 12
2.3. Методы статистической обработки данных 31
2.3.1. Дескриптивный статистический анализ 31
2.3.2. Индексы подобия Jaccard, Percentage Similarity 31
2.3.3. Иерархический агломеративный кластерный анализ WPGMA 32
2.3.4. Корреляционный анализ - тест Мантеля 32
2.3.5. Анализ сопряженностей 32
2.3.6. Иерархический кластерный анализ 32
2.4. Программное обеспечение и формы визуализации результатов 33
2.4.1. Интегрированная ботаническая информационная система IBIS 33
2.4.2. Программа StatSoft Statistica 34
2.4.3. Табличный процессор MS Excel 34
2.4.4. PAST PAlaeontological STatistics 34
3. Сравнительно-флористический анализ 35
3.1. Дескриптивный флористический анализ и оценка биоразнообразия 35
3.2. Анализ сопряженности классификаций/типологий 36
3.3. Сравнительный анализ флористического состава 42
3.4. Сравнительный анализ таксономической структуры флор 42
Выводы 45
Литература 46
1. Краткая характеристика природных условий района исследования 5
1.1. Рельеф и географическое положение 5
1.2. Климат 6
1.3. Почвы 6
1.4. Растительность 7
2. Материалы и методы 10
2.1. Методы сравнительной флористики 10
2.2. Краткая характеристика локальных флор по материалам А.С. Ревушкина 12
2.3. Методы статистической обработки данных 31
2.3.1. Дескриптивный статистический анализ 31
2.3.2. Индексы подобия Jaccard, Percentage Similarity 31
2.3.3. Иерархический агломеративный кластерный анализ WPGMA 32
2.3.4. Корреляционный анализ - тест Мантеля 32
2.3.5. Анализ сопряженностей 32
2.3.6. Иерархический кластерный анализ 32
2.4. Программное обеспечение и формы визуализации результатов 33
2.4.1. Интегрированная ботаническая информационная система IBIS 33
2.4.2. Программа StatSoft Statistica 34
2.4.3. Табличный процессор MS Excel 34
2.4.4. PAST PAlaeontological STatistics 34
3. Сравнительно-флористический анализ 35
3.1. Дескриптивный флористический анализ и оценка биоразнообразия 35
3.2. Анализ сопряженности классификаций/типологий 36
3.3. Сравнительный анализ флористического состава 42
3.4. Сравнительный анализ таксономической структуры флор 42
Выводы 45
Литература 46
📖 Введение
Одним из важных моментов флористических исследований является сравнительный анализ, позволяющий установить географические связи среди изучаемой флоры, а также установить ее место в ряду других флор и определить, к какой единице флористического районирования её можно отнести. Сравнительный анализ позволяет установить источники и пути формирования флоры, выявить ее специфические признаки, обусловленные данными природными условиями (Ревушкин, 1988).
Изучение флоры представляет собой определение ее как совокупности (множества) местных популяций всех видов растений на данной территории. Такое понимание, по существу, включает как составную часть и традиционную концепцию флоры как множества (набора, списка) видов, обитающих на данной территории. Тем самым набор таксонов выступает в качестве одного из необходимых (и первого в очередности выявления) атрибутов флоры как материального природного объекта.
Проведение инвентаризации растительных сообществ является начальной стадией при их изучении, после которого возникает необходимость анализа полученных данных для выявления каких-либо закономерностей, необходимых для изучения флоры. Так как исследуемые районы должны обладать достаточно большой площадью, чтобы не упустить какие-либо ее элементы, то и списки видов растений исследуемой территории представляют собой довольно большую структуру, включающую большой объем информации по обнаруженным видам.
Ручной анализ флор является кропотливой работой, отнимающей много времени, а также кроет в себе возможности для допущения тех или иных ошибок при записи данных и их анализе. Современные компьютерные технологии накопления и хранения данных помогают справиться с подобными задачами флористам.
Базы данных (БД) - это информационные модели, позволяющие в упорядоченном виде хранить данные о группе объектов, обладающих одинаковым набором свойств.
Одной из наиболее широко используемых информационных систем для хранения фитоценологических баз данных является система Turboveg (Hennekens, Schaminbe, 2001), позволяющая в комбинации с программами табличной обработки Megatab (Hennekens, 1996) и Juice (Tichy, 2002) автоматизировать выполнение ряда задач, в том числе и классификацию растительности. Из отечественных разработок следует отметить систему IBIS А. А. Зверева, отличающуюся широкими возможностями обработки данных.
Целью курсовой работы является ознакомление с методами сравнительно-флористического анализа на примере высокогорной флоры Алтая.
Достижение указанной цели осуществлялось путем решения следующих основных задач:
1. Познакомиться с основными методами сравнительно-флористического анализа;
2. Изучить характеристику конкретных флор на основе материалов А.С. Ревушкина (монография и картотека);
3. Освоить программное обеспечение (IBIS, StatSoft Statistica, MS Excel, PAST);
4. Провести сравнительно-флористический анализ.
Особая благодарность заведующему кафедры ботаники Томского университета д.б.н., проф. Александру Сергеевичу Ревушкину, по материалам которого была написана данная курсовая работа.
Отдельная благодарность выражается научному руководителю Андрею Анатольевичу Звереву за неоценимую помощь в данной работе.
Изучение флоры представляет собой определение ее как совокупности (множества) местных популяций всех видов растений на данной территории. Такое понимание, по существу, включает как составную часть и традиционную концепцию флоры как множества (набора, списка) видов, обитающих на данной территории. Тем самым набор таксонов выступает в качестве одного из необходимых (и первого в очередности выявления) атрибутов флоры как материального природного объекта.
Проведение инвентаризации растительных сообществ является начальной стадией при их изучении, после которого возникает необходимость анализа полученных данных для выявления каких-либо закономерностей, необходимых для изучения флоры. Так как исследуемые районы должны обладать достаточно большой площадью, чтобы не упустить какие-либо ее элементы, то и списки видов растений исследуемой территории представляют собой довольно большую структуру, включающую большой объем информации по обнаруженным видам.
Ручной анализ флор является кропотливой работой, отнимающей много времени, а также кроет в себе возможности для допущения тех или иных ошибок при записи данных и их анализе. Современные компьютерные технологии накопления и хранения данных помогают справиться с подобными задачами флористам.
Базы данных (БД) - это информационные модели, позволяющие в упорядоченном виде хранить данные о группе объектов, обладающих одинаковым набором свойств.
Одной из наиболее широко используемых информационных систем для хранения фитоценологических баз данных является система Turboveg (Hennekens, Schaminbe, 2001), позволяющая в комбинации с программами табличной обработки Megatab (Hennekens, 1996) и Juice (Tichy, 2002) автоматизировать выполнение ряда задач, в том числе и классификацию растительности. Из отечественных разработок следует отметить систему IBIS А. А. Зверева, отличающуюся широкими возможностями обработки данных.
Целью курсовой работы является ознакомление с методами сравнительно-флористического анализа на примере высокогорной флоры Алтая.
Достижение указанной цели осуществлялось путем решения следующих основных задач:
1. Познакомиться с основными методами сравнительно-флористического анализа;
2. Изучить характеристику конкретных флор на основе материалов А.С. Ревушкина (монография и картотека);
3. Освоить программное обеспечение (IBIS, StatSoft Statistica, MS Excel, PAST);
4. Провести сравнительно-флористический анализ.
Особая благодарность заведующему кафедры ботаники Томского университета д.б.н., проф. Александру Сергеевичу Ревушкину, по материалам которого была написана данная курсовая работа.
Отдельная благодарность выражается научному руководителю Андрею Анатольевичу Звереву за неоценимую помощь в данной работе.
✅ Заключение
Высокогорная флора Алтая является самой богатой среди сибирских высокогорных флор. Флора анализировалась на локально-флористическом уровне (22 флоры). Отдельные округа Алтая отличаются богатством высокогорной флоры, среди которых особенно выделяется Чуйский округ, а относительно бедными являются флоры Западно-Алтайского и Осевого округов.
Распределение высокогорных локальных флор по группам в результате выполнения кластерного анализа соответствует основным флористическим выделам, что подтверждает корректность схемы флористического районирования. При этом сходные результаты объединения локальных флор были получены как при использовании качественного состава флор на видовом уровне (присутствие-отсутствие таксонов), так и при сравнении их невзвешенных семейственно-видовых спектров.
Используя двумерное распределение таксонов из объединенного флористического списка всех флор по парам фактор -множеств, мы статистически подтвердили тезис о большем топологическом подобии дендрограмм сходства флор (по результатам кластерного анализа) для пар фактор-множеств с высоким коэффициентом сопряжения. Показавшие наибольшую зависимость в распределении таксонов эколого -географическое и климатическое фактор-множества продемонстрировали высокое сходство одноименных типологических структур локальных флор.
Установлена возможность применения матриц двоичного пересечения для сравнительно-флористического анализа.
Распределение высокогорных локальных флор по группам в результате выполнения кластерного анализа соответствует основным флористическим выделам, что подтверждает корректность схемы флористического районирования. При этом сходные результаты объединения локальных флор были получены как при использовании качественного состава флор на видовом уровне (присутствие-отсутствие таксонов), так и при сравнении их невзвешенных семейственно-видовых спектров.
Используя двумерное распределение таксонов из объединенного флористического списка всех флор по парам фактор -множеств, мы статистически подтвердили тезис о большем топологическом подобии дендрограмм сходства флор (по результатам кластерного анализа) для пар фактор-множеств с высоким коэффициентом сопряжения. Показавшие наибольшую зависимость в распределении таксонов эколого -географическое и климатическое фактор-множества продемонстрировали высокое сходство одноименных типологических структур локальных флор.
Установлена возможность применения матриц двоичного пересечения для сравнительно-флористического анализа.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.