Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Аспекты сравнительно-флористического анализа на примере высокогорной флоры Алтая

Работа №183944

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

биология

Объем работы48
Год сдачи2019
Стоимость4600 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
1
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


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


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.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


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.



Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ: Учебное пособие. 3-е изд. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. 241 c.
Вайнштейн Б.А. О некоторых методах оценки сходства биоценозов // Зоологический журнал. 1967. Т. 46. Вып. 7. С. 981-986.
Зверев А.А. Информационные технологии в исследованиях растительного покрова: Учебное пособие. Томск: ТМЛ-пресс, 2007. 304 с.
Зверев А.А. Использование классов эквивалентности и фактор-множеств в анализе ботанических данных // Сибирский экологический журнал. 2012. № 2. С. 221-230.
Лакин Г.Ф. Биометрия. М.: Высшая школа, 1990. 352 с.
Малышев Л.И. Флористические спектры Советского Союза. // История флоры и растительности Евразии. 1972. Л.: Наука, С. 17-40.
ОлдендерферМ.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.О. Ким, Ч.У. Мюллер, У.Р. Клекка и др. М.: Финансы и статистика, 1989. C. 139-210.
Продукты Microsoft Office 2010 [Электронный ресурс]. URL: http://office.microsoft.com/ru-ru/products (дата обращения: 03.05.2018).
Ревушкин А.С. Высокогорная флора Алтая. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1988. 320 с.
Сёмкин Б.И. Теоретико-графовые методы в сравнительной флористике // Теоретические и методические проблемы сравнительной флористики: Мат-лы 2 раб. совещания по сравнительной флористике (Неринга, 1983). Л.: Наука, 1987. С. 149-163.
Толмачев А.И. О количественной характеристике флор и флористических областей // Труды Северной базы АН СССР. Вып. 8. М.; Л., 1941. 37 с.
Толмачев А.И. Богатство флор как объект сравнительного изучения. // Вестник ЛГУ. Биол. 1970а. № 9. Вып. 2. С. 71-83.
Толмачев А.И. О некоторых количественных соотношениях во флорах земного шара. // Вестник ЛГУ. 1970б. № 15. С. 62-74.
Шмидт В.М. Статистические методы в сравнительной флористике. Л.: Изд-во ЛГУ, 1980. 176 с.
Шмидт В.М. Математические методы в ботанике: Учебное пособие. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. 288 с.
Шорыгин А.А. Питание, избирательная способность и пищевые взаимоотношения некоторых Gobiidae Каспийского моря // Зоологический журнал. 1939. Т. 18. Вып. 1. С. 27¬51.
Юрцев Б.А. Дискуссия на тему «Методы конкретных флор в сравнительной флористике». // Бот. журн. 1974. Т. 59. № 9. С. 1399-1407.
Юрцев Б.А. Некоторые тенденции развития метода конкретных флор. // Бот. журн. 1975. Т. 69. № 1. С. 69-83.
Czekanowski Э." Coefficient of racial likeness" und "durchsehnittliche Differenz" // Anthropologischer Anzeiger. 1932. Bd. 9. S. 227-249.
Cramer H. Mathematical methods of statistics. Princeton Mathematical Series. N.J., 1946. Vol. 9. 575 p.
Dice L.R. Measures of the amount of ecologic association between species // Ecology. 1945. Vol. 26, No. 3. P. 297-302.
Electronic Statistics Textbook. Tulsa: StatSoft Inc., 2013. [Электронный ресурс]. URL: http://www.statsoft.com/textbook/ (дата обращения: 02.05.2018).
Hammer 0, Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis // Palaeontologia Electronica. 2001. Vol. 4. No. 1. P. 1-9.
Hammer 0. PAST Paleontological Statistics. Version 3.25. Reference manual. University of Oslo, 2019. 224 p. [Электронный ресурс]. URL: http://folk.uio.no/ohammer/past/past3 manual.pdf (дата обращения: 07.06.2019).
Hennekens S.M. MEGATAB a visual editor for phytosociological tables (version 1.0). Ulft: Giesen & Geumt, 1996. 11 p.
Hennekens S.M., Schaminee J.H.J. Turboveg, a comprehensive database management system for vegetation data // Journal of Vegetation Science. 2001. № 12. P. 589-591.
Hill T., Lewicki P. STATISTICS Methods and Applications. Tulsa: StatSoft, 2007. 832 p.
JaccardP. Distribution de la flore alpine dans le Bassin des Dranses et dans quelques regions voisines // Bulletin de la Societd Vaudoise des Sciences Naturelles. 1901. Vol. 37. P. 241¬272.
MantelN., ValandR.S. A technique of nonparametric multivariate analysis // Biometrics. 1970. Vol. 26. No. 3. P. 547-558.
Odum E.P. Bird populations of the Highlands (North Carolina) Plateau in relation to plant succession and avian invasion // Ecology. 1950. Vol. 31. No. 4. P. 587-605.
PAST PAleontogical Statistics 2.17. Reference manual [Электронный ресурс]. URL: https://folk.uio.no/ohammer/past/pastmanual.pdf (дата обращения 03.05.2018).
Renkonen O. Statistisch-okologische Untersuchungen uber die terrestrische Kaferwelt der finnischen Bruchmoore // Annales Botanici Societatis Zoologicae-Botanicae Fennicae "Vanamo". 1938. Vol. 6. Iss. 1. P. 1-231.
Sneath R.H.A., SokalR.R. Numerical taxonomy. San Francisco: W.H. Freeman and Company, 1973. 573 p.
Sokal R.R., Michener C. A statistical method for evaluating systematic relationships // University of Kansas Science Bulletin. 1958. Vol. 38. P. 1409-1438.
Sorensen T. A new method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of species content and its application to analysis of the vegetation on Danish commons // Biologiske Skrifter / Kongelige Danske Videnskabernes Selskab. 1948. Bd. 5, No. 4. S. 1-34.
Tichy L. JUICE, software for vegetation classification // Journal of vegetation Science // 2002. Vol. 13. No. 3. P. 451-453. 


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ