МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА

 

 
«РОЛЬ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ В ОБЕСПЕЧЕНИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ АПК»
 
(МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ)
 
Москва 2007


УДК 581.9(470.56)
МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ РАЗНООБРАЗИЯ ФЛОРЫ ОРЕНБУРЖЬЯ ДЛЯ ПРИРОДООХРАННОГО РАНЖИРОВАНИЯ ТЕРРИТОРИИ

В.Л. Морозов, Г.А. Белая
ФГОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства»,
г. Москва, Россия

   The  subdivision to districts of the Orenburg region territory was performed on the base of the quantity assessments of the vegetation for the best utilization of natural recourses, their preservation and ensuring biological diversity in future.

   При оценке растительных ресурсов, ранжировании эталонных экосистем и проектировании особо охраняемых резерватов необходимо использование количественных методов. Математические параметры адекватно отражают природу изучаемых объектов и удовлетворяют возможности схемно-целевого подхода при эмпирических исследованиях разнообразия ресурсов флоры и растительности. Использование многомерного анализа позволяет оптимизировать оценку анализа пространственного варьирования биоразнообразия для выделения особо охраняемых природных территорий.
   При выполнении работы была определена специфика пространственного и количественного размещения растений на территории       Оренбургской области. Для сравнительной оценки использованы флористические материалы дикорастущих растений.
Для математического анализа объектами служили районы области, а признаками – разнообразие флоры. Все административные районы были пронумерованы, формализация названий районов использовалась для сравнения и учета растений по территории [2]. Ранее в практику флористических и фитоценотических исследований были введены следующие методы и подходы:  дескриптивных множеств и векторов для представления описаний флор и сообществ; меры включения и ориентированые графы включения для описаний несимметричных отношений. Одновременно были использованы симметричные и несимметричные отношения путем построения дендрограммы и определения мер включения. Разработанные методы дают содержательно интерпретируемые результаты и неоднократно использовались авторами [1].
   На основании математической обработки списков видового состава растений                 35 районов рассчитаны матрицы абсолютных и относительных мер сходства, матрица мер включения. По материалам матрицы сходства построены дендрограмма и оптимальное дерево. Дендрограмма строилась по методу  наибольшей связи с помощью агломеративной кластер-процедуры. Эти методы позволили установить несимметричные отношения для исследованных районов и наглядно изобразить их в виде графов.
Анализируя данные матрицы пересечений, выделили наиболее богатые и бедные в видовом отношении флоры. Богатство их флоры колеблется от 784 до 574 видов. Хорошо выделяются ступени разновеликости: первая включает районы с флорой 700 и более видами; вторая – от 600 и более видами; третья – от 500 и выше.
Наибольшим видовым разнообразием отличаются флоры Северного, Грачевского, Акбулакского, Кувандыкского районов. Самые бедные – Красногвардейского, Александровского, Курманаевского районов. Таким образом, среди исследованных флор Оренбуржья существенную роль играет третья ступень, содержащая наибольшее число бедных видами объектов. Это связано с недостаточностью изучения флор отдельных районов, с высокой освоенностью земель под сельскохозяйственные угодия и приуроченностью местообитаний растений к однотипным условиям: сухим пологим склонам  и водоразделам.  Наиболее богатые видами районы не имеют общих границ, в отличие от районов с бедной флорой, которые в основном сосредоточены на северо-западе области.
На основе матрицы абсолютных пересечений, с использованием данных площади изучаемых районов области, были получены индексы альфа – разнообразия флоры. Минимальным  альфа-разнообразием характеризуются флоры Адамовского, Светлинского, Первомайского, Кваркенского районов, максимальные показатели отмечены во флорах Грачевского, Абдулинского, Матвеевского районов.
   Матрица абсолютных пересечений служит также основой для расчета матрицы относительных мер включения и сходства.
Эти параметры позволяют выявить долю общих видов нескольких флор по отношению к одной анализируемой. Например, самая бедная в видовом отношении флора Красногвардейского района, содержащая 574 вида максимально включена (98 %) во флоры Александровского и Курманаевского районов. Их флористическая близость объясняется сходством природных условий территорий. В растительности этих районов преобладают разнотравно-типчаково-ковыльные степи.
Высок уровень включения флоры Александровского района, видовой состав которой представлен во всех районах на 97 %. Флоры Курманаевского района и Шарлыкского районов не отличаются оригинальностью.
   Наименьшие показатели сходства отмечаются во флоре Кувандынского района (71-73 %), Акбулакского – 75, Октябрьского, Беляевского районов – 76, Соль – Илецкого, Ясненского – 78, Северного – 77, Оренбургского – 82. Грачевского – 78, Матвеевского, Ташлинского – 80, Северного, Акбулакского – 85%. Полученные данные указывают на специфику их флоры, подчеркивают её неповторимость и подтверждают высокие природоохранные свойства соответствующих территорий.
При оценке матрицы мер включения отмечена асимметрия. Например, флора Кувандынского района включена во флору Красногвардейского района на 71 %, а флора последнего во флору Кувандынского на 98 %.
   Рассмотрим результаты обработки материала с помощью несимметричных мер. На основе матрицы включения, выбрав  порог 95 %,  построили граф включения (рис. 1). Пороговая величина избиралась таким образом, чтобы граф был связным, но не перегружался связями. Анализ переплетения его ребер позволил  выделить ключевые  районы.  Результаты   кластеризации  дали  возможность  разобраться в их  взаимодействии.  Самой  нерепрезентативной  является флора Красногвардейского  района, а также Александровского,  Шарлыкского,  Курманаевского, Новосергеевского,  Сакмарского,  Адамовского  районов.  Видовые списки этих районов максимально  включены  во  флоры  других  районов.  При  выбранном  пороге, не наблюдается оригинальности их флор.

Рис. 1. Ориентированный граф включения для флор районов Оренбуржья
при пороге 95 %

   Иерархическое  упорядочение  флор различных  районов  достигается  с помощью  дендрограммы.  Она строилась на основе мер сходства  по  методу  среднего арифметического связывания.  При низком  уровне  сходства  (72 %) наблюдается обособление флор некоторых районов.  С  повышением  уровня  сходства  различия сглаживаются (рис. 2).
   По  результатам  оценки  дендрограммы,  можно  сделать  вывод  о  том,  что  флоры  всех  районов  Оренбуржья  тесно  взаимосвязаны и нельзя  выделить  характерные группы,  что  указывает  на  высокие  биотические  и  физико-географические  связи  районов  области.

Рис. 2. Дендрограмма флористического сходства


    Близкие  параметры к дендрограмме дал односвязывающий  метод  построения  оптимально  ориентированного  дерева.  Полученные  результаты  анализа  свидетельствуют  о том,  что наименьшим  флористическим  разнообразием  характеризуются  два  района:  Красногвардейский  и  Курманаевский,  то есть их видовой  состав  не  самобытен  и  повторяется  с  различной   полной  во  всех  районах  области.
   Следует  отметить  удачное  первоначальное  выделение  особо охраняемых  природных  территорий – участков  государственного заповедника  «Оренбургский»  в  Кувандыкском  и  Беляевском  районах.  Последние  имеют  максимальное  видовое  разнообразие  растений, что способствует сохранению  ценного  генофонда  природных  экосистем всей области. В этих  районах необходимо  обеспечить расширение режимного статуса территорий вокруг заповедных  участков, путем  создания буферных зон, с обязательным  закреплением этих мероприятий  в соответствующих  нормативных положениях.  При  проектировании  особо  охраняемых  природных территорий, следует уделить  внимание  Акбулакскому  (73 %  сходства) и  Грачевскому  (76 %) районам, что указывает  на  оригинальность  их  флористических  компонентов  (рис. 3).

Рис. 3. Сходство районов на основе мер включения разнообразия флоры
1 – максимальное (90-98 %);  2 – среднее (80-89);  3 – минимальное (70-79)

   Таким образом, необходимо  дальнейшее изучение области для выяснения  особенностей  флористического состава,  выделения  районов с максимальным  разнообразием  растений, где  природные  условия  способствуют  сохранению  наиболее  ценных  видов.    Полученные  результаты  дают  возможность  планировать  рациональное  использование  растительных ресурсов локальных  территорий и конкретных  участков. Использование  схемно-целевого  подхода к установлению эмпирических  закономерностей  при  изучении  организации  флор  и растительности позволяет  по единой схеме обрабатывать  научные материалы  и  представлять  результаты  их многомерного  анализа.


Выводы:

  1.  Флористические  списки  адекватно  можно  представлять  множествами  и  дескриптивными  множествами.
  2.  Отношения  общности  списков  и районы  области  формализуются с помощью  коэффициентов  сходства,  мер  включения и  представляются в  виде  ориентированных  графов.
  3.  В  результате  многомерного  анализа  выделены  районы  с наибольшим  и  наименьшим  видовым  разнообразием,  а  также  перспективные  районы, где необходимо  обеспечить  разноуровневые  природоохранные  режимы.
  4.  Информационные  меры  зависимости  дают  содержательно  интерпретируемые  результаты  при  оценке  связи территории с ее флористическими  комплексами.
  5.  Многомерный анализ флоры любых районов и регионов необходимо  проводить  последовательно,  определяя  вначале  несимметричные  отношения  для  видов  с  разной  частотой  встречаемости,  а  затем – симметричные  с  помощью  мер  совместимости  и  мер  взаимозависимости.

Библиографический список

  1.    Белая Г.А., Морозов В.Л. Многомерный анализ структурной организации биоты и биоценозов для природоохранного ранжирования и зонирования территорий. /Проблемы сохранения и восстановления степных экосистем. – Оренбург: ОГУ, 1999.       С. 31-32.
  2.    Морозов В.Л. Сопряженный анализ флоры Оренбуржья. /Проблемы геоэкологии Южного Урала. – Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2005. Ч. 1. С. 220-229.