Пространственно-временная организация лесных сообществ мелких млекопитающих юго-востока Мещеры

• Автор: Маркина, Татьяна Анатольевна
• Шифр специальности: 03.02.08
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 243 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
ГЛАВА 1. Физико-географическая характеристика района исследований
1.1. Географическое положение, рельеф, геология
1.2. Климат
1.3. Гидрология
1.4. Растительность
1.5. Характеристика постоянных пробных площадей учета
1.5.1. Дубрава полностью заливаемая (№ 1)
1.5.2. Дубрава частично заливаемая (№2)
1.5.3. Сосняк зеленомошный (№ 3)
ГЛАВА 2. Материал и методы исследования
2.1. Материал и метод учета
2.1. Методы математической обработки материала
ГЛАВА 3. Характеристика населения лесных сообществ мелких
млекопитающих
3.1. Численность и структура населения
3.1.1. Пойменная дубрава полностью заливаемая (п/з)
3.1.2. Пойменная дубрава частично заливаемая (ч/з)
3.1.3. Внепойменный сосняк зеленомошный (з/м)
3.2. Биотопическая приуроченность видов, групп насекомоядных и грызунов
3.3. Встречаемость видов, уровень стабильности численности видов и
тенденции изменения показателей населения
3.4. Сравнительный анализ сообществ
3.5. Структурно-временные связи сообществ
Заключение по главе
ГЛАВА 4. Сезонная и многолетняя динамика численности мелких
млекопитающих

4.1. Сезонная динамика
4.2. Многолетняя динамика
4.2.1. Циклы численности
4.2.1.1. Характеристика структуры цикла
4.2.1.2. Характеристика населения в различные фазы цикла
4.2.2. Периоды временного ряда численности
4.2.3. Временные ряды, индекс цикличности и фазовые портреты динамики численности
4.2.3.1. Временные ряды
4.2.3.2. Индекс цикличности
4.2.3.2. Фазовые портреты
Заключение по главе
ГЛАВА 5. Факторы, влияющие на состояние сообществ мелких млекопитающих
5.1. Метеорологические факторы
5.1.1. Зоны климатического оптимума
5.1.2. Влияние метеофакторов на население в разные сезоны год
5.1.2.1. Связь метеофакторов и характеристик сообществ весеннего сезона
5.1.2.2. Связь метеофакторов и показателей сообществ осеннего сезона
5.2. Влияние паводков на численность и структуру населения
5.2.1. Весенние паводки
5.2.2. Осенне-зимние паводки
5.3. Влияние обилия кормов на показатели сообществ
5.4. Взаимосвязь между хищниками и мелкими млекопитающими
5.5. Связь показателей сообществ мелких млекопитающих разных сезонов учета
Заключение по главе
выводы
Список литературы Приложение

Спирмена и последующим анализом классификационных построений (Ердаков и др., 1980; Литвинов, Панов, 1998; Литвинов и др., 2007). На их основе выделяли корреляционные плеяды - группы со сходной динамикой обилия. Этот метод позволяет судить об экологической структуре сообщества на основе многолетних данных, об изменении численности составляющих его видов.
Меру связности сообщества (Сс) определяли как отношение числа реализованных связей к общему числу потенциально возможных (Маргалеф, 1992). Связность описывалась двумя параметрами: долей реализованных связей и средней силой их взаимодействия.
Cc=2TL/(S (S-1)), где TL - количество связей, S - число видов, включенных в структуру сообществ.
Общие экологические предпочтения мелких млекопитающих исследованы с помощью размещения условных обозначений показателей многолетних данных численности животных в системе координат «климатического поля» в осях годовой температуры и осадков (Зимов, Чупрынин, 1991; Окулова, 2001).
Данные, полученные при определении значений показателей, подвергали статистической обработке с вычислением среднего арифметического. Стабильность показателей оценивалась по коэффициенту их вариации (Cv), который при симметричном распределении обычно не превышает 50%, при сильно ассимметричных рядах достигает 100% и выше (Лакин, 1990). По степени изменчивости численности все виды разбиты по терминологии новосибирских исследователей на три группы: стабильные виды - Cv<100%, лабильные Cv<150% и очень лабильные - Cv>150% (Глотов и др., 1978).
Достоверность различий двух средних величин и долей оценивали по непараметрическому критерию Манна-Уитни (Mann-Whitney, MU), для сравнения показателей в нескольких группах применялся однофакторный дисперсионный анализ по методу Крускала-Уоллиса (Kruskal-Wallis, KW) с дальнейшим попарным сравнением (Гланц, 1998; Реброва, 2002). Оценку