Анализ адаптивных состояний и динамики фенологического развития интродуцированных древесных растений в условиях Кольского региона

• Автор: Гончарова, Оксана Александровна
• Шифр специальности: 03.00.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Апатиты
• Количество страниц: 186 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1 Анализ исследуемой проблемы

1.1 Предметная область фенологии

1.2 Теоретические основы динамики и прогнозирования биологических систем

1.3 Описание и определение биологического времени

1.4 Фенологическая системная динамика

1.5 Экологические закономерности фенологии

Глава 2 Объекты и методы исследований

2.1 Описание исследуемых объектов

2.2 Методы сбора и анализа эмпирической информации

2.3 Описание адаптивного состояния исследуемых объектов
Глава 3 Эмпирическая характеристика фенологических фаз
3.1 Характеристика распределения начальных наблюдений
3.2 Классификация объектов исследования на основе анализа распределения плотности вероятностей фенологических дат
Г лава 4 Динамика внутрисезонных фенологических рядов
4.1 Описание внутрисезонной динамики фенологического развития хвойных растений
4.2 Описание внутрисезонной динамики фенологического развития лиственных растений
Глава 5 Динамика многолетних фенологических рядов
5.1 Описание многолетней динамики фенологического развития хвойных растений
5.2 Описание многолетней динамики фенологического развития лиственных растений
5.3 Обощенные характеристики многолетней
фенологической динамики древесных интродуцентов Глава 6 Оценка сопряженности фенологических фаз
6.1 Анализ сопряженности фенологических фаз хвойных 6 растений
6.2 Анализ сопряженности фенологических фаз лиственных 1 растений
6.3 Обощение характерных свойств сопряженности
Заключение
Выводы
Список литературы


Таким образом, на всем длинном пути эволюции живой материи принцип опережающего отражения окружающего мира являлся неотъемлемой стороной жизни, ее приспособления к окружающим условиям с. И.В. БестужевЛада определяет прогнозирование как систематическое исследование перспектив развития того или иного явления или процесса с помощью средств современной науки с. Рассматривая проблему биологического прогнозирования А. М. Мауринь, Б. Н. Тардов отмечают, что данный вопрос является весьма актуальным, актуальна и сама возможность прогнозирования поведения биосистем. Э. Майр указывает, что причинность в биосистемах не дает возможности предсказывать будущее состояние системы, а в лучшем случае позволяет делать предсказания статистического характера. Мы же придерживаемся точки зрения А. М. Мауриня, Б. Н. Тардова , которые считают, что прогнозирование динамики биосистем в общем виде сводится к выявлению запретов, налагаемых законами природы, и определению наиболее вероятных возможностей их развития. Эти авторы указывают, что к биологическим системам применимы общие положения и методы прогнозирования. Однако при этом необходимо учитывать следующие факторы особенности внутренних связей самих биосистем, многообразие взаимодействия с другими биотическими и абиотическими системами, влияние человека на биологические системы и ответную реакцию системы на данное воздействие Мауринь, . Большое внимание вопросам прогнозирования уделяется в работе Биологическое прогнозирование Мауринь, Тардов, . Данные исследователи выделили несколько видов биологического прогнозирования экологическое, интродукционное, динамики биомассы и численности, фитопатологическое, фаунистическое, флористическое, заболеваний человека животных, генетическое, онтогенезное, филогенезное эволюционное, демографическое и другие. Каждый из упомянутых видов прогнозирования можно подразделить на ряд более частных. Отрасли человеческой деятельности, связанные с использованием природных ресурсов нуждаются в надежных прогнозах оптимальных сроков проведения работ. Фенологические данные широко применяются в работах по биопрогнозированию. С середины XX века стало интенсивно развиваться математическое моделирование динамики фенологических процессов, феногеографических, экологофенологических связей и закономерностей. На основе математического моделирования экологофенологических, чаще всего метеофенологических, связей возможно прогнозирование сроков наступления наиболее важных фенофаз, ожидаемых обилия цветения и плодоношения и т. Булыгин, . Фенологическая информация помогает выявить закономерности сезонной ритмики различных компонентов биоты под влиянием циклического изменения климата. Как замечают А. Н. Соловьев, Т. Г. Шихова , общая тенденция повышения температуры в XX столетии в умеренноконтинентальных климатических условиях южнотаежной подзоны на северовостоке Русской равнины привела к сокращению продолжительности зимнего сезона на дней и удлинению летнего сезона на дней, не повлияв на продолжительность переходных сезонов весны и осени. В фенологии развития представителей животного и растительного мира наиболее значительные изменения произошли, напротив, в наиболее динамичные переходные периоды весны смещение к более ранним датам и осени смещение к более поздним срокам с незначительной разницей в датах за столетие в пределах относительно стабильных периодов зимы и лета. В условиях антропогенной нагрузки встает вопрос о моделировании и прогнозировании развития природных систем. Широко представлены работы по моделированию состояний лесных экосистем Кузьмин и др. Минеева, ЬапсЬЬег . Фенологическое прогнозирование основано на наличии закономерной привязки присущего каждой живой системе ритма сезонного развития к абиотическим и биотическим параметрам территории размещения данной биосистемы. Через познание этой межсистемной связи и становится возможной разработка соответствующих способов фенопрогнозирования. Выделяется несколько основных подходов в фенопрогонозировании прогнозирование с использованием феноиндикаторов, математического описания связей между прогнозируемыми явлениями, синоптическое прогнозирование Мауринь, Тардов, .