Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

EFFECT OF SPECIES DIVERSITY OF HERBAL PLANTS THE DISTRIBUTION OF THE PRODUCTIVITY OF FLOODPLAIN MEADOWS

Mazurkin P.M.
1385 KB
We present regularities of the influence of topographic and soil conditions riverine areas in the spatial structure of species composition of grasses and productivity of floodplain meadows. Keywords: herbal plants; floodplain meadows; species diversity; patterns of distribution.

В России происходит постепенный переход на адаптивно-ландшафтные системы земледелия, обеспечивающие уменьшение стока воды в 1,5-2,0 раза и смыв почвы в 3-8 раз, повышение урожайности культур на 25-30 % и рентабельности сельскохозяйственного производства на 8-20 %.

Эти системы должны включать рациональное использование не только пахотных земель, но также лугов, защитных насаждений и иных компонентов ландшафта. Однако в настоящее время большой прогресс достигнут в разработке научных основ создания искусственных агроэкосистем, формирующихся на пахотных землях, принципов и методов управления их функционированием [1]. В то же время значительно меньше исследований посвящено изучению особенностей функционирования таких экосистем как пойменные луга малых рек, роль которых в снабжении животноводства кормами трудно переоценить, особенно в условиях переживаемого страной экономического кризиса.

Цель статьи - выявление закономерностей влияния топографических и почвенных условий прирусловых территорий на пространственную структуру видового состава трав и продуктивность пойменных лугов.

Виды травяных растений были изучены по трем створам на правой стороне реки Ировка Республики Марий Эл с закладкой пробных площадок размерами 2,0×2,0 м (табл. 1 и рис. 1) на прирусловом пойменном лугу в черте деревни Яндемирово.

Таблица 1

Результаты измерений массы травяных проб с площадки 2×2 м после срезки, г

Дата

Время

t, сутки

Виды травяных растений

Всего

Белоус

Ромашка

Мать и мачеха

Тысячелистник

Клевер

Хвощ

Подорожник

28.07

29.07

30.07

01.08

03.08

10.08

17.08

24.08

06.09

0

1

2

4

6

13

20

27

40

940

750

620

510

410

370

350

350

350

320

170

140

105

85

85

80

80

80

535

400

270

145

110

110

110

110

110

195

120

80

75

60

60

60

60

60

165

90

65

50

45

45

45

45

45

55

32

20

15

15

15

15

15

15

35

20

10

10

10

10

10

10

10

2245

1562

1205

910

735

685

670

670

670

Моделирование выполнено законом вида

f (1)

где mt - масса всех видов растений в траве или по отдельным видам, г; mв0 - масса влаги, содержащейся в срезанной свежей траве, г; mс - масса сухой травы или готового сена, г; t - время сушки в атмосферном воздухе под навесом, сутки.

Как пример на рис. 2 показан график изменения массы всех видов растений с 4 м2 пробной площадки по первому створу на правой стороне речной поймы по биотехнической закономерности вида

d (2)

pic

Рис. 1. Река Ировка в черте деревни Яндемирово Республики Марий Эл (I, II, III - створы реки)

pic 

Рис. 2. График и остатки от модели (2)

На рис. 2 приведены в правом верхнем углу следующие обозначения:

S - сумма квадратов отклонений от формулы (2);

r - коэффициент корреляции, показывающий тесноту связи формулы (2) с экспериментальными точками на рис. 2.

Коэффициент корреляции 0,9997 очень высок и поэтому уравнение (2) характеризуется сильной факторной связью.

Поэтому предложенная методика анализа динамики сушки луговых растений и других видов биологических проб вполне может быть применена и для сортировки травы по отдельным видам растений.

В дальнейшем волновые составляющие в этой статье не учитываются. Для их анализа необходимы высокоточные измерения массы с погрешностью не более ±0,0005 г.

В табл. 2 приведены итоговые данные и параметры двухчленной статистической модели (2), в которой первая составляющая показывает динамику массы воды в траве.

Таблица 2

Масса срезанной травы с пробных площадок размерами 2×2 м

Вид травяных растений

Факт mф, г

Расчет

m, г

Ранг вида

Составляющие (2), г

Параметры модели

Сено mс

Влага mвл0

a1

a2

Первый гидрометрический створ

Белоус

940

940,2

1

351,3

588,9

0,39787

0,91989

Ромашка

320

319,8

3

79,8

240,0

0,94639

0,64031

Мать и мачеха

535

534,8

2

109,2

425,6

0,37898

1,35412

Тысячелистник

195

195,3

4

60,6

134,6

0,86632

0,92799

Клевер

165

165,0

5

44,9

120,1

0,97820

0,86720

Хвощ

55

55,0

6

15,0

40,0

0,85330

1,28761

Подорожник

35

35,3

7

9,8

25,5

1,09811

1

Всего

2245

2244,8

0

670,4

1574,4

0,57027

0,90081

Второй гидрометрический створ

Белоус

2300

2303,2

1

719,7

1583,5

0,24841

0,95572

Клевер

465

465,7

2

142,7

323,0

0,61901

0,94889

Одуванчик

52

52,2

3

9,7

42,4

1,35431

1

Подорожник

22

22,1

4

4,9

17,2

1,33088

1

Всего

2829

2843,1

0

875,8

1967,4

0,32438

0,87795

Третий гидрометрический створ

Белоус

710

710,6

1

192,1

518,5

0,47105

1,04908

Нивяник обыкн.

85

84,8

4

19,4

65,4

0,68807

0,56124

Ромашка

70

70,0

5

19,8

50,1

1,57086

0,64168

Клевер

185

185,4

2

30,9

154,5

0,72374

0,56612

Тысячелистник

145

145,0

3

40,1

104,9

0,97894

0,93854

Всего

1195

1195,5

0

306,1

889,4

0,61712

0,87695

Распределение видов травяных растений по массе. Из статистической экологии [4] известно, что в ранговом распределении, например видов в биотопе, наилучшим является случай, когда за нулевой ранг принимается значение показателя по сумме видов. По массе проб травы с пробной площадки в 4 м2, после рассортировки травы по видам растений так и получилось - общая закономерность имеет формулу

f (3)

где mr - ранговое распределение видов травяных растений по массе, г; mr=0 - общая масса всех видов растений в пробе, г; mr=∞ - масса неучтенных видов растений в пробе, г; r - ранг вида растения в пробе r = 0, 1, 2, 3, ..., или рейтинговое место i = 1, 2, 3, ..., , по массе сырой или сухой пробы травы, а также по массе влаги.

Для первого створа были получены уравнения (рис. 3):

сырая трава f (4)

сухая трава f (5)

масса влаги f (6)

pic

Рис. 3. Графики рангового распределения массы по видам растений в пробе травы на правой
стороне первого гидрометрического створа реки Ировка

Знак свободного члена меняется. Отрицательный знак показывает потенциальные возможности у конкретного видового состава растений на данной пробной площадке. Поэтому можем сделать вывод о том, что по сырой массе и массе влаги имеются резервы повышения продуктивности пойменного луга. Из-за влияния высоты берега есть дефицит влаги 261,4/4 = 65,35 г/м2 или же на 100×261,4/1574,4 = 16,60 %.

На втором створе картина иная (рис. 4), хотя формулы аналогичны:

сырая трава f (7)

сухая трава f (8)

масса влаги f (9)

pic

Рис. 4. Графики рангового распределения массы по видам растений в пробе травы
на правой стороне второго гидрометрического створа реки Ировка

Третий створ характеризуется уравнениями (рис. 5):

сырая трава f (10)

сухая трава f (11)

масса влаги f (12)

pic

Рис. 5. Графики рангового распределения массы по видам растений в пробе травы на правой стороне третьего гидрометрического створа реки Ировка

Из графиков видно, что каждый створ имеет свой «характер». Он определяется параметрами a1 и a2 модели типа (3). Из их значений в предыдущих формулах видно, что первый створ быстрее по массе убывает среди видового разнообразия, но все же имеет семь видов растений. Второй створ имеет наименьшее количество видов - пять, но с низкой активностью убывания массы. Третий створ является средним среди других.

Нагляднее сравнение видно из двумерных графиков на рис. 6.

Таким образом, поведение травяных растений вполне можно изучать по динамике сушки отдельных частей пробы травы по видам растений.

Изучение видового состава трав и продуктивности прируслового пойменного луга реки Ировка (табл. 3) показало, что они в значительной степени зависят от влияния антропогенной нагрузки на пойменные луга.

pic

Рис. 6. Поверхности отклика массы проб срезанной травы по видам растений и динамике сушки
по площадкам, расположенных в створах вдоль течения реки

Таблица 3

Долевое участие видов в продуктивности от антропогенной нагрузки

Виды травяных растений на пробных площадках прируслового пойменного луга размерами 2×2 м

I створ.
Слабая нагрузка

II створ.
Сильная нагрузка

III створ.
Средняя нагрузка

Долевое участие вида в продуктивности вида

т/га

%

т/га

%

т/га

%

Белоус (Nardus stricta)

2,35

41,81

0,58

30,05

1,78

59,53

Ромашка (Matricária )

0,80

14,21

-

-

0,18

6,02

Мать и мачеха (Tussilago farfara)

1,34

23,84

-

-

-

-

Тысячелистник (Achillea)

0,49

8,72

-

-

0,36

12,04

Клевер (Trifolium)

0,41

7,30

1,16

60,10

0,46

15,39

Хвощ (Equisetum arvense)

0,14

2,49

-

-

-

-

Подорожник (Plantago)

0,09

1,60

0,06

3,11

-

-

Одуванчик (Taraxacum)

-

-

0,13

6,74

-

-

Нивяник обыкн. (Leucanthemum vulgare)

-

-

-

-

0,21

7,02

Суммарная продуктивность луга

5,62

100

1,93

100

3,00

100

Наибольшее разнообразие видов (7 видов) и урожайность 5,62 т/га отмечено при самой низкой антропогенной нагрузке вдали от населенного пункта - I створ.

Наименьшее разнообразие видов (4 вида) и самая низкая урожайность 1,92 т/га - при самой высокой антропогенной нагрузке вблизи автомобильного моста через реку и населенного пункта Яндемирово - II створ.

Подробнее о моделировании: набрать в Google «Мазуркин Петр Матвеевич» Статья подготовлена и опубликована при поддержке гранта 3.2.3/12032 МОН РФ.

Список литературы

  1. Бондаренко Ю.В. Методологические основы систем адаптивно-ландшафтных мелиораций // Основы рацион. природопользования: Сб. научных работ Междунар. научно-практ. конф. ФГОУ ВПО «Саратовский ГАУ». - Саратов: Издат. центр «Наука», 2007. - С. 3-8.
  2. Мазуркин П.М., Михайлова С.И. Модели кадастровой стоимости сельскохозяйственных угодий // Успехи современного естествознания. - 2009. - № 12. - С. 34-40.
  3. Мазуркин П.М., Михайлова С.И. Прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных угодий // Успехи современного естествознания. - 2010. - № 1. - С. 149-153.
  4. Мазуркин П.М. Статистическая экология: учеб. пос. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2004. - 308 с.