Научный журнал

Успехи современного естествознания

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,775

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Мазуркин П.М. 1 Кудряшова А.И. 1

---

1 Поволжский государственный технологический университет

Для повышения экологической оценки качества окружающей растущие березы территории летом 2018 г. была измерена ширина десяти учетных листьев у десяти учетных деревьев березы повислой в черте города Йошкар-Ола. Были замерены расстояния от края автомобильной дороги до центра комля берез, а также высота расположения зоны кроны у каждой березы 1,5–2,0 м со стороны преобладающих ветров (примерно северо-запад). На каждой березе сбоку кроны выделялась зона диаметром примерно 0,5 м, где выделяли десять учетных листьев, к их корешкам привязывали белые нитки с бирками, на которых были указаны номера учетных листьев. Приведенная система координат вычислялась следующим образом. Сотовым телефоном были измерены географические координаты оси ствола (в градусах, минутах и секундах), которые были приведены к условным северной широте и восточной долготе. От этих влияющих факторов были получены закономерности изменения времени вегетации с первого мая и средней максимальной ширины учетных листьев. Проведен факторный анализ шести влияющих переменных и двух зависимых показателей. Даны формулы и графики. Получено, что влияние расстояния от дороги на максимум ширины учетных листьев имеет коэффициент корреляции 0,7574, а влияние приведенной восточной долготы на этот же биометрический параметр – 0,7514. Средняя максимальная ширина учетных листьев березы повислой может стать великолепным индикатором загрязнения придорожной территории. Для идентификации волновых закономерностей необходимо в разных местах принять более двадцати берез.

Статья в формате PDF

0 KB

вегетация листьев

этап роста до максимума

преобладающие ветра

10 берез

по 10 учетных листьев

ширина

дорога

координаты

тренды

колебательная адаптация

закономерности

1. Mazurkin P.M. Method of identification. International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management. SGEM. 2014. Book 6. Vol. 1. P. 427–434. DOI: 10.5593/SGEM2014/B61/S25.059.

2. Mazurkin P.M. Wavelet Analysis Statistical Data. Advances in Sciences and Humanities. 2015. Vol. 1. № 2. Р. 30–44. DOI: 10.11648/j.ash.20150102.11.

3. Mazurkin P.M., Kudryashova A.I.. Fito meteorologiya City: The Influence of the Amount of Relative Humidity of Air Ontogenesis Leaves of Birch. J. Basic Sci. Appl. Res. 2018. Vol. 4. № 1. Р. 1–15.

4. Plenderleith T.L., Stratford D., Lollback G. W., Chapple D.G., Reina R.D., Hero J.-M. Calling phenology of a diverse amphibian assemblage in response to meteorological conditions. International Journal of Biometeorology. 2018. Vol. 62. Issue 5. P. 873–882. DOI: 10.1007/s00484-017-1490-2.

5. Laube J., Sparks T.H., Estrella N., Menzel A. Does humidity trigger tree phenology Proposal for an air humidity based framework for bud development in spring. New Phytologist. 2014. Vol. 202. Issue 2. P. 350–355. DOI: 10.1111/nph.12680.

6. Fu Y.H., Zhao H., Piao S., Peaucelle M., Peng S., Zhou G., Ciais P., Huang M., Menzel A., Penuelas J., Song Y., Vitasse Y., Zeng Z., Janssens I.A. Declining globalwarming effects on the phenology of Spring leaf unfolding. Nature. 2015. Vol. 526. Р. 104–107. DOI:10.1038/nature15402.

7. Zhang Y., Bielory L., Georgopoulos P. Climate change effect on Betula (birch) and Quercus (oak) pollen seasons in US. Int. J. Biometeorol. 2014. Vol. 58. Issue 5. P. 909–919. DOI: 10.1007/s00484-013-0674-7.

8. Dahlhausen J., Rotzer T., Biber P., Uhl E., Pretzsch H. Urban climate modifies tree growth in Berlin. International Journal of Biometeorology. 2018. Vol. 62. Issue 5. P. 795–808. DOI: 10.1007/s00484-017-1481-3.

9. Wang H., Rutishauser T., Tao Z., Zhong S., Ge Q., Dai J. Impacts of global warming on phenology of spring leaf unfolding remain stable in the long run. International Journal of Biometeorology. 2017. Vol. 61. Issue 2. P. 287–292. DOI 10.1007/s00484-016-1210-3.

10. Wang Y., Groot R., Bakker F., Wortche H., Leemans R. Thermal comfort in urban green spaces: a survey on a Dutch university campus. International Journal of Biometeorology. 2017. Vol. 61. Issue 1. P. 87–101. DOI: 10.1007/s00484-016-1193-0.

11. Sellin A., Rosenvald K., Ounapuu-Pikas E., Tullus A., Ostonen I., Lohmus K. Elevated air humidity affects hydraulic traits and tree size but not biomass allocation in young silver birches (Betula pendula). Frontiers in Plant Science. 2015. Vol. 6. P. 860. DOI: 10.3389/fpls.2015.00860.

Каждое индивидуально растущее дерево может стать индикатором той окружающей среды, которая вокруг него располагается. Поэтому уровень загрязненности придорожной территории можно оценить по поведению, например, березы повислой, растущей около автомобильной дороги. Причем учетные листья березы реагируют не только на загрязнения от выхлопов автомобилей, но при своем росте и развитии за вегетационный период учитывают комплекс факторов воздуха, воды и почвы.

Цель статьи: выявление закономерностей влияния координат березы повислой, расположенной у кромки автомобильной дороги, на продолжительность вегетационного периода и ширину учетных листьев около дороги в городской среде.

В экологических технологиях с использованием листьев березы повислой приходит понимание о моделировании взаимных связей между параметрами структуры листьев растений методом идентификации [1, 2]. Априори ясно, что именно погода влияет на ход развития и роста (онтогенеза) растений. А на многолетние растения погода влияет через ежегодный онтогенез листвы. Кванты поведения листьев, например, березы повислой [3], распространенной на Северном полушарии, четко зависят от квантов (асимметричных вейвлетов) поведения температуры воздуха и относительной влажности. Метеорологические условия являются сильными факторами активности биологических объектов, и для этого в статье [4] оценены влияние температуры, осадков, атмосферного давления и влажности.

Рост растений – сложный процесс, в его основе лежат такие фундаментальные явления, как ритмичность, полярность, дифференциация, раздражимость, корреляция. Эти процессы являются общими для онтогенеза живых организмов [5, 6]. Онтогенез – индивидуальное развитие организма от зиготы (или вегетативного зачатка) до природной смерти. Благодаря активной деятельности меристем и фотосинтетической активности листьев зеленое растение приобретает ряд черт, которые характеризуют его рост. В процессе онтогенеза растения рост наблюдается на протяжении основных этапов его жизненного цикла [7].

Формирование и отмирание листьев в цикле онтогенеза разделяются на такие этапы: распускание почек, рост и развитие листьев, расцвечивание отмирающих листьев, опадение листьев. Мы предлагаем два этапа онтогенеза – роста до максимума и спада до опадения.

В Берлине [8] по 252 дереву липы на кернах по расстояниям от центра к периферии были выявлены изменения приращения толщины деревьев за 50–100 лет. Семь пород деревьев в Европе [9] показали нелинейные зависимости развития растений от температуры и микроклимата. В биометео-
рологии пока наблюдается неопределенность на будущее. В [10] показано влияние городской растительности на тепловой комфорт человека, равный 22,2 °С. Рациональный фитоклимат позволит противодействовать глобальному потеплению.

Вегетационный период становится одним из важных экосистемных процессов, так как развитие листьев очень чувствительно к температуре воздуха. Поэтому будущее климата в наблюдениях за листьями. Повышение влажности воздуха снижает температуру и накопление биомассы в молодых березках, в особенности восприимчивы листья [11].

Цель статьи – повышение точности индикации качества окружающей листья березы локальной среды сбоку на высоте 1,5–2,0 м со стороны преобладающих ветров по времени вегетации в 2018 г. от первого мая до максимума ширины как среднего из 10 учетных листьев по патенту на изобретение 2606189 в зависимости от расстояния от края дороги, высоты расположения центра зоны 10 учетных листьев над почвой и приведенных географических координат расположения центра комля деревьев.

Материалы и методы исследования

Колебания записываются волновой формулой [1, 2] вида

(1)

где y – показатель (зависимый фактор), i – номер составляющей модели (1), m – количество членов в модели (1), х – объясняющая переменная (влияющий фактор), a1...a8 – параметры модели (1), принимающие числовые значения в ходе структурно-параметрической идентификации в програм-
мной среде CurveExpert-1.40 (URL: http://www.curveexpert.net/), Ai – амплитуда (половина) вейвлета (ось y), pi – полупериод колебания (ось x).

В табл. 1 даны расстояния от дороги и почвы, а также географические и биометрические параметры 10 берез в г. Йошкар-Ола по средней ширине у 10 учетных листьев.

На каждой березе сбоку кроны со стороны преобладающих ветров (примерно северо-запад) выделялась зона диаметром примерно 0,5 м, где выделяли 10 учетных листьев, к корешкам их привязывали белые нитки с бирками, на которых были указаны номера учетных листьев. Приведенная система координат вычислялась следующим образом. С помощью сотового телефона вначале записывали координаты зоны учетных листьев (в градусах, минутах и секундах). Затем эти значения приводили к градусам по формуле ПК = градус + минута / 60 + секунда /3600. Из полученных результатов вычитали: для северной широты начало координат –56,60; для восточной долготы начало координат –47,80. Однако для программной среды Curve Expert 1.40 необходимо умножить полученные значения приведенных координат на 100.

Таблица 1

Параметры расположения берез с 10 учетными листами на каждом дереве

Рис. 1. Графики рангового распределения биометрических параметров листьев березы повислой

Результаты исследования
и их обсуждение

В табл. 2 даны результаты факторного анализа по данным табл. 1. Здесь факторы L, h, ? и ? являются только ка влияющие переменные, так как они не могут одновременно стать зависимыми показателями. А факторы ? и становятся одновременно влияющими и зависимыми параметрами, поэтому их можно ранжировать по вектору предпорядка предпочтительности «лучше > хуже». Для обоих биометрических параметров ? и принимается вектор «чем больше, тем лучше».

Тогда ранговое распределение будет подчиняться закону экспоненциальной гибели при рангах R = 0, 1, 2, 3,... (рис. 1) по формулам:

– для рангового распределения времени вегетации учетных листьев у 10 берез (0,9912)

; (2)

– для средней ширины у 10 учетных листьев для каждой из 10 берез (0.9852)

(3)

В табл. 2 приведены результаты факторного анализа с использованием тренда, как частного случая формулы (1) при бесконечном периоде колебания.

Коэффициент коррелятивной вариации, как мера адекватности всей системы параметров объекта исследования, определяется как 6,4060 / (6?2) = 0,5338. Первое место среди влияющих переменных занимает время вегетации до конца этапа роста, а второе – средняя ширина учетных листьев при максимуме роста учетных листьев. Среди зависимых показателей как оценочных критериев занимает средняя ширина учетных листьев в конце этапа роста.

Выберем корреляционную матрицу (табл. 3) со средними и сильными бинарными отношениями с коэффициентом корреляции не менее 0,5. Наибольший коэффициент корреляции 0,7574 имеет влияние расстояния от примерного центра зоны расположения 10 учетных листьев на боковой поверхности кроны березы повислой со стороны преобладающих ветров (северо-запад) до края автомобильной дороги.

В табл. 4 расположим модели трендов по убыванию адекватности.

На рис. 2 приведены графики влияния расстояния от дороги до учетных листьев.

Из точечного графика остатков видно, что возможно колебание (табл. 5, рис. 3). Из-за малого количества точек коэффициент корреляции трехчленной модели стал равным 1.0000.

Средняя максимальная ширина учетных листьев березы повислой может стать великолепным индикатором загрязнения придорожной территории. Для идентификации волновых закономерностей необходимо в разных местах принять более 20 берез.

Наибольшая турбулентность наблюдается до 3 м от края дороги. Здесь же по тренду наблюдается максимум средней ширины. А затем от 3 м до 5 м наблюдается снижение ширины листа, то есть в этом интервале расстояния от дороги наблюдается сильное подавление вегетации листьев. После 5 м листья березы начинают расти с возрастающей шириной листьев.

Остальные закономерности из табл. 4 показаны на рис. 4.

Таблица 2

Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов
после идентификации по закономерности тренда

Таблица 3

Корреляционная матрица с коэффициентом корреляции не менее 0,5

Таблица 4

Параметры тренда бинарных отношений данных по табл. 1

Рис. 2. Графики влияния расстояния от дороги на среднюю максимальную ширину группы листьев

Таблица 5

Модели (1) влияния расстояния от дороги на максимум средней ширины листа

Рис. 3. Графики влияния расстояния от дороги на среднюю максимальную ширину группы листьев

Прямое и обратное влияния биометрических параметров листьев по табл. 4 происходят по показательному закону. Подробнее рассмотрим влияние восточной долготы.

По графику на рис. 4 снижение времени вегетации происходит в центральном микрорайоне г. Йошкар-Ола. Наиболее сложным образом изменяется график влияния долготы на среднюю максимальную ширину учетных листьев.

На рис. 5 показана карта-схема расположения 10 учетных берез. Видно, что главный трансект получается вдоль р. Малая Кокшага. Максимальная ширина листьев снижается от запада к востоку на правой стороне города до реки, а на левой стороне реки приращение ширины возрастает, снова снижается в местности с высотными домами.

Рис. 4. Графики бинарных отношений по данным табл. 4

Рис. 5. Карта-схема расположения 10 учетных деревьев березы

Заключение

Средняя максимальная ширина учетных листьев березы повислой может стать великолепным индикатором загрязнения придорожной территории. Для идентификации волновых закономерностей необходимо в разных местах принять более 20 берез.

На каждой березе сбоку кроны со стороны преобладающих ветров выделялась зона, где выделяли 10 учетных листьев, а к корешкам их привязывали белые нитки с бирками и номерами. Сотовым телефоном записывали координаты зоны учетных листьев. Затем вычисляли приведенные координаты. Для программной среды Curve Expert 1.40 необходимо умножить полученные значения приведенных координат на 100.

Библиографическая ссылка