Луга являются частью природного наследия. Сохранение их необходимо как для устойчивости экосистемы ввиду использования растений фаунистическим населением в качестве среды обитания и пропитания, так и для людей ввиду использования лугов как полезного культурно-оздоровительного ресурса.

Необходимые пакеты

library(tidyverse)
library(sf)
library(ggplot2)
library(vegan)
library(leaflet)

В качестве объекта для изучения данной тематики был выбран луг близ аллеи Крапивина. Луг делился на три части по принципу разной степени зарастания: заросший участок, зарастающий участок, незаросший участок.

Карты и фотографии участков
Графическая карта
ggplot () +
  geom_sf(data = Границы, color = "black", linewidth = 1) +
  geom_sf(data = Площадки, color = "red", size = 3) +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle=45))

Карта на местности
leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(data = Площадки)
Заросший участок

Зарастающий участок

Незаросший участок

Методика: На каждом из участков закладывалось по 16 пробных площадок 50 на 50 см. В результате описаний получены данные о количестве видов растений и среднем проективном покрытии. После определения видов определялась также принадлежность к ценотической группе. На каждом из участков были отобраны пробы почвы для определения её средней плотности.
Загружаем таблицы и создаем графики
Количество видов на каждом из участков (шт)
Виды  <- readxl::read_excel("Результаты описаний.xlsx", sheet = "Количество видов")
ggplot(Виды, aes(x = Участок, y = `Количество видов (шт)`, fill = Участок)) +
  geom_col(color = "black", linewidth = 1) +
  geom_text(aes(label = `Количество видов (шт)`), vjust = -0.5, size = 3.5) +   
  scale_y_continuous(limits = c(0, 50)) +
  theme_minimal()

Среднее количество видов на пробных площадках (шт)
Виды2  <- readxl::read_excel("Результаты описаний.xlsx", sheet = "Среднее количество видов на ПП")
ggplot(Виды2, aes(x = Участок, y = `Среднее количество видов на ПП (в шт)`, fill = Участок)) +
  geom_col(color = "black", linewidth = 1) +
  geom_text(aes(label = `Среднее количество видов на ПП (в шт)`), vjust = -0.5, size = 3.5) +   
  scale_y_continuous(limits = c(0, 10)) +
  geom_errorbar(aes(ymin = `Среднее количество видов на ПП (в шт)` - Ошибка, ymax = `Среднее количество видов на ПП (в шт)` + Ошибка)) +
  theme_minimal()

Среднее проективное покрытие на каждом из участков
ПП  <- readxl::read_excel("Результаты описаний.xlsx", sheet = "Проективное покрытие")
ggplot(ПП, aes(x = Участок, y = `Проективное покрытие (%)`, fill = Участок)) +
geom_col(color = "black", linewidth = 1) +
geom_text(aes(label = `Проективное покрытие (%)`), vjust = -0.5, size = 3.5) +  
scale_y_continuous(limits = c(0, 100)) +
geom_errorbar(aes(ymin = `Проективное покрытие (%)` - Ошибка, ymax = `Проективное покрытие (%)` + Ошибка)) +
theme_minimal()

Количество ценотических групп на каждом из участков
Группы  <- readxl::read_excel("Результаты описаний.xlsx", sheet = "Ценотические группы")
ggplot(Группы, aes(x = Участок, y = `Количество ценотических групп (шт)`, fill = Участок)) +
  geom_col(color = "black", linewidth = 1) +
  geom_text(aes(label = `Количество ценотических групп (шт)`), vjust = -0.5, size = 3.5)+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 15)) +
  theme_minimal()

Средняя плотность почвы на каждом из участков
Почва  <- readxl::read_excel("Результаты описаний.xlsx", sheet = "Средняя плотность почвы")
ggplot(Почва, aes(x = Участок, y = `Средняя плотность почвы (г/см³)`, fill = Участок)) +
  geom_col(color = "black", linewidth = 1) +
  geom_text(aes(label = `Средняя плотность почвы (г/см³)`), vjust = -0.5, size = 3.5)+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 1)) +
  geom_errorbar(aes(ymin = `Средняя плотность почвы (г/см³)` - Ошибка, ymax = `Средняя плотность почвы (г/см³)` + Ошибка)) +
  theme_minimal()

В ходе описаний был выявлен краснокнижный вид - наперстянка крупноцветковая (Digitalis grandiflora Mill.). Встречаемость вида наивысшая на незаросшем участке (12,5% площадок на незаросшем участке, 6,25% на заросшем участке и единичные присутствия на зарастающем).

Индекс Чекановского-Сёренсена
Индекс_рассчёт <- vegdist(Индекс, method = "bray", binary = TRUE)
print(Индекс_рассчёт)
##           1         2
## 2 0.3506494          
## 3 0.2954545 0.3258427
По итогам сравнения участков с помощью индекса видно, что наибольшим сходством обладают заросший и зарастающий участки, наименьшим - заросший и незаросший. Это может свидетельствовать о том, что сукцессионные процессы на зарастающем участке проходят быстрее незаросшего: лесные виды постепенно вытесняют луговые и оставляют, сокращая возможности для их произрастания. Со временем, при отсутствии кошения, участки, вероятнее всего, станут ещё более схожими.