Интродукция и последующая реинтродукция в дикую природу видов, имеющих статус редких и исчезающих, сегодня становится важным инструментом сохранения биоразнообразия. В Ботаническом саду Уральского федерального университета разработана и реализуется долгосрочная программа по всестороннему изучению и созданию устойчивых интродукционных и реинтродукционных популяций редких, исчезающих и интенсивно истребляемых растений [Горчаковский, Шурова, 1982].
Цель: изучение биологии размножения и сохранения редкого вида Knautia tatarica (L.) Szabo в условиях интродукции в Ботаническом саду УрФУ.
Задачи:
1) Характеристика условий формирования интродукционной популяции вида;
2) Выявление особенностей семенного размножения;
3) Сравнительный анализ участков популяции, сформировавшихся в разных условиях освещения.
Работа проводилась на территории ботанического сада Уральского федерального университета, карта-схема которой представлена ниже.
Объектом исследования являлся короставник татарский – Knautia tatarica (L.) Szabo. Семейство: Ворсянковые (Dipsacaceae Eaton.). Короставник татарский – это двулетний травянистый стержнекорневой монокарпик, высота которого колеблется от 1 до 2 метров. Ареал вида охватывает юго-восток европейской части России (Республики Башкортостан, Марий Эл, Татарстан, Удмуртия, Оренбургская, Пермская, Свердловская и Челябинская обл.) [Бобров, 1978]. Плейстоценовый реликт, эндемик Урала и Приуралья. Внесен в Красную книгу Среднего Урала, Красные книги Свердловской области, Республики Татарстан, Самарской области, приложения к Красным книгам Пермского края, Челябинской и Оренбургской областей.
Сбор материала для определения показателей семенной продуктивности проводился с июля по август 2021 года по общепринятой методике [Вайнагий, 1974]. Семена каждого соцветия сортировались по степени зрелости, форме, цвету, также они делились на фракции: выполненные зрелые и несозревшие. В камеральный период все данные обработаны статистически с использованием программы MS Excel 2010, среды R и программы QGIS.
Одним из важных показателей, характеризующих степень адаптации интродуцентов к новым условиям, является наличие семеношения (плодоношения). Этот показатель находится в прямой зависимости от погодных условий, агрофона, экологических особенностей вида и общего состояния конкретных индивидуумов. Его регулярность, формирование полноценных семян - основные критерии успешности интродукции растений. О том, что без успешного семенного воспроизводства нельзя быть уверенным в надежности интродукционной работы, говорится в работах многих ученых [Муковнина, Серикова, 2012].
k1 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "u1")
k1 %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2)## # A tibble: 7 x 6
## Параметр Высота Соцветий `Зрелые семена` Незрелые сем~1 % пло~2
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 сумма 2121 419 7187 3289 1715.
## 2 среднее 163. 32.2 184. 78.4 570.
## 3 стандартное отклонение 32.0 16.1 117. 61.5 729.
## 4 ошибка среднего 8.86 4.46 19.6 10.1 439.
## 5 коэф. вариации 19.6 49.8 336. 423. 673.
## 6 минимум 98 8 0 0 NA
## 7 максимум 225 62 116 91 NA
## # ... with abbreviated variable names 1: `Незрелые семена`,
## # 2: `% плодоцветения`
formattable::formattable(k1)| Параметр | Высота | Соцветий | Зрелые семена | Незрелые семена | % плодоцветения |
|---|---|---|---|---|---|
| сумма | 2121.00 | 419.00 | 7187.00 | 3289.00 | 1715.2745 |
| среднее | 163.15 | 32.23 | 183.60 | 78.36 | 569.6556 |
| стандартное отклонение | 31.95 | 16.06 | 117.10 | 61.51 | 729.1407 |
| ошибка среднего | 8.86 | 4.46 | 19.57 | 10.08 | 438.7892 |
| коэф. вариации | 19.58 | 49.84 | 335.56 | 423.21 | 673.2745 |
| минимум | 98.00 | 8.00 | 0.00 | 0.00 | NA |
| максимум | 225.00 | 62.00 | 116.00 | 91.00 | NA |
k2 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "u2")
k2 %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2)## # A tibble: 7 x 6
## Параметр Высота Соцветий `Зрелые семена` Незрелые сем~1 % пло~2
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 сумма 2513 309 1724 1592 558.
## 2 среднее 132. 16.3 104. 90.8 640.
## 3 стандартное отклонение 22.6 6.67 69.6 44.7 1043.
## 4 ошибка среднего 5.19 1.53 17.4 12.9 1134.
## 5 коэф. вариации 17.1 41.0 342. 276. 835.
## 6 минимум 83 5 0 0 NA
## 7 максимум 172 29 48 56 NA
## # ... with abbreviated variable names 1: `Незрелые семена`,
## # 2: `% плодоцветения`
formattable::formattable(k2)| Параметр | Высота | Соцветий | Зрелые семена | Незрелые семена | % плодоцветения |
|---|---|---|---|---|---|
| сумма | 2513.00 | 309.00 | 1724.00 | 1592.00 | 557.9288 |
| среднее | 132.26 | 16.26 | 104.08 | 90.77 | 640.0984 |
| стандартное отклонение | 22.64 | 6.67 | 69.57 | 44.68 | 1043.0285 |
| ошибка среднего | 5.19 | 1.53 | 17.35 | 12.90 | 1133.9869 |
| коэф. вариации | 17.12 | 40.98 | 342.30 | 275.60 | 835.2855 |
| минимум | 83.00 | 5.00 | 0.00 | 0.00 | NA |
| максимум | 172.00 | 29.00 | 48.00 | 56.00 | NA |
k3 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "u3")
k3 %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2)## # A tibble: 7 x 6
## Параметр Высота Соцветий `Зрелые семена` Незрелые семе~1 % пло~2
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 сумма 6230 680 2421 879 356.
## 2 среднее 115. 12.6 155. 45.1 1232.
## 3 стандартное отклонение 16.9 6.84 79.3 40.3 1159.
## 4 ошибка среднего 2.3 0.93 20.3 10.9 2182.
## 5 коэф. вариации 14.7 54.3 262. 329. 482.
## 6 минимум 80 5 0 1 NA
## 7 максимум 156 27 62 339 NA
## # ... with abbreviated variable names 1: `Незрелые семена`,
## # 2: `% плодоцветения`
formattable::formattable(k3)| Параметр | Высота | Соцветий | Зрелые семена | Незрелые семена | % плодоцветения |
|---|---|---|---|---|---|
| сумма | 6230.00 | 680.00 | 2421.00 | 879.00 | 356.0294 |
| среднее | 115.37 | 12.59 | 155.13 | 45.07 | 1232.1684 |
| стандартное отклонение | 16.94 | 6.84 | 79.27 | 40.30 | 1158.9181 |
| ошибка среднего | 2.30 | 0.93 | 20.29 | 10.87 | 2181.7204 |
| коэф. вариации | 14.68 | 54.31 | 261.60 | 329.31 | 481.6792 |
| минимум | 80.00 | 5.00 | 0.00 | 1.00 | NA |
| максимум | 156.00 | 27.00 | 62.00 | 339.00 | NA |
k5 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "prod1")
formattable::formattable(k5)| Показатели | Количество соцветий, шт | Общее количество семян на особь, шт | Выполненные зрелые семена, шт | Щуплые недоразвитые семена, шт |
|---|---|---|---|---|
| xср±m | 45,4±5,97 | 2095,2±432,99 | 1437,4±289,41 | 657,8±165,49 |
| lim | 27–62 | 906–3062 | 690–2226 | 216–1105 |
| Cv, % | 29.41 | 46.21 | 45.02 | 56.26 |
k6 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "prod2")
formattable::formattable(k6)| Показатели | Количество соцветий, шт | Общее количество семян на особь, шт | Выполненные зрелые семена, шт | Щуплые недоразвитые семена, шт |
|---|---|---|---|---|
| xср±m | 18±2,79 | 663,2±94,18 | 344,8±22,35 | 318,4±77,47 |
| lim | 11–27 | 434–886 | 286–423 | 107–473 |
| Cv, % | 34.69 | 31.75 | 14.49 | 54.41 |
k7 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "prod3")
formattable::formattable(k7)| Показатели | Количество соцветий, шт | Общее количество семян на особь, шт | Выполненные зрелые семена, шт | Щуплые недоразвитые семена, шт |
|---|---|---|---|---|
| xср±m | 17,2±2,76 | 660±55,75 | 484,2±54,82 | 175,8±16,46 |
| lim | 11–26 | 512–837 | 342–623 | 118–214 |
| Cv, % | 35.93 | 18.89 | 25.32 | 20.94 |
Далее представлены средние значения количества семян на особь с помощью графиков:
k4 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "seeds")
k44 <- k4 %>%
filter(`участок` == 1) %>%
group_by(`особь`) %>%
summarise(`Среднее по зрелым` = mean(`зрелые`),
`Среднее по щуплым` = mean(`щуплые`),
`Среднее по пустым` = mean(`пустые`)) %>%
pivot_longer(names_to = "Средние", values_to = "Значения", -c(`особь`)) %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2) %>%
mutate(`особь` = as.factor(`особь`))
pk <- ggplot(k44, aes(x = `особь`, y = `Значения`, fill = `Средние`)) +
geom_col(position = "dodge") +
labs(x = "", y = "Значения",
title = "Средние значения количества семян на особь на участке №1") +
theme(legend.position = "right")
plotly::ggplotly(pk)k442 <- k4 %>%
filter(`участок` == 2) %>%
group_by(`особь`) %>%
summarise(`Среднее по зрелым` = mean(`зрелые`),
`Среднее по щуплым` = mean(`щуплые`),
`Среднее по пустым` = mean(`пустые`)) %>%
pivot_longer(names_to = "Средние", values_to = "Значения", -c(`особь`)) %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2) %>%
mutate(`особь` = as.factor(`особь`))
pk2 <- ggplot(k442, aes(x = `особь`, y = `Значения`, fill = `Средние`)) +
geom_col(position = "dodge") +
labs(x = "", y = "Значения",
title = "Средние значения количества семян на особь на участке №2") +
theme(legend.position = "right")
plotly::ggplotly(pk2)k443 <- k4 %>%
filter(`участок` == 3) %>%
group_by(`особь`) %>%
summarise(`Среднее по зрелым` = mean(`зрелые`),
`Среднее по щуплым` = mean(`щуплые`),
`Среднее по пустым` = mean(`пустые`)) %>%
pivot_longer(names_to = "Средние", values_to = "Значения", -c(`особь`)) %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2) %>%
mutate(`особь` = as.factor(`особь`))
pk3 <- ggplot(k443, aes(x = `особь`, y = `Значения`, fill = `Средние`)) +
geom_col(position = "dodge") +
labs(x = "", y = "Значения",
title = "Средние значения количества семян на особь на участке №3") +
theme(legend.position = "right")
plotly::ggplotly(pk3)Наибольшее значение ПСП отмечены на первом участке (2095.2 ± 432.99 семян на особь), как и наибольшее показатели РСП (1437.4 ± 289.41 семян на особь). На этом же участке отмечаться высокий коэффициент семенной продуктивности. Среднее значение потенциальной семенной продуктивности у изученных нами образцов короставника татарского составило 3418.4 ± 582.92, в то время как реальная семенная продуктивность - 2266.4 ± 366.57.
k8 <- readxl::read_excel("kd.xlsx", sheet = "prsp")
k88 <- k8 %>%
pivot_longer(names_to = "Участки", values_to = "Значения", -c(`Продуктивность`))
ggplot(k88, aes(x = `Участки`, y = `Значения`, fill = `Продуктивность`)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = `Значения`, vjust = +1)) +
scale_fill_manual(values = c("green", "yellow")) +
labs(x = "", title = "Семенная продуктивность Knautia tatarica (L.), на участках 1–3")library(plotly)
k008 <- k88 %>%
filter(`Продуктивность` == "Реальная")
k08 <-plot_ly(k008, labels = ~`Участки`, values = ~`Значения`,type = 'pie',
title = "Процентное соотношение РСП по участкам")
k08 <- k08 %>% layout(showlegend = F)
plotly::ggplotly(k08)k009 <- k88 %>%
filter(`Продуктивность` == "Реальная")
k09 <-plot_ly(k009, labels = ~`Участки`, values = ~`Значения`,type = 'pie',
title = "Процентное соотношение ПСП по участкам")
k09 <- k09 %>% layout(showlegend = F)
plotly::ggplotly(k09)Бобров Е. Г. Лесообразующие хвойные СССР. Л. : 1978. – С. 1–189.
Вайнагий И. В. О методике изучения семенной продуктивности растений // Ботанический журнал. – 1974. – Т. 59, № 6. – С.826–831.
Горчаковский П. Л., Шурова Е. А. Редкие и исчезающие растения Урала и Приуралья. – М. : Наука, 1982. – 208 с.
Муковнина З. П., Серикова В. И. Семяношение растений природной флоры центрального черноземья, культивируемые в ботаническом саду воронежского университета // Совре-менные проблемы интродукции и сохранения биоразнообразия растений. – Материалы 2–й Международной научной конф. – Воронеж: ВГУ, 2012. – С. 101.
Кищенко И.Т. Рост хвойных лесообразователей в таежной зоне // Биоэкологическое краеведение : мировые, российские и региональные проблемы. – Петрозаводск, 2015. – С. 61–64.
Рязанова Н. А., Путенихин В. П. Клены в Башкирском Предуралье : биологические особенности в условиях интродукции. – Уфа, 2012. – 224 с.