Рост и структурные особенности хвои пихты сибирской на северо-востоке Европейской части России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Пихта сибирская (Abies sibirica Ledeb.) – объект настоящих исследований – наименее изученная лесообразующая порода на северо-востоке Европейской части России. Цель работы – изучение изменений структуры хвои пихты в процессе ее роста. В работе на основе модели роста рассматривается связь линейных размеров хвои пихты сибирской с изменениями анатомической структуры и ультраструктуры ее ассимиляционного аппарата в период внепочечного роста. В качестве модели роста или модели изменения линейных размеров (длины, ширины и толщины) хвои пихты сибирской была успешно апробирована логистическая модель, которая показала себя как удобный инструмент анализа процессов развития хвои на всех структурных уровнях. Применение модели позволяет выделить фазы развития хвои и установить синхронность изменений линейных размеров хвои с развитием ассимиляционных клеток. Показано, что при выходе из почки хвоя пихты сибирской качественно уже способна к фотосинтезу, о чем свидетельствует наличие развитых тилакоидов и гран в хлоропластах, а также фотосинтетических пигментов. Наибольшего своего качественного и количественного развития ассимиляционный аппарат достигает после окончания последней фазы роста хвои в длину, что дает основание заключить: при оптимальных условиях окружающей среды уже развитая хвоя достигает в этот период наибольшей функциональной активности.

Об авторах

Н. В. Герлинг

Институт биологии Коми НЦ УрО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: Gerling1@rambler.ru
Россия, 167982, Сыктывкар, ул. Коммунистическая, д. 26

С. И. Тарасов

Институт биологии Коми НЦ УрО РАН

Email: Gerling1@rambler.ru
Россия, 167982, Сыктывкар, ул. Коммунистическая, д. 26

Список литературы

  1. Атлас ультраструктуры растительных тканей / Под ред. М.Ф. Даниловой, Г.М. Козубова. Петрозаводск: Карелия, 1980. 455 с.
  2. Загирова С.В. Рост побегов и динамика структуры клеток мезофилла в двухлетней хвое Abies sibirica Ledeb. // Физиология растений. 2003. Т. 50. № 1. С. 43–47.
  3. Исаев А.С., Суховольский В.Г., Хлебопрос Р.Г., Бузыкин А.И., Овчинникова Т.М. Моделирование лесообразовательного процесса: феноменологический подход // Лесоведение. 2005. № 1. С. 3–11.
  4. Козина Л.В. Метаболизм фотоассимилятов и передвижение веществ у хвойных. Владивосток: Дальнаука, 1995. 129 с.
  5. Коренные еловые леса Севера: биоразнообразие, структура, функции / Под ред. К.С. Бобковой и Э.П. Галенко. СПб.: Наука, 2006. 337 с.
  6. Ладанова Н.В., Тужилкина В.В. Структурная организация и фотосинтетическая активность хвои ели сибирской. Сыктывкар: Коми НЦ УрО РАН, 1992. 100 с.
  7. Маслова Т.Г., Попова И.А., Попова О.Ф. Критическая оценка спектрофотометрического метода количественного определения каротиноидов // Физиология растений. 1986. Т. 33. С. 615–619.
  8. Мокроносов А.Т., Багаутдинов Р.И., Бубнова Е.А., Кобелева И.В. Фотосинтетический метаболизм в палисадной и губчатой тканях листа // Физиология растений. 1973. Т. 20. Вып. 6. С. 1191–1197.
  9. Молчанов А.А., Смирнов В.В. Методика изучения прироста древесных растений. М.: Наука, 1967. 95 с.
  10. Пихта / Под ред. Крылова Г.В., Марадудина И.И., Михеева Н.И., Козаковой Н.Ф. М.: Агропромиздат, 1986. 239 с.
  11. Робакидзе Е.А., Патов А.И. Рост хвои ели сибирской в зависимости от экологических факторов // Лесной журн. 2011. С. 7–14.
  12. Скупченко В.Б. Клеточный рост основной паренхимы стебля в морфогенезе побега Piceа abies (Pinaceae) // Растительные ресурсы. 2019. Т. 55. № 2. С. 195–212.
  13. Скупченко В.Б. Морфогенез и рост вегетативного побега Pseudotsuga menziesii (Pinaceae), интродуцированной в Санкт-Петербурге // Растительные ресурсы. 2022. Т. 58. № 1. С. 43–57.
  14. Скупченко В.Б. Морфометрия на экране электронного микроскопа // Ботанический журнал. 1990. Т. 75. № 10. С. 1463–1467.
  15. Титова М.С. Содержание фотосинтетических пигментов в хвое Picea abies и Picea koraiensis // Вестник ОГУ. 2010. № 12 (118). С. 9–12.
  16. Ходасевич Э.В. Фотосинтетический аппарат хвойных: онтогенетический аспект. Минск: Наука и техника, 1982. 199 с.
  17. Цельникер Ю.Л. Физиологические основы теневыносливости древесных растений. М.: Наука, 1978. 212 с.
  18. Юдин Ю.П. Темнохвойные леса // Производительные силы Коми АССР. М.–Л. Ч. 1. Растительный мир. 1954. С. 42–126.
  19. Andersson Gull B., Persson T., Fedorkov A., Mullin T.J. Longitudinal differences in Scots pine shoot elongation // Silva Fennica. 2018. V. 52. № 5. P. 1–12. https://doi.org/10.14214/sf.10040
  20. Koya P.R., Goshu A.T. Generalized Mathematical Model for Biological Growths // Open Journal of Modelling and Simulation. 2013. V. 1. № 4. P. 42–53. http://www.scirp. org/journal/ojmsi
  21. Kucharavy D., De Guio R. Application of logistic growth curve // Procedia Engineering. 2015. № 131. P. 280–290.
  22. Lichtenthaler H.K. Chlorophylls and carotenoids: Pigments of photosynthetic biomembranes // Methods in Enzymology. San Diego: Academic Press, 1987. P. 350–382.
  23. Monteith J.L. Fundamental equations for growth in uniform stands of vegetation // Agricultural and Forest Meteorology. 2000. V. 104. № 1. P. 5–113.
  24. Owens J.N. Initiation and development of leaves in Douglas-fir // Canadian Journal of Botany. 1968. V. 46. P. 271–278.
  25. Weiskittel A.R., Hann D.W., Kershaw J.A., Vanclay J.K. Forest growth and yield modeling. John Wiley & Sons. 2011. 415 p.

Дополнительные файлы


© Н.В. Герлинг, С.И. Тарасов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».