Weed communities with alien plant species on the south-east area of the Orenburg Region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The presence of agrocoenotic factors constantly acting on segmental (weed-field) communities leads to a high level of community invasion – a potential opportunity to accept new species. In many cases, it is through synanthropic communities that invasions of alien species occur in the Urals, which cause significant damage to both agriculture and the entire economy of the region as a whole. The aim of investigation is to survey and identify the coenotic diversity of communities involving alien species in the steppe zone of the southeastern part of the Orenburg Region. The paper provides data on weed communities with the participation of Acroptilon repens, the Sisymbrium volgense and Artemisia sieversiana. Communities were identified in spring wheat crops in the southeast of the Orenburg Region (Dombarovsky and Svetlinsky administrative districts). Communities develop on dark chestnut soils in arid conditions of the steppe zone. As a result of a synaxonomic analysis, communities were classified into three new variants of the association Lactucetum tataricae Rudakov in Mirkin et al. 1985 previously described in the Republic of Bashkortostan. Perennial weed species prevail in the agrobiological spectrum of the coenoflora nucleus of the studied segetal communities, the share of which is 70%. The most active of them are root-sprung perennials, which are found with high constancy and often dominate: Acroptilon repens, Fallopia convolvulus, Cirsium arvense, Convolvulus arvensis, Lactuca tatarica, Euphorbia virgata. Using the indirect ordination method (DCA), the features of ecological differentiation of communities are demonstrated. The studied phytocoenoses are associated with the driest habitats with poor soils.

About the authors

Gulnaz Rimovna Khasanova

Bashkir Research Institute of Agriculture of the Ufa Federal Research Centre of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: gulnazrim@yandex.ru

candidate of biological sciences, senior researcher of Crop Production, Agriculture and Soil Fertility Laboratory

Russian Federation

Sergey Maratovich Yamalov

South-Ural Botanical Garden-Institute of the Ufa Federal Research Centre of Russian Academy of Sciences

Email: yamalovsm@mail.ru

doctor of biological sciences, leading researcher of Wild-Growing Flora and Herbasceous Plants Introduction Laboratory

Russian Federation

Mikhail Nikolaevich Drap

South-Ural Botanical Garden-Institute of the Ufa Federal Research Centre of Russian Academy of Sciences

Email: drap_1999@mail.ru

laboratory assistant of Wild-Growing Flora and Herbasceous Plants Introduction Laboratory

Russian Federation

Anvar Khafizovich Shakirzyanov

Bashkir Research Institute of Agriculture of the Ufa Federal Research Centre of Russian Academy of Sciences

Email: shakirzyanof@yandex.ru

doctor of agricultural sciences, acting director

Russian Federation

References

  1. Хасанова Г.Р., Ямалов С.М. Разнообразие сегетальной растительности южного Урала: вклад зонально-климатического фактора // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013. Т. 15, № 3–5. С. 1490–1494.
  2. Миркин Б.М., Наумова Л.Г. Современное состояние основных концепций науки о растительности. Уфа: АН РБ, Гилем, 2012. 488 с.
  3. Абрамова Л.М., Голованов Я.М., Хазиахметов Р.М. Инвазивные растения Оренбургской области // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2017. № 1 (63). С. 184–186.
  4. Ямалов С.М., Хасанова Г.Р., Лебедева М.В., Корчев В.В. О новых сегетальных сообществах посевов подсолнечника в Оренбургской области // Самарский научный вестник. 2021. Т. 10, № 2. С. 124–130. doi: 10.17816/snv2021102119.
  5. Виноградова Ю.К., Абрамова Л.М., Акатова Т.В. и др. «Черная сотня» инвазионных растений России // Информационный бюллетень совета ботанических садов стран СНГ. 2015. Вып. 4 (27). С. 85–89.
  6. Географический атлас Оренбургской области. М.: Изд-во «ДИК», 1999. 96 с.
  7. Hennekens S.M., Schaminée J.H.J. TURBOVEG, a comprehensive data base management system for vegetation data // Journal of Vegetation Science. 2001. Vol. 12, № 4. P. 589–591. doi: 10.2307/3237010.
  8. Tichý L. JUICE, software for vegetation classification // Journal of Vegetation Science. 2002. Vol. 13. P. 451–453.
  9. Mucina L., Bültmann H., Dierßen K., Theurillat J.-P., Raus T., Čarni A., Šumberová K., Willner W., Dengler J., Gavilán García R., Chytrý M., Hájek M., Di Pietro R., Iakushenko D., Pallas J., Daniëls F.J.A., Bergmeier E., Santos Guerra A., Ermakov N., Valachovič M., Schaminée J.H.J., Lysenko T., Didukh Ya.P., Pignatti S., Rodwell J.S., Capelo J., Weber H.E., Solomeshch A., Dimopoulos P., Aguiar C., Hennekens S.M., Tichý L. Vegetation of Europe: hierarchical floristic classification system of vascular plant, bryophyte, lichen, and algal communities // Applied Vegetation Science. 2016. Vol. 19, suppl. 1. P. 3–264. doi: 10.1111/avsc.12257.
  10. Ter Braak C.J.F., Šmilauer P. CANOCO Reference Manual and CanoDraw for Windows User’s Guide: Software for Canonical Community Ordination (version 4.5). New York: Microcomputer Power, 2002. 500 p.
  11. Раменский Л.Г., Цаценкин И.А., Чижикова О.Н., Антипин Н.А. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М.: Сельхозгиз, 1956. 471 с.
  12. Зверев А.А. Информационные технологии в исследованиях растительного покрова: учебное пособие. Томск: ТМЛ-Пресс, 2007. 304 с.
  13. Хасанова Г.Р., Ямалов С.М., Лебедева М.В., Голованов Я.М. О новой ассоциации сегетальной растительности Южного Урала // Самарский научный вестник. 2019. Т. 8, № 4 (29). С. 97–103. doi: 10.17816/snv201984117.
  14. Миркин Б.М., Абрамова Л.М., Ишбирдин А.Р., Рудаков К.М., Хазиев Ф.Х. Сегетальные сообщества Башкирии. Уфа: БФАН СССР, 1985. 156 с.
  15. Абрамова Л.М., Мустафина А.Н., Нурмиева С.В., Голованов Я.М. К биологии и экологии горчака ползучего (Acroptilon repens) на Южном Урале // Экосистемы. 2020. № 21 (51). С. 75–84. doi: 10.37279/2414-4738-2020-21-75-84.
  16. Герман Д.А., Эбель А.Л. Некоторые интересные находки крестоцветных (Cruciferae) в Азии // Систематические заметки по материалам гербария им. П.Н. Крылова Томского государственного университета. 2009. № 101. С. 5–10.
  17. Виноградова Ю.К., Майоров С.Р., Хорун Л.В. Чёрная книга флоры Средней России: чужеродные виды растений в экосистемах Средней России. М.: Изд-во «ГЕОС», 2009. 512 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1

Download (10KB)
3. Fig. 2

Download (31KB)
4. Рисунок 3 – Sisymbrium volgense в посевах яровой пшеницы на юго-востоке Оренбургской области

Download (39KB)
5. Fig. 4

Download (34KB)

Copyright (c) 2021 Khasanova G.R., Yamalov S.M., Drap M.N., Shakirzyanov A.K.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».