CHANGES IN THE VEGETATION OF THE DRIED ARAL SEA BED

Cover Image

Cite item

Full Text

Abstract

The article investigates the distribution, species, and projective cover levels of vegetation that emerged in the sand dunes formed in place of the Aral Sea due to its desiccation. The changes in vegetation over the years, from 1981 to 2024, have been studied. According to the results, the projective cover level of vegetation on the dried Aral Sea bed has undergone significant changes. Specifically, from 1981 to 2024, the projective cover level increased by 31 %, reaching 55 %. Currently, dominant plant species such as Haloxylon ammodendron (C.A. Mey.) Bunge ex Fenzl, Halostachys caspica (M. Bieb.) C.A. Mey., Halocnemum strobilaceum (Pall.) M.Bieb., Haloxylon persicum Bunge, and Caroxylon nitrarium (Pall.) Akhani & Roalson are widespread. In the study area, factors such as increased soil salinity, changes in groundwater levels, low precipitation, and rising temperatures have had the most significant impact on the distribution and changes in vegetation. In the early years of the Aral Sea desiccation, approximately 10 plant species grew, with a projective cover level of 24 %. Over the course of 10 years, the number of species increased by 1–2 species. After 20 years, the number of species decreased to 7, but after another 20 years, the number of species increased again, reaching 11 species. The projective cover level increased from 24 % in 1981 to 55 % by 2024, showing a 31 % increase.

About the authors

Z. Jabbarov

National University of Uzbekistan

Author for correspondence.
Email: zafarjonjabbarov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

U. Nomozov

National University of Uzbekistan; Tashkent branch of the Samarkand state university veterinary medicine of livestock and biotechnologies

Email: zafarjonjabbarov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

Sh. Abdullaev

National University of Uzbekistan

Email: zafarjonjabbarov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

G. Rakhmatullaeva

National University of Uzbekistan

Email: zafarjonjabbarov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

J. Abdukarimov

National University of Uzbekistan

Email: zafarjonjabbarov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

S. Zakirova

National University of Uzbekistan

Email: zafarjonjabbarov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

References

  1. Sherimbetov S.G., Pratov U.P., Mukhamedov R.S. Classification of plants in the south drying bottom of the Aral Sea. Vestnik SPbGU. Seriya 3 = Vestnik of Saint-Petersburg State University. Series 3. 2015;(4):39–50.
  2. Shomurodov Kh., Rakhimova T., Adilov B. et al. Current state of vegetation of the dried bottom of the Aral Sea. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021;629:art.012085. doi: 10.1088/1755- 1315/629/1/012085
  3. Adilov B., Habibullo S., Fan L. et al. Changes in plant cover of the Ustyurt Plateau of Central Asia due to the Aral Sea shrinkage. Journal of Arid Land. 2021;13:71–87. doi: 10.1007/s40333-020-0077-7
  4. Song Y., Xun X., Zheng H. et al. Modeling and locating the wind erosion at the dry bottom of the Aral Sea based on an InSAR temporal decorrelation decomposition model. Remote Sensing. 2024;16(10):art.1800. doi: 10.3390/rs16101800
  5. Duan Z., Wang X., Sun L. et al. An insight into effect of soil salinity on vegetation dynamics in the exposed seafloor of the Aral Sea. Science of The Total Environment. 2024;951:art.175615. doi: 10.1016/j.scitotenv.2024.175615
  6. Song Y., Zheng H., Chen X. et al. Desertification extraction based on a microwave backscattering contribution decomposition model at the dry bottom of the Aral Sea. Remote Sensing. 2021;13(23):art.4850. doi: 10.3390/rs13234850
  7. Issanova G., Abuduwaili J., Tynybayeva K. et al. Soil salinisation as a land degradation process in the dried bed of the north-eastern Aral Sea, Kazakhstan. Arabian Journal of Geosciences. 2022;15:art.1055. doi: 10.1007/s12517- 022-09627-w
  8. Jabbarov Z., Abdrakhmanov T., Makhammadiev S. et al. Shrinking of the Aral Sea: Causes, effects, possibilities of revitalization. Journal of Scientific Research and Reports. 2024;30(12):66–80. doi: 10.9734/jsrr/2024/v30i122651
  9. Panin A.V., Ludikova A.V., Sapelko T.V. et al. New data on the Pleistocene history of the Aral Sea-Lake. Limnology and Freshwater Biology. 2024;(4). doi: 10.31951/2658-3518-2024-A-4-568
  10. Issanova G., Abuduwaili J., Tynybayeva K. Environmental Conditions of the Aral Sea Region. Soil Cover of the Dried Aral Seabed in Kazakhstan. Cham: Springer, 2023. doi: 10.1007/978-3-031-29867-7_2
  11. Lioubimtseva E. Impact of climate change on the Aral Sea and its basin. The Aral Sea. Springer Earth System Sciences. Berlin, Heidelberg: Springer, 2014. doi: 10.1007/978-3-642-02356-9_17
  12. He H., Hamdi R., Luo G. et al. Numerical study on the climatic effect of the Aral Sea. Atmospheric Research. 2022;268:art.105977. doi: 10.1016/j.atmosres.2021.105977
  13. Micklin P. The future Aral Sea: hope and despair. Environmental Earth Sciences. 2016;75:1–15. doi: 10.1007/s12665-016-5614-5
  14. Micklin P. The past, present, and future Aral Sea. Lakes & Reservoirs: Research & Management. 2010;15(3):193– 213. doi: 10.1111/j.1440-1770.2010.00437.x
  15. Micklin P., Aladin N.V., Chida T. et al. The Aral Sea: A story of devastation and partial recovery of a large lake. Large Asian Lakes in a Changing World. 2020:109–141. doi: 10.1007/978-3-030-42254-7_4
  16. Jabborova D., Abdrakhmanov T., Jabbarov Z. et al. Biochar improves the growth and physiological traits of alfalfa, amaranth and maize grown under salt stress. PeerJ. 2023;11:art. e15684. doi: 10.7717/peerj.15684
  17. Reimov P., Fayzieva D. The present state of the south Aral Sea area. The Aral Sea: The Devastation and Partial Rehabilitation of a Great Lake. 2014:171–206.
  18. Zhang J., Chen Y., Li Z. et al. Study on the utilization efficiency of land and water resources in the Aral Sea Basin, Central Asia. Sustainable Cities and Society. 2019;51:art.101693.
  19. Matsui K., Watanabe T., Kussainova M., Funakawa S. Soil properties that determine the mortality and growth of Haloxylon aphyllum in the Aral region, Kazakhstan. Arid Land Research and Management. 2019;33(1):37–54.
  20. Aili A., Abuduwaili J., Xu H. et al. Cluster analysis of forward trajectory to identify the transport pathway of saltdust particles from dried bottom of Aral Sea, Central Asia. Atmosphere. 2021;12(6):art.764. doi: 10.3390/atmos12060764
  21. El-Ramady H., Prokisch J., Mansour H. et al. Review of crop response to soil salinity stress: possible approaches from leaching to nano-management. Soil Systems. 2024;8(1):art.11. doi: 10.3390/soilsystems8010011
  22. Hasanuzzaman M., Raihan M.R.H., Masud A.A.C. et al. Regulation of reactive oxygen species and antioxidant defense in plants under salinity. International Journal of Molecular Sciences. 2021;22(17):art.9326. doi: 10.3390/ijms22179326
  23. Methodical Guidelines for Geobotanical Survey of Natural Forage Lands of Uzbekistan. Tashkent: Fan Publishing House, 1980:170.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


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».