Основные закономерности луговых фитоценозов
Использование датчиков «Лаборатории Архимед» и сравнительный анализ флоры на различных участках с использованием растений-индикаторов по Горбачеву позволил выделить три основных типа лугов: заболоченный луг - Вербейник обыкновенный Lysimachia vulgaris, Горец земноводный (Persicaria amphibia), Дербенник иволистный (Lythrum salicaria), Зюзник европейский (Lycopus europaeus);
настоящая степь - Василёк прижаточешуйчатый (Centaurea adpressa), Девясил германский (Inula germanica), Кермек плосколистный (Limonium platyphyllum), Подорожник средний (Plantago media);
полупесчанная степь - Прутняк шерстистоцветковый (Kochia laniflora), Тысячелистник мелкоцветковый (Achillea micrantha). (Приложение стр. V. Диагр.7).
Регистрация микроклиматических условий по лугам проводилась в течение пяти минут через час на контрольном участке с 9 до 12 часов, затем высчитывались средние показатели. Для сравнительного анализа динамики лугов было выбрано три влажных, хорошо освещенных луга находящихся под разным абиотическим, биотическим и антропогенным влиянием.
Положение и состав основных семейств на разных участках исследования оказался различен. Также проведена классификация лугов долины реки Куры по растениям из семейства бобовых, которые растут на различных участках. Определены их обилие по шкале Браун Бланке и жизненность. (Приложение 3 в эл. в., Приложение стр. V. Табл.4.), Выделил их в экогруппы по влажности: ксерофиты (1 вид), ксеромезофиты (3 вида), мезофиты (12 видов), гигромезофиты (2 вида). Было выявлено, что Fabaceae (Бобовые) тоже могут служить индикаторами антропогенного влияния и влажности.
|
|
|
Наиболее высоким биоэкологическим разнообразием отличается 13 участок, находящийся на увлажненном склоне холма, удаленном от станицы Курской и менее других посещаемый местными жителями, а также неудобный для выпаса скота. Из 26 редких растений, указанных в Приложении на стр. III. Табл.2, встречается 13 видов (50%), из них 7 видов было обнаружено только на этом участке.
На участках 1 и 4 наблюдается процесс сукцессии - необратимое изменение одного биоценоза и появление другого под действием деятельности человека (чистка реки, выпас скота). В настоящий момент здесь формируются луга с доминированием сорных растений: Torilis arvensis (Huds.) Link (Цепкоплодник полевой), Ambrosia artemisiifolia L. (Амброзия полыннолистная), Cirsium vulgare (Savi) Ten. (Бодяк обыкновенный), Cirsium setosum (Willd.) Besser (Бодяк щетинистый), Onopordum acanthium L. (Татарник колючий) и др.
В антропогенно нарушенных травостоях может отсутствовать первый или третий ярус. В луговых сообществах наблюдается мозаичность.
Построение модели
Основные понятия
При построении модели, аналогично описанию по созданию эволюционных алгоритмов [3,4,5,10,11] использую термины из биологии:
|
|
|
| Термины | используемые в эволюционных вычислениях [3] | используемые в данном проекте |
| Хромосома | генотип в виде массива фиксированной длины | две строки, представленные двоичным кодом |
| Особь | потенциальное решение | состоит из 2-х хромосом |
| Ген | определенная позиция в хромосоме | два показателя одного столбца каждой хромосомы (00; 01/10; 11) |
| Кроссинговер | операция, когда особи перемешиваются для создания потомков | операция, при которой две хромосомы случайным образом обмениваются своими частями |
| Мутация | обычное улучшение. Часто рассматривается как «бесполое» размножение | случайное изменение позиций в одной или нескольких хромосомах |
| Популяция | набор потенциальных решений | совокупность индивидуумов |
| Пригодность (приспособленность) | качество, определяющее приспособленности особи | критерии, определяющие возможность существования в среде |
Особенности и принципы эволюционного моделирования
Применяются вероятностные правила поиска и генерации решений. Используется закодированное представление значений параметров задачи, как правило, в виде хромосомы. Поиск решения осуществляется не из единственной точки, а из «популяции» точек. Специфика работы алгоритма позволяет использовать знания о пространстве поиска и значит способность к самообучению системы. В процессе решения используется значение целевой функции, позволяющей находить новые области с лучшими решениями.
Дата добавления: 2019-01-14; просмотров: 234; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!