РТ. Зеленодольський район. Раифа кв. 132 близько болота «гниле» Сосняк з березою (одинично ялина) бруснично - ландишево-мшістий70% ЗаповеднікРТ. Зеленодольський район. Раифа кв. 132/135 уздовж просекіСосняк з ялиною і березою чорнично - мшістий50% ЗаповеднікАрскій район. Сівши. частина дер. Сурнари.Сосняк з ялиною ландишево-мшістий50% Не охороняється, поряд з селом Сосняки (ЦП 4; 5; 6; 7) м Казань. Кіровський р-н. лісопарк Леб'яже поряд з оз Б. ГолубоеСосняк орляковие-разнотравний80% Рекреаційна зона м Казаніг. Казань. Кіровський р-н. лісопарк Леб'яже близько оз Лебьяже убік п. Юдіно.Сосняк вейніковийРекреаціонная зона м КазаніРТ. Арський район. Сурнарское уч. лісництво. Кв. 126.Сосняк вейніково зеленомошнийЛеснічествоРТ. Балтасінскій райаон. Лісовий масив »шуба», ООПТ «Карадуван» СоснякООПТ, рекреаційна зона Ялівцеві зарості (ЦП8; 9; 10) РТ. Балтасинський район. Північна частина р.ц. Балтасі.Можжевеловие зарослі100% Приміська зона р.ц. Балтасі.РТ. Балтасинський район. Сівба.-західна частина села Куюк.Можжевеловие заросліПрідорожная зона. склон.РТ. Кукморський район. біля села Яниль.Можжевеловие заросліПрідорожная зона. схил
3.2 Методи дослідження
Геоботанічної, на основі загальноприйнятих методів (Воронов, 1976); 2. Популяційний метод (Ценопопуляции рослин, 1976, 1977); 3. Біоморфологічні; 4. для просторового аналізу застосовувалася середу R.
Для оцінки подібності видового складу двох спільнот використовували коефіцієнт спільності Серенсена-Чекановського (КО):
де а - число видів в першому співтоваристві, b - число видів у другому співтоваристві, з - число загальних видів для першого і другого співтовариств (Рогова Т.В. та ін., 2000).
На основі морфометричних показників різних особин J. communis (Слухав, 2009) визначався віковий, статевий і Біоморфологічні склад, а також вивчалося просторовий розподіл різних груп особин (онтогенетичних, статевих, життєвих форм). Далі складалася електронна база J. communis , з урахуванням перерахованих груп і різних видів дерев, які ростуть на пробній майданчику.
Метод побудови К-функції був запропонований Ріплі для характеристики точкових патернів (point pattern) індивідів рослин і їх груп, у яких визначені місця розташування (Ripley, 1976; Ripley, 1977). Його перевага в тому, що цей метод дозволяє оцінити розподіл особин (або ін. Груп) на різних масштабах.
Далі для аналізу внутріпопуляціонного розподілу в просторі особин (або інших досліджуваних груп) нами використовувалася К (r) функція Ріплі, реалізована в мові статистичного програмування R. К (r) показує середнє число особин, що знаходяться на відстані r від будь випадково вибраної особини. Для обчислення значення функції навколо кожної особини умовно окреслюють коло радіуса r , центр якого задається координатами особини, потім підраховують число особин, що знаходяться всередині кіл, і ділять отриману суму на добуток площі картірованниє майданчики на щільність особин, що знаходяться в центрах умовних кіл і щільність особин, що потрапили в окружності.
У разі повної просторової випадковості (complete spatial randomness, CSR), коли особини розподілені в просторі випадковим чином і не спостерігається їх значних скупчень або прагнення до регулярного розташуванню в просторі, значення функції Ріплі дорівнює площі кола з радіусом , рівним r : До CSR (r)= p r 2 . За відхилення значень К (r) , обчислених на досліджуваній точкової мозаїці, від значень До CSR (r) , очікуваних при просторової випадковості, судять про просторової кластеризації або регулярності спостережуваного розташування особин для даного радіуса. Перевищення функції К (r) над До CSR (r) свідчить про те, що на даному відстані r або на трохи меншій відстані зустрічається більше особин, ніж могло б бути при їхньому випадковому, незалежному просторовому розподілі, що свідчить про наявність скупчень радіусом r. Якщо крива функції К (r) проходить нижче значень До CSR (r) , то це означає, що приблизно на даній відстані r було зустрінуте менше особин, ніж могло б бути при їх...
