Многолетний мониторинг структуры популяции: альпийские малолетники на грани стабильности

Д. О. Логофет¹, *, Л. Л. Голубятников¹, Е. С. Казанцева¹, И. Н. Белова¹, Н. Г. Уланова², **, Т. В. Полошевец^{1, 2} , Д. К. Текеев³

¹Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН, лаборатория математической экологии Пыжевский пер., 3, Москва, 119017 Россия
²Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова,
биологический факультет, кафедра экологии и географии растений
Ленинские горы, Москва, 119234 Россия
³ФГБУ “Тебердинский национальный парк”
Бадукский пер., 1, Теберда, Карачаево Черкесская Республика, 369210 Россия
*Email: danilal@postman.ru
**Email: nulanova@mail.ru
Поступила в редакцию 15.11.2023 г.
После доработки 01.12.2023 г.
Принята к печати 05.12.2023 г.

Стадийную структуру ценопопуляций проломника Androsace albana и незабудочника кавказского Eritrichium caucasicum наблюдали на постоянных площадках в альпийском поясе Северо-Западного Кавказа ежегодно в течение 14 лет (2009–2022 гг.), накапливая данные типа “идентифицированные особи” согласно известным шкалам онтогенеза. Данные позволяют калибровать соответствующие матричные модели динамики популяций, из которых можно получить различные количественные характеристики объекта мониторинга в частности, оценить меру жизнеспособности. Известный подход к прогнозу жизнеспособности локальной популяции состоит в оценке ее стохастической скорости роста (λ_S ) при определенном сценарии случайных смен состояний среды из тех, что наблюдались за период мониторинга. Однако в литературе предлагались лишь искусственные модели случайности, участвующие в расчетах λ_S . Наша более реалистичная модель случайности (РМС) связана с вариациями погодных и микроклиматических условий местообитания, и она восстанавливается по достаточно длинному (60 лет) временнóму ряду погодного показателя, который оказался видоспецифичным у модельных малолетников. Использование РМС в расчетах λ_S методом Монте Карло обеспечивает более надежные и точные оценки стохастических скоростей роста популяций, чем оценки по известной методике с искусственной моделью случайности. Полученные оценки λ_S сравниваются между двумя видами, а также у каждого из них по данным мониторинга разной длительности. Сравнение позволяет сделать вывод, вынесенный в заголовок статьи.

DOI: 10.31857/S0044459624030022

Полный текст статьи доступен на сайте Elibrary.ru (необходимо зарегистрироваться).