В России происходит постепенный переход на адаптивно-ландшафтные системы земледелия, обеспечивающие уменьшение стока воды в 1,5-2,0 раза и смыв почвы в 3-8 раз, повышение урожайности культур на 25-30 % и рентабельности сельскохозяйственного производства на 8-20 %.
Эти системы должны включать рациональное использование не только пахотных земель, но также лугов, защитных насаждений и иных компонентов ландшафта. Однако в настоящее время большой прогресс достигнут в разработке научных основ создания искусственных агроэкосистем, формирующихся на пахотных землях, принципов и методов управления их функционированием [1]. В то же время значительно меньше исследований посвящено изучению особенностей функционирования таких экосистем как пойменные луга малых рек, роль которых в снабжении животноводства кормами трудно переоценить, особенно в условиях переживаемого страной экономического кризиса.
Цель статьи - выявление закономерностей влияния топографических и почвенных условий прирусловых территорий на пространственную структуру видового состава трав и продуктивность пойменных лугов.
Видовое разнообразие. Виды травяных растений были изучены по трем створам на правой стороне реки Ировка Республики Марий Эл с закладкой пробных площадок размерами 2,0×2,0 м (табл. 1 и рис. 1) на прирусловом пойменном лугу в черте деревни Яндемирово.
Моделирование выполнено законом вида
, (1)
где mt - масса всех видов растений в траве или по отдельным видам, г; mg0 - масса влаги, содержащейся в срезанной свежей траве, г; mc - масса сухой травы или готового сена, г; t - время сушки в атмосферном воздухе под навесом, сутки.
Таблица 1
Результаты измерений массы травяных проб с площадки 2×2 м после срезки, г
| 
			 Дата  | 
			
			 Время t, сутки  | 
			
			 Виды травяных растений  | 
			
			 Всего  | 
		||||||
| 
			 Белоус  | 
			
			 Ромашка  | 
			
			 Мать-и-мачеха  | 
			
			 Тысячелистник  | 
			
			 Клевер  | 
			
			 Хвощ  | 
			
			 Подорожник  | 
		|||
| 
			 28.07 29.07 30.07 01.08 03.08 10.08 17.08 24.08 06.09  | 
			
			 0 1 2 4 6 13 20 27 40  | 
			
			 940 750 620 510 410 370 350 350 350  | 
			
			 320 170 140 105 85 85 80 80 80  | 
			
			 535 400 270 145 110 110 110 110 110  | 
			
			 195 120 80 75 60 60 60 60 60  | 
			
			 165 90 65 50 45 45 45 45 45  | 
			
			 55 32 20 15 15 15 15 15 15  | 
			
			 35 20 10 10 10 10 10 10 10  | 
			
			 2245 1562 1205 910 735 685 670 670 670  | 
		
 
Рис. 1. Река Ировка в черте деревни Яндемирово Республики Марий Эл 
(I, II, III - створы реки)
Как пример на рисунке 2 показан график изменения массы всех видов растений с 4 м2 пробной площадки по первому створу на правой стороне речной поймы по закономерности
mt = 1574,4065 exp (-0,5703 t 0,90081) + + 670,4252. (2)
На рисунке 2 приведены в правом верхнем углу следующие обозначения: S - сумма квадратов отклонений от формулы (2); r - коэффициент корреляции, показывающий тесноту связи формулы (2) с экспериментальными точками.
 
Рис. 2. График и остатки от модели (2)
Коэффициент корреляции 0,9997 очень высок и поэтому уравнение (2) характеризуется сильной факторной связью. Поэтому предложенная методика анализа динамики сушки может быть применена и для сортировки травы по видам растений.
В дальнейшем волновые составляющие в статье не учитываются.
В таблице 2 приведены итоговые данные и параметры модели (2).
Таблица 2
Масса срезанной травы с пробных площадок размерами 2×2 м
| 
			 Вид травяных растений  | 
			
			 Факт mф, г  | 
			
			 Расчет m, г  | 
			
			 Ранг вида  | 
			
			 Составляющие (1), г  | 
			
			 Параметры модели  | 
		||
| 
			 Сено mc  | 
			
			 Влага mвл0  | 
			
			 a1  | 
			
			 a2  | 
		||||
| 
			 1  | 
			
			 2  | 
			
			 3  | 
			
			 4  | 
			
			 5  | 
			
			 6  | 
			
			 7  | 
			
			 8  | 
		
| 
			 Первый гидрометрический створ наблюдений  | 
		|||||||
| 
			 Белоус  | 
			
			 940  | 
			
			 940.2  | 
			
			 1  | 
			
			 351.3  | 
			
			 588.9  | 
			
			 0.39787  | 
			
			 0.91989  | 
		
| 
			 Ромашка  | 
			
			 320  | 
			
			 319.8  | 
			
			 3  | 
			
			 79.8  | 
			
			 240.0  | 
			
			 0.94639  | 
			
			 0.64031  | 
		
| 
			 Мать и мачеха  | 
			
			 535  | 
			
			 534.8  | 
			
			 2  | 
			
			 109.2  | 
			
			 425.6  | 
			
			 0.37898  | 
			
			 1.35412  | 
		
| 
			 Тысячелистник  | 
			
			 195  | 
			
			 195.3  | 
			
			 4  | 
			
			 60.6  | 
			
			 134.6  | 
			
			 0.86632  | 
			
			 0.92799  | 
		
| 
			 Клевер  | 
			
			 165  | 
			
			 165.0  | 
			
			 5  | 
			
			 44.9  | 
			
			 120.1  | 
			
			 0.97820  | 
			
			 0.86720  | 
		
| 
			 Хвощ  | 
			
			 55  | 
			
			 55.0  | 
			
			 6  | 
			
			 15.0  | 
			
			 40.0  | 
			
			 0.85330  | 
			
			 1.28761  | 
		
| 
			 Подорожник  | 
			
			 35  | 
			
			 35.3  | 
			
			 7  | 
			
			 9.8  | 
			
			 25.5  | 
			
			 1.09811  | 
			
			 1  | 
		
| 
			 Всего  | 
			
			 2245  | 
			
			 2244.8  | 
			
			 0  | 
			
			 670.4  | 
			
			 1574.4  | 
			
			 0.57027  | 
			
			 0.90081  | 
		
| 
			 Второй гидрометрический створ наблюдений  | 
		|||||||
| 
			 Белоус  | 
			
			 2300  | 
			
			 2303.2  | 
			
			 1  | 
			
			 719.7  | 
			
			 1583.5  | 
			
			 0.24841  | 
			
			 0.95572  | 
		
| 
			 Клевер  | 
			
			 465  | 
			
			 465.7  | 
			
			 2  | 
			
			 142.7  | 
			
			 323.0  | 
			
			 0.61901  | 
			
			 0.94889  | 
		
| 
			 Одуванчик  | 
			
			 52  | 
			
			 52.2  | 
			
			 3  | 
			
			 9.7  | 
			
			 42.4  | 
			
			 1.35431  | 
			
			 1  | 
		
| 
			 Подорожник  | 
			
			 22  | 
			
			 22.1  | 
			
			 4  | 
			
			 4.9  | 
			
			 17.2  | 
			
			 1.33088  | 
			
			 1  | 
		
| 
			 Всего  | 
			
			 2829  | 
			
			 2843.1  | 
			
			 0  | 
			
			 875.8  | 
			
			 1967.4  | 
			
			 0.32438  | 
			
			 0.87795  | 
		
| 
			 Третий гидрометрический створ наблюдений  | 
		|||||||
| 
			 Белоус  | 
			
			 710  | 
			
			 710.6  | 
			
			 1  | 
			
			 192.1  | 
			
			 518.5  | 
			
			 0.47105  | 
			
			 1.04908  | 
		
| 
			 Нивяник обыкн.  | 
			
			 85  | 
			
			 84.8  | 
			
			 4  | 
			
			 19.4  | 
			
			 65.4  | 
			
			 0.68807  | 
			
			 0.56124  | 
		
| 
			 Ромашка  | 
			
			 70  | 
			
			 70.0  | 
			
			 5  | 
			
			 19.8  | 
			
			 50.1  | 
			
			 1.57086  | 
			
			 0.64168  | 
		
| 
			 Клевер  | 
			
			 185  | 
			
			 185.4  | 
			
			 2  | 
			
			 30.9  | 
			
			 154.5  | 
			
			 0.72374  | 
			
			 0.56612  | 
		
| 
			 Тысячелистник  | 
			
			 145  | 
			
			 145.0  | 
			
			 3  | 
			
			 40.1  | 
			
			 104.9  | 
			
			 0.97894  | 
			
			 0.93854  | 
		
| 
			 Всего  | 
			
			 1195  | 
			
			 1195.5  | 
			
			 0  | 
			
			 306.1  | 
			
			 889.4  | 
			
			 0.61712  | 
			
			 0.87695  | 
		
По трем створам наблюдений число видов травяных растений различно (7, 4 и 5).
Распределение видов травяных растений по массе. Из статистической экологии [4] известно, что в ранговом распределении, например видов в биотопе, наилучшим является случай, когда за нулевой ранг принимается значение показателя по сумме видов. По массе проб травы с пробной площадки в 4 м2, после рассортировки травы по видам растений, так и получилось. Общая закономерность имеет формулу
, (3)
где mr - ранговое распределение видов травяных растений по массе, г; mr=0 - общая масса всех видов растений в пробе, г; mr=∞ - масса неучтенных видов растений в пробе, г; r - ранг вида растения в пробе r = 0, 1, 2, 3, ..., или рейтинговое место; I = 1, 2, 3, ..., по массе сырой или сухой пробы травы, а также по массе влаги.
Для первого створа были получены уравнения:
сырая трава (рис. 3а) mr = 2296,3303 exp (-0,84318 r 0,69122) -51,1175; (4)
сухая трава (рис. 3б) mcr = 638,8185 exp (-0,71948 r 1,37926) -32,8366; (5)
масса влаги (рис. 4) mgr = 1835,4548 exp (-0,75175 r 0,47694) -261,3975. (6)
 
 
а) сырая трава                   б) сухая трава
Рис. 3. Графики рангового распределения зеленой массы (а) и сена (б) по видам растений в пробе травы на правой стороне первого гидрометрического створа реки Ировка
 
Рис. 4. Графики рангового распределения массы влаги в сырой траве по видам растений 
в пробе травы на правой стороне первого гидрометрического створа реки Ировка
Знак свободного члена меняется. Отрицательный знак показывает потенциальные возможности у конкретного видового состава растений на данной пробной площадке. Поэтому можем сделать вывод о том, что по сырой массе и массе влаги имеются резервы повышения продуктивности пойменного луга. Из-за влияния высоты берега есть дефицит влаги 261,4/4 = 65,35 г/м2 или же на 100×261,4 / 1574,4 = 16,60 %.
На втором створе картина иная, хотя формулы аналогичны:
сырая трава (рис. 5а) mr = 2794,1461 exp (-0,21016 r 3,15373) + 35,0831; (7)
сухая трава (рис. 5б) mcr = 869,0147 exp (-0,19811 r 3,22701) + 6,8171; (8)
масса влаги (рис. 6) mgr = 1939,3545 exp (-0,22094 r 3,09057) + 28,2491. (9)
 
а) сырая трава                    б) сухая трава
Рис. 5. Графики рангового распределения массы по видам растений 
в сырой (а) и сухой (б) пробе травы на правой стороне второго гидрометрического створа реки Ировка
 
Рис. 6. Графики рангового распределения массы влаги по видам растений в пробе травы на правой стороне второго гидрометрического створа реки Ировка
третий створ характеризуется уравнениями:
сырая трава (рис. 7а) mr = 1098,5251 exp (-0,58576 r 2,06599) + 96,9290 (10)
сухая трава (рис. 7б) mcr = 279,6683 exp (-0,52362 r 2,98152) + 26,4319; (11)
масса влаги (рис. 8) mgr = 821,8558 exp (-0,60678 r 1,83102) + 68,1443. (12)
  
 
а) сырая трава б) сухая трава
Рис. 7. Графики рангового распределения массы по видам растений 
в сырой (а) и сухой (б) пробе травы на правой стороне третьего гидрометрического створа реки Ировка
 
Рис. 8. Графики рангового распределения массы влаги в траве по видам растений в пробе травы на правой стороне третьего гидрометрического створа реки Ировка
Из графиков видно, что каждый створ имеет свой «характер». Он определяется параметрами a1 и a2 модели типа (3). Из их значений в предыдущих формулах видно, что первый створ быстрее по массе убывает среди видового разнообразия, но все же имеет семь видов растений. Второй створ имеет наименьшее количество видов - пять, но с низкой активностью убывания массы. Третий створ является средним среди других.
Наглядное сравнение видно из двумерных графиков на рис. 9, рис. 10 и рис. 11.
 
Рис. 9. Поверхность отклика массы проб срезанной травы по видам растений 
и динамике сушки по площадкам, расположенных в первом створе наблюдений вдоль течения реки
 
Рис. 10. Поверхность отклика массы проб срезанной травы по видам растений 
и динамике сушки по площадкам, расположенных во втором створе наблюдений вдоль течения реки
 
Рис. 11. Поверхность отклика массы проб срезанной травы по видам растений и динамике сушки по площадкам, расположенных в третьем створе наблюдений вдоль течения реки
Таким образом, поведение травяных растений вполне можно изучать по динамике сушки отдельных частей пробы травы по видам растений.
Изучение видового состава трав и продуктивности прируслового пойменного луга реки Ировка (табл. 3) показало, что они в значительной степени зависят от степени антропогенной нагрузки.
Таблица 3
Долевое участие видов травяных растений в продуктивности прируслового пойменного луга
| 
			 
			Виды травяных растений   | 
			
			 I створ Слабая антропогенная нагрузка  | 
			
			 II створ Сильная антропогенная нагрузка  | 
			
			 III створ Средняя антропогенная нагрузка  | 
		|||
| 
			 Долевое участие вида в продуктивности вида  | 
		||||||
| 
			 т/га  | 
			
			 %  | 
			
			 т/га  | 
			
			 %  | 
			
			 т/га  | 
			
			 %  | 
		|
| 
			 Белоус (Nardus stricta)  | 
			
			 2.35  | 
			
			 41.81  | 
			
			 0.58  | 
			
			 30.05  | 
			
			 1.78  | 
			
			 59.53  | 
		
| 
			 Ромашка (Matricária )  | 
			
			 0.80  | 
			
			 14.21  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 0.18  | 
			
			 6.02  | 
		
| 
			 Мать и мачеха (Tussilago farfara)  | 
			
			 1.34  | 
			
			 23.84  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
		
| 
			 Тысячелистник (Achillea)  | 
			
			 0.49  | 
			
			 8.72  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 0.36  | 
			
			 12.04  | 
		
| 
			 Клевер (Trifolium)  | 
			
			 0.41  | 
			
			 7.30  | 
			
			 1.16  | 
			
			 60.10  | 
			
			 0.46  | 
			
			 15.39  | 
		
| 
			 Хвощ (Equisetum arvense)  | 
			
			 0.14  | 
			
			 2.49  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
		
| 
			 Подорожник (Plantago)  | 
			
			 0.09  | 
			
			 1.60  | 
			
			 0.06  | 
			
			 3.11  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
		
| 
			 Одуванчик (Taraxacum)  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 0.13  | 
			
			 6.74  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
		
| 
			 Нивяник обыкн. (Leucanthemum vulgare)  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 -  | 
			
			 0.21  | 
			
			 7.02  | 
		
| 
			 Суммарная продуктивность луга  | 
			
			 5.62  | 
			
			 100  | 
			
			 1.93  | 
			
			 100  | 
			
			 3.00  | 
			
			 100  | 
		
Наибольшее разнообразие видов (7 видов) и урожайность 5,62 т/га отмечено при самой низкой антропогенной нагрузке вдали от населенного пункта - I створ. Наименьшее разнообразие видов (4 вида) и самая низкая урожайность 1,92 т/га - при самой высокой антропогенной нагрузке вблизи автомобильного моста через реку и населенного пункта Яндемирово - II створ.
Список литературы
- Бондаренко, Ю.В. Методологические основы систем адаптивно-ландшафтных мелиораций / Ю.В. Бондаренко // Основы рационального природопользования: Сб. научных работ Междунар. научно-практ. конф. ФГОУ ВПО «Саратовский ГАУ». - Саратов: Издательский центр «Наука», 2007. - С. 3-8.
 - Мазуркин, П.М. Модели кадастровой стоимости сельскохозяйственных угодий / П.М. Мазуркин, С.И. Михайлова // Успехи современного естествознания. - 2009. - №12. - с. 34-40.
 - Мазуркин, П.М. Прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных угодий / П.М. Мазуркин, С.И. Михайлова // Успехи современного естествознания. - 2010. №1. - с. 149-153.
 - Мазуркин, П.М. Статистическая экология / П.М. Мазуркин: Учебное пособие. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2004. - 308 с.
 
Статья подготовлена и опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОН РФ
Библиографическая ссылка
Михайлова С.И. ВЛИЯНИЕ РАЗНООБРАЗИЯ ВИДОВ ТРАВЯНЫХ РАСТЕНИЙ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ ПОЙМЕННОГО ЛУГА // Успехи современного естествознания. 2011. № 1. С. 36-45;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=15627 (дата обращения: 04.11.2025).



