Программно-информационное обеспечение исследований растительного покрова

Зверев, Андрей Анатольевич

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Программно-информационное обеспечение исследований растительного покрова
ВАК РФ 03.00.05, Ботаника

Автореферат диссертации по теме "Программно-информационное обеспечение исследований растительного покрова"

На правах рукописи

Зверев Андрей Анатольевич

ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА

03.00.05-ботаника

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Томск - 2007

003055484

Работа выполнена на кафедре ботаники Томского государственного университета.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор биологических наук, профессор Ревушкин Александр Сергеевич доктор биологических наук, профессор Пименов Михаил Георгиевич доктор биологических наук, с.н.с. Тнмошок Елена Евгеньевна Центральный Сибирский ботанический сад СО РАН

Защита состоится 20 апреля 2007 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.267.09 при Томском государственном университете по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36. Факс: (3822) 529853, 529601; E-mail: zverev@ecos.tsu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Томского государственного университета. Автореферат разослан 16 марта 2007 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук

В.П. Середина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Распространение персональных компьютеров приобщило к использованию информационных методов широкие ряды ботаников, не имеющих специальной прикладной математической или программистской подготовки. Именно эта категория исследователей нуждается в интенсификации своих исследований, в едином информационном "пространстве", которое позволяет интегрировать разноформатные данные для обобщающих совместных и сравнительных работ, широкого привлечения статистических компьютерных программ для их обработки.

Возникла насущная потребность в специализированном интегрированном программном обеспечении, которое позволило бы пользователям-ботаникам самостоятельно применять компьютерные методы обработки своих материалов, комбинируя различные готовые программы для достижения желаемых результатов.

Несмотря на наличие достаточно большого количества зарубежных и отечественных продуктов на данный момент отсутствует интегрированный программный пакет, который в полной мере удовлетворяет потребности специалистов-флористов и геоботаников в обработке данных.

Цель и задачи исследования. Цель работы - на базе традиционных методик исследований в областях флористики и геоботаники разработать архитектуру интегрированной компьютерной программы для организации и обработки данных по растительному покрову, а также апробировать компьютерные варианты методов обработки данных на различном по типологии ботаническом материале. Для выполнения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

• провести обзор существующих программных продуктов, позволяющих проводить обработку флористических и геоботанических данных, оценить их функциональные возможности;

• дать формализованное описание логики и методики флористических и геоботанических исследований как основы для разработки авторских компьютерных программ;

• выполнить разработку данных программ, описать их структурные компоненты, технологию функционирования и возможности по обмену данными с другими программами;

• апробировать программы на различных данных (флористических и геоботанических) и провести анализ полученных результатов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанная с учетом специфики компьютерной обработки интегрированная структура данных для комплексной характеристики растительного покрова способствует лучшему описанию фактов и моделированию процессов в ботанической предметной области.

2. Реализованная информационная система для комплексной обработки ботанических данных позволяет ботаникам без специальной подготовки многократно интенсифицировать исследовательский процесс, упрощает использование вычислительно сложных технологий и позволяет полнее использовать современный инструментарий обработки данных.

3. Предложенные новые методы анализа данных (сопряженный анализ типологических, систематических структур и кластерных классификаций, флорогенетический анализ с привлечением логического аппарата моделирования филогенеза, использование взвешиваемых пользовательских типологических и градиентных фактор-множеств) расширяют возможности по выявлению связей, зависимостей и закономерностей между описываемыми ботаническими объектами и их характеристиками, способствуя получению более содержательных выводов.

Научная новизна. Разработана новая информационная система IBIS, воплощающая многовариантную технологию обработки ботанического материала от стадии его сбора, формализации и ввода в компьютер до получения интерпретируемых результатов. Программа позволяет проводить сравнение результатов, полученных в помощью различных методик.

Теоретическое и практическое значение работы. Традиционные и новые методики обработки ботанических данных в компьютерном варианте расширяют представления о возможностях интерпретации и установления закономерностей в растительном мире, а также многократно повышают производительность научного труда исследователей-ботаников.

Программное обеспечение для поддержки ботанических исследований, разработанное автором, установлено более чем в 20 организациях ботанического профиля и было использовано при подготовке 8 докторских и 20 кандидатских .диссертаций по ботаническим специальностям. Авторские программы послужили основой для создания фитоценотеки описаний пойменной растительности объемом 1950 описаний, использованной для разработки многоаспектной доминантно-детерминантной эколого-морфологической классификаций растительных сообществ (Прокопьев, 2001).

При участии автора создан и поддерживается ряд баз ботанических данных, в том числе сеть долговременного мониторинга биоразнообразия на уровне локальных флор для Азиатской Арктики (БИН РАН, Санкт-Петербург), базы биоразноорбазия болотных экосистем Томской области и эндемичных растений Алтайской горной страны в рамках международных проектов фонда "Darwin initiative" (Великобритания).

Полученные материалы были использованы в разработке лекционных курсов "Информационные технологии в естественных науках" и "Методы компьютерной обработки ботанических данных" (программа магистерской подготовки, Томский государственный университет).

Материалы и методы. Работа выполнена на базе кафедры ботаники Томского государственного университета. В 1987-2005 гг. автор принимал участие в научных экспедициях кафедры ботаники, Гербария им. П.Н.Крылова ТГУ и лаборатории биогеоценологии НИИ биологии и биофизики при ТГУ на территории Томской, Новосибирской и Кемеровской областей, Алтайского края, Республики Алтай, а также Монголии и Казахстана. Часть собранных ботанических материалов была использована в иллюстративных целях в данной работе.

Обработка материала осуществлялась самостоятельно, программные средства, описанные в работе, разработаны непосредственно автором. Методики основываются на применении авторского программного продукта IBIS (интегрированной ботанической информационной системы) в качестве базового инструмента с привлечением других оригинальных программ: IRIX (фитоидикационный анализ), BIOSTAT (сравнительно-флористический анализ), SYNAP (флорогенетический анализ). Дополнительно для обработки данных использовались следующие программные средства: для подготовки и трансформации наборов данных - MS Excel, QEdit Advanced (The Semware..., 1995), dBASE Viewer & Editor (Царенко, 1992), для статистической обработки, построения классификационных схем - NTSYS (Rohlf, 1987, 2000) и Statistica for Windows (StatSoft, Inc. 2006; Hill & Lewicki, 2006).

Кроме личных сборов автор использовал ботанические данные, полученные другими исследователями. Часть материалов была получена автором из открытых источников (опубликованы или использованы в диссертационных работах, с соответствующими ссылками по тексту данной работы). Неопубликованные материалы переданы автору их владельцами (данные по сети мониторинга Азиатской Арктики на уровне локальных флор (Лаборатория растительности Крайнего Севера БИН РАН), флористические материалы А.И. Пяка по юго-востоку Западной Сибири, О.В. Ребристой по п-ову Ямал, О.В. Хитун по Гыданскому и Тазовскому полуостровам, Т.М. Королевой по Анюйскому нагорью, И.Б. Кучерова по Керетскому архипелагу, геоботанические материалы Е.П. Прокопьева по пойменной растительности Иртыша, Е.Д. Лапшиной по болотной растительности Томской области, М.М. Черосова по синантропной растительности Якутии, данные А.Л. Борисенко по бриофлоре юго-востока Томской области и Н.В. Щеголевой по роду Ranunculus в Алтае-Саянской флористической провинции), получено разрешение на их использование. Все материалы введены в базы данных и обработаны с помощью авторской информационной системы IBIS.

Апробация работы. Основные материалы, вошедшие в диссертацию были представлены на заседаниях Томского отделения Русского ботанического общества, международной конференции "Проблемы экологии Томской области" (Томск, 1992), на чтениях памяти Ю.А. Львова (Томск, 1995,1998), на совещаниях "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях" (Санкт-Петербург, 1995, 1997), на совещаниях по сравнительной флористике (Березинский заповедник, 1993; Сыктывкар, 2003), на конференциях "Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды" (Томск, 1995), "Проблемы изучения растительного покрова Сибири" (Томск, 1995, 2000, 2005), "Состояние и перспективы развития гербариев Сибири" (Томск, 1997), "Проблемы промышленной ботаники индустриально-развитых регионов" (Кемерово, 2006), "Биоразнообразие растительного покрова Крайнего Севера: инвентаризация, мониторинг, охрана" (Сыктывкар, 2006), на региональном совещании "Проблемы создания ботанических баз данных" (Новосибирск, 2000), на международном симпозиуме "Информационно-поисковые системы в зоологии и ботанике" (Санкт-Петербург, 1999), на международных конференциях "Природные условия, история и культура Западной Монголии и сопредельных регионов" (Ховд, 1997, 2003; Томск, 1999; Кызыл, 2005), на международных научных семинарах фонда "Darwin Initiative" (Coventry, 1997; Томск, 2002; Pitlochry, 2002; Ховд, 2004; Риддер, 2005; Кызыл, 2005), на других

региональных, Всероссийских и международных ботанических конференциях (Пущино, 1991, Томск, 1992, 1997, 2006; Барнаул, 1995; Красноярск, 1997, 2006; Кемерово, 1997; Владивосток, 2000; Барнаул, 2005).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 46 работ, в том числе 3 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 основных глав, заключения, списка литературы и 13 приложений. Работа изложена на 268 страницах машинописного текста, содержит 22 таблицы и 72 рисунка, 37 страниц занимают приложения. В списке цитируемой литературы 528 наименований, в том числе 251 - на иностранных языках.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Применение компьютерных технологий в ботанике

1.1. Основные термины и понятия теории баз данных

В работе мы сознательно свели к минимуму использование терминологии из области информатики. Поскольку рассматриваются вопросы применения технологии компьютерных баз данных в области ботаники и экологии приведено определение базовых понятий из этой области: база данных (БД), системы управления базами данных, информационная система (ИС) и т.д.

1.2. Обзор прикладных ботанических программ

Не пытаясь охватить всего многообразия программ, созданных для применения в ботанике, мы сконцентрировали внимание на рассмотрении специализированных программных продуктов - информационных системах для поддержки ботанических исследований в области общей и сравнительной флористики, ботанической географии, фитоценологии и экологии растений. Подробно рассмотрены функциональные возможности следующих пакетов: TurboVEG (Hennekens, Schaminée, 2001), JUICE (Tichy, Holt, 2006), SORT (Durka, Ackermann, 1998), VEGROW (Fresco, 1991), VESPAN (Malloch, 1999), FenBASE (Wheeler, 2003), VMD (Gunn, 1994), DECODA (Minchin, 1999), ECOPHYTO (Нешатаев, 1997), ECODAT (Боряков и др., 2005). Конспективно рассмотрены ИС из смежных областей ботаники, ориентированные на работу с коллекциями гербариев и живыми коллекциями, таксономические БД, системы компьютерной идентификации и фито-экологические модели, которые служат основой для всех ботанических ИС, имеющих дело с теми или иными списками таксонов растений и их характеристиками.

В отдельное приложение вынесен обзор 27 специализированных программ, разработанных для целей классификации и ординации растительных сообществ, оптимизации табличной обработки по методике Браун-Бланке, специальной статистической обработки, ориентированной на ботанические данные, которая недоступна в пакетах общей статистики (NTSYS, CANOCO, SYN-TAX, TWINSPAN, PAST, MVSP, MULVA, SYNTAXON, GRAPHS, TAXAL II и др.). Их использование значительно расширяет возможности ботанических ИС, обслуживающих базы первичных данных о растительном покрове.

Глава 2. ИНТЕГРИРОВАННАЯ БОТАНИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА IBIS

Работа над интегрированной ботанической информационной системой IBIS (далее "система IBIS") была начата автором как инициативный проект в 1991 году.

К настоящему времени создана 5 версия программы с вариантами русскоязычного и англоязычного пользовательского интерфейса.

2.1. Краткая функциональная характеристика системы IBIS

Система IBIS является специализированным программным пакетом для поддержки ботанических исследований, связанных с обработкой "полевых" данных о растительном покрове (флористика, геоботаника, фитоценология, экология растений и т.д.). Программа предназначена для использования на IBM-совместимых персональных компьютерах.

В основу системы IBIS положена компьютерная интерпретация традиционных технологий работы с ботаническим материалом, логическая структура БД следует метафоре ботанической картотеки (или фитоценотеки): основная манипулятивная единица в БД - это описание таксономической, топологической или функциональной части растительного покрова, т.е. она представляет собой в зависимости от набора регистрируемых атрибутов весь спектр вариантов от простого видового списка до полного геоботанического описания. Для каждого вида, если есть информация, регистрируются ярус, обилие или покрытие, высота, фенофаза и др. атрибуты. Каждый список видов сопровождается дескриптором -набором полей для характеристики местообитания или иных параметров, имеющих равное отношение ко всему списку видов. Единичные описания могут быть объединены в сводные путем недублирующего слияния с автоматическим расчетом для видов параметра встречаемости (таким образом можно получать флоры разного ранга и уровня). Фактически под термином "описание" в системе IBIS понимается любой список видов со своими частными и общими атрибутами.

Основа регистрации видов в описаниях - пополняемая видовая библиотека. Существует синтаксический контроль за вводом названий видов, поддерживается также библиотека синонимов. Система содержит информацию о 523 семействах водорослей, грибов, лишайников, печеночников, листостебельных мхов и сосудистых растений, отмеченных на территории бывшего СССР.

Отличительная возможность программы - свободное "пополнение характеристик видов принадлежностью к классам создаваемых исследователями типологических классификаций - фактор-множеств (Юрцев, Семкин, 1980).

Пользовательский интерфейс реализован через систему иерархических меню, включает в себя модуль контекстно-чувствительной помощи и службу контроля и индикации типовых ошибок пользователя.

2.2. Проблема информационной неопределенности в ботанических данных

Под информационной неопределенностью мы понимаем неполноту данных,

неоднозначность их интерпретации, наличие пропущенных данных или их элементов. Причем, как и в прочих научных дисциплинах, включающих в свою технологическую цепочку два этапа работы - полевой и камеральный, в ботанике информационная неопределенность в целом уменьшается по мере обработки собранного материала - определения видов, проведения анализов собранных образцов. В системе IBIS такая технология реализована в возможности многократного редактирования, дополнения и трансформации введенных описаний. Есть также возможность дублирования описаний и групп описаний, что позволяет провести альтернативную или пробную обработку данных без опасности потерять оригинальный материал.

Есть некоторая доля информационной неопределенности, которая присутствует до самого конца цикла работ, причем, в практической

исследовательской работе это является нормальной ситуацией. Система IBIS позволяет регистрировать в описаниях неопределенные виды, обозначения в форме Genus sp., поддерживаются версии видов, которые в зависимости от ситуации могут означать виды, определенные только до рода и присутствующие в одном описании, или внетаксономические категории - географические расы, экологические и жизненные формы таксона, возрастные состояния одного и того же вида.

Последовательным соблюдением в системе IBIS принципа допустимости информационной неопределенности также является отсутствие требования обязательного заполнения всех позиций дескриптора описания и всех предусмотренных атрибутов при регистрации видов. Пропуск того или иного атрибута означает лишь снижение возможности последующих селекции и группировки описаний, а не принципиальную неполноценность таких описаний.

2.3. Интегрированность ботанических программ

"Интегрированность" любой программы относительна. Основная идея интегрированное™ заключается в объединении нескольких функций под одной оболочкой.

Автор согласен с утверждениями A.B. Галанина (2000), что "...объектом исследования наук ботанического цикла является растительный покров", а флора и растительность представляют его таксономический и функциональный аспекты (или характеристики) соответственно. С этих позиций можно по-новому взглянуть на понятие интегрированное™ ботанических программ и определить его как возможность поддерживать исследования и флоры (как совокупностей видов, включая их таксономические характеристики) и растительности (как систем ценоэлементов на топологическом и географическом уровнях) для определенных территорий.

Интегрированность системы IBIS подразумевает возможность оперативного получения справочной информации об объектах исследования, например о видах (их таксономическая характеристика, диагноз, оптимумы и амплитуды на градиенте экологических шкал, принадлежность к типологическим элементам и т.д.), а также возможность динамического редактирования такой информации. Внешний аспект интегрированное™ - степень и качество взаимодействия со внешним программным окружением, открытость к обмену первичными и производными данными.

2.4. Комплексность ботанических данных

^Ботаника, как преимущественно описательная наука,.сталкивается со сбором и обработкой очень больших объемов исходных данных, причем эти данные комплексны и многомерны по своей природе (описываемые объекты обычно характеризуется множеством разнородных атрибутов). При разработке системы IBIS решалась задача упорядочения и структуризации больших наборов данных для повышения эффективности исследовательской работы.

Лимиты на максимальные значения и размерности в системе IBIS: до 4000 видов в одном списке единичного или сводного описания, 64 тыс. описаний в одной БД. Эталонная библиотека может включать до 64 тыс. таксонов. Сводные таблицы могут объединять до 4 тыс. описаний или флор различного ранга. Поддерживается работа с программами-архиваторами данных.

Учет комплексного характера ботанических данных реализован через гибкую структуру данных для регистрации атрибутов списка в дескрипторе описания:

кроме традиционных фиксированных нолей она включает набор настраиваемых пользовательских комментариев и авторских полей. Доступно создание произвольных шкал обилия/покрытия, словарей текстовых шаблонов для оперативного доступа при внесении данных. Описания могут объединяться в логические группы по произвольному принципу.

2.5. Способы организации и преобразование данных

В системе IBIS данные о растительном покрове могут быть представлены в двух основных формах - в виде описаний (единичных или сводных) и в виде сводных двумерных таблиц, со списком видов по вертикали и визуализизацией некоторой величины, характеризующая качество и степень участия вида в каждом описании или флоре (покрытие, обилие, социабилитет, всречаемость или активность).

Реализован эффективный поиск и селекция описаний по комплексным критериям, основанным на атрибутах дескриптора и параметрах регистрации видов. Возможен нечеткий поиск, поиск с выделением флористических ядер. Для видовых списков описаний и таблиц предусмотрена многоуровневая автоматическая сортировка. Таблицы могут быть упорядочены по двум направлениям вручную и использованием ордииационных алгоритмов TWINSPAN и DECORANA (Hill, 1994), есть возможность делить и дополнять таблицы, работать с блоками, сохранять и восстанавливать состояния таблицы.

2.6. Анализ данных

В разделе сделана попытка систематического изложения технологической цепочки анализа данных - от группировки и селекции первичных данных до получения результатов в табличной и графической форме. В соответствие каждому этапу поставлен конкретный набор инструментов и алгоритмов в составе системы IBIS. Подробно (с указанием наиболее важных литературных источников) рассмотрены следующие виды анализа:

- классический таксономический анализ: вычисление основных таксономических пропорций;

- анализ сложности систематической структуры с помощью информационных индексов (Я-функция, см. Шмидт, 1984);

-анализ автономности флор (тенденций аллохтонности/автохтонности, см. Малышев, 1969);

- анализ соотношения богатства ведущих таксонов;

-анализ таксономической структуры (через составление таксономических спектров);

-типологический анализ (через пользовательские фактор-множества);

- сравнительный анализ: иерархический кластерный анализ с использованием первичных данных (используются меры сходства, различия и включения видовых списков - система IBIS поддерживает расчет 39 бинарных индексов, которые подробно рассмотрены с отдельном приложении) и вторичных данных (таксономических, типологических и градиентных спектров с возможностью их взвешивания количественными параметрами видов), построение корреляционных колец, дендрограмм сходства и дендритов доступно как в специализированных программах статистического анализа, так и в нашей программе BIOSTAT v.l. 1.;

- экологический анализ с использованием градиентных шкал (поддерживаются три типа шкап оптимумные, амплитудные и амплитудно-оптимумные): составление градиентных спектров, фитоиндикационный анализ с расчетом

статусов экологических описаний и индексов экологического консенсуса (построение экологических профилей описаний в графике доступно в другой разработанной нами программе IRIX 3.2g).

Впервые реализован алгоритм сопряженного анализа типологических структур (Галанин, 1987), расширенный нами в четырех направлениях: (1) возможно выполнение сопряженного анализа типологической и таксономической структуры, (2) доступно взвешивание типологических и таксономических классов, (3) оценка статистической значимости критерия х" возможна для больших чисел степеней свободы (вплоть до 10 тыс.), (4) вычисляется пять индексов сопряженности.

2.7. Обмен данными н их защита

Проблема адекватного обмена данными - одна из самых актуальных в современной науке, и ботаника не является исключением. При разработке системы IBIS учтены три аспекта обмена данными: (1) обмен первичными данными между комплектами IBIS; (2) обмен первичными данными между системой IBIS и другими программами, в том числе базами ботанических данных; (3) экспорт производных данных из IBIS во внешние пакеты обработки данных. Поддерживается ряд распространенных (ASCII, CSV, Cornell Condensed Format) и специализированных форматов данных.

В последнее время быстро возрастает доля ботанической информации, представленной в электронной форме (базы ботанических данных, электронные каталоги, Интернет-публикации, on-line журналы). Вопросы, связанные с охраной авторских прав на научные произведения, в том числе представленные в электронной форме, регулируются соответствующими законодательными актами Российской Федерации. Система IBIS включает несколько инструментов, позволяющих регулировать доступ к данным в зависимости от порядка использования конкретного комплекта IBIS. В случае коллективной эксплуатации назначается Администратор системы и включается система авторизации, защиты и контроля над правами доступа.

Глава 3. использование системы IBIS для обработки ботанических данных

Объем работы не позволил нам проиллюстрировать примерами весь спектр доступного в системе IBIS аналитического инструментария. Мы рассмотрим более подробно те методы, которые не нашли адекватного воплощения в других программных средствах, предназначенных для обработки ботанических данных.

3.1. Материалы

Общий объем ботанических данных, использованных для иллюстрации методов обработки, для разработки и тестирования программного обеспечения, составил 13 280 геоботанических и флористических описаний, 1 870 сводных списков видов и флор различного ранга, 735 сводных и генерализованных таблиц. Суммарное число регистрации видов в базах данных, использованных автором непосредственно в этой работе - 252 790. Проведенный опрос большинства пользователей системы IBIS дает следующую приблизительную оценку накопленного в электронной форме ботанического материала в формате IBIS: более 100 тыс. описаний, около 5000 флор, более 1.2 млн. регистрации видов. Материалы характеризуются по мере включения в анализ.

3.2. Таксономический анализ

Таксономический, или систематический, анализ является базовым элементом при выполнении любых флористических исследований, он также является важным

компонентов при анализе парциальных флор, ценофлор в геоботанических исследованиях. Мы использовали данные сети мониторинга биоразнообразия Азиатской Арктики на уровне локальных (ЛФ), полученные в ходе многолетних (1955-2002) полевых исследований сотрудниками лаборатории растительности Крайнего Севера Ботанического института им. В.Л. Комарова РАН. Объем, включенный в анализ - 135 ЛФ.

Таблица 1. Параметры родо-видовой и семейственно-видовой структуры флор

6 подпровинций Азиатской Арктики

Таксономические показатели и Объединенные флоры подпровинций

пропорции УА ТА СС Ш СБ СВ

Общее число в ПП

видов 464 547 803 453 783 815

родов 167 146 197 112 214 187

семейств 52 54 60 ; 34 62 : 55

Число дифференциальных еидов 76 63 69 42 72 101

Доля дифференциальных видов, % 16.38 11.52 8.59 9.27 9.20 : 12.39

Среднее число видов в роде 2.78 3.75 4.08 4.05 3.66 : 4.36

Число одновидовых родов 96 65 85 51 104 82

Доля одновидовых родов, % 57.49 44.52 43.15 45.54 48.60 : 43.85

Число дифференциальных родов 14 1 7; 0 12 9

Доля дифференциальных родов, % 8.38 0.68 3.55 0.00 . 5.61 : 4.81

Среднее число видов в семействе 8.92 10.13 ; 13.38 13.32 ; 12.63 14.82

Среднее число родов в семействе 3.21 2.70 3.28 : 3.29 ; 3.45 ; 3.40

Число одновидовых семейств 18 ! 18 18 ; 5 16 ; 10

Доля одновидовых семейств, % 34.62 33.33 ] 30.00 14.71 25.81 18.18

Число однородовых семейств 30 зз ; зо : 14 ; 31 27

Доля однородовых семейств, % 57.69 : 61.11 ; 50.00 41.18 ' 50.00 : 49.09

Максимальное число

видов в одном роде 34 зо : 56 ; 25 ' • 55 51

видов в одном семействе 61 89 ; 108 ; 70 1 97 102

родов в одном семействе 20 18 23 ; 20 24 24

Доля видов, %

в 10 ведущих родах 32.76 : 37.29 ! 32.88 , 43.49 31.93 34.60

в 35 ведущих родах 61.64 68.19 ; 63.01 ; 76.16 60.15 65.15

в 100 ведущих родах 85.56 ; 91.59 86.43 ; 97.35 84.16 1 88.71

Н-функция вв (виды/роды)

абсолютное значение 6.596 : 6.334 : 6.646 5.911 6.772 6.548

отношение к максимуму 0.893 0.881 0.872 : 0.868 0.875 0.868

дисперсия 0.015 : 0.017 : 0.015 1 0.022 0.014 0.015

Доля видов, % I ;

в 10 ведущих семействах 68.10 | 70.02 : 69.74 79.91 : 67.43 70.92

в 20 ведущих семействах 87.50 89.40 : 87.55 : 94.92 85.19 : 87.12

Н-функция ЭР (виды/семейства) | ;

абсолютное значение 4.599 : 4.506 : 4.594 : 4.087 4.713 4.585

отношение к максимуму 0.807 ; 0.783 0.778 0.803 0.792 0.793

дисперсия 0.045 ! 0.048 0.044 0.055 0.041 0.045

Доля видов, % | :

сосудистых споровых 3.23 ! 2.19 : 1.87; 1.55 3.45 3.19

голосеменных 0.43 : 0.37 ! 0.37 0.00 0.26 0.00

цветковых 96.34 ; 97.44 97.76 98.45 96.30 96.81

однодольных среди цветковых 29.08 ; 29.83 : 28.66 26,01 28.12 26.62

двудольных среди цветковых 70.92 | 70.17 ; 71.34 : 73.99 71.88 73.38

Отношение (по видам)

Аз1егасеае/Роасеае 0.705 .' 0.461 I 0.796 0.714 0.742 0.843

Розасеае/Сурегасеае 0.455 ! 0.628 0.618 1.054 0.743 0.929

Вапипси1асеае/Вгаз51сасеае 0.774 . 0.569 0.759 0.511 0.В51 0.600

Система флористического деления Арктики на провинции и подпровинции (ПП) дана по работе Б.А. Юрцева (УиПяеу, 1994). Использованы следующие

обозначения: У А - Ямало-Гыданская ПП Западно-Евразиатской провинции; ТА ~ Таймырская ПП Восточносибирской провинции; Чукотская провинция с подпровинциями: СС - Континетально-Чукотская, С\У - Врангелевская, СБ -Южно-Чукотская, СВ - Берингийско-Чукотская. Часть результатов, базирующихся на выполненной автором обработке 96 ЛФ, ранее доложена в работах Б.А. Юрцева с соавторами (2001, 2002, 2004) и Т.М.Королевой с соавторами (2006а, 20066).

Анализ показал, что объединенная флора всех ЛФ составляет 1348 видов растений, относящихся к 256 родам и 65 семействам. Получены списки видов объединенных флор ПП. Для них построены и проранжированы полные таксономические спектры: семейственно-родовой, семейственно-видового и родовидовой. Рассчитаны абсолютные индексы автономности флор по 8 моделям, предложенным Л.И. Малышевым (2000), а также относительные индексы автономности по линейной и параболической регрессионным моделям. Вычислены информационные индексы сложности систематической структуры на двух уровнях (виды/семейства и виды/роды), индексы отношения по видовому богатству для пар ведущих семейств. В табл. 1 приведены некоторые параметры родо-видовой и семейственно-видовой структур объединенных флор 6 подпровинций, в табл. 2 - показатели удельного пространственного видового разнообразия. Дополнительно построены графики распределения индивидуальных ЛФ по наиболее важным таксономическим показателям, позволяющие наглядно оценить различия по подпровинциям.

Таблица 2. Показатели удельного пространственного видового разнообразия _локальных флор 6 подпровинций Азиатской Арктики_

Таксономические показатели и Объединенные флоры подпровинций

пропорции УА ТА СС С\М СБ СВ

Число ЛФ в подпровинции 24 I 26 30 12 14 29

Общее число видов в подпровинции 464 : 547 803 453 783 : 815

Среднее ВР 171.21 : 181.50 279.17 252.67 348.86 ! 305.66

Минимальное ВР 75 46 121 141 260 ' 187

Максимальное ВР 249 315 405 333 435 ! 460

Ошибка среднего ВР 7.63 ; 14.оо 10.77 17.16 11.53 10.74

Средняя ДВР 36.90 : 33.18 34.77 55.78 44.55 37.50

Минимальная ДВР 16.16 8.41 15.07 31.13 33.21 : 22.94

Максимальная ДВР 53.66 ; 57.59 50.44 73.51 55.56 . 56.44

Ошибка средней ДВР 1.64 2.56 1.34 3.79 1.47 , 1.32

Среднее сходство ЛФ в ПП 0.6245 0.5736 0.6015' 0.7311 0.6545 : 0.6303

Ошибка среднего сходства ЛФ в ПП 0.0077 ■ 0.0076 0.0053 0.0097 0.0091 0.0035

Число редких видов (1 встреча в ПП) 89 ! 122 133 70 142 125

Доля редких видов (1 встреча в ПП), % 19.18 ; 22.30 16.56 15.45 18.14 15.34

Число редких видов (2-4 встречи в ПП) 103 ; 124 179 98 222 160

Доля редких видов (2^ встречи в ПП), % 22.20 22.67 22.29 21.63 28.35 . 19.63

Число видов со 100% встречаемостью 24 11 15 87 72 39

Доля видов со 100% встречаемостью, % 5.17 2.01 1.87 19.21 9.20 4.79

Примечание. ВР - видовое разнообразие (число видов в одной ЛФ); ДВР - доля видового разнообразия (число видов в ЛФ, отнесенное к числу видов объединения всех флор подпровинции), %; среднее сходство - качественный коэффициент Съеренсена-Чекановского, усредненный для всех пар ЛФ в подпровинции.

Среди общих долготных трендов можно отметить закономерное повышение на восток общего таксономического богатства на всех таксономических уровнях, среднего числа видов в роде и семействе, некоторое увеличение доли двудольных среди цветковых растений. Характер этих трендов из обобщающей таблицы не

столь очевиден в силу разной представленности широтных зон растительности по подпровинциям, а также их условного ранжирование в долготном направлении в пределах Чукотской провинции, где особенно выделяются своим обособленным географическим положением островные ЛФ Врангелевской Чукотки (С\У)

3.3. Типологический анализ

Для целей выявления различных аспектов типологического строения арктических флор было создано 21 фактор-множество, одни из которых применимы для анализа ЛФ всего региона, тогда как другие валидны только для конкретных флористических провинций. В данной работе мы ограничились примером генерализации сводной таблицы 12 ЛФ Врангелевской Чукотки но хорологическому фактор-множеству "Широтные (зональные) элементы Чукотки". Так как число классов в типологических спектрах обычно меньше, чем в таксономических, их удобно представлять не только в табличной форме, но и в виде составных гистограмм, приведенных к 100 %, давая наглядное графическое представление о композиции флор по выбранной типологии. Такое представление позволяет в компактной и наглядной форме показать различия "типологических портретов" флористических списков и может использоваться в сравнительном флористическом анализе для совмещенной презентации вместе с дендрограммами сходства, полученными в результате иерархической кластеризации

3.4. Сравнительный анализ

Для иллюстрации различных приемов сравнительно-флористического анализа мы использовали материалы А.И. Пяка (1992, 1998) по 10 ЛФ юго-востока Томской области, дополненные двумя ЛФ горно-лесного пояса Южной Сибири (рис. 1). Эти данные уже использовались нами для уточнения границ Алтае-Саянской флористической провинции (Пяк, Зверев, 1995) и выяснения влияния мощности головной части таксономических спектров на сходство ЛФ (Пяк, Зверев, 1997). Основные таксономические параметры объединенной флоры 12 ЛФ: число видов - 771, родов - 359, семейств - 94; доля сосудистых споровых - 3.37%, голосеменных - 0.78 %, цветковых - 95.85 %; отношение однодольных к двудольным по числу видов - 0.374.

Рис. 1. Географическое положение 10 локальных флор юго-востока Томской области (по Пяк, Зверев (1997)) Обозначения ЛФ: 1 - " Т1 Басандайка", 2 - "Т2 Кисловка", 3 - " ТЗ Уртам", 4 - "Т4 Киреевск", 5 - "Т5 Малобрагино", 6 - "Т6 Кривошеино", 7 - "Т7 Суйга", 8 - "Т8 Минаевка", 9 - "Т9 Кия", 10 - "Т10 Четь"; не показаны две ЛФ за пределами Томской области: "Ки Берикуль" (Кузнецкий Алатау, Кемеровская область), "Al Артыбаш" (Прителецкий Алтай, Республика Алтай).

Для презентации результатов сравнительного анализа используют как табличную форму (матрицы видового пересечения, матрицы мер сходства, матрицы мер включения), так и графические построения, визуализирующие отношения между сравниваемыми объектами. Наиболее распространены следующие формы: ориентированные графы и корреляционные кольца с отображением надпороговых связей между объектами; дендрограммы и флорограммы, выявляющие иерархию отношения объектов; диаграммы Чскановского; дендриты, в том числе деревья максимального корреляционного пути. Одна из целей построения графических схем - выделение корреляционных плеяд - групп наиболее сходных между собой объектов.

В программе IBIS последовательно были подготовлены: сводная таблица 12 ЛФ, матрица видового пересечения, матрица сходства видового состава (рассчитаны меры сходства Съеренсена-Чекановского и Ochiai II, последняя учитывает взаимное отсутствие видов фо флорах), несимметричная матрица включения видового состава, две матрицы сходства, симметризованные по Симпсону и Кульчинскому (Семкин, 1987). На их основе построены корреляционное кольцо (рис. 2), позволивший определить основные плеяды флор (явно отделяются две горно-таежные ЛФ и наиболее богатые томские) и ориентированный граф включения (рис. 3), детализирующий отношения между флорами, особенно разновеликими.

Рис.2. Выделение плеяд на корреляционном Рис. 3. Ориентированный граф включения 12 ЛФ

кольце для 12 ЛФ юго-востока Западной Сибири юго-востока Западной Сибири. I - включение >

при пороговом значении K.SCz=0.80, 88 %, II - > 92 %; ЛФ "Т10 Четь" здесь

использована мера сходства Съеренсена- обозначена как "ТО". Чскановского в программе BIOSTAT.

Мы провели иерархический кластерный анализ (связывание по методу WPGMA) по видовым спискам (использовались полные списки и наборы видов, представленные от 2 до II ЛФ) и всем типам таксономических спектров (полным и для таксонов высшего ранга со 100% представленностью) и получили ряд дендрограмм сходства ЛФ с применением разным индексов близости флор. Приводим лишь некоторые из них.

TS TIO ТВ U Tí Г5 Ti TI Al K/j 72 Л TIO T8 T7 Tfi TS T< ТЭ Al Ku T2 TI

Рис. 4. Дендрофаммы сходства 12 ЛФ юго-востока Западной Сибири Пояснения в тексте.

Наибольшую согласованность в результатах (топология и пропорции) показали дендрограммы, полученные по полным видовым спискам (мера сходства Съеренсена-Чекановского (рис. 4: А), мера включения, симметризованная по Кульчинскому (рис. 4: Б)), эвклидово расстояние в пространстве 380 видов с константностью 2-11 ЛФ (рис. 4: В), а также по родо-видовому таксономическому спектру (рис. 4: Г). В основном они показали обособление групп ЛФ, которое также прослеживалось и на кольцевых построениях. Учет взаимного отсутствия видов в ЛФ (мера сходства Ochiai П) и эвклидово расстояние в пространстве всех видов (771), дали дендрограммы одинаковой, но отличной от предыдущих построений, топологии, причем присоединение ЛФ идет скорее по мере убывания видового богатства. Интерпретация же классификационных схем по головным таксономических спектрам вызвала наибольшие затруднения в силу относительной географической близости, изученных ЛФ.

Дендриты максимального корреляционного пути - очень наглядная форма представления линейных отношений между сравниваемыми флорами. Дендриты не имеют пересечений и абсолютизируют только некоторое подмножество связей между флорами. Мы построили два дендрита по матрице мер сходства Съеренсена-Чекановского (рис. 5) и Ochiai II (рис. 6). Явного противоречия в двух построениях нет: на обоих дендритах выделяются сходные плеяды: (Al Ku), (Т4 Т5) и (Т6 Т7 Т8 Т9 Т10). Принципиально отличие лишь в положении наиболее

богатых видами флор Т1 и Т2. В первом случае они включаются в большую центральную плеяду, а в случае учета взаимноотсутствующих видов (второй дендрит, коэффициент ОсЫа1 II) степень сходства этих флор с остальными значительно понижается, что приводит к их маргинальному положению на

востока Западной Сибири по видовому составу (мера сходства Сьеренсена-Чекановского).

востока Западной Сибири по видовому составу (мера сходства ОсЫа1 II).

Неиерархический кластерный анализ (иначе называемый анализ К-теаю) позволяет выделить заранее определенное число групп (кластеров) наиболее сходных между собой объектов, не устанавливая между группами каких-либо отношений подчиненности. Мы провели такой анализ с разделением 12 ЛФ последовательно на 2, 3 и 4 кластера: исходя из общего числа ЛФ - 12 и результатов предыдущей иерархической кластеризации, выделять большее количество групп не имеет смысла. Результаты анализа с использованием обоих наборов видов (полного и редуцированного до видов с константностью 2-11 ЛФ) показали стабильность классификаций. Плеяды образовали :

2 кластера: (Т1 Т2 Ки А!) и (ТЗ Т4 Т5 Т6 Т7 Т8 Т9 Т10);

3 кластера: (Т1 Т2), (Ки А1) и (ТЗ Т4 Т5 Т6 Т7 Т8 Т9 Т10);

4 кластера: (Т1 Т2), (Ки А1), (ТЗ) и (Т4 Т5 Т6 Т7 Т8 Т9 Т10), что согласуется с предыдущими результатами.

3.5. Флорогенетический анализ с использованием аппарата логического моделирования филогенеза

Для решения задач изучения биоразнообразия на основе эволюционных моделей был разработан новый метод и компьютерная программа БУЫАР (Байков, 1996, 1999; Байков и др., 1997, 2000; Ва|'коу, гуегеу, 2000). Метод основан на

представлении о вектор-признаке. Сначала проводится векторизация объект-признакового пространства в исследуемой группе и объекты получают индексы продвинутое™, по которому устанавливается порядок построения схемы эволюционных связей. На каждом этапе анализа выбирается пара наиболее тесно связанных объектов и их медиана, которую можно рассматривать как ближайшего общего предка. В логической схеме построения признаков медианы реализованы основные положения эволюционной теории, поэтому итоговая схема наиболее корректным способом сочетает в себе исходно выделенные вектор-признаки. Циклический характер процедуры анализа дает возможность постоянно корректировать состав исследуемых объектов и вектор-признаков, направление вектор-признаков, логические условия моделирования и др.

Программа создана нами для IBM-совместимых компьютеров и может импортировать наборы данных, подготовленные на основе сводных таблиц в системе IBIS. С ее помощью можно моделировать этапы формирования отдельных таксономических групп (родов, семейств), конкретных морфологических структур и свойств, а также растительных сообществ и флор разного ранга (Байков, Зверев, 1998). На основе метода SYNAP успешно выполнен анализ филогенетических связей в группе сибирских (Байков, 1997) и евразиатских (Байков, 2001) молочаев. Первая попытка на практике использовать аппарат филогенетических построений для обработки флористических данных была выполнена лишь недавно (Зверев, Щеголева, 2005) на материале распространения видов рода Ranunculus L. Алтае-Саянской горной страны. Применительно к генезису флор в качестве эволюционно значимых признаков отдельных флор можно использовать присутствие в их составе отдельных видов и флористических элементов, качественный состав зональных и поясно-зональных групп, наличие реликтовых и эндемичных таксонов и т.д.

Мы экспортировали матрицу распределения 771 вида по 12 ЛФ юга-востока Западной Сибири из системы IBIS в программу SYNAP. Последняя имеет в своем составе процедуру оптимизации - она исключает из анализа вектор-признаки (виды), представленные во всех объектах апоморфным состоянием (в нашем случае - присутствие вида) и вектор-признаки, апоморфное состояние которых характерно только для одного объекта (в нашем случае - виды с единичной встречаемостью). Набор вектор-признаков таких образом был редуцирован до 380 видов. Анализ полученной флорограммы ЛФ (рис. 7) достаточно любопытен. Ни один из вариантов иерархического (по включению или сходству видового состава, по таксономической или типологической структурам) и неиерархического кластерного анализа не привел к подобному результату. Условно можно выделить следующие плеяды локальных флор: (Ku Al TI Т2 Т9), (ТЗ Т4 Т5 Т10) и (Т6 Т7 Т8). Отличается это разбиение четким отделением северных бедных флор (рис. 1), группы флор зоны переходной к средней тайге и богатых южных и горных, к которым примыкает ЛФ Т9 "Кия", географически наиболее близкая (чего не выявили схемы, полученные в результате всех предыдущих обработок).

¡-« Т7

1 Г-« '

"U.

р« Т5

Le тз

Т9

Ч Г-" Т2

Ч-а Т1

Рис. 7. Флорограмма 12 ЛФ. Пояснения в тексте

Мы не беремся делать однозначные выводы относительно преимуществ представленного метода по сравнению с рассмотренными ранее. Следует особо подчеркнуть, что сопоставлять графические схемы, полученные в результате использования двух подходов (флорогенетического и традиционного сравнительно-флористического), следует с известной осторожностью, поскольку различаются принципы оценки роли базового учетного события - факта вхождения вида в анализируемые флористические списки. Но мы считаем, что подобное моделирование схем флорогенетических отношений и использование их для целей районирования наряду с классическими методами может быть весьма перспективным.

3.6. Сопряженный анализ

Иллюстрируя возможности сопряженного анализа, остановимся только на одном из подходов, который не был использован ранее - комплексном сопряженном анализе таксономических и типологических структур. Материалом послужило распределение 815 видов объединенной флоры Берингийской Чукотки по двумерным классам, полученным на пересечении широтной хорологической (на уровне элементов) и семейственно-видовой структур: группировка проведена по 8 широтным элементам и 55 семействам. Метод основан на применении непараметрического критерия х (Шмидт, 1984; Галанин, 1987). Результаты показаны в табл. 3.

Таблица 3. Показатели сопряженности широтной хорологической и семейственно-видовой структур объединенной флоры Берингийской Чукотки

Показатели сопряженности

Общее количество видов: 815

Суммарная статистика х2: 684.1153

Число степеней свободы: 378

Статистическая значимость общей сопряженности: р<0.050

Ср. коэффициент сопряженности Таи: 1.55481

Ср. показатель сопряженности Пирсона РЛ/2: 0.83941

Коэффициент сопряженности Шарлье: 0.91619

Коэффициент контингенции Пирсона С: 0.67553

Коэффициент сопряженности Чупрова Г: 0.20778

Можно утверждать, что обе изученные структуры флоры статистически значимо сопряжены, виды различных семейств не случайным образом распределяются по широтным элементам. Так статистически значимо отличаются от общего по флоре распределения по широтным элементам видов таких ведущих семейств как Сурегасеае, А51егасеае, Бгстгсасеас, Saxifragaceae, РаЬасеае, тогда как виды близких по объему Роасеае, Козасеае, СагуоркуИасеае, ЯапипсиЬссае и БаИсасеае в своем распределении следуют общему правилу. Причины такой неравномерности следует искать в различиях как поведения видов разных семейств, так и в спектре широтных зон растительности, в которых расположены локальных флоры этой подпровинции и в том наборе экотопов, которые они охватывают. Так, например, злаки более толерантны к минимуму летнего тепла и играют значительную роль в плакорной растительности разных подзон тундровой зоны, тогда как виды сложноцветных тяготеют к интразональным экотопам и минеральным почвам, что и нашло достоверное отражение в разном характере распределения этих семейств по широтным элементам.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ функциональных возможностей доступного программного обеспечения для поддержки флористических и геоботанических исследований, позволивший выявить его сильные и слабые стороны, показал отсутствие универсальной информационной системы с русскоязычным интерфейсом, способной послужить связующим элементом в процессе описания, формализации, накопления и обработки разнородных данных о растительном покрове.

Выполнено формализованное описание логики и методики флористических и геоботанических исследований как основы для разработки авторских компьютерных программ. Предложена интегрированная структура данных для комплексной характеристики растительного покрова, с учетом специфики компьютерной обработки. Применение структурированной системы пользовательских комментариев способствует лучшему описанию фактов и моделированию процессов в ботанической предметной области.

Разработана интегрированная ботаническая информационная система IBIS для накопления и комплексной обработки ботанических данных, которая позволяет ботаникам без специальной подготовки в области информатики многократно интенсифицировать исследовательский процесс, ускоряет выполнение и автоматизирует широкий спектр ботанических задач, упрощает использование вычислительно сложных технологий и позволяет полнее использовать современный инструментарий обработки данных. Информационная система выполнена по открытой схеме, предоставляющей широкие возможности по расширению и обмену данными с другими программами.

Предложены и реализованы новые методы анализа данных: сопряженный анализ типологических, систематических структур и кластерных классификаций, флорогенетический анализ с привлечением логического аппарата моделирования филогенеза, использование пользовательских типологических и градиентных фактор-множеств с возможностью взвешивания, которые расширяют возможности по выявлению связей, зависимостей и закономерностей между описываемыми ботаническими объектами и их характеристиками, способствуя получению более содержательных выводов.

Система IBIS, разработанная автором, прошла масштабную апробацию более чем в 20 организациях ботанического профиля: с ее помощью создан и поддерживается ряд баз ботанических данных, в том числе сеть долговременного мониторинга биоразнообразия на уровне локальных флор для Азиатской Арктики (БИН РАН, Санкт-Петербург), базы биоразнообразия болотных экосистем Томской области и эндемичных растений Алтайской горной страны в рамках международных проектов фонда "Darwin Initiative" (Великобритания).

Проведена обработка 135 локальных флор, включенных в сеть мониторинга биоразнообразия Азиатской Арктики и представляющих 6 флористических подпровинций: вычислены основные количественные параметры таксономического разнообразия и систематические пропорции флор, проанализирована их систематическая и типологическая структуры, выполнен анализ сложности систематической структуры, соотношения богатства ведущих таксонов, проведена оценка оригинальности флор (для Анюйского нагорья). Полученные результаты позволили полнее раскрыть характерные черты

флористического строения арктических флор и выявить географические тренды в изменении основных параметров фиторазнообразия региона.

Для 12 локальных флор юга-востока Западной Сибири выполнен комплексный сравнительно-флористический анализ: анализ сходства видовых списков, сходства систематических и типологических структур, неиерархический кластерный анализ, флорогенетический анализ и сопряженный анализ типологических, таксономических структур и неиерархических классификаций. Результаты анализа, представленные в табличной и графической форме, способствовали уточнению схемы флористического районирования района исследования.

Список основных работ, опубликованных по теме диссертации

Зверев A.A. О создании региональных фитоиндикационных шкал // Материалы 44 студенческой научной конференции. Томск, 1990. С. 72.

Зверев A.A. Компьютерный банк геоботанических описаний как основа биогеоценотических и ландшафтно-экологических исследований. // Чтения памяти Ю.А.Львова: Сборник статей / Под ред. Г.Ф. Плеханова. Томск, 1995. С. 127-129.

Зверев A.A. Опыт разработки интегрированной ботанической информационной системы // II совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". Тезисы докладов. Санкт-Петербург, 1995. С. 19-20.

Черногривое П.Н., Зверев A.A. Фитоиндикация как метод комплексной оценки состояния окружающей среды. Оптимизация исследований // Международная конференция "Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды". Тезисы докладов. Томск, 1995. Т. 4. С. 178-179.

ПякА.И., Зверев A.A. К вопросу о северной границе Алтае-Саянской провинции (АСП) // Особо охраняемые территории Алтайского края, тактика сохранения видового разнообразия и генофонда. Материалы к региональной конференции. Барнаул, 1995. С. 100-101.

Зверев A.A. Применение коэффициентов экологического согласия в численных методах исследования растительного покрова // Проблемы изучения растительного покрова Сибири. Тезисы докладов. Томск, 1995. С. 233-235.

Pawlaczyk Р, Falinski J.B., Kujawa-Pawlaczyk J., Zverev A. Population structure of dark taiga trees (Abies sibirica, Picea obovata, Pinus cembra ssp. sibirica) on the permanent plot in Pichtovka sudy area // Phytocoenosis Vol. 3 (NS), Archivum Gcobotanicum 2. Warszawa-Bialowieza, 1991 (print 1995). P. 83-92.

Зверев A.A. Компьютерные информационные системы во флористических исследованиях // Состояние и перспективы развития Гербариев Сибири. Тезисы докладов. Томск, 1997. С.23-25.

БайковК.С., Байкова Е.В., Зверев A.A. Перспективы создания информационной системы для моделирования филогенеза на основе программы SYNAP // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Санкт-Петербург, 1997. С. 8-10.

ПякА.И., Зверев A.A. Опыт сравнительного анализа локальных флор с помощью прикладного статистического пакета BIOSTAT// Бот. журн., 1997. Т. 82, № 5. С. 64-75.

Зверев A.A. Создание интегрированных банков данных по растительности и их роль в познании биоразнообразия Сибири // Проблемы сохранения биоразнообразия Южной Сибири. Кемерово, 1997. С. 123-124.

ПякА.И., Зверев A.A. Проект создания банка данных по растительному покрову Алтая // Природные условия, история и культура Западной Монголии и сопредельных регионов. Томск, 1997. С. 72.

Байков К.С., Зверев A.A. Перспективы изучения растительного мира Сибири на основе моделирования эволюции по методу SYNAP // Чтения памяти Ю.А.Львова: Материалы II Межрегиональной экологической конференции. Томск, 1998. С. 4-6.

Зверев A.A. Современное состояние развития информационной ботанической системы IBIS // Там же. С. 44-45.

Зверев A.A. Сравнительный анализ флор с помощью компьютерной системы IBIS // Изучение биологического разнообразия методами сравнительной флористики. Санкт-Петербург, 1998. С. 284-288.

ЧеросовМ.М., Зверев A.A. Программа IBIS и единое информационное образовательное и научное пространство флористов и фитоценологов РФ // Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза. Материалы конференции. Владивосток, 2000. С. 149-151.

Байков К.С., Зверев A.A., Байкова Е.В. Компьютерное моделирование филогении по методу SYNAP // Проблемы создания ботанических баз данных: Тезисы докладов совещания. Новосибирск, 2000. С. 9-10.

Черосов М.М., Ермаков Н.Б., Зверев A.A. К вопросу о системе прикладных компьютерных программ по флористике и фитоценологии для Российских пользователей. // Там же. С. 80-83.

Baikov K.S., Zverev A.A. A new version of SYNAP computer program for logical modeling of phylogeny // Proceedings of the Second Internat, conf. on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure. V. 2. Novosibirsk. 2000. P. 115-117.

Зверев A.A. Разработка банка данных на основе системы IBIS 4.0 "Подвижный петрофитон Алтая" // Проблемы изучения растительного покрова Сибири. Тезисы докладов II Российской научной конференции. Томск, 2000. С. 51-52.

Юрцев Б.А., Зверев A.A., Катенин A.R, Королева Т.М., Кучеров И.Б., Петровский В.В., Ребристая О.В., Секретарева H.A., Хитун О.В., Ходачек Е.А. Градиенты таксономических параметров локальных и региональных флор Азиатской Арктики (в сегги пунктов мониторинга биоразнообразия) // Бот. журн., 2002. Т. 87, № 6. С. 1-28.

Хитун О.В., Зверев A.A. Анализ количественных показателей локальных и парциальных флор Гыданского и Тазовского полуостровов (Западносибирская Арктика) на широтном градиенте // Развитие сравнительной флористики в России: вклад школы А.И.Толмачева. Материалы VI рабочего совещания по сравнительной флористике (Сыктывкар, 2003). Сыктывкар, 2004. С. 46-53.

Юрцев Б.А., Зверев A.A., Катенин А.Е., Королева Т.М., Петровский В.В., Ребристая О.В., Секретарева H.A., Хитун О.В., Ходачек Е.А. Пространственная структура видового разнообразия локальных и региональных флор Азиатской Арктики (по данным cerra пунктов мониторинга биоразнообразия) II Бот. журн., 2004, Т. 89, № 11. С. 1689-1727.

Зверев A.A., Щеголева H.B. Пространственное распределение рода Ranunculus L. в Алтае-Саянской горной стране // Проблемы изучения растительного покрова Сибири. Материалы конференции. Томск, 2005. С. 72-74.

Прокопьев Е.П., Зверев A.A., Мерзлякова И.Е., Давыдова Л.Е., Минеева Т.А. К созданию базы научных данных по флоре сосудистых растений особо охраняемой природной территории "Береговой склон р. Томи" // Там же. С. 92-93.

Зверев A.A., Б Надь А., Готтч Б., Пяк А.И., Эбель АЛ. Опыт создания прогнозных карт географического распространения эндемичных растений Алтая // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. Материалы конференции. Барнаул, 2006. С. 20-22.

Щеголева Н.В., Зверев A.A. Аспекты географического распространения рода Ranunculus L. в Алтае-Саянской горной стране // Там же. С. £9-92.

Зверев A.A., Прокопьев Е.П. Сравнение методик оценки антропогенной трансформации флоры и растительности // Проблемы промышленной ботаники индустриально-развитых регионов. Материалы конференции. Кемерово, 2006. С. 146-151.

Королева Т.М., Зверев A.A., Катенин А.Е., Петровский В.В., Ребристая О.В., Секретарева H.A., Хитун О.В., Ходачек Е.А., Чиненко C.B., Юрцев Б.А. Анализ распространения видов в Азиатской Арктике по данным сети пунктов мониторинга биоразнообразия // Биоразнообразие растительного покрова Крайнего Севера: инвентаризация, мониторинг, охрана. Материалы конференции. Сыктывкар, 2006. С. 52-53. -

Хитун О.В., Зверев A.A. Феномен "дисгармонии" локальных и парциальных флор на примере анализа их географической структуры // Там же, С. 114—116.

Королева Т.М., Зверев A.A., А.Е. Катенин, В.В. Петровский, О.В. Ребристая, H.A. Секретарева, О.В. Хитун, Е.А. Ходачек, C.B. Чиненко. Б.А.Юрцев. Апробация методов сравнительной флористики на базе сети пунктов мониторинга биоразнообразия Азиатской Арктики // Устойчивость экосистем и проблема сохранения биоразнообразия на Севере. Материалы конференции. Кировск, 2006. С.101-105.

Зверев А.А Банк описаний растительности с использованием системы IBIS как основа для составления прогнозных карт распространения видов для оценки биоразнообразия горных регионов // Актуальные проблемы экологии и природопользования Сибири в глобальном контексте: сборник статей. Томск, 2007. С. 127-131.

Подписано в печать 12.03.2007 Формат 60x84 '/16 Бумага для множительных аппаратов. Печать плоская. Печ л. 1.6, усл.-печ. л. 1.4 , уч.-изд.л. 1.4 Тираж 150 экз. Заказ № 312

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Зверев, Андрей Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.,.

Глава 1. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В

БОТАНИКЕ.

1.1. Основные термины и понятия теории баз данных.

1.2. Обзор прикладных ботанических программ.

Глава 2. ИНТЕГРИРОВАННАЯ БОТАНИЧЕСКАЯ ИНФОРМА

ЦИОННАЯ СИСТЕМА IBIS.

2.1. Краткая функциональная характеристика системы IBIS.

2.2. Проблема информационной неопределенности в 61 ботанических данных.

2.3. Интегрированность ботанических программ.

2.4. Комплексность ботанических данных.

2.5. Способы организации и преобразование данных.

2.6. Анализ данных.

2.7. Обмен данными и их защита.

Глава 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ IBIS ДЛЯ ОБРАБОТКИ

БОТАНИЧЕСКИХ ДАННЫХ.

3.1. Материалы.

3.2. Таксономический анализ.

3.3. Типологический анализ.

3.4. Сравнительный анализ.

3.5. Флорогенетический анализ с использованием аппарата 212 логического моделирования филогенеза.

3.6. Сопряженный анализ.

Введение Диссертация по биологии, на тему "Программно-информационное обеспечение исследований растительного покрова"

В настоящее время вследствие активной компьютеризации всех отраслей знания и областей человеческой деятельности происходят существенные изменения в методах обработки информации, традиционно применявшихся в ботанике. Основываясь на таких особенностях электронно-вычислительных машин (ЭВМ), как высокое быстродействие и способность хранить огромные объемы информации, эти изменения носили в начале процесса компьютеризации в основном количественный характер. На машинную основу переносились традиционные методики, многократно усиленные производительностью ЭВМ (Компьютерная биометрика, 1990). Затем наступило время осознания ограниченности таких экстенсивных методов, и стали появляться методические работы, посвященные вопросам оптимальной формализации ботанических данных для лучшего представления в компьютерах. Технологические цепочки обработки информации стали проектироваться с учетом, как особенностей структуры ботанического знания, так и особенностей внутренней организации вычислительного процесса в ЭВМ. Многие из подобных методических работ основывались на применении оригинальных программных продуктов, созданных специально для решения нетрадиционных задач в ботанике. Теперь же можно говорить о третьем этапе, когда современные компьютерные технологии и новые программные средства порождают новые возможности и активно вмешиваются в процесс создания новых методов, или даже стратегий, обработки ботанических данных. Существенно возросла роль ботанических баз данных, которые стали рассматриваться как основа и связующее звено комплексных ботанических исследований.

Актуальность темы. Все более широкое распространение персональных компьютеров приобщило к использованию информационных методов широкие ряды ботаников, не имеющих специальной прикладной математической или программистской подготовки. Именно эта категория исследователей нуждается в интенсификации своих исследований, в едином информационном "пространстве", которое позволяет интегрировать разноформатные данные для обобщающих совместных и сравнительных работ, широкого привлечения статистических компьютерных программ для их обработки.

Настоящая работа посвящена рассмотрению воплощения технологий обработки флористических и геоботанических данных от стадии сбора исходного материала, его формализации и ввода в компьютер до получения интерпретируемого ботанического результата.

Цель и задачи исследования. Цель данной работы - на базе традиционных методик исследований в областях флористики и геоботаники разработать архитектуру интегрированной компьютерной программы для организации и обработки данных по растительному покрову, а также апробировать компьютерные варианты методов обработки данных на различном по типологии ботаническом материале.

Для выполнения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

- провести обзор существующих программных продуктов, позволяющих проводить обработку флористических и геоботанических данных, оценить их функциональные возможности;

- дать формализованное описание логики и методики флористических и геоботанических исследований как основы для разработки авторских компьютерных программ;

- выполнить разработку данных программ, описать их структурные компоненты, технологию функционирования и возможности по обмену данными с другими программами;

- апробировать программы на различном ботаническом материале и провести анализ полученных результатов.

Положения, выносимые на защиту:

3. Предложенные новые методы анализа данных (сопряженный анализ типологических, систематических структур и кластерных классификаций, флоро-генетический анализ с привлечением логического аппарата моделирования филогенеза, использование взвешиваемых пользовательских типологических и градиентных фактор-множеств) расширяют возможности по выявлению связей, зависимостей и закономерностей между описываемыми ботаническими объектами и их характеристиками, способствуя получению более содержательных выводов.

Программное обеспечение для поддержки ботанических исследований, разработанное автором, установлено более чем в 20 организациях ботанического профиля и было использовано при подготовке 8 докторских и 20 кандидатских диссертаций по ботаническим специальностям. Авторские программы послужили основой для создания фитоценотеки описаний пойменной растительности объемом 1950 описаний, использованной для разработки многоаспектной доминантно-детерминантной эколого-морфологической классификации растительных сообществ (Прокопьев, 2001).

При участии автора создан и поддерживается ряд баз ботанических данных, в том числе сеть долговременного мониторинга биоразнообразия на уровне локальных флор для Азиатской Арктики (БИН РАН, Санкт-Петербург), базы биоразнообразия болотных экосистем Томской области и эндемичных растений Алтайской горной страны в рамках международных проектов фонда "Darwin Initiative".

Материалы, методы и личный вклад автора. Работа выполнена на базе кафедры ботаники Томского государственного университета. В 1987-2005 гг. автор принимал участие в научных экспедициях кафедры ботаники, Гербария им. П.Н. Крылова ТГУ и лаборатории биогеоценологии НИИ биологии и биофизики при ТГУ на территории Томской, Новосибирской и Кемеровской областей, Алтайского края, Республики Алтай, а также Монголии и Казахстана. Часть собранных ботанических материалов была использована в иллюстративных целях в данной работе.

Обработка материала осуществлялась самостоятельно, программные средства, описанные в работе, разработаны непосредственно автором. Методики основываются на применении авторского программного продукта IBIS (интегрированной ботанической информационной системы) в качестве базового инструмента с привлечением других оригинальных программ: IRIX (фи-тоидикационный анализ), BioStat (сравнительно-флористический анализ), SYNAP (филогенетитческий и флорогенетический анализ). Дополнительно для обработки данных использовались следующие программные средства: для подготовки и трансформации наборов данных - MS Excel, QEdit Advanced (The Semware., 1995), dBASE Viewer & Editor (Царенко, 1992), для статистической обработки, построения классификационных схем -NTSYS (Rohlf, 1989, 2000), Statistica for Windows (StatSoft, Inc. 2006; Hill & Lewicki, 2006).

Кроме личных сборов автор использовал ботанические данные, полученные другими исследователями. Часть материалов была получена автором из открытых источников (опубликована или использована в диссертационных работах, с соответствующими ссылками по тексту данной работы). Неопубликованные материалы переданы автору их владельцами (данные по сети мониторинга Азиатской Арктики на уровне локальных флор (Лаборатория растительности Крайнего Севера БИН РАН), флористические материалы А.И. Пяка по юго-востоку Западной Сибири, О.В. Ребристой по п-ову Ямал, О.В. Хитун по Гыданскому и Тазовскому полуостровам, Т.М. Королевой по Анюйскому нагорью, И.Б. Кучерова по Керетскому архипелагу, геоботанические материалы Е.П. Прокопьева по пойменной растительности Иртыша, Е.Д. Лапшиной по болотной растительности Томской области, М.М. Черосова по синантропной растительности Якутии, данные А.Л. Борисенко по бриофлоре юго-востока Томской области и Н.В. Щеголевой по роду Ranunculus в Алтае-Саянской флористической провинции), получено устное или письменное (Приложение 1) разрешение на их использование. Все материалы введены в базы данных и обработаны с помощью авторской информационной системы IBIS.

Апробация работы. Основные материалы, вошедшие в диссертацию были представлены на заседаниях кафедры ботаники ТГУ и Томского отделения Русского ботанического общества, на международном рабочем совещании "Структура и динамика популяций растений, их сообществ и проблемы математического моделирования" (Пущино, 1991), международной конференции "Проблемы экологии Томской области" (Томск, 1992), на чтениях памяти Ю.А.Львова (Томск, 1995, 1998), на совещаниях "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях" (Санкт-Петербург, 1995, 1997), на рабочих совещаниях по сравнительной флористике (Березинский биосферный заповедник, 1993; Сыктывкар, 2003), на конференциях "Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды" (Томск, 1995), "Проблемы изучения растительного покрова Сибири" (Томск, 1995, 2000, 2005), "Состояние и перспективы развития гербариев Сибири" (Томск, 1997), "Проблемы промышленной ботаники индустриально-развитых регионов" (Кемерово, 2006), "Биоразнообразие растительного покрова Крайнего Севера: инвентаризация, мониторинг, охрана" (Сыктывкар, 2006), на региональном совещании "Проблемы создания ботанических баз данных" (Новосибирск, 2000), на международном симпозиуме "Информационно-поисковые системы в зоологии и ботанике" (Санкт-Петербург, 1999), на международных конференциях "Природные условия, история и культура Западной Монголии и сопредельных регионов" (Ховд, 1997, 2003; Томск, 1999; Кызыл, 2005), на международных научных семинарах фонда "Darwin Initiative" (Coventry, 1997; Томск, 2002; Pitlochry, 2002; Ховд, 2004; Риддер, 2005; Кызыл, 2005), на других региональных, Всероссийских и международных ботанических конференциях (Барнаул, 1995; Красноярск, 1997, Томск, 1997; Кемерово, 1997; Владивосток, 2000; Барнаул, 2005; Томск, 2006; Красноярск, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 45 работ, в том числе 3 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 основных глав, заключения, списка литературы и 13 приложений. Работа изложена на 268 страницах машинописного текста, содержит 22 таблицы и 72 рисунка. В списке цитируемой литературы 528 наименований, в том числе 251 - на иностранных языках.

Заключение Диссертация по теме "Ботаника", Зверев, Андрей Анатольевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ функциональных возможностей доступного программного обеспечения для поддержки флористических и геоботанических исследований, позволивший выявить его сильные и слабые стороны, показал отсутствие универсальной информационной системы с русскоязычным интерфейсом, способной послужить-связующим элементом в процессе описания, формализации, накопления и обработки разнородных данных о растительном покрове.

Для 12 локальных флор юга-востока Западной Сибири выполнен комплексный сравнительно-флористический анализ: анализ сходства видовых списков, сходства систематических и типологических структур, неиерархический кластерный анализ, флорогенетический анализ и сопряженный анализ типологических структур и неиерархических классификаций. Результаты анализа, представленные в табличной и графической форме, способствовали уточнению схемы флористического районирования района исследования.

227

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Зверев, Андрей Анатольевич, Томск

1. АбрутисВ., ВайчюненеЯ. Эколого-ботанический банк данных употребляемых растений Литвы // II совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". СПб., 1995. с. 6.

2. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.240 с.

3. Алехин В.В. Методика полевого изучения растительности и флоры. М., 1938. 208 с.

4. Андреев В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике. М, 1980.142 с.

5. Андреева Е.Н., Бакка И.Ю., Горшков В.В. и др. Методы изучения лесных сообществ. СПб: НИИХимии СпбГУ, 2002. 240 с.

6. Антипина Г.С., Гнатюк Е.П., Холодкова Е.Ю. и др. Компьютерная база данных "Растительный мир Карелии" // II совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". СПб., 1995. С. 7-8.

7. АньковаТ.В. Флористические связи и место Флоры Ульбинского хребта в ряду соседних флор // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. Материалы 5 международной конференции. Барнаул, 2006 С. 5-10.

8. Арктическая флора СССР / А.И.Толмачев и Б.А.Юрцев, ред. / Вып. 1-Х. Л., 1960-1984.

9. Байков К.С. SYNAP новый алгоритм филогенетических построений // Журн. общ. биол., 1996. Т. 57, № 2. С. 165-176.

10. Байков К.С. Реконструкция филогенеза как метод изучения биологического разнообразия // Сиб. экол. журн., 1997. № 1. С. 29-33.

11. Байков К.С. Основы моделирования филогенеза по методу SYNAP. Новосибирск, 1999. 95 с.

12. БайковК.С. Род молочай (Euphorbia L., Euphorbiaceae) в Северной Азии: систематика, хорология, филогения: Автореф. дис. . д-ра. биол. наук. Новосибирск, 2001. 32 с.

13. Байков К.С., БайковаЕ.В., Зверев А.А. Перспективы создания информационной системы для моделирования филогенеза на основе программы SYNAP // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Санкт-Петербург, 1997. С. 8-10.

14. Байков К.С., Зверев А.А. Перспективы изучения растительного мира Сибири на основе моделирования эволюции по методу SYNAP // Чтения памяти Ю.А.Львова: Материалы II Межрегиональной экологической конференции. Томск, 1998. С. 4-6.

15. Байков К.С., Зверев А.А., Байкова Е.В. Компьютерное моделирование филогении по методу SYNAP // Проблемы создания ботанических баз данных: Тезисы докладов совещания (Новосибирск, 24-26 октября 2000 г.). Новосибирск, 2000. С. 9-10.

16. Байков К.С., Доронькин В.М., Малышев Л.И. Пространственное разнообразие десяти ведущих семейств сосудистых растений во флоре Сибири // Ботанические исследования Сибири и Казахстана, 1998, вып. 4. С. 49-62.

17. Байков К.С., Ермаков Н.Б., Коропачинский И.Ю. и др. К вопросу создания электронной библиотеки Электронный атлас "Биоразнообразие растительного мира Сибири", 2001. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.nsc.ru/win/gis new/lib/publ/bl 1/atlas.html.

18. Баранова Е.В., Миняев Н.А., Шмидт В.М. Флористическое районирование Псковской области на фитостатической основе // Вест. Ленингр. ун-та. Сер. биол, 1971. № 9. С. 30-40.

19. Баранова О.Г. Флора Вятско-Камского междуречья и ее история: Автореф. дис. д-ра. биол. наук. СПб., 2000. 34 с.

20. Баранова О.Г., Жезняковский С.А. Информационная система "Флора Удмуртской Республики" // Сравнительная флористика на рубеже III тысячелетия: достижения, проблемы, перспективы. СПб: БИН РАН, 2000. С. 344-349.

21. Баскаков А.Г. О бинарных отношениях и фактор-множествах // Соросовский образовательный журнал. Математика. 1998. Электронный ресурс. Режим доступа: http://vyww.pereplet.ru/obrazovanie/stsoros/578.html

22. Батурина М.Г., Чернобаева М.Б., Сытин А.К. База данных "Гербарные коллекции, коллекторы и гербарное дело в России и сопредельных государствах, библиографический обзор" // Бот. журн., 2006. Т. 91. № 7. С. 11351137.

23. Борисенко A.JI. Бриофлора юго-востока Томской области: Автореф. дисс. . канд. биол. наук. Томск, 2002. 23 с.

24. Борисенко A.JL, Мульдияров Е.Я., Лапшина Е.Д. Анализ бриофлоры юго-востока Томской области //. Вестник Томского государственного университета, 2002, № 2. С. 14-21 с.

25. Борковский А.Б. Англо-русский словарь по программированию и информатике (с толкованиями). М.: Рус. яз., 1990. 335 с.

26. Боряков И.В., Воротников В.П., БоряковаЕ.Е. Использование информационных технологий для организации фитоценариев и обработки геоботанических данных // Бот. журн., 2005. Т. 90. № 1. С. 95-104.

27. Бубырева В.А. Флористическое Районирование Северо-Запада и Севера Европейской части России (подходы и методы): Дисс. . канд. биол. наук. СПб, 1992. 238 с. (Рукопись).

28. Бурда Р.И. База данных "Урбанофлора Донбасса" // III совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". Санкт-Петербург, 1997. С. 14-15.

29. Василевич В.И. Статистические методы в геоботанике. Л.: Наука, 1969. 232 с.

30. Василевич В.И. Количественные методы изучения структуры растительности //Итоги науки и техники. Ботаника. Т. 1. М., 1972. С. 7-83.

31. Василевич В.И. Альфа-разнообразие растительных сообществ и факторы, его определяющие // Биологическое разнообразие: подходы к изучению и сохранению / Под ред. Б.А.Юрцева. Санкт-Петербург, 1992. С. 162-171.

32. Василевич В.И., Устюхина Н.А. Опыт использования отрицательных значений покрытий видов для оценки сходства сообществ // Бот. журн., 1976. Т.61. № 1. С.48-52.

33. Воронов А.Г. Геоботаника. М.: Высш.шк., 1973. 384 с.

34. Выханду Л.К. Об исследовании многопризнаковых биологических систем // Применение математических методов в биологии. Л., 1964. Т. 3. С. 19-22.

35. Галанин А.В.Эколого-ценотический анализ двух конкретных флор Чукотской тундры: Автореф. дисс. канд. биол. наук. Л., 1974. 27 с.

36. Галанин А.В. Флора и растительность Усть-Чаунского биологического стационара (Западная Чукотка) // Бот. журн., 1980. Т.65. № 9. С. 1174-1187.

37. Галанин А.В. Опыт сопряженного анализа типологических структур конкретных флор // Теоретические и методические проблемы сравнительной флористики: Материалы II рабочего совещания по сравнительной флористике. Неринга, 1983. Л.: Наука, 1987. С. 167-189.

38. Галанин А.В. Флора и ландшафтно-экологическая организация растительного покрова. Владивосток: ДВО АН СССР, 1991. 272 с.

39. Галанин А.В. Основные поняти науки о растительном покрове Электронный ресурс. Владивосток, 2000. Режим доступа: http://geobotanv.narod.ru/ theoryl.htm. Загл. с экр.

40. Галанин А.В., Аверкова Г.П., Баркалов В.Ю. и др. Флора Сихотэ-Алинского биосферного заповедника (сосудистые растения). Владивосток: БСИ ДВО РАН, 2004. 301 с.

41. Галанин А.В., Марина JI.B. Ареалогический и эколого-ценотический анализ хребта Куркуре (Восточный Алтай) // Бот. журн. 1982. Т. 67, № 5. С. 590598.

42. ГасфилдД. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах: Информатика и вычислительная биология / Пер. с англ. И.В. Романовского. СПб.: Невский Диалект, 2003. 654 с.

43. Гельтман Д.В. Концепция базы данных в рамках проекта "Флора России" // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. СПб.: БИН РАН, 1997а. С. 12-16.

44. Гельтман Д.В., Росков Ю.Р. Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях Сборник научных трудов / Предисловие. Санкт-Петербург, 1997. С. 5.

45. Гладких Б.А. Информатика от абака до интернета. Введение в специальность: Учебное пособие. Томск: Изд-во HTJI, 2005. 484 с.

46. Головина Е.О., Кучеров И.Б., ЧепиногаВ.В. Флористические находки в Ке-ретском Прибеломорье // Вестник СПбГУ, 2003. Сер. 3. Вып. 2. № 11. С. 19-31.

47. Гроссгейм А.А. Введение в геоботаническое обследование зимних пастбищ ССР Азербайджана. Баку, 1929. 75 с.

48. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. 463 с.

49. ДидухЯ.П. Проблемы активности видов // Бот. журн., 1982. Т. 67. №7. С. 925-935.

50. Дидух Я.П. Опыт структурно-сравнительного анализа горных элементарных флор // Теоретические и методические проблемы сравнительной флористики: Материалы II рабочего совещания по сравнительной флористике. Неринга, 1983. Л.: Наука, 1987. С. 117-128.

51. Дидух Я.П. Растительный покров Горного Крыма (структура, динамика, эволюция и охрана). Киев, 1992.256 с.

52. Дщух Я.П., Плюта П.Г. Сравнительная характеристика фитоиндикационных экологических шкал (на примере шкал терморежима и эдафических) // Экология, 1993а. № 2. С. 34-43.

53. Дщух Я.П., Плюта П.Г. Сравнительная характеристика фитоиндикационных экологических шкал (на примере шкалы увлажнения почвы) // Экология, 19936. № 5. С. 32-40.

54. ДщухЯ.П., Плюта П.Г. Ф1тошдикащя еколопчных фактор1в. Кшв, 1994. 280 с.

55. Дидух Я.П., Плюта П.Г., Каркуциев Г.Н. Опыт фитоиндикации экологических режимов экотопов долины р. Ворсклы // Бот. журн., 1991. Т. 76. № 5. С. 699-709.

56. Дымина Г.Д., Ершова Э.А. Луговые степи и остепненные луга Сибири и использование для их различия шкал Раменского // Ботанические исследования Сибири и Казахстана. Барнаул, 2001. Вып.7. С. 99-111.

57. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М., 1977.128 с.

58. Зайцев Г.Н. Опыт применения формулы Экмана в региональной ботанической географии // Применение математических методов в биологии. Вып. 3. Л., 1964. С. 100-104.

59. Зайцев Г.Н. Математика в экспериментальной ботанике. М.: Наука, 1990. 296 с.

60. Заки М.А., Шмидт В.М. О систематической структуре флор Южного Средиземноморья. чч. 1-3. // Вест. ЛГУ. 1972, № 9. С. 57-69. 1973, № 9. С. 4757; №21. С. 44-53.

61. Закон Российской Федерации от 9 июля 1993 г. № 5351-1 "Об авторском праве и смежных правах" // Ведомости Съезда народных депутатов Российской Федерации и Верховного Совета Российской Федерации, 1993, № 32, ст. 1242

62. Зверев А.А. О создании региональных фитоиндикационных шкал // Материалы 44 студенческой научной конференции. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1990. С. 72.

63. Зверев А.А. Компьютерный банк геоботанических описаний как основа био-геоценотических и ландшафтно-экологических исследований. // Чтения памяти Ю.А.Львова: Сборник статей / Под ред. Г.Ф.Плеханова. Томск, 1995а. С. 127-129.

64. Зверев А.А. Применение коэффициентов экологического согласия в численных методах исследования растительного покрова // Проблемы изучения растительного покрова Сибири» Томск, 19956. С. 233-235.

65. Зверев А. А. Компьютерные информационные системы во флористических исследованиях // Состояние и перспективы развития Гербариев Сибири. Томск, 1997. С. 23-25.

66. Зверев А.А. Современное состояние развития информационной ботанической системы IBIS // Чтения памяти Ю.А.Львова: Материалы II Межрегиональной экологической конференции. Томск, 1998. С. 44-45.

67. Злобин Ю.А. К методике выявления сходства между фитоценозами // Бот. журнал, 1967, том 52, № 5. С. 666-669.

68. Золотухин Н.И. Метод конкретных флор для целей флористического районирования горных территорий // Нетрадиционные методы в исследованиях растительности Сибири. Новосибирск: Наука, 1982. С. 10-31.

69. Зотов В.В, Маслов Ю.Н., Пядочкин А.Е. и др. Терминологический словарь по автоматике, информатике и вычислительной технике. М.: Высш. шк, 1989. 191 с.

70. Игнатов М.С., Афонина О.М. Список мхов территории бывшего СССР // Arctoa, 1992. Т. 1 (1-2). С. 1-85.

71. Ильминских Н.Г. Флорогенез в условиях урбанизированной среды (на примере городов Вятско-Камского края): Автореф. дис. . д-ра биол.наук. Санкт-Петербург, 1993. 35 с.

72. Инвентаризация флоры и фауны Псковской области и сохранение редких видов, 2007. Электронный ресурс. Режим доступа: http://bfn.org.ru/Pskovrus.htm Загл. с экр.

73. Информационная система "Биоразнообразие России", 2007. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.binran.spb.ru/biodiv/, http://www.zin.ru/BioDiv/

74. Информационно-поисковые системы в зоологии и ботанике. Труды Зоологического Института РАН. Санкт-Петербург, 1999. Том 278.139 с.

75. Ипатов B.C., Кирикова JI.A, Самойлов Ю.И. Некоторые методические аспекты построения экологических амплитуд видов // Экология, 1974. № 1. С. 13-23.

76. Ипатов B.C., Кирикова Л.А. Фитоценология: Учебник. СПб. 1999. 316 с.

77. Казимиров Н.И. Лекции по аксиоматической теории множеств. Петрозаводск, 2000. 104 с. Электронный ресурс: PDF. Режим доступа: http://home.onego.ru/~rishelie/files/Math/Set theorv/Zf theor.pdf

78. Камышев Н.С. Флора Сокольской горы. // Исследование растительного и животного мира заповедника "Галичья гора". Воронеж, 1982. С. 22-54.

79. Карамышева З.В. Опыт обработки описаний пробных участков степных сообществ методом Браун-Бланке // Бот. журн., 1967. Т. 52. № 8. С. 11321145.

80. Кендэлл М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975. 214 с.

81. Компьютерная биометрика / Под ред. В.Н. Носова М.: Изд-во МГУ, 1990. 232 с.

82. Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Тезисы докладов совещания (Санкт-Петербург, 17-19 апреля 1995 г.) Санкт-Петербург, 1995. 60 с.

83. Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. Санкт-Петербург, 1997. 113 с.

84. Константинова Н.А., Потемкин А.Д., Шляков Р.Н. Список печеночников территории бывшего СССР // Arctoa, 1992. Т. 1. С. 87-127.

85. Королюк А.Ю. Подходы к разработке экологических шкал растений южной Сибири // Проблемы создания ботанических баз данных. М., 2000. С. 26-29.

86. Королюк А.Ю. Растительность степного биома Южной Сибири: ценотиче-ское разнообразие, пространственная организация: Автореф. дис. . д-ра биол.наук. Новосибирск, 2002. 32 с.

87. Королюк А.Ю. Экологические оптимумы растений юга Сибири // Ботанические исследования Сибири и Казахстана. Сборник научных трудов. Вып 12. Под. ред. А.Н. Куприянова. Барнаул; Кемерово: КРЭОО "Ирбис", 2006. С. 3-28.

88. Королюк А.Ю., Макунина Н.И.Луговые степи Алтае-Саянской горной страны. Общая характеристика // Krylovia (Сибирский бот. журнал), 2000. Т. 2, № 1.С. 26-37.

89. Королюк А.Ю., Троева Е.И., Черосов М.М. и др. Экологическая оценка флоры и растительности центральной Якутии. Якутск, 2005. 108 с.

90. Красноборов И.М. Высокогорная флора Западного Саяна. Новосибирск: Наука, 1976. 380 с.

91. Кучеров И.Б., НауменкоН.И. Система региональных широтных элементов для анализа бореальных флор Восточной Фенноскандии // Сравнительнаяфлористика на рубеже III тысячелетия: достижения, проблемы, перспективы. СПб: БИНРАН, 2000. С. 20-36.

92. Кучеров И.Б., Головина Е.О., ЧепиногаВ.В. Материалы по истории флоры Керетского архипелага // Вестник СПбГУ, 2005. Сер. 3. Вып. 3. № 3. С. 32-45.

93. Лайвинып М., Расиньш А., Калниня А. и др. Сосудистые растения Латвии и сопредельных территорий. Межотраслевой классификатор (CLASIF-001). Саласпилс, 1987а. 98 с.

94. Лакин С.Ф. Биометрия: Учебное пособие для биол. вузов. 3-е изд. М: Высш. школа, 1980. 293 с.

95. Лапшина Е.Д. Флора болот юго-востока Западной Сибири. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2003. 296 с.

96. Лапшина Е.Д. Болота юго-востока Западной Сибири (ботаническое разнообразие, история развития и динамика накопления углерода в голоцене): Автореф. дис. . д-ра биол.наук. Томск, 2004. 40 с.

97. Лащинский Н.Н. Структура и экология осиновых лесов Салаира: Автореф. дисс. канд. биол. наук. Новосибирск, 1989. 14 с.

98. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов //Докл. АН СССР, Т. 163, № 4,1965, С. 845-848.

99. Лобанов А.Л. Компьютерные определители в биологии: результаты 30-ти летней эволюции // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. СПб.: БИНРАН, 1997. С. 51-55.

100. Лякавичус А.А. Развитие флористических исследований в Литве // Теоретические и методические проблемы сравнительной флористики: Материалы II рабочего совещания по сравнительной флористике. Неринга, 1983. Л.: Наука, 1987. С. 200-203.

101. Малышев Л.И. Зависимость флористического богатства от внешних условий и исторических факторов // Бот. журн., 1969. Т. 54, № 8. С. 1137-1147.

102. Малышев Л.И. Флористические спектры Советского Союза // История флоры и растительности Евразии. Л.: Наука, 1972. С. 17-40.

103. Малышев Л.И. Количественный анализ флоры: пространственное разнообразие, уровень видового богатства и репрезентативность участков обследования // Бот. журнал, 1975, том 60, № 11. С. 1537-1550.

104. Малышев Л.И. Количественная характеристика флоры Путорана // Флора Путорана. Новосибирск: Наука, 1976. С. 163-186.

105. Малышев Л.И. Моделирование флористического районирования кластерным анализом элементарных выделов Северной Азии и Европы // Сравнительная флористика на рубеже III тысячелетия: достижения, проблемы, перспективы. СПб: БИН РАН, 2000а. С. 20-36.

106. Малышев Л.И. Оценка оригинальности флоры по таксономической структуре // Ботанические исследования Сибири и Казахстана, 20006, вып. 6. С. 3-10.

107. Малышев Л.И., Байков К.С., Доронькин В.М. Таксономические спектры флоры Сибири на уровне семейств // Бот. журн., 19986. Т.83. № 10. С. 3-17.

108. Малышев Л.И., Байков К.С., Доронькин В.М. Флористическое деление Азиатской России на основе количественных признаков // Krylovia (Сибирский бот. журнал), 2000. Т. 2, № 1. С. 3-16.

109. МандельИ.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.

110. Марин Ю.Ф., Петросян В.Г. Информационная система BIOSYSTEM и проблемы создания единых баз данных заповедников Урала // Исследования эталонных природных комплексов Урала. Екатеринбург, 2001. С. 21-24.

111. Марина Л.В. Опыт сравнительного анализа высокогорных флор речных бассейнов хребта Куркуре (Восточный Алтай) // Бот. журн., 1982. Т. 67. № 3. С. 285-292.

112. Марина Л.В. Сравнительный анализ экотопологической структуры флор речных бассейнов (Восточный Алтай) // Бот. журн., 1985. Т. 70. № 12. С. 1658-1664.

113. Марина Л.В. Экотопологическая структура флоры Висимского заповедника (Средний Урал) // Актуальные .проблемы сравнительного изучения флор: Материалы III рабочего совещания по сравнительной флористике. Кун-гур, 1988. СПб.: Наука, 1994. С. 192-209.

114. Марина Л.В. Внутриландшафтная активность видов флоры Висимского заповедника (Средний Урал) // Сравнительная флористика на рубеже III тысячелетия: достижения, проблемы, перспективы. СПб: БИН РАН, 2000. С. 263-274.

115. Мартыненко В.А., Шмидт В.М. Биометрическое сравнение бореальных конкретных флор Коми АССР // Бот. журн., 1981. Т. 66. № 3. С. 136-143.

116. Матецкая А.Ю. Гербарий Ростовского педагогического университета: состояние перспективы, использование в учебном процессе // Материалы III международной конференции, посвященной 120-летию Гербария им.

117. П.Н. Крылова Томского государственного университета "Проблемы изучения растительного покрова Сибири" (Томск, 16-18 ноября 2005 г.). Томск, 2005. С. 29.

118. Методические указания по экологической оценке кормовых угодий лесостепной и степной зон Сибири по растительному покрову. М, 1974. 246 с.

119. Методические указания по экологической оценке кормовых угодий тундровой и лесной зон Сибири и Дальнего Востока по растительному покрову. М, 1978. 302 с.

120. Миркин Б.М. "Блок-метод" выделения растительных ассоциаций // Методы выделения растительных ассоциаций / Под. ред. В.Д. Александровой. Л.: Наука, 1971. С. 141-180.

121. Миркин Б.М, Розенберг Г.С. Фитоценология: принципы и методы. М.: Наука, 1978. 212 с.

122. Миркин Б.М, Розенберг Г.С. Количественные методы классификации, орди-нации и геоботанической индикации // Итоги науки и техники. Ботаника. М.: ВИНИТИ, 1979. Т.З. С.71-137.

123. Миркин Б.М, Розенберг Г.С, Наумова Л.Г. Словарь понятий и терминов современной фитоценологии. М.: Наука, 1989. 233 с.

124. Митрошенкова А.Е, Лысенко Т.М. К синтаксономической характеристике лесных карстовых воронок Самарского высокого Заволжья // Вестник Самарского ГУ, 2002. Естественнонаучная серия, с. 166-182.

125. Нешатаев В.Ю. Информационно-статистическая система ECOPHYTO // II совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". Тезисы докладов. СПб, 1995. С. 40-42.

126. Нешатаев В.Ю. Метод упорядочивания фитоценотических таблиц в информационно-статистической системе ECOPHYTO (ECOSERVICE

127. PHYTOCOENARIUM) // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. Санкт-Петербург, 1997. С. 73-75.

128. НешатаевЮ.Н. Методы анализа геоботанических материалов: Учеб. пособие. JL: Изд-во Ленингр. ун-та, 1987. 192 с.

129. Ниценко А.А. (резензия) Л.Г. Раменский, И.И. Цаценкин, О.Н. Чижиков, Н.А. Антипин Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову // Бот. журн., 1957. Т. 42. № 7. С. 1110-1114.

130. Новаковский А.Б. Возможности и принципы работы программного модуля "GRAPHS" / Автоматизация научных исследований. Коми научный центр УрО РАН. Вып. 27. Сыктывкар, 2004. 28 с.

131. Новаковский А.Б. Обзор программных средств, используемых для анализа геоботанических данных // Вестник Института биологии. Коми научный центр УрО РАН, 2005, № 8 (94). С. 2-7.

132. Овчинников И.Л., Онипченко В.Г. Новая программа "Syntaxon" для табличной обработки геоботанических описаний // Бюлл. Моск. о-ва испыт. природы, отд. биол., 1992. Т. 97, вып. 6. С. 52.

133. Ольдендорфер М.С., Блэшфильд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дис-криминантный и кластерный анализ. М., 1989. С. 139-215.

134. Остроумова Т.А. Интернет и ботанические коллекции // Бот. журн., 2000. Т. 85, № 1.С. 123-125.

135. Першиков В.И., Савинков В.М. Толковый словарь по информатике. М.: Финансы и статистика, 1991. 543 с.

136. Песенко Ю.А. Принципы и методы количественного анализа в фаунистиче-ских исследованиях. М.: Наука, 1982. 287 с.

137. Петросян В.Г., Марин Ю.Ф. Интерактивная информационная система BIOSYSTEM 1.0 для изучения биоразнообразия и биоресурсов заповедников России // Проблемы заповедного дела. Екатеринбург, 1996. С. 211215.

138. Пименов М.Г. Математические методы и вычислительная техника в систематике высших растений // Итоги науки и техники. ВИНИТИ. Ботаника, 1987. Т. 8.96 с.

139. Пименов М.Г. Базы данных в таксономии: современное состояние // Информационно-поисковые системы в зоологии и ботанике. Труды Зоологического Института РАН. Санкт-Петербург, 1999. Том 278. С. 123-124.

140. Попов А.В., Кулаков В.Г. О некоторых принципах построения флористических баз данных // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. Санкт-Петербург, 1997. С. 80-81.

141. Прижуков Ф.Б. Опыт оценки растительности поймы р. Луги по экологическим таблицам Л.Г. Раменского // Бот. журн., 1962. Т. 47. № 1. С. 92-95.

142. Проблемы изучения растительного покрова Сибири: Материалы III международной конференции "Проблемы изучения растительного покрова Сибири" (Томск, 16-18 ноября 2005 г.). Томск, 2005. 198 с.

143. Проблемы создания ботанических' баз данных: Тезисы докладов совещания (Новосибирск, 24-26 октября 2000 г.). М.: Патент, 2000. 97 с.

144. Прокопьев Е.П. Опыт экологической классификации растительности поймы Иртыша // Бот. журн., 1980. Т. 65. № 6. С. 795-803.

145. Прокопьев Е.П. Экологический и хорологический анализ растительности речных пойм (на примере поймы реки Иртыш): Автореф. дис. . д-ра биол.наук. Новосибирск, 1992. 42 с.

146. Прокопьев Е.П. Экология растений сообществ (фитоценология): Учебник для биологических вузов. Томск: Томский государственный университет, 2001. 340 с.

147. Прокопьев Е.П. Экология растительных сообществ (фитоценология): Учебник. Томск: Томский государственный университет, 2003. 456 с.

148. Прохоров А.А. Новые информационные технологии в ботанических садах СНГ // Проблемы создания ботанических баз данных: Тезисы докладов совещания (Новосибирск, 24-26 октября 2000 г.). М., 2000. С. 65-67.

149. Прохоров А.А. Формирование информационного пространства ботанических садов. 2002. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.kcnti.ru/irr/66/04.html

150. Пяк А.И. Флора юго-востока Томской области: Автореф. дисс. . канд. биол. наук. Томск, 1992. 16 с.

151. Пяк А.И., Зверев А.А. Опыт сравнительного анализа локальных флор с помощью прикладного статистического пакета BIOSTAT // Бот. журнал, 1997, том 82, №5. С. 64-75.

152. Работнов Т.А. О шкале Друде // Бот. журнал, 1977, том 62, № 9. С. 1292-1298.

153. Работнов Т.А. Фитоценология. М.: Изд-во МГУ, 1983. 292 с.

154. Раменский Л.Г. Учет и описание растительности. (На основе проективного метода). М., ВАСХНИЛ, 1937. 100 с.

155. Раменский Л.Г., Цаценкин И.И., Чижиков О.Н., Антипин Н.А. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М.: Сельхозгиз, 1956, 472 с.

156. Ребристая О.В., Шмидт В.М. Сравнение систематической структуры флор методом ранговой корреляции // Бот. журн., 1972. Т. 57. № 11. С. 13531364.

157. Розенберг Г.С. Обзор методов статистической геоботаники. 2. Индексы сходства. М., 1977а. Деп. в ВИНИТИ, № 20-77. 32 с.

158. Розенберг Г.С. Обзор методов статистической геоботаники. 3. Методы автоматической классификации. М., 19776. Деп. в ВИНИТИ, № 1321-77. 38 с.

159. Розенберг Г.С. Обзор методов статистической геоботаники. 4. Ординация. М., 1977в. Деп. в ВИНИТИ, № 1957-77. 28 с.

160. Розенберг Г.С. Анализ структуры и динамики сложных систем на ЭВМ (с примерами из фитоценологии). Уфа, 1985. 81 с.

161. Росков Ю.Р. Концепция виртуального гербария и базы данных изображений видов // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. СПб.: БИНРАН, 1997. С. 86-89.

162. Савов К.П. Технолоии Intranet/Internet для ботаников: информационная система FLORIN // III совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". Тезисы докладов. СПб.: БИН РАН, 1997. с. 3.

163. Самойлов Ю.И. Некоторые результаты сравнения экологических шкал Ра-менского, Элленберга, Хундта и Клаппа // Бот. журн., 1973. Т. 58. № 5. С. 646-655.

164. Седельников В.П. Флора и растительность высокогорий Кузнецкого Алатау. Новосибирск: Наука, 1979. 168 с.

165. Седельников В.П. К применению мер включения в сравнительной флористике // Нетрадиционные методы в исследованиях растительности Сибири. Новосибирск: Наука, 1982. С. 32-35.

166. Седельников В.П. Высокогорная растительность Алтае-Саянской горной области. Новосибирск: Наука, 1988. 221 с.

167. СеледецВ.П. Метод экологических шкал в ботанических исследованиях на Дальнем Востоке России. Владивосток, 2000.245 с.

168. СемкинБ.И. Дескриптивные множества и их приложения // Исследования систем. 1. Анализ сложных систем. Владивосток, 1973а. С. 83-94.

169. СемкинБ.И. О теоретико-множественных методах изучения растительных сообществ // Тез. докл. V делегат, съезда ВБО. Киев, 19736. С. 210-211.

170. Семкин Б.И. Эквивалентность мер близости и иерархическая классификация многомерных данных // Иерархические классификационные построения в географической экологии и систематике. Владивосток, 1979. С. 97-112.

171. СемкинБ.И. Теоретико-графовые методы в сравнительной флористике // Теоретические и методические проблемы сравнительной флористики: Материалы 2 рабочего совещания по сравнительной флористике. Неринга, 1983. Л.: Наука, 1987. С. 149-163.

172. Семкин Б.И., Двойченков В.И. Об эквивалентности мер сходства и различия // Исследования систем. 1. Анализ сложных систем. Владивосток, 1973. С. 95-104.

173. Семкин Б.И., Комарова Т.А. Анализ фитоценотических описаний с использованием мер включения (на примере растительных сообществ долины р. Амгуэмы на Чукотке) // Бот. журн., 1977. Т. 62. № 1. С. 54-63.

174. СемкинБ.И., Комарова Т.А. Использование мер включения при изучении вторичных сукцессий (на примере послепожарных сообществ Южного Сихотэ-Алиня) // Бот. журн., 1985. Т. 70. № 1. С. 89-87.

175. Семкин Б.И., Лаптев Д.В. О сравнении флор методом В.Н. Ворошилова // Бот. журн., 2002. Т. 87. № 6. С. 157-161.

176. Силантьева М.М. Опят флористического районирования Сумультинского хребта (Северный Алтай) // Сравнительная флористика на рубеже III тысячелетия: достижения, проблемы, перспективы. СПб: БИН РАН, 2000. С. 163-169.

177. Состояние и перспективы развития Гербариев Сибири: Тезисы докладов. Томск: Томский гос. ун-т, 1997. 124 с.

178. Табака Л.В., Клявиня Г.Б., Плотниекс М.Р. Некоторые методические вопросы изучения видового состава флоры Западной Латвии // Флора и растительность Латвийской ССР. Рига, 1977. С. 86-120.

179. Тамарин П.В. Анализ некоторых коэффициентов сходства // Доклады МОИП. Общая биология, 1972. Секц. антропологии и др. М., 1975. С. 136-139.

180. Тамарин П.В, Шмидт В.М. Сравнительный анализ некоторых коэффициентов сходства // Тр. Ленингр. о-ва естествоиспыт, 1975. Т. 72, вып. 5: Успехи биометрии. С. 45-54.

181. Телятников М.Ю., Намзалов Б.Б. Сравнительный анализ ценофлор горной лесотундры в континентальном секторе Восточного Саяна // Сравнительная флористика на рубеже III тысячелетия: достижения, проблемы, перспективы. СПб: БИН РАН, 2000. С. 275-287.

182. Толмачев А.И. К методике сравнительно-флористических исследований. 1. Понятие о флоре в сравнительной флористике // Журн. рус. бот. о-ва, 1931. Т. 16, № 1.С. 111-124.

183. Толмачев А.И. О количественной характеристике флор и флористических областей // Тр. Северной базы АН СССР, 1941. Вып. 8. 40 с.

184. Толмачев А.И. Роль миграций и автохтонного развития в формировании высокогорных флор Земного шара // Проблемы ботаники. М.;Л, 1960. Т. 5 С. 18-31.

185. Толмачев А.И. О некоторых количественных соотношениях во флорах Земного шара // Вест. Ленингр. ун-та. Сер. биол, 1970а. Вып. 3. № 15. С. 6274.

186. Толмачев А.И. Богатство флор как' объект сравнительного изучения // Вестн. ЛГУ, 19706. № 9. С. 71-83.

187. Толмачев А.И. Введение в географию растений. Л: Изд-во Ленингр. ун-та, 1974. 244 с.

188. Ульман Дж. Основы систем баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 334 с.

189. Урбах В.Ю. Биометрические методы. М.: Наука, 1964. 415 с.

190. Федеральный закон от 20 февраля 1995 г. № 24-ФЗ "Об информации, информатизации и защите информации" // СЗ РФ 1995, № 8, ст. 609; "Российская газета", 22.02.1995.

191. Федотов A.M., Байков К.С, Ермаков Н.Б, Красников А.А. Электронные коллекции как новый инструмент ботанических исследований Сибири //

192. Проблемы создания ботанических баз данных: Тезисы докладов совещания (Новосибирск, 24-26 октября 2000 г.). М., 2000. С. 75-77.

193. Флора и фауна Магаданской области, 2004. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.neisri.magadan.Su/academnet/infocentr/f 17 Загл. с экр.

194. Флора Сибири: В 14 т. / Под ред. Л.И. Малышева, И.М. Красноборова, А.В. Положий. Новосибирск: Наука, 1988-1997, 2003.

195. Флора СССР: В 30 т. / Под ред. В.Л. Комарова и Б.К. Шишкина. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1934-1964.

196. Фрей Т.А-Э. Обработка геоботанических описаний методом анализа скоплений с применением критерия К и фенограммы // Методы выделения растительных ассоциаций / Под. ред. В.Д. Александровой. Л.: Наука, 1971. С. 227 250.

197. Ханина Л.Г. База данных для анализа разнообразия растительности средней полосы России // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. Сборник научных трудов. Под ред. Д.В. Гельтмана и Ю.Р. Роскова. Санкт-Петербург, 1997. С. 97-99.

198. Ханминчун В.М. Флора Восточного Танну-Ола (Южная Тува). Новосибирск: Наука, 1980.122 с.

199. Хитун О.В. Сравнительный анализ локальных и парциальных флор в двух подзонах Западносибирской Арктики (п-ова Гыданский и Тазовский) // Изучение биологического разнообразия методами сравнительной флористики. СПб, 1998. С. 173-201.

200. Хитун О.В. Внутриландшафтная структура флоры низовьев реки Тиникяха (северные гипоарктические тундры, Гыданский п-ов) // Бот. журн., 2002. Т. 87, №8. С. 1-24.

201. Хитун О.В. Зональная и экотопологическая дифференциация флоры центральной части Западносибирской Арктики (Гыданский и Тазовский полуострова): Автореф. дисс. . канд. биол. наук. Санкт-Петербург, 2005. 27 с.

202. Хитун О.В., Ребристая О.В. Растительность и экотопологическая структура флоры окрестностей мыса Хонорасале (арктические тундры Гыданского полуострова) // Бот. журн., 1998. Т. 83, № 12. С. 21-37

203. Холод С.С., Журбенко М.П. Лишайники острова Врангеля: активность и эко-топическое распределение видов//Бот. журн., 2005. Т. 90. № 9. С. 1329-1367.

204. Хохряков А.П. Таксономические спектры и их роль в сравнительной флористике // Бот. журн., 2000. Т. 85. № 5. С. 1-11.

205. Царенко П.Е. DBView, вьюер .dbf файлов с возможностью редактирования полей // Софтпанорама, Vol.4, №. 5 (29), 1992. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.softpanorama.org/Bulletin/Contents/contents045 .txt

206. Цаценкин И.А. Экологические шкалы для растений пастбищ и сенокосов горных и равнинных районов Средней Азии, Алтая и Урала. Душанбе, 1967. 226 с.

207. Циктритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985.356 с.

208. Цыганов Д.Н. Фитоиндикация экологических режимов в подзоне хвойно-широколиственных лесов. М.: Наука, 1983. 196 с.

209. Черепанов С.К. Сосудистые растения Сибири и сопредельных государств. СПб., 1995. 992 с.

210. Черногривов П.Н. Вероятностный способ определения режима экологического фактора для конкретной растительной группировки // Проблемы изучения растительного покрова Сибири. Тезисы докладов. Томск: Изд-во Томского ун-та, 1995. с. 241-242.

211. ЧеросовМ.М. Регулирование вопроса авторских прав при создании базы данных по растительности // Проблемы изучения растительного покрова Сибири. Тезисы докладов. Томск: Изд-во Томского ун-та, 1995. с. 242244.

212. ЧеросовМ.М. Синатропная растительность Якутии : Автореф. дис. . д-ра биол.наук. Новосибирск, 2006. 32 с.

213. ЧеросовМ.М., СлепцоваН.П., МироноваС.И. и др. Синтаксономия синан-тропной растительности Якутии. Якутск: изд-во ЯНЦ СО РАН, 2005. 575 с.

214. Шахин Д.А., Куваев В.Б. О возможности использования показателей обилия и проективного покрытия для оценки динамики видов в ботаническом мониторинге // Krylovia (Сибирский бот. журнал), 2000. Т. 3, № 2. С. 3-7.

215. Шмидт В.М. Количественные показатели сравнительной флористике // Бот. журн., 1974. Т. 59, № 7. С. 929-940.

216. Шмидт В.М. Статистические методы в сравнительной флористике. JL: Изд-во ЛГУ, 1980. 176 с.

217. Шмидт В.М. О коэффициентах корреляции, используемых для сравнения систематической структуры флор // Вестник Ленингр. ун-та, 1981, № 3. С. 57-67.

218. Шмидт В.М. Математические методы в ботанике: Учебное пособие. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. 288 с.

219. Шмидт В.М. О некоторых приемах сравнения систематической структуры флор // Теоретические и методические проблемы сравнительной флористики: Материалы II рабочего совещания по сравнительной флористике. Неринга, 1983. Л.: Наука, 1987. С. 163-167.

220. Шмидт В.М., Малышев Л.И. Информационные индексы сложности систематической структуры флор // Журн. общ. биологии, 1983, Т. 44, № 1. С. 100-107.

221. Шулцс В., Федотовска Т., Гаврилова Г. Банк данных флоры Латвии // III совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". Тезисы докладов. СПб.: БИНРАН, 1997. С. 51-52.

222. Щеголева Н.В. Род Ranunculus L. Алтае-Саянской флористической провинции: Автореф. дисс. канд. биол. наук. Томск, 2006. 24 с.

223. Юрцев Б.А. Флора Сунтар-Хаята. Л.: Наука, 1968. 235 с.

224. Юрцев Б. А. Мониторинг биоразнообразия на уровне локальных флор // Бот. журнал, 1977. Т. 82, № 6. С. 60-69.

225. Юрцев Б.А. Ботанико-географическая характеристика южной Чукотки // Ко-маровские чтения. Вып. 26. Владивосток, 1978. С. 3-62.

226. Юрцев Б.А. Сравнительная флористика в России: вклад школы А.И. Толмачева // Бот. журн., 2004а. Т. 89. № 3. С. 385-400.

227. Юрцев Б.А. К истории "Толмачевских чтений" (1983-2003 гг.) // Материалы VI рабочего совещания по сравнительной флористике "Развитие сравнительной флористики в России: вклад школы А.И.Толмачева" (Сыктывкар, 2003). Сыктывкар, 20046. С. 3-6.

228. Юрцев Б.А. Использование индексов региональной встречаемости и региональной активности для ботанико-географического анализа растительного покрова // Бот. журн., 2005. Т. 90. № 3. С. 375-392.

229. Юрцев Б.А., Зверев А.А., Катенин А.Е. и др. Градиенты таксономических параметров локальных и региональных флор Азиатской Арктики (в сети пунктов мониторинга биоразнообразия) // Бот. журнал, 2002. Т. 87, № 6. С. 1-28.

230. Юрцев Б.А., Зверев А.А., Катенин А.Е. и др. Пространственная структура видового разнообразия локальных и региональных флор Азиатской Арктики // Бот. журнал, 2004. Т. 89, № 11. С. 1689-1727.

231. Юрцев Б.А., Катенин А.Е., Королева Т.М. и др. Опыт создания сети пунктов мониторинга биоразнообразия Азиатской Арктики на уровне локальных флор: зональные тренды // Бот. журнал, 2001, том 86, № 9. С. 1-27.

232. Юрцев Б.А., Камелин Р.В. Основные понятия и термины флористики: Учебное пособие по спецкурсу. Пермь: Перм. ун-т, 1991. 80 с.

233. Юрцев Б.А., Петровский В.В. Флора окрестностей бухты Сомнительная: сосудистые растения // Арктические тундры острова Врангеля. СПб: БИН РАН, 1994. С. 7-66.

234. Юрцев Б.А., Семкин Б.И. Изучение конкретных и парциальных флор с помощью математических методов // Бот. журн., 1980. Т. 65, № 12. С. 17061718.

235. Ackermann W., Durka W. Sort 4.0. Programm zur Bearbeitung von Vegetation-saufnahmen und Artenlisten Handbuch. Halle, Miinchen, 1998. 138 p.

236. Anderberg M.R. Clester analysis for applications. New York, 1973. 359 p.

237. Baev P.V., Penev L.D. BIODIV Program for calculating biological diversity parameters, similarity, niche overlap, and cluster analysis. Version 5.1. New York, NY, USA, Exeter Software, 1995. 57 p.

238. Baikov K.S, Zverev A.A. A new version of SYNAP computer program for logical modelling of phylogeny using method SYNAP // Proceedings of Second Inter-nat. conf. on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure. Vol. 2. Novosibirsk, 2000. P. 115-117.

239. Barendregt A. Hydro-ecology of the Dutch polder landscape. Ph.D. Thesis. University of Utrecht, Utrecht, 1993. 200 p.

240. Barendregt A., Wassen M.J., de Smidt J.T. Hydro-ecological modelling in a polder landscape: a tool for wetland management. // C. Vos, P. Opdam (eds.). Landscape ecology of a stressed environment. London, 1993. P. 79-99.

241. Barkman J.J. Phytosociology and ecology of cryptogamic epiphytes, including a taxonomic survey and description of their vegetation units in Europe. Assen: VanGorcum, 1958. 628 p.

242. Barkman J.J., Doing H., Segal S. Kritische Bemerkungen und Vorlschlage zur quantitativen Vegetationsanalyse. Acta Botanica Neerlandica 13,1964. P. 394419.

243. Baroni-Urbani C., BuserM.W. Similarity of binary data // Syst. Zool., 1976, vol. 25, №3. P. 251-259.

244. Batagelj V, Bren M. Comparing resemblance measures. // Journal of Classification, 1995, vol. 12, № 1. P. 73-90.

245. BatkoA, Moraczewski I. Taxal2, ver. 1.0. Pakiet programow taksonomii numerycznej wraz z systemem graficznym THAMNOS ver. 2.15. Instrukcja uzdotytkowania. Warszawa, 1993.

246. Baumewerd-Ah 1 mann A, Zenk L. Umweltdatabanken Bestandsaufnahme un в Perspektiven // B. Page, L.M. Hilty (eds.) Umweltinformatik. Handbuch der Informatik, Oldenbourg Publ, Munich, 1994. P. 63-72.

247. Becking R.W. The Ztirich-Montpellier school of phytosociology // Botanical Review, 1957, vol. 23. P. 411-488.

248. Botanical Research and Herbarium Management System BRAHMS ver. 5.65. Department of Plant Sciences, University of Oxford. 2006 Электронный ресурс. Режим доступа: http://herbaria.plants.ox.ac.uk/bol/home/

249. Braun-Blanquet J. Prinzipien einer. Systematik der Planzengesellschaften auf floristischer Grundlage // Jahrb. St. Gallischen Naturwiss. Ges, 1921, vol. 57 (2). P. 305-351.

250. Braun-Blanquet J. Plant sociology: the study of plant communities (trans, by G.D. Fuller and H.S. Conrad). New York: McGraw-Hill, 1932.439 p.

251. Braun-Blanquet J. Pflanzensoziologie (Ed. 3). Springer, Wien, 1964. 865 p.

252. Braun-Blanquet J, PavillardJ. Vocabulaire de sociologie vegetale. Monpellier, 1922. 23 p.

253. Bruelheide H. A new measure of fidelity and its application to defining species groups // J. Veg. Sci, 2000, vol. 11. P. 167-178.

254. Bruelheide H, FlintropT. Ordnen von Vegetationstabellen nach Arten-Aufnahmen-Gruppen mit dem Programm ESPRESSO // Tuexenia, 1994a, vol. 14. P. 493-502.

255. Bruelheide H., Flintrop T. Arranging phytosociological tables by species-releve groups // J. Veg. Sc., 19946, vol.5, № 3. P. 311-326.

256. Cancela Da Fonesca J.P. L'outil statistique en biologie du sol. IV. Theorie de L'information et diversite specifique // Rev. Ecol. Biol. Sol, 1969. Т. VI, 4. P. 533-555.V

257. Ceska A, Roemer H. A computer program for identifying species-releve groups in vegetation studies // Vegetatio, 1971, vol. 23. P. 255-277.

258. Ceska A, Roemer H. COENOS 6.6. Distributed by Adolf Ceska. Victoria, B.C., Canada. 1999.

259. Chessel D., Dufour A.-B., Thioulouse J. The ade4 package-I: One-table methods // R News, 2004, vol. 4, № 1. P. 5-10.

260. Cheetham A.H., Deboo P.B. A numerical index for biostratigraphic zonation in the mid-Tertiary of eastern Gulf // Trans. Gulf Coast Assoc. Geol. Soc., 1963, vol. 13. P. 139-147.

261. Cheetham A.H., Hazel J.E. Binary (presence-absence) similarity coefficients // Journal of paleontology, 1969, V. 43, No. 5. P. 1130-1136.

262. Clarke K.R., Ainsworth M. A method of linking multivariate community structure to environmental variables // Marine Ecol. Progr. Series, 1993, vol. 92. P. 205219.

263. Clarke K.R., Gorley R.N. PRIMER v.6: User Manual and Tutorial. PRIMER-E, Plymouth UK, 2006.192 p.

264. Clipper Version 5.2 - Reference Guide - Vol. 1. Computer Associates International, 1992. 475 p.

265. Codd E.F. A relational model of data for large stored data banks // Commun. of ACM, 1970, № 13. P. 377-387.

266. Codd E.F. Relation Database: A Practical Foundation for Productivity // Commun. of ACM. 1982, vol. 25, № 2. P. 140-155.

267. Cohen J.E. A coefficient of agreement for nominal scales // Educational and Psychological Measurement, 1960, vol. 20. P. 37-46.

268. Conn B.J. Information standards in botanical databases the limits to data interchange // Telopea, Sydney. 2003, JVb 10 (1). P. 53-60.

269. Czekanowski J. Zur Diferenzialdiagnose der Neandertalgruppe // Bl. dtsch. Ges. Antrop. Ethn. Urgesch., Braunschweig, 1909, vol. 40. № 6/7. P. 44-47.

270. Czekanowski J. "Coefficient of racial likeness" und "durchsehnittliche Differenz" //Anthropologischer Anzeiger, 1932, vol. 9. P. 227-249.

271. Dale M.B., Quadraccia L. Computer assisted tabular sorting of phytosociological data // Vegetatio, 1973, vol. 28. P. 57-73.

272. Devillers P., Devillers-Terschuren J.,'Ledant J.P. (eds) CORINE Biotopes Manual: data specifications, Part 2. Office for Official publications of the European Communities, Brussels, 1991. 300 p.

273. Dice L.R.Measures of the amount of ecologic association between species. // Ecology, 1945. V. 26, № 3. P. 297-302.

274. DMAP. Distribution mapping software. By Alan Morton. Version 7.2., 2007. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.dmap.co.uk

275. Domin К. Problemy a methody rostlinne sociologie a jejich pouziti pro vyzkum-lucnich a pastvinnych porostu republiky ceskoslovenske. — Ministerstvo Ze-medelstvi, Praha, 1923. 375 p.

276. Drude O. Handbuch der Pflanzengeographie. Stuttgart, J. Engelhorn ,1890. 582 p.

277. Dudka I.O., Minter D.W. A bibliographic database for Ukranian mycology // II совещание "Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях". Тезисы докладов. СПб., 1995. С. 18-19.

278. Durka W., Ackermann W. SORT Ein Computerprogramm zur Bearbeitung von floristischen und faunistischen Artentabellen // Natur und Landschaft, 1993, vol. 68. P. 16-21.

279. Ekman S. Begrundung einer statistischen Methode in der regionalen Tier-geographie nebst einer Analyse der palaarktischen Steppen- und Mustenfauna // Nova Acta Reg. Soc. Sci. Upsaliens. Ser. 4, 1940. Bd. 12, Fasc. 2. P. 1-117.

280. Ellenberg H. Aufgaben und Methoden der Vegetationskunde // Einfuhrung in der Phytologie, von H. Walter, IV-I. Grundlagen der Vegetationsgliederung. Stuttgart, 1956. 136 p.

281. Ellenberg H. Zeigerwerte der Gefasspflanzen Mitteleuropas // Scripta geobotanica, 1974. V. 9, 197 p.

282. Ellenberg H. Zeigerwerte der Gefasspflanzen Mitteleuropas // Scripta Geobotanica, 1979. V. 9, № 1. 122 p.

283. Ellenberg H. Vegetation Mitteleuropas mit den Alpen in okologischer Sicht. Verlag Eugen Ulmer, Stuttgart, 1986. 989 p.

284. Ellenberg H., Weber H.E., Dull R., Wirth W., Werner W., Paulissen D. Zeigerwerte von Pflanzen in Mitteleuropa. Ed. 2. // Scripta Geobot., 1992, vol. 18.258 p.

285. Elliot R.L. Faunas of the Mahantango Formation in south-central Pennsylvania // V.C. Shepps (ed.) Symposium on Middle and upper Devonian stratigraphy of Pennsylvania and adjacent states. Pennsylvania Geol. Survey, 1963, 4th ser., Bull. G 39. P. 201-212.

286. Ellison M.A. PC-ORD Version 4 Review // Bulletin of the Ecological Society of America, 2000, vol. 81. P. 127-128.

287. Engler A., Prantl K. Die Naturlichen Pflanzenfamilien. V. 1-23. Leipzig, 1887-1915.

288. Ermakov N., Cherosov M., Gogoleva P. Classification of ultracontinental boreal forests in Central Yakutia // Folia Geobotanica, 2002, vol. 37. P. 419-440.

289. Ermakov N., Shaulo D., Maltseva T. The class Mulgedio-Aconitetea in Siberia // Phytocoelogia. Berlin-Stuttgart, 2000, vol. 30(2). P. 145-192.

290. Ertsen A.C.D. Ecohydrological impact-assessment modeling: an example for terrestrial ecosystems in Noord-Holland, the Netherlands // Environmental Modeling and Assessment, vol. 4, № 1,1999. P. 13-22.

291. Everitt B.S. Cluster analysis. Edward Arnold, London, 1993.170 p.

292. Fager E.W., McGowan J.A. Zooplankton species groups in the North Pacific // Science, 1963, vol. 140. P. 453 460.

293. Feoli E., Orloci L. Analysis of concentration and detection of underlying factors in structured tables // Vegetatio, 1979, vol. 40. P. 49-54.

294. Flora of Siberia. Volume 9: Fabaceae (Leguminosae). Pr. eds. A.V. Polozhij & L.I. Malyschev. Enfield: Science Publishers, 2006. 276 p.

295. Frank D., Klotz S. Biologisch-okologische Daten zur Flora der DDR. Halle, 1990. 167 p.

296. Fresco L.F.M. VEGROW: Processing of vegetation data. Shorthand Manual Vers. 4.0. Software Bureau for Ecological and Evolutionary Studies, Haaren, 1991. 72 p.

297. Fresco L.F.M., van der Maarel E., Kazmierczak E.T. VEGRON v. 7.0 Numerical analysis in vegetation ecology: Program package and Manual. Opulus Press, Uppsala, 2001. 156 p.

298. Fuhr N. An Information Retrieval System of Environmental Information Systems. Proc. DEXTRA 91 Databases and Expert Systems Applications, Berlin, Germany, 21-23 Aug. 1991. Springer Publ., Vienna 1991. P. 118-123.

299. Gauch H.G. ORDIFLEX A flexible computer program for four ordinations techniques: weighted averages, polar ordination, principal components analysis and reciprocal averaging. Release B. Cornell University, Ithaca, NY, 1977. 185 p.

300. Gauch H.G. COMPCLUS A FORTRAN program for rapid initial clustering of large data sets. Cornell University, Ithaca, NY, 1979. 56 p.

301. GauchH.G. Rapid initial clustering pf large data sets // Vegetatio, 1980, vol. 42. P. 103-111.

302. Gauch H.G. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge, 1982. 298 p.

303. Gauch H.G., Whittaker R.H. Hierarchical classification of community data // Journal of Ecology, 1981, vol. 69, P. 135-152.

304. Gallagher E.D. COMPAH96 documentation. Boston, 1999. Электронный ресурс: PDF., Режим доступа: http://www.es.umb.edu/edgwebp.htm

305. Garritsen A.C. Linking hydrological and ecological models // The use of hydro-ecological models in the Netherlands. Proceedings and Information, № 47. J.C.Hoorghart, C.W.S.Posthumus (Eds). Delft, 1993. P. 31-52.

306. Golub V.B. Halophytic, desert and semi-desert plant communities on the territory of the former USSR. Togliatti, 19'95. 32 p.

307. Goodall D.W. Sample similarity and species correlation // Handbook of vegetation science. R.H. Whittaker (ed.) Part 5. Ordination and classification of vegetation. The Hague, 1973a. P. 105-156.

308. Goodall D.W. Numerical classification // Handbook of vegetation science. R.H. Whittaker (ed.) Part 5. Ordination and classification of vegetation. The Hague, 1973b. P. 575-615.

309. Goodall D.W. Numerical classification // Classification of Plant Communities. R.H. Whittaker (ed.). The Hague: Junk, 1978. P. 274-286.

310. Goodman L.A., Kruskal W.H. Measures of association for cross-classifications // Journal of the American Statistical Association, 1954, vol. 49. P. 732-764.

311. Gordon A.D. Classification. 2nd ed. Chapman & Hall, Boca Raton, 1999.256 p.

312. Gower J.C. A comparison of some methods of cluster analysis // Biometrics, 1967, vol. 23. P. 623-637.

313. Gower J.C. Measures of similarity, dissimilarity and distance // S.Kotz, N.L. Johnson and C.B. Read (eds.). Encyclopedia of Statistical Sciences, Vol. 5. NewYork: McGraw-Hill, 1985. P. 397-405.

314. Greig-Smith P. Quantitative plant ecology (3rd edition). Blackwell Scientific Publications, Oxford, 1983.359 p.

315. Greve K., Hauslein A. Metainformationen in Umweltinformationssystems. // L.M.Hilty, A.Jaeschke, B.Page, A.Schwable (eds.) Informatic fur den Umwelt-schutz, Proc. 8th Symposium. Metropolis Publ., Marburg, 1994. P. 169-178.

316. Groen C.L.G., Gorree M., van der Meijden R., Huele R., van't Zelfde M. FLOR-BASE; een bastand van de Nederladnse flora, periode 1975-1990. English Summary. CML-rapport 91, Leiden, 1992.

317. Guilford J.P. Fundamental Statistics in Psychology and Education. New York: McGraw-Hill, 1942.333 p.

318. Guisan A. Distribution de taxons vegetaux dans un environnement alpin: application de moderations statistiques dans un systeme d'information geographique. These de doctorat, Universite de Geneve, Switzerland. No 2892. 1997. 213 p.

319. GunnK. Vegetation Management Database Ver 9.01 A, now available // Indi-genotes, IFF A, vol. 7, № 11, P. 10.

320. Guralnik V., Karypis G. A scalable algorithm for clustering protein sequences // Workshop on Data Mining in Bioinformatics, 2001. P. 73-80.

321. Hagmeier E.M., Stults C.D. A numerical analysis of distribution patterns of North American mammals // Syst. Zoology, 1964, vol. 13. P. 125-155.

322. Hammer 0., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Palaeontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis // Palaeontologia Electronica, 2001, vol. 4(1). P. 1-9.

323. Hammer 0., Harper D.A.T., RyanP.D. PAST PAlaeontological STatistics, ver. 1.58. 2006, 78 p. Электронный ресурс: PDF. Режим доступа: http://folk.uio.no/ohammer/past/past.pdf ver 1.56

324. Hamann U. Merkmalbestand und Verwandtschaftsbeziehungen der Farinosae: Ein Beitrag zum System der Monokotyledonen // Willdenowia, 1961, Beih. 2. P. 639-768.

325. Hartigan J.A. Clustering algorithms. New York: Wiley, 1975. 351 p.

326. Hennekens S. TURBO(VEG): Software package for input, processing and presentation of phytosociological data. User's guide. JBN-DLO. University of Lancaster, 1996a. 59 p.

327. Hennekens S. MEGATAB a visual editor for phytosociological tables (version 1.0). Giesen & Geumt, Ulft, 1996b. 1 lp.

328. Hennekens S., Schaminee J.H.J. TURBO VEG, a comprehensive data base management system for vegetation data. // J. Veg. Sci., 2001, vol. 12. P. 589-591.

329. Hill M.O. Diversity and eveness: a unifying notation and its consequences // Ecology, 1973a, vol. 54. P. 427-431.

330. Hill M.O. Reciprocal averaging: an eigenvector method of ordination // Journ. Ecol., 1973b, vol. 61, № 1. P. 237-249.

331. Hill M.O. DECORANA A FORTRAN Program for Detrended Correspondence Analysis and Reciprocal Averaging. Section of Ecology and Systematics, Cornell University, Ithaca, NY, 1979a. 52 pp.

332. Hill M.O. TWINSPAN A FORTRAN program for arranging multivariate data in an ordered two-way table by classification of the individuals and attributes. Section of Ecology and Systematics, Cornell University, Ithaca, NY, 1979b. 90 pp.

333. Hill M.O. DECORANA and TWINSPAN, for ordination and classification of multivariate species data: a new edition, together with supporting programs, in FORTRAN 77. Institute of Terrestrial Ecology, Huntingdon, UK, 1994.

334. Hill M.O. TABLEFIT version 1.0, for identification of vegetation types. Institute of Terrestrial Ecology, Huntingdon, 1996. 80 p.

335. Hill M.O., Gauch H.G. jr. Detrended Correspondence analysis: an improved ordination technique // Vegetatio, 1980, vol. 42. P. 47-58.

336. Hill M.O., Roy D.B., Mountford J.O., Bunce R.G.H. Extending Ellenberg's indicator values to a new area: an algorithmic approach // Journal of Applied Ecology, 2000, vol.37. P. 3-15.

337. Hill M.O., Smilauer P. TWINSPAN for Windows version 2.3. Centre for Ecology and Hydrology & University of South Bohemia, Huntingdon & Ceske Bude-jovice, 2005.

338. Hill Т., Lewicki P. STATISTICS Methods and Applications. StatSoft, Tulsa, 2006. 832 p.

339. HundtR. Vegetationskundliche Verfahren zur Bestimmung der Wasserstufen. Zeitschrift fur Landeskultur 5. 1964. P. 161-187.

340. Huntley В., Huntley J.P., Birks H.J.B. PHYTOPAK A suite of computer programs designed for the handling and analysis of phytosociological data // Vegetatio, 1981, vol. 45. P. 85-95.r

341. Jaccard P. Etude comparative de la distribuition florale dans une portion des Alpes et de Jura // Bulletin de la Societe Voudoise des Sciences Naturelles, 1901. vol. 37. P. 547-579.

342. Jaccard P. Nouvelles recherches sur la distribution florae. // Bulletin de la Societe Voudoise des Sciences Naturelles, 1908. vol. 44. P. 223-270.

343. Janssen J.G.M. A simple clustering procedure for preliminary classification of very large sets of phytosociological releves // Vegetatio, 1975, vol. 30. P. 67-71.

344. Jeglum J.K. Plant indicators of pH and water level in peatlands of Candle Lake, Saskatchewan // Can. J. Bot., 1971. V. 49. № 9. P. 1661-1676.

345. Johnson S.C. Hierarchical clustering schemes // Psychometrika, 1967, vol. 32. P. 241-254

346. Jongman R.H.G, ter Braak C.J.F, van Tongeren O. Data analysis in community and landscape ecology. Wageningen, 1987. 299 p.

347. KendallM.G. A new measure of rank correlation // Biometrika, 1938, vol.30, part 1. P. 81-93.

348. Kenkel N.C. Trends and interrelationships in boreal wetland vegetation // Can. J. Bot., 1987, vol. 65. №1. P. 12-22.

349. Kent M, Coker P. Vegetation description and analysis: A practical approach. John Wiley and Sons, New York, 1992. 363 p.

350. Kershaw K.A, Looney J.N. Quantitative and dynamic plant ecology. 3rd ed. Arnold, 1985.282 p.

351. Klotz S. Phytookologishe Beitrage zur Charakterisierung und Gliederung urbaner okosysteme, dargestelit am Beispiel der StaHalle und Halle-Neustadt. Diss. Mskr. Halle, 1984.

352. KorneckD, SukoppH. Rote Liste der in der Bundesrepublik Deutschland aus-gestorbenen, verschollenen und gefahrdeten Farn- und Blutenpflanzen und ihre Auswertung flir den Arten- und Biotopschutz. // Schr. Reihe Vegetationskde, 1988, vol. 19. P. 1-210.

353. Kovach W.L. MVSP a multivariate statistical package for Windows, Version 3.1. Kovach Computing Services, Pentraeth, Wales, UK, 2005.

354. Kuhn N. VEGTAB, ein Computer-Prgramm als Hilfe zur tabellarischen Vegeta-tionsgliederung // Tuxenia, 1983,.№ 3. P. 499-522.

355. MacQueen J.B. Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations // Proc. of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, 1967. Vol. 1. P. 281-297.

356. Malloch A. J.C. VESPAN2: A computer package to handle and analyse multivariate species data and handle and display species distribution data. University of Lancaster., 1988. 115 p.

357. Malloch A.J.C. VESPAN 3: Routines for vegetation analysis and species distribution. University of Lancaster, 1995. 120 p.

358. Malloch A.J.C. VESPAN III. A computer package to handle and analyse multivariate and species distribution data for Windows NT and Windows 95. Lancaster: University of Lancaster, 1999.

359. Malyshev L.I. Some quantitative approaches to problems of comparative floristics // Quantitative approaches to phytogeography (eds. Nimis P.L., Crovello T.J.). Dordrecht, 1991. P. 15-33.

360. McCune B. Multivariate analysis on the PC-ORD system: A software documentation report. Butler University, Indianapolis, Indiana, 1987. 126 p.

361. McCuneB., MeffordMJ. PC-ORD. Multivariate Analysis of Ecological Data, Version 4.0. MjM Software Design, Gleneden Beach, Oregon, 1999. 237 p.

362. McCune В., Grace J.B., Urban D.L. Analysis of Ecological Communities. MjM Software Design, 2002. 304 p.

363. Mcintosh R.P. An index of diversity and the relation of certain concepts of diversity//Ecology, 1967, vol. 48. P.392-404.

364. McNaughton S.J. Structure and function in California grasslands // Ecology 1968, vol. 49. P. 962-972.

365. Meyer A.D.S. Comparison of similarity coefficients used in cluster analysis with dominant markers data. MSc thesis, Universidade de Sao Paulo, Piracicaba, 2002. 106 p.

366. Minchin P.R. DECODA: Database for ecological community data. Ver. 3.00 b02. ANUTECH Pty. Ltd., Canberra, Australia, 1999.

367. Moore J.J. Phyto A suite of programs in Fortran IV for the manipulation of phy-tosociological tables according to the principles of Braun-Blanquet. Ms. Dept. Botany, Univ. Coll., Dublin, 1973. 15 p.

368. Moore J.J., O'SullivanA. A phytosociological survey of the Irish Molinio-Arrhenatheretea using computer techniques // Vegetatio, 1978, vol. 38. P. 89-93.

369. Moral R. del, Denton M.F. Analysis and classification of vegetaion based on family composition// Vegetatio, 1977, vol. 34. P. 155-165.

370. Mucina L., van der Maarel E. Twenty years of numerical syntaxonomy // Vegetatio, 1989, vol. 81. P. 1-15.

371. NimisP.L., Malyshev L.I., BologniniG., FriesenN.W. A multivariate phyto-geographic analysis of plant diversity in the Putorana plateau (N Siberia) // Opera Botanica, 1998. № 136. 72 p.

372. OberdorferE. Pflanzensoziologische Exkursionsflora. 6th edition. Stuttgart, 1994. 1050 p.

373. Ochiai A. Zoogeographic studies on the soleoid fishes found in Japan and its neighbouring regions In Japanese, English summary. // Bulletin of the Japanese Society for Fisheries 1957, vol. 22. P. 526-530.

374. OltzD.F. Numerical analyses of palynological data from Cretaceous and Early Tertiary sediments in east-central Montana // Paleontographica, 1969, vol. 128 B. P. 90-166.

375. Orloci L. An agglomerative method for the classification of plant communities // Journal of Ecology, 1967, vol. 55. P. 193-206

376. Orloci L. Multivariate analysis in vegetation research. The Hague: Junk, 1975. 285 p.

377. Orloci L., Feoli E., Fewster P. Multivariate Analysis of Vegetation Data. Rep. Dept. Plant Sciences 553, Univ. W. Ontario, London, W.O., 1978. 179 p.

378. Page R.D.M COMPONENT: Tree Comparison Software (Version 2.0) User's manual. London: Natural History Museum, 1993. 124 p.

379. Peppier C. TAB Ein Computerprogramm fur die pflanzensoziologische Tabelle-narbeit // Tuexenia. 1988, vol. 8. P. 393-406.

380. Persson S. Ecological indicator values as aid in the interpretation of ordination diagrams // Jour, of Ecology, 1981, vol. 69. P. 71-84;

381. Peters J.A. A computer program for calculating degree of biogeographical resemblance between areas// Syst. Zoology, 1968, vol. 17. P. 64-69.

382. Pielou E.C. The measurement of diversity in different type of biological collections //J. Theor. Biol., 1966, vol. 13. P. 131-144.

383. Pielou E.C. An introduction to mathematical ecology. N.Y., L.: Wiley Interscience, 1969. 286 p.

384. Pielou E.C. Ecological diversity. N.Y.: Wiley Interscience, 1975. 165 p.

385. Pielou E.C. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. N.Y.: Wiley Interscience, 1984. 263 p.

386. Podani J. SYN-TAXIII-PC: Computer Programs for Data Analysis in Ecology and Systematics // J. Classification, 1989, vol. 6. P. 23-52.

387. Podani J. SYN-TAX-5.0: Computer programs for multivariate data analysis in ecology and systematics // Abstracta Botanica, 1993, vol. 17. P. 289-302.

388. Podani J. SYN-TAX 2000. Computer programs for data analysis in ecology and systematics. User's manual. Scientia Publ., Budapest, 2001.

389. Preston F.W. The canonical distribution of commoness and rarity: part II // Ecology, 1962, vol. 43. P. 410-432.

390. Raunkiaer C. Statistik der Lebensformen als Grundlage fur die biologische Pflan-zengeographie // Beih. Biol. Cbl., 1910, vol. 27(11). P. 170-206.

391. Reed R.A. Book Review ter Braak C. J. F. (1990) CANOCO Version 3.10. Smi-lauer P. CANODRAW: A companion program to CANOCO for publication-quality graphical output // J. of Veg. Sci., 1992 № 3, P. 567-570.

392. Rodwell J.S. (ed). British Plant Communities; volumes 1-4. Cambridge University Press, 1991-1995.

393. Rogers J.S., Tanimoto T.T. A computer program for classifying plants // Science, 1960, vol. 132. P. 1115-1118.

394. Rohlf F.J. NTSYS-pc Numerical taxonomy and multivariate analysis. System for IBM PC microcomputer (and compatibles). NY: Exeter Publ., 1989. 200 p.

395. Rohlf F.J. NTS YS-pc Numerical Taxonomy and Multivariate Analysis System, Version 2.01. Exeter software, NY, 2000.

396. Romesburg H.G. Cluster analysis for researchers. Belmont, California: Lifetime Learning Publications, 1984. 344 p.

397. Ross G.J.S., Laucker F.B., Hawkins D. CLASPX Classification Program. Harpen-den, UK: Rothamsted Experimental Station, 1976.

398. Runhaar J., Groen C.L.C., Meijden R. van der, Stevers R.A.M. Een nieuwe in-deling in ecologische groepen binnen de Nederlandse flora // Gorteria, 1987, vol. 13. P. 277-359.

399. Russel P.F., Rao T.R. On habitat and association of species of anopheline larvae in south-eastern Madras // Journal of Malaria Institute of India, 1940, № 3. P. 153-178.

400. Scott W.A. Realiability of content analysis: The case of nominal scale coding // Public Opinion Quarterly, 1955, vol. 19, № 2. P. 321-325.

401. Seaby R.M.H., Henderson P.A. Community Analysis Package 3.0. Pisces Conservation Ltd, Lymington, UK, 2004. 126 p. Электронный ресурс: PDF. Режим доступа: http://www.pisces-conservation.com.

402. The Semware, Editor Junior (formerly QEdit), Version 4, 1995. 114 p. Электронный ресурс:. Режим доступа: http://www.textfiles.com/ computers/documentation/tseir.txt

403. Sepkoski J.J. Quantified coefficients of association and measurement of similarity // J. Int. Ass. Math. Geol., 1974, vol. 6. P. 135-152.

404. Schaminee J.H.J., Stortelder A.H.F.; Westhoff V. De vegetatie van Nederland. Opulus Press, Uppsala ,1995. 296 p.

405. Shannon C.E., Weaver W. The mathematical theory of communication. Urbana: Univ. 111. Press, 1949.117 p.

406. Simpson E.H. Measurement of diversity // Nature, 1949, vol. 163. P. 1-688. Simpson G.G. Mammals and the nature of continents // Am. Jour. Sci., 1943, vol. 241. P. 1-31.

407. Simpson G.G. Holarctic mammalian faunas and continental relationships during

408. Smilauer P. Program CANODRAW, version 2.10. Trebon, Czechoslovakia, 1990. 33 p.

409. Smilauer P. Exploratory analysis of paleoecological data using the program Cano

410. Draw//Journal ofPaleolimnology, 1994, vol. 12. P. 163-169. Sneath P.H.A. Evaluation of clustering methods // Numerical Taxonomy, ed. A.J.

411. Cole. New York: Academic Press, 1969. P. 257-271. Sneath P.H.A., Sokal R.R. Numerical taxonomy // Nature, 1962, vol. 193. P. 855860.

412. Sneath R.H.A., Sokal R.R. Numerical taxonomy. Freeman Publ., San Francisco, USA,1973. 573 p.

413. Sokal R.R. Distance as a measure of taxonomic similarity // Syst. Zoology, 1961, vol. 10. P. 70-79.

414. Sokal R.R. Clustering and classification: Background and current direction // Classification and clustering, ed. J.Van Ryzin. New York: Academic Press, 1977. P. 1-15.

415. Sokal R.R., Michener C.D. A statistical method for evaluating systematic relationships // University of Kansas Science Bulletin, 1958, vol. 38. P. 1409-1438. Sokal R.R., Sneath P.H.A. Principles of numerical taxonomy. San Francisco, W.H.

416. Sorgenfrei Т. Molluscan assemblages from the marine middle Miocene of south Jutland and their environments: Denmark Geol. Unders., 1959, ser. 2, № 79, 2 vols. P. 503 p.

417. Spearman C. The proof and measurement of association between two things // Amer. J. Psychol, 1904, vol. 15, № 1. P. 88-96.

418. StatSoft, Inc. Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft, 2006. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.statsoft.com/textbook/ stathome.html

419. Streng R., Schonfelder P. Ein heuristisches Computer-Program zur Ordnung pflan-zensociologischer Tabellen // Hoppea, Denkschr. Regensb. Bot. Ges., 1978, vol. 37. P. 407-433.

420. Stephenson W., Williams W.T., Lance G.N. Numerical approaches to the relationship of certain American swimming crabs (Crustacea: Portunidea) // Proc. U.S. Natl. Mus., 1968, vol. 124. P. 1-25.

421. Stinebrickner R. s-Consensus trees and indices // Bulletin of Mathematical Biology, 1984, № 46. P. 923-935.

422. Stinebrickner R. s-Consensus index method: an additional axiom // Journal of Classification, 1986, № 3. P. 319-327.

423. Stugren В., Radulescu M, Metode matimatice in zoogeographia regionala // Stud. Cere. Biol., 1961. T. 12, № 1. P. 8-24.

424. SwoffordD.L. PAUP: Phylogenetic Analysis Using Parsimony, version 3.0s. Illinois Natural History Survery, Champaign, 1991.

425. Tichy L. JUICE, software for vegetation classification // J. Vegetaion Sci., 2002, vol. 13. P. 451-453.

426. Wishart D. Clustan Users manual. 3rd ed. Program Library Unit, Edinburgh University, 1978. 175 p.

427. Wildi O., Orloci L. Numerical Exploration of Community Patterns. A guide to the use of MULVA-5. 2nd ed. SPB Academic Publishing b.v., Amsterdam, 1996. 171 p.

428. Witte J.P.M. National water management and the value of nature. PhD thesis.

429. Wageningen Agricultural University, 1998. 223 p. Yule G.U., Kendall M.G. An Introduction to the Theory of Statistics. 14th ed. New

430. York: Hafner, 1950. 701 p. YurtsevB.A. Floristic division of the Arctic // J. Veget. Sci., 1994. Vol. 5, № 6. P. 785-776.

Информация о работе

Зверев, Андрей Анатольевич
кандидата биологических наук
Томск, 2007
ВАК 03.00.05

Диссертация

Программно-информационное обеспечение исследований растительного покрова - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы