Иглоподобные листовые органы хвойных. Часть I. Моделирование периметра поперечного сечения иглы
DOI:
https://doi.org/10.37482/0536-1036-2024-3-73-91Ключевые слова:
хвойные, площадь поверхности иглы, периметр поперечного сечения иглы, эквивалентный радиус, моделированиеАннотация
Несмотря на наличие измерительных систем, позволяющих оценивать площадь поверхности листовых органов высших растений, потребность в простых стандартных методах определения этого показателя остается для физиологов растений актуальной. В основе построенных на геометрии отдельной хвоинки методов оценки площади поверхности иглоподобных листовых органов хвойных лежит общий принцип – вычисление площади поверхности хвоинки как произведения ее длины на периметр ее поперечного сечения. Это делает периметр поперечного сечения одним из наиболее важных параметров, необходимых для характеристики площади поверхности хвоинки. Сильная изменчивость данного параметра в зависимости от вида обусловливает необходимость разработки индивидуальных моделей поперечного сечения отдельных хвоинок. Цель исследования – создать универсальную модель оценки периметра поперечного сечения иглы, не зависящую от видовой принадлежности дерева. Для практической реализации поставленной цели был предложен метод оценки периметра поперечного сечения иглы, основанный на известном факте, что любая замкнутая линия трансформируема в эквивалентную окружность, при этом длина замкнутой линии не изменяется. Периметр эквивалентной окружности может быть связан с параметрами геометрической фигуры до трансформации. Такой подход позволяет связать ширину и толщину поперечного сечения иглы с его периметром. Разработанная универсальная модель поперечного сечения иглы была верифицирована на поперечных срезах хвои пихты сибирской (Abies sibirica L.) и можжевельника обыкновенного (Juniperus communis L.). Образцы хвои указанных древесных растений отобраны в чернично-сфагновом ельнике в бореальной зоне северо-востока европейской части России (Княжпогостский район, Республика Коми). Статистический анализ показал значимость и адекватность модели. Она может применяться для оценки периметра игл хвойных независимо от их видовой принадлежности. При этом точность оценки сравнима с точностью непосредственного измерения периметра методом кусочно-линейной аппроксимации.
Скачивания
Библиографические ссылки
Уткин А.И., Ермолова Л.С., Уткина И.А. Площадь поверхности лесных растений: сущность, параметры, использование. М.: Наука, 2008. 292 с. Utkin A.I., Ermolova L.S., Utkina I.A. Surface Area of Forest Plants: Essence, Parameters, Use. Moscow, Nauka Publ., 2008. 292 p. (In Russ.).
Цельникер Ю.Л. Упрощенный метод определения поверхности хвои сосны и ели // Лесоведение. 1982. № 4. С. 85–88. Tsel’niker Yu.L. A Simplified Method for Determining the Surface of Pine and Spruce Needles. Lesovedenie = Russian Journal of Forest Science, 1982, no. 4, pp. 85–88. (In Russ.).
Цельникер Ю.Л., Ельчина Л.М. Упрощенный метод определения площади поверхности хвои лиственницы // Лесоведение. 1996. № 3. С. 86–91. Tsel’niker Yu.L., El’china L.M. A Simplified Method for Determining the Surface Area of Larch Needles. Lesovedenie = Russian Journal of Forest Science, 1996, no. 3, pp. 86–91. (In Russ.).
Эзау К. Анатомия семенных растений. М.: Мир, 1980. Кн. 2. 400 с. Esau K. Anatomy of Seed Plants. Moscow, Mir Publ., 1980, book 2. 400 p. (In Russ.).
Bond-Lamberty B., Wang C., Gower S.T. The Use of Multiple Measurement Techniques to Refine Estimates of Conifer Needle Geometry. Canadian Journal of Forest Research, 2003, vol. 33, no. 1, pp. 101–105. https://doi.org/10.1139/x02-166
Bertalanffy von L. Basic Concepts in Quantitative Biology of Metabolism. Helgoländer Wissenschaftliche Meeresuntersuchungen, 1964, vol. 9, pp. 5–37. https://doi.org/10.1007/BF01610024
Bookstein F.L. Morphometric Tools for Landmark Data. Geometry and Biology. Cambridge University Press, 1992. 435 p. https://doi.org/10.1017/CBO9780511573064
Courant R., Robbins H. What is Mathematics? An Elementary Approach to Ideas and Methods. Oxford University Press, 1996. 592 p. https://doi.org/10.1093/oso/9780195105193.001.0001
Dewitte K., Fierens C., Stöckl D., Thienpont L.M. Application of the BlandAltman Plot for Interpretation of Method-Comparison Studies: a Critical Investigation of its Practice. Clinical Chemistry, 2002, vol. 48, iss. 5, pp. 799–801. https://doi.org/10.1093/clinchem/48.5.799
Giavarina D. Understanding Bland Altman Analysis. Biochemia Medica, 2015, vol. 25, iss. 2, pp. 141–151. http://dx.doi.org/10.11613/BM.2015.015
Gould S.J. Allometry and Size in Ontogeny and Phylogeny. Biological Reviews, 1966, vol. 41, pp. 587–640. https://doi.org/10.1111/j.1469-185X.1966.tb01624.x
Katsuno M., Hozumi K. Needle Area Measurement by the Cut Method and Estimation of Specific Leaf Area in Cryptomeria japonica. Ecological Research, 1987, vol. 2, pp. 203–213. https://doi.org/10.1007/BF02349774
Kerner H., Gross E., Koch W. Structure of the Assimilation System of a Dominating Spruce Tree (Picea abies (L.) Karst.) of Closed Stand: Computation of Needle Surface Area by Means of a Variable Geometric Needle Model. Flora, 1977, vol. 166, iss. 5, pp. 449–459. https://doi.org/10.1016/S0367-2530(17)32165-5
Krüssmann G. Die Nadelgehölze. Eine Nadelholzkunde für die Praxis. 3rd ed., revised. Berlin, Paul Parrey Verlag, 1979. 264 p. (In Germ.).
Krüssmann G. Handbuch der Nadelgehölze. Berlin, Hamburg, Paul Parey Verlag, 1972. 366 p. (In Germ.).
Lin J., Sampson D.A., Deckmyn G., Ceulemans R. Significant Overestimation of Needle Surface Area Estimates Based on Needle Dimensions in Scots Pine (Pinus sylvestris). Canadian Journal of Botany, 2002, vol. 80, no. 9, pp. 927–932. https://doi.org/10.1139/b02-081
Maertens R., Rousseau R. Een Nieuwe Benaderde Formule voor de Omtrek van een Ellips. Wiskunde & Onderwijs, 2000, vol. 26, pp. 249–258. (In Dutch).
Mosimann J.E. Size Allometry: Size and Shape Variables with Characterizations of the Lognormal and Generalized Gamma Distributions. Journal of the American Statistical Association, 1970, vol. 65, iss. 330, pp. 930–945. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.1970.10481136
NCSS Statisticfl Software. Chapter 204. Bland-Altman Plot and Analysis. Available at: https://www.ncss.com/wp-content/themes/ncss/pdf/Procedures/NCSS/Bland-Altman_Plot_and_Analysis.pdf (accessed: 18.04.22)
Pólya G., Szegö G. Isoperimetric Inequalities in Mathematical Physics. Princeton, Princeton University Press, vol. 27, 1951. 279 p. https://doi.org/10.1515/9781400882663
Zwillinger D. CRC Standard Mathematical Tables and Formulas. Chapman and Hall/CRC Press, 2002. 928 p. https://doi.org/10.1201/9781420035346
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 С.И. Тарасов, Н.В. Герлинг (Автор)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.