Научная статья на тему 'Городская фитометеорология: влияние суммы температур на онтогенез листьев березы повислой'

Городская фитометеорология: влияние суммы температур на онтогенез листьев березы повислой Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

CC BY
123
16
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЛИСТЬЯ БЕРЕЗЫ / ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ПЕРИОД / ДИНАМИКИ СУММЫ ТЕМПЕРАТУР / ПАРАМЕТРЫ 20 УЧЕТНЫХ ЛИСТЬЕВ / ДИНАМИКА ПОВЕДЕНИЯ / ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ / BIRCH LEAVES / VEGETATION PERIOD / TEMPERATURE SUM DYNAMICS / PARAMETERS OF 20 ACCOUNTED LEAVES / BEHAVIOR DYNAMICS / WAVELET ANALYSIS

Аннотация научной статьи по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству, автор научной работы — Мазуркин Петр Матвеевич, Кудряшова Анастасия Игоревна

Развитие листвы березы повислой очень чувствительно к изменениям температуры в приземном слое атмосферы. Цель работы сравнение суммы трехчасовых температур воздуха с динамикой роста и развития учетных листьев березы повислой в вегетационном периоде г. Йошкар-Ола. Поведение каждого листа наблюдается как колебательная адаптация к изменениям среды, окружающей этот лист. Причем адаптация происходит по множеству убывающих квантов взаимодействия. По датам измерений параметров 20 листьев за период вегетации березы повислой получены данные квантового состояния в чистых экологических условиях произрастания. В фитометеорологии первый уровень квантования метеорологических данных заключается в учете начала и конца вегетационного периода березы повислой. Отказ от среднесуточной температуры и переход к измерениям через три часа позволяет получить колебание с постоянным полупериодом 0,50003 сут. Этот вейвлет имеет коэффициент корреляции 0,6880, что гораздо выше по сравнению с остальными 27 членами общей модели. Листья в вегетационный период растут и развиваются путем колебательной адаптации к сумме температур. Наибольшие коэффициенты корреляции имеют длина и ширина учетного листа березы повислой. Необходимо продолжить исследования динамических рядов температуры на метеорологических станциях с динамикой поведения листьев березы повислой и других видов деревьев. Это позволит развить фитометеорологию для многих точек Земли и выявить закономерности фитоклимата для противодействия возрастающему глобальному потеплению.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству , автор научной работы — Мазуркин Петр Матвеевич, Кудряшова Анастасия Игоревна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

URBAN PHYTOMETEOROLOGY: THE INFLUENCE OF THE SUM OF TEMPERATURES ON THE ONTOGENESIS OF SILVER BIRCH LEAVES

The development of silver birch foliage is very sensitive to changes in temperature in the surface layer of the atmosphere. The study aims to compare the sum of three-hour air temperatures with the dynamics of growth and development of the accounted birch leaves in the vegetation period. The behavior of each leaf is seen as an oscillatory adaptation to changes in its environment; the adaptation takes place on the set of decreasing quanta of interaction. Based on the dates when parameters of 20 leaves where measured within the vegetation period, the quantum state in pure environmental growth conditions was received. In phytometeorology, the first level of meteorological data quantization consists in accounting for the beginning and the end of the vegetation period. Making measurements at three-hour intervals instead of using measurements based on the average daily temperature gives an oscillation with a constant half-cycle of 0.50003 days. This wavelet has a correlation coefficient of 0.6880, which is much higher than the other 27 members of the general model. Leaves grow and develop during the vegetation period by way of vibrational adaptation to the sum of temperatures. The greatest correlation coefficients are the length and width of the accounted leaves. It is necessary to continue research on dynamic series of temperature at meteorological stations with dynamics of leaves behavior for silver birch and other types of trees. This would help to develop phytometeorology for many parts of the Earth and identify patterns of phytoclimate to counteract the increasing global warming.

Текст научной работы на тему «Городская фитометеорология: влияние суммы температур на онтогенез листьев березы повислой»

40. Mangerud, J., Jacobsson, M., Alexanderson, H., Astakhov, V., Clarke, G.C.K., Henriksen, M., Hjort, C., Krinnerm, G., Lunkkja, J. P., Moller, P., Murray, A., Nikolskaya, O., Saarnisto, M. and Svendsen J.I. (2004), "Ice-dammed lakes and rerouting of the drainage of northern Eurasia during the Last Glaciation ", [Quaternary Science Reviews, vol.23], pp. 1313-1332.

41. Panin, A.V., Buravskaya M.N. and Marchenko-Vagapova, T.I. (2018), "The Late Middle Pleistocene proglacial lake in the Keltmensky hollow, SevernyeUvaly upland", Paleolimnology of Northern Eurasia: experience, methodology, current status and young scientists school in microscopy skills in paleolimnology, Proceedings of the 3rd International Conference,. pp. 80-83.

42. Zaretskaya, N.E., Panin, A.V. and Karpukhina, N.V. (2018), "The SIS limits and related proglacial events in the Severnaya Dvina basin, northwestern Russia: review and new data", Bulletin of the Geological Society of Finland, vol.90, pp. 301-313.

Поступила в редакцию: 10.10.2019

Сведения об авторе About the author

Назаров Николай Николаевич Nikolai N. Nazarov

доктор географических наук, заведующий кафедрой Doctor of Geographical Sciences, Head of the

физической географии и ландшафтной экологии, Department of Physical Geography and Landscape

Пермский государственный национальный Ecology, Perm State University;

исследовательский университет; 15, Bukireva st., Perm, 614990, Russia

Россия, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15

e-mail: nikolainazarovpsu@gmail.com

Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:

Назаров Н.Н. Плейстоценовые приледниковые подпрудные озера и современные водохранилища: сходство и различие в геодинамике и осадконакоплении // Географический вестник =Geographical bulletin. 2019. №4(51). С. 33-45. doi 10.17072/2079-7877-2019-4-33-45. Please cite this article in English as:

Nazarov N.N. Pleistocene ice-dammeed lakes and modern reservoirs: similarity and difference in geodynamics and sedimentation // Geographical bulletin. 2019. №4(51). Pp. 33-45. doi 10.17072/2079-7877-2019-14-33-45.

УДК 53.095; 57.045:58.056; 581.522.5; 81.543.3 DOI: 10.17072/2079-7877-2019-4-45-58

ГОРОДСКАЯ ФИТОМЕТЕОРОЛОГИЯ: ВЛИЯНИЕ СУММЫ ТЕМПЕРАТУР НА ОНТОГЕНЕЗ ЛИСТЬЕВ БЕРЕЗЫ ПОВИСЛОЙ

Петр Матвеевич Мазуркин

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0177-5521, Researcher ID: H-7464-2014, SPIN-код: 3355-8099 e-mail: kaf_po@mail.ru

Поволжский государственный технологический университет, Йошкар-Ола Анастасия Игоревна Кудряшова SPIN-код: 6157-2253 e-mail: Little-one7@yandex.ru

Поволжский государственный технологический университет, Йошкар-Ола

Развитие листвы березы повислой очень чувствительно к изменениям температуры в приземном слое атмосферы. Цель работы - сравнение суммы трехчасовых температур воздуха с динамикой роста и развития учетных листьев березы повислой в вегетационном периоде г. Йошкар-Ола. Поведение каждого листа наблюдается как колебательная адаптация к изменениям среды, окружающей этот лист. Причем адаптация происходит по множеству убывающих квантов взаимодействия. По датам измерений параметров 20 листьев за период вегетации березы повислой получены данные квантового состояния в чистых экологических условиях произрастания. В фитометеорологии первый уровень квантования метеорологических данных заключается в учете начала и конца вегетационного периода

© Мазуркин П М„ Кудряшова А.И., 2019

березы повислой. Отказ от среднесуточной температуры и переход к измерениям через три часа позволяет получить колебание с постоянным полупериодом 0,50003 сут. Этот вейвлет имеет коэффициент корреляции 0,6880, что гораздо выше по сравнению с остальными 27 членами общей модели. Листья в вегетационный период растут и развиваются путем колебательной адаптации к сумме температур. Наибольшие коэффициенты корреляции имеют длина и ширина учетного листа березы повислой. Необходимо продолжить исследования динамических рядов температуры на метеорологических станциях с динамикой поведения листьев березы повислой и других видов деревьев. Это позволит развить фитометеорологию для многих точек Земли и выявить закономерности фитоклимата для противодействия возрастающему глобальному потеплению.

Ключевые слова: листья березы, вегетационный период, динамики суммы температур, параметры 20 учетных листьев, динамика поведения, вейвлет-анализ.

URBAN PHYTOMETEOROLOGY: THE INFLUENCE OF THE SUM OF TEMPERATURES ON THE ONTOGENESIS OF SILVER BIRCH LEAVES

Petr M. Mazurkin

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0177-5521, ResearcherlD: H-7464-2014,

SPIN-code: 3355-8099, e-mail: kaf_po@mail.ru

Volga State University of Technology, Yoshkar-Ola

Anastasia I. Kudryashova

SPIN-code: 6157-2253

e-mail: Little-one7@yandex.ru

Volga State University of Technology, Yoshkar-Ola

The development of silver birch foliage is very sensitive to changes in temperature in the surface layer of the atmosphere. The study aims to compare the sum of three-hour air temperatures with the dynamics of growth and development of the accounted birch leaves in the vegetation period. The behavior of each leaf is seen as an oscillatory adaptation to changes in its environment; the adaptation takes place on the set of decreasing quanta of interaction. Based on the dates when parameters of 20 leaves where measured within the vegetation period, the quantum state in pure environmental growth conditions was received. In phytometeorology, the first level of meteorological data quantization consists in accounting for the beginning and the end of the vegetation period. Making measurements at three-hour intervals instead of using measurements based on the average daily temperature gives an oscillation with a constant half-cycle of 0.50003 days. This wavelet has a correlation coefficient of 0.6880, which is much higher than the other 27 members of the general model. Leaves grow and develop during the vegetation period by way of vibrational adaptation to the sum of temperatures. The greatest correlation coefficients are the length and width of the accounted leaves. It is necessary to continue research on dynamic series of temperature at meteorological stations with dynamics of leaves behavior for silver birch and other types of trees. This would help to develop phytometeorology for many parts of the Earth and identify patterns of phytoclimate to counteract the increasing global warming.

Keywords: birch leaves, vegetation period, temperature sum dynamics, parameters of 20 accounted leaves, behavior dynamics, wavelet analysis.

Введение

В статье рассматриваются фитометеорология и влияние суммы температур на листья березы повислой в онтогенезе в вегетационный период. Наиболее актуальным является изучение фитометеорологии в городской среде. Причем вначале нужно изучать поведение листьев берез в чистых городских условиях. Поскольку г. Йошкар-Ола по экологическому рейтингу занимает 9-10-е места в России, он был взят за объект исследования. Подобные исследования проводятся и в городах за рубежом. Например, биометеорологическая оценка состояния климата и качества воздуха в Германии выполняется для городского и ландшафтного планирования [28]. В основном биометеорология городов нужна для человека [25], поскольку микроклимат в городской среде формируют сообщества деревьев, кустарников и травы газонов.

В статье [1] показано существование асинхронной связи между температурой приповерхностного слоя воздуха в различных зонах Земли. На эту температуру влияет солнечная

радиация [2], зависящая от рельефа. Йошкар-Ола находится в равнинной местности, поэтому влиянием рельефа можно пренебречь.

По работе [3] метеорологические факторы влияют на загрязнение воздуха, а летом сильно влияет температура воздуха. Прогноз температуры [9] по климатической модели Германии показал, что до 2100 г. летом средний прирост температуры составит 10С. При этом с января по май происходит сильная флюктуация температуры из-за циклонических влияний [10]. За 1966-2013 гг. было заметно повышение летних температур [14]. Динамика показывает более равномерное распределение температуры летом [20; 22].

Метрические параметры листьев [19] зависят от периода вегетации, который зависит от температуры и непрерывно увеличивается [21]. При росте периода вегетации сумма активных температур изменяется незначительно [23]. В работах [24; 27] принята среднесуточная температура, но для учета дневного и ночного периодов необходимо принять измерения температуры через 3 ч.

Листья разворачиваются как реакция на потепление воздуха. Для многих видов деревьев интервал 0-50С является эффективным. На березу влияет повышение температуры: выше температура, значит больше биомасса и больше углерода накапливается из-за глобального потепления [26]. Вегетационный период становится одним из важных параметров экосистемных процессов, так как развитие листьев чувствительно к температуре воздуха. Поэтому будущее климата

- в наблюдениях за листьями [31]. Перспективно также следить за поведением железистых волосков на поверхности листьев березы [33].

Материалы и методы исследования

Главным объектом глобального экологического мониторинга может стать береза с учетными листьями без их срезания [4-8; 11-13; 15-18]. Березняки северного полушария (Голарктическое царство по А.Л. Тахтаджяну [32]) занимают полмира вдоль Ледовитого океана.

Получены закономерности, показывающие слабое отличие групп по пять учетных листьев, расположенных на отдельных ветвях, в зависимости от азимута, радиуса от оси ствола и угла примыкания ветви к стволу молодой березы [12, с. 118-166]. Каждый растущий учетный лист помечали белой ниткой с биркой с номером листа, привязанной к черешку у основания листа.

Способ измерения параметров учетных листьев включает следующие действия [15-18]. На лист кладут прозрачную палетку (клетки 2^2 мм) так, чтобы средняя линия вдоль палетки совпала с осью продольной жилки. Лист с палеткой фотографируют фотоаппаратом с функцией хранения снимков. На компьютере фото подрезают, увеличивают для подсчета клеток до формата А4.

В отличие от [12] в данной статье последняя точка по факту опадения листа исключена. Дополнен новый параметр - сумма температур через каждые три часа (табл. 1) на метеостанции поселка Медеведево (2 км от молодой березы).

Текущее время учитывается через каждые три часа; температура воздуха в приземном слое принимается по данным метеостанции. Затем вычисляется кумулята температуры. За вегетационный период образуется сумма температур в 19756,5 0С. Чтобы получить приемлемые для расчетов

значения, принимается по формуле Ху = X Т /100 деление на 100.

В табл. 2 приведен фрагмент данных экспериментов с листьями березы. В ней приняты условные обозначения: t - текущее время от распускания почек березы повислой (2 мая 2014 г.) до последнего измерения в вегетационном периоде, сут. (24.09.2014); Хт - сумма температур с момента распускания почек березы повислой через каждые три часа измерений на метеостанции, 0,010С; а -длина листа вдоль главной жилки, измеряемая от места соединения черешка с листовой пластиной до конца вершинки листа, мм; Ь - ширина листа по крайним точкам поперек листовой пластины, мм; Р

- периметр листа, см; £ - площадь листа, измеряемая количеством клеток размерами 2 х 2 мм и количеством клеток, расположенных вдоль периметра листа, см2.

Физико-математический подход предполагает понимание динамического ряда по вегетационному периоду как отражение какого-то составного процесса жизнедеятельности учетных листьев. Поведение каждого листа происходит как колебательная адаптация к изменениям окружающей этот лист среды. Причем адаптация происходит по множеству убывающих квантов взаимодействия.

Таблица 1

Динамика температуры воздуха с начала вегетации листьев березы повислой Dynamics of air temperature since the beginning of birch leaves vegetation

Дата Срок, ч Время t, сут. Температура воздуха T , 0С Сумма температур Z T, 0С Сумма для расчетов ZT = Z t/100

02.05.2014 1 0,042 9,8 9,8 0,1

4 0,167 7,7 17,5 0,2

7 0,292 7,7 25,2 0,3

10 0,417 17,1 42,3 0,4

13 0,542 19,6 61,9 0,6

16 0,667 19,5 81,4 0,8

19 0,792 19,1 100,5 1,0

22 0,917 13,5 114,0 1,1

01.10.2014 1 152,042 3,7 19719,6 197,2

4 152,167 5,2 19724,8 197,2

7 152,292 5,4 19730,2 197,3

10 152,417 5,2 19735,4 197,4

13 152,542 5,1 19740,5 197,4

16 152,667 5,4 19745,9 197,5

19 152,792 3,8 19749,7 197,5

22 152,917 6,8 19756,5 197,6

При таком допущении любое уравнение волновой составляющей в квантах колебательной адаптации можем записать как вейвлет-сигнал [35;36]:

Уг = Аг со^(жх /Рг - %) > 4 = аих°21 ехр(-а^х*41), р1 = а5{ + аых°1г, (1)

где А - амплитуда (половина) асимметричного вейвлета (ось у); р - полупериод колебания (ось

X); а1г- ...а8. - параметры модели (1), получаемые попарно по статистическим данным в

программной среде СигуеЕхрег1-1.40 (http://www.curveexpert.net/) по данным табл. 1 и 2; 1 - номер члена (1).

По формуле (1) с двумя фундаментальными физическими постоянными е (число Непера, или число времени) и ж (число Архимеда, или число пространства) образуется изнутри изучаемого явления и/или процесса квантованный вейвлет-сигнал. Причем эти кванты располагаются друг за другом фрактально по закону Мандельброта. Понятие асимметричного вейвлета у сигнала (1) позволяет абстрагироваться от физического смысла рядов распределений по значениям изучаемых и измеряемых факторов.

Динамика температуры воздуха в период вегетации листьев березы

Из практически бесконечного ряда трехчасовых измерений температуры на метеостанции мы выделяем квантовое состояние в виде суммы вейвлетов (табл. 3), определяемое периодом вегетации листьев березы. Первый уровень квантования метеорологических данных заключается в учете начала и конца вегетационного периода. Период вегетации листьев зависит от точки расположения метеостанции на суше Земли, а также от года проведения измерений, биологического вида растения и его возраста.

Всего в табл. 3 образовалось 28 вейвлетов, при этом оказалось, что вейвлет-анализ можно продолжать и дальше, но волновые закономерности получаются с очень малыми коэффициентами корреляции. Первые две не волновые члены образуют тренд (тенденцию). Однако тренд - это волна с почти бесконечным периодом колебания, намного превышающим длину вегетационного периода. Поэтому тренд также является квантом поведения. Первый член является законом экспоненциального роста, и он характеризует процесс потепления на Земле. Второй член тренда является законом показательного роста, причем кризисного роста из-за отрицательного знака и снижения к осени количества солнечной радиации. Тренд с двумя членами показывает сезонное изменение температуры приземного слоя атмосферы.

Таблица 2

Сопоставление суммы температур воздуха с параметрами 20 листьев березы повислой Comparison of the sum of air temperatures with the parameters of 20 birch leaves

№ Дата Время № Сумма a. b P. S.

п/п t, сут листа Z t мм мм см см2

1 02.05.2014 0 1 0,1 0 0 0 0

2 21.05.2014 19 1 21,9 26,0 20,2 7,35 3,32

3 29.05.2014 27 1 34,9 34,4 26,6 12,73 7,66

4 05.06.2014 34 1 45,6 42,0 33,8 13,58 9,04

5 19.06.2014 48 1 63,8 49,6 41,8 14,99 14,90

6 03.07.2014 62 1 81,6 54,4 46,2 19,23 17,84

7 24.07.2014 83 1 112,4 62,2 50,4 19,80 20,36

8 21.08.2014 111 1 156,3 69,0 57,2 32,24 24,44

9 04.09.2014 125 1 173,2 62,2 50,4 29,98 21,64

10 17.09.2014 138 1 185,7 54,4 46,2 19,23 17,84

11 24.09.2014 145 1 191,3 49,6 41,8 14,99 14,90

12 02.05.2014 0 2 0,1 0 0 0 0

13 21.05.2014 19 2 21,9 26,4 20,4 8,20 3,50

14 29.05.2014 27 2 34,9 34,8 27,0 12,73 7,66

15 05.06.2014 34 2 45,6 42,4 34,2 13,58 9,04

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

16 19.06.2014 48 2 63,8 50,0 42,2 17,25 14,90

216 24.07.2014 83 20 112,4 68,8 57 27,44 27,70

217 21.08.2014 111 20 156,3 76,4 65 32,81 28,52

218 04.09.2014 125 20 173,2 68,8 57 30,83 24,34

219 17.09.2014 138 20 185,7 62,0 50,4 20,36 19,80

220 24.09.2014 145 20 191,3 54,0 45,8 17,25 17,94

Все остальные 26 членов модели (1) являются бесконечномерными вейвлетами, действующими до и после вегетационного периода. При 04г =1 амплитуда изменяется по закону Лапласа (в

математике), Мандельброта (в физике), Ципфа-Перла (в биологии) и Парето (в эконометрике).

Первые пять членов (по вычислительным возможностям программной среды Сш>еЕхрей-1.40) дали меру адекватности по коэффициенту корреляции 0,8263. Это значение больше 0,7, поэтому даже первые пять членов уже дают уровень адекватности «сильная связь». Полупериод изменяется в пределах от - 31,35434 до 25,80825 сут. Причем 10 колебаний имеют постоянный полупериод, остальные получили переменные значения в период вегетации.

Графики первых шести членов из табл. 3 показаны на рис. 1.

Отказ от среднесуточной температуры и переход к измерениям через три часа дают колебание с постоянным полупериодом 0,50003 сут. Как видно из графика на рис. 1, пятый член имеет коэффициент корреляции 0,6880, что гораздо выше по сравнению с остальными членами. На втором месте находится тренд с адекватностью 0,4693. Таким образом, суточная динамика температуры воздуха через три часа является наиболее значимой.

Динамика параметров листьев березы в период вегетации

По датам измерений параметров 20 листьев за период вегетации [12] получено квантовое состояние (определяется асимметричным вейвлетом) молодой березы повислой в экологических условиях произрастания (табл. 4, рис. 2).

В отличие от [4-8; 11-13; 15-18] в данной статье не учитывается день регистрации полного опадения листьев, так как учитывается только последний замер параметров листьев в растущем состоянии.

На рис. 2 приведены графики динамики четырех параметров у 20 листьев березы повислой. На них точками показаны измерения, а линией - среднестатистический график по модели с параметрами из табл. 4. Наиболее адекватны с коэффициентами корреляции 0,9941 и 0,9935 динамики длины и ширины в среднем у 20 листьев, т.е. оказалось, что аналогичные модели динамики выявляются в

отношении каждого листа из множества в 20 листьев. Это обстоятельство позволяет не заниматься усреднением значений параметров, а измерять у каждого учетного листа температуру места произрастания и другие метеопараметры. Поэтому, на наш взгляд, необходимо использовать приборы автоматической регистрации показателей за период вегетации учетного листа.

Таблица 3

Параметры вейвлетов динамики температуры в период вегетации листьев березы The parameters of the temperature dynamics wavelets during the vegetation period of birch leaves

Номер i Асимметричный вейвлет y = аухаг' exp(-a3ixa4' )cos(®c/(a5i + a6ixai') - a8,) Коррел. коэфф. r

Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

aii a2i a3i a4i a5i a6i aii a8 i

1 0,41351 0 -3,28833 0,037035 0 0 0 0 0,8253

2 -3,46253e-6 2,97644 0 0 0 0 0 0

3 2,72834 0 0,00017960 1 -31,35434 42,44642 0,094531 2,60818

4 -5,74920 0 0,014594 1,02390 5,03424 0,098726 0,63419 2,68630

5 4,97101 0 8,61365e-5 1,59608 0,50003 0 0 -2,14578

6 -1,37580 0 -0,0011110 1 17,03445 0,022053 0,84459 2,29248 0,3129

7 -1,42412 0 0,011504 1 6,76695 0,71671 0,45994 1,60219 0,1652

8 -0,0022698 0 -0,12331 0,80332 7,24013 0 0 -2,50247 0,1643

9 -2,49185 0 0,0093000 1 -4,20092 5,85285 0,097608 2,54280 0,3250

10 -0,37946 0 -3,69833e-5 2,15641 8,45450 -0,018547 1,00005 -1,29626 0,2343

11 -1,44159 0 0,00069336 1 3,67078 0 0 4,80100 0,3386

12 -0,73175 0 0,00057932 1,28180 3,20679 -0,00040111 1,17381 -3,47102 0,1653

13 -1,22432 0 0,0046372 1 9,20751 -6,47580e-5 1,60342 2,95897 0,2378

14 3,61357 0 0,10135 1 2,07721 0 0 -0,11635 0,1776

15 -0,34866 0 -0,0035590 1 1,72541 0 0 2,70053 0,1303

16 0,92157 0 0,012497 1 0,49120 0 0 0,57189 0,1309

17 0,26148 0 -0,042796 0,62078 4,88074 -0,00026566 1,37946 -2,16811 0,1425

18 -7,22867 0 0,93623 1 0,83667 -0,022759 0,97175 0,55149 0,1391

19 -0,46871 0 -0,0024568 1 3,45104 0,33562 0,062194 0,87030 0,1654

20 0,54200 0 0,0043089 1 3,20606 0,00076691 1,18155 1,51076 0,1187

21 0,94708 0 0,012767 1 2,35252 0 0 0,25485 0,1406

22 -0,88337 0 0,090120 0,51547 7,75878 0,00010371 1,51115 -0,31483 0,1296

23 0,76149 0 0,0055582 1 10,71743 0 0 -3,27681 0,1587

24 -0,57585 0 -0,00024575 1,52197 25,80825 0,00057160 1,37317 -1,98207 0,2247

25 -1,36832 0 0,0084705 1 2,55302 0,035400 0,33017 -3,34739 0,2557

26 0,27381 0 -0,00042279 1 6,29151 0 0 1,71078 0,0910

27 1,94352 0 0,093669 1 1,26180 0,79313 1,31170 0,44099 0,0656

28 1,36909e-8 0 -15,96346 0,021632 7,23191 -1,57756 0,061395 -0,65613 0,1793

При этом уравнение для ширины листа имеет полную конструкцию. Всвязи с этим, для массовых измерений во многих точках города необходимо принять учетные листья в одной зоне кроны по преимущественному направлению ветра (северо-западное) и фотографировать только измерение ширины листа.

S = 5.27423068 r= 0.46929629

S = 5.01639200 r= 0.31004035

112.1 140.2 168.2 0.0

Двухчленный тренд

S = 4.66154475 r= 0.35817786

Первое ixo лебание

S = 3.37404085 r = 0.68799694

Л

112.1 140.2

А«-*-1682 Л^"0 0

Второе клебание

Третье колебание

S = 3.20491882 r = 0.31291298

0.0 28.0 56.1 84.1 112.1 140.2

Двухчленный тренд и три колебания

Л»» 0 0

Четвертое колебание

Рис. 1. Графики тренда и четырех вейвлетов с параметрами из табл. 3 Fig. 1. Charts for the trend and four wavelets with parameters from Table 3

Вейвлеты динамики параметров листьев березы повислой в период вегетации Wavelets of birch leaves parameter dynamics in the vegetation period

Таблица 4

Номер i Асимметричный вейвлет y = аух"2' exp(-a3j.xa4' )cos(®c/(a5i + a^x"1') - a&.) Коррел. коэфф. r

Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

"ii "2i "3i "4i "5i a6i "7i "8i

Динамика длины 20 листьев березы

1 1,39167 1,09775 0,011964 0,99952 0 0 0 0 0,9941

2 0,099609 0,90365 0 0 45,95292 2,34423e-5 2,26544 0,96089

Динамика ширины 20 листьев березы

1 0,87929 1,17816 0,012850 0,99995 0 0 0 0 0,9935

2 8,83115e-6 3,45915 0,0055617 1,32250 40,30155 3,19642e-5 2,25014 1,92260

Динамика периметра 20 листьев березы

1 1,06342 0,77818 0,00075485 1,39010 0 0 0 0 0,9777

2 -7,13684e-14 8,45338 0,068671 1 294,77474 -206,02919 0,036475 3,52828

Динамика площади 20 листьев березы

1 0,013004 2,13263 0,023108 0,99981 0 0 0 0 0,9873

2 0,0016393 1,81936 0,00069461 1,55362 41,16744 2,41281e-5 2,24202 1,88031

28.0

56.1

84.1

112.1

140.2

168.2

S = 3.38971517 r = 0.82527950

S = 2.17907261 г = 0.99407768

5,1-»

26.6 53.2 79.8 106.3 132.9 159.5

Изменение длины 2 0 листьев

S = 1.73750213 г = 0.97773306

А .

г Ь 1j

„ I л........1' ■г*

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

X г

/

26.6 532 79.8 106.3 132.9 159.5

Изменение периметра 20 листьев

■ г* N

/

0.0 26.6 53.2 79.8 106.3 132.9 159.5

Изменение ширины 20 листьев

S = 1.27679665 г = 0.98725411

0.0 26.6 53.2 79.8 106.3 132.9 159.5

Изменение площади 20 листьев

Рис. 2. Графики динамики параметров у 20 листьев молодой березы повислой Fig. 2. Parameter dynamics in 20 leaves of a young birch

Таблица 5

Динамика суммы температур и её влияния на параметры листьев березы Dynamics of the sum of temperatures and its influence on the birch leaves parameters

S = 1.93041392 г = 0.99352327

0.0

Номер i Асимметричный вейвлет у = а^х"2' exp(-a3ixa4' )cos(^x/(a5i + a6ix"7') - asi) Коррел. коэфф. r

Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

aii a2i a3i a4i a5i a6i aii a8i

Динамика суммы температур 0.01Т за период вегетации листьев березы

1 0,59065 1,24165 0,0026768 0,99860 0 0 0 0 0,9999

2 0,51011 0 -0,53646 0,28435 44,37374 -1,77626e-5 2,29264 2,17075

Влияние суммы температур на длину у 20 листьев березы повислой

1 1,80482 0,92850 0,0076228 0,98558 0 0 0 0 0,9939

2 1,82225 0 -3,97285e-5 2,09431 43,40640 0,31637 0,76543 1,48122

Влияние суммы температур на ширину у 20 листьев березы повислой

1 2,77029 0,68854 0,00011379 1,64620 0 0 0 0 0,9938

2 0,39753 0 -0,019306 0,98201 41,52704 0,00010330 2,06204 3,86705

Влияние суммы температур на периметр у 20 листьев березы повислой

1 4,04012 1,12737 1,41961 0,19515 0 0 0 0 0,9779

2 0,00058887 0 -1,26350 0,39173 103,22191 -1,39091 0,65227 -5,73573

Влияние суммы температур на площадь у 20 листьев березы повислой

1 0,14572 1,16878 0,00015458 1,69323 0 0 0 0 0,9876

2 0.17470 0 -0.0081304 1.17515 22.84272 0.0024102 1.64321 1.61033

Динамика суммы температур за время вегетации листьев березы

Активная температура - минимальная температура, при которой начинается вегетация конкретного вида растений. Сумма активных (эффективных) температур характеризует количество тепла. При этом мы используем не среднесуточную температуру, а реально измеренные на метеорологической станции значения температуры через каждые три часа. Сумма температур (табл. 2) показывает накапливаемую энергию. Этот кумулятивный показатель оказался удобнее по

сравнению с текущей температурой воздуха. Началом динамики является момент распускания почек березы, а концом - последнее измерение параметров листьев до их опадения.

В табл. 5 даны параметры модели (1) с коэффициентом корреляции 0,9999.

Тренд в виде биотехнического закона [29;30] дает коэффициент корреляции 0,9992. Получается, что все кванты воздействия (рис. 3) суммы температур без тренда находятся в пределах 1-0,9992=0,0008. Остатки после двухчленной модели с параметрами из табл. 5 на рис. 3 показывают возможность идентификации и других вейвлетов, но с меньшими значениями коэффициента корреляции. Именно кванты с малыми значениями суммы температур определяют жизнедеятельность листьев и всего дерева березы в целом.

Листья в вегетационный период растут и развиваются колебательной адаптацией к сумме температур. Необходимо продолжить исследования динамических рядов температуры на метеорологических станциях и сравнить с динамикой поведения листьев березы повислой (и других видов деревьев).

Эти исследования позволят развить фитометеорологию для точек Земли и выявить закономерности для противодействия глобальному потеплению.

Влияние суммы температур на рост листьев березы по длине

Далее рассмотрим влияние суммы температур на 20 учетных листьев. Параметры моделей с одним квантом указаны в табл. 5. На рис. 4 даны графики изменения длины листьев от суммы температур.

По сравнению с динамикой влияния времени вегетации влияние суммы температур через каждые три часа дает более четкую картину. Например, тренд и квантовое возмущение по графику на рис. 4 показывают резкий спад длины листа, а по графику на рис. 2 изменение во времени не дает такого резкого снижения. Этот факт доказывает, что не время властно над процессом вегетации, а именно сумма температур. Аналогичные по конструкции модели были получены для ширины, периметра и площади учетных листьев.

S = 2.39250033 S = 0.76259773

r = 0.99922811 r = 0.94797762

Тренд по биотехническому закону [35] Квантовое возмущение

S = 0.74675045 r= 0.99992532

Тренд и квантовое возмущение Остатки после двухчленной модели

Рис. 3. Динамика суммы температур 0.01Т за период вегетации листьев березы Fig. 3. Dynamics of the sum of temperatures 0.01T for the period of birch leaves vegetation

Тренд по биотехническому закону [35]

Квантовое возмущение

S = 2.21218017 г = 0.99391137

Тренд и квантовое возмущение

Остатки после двухчленной модели

Рис. 4. Влияние суммы температур 0.01Т за вегетацию на длину листьев березы Fig. 4. Effects of the 0.01T sum of temperatures on the length of birch leaves over the vegetation period

Сравнение и выбор наилучшего параметра листьев

В табл. 6 приведены коэффициенты корреляции закономерностей у всех распределений. Влияние суммы температур было взято из данных табл. 5, а в диагональных клетках влияния длины и ширины листьев поставлены коэффициенты корреляции закономерностей динамики из табл. 4.

Коэффициент коррелятивной вариации множества факторов физического объекта исследования равен отношению общей суммы коэффициентов корреляции к произведению количества факторов по строкам и столбцам. В итоге образуется показатель, характеризующий всю изучаемую систему.

В нашем примере, по данным табл. 6, коэффициент коррелятивной вариации составляет 11,8830/(3 X 4)=0,9903. Это значение очень высокое для оценки функциональной связности отдельных элементов системы «температура воздуха - листья березы повислой» в экологически чистых условиях.

По рейтингу среди влияющих переменных на первом месте оказалась длина листа молодой березы, на втором - ширина листа, а только на третьем месте - сумма температур. Как показатель на первом месте также находится длина листа, на втором - ширина листа. При этом длина и ширина листьев имеют почти одинаковую адекватность. Поэтому в связи с простотой измерений в будущих экспериментах принимаем ширину листа.

Таблица 6

Корреляционная матрица и рейтинг факторов Correlation matrix and factor rating

S = 4.54230153 г = 0.97306555

S = 2.21132230 г = 0.87598624

0.0

35.1

70.1

105.2

140.3

175.4

210.4

Факторы Факторы - показатели У Сумма Рей-

как объясняющие a. b P. S коэф. тинг

переменные X мм мм см см2 коррел. Ix

Сумма температур ТТ 0,9939 0,9938 0,9779 0,9876 3,9532 3

Длина листа а. мм 0,9941 0,9999 0,9746 0,9964 3,9650 1

Ширина листа Ь . мм 0,9998 0,9935 0,9740 0,9975 3,9648 2

Сумма коэфф. коррел. 2,9878 2,9872 2,9265 2,9815 11,8830 -

Рейтинг I 1 2 4 3 - 0,9903

Выводы

Поведение каждого листа происходит как колебательная адаптация к изменениям окружающей этот лист среды. Причем адаптация происходит по множеству убывающих квантов взаимодействия. По датам измерений параметров 20 листьев за период вегетации березы повислой получено квантовое состояние в чистых экологических условиях произрастания.

Текущее время вегетации учитывается через каждые три часа. Температура воздуха в приземном слое принимается по данным метеостанции. Затем вычисляется кумулята температуры. Из ряда трехчасовых измерений температуры мы выделяем квантовое состояние в виде суммы вейвлетов, определяемое периодом вегетации листьев березы как сезонный квант времени. Тогда в фитометеорологии первый уровень квантования метеоданных заключается в учете начала и конца вегетационного периода березы повислой.

Сумма температур показывает накапливаемую энергию. Этот кумулятивный показатель оказался удобнее по сравнению с текущей температурой воздуха. Началом динамики является момент распускания почек березы, а концом - последнее измерение параметров листьев до их опадения.

Листья в вегетационный период растут и развиваются колебательной адаптацией к сумме температур. Необходимо продолжить исследования динамических рядов температуры на метеостанциях и сравнить с динамикой поведения листьев березы повислой (и других видов деревьев). Это позволит развить фитометеорологию для многих точек Земли и выявить закономерности фитоклимата для противодействия возрастающему глобальному потеплению.

Коэффициент коррелятивной вариации множества факторов равен отношению общей суммы коэффициентов корреляции к произведению количества факторов по строкам и столбцам. В итоге образуется показатель, характеризующий изучаемую систему факторов. Он равен 0,9903. Это значение высокое для оценки функциональной связности системы «температура воздуха - листья березы повислой» в экологически чистых условиях.

Наибольшие коэффициенты корреляции имеют длина и ширина учетного листа березы повислой. Поэтому из факторного анализа в табл. 6 исключили периметр и площадь листа. По рейтингу среди влияющих переменных на первом месте оказалась длина листа молодой березы, на втором - ширина листа, а только на третьем месте - сумма температур. Как показатель на первом месте также находится длина листа, на втором - ширина листа.

Библиографический список

1. Гедзенко Д.В., Задорожная Т.Н., Закусилов В.П. Исследование асинхронных связей между термическим режимом приэкваториальной зоны Земного шара и Северного полушария // Географический вестник = Geographical bulletin. 2018. № 1(44). С. 90-95. doi 10.17072/2079-7877-2018-1-90-95.

2. Исаков С.В., Шкляев В.А. Оценка поступления солнечной радиации на естественные поверхности с применением геоинформационных систем // Географический вестник. 2012. № 1(20). С. 72-80.

3. Костарева Т.В. Учет влияния метеорологических факторов при разработке схем прогноза загрязнения воздуха в городах Пермского края // Географический вестник=Geographical bulletin. 2017. № 2(41). С. 91-99. doi 10.17072/2079-7877-2017-2-91-99.

4. Кудряшова А.И. Закономерности динамики роста листьев дерева // Социально-экономическое развитие территории: мат. II Межд. науч.-практ. конф. Пенза, 2015. С. 124-133.

5. Кудряшова А.И. Описательная статистика параметров формы листьев липы // Проблемы рекреационных насаждений, интродукции и сохранения биоразнообразия растительного мира: матер. Рос. науч.-практ. конф. с ежд. участием, посв. 25-летию организации Чебоксарского филиала Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН. Чебоксары, 2014. С. 27-30.

6. Кудряшова А.И. Способ анализа онтогенеза листьев березы у автомобильной дороги // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения. 2014. № 5. С. 100-103.

7. Кудряшова А.И. Способ измерения динамики роста листьев дерева // Социально-экономическое развитие территории: мат. II Межд. науч.-практ. конф. Пенза, 2015. С. 115-123.

8. Кудряшова А.И. Способ измерения периметра и площади листа дерева // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения. 2014. № 3. 2014. С. 17-20.

9. Лобанов В.А., Тощакова Г.Г. Методика оценки будущих региональных температурных условий (на примере Костромской области) // Географический вестник = Geographical bulletin. 2016. № 1(36). С. 58-69. doi 10.17072/2079-7877-2016-3-58-69.

10. Лобанов В.А., Тощакова Г.Г. Особенности и причины современных климатических изменений в России // Географический вестник = Geographical bulletin. 2016. № 3(38). С. 79-89. doi 10.17072/2079-7877-20163-79-89.

11. Мазуркин П.М., Кудряшова А.И. Волновая динамика онтогенеза листьев загрязненной около автомобильной дороги липы. Междунар. научно-иссл. журнал. 2015. URL: http://research-journal.org/ (дата обращения: 20.07.2018).

12. Мазуркин П.М., Кудряшова А.И. Динамика онтогенеза листьев дерева. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2015. 172 с.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

13. Мазуркин П.М., Кудряшова А.И. Закономерности онтогенеза листьев деревьев. Динамика роста листьев липы и березы в чистой и загрязненной автомобильными выхлопами городской среде. Германия: LAB LAMBERT Academic Publishing, 2015. 100 с.

14. Мустафина А.Б. Изменения основных климатических показателей на территории Республики Татарстан за период 1966-2013 гг.// Географический вестник = Geographical bulletin. 2017. № 2(41). С. 99-108. doi 10.17072/2079-7877-2017-2-99-108.

15. Пат. 2597643 РФ, МПК G 01 D 21 / 00 (2006.01). Способ анализа динамики роста в онтогенезе загрязненных листьев березы около автомобильной дороги / Мазуркин П.М., Кудряшова А.И.; заявитель и патентообл. Мазуркин П.М. №2015112152/28; заявл. 03.04.2015; опубл. 20.09.2016. Бюл. № 26.

16. Пат. 2597645 РФ, МПК G 01 D 21 / 00 (2006.01). Способ измерения динамики роста листьев дерева в чистых экологических условиях / Мазуркин П.М., Кудряшова А.И.; заявитель и патентообл. Мазуркин П.М. №2015105273/28; заявл. 17.02.2015; опубл. 20.09.2016. Бюл. № 26.

17. Пат. 2606189 Российская Федерация, МПК G 01 D 21 / 00 (2006.01). Способ факторного анализа онтогенеза учетных листьев дерева / Мазуркин П.М., Кудряшова А.И.; заявитель и патентообл. Мазуркин П.М. №2015112149; заявл. 03.04.2015; опубл. 10.01.2017. Бюл. № 1.

18. Пат. 2615363 Российская Федерация, МПК G 01 B 05 / 26, G 01 N 35 / 00 (2006.01). Способ анализа онтогенеза чистых листьев дерева / Мазуркин П.М., Кудряшова А.И.; заявитель и патентообл. Мазуркин П.М. №2015105705; заявл. 19.02.2015; опубл. 04.04.2017. Бюл. № 10.

19. Придача В.Б., Позднякова С.В. Метрические параметры листьев и биохимические особенности Betula pendila Var. Péndula и B. Péndula Var. Carelia и их сезонная динамика // Ботанический журнал. 2010. Т. 95. № 11. С. 1595-1605.

20. Сточкуте Ю.В., Василевская Л.В. Многолетние измененеия температуры воздуха и почвы на крайнем северо-востоке России // Географический вестник = Geographical bulletin. 2016. № 2(37). С. 84-96. doi:10.17072/2079-7877-2016-2-84-96.

21. Ушаков М.В. Современные изменения термического режима вегетационного и зимнего периодов на Чукотке // Географический вестник = Geographical bulletin. 2017. № 2(41). С.81-91. doi 10.17072/2079-78772017-2-81-91.

22. Шкляев В.А., Ермакова Л.Н., Шкляева Л.С. Исследование микроклимата города с целью оценки биометеорологических показателей селитебной территории // Географический вестник. 2010. № 3(14). С. 17-26.

23. Шкляев В.А., Ермакова Л.Н., Шкляева Л.С. Особенности долговременных изменений характеристик вегетационных периодов в Пермском крае // Географический вестник. 2012. № 2(21). С. 68-73.

24. Шкляев В.А., Полин Д.Н. Районирование территории Пермского края по показателям отопительного периода // Географический вестник = Geographical bulletin. 2017. № 4(43). С. 123-135. doi 10.17072/2079-78772017-4-123-135.

25. Hondula D.M. et al. Biometeorology for cities. Int J Biometeorol (2017) 61 (Suppl 1):S59-S69. doi 10.1007/s00484-017-1412-3.

26. Kasurinen A. et.al. Interactive effects of elevated ozone and temperature on carbon allocation of silver birch (Betulapendula) genotypes in an open-air field exposure. Tree Physiology 32, 737-751. doi 10.1093/treephys/tps005.

27. Khandaker L. et.al. Air temperature and sunlight intensity of different growing period affects the biomass leaf color and betacyanin pigment accumulations in red amaranth (amaranthus tricolor L.). Journal Central European Agriculture. Volume 10 (2009). No. 4 (439-448).

28. Mayer H. Urban bioclimatology. Article in Experientia. December, 1993. DOI: 10.1007/BF02125642. PubMed: Urban_bioclimatology_Experientia_49_1993_957-963.pdf.

29. Mazurkin P.M. Invariants of the Hilbert Transform for 23-Hilbert Problem, Advances in Sciences and Humanities. Vol. 1, No. 1, 2015, pp. 1-12. doi: 10.11648/j.ash.20150101.11.

30. Mazurkin P.M. Method of identification. International Multidisciplinary Scientific GeoConference, Geology and Mining Ecology Management, SGEM, 2014, 1(6), pp. 427-434.

31. Polgar C.A., Primack R.B. Leaf-out phenology of temperate woody plants: from trees to ecosystems / New Phytologist. 2011. Vol.191,4. doi 10.1111/j1469-8137.2011.03803.x.

32. Takhtajan A.L. Floristic regions of the world. The Regents of the University of California 1986. 523 р.

33. Thitz P. et.al. Production of glandular trichomes responds to water stress and temperature in silver birch (Betula pendula) leaves/ Canadian Journal of Forest Research, 2017, 47(8): 1075-1081, doi 10.1139/cjfr-2017-0036.

References

1. Gudzenko, D.V., Zadorozhnaya, T.N., Zakusilov, V.P. (2018), "Study of asynchronous connections between the thermal regime of the near-Equatorial zone of the Globe and the Northern hemisphere", Geographical bulletin, No. 1(44), pp. 90-95. doi 10.17072 / 2079-7877-2018-1-90-95.

2. Isakov, S.V., Shklyaev, V.A. (2012), "Evaluation of the intensity of the solar radiation on a natural surface with the use of geographic information systems", Geographical bulletin, No. 1(20), pp. 72-80.

3. Kostareva, T.V. (2017), "Taking into account the influence of meteorological factors in the development of schemes of air pollution forecast in the cities of Perm Kra", Geographical bulletin, No. 2(41), pp. 91-99. doi 10.17072 / 2079-7877-2017-2-91-99.

4. Kudryashova, A.I. (2015), "Regularities in the growth dynamics of tree leaves", II international scientific and practical conference «Socio-economic development of the territory», Penza, 2015, pp. 124-133.

5. Kudryashova, A.I. (2014) "Descriptive statistics of parameters of leaf shape", Problems of recreational plantings, introduction and conservation of biodiversity of the plant world, Russian scientific and practical conference with international participation dedicated to the 25th anniversary of the Cheboksary branch of The main Botanical garden. N. In. Tsitsin Russian Academy of Sciences, Cheboksary, 2014, pp. 27-30.

6. Kudryashova, A.I. (2014) "Method of analysis of birch leaves ontogenesis at the road", V international scientific-practical conference «Actual problems of science and economy: new challenges and solutions», SPb., 2014, No. 5, pp. 100103.

7. Kudryashova, A.I. (2015) "Method of measuring the dynamics of growth of tree leaves", II international scientific and practical conference «Socio-economic development of the territory», Penza, 2015, pp. 115-123.

8. Kudryashova, A.I. (2014) "Method of measuring the perimeter and the area of the tree leaf', III international scientific and practical conference «Actual issues of science and economy: new challenges and solutions», SPb., 2014, No. 3, pp. 17-20.

9. Lobanov, V.A., Toshchakova, G.G. (2016) "Methods of estimation of future regional temperature conditions (on the example of Kostroma region)", Geographical bulletin, No. 1(36), pp. 58-69.

10. Lobanov, V.A., Toshchakova, G.G. (20160 "Features and causes of modern climate change in Russia", Geographical bulletin, No. 3(38), pp. 79-89. doi 10.17072/2079-7877-2016-3-79-89.

11. Mazurkin, P.M., Kudryashova, A.I. (2015), "Wave dynamics of leaf ontogenesis polluted near the highway Linden", Availabl at: http://research-journal.org/:international research journal (Accessed 20.07.2018).

12. Mazurkin, P.M., Kudryashova, A.I. (2015) Dynamics of the ontogeny of the leaves of the tree, PGTU, Yoshkar-Ola, Russia.

13. Mazurkin, P.M., Kudryashova, A.I. (2015) Regularities of ontogenesis of leaves of trees. Dynamics of growth of the leaves of lime and birch in pure and polluted by automobile exhaust in the urban environment, LAP LAMBERT Academic Publishing, Germany.

14. Mustafina, A.B. (2017) "Changes in the basic climatic indicators in the territory of the Republic of Tatarstan for the period 1966-2013", Geographical bulletin, No 2(41), pp. 99-108. doi 10.17072 / 2079-7877-2017-2-99-108.

15. Pat. 2597643 Russian Federation, IPC G 01 D 21 / 00 (2006.01). Method of analysis of the dynamics of growth in ontogenesis polluted birch leaves around the road / Mazurkin P. M., Kudryashova A. I.; applicant and patentable. Mazurkin P. M. No. 2015112152/28; Appl. 03.04.2015; publ. 20.09.2016. Bul. No. 26.

16. Pat. 2597645 Russian Federation, IPC G 01 D 21 / 00 (2006.01). The way to measure the growth dynamics of tree leaves in a clean ecological conditions Mazurkin P. M., Kudryashova A. I.; applicant and patentable. Mazurkin P. M. No. 2015105273/28; Appl. 17.02.2015; publ. 20.09.2016. Bul. No. 26.

17. Pat. 2606189 Russian Federation, IPC G 01 D 21 / 00 (2006.01). Method factor analysis of the ontogeny of the account tree leaves / Mazurkin P. M., Kudryashova A. I.; applicant and patentable. Mazurkin P. M. No. 2015112149; Appl. 03.04.2015; publ. 10.01.2017. Bul. No. 1.

18. Pat. 2615363 Russian Federation, IPC G 01 B 05 / 26, G 01 N 35 / 00 (2006.01). Method of analysis of the ontogenesis of clean tree leaves / Mazurkin P. M., Kudryashova A. I.; applicant and patentable. Mazurkin P. M. No. 2015105705; Appl. 19.02.2015; publ. 04.04.2017. Bul. No. 10.

19. Pridacha, V.B., Pozdnyakova, S.V. (2010) "Metric parameters of leaves and biochemical features of Betula pendila Var. Pendula and B. Pendula Var. Carelia and their seasonal dynamics", Botanical journal, Vol. 95, No. 11, pp. 1595-1605.

20. Stockade, Y.V., Vasilevskaya, L.V. (2016) "Long-term izmeneniia temperature of the air and soil in the extreme North-East of Russia", Geographical bulletin, No. 2(37), pp. 84-96. doi 10.17072/2079-7877-2016-2-84-96.

21. Ushakov, M.V. (2017) "Modern changes in the thermal regime of the vegetation and winter periods in Chukotka", Geographical bulletin, No. 2(41), pp. 81-91. doi 10.17072 / 2079-7877-2017-2-81-91.

22. Shklyaev, V.A., Ermakova, L.N., Shklyaeva, L.S. (2010) "Study of the microclimate of the city in order to assess the biometeorological indicators of the residential area", Geographical Bulletin, No. 3(14), pp. 17-26.

23. Shklyaev, V.A., Ermakova, L.N., Shklyaeva, L.S. (2012) "Features of long-term changes in the characteristics of vegetation periods in the Perm region", Geographical Bulletin, No. 2(21), pp. 68-73.

24. Shklyaev, V.A., Polin, D.N. (2017) "Zoning of territory of Perm region on indicators of the heating period", Geographical bulletin, No. 4(43), pp. 123-135. doi 10.17072 / 2079-7877-2017-4-123-135.

25. Hondula1 D.M. et al. Biometeorology for cities. Int J Biometeorol (2017) 61 (Suppl 1):S59-S69. doi 10.1007/s00484-017-1412-3.

26. Kasurinen, A. et.al. Interactive effects of elevated ozone and temperature on carbon allocation of silver birch (Betula pendula) genotypes in an open-air field exposure. Tree Physiology 32, 737-751. doi:10.1093/treephys/tps005.

27. Khandaker, L. et.al., (2009) "Air temperature and sunlight intensity of different growing period affects the biomass leaf color and betacyanin pigment accumulations in red amaranth (amaranthus tricolor L.)", Journal Central European Agriculture, Vol. 10, No. 4, pp. 439-448.

28. Mayer, H. (1993) Urban bioclimatology. Article in Experientia. December, 1993. doi 10.1007/BF02125642. PubMed: Urban_bioclimatology_Experientia_49_1993_957-963.pdf.

29. Mazurkin, P.M. (2015) "Invariants of the Hilbert Transform for 23-Hilbert Problem", Advances in Sciences and Humanities, Vol. 1, No. 1, pp. 1-12. doi 10.11648/j.ash.20150101.11.

30. Mazurkin P.M. Method of identification. International Multidisciplinary Scientific GeoConference, Geology and Mining Ecology Management, SGEM, 2014, 1(6), pp. 427-434.

31. Polgar, C.A., Primack, R.B. (2011) "Leaf-out phenology of temperate woody plants: from trees to ecosystems", New Phytologist, Vol. 191, No.4. doi 10.1111/j1469-8137.2011.03803.x.

32. Takhtajan, A.L. Floristic regions of the world. The Regents of the University of California, 1986.

33. Thitz, P. et.al. (2017) "Production of glandular trichomes responds to water stress and temperature in silver birch (Betula pendula) leaves", Canadian Journal of Forest Research, No. 47(8), pp. 1075-1081. doi 10.1139/cjfr-2017-0036.

Поступила в редакцию: 13.08.2018

Сведения об авторах About the authors

Мазуркин Петр Матвеевич Petr M. Mazurkin

доктор технических наук, профессор, Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the

заведующий кафедрой природообустройства, Department of Environmental Engineering, Volga State

Поволжский государственный технологический University of Technology; 3, ploshchad Lenina,

университет; Yoshkar-Ola, 424000, Russia

Россия, 424000, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

e-mail: kaf_po@mail.ru Кудряшова Анастасия Игоревна Anastasia I. Kudryashova

старший преподаватель кафедры Senior Lecturer, Department of Environmental

природообустройства, Engineering, Volga State University of Technology;

Поволжский государственный технологический 3, ploshchad Lenina, Yoshkar-Ola, 424000, Russia

университет;

Россия, 424000, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

e-mail: Little-one7@yandex.ru

Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:

Мазуркин П.М., Кудряшова А.И. Городская фитометеорология: влияние суммы температур на онтогенез листьев березы повислой // Географический вестник = Geographical bulletin. 2019. №4(51). С. 45-58. doi 10.17072/20797877-2019-4-45-58. Please cite this article in English as:

Mazurkin P.M., Kudryashova A.I. Urban phytometeorology: the influence of the sum of temperatures on the ontogenesis of birch leaves // Geographical bulletin. 2019. №4(51). Pp. 45-58. doi 10.17072/2079-7877-2019-14-4558.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.