CC BY
40
УДК 634.84
МОРФОМЕТРИЯ ЛИСТЬЕВ КУБАНСКИХ ДИКОРАСТУЩИХ ЛИАН ВИНОГРАДА
Трошин Леонид Петрович д. б. н., профессор
Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия
Морфометрия листьев кубанских дикорастущих лиан винограда, насколько на сей момент нам об этом известно, до сих пор не изучена и не доказано наличие на кубанской земле представителей чистого подвида Vitis угпг/вга ^Нув^'М^' Ошв1., хотя предположения об этой информации витали в научной среде с давних пор [5]. С появлением направления морфометрической таксономии возникла необходимость четкой фиксации современного состояния генотипического разнообразия лиан и биологического полиморфизма листьев для установления связи &Цув&1п&' - &Иув&а/1&' - зайуа
Ключевые слова: АМПЕЛОГРАФИЯ, ВИНОГРАД, ПОПУЛЯЦИЯ, ЛИСТЬЯ, МОРФОМЕТРИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ
UDC 634.84
LEAF MORPHOMETRY OF KUBAN WILD-GROWING GRAPE LIANA
Troshin Leonid Petrovich Dr.Sci.Biol., professor
Kuban State Agrarian University,
Krasnodar, Russia
Leaf morphometry of Kuban wild-growing grape liana has not been studied yet and there is no evidence of straight subspecies representatives location of Vitis vinifera silvestris Gmel. on the Kuban land. Though there have been suppositions about it in science since long ago [5]. With morphometric taxonomy appearance there was necessity of exact focusing on modern state of genotypic grape variety and biological leaf polymorphism for link identification silvestris -silvesatis - sativa
Keywords: AMPELOGRAPHY, GRAPE, POPULATION, LEAF, MORPHOMETRIC MEASUREMENTS
Introduction
Interactive ampelography opportunities using the recent progress of multimedia technologies, computational processing tools and collected data analysis enable us to expand and deepen botanical conceptions about grape leaf morphometry [5].
Material and methods
Study materials are photographed leaves of grape form plant specimen previously related to wild-growing subspecies ssp. Vitis vinifera silvestris Gmel. and later, - to Vitis vinifera silvesatis Ram. by morphology [3, 9, 12].
Lianas of these subspecies widespread in Eurasia long since are concentrated in the Caucasus including Krasnodar Territory mentioned by academician N.I. Vavilov in 1929 [3, 12].
Scientific expeditions on grape-growing areas detection after international program IPGRI have been led annually to the North Caucasus since 2003 [6].
As it turned out, 1 to 7 lianas were identified and described in each of 16 habitats. For instance, in 2009 twenty lianas were described in the following areas:
1) damanskiy, Krymskiy district - 3 (D1... D3),
2) nechaevskiy, Аbinskiy district - 7 (A1... А7),
3) virovskiy, the Adygh Republic - 6 (V1. V6),
4) fanagoriyskiy, Goryache-Klyuchevskoy district - 1 (F1),
5) khostinskiy, Khostinskiy district, Sochi Region - 3 (H1... H3).
Wild-growing grape lianas screening with simultaneous leaf
photographing and well-known ampelographic descriptor OIV application were implemented during scientific expedition [7-8].
Data collection from 666 photographed grown leaves is made with the program SIAMS Photolab [10-11] on 22 descriptive features (table 1).
The information is put into Excel-table automatically: 065-1 - leaf blade length, 065-2 - leaf blade width, 092 - petiole length, 601 - mid rib length, 602
- upper lateral rib length, 603 - lower lateral rib length, 604 - length from lower lateral rib to its lower edge crossing, 605 - top distance to bight, 606 - lower distance to bight, 607 - alpha angle, 608 - beta angle, 609 - zeta angle, 610 -gamma angle, 611 - width from lower lateral rib to its lower edge crossing, 612
- right outside serration length, 613 - right outside serration width, 614 - right lower serration length, 615 - right lower serration width, 616 - upper lateral lobe serration number, 617 - upper lateral lobe width, 618 - distance between lower lobes, 619 - length from leaf blade petiole root to lower serration outside point (introduced in the previous article [5]). Technical part of photographed leaf measurement is made by the bright student A. Milovanov.
18 additional index features were also calculated for comparative leaf investigations [4, 8], introduced in table 2.
Research work objective: to compare measurement results of 651 photographed leaves of 20 wild-growing lianas with 15 herbarium leaves of
three lianas, stored in Botany Department, Kuban State Agrarian University (AU), on 40 ampelographic quantitative features and to find out their morphological identity (рис. 1-3).
Picture 1. Herbarium № 1 Kuban SAU.
. іотлні ,
| ЄРБлгНИ h'^^oSD3hvi::-irtHHaro нубийского і у та _
Picture 2. Herbarium № 2 Kuban SAU.
Picture 3. Herbarium № 3 Kuban SAU.
Table 1. - Interactive measurement data of 22 initial parameters of 15 herbarium leaves, Kuban SAU, 2011
№ Ampelographic features (codes OIV)
065-1 065-2 092 601 602 603 604 605 606 607 608
1 6,12502 5,70468 2,5674 5,49638 3,95926 2,41807 1,00265 2,46961 2,1859 48,59985 44,04154
2 8,53418 6,99619 4,05628 7,7905 5,08695 3,31819 1,7594 3,09587 3,06537 45,12331 40,27869
3 10,45593 9,51438 6,33869 8,9305 5,96221 3,84437 1,79281 3,17181 3,22008 53,24242 43,559
4 12,3876 10,90248 7,53706 10,07897 7,39857 4,93433 2,47033 4,28563 4,03808 54,1111 56,9325
5 10,85673 9,81136 7,30701 8,45624 6,78182 4,16615 2,6179 4,34488 3,80875 58,0688 40,01075
6 5,87374 5,41834 3,93906 4,72122 4,19197 2,61515 1,54012 2,63119 2,14964 40,49332 55,2166
7 6,8893 4,99496 3,69469 5,52871 4,28638 2,47033 1,26074 2,9043 1,97983 44,82816 60,18686
8 7,73444 7,13384 5,53066 5,83195 5,04211 3,81205 2,41602 3,19722 3,02856 37,01286 53,479
9 10,50922 9,72585 5,55316 8,27547 6,63538 4,39764 2,65512 5,61826 4,24507 51,59883 47,26508
10 9,77425 8,10258 4,04307 8,14084 5,99458 3,95723 2,66905 5,15937 3,75524 48,922 50,95174
11 11,22997 10,02789 5,45322 9,11946 6,49345 4,69363 2,40036 5,17459 4,29285 50,45253 53,55076
12 4,35945 3,86301 3,63158 3,94111 3,36045 1,84038 0,98991 2,39714 1,57087 47,25909 40,71528
13 7,09056 5,25793 5,99026 5,99915 4,80201 3,05844 1,4396 3,68935 2,47911 34,94264 49,58317
14 4,79018 4,61073 4,57962 4,23181 3,68167 2,53361 0,99039 2,65963 1,85702 39,92559 43,48992
15 6,08017 5,92578 4,61768 4,51152 3,93528 2,70078 1,70104 3,46447 2,50731 31,93511 46,94623
Table extention 1
609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619
1 20,70637 34,16598 0,59432 0,45582 0,6196 0,23242 0,3287 3 2,049155 2,13823 1,53404
2 22,7065 28,19386 1,12906 0,55884 1,04755 0,32967 0,72315 3 1,109165 3,1649 2,84099
3 23,85359 31,46005 0,9512 0,89631 1,44046 0,40583 0,76279 4 2,89272 3,21035 2,90752
4 34,33596 43,15239 1,75326 0,65307 1,19092 0,37641 0,50884 4 3,425163 2,97307 3,43315
5 55,10052 62,35318 1,83641 0,69624 0,99806 0,57768 1,12285 4 3,032351 1,78638 3,28334
6 43,38191 49,78354 1,04387 0,30577 0,72953 0,41719 0,64809 4 1,857355 2,06779 1,93463
7 50,2296 57,83864 0,89309 0,43657 0,6442 0,32626 0,54236 4 2,200668 1,42969 1,83465
8 49,55103 62,90791 1,9227 0,35274 0,64364 0,42993 0,72461 4 2,194453 1,37847 3,20755
9 51,79852 68,14142 1,5703 0,41859 0,75187 0,25789 0,61736 7 1,195522 1,69599 3,07642
10 45,4941 60,55714 1,49435 0,46491 0,78515 0,27931 0,43654 7 4,146861 1,90081 3,08886
11 52,61194 52,08746 1,68692 0,52803 0,75864 0,40776 0,53763 7 3,843999 1,73033 3,16918
12 49,66897 58,73627 0,62286 0,30352 0,24284 0,2823 0,19721 6 1,53089 0,94695 1,10423
13 57,58296 64,39544 1,33919 0,39467 0,52496 0,1946 0,25563 7 3,033723 1,12836 1,73334
14 59,21628 73,27962 0,61804 0,42138 0,26781 0,18979 0,23279 9 1,816454 0,93151 1,40789
15 64,74118 69,74189 1,04535 0,43184 0,55463 0,24021 0,35709 7 2,166448 1,05703 2,01216
Table 2. - Interactive measurement data of 18 index parameters of 15 herbarium leaves, Kuban SAU, 2011
№ Index parameters of herbarium leaves
0651х0652 0651/0652 601/092 603/601 604/601 611/601 613/612 615/614 602/605
1 34,94131 1,07368 2,14084 0,439938651 0,18242 0,10813 1,3593 1,41421 1,603192407
2 59,70674 1,21983 1,9206 0,425927732 0,22584 0,14493 1,87452 2,19357 1,6431407
3 99,48171 1,09896 1,40889 0,430476457 0,20075 0,10651 1,60711 1,87956 1,879750048
4 135,05556 1,13622 1,33726 0,48956689 0,2451 0,17395 1,82359 1,35182 1,726366952
5 106,5193 1,10655 1,15728 0,492671684 0,30958 0,21717 1,43349 1,94371 1,56087625
6 31,82589 1,08405 1,19857 0,553914031 0,32621 0,2211 2,38586 1,55346 1,593184073
7 34,41177 1,37925 1,4964 0,446818516 0,22804 0,16154 1,47559 1,66238 1,475873705
8 55,17625 1,08419 1,05448 0,653649294 0,41427 0,32968 1,82469 1,68541 1,577029419
9 102,21104 1,08054 1,49023 0,531406675 0,32084 0,18975 1,79618 2,3939 1,181038257
10 79,19664 1,20631 2,01353 0,486096029 0,32786 0,18356 1,68881 1,56289 1,161882168
11 112,61285 1,11987 1,67231 0,514682887 0,26321 0,18498 1,43674 1,31851 1,254872367
12 16,8406 1,12851 1,08523 0,466969965 0,25117 0,15804 0,80009 0,69857 1,401858048
13 37,2817 1,34855 1,00148 0,509812223 0,23997 0,22323 1,33012 1,31362 1,301587
14 22,08621 1,03892 0,92405 0,598705991 0,23403 0,14605 0,63557 1,22655 1,384279016
15 36,02976 1,02605 0,97701 0,598640813 0,37704 0,23171 1,28436 1,48659 1,135896688
Table extention 2
602/601 603/606 614/615 612/613 607+608 607+610 607+608+609 607+608+610 616*617
1 0,72034 1,106212544 0,70711 0,73567 92,64139 82,76583 113,34776 126,80737 6,147465706
2 0,65297 1,082476177 0,45588 0,53347 85,402 73,31717 108,10851 113,59586 3,327495933
3 0,66762 1,193874065 0,53204 0,62223 96,80142 84,70247 120,65501 128,26147 11,57088089
4 0,73406 1,22194954 0,73974 0,54837 111,0436 97,26349 145,37956 154,19599 13,70065308
5 0,80199 1,093836561 0,51448 0,6976 98,07955 120,42197 153,18007 160,43273 12,12940216
6 0,8879 1,216552539 0,64373 0,41914 95,70992 90,27686 139,09182 145,49346 7,429419041
7 0,7753 1,247748544 0,60155 0,6777 105,01502 102,6668 155,24461 162,85366 8,80267334
8 0,86457 1,258700505 0,59333 0,54804 90,49186 99,92077 140,04289 153,39977 8,777812958
9 0,80181 1,035940515 0,41773 0,55674 98,86391 119,74025 150,66243 167,00533 8,368653655
10 0,73636 1,053788839 0,63984 0,59213 99,87374 109,47914 145,36784 160,43089 29,0280242
11 0,71204 1,093359889 0,75843 0,69602 104,00329 102,53999 156,61523 156,09075 26,90799403
12 0,85267 1,171567348 1,4315 1,24986 87,97437 105,99536 137,64334 146,71064 9,185342073
13 0,80045 1,233684669 0,76125 0,75181 84,52581 99,33808 142,10877 148,92124 21,23605847
14 0,87 1,364341795 0,81529 1,57339 83,4155 113,20521 142,63178 156,69513 16,34808862
15 0,87227 1,077162377 0,67268 0,7786 78,88134 101,677 143,62253 148,62323 15,16513848
Research Results
Biometrical data analysis measurement results of 651 leaves of 20 North-Caucasus wild-growing grape lianas with 15 Kuban SAU compared herbariums introduced in tables 3 and 4.
Table 3. - Variation data analysis of 22 ampelographic leaf features of wild__________________________growing grape Lianas___________________________
Parametres Ampelographic features (codes OIV)
065- 1 065- 2 092 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619
Herbarium leaves Kuban SAU, n = 15
Mean 8,18 7,20 4,99 6,74 5,17 3,38 1,85 3,62 2,95 45,77 48,41 45,40 54,45 1,23 0,49 0,75 0,33 0,53 5,33 2,43 1,84 2,44
Mean error 0,66 0,60 0,37 0,52 0,33 0,24 0,17 0,27 0,24 1,95 1,67 3,57 3,69 0,12 0,04 0,08 0,03 0,06 0,48 0,24 0,20 0,21
Interval 8,03 7,04 4,97 6,14 4,04 3,09 1,68 3,22 2,72 26,13 20,18 44,03 45,09 1,33 0,59 1,20 0,39 0,93 6,00 3,04 2,28 2,33
Minimum 4,36 3,86 2,57 3,94 3,36 1,84 0,99 2,40 1,57 31,94 40,01 20,71 28,19 0,59 0,30 0,24 0,19 0,20 3,00 1,11 0,93 1,10
Maximum 12,39 10,90 7,54 10,08 7,40 4,93 2,67 5,62 4,29 58,07 60,19 64,74 73,28 1,92 0,90 1,44 0,58 1,12 9,00 4,15 3,21 3,43
CV 31,1 32,1 28,4 30,1 24,9 27,9 34,7 29,2 31,2 16,5 13,3 30,4 26,2 37,2 32,6 43,0 32,3 46,4 35,2 38,0 41,7 32,9
Damanskaya liana № 1, n = 28
Mean 10,24 10,51 5,23 8,94 8,57 5,72 2,91 6,08 5,25 37,02 40,96 40,85 39,14 1,85 0,67 0,80 0,57 0,86 5,52 3,45 4,82 3,88
Mean error 0,62 0,55 0,40 0,56 0,44 0,29 0,21 0,34 0,35 1,35 1,33 1,28 1,76 0,15 0,03 0,04 0,03 0,04 0,21 0,19 0,32 0,23
Interval 14,22 12,76 7,83 12,60 11,58 6,65 4,49 7,69 9,42 26,61 27,30 27,89 33,80 3,45 0,70 0,88 0,66 1,09 4,00 3,97 7,91 5,16
Minimum 4,84 6,44 1,87 3,95 3,98 3,59 1,48 3,83 2,96 28,29 30,12 28,43 25,97 0,30 0,28 0,49 0,28 0,45 4,00 1,65 0,82 2,20
Maximum 19,06 19,20 9,70 16,55 15,55 10,24 5,97 11,52 12,37 54,90 57,42 56,33 59,77 3,75 0,98 1,37 0,94 1,54 8,00 5,63 8,73 7,36
CV 32,2 27,5 40,5 32,9 27,3 26,5 37,8 29,7 35,7 19,4 17,2 16,6 23,8 42,2 23,1 28,5 26,4 26,6 20,0 29,5 35,6 31,5
Damanskaya liana № 2, n = 43
Mean 9,27 8,24 4,49 7,68 7,62 4,22 2,30 4,56 3,60 40,61 48,35 42,34 51,45 1,48 0,64 0,81 0,49 0,71 5,56 3,73 2,45 2,99
Mean error 0,39 0,38 0,23 0,36 0,36 0,19 0,10 0,25 0,17 1,22 1,16 1,09 2,21 0,08 0,04 0,04 0,02 0,03 0,19 0,20 0,20 0,11
Interval 11,98 9,44 5,92 9,55 9,60 5,14 2,67 7,55 5,35 36,53 41,86 30,87 63,98 2,89 1,34 1,27 0,65 0,81 4,00 4,95 6,15 3,06
Minimum 3,38 4,40 1,67 2,96 3,90 2,01 1,12 0,85 0,83 24,67 21,74 28,87 26,60 0,31 0,19 0,37 0,15 0,27 4,00 1,79 0,34 1,66
Maximum 15,36 13,84 7,60 12,51 13,50 7,14 3,79 8,41 6,18 61,20 63,60 59,74 90,58 3,20 1,53 1,65 0,80 1,08 8,00 6,74 6,50 4,72
CV 27,8 30,4 34,0 30,4 31,2 30,0 28,6 35,6 30,7 19,8 15,8 16,8 28,2 36,0 36,2 34,3 29,1 25,4 23,0 34,4 53,0 25,1
Damanskaya liana № 3, n = 36
Mean 9,96 9,14 5,30 7,86 8,04 4,77 2,75 5,92 4,32 40,80 47,92 39,89 57,73 1,54 0,60 0,81 0,53 0,70 6,50 3,90 2,78 3,45
Mean error 0,25 0,31 0,16 0,23 0,21 0,15 0,11 0,20 0,16 0,75 1,35 1,52 1,94 0,07 0,03 0,04 0,02 0,03 0,16 0,14 0,19 0,13
Interval 6,14 7,53 4,32 5,22 4,96 3,40 2,62 4,28 3,38 20,93 30,44 41,27 48,65 1,91 0,70 0,80 0,49 0,54 4,00 3,51 4,60 2,65
Minimum 6,98 5,37 2,91 5,26 5,41 3,10 1,43 3,68 2,66 32,03 33,35 24,01 40,97 0,62 0,30 0,46 0,30 0,47 4,00 2,00 0,30 2,09
Maximum 13,12 12,90 7,22 10,48 10,36 6,50 4,05 7,95 6,04 52,97 63,79 65,28 89,62 2,53 1,00 1,27 0,79 1,01 8,00 5,52 4,90 4,74
CV 15,3 20,3 18,4 17,2 16,0 19,1 23,9 20,0 21,6 11,0 16,9 22,9 20,2 28,7 29,8 26,8 27,3 23,2 14,9 21,7 41,2 21,9
Nechaevskaya liana № 1, n = 47
Mean 12,45 10,87 5,27 10,86 9,47 6,00 3,22 7,27 5,40 29,26 39,64 43,72 60,55 2,05 1,26 1,08 0,65 0,80 4,11 4,61 3,70 4,16
Mean error 0,34 0,29 0,19 0,31 0,21 0,17 0,10 0,20 0,15 0,55 0,67 0,82 1,28 0,09 0,05 0,04 0,03 0,03 0,05 0,12 0,13 0,11
Interval 10,86 8,59 6,30 10,07 6,22 5,17 3,05 6,19 4,31 16,20 21,87 25,61 48,52 2,20 1,34 1,10 0,84 1,27 2,00 3,06 4,18 3,32
Minimum 7,88 7,15 3,02 6,95 6,14 4,06 1,89 4,88 3,70 21,05 31,76 32,65 31,07 1,23 0,71 0,64 0,20 0,35 3,00 3,01 2,44 2,87
Maximum 18,74 15,74 9,33 17,02 12,36 9,24 4,94 11,06 8,02 37,25 53,62 58,25 79,59 3,44 2,05 1,75 1,04 1,62 5,00 6,06 6,62 6,19
CV 18,8 18,4 24,2 19,5 15,5 19,3 22,3 19,2 19,0 12,9 11,6 12,9 14,5 29,0 27,9 23,8 27,5 28,8 9,1 18,4 24,3 18,8
Nechaevskaya liana № 2, n = 37
Mean 12,62 11,47 6,11 10,34 9,91 6,09 3,27 7,16 5,45 34,45 45,81 50,15 66,23 1,89 1,08 1,20 0,59 0,96 4,00 4,65 2,69 4,23
Mean error 0,51 0,41 0,30 0,42 0,40 0,22 0,15 0,24 0,19 0,75 1,13 0,96 1,82 0,09 0,08 0,05 0,03 0,04 0,09 0,20 0,18 0,17
Interval 12,63 10,22 7,36 10,70 9,63 4,75 3,42 5,35 4,32 19,97 31,41 26,40 43,65 2,52 1,90 1,45 0,61 0,94 2,00 5,19 5,56 4,06
Minimum 7,63 6,60 2,66 5,92 5,83 3,51 1,49 4,56 3,11 23,22 32,69 35,84 45,42 0,92 0,25 0,54 0,32 0,52 3,00 2,77 0,98 2,36
Maximum 20,26 16,82 10,02 16,61 15,46 8,25 4,91 9,91 7,44 43,19 64,10 62,23 89,07 3,44 2,15 1,99 0,93 1,46 5,00 7,96 6,55 6,42
CV I 24,4 I 21,6 I 29,7 | 25,0 | 24,8 | 22,0 |28,2 | 20,2 | 21,7 | 13,2 | 15,0 | 11,7 | 16,7 |28,8145,7|25,3 |27,5125,7113,2126,8140,5124,6
Nechaevskaya liana № 3, n = 40
Mean 9,78 9,14 5,60 8,29 7,63 4,75 2,77 4,74 4,22 36,40 43,95 40,70 51,09 1,73 0,79 0,70 0,54 0,64 4,25 3,95 3,13 3,40
Mean error 0,27 0,24 0,23 0,24 0,23 0,13 0,09 0,17 0,12 0,86 1,00 1,03 1,12 0,06 0,03 0,02 0,02 0,02 0,09 0,13 0,11 0,11
Interval 7,51 5,95 6,33 6,31 5,16 2,94 2,28 5,82 3,36 30,42 27,87 26,76 26,73 1,60 0,82 0,66 0,50 0,59 3,00 3,50 2,76 2,55
Minimum 6,05 5,53 2,39 4,99 5,06 3,47 1,60 0,91 2,14 20,43 31,16 25,15 36,07 0,88 0,30 0,42 0,30 0,40 3,00 2,34 1,94 2,15
Maximum 13,56 11,48 8,72 11,30 10,22 6,40 3,88 6,72 5,51 50,86 59,03 51,91 62,80 2,47 1,12 1,08 0,80 0,99 6,00 5,85 4,70 4,70
CV 17,2 16,8 26,3 18,3 19,3 17,1 21,0 22,9 18,4 14,9 14,5 15,9 13,8 23,3 26,9 20,5 22,0 22,0 13,8 21,4 23,0 21,0
Nechaevskaya liana № 4, n = 36
Mean 13,26 11,33 6,00 11,29 10,05 6,06 3,24 7,49 5,46 30,09 39,49 45,48 67,95 2,08 1,65 1,36 0,82 1,18 4,31 4,92 3,29 4,15
Mean error 0,35 0,32 0,25 0,30 0,33 0,19 0,12 0,20 0,17 0,71 1,15 0,99 1,22 0,08 0,07 0,06 0,03 0,06 0,08 0,20 0,12 0,14
Interval 9,48 9,00 6,86 8,30 7,65 4,89 3,21 5,48 4,42 20,90 33,39 23,40 31,27 2,32 1,57 1,32 0,69 1,48 1,00 4,23 3,37 3,90
Minimum 8,24 6,06 2,51 6,83 5,71 3,23 1,56 4,29 3,11 17,90 21,21 32,98 49,52 0,90 0,68 0,64 0,45 0,53 4,00 2,94 1,92 2,08
Maximum 17,72 15,06 9,37 15,13 13,36 8,12 4,77 9,77 7,53 38,80 54,60 56,38 80,78 3,22 2,26 1,97 1,14 2,01 5,00 7,18 5,30 5,99
CV 15,8 16,8 25,3 15,8 19,9 19,0 22,0 15,8 18,2 14,2 17,4 13,0 10,8 22,7 24,4 25,0 19,6 29,4 10,9 23,8 21,8 19,5
Nechaevskaya liana № 5, n = 35
Mean 15,35 12,19 5,99 12,16 11,10 6,14 3,48 7,30 5,50 38,31 53,25 55,99 71,50 2,13 1,71 1,54 0,72 1,16 4,29 6,45 1,57 4,25
Mean error 0,46 0,38 0,25 0,38 0,34 0,21 0,16 0,20 0,17 0,79 0,92 1,01 1,95 0,11 0,10 0,07 0,03 0,05 0,08 0,20 0,12 0,16
Interval 10,46 9,95 7,00 9,05 7,91 5,66 4,83 4,81 4,66 17,86 23,24 24,78 49,67 3,64 2,14 1,59 0,79 1,21 1,00 4,49 2,43 4,59
Minimum 11,56 9,45 3,15 8,92 8,27 4,53 2,32 5,59 4,34 28,74 42,55 42,89 48,82 0,84 0,91 0,88 0,42 0,74 4,00 4,62 0,48 3,21
Maximum 22,02 19,40 10,16 17,97 16,18 10,19 7,15 10,40 9,00 46,60 65,79 67,67 98,49 4,48 3,05 2,46 1,21 1,95 5,00 9,11 2,91 7,80
CV 17,7 18,3 25,0 18,3 18,3 20,0 27,2 16,5 18,6 12,2 10,2 10,7 16,1 29,6 36,2 25,9 26,2 24,9 10,7 18,0 43,6 22,0
Nechaevskaya liana № 6, n = 04
Mean 16,81 14,93 7,41 12,95 13,47 7,87 4,84 8,74 6,79 31,85 53,65 50,74 79,10 3,05 2,25 2,03 1,01 1,57 4,75 7,33 2,52 6,01
Mean error 0,63 0,73 0,53 0,66 0,39 0,41 0,15 0,62 0,34 2,95 5,20 4,80 2,79 0,26 0,26 0,31 0,10 0,17 0,25 0,44 0,66 0,09
Interval 2,92 3,56 2,53 2,57 1,81 1,79 0,72 2,47 1,51 13,45 24,10 22,23 12,35 1,19 1,23 1,38 0,45 0,64 1,00 2,06 2,90 0,41
Minimum 15,36 13,23 5,97 11,66 12,35 7,26 4,52 7,49 6,20 23,37 44,33 42,13 70,93 2,62 1,53 1,51 0,83 1,23 4,00 6,48 0,89 5,83
Maximum 18,27 16,79 8,50 14,23 14,16 9,05 5,24 9,96 7,71 36,82 68,44 64,36 83,28 3,81 2,76 2,89 1,28 1,87 5,00 8,55 3,79 6,24
CV 7,5 9,8 14,4 10,3 5,8 10,5 6,3 14,2 10,0 18,5 19,4 18,9 7,0 17,4 23,1 30,9 19,8 21,4 10,5 12,0 52,0 3,2
Nechaevskaya liana № 7, n = 36
Mean 13,19 10,73 5,08 10,82 9,86 5,58 3,16 5,51 4,52 34,92 49,46 49,09 66,01 1,92 1,93 1,39 0,76 1,13 4,14 5,50 2,55 4,07
Mean error 0,27 0,21 0,19 0,22 0,19 0,12 0,08 0,15 0,09 0,64 0,83 1,31 1,13 0,06 0,07 0,04 0,03 0,04 0,06 0,17 0,09 0,09
Interval 6,42 5,56 4,89 5,63 5,19 2,82 2,07 3,37 2,34 14,94 19,00 33,02 30,23 1,26 1,68 0,96 0,75 1,02 1,00 4,42 2,14 2,30
Minimum 10,02 7,68 2,89 7,79 6,97 4,10 2,35 3,81 3,50 26,93 40,28 30,14 51,15 1,28 1,10 0,75 0,41 0,64 4,00 3,17 1,54 3,18
Maximum 16,45 13,25 7,79 13,42 12,16 6,92 4,42 7,18 5,84 41,87 59,28 63,16 81,38 2,55 2,78 1,71 1,15 1,66 5,00 7,59 3,68 5,48
CV 12,1 12,0 22,5 12,2 11,8 13,3 16,1 16,5 12,5 11,0 10,0 16,1 10,2 18,0 22,4 17,4 20,7 18,9 8,5 18,1 20,4 12,8
Virovskaya liana № 1, n = 40
Mean 7,16 7,16 4,29 5,91 5,57 3,61 1,92 4,61 3,44 41,46 48,99 40,71 44,32 1,12 0,37 0,66 0,42 0,58 4,23 3,03 2,63 2,65
Mean error 0,22 0,23 0,17 0,19 0,22 0,11 0,07 0,13 0,11 0,61 0,90 0,93 1,38 0,06 0,01 0,03 0,02 0,03 0,07 0,13 0,12 0,09
Interval 6,81 7,49 4,73 5,84 5,54 3,93 2,13 4,25 3,87 18,09 22,35 26,76 35,27 1,90 0,44 0,78 0,69 0,77 1,00 3,34 3,69 2,84
Minimum 4,23 4,38 1,71 3,82 3,35 2,27 1,22 2,69 1,96 31,96 38,50 25,65 28,19 0,53 0,22 0,27 0,25 0,19 4,00 1,91 1,45 1,89
Maximum 11,04 11,87 6,44 9,66 8,90 6,21 3,35 6,94 5,83 50,04 60,85 52,40 63,46 2,43 0,66 1,05 0,94 0,97 5,00 5,25 5,14 4,72
CV 19,6 20,7 24,9 20,4 25,2 19,7 24,2 18,1 20,4 9,2 11,7 14,4 19,8 33,0 25,6 26,3 30,2 29,8 10,0 26,6 28,5 22,0
Virovskaya liana № 2, n = 40
Mean 8,33 8,17 4,16 6,64 5,98 4,04 2,20 5,27 3,79 40,37 47,76 38,66 42,00 1,25 0,37 0,73 0,39 0,72 5,45 3,01 2,50 2,90
Mean error 0,27 0,28 0,20 0,24 0,22 0,16 0,10 0,19 0,15 0,61 0,87 0,98 1,12 0,07 0,02 0,02 0,02 0,03 0,12 0,12 0,12 0,12
Interval 7,98 8,21 6,00 7,26 6,41 4,36 2,66 6,05 4,27 16,51 26,99 26,08 30,18 1,76 0,47 0,62 0,50 0,74 3,00 3,47 3,61 3,31
Minimum 5,18 4,62 2,34 3,80 3,22 2,46 1,12 3,05 1,99 33,82 37,93 24,88 25,93 0,58 0,18 0,46 0,20 0,42 4,00 1,42 1,47 1,66
Maximum 13,15 12,84 8,34 11,05 9,64 6,82 3,77 9,10 6,26 50,34 64,92 50,96 56,11 2,35 0,65 1,08 0,70 1,16 7,00 4,89 5,09 4,98
CV 20,5 21,9 30,6 23,2 22,8 24,8 28,5 22,5 24,8 9,5 11,5 16,0 16,9 35,0 28,3 20,4 28,8 26,6 13,7 25,3 31,5 25,4
Virovskaya liana № 3, n = 26
Mean 7,74 7,14 4,34 5,82 5,36 3,74 1,80 4,09 3,27 45,37 52,05 46,43 53,00 1,09 0,64 0,79 0,46 0,68 5,58 3,29 1,80 2,49
Mean error 0,29 0,24 0,31 0,21 0,19 0,15 0,11 0,13 0,11 0,98 1,21 1,95 1,92 0,07 0,03 0,04 0,02 0,03 0,16 0,15 0,08 0,10
Interval 5,96 5,22 5,08 4,57 3,93 2,82 2,23 2,50 2,33 19,01 28,25 37,08 33,58 1,53 0,58 0,73 0,47 0,48 2,00 3,28 1,41 2,31
Minimum 4,75 4,24 2,45 3,38 3,22 2,12 0,79 2,73 1,92 35,63 37,35 28,61 37,24 0,25 0,34 0,45 0,21 0,46 5,00 1,87 1,09 1,33
Maximum 10,71 9,46 7,53 7,95 7,15 4,93 3,02 5,23 4,25 54,65 65,60 65,69 70,82 1,77 0,92 1,19 0,68 0,94 7,00 5,14 2,49 3,63
CV 19,1 17,4 36,7 18,4 18,0 20,0 30,8 15,8 17,8 11,0 11,9 21,4 18,5 33,7 22,5 23,7 25,6 20,9 14,5 23,0 23,9 20,5
Virovskaya liana № 4, n = 36
Mean 9,60 8,34 4,90 7,05 6,55 4,43 2,40 4,91 3,84 47,14 54,31 49,55 56,16 1,53 0,69 0,79 0,57 0,76 5,77 4,12 1,59 3,21
Mean 0,29 0,30 0,24 0,21 0,20 0,14 0,10 0,12 0,12 0,88 0,74 1,56 1,42 0,08 0,03 0,03 0,02 0,04 0,19 0,16 0,07 0,13
error
Interval 6,99 7,13 6,14 5,04 5,30 3,59 2,76 3,21 2,89 22,74 23,93 36,91 37,10 1,82 0,64 0,79 0,55 0,88 4,00 3,63 1,69 2,95
Minimum 6,65 5,67 2,67 5,05 4,12 2,80 1,58 3,33 2,60 35,50 41,67 31,16 39,97 0,78 0,36 0,50 0,29 0,44 4,00 2,45 0,79 2,05
Maximum 13,65 12,80 8,81 10,09 9,42 6,39 4,34 6,55 5,49 58,25 65,60 68,07 77,07 2,60 1,00 1,28 0,84 1,33 8,00 6,08 2,49 5,01
CV 18,1 21,2 29,5 17,8 18,6 19,1 26,1 15,2 18,8 11,1 8,1 18,9 15,1 30,5 27,5 25,5 25,1 27,7 19,5 22,9 27,6 23,6
Virovskaya liana № 5, n = 34
Mean 9,70 8,73 4,42 7,43 6,43 4,44 2,40 4,80 4,09 46,12 46,59 44,55 51,58 1,48 0,58 0,86 0,49 0,65 4,53 3,21 2,21 3,10
Mean error 0,57 0,60 0,39 0,46 0,36 0,30 0,16 0,26 0,27 1,11 1,04 1,59 1,80 0,10 0,03 0,07 0,03 0,03 0,12 0,20 0,16 0,19
Interval 10,24 12,05 8,02 8,11 7,26 5,93 3,17 6,43 4,96 24,26 25,74 35,03 42,50 2,22 0,73 2,37 0,61 0,92 3,00 4,44 3,54 4,35
Minimum 5,48 3,66 1,95 3,67 3,10 2,01 0,95 1,51 1,80 33,80 33,60 27,55 38,29 0,52 0,25 0,42 0,20 0,18 4,00 1,73 0,89 1,26
Maximum 15,73 15,71 9,97 11,78 10,36 7,94 4,12 7,94 6,76 58,06 59,34 62,58 80,79 2,74 0,98 2,79 0,81 1,11 7,00 6,17 4,44 5,61
CV 34,4 39,8 51,2 36,1 32,6 38,9 39,6 31,2 37,9 14,0 13,0 20,8 20,4 38,6 31,6 46,9 34,0 31,5 15,6 36,6 41,7 36,3
Virovskaya liana № 6, n = 36
Mean 7,68 7,20 3,61 6,02 5,36 3,52 1,85 4,79 3,41 44,65 48,27 40,01 42,30 0,99 0,47 0,73 0,58 0,91 4,92 3,14 2,77 2,50
Mean error 0,29 0,27 0,16 0,24 0,24 0,15 0,10 0,17 0,14 1,02 1,13 1,21 1,45 0,08 0,03 0,03 0,03 0,04 0,14 0,13 0,13 0,12
Interval 7,25 7,15 4,42 6,78 5,98 3,94 2,51 4,98 3,43 28,26 30,03 30,90 34,11 1,69 0,62 0,83 0,66 1,09 4,00 3,13 3,48 3,09
Minimum 4,49 4,13 2,23 3,25 3,25 1,93 0,89 2,70 2,07 33,54 34,65 24,02 24,48 0,24 0,22 0,40 0,29 0,42 4,00 1,68 1,66 1,50
Maximum 11,74 11,29 6,65 10,04 9,23 5,87 3,41 7,68 5,51 61,80 64,67 54,93 58,59 1,93 0,83 1,23 0,95 1,51 8,00 4,80 5,14 4,59
CV 22,5 22,9 26,7 24,0 26,9 25,7 33,5 21,0 24,9 13,7 14,0 18,2 20,6 48,6 32,7 27,6 28,9 24,5 17,1 25,0 27,3 29,1
Fanagoriyskaya liana № 1, n = 40
Mean 12,78 12,02 7,60 10,55 10,55 6,10 3,09 7,47 5,42 38,26 47,37 50,18 56,33 2,00 1,01 1,13 0,63 0,92 6,80 5,27 3,21 4,08
Mean error 0,20 0,20 0,25 0,17 0,16 0,12 0,08 0,13 0,15 0,70 0,64 0,87 0,73 0,05 0,07 0,03 0,02 0,03 0,10 0,10 0,10 0,10
Interval 4,77 5,02 6,69 4,51 3,96 3,11 2,27 3,71 5,87 18,02 21,04 24,18 20,47 1,33 2,62 0,81 0,59 0,89 3,00 3,52 4,04 2,62
Minimum 10,23 9,53 4,93 8,23 8,15 4,70 2,27 5,27 0,98 28,56 36,59 38,66 45,86 1,45 0,56 0,71 0,36 0,44 5,00 4,10 0,94 2,98
Maximum 15,00 14,55 11,62 12,74 12,11 7,80 4,53 8,99 6,85 46,59 57,64 62,84 66,33 2,78 3,18 1,52 0,95 1,34 8,00 7,62 4,98 5,60
CV 9,8 10,5 20,6 10,2 9,7 12,0 15,8 11,0 17,5 11,6 8,6 11,0 8,2 15,6 40,8 17,4 22,4 22,8 8,9 12,1 20,5 15,2
Khostinskaya liana № 1*, n = 21
Mean 8,07 7,54 4,22 6,68 5,97 3,93 1,92 3,50 3,46 38,35 45,24 44,14 51,85 1,24 0,61 0,62 0,39 0,69 4,10 2,72 2,69 2,84
Mean error 0,29 0,37 0,26 0,29 0,33 0,19 0,07 0,30 0,22 1,28 1,20 1,55 1,98 0,12 0,06 0,04 0,03 0,05 0,07 0,17 0,20 0,15
Interval 5,57 5,51 3,92 5,56 6,63 3,57 1,10 4,53 3,49 19,82 22,82 25,17 39,20 2,80 1,04 0,67 0,64 0,76 1,00 2,70 3,79 2,76
Minimum 5,89 5,65 2,42 4,37 3,05 2,57 1,41 2,07 2,24 28,09 32,43 36,73 26,46 0,79 0,23 0,24 0,19 0,31 4,00 1,55 1,58 2,05
Maximum 11,46 11,16 6,34 9,93 9,67 6,15 2,52 6,60 5,73 47,91 55,25 61,90 65,67 3,60 1,27 0,91 0,82 1,06 5,00 4,24 5,37 4,82
CV 16,4 22,7 28,8 20,1 25,2 22,3 17,9 39,0 29,2 15,2 12,1 16,1 17,5 46,1 44,2 30,0 37,9 29,9 7,3 27,8 33,5 23,5
Khostinskaya liana № 2, n = 21
Mean 10,69 9,61 4,09 8,48 7,74 5,05 2,67 5,73 4,72 43,41 50,85 44,54 56,28 1,65 0,54 0,82 0,33 0,73 5,57 2,35 2,09 3,33
Mean error 0,41 0,37 0,31 0,34 0,34 0,17 0,10 0,31 0,20 1,54 1,49 1,03 1,24 0,08 0,03 0,05 0,02 0,03 0,19 0,09 0,11 0,13
Interval 7,49 6,91 4,65 6,04 6,16 3,26 1,93 4,92 3,60 21,95 20,74 15,91 19,09 1,43 0,47 0,81 0,33 0,53 3,00 1,82 1,73 2,55
Minimum 5,43 5,16 1,90 4,52 3,53 2,79 1,41 2,97 2,35 34,23 41,59 36,00 45,95 0,85 0,30 0,46 0,21 0,44 5,00 1,20 1,28 1,55
Maximum 12,92 12,07 6,55 10,55 9,69 6,05 3,34 7,89 5,94 56,18 62,33 51,91 65,04 2,28 0,77 1,27 0,54 0,97 8,00 3,02 3,01 4,10
CV 17,5 17,7 34,3 18,2 20,3 15,8 17,2 24,6 19,1 16,3 13,4 10,6 10,1 20,8 27,7 27,5 24,8 19,9 15,6 18,2 24,6 17,4
Khostinskaya liana № 3, n = 15
Mean 8,51 8,60 3,67 6,71 6,40 4,30 2,42 4,60 4,12 43,50 45,11 45,36 55,66 1,60 0,46 0,66 0,33 0,51 6,33 1,86 2,50 3,17
Mean error 0,27 0,42 0,25 0,23 0,23 0,23 0,13 0,19 0,20 1,46 2,11 2,46 2,59 0,14 0,04 0,04 0,02 0,04 0,16 0,07 0,14 0,11
Interval 4,07 4,75 2,93 3,41 3,42 3,56 2,26 2,85 2,26 24,55 35,15 33,75 34,13 2,20 0,37 0,54 0,34 0,43 2,00 1,06 1,82 1,44
Minimum 6,88 6,50 2,38 5,28 4,86 2,59 1,14 2,68 3,22 28,43 32,63 23,55 42,55 1,01 0,26 0,41 0,21 0,29 6,00 1,37 1,55 2,41
Maximum 10,95 11,25 5,31 8,68 8,27 6,15 3,40 5,53 5,48 52,98 67,78 57,29 76,68 3,21 0,64 0,95 0,54 0,73 8,00 2,44 3,37 3,86
CV 12,2 19,1 26,5 13,4 13,7 20,4 21,3 16,3 18,6 13,0 18,1 21,0 18,0 33,3 29,9 24,9 28,8 27,5 9,7 14,6 21,3 13,6
CV - Variation coefficient, %;
* - Khostinskaya liana № 1 was found on the Black Sea Coast by A.S. Solodko , Senior Researcher of Khostinsk culture preserve
Table 4. - Variation calculation data analysis of 18 leaves index features of wild-growing grape lianas
Parameter Ampelographic index features
651x652 | 651/652 | 601/092 | 603/601 | 604/601 | 611/601 | 613/612 | 615/614 | 602/605 | 602/601 | 603/606 | 614/615 | 612/613 | 607+608 | 607+610 | 607+608+609 | 607+608+610 | 616*617
Kuban SAU Herbarium Leaves, n = 15
Mean 64,23 1,14 1,39 0,51 0,28 0,19 1,52 1,58 1,46 0,78 1,16 0,69 0,73 94,18 100,22 139,58 148,63 13,21
Mean error 9,88 0,03 0,10 0,02 0,02 0,01 0,11 0,11 0,06 0,02 0,02 0,06 0,08 2,34 3,43 3,77 3,86 1,93
Interval 118,21 0,35 1,22 0,23 0,23 0,22 1,75 1,70 0,74 0,23 0,33 1,01 1,15 32,16 47,10 48,51 53,41 25,70
Minimum 16,84 1,03 0,92 0,43 0,18 0,11 0,64 0,70 1,14 0,65 1,04 0,42 0,42 78,88 73,32 108,11 113,60 3,33
Maximum 135,06 1,38 2,14 0,65 0,41 0,33 2,39 2,39 1,88 0,89 1,36 1,43 1,57 111,04 120,42 156,62 167,01 29,03
CV 59,6 9,1 28,3 13,3 24,0 30,1 28,4 26,3 15,2 9,8 8,1 34,5 40,8 9,6 13,2 10,5 10,1 56,5
Damanskaya liana № 1, n = 28
Mean 115,78 0,97 1,85 0,68 0,33 0,21 1,24 1,59 1,44 0,98 1,12 0,69 0,88 77,99 76,16 118,83 117,13 19,32
Mean error 14,29 0,03 0,15 0,04 0,01 0,01 0,08 0,10 0,06 0,02 0,03 0,04 0,04 2,55 2,91 3,05 4,02 1,49
Interval 334,84 0,58 4,56 1,21 0,35 0,27 1,66 2,90 1,22 0,50 0,84 0,95 0,95 52,20 57,34 58,63 79,11 32,76
Minimum 31,16 0,68 0,98 0,47 0,19 0,04 0,73 0,82 0,93 0,69 0,83 0,27 0,42 59,84 57,05 96,44 92,70 6,61
Maximum 366,00 1,26 5,54 1,67 0,54 0,30 2,39 3,71 2,15 1,19 1,66 1,22 1,37 112,04 114,39 155,07 171,81 39,38
CV 65,3 14,6 42,6 33,8 22,4 25,0 32,2 34,5 22,0 12,1 12,6 27,2 27,0 17,3 20,2 13,6 18,2 40,8
Damanskaya liana № 2, n = 43
Mean 81,79 1,14 1,78 0,56 0,31 0,20 1,33 1,51 1,89 1,00 1,29 0,71 0,83 88,96 92,06 131,30 140,41 20,89
Mean error 6,97 0,03 0,07 0,02 0,01 0,01 0,07 0,07 0,24 0,02 0,15 0,02 0,04 1,76 2,63 2,19 3,07 1,48
Interval 175,21 0,78 2,27 0,42 0,26 0,29 1,72 2,92 10,42 0,49 6,83 0,77 0,96 57,54 78,50 64,45 87,12 44,99
Minimum 14,86 0,77 1,08 0,42 0,18 0,07 0,73 0,97 1,14 0,83 0,88 0,26 0,41 56,07 58,00 100,06 99,89 8,95
Maximum 190,07 1,55 3,35 0,84 0,44 0,36 2,45 3,89 11,56 1,32 7,70 1,03 1,37 113,61 136,50 164,52 187,01 53,94
CV 55,9 15,9 26,3 18,4 21,6 28,4 32,2 31,7 81,6 12,1 78,1 22,3 31,0 13,0 18,8 10,9 14,3 46,5
Damanskaya liana № 3, n = 36
Mean 93,50 1,11 1,52 0,61 0,35 0,20 1,43 1,41 1,39 1,03 1,11 0,78 0,77 88,71 98,52 128,60 146,44 25,34
Mean error 5,33 0,02 0,05 0,01 0,01 0,01 0,07 0,07 0,03 0,02 0,01 0,04 0,04 1,78 2,16 3,02 3,23 1,13
Interval 129,03 0,50 1,08 0,34 0,25 0,19 1,66 1,38 0,98 0,66 0,44 0,99 0,96 36,57 47,54 70,15 66,21 28,73
Minimum 40,30 0,92 1,11 0,45 0,23 0,09 0,73 0,68 0,91 0,69 0,99 0,49 0,42 71,60 81,15 100,54 119,51 12,11
Maximum 169,34 1,42 2,19 0,79 0,48 0,28 2,39 2,06 1,90 1,35 1,43 1,47 1,38 108,17 128,70 170,69 185,72 40,84
CV 34,2 10,3 19,6 11,2 16,9 24,3 30,1 28,0 14,9 13,6 7,7 31,7 32,4 12,0 13,2 14,1 13,2 26,9
Nechaevskaya liana № 1, n = 47
Mean 139,47 1,15 2,12 0,56 0,30 0,19 0,90 1,27 1,33 0,89 1,11 0,83 1,19 68,90 89,81 112,62 129,45 18,93
Mean error 7,63 0,01 0,06 0,01 0,01 0,01 0,03 0,05 0,03 0,02 0,01 0,03 0,05 0,77 1,37 1,19 1,52 0,57
Interval 231,23 0,53 2,03 0,33 0,23 0,20 1,01 1,63 0,92 0,52 0,37 0,80 1,47 21,46 53,23 37,95 56,36 17,21
Minimum 62,93 0,79 1,25 0,45 0,17 0,11 0,47 0,83 0,70 0,47 1,00 0,41 0,68 57,69 57,33 91,40 96,58 11,73
Maximum 294,16 1,32 3,28 0,78 0,40 0,30 1,48 2,46 1,62 0,99 1,37 1,20 2,15 79,15 110,56 129,35 152,94 28,94
CV 37,5 8,7 18,4 10,8 15,3 21,3 25,9 27,1 14,0 13,0 6,1 21,3 27,1 7,6 10,4 7,2 8,0 20,8
Nechaevskaya liana № 2, n = 37
Mean 151,41 1,10 1,79 0,60 0,32 0,19 1,35 1,73 1,38 0,96 1,12 0,64 0,93 80,26 100,68 130,41 146,49 18,68
Mean error 10,96 0,02 0,09 0,01 0,01 0,01 0,11 0,10 0,03 0,02 0,01 0,03 0,07 1,38 1,93 1,82 2,18 0,97
Interval 290,52 0,46 3,13 0,31 0,24 0,14 2,65 2,28 0,80 0,46 0,33 0,84 1,64 38,11 48,35 46,03 51,40 26,14
Minimum 50,37 0,86 0,97 0,47 0,22 0,11 0,51 0,86 1,03 0,63 1,00 0,32 0,32 61,30 71,99 104,33 118,99 9,09
Maximum 340,89 1,32 4,11 0,78 0,47 0,25 3,16 3,14 1,83 1,10 1,32 1,16 1,96 99,42 120,34 150,36 170,39 35,24
CV 44,0 9,7 29,9 13,0 18,2 20,9 51,8 33,6 14,1 10,4 6,2 30,8 45,8 10,4 11,7 8,5 9,1 31,6
Nechaevskaya liana № 3, n = 40
Mean 91,62 1,07 1,55 0,58 0,34 0,21 0,96 1,23 1,80 0,93 1,13 0,88 1,15 80,34 87,49 121,05 131,44 16,90
Mean error 4,61 0,01 0,06 0,01 0,01 0,01 0,06 0,05 0,21 0,02 0,02 0,04 0,05 1,23 1,38 1,71 1,61 0,73
Interval 122,18 0,42 2,10 0,31 0,19 0,21 1,55 1,22 8,64 0,64 0,67 0,98 1,27 29,56 49,23 50,64 46,53 21,99
Minimum 33,45 0,90 1,05 0,43 0,24 0,10 0,57 0,66 0,99 0,64 0,98 0,53 0,47 65,77 61,25 95,69 106,61 7,67
Maximum 155,64 1,32 3,15 0,74 0,43 0,32 2,12 1,88 9,63 1,28 1,65 1,52 1,75 95,33 110,48 146,33 153,14 29,67
CV 31,8 8,0 24,9 12,7 15,2 20,2 37,8 25,4 72,9 12,7 10,6 29,0 29,2 9,7 10,0 8,9 7,7 27,8
Nechaevskaya liana № 4, n = 36
Mean 153,83 1,18 1,95 0,54 0,29 0,18 0,84 1,45 1,37 0,91 1,11 0,73 1,23 69,58 98,04 115,06 137,54 21,15
Mean error 7,66 0,01 0,06 0,01 0,01 0,01 0,03 0,06 0,05 0,04 0,01 0,03 0,04 1,27 1,24 1,65 1,42 0,92
Interval 207,01 0,34 1,70 0,20 0,15 0,13 0,78 1,93 1,43 1,00 0,32 0,76 1,16 31,10 27,07 41,27 42,37 23,16
Minimum 49,91 1,02 1,37 0,44 0,22 0,12 0,52 0,90 0,58 0,39 0,95 0,35 0,77 52,51 85,22 93,74 114,62 11,78
Maximum 256,91 1,36 3,07 0,64 0,37 0,25 1,30 2,82 2,01 1,40 1,27 1,11 1,93 83,61 112,29 135,01 156,99 34,94
CV 29,9 7,3 18,3 10,5 14,1 17,4 19,1 24,7 23,4 23,6 6,9 21,2 18,3 11,0 7,6 8,6 6,2 26,2
Nechaevskaya liana № 5, n = 35
Mean 192,21 1,26 2,10 0,51 0,29 0,17 0,96 1,66 1,53 0,92 1,12 0,64 1,12 91,56 109,81 147,56 163,06 27,55
Mean error 12,04 0,02 0,07 0,01 0,01 0,01 0,04 0,07 0,03 0,02 0,01 0,03 0,05 1,22 1,89 1,68 1,76 0,91
Interval 316,81 0,48 1,75 0,21 0,21 0,18 0,99 1,77 1,08 0,58 0,33 0,69 0,99 29,30 46,94 47,71 44,19 24,08
Minimum 110,26 1,08 1,43 0,42 0,21 0,09 0,62 0,95 0,97 0,57 0,96 0,37 0,62 75,43 85,77 118,32 143,85 18,49
Maximum 427,07 1,57 3,19 0,63 0,42 0,26 1,61 2,72 2,06 1,15 1,29 1,05 1,61 104,72 132,70 166,03 188,05 42,57
CV 37,1 8,8 19,7 9,5 15,8 20,9 26,3 26,0 12,8 10,9 7,0 25,2 25,3 7,9 10,2 6,7 6,4 19,6
Nechaevskaya liana № 6, n = 04
Mean 251,59 1,13 1,79 0,61 0,38 0,24 0,90 1,60 1,56 1,05 1,16 0,66 1,14 85,50 110,95 136,24 164,60 34,53
Mean error 18,95 0,06 0,22 0,03 0,03 0,01 0,08 0,23 0,10 0,04 0,01 0,08 0,12 3,24 3,85 7,40 4,50 0,86
Interval 82,22 0,26 0,93 0,13 0,11 0,07 0,38 1,06 0,42 0,20 0,04 0,39 0,55 14,78 16,35 32,32 17,33 4,11
Minimum 224,62 1,05 1,41 0,52 0,32 0,20 0,66 1,20 1,42 0,98 1,13 0,44 0,95 77,03 103,75 123,85 155,02 32,41
Maximum 306,84 1,31 2,34 0,65 0,44 0,27 1,05 2,26 1,83 1,18 1,17 0,83 1,50 91,80 120,10 156,16 172,35 36,52
CV 15,1 10,6 24,0 9,9 15,6 12,7 18,6 28,7 12,5 8,6 1,6 24,6 21,8 7,6 6,9 10,9 5,5 5,0
Nechaevskaya liana № 7, n = 36
Mean 142,79 1,24 2,22 0,52 0,29 0,18 0,74 1,53 1,83 0,92 1,24 0,68 1,40 84,38 100,93 133,47 150,39 22,79
Mean error 5,15 0,02 0,09 0,01 0,01 0,00 0,03 0,06 0,06 0,03 0,02 0,02 0,04 0,98 1,13 1,60 1,16 0,77
Interval 125,30 0,53 2,19 0,37 0,17 0,12 0,84 1,58 1,61 0,66 0,55 0,56 1,32 29,48 25,52 41,75 31,21 21,22
Minimum 77,01 0,93 1,45 0,40 0,22 0,12 0,48 1,06 1,16 0,64 0,96 0,38 0,76 68,95 87,13 111,42 133,56 12,67
Maximum 202,32 1,46 3,65 0,77 0,40 0,24 1,32 2,64 2,76 1,30 1,51 0,94 2,08 98,42 112,65 153,17 164,78 33,90
CV 21,6 10,2 23,6 14,9 15,3 16,2 21,4 23,2 19,5 16,4 10,4 20,2 18,8 7,0 6,7 7,2 4,6 20,3
Virovskaya liana № 1, n = 40
Mean 52,92 1,01 1,43 0,61 0,33 0,19 1,85 1,45 1,25 0,98 1,05 0,78 0,58 90,45 85,77 131,16 134,76 12,92
Mean error 3,42 0,02 0,05 0,01 0,01 0,01 0,08 0,09 0,06 0,05 0,01 0,04 0,02 1,14 1,65 1,36 1,85 0,66
Interval 112,57 0,52 1,82 0,27 0,26 0,21 2,11 2,66 1,59 1,25 0,33 1,49 0,62 30,15 41,57 36,17 39,21 18,63
Minimum 18,52 0,78 1,00 0,49 0,20 0,09 1,07 0,56 0,61 0,46 0,86 0,31 0,31 74,56 64,04 110,40 115,86 7,64
Maximum 131,09 1,30 2,82 0,77 0,46 0,30 3,18 3,21 2,20 1,70 1,19 1,80 0,94 104,71 105,60 146,56 155,07 26,27
CV_________________| 40,9 | 11,9 | 23,8 | 9,7 | 17,8 | 25,2 | 27,6 | 37,3 | 29,8 | 30,7 | 6,3 | 35,7 | 26,5 | 8,0 | 12,2 |___________________6,6j____________________________8,7 | 32,3
Virovskaya liana № 2, n = 40
Mean 70,88 1,02 1,66 0,61 0,33 0,19 0,52 1,93 1,14 0,90 1,07 0,57 0,52 88,14 82,37 126,79 130,13 16,31
Mean error 4,86 0,01 0,06 0,01 0,01 0,01 0,02 0,10 0,01 0,01 0,01 0,03 0,02 1,00 1,25 1,44 1,45 0,67
Interval 144,90 0,25 1,94 0,35 0,26 0,21 0,55 2,87 0,31 0,55 0,32 0,78 0,55 30,14 32,56 42,49 45,24 16,98
Minimum 23,92 0,91 1,00 0,41 0,18 0,09 0,29 0,96 1,03 0,63 0,91 0,26 0,29 76,13 69,21 109,22 111,73 6,97
Maximum 168,81 1,16 2,94 0,76 044 0,30 0,84 3,82 1,33 1,17 1,24 1,05 0,84 106,27 101,77 151,72 156,97 23,95
CV 43,4 6,7 22,5 11,6 18,0 24,5 29,8 32,1 6,1 10,1 7,5 31,6 29,8 7,2 9,6 7,2 7,1 26,1
Virovskaya liana № 3, n = 26
Mean 56,88 1,09 1,46 0,65 0,31 0,19 1,32 1,55 1,33 0,94 1,15 0,70 0,86 97,42 98,37 143,85 150,42 18,38
Mean error 3,81 0,02 0,08 0,02 0,01 0,01 0,08 0,11 0,05 0,04 0,02 0,04 0,07 1,50 2,06 2,01 2,22 0,94
Interval 78,60 0,33 1,63 0,42 0,32 0,22 1,60 2,24 1,39 1,05 0,55 0,70 1,25 27,82 43,52 44,66 44,89 17,99
Minimum 20,29 0,92 0,70 0,51 0,20 0,04 0,59 0,99 0,89 0,55 0,90 0,31 0,46 83,66 75,73 127,32 126,67 9,34
Maximum 98,89 1,25 2,34 0,92 0,52 0,27 2,19 3,23 2,29 1,60 1,45 1,01 1,70 111,48 119,25 171,99 171,55 27,32
CV 34,1 8,5 29,2 16,0 24,7 28,6 32,7 35,2 20,5 22,3 10,8 27,6 39,1 7,8 10,7 7,1 7,5 26,1
Virovskaya liana № 4, n = 36
Mean 82,77 1,16 1,51 0,63 0,34 0,22 1,21 1,38 1,36 0,96 1,16 0,77 0,92 101,46 103,30 151,01 157,62 23,53
Mean error 5,38 0,02 0,05 0,01 0,01 0,01 0,07 0,06 0,05 0,04 0,02 0,03 0,05 1,18 1,84 2,03 2,09 1,01
Interval 129,14 0,46 1,22 0,28 0,26 0,19 1,62 1,27 1,42 1,16 0,49 0,77 1,14 35,30 53,27 45,02 57,44 26,49
Minimum 38,03 0,98 1,02 0,50 0,23 0,11 0,63 0,80 0,82 0,53 0,97 0,48 0,44 86,09 81,81 130,90 129,70 12,26
Maximum 167,17 1,43 2,25 0,78 0,49 0,30 2,25 2,07 2,24 1,70 1,46 1,25 1,58 121,39 135,07 175,92 187,14 38,75
CV 39,0 9,3 18,8 11,0 17,0 21,0 33,5 24,8 23,6 27,3 9,6 25,4 32,3 7,0 10,7 8,1 7,9 25,6
Virovskaya liana № 5, n = 34
Mean 95,63 1,14 1,88 0,60 0,32 0,20 1,61 1,36 1,51 0,97 1,08 0,77 0,74 92,71 97,70 137,26 144,28 14,59
Mean error 11,35 0,02 0,12 0,01 0,01 0,01 0,17 0,06 0,16 0,08 0,01 0,04 0,04 1,51 1,74 2,51 1,84 1,03
Interval 226,90 0,62 2,86 0,35 0,36 0,19 5,42 1,43 5,26 2,08 0,31 1,08 1,04 35,37 40,10 61,64 41,38 22,76
Minimum 20,21 0,91 1,10 0,43 0,20 0,11 0,83 0,89 0,54 0,30 0,88 0,04 0,16 71,11 80,80 103,67 124,72 8,08
Maximum 247,11 1,53 3,95 0,78 0,56 0,30 6,25 2,32 5,80 2,37 1,18 1,13 1,20 106,48 120,90 165,31 166,10 30,84
CV 69,2 12,6 37,2 11,8 19,6 21,2 60,8 25,4 61,6 47,5 6,0 28,0 33,7 9,5 10,4 10,7 7,4 41,1
Virovskaya liana № 6, n = 36
Mean 57,88 1,07 1,72 0,59 0,31 0,16 1,65 1,65 1,14 0,92 1,03 0,64 0,66 92,92 86,95 132,93 135,22 15,58
Mean error 4,39 0,02 0,06 0,01 0,01 0,01 0,08 0,08 0,05 0,04 0,02 0,03 0,04 1,89 1,64 2,22 2,09 0,86
Interval 113,72 0,54 1,75 0,41 0,29 0,22 2,10 2,16 1,11 0,82 0,49 0,68 1,23 43,93 43,41 55,98 53,35 25,96
Minimum 18,75 0,89 0,86 0,40 0,17 0,05 0,63 1,01 0,73 0,58 0,80 0,32 0,37 74,43 68,24 106,71 107,90 6,91
Maximum 132,47 1,42 2,61 0,81 0,46 0,27 2,73 3,17 1,84 1,40 1,30 0,99 1,60 118,36 111,65 162,69 161,25 32,87
CV 45,5 9,7 21,7 11,9 21,6 37,1 29,2 27,4 24,4 25,7 9,8 24,1 33,8 12,2 11,3 10,0 9,3 33,1
Fanagoriyskaya liana № 1, n = 40
Mean 154,91 1,07 1,43 0,58 0,29 0,19 1,20 1,49 1,42 1,00 1,22 0,71 0,93 85,63 94,59 135,81 141,96 35,76
Mean error 4,82 0,01 0,04 0,01 0,00 0,00 0,05 0,06 0,03 0,01 0,12 0,03 0,09 0,86 1,01 1,39 0,92 0,76
Interval 115,38 0,19 1,11 0,15 0,13 0,13 1,72 1,55 0,92 0,35 4,87 0,87 3,67 25,52 32,03 49,70 25,51 20,00
Minimum 97,48 0,99 0,93 0,49 0,24 0,14 0,24 0,77 1,10 0,80 1,01 0,43 0,51 69,74 80,63 108,40 129,07 25,74
Maximum 212,86 1,18 2,04 0,64 0,37 0,26 1,95 2,32 2,02 1,15 5,87 1,30 4,18 95,26 112,66 158,10 154,58 45,75
CV 19,7 4,8 15,8 6,4 10,7 13,1 25,2 23,5 12,2 9,0 61,8 26,3 59,2 6,4 6,7 6,5 4,1 13,5
Khostinskaya liana № 1, n = 21
Mean 62,51 1,09 1,67 0,59 0,29 0,20 1,13 1,89 1,83 0,89 1,18 0,59 1,03 83,59 90,20 127,73 135,44 11,24
Mean error 5,33 0,03 0,10 0,01 0,01 0,03 0,10 0,14 0,10 0,02 0,05 0,04 0,10 1,97 2,07 2,14 2,07 0,80
Interval 92,86 0,60 1,69 0,29 0,14 0,72 1,77 2,06 2,09 0,44 1,01 0,66 2,04 28,53 39,26 36,84 36,00 14,50
Minimum 35,13 0,78 1,15 0,48 0,23 0,10 0,40 1,01 0,81 0,70 0,46 0,33 0,46 69,97 64,63 112,80 113,81 6,19
Maximum 127,99 1,38 2,85 0,77 0,37 0,82 2,17 3,07 2,90 1,14 1,47 0,99 2,50 98,50 103,89 149,64 149,81 20,69
CV 39,1 13,6 27,4 9,9 14,5 73,5 38,6 33,4 26,1 10,8 19,4 33,7 45,6 10,8 10,5 7,7 7,0 32,7
Khostinskaya liana № 2, n = 21
Mean 105,53 1,12 2,24 0,60 0,32 0,20 1,59 2,30 1,39 0,91 1,08 0,47 0,70 94,26 99,69 138,80 150,54 13,22
Mean error 7,00 0,02 0,14 0,01 0,01 0,01 0,11 0,13 0,07 0,02 0,03 0,03 0,05 2,79 1,84 3,12 2,79 0,82
Interval 119,77 0,31 2,33 0,27 0,19 0,14 1,66 2,16 1,40 0,31 0,60 0,51 0,86 42,69 30,84 48,26 41,85 14,62
Minimum 28,03 0,99 1,33 0,49 0,25 0,15 0,79 1,25 1,06 0,78 0,95 0,29 0,41 75,82 83,71 121,97 135,03 5,99
Maximum 147,81 1,30 3,66 0,76 0,44 0,29 2,45 3,41 2,46 1,09 1,54 0,80 1,27 118,51 114,55 170,22 176,88 20,61
CV 30,4 7,8 28,4 11,2 13,8 20,2 30,8 26,4 23,0 7,7 11,2 28,4 35,5 13,6 8,5 10,3 8,5 28,6
Khostinskaya liana № 3, n = 15
Mean 74,54 1,01 1,94 0,64 0,36 0,24 1,56 1,62 1,41 0,96 1,06 0,68 0,72 88,61 99,15 133,97 144,26 11,78
Mean error 5,75 0,03 0,15 0,02 0,02 0,02 0,13 0,14 0,04 0,01 0,04 0,05 0,07 2,13 3,39 3,20 3,75 0,51
Interval 78,17 0,40 1,73 0,36 0,27 0,28 1,66 1,71 0,61 0,15 0,75 0,65 0,80 30,53 47,11 50,09 49,62 6,41
Minimum 45,09 0,83 1,21 0,37 0,16 0,18 0,83 0,98 1,20 0,88 0,50 0,37 0,40 72,06 73,89 102,41 117,95 9,21
Maximum 123,27 1,24 2,95 0,73 0,44 0,46 2,49 2,69 1,81 1,03 1,25 1,02 1,21 102,59 121,00 152,49 167,57 15,62
CV 29,9 11,5 29,1 13,8 17,6 29,5 32,7 32,9 11,1 5,4 15,6 30,9 36,8 9,3 13,2 9,3 10,1 16,7
According to the data in tables 3, 4 the following conclusion can be made.
Twenty wild-growing lianas variation coefficients of 22 measured ampelographic leaf features without their biometric transformation vary within wide intervals (CVs are introduced in table 3): 16,6 - 42,2 with its mean 28,7%, 15,8 - 53,0 at 29,8%, 11,0 - 41,2 at 21,7%, 9,1 - 29,0 at 19,8%, 11,7 - 45,7 at 24,2%, 13,8 - 26,9 at 19,6%, 10,8 - 29,4 at 19,1%, 10,2 - 43,6 at 21,2%, 3,2 -52,0 at 15,6%, 8,5 - 22,5 at 15,2%, 9,2 - 33,0 at 21,8%, 9,5 - 35,0 at 23,1%, 11,0
- 36,7 at 21,1%, 8,1 - 30,5 at 21,2%, 13,0 - 51,2 at 32,8%, 13,7 - 48,6 at 25,3%, 8,2 - 40,8 at 15,1%, 7,3 - 44,2 at 24,3%, 10,1 - 34,3 at 19,6% and 9,7 - 33,3 at 19,8%. In total the same features average variation coefficient of 20 lianas was 22,0%. Herbarium leaf variability coefficient of the same name features varied from 13,3 to 46,4%, with its mean 31,6%.
Variation coefficient analysis of 18 index leaf features of the same 20 lianas (table. 4), is reflected in the following figures: 12,1 - 65,3 at 26,8%, 10,9 - 81,6 at 31,1%, 7,7 - 34,2 at 19,7%, 6,1 - 37,5 at 16,7%, 6,2 - 51,8 at 22,2%, 7,7 - 72,9 at
21,9%, 6,2 - 29,9 at 16,3%, 6,4 - 37,1 at 16,5%, 1,6 - 28,7 at 13,3%, 4,6 - 23,6 at
15,4%, 6,3 - 40,9 at 21,7%, 6,1 - 43,4 at 18,3%, 7,1 - 39,1 at 21,6%, 7,0 - 39,0 at
19,5%, 6,0 - 69,2 at 28,6%, 9,3 - 45,5 at 22,1%, 4,1 - 61,8 at 18,0%, 7,0 - 73,5 at
25,2%, 7,7 - 35,5 at 19,1% and 5,4 - 36,8 at 19,7%. In total, index features average variation coefficient of 20 lianas was 20,7%. Variability coefficient of the same name features of 15 herbarium leaves varied from 8,1 to 59,6%, with its mean 23,8% - it is 8% less than 22 initially measured features.
Taking into consideration highly variable degree of ampelographic quantitative leaf features with such a low amount of examined liana samples (n = 4
- 47), cluster analysis is applied as a grouping method of examined lianas by morphological resemblance of naturally mutable leaves.
Cluster analysis was made with the following seven methods described in prof. I.A. Katsko work [1]: single link (Euclidean distance), full link (Euclidean distance), unweighed paired mean (Euclidean distance), weighed paired mean
(Euclidean distance), unweighed centroid (Euclidean distance), weighed centroid (Euclidean distance) and Varda methods (picture 4).
Single Link Method Euclidean distance
Метод одиночной связи Евклидово расстояние
70 ........г...,....г...V........V...,...г...,....,...V.....
60
50
'S 40
§ 30
о
ш
Q_
20
0 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------L
А6 А5 F1 А7 А4 А2 A1 D1 V2 V4 Н2 76 V1 V5 АЗ D3 НЗ D2 HI V3 AU
Distance integration
Full Link Method Euclidean distance
Метод полной связи Евклидово расстояние
JtiU
200
<Х>
£ 150
0 ф X
1 СП О
а юо
га
Q_
50
А6 А5 F1 А4 А2 А7 A1 Н2 V5 АЗ D3 D1 V4 НЗ D2 V2 V6 V1 H1 V3 AU
Unweighed Paired Mean Method Euclidean distance
Distance integration
140
120
100
ct
CD
rO
CO
0_
60
40
20
0
Weighed Paired Mean Method Euclidean distance
Взвешенное попарное среднее Евклидово расстояние
;--------------------------------------------------; -------------------------------------------------;--------------------------------------------------Г
П.
А6 А5 F1 А7 А4 А2 A1 D1 Н2 V5 АЗ D3 V4 НЗ D2 V2 V6 V1 H1 V3 AU Distance integration
Порядок объединения (расстояния немонотонны) a n°P^0K объединения (расстояния немонотонны)
Unweighed Centroid Method Euclidean distance
Невзвешенный центроидный метод Евклидово расстояние
on Order (distances are not monotonous)
Weighed Centroid Method Euclidean distance
Взвешенный центроидный метод Евклидово расстояние
21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2
1 0
А6 А1 А4 А2 А7 F1 А5 D1 V4 НЗ D2 V5 АЗ D3 Н2 V2 H1 V3 AU V6 V1 Integration Order (distances are not monotonous)
Varda Method Euclidean distance
Метод Варда Евклидово расстояние
Distance integration
Picture 4. Cluster analysis dendrograms with seven various methods
It is introduced graphically in the dendrograms that application of seven widespread methods of cluster data analysis gave us opportunity to single out two superclusters as two rather homogeneous totalities of research objects - lianas. The first supercluster includes the first biotypical group of phenotycically analogous to herbarium liana leaves V. vinifera silvesrtris Gmel. along with alvirivskaya, two damanskaya (D2 and D3), one nechaevskaya (A3) and all of khostinskaya lianas, the second one comprises lianas group of six nechaevskaya (A1, A2, A4, A5, A6, A7) and fanagoriyskaya lianas (F1).
Stable subcluster V3-AU emergence is morphological identity illustration of herbarium leaves with virovskaya ones. Their lianas grow not far from Shuntuk farm (Teuchezhskiy district, the Adygh Republic) in the forestry of the Shunduk bank - left tributary of the Belaya (picture 5).
і зве рдовскин
ь/-
Майкоп^/-" *
I\eJ|J М H|J cJ l- і а
тЧгп -5
УчоЬнюс Лсснич. ■'
І
КрЗСІ ІОП КП Я E) рЬСЖИЙ Приречный
^ „ „ Победа
Спокойный Слдовый ЩЖ
Совхозный
п К V
Причт овслии
I' -
Тульскии
■к
Цветочный шаумнн\\
КурДЖИПСКПЧ
,af
£
%
•г
$
5-
а
Су.
Тимирнзпкя
L'^ Шунгук
Макошеполяна
Порвомгіймий
й Г
АЬядэехская
^ і1 v гі
«і)
Picture 5. Area map of growing virovskaya wild grape lianas [13]
Due to the migrating position in the diagrams damanskaya liana D1 can be morphologically related to the third biotype.
It proves the necessity of biometric research extending using «Eidos» method and wild-growing lianas differentiation into biological types by leaf morphology [2].
Conclusions and Recommendations
Despite of diverse cluster analysis methods had generated various superclusters, clusters and subclusters, united in subclusters, lianas turned out to be morphologically identical by leaf morphometry. It is essential to analyze molecular-genetic side.
Consequently according to 40 morphometric features the most similar to 15 herbarium leaves of three lianas are all of virovskaya, two damanskaya (D2 and D3), one nechaevskaya (A3) and all of khostinskaya lianas. Stable subcluster V3-
AU existence indicates morphological herbarium leaf identity with virovskaya lianas grown near Shuntuk farm in the forestry of the Shunduk bank.
Botanical matter decision of virovskaya, damanskaya and khostinskaya lianas classifying as ampelographic taxon ssp. Vitis vinifera silvestris Gmel. must be provided by multidimentional method «Eidos». Fanagoriyskaya and nechaevskaya lianas attributed to taxon ssp. Vitis vinifera silvesatis Ram. should be evaluated by the same effective method.
List reference
1. Katsko I. A., Paklin N.B. Workshop on data analysis on computer. - Krasnodar: Kuban SAU, 2007. - p. 236, illustration.
2. Lutsenko E.V. Universal cognitive analytic system ‘Eidos’. Pat. № 2003610986 RF. Appl. № 2003610510 Pub. 22.04.2003.
3. Troshin L.P. Ampelography and grape selection. - Krasnodar: RIC «Freestyle masters», 1999. - p. 138.
4. Troshin L.P. Grape evaluation and selection. - Yalta, 1990. - p. 160.
5. Troshin L.P. Morphometric analysis of leaf ampelographic information / L.P. Troshin // Multidisciplinary network electronic Academic Journal of Kuban State Agrarian University (Academic Journal Kuban SAU) [Electronic resource]. - Krasnodar: Kuban SAU, 2011. -№06(70). - C. 460-490. - Access mode: http://ej. kubagro .ru/2011/06/pdf/32.pdf.
6. Turok I., Magradze D., Troshin L.P. Eurasian grape gene pool preservation - European ampelography initial problem // Multidisciplinary network electronic Academic Journal of Kuban State Agrarian University (Academic Journal Kuban SAU) [Electronic resource]. -Krasnodar: Kuban SAU, 2006. - № 01 (17). - Information register code: 0420600012\0018. -Access mode: http://ej. kubagro .ru/2006/01/pdfZ19.pdf.
7. Codes des caracteres descriptifs des varietes et especes de Vitis. - OIV, 2001. Website http://www.oiv.int/fr/.
8. Ortiz Jesus Maria et al. Molecular and morphological characterization of a Vitis gene bank for the establishment of a base collection // Genetic Resources and Crop Evolution. - 2004. - 51: 403-409.
9. Website http://kubsau.ru/adm279in/kaf_pubs/index.php?mess=1.
10. Website http://siams.com/products/mesoplant/siams_mesoplant.htm.
11. Website http://siams.com/products/photolab/siams_photolab.htm.
12. Website http://www.vitis.ru/.
13. Website http://maps.yandex.ru/.
27.06.2011
