fleur.js

Оценка кормовых угодий на JavaScript

Заголовок кривой, но так вернее — я пишу статью в междисциплинарный вакуум: программисты бросят читать на втором слове, а ботаники на четвертом. По этой причине изложу мысль от лица человека, который геоботанику с программированием в гробу видал.

Представим, что вы заимели в распоряжение некоторую площадь земли и намереваетесь распорядиться ей по хозяйски. Решив финансовые, кадастровые и прочие вопросы вы неизбежно придете к вопросу: «Какова земля по своим качествам?». Годится ли для посадки помидоров или кроме кривой сосны ничего не вырастет? Какой цемент выбрать для фундамента: исходя из сухой почвы или периодически подтопляемой? Почему у соседа вызревает полна жопа огурцов, а у вас дохнет последний подорожник? Потому, что в почве элементов не хватает или соседские коровы все вытоптали?

Когда участок мал, ответ познают органолептическим методом. Но что делать, если вам нужны точные результаты? Например, ваша сестра вышла замуж за премьер-министра и вы завладели миллионами гектаров угодий. Первая мысль — отобрать пробы почв из разных мест и отдать в физико-химическую лабораторию. Идея хороша, но есть три «но». Во-первых, это будет стоить безумных денег. Во-вторых, физико-химические свойства почвы постоянно меняются. Прошел дождь — и вот вам иное соотношение растворимых солей. Выглянуло солнце — изменилась влажность. В третьих, и это самое главное, вам необходимо знать не абсолютные концентрации микроэлементов, а то, насколько успешно они поглощаются растениями.

Логично оценить угодья по местным растениям. Если условные редька и одуванчик нуждаются в одинаковых условиях, значит поле одуванчиков подходит для редьки. Это примитивная, но верная мысль. Преимущество растений в длительном росте, который накапливает свойства территории за большой период. Кроме того, изучая растительность мы снижаем риск ошибки, связанной с бочкой Либиха.
Бочка Либиха

Бочка Либиха — принцип названный по фамилии немецкого профессора. В скучной экологической литературе он чаще упоминается как закон лимитирующего фактора. Наполним водой деревянную бочку, которую сколотили из досок разного размера. По заполнению, вода начнет вытекать через самую короткую доску. Наша редька будет дохнуть именно от самого проблемного элемента. Мы проверили все: азот, фосфор, калий, серу, железо и кучу других элементов — все в порядке. Но случайно забыли про марганец и вот наша условная редька уже в точечных пятнах хлороза тщетно пытается синтезировать аскорбиновую кислоту, дожидаясь малейшего повода для смерти. Условный одуванчик реагирует на всю совокупность физико-химических условий произрастания. Если он бодр и весел, за редьку можно не переживать.

Жизнь устроена сложнее наших условностей. Не бывает двух организмов, а уж тем более видов с одинаковыми требованиями к условиям обитания. «Что русскому хорошо, то немцу смерть» в переводе на экологический язык называется нормой реакции и выражается в кривой жизнедеятельности:
Кривая жизнедеятельности

Принцип влияния экологических факторов на организм выражается пословицей «Все хорошо в меру». Задача — сравнить между собой «меры» различных видов и применить к ним школьный принцип «меньше большего, больше меньшего». Если мы нашли одуванчик, значит условия жизни для одуванчика подходят. Если рядом с одуванчиком сныть, значит условия жизни подходят для одуванчика и сныти одновременно. Если мы собрали тридцать разных видов, значит условия подходят одновременно для каждого из них. Чем больше видов, тем уже диапазон факторов произрастания:
Сужение диапазона факторов произрастания

Теоретически, мы можем построить такие кривые для любого фактора окружающей среды (вопрос эмергентности опустим — это тема долгого и сложного разговора). Нас не волнует медианное значение влажности почв. Мы хотим знать, достаточно ли влаги растениям? Это не одно и тоже: весной воды хоть залейся, но растения живут в условиях физиологической сухости, поскольку не могут впитать воду из холодной почвы. Вопрос шкалирования («в каких единицах измерять») решается принципом канторово-пелевинской «сиськой в себе». Рисуем пустую стобалльную шкалу, после идем в самое сухое место, определяем найденные растения и вписываем их в левую часть шкалы. Потом идем в самое сырое место и вписываем местные растения в правую часть шкалы. После делаем несколько десятков тысяч описаний из разных мест и расставляем на шкале встреченные виды.

В одну из ночей опустите луч фонарика вертикально вниз. На землю ляжет тень от травы — проекция растений на плоскость. Если забыть, что луч бьет из одной точки или взять громадный прожектор, то площадь тени будет пропорциональна густоте растений. В геоботанике этот показатель называется проективным покрытием. Глазомерно он вычисляется как доля покрытой растениями территории. Сумма проективных покрытий всех видов больше общего покрытия травостоя, поскольку разные виды перекрывают друг друга. Псевдоматематики называют проективное покрытие вероятностью обнаружения вида в точке со случайными координатами или говорят о других диких концепциях, но на практике без инструментов никто не способен оценить густоту растений точнее 5-10 процентов (хоть все говорят, что могут), поэтому описание дополняют словами «единично», «незначительно» и прочей гуманитарной фигней.

Идя по градиенту влажности от сырого к сухому месту, вы встретите новые виды. Пока еще чахлые и редкие. Они едва выживают при такой влажности. Скоро этих растений станет больше. В идеальных условиях проективное покрытие возрастет до ста процентов — вспомните непроходимые заросли крапивы urtica dioica. На подходе к сухому месту проективное покрытие уменьшается, в сухих условиях остаются лишь единичные растения. В очень сухих ваши они уступают другим видам. За время похода вы пройдете несколько куполообразных изменений проективного покрытия, которые вспомните составляя шкалу:
Градиент изменения условий среды

Когда первая шкала готова, делим весь массив описаний на группы по влажности территорий и для каждой группы тем же методом строим шкалу «бедность-богатство-засоленность». Затем итеративно повторяем процесс для переменности увлаженения, аллювиальности почв, пастбищной дегрессии (вытоптанности) и чего душа пожелает.

Для работы необходимы десятки лет, миллиарды рублей и армия ботаников. Сегодня такие ресурсы получить невозможно, но по счастью кровавый сталинизм оставил в наследство не только сопливый дудевский фильм, но и результат работы института луговой и болотной культуры (сейчас НИИ кормов имени Вильямса), где под руковоством Л.Г. Раменского подготовлена прекрасная монография «Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову». Книга содержит короткую пояснительную записку, методы анализа и таблицу на сотни страниц, где указано размещение видов растений на экологических шкалах в зависимости от проективного покрытия.
Книга Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову

Свыше полувека работа с этой книгой выглядит так: геоботаник описывает проективные покрытия видов на площадке, возвращается домой, достает миллиметровку и рисует на ней шкалу влажности (сто двадцать единиц). Смотрит на значение проективного покрытия первого вида, находит этот вид где-нибудь на триста седьмой странице и откладывает на миллиметровке указанный в книге диапазон. Потом второй вид, потом третий и так до конца. Вид а: от сорока до пятидесяти, вид б: от сорока пяти до семидесяти, вид в: от двадцати до сорока восьми. На основе «больше меньшего, меньше большего» оцениваем увлажнение участка от сорока пяти до сорока восьми баллов. Потом переходим к вычислению богатства почвы, потом к остальным показателям. Спустя несколько часов беремся за другое описание.

Это не единственный метод, но остальные еще хуже. Тратить на это жизнь в двадцать первом веке невыносимо, поэтому ботаники забросили шкалы на антресоль и достают только студентам показать. За минувшие десятилетия технология нисколько не развилась и видимо до следующего витка репрессий останется в забвении.

Казалось бы, любой первокурсник-технарь напишет алгоритм за пару часов, любой школьник, отличающий инкремент от компиляции закодит его за вечер. Все просто как две копейки. Но все программные реализации (включая мою работу десятилетней давности) напоминали сплетенные из вареных макарон костыли для безруких. Потому что легче «Анну Каренину» на машинный язык перевести, чем автоматизировать работу с экологическими шкалами Раменского.

Проблема исключительно гуманитарная. Ботаники — от студентов до докторов наук до сих пор не отличают электронную информацию от цифровой. Наука о растительности — это пещера в котором обитает карго-культ технологического развития. Попросите любого выслать метаданные описаний — столкнетесь с непониманием. Договоритесь о данных в цифровом виде — получите на почту вордовский файл с таблицами. Гусиные перья сменила печатная машинка, печатную машинку компьютер, но сама технология изучения растительности осталась на уровне гусиных перьев.

Геоботаническое описание обычно содержит в себе метаданные (где, кем, когда и др.), описание древостоя (при наличии оного и отсутствии отдельных таксационных работ), подроста, подлеска и таблицы проективных покрытий травяно-кустарничкового и мохово-лишайникового ярусов. Камеральная обработка сводится к переносу данных в эксель, часто в том же виде, в каком они представлены на бланке. Форма бланков у всех разная, поэтому данные разных авторов не сравнимы без мучительной корректорской работы. Я опускаю разность методик, разность понимания видов, здесь разговор только о технической стороне вопроса.
Образец геоботанического описания

Без общепринятого формата, любой код автоматизации придется переписывать под каждого автора. Но это не спасет без решения проблемы субъективных оценок. Нельзя вместо оценки проективного покрытия скормить алгоритму понятия «единично», «изредка», «две куртины» и прочий бред (все из реальных описаний). Предположим, мы исключим такие данные из выборки. Если речь об экологическом шкалировании, то это допустимо. Но следом возникает проблема таксономии.

Линней, работая с номенклатурой не думал о том, что латынь уйдет в прошлое, а коробка размером с небольшой саквояж уместит в себе всю ботаническую литературу. Сегодня виды сохраняют латинское название (и это правильно), но саму латынь никто не помнит, герундий от герундива не отличает, рода путают между собой. В результате окончания видов обычно записаны с ошибками. Другое проблемное место — нечитаемые буквы. Попробуйте спустя месяц по памяти верно воспроизвести krascheninnikovii, krascheninnikoviana, или krascheninnikoviorum. Тут ботаники с лицом честного гаишника воскликнут, что они, дескать все выверяют по справочнику Черепанова. Клевер луговой у них трифолиум пратенсе, а клевер ползучий — амория репенс. Не верьте. При мне за несколько лет луговик извилистый из дешампсии стал лерхенфельдией, а из последней превратился в авенеллу. Все обсуждают подобные мелочные вопросы и никто не ничего хочет менять всерьез. А без изменений весь накопленный материал стоит дешевле макулатуры.

Я давно не работаю в государственном институте. Пол-месяца ввода, пол-месяца обработки и месяц дальнейшей психотерапии в мой прайс не включен, поэтому пришлось уйти от ботанических практик и минуя табличные редакторы, вводить данные сразу в виде js-объекта (в данные внесены искажения по условиям контракта, комментарии добавил для наглядности):

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
var descript = [
{
time:20160602,
note:'GR-0602-1',
tags:'Сосняк, Мяглово-Карьер',
lat:59.82739,
lng:30.69896,
datum:'4326',
author:'S.N.Golubev',
feedback:'schwejk-rpnt@rambler.ru',
license:'CC-BY-NC-SA-3.0',
source:'fieldobserve',
aream:2411,
dendro:{   /*Характеристики древостоя*/
	allvolumemcb:329,   /*Запас, куб. м*/
	allfullmsq:34.4,    /*Абсолютная полнота, кв. м*/
	pins__sylrs:{       /*Данные по сосне - pinus sylvestris*/
		volumemcb:329,   /*Запас, куб. м*/
		fullmsq:34.4,    /*Абсолютная полнота, кв. м*/
		diasm:23,        /*Средний диаметр, cм*/
		heightm:24.7,    /*Высота, м*/
		age:70,          /*Возраст, лет*/
	},
},
grass:{   /*Данные по живому напочвенному покрову*/
	allcover:50,   /*Общее проективное покрытие яруса*/
	cover:{        /*Повидовое проективное покрытие*/
		vacnm_myrls/*Черника - Vaccinium_myrtillus_L*/:20,
		vacnm_vitd/*Брусника - Vaccinium_vitisidaea_L*/:30,
		conlr_majls/*Ландыш - Convallaria_majalis_L*/:5,
		trils_eurp_/*Седмичник - Trientalis_europaea_L*/:0.1,
		desps_flexs/*Луговик - Deschampsia_flexuosa_Trin*/:10,
		melrm_prans/*Марьянник - Melampyrum_pratense_L*/:0.1,
		luzl__pils_/*Ожика - Luzula_pilosa_L_Willd*/:0.1,
		calln_vulrs/*Вереск - Calluna_vulgaris_L_Hull*/:0.1,
		charn_anglm/*Кипрей - Chamerion_angustifolium_L_Holub*/:0.1,
		fragr_vesc_/*Земляника - Fragaria_vesca_L*/:0.1,
		soldg_virgr/*Золотарник - Solidago_virgaurea_L*/:0.1,
		maimm_biflm/*Майник - Maianthemum_bifolium_L_FW_Schmidt*/:0.1,
		desps_cests/*Щучка - Deschampsia_cespitosa_L_Beauv*/:0.1,
		},
	},
undergrass:{/*Данные по мохово-лишайниковому ярусу*/
	allcover:40/*Общее проективное покрытие яруса*/,
	cover:{
		polhm_specs:0.1/*Политрихум*/,
		plezm_schbr:40/*Плеуроциум*/,
		},
	},
},
]

Структура данных повторяет бланк описания (метаданные-древостой-живой напочвенный покров-мохово-лишайниковый ярус). Видам с незначительным обилием присвоено проективное покрытие 0.1%. Видовые названия записаны в виде одиннадцати символов: пять на род, пять на вид и символ нижнего подчеркивания между ними. Род и вид преобразуются в код вида по такому принципу:
— Первые три буквы таксона берутся без изменений (Convallaria — con);
— Последние две соответствуют двум последним согласным таксона (Convallaria — lr);
— Если букв в таксоне меньше пяти, пропуски заполняются нижним подчеркиванием (Poa pratense — poa___prans);
— Если после первых трех букв одна согласная или согласных нет — пустые места заполняются нижним подчеркиванием (Luzula_pilosa — luzl__pils_).

Это не самый удачный принцип, поскольку требует исключений. Например, одуванчики Taraxacum laticordatum и Taraxacum latisectum кодируются одинаково: tarcm_lattm. К более простому решению, которое обеспечивает автоматическую кодировку списка таксонов я пока не пришел. К счастью исключения редки даже для региональной флоры, для локальной совсем незначительны и легко отлавливаются простой проверкой по сортированному массиву.

После я перевел таблицу из книги Л. Г. Раменского в js-массив следующего вида:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
var ramen = [
["КОД", "ВИД", "ШКАЛА", "ЗОНА", "ПОЧВА", "ПОКРЫТИЕ", "MIN", "MAX"],
["acalm_punns", "Acanthophyllum pungens (Bunge) Boiss.", "water", false, false, 0.3, 10, 15],
["acalm_punns", "Acanthophyllum pungens (Bunge) Boiss.", "water", false, false, 0.1, 8, 1000],
["acalm_punns", "Acanthophyllum pungens (Bunge) Boiss.", "rich", false, false, 0.3, 12, 15],
["acapr_schhr", "Acarospora schleicheri (Ach.). Mass.", "water", false, false, 2.5, 15, 19],
["acapr_schhr", "Acarospora schleicheri (Ach.). Mass.", "water", false, false, 0.3, 11, 22],
["acapr_schhr", "Acarospora schleicheri (Ach.). Mass.", "water", false, false, 0.1, 10, 35],
["acer__plads", "Acer platanoides L.", "water", false, false, 0.1, 65, 71],
["acer__plads", "Acer platanoides L.", "water", false, false, 0, 0, 91],
...
]

Массив состоит из 11 673 элементов, включая заголовок. Каждый элемент содержит информацию о видовом коде, таксоне, экологической шкале, минимальном и максимальном балле шкалы. Информация о типе почв и природно-климатической зоне отсутствует, но на случай развития проекта для этих данных оставлено место. В тех случаях, когда минимальный балл в книге не указан, в таблице стоит 0. Если не указан максимальный балл, в таблице стоит 1000.

Скрипт расчета Fleur.js содержит всего полторы сотни строк, но его следует сократить вдвое, поскольку вторая функция на 99% дублирует первую. На момент написания я вконец обленился и просто скопипастил свою же функцию, дополнив ее несколькими строками. Функция «ramenall(e)» подхватывает первое описание в серии, переводит абсолютные значения проективного покрытия из геоботанического описания в группы проективных покрытий шкал Л. Г. Раменского (единично-0.1, 0.1-0.3, 0.3-2.5, 2.5-8, 8 и более процентов). После сравнивает видовые списки из описания и таблицы экологических шкал на основе общего ключа кода видов. Найдя совпадение в коде, функция заполняет массив номером и таксонами описания с присвоением минимального и максимального балла для каждого вида. Если для вида информация отсутствует, скрипт выдает «-Infinity, Infinity;». После программа переходит к следующему описанию из серии. Когда описания заканчиваются, программа выводит собранный массив на html-страницу.

Функция «ramenbase(e)» выполняет те же самые операции, только для каждого описания в серии формирует массив с минимальными и максимальными значениями баллов. Из массива минимальных баллов отбирает наибольший, из массива максимальных — наименьший. Итогом выпадает таблица с номером описания, минимальным и максимальным значением на экологической шкале.
Больше меньшего, меньше большего

Обе функции потребляют на вход одинаковые аргументы: «rich» — богатство и засоленность почвы, «water» — влажность почвы, «waterwave» — переменность увлажнения, «alluvium» — аллювиальность почвы и «degrade» — пастбищная дегрессия.

Качество кода оставляет желать лучшего, но поскольку он написан три года назад по дороге из Кингисеппа в деревню Лисино-Корпус Ленинградской области, я доволен и без нужды ничего менять не планирую.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
// Полный расчет (значения для всех видов)
function ramenall(e){
 
  for(var a=0; a<descript.length; a++)
  {
	  var gbo = descript[a]; // Текущее описание в обработке
	  var spec=[];           // Вид
	  var pokr=[];           // Проективное покрытие в процентах
	  var pokrball=[];       // Балл покрытия по Раменскому
	  var spectable=[];      // Обертка для spec, pokr, pokrball
 
// Перевод % покрытия в % покрытия по Раменскому	  
	  for(var key in gbo.grass.cover)
	  {
		  spec.push(key);
		  pokr.push(gbo.grass.cover[key]);
		  if(gbo.grass.cover[key]>=8.0 &&
				gbo.grass.cover[key]<100){pokrball.push(8.0);}
		  if(gbo.grass.cover[key]>=2.5 &&
				gbo.grass.cover[key]<8.0){pokrball.push(2.5);}
		  if(gbo.grass.cover[key]>=0.3 &&
				gbo.grass.cover[key]<2.5){pokrball.push(0.3);}
		  if(gbo.grass.cover[key]>=0.1 &&
				gbo.grass.cover[key]<0.3){pokrball.push(0.1);}
		  if(gbo.grass.cover[key]>=0.0 &&
				gbo.grass.cover[key]<0.1){pokrball.push(0.0);}
		}
 
// Заполнение таблицы для сравнения со шкалами    
	  spectable.push(spec);
	  spectable.push(pokr);
	  spectable.push(pokrball);
 
// Сравнение со шкалами   
	  for(var i=0; i<spec.length; i++)
	  {
		  for(var k=0; k<ramen.length; k++)
		  {
			  if(spectable[0][i]==ramen[k][0] && //Код вида
				ramen[k][2]==e && // Шкала (указана в HTML)
				ramen[k][3]==false && // Природная зона (игнорируется)
				ramen[k][4]==false && // Тип почвы (игнорируется)
				ramen[k][5]==spectable[2][i] // Проективное покрытие
				)
				{
// Публикация отчета в HTML
				var str = document.getElementById('tableResult');
				var add = str.insertRow(-1);
				var addTr = document.createElement("tr");
				var addTd = document.createElement("td");
					addTd.innerHTML=descript[a].note+", ";
					addTr.appendChild(addTd); // Номер описания
				var addTd = document.createElement("td");
					addTd.innerHTML=ramen[k][1]+", ";
					addTr.appendChild(addTd); // Название вида
				var addTd = document.createElement("td");
					addTd.innerHTML=spectable[1][i]+"%,      ";
					addTr.appendChild(addTd); // Покрытие
				var addTd = document.createElement("td");
					addTd.innerHTML=ramen[k][6]+",      ";
					addTr.appendChild(addTd); // Максимум
				var addTd = document.createElement("td");
					addTd.innerHTML=ramen[k][7];
					addTr.appendChild(addTd); // Максимум
				str.appendChild(addTr);
				};
		};
	};
};
}
 
// Краткий расчет (классический, результаты для пробной площади в целом)
function ramenbase(e){
	for(var a=0; a<descript.length; a++)
	{
		var gbo = descript[a];
		var spec=[];
		var pokr=[];
		var pokrball=[];
		var spectable=[];
 
		for(var key in gbo.grass.cover)
		{
			spec.push(key);
			pokr.push(gbo.grass.cover[key]);
			if(gbo.grass.cover[key]>=8.0 &&
				gbo.grass.cover[key]<100){pokrball.push(8.0);}
			if(gbo.grass.cover[key]>=2.5 &&
				gbo.grass.cover[key]<8.0){pokrball.push(2.5);}
			if(gbo.grass.cover[key]>=0.3 &&
				gbo.grass.cover[key]<2.5){pokrball.push(0.3);}
			if(gbo.grass.cover[key]>=0.1 &&
				gbo.grass.cover[key]<0.3){pokrball.push(0.1);}
			if(gbo.grass.cover[key]>=0.0 &&
				gbo.grass.cover[key]<0.1){pokrball.push(0.0);}
		}
 
		spectable.push(spec);
		spectable.push(pokr);
		spectable.push(pokrball);
 
		var ecoscalemin=[];// Шкала минимумов
		var ecoscalemax=[];// Шкала максимумов
 
		for(var i=0; i<spec.length; i++)
		{
			for(var k=0; k<ramen.length; k++)
			{
				if(spectable[0][i]==ramen[k][0] &&
				ramen[k][2]==e &&
				ramen[k][3]==false &&
				ramen[k][4]==false &&
				ramen[k][5]==spectable[2][i]
				)
				{
					ecoscalemin.push(ramen[k][6]);
					ecoscalemax.push(ramen[k][7]);
				};
			};
		};
 
		var str = document.getElementById('tableResultKratk');
		var add = str.insertRow(-1);
		var addTr = document.createElement("tr");
		var addTd = document.createElement("td");
			addTd.innerHTML=descript[a].note+",  ";
			addTr.appendChild(addTd); // Номер описания
		var addTd = document.createElement("td");
 
			// Максимальное значение шкалы минимумов
			addTd.innerHTML=Math.max.apply(Math, ecoscalemin)+",  ";
			addTr.appendChild(addTd); // Минимум
		var addTd = document.createElement("td");
 
			// Минимальное значение шкалы максимумов
			addTd.innerHTML=Math.min.apply(Math, ecoscalemax)+";  ";
			addTr.appendChild(addTd); // Максимум
		str.appendChild(addTr);
	};
}

Остается сверстать простую html-страницу, без всяких цээсэсов, назначить функции кнопкам и радоваться жизни. Полноценный анализ тестового набора с помощью миллиметровки у меня бы занял дней десять, может больше. Наверняка есть профи, кто сделает это быстрее, но даже супермен не рассчитал бы показатели для сотни описаний за долю секунды.

Финализировать эту эпопею нужно тремя вопросами: почему JavaScript?, что дальше? и как использовать полученные результаты анализа?. JavaScript — потому что эти расчеты иногда требуется выполнять на чужих компьютерах без установленного R, Wine или другого софта. Что дальше — не знаю. Есть пару идей, но я три года ничего не менял, могу еще три года ничего не менять. А как использовать результаты я не расскажу, поскольку строки этой статьи все-равно никто не увидит. Программисты бросят читать на втором слове, а ботаники на четвертом.


По адресу городшахты.рф/source/fleur/ лежит готовая к использованию программа. Можете указать ссылку на свой набор геоботанических описаний в указанном выше формате и рассчитать богатство, увлажнение, переменность водного режима, аллювиальность и пастбищную дегрессию почв.
Полноценное теоретическое обоснование, альтернативные методы и материалы для контроля доступны в книге: Л. Г. Раменский, И. А. Цаценкин, О. Н. Чижиков, Н. А. Антипин «Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову» Всесоз. науч. -исслед. ин-т кормов им. В. Р. Вильямса. М. : Сельхозгиз , 1956 470, [2] с.: ил., 1 л. граф.

Растительность петербургского Новодевичьего кладбища

«Обожаю склепы. Обожаю чугунное литье»

Штык из «ДМБ»

Пока кладбища остаются неизбежной частью антропогенного ландшафта, ведение хозяйства на них — актуальная задача. Ладно, ладно, это было официальное вступление к статье. На самом деле, лет пять назад мне предложили слегонца рубануть лавандосов и потусить недельку на одном из петербургских погостов. В результате появилась статья, которую я где только не публиковал. Возможно вы даже слышали о ней прежде. И что? У меня сегодня вечер ностальгического мортидо, так что не доебывайтесь.

Как сейчас помню: был не то конец мая, не то начало июня. Холодно, аж жопа, что ни день, то дождь. В незнакомых мне поднебесных кабинетах кому-то взбрело в голову узнать возраста деревьев, растущих на территории Новодевичьего кладбища. Нахуя я понятия не имею, так что не спрашивайте. Не знаю почему, но в тот год во всем Питере не нашлось человека, готового эту работу выполнить, поэтому, я поклал хуй на предложение заняться колкой пизженных дров и на первом же автобусе отправился к питерским покойникам.

Поскольку все фотки того периода проеблись куда-то, даже не показавшись мне на глаза, публикую декабрьские фотографии. Я сделал их незадолго до наступления 2014 года, по дороге к офису, где продавал битые и краденые автомобили.

IMG 1664 - Nieizv_

IMG 1619 - Nieizv_

 

Не требуется большого ума, что-бы понять бредовость идеи подеревного бурения на кладбище. Здесь надо было работать с обоснованной экстраполяцией небольшой выборки, а это автоматически предполагало необходимость изучения динамики прироста, характеристики растительности и почвенно-грунтовых условий. Поэтому, помимо бурения, хотел бы я того или нет (а я хотел), потребовалась геоботаника.

IMG 1636 - Nieizv_

 

Между кладбищенскими аллеями я заложил 15 пробных площадей, на которых сделал геоботанические описания и отобрал образцы древесины (керны). Каждая проба имела примерный размер 20х20 м. В описаниях учитывал преимущественно доминирующие и константные виды, поскольку, во-первых, на каждом кладбище всегда полно интродуцентов, которые ни один систематик в жизни не определит, а во вторых, кладбище — это вам не опытное поле. За несколько веков там столько оград установили, что сломать на такой работе ноги было более чем вероятно. Да и пиздюлей можно от безутешных родственников отхватить.

Помимо описаний, я провел еще и маршрутное геоботаническое обследование захоронений, использованное в дальнейшем при составлении карты живого напочвенного покрова.

Названия сосудистых растений, которые вы встретите ниже, даны по таксономическому сборнику С.К. Черепанова, мхов по (М.С. Игнатов и др., 2004).

Всего на кладбище я отобрал 44 керна (обычно, по три с каждой пробной площади). Керны извлекал с высоты 1 м, преимущественно с западной стороны. При обработке, одну из сторон каждого керна зачищал наждачной бумагой, после чего керны отмокали в воде 15-25 минут (Методы…, 2002). Для измерения колец внедрил собственное ноу-хау: сканировал керны с разрешением 600 dpi, после чего загружал растры в AutoCAD, где измерял кольца с точностью до 0,01 мм:

rthys

 

Условия местообитания оценивал с помощью метода экологических шкал (Л.Г. Раменский, 1956). В общем, не ищите тут какой-либо науки. «Одна проза, причем вульгарная».

 



Растительность кладбища представлена тремя ассоциациями:

Ассоциация Acerеtum aegopodiosum

Ассоциация распространена на большей части кладбища. Главный доминант травяно-кустарничкового яруса Aegopodium podagraria. Проективное покрытие живого напочвенного покрова в затененных местах 50%, при осветлении, за счет разрастания сныти увеличивается до 100%. В зависимости от содоминирующего вида выделены следующие субассоциации:

Acerеtum aegopodioso — urticetum (ПП № 11, 14, 15), Содоминант — Urtica dioica. Внутри могильных оград произрастает Chelidonium majus. Для субассоциации характерно высокое проективное покрытие (75-100%). Высота травостоя в среднем 0,5-1 м.

Acerеtum aegopodioso — anthriscetum (ПП № 7, 8, 10, 12), Содоминант – Anthriscus sylvestris. Внутри могильных оград регулярно встречается Impatiens noli — tangere и Chelidonium majus. Постоянно присутствие Urtica dioica. Травостой высокий (1,5 м) с высоким проективным покрытием (90-100 %).

Acerеtum aegopodioso — aceretum (ПП № 3, 4, 6), Содоминант – всходы Acer platanoides. В составе травостоя регулярно встречаются Anthriscus sylvestris и Glechoma hederacea. Проективное покрытие обычно 50 %. Высота травостоя в среднем 0,5 м. Активному разрастанию трав мешает, помимо сомкнутости древесного полога большое количество посетителей кладбища, на что указывает распространенность растений нарушенных местообитаний – Taraxacum officinale и Plantago major. При осветлении данной ассоциации, проективное покрытие в ней увеличивается до 100 %, высота травостоя увеличивается до 1-1,5 м, за счет разрастания сныти. В таких условиях снижается давление рекреационной (да бля, «рекреационной», на кладбище!) нагрузки, в результате чего, растения рудеральных местообитаний вытесняются.

Acerеtum aegopodioso — impatietum (ПП № 5, 9), Содоминант – Impatiens noli-tangere. В составе травостоя регулярно встречаются всходы Acer platanoides, Urtica dioica, Lamium album, Taraxacum officinale. По условиям произрастания эта субассоциация – аналог предыдущей. Различия в содоминантах вызваны архитектурными особенностями участка кладбища – большим количеством высоких могильных плит, памятников на которых произрастает недотрога. Проективное покрытие 80-90 %, высота травостоя 0,5 м.

Acerеtum aegopodioso — epilobietum (ПП № 13), Содоминант – Epilobium montanum. В составе травостоя встречается также Acer platanoides, Urtica dioica, Impatiens noli-tangere и другие виды. Проективное покрытие в субассоциации 100 %, высота травостоя 1,5 м.

Ассоциация Acerеtum Agrosticea — acerеtum (ПП № 1)

Ассоциация расположена в окрестностях главного входа на кладбище. Своеобразные условия здесь (низкая сомкнутость древесного полога, высокое число посетителей, создающих антропогенную нагрузку, регулярное кошение) привели к доминированию в травостое Agrostis tenuis. Содоминантом являются Acer platanoides. Присутствуют растения рудеральных местообитаний – Taraxacum officinale, Plantago major, Rumex acetosella, Epilobium montanum. Проективное покрытие 50%. Высота травостоя не более 0,3 м.

Ассоциация Acerеtum Acercea — trifolietum (ПП № 2)

Ассоциация расположена в северной части кладбища. Доминирующим видом являются всходы Acer platanoides. Содоминантоми к нему являются Trifolium pratense. Проективное покрытие живого напочвенного покрова в ассоциации 45%, высота травостоя не более 0,3 м.

IMG 1654 - Nieizv_

 


Почвенное богатство (засоление) на всех пробных площадях сходно, 9-12 единиц по экологической шкале Л.Г. Раменского, что соответствует «довольно богатым почвам» (Раменский, 1956). Увлажнение на пробных площадях различно от свежелугового (пробная площадь № 1) до сыролугового (пробные площади №№ 13, 14, 15).

Из естественных сообществ Северо-Западной части России (Федорчук В.Н. и др. 2005), растительность кладбища по условиям произрастания наиболее близка к широколиственным формациям дубравнотравной серии типов леса, относительно которой, условия произрастания смещены в сторону большего богатства. На пикче ниже представлены экологические амплитуды геоботанических описаний в Новодевичьем кладбище относительно условий произрастания лесных ассоциаций Северо-Западной части России (Федорчук В.Н. и др. 2005):

Амплитуды Раменского

IMG 1623 - Nieizv_

 


Среднемноголетняя величина радиального прироста у основных пород такова:

  • Клен остролистный — 2,31+-0,03 мм;
  • Липа мелколистная — 2,16+-0,08 мм;
  • Тополь — 3,18+-0,03 мм;
  • Ясень — 2,31+-0,02 мм;
  • Береза пушистая — 1,77+-0,22 мм;

Видовые эпитеты тополя и ясеня определяйте сами, поскольку в тот момент они мне нахуй были не нужны.

Разнообразие условий произрастания на кладбище слабо влияет на величину радиального прироста деревьев. При свежелуговогом увлажнении радиальный прирост незначительно снижен (0,5 +- 0,14 мм). Возможная причина этого — усиленная рекреационная нагрузка (ПП №1 расположена у входа – самой посещаемой части кладбища), которая ведет с одной стороны к уменьшению радиального прироста деревьев с другой стороны к осветлению, а значит иссушению почвы.

Различия между радиальными приростами деревьев, растущих во влажнолуговых и сыролуговых условиях (0,1 мм) незначительны и недостоверны. Для основных древесных пород кладбища, были рассчитаны величины среднего радиального прироста.

Помимо основных пород, в парке встречены также редкие, произрастающие единично или в небольшом количестве, деревья (Дуб черешчатый, Вяз шершавый, Ольха чёрная и др.). Бурить их возрастным буравом могут только пидарасы без чувства прекрасного. То что бурение травмирует дерево — тот еще пиздежь, но оно влечет за собой опасность поражения гнилями, чего в моем случае допускать не хотелось.

При производственных работах бурение в таких случаях заменяется использованием таблиц хода роста (А.В. Третьяков и др., 1952).  Но, как говорил Петьке Чапаев: «есть один нюанс». Цели создания таблиц были исключительно лесохозяйственные, следовательно, применение их к одиночным деревьям в неестественных условиях произрастания необоснованно. Для проверки принципиальной возможности использования таблиц хода роста, применительно к Новодевичьему кладбищу, я применил корреляционный анализ динамики радиального прироста липовых насаждений Новодевичьего кладбища и липовых насаждений из (А.В. Третьяков и др., 1952). Коэффициент корреляции между натурными и литературными данными составил 0,60, что ожидаемо, но никак не позитивно. Другими словами, если уж использовать таблицы хода роста, то только в случае, когда использовать больше нечего, а что-то использовать надо. Да еще и с оговоркой на пиздливость, то бишь, указывая факт низкой точности полученных результатов.

Что еще? Вроде все существенное рассказал, остальное либо производственные детали, либо совсем стремная шняга. Ах да, забыл, вот еще:

Список литературы

Игнатов М. С., Игнатова Е. А., Флора мхов средней части европейской России. М.: КМК. 944 с.

Методы изучения лесных сообществ – СПб.: НИИХимии СПбГУ, 2002.

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

Тетюхин С. В., Минаев В.Н., Богомолова Л.П. Лесная таксация и лесоустройство. Нормативно-справочные материалы по Северо-Западу Российской Федерации. СПб.: СПбГЛТА, 2004. 360 с.

Третьяков А.В., Горский П.Р., Самойлович Г.Г., Справочник таксатора. М.: ГОСЛЕСБУМИЗДАТ, 1952, 843 с.

Федорчук В.Н., Нешатаев В.Ю., Кузнецова М.Л. Лесные экосистемы северо-западных районов России. Типология, динамика, хозяйственные особенности. – СПб., 2005. 382 с.

Шмидт В. М., Математические методы в ботанике: Учеб. пособие – Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1984 – 288 с.

Czerepanov S. K. Vascular plants of Russia and adjacent states (the former USSR) Cambridge University Press. 1995