Подбор основных древесных видов для создания объектов постоянной лесосеменной базы в засушливой зоне
Notice bibliographique
Résumé
В статье приведены данные по обследованию лесных насаждений с участием робинии псевдоакации (Robinia pseudoacacia L.), боярышника обыкновенного (Crataegus laevigata (Poir.) DC.), гледичии трехколючковой (Gleditsia triacanthos L.), клена татарского (Acer tataricum L.), клена ясенелистного (Acer negundo L.), груши лесной (Pyrus communis ssp. pyraster (L.) Ehrh.), алычи (Prunus cerasifera Ehrh.), дуба черешчатого (Quercur robur L.), ирги канадской (Amelanchier canadensis (L.) Medik.), сосны крымской (Pinus nigra ssp. pallasiana (Lamb.) Holmboe), вяза листоватого (Ulmus minor Mill.), смородины золотой (Ribes aureum Pursh), шелковицы белой (Morus alba L.), абрикоса обыкновенного (Prunus armeniaca L.), сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), жимолости каприфоли (Lonicera caprifolium L.), лоха узколистного (Elaeagnus angustifolia L.), аморфы кустарниковой (Amorpha fruticosa L.) различных ареалов с целью подбора видов и форм для создания постоянной лесосеменной базы. Установлено, что основными критериями для отбора генофонда являются жизнеспособность, засухо-, соле-, морозоустойчивость, высота и быстрый рост обследуемых насаждений. Несмотря на частичное подмерзание годичных побегов некоторых видов и форм, включая пирамидальную и мачтовую формы робинии псевдоакации, они также могут быть использованы для создания ПЛСБ и в насаждениях различного типа ввиду ежегодного плодоношения и достаточного роста. Выявлены группы растений по отношению к основным лимитирующим факторам среды, из которых наиболее перспективными для создания ПЛСБ в засушливых условиях являются ирга, сосна, вяз, смородина, аморфа, робиния, клен, груша, дуб, абрикос, лох и облепиха. По ростовым показателям максимальная высота отмечена у сосны, дуба, вяза, облепихи, интенсивные приросты побегов – у гледичии. Предложена улучшенная схема по созданию и использованию селекционно-семеноводческих объектов для защитного лесоразведения. The article presents data on the survey of forest plantations with the participation of Robinia pseudoacacia L., Crataegus laevigata (Poir.) DC., Gleditsia triacanthos L., Acer tataricum L., Acer negundo L., Pyrus communis ssp. pyraster (L.) Ehrh., Prunus cerasifera Ehrh., Quercus robur L., Amelanchier canadensis (L.) Medik., Pinus nigra ssp. pallasiana (Lamb.) Holmboe, Ulmus minor Mill., Ribes aureum Pursh, Morus alba L., Prunus armeniaca L., Pinus sylvestris L., Lonicera caprifolium L., Elaeagnus angustifolia L., Amorpha fruticosa L. from various habitats in order to select species and forms for the creation of a permanent forest seed base. It has been established that the main criteria for the selection of the gene pool are viability, drought, salt, frost resistance, height and rapid growth of the surveyed plantations. Despite the partial freezing of annual shoots of some species and forms, including the pyramidal and mast forms of Robinia pseudoacacia, they can also be used to create permanent forest seed bases (PFSB) and plantings of various types due to annual fruiting and sufficient growth. Groups of plants have been identified in relation to the main limiting environmental factors, of which Canadian serviceberry, Crimean pine, field elm, golden currant, desert false indigo, black locust, Tatarian maple, European wild pear, English oak, apricot, Russian olive and sea buckthorn are the most promising for creating PFSB in arid conditions. According to growth indicators, the maximum height was noted in Crimean pine, English oak, field elm, sea buckthorn, intensive growth of shoots – in honey locust. An improved scheme for the creation and use of breeding and seed-growing facilities for protective afforestation is proposed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».