Розроблення моделі експрес-обліку ресурсів Helichrysum arenarium (L.) Moench (Asteraceae)

• Veröffentlicht in: Український ботанічний журнал
• Datum: 2013
• Hauptverfasser: Мінарченко, В.М., Тимченко, І.А., Мінарченко, О.М.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainian
• Veröffentlicht: Інститут ботаніки ім. М.Г. Холодного НАН України 2013
• Schlagworte: Судинні рослини: систематика, географія, флора
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/175201
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Розроблення моделі експрес-обліку ресурсів Helichrysum arenarium (L.) Moench (Asteraceae) / В.М. Мінарченко, І.А. Тимченко, О.М. Мінарченко // Український ботанічний журнал. — 2013. — Т. 70, № 2. — C. 184-187. — Бібліогр.: 3 назв. — укр.

Представлены результаты разработки модели экспресс-учета ресурсов Helichrysum arenarium (L.) Moench в полевых условиях, определенные на основе статистического анализа сырьево значимых показателей популяций этого вида, включая методы многомерного регрессионного анализа. Среди шести анализируемых показателей H. arenarium статистически значимыми оказались: проективное покрытие (р < < 0,000001), плотность побегов (р < 0,0001) и масса сложного соцветия (р < 0,003). Применение шаговой регрессии позволило выделить наиболее значимые переменные и сформулировать алгоритм определения плотности запаса по всем показателям и отдельным из них. Results of developing a model for express assessment of resources of Helichrysum arenarium (L.) Moench in the field are presented. The model is based on statistic analysis of the indicators significant for raw materials in the species populations, including methods of multivariate regression analysis. Among the six analyzed indicators for H. arenarium, statistically significant were the following: projective cover (P < 0.000001), density of shoots (p < 0.0001), and weight of a compound inflorescence (p < 0.003). The application of stepper regression has allowed us to identify the most significant variables and to formulate an algorithm for determining the stock density by all indicators and by some of them.