Ботанический журнал, 2022, T. 107, № 2, стр. 180-197

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Исследовано 22 популяции I. pumila при одинаковом их числе для каждого из выбранных районов, т.е. 11 (275 растений) популяций исследовано в Нижнем Поволжье и 11 (1100 растений) – на Южном Урале (табл. 1, рис. 1). Так как ареал вида на севере Нижнего Поволжья охватывает фактически всю территорию Саратовской обл., для исследования отобрали популяции, более или менее равномерно распределенные по всей территории области. На Южном Урале ареал вида ограничен только юго-западными районами Республики Башкортостан (степное Предуралье). Соответственно исследованные популяции территориально произрастают гораздо ближе друг к другу, чем отобранные в Саратовской обл. На территории Предуралья исследование проводили в течение четырех лет, в то время как на территории севера Нижнего Поволжья – в течение одного года. Отчасти это было связано с тем, чтобы нивелировать разницу в размерах исследуемых территорий в сравниваемых частях ареала. Исходили также из того, что если проверяемая гипотеза верна, то даже при многолетнем мониторинге популяций с более однородными условиями произрастания диапазон изменчивости будет меньшим, чем при однолетнем изучении популяций с большей неоднородностью условий произрастания вида.

Рис. 1.

Местоположение исследованных популяций Iris pumila. Условные обозначения популяций те же, что в табл. 1.

Fig. 1. Location of the studied populations of Iris pumila. See Table 1 for the population symbols.

Морфологические характеристики с целью поддержания единообразия в их оценке учитывались только у растений генеративного состояния (Sharma, Pandit, 2011). В каждой популяции в один год наблюдения признаки измерялись у 25 особей. В качестве особи для морфометрических измерений считали клон. Всего было измерено 12 морфологических показателей (рис. 2): диаметр клона, число вегетативных побегов (лопаток), число листьев на вегетативный побег, длина второго листа, ширина второго листа, число генеративных побегов, длина генеративного побега, длина внешней доли околоцветника, ширина внешней доли околоцветника, длина внутренней доли околоцветника, ширина внутренней доли околоцветника, диаметр цветка.

Рис. 2.

Морфологические показатели Iris pumila, использованные в анализе: 1 – диаметр клона, 2 – число вегетативных побегов (лопаток), 3 – число листьев на вегетативный побег, 4 – длина второго листа вегетативного побега, 5 – ширина второго листа вегетативного побега, 6 – число генеративных побегов, 7 – длина генеративного побега, 8 – длина внешней доли околоцветника, 9 – ширина внешней доли околоцветника, 10 – длина внутренней доли околоцветника, 11 – ширина внутренней доли околоцветника, 12 – диаметр цветка.

Fig. 2. Morphological parameters of Iris pumila used in the analysis: 1 – clone diameter, 2 – number of vegetative shoots (blades), 3 – number of leaves per vegetative shoot, 4 – length of the second leaf on the vegetative shoot, 5 – width of the second leaf on the vegetative shoot, 6 – number of generative shoots, 7 – length of the generative shoot, 8 – length of the outer perianth lobe, 9 – width of the outer perianth lobe, 10 – length of the inner perianth lobe, 11 – width of the inner perianth lobe, 12 – flower diameter.

Анализ изменчивости морфологических показателей проводили с использованием описательной статистики (минимум и максимум показателя и его 95% доверительный интервал, коэффициент вариации), диаграмм размаха (среднее значение ± ошибка средней и стандартное отклонение) (Metody…, 2015), а также непараметрического анализа Манна–Уитни для сравнения средних двух независимых выборок (Khar′kova, Grzhibovskiy, 2014). На основе матрицы корреляций был проведен факторный анализ методом главных компонент (PCA) (Jolliffe, 2002; Zuur et al., 2009). Кроме того, были рассчитаны непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена (Zar, 2010): в случае, если коэффициенты корреляции для коррелированных пар переменных превышали 0.90, один признак из пары исключался из факторного анализа (Nobis et al., 2016; Ocampo, d’Eeckenbrugge, 2017; Spaniel et al., 2017; Maia, Goldenberg, 2019).

Дополнительно выявлена и визуализирована взаимосвязь наблюдаемого паттерна морфологической изменчивости с некоторыми факторами окружающей среды (климатическими, географическими). Для этого был применен метод неметрического многомерного шкалирования (NMDS) с последующим наложением на плоскость ординации векторов, указывающих направление климатических или географических градиентов, а также силу их связи с наблюдаемым паттерном морфологической изменчивости.

Входные данные для NMDS представляли собой средние значения морфометрических показателей для каждой популяции из Нижнего Поволжья и Южного Урала, предварительно прошедшие процедуру стандартизации. Так как исследовались только количественные морфологические признаки, в качестве меры различия использовалось евклидово расстояние. Для каждого из 22 местоположений популяций ириса из открытой базы WorldClim ver. 2.0 (Fick, Hijmans, 2017) были взяты данные с пространственным разрешением 2.5 минуты (5 км), содержащие значения 19 биоклиматических характеристик и альтитуды (табл. 2). Кроме того, учитывались значения географической широты и долготы мест произрастания популяций. Полученные значения использовались в качестве переменных окружающей среды и были спроецированы на плоскость ординации в виде векторов, указывающих направление наиболее быстрого изменения значений соответствующей переменной (направление градиента), и имеющих длину, пропорциональную корреляции между переменной окружающей среды и осями ординации (сила градиента). Процедура расчета уровня значимости выявленных связей основывалась на применении метода случайных перестановок с числом итераций равным 999. Данный анализ был проведен в среде статистического программирования R ver. 4.1.0 (R Core Team, 2021).

Морфометрические данные перед проведением факторного анализа, а также неметрического многомерного шкалирования подвергались процедуре стандартизации (Torrecilla et al., 2013; Biye et al., 2016; Finot et al., 2018; Cruz-Lustre et al., 2020).

Для расчетов и визуализации результатов использовались программы “Statistica 6.0” (STATISTICA, 2001) и “Past 3.26” (Hammer et al., 2001; Hammer, Harper, 2005), а также пакеты vegan (Oksanen et al., 2020) и ggpolot 2 (Wickham et al., 2016), реализованные в статистической среде R.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Сравнение выборок популяций Iris pumila из Нижнего Поволжья и Южного Урала методом описательной статистики показало, что у преобладающего большинства признаков средние значения, включая ошибку среднего, не перекрываются (табл. 3). По большинству морфологических признаков минимальные и максимальные значения в обеих группах также различались. Исключение составил показатель числа генеративных побегов, у которого перекрывались минимальные и средние значения. Средние значения большинства исследованных морфологических параметров были выше в выборке популяций с Южного Урала. Максимальное различие имело место между средними значениями длины и ширины второго листа: популяционная выборка с Южного Урала в два с лишним раза превосходила таковую из Нижнего Поволжья. У трех признаков – диаметр клона, число вегетативных побегов, и диаметр цветка – средние, а также минимальные и максимальные значения в популяциях Нижнего Поволжья были выше, чем в популяциях Южного Урала.

Коэффициент вариации был заметно выше в выборке популяций из Нижнего Поволжья по пяти признакам: числу вегетативных побегов, ширине второго листа, числу и длине генеративных побегов, ширине внутренней доли околоцветника. По остальным признакам (диаметру клона, числу листьев на вегетативный побег, длине второго листа, длине и ширине внешней доли околоцветника, длине внутренней доли околоцветника и диаметру цветка) был близок по обеим выборкам популяций (табл. 3). Максимальные значения коэффициентов вариации в обеих выборках популяций отмечены для трех морфологических признаков: числа генеративных и вегетативных побегов и диаметра клона. В целом популяции Нижнего Поволжья имели более широкий диапазон изменчивости основной части исследованных морфологических признаков.

Диаграммы размаха (рис. 3) также наглядно демонстрируют, что средние значения и ошибки средних по большинству признаков в двух сравниваемых географических выборках заметно отличаются между собой. Лишь по числу генеративных и вегетативных побегов сравниваемые выборки достоверно, согласно тесту Манна–Уитни, не различаются (табл. 4). При этом величины дисперсии по большинству показателей для каждого отдельного признака между выборками популяций практически одинаковы. Исключение составили следующие показатели: число вегетативных побегов, число генеративных побегов, длина и ширина второго листа, а также ширина внутренней доли околоцветника. По первому из перечисленных признаков различие в дисперсии между рассматриваемыми выборками наиболее заметно.

Рис. 3.

Диаграммы размаха морфологических показателей Iris pumila: SU – популяционная выборка из Республики Башкортостан; LV – популяционная выборка из Саратовской области.

Fig. 3. Diagrams of the range of morphological parameters of Iris pumila: SU – population sample from the Republic of Bashkortostan; LV – population sample from the Saratov Region.

По большинству признаков величины их средних значений выше в выборке растений из популяций Южного Урала. В частности, по показателям листьев (длине и ширине второго листа) и структурных частей цветка (длине и ширине внешней и внутренних долей околоцветника) растения популяций Южного Урала значительно превосходят популяции Нижнего Поволжья. По длине генеративного побега растения из популяций Южного Урала также значительно превосходили таковые из Нижнего Поволжья. Последние лишь по двум параметрам заметно превышали популяции Южного Урала: диаметр клона и диаметр цветка. По показателям числа генеративных и вегетативных побегов выборка из Нижнего Поволжья очень незначительно, но все же превышала выборку растений из популяций Южного Урала.

Таким образом, растения I. pumila из популяций Южного Урала, как по вегетативным, так и по генеративным признакам – цветки и листья, а также генеративные побеги – были крупнее, нежели растения популяций Нижнего Поволжья.

Как уже упоминалось, согласно непараметрическому анализу сравнения средних значений по тесту Манна–Уитни (табл. 4) исследуемые выборки также различались по большинству показателей, кроме числа генеративных побегов и числа вегетативных побегов.

Интересно, что по показателям, которые не выявили достоверного различия между группами, выборки имели наибольшие значения коэффициента вариации, что указывает на высокую внутригрупповую неоднородность особей именно по этим показателям. Неоднородность, в свою очередь, может быть вызвана различными, прежде всего экологическими причинами.

По результатам факторного анализа выделены две главные компоненты, имеющие наибольшие значения собственных чисел и объясняющие наибольший процент дисперсии, как по отдельности (относительно других компонент), так и по общей сумме объясненной дисперсии. Наибольшими нагрузками на первую главную компоненту характеризовались длина второго листа (0.66), ширина второго листа (0.70), длина генеративного побега (0.70), длина внешней доли околоцветника (0.66), длина внутренней доли околоцветника (0.68); по второй главной компоненте наибольшие значения нагрузок имели: диаметр клона (0.82), число генеративных побегов (0.74) (табл. 5). Таким образом, наибольшие нагрузки на выделенные компоненты в более или менее равной степени имели как генеративные, так и вегетативные показатели.

При ординации в пространстве первых двух главных компонент (PCA) (рис. 4) показано разделение исследуемых выборок растений I. pumila из Нижнего Поволжья, с одной стороны, и Южного Урала – с другой, при относительно незначительном перекрывании их облаков рассеяния. При этом обособление облаков рассеяния наиболее выражено относительно горизонтальной оси, характеризующей первую главную компоненту. По этой компоненте обособление точек и их распределение в пространстве в наибольшей степени, как уже было сказано, определяется длиной и шириной второго листа, длиной генеративного побега, а также длинами внешней и внутренней долей околоцветника. В целом, по этим же признакам наблюдалось наибольшее различие исследуемых выборок по диаграммам размаха и описательным статистикам. Именно эти признаки во многом обуславливают различие растений из двух географических регионов и являются ключевыми, т.е. характеризующими общее состояние растений относительно внешних условий. При этом по второй компоненте наблюдается менее заметное обособление точек, обусловленное в большей мере показателями диаметра клона и длины генеративного побега согласно их значениям факторных нагрузок. По диаметру клона и по результатам теста Манна–Уитни, и по диаграммам размаха наблюдается достоверное различие сравниваемых выборок. Что касается длины генеративного побега, то различие выборок по этому параметру не достоверно, как по тесту Манна–Уитни, так и по диаграммам размаха. Дисперсия точек в пространстве области ординации по второй компоненте в большей степени характеризует различие особей внутри анализируемых выборок. Последнее утверждение подтверждается и фактически максимальными значениями коэффициентов вариации описываемых показателей внутри исследуемых групп среди всех морфометрических показателей.

Рис. 4.

Ординация Iris pumila методом главных компонент (PCA): SU – популяционная выборка из Республики Башкортостан; LV – популяционная выборка из Саратовской области.

Fig. 4. Ordination of Iris pumila by the principal component analysis (PCA): SU – population sample from the Republic of Bashkortostan; LV – population sample from the Saratov Region.

На диаграмме рассеяния, полученной методом неметрического многомерного шкалирования, помимо точек, обозначающих местоположение исследованных популяций в пространстве двух главных осей, отмечены векторы, соответствующие наиболее скоррелированным с осями переменным окружающей среды, а именно среднегодовой температуре (bio1), среднемесячной суточной амплитуде температуры (bio2), изотермальности (bio3), cезонности температуры (коэффициент вариации) (bio4), минимальной температуре наиболее холодного месяца (bio6), среднегодовой амплитуде колебания температуры (bio7), средней температуре наиболее сухого квартала (bio9), средней температуре наиболее теплого квартала (bio10), средней температуре самого холодного квартала (bio11), а также высоте над уровнем моря (Altitude), широте (lat) и долготе (long) места произрастания популяций (табл. 2; рис. 5). При этом в анализе влияния биоклиматических характеристик на распределение точек в пространстве осей неметрического многомерного шкалирования учитывались только направление и относительная длина соответствующих векторов.

Рис. 5.

Ординация методом неметрического многомерного шкалирования (NMDS). Мера различий – евклидово расстояние; стресс-значение – 0.06. Условные обозначения популяций те же, что в табл. 1. Условные обозначения биоклиматических факторов те же, что в табл. 2. SU – популяции с Южного Урала, LV – популяции из Нижнего Поволжья.

Fig. 5. Ordination by non-metric multidimensional scaling (NMDS). The measure of the differences is Euclidean distance; stress value – 0.06. For the symbols of the populations see Table 1. For the symbols of bioclimatic factors see Table 2. SU – populations from the South Urals, LV – populations from the Lower Volga region.

На рис. 5 видно хорошее расхождение точек, соответствующих популяциям различных географических групп. При этом в правой части области ординации расположились точки, отвечающие популяциям Южного Урала, в левой – популяциям Нижнего Поволжья. Обособление этих двух агрегаций точек более ярко выражено вдоль горизонтальной оси. Характерно, что разброс точек, соответствующих популяциям из Нижнего Поволжья, велик, как вдоль горизонтальной, так и вдоль вертикальной осей неметрического многомерного шкалирования, в то время как точки, соответствующие популяциям Южного Урала, располагаются одной компактной группой в правой части плоскости ординации. Заметно отделилась от них только точка, соответствующая популяции с горы Караултау из Мелеузовского р-на (Kar), являющаяся самой северной как для Южного Урала, так и для всей выборки в целом (рис. 5). В целом это указывает на большую неоднородность условий произрастания популяций I. pumila в Нижнем Поволжье и относительную однородность таковых на Южном Урале. Нельзя не отметить и тот факт, что в пространстве координат разброс точек, соответствующих совокупности средних значений морфологических признаков в популяциях Нижнего Поволжья, подчиняется определенной закономерности. Вдоль горизонтальной оси точки, соответствующие популяциям юга Заволжья, расположились слева (Mar, Sol-1, Ptr, Stp), а точки, соответствующие популяциям Правобережья и севера Заволжья, – справа (ближе к точкам, соответствующим популяциям Южного Урала), причем среди последних вдоль вертикальной оси выше нулевой отметки расположились точки, соответствующие популяциям Правобережья (Bel, Kam, Sim) и самой западной из левобережных популяций, находящейся на излучине Волги (Uzm), а ниже – популяциям севера Заволжья (Mxp, Trm, Sol-2). При этом к последним ближе всего расположены точки, соответствующие южным популяциям Правобережья (Sim, Kam). Выше расположилась точка, соответствующая самой западной из левобережных популяций, произрастающей в излучине Волги (Uzm), а еще выше – точка, соответствующая популяции севера Правобережья (Bel). То есть, в целом расположение точек в пространстве осей неметрического многомерного шкалирования соответствует географическому градиенту распределения популяций, которым эти точки соответствуют.

Из графика хорошо видно, что переменные окружающей среды достаточно сильно скоррелированы с горизонтальной осью – о чем свидетельствует их длина и соответствующее направление. Напрашивается вывод о том, что за обособление вдоль горизонтальной оси популяций Нижнего Поволжья ответственны: среднемесячная суточная амплитуда температуры (bio2), изотермальность (bio3), сезонность температуры (коэффициент вариации) (bio4), среднегодовая амплитуда колебания температуры (bio7) и высота над уровнем моря (Altitude), а за обособление популяций Южного Урала – среднегодовая температура (bio1), минимальная температура наиболее холодного месяца (bio6), средняя температура наиболее сухого квартала (bio9), средняя температура наиболее теплого квартала (bio10), средняя температура самого холодного квартала (bio11), количество осадков самого холодного квартала (bio19), географическая широта (Latitude) и географическая долгота (Longitude). При этом первые пять переменных, ответственных за обособление популяций Нижнего Поволжья, скоррелированы с горизонтальной осью отрицательно, а из оставшихся восьми переменных, связанных с обособлением популяций Южного Урала, шесть – положительно, а две – отрицательно. Нельзя не заметить, что все биоклиматические характеристики, ответственные за обособление популяций Нижнего Поволжья, по сути, отражают амплитуду колебаний температуры, т.е. диапазон изменчивости этого параметра, в то время как биоклиматические характеристики, ответственные за обособление популяций Южного Урала, отражают средние, и лишь по одному параметру минимальные температуры в регионе, а также – количество осадков в холодный квартал.

Разброс точек по вертикальной оси неметрического многомерного шкалирования определяет, в большей мере, средняя температура наиболее сухого квартала, географическая долгота и высота над уровнем моря. Это следует из того, что направления векторов именно этих биоклиматических и географических факторов отклоняются в пространстве неметрического многомерного шкалирования в сторону вертикальной оси.

Таким образом, больший разброс точек, соответствующих совокупности средних значений морфологических признаков растений в популяциях Нижнего Поволжья, подтверждает большую неоднородность условий произрастания вида в этой географической области по сравнению с Южным Уралом. Наиболее различными по параметрам средней температуры самого сухого квартала (bio9) и высоты над уровнем моря мест произрастания (Altitude) являются места произрастаний популяций Bel (bio9 = –5.08°C, Altitude = 229 м) и Trm (bio9 = –12.78°C, Altitude = = 311 м) (табл. 6). Следовательно, из всех климатических и географических характеристик, участвующих в анализе, именно данные параметры оказывают наибольшее влияние на распределение изменчивости морфологических признаков популяций Нижнего Поволжья. Соответственно, в местообитаниях на Южном Урале, прежде всего, меньшая амплитуда температур и не столь значительный, как в Поволжье, разброс по географической долготе и высоте над уровнем моря мест произрастания приводят к близости морфологических параметров растений изучаемого вида.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Растения популяций Iris pumila Южного Урала по большинству исследованных морфологических признаков достоверно отличаются от растений этого вида, произрастающих в Нижнем Поволжье. Растения Южного Урала крупнее по высоте генеративного побега, структурным элементам цветка и, в особенности, по параметрам листа. В свою очередь, растения из популяций Нижнего Поволжья превосходят по показателям диаметра цветка и диаметра клона. Последний признак характеризуется высокой вариативностью. Лишь по двум показателям, – количеству вегетативных и генеративных побегов, – различия между двумя географическими выборками популяций не были установлены. Эти два параметра, также как и диаме тр клона, обладали высоким, по сравнению с остальными показателями, уровнем варьирования.

Ординация методом главных компонент, выделенных в ходе факторного анализа, также убедительно демонстрирует разделение популяционных выборок из двух географических регионов. При этом, наиболее показательно обособление по первой компоненте, которое, согласно значениям факторных нагрузок, определяется длиной и шириной второго листа, длиной генеративного побега, а также длинами внешней и внутренней долей околоцветника. По этим признакам отмечено наибольшее различие исследуемых выборок согласно диаграммам размаха и описательным статистикам. По второй компоненте наблюдается менее заметное обособление точек, обусловленное в большей мере показателями диаметра клона и длины генеративного побега.

Анализ непараметрического многомерного шкалирования также показал сильное разделение точек, отвечающих той или иной географической группе популяций в пространстве ординации. Больший разброс точек, соответствующих совокупности средних значений морфологических признаков растений в популяциях Нижнего Поволжья, указывает на большую неоднородность условий произрастания вида в этой географической области по сравнению с Южным Уралом. В Нижнем Поволжье на распределении изменчивости морфологических признаков, прежде всего, сказывается большая амплитуда температур (в крайних границах, вероятно, приводящая в летний сезон к засухе и в зимний – к глубокому промерзанию почвы). Этому способствует и высота над уровнем моря мест произрастания популяций в данном географическом регионе. На Южном Урале сходство морфологических параметров растений вида обусловлено, прежде всего, небольшой амплитудой температур, как в отдельные месяцы, так и между сезонами, независимо от пространственного положения популяций в данной географической области.