Новосибирск
Novosibirsk
Новосибирск
Novosibirsk
Настоящая работа посвящена фенологии индивидуального цветения и построению на ее основе структурно-динамических моделей этого процесса. Представлены результаты исследования фенологии цветения Campanula bononiensis, C. sarmatica и Platycodon grandiflorus. Полученные данные характеризуют фенологические признаки (время и продолжительность цветения, длительность жизни отдельного цветка) и структурные (степень ветвления соцветия, длина осей, число цветков, порядок их распускания), описывающие цветение монокарпического побега. Соцветия изученных видов удлиненные многоцветковые, относятся к характерному для Campanulaceae переходному типу и отличаются высокой вариабельностью всех структурных признаков. Результаты наблюдений были обработаны стандартными статистическими методами и использовались для построения стохастических компьютерных моделей цветения побегов, при этом пропуски в рядах наблюдений были восстановлены методом максимального правдоподобия. Выявлены паттерны цветения видов, обусловленные различиями фенологических и структурных признаков. Показано, что формы кривых цветения зависят от согласованности во времени распускания цветков на главной оси (1-го порядка) и боковых осях 2-го порядка. У C. bononiensis на кривой цветения отмечается один несимметричный пик с уширением слева, достигаемый при одновременном распускании цветков в верхней и нижней частях главной оси и на боковых осях в средней части соцветия, где цветки 1-го порядка уже отцвели (последние обеспечили уширение). У C. sarmatica и P grandiflorus кривые цветения двухмодальные, при этом первый пик обусловлен распусканием цветков на главной оси, а второй - на боковых осях. Полученные модели с естественной вариабельностью воспроизводят картину цветения побегов и могут применяться для моделирования цветения группы особей (популяции), например, при ландшафтном проектировании. В комбинации с внешними программами визуализации их можно использовать для заполнения баз данных изображений синтетических растений на разных стадиях развития, которые применимы, например, для обучения нейронных сетей в задачах фенотипиро-вания.
The present work is devoted to the phenology of individual flowering and the construction of structure-dynamic models of this process on its basis. The results of the study of the flowering phenology of Campanula bononiensis, C. sarmatica and Platycodon grandiflorus are presented. The data obtained characterize both the phenological (time and duration of flowering, lifespan of individual flowers) and structural features (degree of branching of the inflorescence, length of floral axes, number of flowers, order of their blooming) that describe the flowering of a monocarpic shoot. Inflorescences of the species are elongated and multiflorous, of the compound type inherent for Campanulaceae, and characterized by a high variability of all structural features. Observation data were processed by standard statistical methods and used to construct stochastic computer models of flowering shoots, while omissions in data were restored by using the maximum likelihood method. Flowering patterns of the species, due to differences in phenological and structural features, have been revealed. It has been shown that flowering curves depend on the synchrony in the flowers blooming on the main (first-order) axis and lateral (second-order) axes. C. bononiensis has one asymmetrical peak with a broadening on the left, achieved with the simultaneous blooming of flowers in the upper and lower parts of the main axis and on lateral axes in the middle part of the inflorescence, where the first-order flowers have already finished blooming (they provided the broadening). Flowering curves for C. sarmatica and P grandiflorus are bimodal, with the first peak being due to the flowers blooming on the main axis and the second one on lateral axes. The constructed models reproduce the patterns of individual flowering well, with natural variability, and can be used to simulate the flowering of a group of individuals (population), for example, in landscape design. In combination with visualization tools, they can be used for augmenting plant phenotyping datasets with rendered images of synthetic plants for the purpose of training neural networks in this field.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.