Аналіз екосистемної різноманітності за формулою Шеннона на основі екологічних шкал Циганова

Домашня сторінка
→
Загальнонаукова періодика
→
Доповіді Національної академії наук України
→
Доповіді НАН України, 2009
→
Доповіді НАН України, 2009, № 01
→
Переглянути статтю

dc.contributor.author	Костишин, С.С.
dc.contributor.author	Жук, А.В.
dc.date.accessioned	2010-04-12T12:04:58Z
dc.date.available	2010-04-12T12:04:58Z
dc.date.issued	2009
dc.identifier.citation	Аналіз екосистемної різноманітності за формулою Шеннона на основі екологічних шкал Циганова / С.С. Костишин, А.В. Жук // Доп. НАН України. — 2009. — № 1. — С. 181-186. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.	uk_UA
dc.identifier.issn	1025-6415
dc.identifier.uri	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/7755
dc.description.abstract	Запропоновано методику розрахунку рiзноманiтностi абiотичного блока екосистеми за ентропiйно-iнформацiйним iндексом Шеннона з використанням екологiчних фiтоiндикацiйних шкал Циганова. Наведено результати оцiнки екосистемної рiзноманiтностi зрубiв букових лiсiв на iнiцiальних стадiях сукцесiї з рiзними типами вiдновлення рослинного покриву в межах острiвного та суцiльного поширення Fagus sylvatica L.	uk_UA
dc.description.abstract	A method of ecosystem abiotic block diversity computation by the entropic-informational Shannon index using ecological phytocoenotic Tsyganov scales is proposed. The results of estimations of the ecosystem diversity of beech forest clear-cuttings on the initial successional stages with different vegetation restoration types within different parts of Fagus sylvatica L. natural habitat are presented.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	Видавничий дім "Академперіодика" НАН України	uk_UA
dc.subject	Екологія	uk_UA
dc.title	Аналіз екосистемної різноманітності за формулою Шеннона на основі екологічних шкал Циганова	uk_UA
dc.title.alternative	Ecosystem diversity analysis by the Shannon formula on the basis of ecological Tsyganov scales	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.status	published earlier	uk_UA
dc.identifier.udc	574.472