Гербарий по биологии 6 класс образец: ГДЗ. Ботаника. 6 класс. Гербарий. — Общие дети, г. Воронеж

Содержание

Гербарии, их происхождение и создание доклад, проект

Слайд 1
Текст слайда:

Тема: «Гербарии, их происхождение и создание».


Слайд 2
Текст слайда:

Цветок

Цветок засохший, безуханный,
Забытый в книге вижу я;
И вот уже мечтою странной
Душа наполнилась моя:

Где цвёл? когда? какой весною?
И долго ль цвёл? и сорван кем,
Чужой, знакомой ли рукою?
И положён сюда зачем?

На память нежного ль свиданья,
Или разлуки роковой,
Иль одинокого гулянья
В тиши полей, в тени лесной?

И жив ли тот, и та жива ли?
И нынче где их уголок?
Или уже они увяли,
Как сей неведомый цветок?
1828 г.А.С. Пушкин


Слайд 3
Текст слайда:

Герба́рий (лат. herbárium, от herba — «трава») — коллекция засушенных 
растений, приготовленных в согласии с определёнными правилами.
Обычно гербарные образцы после высушивания монтируются на листах плотной бумаги. В зависимости от вида растения на гербарном листе может быть представлена целая особь, группа особей или часть крупного (например, древесного) растения.


Слайд 4
Текст слайда:

История создания гербариев

Слово «гербарий» (herbarium) было в обиходе в Европе уже в Средние века. Однако оно обозначало тогда книгу, посвященную растениям («травник» в старинной русской литературе). Содержанием таких книг были преимущественно рассказы о «достоинствах» или «силах» растений, т.е. о том, для чего можно использовать растения, прежде всего в лечебных целях. Словом «herbarius» называли человека, который занимался травами. Источником сведений в «травниках» служили в основном труды античных авторов — Теофраста, Диоскорида и Плиния Старшего.


Слайд 5
Текст слайда:

Первые гербарии появились в Италии в XVI веке. Их изобретение, связанное с изобретением бумаги, приписывается врачу и ботанику Луке Гини, основателю Пизанского ботанического сада.
Гербарий самого Гини не сохранился, однако до наших дней дошли коллекции его непосредственных учеников.


Слайд 6
Текст слайда:

В более широком смысле, гербарий — это здание, в котором хранится коллекция засушенных растений, или учреждение, занимающееся организацией хранения коллекции и её обработки.


Слайд 7
Текст слайда:

Гербарии мира

Все гербарии мира регистрируются в международной базе данных «The Index Herbariorum». Им присваивается акроним — уникальный буквенный код, составленный из одной — шести букв английского алфавита (например, K, MW, MHA, SYKO).
Сокращённые названия гербариев используются в качестве универсальных ссылок на место хранения гербарных образцов, цитируемых в ботанических научных работах.
В «Индексе» на 2013 год насчитывается 3293 гербария из 168 стран, в которых работает более 10 тысяч ботаников.


Слайд 8
Текст слайда:

Крупнейшие гербарии мира

В мире насчитывается сейчас 2,962 действующих гербария, в которых хранится 381,308,064 образцов.
Ведущие страны по объемам фондов :
1. США 76,101,221 образцов;
2. Франция 26,759,156;
3. Великобритания 22,022,324;
4. Германия 21,819,450;
5. Китай 19,336,070;
6. Россия 16,224,601;
7. Швеция 12,457,000;
8. Италия 12,333,020;
9. Швейцария 12,273,500;
10. Япония 11,188,850.


Слайд 9
Текст слайда:

Крупнейшие гербарии России

Ботаническом институте им. В. Л. Комарова РАН (LE) (Санкт-Петербург) (7,16 млн листов)
МГУ (MW) (1,01 млн листов)
Главном ботаническом саду им. Н. В. Цицина РАН (MHA) (Москва) (700 тыс. листов)
СПбГУ (LECB) (700 тыс. листов)
Центральном Сибирском ботаническом саду (Новосибирск) (NS+NSK) (629 тыс. листов)
Биолого-почвенном институте ДВО РАН (VLA) (Владивосток) (500 тыс. листов)
Томском государственном университете (TK) (500 тыс. листов)
Алтайском государственном университете (ALTB) (Барнаул) (400 тыс. листов)
Институте растениеводства им. Н. И. Вавилова (WIR) (Санкт-Петербург) (380 тыс. листов)
Южном федеральном университете (RV) (Ростов-на-Дону) (350 тыс. листов)
Институте биологии Коми научного центра РАН (SYKO) (Сыктывкар) (296 тыс. листов).


Слайд 10
Текст слайда:

Крупнейшие цифровые гербарии мира

Цифровые гербарии — это базы данных, в которых хранится информация об образцах. Как правило, это высококачественные изображения (сканы) самих образцов с разрешением до 600 dpi, которые дополняются данными с этикеток и из других источников информации. Большинство виртуальных гербариев доступны онлайн всем пользователям. По числу отсканированных образцов крупнейшими цифровыми фондами из мировых гербариев обладают:
Национальный музей естественной истории (P) (Париж, Франция) (5,4 млн сканов, все доступны онлайн) 
Институт ботаники, Академия наук Китая (PE) (Пекин, Китай) (1,6 млн сканов, все доступны онлайн) 
Московский государственный университет, Гербарий имени Д. П. Сырейщикова (MW) (Москва, Россия) (0,78 млн сканов, доступны онлайн 0,5 млн) 
Ботанический сад в Рио-де-Жанейро (RB) (Рио-де-Жанейро, Бразилия) (0,65 млн сканов, все доступны онлайн)

Один из типов гербарных сканеров


Слайд 11
Текст слайда:

К. Линней «Философия ботаники»

Гербарий превыше любого изображения и необходим любому ботанику.
Растения не следует собирать влажными.
Все части должны быть сохранены,
осторожно расправлены,
при этом не изогнуты.
Органы плодоношения должны быть налицо.
Сушить следует между листами сухой бумаги.
Как можно скорее, чуть теплым утюгом.
Умеренно прижав прессом.
Для наклеивания употреблять рыбий клей,
хранить следует всегда на листе [в полную величину],
только одно [растение] на странице,
папка не должна быть перевязана.
Род растения надписывается сверху.
Вид и [его] история указываются на обороте.
Растения одного и того же рода вкладываются [вместе] в пачку.
Растения располагаются согласно системе.


Слайд 12
Текст слайда:

ГЕРБАРИЙ СВОИМИ РУКАМИ!

Вот и пролетело такое долгожданное лето. Уже скоро за окнами будут уныло чернеть ветви деревьев, а в каплях дождя на них отражаться серое низкое небо. И тогда поможет развеять осеннюю хандру и навеет воспоминания о ярком солнечном лете гербарий.
Особенно, если сделан этот гербарий своими руками. Так что не теряйте времени в эти последние теплые осенние деньки.


Слайд 13
Текст слайда:

Как собирать гербарий?

Чтобы избежать огорчений, делать это нужно в сухую погоду. Влажные растения становятся более хрупкими, а значит, могут легко рассыпаться при оформлении гербария.
Нам понадобится следующее: инструмент для выкапывания растений (маленькая лопатка, металлический детский совочек или даже прочная ложка), гербарная папка — своеобразный пресс для собранных растений. 
(сложить два листа картона формата А4, проделать в углах отверстия, вдеть в них толстые шнурки или тесьму. Папка готова. Внутрь положите старые газеты, в которые будете вкладывать аккуратно расправленные растения). 


Слайд 14
Текст слайда:

Способы сушки

Способ первый. Сушка растений в газетах, как упоминалось выше. Газеты положите одна на другую, переложите бумажными салфетками и придавите чем-то тяжелым. Каждые несколько дней меняйте салфетки. Следите, чтобы не передержать.


Слайд 15
Текст слайда:

Способ второй. Сушка при помощи утюга. Тут главное не перестараться, иначе растения потеряют естественную окраску. По завернутому в бумагу растению пару раз проводим утюгом. Через несколько часов повторяем процедуру.

Способы сушки


Слайд 16
Текст слайда:

Оформляем альбом для гербария.

На листы формата А4 аккуратно крепим узкими полосками бумаги высушенное растение. Клей наносится только на концы полосок. Или пришивается нитками.Если гербарий правильно оформлен, то в правом нижнем углу должна находиться этикетка на русском и латинском языках, на которой написано название растения, места его распространения, данные о месте и времени сбора. Затем листы прокладываются пергаментом и собираются в папку.


Слайд 17

Слайд 18

Слайд 19

Слайд 20
Текст слайда:

Лабораторная работа: «Знакомство с гербарием»

Цель: Познакомиться с оформлением и содержанием школьного гербария.
Оборудование :Школьный гербарий.


Слайд 21
Текст слайда:

Ход работы:


Слайд 22
Текст слайда:

Выводы:

1) В гербарии могут быть собраны образцы растений разных жизненных форм.
2) Если растение крупное, то оно представлено частью растения.


Слайд 23
Текст слайда:

Домашнее задание:

1) Оформить гербарий из 6 образцов: 2образца травянистых растений, 2образца кустарников, 2 образца древовидных растений.
2) На листах гербария указать название растения ( по возможности) место и время сбора (снизу справа).


Гербарий ТРАВЯНИСТЫЕ РАСТЕНИЯ

ТРАВЯНИСТЫЕ РАСТЕНИЯ

Травянистые растения, также травы, — жизненная форма высших растений. Травы имеют листья и стебли, отмирающие в конце вегетационного периода на поверхность почвы. Они не имеют постоянного древесного ствола над землёй. Травянистые растения бывают как однолетними и двулетними, так и многолетними.

Главным показателем этой жизненной формы является отсутствие многолетних надземных частей, способных переживать неблагоприятный сезон. Эта особенность, безусловно, наиболее легко применима к растениям, существующим в условиях северного сезонного климата: лето—зима. В южных пустынях или тропиках эта черта применима, но с большими оговорками. Так, в тропиках, где нет зимы, нет сухих сезонов, травы могут иметь многолетние надземные части и достигать очень внушительных размеров. Поэтому для различения травянистости биологи стараются применить другие признаки: отсутствие одревесневающих надземных частей, их сочность, мясистость (много паренхимы), слабая работа камбия и отсутствие способности ко вторичному утолщению, сильно паренхиматизированная («разбавлена» мягкими тканями) проводящая система и др. Однако, все эти признаки работают не всегда. Так, одревеснение в той или иной степени характерно для многих трав, среди деревьев и кустарников встречаются мягкоствольные, почти травянистые формы. Осложняет дело и то, что между травянистыми и древесными растениями существуют много переходных, промежуточных форм.

Василек луговой Centaurea jacea L.

Многолетнее растение высотой 30-100 см, все шероховатое или паутинистое.

Стебли жесткие, прямостоячие, уже в нижней части разветвленные, под корзинками без утолщений.

Нижние листья с черешками (1), крупно-зубчатые или перисторассеченные, стеблевые листья почти линейные, сидячие (2). Все листья длиннее междоузлий.

Корзинки обычно по одной на концах ветвей.

Цветки воронковидные, краевые крупнее, лилово-пурпурные (3). Листочки обертки яйцевидные, шириной около 10-12 мм, придатки наружных листочков обертки округлые, целиком закрывающие зеленую часть листочков. Внутренние придатки нередко рассеченные.

Цветет с конца июня до сентября.

Василек синий, или посевной Centaurea cyanus L.

Однолетнее или двулетнее растение высотой от 10 до 60 см с ползучим корневищем, сероватое за счет войлочного опушения. Гемикриптофит.

Стебель прямостоячий, слабоветвистый, крылатый.

Листья мягкие, с обеих сторон серовато-войлочные (1), нижние — от узколанцетных до широкояйцевидных, короткочерешковые, цельные или трехлопастные, образуют прикорневую розетку.

Стеблевые листья сидячие, линейные (1), низбегающие.

Соцветия — корзинки, располагающиеся по одной на длинных безлистных цветоносах на концах стеблей. Обертка яйцевидная, листочки обертки треугольные (2), имеют светлый, коричневый или черный перепончатый придаток, его зубчики в 2-3 раза длиннее каймы. Краевые цветки воронковидные, крупные, ярко-синие (3), внутренние (срединные) — фиолетовые (4).

Цветет с мая по июль.

Плод — опушенная семянка.

Растет на сухих, богатых минеральными веществами почвах: в озимых посевах и на паровых полях.

Вереск обыкновенный Calluna vulgaris (L.) Hill

Многолетний разветвленный кустарничек высотой 20-80 см. Побеги густо олиствены. Очередно расположенные мелкие листья покрывают боковые веточки подобно черепице. Листья чешуевидные (1), заметно скрученные, длиной 1-4 мм. У основания имеют два шпоровидных ушка.

Соцветия имеют вид однобокой кисти длиной 5-15 см с множеством прицветников (2).

Цветки поникшие, фиолетово-розовые, иногда белые, на коротких цветоножках. Чашечка четырехраздельная, как и венчик розовая (3), очень тонкая и блестящая, длиной около 4 мм, сохраняется при плодах. Венчик короче чашечки (4). В цветке восемь тычинок, пыльники которых имеют по два придатка.

Цветет с середины июля до середины сентября.

Вьюнок полевой Convolvulus arvensis L.

Многолетнее травянистое растение с ползучим ветвящимся корневищем.

Стебель вьющийся, тонкий, голый (1), граненый, достигающий в длину иногда более 100 см.

Листья узкие, копьевидные (2), голые, снизу с двумя острыми лопастями.

Цветки длинночерешчатые (3) правильные, воронковидные (4) обоеполые, выходящие из пазух листьев. Венчик белый или розоватый, очень редко — красный.

Цветет с начала июня до сентября.

Плод — шаровидная коробочка с коричнево-черными крапчатыми семенами.

Растет чаще всего по лугам, насыпям, в посевах.

Гвоздика травянка Dianthus deltoides L.

Многолетнее травянистое растение высотой 20-40 см, с коротким ветвистым корневищем. Стебли двух видов: нецветущие стебли густо олиственные, более короткие; цветоносные значительно длиннее и в верхней части вильчаторазветвленные (1), шероховатые от волосков.

Листья прикорневой розетки линейно-ланцетные, тупые, зимующие. Стеблевые листья шириной 1-3 мм (2), с тремя жилками, по краю мелкогородчатые, острые.

Цветки собраны в соцветия полузонтик (дихазий), отдельные цветки на длинных цветоножках длиной 1-3 см. Прицветные чешуи широкопленчатые, доходящие до середины чашечки (3). Чашечка пурпурного цвета, лепестки карминно- или пурпурно-красного цвета, с темной поперечной полосой (4) и белыми точками (5), изредка лепестки белые.

Цветет с конца июня до августа.

Горошек заборный Vicia sepium L.

Многолетнее растение высотой 30-60 см с разветвленным корневищем.

Гемикриптофит.

Стебель стелющийся или цепляющийся, ребристый, с коротким мягким опушением или голый, неветвистый (1) или у основания разветвленный.

Листья непарноперистые (2), заканчиваются разветвленными усиками, с 4-8 парами листочков (3). Листочки эллиптические или яйцевидные. Прилистники мелкие (4), пильчатые, снизу железистые.

Цветки обоеполые, мотыльковые, образуют короткие пазушные кисти по 2-5 цветков (5). Чашечка трубчатая, с пятью неравными крупными зубцами. Венчик красно-фиолетовый, с фиолетовыми жилками на флаге (6) и короткой, впереди темно-фиолетовой лодочкой.

Цветет с мая по июль.

Плод — боб голый, продолговатый.

Горчица полевая Sinapis arvensis L.

Однолетнее травянистое растение высотой 10-60 см, с ветвистым стеблем, опушенным горизонтально отстоящими волосками.

Стеблевые листья цельные (1), очередные, без прилистников.

Цветки собраны в кистевидное соцветие (2), правильные, обоеполые, без прицветников. Чашечка состоит из 4 свободных, опадающих чашелистиков. Венчик раздельнолепестный, из 4 лепестков (3). Тычинок 6, из которых 2 короче остальных. Пестик с одним цельным или двулопастным рыльцем.

Цветет в мае-июне.

Стручки с прямым коническим четырехгранным носиком, почти равным стручку; створки стручка с 3 жилками. Семена расположены в один ряд. Плодоносит в июле-августе.

Зверобой продырявленный Hypericum perforatum L.

Многолетнее, травянистое растение высотой 30-60 см с разветвленным корневищем.

Стебель прямостоячий, двугранный, вверху ветвистый (1), железистый. Боковые стебли олиственные (2).

Листья яйцевидно-эллиптические, продолговатые; нижние сидячие, верхние черешковые, тупые, цельнокрайние (3), с просвечивающими точками, изредка с черными железками.

Цветки собраны в верхушечное широкое щитковидное соцветие (4) или одиночные верхушечные, золотисто-желтые, с черными точками; цветоножки более менее железистые; чашелистики заостренные, цельнокрайние (5), с черными точками; лепестки длиной 10-13 мм.

Цветет в июне и августе.

Плод — коробочка.

Ирис аировидный, или водяной — Iris pseudacorus L.

Многолетнее растение высотой 50-100 см с толстым ветвистым корневищем. Геофит.

Стебель прямостоячий, сжато-цилиндрический (1), вверху ветвистый.

Нижние листья линейно-мечевидные, верхние линейно-ланцетные, шириной 1-3 см, ярко-зеленые (2).

Цветки собраны в кистевидное соцветие или одиночные верхушечные, желтые, прицветники травянистые, длиннее завязи. Околоцветник из 6 листочков, наружные листочки посередине с оранжевым пятном и сетью тёмных жилок (3), яйцевидные, суженные в ноготок (4); внутренние линейные, прямостоячие (5), короче рылец.

Цветет с мая по июль.

Плод — продолговатая, тупотрехсторонняя и многосемянная коробочка.

Ирис сибирский Iris sibirica L.

Многолетнее растение высотой от 40 до 80 см, с тонким, ползучим корневищем, одетым волокнистыми остатками прошлогодних листьев. Геофит.

Стебель прямостоячий, цилиндрический, полый, у основания покрытый остатками листьев, в верхней части почти безлистный.

Листья узколинейные, шириной 2-6 мм, мечевидные, короче цветоносного стебля (1).

Цветки сине-фиолетовые, редко белые, пахучие, сидячие, одиночные верхушечные или расположены по 2-3 в пазухах коричневых, вверху пленчатых прицветников (2), иногда собраны в кистевидное соцветие. Наружные доли околоцветника обратнояйцевидные, на ноготке голубые (3), с коричневым или фиолетовым жилкованием (4), внутренние доли околоцветника прямостоячие, эллиптическо-яйцевидные, темные и крупнее лопастей рыльца (5).

Цветет с мая по июнь.

Плод — длинночерешковая коробочка.

Клевер луговой Trifolium pratense L.

Двулетнее или многолетнее растение высотой 15-55 см с разветвленным корневищем и ветвистыми побегами.

Стебель прямостоячий или восходящий, опушенный прижатыми волосками.

Листья тройчатые (1) с широкими прилистниками, суженными в ость, наполовину сросшимися с черешком (2), листочки эллиптические, почти цельнокрайние, обычно с белым рисунком в виде треугольника (3).

Цветки собраны в шаровидные головки (4). Венчик мотыльковый, лилово-красный (реже бледно-лиловый или белый), чашечка с 10 жилками, опушенная.

Цветет с конца мая до осени.

Плод — боб.

Клевер ползучий Trifolium repens L. (Amoria repens (L.) C. Presl)

Многолетнее травянистое растение высотой 10-30 см с ползучими, укореняющимися, только на концах восходящими стеблями.

Стебли сиреневатые, только в верхней части слегка опушенные.

Листья тройчатые, черешчатые (1), прилистники пленчатые, сростные. Листочки сидячие, эллиптические, в конечной доле чуть надрезные (2), с желтовато-белой серповидной крапиной.

Соцветия в шаровидных головках, выходят на гораздо более длинных цветоносах, чем листья (3)

Цветки в головках в очень большом числе, на коротких ножках (4). Чашечка колокольчатая с двумя и тремя небольшими зубчиками (5), венчик белый или слегка красноватый.

Цветет с середины мая до октября.

Колокольчик сборный, или скученный — Campanula glomerata L.

Многолетнее травянистое растение высотой 15-80 см.

Стебель красноватый (1). Стебель и листья голые или с короткими, довольно мягкими волосками.

Листья продолговато-яйцевидные (2).

Цветки собраны в плотное головчатое соцветие (3). Венчик фиолетовый. Столбик не выдается из венчика.

Цветет в июне-сентябре.

Плоды — коробочки, созревают в июле-октябре.

Растет на лугах, в лесах, на полянах, опушках, обочинах дорог.

Обычное растение, распространенное во всех областях Средней России.

Крапива двудомная Urtica dioica L.

Многолетнее двудомное растение с ползучим корневищем желтой окраски. Гемикриптофит.

Стебель прямостоячий, обычно простой, четырехгранный (1), покрытый щетинками и жгучими волосками. Листья черешковые, супротивные, яйцевидные или продолговатые, длиннозаостренные, с сердцевидным или округлым основанием, по краю крупнопильчатые (2). Прилистники свободные, линейно-ланцетные, заостренные. Соцветие — колос, мужские соцветия прямостоячие, женские на более длинных цветоносах, во время цветения поникшие (3).

Цветки с зеленым околоцветником, опушенные щетинистыми, жгучими волосками (4).

Плод — орешек, заключенный в видоизмененный околоцветник.

Растет в местах, богатых азотом, на каменистых осыпях, в лесах, прибрежных зарослях, на развалинах, в канавах, как сорное.

Нитратофил с циркумполярным распространением.

Широко используется в народной медицине. Жгучие волоски содержат муравьиную кислоту. Стебли содержат волокна, из которых ранее делали пряжу.

Кубышка желтая Nuphar lutea (L.) Smith

Многолетнее водное растение с прочным, очень длинным, ползучим корневищем, покрытым рубцами от отмерших листьев.Гидрофит.

Листья очередные, длинночерешковые, без прилистников; листовая пластинка широкояйцевидная или округло-эллиптическая, у основания сердцевидная, цельнокрайняя (1), плавает на поверхности воды.

Цветки одиночные на длинных цветоносах (2), обоеполые, правильные, душистые, диаметром 4-6 см; чашечка состоит из пяти полушаровидных желтых чашелистиков (3), долго сохраняется; лепестков венчика (4) и тычинок много, завязь верхняя.

Цветет с мая по август.

Плод — многогнездная мясистая коробочка.

Кувшинка белоснежная Nymphaea candida J. et C. Presl

Многолетнее травянистое растение с толстым темно-бурым корневищем, которое располагается горизонтально на дне водоема, лишь слегка прикрытое илом. Корневище одето остатками черешков опавших листьев, от него отходят листья и цветоножки.

На поверхности воды плавают длинночерешковые листья с пластинкой, темно-зеленой сверху (1) и с красновато-фиолетовым оттенком снизу (2) (молодые листья более красные).

На поверхности воды плавают и цветки диаметром 10-12 (до 20) см одиночные верхушечные. Цветок состоит из 3-5 продолговатых чашелистиков (3), многочисленных белых лепестков. Наружные лепестки крупные (4), чем ближе к центру цветка, тем они мельче, самые внутренние очень похожи на тычинки (5). В каждом цветке много тычинок. Пестик крупный, с плоским желтым рыльцем. Цветки вечером закрываются и погружаются в воду и лишь утром вновь всплывают и раскрываются. В дождливую погоду они не раскрываются и днем. После цветения цветоножка скручивается, развитие плода проходит в воде.

Цветет с июня до сентября.

Плоды созревают в августе-октябре.

Ландыш майский Convallaria majalis L.

Многолетнее, высотой 10-25 см, травянистое растение с ползучим, ветвящимся корневищем.

Растение голое, обычно имеет два листа (1). Геофит.

Листья черешчатые, эллиптические, у основания одеты влагалищными чешуями (2). Цветонос прямой (3).

Цветки собраны в рыхлую однобокую кисть с мелкими чещуевидными прицветниками (4), повислые, молочно-белые, реже чуть розоватые, пахучие, шаровидно-колокольчатые, с короткими отогнутыми зубчиками.

Цветет с мая по июнь.

Плод — красная ягода (5).

Лопух паутинистый Arctium tomentosum Mill.

Двулетнее растение высотой от 80 до 200 см.

Стебель прямостоячий, глубоко бороздчатый, с боковыми ответвлениями, отходящими под острым углом (1). Листья округло-сердцевидные, цельнокрайние или мелкозубчатые, снизу густоопушенные (2), длинночерешковые, нижние очень крупные, до 1 м длиной.

Шаровидные корзинки диаметром 2-3 см на верхушке стебля собраны в щитковидное или метельчатое соцветие (3). Обертки паутинистые. Листочки обертки короче цветков, они по краям зубчатые с цепким крючковатым острием, загнутым внутрь (4). Внутренние листочки обертки без острия (характерный признак).

Цветки трубчатые, обоеполые, красно-фиолетовые (5).

Цветет с начала июля до середины сентября.

Мать-и-мачеха обыкновенная Tussilago farfara L.

Многолетнее растение высотой 7-20 см с чешуйчатым, ползучим, ветвящимся корневищем. Гемикриптофит.

Цветоносный стебель прямостоячий, неветвистый, светло-зеленый, покрытый яйцевидными заостренными, желто-коричневыми или красноватыми чешуевидными листьями (1).

Листья вырастают после цветения и образуют листовую розетку; они длинночерешковые (2), с заметными 7-9 жилками, с верхней стороны темно-зеленые (3), с нижней стороны сизо-войлочные (4); листовая пластинка сердцевидная или округлая, по краю крупновыемчатая, пильчатая (4).

Корзинки одиночные, до и после цветения поникающие, диаметром 10-15 мм, обертка однорядная, состоящая из линейных, тупых, зеленых или красноватых листочков (5).

Цветки золотисто-желтой окраски; краевые язычковые (6), в центре трубчатые более темные (7).

Цветет с апреля по май.

Плод — семянка с белым блестящим хохолком (8).

Мята полевая Mentha arvensis L. s. l.

Многолетнее пахучее растение высотой 20-50 см опушенное наклоненными вниз волосками, с чешуйчатым корневищем и олиственными побегами.

Стебли прямостоячие или восходящие, большей частью разветвленные.

Листья черешковые, яйцевидные или продолговато-эллиптические, с 3-6 парами боковых жилок (1). Размер листьев колеблется в пределах 1,5-3 см в ширину и 3-8 см в длину. Края мелкопильчатые (2).

Соцветия в ложных мутовках, располагающихся в пазухах средних и верхних листьев (3). Колосовидное верхушечное соцветие (как обычно у некоторых представителей рода) неразвито. Чашечка колокольчатая (4), с 10 слаборазвитыми жилками. Венчик розовый или розово-лиловый, у устья реснитчатый.

Цветет с конца июня до сентября.

Незабудка болотная

Myosotis palustris (L.) L. (Myosotis scorpioides L.)

Многолетнее травянистое растение высотой 15-80 см.

Листья ланцетные или линейно-ланцетные (1).

Цветки собраны в верхушечные (2) соцветия-завитки (3). Венчик голубой, реже розоватый или белый.

Цветет с мая до сентября.

Плоды черные. Плоды созревают на протяжении всего лета и осени.

Растет на сырых лугах, травяных болотах, по берегам водоемов.

Одуванчик лекарственный Taraxacum officinale Wigg. s. l.

Многолетнее растение высотой 5-20 см, с млечным соком, с толстым мясистым корнем. Гемикриптофит.

Стебель прямостоячий, хрупкий, полый, паутинисто-шерстистый или голый, с верхушечной корзинкой. Листья образуют прикорневую розетку (1), обратнояйцевидные или ланцетные, постепенно сужающиеся в черешок, перистолопастные или перистораздельные (2).

Корзинки одиночные (3), длиной 20-25 мм: наружные листочки обертки линейные или узколанцетные, чуть короче внутренних , во время цветения отогнутые наружу (4).

Цветки золотисто-желтые, все язычковые (5).

Цветет с апреля по июль.

Плод — короткозаостренная семянка с носиком, который в 2-3 раза длиннее ее самой.

Пижма обыкновенная Tanacetum vulgare L.

Многолетнее растение высотой 60-120 см, с коротким ветвящимся корневищем, обладающее сильным запахом. Гемикриптофит.

Стебель прямостоячий, крепкий, граненый, голый или редкоопушенный, неветвистый.

Листья очередные, яйцевидно-продолговатые, перисто-рассеченные, с 5-12 парами продолговато-ланцетных, заостренных, пильчатых листочков (1); с верхней стороны темно-зеленые, с нижней — железистые, с точками. Многочисленные, полушаровидные корзинки образуют щитковидное соцветие (2). Обертка многорядная (3), листочки обертки зеленые, с сухопленчатым краем. Цветкимелкие, обоеполые, правильные, только трубчатые (4), золотисто-желтые.

Цветет с июня по сентябрь.

Плод — обратнояйцевидная семянка.

Подорожник большой Plantago major L. s. l.

Многолетнее травянистое растение высотой 15-30 см.

Стебель прямостоячий или несколько восходящий, по длине равен листьям или превышает их.

Листья собраны в розетки (1). Пластинки яйцевидные или эллиптические, цельнокрайние или неровно-зубчатые, с пятью-девятью жилками, суженные в длинный, широкий черешок (2).

Цветки в плотном колосе (3), по длине иногда превышающем половину стебля; иногда стебель целиком колосистый. Чашечка сухая, пленчатая, сидящая в пазухе опорного прицветника. Венчик беловато-бурый с сиреневатыми (4), после высыхания бурыми тычинками.

Цветет с середины июня до середины октября.

Полынь обыкновенная, или Чернобыльник — Artemisia vulgaris L.

Многолетнее растение высотой 50-200 см с олиственным стеблем, прямым, высоким, большей частью темно-красным.

Листья дважды — или триждыперисторассеченные (1), с широкими (2,5-9 мм шириной) конечными сегментами, с загнутыми вниз краями, сверху зеленые (2), голые, снизу бело-войлочные (3); нижние с черешками перисто-раздельные на ланцетные, острые, перисто-надрезные или цельные доли; средние и верхние листья сидящие, с более узкими долями, верхушечные, цельные, короткие; в основании черешка хорошо развиты ушки.

Цветки трубчатые, грязно-розовые, собраны в мелкие корзинки (4). Корзинки яйцевидно-продолговатые, прямостоячие (или немного поникшие), в длинном густом метельчатом соцветии (5).

Цветет в июле-августе.

Плод — семянка.

Ромашник непахучий

Matricaria perforata Merat
(M. inodora L., Tripleurospermum inodorum (L)

Sch. Bip, Chamomilla inodora)

Однолетнее или двулетнее травянистое растение высотой 25-100 см.

Стебель прямостоячий, простой или ветвистый, голый, олиственный.

Листья очередные, дважды-трижды перисторассеченные на нитевидные, острые, бороздчатые снизу доли (1). Соцветия — корзинки, располагаются на концах ветвей (2). Корзинки длинночерешчатые, диаметром 20-25 мм. Обертка почти однорядная, зеленая. Середина (в диаметре 6-8 мм) желтая (3), язычковые цветки белые. Ложе корзинки не полое, тупо-коническое.

Цветет с мая до осени.

Плоды — семянки с тремя острыми гранями.

Цикорий обыкновенный Cichorium intybus L.

Многолетнее растение высотой от 20 до 150 см, с млечным соком, с толстым корневищем. Гемикриптофит.

Стебель прямостоячий, округлый или ребристый, вверху разветвленный.

Базальные листья образуют прикорневую розетку, выямчато-перистораздельные (1), с нижней стороны щетинисто-опушенные,стеблевые листья продолговатые или ланцетные (2), с широким основанием, стеблеобъемлющие.

Корзинки располагаются в пазухах листьев (3) или ветвей.

Все цветки язычковые, светло-голубые, изредка белые или розовые, язычки краевых больше язычков внутренних цветков. Обертка двурядная, ее листочки с железистыми ресничками по краям.

Цветет с июня по август.

Плод — семянка, с коротеньким щетинистым хохолком.

Школьники собрали и подготовили для гербария образцы растений для каждого

ВПР 2020 по биологии 8 за 7 класс задание №3 реальное с ответами

Задание №3 с ответами по биологии 8 класс за 7 класс которое будет на реальном ВПР в 2020 году у 8 класса. Из данных заданий будут составляться официальные варианты всероссийской проверочной работы, которая пройдёт: 14.09.2020-12.10.2020 (с 14 сентября по 12 октября).

Ссылка для скачивания ВПР 2020 задания №3: скачать задания

Ссылка для скачивания ВПР 2020 ответов №3: скачать ответы

Решу ВПР 2020 по биологии 8 класс за 7 класс реальное задание №3 с ответами:

Реальные задания которые будут на ВПР 2020 у 8 класса:

1)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Ель голубая 2) Голосеменные 3) Хвойные 4) Растения 5) Ель

2)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу цифры из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Двудольные 2) Покрытосеменные (цветковые) 3) Шиповник 4) Шиповник майский 5) Растения

3)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Однодольные 2) Растения 3) Лилия белоснежная 4) Покрытосеменные (цветковые) 5) Лилия

4)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Растения 2) Покрытосеменные 3) Двудольные 4) Капуста пекинская 5) Капуста

5)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Покрытосеменные (цветковые) 2) Растения 3) Резуховидка таля 4) Двудольные 5) Резуховидка

6)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Лук 2) Покрытосеменные (цветковые) 3) Растения 4) Однодольные 5) Лук порей

7)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Однодольные 2) Растения 3) Тюльпан кауфмана 4) Тюльпан 5) Покрытосеменные (цветковые)

8)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Подорожник 2) Покрытосеменные (цветковые) 3) Растения 4) Подорожник большой 5) Двудольные

9)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Рогоз узколистный 2) Растения 3) Рогоз 4) Однодольные 5) Покрытосеменные

10)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Хвойные 2) Голосеменные 3) Сосна 4) Сосна обыкновенная 5) Растения

11)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Покрытосеменные (цветковые) 2) Клевер луговой 3) Двудольные 4) Клевер 5) Растения

12)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Кипрей узколистный 2) Двудольные 3) Кипрей 4) Растения 5) Покрытосеменные (цветковые)

13)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Лиственница европейская 2) Голосеменные 3) Лиственница 4) Хвойные 5) Растения

14)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Двудольные 2) Покрытосеменные (цветковые) 3) Лапчатка прямостоячая 4) Лапчатка 5) Растения

15)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Покрытосеменные (цветковые) 2) Одуванчик 3) Растения 4) Одуванчик лекарственный 5) Двудольные

16)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Покрытосеменные (цветковые) 2) Первоцвет 3) Двудольные 4) Первоцвет весенний 5) Растения

17)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Покрытосеменные (цветковые) 2) Двудольные 3) Лотос орехоносный 4) Лотос 5) Растения

18)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Кувшинка белая 2) Двудольные 3) Кувшинка 4) Покрытосеменные (цветковые) 5) Растения

19)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Однодольные 2) Покрытосеменные (цветковые) 3) Подснежник 4) Подснежник узколистный 5) Растения

20)Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Покрытосеменные (цветковые) 2) Женьшень настоящий 3) Растения 4) Женьшень 5) Двудольные

21)Ольга и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Берёза 2) Покрытосеменные (цветковые) 3) Берёза пушистая 4) Растения 5) Двудольные

22)Анна и Алексей собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения. Список слов: 1) Однодольные 2) Ландыш 3) Покрытосеменные (цветковые) 4) Ландыш майский 5) Растения

Источник

ВПР по биологии 7 класс 2021

ВПР по биологии 7 класс 2021 с ответами. Работа включает в себя 13 заданий.

1. Рассмотрите фотографии с изображением различных объектов живой природы.

1.1. Подпишите их названия, используя слова из предложенного списка: хвощи, голосеменные, папоротники, мхи.

1.2. Три из изображённых на фотографиях объектов объединены общим признаком.
Выпишите название объекта, «выпадающего» из общего ряда. Объясните свой выбор.

2. Каково значение растений в природе?

3. Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения.

Список слов:
1) Покрытосеменные (цветковые)
2) Ромашка аптечная
3) Ромашки
4) Растения
5) Двудольные

Царство Отдел Класс Род Вид

4. Известно, что подосиновик – съедобный шляпочный гриб. Используя эти сведения, выберите из приведённого ниже списка два утверждения, относящиеся к описанию данных признаков этого гриба.
Запишите в ответе цифры, соответствующие выбранным ответам.

1) У подосиновика образуется плодовое тело.
2) Срок жизни подосиновика составляет около 11 дней.
3) Подосиновики преимущественно произрастают в смешанных и лиственных лесах.
4) В клеточных стенках подосиновика содержится вещество хитин.
5) В клетках подосиновика содержатся углеводы, жиры, белки, минеральные вещества и витамины.

5. Выберите из предложенного списка и вставьте в текст пропущенные слова, используя для этого их цифровые обозначения. Впишите номера выбранных слов на места пропусков в тексте.

Бактерии

Бактерии — просто устроенные микроскопические организмы. Бактериальная клетка сохраняет постоянную форму, так как окружена плотной __________(А). Ядерное вещество у бактерий расположено в __________(Б). При недостатке пищи, влаги и при резких изменениях температуры бактериальная клетка образует __________(В).

Список слов:
1) мембрана
2) яйцо
3) оболочка
4) ядро
5) цитоплазма
6) спора

Запишите выбранные цифры под соответствующими буквами.

6. Приведите по три примера растений, относящихся к отделам Голосеменные и Покрытосеменные. Запишите их названия в таблицу.

Голосеменные Покрытосеменные

7. Установите соответствие между характеристиками и отделами растений: к каждой позиции, данной в первом столбце, подберите соответствующую позицию из второго столбца.

А) cемяпочки развиваются в завязи пестика
Б) размножаются не только половым, но и вегетативным способом
В) орган размножения — цветок
Г) семяпочки лежат на чешуйках шишек
Д) среди жизненных форм отсутствуют травы
Е) семя содержит одну или две семядоли

1) Голосеменные
2) Покрытосеменные

Запишите выбранные цифры под соответствующими буквами.

8. Установите последовательность процессов, вызывающих листопад у берёзы повислой.
В ответе запишите соответствующую последовательность цифр.

1) листопад у берёзы повислой
2) пожелтение листьев берёзы повислой
3) образование пробкового слоя у основания черешка листа берёзы
4) сокращение длины светового дня
5) прекращение минерального питания листа берёзы повислой

9. К какому классу относят растение, диаграмма цветка которого показана на рисунке 1?

1) Двудольные
2) Голосеменные
3) Однодольные
4) Папоротниковые

10. Какой признак, показанный на диаграмме цветка (рис.1), позволяет определить принадлежность растения к этому классу? Почему?

11. Верны ли следующие суждения о роли папоротникообразных?

А. Особенно богаты папоротникообразными влажные тропические и субтропические леса.
Б. Каменный уголь образовался из древних вымерших папоротникообразных.

1) верно только А
2) верно только Б
3) оба суждения верны
4) оба суждения неверны

12. Рассмотрите изображения шести представителей мира растений. Предложите основание, согласно которому эти растения можно разделить на две группы по три представителя в каждой.

Заполните таблицу: запишите в неё основание, по которому были разделены растения, общее название для каждой группы растений и перечислите растения, которые вы отнесли к этой группе.

Номер группы Какое основание позволило разделить растения? Как называется данная группа растений? Какие растения относятся к данной группе?
Группа 1
Группа 2

13. 13.1. Рассмотрите изображения растений: кукушкин лён, ламинария, баклажан. Подпишите их названия под соответствующими изображениями.

Под каждым названием растения укажите среду его обитания: наземно-воздушная, водная.

Название
Среда обитания

13.2. Рассмотрите схему, отражающую развитие растительного мира Земли.

1 – Зелёные водоросли
2 – Красные водоросли
3 – Бурые водоросли
4 – Мхи
5 – Плауны
6 – Папоротники
7 – Хвощи
8 – Голосеменные
9 – Однодольные
10 – Двудольные

Какими цифрами на схеме обозначены группы организмов, к которым относят изображённые на рисунках растения? Запишите в таблицу номера соответствующих групп.

Кукушкин лён Ламинария Баклажан

13.3. Какое из этих растений относят к низшим растениям?

Ответы на ВПР по биологии 7 класс 2021
1.
1.1. А — папоротники; Б — мхи; В — голосеменные; Г — хвощи.
1.2.
1) объект: голосеменные;
2) объяснение, например: могут размножаться семенами.
2. указание на значение растений в природе: зелёные растения выделяют кислород, необходимый для дыхания как самих растений, так и для других организмов (растения образуют из неорганических веществ органические, которые являются пищей для животных, грибов и человека)
3.
Царство — 4
Отдел — 1
Класс — 5
Род — 3
Вид — 2
4. 15
5. 356
6. Правильный ответ должен содержать по три примера растений, относящихся к отделам, Голосеменные и Покрытосеменные
7. 222112
8. 42351
9. 1
10.
1) признак: число частей (тычинок, чашелистиков, лепестков) цветка;
2) объяснение: у двудольных число частей кратно 5 или 4 / двойной околоцветник
11. 3
12.

13.
13.1.
Название — Среда обитания
Ламинария — Водная
Кукушкин лён — Наземно-воздушная
Баклажан — Наземно-воздушная
13.2.
кукушкин лён — 4
ламинария — 3
баклажан — 10
13.3. ламинария

Источник



Образец ВПР 2019 по биологии 6 класс

Образец ВПР 2019 по биологии 6 класс с ответами. Всероссийская проверочная работа 2019 года по биологии 6 класс, содержит 10 заданий. На выполнение работы по биологии дается 45 минут.

1. Рассмотрите фотографии с изображением представителей различных объектов природы

1. 1. Подпишите их названия, используя слова из предложенного списка: бактерии, вирусы, растения, животные.

1.2. Три из изображённых на фотографиях объекта объединены общим признаком. Выпишите название объекта, «выпадающего» из общего ряда. Объясните свой выбор.

2. 2.1. Рассмотрите изображение микроскопа (рис. 1). Что обозначено на рисунке буквой А?

2.2. Какую роль играет эта часть микроскопа при работе с ним?

2.3. Ольга рассмотрела кожицу листа одуванчика под микроскопом и сделала рисунок (рис. 2). Что она изобразила на рисунке под цифрой 1?

2.4. Рисунок 2 был выполнен при работе с микроскопом, на котором указано:
– увеличение окуляра – 10;
– увеличение объектива – 40.
Какое общее увеличение даёт данный микроскоп?

3. Выберите из предложенного списка и вставьте в текст пропущенные слова, используя для этого их цифровые обозначения. Впишите номера выбранных слов на места пропусков в тексте.

Строение клетки
Клетка имеет две обязательные части: клеточную мембрану, _______(А) и генетический аппарат. В клетках растений, животных и грибов генетический аппарат окружён мембраной и называется _______(Б). Для растительных клеток важнейшее значение имеют пластиды, окрашенные в зелёный цвет, − _______(В).

Список слов:
1) хлоропласт
2) цитоплазма
3) жгутик
4) ядро
5) митохондрия
6) вакуоль

Запишите выбранные цифры под соответствующими буквами.

4. В изображённом на рисунке опыте экспериментатор прикасается острым предметом к телу гидры – кишечнополостного животного.

4.1. Какое изменение произошло с телом гидры?

4.2. Какое свойство организмов иллюстрирует этот опыт?

4.3. Какие клетки животного обеспечивают данное свойство?

5. Рассмотрите изображение цветка и выполните задания.

5.1. Покажите стрелками и подпишите на рисунке чашелистик, пыльник, завязь.

5.2. Какую функцию в цветке выполняет завязь?

5.3. Назовите клетку, которая образуется в завязи.

6. Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения, изображённого на фотографии.

Список слов:
1) Покрытосеменные (цветковые)
2) Ромашка аптечная
3) Ромашки
4) Растения

Царство Отдел Род Вид

7. На графике показан рост древесного растения умеренного климата в течение нескольких лет.

7.1. Определите максимальную высоту растения на третий год жизни.

7.2. Как можно объяснить наличие периодов в жизни растения, когда его рост в высоту резко замедлялся?

8. Известно, что для прорастания семян необходимы определённые условия. Сергей решил выяснить роль одного из таких условий, проведя следующий опыт. Он взял два одинаковых стакана, в которых было немного воды, положил в каждый по 15 семян гороха, причём в один он насыпал немного земли (рис. 1). Оба стакана он поставил на столе в комнате. Через несколько дней Сергей наблюдал следующую картину (рис. 2).

8.1. Влияние какого условия на прорастание семян изучал Сергей?

8.2. Используя рисунки, сформулируйте вывод о влиянии этого условия на прорастание семян.

8.3. Какое из условий опыта, проведённого Сергеем, является необходимым для прорастания семян? Обоснуйте свой ответ.

9. Растения по-разному относятся к свету, теплу и влаге, и это учитывается цветоводами при разведении различных растений.

9.1. Опишите особенности растений агавы и фиалки, которые необходимо учитывать при их разведении в домашних условиях, используя для этого таблицу условных обозначений.

9.2. По каким из приведённых в описании позиций эти растения имеют одинаковые
характеристики?

10. 10.1. Рассмотрите изображения животных: майский жук, крот, гребешок. Подпишите их названия под изображениями.
Под каждым названием подпишите название среды обитания взрослой формы животного: наземно-воздушная, водная, почвенная.

Название
Среда обитания

10.2. Рассмотрите схему, отражающую развитие животного мира Земли.

1 – Простейшие
2 – Кишечнополостные
3 – Плоские черви
4 – Кольчатые черви
5 – Моллюски
6 – Ракообразные
7 – Насекомые
8 – Иглокожие
9 – Рыбы
10 – Земноводные
11 – Пресмыкающиеся
12 – Птицы
13 – Млекопитающие

Какими цифрами на схеме обозначены группы организмов, к которым относят изображённых на фотографиях животных? Запишите в таблицу номера соответствующих групп.

Майский жук Крот Гребешок

10. 3. Какое из этих животных относят к позвоночным?

Ответы на Образец ВПР 2019 по биологии 6 класс
1.1.
А – вирусы
Б – растения
В – животные
Г – бактерии
1.2.
1) объект: вирус;
2) объяснение: это неклеточная форма жизни
2.1. зеркало
2.2. регулирование освещённости
2.3. устьице / замыкающие клетки
2.4. 400
3. 241
4.1. сжалось
4.2. раздражимость ИЛИ рефлекс
4.3. нервные клетки ИЛИ нейроны
5.1. пыльник, завязь, чашелистик
5.2. защита семязачатка от высыхания ИЛИ защита от низких температур ИЛИ защита от поедания насекомыми
5.3. яйцеклетка
6.
царство – Растения
отдел – Покрытосеменные (цветковые)
род – Ромашки
вид – Ромашка аптечная
ИЛИ
4132
7.1. 2,5 метра
7.2. Замедление роста связано со сменой сезонов (осень, зима)
8.1. наличие почвы
8.2. наличие почвы не влияет на прорастание семян ИЛИ прорастание семян не зависит от наличия почвы
8. 3.
1) ответ на вопрос (условие опыта): наличие воды ИЛИ наличие воды, так как семена проросли в обоих стаканах;
2) обоснование: вода участвует в обмене веществ ИЛИ семенная кожура в присутствии влаги набухает; питательные вещества, растворённые в воде, поступают к зародышу.
9.1. условия выращивания растений:
агава:
1) выносливое;
2) комнатная температура;
3) сухая земля;
4) прямые солнечные лучи;
фиалка:
1) выносливое;
2) комнатная температура;
3) наличие воды в поддоне;
4) рассеянный свет
9.2.
1) агава и фиалка – выносливые растения;
2) для выращивания необходима комнатная температура
10.1.
Название: Гребешок, Майский жук, Крот
Среда обитания: водная, наземно-воздушная, почвенная
10.2.
майский жук – 7
крот – 13
гребешок – 5
10.3. крот

Источник

Гербарий. Часть 1

Изучение растений начинается еще в детском саду. А в школе на уроках «Окружающего мира» учителя предлагают детям сделать первый гербарий.

Что такое «гербарий»?

Изучение растений начинается еще в детском саду. А в школе на уроках «Окружающего мира» учителя предлагают детям сделать первый гербарий.

Что такое «гербарий»? По сути дела это просто коллекция засушенных растений. Поэтому ничего сложного на начальном этапе не предвидится.

Пока зима не вступила в свои права, можно насобирать и высушить листья деревьев и кустарников, собрать все еще цветущие лепестки осенних цветов. Но все-таки, гораздо проще воспльзоваться данным пособием.

Как сделать гербарий?

Даннное пособие поможет вам с этим справиться.

Для каждого растения есть два листика. На одном — подробное описание и разные интересные сведения о пользе или использовании для человеческих нужд.

На втором листике — черно-белая картинка внешнего вида литьев и цветов растения. Эти картинки надо раскрасить в соответствии с образцом.

Образец тоже можно найти в пособии на отдельном листике.

Распечатать его желательно на цветном принтере.

Цветной образец нужно вклеить в специальную рамку.

А на оставшееся свободное место надо приклеить найденное и высушенное растение.

Вот так, как на рисунке выше.

Начинать «собирать» такой гербарий можно и зимой. Часть растений, к примеру герань, можно найти в квартире на подоконнике.

Про остальные можно прочитать в интернете, найти и приклеить образцы внешнего вида, распечатанные на принтере. А уж весной или летом закончить создание гербария, приклеив высушенные растения.

К примеру, душица обыкновенная называется Origanum vulgare.

Скачать: gerbariy.zip [1,97 Mb] (cкачиваний: 205)

Уважаемые читатели!

Все материалы с сайта можно скачивать абсолютно бесплатно. Все материалы проверены антивирусом и не содержат скрытых скриптов.

Материалы в архиве не помечены водяными знаками!

Если материал нарушает чьи-то авторские права, просьба написать нам по обратной связи, указав авторство материала. Мы обязуемся либо убрать материал, либо указать прямую ссылку на автора.

Сайт пополняется материалами на основе бесплатной работы авторов. Eсли вы хотите отблагодарить их за работу и поддержать наш проект, вы можете перевести любую, не обременительную для вас сумму на счет сайта.
Заранее Вам спасибо.

Источник

ВПР, Биология, 7 класс, Образец, 2020

На выполнение работы по биологии отводится 60 минут. Работа включает в себя 13 заданий.
Ответы на задания запишите в поля ответов в тексте работы. В случае записи неверного ответа зачеркните его и запишите рядом новый.
При выполнении работы не разрешается пользоваться учебником, рабочими тетрадями и другим справочным материалом.
При необходимости можно пользоваться черновиком. Записи в черновике проверяться и оцениваться не будут.
Советуем выполнять задания в том порядке, в котором они даны. В целях экономии времени пропускайте задание, которое не удаётся выполнить сразу, и переходите к следующему. Если после выполнения всей работы у Вас останется время, то Вы сможете вернуться к пропущенным заданиям.

Примеры.
Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу слова из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения.
Список слов:
1) Покрытосеменные (цветковые)
2) Ромашка аптечная
3) Ромашки
4) Растения
5) Двудольные

Известно, что подосиновик — съедобный шляпочный гриб. Используя эти сведения, выберите из приведённого ниже списка два утверждения, относящиеся к описанию данных признаков этого гриба.
Запишите в ответе цифры, соответствующие выбранным ответам.
1) У подосиновика образуется плодовое тело.
2) Срок жизни подосиновика составляет около 11 дней.
3) Подосиновики преимущественно произрастают в смешанных и лиственных лесах.
4) В клеточных стенках подосиновика содержится вещество хитин.
5) В клетках подосиновика содержатся углеводы, жиры, белки, минеральные вещества и витамины.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу ВПР, Биология, 7 класс, Образец, 2020 — fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России. Купить эту книгу

Источник

Исследовательская и проектная деятельность на уроках биологии как средство развития детской одаренности | Биология

Исследовательская и проектная деятельность на уроках биологии как средство развития детской одаренности

Автор: Сверзоленко Елена Геннадьевна

Организация: МАОУ Гимназия №80

Населенный пункт: Челябинская область, г. Челябинск

Исследовательской деятельностью называют один из видов творческой деятельности учащихся. Она связана с решением учащимися творческой задачи с заранее неизвестным решением. Этим она отличается от проектной деятельности, которая предполагает четкое прогнозирование результата и ясное представление о конечном продукте деятельности.

Несмотря на то, что исследовательская деятельность является самостоятельным творческим процессом приобретения новых знаний, она обязательно должна проходить под руководством специалиста, так как ее целью является уяснение сущности явления, достижение истины.

Задачи исследования должны соответствовать возрасту и быть посильными учащимся. Наиболее трудоемкие исследования могут проводиться группой учащихся.

На уроках закладываются основы исследовательской деятельности, вырабатываются необходимые умения и навыки. Этому способствуют проблемный метод: сформулируйте проблему, ваша гипотеза, предложите решение этой проблемы.

Проблемное задание — учебное задание, составленное таким образом, что учащиеся попадают в ситуацию, которая воспринимается школьниками как интеллектуальное затруднение, требующее новых знаний. Поставленные вопросы требуют от обучаемого самостоятельного нахождения ответа посредством мышления. Проблемные вопросы обычно строятся с использованием слов: почему, как объяснить, как доказать, что из этого следует и так далее.

Например, при изучении раздела «Растения», когда происходит целенаправленная закладка биологического фундамента, можно сформулировать следующие проблемные вопросы:

— В природе растения растут на почве, на песке, в воде. Какие же вещества являются основным строительным материалом для растения?

— Во время высадки рассады капусты в открытый грунт у одних растений прищипывали главный корень, а у других нет. Какие растения дадут более высокий урожай? Почему вы так считаете?

— Какое растение – выросшее на влажной почве или в пустыне – имеет более глубоко проникающую в почву корневую систему. Укажите причины, влияющие на развитие корневой системы.

— Вырастим растения одного вида в вазонах с песком и с глиной, а также в сосуде с водным раствором питательных веществ. Как вы считаете, в каком случае корневой чехлик окажется больше и почему?

Для закрепления знаний и проверки того, как учащиеся могут применить теоретические знания в измененной ситуации, желательно подбирать вопросы, связанные с сельскохозяйственным производством:

— Два звена соревновались, кто вырастит больший урожай картофеля. На участке одного звена незадолго до уборки скосили значительную часть ботвы, а в другом – только верхнюю часть с цветками и плодами. Объясните, какое звено сделало правильно и почему?

— Вдоль пыльной дороги расположились огороды. Все растения, которые росли около обочин дороги, имели вялый вид и дали плохой урожай. Почему?

Для активизации познавательной деятельности учащихся в задания можно включить элементы исследовательской деятельности. Например, какая сторона листа растения испаряет большее количество воды? Чтобы ответить на этот вопрос, возьмите три свежесорванных листа пеларгонии. Один поставьте в воду, налитую в пробирку, у второго листа смажьте вазелином верхнюю часть и также поставьте в пробирку, а у третьего листа смажьте нижнюю сторону и поставьте в третью пробирку с водой. Уровень воды в пробирках должен быть одинаковым, а сверху нужно налить немного растительного масла, чтобы вода не испарялась с поверхности. Поставьте пробирки на освещенное место. Через 5-6 дней запишите ответ на вопрос, поставленный в начале задания.

Рабочие программы по биологии способствуют использованию исследовательской деятельности на уроках во время проведения практических и лабораторных работ. Программирование действий учащихся позволяет выполнять работу последовательно, помогает им предвидеть последствия своих действий, но лишает возможности применить творческий подход. Поэтому необходимо создать условия для исследования, дать возможность ребенку самому выбрать уровень сложности предлагаемой работы.

Новизна работы заключается в том, что инструктивные карты, составленные на два уровня (стандартный и повышенный), позволяют слабым учащимся поэтапно выполнять работу, а сильным — проявить творческий подход к решению проблемы. Инструктивные карты повышенного уровня содержат лишь цель исследования и незначительные подсказки, в то время как карты стандартного уровня определяют всю последовательность действий.

Проектная деятельность на уроках биологии создает условия, при которых учащиеся самостоятельно получают информацию из различных источников, учатся пользоваться приобретёнными знаниями, развивают исследовательские навыки. Учатся выдвигать проблему, анализировать собранный материал, отрабатывать навыки работы на компьютере.

Например, в 6 классе при изучении ботаники учащиеся должны выполнять лабораторные работы по морфологии и систематике растений, но, как правило, времени на это катастрофически не хватает. Решить эту проблему может помочь метод проектов. После того как учащиеся познакомятся с внешним строением растения, с основными признаками отделов растений, семейств покрытосеменных растений и правилами работы с определительными карточками можно провести уроки: «Опиши растение», «Определи систематическое положение растения», «Определи растение». В начале урока класс делится на группы (по 4-5 человек), которые занимают подготовленные столы в классе. Каждая группа получает 4-5 гербарных образцов. На отдельном столе находится информация об этих растениях, приготовленная учителем заранее.

Учащийся, работающий над исследовательским проектом по биологии, должен понимать, что эта работа потребует от него больших усилий и разносторонней подготовки. Он должен научиться организовывать свои полевые исследования и стационарные, уметь быстро перестраиваться в ходе исследования в соответствии с получаемыми данными и первыми результатами.

Учащийся должен овладеть необходимыми в работе методиками, уметь правильно оценивать результаты своего исследования, делать выводы и обобщения, сравнивать, выявлять закономерности. Кроме того, от учащегося потребуются умения выстраивать графики, составлять таблицы, диаграммы, карты, схемы, пользоваться компьютером, умение фотографировать, делать гербарий, составлять коллекции различной тематики, работать с определителями и словарями, подбирать и использовать в своей работе необходимую литературу.

Тематика проектов по биологии может затрагивать самые разнообразные проблемы и вопросы от частных, локальных, до глобальных проблем, стоящих перед человечеством.

Объектом изучения может быть не только отдельный организм, но и, например, участок расположенный рядом с учебным заведением, пруд, речка, заповедник, промышленный объект, даже собственная квартира, в том числе и сам человек его самочувствие в связи с воздействием определенных условий окружающей среды.

 

Литература:

1. Бордовская, Н.В. Современные образовательные технологии / Н.В. Бордовская, Л.А. Даринская, С.Н. Костромина. – М.: Кнорус, 2011. – 269 с.

2. Высоцская, М.В. Нетрадиционные уроки по биологии в 5-11 классах. Изд. Учитель: Волгоград, 2004.

3. Кругликов, В.Н. Методы активизации познавательной деятельности / В.Н. Кругликов, Е.В. Платонов, Ю.А. Шаранов. –СПб.: Знание, 2006. – 190 с.

4. Морозова, В.Ф. О развитии мышления учащихся в процессе обучения / Биология в школе. –№4, 2003, с. 28–33

5. Пицык, Н. Н. ФГОС. Эффективность и актуальность научно-исследовательской и проектной деятельности на уроках. [Электронный ресурс].

– URL: https://nsportal.ru/vuz/pedagogicheskie-nauki/library/2016/11/07/fgos-effektivnost-i-aktualnost-nauchno-issledovatelskoy (дата обращения: 16.11.2021).

6. Савенков, А. И. Содержание и организация исследовательского обучения школьников / Библиотека журнала «Директор школы». – М.: Сентябрь, 2003. – №8 – 204 с.

7. Смолкин, А.М. Активные методы обучения / А.М. Смолкин. — М.: Просвещение, 1991. — 150 с.

Опубликовано: 07.01.2022

ВПР биология 6 класс 2018 год. №6 Систематика презентация, доклад

  • Главная
  • Разное
  • Дизайн
  • Бизнес и предпринимательство
  • Аналитика
  • Образование
  • Развлечения
  • Красота и здоровье
  • Финансы
  • Государство
  • Путешествия
  • Спорт
  • Недвижимость
  • Армия
  • Графика
  • Культурология
  • Еда и кулинария
  • Лингвистика
  • Английский язык
  • Астрономия
  • Алгебра
  • Биология
  • География
  • Геометрия
  • Детские презентации
  • Информатика
  • История
  • Литература
  • Маркетинг
  • Математика
  • Медицина
  • Менеджмент
  • Музыка
  • МХК
  • Немецкий язык
  • ОБЖ
  • Обществознание
  • Окружающий мир
  • Педагогика
  • Русский язык
  • Страхование
  • Технология
  • Физика
  • Философия
  • Химия
  • Шаблоны, картинки для презентаций
  • Экология
  • Экономика
  • Юриспруденция

Презентация на тему Презентация на тему ВПР биология 6 класс 2018 год.

№6 Систематика, предмет презентации: Биология. Этот материал содержит 12 слайдов. Красочные слайды и илюстрации помогут Вам заинтересовать свою аудиторию. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас — поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций ThePresentation.ru в закладки!

Слайд 1
Текст слайда:

ВПР биология 6 класс 2018 г.

№ 6
систематика


Слайд 2
Текст слайда:

Царство

Отдел

Род

Вид

Растения

Покротосеменные

Ромашки

Ромашка аптечная


Слайд 3
Текст слайда:

Царство

Отдел

Род

Вид

Растения

Покротосеменные

Одуванчик

Одуванчик лекарств


Слайд 4
Текст слайда:

Царство

Отдел

Род

Вид

Растения

Цветковые

Клен

Клен остролистн


Слайд 5
Текст слайда:

Вид

Род

Отдел

Царство

Дуб черешчат

Дуб

Цветковые

Растения


Слайд 6
Текст слайда:

Царство

Отдел

Класс

Семейство

Растения

Покрытосеменные

Двудоль-ные

Розоцвет-ные


Слайд 7
Текст слайда:

Царство

Отдел

Род

Вид

Растения

Покрытосеменные

Лук

Лук посевной


Слайд 8
Текст слайда:

Род

Класс

Отдел

Царство

Хлоро-фитум

Однодоль-ные

Покрыто-семенные

Растения


Слайд 9
Текст слайда:

Царство

Отдел

Класс

Вид

Растения

Покрыто-семенные

Двудоль-ные

Шиповник майский

Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу цифры из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения, изображённого на фотографии.
 
Список слов:
1) Покрытосеменные (цветковые)
2) Двудольные
3) Шиповник майский
4) Растения


Слайд 10
Текст слайда:

Царство

Семейство

Род

Вид

Растения

Кресто-цветные

Капуста

Капуста пекинская

Анна и Владимир собрали и подготовили для гербария образцы растений. Для каждого растения им необходимо составить «паспорт», соответствующий положению этого растения в общей классификации организмов. Помогите ребятам записать в таблицу цифры из предложенного списка в такой последовательности, чтобы получился «паспорт» растения, изображённого на фотографии.
 
Список слов:
1) Растения
2) Крестоцветные
3) Капуста пекинская
4) Капуста


Слайд 11
Текст слайда:

Царство

Тип

Род

Вид

Животные

Членисто-ногие

Раки

Речной рак


Слайд 12
Текст слайда:

Царство

Класс

Род

Вид

Животные

Млекопитающие

Медведь

Медведь бурый

Составьте «паспорт» животного, изображенного на рисунке, используя имеющиеся слова.
 
Список слов:
1) Млекопитающие
2) Медведь
3) Медведь бурый
4) Животные


Скачать презентацию

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.
ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

ГДЗ по Биологии 6 класс Пономарева | Oтветы на 5 баллов | Задание Стр. 123

Смотреть правильно оформленное решениe и ответ на задание Стр. 123 по биологии 6 класс автор(ы) Пономарева, Корнилова, Кучменко

Содержание

  • Вопросы в конце параграфа
  • Лабораторная работа № 6

Вопросы в конце параграфа

№ 1. Укажите признаки отличия плаунов от папоротников.

Плауны – это многолетние травянистые растения, вечнозеленые, имеют простые некрупные узкие клиновидные листья. Споры у них развиваются в спорангиях, которые собраны в колоски. Папоротники также многолетние растения. Однако у них крупные и сильно рассеченные листья. Еще молодые и нераспустившиеся листочки у них закручены, словно улитки, в завитки, что позволяет легко отличить данное растение от других.

№ 2. Что характерно для внутреннего строения папоротника?

Это древесное споровое растение. Многолетнее с крупными и сильно рассечёнными красивыми листьями. Размножается вегетативно – с помощью корневищ, длинных столонов и усов. Вегетативное тело папоротника состоит из корней и побегов. Также есть осевая проводящая система – стела, покровные, фотосинтезирующие и механические ткани.

№ 3. Почему хвощи заселяют сильно увлажненные места?

Растут хвощи на сырых лугах, болотах, в лесу и даже в неглубоких водоемах из-за того, что там повышена кислотность.

№ 4. Сравните функции гаметофита и спорофита у папоротника.

В жизненном цикле всех споровых растений постоянно чередуются такие формы, как гаметофит и спорофит. Гаметофит – это половая жизненная форма у папоротника, при которой заросток – новое растение – образуется в результате слияния мужской и женской клетки. Клетки обладают гаплоидным набором хромосом. Спорофит – это бесполая жизненная форма у папоротника. Клетки при этой форме имеют диплоидный набор хромосом. И размножение происходит с помощью спор, расположенных в спорангиях на внутренней стороне листа.

№ 5. Рассмотрите внимательно рисунки 112 и 116 и сравните продолжительность жизни спорофита и гаметофита у мохообразных и у папоротников, хвощей, плаунов. Сделайте выводы.

Гаметофит у папоротников, хвощей и плаунов имеет форму маленького заростка, из-за чего он живет всего лишь несколько суток. Спорофит же, наоборот, бывает многолетним. А вот у мохообразных гаметофит долговечен, на нем растут спорофит. Исходя из этого, можно сделать вывод, что у папоротников, хвощей и плаунов доминирует половое поколение. Тогда как у мхов – бесполое поколение.

Стр. 123

Лабораторная работа № 6

Тема: Изучение внешнего строения споровых растений на примере моховидных и папоротниковидных растений

Цель: знакомство с внешним строением и спорами зеленого мха (кукушкин лен) и папоротника щитовника.

Оборудование и материалы:

1. Лупа ручная, склянка с водой, предметное стекло, небольшой лист белой бумаги, препаровальная игла, линейка с миллиметровыми делениями.

2. Гербарий и раздаточный материал: мхи – кукушкин лен и сфагнум, папоротники – щитовник и комнатное растение нефролепис (или другое).

Задание № 1

Изучение моховидных растений

Ход работы:

  1. Изучили особенности строения зеленого мха на примере кукушкиного льна – его стебель, листья, коробочку на ножке, ризоиды. Определили, что это мужское растение.

  2. Изучили форму и строение коробочки. Сняли колпачок.

  3. На лист белой бумаги высыпали несколько спор. Рассмотрели их под лупой. У нас получилось отделить одну спору. Они мелкие, размером 20-25 мкм, легкие. Споры легко разносятся ветром, течением воды, что способствует быстрому расселению кукушкина льна.

  4. Сравнили побег кукушкина льна и сфагнума. У кукушкиного льна побег прямой, покрыт большим количеством листочков с центральным ребром, не ветвящийся. У сфагнума стебель ветвистый, густо покрыт листочками без центрального ребра, которые расположены спирально. Веточки располагаются мутовками.

  5. На предметное стекло налили большую каплю воды. Положили на нее сфагнум. Сфагнум впитал влагу, так как в нем есть водоносные клетки.

  6. Вывод:

Кукушкин лен и сфагнум довольно крупные мхи. Они могут достигать до 15-20 см в высоту. У них нет корней, как у высших растений, но вместо них у кукушкина льна есть ризоиды, которые удерживают его на субстрате и выполняют функцию впитывания влаги. У сфагнума нет ни корней, ни ризоидов. Он впитывает влагу всем своим телом. Размножаются мхи спорами, образуя коробочки – спорангии, в которых находятся споры.

Задание № 2

Изучение папоротниковидных растений

Ход работы:

  1. Изучили особенности строения папоротника на примере нефролеписа и щитовника – их стебли и листья. Определили размеры листьев и их количество у растений. В стебле растений есть сосудистые пучки.

  2. Рассмотрели внимательно строение листа у обоих растений. Нашли на листьях их части – пластины, с мелкими ответвлениями – дольками. Измерили длину и ширину пластин и долек. Диаметр пластинки около 1 см. Она зеленого цвета, способна к фотосинтезу и крепится к почве одноклеточными ризоидами.

  3. Рассмотрели с помощью лупы верхнюю и нижнюю стороны пластинок листа щитовника.

  4. Бугорки, которые мы нашли на пластинках листа щитовника, называются сорусы. Их 5-8 штук. Сверху они покрыты почковыми покрывальцами. Под щитом соруса расположены спорангии со спорами.

  5. Над листом белой бумаги пошевелили сорус препаровальной иглой. У нас зрелый спорангий, из которого высыпались споры. Споры видны только под микроскопом и имеют почковидную форму, очень легкие. Расселению спор помогает ветер, течение водоемов, насекомые.

  6. Вывод:

Изучив особенности строения папоротника на примере нефролеписа и щитовника – их стебли и листья, можно сделать вывод, что папоротники – это красивые растения со своими особенностями. Щитовник относится к лесным папертникам, имеет короткое и толстое корневище, которое покрыто чешуйками. На вершине этого корневища расположена розетка крупных листьев с дважды перистой пластинкой. Листья мягкие, ажурные. Черешки листьев покрыты бурыми чешуйками. Если лист повернуть, то можно увидеть пластины по 5-8 сорусов.

Нефролепис – эпифитное или наземное травянистое растение с коротким вертикальным корневищем. На верхушке расположена розетка крупных перистосложных листьев, которые в очертании ланцетные, светло-зленого цвета. Сегменты длиной от 5 см. На нижней стороне сегментов расположены округлые сорусы по обе стороны средней жилки в два ряда.

История, функции, техника и часто задаваемые вопросы

Слово «Гербарий» образовано от слова «трава». Трава – это маленькое растение. Множественное число гербария — гербарии. Гербарий — это, по сути, организованная библиотека высушенных образцов растений. В том, чтобы ценить, использовать и учиться у окружающей нас зелени, нет ничего нового, поэтому документирование растений также уходит корнями в историю.

Первый гербарий

Наряду с резким развитием эпохи Возрождения в Италии, документы о первом гербарии также относятся к этой эпохе. Названный по-итальянски hortus siccus, первый гербарий был составлен Лукой Гини, выдающимся итальянским врачом и ботаником шестнадцатого века. Он основал первые в мире два ботанических сада. Первый был создан в Пизе в 1543 году. Второй гербарий он основал в Падуе в 1545 году. Оба этих гербария входили в состав университетов и использовались для обучения студентов ботанике. Студенты помогали гербарию расти, и за следующие восемь лет первый гербарий уже содержал 300 листов задокументированных растений. Гини воспламенил воображение своих учеников и вдохновил двух своих учеников, Андреа Чезальпино и Улиссе Альдрованди, на создание еще больших гербариев, образцы которых сохранились до наших дней.

Гербарий эпохи Возрождения

Типичная для того времени, Ботаника была отмечена большим интересом и прогрессом. Возникли новые ботанические сады и одновременно были напечатаны первые травники с точными иллюстрациями. Тексты, которые сопровождали их, были основаны на древних знаниях. Хотя для развития ботанического словаря потребовалось почти столетие, иллюстрации того времени столь же точны, как и образцы в гербарии. Эти визуальные инструменты помогли ботаникам добиться больших успехов в своей области. Они установили отношения между растениями, а также с другими организмами. Сфера применения ботаники выросла из того, что она использовалась только в медицине.

Гербарий Crossing Seas

В эпоху исследований в Европу были завезены новые виды растений. В те времена путешествие было долгим и заморским, поэтому сохранить растения живыми в долгом суровом путешествии было невозможно. Так европейцы познакомились с семенами и высушенными образцами новых видов растений. Эти образцы были собраны правительством, а также частными коллекционерами. Обе стороны финансировали такие экспедиции. Поскольку финансирование такой экспедиции стоило больших денег, гербарий также стал символом статуса богатого человека или страны и демонстрацией ее богатства и образования.

Гербарии в Британии

В Великобритании Ханс Слоан, ботаник, врач и увлеченный коллекционер трав, создал один из крупнейших гербариев долиннеевской эпохи. Линнеевская классификация — это деление живых существ по возрасту на широкие категории. Аристотель делил живые существа на две группы растений и животных. Его ученик Теофраст далее разделил царство растений на деревья, кустарники и травы. Вот как Слоан классифицировал растения в своем огромном гербарии. Коллекция Слоана в 265 томах составляет основу того, что сегодня стало Британским музеем. Позже французский банкир Бенджамин Делессер создал еще больший и прекрасный Женевский гербарий со своей впечатляющей коллекцией.

Ботаника превосходит классы

К середине 19 века ботаника стала популярной среди масс, и стало обычным явлением, когда как богатые, так и рабочие классы собирались на досуге по воскресеньям для обсуждения растений и обмена образцами. Именно в это время люди всех сословий, как любители, так и профессионалы, внесли большой вклад в область ботаники. Они собирали и сохраняли образцы, идентифицировали новые виды и даже написали важные ботанические публикации. Хотя более богатые участники более заметны из-за своих средств, менее известные участники также проложили путь для развития изучения растений.

Добавление в университеты

Часто богатые коллекционеры оставляли свои коллекции крупным учебным заведениям. Генри Боррон Филдинг был наследником британского шляпного состояния, а также заядлым коллекционером. Он завещал свою большую коллекцию Оксфордскому университету, где ботаники до сих пор открывают и типизируют образцы этой огромной орды. Во Флоренции богатый британский коллекционер Филип Баркер Уэбб оставил Флорентийскому университету свою огромную коллекцию из более чем 300 000 экземпляров. Это сделало старый и относительно скромный гербарий университета значительным.

Ботаника охватывает земной шар

До сих пор гербарии процветали. К середине 19 века Восток и Ближний Восток также стали энтузиастами ботаники. Между полевыми сборщиками разного происхождения часто возникало напряжение. Но именно так интерес к ботанике распространялся по всему миру.

Ботаника изучает растения. Гербарий определяется как хранилище собранных образцов растений. Эти образцы растений сушат, прессуют, а затем консервируют в листах. Затем эти листы сохраняются и располагаются в последовательности, общепринятой системой классификации. Ботаника гербария подвергается таксономическим исследованиям. Таксономические исследования — это сбор и сохранение настоящих образцов растений и животных. Это становится основным источником для таксономических исследований. Таксономическое изучение недавно обнаруженного организма осуществляется путем сбора его фактических образцов, а затем их идентификации и классификации. В этой теме гербарной ботаники мы узнаем о том, как создаются гербарные листы, о некоторых названиях гербариев в мире, о технике изготовления гербарной ботаники, а также о функциях гербариев и ботанических садов.

Таксономические пособия

Нам очень полезно изучать разнообразные организмы и узнавать о них больше. Мы можем использовать эти знания о различных видах растений, животных и других организмов. Таким образом, необходимо провести точные исследования о них. Эта точная классификация требует тщательной и тяжелой работы. Первым шагом является сбор образцов, их хранение, а затем проведение исследований на них. Таксономические исследования помогают в следующем:

  • Изучение различных живых организмов.

  • Хранение образцов для будущих исследований.

  • Все это помогает в систематических занятиях.

Итак, биологи установили определенные процедуры и приемы, облегчающие нашу работу. Гербарии и ботанические сады также являются одними из них.

Гербарий

Как мы выяснили выше, гербарий представляет собой хранилище собранных образцов, которые сушат, прессуют, а затем сохраняют на листах. Эти листы с разными образцами вместе с их точной информацией образуют гербарий. Эти листы бережно сохраняются для будущего использования. Они имеют этикетку с правой стороны в нижнем углу, и этикетка содержит следующую информацию:

  • Дата сбора образца.

  • Английское название образца.

  • Семейство экземпляра.

  • Имя коллекционера, собравшего образец.

  • Место, где был взят образец.

  • Местное название образца.

Эти гербарии служат справочным материалом в таксономических исследованиях. Они также очень полезны, так как предоставляют информацию о местной флоре и фауне. С помощью этой информации мы можем определить местонахождение дикорастущих сортов и их родственников экономически более слабых растений.

Список некоторой гербарии мира:

  • Королевские ботанические сады, Кью, Англия

  • Центральный национальный гербарий, Калькутта

(Изображение скоро будет загружено) 9000

. Для изготовления гербария соблюдается определенная технология. Этот метод включает в себя сбор, сушку, отравление, сшивание, маркировку и осаждение.

  • Сбор: На этом этапе происходит сбор растительного материала. Это можно сделать с научным умом и эстетическим чувством. Материал для определения должен быть совершенным и полным для определения. Это означает, что они должны иметь полностью выращенные листья и полное соцветие. Ветки представляют древесные элементы. Их длина составляет 30–40 см. Травянистые растения собирают с подземной частью. При создании гербария и ботанического сада следует помнить об одном: следует избегать сбора больных растений. Полученные коллекции следует хранить в металлических сосудах или полиэтиленовых мешках. Это нужно делать для сохранения влаги.

  • Сушка: Собранные образцы растений должны быть упакованы в обычные газетные папки, при этом следует избегать перекрытия. Затем эти папки следует сохранить в полевом прессе. Во избежание почернения и загнивания растительного материала смоченные папки следует менять.

  • Отравление: Отравление необходимо для предотвращения роста микробов. Хлорид ртути является реагентом, который используется в процессе отравления. После такой обработки образцы снова высушивают.

  • Крепление, сшивка и маркировка: Образцы после обработки от яда высушивают, затем наклеивают и сшивают на гербарных листах. В правой нижней части вводятся данные поля. Пакеты фрагментов представляют собой небольшие бумажные конверты, прикрепленные к листам гербария для хранения семян и цветов.

  • Положение: Листы расположены по роду и классификации. Эти листы расположены в соответствии с системой классификации Бентама и Хукера. Их также опрыскивают ДДТ и сульфатом меди с интервалом в 6 месяцев, чтобы убить насекомых, таких как чешуйницы.

Функции гербария

Гербарий имеет основные и второстепенные функции. Основная функция – точная идентификация и таксономические исследования. Вторичная функция заключается в том, что учащимся легко научиться классификации.

Некоторые другие важные функции:

Хотите читать в автономном режиме? скачать полный PDF здесь

Скачать полный PDF

Гербарий: виды и функции

от редакции

Содержание

Гербарий: виды и функции

Это коллекция образцов растений, которые прессованы, законсервированы, мертвы и высушены, а также расположены в порядке классификации для будущих целей и изучения. Образец\образец может быть целым растением или частью растения, образцы должны быть в высушенном виде на листе бумаги.

В мире доступно почти 3000 гербариев, в основном используемых микологами, фитопатологами, таксономистами и учеными-медиками.

Указатель гербария

это проект международной ассоциации систематики растений и ботанического сада Нью-Йорка.

Источник изображения: VectorStock и Amazon

Функции
  1. Работа в качестве источника информации о растениях.
  2. Помощь в научно-педагогической деятельности.
  3. Помощь в точной идентификации растений.
  4. Также предоставьте информацию о растениях, собранных по всему миру, в одном месте.
  5. Образцы гербариев используются как источник материала для химико-таксономических и анатомических исследований.

Важный гербарий

Первый гербарий был основан в Падуанском университете в 1545 г. Во всем мире признано 1500 гербариев (маленькие гербарии не включены).

Некоторые важные гербарии мира:

Гербарии Место/страна Год основания Количество листов
Центральный национальный гербарий Калькутта 1793 2 500 000
Индийский совет по лесным исследованиям и институт Дехрадун 1874 3 00 000
Ботаническое обследование Индии, южный круг Коимбатур 1874 2 00 000
Ботаническая съемка Индии, Восточный округ Шиллонг 1956 100 000
Ботаническая съемка Индии, западный круг Пуна 1956 135 000
Ботаническое обследование Индии, северный круг Дехрадун 1956 60 000
Королевский ботанический сад, Кью Лондон, Великобритания 1853 6 500 000
Ботаническое обследование Индии, центральный круг Аллахабад 1955 40 000

Виды гербариев

Виды гербариев зависят от назначения, региона, состава, групп растений, присутствующих в них:

1. Гербарии лекарственных растений

растения, имеющие лекарственное значение/лечебные свойства.

АСЕКР; Центральный гербарий лекарственных растений, район Халеджерд, Карадж, провинция Альборз.

2. Гербарии сорняков

Эти гербарии содержат сорняки возделываемых полей и пустырей.

3. Региональные гербарии

Как видно из названия, гербарии определенного региона или места.

Пример: Гербарии центрального круга, Аллахабад.

Коллекция растений

Важность ботанической коллекции заключается в том, что

  • Построить новый гербарий
  • Проведение исследований определенного рода/вида
  • Написать флору
  • Пополнить гербарий

Что собирать?

  • Для сбора конкретных групп лучше представлены те, к которым интересуются таксономисты или гербарии.
  • Подвои следует собирать у травянистых растений.
  • Для подробного изучения и обмена необходимо собрать не менее 6 образцов каждого растения.
  • Мы должны стараться не собирать редкие или исчезающие виды.
  • Для обычных видов мы собираем только несколько частей растения.
  • При сборе следует помнить, что окончательный образец после прессования и сушки должен уместиться на гербарном листе размером 42×28 см

Процедура сбора образцов растений

Перед сбором образцов мы должны попытаться получить доступные карты, собрать информацию, помощь лучшего проводника и человека, который разбирается в лесных работах.

Оборудование

  • Подборщик для выкапывания корней.
  • Прочный нож (необходим для обрезки веток и других частей растений)
  • Vasculum используется для размещения собранных проб/образцов.
  • Промокательная бумага
  • Сумки для сбора
  • Ручная линза
  • Полевой журнал (необходимо отметить подробности о сборе образцов.

Полевой журнал

Целью полевого журнала является запись данных, имеющих таксономическую ценность, которые не видны из образца.

  • Дата
  • Количество растений
  • Среда обитания
  • Населенный пункт
  • Провинция
  • Наименование завода
  • Высота над уровнем моря
  • Описание

Обращение со свежим материалом

Когда образцы собраны, нажмите на каждое растение, поместите все образцы в сосуд и доставьте их в лагерь/организацию/институт.

Прессование и сушка

  • Удалите почву с собранного образца.
  • Используйте пресс с парой, сделанной из твердого картона и обрезанной до того же размера, что и бумага для сушки.
  • Поместите образец растения на промокательную бумагу.
  • Затем удалите листья и цветы перегруженных экземпляров, чтобы уменьшить объем без потери характеристик растения.
  • Когда все образцы включены, накройте их оргалитом и положите кирпичи или тяжелые предметы.
  • Приложите усилие, чтобы держать пресс в напряжении.
  • Поместите материал в теплое место, например, в сушильный шкаф.
  • Проверьте материал через 24 часа, замените промокательную бумагу сухой картой.
  • Регулярно проверяйте материал, по крайней мере, одну неделю.
  • В зависимости от прессуемых растений и условий сушки.
  • Листья, цветы и плоды следует разложить так, чтобы они не перекрывались.
  • Наилучший результат достигается при использовании электрической сушилки, которая удерживает прессы и обеспечивает нагрев от 95°F до 113°F
  • Иногда используются альтернативные методы, такие как сушка вымораживанием и сушка в порошкообразном влагопоглотителе, таком как влагопоглощающий силикагель.
  • Целью процесса прессования и сушки является извлечение влаги для длительного хранения образцов в гербарной бумаге

Отравление

  • Используется для предотвращения поражения грибком и вредителями
  • Все растение погрузить в насыщенный раствор сулемы в этиловом спирте на 15-20 минут. хлорид ртути вызывает коррозию металлов, поэтому используйте лотки с эмалированным покрытием.
  • Формалин-10% используется во время коллекционных туров.
  • Средство для уничтожения вредителей окуриванием оседлых и неоседланных особей.
  • Фумигаторы вредны для человека.

Крепление

  • Процесс прикрепления сушеных прессованных растений и их этикетки к листу плотной бумаги
  • Растение расположено таким образом, что корни и нижняя часть стебля направлены к нижней части листа, а цветки — к верхней.
  • Клей используется для крепления растения к листу.

Маркировка  образца

При маркировке должны быть указаны:

  1. Название семейства
  2. Имя сборщика
  3. Дата сбора
  4. Род и вид
  5. Место сбора
  6. Описание

Хранение образца

Поместите образец в герметичный пластиковый пакет и заморозьте на 72 часа при -32°С, рекомендуется регулярное замораживание (каждые шесть месяцев).

Ссылки
  • 4% – https://www.slideshare.net/bonnmengullo/herbarium-ppt
  • 3% – http://www.biologydiscussion.com/plant-taxonomy/plant-herbarium/herbarium-meaning-functions-and-kinds/30287
  • 13% – https://www.slideshare.net/DurgeshSirohi/herbarium-and-staining-techniques
  • 1% – https://www.meritnation.com/ask-answer/question/plz-tell-how-to-make-herbarium/plant-kingdom/11506761
  • 1% – https://www.landcareresearch.co.nz/resources/identification/plants
  • 1% – https://www.ibiblio.org/pic/answers.htm
  • 1% – https://www.floridamuseum.ufl.edu/herbarium/voucher.htm
  • 1% – https://www.afcd.gov.hk/english/conservation/con_flo/con_flo_hkh/con_flo_hkh.html
  • 1% – https://en.wikipedia.org/wiki/Blatter_Herbarium
  • 1% – http://www.biologydiscussion.com/plant-taxonomy/plant-specimens/collecting-the-plant-specimens-7-steps/47638
  • 1% – http://www.biologydiscussion.com/plant-taxonomy/herbarium-meaning-functions-and-significance/47626
  • <1% – https://www. anbg.gov.au/cpbr/herbarium/collecting/field-note-book.html
  • <1% – https://en.wikipedia.org/wiki/Herbarium

Гербарий: виды и функции

Гербарий с практическими рекомендациями — свежевыжатый

Меня часто спрашивают о том, как я собираю гербарии, и в результате я начала делиться советами по сбору гербария в Instagram под хэштегом #herbariumhowto. Здесь я расширяю эти советы и храню их в каталоге для удобства. Еще раз спасибо за все ваши комментарии, вопросы и отзывы по этой теме!

 

шаг 1: сбор – где собирать

При поиске образцов для добавления в гербарий лучше всего искать по краям – именно здесь вы найдете наибольшее разнообразие. Посмотрите вдоль тропинок, на опушках полей и лесов. Заборы и железные дороги также имеют большое разнообразие, так как растения здесь защищены от частой обрезки, которой подвергаются другие участки. Никогда не собирайте в частной собственности и будьте осторожны на дорогах! Также помните об ограничениях — никогда не собирайте растения в природных заповедниках и будьте осведомлены о видах, охраняемых в вашем районе — их лучше инвентаризировать в цифровом виде, поскольку сбор физических образцов этих растений часто является незаконным и вредным для естественных популяций.

 

шаг 1: сбор — что собирать

Растения легче всего идентифицировать во время цветения и лучше всего прессовать, когда у них свежие цветы. Следите за растениями, которые близки к цветению, и собирайте образец, как только цветы распустятся! Всегда собирайте здоровые, свободные от вредителей и сухие экземпляры — все это обеспечит лучшее качество печати. Обязательно соберите все части растения, которые могут помочь в идентификации, включая цветки, семенные коробочки и прикорневые листья, если они отличаются от тех, что находятся на стебле. Обратите внимание на уникальные характеристики, такие как запах, текстура, высота и общие условия выращивания, которые помогут в идентификации, но не обязательно заметны в высушенном образце. Обязательно записывайте дату сбора каждого экземпляра! Это также потенциальный инструмент для идентификации, и я нашел его интересным бонусом, чтобы отслеживать, как время цветения различается из года в год для каждого вида.

 

шаг 2: подготовка – защита образцов

После сбора защитите образцы от повреждений во время транспортировки. Поместите их в герметичные пластиковые пакеты в прочную кожаную сумку, чтобы сохранить влагу и защитить их как от жары, так и от поломки. Для достижения наилучших результатов прессуйте растения сразу после возвращения из сбора. Восстановите слегка увядшие растения, поместив стебли в воду на короткое время перед прессованием, обязательно тщательно высушив их перед добавлением в пресс. Если прессование необходимо отложить, некоторые более крепкие растения могут храниться в холодильнике в пластиковых пакетах до суток.

 

шаг 2: подготовка — расположение образцов

Я использую листы тонкой фанеры с листами пергаментной бумаги над и под растением для прессования. Лично я добился наилучших результатов, используя пергаментную бумагу, а не газетную бумагу, которая может вытянуть цвет из цветов. Обратите внимание, что я работаю в основном с нежными полевыми цветами, для которых этот метод хорошо работает. Растениям с более высоким содержанием влаги, таким как садовые сорта с махровыми цветками или растениями с сочными листьями, может потребоваться газетная бумага, чтобы отводить лишнюю влагу и предотвращать плесень. Чтобы обеспечить равномерное высыхание растений, помещайте в один слой только растения с одинаковой толщиной и влажностью. Расположите растения так, чтобы свести к минимуму перекрывающиеся части, уделяя особое внимание изоляции цветов. Композиция должна выделять особые части растения, которые имеют решающее значение для идентификации, например, обратную сторону листьев или поперечные срезы цветов. Чтобы закрепить растения в желаемом месте, я использую полоски пергаментной бумаги и прозрачную ленту, избегая контакта между цветами и лентой. При размещении растения помните о естественной структуре растения, чтобы избежать неестественно выглядящих композиций.

 

шаг 3: прессование — прессование образцов

После надлежащей подготовки загрузите растения в пресс, убедившись, что между растениями и фанерными перегородками сверху и снизу есть слой пергамента. После того, как пресс заполнится, приложите давление, чтобы растения оставались плоскими, пока они сохнут. Я предпочитаю использовать простой пресс для растений (здесь он самодельный), где барашковые гайки позволяют аккуратно регулировать давление. Это гарантирует, что растения остаются достаточно плоскими, чтобы предотвратить появление пузырей, но также помогает гарантировать, что они не будут раздавлены до неузнаваемости. Стопка тяжелых книг может работать вместо пресса для растений, но у нее нет возможности точно настроить давление, что я считаю одним из ключей к успешному прессованию.

 

шаг 3: прессование — прессование образцов

(продолжение)

Через 24 часа откройте пресс и осмотрите растения. Если пергамент поверх растений сморщится от влаги, его можно заменить свежим листом. В это время образцы все еще гибкие, и при необходимости их можно немного переставить в исходное положение. Не поддавайтесь желанию переставить или снять бумагу с очень тонких экземпляров или экземпляров с тонкими лепестками на этом этапе, так как они могут сложиться, если снять бумагу. Закройте пресс и снова надавите, немного сильнее, чем в предыдущий день. Оставьте растения в прессе примерно на 5 дней, прежде чем снова проверить. Я обнаружил, что большинству растений требуется около недели, чтобы полностью высохнуть, в то время как некоторым более мясистым растениям может потребоваться до двух недель. Выньте растения из пресса, когда они высохнут, и отрегулируйте давление для оставшихся.

 

шаг 4: установка — установка образцов

После того, как растения высохнут, они готовы к установке. Важно использовать бескислотную бумагу и клей, чтобы обеспечить сохранность образцов. Я использую акриловый клей от Lascaux, который является светостойким, устойчивым к старению и гибким после высыхания — это позволяет немного расширяться и сжиматься, что растение неизбежно испытает при хранении. Разбавьте клей водой, чтобы получить консистенцию, которую легко наносить на заднюю часть растения акриловой кистью.

 

шаг 4: установка — установка образцов

(продолжение)

Старайтесь как можно меньше прикасаться к растению во время процесса, так как жир с кожи может повредить образец. Я использую пинцет и тонкие деревянные шпажки, чтобы перемещать растение и удерживать его на месте во время работы. Для достижения наилучших результатов нанесите клей на все части растения, вплоть до краев. Обязательно подберите и приклейте внахлест части растения, для полноценного крепления. Работайте быстро, но осторожно — на более сложных растениях я наношу клей на лепестки цветов в последнюю очередь, чтобы клей не высох и не скрутил цветы, пока я заканчиваю остальные. Поместите бумагу поверх перевернутого экземпляра и потрите тыльную сторону, пока растение не прилипнет. Перевернув бумагу, проверьте, нет ли незакрепленных элементов, и при необходимости подправьте клеем.

 

шаг 5: замораживание — замораживание образцов

После монтажа образцов я снова укладываю каждый из них между слоями пергаментной бумаги, разделенными фанерными перегородками, как они были в прессе. Эта стопка образцов закрыта толстыми досками с обеих сторон, обернута пластиковой пленкой и плотно стянута регулируемыми ремнями. Затем всю стопку помещают в морозильную камеру на 72 часа, что является важным шагом для устранения любых потенциально вредных насекомых или грибков, которые все еще могут находиться в образцах. Пластиковая пленка защищает образцы от конденсации, а давление ремней удерживает образцы в горизонтальном положении и обеспечивает хороший контакт с бумагой по мере высыхания монтажного клея.

 

шаг 6: идентификация — идентификация образцов

В идеале идентификацию следует проводить сразу после сбора растений и до их прессования. Но это трудоемкий этап, который я часто не завершаю до того, как растения начнут увядать. Поэтому я часто обнаруживаю, что идентифицирую растения после того, как они уже прижаты и смонтированы. Чтобы это было эффективно, обязательно запишите наблюдения свежего растения, которые могут не сохраниться в прессованном образце, такие как цвет, запах, структура стебля и волоска. Инвестируйте в хороший дихотомический ключ, который идентифицирует растения в непосредственной близости от вас — я настоятельно рекомендую «Flora Helvetica» в Швейцарии и соседних странах. Также инвестируйте в хорошую ручную линзу, чтобы увеличить небольшие, но важные отличительные характеристики.

 

шаг 6: идентификация — идентификация образцов

(продолжение)

После идентификации растения я сравниваю образец с различными фотографиями этого вида для подтверждения. Но еще более полезными для подтверждения являются ботанические иллюстрации, которые иллюстрируют конкретные отличительные признаки каждого растения лучше, чем фотографии. Некоторые из моих любимых включают «Hortus Eystenttensis: Сад Эйхштата» и мою старую копию «Уроки Грея и руководства по ботанике» для общей анатомии растений. «Botanicum», издание Kew Gardens, содержит красивые стилизованные иллюстрации характеристик различных семейств растений.

 

Шаг 7: каталогизация и хранение – сохранение образцов

Каждому растению присваивается номер, который связывается с цифровой базой данных, где хранятся соответствующие фотографии и информация о растениях. Чтобы защитить гербарные образцы от повреждений, я помещаю каждый из них в прозрачный бескислотный пластиковый или бумажный конверт и маркирую его идентификационным номером, ботаническим и общепринятым названием, а также местом и датой сбора. Окончательные образцы хранятся в деревянных ящиках, чтобы защитить их от легкого повреждения. Кедровая стружка в чехлах помогает отпугивать насекомых-вредителей. Образцы следует часто осматривать на наличие признаков повреждения насекомыми и повторно замораживать (шаг 5), если необходимо уничтожение.

У вас есть дополнительные советы, дополнительные вопросы или комментарии по поводу процесса? Если это так, оставьте их ниже! Я с нетерпением жду возможности узнать о вашем опыте и узнать о нем. Для тех, кто плохо знаком с процессом, я надеюсь, что мое руководство поможет вам начать работу, и я надеюсь, что вы поделитесь своими результатами!

Линдси Бак гербарий, ботаника, прессованные цветы, прессованные растения, цветочное искусство, ботаническое искусство, полевой цветок, луг, ботаническое творчество, курируемая природа, свежевыжатый, швейцария, флора, гербарий как9Комментарии

0 лайков

Гербарий UNC («GREE»)

Миссия гербария UNC («GREE») состоит в том, чтобы помочь расширить наши знания о растениях.

Цели

Наши нынешние конкретные цели:

  1. Стать важным хранилищем образцов растений для обучения, исследований, сохранения, образовательные и просветительские программы;
  2. Чтобы сосредоточиться на растениях из Южного региона Скалистых гор и Высоких равнин Северной Америки
  3. Постоянно расширять коллекции, чтобы лучше представлять разнообразие сосудистых растения;
  4. Чтобы собрать коллекцию по самым высоким стандартам

Местоположение

Отделение биологических наук
Росс Холл, комната 1375

Карта кампуса

«GREE» 

GREE (сокращенно от «Greeley») — это стандартное сокращение от UNC Herbarium, которое в настоящее время насчитывает около 35 000 экземпляров, из которых около 10 000 находятся в отставании (не смонтированы и подано). За последние восемь лет GREE был самым быстрорастущим гербарием в регионе на процентной основе, увеличив свои владения более чем на 300%. Оцененный образцы по географическому происхождению включают:

  • Южные Скалистые горы — 75%
  • Высокие равнины — 5%
  • Северная Америка в целом — 15%,
  • Мир в целом — 5%.

Наши объекты были отремонтированы в 2002 году и в настоящее время обеспечивают складские помещения около 65 000 экземпляров.

Что такое гербарий?

Гербарий представляет собой коллекцию прессованных, высушенных образцов растений, используемых в исследованиях, обучении и охват. Образцы гербария обычно помещают на толстую бескислотную бумагу. размером примерно 18 х 12 дюймов. После тщательного высыхания, правильной установки и защищенные от насекомых и влаги, гербарные экземпляры прослужат несколько сотен годы.

Каждый образец имеет этикетку, на которой указано научное (= латинское) название образца, кто собрал растение, номер сборщика(ов), дату и место сбора. Этикетки обычно содержат дополнительные данные, такие как юридические описания (широта/долгота, или поселок/ареал), среда обитания и другие экологические условия, а также связанные с ними виды. С появлением технологии глобальных систем позиционирования (GPS) точные координаты широты и продольные данные («геопривязка») теперь считаются необходимыми для новых коллекций. Такие данные чрезвычайно полезны для приложений с географическими информационными системами. (ГИС) технологии.

Важной задачей любого действующего гербария является предоставление образцов признанным учреждения для научных исследований. GREE в настоящее время имеет несколько тысяч экземпляров взаймы ему для исследований и несколько сотен взаймы другим учреждениям.

Чем полезны гербарии?

Гербарии важны, потому что они являются хранилищем большинства научных данных, касающихся к растениям.

Каждый образец гербария является источником научных данных: он представляет собой известное (= «подтвержденное») запись видов растений, произрастающих в определенном месте в определенное время. Образцы гербария обычно представляют собой большую часть доступного исследовательского материала. систематикам растений, которые пишут таксономические обзоры и монографии. Образцы гербария также широко используются в начальных курсах биологии растений и таксономии растений.

Согласно последним оценкам, во всем мире существует не менее 325 000 видов сосудистых растений. Эта цифра превышает число около 250 000, которое приводилось в недавнем прошлом. Точное количество видов никто не знает. Однако многих может удивить тот факт, что многие тысячи видов растений еще предстоит открыть и официально описать в литературе. Большинство новых видов будут происходить из тропических районов. Куратор GREE активно участвует в этом типе исследований, уделяя особое внимание мирту. семейство (миртовые).

Несмотря на концентрацию неописанных видов в тропических регионах, Хартман и Нельсон (1998; таксономические новинки из Северной Америки к северу от Мексики, Ботанический сад Миссури). Garden Press) недавно задокументировал, что 1197 новых таксонов растений были описаны в Северной Америка (кроме Мексики) с 1975 по 1994 год. Гербарии – это хранилища, в которых почти все таксономические данные в конечном итоге остаются (в виде сохранившихся образцов).

Одним из важных побочных результатов  флористических исследований  – общего сбора растений в определенных виды из рассмотрения для добавления в Список исчезающих видов США. Более чем 100 видов были исключены из списка кандидатов, в основном из-за флористических исследований. проводится в гербарии Скалистых гор.

Гербарий

Место для подготовки гербария Станция визуализации


Гербарий EL Reed в Техасском техническом университете содержит более 20 000 зарегистрированных коллекций сосудистых растений из Саут-Плейнс, Западного Техаса и других регионов. Гербарий также содержит около 10 000 незарегистрированных образцов, в том числе образцы, нетронутые с 1920-х годов. Гербарий открыл свои двери в 1925 под руководством проф. Р.А. Штудхальтера, который сосредоточился на анатомии растений мохообразных. Доктор Э.Л. Рид стал первым директором в 1928 году, и большие коллекции были добавлены доктором К.М. Роуэлл, доктор Д.К. Нортингтон, д-р Т. Берджесс и д-р Ч. Х. Верт пополнил коллекцию как географически, так и таксономически. В 2017 году доктор Мэтью Джонсон стал шестым директором Э.Л. Рид Гербарий.

Гербарий, расположенный на 7-м этаже здания биологии, представляет собой ресурс по систематике и эволюции растений. Высушенные прессованные образцы растений могут помочь исследователям идентифицировать виды и служить свидетельством разнообразия растений. Коллекцию можно использовать для отслеживания распространения видов растений в пространстве и времени. Недавние достижения в области молекулярной систематики впервые делают возможным отбор образцов этих античных образцов для секвенирования ДНК. Образцы из гербария являются недостаточно используемым ресурсом для филогенетики растений, и мы с нетерпением ждем возможности использовать гербарий в наших исследованиях.

База данных Reed Herbarium в настоящее время размещена на портале TORCH на Symbiota, доступ к которому можно получить здесь.

Новости гербария и текущие проекты смотрите ниже!

Новости гербария

Гербарий мохообразных

18 июл 2022 by

Хотя некоторые из первых коллекционеров Техасского технологического колледжа действительно интересовались мохообразными (особенно печеночником Riella ), в базе данных TTC в 2017 г. не было зарегистрировано мохообразных. Похоже, что коллекция мохообразных была передана в дар TAES в середина 2010-х предыдущим директором гербария.

Когда мы приступили к восстановлению коллекции мохообразных, мы получили два крупных пожертвования образцов:

Большую часть восстановления коллекции мохообразных составили два крупных пожертвования образцов:

  1. Ботанический научно-исследовательский институт Техас прислал около 200 дубликатов техасских мохообразных, сделанных Юлой Уайтхаус и другими в 1940–1960-х годах.
  2. Taylor S. Quedensley отправил дубликаты мхов и печеночников, собранных в 2019–2021 годах в центральном Техасе.

Ханна Хомойя, летний стажер бакалавриата в Гербарии, усердно работала над отбором более 300 образцов мохообразных и размещением их на нашем онлайн-портале данных.

Часто ведутся споры о том, как лучше хранить образцы мохообразных: вертикальный формат «обувной коробки» экономит место, но грязь и мусор могут попасть на дно пакета; в то время как размещение пакетов на гербарных листах занимает много места и его трудно реорганизовать. Мы сошлись на компромиссе — экземпляры расположили в пальмовых ящиках по родам. Каждая пальмовая коробка может вместить несколько десятков экземпляров, слегка перекрывая друг друга, чтобы их можно было легко удалить при необходимости. Ханна проделала огромную работу, расставив все этикетки и разместив все в новом шкафу!

В будущем мы также будем добавлять сложенные макрофотографии образцов и новых коллекций, в том числе некоторых из наших коллег, собирающих в Антарктиде. С нетерпением ждем светлого будущего для образцов мохообразных в Техасском технологическом институте!

Стажер-старшекурсник Ханна Хомойя со своей завершенной организацией Bryophyte Образцы Bryum argenteum, сложенные в папку из пальмовых листьев

День ранчо 2022

02 апр 2022 by

2 апреля 2022 года команда Herbarium приняла участие в Дне ранчо, детском мероприятии в Национальном центре наследия ранчо (NRHC) здесь, в Лаббоке!

День ранчо исполнился 53 года, и это один из лучших моментов для посещения NRHC, потому что все аутентичные дома ранчо демонстрируются с людьми в старинной одежде и множеством мероприятий в разделе «История ранчо», «Навыки скотоводства» и «Наука ранчо». . Наша деятельность началась с информации о гербариях и образцах, и мы рассмотрели, почему владельцам ранчо важно также знать о растениях — идентифицировать травы и ядовитые/опасные растения. У нас были экземпляры, в том числе наш папоротник из 189 г.2.

Затем дети могли подготовить свой собственный «образец гербария», выбрав из множества прессованных растений, собранных в Лаббоке. NRHC предоставил нам цветную бумагу, клей-карандаши и каталожные карточки, чтобы студенты могли маркировать свои образцы. У нас также были защитные пластиковые рукава, чтобы сохранить образцы в безопасности, пока они исследовали остальную часть Дня ранчо!

Это мероприятие готовилось три года, так как мы впервые попытались посетить День ранчо в апреле 2019 года, но его отменили из-за мокрого снега, а затем два года из-за COVID. К счастью, у нас все еще было более 300 прессованных растений, так как весна в этом году довольно поздняя. Мы уже с нетерпением ждем Дня Ранчо 2023!

Команда гербария на Ranch Day, слева направо: Келли Мата, Кортни Миллер, Мэтт Джонсон, Чейз Бержерон, Янни Чен Пять счастливых образцов гербария на выставке
Команда гербария объясняет занятия детей Примеры образцов, подготовленные командой гербария

Образцы 10K

01 окт. 2021 г. by

Мы достигли важной вехи в нашем проекте по оцифровке гербария — теперь у нас более 10 000 изображений! Это была особая работа за последние 3 года, сделанная полностью студентами — ассистентами выпускников и магистрантами, работающими для получения кредита по курсу или учебы.

Наша стратегия заключалась в том, чтобы просмотреть гербарий в алфавитном порядке по семействам — сначала бессеменные растения и голосеменные растения, затем однодольные и, наконец, «двудольные». Мы также усердно работали над оцифровкой нашей коллекции Национального парка Гваделупских гор (GUMO), которая сейчас насчитывает более 1100 экземпляров!

В этом семестре три команды студентов работают над оцифровкой, и мы надеемся, что к концу лета 2022 года мы получим изображения более 95% наших образцов.

Вот прямая ссылка на все экземпляры с изображениями. Ниже приведены некоторые из моих любимых!

Асплениум эластичный Асклепия шероховатая
Один из наших старейших экземпляров, 1892 г. Наши местные виды молочая
Центавр американский Oenothera hartwegii
Американская корзинка Из коллекции Берджесс

Репозиторий

15 апр 2020 от mossmatters

Гербарий рад объявить о новом соглашении о хранении с Национальным парком Гваделупе-Маунтинс (GUMO), в соответствии с которым TTC назначается ваучерным гербарием для всех растительных материалов, собранных в парке. Исследователи, запрашивающие разрешение на сбор через GUMO, должны будут согласиться с соглашением о хранении, которое позволяет исследователям сохранять образцы для исследовательских целей, но окончательные образцы будут переданы в E.L. Рид Гербарий. Соглашение также наделяет директора TTC полномочиями по выдаче образцов и деструктивному отбору образцов.

Управляющие парком GUMO выбрали TTC, так как мы являемся одним из ближайших к парку действующих гербариев («короткие» четыре часа езды) и поскольку мы храним коллекцию Берджесс-Нортингтон. В рамках экспедиции, когда парк впервые открылся в начале 1970-х годов, Берджесс и Нортингтон собрали более 2000 образцов, представляющих собой снимок ботанического сообщества 50-летней давности. За последние несколько лет мы оцифровали коллекцию, и около 800 экземпляров были полностью оцифрованы с точной географической привязкой.

СМИ Texas Tech опубликовали статью о соглашении о хранении, в которой рассказывается об истории коллекции, текущих исследованиях, проводимых в лаборатории Джонсона, и комментариях менеджеров парка GUMO. Нажмите здесь, чтобы прочитать историю!

Растительные прессы

26 сентября 2019 г. by mossmatters

Компания Herbarium объединилась с Диланом Скуилком, чтобы собрать прессы для растений для занятий доктора Скуилка по ботанике в Техасском технологическом институте. Каждый пресс использует около 30 футов «дверной доски», закупленной на месте. Мы смогли собрать 21 пресс примерно за 6 часов!

Мерные доски Haley and Madeline для резки Приклеивание планок на прессах
Мадлен учится пользоваться пистолетом для гвоздей Готовые прессы

ТТУ УРК 2019

04 апр 2019 от mossmatters

Каждый год Центр преобразующего опыта бакалавриата проводит трехдневное мероприятие, посвященное исследованиям бакалавриата. Два члена лаборатории — Мадлен Слимп (TTU Honors ‘21) и Зак Бейли (TTU Honors ‘19) — представили плакаты в этом году.

В обоих проектах используются образцы гербария из нашей коллекции растений национального парка Гваделупские горы. Коллекция была сделана в начале 1970-х годов и представляет собой ботанический снимок сообщества.


Мадлен Слимп: Сохранение геномики популяций растений в Национальном парке Гваделупе-Маунтинс с использованием образцов из гербария.


Zachary Bailey: Влияние стратегий жизненного цикла на характеристики устьиц с использованием гербарных образцов из национального парка Guadalupe Mountains National Park.

Поздравляем Зака ​​и Мадлен и благодарим за представление лаборатории и гербария!

Регистрирующие устьица

25 марта 2019 г. от mossmatters

Мы рады представить новый логотип E.L. Рид Гербарий! Логотип был разработан лаборантом и выпускницей Высшей школы биологии ТТУ Хейли Хейл. На логотипе изображены три травы: Panicum virgatum (просо прутьевидное), Bouteloa curtipendula (боковики грама) и Bouteloa gracilis (синяя грацила), чтобы представить богатое разнообразие местных трав в регионах Саут-Плейнс и Льяно-Эстакадо. Гербарий Рид имеет большую коллекцию трав из этого региона, многие из которых были оцифрованы на нашем онлайн-портале Техасско-Оклахомского регионального консорциума гербариев (TORCH).

Новый логотип является частью наших постоянных усилий по повышению осведомленности о важности коллекций для естественной истории и ботанических исследований в 21 веке.

Регистрирующие устьица

16 сентября 2018 г. by mossmatters

Мы начинаем новый проект в гербарии, который использует нашу коллекцию для изучения воздействия повышенного содержания углекислого газа на растения в Национальном парке Гваделупских гор (GMNP). Тростниковый гербарий в ТТУ насчитывает более 2000 образцов более чем 500 видов, собранных, когда парк впервые открылся в 1974. Эта коллекция даст нам представление о физиологическом стрессе, испытанном растениями почти 50 лет назад.

Устьица представляют собой поры на нижней стороне листьев и позволяют растению «дышать» углекислым газом. Было показано, что плотность устьиц на листьях коррелирует с углекислым газом в атмосфере — при большем количестве углекислого газа растениям не нужно так много дышать, поэтому у них меньше устьиц.

В сухой среде GMNP устьица также ограничивают потерю воды. В результате может возникнуть большее физиологическое давление, чтобы поддерживать низкое количество устьиц. Используя коллекцию гербария, студенты смогут проверить, произошло ли ожидаемое сокращение устьиц за последние 50 лет в ГМНП.

На этой неделе студенты Зак и Лорен начали тестировать протокол для эффективного измерения устьиц на гербарных образцах, который многие помнят из биологии средней школы: лак для ногтей! Когда полироль нанесена на листья и дана высохнуть, ее можно снять с помощью двустороннего скотча и рассмотреть отпечатки устьиц под микроскопом. Заку и Лорен нужно будет адаптировать свои методы к различным типам листьев.

Мадлен, Янни и Зак красят лаком для ногтей образцы из гербария Крупный план лака для ногтей на нижней стороне листа
Лорен исследует устьица под микроскопом Оттиск устьиц при 10-кратном увеличении

Учебное пособие по визуализации

18 мая 2018 г. к

Весенний семестр 2018 года был насыщен активностью в Гербарии! Мы добились большого прогресса в наших усилиях по оцифровке, достигнув рубежа в 2000 зарегистрированных образцов изображений, а также добавили еще 800 новых образцов! Одной из наших целей в этом семестре была разработка набора «лучших практик» для оцифровки гербария.

В рамках своего независимого исследовательского проекта в гербарии ассистент куратора бакалавриата Лорен Уинфри сняла потрясающий обучающий видеоролик о том, как настроить визуализацию зарегистрированных образцов. Проверьте это ниже:

визуализация

26 февраля 2018 г. по

Проект оцифровки гербария продолжается! Сейчас мы добавляем изображения к нашим 19 735 зарегистрированным экземплярам.

Нам удалось собрать платформу для визуализации, используя множество найденных и пожертвованных материалов. Огни были подарены Трэвисом Марсико из Государственного гербария Арканзаса — это те же самые огни, которые были показаны в их газете в APPS прошлым летом! У нас уже был копировальный стенд с насадкой для камеры, но он был настроен в портретном режиме, что затрудняло получение изображений по центру. С помощью Дилана Швилка и запасной древесины мы собрали новую платформу для визуализации, на которой разместились источники света. Выглядит неплохо:

Работы по визуализации продвигаются благодаря помощи пяти студентов, которые этой весной работают в гербарии. В дополнение к изображениям наших зарегистрированных образцов, студенты также делают изображения ранее незарегистрированных образцов. После загрузки изображений в TORCH можно приступить к расшифровке данных этикетки. Нажмите здесь, чтобы познакомиться с командой Reed Herbarium 2018 года!

Изображения сделаны камерой Canon DSLR (Rebel SL2) и загружены в собственное программное обеспечение Canon. Единственная обработка, которую мы делаем с изображениями, — это их поворот и экспорт в виде изображения JPEG размером 2000 x 3000 пикселей (изображение RAW остается на нашем резервном диске). Изображения названы с использованием меток штрих-кода, соответствующих нашей ранее загруженной базе данных. Затем мы загружаем изображения на сервер BISQUE, платформу для размещения изображений, управляемую Cyverse. Академическое использование BISQUE бесплатно для 100 ГБ, чего должно хватить для всех наших образцов (каждое изображение весит около 2 МБ). Затем скрипт на Symbiota извлекает изображения из BISQUE и, учитывая имена изображений, автоматически связывает их с образцами в нашей базе данных.

Система работает очень хорошо, и наши студенты делают хорошие успехи: в этом месяце было получено около 500 образцов! Вот одна из моих любимых и одна из наших самых старых коллекций: Osmunda 1893 года!

TTC000001

30 октября 2017 г. по

База данных TTC Herbarium теперь доступна онлайн! Щелкните здесь, чтобы просмотреть первоначальную загрузку из 19 729 записей:

http://portal.torcherbaria.org/portal/collections/misc/collprofiles.php?collid=387

Это был важный день для оцифровки Гербария! Еще в 2014 году все записи хранились на 3-дюймовых дискетах (тех, которые все дети теперь узнают только как «Значок сохранения»). В последующие годы, когда база данных была преобразована и тщательно проверена, она хранилась в виде плоского текстового файла ttc.csv . Хотя запись была сохранена на github, она не была доступна для более широкого сообщества.

В качестве инструмента управления мы используем онлайн-базу данных Symbiota, которая пока работает очень хорошо. Легко редактировать вхождения и отслеживать изменения в каждой записи. Мы также смогли использовать сценарий геолокации, написанный Диланом Швилком, чтобы добавить данные о географической привязке к 60% наших образцов. Наш региональный портал данных создан через Региональный консорциум гербариев Техаса и Оклахомы (TORCH), но пользователи могут получить доступ к полному набору гербариев в Северной Америке через образец с любого портала. Большое спасибо Эду Гилберту за его помощь в объяснении того, как все настроить!

Я также поговорил с Трэвисом Марсико из гербария штата Арканзас (STAR), который в этом году стал соавтором статьи, объясняющей, как эффективно оцифровать небольшой гербарий. Он предложил некоторые улучшения рабочего процесса, включая работу с заданным номером штрих-кода с самого начала. Мы еще не получили наши штрих-коды, но планируем добавлять штрих-коды при визуализации образцов, что значительно упростит сопоставление изображений с онлайн-записями!

Имея это в виду, нам нужно было выяснить, как заказать образцы, и мы решили пойти «в порядке кабинета». Так совпало, что на самом верху нашего первого шкафа («бессеменные» растения) стоял единственный прессованный образец Сфагнум ! В настоящее время это единственный мох, каталогизированный в гербарии, но как новый директор я подумал, что это уместно, что он должен послужить началом усилий по оцифровке. Поскольку это был неопределенный образец, я немного повеселился, разбив его на виды, навсегда оставив свою отметку в колонке «det by»!

Вот он, Sphagnum palustre из округа Анджелина в Восточном Техасе, TTC000001:

Самые старые экземпляры

27 октября 2017 г. к

Самый старый экземпляр в коллекции E.L. Тростниковый гебарий? Этот скромный образец Stevia salificolia был собран в 1885 году в Чиууаха, Мексика, Сайрусом Принглом. Гербарий в Университете Вермонта назван в честь Прингла, который известен своим гибридным картофелем (хотя, по-видимому, не имеет отношения к одноименной марке картофельных чипсов). поездка в Мексику

Стевия — это растение, из которого извлекают одноименный подсластитель, хотя обычно из другого вида Stevia rebaudiana . Сообщается, что листья Стевии сладкие, как сахар, но не рекомендуется пробовать этот гербарный образец, который, вероятно, был обработан хлоридом ртути.

Самые старые экземпляры

27 сентября 2017 г. by

Техасский технологический гербарий был основан в 1925 году, когда он был Техасским технологическим колледжем (отсюда и аббревиатура TTC). Эти две коллекции, созданные самим Ридом вместе с соучредителем гербария Штудхальтером, являются одними из старейших в коллекции.

Быстрый поцелуй, Портулак волосистый Амброзия Амброзия псилостахья
Коллекционер: Р.А. Штудхальтер Э.Л. Рид
Сентябрь 1925 г. июнь 1929 года

Архив

Машинное обучение с использованием оцифрованных образцов гербария для продвижения фенологических исследований | Бионаука

Журнальная статья

Кейтлин Д. Пирсон,

Кейтлин Д Пирсон

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Гил Нельсон,

Гил Нельсон

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Мила Ф. Дж. Аронсон,

Мила Ф.Дж. Аронсон

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Пьер Бонне,

Пьер Бонне

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Лаура Бренскелле,

Лаура Бренскелл

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Чарльз С. Дэвис,

Чарльз С. Дэвис

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Эллен Г Денни,

Эллен Джи Денни

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Элизабет Р. Эллвуд,

Элизабет Р Элвуд

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Эрве Гоо,

Эрве Гонау

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Дж. Мейсон Хеберлинг,

Дж. Мейсон Хеберлинг

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

… Показать больше

Алексис Джоли,

Алексис Джоли

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Титуан Лориел,

Титуан Лориэль

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Сьюзен Дж. Мазер,

Сьюзан Дж. Мазер

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Эмили К. Мейнеке,

Эмили К. Мейнеке

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Брайан Дж. Стаки,

Брайан Дж. Стаки

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Патрик Суини,

Патрик Суини

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Александр Е Уайт,

Александр Э Уайт

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Памела С Солтис

Памела С Солтис

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

BioScience , том 70, выпуск 7, июль 2020 г. , страницы 610–620, https://doi.org/10.1093/biosci/biaa044

Опубликовано:

13 мая 2020 г.

33

03 PDF

  • Разделенный вид
    • Содержание статьи
    • Рисунки и таблицы
    • видео
    • Аудио
    • Дополнительные данные
  • Цитировать

    Cite

    Кейтлин Д. Пирсон, Гил Нельсон, Мила Ф. Дж. Аронсон, Пьер Бонне, Лаура Бренскелле, Чарльз С. Дэвис, Эллен Г. Денни, Элизабет Р. Эллвуд, Эрве Гоо, Дж. Мейсон Хеберлинг, Алексис Джоли, Титуан Лориел, Сьюзен Дж. Мазер , Эмили К. Мейнеке, Брайан Дж. Стаки, Патрик Суини, Александр Э. Уайт, Памела С. Солтис, Машинное обучение с использованием оцифрованных образцов гербария для продвижения фенологических исследований, BioScience , том 70, выпуск 7, июль 2020 г., страницы 610–620, https://doi.org/10.1093/biosci/biaa044

    Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)

    Закрыть

  • Разрешения

    • Электронная почта
    • Твиттер
    • Facebook
    • Подробнее
  • Фильтр поиска панели навигации BioScienceThis issueEnvironmentScience and MathematicsBooksJournalsOxford Academic Термин поиска мобильного микросайта

    Закрыть

    Фильтр поиска панели навигации BioScienceThis issueEnvironmentScience and MathematicsBooksJournalsOxford Academic Термин поиска на микросайте

    Расширенный поиск

    Реферат

    Машинное обучение (МО) имеет большой потенциал для научных открытий путем сбора данных с изображений гербарных образцов — сохраненного растительного материала, собранного в коллекциях естественной истории, — но методы МО лишь недавно стали применяться к этим богатым ресурс. ML имеет особенно большие перспективы для изучения фенологических явлений растений, таких как рост и размножение. Являясь основным индикатором изменения климата, движущей силой экологических процессов и решающим фактором, определяющим приспособленность растений, фенология растений является важным рубежом для применения методов машинного обучения в науке и обществе. В настоящей статье мы описываем обобщенный модульный рабочий процесс машинного обучения для извлечения фенологических данных из изображений образцов гербария, а также обсуждаем преимущества, ограничения и потенциальные будущие улучшения этого рабочего процесса. Стратегические исследования и инвестиции в методы машинного обучения на основе образцов, наряду с агрегированием данных об образцах из гербария, могут привести к лучшему пониманию жизни на Земле.

    Сезонные изменения во времени событий жизненного цикла (фенологических) (например, распускание листьев, цветение и плодоношение) критически влияют на экологию и эволюцию растений посредством взаимодействия между растениями и климатом (Cleland et al. 2007), травоядными животными (Meineke et al. al. 2014), мутуалисты (Diamond et al. 2014) и меж- и внутривидовые конкуренты (Heberling et al. 2019). Изменения во времени фенологических событий растений могут изменить взаимодействие видов, например, между растениями и их опылителями (Burkle et al. 2013), и даже нарушить взаимодействие на более высоких трофических уровнях, например, между медведями и лососем (Deacy et al. 2017). ). Значение и сложность фенологии растений в локальном и глобальном масштабах ставят перед наукой и обществом множество насущных вопросов (Ellwood et al. 2019).), особенно когда антропогенные изменения в среде обитания, биоразнообразии и климате влияют на фенологические явления (Parmesan and Yohe 2003).

    Широкомасштабные и сложные фенологические реакции на изменение климата были обнаружены у многих таксонов по всему миру (Willis et al. 2017a), но наше понимание механизмов, управляющих этими сложными явлениями и их последующими последствиями, является неполным. Остаются критические вопросы о влиянии и взаимодействии климата, признаков, географии и филогении на фенологическую чувствительность растений и о том, как эти эффекты распространяются на экосистемы (вставка 1). Эти факторы могут сыграть ключевую роль в понимании, прогнозировании и потенциальном смягчении изменений окружающей среды, которые угрожают биоразнообразию и человечеству.

    Вставка 1. Примеры вопросов для продвижения изучения фенологии растений с использованием подходов машинного обучения.

    Вопросы фенологического исследования, хорошо подходящие для анализа на основе машинного обучения

    Следующий список содержит вопросы экоэволюции, которые требуют больших размеров выборки или, потенциально, мелкомасштабного сбора данных, что делает невозможным ручной сбор фенологических данных из гербарных образцов.

    • Как морфологическая изменчивость связана с фенологией?

    • Имеют ли мужские и женские цветки или отдельные особи разные фенологические реакции на климатические переменные внутри или между видами?

    • Отличаются ли близкородственные виды по своей фенологической чувствительности к климату? Если да, то связаны ли такие различия с различиями между таксонами в среде обитания, климатической устойчивостью, географическим распространением, средней продолжительностью цветения или нефенологическими признаками?

    • Отличаются ли виды с однополыми цветками по своей фенологической отзывчивости от видов с обоеполыми (т. е. совершенными) цветками?

    • Как можно количественно определить определенные фенофазы таким образом, чтобы это было полезно для прогнозирования сезонных аллергенов, например, созревания сережек самцов?

    • Как глобальные события влияют на региональную фенологию?

    • Какие и где фенологические темные данные (т. е. таксономические, географические или другие группы, по которым имеется мало фенологических данных)?

    • Как климат и другие факторы влияют на количество цветков в соцветии, которые становятся плодами (т. е. на репродуктивную способность)?

    • Как климат и другие факторы влияют на размеры и форму репродуктивных органов?

    • Как время фенологических событий и видоспецифичных сигналов меняется в зависимости от широты и по всему земному шару? Меняются ли эти взаимодействия с изменением климата?

    • Чем неместные виды отличаются от местных видов с точки зрения фенологической реакции или реакции распространения на изменение климата?

    • Как фенология не покрытосеменных растений (например, даты высвобождения пыльцы голосеменных растений) зависит от климата и других факторов?

    • Как изменения в фенологии растений влияют на взаимодействие между растениями и другими сообществами или трофическими уровнями, включая насекомых, вредителей, птиц и млекопитающих?

    Вопросы о методологии машинного обучения

    • Этот список состоит из вопросов, касающихся методологии и ограничений машинного обучения для оценки фенологии по гербарным образцам.

    • Могут ли алгоритмы машинного обучения надежно распознавать репродуктивные структуры растений?

    • Могут ли методы ОД надлежащим образом передать уровень достоверности или неопределенности, связанный с любой данной классификацией или подсчетом?

    • Сколько обучающих изображений необходимо для обучения наборов фенологических данных, и превышает ли это количество количество образцов, необходимых для проведения фенологических исследований?

    • Как компьютер «решает», как классифицировать образцы, и можно ли обобщить процесс принятия решения?

    • Какие систематические ошибки машинного обучения могут распространяться и влиять на исследования, использующие автоматически аннотированные данные?

    • В каких таксономических масштабах и физических размерах машинное обучение может способствовать фенологическим исследованиям?

    • Как можно обеспечить надежность фенологических аннотаций с подходами МО в условиях дефицита данных (например, редких видов или забытых флор)?

    Изменчивый и зависящий от контекста характер фенологии растений делает ее изучение особенно сложным, поскольку для выявления закономерностей, причин и последствий фенологических изменений для данного таксона в данном месте необходимы долгосрочные наборы данных (Волкович и др. ). др. 2012). Исторические фенологические наблюдения (Primack and Miller-Rushing 2012), сельскохозяйственные записи (например, записи урожая; Ellwood et al. 2014), долгосрочные полевые станции (Taylor et al. 2018) и, в последнее время, общественные научные сети ( Bison et al. 2018) доказали свою важность в качестве источников фенологических данных. Однако ни один из этих ресурсов не обеспечивает такого пространственно-временного охвата, как образцы из гербария. Образцы гербария хранились в течение сотен лет со всего мира и поэтому представляют собой богатый источник фенологических данных (Zalamea et al. 2011), особенно когда данные об образцах (например, дата, вид и местонахождение) и изображения образцов становятся доступными в цифровом виде. посредством крупномасштабных проектов оцифровки (Нельсон и Эллис, 2018 г.). Исследования на основе образцов значительно расширили наше понимание фенологических изменений сверх того, что было возможно ранее (Willis et al. 2017a).

    На сегодняшний день большинство фенологических исследований с использованием гербарных образцов основывались на ручной аннотации (см. глоссарий выделенных курсивом терминов в таблице 1) образцов для регистрации фенологических признаков (Willis et al. 2017a). Сотрудники гербария могут фиксировать наличие или отсутствие репродуктивных структур при расшифровке данных об образцах, или, что чаще, исследователи классифицируют фенологические признаки физических образцов или изображений образцов для конкретных проектов. Такие методы требуют больших затрат времени и труда, а точность и достоверность полученных фенологических аннотаций зависят от ботанического опыта и последовательности оценщика, а также от того, насколько легко можно идентифицировать соответствующие анатомические структуры на высушенных прессованных растениях. Для изучения фенологии в глобальном масштабе необходимо аннотировать многие тысячи и даже миллионы экземпляров, но ручное аннотирование в таком масштабе невозможно. Подходы машинного обучения (ML) могут решить эту проблему за счет автоматизации сбора фенологических данных. Подходы машинного обучения способствовали прогрессу во многих областях науки и техники, от беспилотных автомобилей (Wulff et al. , 2018) до биомедицинских изображений (Ronneberger et al., 2015). Фенология растений, один из самых известных индикаторов изменения климата, представляет собой быстрорастущую область применения этих мощных методов.

    Таблица 1.

    Глоссарий терминов машинного обучения (ML), обсуждаемых в этой статье.

    Срок . Определение .
    Аннотация  Данные, добавленные к записи образца, являются вспомогательными по отношению к исходным данным коллекции; аннотации включают, например, фенологический статус, таксономическую идентификацию и географические координаты экземпляра; или процесс добавления таких вспомогательных данных к записи образца
    Ограничивающая рамка (часто прямоугольная) область на двумерном изображении, содержащая все точки, принадлежащие данному объекту; стороны этой области определяются крайними краями объекта
    Сверточная нейронная сеть (CNN) Тип нейронной сети, особенно подходящий для анализа изображений, который автоматически изучает соответствующие фильтры; в других подходах используются самодельные фильтры и самодельные экстракторы признаков 
    Киберинфраструктура Вычислительная среда и кадровые ресурсы, которые позволяют сочетать несколько задач, включая сбор данных, хранение, управление, извлечение данных, визуализацию и анализ
    Глубокое обучение Подмножество методов машинного обучения, состоящее из моделей нейронных сетей с большим количеством последовательных слоев; такие модели особенно успешно справляются с задачами изображения, звука и текста
    Адаптация предметной области  Область машинного обучения, в которой модель, обученная на определенном наборе обучающих данных, кооптируется для другого, но несколько связанного целевого набора данных 
    Фильтр  локальной операции, т. е. свертки, применяемой к соседству с пикселем, предназначенной для удаления нежелательных элементов изображения с сохранением соответствующей информации для выполнения задачи, например детекторы границ для целей классификации 
    Графический процессор (GPU)  Аппаратное обеспечение, первоначально предназначенное для ускорения операций компьютерной графики перед использованием для других видов вычислений; широко используется в вычислениях глубокого обучения
    Сегментация экземпляров В анализе изображений задача поиска объектов, присутствующих на изображении, и их маски сегментации
    Машинное обучение (МО) Широкий класс методов, предназначенных для проблема обучения компьютера, чтобы он автоматически научился делать прогнозы относительно новых данных, используя аннотированные образцы из набора обучающих данных 
    Метаданные Данные, используемые для описания или дополнения существующих данных
    Обнаружение объектов Структурированный словарь для описания фенологических наблюдений за растениями, разработанный для согласования данных из разрозненных наборов фенологических данных, в том числе из гербарных образцов (Stucky et al. 2018, Brenskelle et al. 2019).) 
    Прогноз  Результат модели обучения, которая используется для прогнозирования наиболее вероятного значения или маски для нового изображения 
    Маска сегментации  Определенный путь вокруг объекта, содержащий ровно все изображение, соответствующее этому объекту, и только им
    Обучающие данные или набор данных Подмножество целевого набора данных для аннотирования, которое используется для обучения алгоритмов ML в соответствии со схемой аннотации; набор обучающих данных должен быть уже аннотирован и в идеале должен содержать репрезентативную выборку визуальной вариации в целевом наборе данных 
    Передача обучения Использование знаний, полученных в одной области машинного обучения, для улучшения другой области

    Срок . Определение .
    Аннотация  Данные, добавленные к записи образца, являются вспомогательными по отношению к исходным данным коллекции; аннотации включают, например, фенологический статус, таксономическую идентификацию и географические координаты экземпляра; или процесс добавления таких вспомогательных данных к записи образца
    Ограничивающая рамка (часто прямоугольная) область на двумерном изображении, содержащая все точки, принадлежащие данному объекту; стороны этой области определяются крайними краями объекта
    Сверточная нейронная сеть (CNN) Тип нейронной сети, особенно подходящий для анализа изображений, который автоматически изучает соответствующие фильтры; в других подходах используются самодельные фильтры и самодельные экстракторы признаков 
    Киберинфраструктура Вычислительная среда и кадровые ресурсы, которые позволяют сочетать несколько задач, включая сбор данных, хранение, управление, извлечение данных, визуализацию и анализ
    Глубокое обучение Подмножество методов машинного обучения, состоящее из моделей нейронных сетей с большим количеством последовательных слоев; такие модели особенно успешно справляются с задачами изображения, звука и текста
    Адаптация предметной области  Область машинного обучения, в которой модель, обученная на определенном наборе обучающих данных, кооптируется для другого, но несколько связанного целевого набора данных 
    Фильтр  локальной операции, т. е. свертки, применяемой к соседству с пикселем, предназначенной для удаления нежелательных элементов изображения с сохранением соответствующей информации для выполнения задачи, например детекторы границ для целей классификации 
    Графический процессор (GPU)  Аппаратное обеспечение, первоначально предназначенное для ускорения операций компьютерной графики перед использованием для других видов вычислений; широко используется в вычислениях глубокого обучения
    Сегментация экземпляров В анализе изображений задача поиска объектов, присутствующих на изображении, и их маски сегментации
    Машинное обучение (МО) Широкий класс методов, предназначенных для проблема обучения компьютера, чтобы он автоматически научился делать прогнозы относительно новых данных, используя аннотированные образцы из набора обучающих данных 
    Метаданные Данные, используемые для описания или дополнения существующих данных
    Обнаружение объектов Структурированный словарь для описания фенологических наблюдений за растениями, разработанный для согласования данных из разрозненных наборов фенологических данных, в том числе из гербарных образцов (Stucky et al. 2018, Brenskelle et al. 2019).) 
    Прогноз  Результат модели обучения, которая используется для прогнозирования наиболее вероятного значения или маски для нового изображения 
    Маска сегментации  Определенный путь вокруг объекта, содержащий ровно все изображение, соответствующее этому объекту, и только им
    Обучающие данные или набор данных Подмножество целевого набора данных для аннотирования, которое используется для обучения алгоритмов ML в соответствии со схемой аннотации; набор обучающих данных должен быть уже аннотирован и в идеале должен содержать репрезентативную выборку визуальной вариации в целевом наборе данных 
    Перенос обучения  Использование знаний, полученных в одной области машинного обучения, для улучшения другой области 

    Открыть в новой вкладке

    Таблица 1.

    Глоссарий терминов машинного обучения (ML), обсуждаемых в этой статье.

    Срок . Определение .
    Аннотация  Данные, добавленные к записи образца, являются вспомогательными по отношению к исходным данным коллекции; аннотации включают, например, фенологический статус, таксономическую идентификацию и географические координаты экземпляра; или процесс добавления таких вспомогательных данных к записи образца 
    Ограничивающая рамка  (часто прямоугольная) область на двумерном изображении, содержащая все точки, принадлежащие данному объекту; стороны этой области определяются крайними краями объекта
    Сверточная нейронная сеть (CNN)  Тип нейронной сети, особенно подходящий для анализа изображений, который автоматически изучает соответствующие фильтры; другие подходы используют созданные вручную фильтры и извлечения признаков вручную
    Киберинфраструктура Вычислительная среда и кадровые ресурсы, которые позволяют сочетать несколько задач, включая сбор, хранение, управление, извлечение данных, визуализацию и анализ
    Глубокое обучение Подмножество методов машинного обучения, состоящее из моделей нейронных сетей с большим количеством последовательных слоев; такие модели были особенно успешны при решении задач с изображением, звуком и текстом , целевой набор данных 
    Фильтр  В анализе изображений — особый тип локальной операции, т. е. свертка, применяемая к соседству с пикселем и предназначенная для удаления нежелательных элементов изображения с сохранением соответствующей информации для выполнения задачи, например детекторы границ для целей классификации.
    Графический процессор (GPU)  Аппаратное обеспечение, первоначально предназначенное для ускорения операций компьютерной графики перед использованием для других видов вычислений; активно используется в вычислениях глубокого обучения
    Сегментация экземпляров При анализе изображений задача поиска объектов, присутствующих на изображении, и их маски сегментации
    Машинное обучение (МО) автоматически научиться делать прогнозы относительно новых данных, используя аннотированные образцы из набора обучающих данных 
    Метаданные  Данные, используемые для описания или дополнения существующих данных 
    Обнаружение объектов  При анализе изображений задача поиска объектов, присутствующих на изображении, и их ограничивающей рамки 
    Онтология фенологии растений (PPO)  Структурированный словарь для описания фенологических наблюдений за растениями, разработанный для позволяют согласовать данные по разрозненным наборам фенологических данных, в том числе по гербарным образцам (Stucky et al. 2018, Brenskelle et al. 2019) 
    Прогноз  Выходные данные модели обучения, которая используется для прогнозирования наиболее вероятного значения или маски для нового изображения
    Маска сегментации Определенный путь вокруг объекта, содержащий точно все пиксели изображения, соответствующие этому объекту
    Обучающие данные или набор данных Подмножество целевого набора данных для аннотирования, которое используется для обучения алгоритмов ML в соответствии со схемой аннотации; набор обучающих данных должен быть уже аннотирован и в идеале должен содержать репрезентативную выборку визуальной вариации в целевом наборе данных 
    Передача обучения Использование знаний, полученных в одной области машинного обучения, для улучшения другой области

    Срок . Определение .
    Аннотация  Данные, добавленные к записи образца, являются вспомогательными по отношению к исходным данным коллекции; аннотации включают, например, фенологический статус, таксономическую идентификацию и географические координаты экземпляра; или процесс добавления таких вспомогательных данных к записи образца
    Ограничивающая рамка (часто прямоугольная) область на двумерном изображении, содержащая все точки, принадлежащие данному объекту; стороны этой области определяются крайними краями объекта
    Сверточная нейронная сеть (CNN) Тип нейронной сети, особенно подходящий для анализа изображений, который автоматически изучает соответствующие фильтры; в других подходах используются самодельные фильтры и самодельные экстракторы признаков 
    Киберинфраструктура Вычислительная среда и кадровые ресурсы, которые позволяют сочетать несколько задач, включая сбор данных, хранение, управление, извлечение данных, визуализацию и анализ
    Глубокое обучение Подмножество методов машинного обучения, состоящее из моделей нейронных сетей с большим количеством последовательных слоев; такие модели особенно успешно справляются с задачами изображения, звука и текста
    Адаптация предметной области  Область машинного обучения, в которой модель, обученная на определенном наборе обучающих данных, кооптируется для другого, но несколько связанного целевого набора данных 
    Фильтр  локальной операции, т. е. свертки, применяемой к соседству с пикселем, предназначенной для удаления нежелательных элементов изображения с сохранением соответствующей информации для выполнения задачи, например детекторы границ для целей классификации 
    Графический процессор (GPU)  Аппаратное обеспечение, первоначально предназначенное для ускорения операций компьютерной графики перед использованием для других видов вычислений; широко используется в вычислениях глубокого обучения
    Сегментация экземпляров В анализе изображений задача поиска объектов, присутствующих на изображении, и их маски сегментации
    Машинное обучение (МО) Широкий класс методов, предназначенных для проблема обучения компьютера, чтобы он автоматически научился делать прогнозы относительно новых данных, используя аннотированные образцы из набора обучающих данных 
    Метаданные Данные, используемые для описания или дополнения существующих данных
    Обнаружение объектов Структурированный словарь для описания фенологических наблюдений за растениями, разработанный для согласования данных из разрозненных наборов фенологических данных, в том числе из гербарных образцов (Stucky et al. 2018, Brenskelle et al. 2019).) 
    Прогноз  Результат модели обучения, которая используется для прогнозирования наиболее вероятного значения или маски для нового изображения 
    Маска сегментации  Определенный путь вокруг объекта, содержащий ровно все изображение, соответствующее этому объекту, и только им
    Обучающие данные или набор данных Подмножество целевого набора данных для аннотирования, которое используется для обучения алгоритмов ML в соответствии со схемой аннотации; набор обучающих данных должен быть уже аннотирован и в идеале должен содержать репрезентативную выборку визуальной вариации в целевом наборе данных 
    Перенос обучения  Использование знаний, полученных в одной области машинного обучения, для улучшения другой области 

    Открыть в новой вкладке

    Алгоритмы машинного обучения строят статистические модели на основе входных данных (т. е. обучающих данных), а затем эти модели можно применять для прогнозирования новых данных (LeCun et al. 2015). Например, для задач аннотирования изображений алгоритмы машинного обучения создают статистические модели («обучение») из обучающего набора данных изображений, которые уже были аннотированы. Затем алгоритмы используют эти модели для прогнозирования аннотаций для изображений, которые не были аннотированы. Машинное обучение успешно применялось во многих биологических исследованиях, требующих классификации визуальной информации, включая распознавание и классификацию животных на изображениях с фотоловушек (Norouzzadeh et al. 2018) и автоматическую идентификацию видов гербарных образцов (например, Unger et al. 2016, Карранса-Рохас и др., 2017). Успешное применение методов машинного обучения к задачам фенологического аннотирования было продемонстрировано только недавно для изображений образцов из гербария (Lorieul et al. 2019).). В настоящей статье мы описываем обобщенный рабочий процесс машинного обучения для фенологической аннотации изображений образцов растений и обсуждаем преимущества, ограничения и потенциальные будущие улучшения этого рабочего процесса. Кроме того, мы изучаем, как технологические достижения в области машинного обучения облегчат сбор дополнительных фенологических и других данных о характеристиках из изображений, улучшая экоэволюционные исследования и образование в области биоразнообразия.

    Машинное обучение с оцифрованными образцами гербария

    На рис. 1 представлен рабочий процесс из пяти компонентов для фенологической аннотации изображений образцов гербария (хранение, создание обучающих данных, машинное обучение, развертывание, а также тестирование и анализ; рис. 1), более подробно описанные ниже. Подробное обсуждение методологии машинного обучения можно найти у Lorieul и коллег (2019 г.).). В настоящей статье мы используем термин «аннотация» для описания общего процесса добавления вспомогательных данных к записи об образце. Хотя мы фокусируемся на фенологической аннотации — записи фенологического статуса экземпляра — существует множество других типов аннотаций, таких как географическая привязка, таксономическая идентификация и оценка нефенологических признаков.

    Рис. 1.

    Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

    Ключевые компоненты универсального модульного рабочего процесса машинного обучения (ML), применяемого к аннотации изображений гербарных образцов для определения фенологических признаков. Изображения образцов извлекаются из хранилища, и репрезентативное подмножество фокальных изображений используется для создания набора обучающих данных. Обучающие данные, которые были вручную аннотированы в соответствии с желаемым протоколом фенологической оценки (например, наличие или отсутствие цветов), используются в качестве входных данных для машинного обучения. Полученная статистическая модель затем используется для прогнозирования фенологических аннотаций для ранее не аннотированных образцов. Точность и достоверность модели (моделей) машинного обучения можно проверить с помощью подмножества аннотированных вручную данных для сравнения прогнозируемых аннотаций с данными, записанными экспертами-наблюдателями. Новые аннотированные образцы в сочетании с данными этикеток образцов, местностями с географической привязкой и другими наборами данных (например, историческими климатическими данными) затем можно использовать в ряде фенологических исследований.

    Основные данные об образцах, такие как дата сбора, научное название, имя коллекционера и текстовая информация о местонахождении, часто собираются и мобилизуются в рамках крупномасштабных инициатив по оцифровке (например, более 120 миллионов записей об образцах содержат эту информацию в iDigBio; www.idigbio.org). Поэтому мы не описываем использование машинного обучения для сбора этих данных. В настоящей статье мы сосредоточимся на применении машинного обучения для автоматической идентификации и записи фенологического статуса изображений образцов, в идеале тех изображений, для которых уже доступны эти данные основных образцов.

    Хранение

    Входные и выходные данные для методов машинного обучения состоят из цифровых изображений образцов, связанных данных основных образцов (например, идентификатор образца, дата сбора и т. д.) и фенологических аннотаций. Изображения с высоким разрешением (например, до десятков миллионов пикселей на образец) могут представлять очень большой объем данных (4–10 мегабайт на изображение), поэтому для их хранения требуется программно-аппаратная инфраструктура, рассчитанная на большие объемы данных.

    Генерация обучающих данных

    Изображения, используемые для «обучения» алгоритмов машинного обучения, должны быть сначала вручную аннотированы фенологической информацией в соответствии с желаемым протоколом. Например, если исследователя интересует только наличие цветов на образце, каждое изображение образца будет помечено как цветы «присутствуют» или «отсутствуют». Модель, основанная на этих обучающих данных, будет классифицировать образцы как любой из этих двух классов. Если исследователь хочет обнаружить отдельные репродуктивные структуры на образце, например, чтобы подсчитать их или оценить их относительные пропорции, они могут быть очерчены ограничивающими рамками, которые указывают общее расположение структур, или масками сегментации, которые обозначают все пикселей, принадлежащих репродуктивной структуре. Для создания этих более сложных аннотаций обычно требуются специальные инструменты аннотаций (например, CocoAnnotator, https://annotator. justinbrooks.ca; LabelMe, http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0; ImageTagger, https: //github.com/bit-bots/imagetagger). Независимо от типа создаваемой фенологической аннотации важно понимать, что машинное обучение — это форма статистического вывода, которая находит закономерности в обучающих данных, и поэтому прогнозы будут отражать любые отклонения в этих данных. Следовательно, набор обучающих данных должен включать репрезентативную выборку таксона (или таксонов) и фенологические признаки или категории, которые должны появиться в наборе данных, к которому будет применяться обученная модель. Отсутствие визуального разнообразия в ручных аннотациях приведет к такому же отсутствию разнообразия в прогнозах. Точно так же зашумленные, неточные или неполные аннотации могут привести к зашумленным, неточным или неполным прогнозам. Подмножество обучающих данных также следует зарезервировать для проверки модели (см. раздел «Тестирование и анализ»).

    Количество образцов, необходимых для обучения модели, зависит от сложности задачи классификации, количества и морфологического разнообразия таксонов, включенных в набор данных, а также от того, будет ли модель обучаться итеративно. Исходные модели с небольшим набором обучающих данных (не менее 500 образцов) можно использовать для аннотирования гораздо большего набора данных, а аннотации, сгенерированные ML, можно пересмотреть и обогатить за счет дополнительных ручных аннотаций, а затем использовать для обучения модели. далее (см. Affouard et al. 2017). По мере роста набора аннотированных обучающих данных модели будут улучшаться и становиться более полезными для выявления пограничных случаев (например, экземпляры, у которых частично скрыты фенологические признаки, таксоны, представленные лишь несколькими экземплярами), которые могут отсутствовать в небольших обучающих данных. набор, а также фенологические фазы, морфологически сильно изменчивые или представленные очень мелкими репродуктивными структурами.

    Машинное обучение и глубокое обучение

    Для данных изображений наиболее эффективными методами машинного обучения являются нейронные сети глубокого обучения, или, точнее, сверточные нейронные сети (CNN) или расширения, такие как CNN для обнаружения объектов (например, R-CNN). ) или сегментация экземпляров (например, Mask-R-CNN). Как и любая нейронная сеть, CNN представляет собой набор функций, которые получают изображение в качестве входных данных и предоставляют прогнозы в качестве выходных данных (например, фенологическую оценку всего экземпляра или набор ограничивающих прямоугольников вокруг репродуктивных структур). Термин сверточный относится к тому факту, что для каждого входного пикселя функции возвращают результат локального вычисления (фильтра) на основе пикселя и соседних с ним пикселей. Количество соседних пикселей (т. е. размер фильтра) задается как параметр модели. Каждый фильтр можно интерпретировать как детектор определенного локального визуального паттерна.

    CNN состоят из нескольких уровней обработки. Первые слои CNN обнаруживают паттерны низкого уровня (изменения цвета, углы, текстуры и т. д.), тогда как последние слои распознают сложные визуальные паттерны (например, репродуктивные структуры на образце), комбинируя паттерны, обнаруженные в предыдущих слоях. Основная цель этапа обучения модели CNN состоит в том, чтобы оценить параметры этих фильтров на основе данных обучения. Это делается путем итеративной минимизации функции потерь, измеряющей ошибку между прогнозами и ожидаемыми ручными аннотациями.

    Поскольку количество оцениваемых параметров может исчисляться миллионами, эта фаза обучения требует значительных вычислительных ресурсов, поскольку процесс обучения требует эффективной памяти для обработки частого доступа к обучающей выборке и эффективных графических процессоров (GPU) для уменьшения Тренировочное время. Тип модели может различаться в зависимости от задачи, но продолжительность этапа обучения сильно зависит от количества и характеристик графического процессора. Чем больше доступных вычислительных ресурсов, тем большему обучению может подвергнуться модель и тем лучше может быть окончательная архитектура модели и выбор параметров.

    Доступные онлайн-инструменты могут позволить неопытным пользователям обучать модели машинного обучения, но эти инструменты ограничены простыми задачами классификации изображений и небольшими объемами данных. Поэтому в настоящее время разработка точных моделей часто достигается путем привлечения специалиста по данным на несколько дней, недель или месяцев в зависимости от сложности задачи. Программные среды, наиболее часто используемые для разработки CNN, — это Pytorch (https://pytorch.org), TensorFlow (www.tensorflow.org), CAFFE (https://caffe.berkeleyvision.org) и MXNET (https:// mxnet.incubator.apache.org). Фреймворк, который лучше всего подходит для данной задачи, будет зависеть от множества факторов, включая доступность ранее существовавших моделей или кода для целевой задачи, используемое оборудование или просто навыки специалиста по данным в отношении конкретного фреймворка.

    Развертывание

    После обучения модели машинного обучения ее можно развернуть для прогнозирования фенологических аннотаций для ранее не аннотированных образцов. Этот процесс может быть реализован несколькими способами, в том числе с помощью веб-службы, доступной для других приложений, которая возвращает выходные данные модели для любого отправленного изображения, автономной программы или веб-приложения с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) конечного пользователя. Вывод обычно требует меньше вычислительных ресурсов, чем обучение, и поэтому требует меньше ресурсов. Публичный доступ к моделям можно получить через репозитории программного обеспечения, размещенные на таких сайтах, как GitHub (https://github.com), GitLab (https://gitlab.com) или на специализированных платформах, таких как Model Zoo (https://modelzoo.co). ). Такое совместное использование способствует совершенствованию кросс-моделей на основе трансферного обучения (Бенжио, 2012 г.) или методов адаптации предметной области (Лонг и др., 2016 г.).

    Тестирование и анализ

    После развертывания модель можно оценить с помощью качественных суждений или количественных измерений. Качественные суждения обычно выполняются через графический интерфейс, что позволяет исследователю визуализировать и оценивать автоматические прогнозы модели на этом наборе тестовых данных. Для более надежных показателей точности модели можно легко рассчитать и визуализировать количественные измерения качества прогнозов (см. Lorieul et al. 2019). Этот шаг нельзя выполнить с теми же данными, которые использовались для обучения модели; модель может идеально соответствовать обучающим данным и не соответствовать новым данным того же типа. Поэтому некоторые данные, аннотированные вручную (например, 20–30 %), необходимо зарезервировать и не использовать в учебных целях (Carranza-Rojas et al., 2017). Как и при разработке соответствующих обучающих данных, необходимо глубокое понимание набора данных и желаемого конечного продукта. Цели состоят в том, чтобы определить, соответствует ли модель потребностям исследователя, и определить необходимые точки прогресса (например, новые аннотации по конкретной таксономической группе или фенологической стадии).

    Преимущества машинного обучения для фенологии

    Основным преимуществом использования машинного обучения для фенологических аннотаций является способность машинного обучения оценивать очень большие объемы данных за короткий промежуток времени. После того, как алгоритм обучен, он может оценивать от десятков до тысяч образцов в минуту, в зависимости от задачи, с помощью одного стандартного графического процессора. Например, летом 2019 года более 490 000 изображений полевых растений были проанализированы для идентификации видов на общедоступной платформе [email protected] за один день (Affouard et al. 2017). Обработка модели может быть дополнительно ускорена за счет параллельного использования нескольких графических процессоров. Еще одно ключевое преимущество заключается в том, что точность аннотаций машинного обучения может быть очень высокой. Метод глубокого обучения, оцененный Лориулем и его коллегами (2019 г.) правильно определил фертильные экземпляры с точностью 96,3%. Такой показатель успеха довольно высок, особенно если учесть, что один из соавторов настоящей статьи получил на той же задаче точность всего 87,8%. Точность была немного снижена для более мелкомасштабных фенологических аннотаций (84,3% для обнаружения цветов и 80,5% для обнаружения плодов) или для определения конкретных фенофаз образцов, но опять же, точность модели была немного лучше, чем точность человека. эксперт.

    С большими объемами фенологических данных, полученных с помощью методов машинного обучения, можно будет создавать феноклиматические и другие фенологические модели в беспрецедентных масштабах времени, пространства и филогенетического разнообразия. Использование большого количества образцов для фенологических моделей уже помогло определить важные климатические переменные, которые, возможно, не учитывались в предыдущих исследованиях (Park and Mazer 2018). Большие размеры выборки и потенциально более точные масштабы фенологической аннотации могут дополнительно пролить свет на различия в фенологических тенденциях между таксонами и между регионами. Фенологическая аннотация с помощью машинного обучения также может использоваться для устранения текущих пространственных смещений в фенологических исследованиях, например, с помощью приложений, использующих гербарные образцы из тропического и субтропического климата, где фенологические тенденции менее документированы (Willis et al. 2017a).

    Ограничения приложений машинного обучения

    Описанный выше рабочий процесс не лишен ограничений; существуют технологические, социальные и логистические проблемы, которые необходимо преодолеть для эффективного применения машинного обучения в фенологических исследованиях. Образцы гербария сами по себе могут ограничивать свою полезность для фенологической оценки, поскольку они различаются по качеству и количеству (рис. 2; обзор см. в Willis et al. 2017a). Морфологические структуры, необходимые для измерения данного фенологического признака, могут быть повреждены или утеряны, храниться в непрозрачных пакетах фрагментов или быть скрыты другим растительным материалом на листе. Некоторые таксоны растений имеют фенологические стадии, которые невозможно определить без вскрытия физического образца. Например, плоды осоки часто неотличимы от женских цветков, а цветки инжира плотно заключены в вегетативные цветоложа. Кроме того, гербарные образцы часто состоят только из части растения, и поэтому репродуктивный статус всего растения может быть трудно различим, кроме как по этикетке или полевым заметкам, когда они существуют. В каждом из этих случаев алгоритмы машинного обучения, как бы точно они ни распознавали репродуктивные структуры на изображениях гербарных образцов, не могут полностью определить фенологический статус растения по образцу.

    Рисунок 2.

    Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

    Примеры гербарных образцов, демонстрирующих визуальную неоднородность (например, в морфологии, этикетках и цветовых стандартах) и проблемы, связанные с морфологией и положением репродуктивных структур. Образец слева показывает большие изолированные репродуктивные структуры, которые, вероятно, будут успешно аннотированы алгоритмами машинного обучения. Образец в центре с маленькими цветами и многочисленными перекрывающимися фруктами будет намного сложнее проанализировать алгоритмам машинного обучения. Образец справа было бы очень сложно очертить или подсчитать алгоритмам машинного обучения из-за нечеткого различия между цветами и бутонами. Примеры масок сегментации (см. глоссарий во вставке 1), созданных для разграничения репродуктивных структур, показаны ярко окрашенными областями на левом и центральном изображениях образца.

    Помимо этих общих вопросов, существуют дополнительные соображения по применению машинного обучения к изображениям гербарных образцов. Образцы содержат значительное количество нерастительного материала, такого как гербарные штампы или логотипы, этикетки, монтажная лента, цветные стандартные пластины, линейки или свидетельства прошлых мер по борьбе с вредителями, которые могут повлиять на определенные задачи классификации ML (рис. 2). Поскольку методы машинного обучения используют все доступные визуальные данные, алгоритмы могут отражать различия в методах подготовки, а не в наличии или количестве конкретных растительных структур. Наконец, при подготовке обучающих наборов данных пользователи гербарных данных должны знать о повторяющихся образцах — одних и тех же видов, собранных в одно и то же время в одном и том же месте — и о возможных ошибочно идентифицированных образцах.

    Будущие решения для разработки оптимальных рабочих процессов машинного обучения

    Возможно, самым большим ограничением рабочего процесса машинного обучения является требование адекватных наборов обучающих данных. Наборы обучающих данных не обязательно должны быть большими, но должен быть доступен визуально разнообразный набор образцов изображений основных таксонов. Хотя несколько миллионов гербарных образцов были оцифрованы и размещены в Интернете (в настоящее время в iDigBio около 30 миллионов изображений), большая часть из 375 миллионов гербарных коллекций по всему миру не оцифрована. Необходима постоянная оцифровка гербарных образцов, особенно филогенетически и морфологически разнообразных коллекций, которые могут отражать визуальные различия между образцами и, следовательно, позволяют создавать более универсальные обучающие наборы данных.

    По мере того, как становится доступным больше изображений образцов, они также должны быть точно аннотированы в соответствии с желаемым протоколом фенологической классификации. Гражданская наука и краудсорсинг могут ускорить процесс аннотирования изображений, как это было продемонстрировано такими платформами, как Zooniverse (www.zooniverse.org), From the Page (https://fromthepage. com), [email protected] (https://plantnet). .org/en) и CrowdCurio (Уиллис и др., 2017b). Вовлечение студентов в этот процесс в качестве учебного опыта может принести двойную пользу (см. раздел «Расширение возможностей машинного обучения»). Массовое аннотирование добровольцами с разнородными навыками сопряжено со своими проблемами, в том числе с необходимостью привлечения и сохранения интереса добровольцев и обеспечения качества данных, но дает дополнительные преимущества участия сообщества и обучения.

    Независимо от того, как создаются наборы обучающих данных, как входные, так и выходные данные анализа ML должны быть доступными, воспроизводимыми и пригодными для повторного использования. Метаданные машинного обучения, такие как тип модели, используемой для создания прогноза, контактная информация создателя модели, неопределенность в отношении фенологических прогнозов и ссылка на набор обучающих данных, должны быть тщательно задокументированы, чтобы последующие пользователи могли воспроизвести и оценить полезность. оценок для своих конкретных исследовательских целей. Кроме того, потенциально сложные результаты подходов ML (например, координаты репродуктивных структур на изображении) должны храниться таким образом, чтобы они были совместимы с альтернативными методами классификации образцов (например, аннотациями вручную) и были понятны для неспециалистов ML, в то время как в в то же время воспроизводятся теми, кто имеет опыт машинного обучения. Разработка стандартных словарей, протоколов метаданных и структур данных в рамках существующих стандартов данных о биоразнообразии (например, Darwin Core; см. Йост и др., 2018 г.) значительно продвинула бы эту цель. При разработке фенологических исследований на основе машинного обучения исследователи должны подумать о том, как интегрировать выходные данные и метаданные с существующими базами данных или наборами данных, в идеале используя термины и отношения из онтологии фенологии растений (Stucky et al. 2018, Brenskelle et al. 2019).). Относительно небольшие инвестиции в начале исследовательского процесса могут гарантировать, что «расширенные» данные, созданные с помощью машинного обучения (sensu Lendemer et al. 2019), могут быть продуктивно использованы другими исследователями и владельцами исходных данных (т. е. коллекций естественной истории), тем самым увеличить стоимость экземпляров. Этот процесс выиграет от дальнейшего обсуждения между биологическими и компьютерными дисциплинами, например, в рамках Research Data Alliance (www.rd-alliance.org).

    Другим значительным достижением для фенологического аннотирования на основе ML будет лучшее понимание ограничений методов ML для задач фенологического аннотирования. Текущие исследования на основе образцов с использованием машинного обучения еще не вышли за рамки простых задач классификации (например, целые изображения, классифицированные как «цветок присутствует» или «цветок отсутствует») до более сложных задач, таких как обнаружение и локализация объектов (см. Girshick et al. 2014). ) или использование моделей, которые фокусируются на подмножестве визуальных данных, а не на всем изображении (см. Mnih et al. 2014). Чтобы продвинуться вперед в разработке и внедрении методов ML для фенологических исследований, вопросы, касающиеся методологии и целесообразности (например, таблица 1), должны быть решены в будущих исследованиях.

    Однако оценка моделей высокой сложности может оказаться непростой задачей, учитывая доступную в настоящее время сильно локализованную киберинфраструктуру. Подходы машинного обучения, особенно те, которые используют тысячи изображений с высоким разрешением, требуют компьютеров с быстрыми графическими процессорами, но мощные вычислительные кластеры обычно имеют больше центральных процессоров (ЦП), чем графические процессоры. Следовательно, наличие передовых вычислительных ресурсов не обязательно гарантирует возможность проведения экспериментов по машинному обучению на основе изображений. Хотя общедоступные ресурсы GPU (например, XSEDE; Towns et al. 2014) и обмен методами ML (например, через Model Zoo) растут, масштабные и совместные платформы для использования и обмена методами ML для биологических приложений отсутствуют. Необходимы большие инвестиции в интероперабельные ресурсы киберинфраструктуры, доступные более широкому сообществу.

    Более активное общение, сотрудничество и совместное использование ресурсов киберинфраструктуры вне институциональных и дисциплинарных границ (например, между учеными-компьютерщиками и менеджерами данных о биоразнообразии) также имеют решающее значение для развития этой области. Для полного изучения потенциала подходов ML может потребоваться сотрудничество за пределами академических кругов. Несколько частных компаний уже предоставляют финансовые или ИТ-ресурсы для совершенствования методов машинного обучения в области биоразнообразия, сельского хозяйства и окружающей среды, в том числе Microsoft с инициативой AI for Earth и Google, которая поддерживает семинары по детальной визуальной категоризации различных биологические сущности. Сотрудничество с технологическими компаниями, такими как FaceBook, Dell или Nvidia, которые обладают значительным опытом и ресурсами в этой области, может оказать влияние на успешную разработку и развертывание приложений машинного обучения для больших коллекций гербариев.

    Многие из проблем фенологического рабочего процесса, описанных выше, можно обобщить, а инновации машинного обучения из других дисциплин обещают применение в гербарной науке. В целом музейные приложения могут извлечь выгоду из инноваций в архитектуре моделей машинного обучения, в которых задачи являются общими (например, сегментация изображений на составные элементы), перенос знаний из других областей, в которых могут использоваться изображения растений (например, сельскохозяйственные приложения), и машинного обучения. приложения на основе связанных областей данных, в которых изображения связаны с богатыми табличными данными (например, медицинские изображения, которые могут быть связаны с многомерными историями пациентов) (Esteva et al. 2017). Достижения в области медицинской визуализации, в которых необходимо идентифицировать, измерять и оценивать конкретные анатомические структуры для постановки диагноза пациента, уже предоставили сообществу машинного обучения модели архитектуры (Ronneberger et al. 2015), которые теперь широко применяются для задач сегментации в таких, казалось бы, далеких областях. как автоматизированное вождение (Wulff et al. 2018). Другие дисциплины, которые могут привести к полезным инновациям, включают астрономию, фенотипирование отдельных клеток, финансы, электронную коммерцию, производство и оборону. Потенциально полезные ботанические приложения, используемые совместно с этими областями, включают обнаружение аномалий, сегментацию, кластеризацию на основе многомерных изображений и цифровую транскрипцию. Недавние достижения в цифровом сельском хозяйстве (например, Ghosal et al. 2018) открывают ряд многообещающих направлений для расширения фенологических исследований, что наиболее важно, потому что визуальные модели в сельском хозяйстве часто обучают интерпретировать изображения растений и определять важные структуры и атрибуты растений (Ferentinos 2018).

    Возможно, наиболее важным аспектом улучшения приложений машинного обучения для гербарных образцов является открытое обсуждение и сотрудничество между биологическими и информационными сообществами. Это включает в себя постоянное развитие сообщества биологов, заинтересованных в применении этих моделей к экологическим и эволюционным вопросам, а также в поиске подходящих путей, с помощью которых биологи могут сообщать о неотложных целях науки о биоразнообразии экспертам по машинному обучению. В конечном счете, эти сообщества должны также эффективно взаимодействовать с конечными пользователями автоматически оцениваемых записей образцов, такими как экологи и менеджеры коллекций, чтобы способствовать пониманию результатов, полученных с помощью машинного обучения, и их ограничений.

    Диверсификация фенологических исследований с использованием машинного обучения

    На сегодняшний день большинство фенологических исследований на основе гербариев были сосредоточены на понимании сроков ключевых событий цветения, особенно первого цветения или пика цветения, с использованием довольно простых протоколов фенологических аннотаций (Willis et al. 2017a). Однако многие экземпляры содержат несколько репродуктивных структур, представляющих собой градиент фенологических стадий (например, наличие цветочных бутонов и открытых цветков). Методы машинного обучения можно использовать для количественной оценки количества репродуктивных структур на образцах, что обеспечивает более детальное понимание фенологических признаков, таких как продолжительность цветения, скорость перехода между фенофазами и специфические для фенофаз реакции на изменение климата (Love et al. 2019).).

    Фенология менее хорошо изученных таксономических и региональных групп, таких как мохообразные, папоротники, голосеменные и таксоны в тропическом климате, также может быть ускорена с помощью подходов ML. Кроме того, гербарные образцы можно использовать для оценки нерепродуктивных фенологических процессов, таких как распускание листьев (Everill et al. 2014). У некоторых таксонов можно даже проследить фенологические закономерности первичного роста, такие как удлинение стебля. Методы на основе машинного обучения могут обеспечить надежный подход к аннотированию вегетативной фенологии образцов в больших масштабах, подобно тому, как это делается для репродуктивной фенологии (таблица 1).

    Расширение анализа образцов гербария с помощью машинного обучения за пределы фенологии

    Нынешняя эра быстрого развития машинного обучения совпадает с аналогичной эрой преобразований для биологических коллекций, особенно в исследованиях глобальных изменений. Вдохновленные широко распространенными инициативами по оцифровке музеев, гербарные образцы все чаще используются различными способами в исследованиях (Meineke et al. 2018a, Hedrick et al. 2020) и в эффективном привлечении общественности через гражданскую науку и образование (например, Лейси и др., 2017). В настоящей статье мы сосредоточились на фенологии, потому что фенологический вывод — это новый инструмент, связанный с адаптацией, успехом населения, экофизиологией, динамикой углерода и питательных веществ, здоровьем человека и социокультурными приложениями, а также управлением ресурсами. Многие из этих усилий могут быть расширены или преобразованы за счет применения инструментов машинного обучения, созданных для автоматизации задач, поскольку подходы, описанные выше, могут применяться к широкому кругу исследовательских вопросов. В частности, машинное обучение показывает перспективы в изучении нефенологических признаков, изучении взаимодействия растений с таксонами, не относящимися к растениям, и привлечении более широкого сообщества к повышению грамотности в области биоразнообразия.

    Нефенологические признаки

    Образцы из гербария богаты фенотипическими данными, а изображения образцов обеспечивают потенциал для автоматизированного измерения признаков. Образцы уже давно предоставляют морфологические признаки (например, форма листьев, репродуктивные структуры), используемые для идентификации таксонов растений; однако эти измерения традиционно ограничивались средними значениями или диапазонами признаков на уровне вида только для целей идентификации. Под влиянием разработок в области экологии, основанной на функциональных признаках (например, Reich 2014), и достижений в области биологии глобальных изменений фенотипы особей используются для изучения эволюционных и экологических изменений в больших таксономических, временных и географических масштабах. Например, фенотипические данные по образцам использовались для количественной оценки быстрой эволюции признаков листьев у инвазивных видов после интродукции (Buswell et al. 2011) и для документирования изменений в размерах растений в результате сбора урожая человеком (Law and Salick 2005) или изменения климата. (Леже 2013). Чтобы расширить масштабы этих исследований, можно разработать и внедрить модели машинного обучения для эффективного измерения функциональных признаков тысяч образцов гербария (высокопроизводительное фенотипирование; Gehan and Kellogg 2017). Эти признаки могут включать морфометрические признаки листа (размер, форма), размер растения (высота, площадь), а также признаки соцветия и цветка (размер, количество).

    Взаимодействие видов

    Данные о взаимодействии видов в настоящее время немногочисленны, но гипотезы в этой области исследований глобальных изменений занимают центральное место в экологии и эволюционной биологии. Образцы из гербария и другие коллекции предоставляют уникальные возможности для количественной оценки взаимодействий во времени и в больших географических диапазонах (Lees et al. 2011, Meineke et al. 2018b). Подходы на основе машинного обучения могут расширить и углубить объем доступных данных и, следовательно, облегчить новые открытия с приложениями в области охраны природы, экологии и других областях. Например, ML может автоматизировать распознавание мин на листьях, повреждений от травоядных или болезней растений (Ferentinos 2018, Ingram et al. 2017).

    Грамотность в области биоразнообразия

    Методы машинного обучения и данные, полученные с помощью машинного обучения, могут предоставить образовательные возможности, выходящие за рамки того, что возможно только с образцами. Машинное обучение еще предстоит широко применять в образовании в области биоразнообразия, но на основе работы с использованием данных, основанных на образцах, на курсах бакалавриата такие данные могут стать подлинным введением в формирование научных навыков, грамотность в области биоразнообразия и данных, а также обучение рабочей силы (Lacey et al. 2017 и ссылки в нем). Преподаватели также могут интегрировать действия по аннотированию образцов в курсовую работу, используя онлайн-платформы гражданской науки, такие как Zooniverse. Кроме того, учащиеся могут освоить навыки управления данными, изучить исследовательские вопросы собственной разработки и получить опыт анализа и визуализации данных при работе с огромным количеством данных, созданных с помощью машинного обучения. Кроме того, студентов можно привлечь к более техническим аспектам рабочего процесса машинного обучения, таким как создание и проверка модели. Применение машинного обучения к данным цифровых образцов представляет собой увлекательное, хорошо структурированное и бесплатно доступное введение в науку о данных.

    Выводы

    Машинное обучение предлагает эффективный подход к сбору больших объемов фенологических данных из гербарных образцов. В сочетании, например, с пространственно-временными данными, извлеченными из этикеток образцов во время оцифровки, эти данные позволяют обнаруживать фенологические закономерности в беспрецедентных масштабах. Модели ML могут аннотировать от тысяч до миллионов изображений за относительно короткие промежутки времени, потенциально с большей воспроизводимостью и более мелкими деталями, чем это возможно с помощью одного только человеческого труда. Кроме того, адаптируемость моделей машинного обучения может расширить возможности исследований на основе образцов, выходящих за рамки фенологических признаков, способствуя бесчисленным направлениям биологических исследований.

    Несмотря на эти очевидные преимущества, применение машинного обучения к изображениям образцов имеет ограничения и проблемы, многие из которых можно преодолеть с помощью исследований и разработок в нескольких ключевых областях. Во-первых, обучающие наборы данных должны быть разработаны путем непрерывной оцифровки гербарных образцов и аннотирования изображений образцов. Во-вторых, необходимо решить исследовательские вопросы, подобные приведенным в таблице 1, чтобы обеспечить эффективное использование методов, основанных на машинном обучении. В-третьих, необходимо уделять больше внимания последующему использованию автоматически генерируемых данных. Основные задачи включают сопоставление данных, полученных с помощью машинного обучения, с существующими стандартами (например, Darwin Core, Ontology Plant Phenology Ontology) и привязку этих данных к существующим данным об образцах (Lendemer et al. 2019).). Наконец, чтобы полностью реализовать потенциал подходов машинного обучения к фенологии и науке о биоразнообразии, существует острая необходимость в совместной киберинфраструктуре для управления большими объемами визуальных данных, включая развитие междисциплинарного сообщества, нацеленного на синергетическое продвижение методов на основе машинного обучения для науки и общества. .

    Благодарности

    Авторы благодарят организаторов семинара по глубокому обучению фенологии iDigBio за то, что они собрали нас вместе по этой теме. Мы также благодарим наших сотрудников Ренато Фигейредо, Ники Николсон, Исаака Парка, Деб Пол, Катю Зельтманн, Аннику Смит и Надю Уильямс за их идеи и участие в этом семинаре. Это исследование было поддержано iDigBio, который финансируется за счет гранта Национального научного фонда по продвижению оцифровки коллекций биоразнообразия (номер награды DBI-1547229).).

    References cited

    Affouard

    A

    ,

    Goëau

    H

    ,

    Bonnet

    P

    ,

    Lombardo

    JC

    ,

    Joly

    A

    .

    2017

    .

    Приложение [email protected] в эпоху глубокого обучения.

    .

    Бенжио

    Y.

    2012

    .

    Глубокое изучение представлений для неконтролируемого и трансфертного обучения

    .

    .

    Bison

    M

    ,

    YOCCOZ

    NG

    ,

    CARLSON

    BZ

    ,

    Delestrade

    2.9113.

    2018

    .

    Сравнение тенденций и точности фенологии распускания почек среди участников программы гражданской науки

    .

    Международный журнал биометеорологии

    63

    :

    61

    72

    .

    Brenskelle

    L

    ,

    STUCKY

    BJ

    ,

    DECK

    J

    ,

    WALLS

    2 2

    9113. 9113

    . 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113. 9113.

    2019

    .

    Интеграция наблюдений за гербарными образцами в глобальные системы фенологических данных

    .

    Применение в науках о растениях

    279

    :

    e01231

    . .

    2013

    .

    Взаимодействие растений и опылителей на протяжении 120 лет: исчезновение видов, совместное появление и функции

    .

    Наука

    339

    :

    1611

    1615

    .

    Басуэлл 9.

    2011

    .

    Распространена ли быстрая эволюция среди интродуцированных видов растений?

    Журнал экологии

    99

    :

    214

    224

    .

    Карранса-Рохас

    J

    ,

    Гоо

    H

    ,

    Капот

    P

    ,

    Мата-Монтеро

    E

    ,

    Джоли

    A

    .

    2017

    .

    Углубляясь в автоматическую идентификацию гербарных образцов

    .

    BMC Эволюционная биология

    17

    :

    181

    .

    Клиланд

    EE

    ,

    Чуйне

    I

    ,

    Мензель

    А

    ,

    Муни

    HA

    ,

    Шварц

    MD

    .

    2007

    .

    Изменение фенологии растений в ответ на глобальные изменения

    .

    Тенденции экологии и эволюции

    22

    :

    357

    365

    .

    Деси

    WW

    ,

    Армстронг

    JB

    ,

    Ликок

    WB

    ,

    Robbins

    CT

    ,

    Gustine

    DD

    ,

    Ward

    EJ

    .

    2017

    .

    Фенологическая синхронизация нарушает трофические взаимодействия между бурыми медведями Кадьяк и лососем

    .

    Известия Национальной академии наук

    114

    :

    10432

    10437

    .

    Diamond

    SE

    ,

    Cayton

    H

    ,

    Wepprich

    T

    ,

    Jenkins

    CN

    ,

    Dunn

    RR

    ,

    Haddad

    NM

    ,

    Рис

    L

    .

    2014

    .

    Неожиданные фенологические реакции бабочек на взаимодействие урбанизации и географической температуры

    .

    Экология

    95

    :

    2613

    2621

    .

    Ellwood

    ER

    ,

    Playfair

    SR

    ,

    Polgar

    CA

    ,

    PRIMACK

    2213

    .

    2014

    .

    Время цветения клюквы и изменение климата в южном Массачусетсе

    .

    Международный журнал биометеорологии

    58

    :

    1693

    1697

    .

    Эллвуд

    ER

    ,

    Пирсон

    КД

    ,

    Нельсон

    G

    .

    2019

    .

    Новые горизонты в фенологических исследованиях

    .

    Применение в науках о растениях

    7

    :

    e1234

    .

    Эстева

    А

    ,

    Kuprel

    B

    ,

    Novoa

    RA

    ,

    Ko

    J

    ,

    Swetter

    SM

    ,

    Blau

    HM

    ,

    Трун

    S

    .

    2017

    .

    Классификация рака кожи на уровне дерматолога с глубокими нейронными сетями

    .

    Природа

    542

    :

    115

    .

    Everill

    PH

    ,

    PRIMACK

    RB

    ,

    Ellwood

    ER

    ,

    Melaas

    222

    .

    2014

    .

    Определение периода распускания листьев в лиственных лесах Новой Англии по гербарным образцам

    .

    Американский журнал ботаники

    101

    :

    1293

    1300

    .

    Ферентинос

    КП.

    2018

    .

    Модели глубокого обучения для обнаружения и диагностики болезней растений

    .

    Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве

    .

    145

    :

    311

    318

    .

    Gehan

    MA

    ,

    Kellogg

    EA.

    2017

    .

    Высокопроизводительное фенотипирование

    .

    Американский журнал ботаники

    104

    :

    505

    508

    .

    Ghosal

    S

    ,

    Blystone

    D

    ,

    Singh

    AK

    ,

    Ganapathysubramanian

    B

    ,

    Singh

    A

    ,

    Sarkar

    S

    .

    2018

    Объяснимая система глубокого машинного зрения для фенотипирования стресса растений

    .

    Известия Национальной академии наук

    115

    :

    4613

    4618

    .

    Girshick

    R

    ,

    Donahue

    J

    ,

    Darrell

    T

    ,

    MALIK

    22.

    .

    2014

    .

    Богатая иерархия функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации

    .

    Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов

    .

    IEEE

    .

    Heberling

    JM

    ,

    McDonough MacKenzie

    C

    ,

    Fridley

    JD

    ,

    Kalisz

    S

    ,

    Primack

    RB

    .

    2019

    .

    Фенологическое несоответствие с деревьями снижает углеродный баланс диких цветов

    .

    Ecology Letters

    203

    :

    616

    623

    .

    Hedrick

    BP

    ,

    Heberling

    JM

    ,

    Meineke

    EK

    ,

    Turner

    KG

    ,

    Grassa

    CJ

    ,

    Park

    DS

    ,

    Kennedy

    J

    ,

    Clarke

    JA

    ,

    Cook

    JA

    ,

    Blackburn

    DC

    и другие.

    2020

    .

    Оцифровка и будущее коллекций естествознания

    .

    BioScience

    70

    :

    243

    251

    .

    Ingram

    RJ

    ,

    Сбор

    F

    ,

    Barrett

    CL

    ,

    Donaldson

    2.

    ,

    .

    2017

    .

    Добыча гербариев для получения сведений об исторической распространенности пятнистости листьев лилий ( Pseud o cercosporella inconspicua ), лилии Грея ( Lilium grayi ) и канадской лилии ()0147 L. canadense )

    .

    Родора

    119

    :

    163

    173

    .

    Лейси

    EA

    и др.

    2017

    .

    Изменение климата, коллекции и класс: использование больших данных для решения больших проблем

    .

    Эволюция: образование и просветительская работа

    10

    :

    2

    .

    Юриспруденция

    З

    ,

    Салик

    Дж.

    2005

    .

    Вызванное деятельностью человека карликовость гималайского снежного лотоса, Saussurea laniceps (Asteraceae)

    .

    102

    :

    10218

    10220

    . .

    2015

    .

    Глубокое обучение

    .

    Природа

    521

    :

    436

    444

    .

    Lees

    DC

    ,

    Lack

    HW

    ,

    Rougerie

    R

    ,

    Hernandez-Lopez

    A

    ,

    Raus

    T

    ,

    Avtzis

    ND

    ,

    Августин

    S

    ,

    Лопес-Ваамонде

    C

    .

    2011

    .

    Отслеживание происхождения инвазивных травоядных животных с помощью гербариев и архивных ДНК: дело минера из конского каштана

    .

    Границы экологии и окружающей среды

    9

    :

    322

    328

    .

    Леже

    шт.

    2013

    .

    Изменение размеров однолетних растений за столетие наблюдений

    .

    Биология глобальных изменений

    19

    :

    2229

    2239

    .

    Lendemer

    J

    ,

    Thiers

    B

    ,

    Monfils

    AK

    ,

    Zaspel

    J

    ,

    Ellwood

    ER

    ,

    Bentley

    А

    ,

    ЛеВан

    К

    ,

    Bates

    J

    ,

    Jennings

    D

    ,

    Contreras

    D

    ,

    Lagomarsino

    L

    ,

    Mabee

    P

    ,

    Ford

    LS

    ,

    Guralnick

    R

    ,

    Gropp

    RE

    ,

    Revelez

    M

    ,

    Cobb

    N

    ,

    Seltmann

    K

    ,

    Айме

    MC

    .

    2019

    .

    Расширенная сеть образцов: стратегия расширения коллекций биоразнообразия США, содействия исследованиям и образованию

    .

    BioScience

    70

    :

    23

    30

    .

    Длинный

    М

    ,

    Чжу

    Н

    ,

    Ван

    Дж

    ,

    Джордан

    МИ

    .

    2016

    .

    Неконтролируемая адаптация домена с остаточными сетями передачи.

    136

    144

    in

    Jordan

    MI

    ,

    LeCun

    Y

    ,

    Solla

    SA

    , eds.

    Достижения в области нейронных систем обработки информации

    .

    Лориел

    T

    и др.

    2019

    .

    К крупномасштабной и глубокой фенологической стадии аннотации гербарных образцов: тематические исследования умеренных, тропических и экваториальных флор

    .

    Применение в науках о растениях

    7

    :

    e01233

    .

    Любовь

    NLR

    ,

    Парк

    ИВ

    ,

    Мазер

    СЖ

    .

    2019

    .

    Новая фенологическая метрика для использования в фенотипах климатических моделей: тематическое исследование с использованием гербарных образцов Streptanthus tortuosus

    .

    Применение в науках о растениях

    7

    :

    e11276

    .

    Мейнеке

    EK

    ,

    Данн

    RR

    ,

    Франк

    SD

    .

    2014

    .

    Раннее развитие вредителей и утрата биологического контроля связаны с городским потеплением

    .

    Письма по биологии

    10

    :

    20140586

    .

    Мейнеке

    ЕК

    ,

    Дэвис

    CC

    ,

    Дэвис

    TJ

    .

    2018a

    .

    Нереализованный потенциал гербариев в биологии глобальных изменений

    .

    Экологические монографии

    88

    :

    505

    525

    .

    Meineke

    EK

    ,

    Classen

    на

    ,

    Sanders

    NJ

    ,

    Davies

    22963

    .

    2018b

    .

    Образцы из гербария свидетельствуют о росте травоядности за последнее столетие

    .

    Журнал экологии

    107

    :

    105

    117

    .

    MNIH

    V

    ,

    HEESS

    N

    ,

    Graves

    A

    ,

    Kavukcuoglu

    2.

    .

    2014

    .

    Рекуррентные модели зрительного внимания

    .

    Достижения в области нейронных систем обработки информации

    .

    .

    Нельсон

    Г

    ,

    Эллис

    С.

    2018

    .

    История и влияние оцифровки и мобилизации цифровых данных на исследования биоразнообразия

    .

    Философские труды Королевского общества

    B 374

    (

    арт. 20170391

    ).

    .

    Норуззаде

    MS

    ,

    Нгуен

    А

    ,

    Kosmala

    M

    ,

    Swanson

    A

    ,

    Pamter

    MS

    ,

    Packer

    C

    ,

    93.

    .

    . 9013.

    . 9013.

    2018

    .

    Автоматическая идентификация, подсчет и описание диких животных на изображениях с фотоловушек с помощью глубокого обучения

    .

    Известия Национальной академии наук

    115

    :

    E5716

    E5725

    .

    Парк

    ИВ

    ,

    Мазер

    СЖ.

    2018

    .

    Упущенные климатические параметры лучше всего предсказывают начало цветения: оценка фенологических моделей с использованием эластичной сетки

    .

    Биология глобальных изменений

    24

    :

    5972

    5984

    .

    Пармезан

    С

    ,

    Йохе

    Г.

    2003

    .

    Глобально согласованный отпечаток воздействия изменения климата на природные системы

    .

    Природа

    421

    :

    37

    42

    .

    Primack

    RB

    ,

    Миллер-Рашинг

    AJ.

    2012

    .

    Выявление, сбор и анализ записей для изучения воздействия изменения климата на окружающую среду: шаблон из Thoreau’s Concord

    .

    BioScience

    62

    :

    170

    181

    .

    Райх

    ПБ.

    2014

    .

    Мировой спектр «быстро-медленно» экономики растений: Манифест характеристик

    .

    Журнал экологии

    102

    :

    275

    301

    .

    Роннебергер

    О

    ,

    Фишер

    Р

    ,

    Брокс

    Т

    .

    2015

    .

    U-Net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений

    .

    2204

    2212

    in

    Navab

    N

    ,

    Hornegger

    J

    ,

    Wells

    W

    ,

    Frangi

    A

    , eds.

    Вычисление медицинских изображений и компьютерное вмешательство: MICCAI 2015

    .

    ,

    том. 9351

    .

    Спрингер

    .

    Stucky

    BJ

    ,

    Guralnick

    R

    ,

    Deck

    J

    ,

    Denny

    EG

    ,

    Bolmgren

    K

    ,

    Walls

    Р

    .

    2018

    .

    Онтология фенологии растений: новый информационный ресурс для крупномасштабной интеграции данных фенологии растений

    .

    Границы науки о растениях

    9

    :

    517

    .

    Taylor

    SD

    ,

    Meiners

    JM

    ,

    Riemer

    K

    ,

    ORR

    K

    ,

    ORR

    K

    ,

    ORR

    K

    ,

    K

    ,

    K

    ,

    ORR

    .

    K

    ,

    .

    K

    ,

    .

    2018

    .

    Сравнение крупномасштабных данных гражданской науки и данных долгосрочных исследований для фенологического моделирования

    .

    Экология

    100

    :

    e02568

    .

    Города

    Ж

    и др.

    2014

    .

    XSEDE: Ускорение научных открытий

    .

    Computing in Science and Engineering

    16

    :

    62

    74

    ..

    Unger

    J

    ,

    Merhof

    D

    ,

    Реннер

    С

    .

    2016

    .

    Применение компьютерного зрения к гербарным образцам немецких деревьев: проверка будущего использования миллионов изображений гербарных образцов для автоматической идентификации

    .

    BMC Эволюционная биология

    16

    :

    248

    .

    Willis

    CW

    и др.

    2017а

    .

    Старые растения, новые приемы: фенологические исследования с гербарными образцами

    .

    Тенденции экологии и эволюции

    32

    :

    531

    546

    .

    Willis

    CW

    и др.

    2017b

    .

    CrowdCurio : краудсорсинговая онлайн-платформа для содействия изучению изменения климата с использованием гербарных образцов

    .

    Новый фитолог

    215

    :

    479

    488

    .

    Волкович

    EM

    и др.

    2012

    .

    Эксперименты по потеплению недооценивают фенологическую реакцию растений на изменение климата

    .

    Природа

    485

    :

    494

    .

    Wulff

    F

    ,

    Schäufele

    B

    ,

    Sawade

    O

    ,

    Becker

    D

    ,

    Хенке

    Б

    ,

    Радуш

    I

    .

    2018

    .

    Раннее объединение камеры и лидара для надежного обнаружения дорог на основе U-Net FCN

    .

    .

    IEEE

    .

    1426

    1431

    .

    Йост

    JM

    и др.

    2018

    .

    Протокол оцифровки для оценки репродуктивной фенологии гербарных образцов семенных растений

    .

    Применение в науках о растениях.

    6

    :

    e1022

    .

    Zalamea

    PC

    ,

    Munoz

    F

    ,

    Stevenson

    PR

    ,

    Paine

    CT

    ,

    Sarmiento

    C

    ,

    Sabatier

    D

    ,

    Heuret

    P

    .

    About the Author

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.

    Related Posts