Presentation of Diversity, Life Forms, and Chorology of Plant Species in Galehdar Watershed (Fars Province, Iran)
محل انتشار: فصلنامه اکوپرشیا، دوره: 7، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 154
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ECOPER-7-1_005
تاریخ نمایه سازی: 2 دی 1403
چکیده مقاله:
Aims: Floristic survey of an area is a useful tool for identifying the biodiversity, particularly endemic, resistant, and endangered species. In the current study, plant species were classified to describe the flora of Galehdar watershed in Southern Fars Province.
Materials & Methods: The environmental data including climate, geology, and topography characteristics were obtained from Iran Meteorological Organization (IMO), Geological Survey & Mineral Explorations of Iran (GSI), and National Cartographic Center (NCC), respectively. The specimens of the study area were collected, identified, and classified according to Raunkiaer's method and life-form class.
Findings: The flora of study area includes ۱۶۴ species belonging to ۱۲۹ genera and ۵۵ families, which most frequent species belong to Asteraceae (۲۵ species), Papilionaceae (۲۱ species), and Poaceae (۱۱ species).
Conclusion: The chorological studies indicated that ۵۷.۹%, ۱۲.۸%, and ۲۹.۳% of species belong to Irano-Turanian, Sahara-Seindian, and Irano-Turanian, Sahara-Seindian zone, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
E. Jafari
Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education & Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran
A. Karimi
Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education & Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran
A. Hatami
Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education & Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :