01
А
Астрономия
02
Б
Биология
03
Г
Гуманитарные науки
04
М
Математика и CS
05
Мд
Медицина
06
Нз
Науки о Земле
07
С
Сельское хозяйство
08
Т
Технические науки
09
Ф
Физика
10
Х
Химия и науки о материалах
Биология
20 ноября

250 древних видов растений оказались одним

Окаменелости листьев гигантской плауны
Leiden University

Палеоботаник из Лейденского университета исследовал останки древних растений возрастом 290 млн лет и пришел к выводу, что образцы, описанные как 250 различных видов, на самом деле принадлежат одному. Подробнее о результатах исследования можно прочитать на сайте Лейденского университета.

Автор работы изучил коллекцию ископаемых останков растений, которые можно было встретить на территории индонезийской провинции Джамби 290 млн лет назад. Среди этих растений — гигантские плауны, примитивные хвойные и семенные папоротники. Коллекцию начали собирать еще в 1925 году, но подробно флору Джамби до недавнего времени не исследовали.

Изучив ископаемые останки, автор исследования заметил, что многие растения появились еще в каменноугольный период (ок. 360-300 млн лет назад). Например, тогда на нашей планете росли плауны высотой до 40 метров и папоротники со стволом 2,5 метра в диаметре.

«В прошлом было описано не менее 250 видов таких деревьев. У самих деревьев можно выделить очень мало характеристик. Описания видов основываются почти целиком на измерениях частей деревьев. Например, диаметр трахеид — вытянутых клеток, служащих для проведения воды и минеральных веществ внутри древесины», — прокомментировал автор исследования, палеоботаник из Лейденского университета Менно Буи.

Объединив результаты измерений в базу данных и проанализировав их, ученый пришел к выводу, что значимых различий в характеристиках разных видов нет. Он считает, что образцы из коллекции представляют всего один вид, хоть и с большими различиями во внешнем строении.

«Очевидно, что в палеоботанике виды описываются довольно произвольно, основываясь всего на нескольких экземплярах», — заключает Буи. По его мнению, к описанию и различению видов необходимо привлекать компьютерные алгоритмы, в том числе машинного обучения.

Комментарии

Все комментарии
Обсуждаемое