Пространственная неоднородность ихтиофауны Северной Евразии и её районирование. -Равкин Ю. С., Ядренкина Е. Н., Интересова Е. А., Богомолова И. Н., Юдкин В. А., Лялина М. И., Косарева А. М. -Районирование Северной Евразии в границах СССР 1991 г. проведено по результатам кластерного анализа конкретных фаун круглоротых и рыб 597 участков, выделенных в базе данных «Биодат». Полученная на основе коэффициентов сходства Жаккара классификация включает 2 региона, 12 подобластей, 8 провинций и 11

more »

... . Предложенное деление учитывает 67% дисперсии коэффициентов сходства анализируемых фаун, что на 21% больше, чем ранее разработанная схема Л. С. Берга (1962), которая относится к территории значительно большей площади. Связью с выявленными факторами среды и природными режимами можно объяснить 82% неоднородности ихтиофауны (множественный коэффициент корреляции -0.91). Из них наиболее значимы неортогональные связи с теплообеспеченностью (67% дисперсии коэффициентов сходства), зональностью (58%), принадлежностью к бассейнам (57%) и провинциальностью (30%). Ключевые слова: районирование, фауна, круглоротые, рыбы, Северная Евразия, Палеарктика, кластерный анализ, факторы, корреляция. Spatial heterogeneity of the ichthyofauna of Northern Eurasia and its biogeographical di vision. -Ravkin Yu. S., Yadrenkina E. N., Interesova E. A., Bogomolova I. N., Yudkin V. A., Lyalina M. I., and Kosareva A. M. -Biogeographical division of Northern Eurasia (within the former USSR borders) was carried by the results of our cluster analysis of the fish fauna from 597 sites according to the BIODAT database territory division. Our classification obtained on the basis of the Jacquard similarity coefficients includes 2 regions, 12 dominion, 8 provinces, and 11 districts. The offered division considers 67% of the similarity coefficient dispersion of the fauna analyzed, which is by 21% higher than an earlier developed scheme (Berg, 1962) which includes a bigger area of the continent. 82% of the fish fauna heterogeneity can be explained by relations to some revealed environmental factors and natural modes (the multiple coefficient of correlation being 0.91). The most important factors are non-orthogonal relations with temperature regime (67% of the similarity coefficient dispersion), landscape and climatic zoning (58%), connections with river basins (57%), and provinciality (30%).