Гербарий ИБПС ДВО РАН (Herbarium MAG) обрел собственный сайт

«Цифровой Гербарий ИБПС ДВО РАН (MAG)» - https://herbarium.ibpn.ru/.
Гербарий Института биологических проблем Севера ДВО РАН (международный индекс – MAG) основан в 1970–72 гг., то есть 50 лет назад, одновременно с организацией Института, практически с нуля, известным ботаником Андреем Павловичем Хохряковым. Коллекция сосудистых растений включает в основном сборы сотрудников Института с 1970 г., а также образцы более ранних лет (1940–1960 гг.), переданные из землеустроительной экспедиции; гербарий заповедника «Магаданский» и др. Общее количество листов превышает 110000.

В 2021 г. проект «Цифровой Гербарий ИБПС ДВО РАН (MAG) – новый этап развития исследований биологического разнообразия на региональном и глобальном уровнях» получил грант в форме субсидии из регионального бюджета на поддержку проведения научных исследований, в том числе направленных на социально-экономическое развитие Магаданской области. Был приобретен специализированный сканер Microtek Object Scan 1600 и серверное оборудование.

Первый результат проекта – оцифровка более 1500 образцов, на основании которых указано распространение 85 видов в Красной книге Магаданской области (2019) и обеспечение к ним онлайн доступа (создание сайта Гербария). Наибольшим числом образцов представлены Nymphaea tetragona Georgi (70), Caragana jubata (Pall.) Poir. (51), Salix magadanensis Nedoluzhko (49), по одному образцу – Hystrix sibirica (Trautv.) O. Kuntze, Moneses uniflora (L.) A. Gray, Suaeda arctica Jurtz. et Petrovsky. В планах провести ревизию и оцифровку всего гербария, поэтапно по разным группам, в том числе по заносным видам.

Цифровой гербарий Института начал свою собственную жизнь, дополняющую и развивающую, делающую открытой миру нашу уникальную ботаническую коллекцию. Для нас это удобный инструмент работы с каталогом коллекции, отображения местонахождений видов на цифровой карте, анализа всей информации, не только по гербарию, и не только по региону. Со временем, накоплением данных, их можно будет использовать в самых разных научных проектах, в том числе для построения прогнозных моделей.