Информация о распределении деревьев по ступеням толщины в древостоях необходима для планирования выборочных рубок и формирования экологически устойчивых и экономически ценных насаждений. Целью данной статьи является характеристика и сравнение структурного разнообразия распределения диаметров деревьев смешанных одно- и двухвозрастных древостоев Tilia cordata Mill., произрастающих в условиях Архангельского лесничества Республики Башкортостан. По данным 25 временных пробных площадей кластерным анализом и методом визуализации по эмпирическим данным распределений диаметров деревьев выделено 4 унимодальных структурных типа распределений и нисходящий (обратной J-образной формы). Среди исследованных двухвозрастных древостоев распределения древостоев по диаметрам на высоте груди с 2 пиками (бимодальность) не наблюдается. Установлено, что коэффициенты вариации диаметров устойчиво снижаются с возрастом древостоя (коэффициент корреляции Пирсона r = - 0,57 при p = 0,003) и увеличением доли участия липы в его составе (r = - 0,71 при p < 0,001), а ряды распределения характеризуются правосторонней асимметрией. Разнообразие размеров деревьев оценивалось на основе данных о площадях поперечного сечения с использованием индексов Шеннона, Симпсона, Джини и Сийпилехто. Сравнение индексов Шеннона и Симпсона показало, что структурное разнообразие диаметров деревьев было более сложным в двухвозрастных лесах по сравнению с одновозрастными. Оба индекса обеспечили четкое деление исследованных двухвозрастных древостоев на 2 унимодальных типа распределения диаметров. Индекс Джини (0,28-0,52) свидетельствовал о широком уровне структурного разнообразия и достигал высоких значений (0,48-0,52), когда распределение диаметров было близко к нисходящему. Большие индексы Сийпилехто (0,63-1,05) подтвердили унимодальность распределений диаметров древостоев, в т. ч. для пикообразного типа. Сделан вывод, что кластерный анализ и применение индексов размерного разнообразия диаметров позволяют лучше понять структуру строения липняков, а индексы для древостоев липы должны стать частью их дальнейших лесоводственных оценок.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Лесоводство
Принципы многоцелевого и экологически обоснованного лесопользования требуют информации как о текущем, так и о будущем состоянии древостоев [32]. Подобная информация, особенно в региональном масштабе, в виде моделей роста и продуктивности для разработки эффективных планов управления развитием в существующих сложных лесных экосистемах различных древесных видов недостаточна [5, 34]. Одним из полезных инструментов для создания моделей роста и продуктивности древостоев является частотное распределение диаметров отдельных древесных видов [7, 20, 33].
Список литературы
1. Габделхаков А.К., Ситдиков М.Р. Ход роста деревьев липы мелколистной в разновозрастном древостое // Вестн. БГАУ. 2013. No 3. С. 119-122. EDN: RDKGFX
Gabdelkhakov А.K., Sitdikov M.R. Tilia cordata Mill Growth Rate in an Uneven-Aged Stand. Vestnik Bashkirskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Vestnik Bashkir State Agrarian University, 2013, no. 3, pp. 119-122. (In Russ.). EDN: RDKGFX
2. Модели для оценки биомассы и объема коры деревьев липы мелколистной (Tilia cordata Mill.) / А. К. Габделхаков, В. Ф. Коновалов, З. З. Рахматуллин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. - 2022. - № 5(389). - С. 21-36. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-5-21-36 EDN: QORNQS
Gabdelkhakov A.K., Konovalov V.F., Rakhmatullin Z.Z., Blonskaya L.N., Fazlutdinov I.I. Biomass and Volume Estimation Models for Bark of Small-Leaved Linden (Tilia cordata Mill.). Russian Forestry Journal, 2022, no. 5, pp. 21-36. (In Russ.). DOI: 10.37482/0536-1036-2022-5-21-36 EDN: QORNQS
3. Barbu C.-O., Duduman G., Tomescu C.V. Variation Patterns of Forest Structure Diversity after Set-Aside in Rarău-Giumalău Mountains, Romania. Forests, 2023, vol. 14, no. 2, art. no. 251. DOI: 10.3390/f14020251 EDN: YVMRVS
4. Bílek L., Remeš J., Švec O., Zahradník D. On the Way to Continuous Cover Forest at Middle Elevations - the Question of Forest Structure and Specific Site Characteristics. Journal of Forest Science, 2013, vol. 59, iss. 10, pp. 391-397. DOI: 10.17221/57/2013-JFS
5. Bourdier T., Cordonnier T., Kunstler G., Piedallu C., Lagarrigues G., Courbaud B. Tree Size Inequality Reduces Forest Productivity: An Analysis Combining Inventory Data for Ten European Species and a Light Competition Model. PLoS One, 2016, vol. 11 (3), art. no. e0151852. DOI: 10.1371/journal.pone.0151852
6. Burkhart H.E., Tomé M. Modeling Forest Trees and Stands. Springer Dordrecht, 2012. 458 p. DOI: 10.1007/978-90-481-3170-9 EDN: UVHYFH
7. Ciceu A., Pitar D., Badea O. Modeling the Diameter Distribution of Mixed Uneven-Aged Stands in the South Western Carpathians in Romania. Forests, 2021, vol. 12, no. 7, art. no. 958. DOI: 10.3390/f12070958 EDN: UQQNHI
8. Crow T.R., Buckley D.S., Nauertz E.A., Zasada J.C. Effects of Management on the Composition and Structure of Northern Hardwood Forests in Upper Michigan. Forest Science, 2002, vol. 48, iss. 1, pp. 129-145. DOI: 10.1093/forestscience/48.1.129
9. Duduman G. A Forest Management Planning Tool to Create Highly Diverse Uneven-Aged Stands. Forestry: An International Journal of Forest Research, 2011, vol. 84, iss. 3, pp. 301-314. DOI: 10.1093/forestry/cpr014
10. Duduman G., Tomescu C., Drăgoi M., Palaghianu C. Variabilitatea dimensională a arborilor şi diversitatea florei vasculare în amestecuri de răşinoase cu fag din rezervaţia Codrul secular Slătioara = Tree Size Variability and Plant Diversity in Mixed Coniferous-Beech Forests in Slâtioara Forest Reserve. Bucovina Forestieră, 2014, vol. 14, no. 2, pp. 135-147. (In Rom.).
11. Fischer C., Mölder A. Trend to Increasing Structural Diversity in German Forests: Results from National Forest Inventories 2002 and 2012. Annals of Forest Science, 2017, vol. 74, art. no. 80. DOI: 10.1007/s13595-017-0675-5
12. Gabdelkhakov A., Rakhmatullin Z., Martynova M., Fazlutdinov I., Mullagaleev I. Evaluating Diameter Distribution Series of Small-Leaved Lime (Tilia cordata Mill.) in Forest Stands. Plant Methods, 2021, vol. 17, art. no. 45. DOI: 10.1186/s13007-021-00741-6
13. Hakkenberg C.R., Song C., Peet R.K., White P.S. Forest Structure as a Predictor of Tree Species Diversity in the North Carolina Piedmont. Journal of Vegetation Science, 2016, vol. 27, iss. 6, pp. 1151-1163. DOI: 10.1111/jvs.12451
14. Hui G., Pommerening A. Analysing Tree Species and Size Diversity Patterns in Multi-Species Uneven-Aged Forests of Northern China. Forest Ecology and Management, 2014, vol. 316, pp. 125-138. DOI: 10.1016/j.foreco.2013.07.029 EDN: SOUPJD
15. Jaworski A., Kołodziej Z., Bartkowicz L. Structure and Dynamics of Stands of Primeval Character Composed of the Little-Leaf Linden (Tilia cordata Mill.) in the “Las lipowy 19. Obrożyska” Reserve (Southern Poland). Journal of Forest Science, 2005, vol. 51, iss. 7, pp. 283-304. DOI: 10.17221/4565-JFS
16. Johannes H.S., Sterba H. The Semi-Logarithmic Stem Number Distribution and the Gini-Index - Structural Diversity in “Balanced” DBH-Distributions. Austrian Journal of Forest Science, 2018, vol. 135, no. 1, pp. 19-31.
17. Kadavý J., Kneifl M., Fedorová B., Bartůněk J. Evaluation of Transformation from Even-Aged to Selection Forest by Means of Gini Index. Journal of Forest Science, 2017, vol. 63, iss. 10, pp. 476-484. DOI: 10.17221/48/2017-jfs
18. Kara F. Comparison of Tree Diameter Distributions in Managed and Unmanaged Kazdağı Fir Forests. Silva Balcanica, 2021, vol. 22 (1), pp. 31-43. DOI: 10.3897/silvabalcanica.22.e58020 EDN: QWRKOU
19. Keren S., Svoboda M., Janda P., Nagel T.A. Relationships between Structural Indices and Conventional Stand Attributes in an Old-Growth Forest in Southeast Europe. Forests, 2020, vol. 11, no. 1, art. no. 4. DOI: 10.3390/f11010004 EDN: TNBBAR
20. Lexerød N.L., Eid T. An Evaluation of Different Diameter Diversity Indices Based on Criteria Related to Forest Management Planning. Forest Ecology and Management, 2006, vol. 222, iss. 1-3, pp. 17-28. DOI: 10.1016/j.foreco.2005.10.046
21. Liu F., Li F., Zhang L., Jin X. Modeling Diameter Distributions of Mixed-Species Forest Stands. Scandinavian Journal of Forest Research, 2014, vol. 29, iss. 7, pp. 653-663. DOI: 10.1080/02827581.2014.960891
22. Maltamo M., Kangas A., Uuttera J., Torniainen T., Saramäki J. Comparison of Percentile Based Prediction Methods and the Weibull Distribution in Describing the Diameter Distribution of Heterogeneous Scots Pine Stands. Forest Ecology and Management, 2000, vol. 133, iss. 3, pp. 263-274. 10.1016/s0378-1127 (99)00239-x. DOI: 10.1016/s0378-1127(99)00239-x EDN: AHXQNF
23. McCarthy J.W., Weetman G. Stand Structure and Development of an Insect-Mediated Boreal Forest Landscape. Forest Ecology and Management, 2007, vol. 241, iss. 1-3, pp. 101-114. DOI: 10.1016/j.foreco.2006.12.030
24. McElhinny C., Gibbons P., Brack C., Bauhus J. Forest and Woodland Stand Structural Complexity: Its Definition and Measurement. Forest Ecology and Management, 2005, vol. 218, iss. 1-3, pp. 1-24. DOI: 10.1016/j.foreco.2005.08.034 EDN: MBWOEV
25. Merganič J., Šmelko Š. Quantification of Tree Species Diversity in Forest Stands - Model BIODIVERSS. European Jounral of Forest Research, 2004, vol. 123, pp. 157-165. DOI: 10.1007/s10342-004-0032-8
26. Motz K., Sterba H., Pommerening A. Sampling Measures of Tree Diversity. Forest Ecology and Management, 2010, vol. 260, iss. 11, pp. 1985-1996. DOI: 10.1016/j.foreco.2010.08.046
27. Ozcelik R., Gül A.U., Merganic J., Merganicova K. Tree Species Diversity and its Relationship to Stand Parameters and Geomorphology Features in the Eastern Black Sea Region Forests of Turkey. Journal of Environmental Biology, 2008, vol. 29, no. 3, pp. 291-298.
28. Ozdemir I., Norton D.A., Ozkan U.Y., Mert A., Senturk O. Estimation of Tree Size Diversity Using Object Oriented Texture Analysis and Aster Imagery. Sensors, 2008, vol. 8, no. 8, pp. 4709-4724. DOI: 10.3390/s8084709
29. Pach M., Podlaski R. Tree Diameter Structural Diversity in Central European Forests with Abies alba and Fagus sylvatica: Managed versus Unmanaged Forest Stands. Ecological Research, 2015, vol. 30, iss. 2, pp. 367-384. DOI: 10.1007/s11284-014-1232-4
30. Podlaski R., Sobala T., Kocurek M. Patterns of Tree Diameter Distributions in Managed and Unmanaged Abies alba Mill. and Fagus sylvatica L. Forest Patches. Forest Ecology and Management, 2019, vol. 435, pp. 97-105. DOI: 10.1016/j.foreco.2018.12.046
31. Rouvinen S., Kuuluvainen T. Tree Diameter Distributions in Natural and Managed Old Pinus sylvestris-Dominated Forests. Forest Ecology and Management, 2005, vol. 208, iss. 1-3, pp. 45-61. DOI: 10.1016/j.foreco.2004.11.021 EDN: LVUKKR
32. San-Miguel-Ayanz J., Ståhl G., Vidal C., Cienciala E., Korhonen K. Criterion 1: Maintetance and Appropriate Enhancement of Forest Resources and their Contribution to Global Carbon Cycles. FOREST EUROPE, UNECE, FAO 2011: State of Europe’s Forests 2011: Status and Trends in Sustainable Forest Management in Europe. Oslo, FOREST Europe Liaison Unit, Ministerial Conference on the Protection of Forests in Europe, 2011, pp. 17-27.
33. Siipilehto J., Sarkkola S., Mehtätalo L. Comparing Regression Estimation Techniques when Predicting Diameter Distributions of Scots Pine on Drained Peatlands. Silva Fennica, 2007, vol. 41, no. 2, art. no. 300. DOI: 10.14214/sf.300
34. Sohrabi V., Rahmani R., Jabbari S., Moayeri H. Evaluation Structural Diversity of Carpinus betulus Stand in Golestan Province, North of Iran. Nusantara Bioscience, 2011, vol. 3, no. 1, pp. 23-27. DOI: 10.13057/nusbiosci/n030104
35. Sterba H. Diversity Indices Based on Angle Count Sampling and Their Interrelationships when Used in Forest Inventories. Forestry, 2008, vol. 81, iss. 5, pp. 587-597. DOI: 10.1093/forestry/cpn010
36. Valbuena R., Packalén P., Martı ́n-Fernández S., Maltamo M. Diversity and Equitability Ordering Profiles Applied to Study Forest Structure. Forest Ecology and Management, 2012, vol. 276, pp. 185-195. DOI: 10.1016/j.foreco.2012.03.036
37. Valdés G.E., Agramont A.R.E., Vazquez-Lozada S., Todd F.S. Forest Harvesting Impacts on the Structure and Composition of Coniferous Forests in Mexico. Forests, 2021, vol. 12, no. 8, art. no. 1068. DOI: 10.3390/f12081068 EDN: LYPLAV
38. Varga P., Chen H.Y.H., Klinka K. Tree-Size Diversity between Single- and Mixed-Species Stands in Three Forest Types in Western Canada. Canadian Journal of Forest Research, 2005, vol. 35, no. 3, pp. 593-601. DOI: 10.1139/x04-193
Выпуск
Другие статьи выпуска
Анализ природоохранной деятельности предприятий лесопромышленного комплекса по данным из открытых источников и по опыту экспертной оценки негативного воздействия ряда промышленных объектов, перерабатывающих биомассу древесины, позволил описать механизмы влияния интегрального вида хозяйственной деятельности на современный техногенез. Выделены группы техногенеза, свойственные для естественных ландшафтно-геохимических процессов в зоне влияния предприятий лесопромышленного комплекса: биогенез, гидрогенез, гуматогенез, хелатогенез и антропогеноценоз. При промышленной эксплуатации леса меняется ядро лесного биогеоценоза и специфический комплекс растений нижнего яруса, определяющий биогенную миграцию. Рассмотрены особенности проявления гидрогенеза, сопряженные с изменением действия воды и ее проникновением в литосферу. Проявления гуматогенеза и хелатогенеза проанализированы с позиции изменения содержания углерода в лесных подстилках. Установлено, что источниками антропогеноценоза являются объекты технической инфраструктуры и хозяйственной деятельности, которые сопряжены с оборотом и переработкой древесного сырья, что способствует изменению характера миграции, аккумуляции химических веществ в различных средах и формированию биогеохимических барьеров на их пути. Отмечается особый тип «экономической урбанизации» на современном этапе общественного развития, в которой участвует лесопромышленный комплекс как переработчик растительного сырья и поставщик готовой продукции с генерацией отходов в городских агломерациях с их возможной последующей переработкой. Выделено несколько предполагаемых механизмов техногенеза на различных этапах развития хозяйственной деятельности в лесном секторе. Подчеркнута значительная роль деградационного механизма. Современная ориентация природопользования и развитие модифицирующих механизмов техногенеза, таких как поддерживающий, креативный и управляющий (наиболее перспективный для реализации циркулярной экономики) и их сочетание в процессе эксплуатации территории открывают новые возможности. Даны прогнозы перспективности перехода от традиционно воспринимаемого техногенеза (преимущественно деградационного) к ноотехногенезу. Этот переход основан на реализации принципов управляемой природно-технической системы с учетом динамики восстановления и регулирования воспроизводства лесных ресурсов в условиях экологических ограничений, что является залогом устойчивого лесопромышленного комплекса.
При больших расстояниях доставки круглых лесоматериалов зачастую экономически оправданной является только транспортировка в плотах. Преобладает береговая сплотка лесосплавных пучков. Для повышения их прочности, увеличения полнодревесности, предполагающего снижение затрат на буксировку, предусматривается торцевание пучков. В формулах, полученных ранее для определения усилия торцевания, отсутствует коэффициент формы пучка - основной критерий, по которому на лесосплаве оценивают противодействие продольному перемещению лесоматериалов. Дополнительное давление в пучке, обусловленное наличием обвязок, не учитывалось, либо не имело непосредственной связи с коэффициентом формы. Цель исследования - выведение формул для вычисления силы торцевания пучков на береговых складах с учетом наличия обвязок и коэффициента формы; установление характера и степени влияния определяющих ее факторов. Метод - теоретический, базирующийся на положениях теорий гибких нитей и сыпучей среды. Аналитическим путем получена формула для нахождения рассматриваемого усилия. Ее использование в практических расчетах проблематично из-за необходимости многократного вычисления интегралов. Составляющие формулы, требующие вычисления интегралов, заменили параметром K - параметром сопротивления торцеванию. Его значение, соответствующее площади поперечного сечения пучка, равной единице, обозначили k - удельный параметр сопротивления торцеванию. Установили, что этот показатель зависит от коэффициента формы пучка и отношения его высоты к среднему диаметру лесоматериалов. Изменяя данные факторы в диапазонах 1,5-2,5 и 4-20 соответственно, выполнили вычисления k с использованием указанных интегралов. Получили аппроксимирующие зависимости для определения параметра k по отношению высоты пучка к среднему диаметру лесоматериалов, построили графики, позволяющие определять усилие торцевания при практических расчетах, не прибегая к интегрированию. Установили, что изменение отношения высоты пучка к среднему диаметру лесоматериалов от 4 до 20 вызывает примерно 5-кратное увеличение усилия торцевания, зависимость линейная. Уменьшение коэффициента формы от 2,5 до 1,5 приводит к росту этого усилия почти в 2 раза. Его зависимость от плотности лесоматериалов, коэффициента полнодревесности, размеров пучка и коэффициента трения скольжения прямая, линейная. Из этих факторов наиболее значим коэффициент трения, варьирование которого может приводить к изменению выходной величины более чем в 2 раза. Ее зависимость от угла внутреннего трения обратная, незначительная.
Описана история развития имитационного моделирования в сфере функционирования машин для валки леса, названы основные лидеры в разработке систем компьютерной поддержки принятия управленческих решений, перечислены преимущества и недостатки различных подходов к имитационному моделированию производственного процесса в лесу. Целью исследования стала оценка достижений в данной области и поиск путей повышения их эффективности и совершенствования. Отмечено, что имитационный подход исключает колебания результатов из-за неконтролируемых факторов, таких как воздействие оператора и погода, а редкие нециклические рабочие элементы и задержки различных видов могут быть исключены из имитационной модели. Это облегчает сравнение производительности альтернативных систем машин и технологий в идеальных условиях. Проведенный обзор позволяет заострить внимание ученых на недостаточной изученности функционирования машин на валке деревьев при несплошных рубках леса; необходимости увеличения числа анализируемых факторов, повышающих точность моделирования; максимального использования в моделях современных технологических рекомендаций по работе операторов лесных машин; важности создания математических зависимостей с учетом факторов, влияющих на эффективность труда. Сделан вывод, что существующие модели перспективны, но все еще оставляют большое поле деятельности для дальнейшей модернизации и новых исследований. Обзор наглядно демонстрирует значительное увеличение числа анализируемых показателей природно-производственного процесса при имитационном моделировании по сравнению с математическим и сокращение трудовых и материальных затрат по сравнению с изучением технологических процессов в производственных условиях. Имитационное моделирование машинной валки леса позволяет учесть влияние случайных факторов внешней среды, а также факторов взаимодействия лесозаготовительной техники. Широкое внедрение подобных компьютерных систем при заготовке лесоматериалов повысит эффективность технологических карт освоения лесных участков и обоснования нормативных показателей работы машин.
Представлены данные по видовому составу и обилию древесной и кустарниковой растительности на гарях южного Забайкалья. Объект исследования - гари большой площади в лесном фонде Хоринского лесничества Республики Бурятии. Фитоценозы расположены на песчаных почвах, на разных элементах рельефа на высоте от 676 до 845 м над ур. м. - от подножий до вершин пологих холмов. Учет растительности всех компонентов леса проводили по свободным маршрутным ходам на круговых учетных площадках радиусом 1,785 м. Примыкая друг к другу, они образовывали учетную ленту. На каждом опытном участке закладывали не менее 30 учетных площадок. Установлено, что состав растительности и долевое участие видов на объектах исследования различаются. На гарях 14-15-летней давности отмечено наличие 15-18 видов растений в составе живого напочвенного покрова. Максимальное проективное покрытие - более 5 % имеют 6 видов: Vaccinium vitis-idaea L., Calamagrostis arundinacea (L.) Roth, Carex pseudocyperus L., Avenella flexuosa (L.) Drejer, Lichenes sp. L., Bryidae sp. Engl. В составе подлеска выявлено 6 видов, преобладают Sorbus aucuparia subsp. Sibirica (Hedl.) Krylov, Viburnum burejaeticum Regel & Herder и Juniperus sibirica Burgsd. Показано, что размах варьирования численности подлеска по объектам исследования составил 190-673 экз./га. Подрост сформирован сосной обыкновенной в количестве от 27 до 62 экз./га. Указано, что основной причиной небольшой численности самосева сосны являлись экстремальные температуры поверхности почвы в летний период. Зафиксирована максимальная температура 63 °С на минерализованной части почвы, что вызывает денатурацию белка в эндосперме и потерю всхожести семян. Акцентируется внимание на большой доле минерализованной поверхности как следствия ветровой и водной эрозии. На отдельных опытных участках площадь минерализованной поверхности превысила 18 %. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании лесовосстановительных мероприятий, при геоботанических исследованиях и в учебном процессе.
Юг Западной Сибири - крупный зерноводческий регион, где безопасное земледелие невозможно без защиты полей лесными полосами. Но с усилением засушливости территории снижается их долговечность, что сдерживает работы по облесению пахотных земель. Цель исследования - установить закономерности водного режима древостоев полезащитных лесных полос и обосновать их модели, наиболее подходящие для сухостепных районов. Изучена система средневозрастных полезащитных лесных полос из Pinus sylvestris, Ulmus laevis, Betula pendula высотой 7-10 м, Ribes aureum - 1,5-2,0 м на автоморфной каштановой почве. Установлено, что снегоотложение в полезащитных лесных полосах обусловлено многими факторами: количеством твердых осадков, ветровым и температурным режимом воздуха, ветропроницаемостью древостоя. Наслаиваясь, они нивелируют или усиливают общее воздействие на метелевый поток. Средняя высота и запас снега в зоне питания древостоя в основном зависят от количества твердых осадков, а в бескустарниковых полосах - повышаются также с густотой, высотой древостоя и шириной междурядий. В полезащитных лесных полосах с опушечными рядами кустарника запас снега уменьшается при увеличении числа и высоты рядов деревьев, ширины междурядий и расстояния между рядом кустарника и рядом деревьев. Эффективнее накапливают снег и работают «на себя» кустарниковые кулисы и плотные 1-рядные лесные полосы, а также 2-3-рядные древостои при наличии ряда кустарника с наветренной стороны. За ними по результативности удержания твердых осадков следуют 2-3-рядные бескустарниковые полезащитные лесные полосы с междурядьями 2,0-3,5 м и густотой древостоя 0,6-2,0 тыс. дер./га. Среди 2-рядных лесополос лучше накапливают снег более широкорядные и густые насаждения. Увеличение числа (выше 3) и густоты рядов деревьев снижает их наполнение твердыми осадками. В полезащитных лесных полосах из биогрупп деревьев эффективнее запасают снег умеренно густые (до 1000-1100 дер./ га) биогруппы. Кустарниковые прерывистые кулисы образуют снежные холмики и могут использоваться как хорошее средство аккумуляции снега на межполосных полях. Стабильнее по годам весенние и летние запасы почвенной влаги формируются в бескустарниковых 2-3-рядных полезащитных лесных полосах с умеренно широкими междурядьями, а экономнее расходуют влагу умеренно густые насаждения сосны и березы.
Оценка воздействия пожаров на лесные насаждения для получения информации о постпирогенном развитии компонентов леса в динамике становится все более актуальной в связи с возрастанием количества возгораний лесов и пройденной огнем лесной площади. Цель исследования - сбор фактических данных о процессах деструкции и начальной стадии восстановления компонентов леса в Башкирском заповеднике после крупного пожара 2020 г. в массиве Авдэктэ. Выполнен анализ послепожарных изменений светлохвойных насаждений на территории заповедника после низового пожара. Для участков, пройденных огнем различной интенсивности, приводятся данные по изменению показателей древостоев через 1 и 2 года после пожара, в т. ч. описана динамика подроста, подлеска, живого напочвенного покрова, лесной подстилки. Выявлена зависимость доли погибших деревьев от диаметра ствола, запаса образовавшейся захламленности и сухостоя. Наиболее сильно пострадали молодняк с диаметром ствола менее 16 см и старовозрастные деревья, имеющие пожарные подсушины или другие повреждения. Как самые сохранившиеся характеризуются средневозрастные деревья, которые обладают высоким потенциалом восстановления после ослабления под воздействием неблагоприятных факторов. По мультиспектральным снимкам Sentinel-2 проведена оценка повреждения древостоев через 1 и 2 года после пожара, выделены покрытые и непокрытые лесом участки. Покрытые лесом участки были разделены по степени гибели древостоев на 4 категории: 0-25; 26-50; 51-75 и более 75 %. Выявлены их площади в динамике через 1 и 2 года после пожара. На 2-й год после пожара площадь насаждения, где гибель деревьев составляет более 75 %, увеличилась с 619,7 до 1059,2 га и занимала более 1/3 территории, пройденной огнем. Данные инструментальных измерений и спутниковых снимков показали высокое сходство полученных результатов.
В почвенном пуле содержатся основные запасы органического углерода преимущественно бореальных лесов России. Количественные оценки запасов углерода пула почв значительно варьируют. Это объясняется высокой временной и пространственной изменчивостью содержания органического углерода в почвах, недостатком эмпирических данных для ряда регионов, различием подходов к оценке углерода почв и плотности сложения почвенных горизонтов, принятой в расчет мощностью почвенного слоя, включением в почвенный пул запасов углерода лесной подстилки, слоя торфа и др. В 2020 г. выборочно-статистическим методом завершен 1-й цикл государственной инвентаризации лесов России. Получены лесотаксационные характеристики, экологические показатели и информация о лесорастительных условиях для 69,1 тыс. постоянных пробных площадей. Ограниченность данных полевых описаний почв обусловливает необходимость апробации комплексного подхода к использованию материалов государственной инвентаризации лесов в программной среде геоинформационных систем в сочетании с цифровыми ресурсами открытого доступа в целях оценки запасов углерода в почвенном пуле. Разработана и экспериментально опробована методика количественной оценки запасов углерода в пуле лесных почв. Предложенная методика включает: 1) геокодирование пробных площадей; 2) приведение исходных данных государственной инвентаризации лесов о типах почв к стандартной классификации; 3) использование цифровых ресурсов Мирового центра данных о почвах SoilGrids для получения эталонных средних запасов углерода на сети пробных площадей государственной инвентаризации лесов; 4) расчет общего запаса углерода в почвенном пуле лесных земель по средним запасам углерода SoilGrids и площадям стандартных типов почв по материалам государственной инвентаризации лесов. Экспериментальная апробация выполнена на примере Республики Карелии. Объем выборки составил 667 пробных площадей. По результатам исследования, преобладающий комплекс типов почв - подзолы иллювиально-железистые и иллювиально-гумусовые (без разделения) / подзолы иллювиально мало- и много-гумусовые - занимает площадь 7,28 млн га. Общий запас углерода почв в слое 0-30 см для лесных земель республики оценен в 773,9 Мт С при средних 79,1 т С/га.
В лесном фонде Вологодской области широко представлены вторичные и производные лиственно-хвойные леса. Поиск эффективных методов ведения хозяйства в них с целью повышения запаса и ускорения выращивания ценной хвойной древесины является актуальной задачей. В качестве варианта ее решения может рассматриваться своевременное и научно обоснованное проведение комплексных рубок. Комплексные рубки осуществляются в разновозрастных и сложных древостоях и должны сочетать заготовку спелой древесины и уход за лесом. Основные цели таких рубок - переформирование лиственно-хвойных насаждений в хвойно-лиственные, улучшение роста и состояния хвойного яруса, повышение продуктивности древостоев. Комплексные рубки не рассматриваются в действующем российском законодательстве, что связано с отсутствием достаточного научного обоснования и нормативного обеспечения для их проведения. Посредством обобщения производственного опыта, результатов выполненных авторами исследований и данных многолетних наблюдений, осуществляемых сотрудниками Северного научно-исследовательского института лесного хозяйства на стационарных опытных объектах с комплексными рубками, сформулированы предложения по проектированию и назначению таких рубок, установлены организационно-технические параметры для их эффективного проведения во вторичных и производных лесах Вологодской области. Отмечается, что путем своевременной и правильной вырубки лиственных видов и ухода за хвойным подростом возможно преобразовать лиственно-хвойные насаждения в хвойные, добиться улучшения роста и состояния хвойного яруса, производительности древостоя. Кроме того, комплексные рубки должны способствовать улучшению средообразующей роли леса, повышению экологических и специальных свойств лесных экосистем, а также сохранению биологического разнообразия. Планирование и назначение комплексных рубок следует выполнять с учетом лесообразующих факторов, технологических, технических возможностей и экономических показателей. Правильный, научно обоснованный подход к проведению комплексных рубок позволит повысить их лесоводственную и экономическую эффективность.
Проанализированы показатели накопления подроста на вырубках Западно-Сибирского северо-таежного равнинного лесного района. Учет подроста производился на площадках размером 2×2 м в количестве 30 площадок на каждой изучаемой вырубке. Отмечается, что лесовозобновление в районе исследования протекает довольно успешно. В условиях зеленомошно-ягодникового и багульникового-брусничного типов леса в составе подроста встречаются сосна обыкновенная (Pinus sylvestris L.), березы повислая (Betula pendula Roth.) и пушистая (B. рubescens Ehrh.), сосна кедровая сибирская (Pinus sibirica Rupr.), осина (Populus tremula L.), ель сибирская (Picea obovata Ledeb.), лиственница сибирская (Larix sibirica Ledeb.) с доминированием сосны обыкновенной и березы повислой. Высокая доля березы объясняется ежегодным семеношением вида и переносом семян ветром на большие расстояния, а также ее способностью к вегетативному возобновлению. Возобновление хвойных пород сдерживается периодичностью семенных лет, зависанием семян в лесной подстилке и слоевищах мхов. Эти проблемы можно решить минерализацией почвы. Минерализацию лучше сочетать с очисткой лесосек от порубочных остатков. Последние сгребаются бульдозером на трелевочный волок с 2 сторон. В результате перемешивания порубочных остатков с лесной подстилкой и почвой активизируются процессы деструкции древесины и минимизируется пожарная опасность на вырубке, создаются идеальные условия для накопления подроста. Основная площадь между трелевочными волоками (65-70 %) остается без минерализации, поскольку на этой части вырубки в процессе проведения лесосечных работ сохраняется максимальное количество подроста предварительной генерации. В условиях подзоны северной тайги Ханты-Мансийского автономного округа - Югры, где средний прирост древесины составляет 0,6 м3/га, сырьевое значение древостоев уступает место экологическому. Учитывая важную экологическую роль берез повислой и пушистой, целесообразно утвердить их в качестве главных древесных пород. Это позволит ускорить перевод вырубок в покрытые лесной растительностью земли и снизить неоправданно высокую долю площади лесокультурного фонда.
Исследована структура коренного елового древостоя в национальном парке «Водлозерский». Показано, что при долговременном естественном развитии ельников в черничном типе лесорастительных условий формируются абсолютно разновозрастные среднеполнотные устойчивые древостои. Распределение деревьев по классам возраста в изученном сообществе характеризуется наибольшей представленностью ели 60-80 и 220-240 лет. Анализ кернов древесины выявил, что 18 % деревьев (30 % по запасу) поражено дереворазрушающими грибами. При этом число пораженных деревьев увеличивается с возрастом. Естественное возобновление ели на 92 % (8,92 тыс. шт./га) представлено жизнеспособными экземплярами и характеризуется относительно равномерным пространственным размещением. Густота и состояние подроста в сообществе способствуют поддержанию разновозрастной структуры древостоя. Высота ели, начала живой кроны, диаметр и площадь проекции, протяженность кроны увеличиваются с возрастом дерева, за исключением относительной протяженности кроны, средние значения данного показателя остаются практически одинаковыми для деревьев всех возрастных групп. По результатам анализа пространственных отношений в древостое выявлено, что все деревья в целом и ель разных возрастных групп, кроме деревьев до 80 лет, распределены случайно. Для деревьев до 80 лет характерно групповое размещение. Оценка индексов конкуренции для каждой ели со стороны деревьев в радиусе 10 м показала, что при увеличении силы воздействия со стороны ближайших деревьев высота и диаметр ствола, а также площадь проекции кроны «центрального» дерева уменьшаются. Воздействие соседних деревьев прослеживается на расстоянии до 8 м для елей старше 200 лет и до 12 м для елей до 80 лет.
Условия погоды являются одним из наиболее важных факторов, влияющих на пожарную опасность лесов. В России именно показатели, характеризующие пожарную опасность в лесах в зависимости от условий погоды, традиционно используются для регламентации работы лесопожарных служб. В частности, класс пожарной опасности, методика расчета которого (основанная на разработках В. Г. Нестерова) утверждена приказом Рослесхоза, используется для расчета кратности авиационного патрулирования лесов. С учетом разной плотности метеостанций в разные годы были разработаны несколько модификаций этого метода, таких как ПВ-1, ПВ-2, ПВГ, но официально утвержденной, несмотря на ряд недостатков, является только методика Нестерова. Накопление больших объемов структурированных данных, а также развитие информационных технологий позволяют оптимизировать существующие подходы к расчету граничных значений комплексного показателя пожарной опасности в лесах и впервые выполнить детализированные расчеты для всех регионов Российской Федерации. Таким образом, в России возникли предпосылки для обновления нормативно-правовой базы в этой сфере. Предложенная модифицированная методика основывается на классическом принципе оценки границ классов в шкале пожарной опасности, соответствующих доле возникающих лесных пожаров: 5, 20, 45, 70 %. Вместе с тем принципиальным новым является выбор (на основании численного критерия) методики, наиболее подходящей для конкретной территории. При этом методику Нестерова и ПВГ предлагается использовать в модифицированном варианте (со значениями температуры и точки росы за вчерашние сутки при обновленных данных об осадках: день/ ночь). В работе обосновано, что такие изменения существенно не повлияют на адекватность показателя, при этом позволят осуществлять расчет на утро текущего дня, что необходимо для практического применения. Важной особенностью стал также переход на средневзвешенный расчет индексов. За единицу расчета для небольших по лесной площади регионов выбран субъект Российской Федерации в целом. Крупные регионы были поделены по границам лесных районов. Для субъектов Российской Федерации с ярко выраженным внутрисезонным колебанием горимости шкалы рассчитаны отдельно для характерных периодов. Для визуализации полученных в ходе исследования шкал разработан специальный интерактивный веб-сервис, что существенно упростило процесс контроля и интерпретации результатов. Предложенные шкалы могут быть использованы для совершенствования нормативно-правовой базы в области охраны лесов от пожаров.
Издательство
- Издательство
- САФУ имени М.В. Ломоносова
- Регион
- Россия, Архангельск
- Почтовый адрес
- Российская Федерация, 163002, г. Архангельск, набережная Северной Двины, 17, кабинет 1339
- Юр. адрес
- Российская Федерация, 163002, г. Архангельск, набережная Северной Двины, 17, кабинет 1339
- ФИО
- Кудряшова Елена Владимировна (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@narfu.ru
- Контактный телефон
- +8 (818) 2218920
- Сайт
- https://narfu.ru/