СРАВНИТЕЛЬНЫЙ МЕТА-АНАЛИЗ АЛЛОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ БИОМАССЫ БЫСТРОРАСТУЩИХ ЛИСТВЕННЫХ ПОРОД

В.А. Усольцев, И.С. Цепордей, А.А. Парамонов, С.В. Третьяков, С.В. Коптев, А.А. Карабан, И.В. Цветков, А.В. Давыдов, В.П. Часовских

Аннотация


Потенциальное истощение ископаемых ресурсов и необходимость стабилизации климата требуют все более широкого использования возобновляемых источников энергии, в частности, путем культивирования быстрорастущих пород, таких как ива (Salix L.), тополь (Populus L.) и ольха (Alnus L.), на микроротационных плантациях. Фактическая биомасса деревьев, определяемая на пробных площадях, редко приводится в научных статьях, а обычно дается в сжатом виде в форме уравнений зависимости биомассы от диаметра ствола и/или высоты дерева. В этой связи, а также из-за высокой трудоемкости получения эмпирических данных на пробных площадях получила распространение разработка обобщающих (generic) моделей биомассы на основе мета-анализа как способа объединения результатов независимых исследований. Целью настоящего исследования было (а) сформировать базу эмпирических данных, а также псевдоданных, восстановленных путем табулирования аллометрических моделей биомассы Salix, Populus и Alnus в известных диапазонах диаметров ствола по имеющимся опубликованным источникам; (б) разработать аллометрические мета-модели надземной биомассы трех названных родов и провести их сравнительный анализ; (в) выполнить анализ смещений при оценке надземной биомассы деревьев посредством мета-моделей относительно исходных данных; (г) разработать модели для оценки фракционного состава биомассы деревьев трех родов по значениям надземной биомассы, полученным по ее мета-моделям. Установлено, что всеобщие мета-модели объясняют около 99% изменчивости надземной биомассы и характеризуются незначительными отклонениями (в среднем около 2%) от исходных значений. Мета-модели биомассы фракций, связанные с мета-моделями надземной биомассы по рекурсивному принципу, объясняют изменчивость массы листвы, ветвей, стволов и корней соответственно на 70–90; 87–95; 99,3–99,7 и 93–99%. Предложенные мета-модели надземной биомассы деревьев могут быть применены в регионах, для которых отсутствуют аллометрические модели биомассы. При введении в модели корректировочного коэффициента, учитывающего форму нижней части ствола, они могут быть использованы для оценки углерод-депонирующей способности не только энергетических плантаций, но и насаждений управляемых лесов по данным таксации.

Ключевые слова


Salix L., Populus L., Alnus L., фитомасса ствола, всеобщая модель, мета-анализ, регрессионный анализ.

Полный текст:

PDF

Как процитировать материал

Литература


1. Балашкевич ЮА. Зарастание бывших сельскохозяйственных земель древесной растительностью. Актуальные проблемы лесного комплекса. 2006;13:4-6.

2. Баранник ЛП. Экологическая пригодность древесных и кустарниковых пород для лесной рекультивации в Кузбассе. В кн.: Трофимов СС, ред. Восстановление техногенных ландшафтов Сибири. Новосибирск: Наука; 1977. С. 120-38.

3. Вайс АА. Форма нижней части стволов сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) и возраст деревьев в условиях Западно-Сибирского подтаежно-лесостепного района. Вестн Алтайск гос аграрн ун-та. 2013;110(12):61-4.

4. Горобец АИ, Лихацкий ЮП. Влияние почвенно-гидрологических условий на продуктивность микроротационной плантации ивы корзиночной. Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2016;4:98-108.

5. Гульбе ЯИ. Динамика биологической продуктивности южнотаежных древостоев ольхи серой (на примере Ярославской области): Автореф. канд. дисс. М.; 2012.

6. Дрейпер Н, Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика; 1973.

7. Логинова ЛА. Продуктивность и энергетический потенциал ивовых ценозов на примере Воронежской области. Автореф. канд. дисс. Воронеж; 2010.

8. Марцинковский ЛА. О зависимости между диаметрами деревьев лиственницы на высоте пня и на высоте груди. В кн.: Лиственница: Сборник научных трудов. Красноярск: СТИ; 1964. С. 15-7.

9. Мякушко ВК, Вольвач ФВ, Плюта ПГ. Экология сосновых лесов. Киев: Урожай; 1989.

10. Парамонов АА, Усольцев ВА, Третьяков СВ и др. Биомасса деревьев ивы и ее аллометрические модели в условиях Архангельской области. Леса России и хозяйство в них. 2022;4:10-19.

11. Парамонов АА, Усольцев ВА, Третьяков СВ и др. Всеобщие модели фитомассы деревьев ивы (род Salix L.): мета-анализ. Лесной журнал. 2023. (В печати).

12. Перепечина ЮИ, Глушенков ОИ, Корсиков РС. Оценка лесов, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения в Брянской области. Лесотехнический журнал. 2015;1:74-84.

13. Усольцев ВА. Вес кроны березы и осины в насаждениях Северного Казахстана. Вестник сельскохозяйственной науки Казахстана. 1972;4:77-80.

14. Усольцев ВА. Моделирование структуры и динамики фитомассы древостоев. Красноярск: Изд-во Красноярского ун-та; 1985. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3353).

15. Усольцев ВА. Рост и структура фитомассы древостоев. Новосибирск: Наука; 1988. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3352).

16. Усольцев ВА, Колчин КВ, Воронов МП. Фиктивные переменные и смещения всеобщих аллометрических моделей при локальной оценке фитомассы деревьев (на примере Picea L.). Эко-потенциал. 2017;17(1):22-39.

17. Усольцев ВА, Шубаири СОР, Дар ДА и др. Проблемы оценки биопродуктивности лесов в аспекте биогеографии: мета-анализ как способ обобщения результатов независимых исследований. Эко-потенциал. 2017; 20(4):10-34. (https://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/7016/1/ek-4-17_03.pdf).

18. Шитиков ВК, Розенберг ГС, Крамаренко СС, Якимов ВН. Современные подходы к статистическому анализу экспериментальных данных. В кн.: Розенберг ГС, Гелашвили ДБ, ред. Проблемы экологического эксперимента (планирование и анализ наблюдений). Тольятти: Ин-т экологии Волжского бассейна, 2008. С. 212-50.

1. Balashkevich YuA. [Overgrowing of former agricultural lands with woody vegetation]. Aktualnye Problemy Lesnogo Kompleksa. 2006;13:4-6. (In Russ.)

2. Barannik LP. [Ecological suitability of tree and shrub species for forest recultivation in Kuzbass]. In: Trofimov SS, ed. Vosstanovleniye Tekhnogennykh Landshaftov Sibiri. [Restoration of Technogenic Landscapes of Siberia]. Novosibirsk: Nauka; 1977. P. 120-38. (In Russ.)

3. Weiss AA. [The shape of the lower part of the trunks of the common pine (Pinus sylvestris L.) and the age of trees in the conditions of the West Siberian subtaiga-forest-steppe region]. Vestnik Altayskogo Gosudarstvennogo Agrarnogo Universiteta. 2013;110(12):61-4. (In Russ.)

4. Gorobets AI, Likhatsky YuP. [The influence of soil-hydrological conditions on the productivity of micro-rotational plantation of basket willow]. Trudy Sankt-Peterburgskogo Nauchno-Issledovatelskogo Instituta Lesnogo Khozyaystva. 2016;4:98-108. (In Russ.)

5. Gulbe YaI. [Dynamics of Biological Productivity of Southern Taiga Stands of Gray Alder in Yaroslavl Region]. PhD Theses. Moscow; 2012. (In Russ.)

6. Draper N, Smith G. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966.

7. Loginova LA. [Productivity and Energy Potential of Willow Cenoses in Voronezh Region]. PhD Theses. Voronezh; 2010. (In Russ.)

8. Martsinkovsky LA. [On the relationship between the diameters of larch trees at the height of the stump and at the breast height]. In: Listvennitsa: Sbornik Nauchnykh Trudov. Krasnoyarsk: 1964. P. 15-7. (In Russ.)

9. Miakushko VK, Volvach FV, Pliuta PG. Ekologiya Sosnovykh Lesov. [Ecology of Pine Forests]. Kiev: Urozhay; 1989. (In Russ.)

10. Paramonov АА, Usoltsev VА, Tretyakov SV et al. [Willow tree biomass and its allometric models in the conditions of the Arkhangelsk Region]. Lesa Rossii i Khozyaystvo v Nikh. 2022;4:10-19. (In Russ.)

11. Paramonov АА, Usoltsev VА, Tretyakov SV et al. [Generic models of willow (genus Salix L.) tree biomass: A meta-analysis]. Lesnoy Zhurnal. 2023. In press. (In Russ.)

12. Perepechina YuI, Glushenkov OI, Korsakov RS. [Assessment of forests located on agricultural lands in Bryansk Region]. Lesotekhnicheskiy Zhurnal. 2015;1:74-84. (In Russ.)

13. Usoltsev VA. [Weight of birch and aspen crowns in forests of Northern Kazakhstan]. Vestnik Selskokhozyaystvennoy Nauki Kazakhstana. 1972;4:77-80. (In Russ.)

14. Usoltsev VA. Modelirovaniye Struktury i Dinamiki Fitomassy Drevostoyev. [Modeling of the Structure and Dynamics of Stand Biomass]. Krasnoyarsk: Krasnoyarsk University; 1985. (In Russ.)

15. Usoltsev VA. Rost i Struktura Fitomassy Drevostoyev. [Growth and Structure of Tree Stands Biomass]. Novosibirsk: Nauka; 1988. (In Russ.)

16. Usoltsev VA, Kolchin KV, Voronov MP. [Dummy variables and biases of generic allometric models in the local assessment of tree biomass (as exampleified with Picea L.)]. Eco-potential. 2017;17(1):22-39. (In Russ.)

17. Usoltsev VA, Shubairi SOR, Dar A et al. [Problems of forest bioproductivity assessment in the aspect of biogeography: a meta-analysis as a way to generalize the results of independent researches]. Eco-potential. 2017;20(4):10-34. (In Russ.)

18. Shitikov VK, Rosenberg GS, Kramarenko SS, Yakimov VN. [Modern approaches to statistical analysis of experimental data]. In: Rosenberg GS, Gelashvili DB, eds. Problemy Ekologicheskogo Eksperimenta (Planirovanie I Analiz Nabliudeniy). [Problems of Ecological Experiment (Planning and Analysis of Observations)]. Togliatti: Institute of Ecology of the Volga Basin; 2008 P. 212-50. (In Russ.)

19. Annighöfer P, Ameztegui A, Ammer Ch et al. Species-specific and generic biomass equations for seedlings and saplings of European tree species. Eur J For Res. 2016;135:313-29.

20. Anthelme F, Grossi J-L, Brun J-J, Didier L. Consequences of green alder expansion on vegetation changes and arthropod communities removal in the northern French Alps. For Ecol Manage. 2001;145;57-65.

21. Arevalo CBM, Volk TA, Bevilacqua E, Abrahamson L. Development and validation of aboveground biomass estimations for four Salix clones in central New York. Biomass Bioenergy. 2007;31:1-12.

22. Arora G, Chaturvedi S, Kaushal R et al. Growth, biomass, carbon stocks, and sequestration in an age series of Populus deltoides plantations in Tarai region of central Himalaya. Turk J Agric For. 2014;38:550-60.

23. Baskerville GL. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass. Can J Forest Res. 1972;2(1):49-53.

24. Berndes G, Hoogwijk M, van den Broek R. The contribution of biomass in the future global energy system: A review of 17 studies. Biomass Bioenergy. 2003; 25:1-28.

25. Binkley D, Lousier JD, Cromack KJr. Ecosystem effects of Sitka alder in a Douglas-fir plantation. Forest Sci. 1984;30(1):26-35.

26. Blujdea V, Pilli R, Dutca I et al. Allometric biomass equations for young broadleaved trees in plantations in Romania. Forest Ecol Manag. 2012;264:172-84.

27. Campbell JS, Lieffers VJ, Pielou EC. Regression equations for estimating single tree biomass of trembling aspen: assessing their applicability to more than one population. Forest Ecol Manag. 1985;11:283-95.

28. Chave J, Condit R, Aguilar S et al. Error propagation and scaling for tropical forest biomass estimates. Phil Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2004;359:409-20.

29. Chave J, Réjou-Méchain M, Búrquez A et al. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Glob Chang Biol. 2014;20:3177-90.

30. Chen J, Fang X, Wu A et al. Allometric equations for estimating biomass of natural shrubs and young trees of subtropical forests. New Forest. 2023 https://doi.org/10.1007/s11056-023-09963-z.

31. Chodak M, Sroka K, Woś B, Pietrzykowski M. Effect of green alder (Alnus viridis) and black alder (Alnus glutinosa) on chemical and microbial properties of sandy mine soils. Geoderma. 2019;356(3):113924.

32. Chojnacky DC, Heath LS, Jenkins JC. Updated generalized biomass equations for North American tree species. Forestry. 2014;87:129-51.

33. Christersson L, Sennerby-Forsse L, Zsuffa L. The role and significance of woody biomass plantations in Swedish agriculture. Forest Chron. 1993;69(6):687-93.

34. Cole TG, Ewel JJ. Allometric equations for four valuable tropical tree species. Forest Ecol Manag. 2006;229(1-3):351-60.

35. Conti G, Gorné L, Zeballos S et al. Developing allometric models to predict the individual aboveground biomass of shrubs worldwide. Glob Ecol Biogeogr. 2019;28(7):961-75.

36. Dahal B, Poudel KP, Renninger HJ et al. Aboveground biomass equations for black willow (Salix nigra Marsh.) and eastern cottonwood (Populus deltoides Bartr. ex Marsh.). Trees Forests People. 2022;7:e100195.

37. De-Miguel S, Mehtätalo L, Durkaya A. Developing generalized, calibratable, mixedeffects meta-models for large-scale biomass prediction. Can J Forest Res. 2014;44:648-56.

38. Enquist BJ, Niklas KJ. Invariant scaling relations across tree-dominated communities. Nature. 2001;410:655-60.

39. Feller MC. Generalized versus site-specific biomass regression equations for Pseudotsuga menziessi var. menziesii and Thuja plicata in Coastal British Columbia. Bioresour Technol. 1992;39:9-16.

40. Forrester DI, Tachauer IHH, Annighoefer P et al. Generalized biomass and leaf area allometric equations for European tree species incorporating stand structure, tree age and climate. Forest Ecol Manag. 2017;396:160-75.

41. Forslund RR. A geometrical tree volume based on the location of the centre of gravity of the bole. Can J Forest Res. 1982;6(4):441-7.

42. Freedman B, Duinker PN, Barclay H et al. Forest biomass and nutrient studies in central Nova Scotia. Maritimes Forest Research Centre, Can Forest Serv, Dep Environ Inf Rep M-X-134; 1982.

43. Fu LY, Zeng WS, Tang SZ et al. Using linear mixed model and dummy variable model approaches to construct compatible single-tree biomass equations at different scales – A case study for Masson pine in Southern China. J Forest Sci. 2012;58(3):101-5.

44. Glass GV. Primary, secondary and meta-analysis of research. Educ Res.1976;5(10):3-8.

45. Helgerson OT, Cromack K, Stafford S et al. Equations for estimating aboveground components of young Douglas-fir and red alder in a coastal Oregon plantation. Can J Forest Res. 1988;18:1082-5.

46. Huss-Danell K, Lundniark J-E. Growth of nitrogen-fixing Alnus incana and Lupinus spp. for restoration of degenerated forest soil in northern Sweden. Stud Forest Suec. 1987;181:1-20.

47. Hytönen J, Saarsalmi A. Biomass production of coppiced grey alder and the effect of fertilization. Silva Fenn. 2015;49(1):1260.

48. Jenkins JC, Chojnacky DC, Heath LS, Birdsey RA. National-scale biomass estimators for United States tree species. Forest Sci. 2003;49:12-35.

49. Kahle P, Hildebrand E, Baum C, Boelcke B. Long-term effects of short rotation forestry with willows and poplar on soil properties. Arch Agron Soil Sci. 2007;53(6):673-82.

50. Kauter D, Lewandowski I, Claupein W. Pappeln in kurzumtriebswirtschaft: eigenschaften und qualitätsmanagement bei der festbrennstoffbereitstellung – ein überblick. Pflanzenbauwissenschaften. 2001;5:64-74.

51. Keller A, Ankenbrand MJ, Bruelheide H et al. Ten (mostly) simple rules to future-proof trait data in ecological and evolutionary sciences. Methods Ecol Evol. 2022. doi: 10.1111/2041-210X.14033.

52. Ker MF. Tree biomass equations for ten major species in Cumberland County, Nova Scotia. Information Report, Maritimes Forest Research Centre, Canada. No. M-X-108;1980.

53. Kudyba S, ed. Big Data, Mining, and Analytics. Components of Strategic Decision Making. Boca Raton: CRC Press; 2014.

54. Kuznetsova T, Rosenvald K, Ostonen I et al. Survival of black alder (Alnus glutinosa L.), silver birch (Betula pendula Roth.) and Scots pine (Pinus sylvestris L.) seedlings in a reclaimed oil shale mining area. Ecol Eng. 2010; 36:495-502.

55. Luo Y, Wang X, Ouyang Z et al. A review of biomass equations for China's tree species. Earth Syst Sci Data. 2020;12(1):21-40.

56. Mleczek M, Rutkowski P, Rissmann I et al. Biomass productivity and phytoremediation potential of Salix alba and Salix viminalis. Biomass Bioenergy. 2010;34:1410-18.

57. Muukkonen Р. Generalized allometric volume and biomass equations for some tree species in Europe. Eur J Forest Res. 2007;126:157-66.

58. Muukkonen P, Mäkipää R. Biomass equations for European trees: Addendum. Silva Fenn. 2006;40(4):763-73.

59. Nelson AS, Weiskittel AR, Wagner RG, Saunders MR. Development and evaluation of aboveground small tree biomass models for naturally regenerated and planted species in eastern Maine, U.S.A. Biomass Bioenergy. 2014;68:215-27.

60. Niklas KJ. Plant allometry: the scaling of form and process. Chicago, IL. The University of Chicago Press; 1994.

61. Ounban W, Puangchit L, Diloksumpun S. Development of general biomass allometric equations for Tectona grandis Linn. f. and Eucalyptus camaldulensis Dehnh. plantations in Thailand. J Agric Nat Resour. 2016;50:48e53.

62. Pajtík J, Konôpka B, Šebeň V. Mathematical biomass models for young individuals of forest tree species in the region of the Western Carpathians. Zvolen: National Forest Centre; 2018.

63. Pastor J, Aber JD, Melillo JM. Biomass prediction using generalized allometric regressions for some Northeast tree species. For Ecol Manag. 1984;7:265-74.

64. Paul KI, Roxburgh SH, England JR et al. Development and testing of allometric equations for estimating aboveground biomass of mixed-species environmental plantings. Forest Ecol Manag. 2013;310:483-94.

65. Perala DA, Alban DH. Allometric biomass estimators for aspen-dominated ecosystems in the upper Great Lakes. USDA Forest Service. North Central Forest Experiment Station. Res. Paper NC-314; 1993.

66. Poorter H, Jagodzinski AM, Ruiz-Peinado R et al. How does biomass allocation change with size and differ among species? An analysis for 1200 plant species from five continents. New Phytol. 2015;208(3):736-49.

67. Ribe JH. Puckerbrush weight tables. Miscellaneous Report 152. Life Sciences and Agricultural Experiment Station; University of Maine. Orono, ME; 1973.

68. Rojas-García F, De Jong BHJ, Martínez-Zurimendí P, Paz-Pellat F. Database of 478 allometric equations to estimate biomass for Mexican trees and forests. Ann For Sci. 2015;72:835-64.

69. Rytter L. Grey alder in forestry. A review. Norw J Agric Sci. Suppl. 1996;24:65-84.

70. Scarascia-Mugnozza G, Bauer GA, Persson H et al. Tree biomass, growth and nutrient pools. In: E.-D. Schulze, ed. Carbon and Nutrient Cycling in European Forest Ecosystems. Berlin; Heidelberg; New York: Springer-Verlag; 2000. P. 49-62.

71. Schneider FD, Fichtmueller D, Gossner MM et al. Towards an ecological trait‐data standard. Meth Ecol Evol. 2019;10:2006-19.

72. Shaiek O, Loustau D, Trichet P et al. Generalized biomass equations for the main aboveground biomass components of maritime pine across contrasting environments. Ann For Sci. 2011;68:443-52.

73. Singh T. Generalizing biomass equations for the boreal forest region of west-central Canada. Forest Ecol Manag. 1986;17:97-107.

74. Son Y, Hwang JW, Kim ZS et al. Allometry and biomass of Korean pine (Pinus koraiensis) in central Korea. Bioresour Technol. 2001;78:251-5.

75. Ter-Mikaelian MT, Korzukhin MD. Biomass equations for sixty-five North American tree species. Forest Ecol Manage. 1997;97:1-24.

76. Tritton LM, Hornbeck JW. Biomass estimation for northeastern forests. Bull Ecol Soc Amer. 1981;62:106-7.

77. Uri V, Lõhmus K, Kiviste A, Aosaar J. The dynamics of biomass production in relation to foliar and root traits in a grey alder (Alnus incana (L.) Moench) plantation on abandoned agricultural land. Forestry. 2009;82(1):61-74.

78. Usoltsev VA. Mensuration of forest biomass: Modernization of standard base of forest inventory. In: XIX World Congress Proceedings, IUFRO, Division 4. Canada, Montreal; 1990. P. 79-92.

79. Usoltsev VA. Single-Tree Biomass Data for Remote Sensing and Ground Measuring of Eurasian Forests: Digital Version. 2nd ed. Yekaterinburg: Ural State Forest Engineering University; Botanical Garden of Ural Branch of RAS; 2020. https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/9647.

80. Van Bogaert R, Jonasson C, De Dapper M, Callaghan TV. Range expansion of thermophilic aspen (Populus tremula L.) in the Swedish Subarctic. Arct Antarct Alp Res. 2010;42:362-75.

81. Volk TA, Verwijst T, Tharakan PJ et al. Growing fuel: a sustainability assessment of willow biomass crops. Front Ecol Environ. 2004;2(8):411-8.

82. West GB, Brown JH, Enquist BJ. A general model for the origin of allometric scaling laws in biology. Science. 1997;276:122-6.

83. West GB, Brown JH, Enguist BJ. A general model for the structure and allometry of plant vascular system. Nature. 1999;400:664-7.

84. Wirth C, Schumacher J, Schulze E-D. Generic biomass functions for Norway spruce in Central Europe – a meta-analysis approach toward prediction and uncertainty estimation. Tree Physiol. 2004;24:121-39.

85. Xiang WH, Zhou J, Ouyang S et al. Species specific and general allometric equations for estimating tree biomass components of subtropical forests in southern China. Eur J Forest Res. 2016;135:963-79.

86. Young HE, Ribe JH, Wainwright K. Weight tables for tree and shrub species in Maine. Life Sciences & Agriculture Experiment Station Miscellaneous Report 230; 1980.

87. Zianis D, Mencuccini M. On simplifying allometric analyses of forest biomass. Forest Ecol Manag. 2004;187:311-32.




DOI: http://dx.doi.org/10.24855/biosfera.v15i1.789

© ФОНД НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ "XXI ВЕК"