МОДЕЛИРОВАНИЕ СРЕДНЕЙ ВЫСОТЫ ДРЕВОСТОЕВ ДВУХВОЙНЫХ СОСЕН (ПОДРОД PINUS L.) В КЛИМАТИЧЕСКИХ ГРАДИЕНТАХ ЕВРАЗИИ

В.А. Усольцев, И.С. Цепордей

Аннотация


В связи с изменением климата и попытками его стабилизации путем включения динамики биомассы управляемых лесов в углеродный цикл возрастает роль легко измеряемых показателей, достаточно адекватно отражающих биологическую продуктивность древостоев. Известно, что из всех таксационных показателей наиболее тесно коррелирует с продуктивностью высота древостоя. Однако моделирование высоты древостоя в климатических градиентах выполняется сегодня лишь на региональных уровнях в узких диапазонах климатических переменных, учитываемых порознь при игнорировании их совместного эффекта, а также без учета возрастной и ценотической структуры древостоев. В итоге обнаруживается очень слабая связь высоты древостоя с климатическими переменными или ее полное отсутствие. Мы попытались выяснить, насколько возрастает информативность климатических переменных при объяснении варьирования средней высоты древостоев, если расширить диапазон климатических переменных до трансконтинентального уровня. С использованием материалов 2390 определений средней высоты естественных древостоев и культур двухвойных сосен (подрод Pinus L.) из авторской базы данных мы разработали модель изменения средней высоты в связи с территориально распределенными температурами и осадками на территории Евразии, значимую на уровне p < 0,001. Впервые выявлено действие закона лимитирующего фактора (закон Либиха-Шелфорда) на трансконтинентальном уровне: в регионах достаточного увлажнения в качестве фактора, лимитирующего рост древостоя, выступает недостаток тепла, а по мере продвижения в регионы недостаточного увлажнения происходит смена лимитирующего фактора, коим становится избыток тепла. Установлено, что таксационные показатели объясняют 86%, а климатические переменные – около 11% изменчивости высоты древостоя. При прочих равных условиях средняя высота культур сосны выше, чем естественных древостоев, на 5%. Применив к полученной модели принцип пространственно-временного замещения, мы показали, что при предполагаемом повышении январской температуры на 1 °С средняя высота древостоев в условиях достаточного увлажнения может повыситься на 1–3%, а в условиях недостаточного увлажнения – снизиться на 0,5–1,6%. Соответственно, в случае снижения среднегодовых осадков на 20 мм в районах недостаточного теплообеспечения средняя высота может увеличиться на 0,9–2,9%, а в регионах достаточного теплообеспечения – снизиться на 0,6–1,7%.

Ключевые слова


высота древесного полога, закон Эйхгорна, закон лимитирующего фактора Либиха-Шелфорда, градиенты температур и осадков, принцип пространственно-временного замещения.

Полный текст:

PDF

Как процитировать материал

Литература


Бубырь ДС, Клячкин ВН, Карпунина ИН. Использование бинарных переменных при регрессионном моделировании состояния технического объекта. Изв Самарск научн центра РАН. 2014;16(2):371-3.

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

Загреев ВВ, Брук БЛ, Загреева АИ. Единые бонитировочные шкалы для оценки продуктивности сосновых и еловых насаждений. Современное лесоустройство и таксация леса. Сб. научных трудов ВНИИЛМ. 1974;4:126-57.

Леонтьев НЛ. Техника статистических вычислений. М.: Лесная промышленность; 1966.

Розенберг ГС, Рянский ФН, Лазарева НВ и др. Общая и прикладная экология. Самара-Тольятти: Изд-во Самар. гос. эконом. ун-та; 2016.

Рубцов ВИ, Новосельцева АИ, Попов ВК и др. Биологическая продуктивность сосны в лесостепной зоне. М.: Наука; 1976.

Свалов НН. Методы составления таблиц классов бонитета. Лесное хозяйство. 1967;6:46-9.

Свалов НН. Прогнозирование роста древостоев. Методы учета и прогноза лесных ресурсов. Сер. «Лесоведение и лесоводство». Т. 2. М.: ВИНИТИ; 1978.

Bubyr DS, Kliachkin VN, Karpunina IN. The use of binary variables in regression modeling of the state of a technical object. Izvestiya Samarskogo Nauchnogo Tsentra Rossiyskoy Akademii Nauk. 2014;16(2):371-3. (In Russ.)

Drаper N, Smith G. Prikladnoy Regressionnyi Analiz. Moscow: Statistika; 1973. (In Russ.)

Zagreyev VV, Brook BL, Zagreyeva AI. Unified scales of site indices for assessing the productivity of pine and spruce plantations. Sovremennoe Lesoustroistvo i Taksatsiya Lesa. 1974;4:126-57. (In Russ.)

Leontyev NL. Tekhnika Statisticheskikh Vychisleniy. Moscow: Lesnaya Promyshlennost; 1966. (In Russ.)

Rozenberg GS, Rianskiy FN, Lazareva NV et al. Obshchaya i Prikladnaya Ekologia. Samara-Togliatti: Izdatelstvo Samarskogo Gosudarstvennogo Ekonomicheskogo Universiteta; 2016. (In Russ.)

Rubtsov VI, Novoseltseva AI, Popov V et al. Biologicheskaya Produktivnost Sosny v Lesostepnoy Zone. Moscow: Nauka; 1976. (In Russ.)

Svalov NN. Methods of compiling tables of site index classes. Lesnoye Khoziaystvo. 1967;6:46-9. (In Russ.)

Svalov NN. Forecasting the growth of stands. Methods of estimating and forecasting of forest resources. In: Seriya Lesovedenie i Lesovodstvo. Tom 2. Moscow: VINITI; 1978. (In Russ.)

Assman E. Die Bedeutung des erweiterten Eichhorn’schen Gesetzes für die Kontrolle von Fichten Ertragstafeln. Forstwissenschaftl Centralblt. 1955;74:321-30.

Babst F, Poulter B, Trouet V et al. Site-and species-specific responses of forest growth to climate across the European continent. Glob Ecol Biogeogr. 2013; 22:706-17.

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

Brecka AFJ, Shahi C, Chen HYH. Climate change impacts on boreal forest timber supply. Forest Policy Econ. 2018;92:11-21.

Chytrý M, Hennekens SM, Jimenez-Alfar B et al. European Vegetation Archive (EVA): an integrated database of European vegetation plots. Appl Veg Sci. 2016;19:173-80.

Cienciala E, Altman J, Dolezal J et al. Increased spruce tree growth in Central Europe since 1960s. Sci Total Environ. 2018;619-620:1637-47.

Devi N, Hagedorn F, Moiseev P et al. Expanding forests and changing growth forms of Siberian larch at the Polar Urals treeline during the 20th century. Glob Change Biol. 2008;14:1581-91.

Dietrich R, Bell FW, Silva LCR et al. Climatic sensitivity, water-use efficiency, and growth decline in boreal jack pine (Pinus banksiana) forests in Northern Ontario. J Geophys Res Biogeosci. 2016;121:2761-74.

Eichhorn F. Ertragstafeln für die Weißtanne. Berlin; 1902.

Eichhorn F. Beziehungen zwishen Bestandeshöhe und Bestandesmasse. Allg Forst und Jagdz. 1904;80:45-9.

Freese F. Linear regression methods for forest research. USDA Forest Service. Res. Paper FPL 17. Madison; 1964.

Gerhardt E. Ȕber Bestandes-Wachstumsgesetze und ihre Anwendung zur Aufstellung von Ertragstafeln. Allg Forst und Jagdz. 1909;85:117-28.

Gerhardt E. Zur Ertragstafelfrage: Eine dreiteilige Fichtenertragstafel. Allg Forst und Jagdz. 1928;104:377-86.

Hunter MO, Keller M, Victoria D, Morton DC. Tree height and tropical forest biomass estimation. Biogeosciences. 2013;10:8385-99.

Kambach S, Sabatini FM, Attorre F et al. Climate-trait relationships exhibit strong habitat specificity in plant communities across Europe. Nat Commun. 2023;14:712.

Kremenetski CV, Sulerzhitsky LD, Hantemirov R. Holocene history of the northern range limits of some trees and shrubs in Russia. Arct Antarct Alp Res. 1998;30:317-33.

Magin R. Möglichkeiten der dynamischen Bonitierung im Hinblick auf die künftige Einheitsbewertung. Allg Forst Zeitschr. 1955;10:122-4.

Martin-Benito D, Pederson N, Köse N et al. Pervasive effects of drought on tree growth across a wide climatic gradient in the temperate forests of the Caucasus. Glob Ecol Biogeogr. 2018;27:1314-25.

Mascaro J, Litton CM, Hughes RF et al. Is logarithmic transformation necessary in allometry? Ten, one-hundred, one-thousand times yes. Biol J Linn Soc Lond. 2014;111:230-3.

Messaoud Y, Reid A, Tchebakova NM et al. The historical complexity of tree height growth dynamic associated with climate change in Western North America. Forests. 2022;13:Article 738.

Meunier F, Moorthy SMK, Peaucelle M et al. Using terrestrial laser scanning to constrain forest ecosystem structure and functions in the Ecosystem Demography model (ED2.2). Geosci Model Dev. 2022;15(12):4783-803.

Miesner T, Herzschuh U, Pestryakova LA et al. Forest structure and individual tree inventories of northeastern Siberia along climatic gradients. Earth Syst Sci Data. 2022;14:5695-716.

Neuville R, Bates JS, Jonard F. Estimating forest structure from UAV-mounted LiDAR point cloud using machine learning. Remote Sens. 2021;13:Article 352.

O’Brien MJ, Engelbrecht BMJ, Joswig J et al. A synthesis of tree functional traits related to drought-induced mortality in forests across climatic zones. J Appl Ecol. 2017;54:1669-86.

Sangines de Carcer P, Vitasse Y, Penuelas J et al. Vapor-pressure deficit and extreme climatic variables limit tree growth. Glob Change Biol. 2018;24:1108-22.

Simard M, Pinto N, Fisher JB et al. Mapping forest canopy height globally with space borne lidar. J Geophys Res. 2011;116:G04021.

Sothe C, Gonsamo A, Lourenço RB et al. Spatially continuous mapping of forest canopy height in Canada by combining GEDI and ICESat-2 with PALSAR and Sentinel. Remote Sens. 2022;14:5158.

Thomasius H. Untersuchungen über die Brauchbarkeit einiger Wachstumsgrößen von Bäumen und Beständen für die quantitative Standortsbeurteilung. Arch Forstwes. 1963;12(12):1267-323.

Usoltsev VA. Forest Biomass and Primary Production Database for Eurasia: Digital Version. The third edition, enlarged. Yekaterinburg: Ural State Forest Engineering University, 2020. Available at: https://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/9648/1/Base_v2.xlsx

Usoltsev VА, Merganičová K, Konôpka B et al. Fir (Abies spp.) stand biomass additive model for Eurasia sensitive to winter temperature and annual precipitation. Cent Eur For J. 2019;65:166-79.

Usoltsev V, Zukow W, Tsepordey I. Climatically determined spatial and temporal changes in the biomass of Pinus sp. of Eurasia in the context of the law of the limiting factor. Ecol Quest. 2022;33(1):15-23.

Wilschut RA, De Long JR, Geisen S et al. Combined effects of warming and drought on plant biomass depend on plant woodiness and community type: a meta-analysis. Proc R Soc B. 2022;289:20221178.

World Weather Maps; 2007. Available at: https://www.mapsofworld.com/referrals/weather.

Yang W, Kondoh A. Evaluation of «the Simard et al. 2011 Global Canopy Height Map» in boreal forests. Remote Sens. 2020;12:1114.

Zeng WS. Developing tree biomass models for eight major tree species in China. In: Biomass volume estimation and valorization for energy. Chapter 1. Intech Publ.;2017;3-21.

Zeng WS, Duo HR, Lei XD et al. Individual tree biomass equations and growth models sensitive to climate variables for Larix spp. in China. Eur J Forest Res. 2017:136;233-49.




DOI: http://dx.doi.org/10.24855/biosfera.v15i2.804

© ФОНД НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ "XXI ВЕК"