Развитие очагов массового размножения лесных насекомых на разных пространственных масштабах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена обсуждению возможностей описания динамики развития очагов массового размножения лесных насекомых на разных пространственных масштабах. Свойства очагов массового размножения рассмотрены на микропространственном масштабе, где анализируются модели распределения особей по кормовым объектам в границах локальной территории или насаждения, и на макропространственном масштабе, где рассмотрены показатели изъятия фотосинтезирующего аппарата (листьев или хвои) по всей территории очага, включая первичные, вторичные и миграционные очаги. При анализе микропространственного распределения гусениц на деревьях в очагах на разных фазах градации была использована модель распределения особей на кормовых деревьях как фазового перехода второго рода. Макропространственные процессы, происходящие в ходе роста очага, включают, во-первых, рост существующего очага и появление новых связных поврежденных участков леса, во-вторых, появление новых несвязных вторичных очагов. В качестве характеристик очагов массового размножения используются их фрактальная размерность D и характеристики “вязких пальцев” на границе очага. Для расчетов этих характеристик применены данные спутникового зондирования. Предлагаемые подходы могут быть использованы для прогноза развития очагов массового размножения лесных насекомых. При построении и верификации моделей применены данные учетов численности сибирского шелкопряда и заселенности деревьев в очагах его массового размножения, дистанционные данные по площадям и форме очагов в районах Красноярского края в ходе вспышки массового размножения сибирского шелкопряда (Dendrolimus sibiricus Tschetv.) в 2015–2019 гг.

Об авторах

В. Г. Суховольский

Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: soukhovolsky@yandex.ru
Россия, 660036, Красноярск, Академгородок, д. 50/28

Ю. Д. Иванова

Институт биофизики СО РАН

Email: soukhovolsky@yandex.ru
Россия, 660036, Красноярск, Академгородок, д. 50/50

А. В. Ковалев

Федеральный исследовательский центр КНЦ СО РАН

Email: soukhovolsky@yandex.ru
Россия, 660036, Красноярск, Академгородок, д. 50

Список литературы

  1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 755 с.
  2. Болдаруев В.О. Динамика численности сибирского шелкопряда и его паразитов. Улан-Удэ: Бурят. книж. из-во, 1969. 162 с.
  3. Исаев А.С., Хлебопрос Р.Г., Кондаков Ю.П., Недорезов Л.В., Киселев В.В., Суховольский В.Г. Популяционная динамика лесных насекомых М.: Наука, 2001. 374 с.
  4. Клеман М., Лаврентович О.Д. Основы физики частично упорядоченных сред. М.: Физматлит, 2007. 680 с.
  5. Князева С.В., Королева Н.В., Эйдлина С.П., Сочилова Е.Н. Оценка состояния растительности в очаге массового размножения сибирского шелкопряда по спутниковым данным // Лесоведение. 2019. № 5. С. 385–398.
  6. Колмогоров А.Н., Петровский И.Г., Пискунов Н.С. Исследование уравнения диффузии, соединенной с возрастанием вещества, и его применение к одной биологической проблеме // Бюллетень МГУ. Серия А. Математика и механика. 1937. Т. 1. № 6. С. 1–25.
  7. Кондаков Ю.П. Закономерности массовых размножений сибирского шелкопряда // Экология популяций лесных животных Сибири. Новосибирск: Наука, 1974. С. 206–265.
  8. Песенко Ю.А. Принципы и методы количественного анализа в фаунистических исследованиях. М.: Наука, 1982. 287 с.
  9. Сасскинд Л. Битва при черной дыре. СПб.: Питер, 2013. 448 с.
  10. Свирежев Ю.М. Нелинейные волны, диссипативные структуры и катастрофы в экологии. М.: Наука, 1987. 368 с.
  11. Суховольский В.Г., Пальникова Е.Н., Тарасова О.В., Карлюк А.Ю. Модель вспышки массового размножения лесных насекомых как фазового перехода второго рода // Доклады Академии наук. 2005. Т. 403. № 4. С. 551–553.
  12. Суховольский В.Г., Тарасова О.В., Ковалев А.В. Моделирование эмиссии углерода в ходе массового размножения лесных насекомых // Лесоведение. 2006. № 5. С. 22–28.
  13. Суховольский В.Г., Исхаков Т.Р., Тарасова О.В. Оптимизационные модели межпопуляционных взаимодействий. Новосибирск: Наука, 2008. 162 с.
  14. Тарасевич Ю.Ю. Перколяция: теория, приложения, алгоритмы. М.: Едиториал УРСС, 2002. 112 с.
  15. Тарасова О.В., Калашникова И.И., Кузнецова В.В. Энергетический баланс потребления корма насекомыми-филлофагами: оптимизационная модель // Сибирский лесной журн. 2015. № 3. С. 83–92.
  16. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. 261 с.
  17. Шредер М. Фракталы, хаос, степенные законы. Ижевск: РХД, 2001. 528 с.
  18. Anderson T.M., Dragicevic S. Network-agent based model for simulating the dynamic spatial network structure of complex ecological systems // Ecological Modelling. 2018. V. 389. P. 19–32.
  19. Barbour D.A. Synchronous fluctuations in spatially separated populations of cyclic forest insects // Population dynamics of forest insects. Intercept Limited, Andover, UK. 1990. P. 339–346.
  20. Charbonneau D., Lorenzetti F., Doyon F., Mauffette Y. The influence of stand and landscape characteristics on forest tent caterpillar (Malacosoma disstria) defoliation dynamics: the case of the 1999–2002 outbreak in northwestern Quebec // Canadian J. Forest Research. 2012. V. 42. P. 1827–1836.
  21. Cooke B.J., MacQuarrie C.J.K., Lorenzetti F. The dynamics of forest tent caterpillar outbreaks across east-central Canada // Ecography. 2012. V. 35. P. 422–435.
  22. Cooke B.J., Roland J. Trembling aspen responses to drought and defoliation by forest tent caterpillar and reconstruction of recent outbreaks in Ontario // Canadian J. Forest Research. 2007. V. 37. № 9. P. 1586–1598.
  23. Fisher R.A. The Wave of Advance of Advantageous Genes // Annals of Eugenics. 1937. V. 7. P. 355–369.
  24. Isaev A.S, Soukhovolsky V.G., Tarasova O.V., Palnikova E.N., Kovalev A.V. Forest Insect Population Dynamics, Outbreaks and Global Warming Effects. Wiley, N.Y., 2017. 298 p.
  25. Robert L.E., Sturtevant B.R., Cooke B.J., James P.M., Fortin M.J., Townsend P.A., Wolter P.T., Kneeshaw D. Landscape host abundance and configuration regulate periodic outbreak behavior in spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) // Ecography. 2018. V. 41. P. 1556–1571.
  26. Robert L.-E., Sturtevant B.R., Kneeshaw D., James P.M.A., Fortin M.-J., Wolter P.T., Townsend P.A., and Cooke B.J. Forest landscape structure influences the cyclic-eruptive spatial dynamics of forest tent caterpillar outbreaks // Ecosphere. 2020. V. 11(8):e03096. https://doi.org/10.1002/ecs2.3096
  27. Soukhovolsky V., Ivanova Y. Modeling Production Processes in Forest Stands: An Adaptation of the Solow Growth Model // Forests. 2018. № 9. P. 391–403.
  28. Soukhovolsky V., Kovalev A., Tarasova O. et al. Wind Damage and Temperature Effect on Tree Mortality Caused by Ips typographus L.: Phase Transition Model // Forests. 2022. V. 13. № 2. 180 p. https://doi.org/10.3390/f13020180
  29. Sutton A., Tardif J. Dendrochronological reconstruction of forest tent caterpillar outbreaks in time and space, western Manitoba, Canada // Canadian J. Forest Research. 2007. V. 37. № 9. P. 1643–1657.
  30. Wolter P.T., Townsend P.A., Sturtevant B.R., Kingdon C.C. Remote sensing of the distribution and abundance of host species for spruce budworm in Northern Minnesota and Ontario // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112. № 10. P. 3971–3982.
  31. apps.sentinel-hub.com/eo-browser

© В.Г. Суховольский, Ю.Д. Иванова, А.В. Ковалев, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».