Элементный состав валежа различных древесных пород и стадий разложения в широколиственном лесу заповедника “Калужские Засеки”

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Анализировали содержание и массовую концентрацию восьми химических элементов Al, Ca, Cu, K, Mg, Mn, P и Zn в валежной древесине восьми видов деревьев на пяти стадиях разложения. Образцы древесины отбирали на участке массового ветровала 2006 г. в многовидовом широколиственном лесу в заповеднике “Калужские засеки”. Исследовали валеж семи видов лиственных деревьев: клена остролистного (Acer platanoides), березы повислой (Betula pendula), ясеня обыкновенного (Fraxinus excelsior), осины обыкновенной (Populus tremula), дуба черешчатого (Quercus robur), липы сердцевидной (Tilia cordata), вяза шершавого (Ulmus glabra) и одного хвойного вида дерева – ели европейской (Picea abies). Проводили серию однофакторных дисперсионных анализов для оценки влияния видовой принадлежности лежащих стволов и стадии разложения валежа (включая нулевую стадию для контрольных образцов) на плотность, содержание элементов и их массовую концентрацию. Виды деревьев наиболее ярко различались по содержанию и массовой концентрации Mn, Zn, Mg, Ca и K: R2 изменялся от 50 до 23% для содержания и от 53 до 19% для массовой концентрации элементов указанного ряда. Лидерами по содержанию этих элементов были следующие виды: Mn – клен, береза, ель, липа; Zn – береза и осина; Mg – клен, вяз; Ca – вяз; K – липа, вяз. Стадии разложения древесины оказались значимым фактором вариации для содержания Mn, P, Cu, Zn и Ca: R2 изменялся от 22 до 16%. В ходе деструкции древесины стволов происходило существенное увеличение содержания указанных элементов. Поддержание циклов биофильных элементов успешнее реализуется при наличии валежа разных видов на разных стадиях разложения.

Об авторах

Л. Г. Ханина

Институт математических проблем биологии РАН – филиал Института прикладной математики
им. М.В. Келдыша РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: khanina.larisa@gmail.com
Россия, 142290, Пущино, ул. Профессора Виткевича, д. 1

В. Э. Смирнов

Институт математических проблем биологии РАН – филиал Института прикладной математики
им. М.В. Келдыша РАН; Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН

Email: khanina.larisa@gmail.com
Россия, 142290, Пущино, ул. Профессора Виткевича, д. 1; Россия, 117485, Москва, ул. Профсоюзная, д. 84/32 стр. 14

М. В. Бобровский

Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН – обособленное подразделение
ФИЦ ПНЦБИ РАН

Email: khanina.larisa@gmail.com
Россия, 142290, Пущино, ул. Институтская, д. 2, корп. 2,

Список литературы

  1. Бенькова В.Е., Швейнгрубер Ф.Х. Анатомия древесины растений России. Берн: Хаупт, 2004. 465 с.
  2. Бобровский М.В., Стаменов М.Н. Катастрофический ветровал 2006 года на территории заповедника “Калужские засеки” // Лесоведение. 2020. № 6. С. 523–536.
  3. Булыгина О.Н., Разуваев В.Н., Трофименко Л.Т., Швец Н.В. Описание массива данных среднемесячной температуры воздуха на станциях России. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014621485. URL: http://meteo.ru/data/156-temperature#описание-массива-данных (дата обращения 29.09.2022).
  4. Ильин Б.М., Булыгина О.Н., Богданова Э.Г., Веселов В.М., Гаврилова С.Ю. Описание массива месячных сумм осадков, с устранением систематических погрешностей осадкомерных приборов. URL: http://meteo.ru/ data/506-mesyachnye-summy-osadkov-s-ustraneniem-sistematicheskikh-pogreshnostej-osadkomernykh-priborov (дата обращения 25.10.2022).
  5. Лукина Н.В. Глобальные вызовы и лесные экосистемы // Вестник РАН. 2020. Т. 90. №. 6. С. 528–532.
  6. Растительность Европейской части СССР. Л.: Наука, 1980. 431 с.
  7. Справочник по климату СССР. Вып. 8. Часть IV. Влажность воздуха, атмосферные осадки и снежный покров. Л.: Гидрометеоиздат, 1967.
  8. Ханина Л.Г., Волобуев С.В., Смирнов В.Э., Тутукина М.Н., Шелякин П.В., Бобровский М.В. Разнообразие сообществ грибов и бактерий и динамика физико-химических свойств древесины широколиственных видов деревьев и ели европейской в ходе деструкции после массового ветровала // Доклады Международной конференции “Математическая биология и биоинформатика”. Т. 9. Пущино: ИМПБ РАН, 2022. Статья № e. https://doi.org/10.17537/icmbb22.48
  9. Arnstadt T., Hoppe B., Kahl T., Kellner H., Krüger D., Bauhus J., Hofrichter M. Dynamics of fungal community composition, decomposition and resulting deadwood properties in logs of Fagus sylvatica, Picea abies and Pinus sylvestris // Forest Ecology and Management. 2016. V. 382. P. 129–142.
  10. Blanchette R.A. Manganese accumulation in wood decayed by white rot fungi // Phytopathology. 1984. V. 74. P. 725–730.
  11. Bütler R., Patty L., Le Bayon R.-C., Guenat C., Schlaepfer R. Log decay of Picea abies in the Swiss Jura Mountains of central Europe // Forest Ecology and Management. 2007. V. 242. № 2–3. P. 791–799.
  12. Cornelissen J.H.C., Sass-Klaassen U., Poorter L., van Geffen K., van Logtestijn R.S.P., van Hal J. et al. Controls on coarse wood decay in temperate tree species: birth of the LOGLIFE experiment // Ambio. 2012. V. 41. P. 231–245.
  13. Dhiedt E., De Keersmaeker L., Vandekerkhove K., Verheyen K. Effects of decomposing beech (Fagus sylvatica) logs on the chemistry of acidified sand and loam soils in two forest reserves in Flanders (northern Belgium) // Forest Ecology and Management. 2019. V. 445. P. 70–81.
  14. Fischer M., Bossdorf O., Gockel S., Hansel F., Hemp A., Hessenmoller D., Korte G., Nieschulze J., Pfeiffer S., Prati D., Renner S., Schoning I., Schumacher U., Wells K., Buscot F., Kalko E.K.V., Linsenmair K.E., Schulze E.D., Weisser W.W. Iplementing large-scale and long-term functional biodiversity research: the Biodiversity Exploratories // Basic Appl. Ecol. 2010. V. 11. P. 473–485.
  15. Gorgolewski A., Rudz P., Jones T., Basiliko N., Caspersen J. Assessing coarse woody debris nutrient dynamics in managed northern hardwood forests using a matrix transition model // Ecosystems. 2020. V. 23. P. 541–554.
  16. Harmon M.E., Fasth B.G., Yatskov M., Kastendick D., Rock J., Woodall C.W. Release of coarse woody detritus-related carbon: A synthesis across forest biomes // Carbon Balance Management. 2020. V. 15. P. 1–21.
  17. Herrmann S., Bauhus J. Nutrient retention and release in coarse woody debris of three important central European tree species and the use of NIRS to determine deadwood chemical properties // Forest Ecosystems. 2018. V. 5. № 1. 22 p. https://doi.org/10.1186/s40663-018-0140-4
  18. Hofrichter M. Review: lignin conversion by manganese peroxidase (MnP) // Enzyme and Microbial Technology. 2002. V. 30. P. 454–466.
  19. Holub S.M., Spears J.D., Lajtha K. A reanalysis of nutrient dynamics in coniferous coarse woody debris // Canadian Journal of Forest Research. 2001. V. 31. № 11. P. 1894–1902.
  20. Husson F., Le S., Pages J. Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R. London: Chapman & Hall/CRC Press, 2017. 248 p.
  21. Kahl T., Arnstadt T., Baber K., Bässler C., Bauhus J., Borken W. et al. Wood decay rates of 13 temperate tree species in relation to wood properties, enzyme activities and organismic diversities // Forest Ecology and Management. 2017. V. 391. P. 86–95.
  22. Khanina L.G., Bobrovsky M.V. Value of large Quercus robur fallen logs in enhancing the species diversity of vascular plants in an old-growth mesic broad-leaved forest in the Central Russian Upland // Forest Ecology and Management. 2021. V. 491. Article No. 119172.
  23. Khanina L.G., Bobrovsky M.V., Zhmaylov I.V. Vegetation diversity on the microsites caused by tree uprooting during a catastrophic windthrow in temperate broadleaved forests // Russian J. Ecosystem Ecology. 2019. V. 4. № 3. 1. https://doi.org/10.21685/2500-0578-2019-3-1
  24. Krankina O.N., Harmon M.E., Griazkin A.V. Nutrient stores and dynamics of woody detritus in a boreal forest: modeling potential implications at the stand level // Canadian J. Forest Research. 1999. V. 29. P. 20–32.
  25. Kuehne C., Donath C., Müller-Using S.I., Bartsch N. Nutrient fluxes via leaching from coarse woody debris in a Fagus sylvatica forest in the Solling Mountains, Germany // Canadian J. Forest Research. 2008. V. 38. P. 2405–2413.
  26. Lindahl B.D., Tunlid A. Ectomycorrhizal fungi – potential organic matter decomposers, yet not saprotrophs // New Phytol. 2015. V. 205. № 4. P. 1443–1447.
  27. Löf M., Brunet J., Hickler T., Birkedal M., Jensen A. Restoring broadleaved forests in southern Sweden as climate changes // A goal-oriented approach to forest landscape restoration. World Forests. 2012. V. 16. P. 373–391.
  28. Lukina N.V., Orlova M.A., Steinnes E., Artemkina N.A., Gorbacheva T.T., Smirnov V.E., Belova E.A. Mass-loss rates from decomposition of plant residues in spruce forests near the northern tree line subject to strong air pollution // Environmental Science and Pollution Research. 2017. https://doi.org/10.1007/s11356-017-9348-z
  29. Millennium Ecosystem Assessment.Ecosystems and Human Well-being: Synthesis. Washington, DC: Island Press, 2005.
  30. Min K., Kim Y.H., Kim J., Kim Y., Gong G., Um Y. Effect of manganese peroxidase on the decomposition of cellulosic components: Direct cellulolytic activity and synergistic effect with cellulase // Bioresource Technology. 2022. V. 343. 126138.
  31. Müller J., Ulyshen M., Seibold S., Cadotte M., Chao A., Bässler C.et al. Primary determinants of communities in deadwood vary among taxa but are regionally consistent // Oikos. 2020. V. 129. P. 1579–1588.
  32. Palviainen M., Finer L., Laiho R., Shorohova E., Kapitsa E., Vanha-Majamaa I. Carbon and nitrogen release from decomposing Scots pine, Norway spruce and silver birch stumps // Forest Ecology and Management. 2010. V. 259. № 3. P. 390–398.
  33. Purahong W., Wubet T., Krüger D., Buscot F. Molecular evidence strongly supports deadwood-inhabiting fungi exhibiting unexpected tree species preferences in temperate forests // The ISME J. 2018a. V. 12. № 1. P. 289–295.
  34. Purahong W., Wubet T., Lentendu G., Hoppe B., Jariyavidyanont K., Arnstadt T., Baber K. et al. Determinants of deadwood-inhabiting fungal communities in temperate forests: molecular evidence from a large scale deadwood decomposition experiment // Frontiers in Microbiology. 2018b. V. 9. https://doi.org/10.3389/fmicb.2018.02120
  35. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2022. URL: http://www.R-project.org/ (accessed 29.09.2022)
  36. Renvall P. Community structure and dynamics of wood-rotting Basidiomycetes on decomposing conifer trunks in northern Finland // Karstenia. 1995. V. 35. № 1. P. 1–51.
  37. Rieker D., Krah F.-S., Gossner M.M., Uhl B., Ambarli D., Baber K., Buscot F., Hofrichter M., Hoppe B., Kahl T., Kellner H., Moll J., Purahong W., Seibold S., Weisser W.W., Bässler C. Disentangling the importance of space and host tree for the beta-diversity of beetles, fungi, and bacteria: Lessons from a large dead-wood experiment // Biological Conservation. 2022. P. 109521. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2022.109521
  38. Rothpfeffer C., Karltun E. Inorganic elements in tree compartments of Picea abies–Concentrations versus stem diameter in wood and bark and concentrations in needles and branches // Biomass and Bioenergy. 2007. V. 31. № 10. P. 717–725.
  39. Shikhov A.N., Chernokulsky A.V., Azhigov I.O., Semakina A.V. A satellite-derived database for stand-replacing windthrow events in boreal forests of European Russia in 1986–2017 // Earth System Science Data. 2020. V. 12. P. 3489–3513.
  40. Shorohova E., Kapitsa E. Mineralization and fragmentation rates of bark attached to logs in a northern boreal forest // Forest Ecology and Management. 2014. V. 315. № 1. P. 185–190.
  41. Shorohova E.V., Shorohov A.A. Coarse woody debris dynamics and stores in a boreal virgin spruce forest // Ecol.Bull. 2001. V. 49. P. 129–135.
  42. Sun T., Yu C., Berg B., Wei Z., Wang L., Liu X., Feng C., Wu Z., Bai W., Zhang L. Empirical evidence that manganese enrichment accelerates decomposition // Applied Soil Ecology. V. 168. 2021. P. 104148. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2021.104148
  43. Thom D., Seidl R. Natural disturbance impacts on ecosystem services and biodiversity in temperate and boreal forests // Biol. Rev. 2016. V. 91. № 3. P. 760–781.
  44. Tláskal V., Brabcová V., Větrovský T., Jomura M., López-Mondéjar R., Monteiro L.M.O., Saraiva J.P., Human Z.R., Cajthaml T., da Rocha U.N., Baldrian P. Complementary roles of wood-Inhabiting fungi and bacteria facilitate deadwood decomposition // mSystems. 2021. V. 6. № 1. e01078-20.
  45. Yang S., Sterck F.J., Sass-Klaassen U., Cornelissen J.H.C., van Logtestijn R.S.P., Hefting M., Goudzwaard L., Zuo J., Poorter L. Stem trait spectra underpin multiple functions of temperate tree species // Frontiers in Plant Science. 2022. V. 13. 769551. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.769551
  46. Yatskov M., Harmon M.E., Krankina O.N. A chronosequence of wood decomposition in the boreal forests of Russia // Canadian Journal of Forest Research. 2003. V. 33. № 7. P. 1211–1226.
  47. Yuan J., Hou L., Wei X., Shang Z., Cheng F., Zhang S. Decay and nutrient dynamics of coarse woody debris in the Qinling Mountains, China // PLoS One. 2017. V. 12. № 4. e0175203. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175203

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (463KB)
3.

Скачать (957KB)

© Л.Г. Ханина, В.Э. Смирнов, М.В. Бобровский, 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».