Carbon and nitrogen inputs from litterfall in the soils of suburban forests of Voronezh city

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Suburban forests play a crucial role in maintaining ecosystem functions and the biogeochemical cycling of elements within urban landscapes. The aim of the study was to assess the input of carbon and nitrogen from plant fall, their accumulation in litter and accumulation in soils of suburban forests of Voronezh. The studies were performed in old-growth pine and oak forests. It was found that during the summer-autumn season in oak forests twice as much carbon (12.70 t/ha) and five times more nitrogen (0.35 t/ha) than in pine forests (6.48 t C/ha and 0.06 t N/ha) is supplied. Nevertheless, element stocks in forest litter were highest in pine forests, reaching 13.70 t C/ha and 0.35 t N/ha, due to the low decomposition rate of coniferous litter. Finally, the total soil carbon stocks in the one-metre column of Gleyic Phaeozems (Arenic) of oak forests (118.2 t/ha) were significantly higher than in Someric Phaeozems (Arenic) of pine forests (65.6 t/ha). Comparative analysis revealed that the primary cause of these differences in forest soils was related to the litterfall quality and its decomposition rate across different forest types. The results highlight the leading role of forest vegetation in soil formation and carbon storage in forest soils in in the urban landscape.

Full Text

Restricted Access

About the authors

S. S. Sheshnitsan

Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov

Author for correspondence.
Email: sheshnitsan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8027-855X
Russian Federation, Voronezh, 394087

I. V. Golyadkina

Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov

Email: sheshnitsan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4532-3810
Russian Federation, Voronezh, 394087

T. L. Sheshnitsan

Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov

Email: sheshnitsan@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-2288-4929
Russian Federation, Voronezh, 394087

E. N. Tikhonova

Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov

Email: sheshnitsan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9039-9822
Russian Federation, Voronezh, 394087

N. S. Gorbunova

Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov; Voronezh State University

Email: sheshnitsan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7986-8106
Russian Federation, Voronezh, 394087; Voronezh, 394006

A. A. Safonova

Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov

Email: sheshnitsan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0488-1963
Russian Federation, Voronezh, 394087

References

  1. Аккумуляция углерода в лесных почвах и сукцессионный статус лесов / Под ред. Лукиной Н.В. М.: Товарищество научных издании КМК, 2018. 232 c.
  2. Басова Е.В., Лукина Н.В., Кузнецова А.И., Горнов А.В., Шевченко Н.Е., Тихонова Е.В., Гераськина А.П. и др. Качество древесного опада как информационный индикатор функциональной классификации лесов // Вопросы лесной науки. 2022. № 5. C. 1–21. http://doi.org/10.31509/2658-607x-202252-113
  3. Брянин С.В., Кондратова А.В., Данилов А.В., Суслопарова Е.С. Сезонное влияние пирогенного угля на надземное и подземное разложение различных типов опада в бореальных лесах // Почвоведение. 2024. № 3. С. 506–516. https://doi.org/10.31857/S0032180X24030104
  4. Ведрова Э.Ф. Интенсивность деструкции органического вещества серых почв в лесных экосистемах южной тайги Центральной Сибири // Почвоведение. 2008. № 8. С. 973–982.
  5. Карпачевский Л.О. Лес и лесные почвы. М.: Лесная промышленность, 1981. 264 c.
  6. Ларионова А.А., Котева Ж., Розонова Л.Н., Кудеяров В.Н. Влияние азотных удобрений на разложение целлюлозы в зависимости от отношения C/N в почве // Почвоведение. 1994. № 9. С. 55–60.
  7. Лукина Н.В., Гераськина А.П., Кузнецова А.И., Смирнов В.Э., Горнов А.В.; Шевченко Н.Е., Тихонова Е.В. и др. Функциональная классификация лесов: актуальность и подходы к разработке // Лесоведение. 2021. № 6. C. 566–580. https://doi.org/10.31857/S0024114821060085
  8. Лянгузова И.В., Примак П.А., Волкова Е.Н., Салихова Ф.С. Пространственное распределение запасов напочвенного покрова и лесной подстилки в фоновых и дефолиирующих сосновых лесах Кольского полуострова // Растительные ресурсы. 2020. № 4. C. 335–350. https://doi.org/10.31857/S0033994620040068
  9. Лянгузова И.В., Беляева А.И. Мозаичность запасов почвенно-растительного покрова сосновых лесов в условиях аэротехногенного загрязнения // Экология. 2022. № 2. C. 96–111. https://doi.org/10.31857/S0367059722020068
  10. Одноралов Г.А., Тихонова Е.Н., Трегубов О.Н., Голядкина И.В. Литогенная основа продуктивности Воронежской нагорной дубравы // Лесотехнический журнал. 2017. № 2. C. 26–34. https://doi.org/10.12737/article_5967e8e01143e9.03067340
  11. Семенов В.М., Иванникова Л.А., Кузнецова Т.В., Тулина А.С., Кудеяров В.Н. Разложение и минерализация фитомассы в серой лесной почве: кинетический анализ // Почвоведение. 2001. № 5. С. 569–577.
  12. Тебенькова Д.Н., Лукина Н.В., Чумаченко С.И., Данилова М.А., Кузнецова А.И., Горнов А.В., Шевченко Н.Е. и др. Мультифункциональность и биоразнообразие лесных экосистем // Лесоведение. 2019. № 5. C. 341–356. https://doi.org/10.1134/S0024114819050115
  13. Шевченко Н.Е., Кузнецова А.И., Тебенькова Д.Н., Смирнов В.Э., Гераськина А.П., Горнов А.В., Грабенко Е.А. и др. Сукцессионная динамика растительности и запасы почвенного углерода в хвойно-широколиственных лесах Северо-Западного Кавказa // Лесоведение. 2019. № 3. C. 163–176. https://doi.org/10.1134/S0024114819030082
  14. Шергина О.В., Миронова А.С., Тупицына Ю.С. Оценка экосистемных функций городских лесов по показателям почв и древесных растений // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер. Экология и безопасность жизнедеятельности. 2022. № 4. C. 447–458. https://doi.org/10.22363/2313-2310-2022-30-4-447-458
  15. Экосистемы Теллермановского леса / Под ред. Осипова В.В. М.: Наука, 2004. 339 c.
  16. Ballantyne M., Gudes O., Pickering C.M. Recreational trails are an important cause of fragmentation in endangered urban forests: A case-study from Australia // Landscape and Urban Planning. 2014. V. 130. P. 112–124. http://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.07.004
  17. Bhardwaj K.K., Singh M.K., Raj D., Devi S., Dahiya G., Sharma S.K., Sharma M.K. Effect of Tree Leaf Litterfall on available Nutrients and Organic Carbon Pools of Soil // Research J. Sci. Technol. 2022. V. 14. P. 226–232. https://doi.org/10.52711/2349-2988.2022.00037
  18. Climate Change and Urban Environment Sustainability / Ed. Pathak B., Dubey R.S., Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7618-6
  19. De Vries W., Du E., Butterbach-Bahl K. Short and long-term impacts of nitrogen deposition on carbon sequestration by forest ecosystems // Current Opinion Environ. Sustainab. 2014. V. 9–10. P. 90–104. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2014.09.001
  20. Feng J., Zhu B., Zhu J., Guo J., Zheng X., Huang K., Jiang L. Changes in plant inputs alter soil carbon and microbial communities in forest ecosystems // Global Change Biol. 2022. V. 10. P. 3426–3440. https://doi.org/10.1111/gcb.16107
  21. Livesley S.J., McPherson E.G., Calfapietra C. The Urban Forest and Ecosystem Services: Impacts on Urban Water, Heat, and Pollution Cycles at the Tree, Street, and City Scale // J. Environ. Quality. 2016. V. 1. P. 119–124. https://doi.org/10.2134/jeq2015.11.0567
  22. Meyerholt J., Zaehle S. The role of stoichiometric flexibility in modelling forest ecosystem responses to nitrogen fertilization // New Phytologist. 2015. V. 4. P. 1042–1055. https://doi.org/10.1111/nph.13547
  23. Nave L.E., Vance E.D., Swanston C.W., Curtis P.S. Fire effects on temperate forest soil C and N storage // Ecol. Appl. 2011. V. 4. P. 1189–1201. https://doi.org/10.1890/10-0660.1
  24. Osono T., Azuma J., Hirose D. Plant species effect on the decomposition and chemical changes of leaf litter in grassland and pine and oak forest soils // Plant and Soil. 2014. V. 1–2. P. 411–421. https://doi.org/10.1007/s11104-013-1993-5.
  25. Roeland S., Moretti M., Amorim M. J. B., Ardö J., Barton D. N., Beichler B., Fagerholm N., Haase D., Kowarik I., Lindner G., Grêt-Regamey A. Towards an integrative approach to evaluate the environmental ecosystem services provided by urban forest // J. Forestry Res. 2019. V. 6. P. 1981–1996. https://doi.org/10.1007/s11676-019-00916-x
  26. Wan X., Zhu J., Zeng D., Jiang L. Functional identity drives tree species richness‐induced increases in litterfall production and forest floor mass in young tree communities // New Phytologist. 2023. V. 3. P. 1003–1014. https://doi.org/10.1111/nph.19216
  27. Wilpert K.V. Forest Soils – What’s Their Peculiarity? // Soil Systems. 2022. V. 1. P. 5. https://doi.org/10.3390/soilsystems6010005
  28. Zhao Y.-Y., Gao J., Huang Y., Bai Y., Jiang Y. Leaf litter decomposition characteristics and controlling factors across two contrasting forest types // J. Plant Ecol. 2022. V. 6. P. 1285–1301. https://doi.org/10.1093/jpe/rtac073

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Carbon (a) and nitrogen (b) contents, C:N ratio (c) and weight loss of litter at different stages of the annual decomposition cycle

Download (231KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Carbon (a) and nitrogen (b) content, C:N ratio (c) in forest litter and its reserves (d) in pine forest (light figures) and oak forest (dark figures).

Download (300KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Profile distribution of the average content of total carbon (TC) and total nitrogen (TN) in forest soils of pine forest (n = 6) (a, b) and oak forest (n = 4) (c, d).

Download (258KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».