Features of organogenic horizons in different types of forests of the middle taiga of the European North-East of Russia

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The article highlights the characteristics of structure and properties of organogenic horizons (OHs) in different-type forests of the middle taiga subzone (State Natural Reserve ‘Lyalsky’, Knyazhpogostsky District, Komi Republic). The authors studied the morphological properties of OHs (thickness, structure, fractional composition), determined their particular chemical characteristics (acidity, C and N content) and estimated the organic matter reserves and Corg in them. Median values for all indicators were calculated in Statistica 13.3. program. OHs of automorphic spruce and small-leaved forests of accumulative and trans-accumulative relief positions, which are closely underlain with carbonate-containing parent rocks, have relatively high values of pH (5.3–6.4), N content (1.4–1.5%), narrow C : N ratio (25–29) and increased content of microbial biomass (20–24 mg C/g soil in the upper OH layer). The above-mentioned peculiarities activate decomposition and trigger formation of relatively thin (5–6 cm) OHs with reserves of 37–54 t/ha in automorphic conditions. The moisture content rise in sphagnum spruce forests ensures organic matter conservation and increases the OH thickness to 15 cm and organic matter reserves to 85 t/ha. OHs in soils of green-moss and sphagnum pine forests, which grow on sandy sediments of eluvial relief positions, have acidic medium reaction (pH 4.2–4.5), low N content (0.9–1.0%), wide C : N ratio (44–48) and low content of microbial biomass (13–14 mg C/g soil in the upper OH layer). Unfavourable conditions of organic matter decomposition in green-moss pine forests contribute to the formation of OH with a thickness of 12 cm and total reserves of 73 t/ ha. Excessive moisture of OH in sphagnum pine forests responds for the increase in its thickness to 17 cm and organic matter reserves to 105 t/ha. In automorphic forests, the thickness and reserves of OH decrease along with the row: trunk → crown → window. In sphagnum forest types, we observe the opposite trend, which is probably related to a draining effect of trees. The OHs of forests, which grow in automorphic conditions, accumulate 15–40 % of the total carbon stocks within a meter-deep soil layer. In semi-hydromorphic conditions, they accumulate up to 49%.

Авторлар туралы

I. Likhanova

Institute of Biology, Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: likhanova@ib.komisc.ru
Syktyvkar, 167982 Russia

E. Lapteva

Institute of Biology, Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Syktyvkar, 167982 Russia

E. Skrebenkov

Institute of Biology, Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; Pitirim Sorokina Syktyvkar State University

Syktyvkar, 167982 Russia; Syktyvkar, 167001 Russia

N. Bondarenko

Institute of Biology, Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Syktyvkar, 167982 Russia

Y. Smotrina

Institute of Biology, Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; Pitirim Sorokina Syktyvkar State University

Syktyvkar, 167982 Russia; Syktyvkar, 167001 Russia

V. Shchanov

Institute of Biology, Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Syktyvkar, 167982 Russia

Әдебиет тізімі

  1. Аристовская Т.В. Микробиология процессов почвообразования. Л.: Наука, 1980. С. 185–189.
  2. Атлас почв Республики Коми. Сыктывкар: Коми республиканская типография, 2010. 356 c.
  3. Бахмет О.Н. Структурно-функциональная организация органопрофилей почв лесных экосистем Северо-Запада России. Дис. … докт. биол. наук. Петрозаводск, 2014. 350 с.
  4. Бобкова К.С. Биологическая продуктивность хвойных лесов европейского Северо-Востока. Л.: Наука, 1987. 156 с.
  5. Богатырев Л.Г. О классификации лесных подстилок // Почвоведение. 1990. № 3. С. 118–127.
  6. Богатырев Л.Г. О некоторых географических закономерностях формирования подстилок в лесных экосистемах // География и природные ресурсы. 1990. № 4. С. 91–98.
  7. Богатырев Л.Г., Смагин А.В., Акишина М.М., Витязев В.Г. Географические аспекты функционирования лесных подстилок // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2013. № 1. С. 30–36.
  8. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы определения физических свойств почв. М.: Агропромиздат, 1986. 415 с.
  9. Васенев И.И. Почвенные сукцессии. М.: ЛКИ, 2008. 400 с.
  10. Ефремова Т.Т., Аврова А.Ф., Ефремов С.П. Классификация морфогенетических типов моховых подстилок болотных ельников по данным гумусного состояния // Лесоведение. 2016. № 6. С. 445–456.
  11. Забоева И.В. Почвы и земельные ресурсы Коми АССР. Сыктывкар: Коми книжн. изд-во, 1975. 344 с.
  12. Зонн С.В. Биогеоценологические и генетические основы классификации лесных подстилок // Роль подстилки в лесных биогеоценозах. М.: Наука, 1983. С. 80–81.
  13. Казимиров Н.И., Волков А.Д., Зябченко С.С., Иванчиков А.А., Морозова Р.М. Обмен веществ и энергии в сосновых лесах Европейского Севера. Л.: Наука, 1977. 303 с.
  14. Карпачевский Л.О. Динамика свойств почвы. М.: ГЕОС, 1997. 170 с.
  15. Карпачевский Л.О. Лес и лесные почвы. М.: Лесн. пром, 1981. 264 с.
  16. Карпачевский Л.О. Экологическое почвоведение. М.: ГЕОС, 2005. 336 с.
  17. Карпачевский Л.О., Воронин А.Д., Дмитриев Е.А., Строгонова М.Н., Шоба С.А. Почвенно-биогеоценотические исследования в лесных биогеоценозах. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1980. 160 с.
  18. Коренные еловые леса Севера: биоразнообразие, структура, функции. СПб.: Наука, 2006. 337 с.
  19. Лиханова И.А., Денева С.В., Холопов Ю.В., Рудь А.А., Скребенков Е.А., Лаптева Е.М. Особенности лесных подстилок в разных типах среднетаежных лесов // Теоретическая и прикладная экология. 2024. № 2. С. 72–81. https://doi.org/10.25750/1995-4301-2024-2-072-081
  20. Лукина Н.В., Полянская Л.М., Орлова М.А. Питательный режим почв северотаежных лесов. М.: Наука, 2008. 341 с.
  21. Орлов Д.С. Гумусовые кислоты почв и общая теория гумификации. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. 332 с.
  22. Орлова М.А., Лукина Н.В., Смирнов В.Э. Методические подходы к отбору образцов лесной подстилки с учетом мозаичности лесных биогеоценозов // Лесоведение. 2015. № 3. С. 214–221.
  23. Осипов А.Ф., Кузнецов М.А. Содержание органического углерода в болотно-подзолистых почвах хвойных лесов средней тайги // Лесоведение. 2010. № 6. С. 65–70.
  24. Полевой определитель почв России. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2008. 182 с.
  25. Розанов Б.Г. Морфология почв. М.: Академический проект, 2004. 432 с.
  26. Рубцов М.В., Дерюгин А.А., Салмина Ю.Н., Гурцев В.И. Водорегулирующая роль таежных лесов. М.: Агропромиздат, 1990. 223 с.
  27. Рыбакова Н.А. Влияние парцеллярной структуры южнотаежных березняков на пространственную неоднородность лесной подстилки // Вестник ПГТУ. 2017. № 3. С. 26–35.
  28. Сапожников А.П. Лесная подстилка: номенклатура, классификация, индексация // Почвоведение, 1984. № 5. С. 96–105.
  29. Семенюк О.В., Телесина В.М., Богатырев Л.Г., Бенедиктова А.И., Кузнецова Я.Д. Оценка внутрибиогеоценозной изменчивости лесных подстилок и травяно-кустарничковой растительности в еловых насаждениях // Почвоведение. 2020. № 1. С. 31–43.
  30. Теория и практика химического анализа почв. M.: ГЕОС, 2006. 400 с.
  31. Трефилова О.В., Беланов И.П., Уфимцев В.И., Ефимов Д.Ю. Эффекты фитогенного поля сосны в различных климатических условиях // Лесоведение. 2021. № 2. С. 156–172.
  32. Чертов О.Г. Определение типов гумуса лесных почв. Методические указания. Л., 1974. 16 с.
  33. Чертов О.Г., Надпорожская М.А. Формы гумуса лесных почв: концепции и классификации // Почвоведение. 2018. № 10. С. 1202–1214.
  34. Честных О.В., Лыжин В.А., Кокшарова А.В. Запасы углерода в подстилках лесов России // Лесоведение. 2007. № 6. С. 114–121.
  35. Шумаков В.С., Федорова Е.Л. Методические рекомендации по определению запасов лесной подстилки и ее зольности при лесоводственных исследованиях. М.: ВНИИЛХ, 1979. 38 с.
  36. Ananyeva N.D., Susyan E.A., Gavrilenko E.G. Determination of the soil microbial biomass carbon using the method of substrate-induced respiration // Eurasian Soil Science. 2011. V. 44. P. 1215–1221. https://doi.org/10.1134/S1064229311030021
  37. Anderson J.P.E., Domsch K.H. A Physiological Method for the Quantitative Measurement of Microbial Biomass in Soils // Soil Biol. Biochem. 1978. V. 10. P. 215–221. https://doi.org/10.1016/0038-0717(78)90099-8
  38. Angst G., Pokorný J., Mueller C.W., Prater I., Preusser S., Kandeler E., Meador T., Straková P., Hájek T., van Buiten G., Angst Š. Soil texture affects the coupling of litter decomposition and soil organic matter formation // Soil Biol. Biochem. 2021. V. 159. P. 108302. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2021.108302
  39. Berg B., McClaugherty Ch. Plant Litter: Decomposition, Humus Formation, Carbon Sequestration. Berlin: Springer, 2014. 286 p.
  40. Dixon R.K., Brown S., Houghton R.A., Solomon A.M., Trexler M.C., Wisniewski J. Carbon pools and flux of global forest ecosystems // Science. 1994. V. 263. P. 185-190.
  41. Domke G.M., Perry C.H., Walters B.F., Woodall C.W., Russell M.B., Smith J.E. Estimating litter carbon stocks on forest land in the United States // Science of The Total Environment. 2016. P. 557–558. P. 469–478. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016
  42. Hemingway J.D., Rothman D.H., Grant K.E., Rosengard S.Z., Eglinton T.I., Derry L.A., Galy V.V. Mineral protection regulates long-term global preservation of natural organic carbon // Nature. 2019. V. 570. P. 228–231.
  43. Hugelius G., Tarnocai C., Broll G., Canadell J.G., Kuhry P., Swanson D.K. The northern circumpolar soil carbon database: spatially distributed datasets of soil coverage and soil carbon storage in the northern permafrost regions // Earth Syst. Sci. Data. 2013. 5. P. 3–13. https://doi.org/10.5194/essd-5-3-2013
  44. IUSS Working Group WRB. 2014. World Reference Base for Soil Resources 2014. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. World Soil Resources Reports No. 106. FAO, Rome.
  45. Kubiena W.L. Animal activity in soils as a decisive factor in establishment of humus forms // Soil Zoology. London: Butterworth, 1955. P. 73–82.
  46. Laskowski R. What determines forest litter decomposition? Global trends and local variance // Geographia Polonica. 2012. V. 85. I. 2. P. 39–46. https://doi.org/10.7163/GPol.2012.2.9
  47. Mayer M., Prescott C.E., Abaker W.E.A., Augusto L., Cécillon L., Ferreira G.W.D., James J., Jandl R. et al. Tamm review: influence of forest management activities on soil organic carbon stocks: a knowledge synthesis // Forest Ecol. Managem. 2020. V. 466. P. 118127. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118127
  48. Osipov A.F., Bobkova K.S., Dymov A.A. Carbon stocks of soils under forest in the Komi Republic of Russia // Geoderma Regional. 27. 2021. P. e00427. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2021.e00427
  49. Ponge J.F. Humus form in terrestrial ecosystem: a framework to biodiversity // Soil Biol. Biochem. 2003. V. 35. P. 935–945
  50. Semenyuk O.V., Telesnina V.M., Bogatyre, L.G., Benediktova A.I., Kuznetsova Ya.D. Assessment of intra-biogeocenotic variability of forest litters and dwarf shrub–herbaceous vegetation in spruce stands // Eurasian Soil Sci. 2020. V. 53. P. 27–38. https://doi.org/10.1134/S1064229320010135
  51. Verhoeven J.T.A., Liefveld W.M. The ecological significance of organochemical compounds in Sphagnum // Acta Bot. Neerl. 1997. V. 46. P. 117–130. https://doi.org/10.1111/PLB.1997.46.2.117
  52. Zanella A., Berg B., Ponge J.-F., Kemmers R. Humusica 1, article 2: Essential bases – Functional considerations // Appl. Soil Ecol. 2018. V. 122. P. 22–41. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2017.07.010
  53. Zanella A., De Waal R., Van Delft B., Ponge J.-F., Jabiol B., De Nobili M., Ferronato C., Gobat J.-M., Vacca A. Humusica 2, article 9: Histic humus systems and forms – Specific terms, diagnostic horizons and overview // Appl. Soil Ecol. 2018. V. 122. P. 148–153. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2017.05.026
  54. Zanella A., Ponge J.-F., Jabiol B., Sartori G., Kolb E., Gobat J.-M., Le Bayon R.-C. et al. Humusica 1, article 4: Terrestrial humus systems and forms – Specific terms and diagnostic horizons // Appl. Soil Ecol. 2018. V. 122. P. 56–57. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2017.07.005
  55. Zanella A., Jabiol B., Ponge J.F., Sartori G., De Waal R., Van Delft B., Graefe U., Cools N., Katzensteiner K., Hager H., Englisch M. A European morpho-functional classification of humus forms // Geoderma. 2011. V. 164. P. 138–145. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2011.05.016

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

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».