Reintroduction and restoration of Betula pendula var. carelica (Betulaceae) Population in Kizhskii State Nature Sanctuary (Karelia Republic)

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article presents the results of 15 years of reintroduction of curly birch, Betula pendula Roth var. carelica (Mercklin) Hämet-Ahti, which has resulted in a restoration of one of its largest natural populations, formerly found within the State Nature Sanctuary Kizhskii (in the buffer zone of the Kizhi Open-air Museum, which is included in the UNESCO World Heritage List). Our studies revealed the main reasons for its decline (illegal harvesting, critical age of trees, lack of viable advance regeneration), which has become critical for its survival. Seed (derived from free pollination) and vegetative (from clonal micropropagation) progenies of curly birch, single trees of which were found growing naturally on Kizhi Island were used as the source material (planting stock) for this work. A comparative analysis of the survival rates, growth and development of saplings is given for different habitats in the mainland part of the sanctuary and on Kizhi Island itself. A molecular genetic profile of a number the curly birch trees involved in the reintroduction was determined. A conclusion drawn from our study is that when restoring natural populations of curly birch and creating new ones, it is advisable to use progenies of trees of local origin, even if only few of them have survived in their natural habitats. In doing so, seed progeny will help expand the genetic diversity of the population to be restored (or created), while vegetative progeny – to preserve the unique features of the source trees in situ (i.e. in their historically native natural environment).

About the authors

L. V. Vetchinnikova

Karelian Research Centre of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: vetchin@krc.karelia.ru

Forest Research Institute

Russian Federation, Petrozavodsk

A. F. Titov

Karelian Research Centre Russian Academy of Sciences

Email: vetchin@krc.karelia.ru

Institute of Biology

Russian Federation, Petrozavodsk

References

  1. Vetchinnikova L. V., Titov A. F. 2020. The Karelian Birch: a Unique Biological Object. – Biol. Bull. Rev. 10(2): 102–114. https://doi.org/10.1134/S2079086420020085
  2. Reimers N. F., Stilmark F. R. 1978. [Specially protected natural areas]. Moscow. 296 p. (In Russian)
  3. Krasilov V. A. 1992. [Nature protection: principles, problems, priorities]. Moscow. 174 p. (In Russian)
  4. Ivanov A. N., Chizhova V. P. 2010. [Protected natural areas]. Moscow. 184 p. (In Russian)
  5. Belousova N. A. 1992. [Forest and botanical sanctuaries of Karelia]. – In: [Protected areas and monuments of nature in Karelia]. Petrozavodsk. P. 71–81. (In Russian)
  6. Khokhlova T. Yu., Antipin V. K., Tokarev P. N. 2000. [Specially protected natural areas of Karelia]. Petrozavodsk. 312 p. (In Russian)
  7. Sokolov N. O. 1950. [Curly birch]. Petrozavodsk. 116 p. (In Russian)
  8. Vetchinnikova L. V., Titov A. F. 2018. The role of protected areas in the conservation of the curly birch gene pool. – Transactions of the Karelian Research Centre of RAS. Ecological Studies Series. 10: 3–11. https://doi.org/10.17076/eco912 (In Russian)
  9. [Red Data Book of Karelia: rare plants and animals that need protection.]. 1985. Petrozavodsk. 180 p. (In Russian)
  10. [Red data book of Republic Karelia]. 2007. Petrozavodsk. 369 p. (In Russian)
  11. [Red Data Book of the Republic of Karelia]. 2020. Belgorod. 448 p. (In Russian)
  12. [Red Book of the Vladimir region]. 2010. Vladimir. 400 p. (In Russian)
  13. [Specially protected natural areas of the Republic of Karelia]. 2017. Petrozavodsk. 432 p. (In Russian)
  14. [Report on the inventory of curly birch trees in the Zaonezhsky special agricultural enterprise of the Republic of Karelia. 81-LH.] 1992. Vol. II. Explanatory note. Moscow. pp. 188–189. (In Russian)
  15. Vetchinnikova L. V., Titov A. F., Kuznetsova T. Yu. 2013. [Curly birch: biological characteristics, resource dynamics, and reproduction]. Petrozavodsk. 312 p. (In Russian) http://elibrary.krc.karelia.ru/235/
  16. [Collection of in vitro clones of rare species of the family Betulaceae]. http://www.ckp-rf.ru/usu/465691
  17. Vetchinnikova L. V., Titov A. F. 2023. Curly birch: some secrets remain. – Biol. Bull. Rev. 13(2): 162–174. https://doi.org/10.1134/S207908642302010X
  18. Mamaev S. A. 1973. [Forms of intraspecific variability of woody plants (by the example of the Pinaceae family in the Urals)]. Moscow. 284 p. (In Russian)
  19. Padutov V. E., Baranov O. Yu., Voropaev E. V. 2007. [Methods of molecular genetic analysis]. Minsk. 176 с. (In Russian)
  20. Kiryanov P. S., Baranov O. Yu., Maslov A. A., Padutov A. V. 2019. [Molecular-genetic approaches to the identification of inter- and intraspecies birch hybrids of the Eastern European region]. – Molecular and Applied Genetics. 26: 45–55. (In Russian)
  21. Kulju K. K. M., Pekkinen M., Varvio S. 2004. Twenty-three microsatellite primer pairs for Betula pendula (Betulaceae). – Mol. Ecol. Notes. 4(3): 471–473. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2004.00704.x
  22. Gürcan K., Mehlenbacher S. A. 2010. Transferability of microsatellite markers in the Betulaceae. – J. Amer. Soc. Hort. Sci. 135(2): 159–173. https://doi.org/10.21273/JASHS.135.2.159
  23. Fedulova T. P., Isakov Yu. N., Korchagin O. M., Isakov I. Y., Kondratieva A. M., Rzhevsky S. G. 2017. Molecular-genetic differentiation of genotypes of birch on the basis of SSR-markers polymorphism. – Lesotekhnicheskii Zhurnal. 7(4(28)): 6–16. https://doi.org/10.12737/article_5a3cef5a94cab2.12952001 (In Russian)
  24. de Dato G. D., Teani A., Mattioni C., Aravanopoulos F., Avramidou E. V., Stojnc S., Ganopoulos I., Belletti P., Ducci F. 2020. Genetic analysis by nuSSR markers of silver birch (Betula pendula Roth) populations in their Southern European distribution range. – Front. Plant Sci. 11: 310. https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00310
  25. Padutov V. E., Baranov O. Yu., Kagan D. I., Kovalevich O. A., Ostrikova M. Ya., Panteleev S. V., Ivanovskaya S. I., Kulagin D. V. 2014. Application of molecular genetic methods for forestry in Belarus. – Siberian Journal of Forest Science. 4: 16–20. https://www.elibrary.ru/syqtij (In Russian)
  26. Sheikina O. V. 2022. Application of molecular markers in forest breeding and seed production in Russia: Experience and prospects (review). – Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management. 2(54): 64–79. https://www.elibrary.ru/whwxli (In Russian)
  27. Hagqvist R., Mikkola A. 2008. Visakoivun kasvatus ja käyttö. [Growing and using curly birch]. Hameenlinna. 168 lk. (In Finnish)
  28. Vetchinnikova L. V., Titov A. F. 2021. Specific characteristics of Karelian birch population structure. – Biol. Bull. Rev. 11(4): 414–427. https://doi.org/10.1134/S2079086421040095
  29. Sokolov A. I. 2016. [Increasing the resource potential of taiga forests by silvicultural method]. Petrozavodsk. 178 p. (In Russian)
  30. Vetchinnikova L. V., Titov A. F., Topchieva L. V., Rendakov N. L. 2012. Estimation of genetic diversity of Karelian birch populations in Karelia using microsatellite markers. – Ecological genetics. 10(1): 34–37. https://doi.org/10.17816/ecogen10134-37 (In Russian)
  31. Grodetskaya T. A., Rzhevsky S. G., Baranov O. Yu., Fedulova T. P., Tabatskaya T. M., Mashkina O. S. 2020. Research of the genetic structure of breeding in vitro Betula L. clones by microsatellite analysis. – Proceedings of Voronezh State University. Series: Chemistry. Biology. Pharmacy. 4: 57–63. http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/chembio/2020/04/2020-04-08.pdf (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 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».