Current state оf Pinus Sylvestris (Pinaceae) stands under reduced aerotechnogenic load at the Kola Peninsula

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Against the backdrop of reduced atmospheric emissions from a large copper-nickel combine (Murmansk region) recorded over the last 20 years, the size and vitality structures of Pinus sylvestris L. stands in middle-aged pine forests in the background area, buffer and impact zones were studied, and the current content of Ni and Cu in forest litter was estimated. It was found that the reduction of the aerotechnogenic load did not lead to a decrease in the level of pollution of the organogenic horizon of Al-Fe-humus podzols by heavy metals; in the impact zone their content is still more than 100 times higher than background concentrations. Distributions of all morphometric parameters of pine stands regardless of the level of aerotechnogenic load are characterised by positive asymmetry, which indicates the predominance of small-sized individuals in pine stands. The vitality spectra of background pine stands are dominated by weakened and severely weakened individuals; with increasing levels of heavy metal pollution of habitats, the vital state of stands deteriorates, and the absolute maximum in vitality spectra shifts to the share of desiccated individuals.

作者简介

I. Lyanguzova

V.L. Komarov Botanical Institute of RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: ILyanguzova@binran.ru
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

P. Katjutin

V.L. Komarov Botanical Institute of RAS; Saint-Petersburg State Forest Technical University

Email: ILyanguzova@binran.ru
俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg

参考

  1. Pacyna J. M., Pacyna E. G., Aas W. 2009. Changes of emissions and atmospheric deposition of mercury, lead, and cadmium. — Atmos. Environ. 43(1): 117–127. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.09.066
  2. Pacyna E. G., Pacyna J. M., Fudala J., Strzelecka-Jastrzab E., Hlawiczka S., Panasiuk D., Nitter S., Pregger T., Pfeiffer H., Friedrich R. 2007. Current and future emissions of selected heavy metals to the atmosphere from anthropogenic sources in Europe. — Atmos. Environ. 41(38): 8557–8566. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2007.07.040
  3. Fioletov V. E., McLinden C. A., Krotkov N., Li C., Joiner J., Theys N., Carn S., Moran M. D. 2016. A global catalogue of large SO2 sources and emissions derived from the Ozone Monitoring Instrument. — Atmos. Chem. Phys. 16(18): 11497–11519. https://doi.org/10.5194/acp-16-11497-2016
  4. Vorobeichik E. L. 2022. Natural recovery of terrestrial ecosystems after the cessation of industrial pollution: 1. A state of the art review. — Rus. J. Ecol. 53(1): 1–39. https://doi.org/10.1134/S1067413622010118
  5. Trubina M. R., Dyachenko A. P. 2020. Current state of forest moss communities after reduction of emissions from the Middle-Ural Copper Smelter. — Povolzhskiy Journal of Ecology. 4: 477–491. https://doi.org/10.35885/1684-7318-2020-4-477-491
  6. Trubina M. R., Mikhailova I. N., Dyachenko A. P. 2022. Dynamics of communities of cryptogamic organisms on dead wood after reduction of emissions from a copper smelter. — Rus. J. Ecol. 53(6): 437–447. https://doi.org/10.1134/s1067413622060169
  7. Mikhailova I. N. 2020. Dynamics of epiphytic lichen communities in the initial period after reduction of emissions from a copper smelter. — Rus. J. Ecol. 51(1): 38–45. https://doi.org/10.1134/S1067413620010075
  8. Mikhailova I. N. 2022. Dynamics of distribution boundaries of epiphytic macrolichens after reduction of emissions from a copper smelter. — Rus. J. Ecol. 53(5): 335–346. https://doi.org/10.1134/s1067413622050083
  9. Mukhacheva S. V. 2021. Long-term dynamics of small mammal communities in the period of reduction of copper smelter emissions: 1. Composition, abundance and diversity. — Rus. J. Ecol. 52(1): 84–93. https://doi.org/10.1134/S1067413621010100
  10. Mukhacheva S. V. 2022. Long-term dynamics of heavy metal concentrations in the food and liver of shrews (genus. sorex) during high and reduced emissions periods from the copper smelter. — Rus. J. Ecol. 53(5): 381–395. https://doi.org/10.1134/s1067413622050095
  11. Barkan V. Sh., Lyanguzova I. V. 2018. Concentration of heavy metals in dominant moss species as an indicator of aerial technogenic load. — Rus. J. Ecol. 49(2): 128–134. https://doi.org/10.1134/S1067413618020030
  12. Nesterkov A. V. 2022. Recovery signs in grass-stand invertebrate communities after a decrease in copper smelting emissions. — Rus. J. Ecol. 53(6): 553–564. https://doi.org/10.1134/s1067413622060133
  13. Urbanavichus G. P., Borovichev E. A., Ershov V. V. 2021. Cryptogamic organisms as pioneers of the Northern taiga recovery affected under the conditions of lowered industrial air pollution. — Russian Journal of Forest Science. 2: 195–207. https://doi.org/10.31857/S0024114821020108
  14. Bel’skii I. A., Lyakhov A. G. 2021. Dynamics of the community of hole-nesting birds upon reduction of industrial emissions (the example of the Middle-Ural Copper Smelter). — Rus. J. Ecol. 52(4): 296–306. https://doi.org/10.1134/S1067413621040044
  15. Belskaya E. A. 2018. Dynamics of trophic activity of leaf-eating insects on birch during reduction of emissions from Middle-Ural Copper Smelter. — Rus. J. Ecol. 49(1): 87–92. https://doi.org/10.1134/S1067413617060029
  16. Belskaya E. A., Zamshina G. A. 2023. Heavy metals in birch leaves during the reduction of emissions from a large copper smelter. — Rus. J. Ecol. 54(6): 509–515. https://doi.org/10.1134/s1067413623060115
  17. Chernenkova T. V., Kabirov R. R., Basova E. V. 2011. Regeneration successions of Northern taiga spruce forests under reduction of aerotechnogenic impact. — Contemp. Probl. Ecol. 4(7): 742–757. https://doi.org/10.1134/S199542551107006X
  18. [Dynamics of forest communities in the Nord-West of Russia]. 2009. St. Petersburg. 276 p. (In Russian)
  19. Sukhareva T. A., Lukina N. V. 2014. Mineral composition of assimilative organs of conifers after reduction of atmospheric pollution in the Kola peninsula. — Rus. J. Ecol. 45(2): 95–102. https://doi.org/10.1134/S1067413614020088
  20. Lyanguzova I. V. 2017. Dynamic trends of heavy metal contents in plants and soil under different industrial air pollution regimes. — Rus. J. Ecol. 48(4): 311–320. https://doi.org/10.1134/S1067413617040117
  21. Vorobeichik E. L., Trubina M. R., Khantemirova E. V., Bergman I. E. 2014. Long-term dynamic of forest vegetation after reduction of copper smelter emissions. — Rus. J. Ecol. 45(6): 498–507. https://doi.org/10.1134/S1067413614060150
  22. Vorobeichik E. L., Kaigorodova S. Y. 2017. Long-term dynamics of heavy metals in the upper horizons of soils in the region of a copper smelter impacts during the period of reduced emission. — Eurasian Soil Sci. 50(8): 977–990. https://doi.org/10.1134/S1064229317080130
  23. Lyanguzova I. V., Goltvirt D. K., Fadeeva I. K. 2016. Spatiotemporal dynamics of the pollution of Al-Fe-humus podzols in the impact zone of a nonferrous metallurgical plant. — Eurasian Soil Science. 49(10): 1189–1203. https://doi.org/10.1134/S1064229316100094
  24. Kabała C., Chodak T., Szerszen L. 2008. Influence of land use pattern on changes in copper content in soils around a copper smelter, based on a 34-year monitoring cycle. — Žemės Ūkio Mokslai. 15(3): 8–12.
  25. Pozolotina V. N., Lebedev V. A., Antonova E. V., Grigo’iev A. A., Shalaumova Yu. V., Tarasov O.V. 2021. Current state of forest tree stands in the East-Ural radioactive trace area closet to Kyshtym accident epicenter. — Russ. J. Ecol. 52(6): 578-590. https://doi.org/10.1134/S106741362201009X
  26. Nesterkov A. V., Nesterkova D. V. 2023. The response of the invertebrate communities of steppe and floodplain meadows to emissions from the Karabash copper smelter. — Russ. J. Ecol. 54(6): 542–552. https://doi.org/10.1134/s106741362306005x
  27. Poznyakov V. Ya. 1999. Severonickel. M. 432 p. (In Russian)
  28. Classification and diagnostic of soils of Russia. 2004. Smolensk. 342 p. (In Russian)
  29. Pereverzev V. N. 2011. Pochvoobrazovanit v lesnoi zone Kol’skogo poluostrova. — Vestnik Kolskogo Nauchnogo Tsentra RAN. 2: 74–82. https://www.elibrary.ru/pbjxkl (In Russian)
  30. Methods for forest community studies. 2002. Saint-Petersburg. 240 p. (In Russian)
  31. Katyutin P. N., Gorshkov V. V. 2020. Vitality, growth speed and aboveground biomass of Pinus sylvestris (Pinaceae) in middle-aged north taiga forests. — Rastitelnye resursy. 56(2): 99–111. https://doi.org/10.31857/S0033994620020065 (In Russian)
  32. Evdokimova G. A., Kalabin G. V., Mozgova N. P. 2011. Contents and toxicity of heavy metals in soils of the zone affected by aerial emissions from the Severonikel Enterprise. — Eurasian Soil Sci. 44(2): 237–244. https://doi.org/10.1134/S1064229311020037
  33. Evdokimova G. A., Mozgova N. P., Korneikova M. V. 2014. The content and toxicity of heavy metals in soils affected by aerial emissions from the Pechenganikel plant. — Eurasian Soil Science. 47(5): 504–510. https://doi.org/10.1134/S1064229314050044
  34. Kashulina G. M. 2018. Monitoring of soil contamination by heavy metals in the impact zone of copper-nickel smelter on the Kola peninsula. — Eurasian Soil Science. 51(4): 467–478. https://doi.org/10.1134/S1064229318040063
  35. Barkan V. Sh., Lyanguzova I. V. 2018. Changes in the degree of contamination of organic horizons of Al-Fe-humus podzols upon a decrease in aerotechnogenic loads, the Kola Peninsula. — Eurasian Soil Sci. 51(3): 327–335. https://doi.org/10.1134/S106422931803002X
  36. Gorshkov V. V., Stavrova N. I., Katоutin P. N., Tumakova E. A. 2013. Types of size and vitality structure of Pinus sylvestris (Pinaceae) coenopopulations in Northern taiga (Kola Peninsula). — Rastitelnye resursy. 49(4): 512–531. https://www.elibrary.ru/rcfevf (In Russian)
  37. Stavrova N. I., Gorshkov V. V., Katyutin P. N. 2016. Structure formation of forest tree species coenopopulations during post-fire recovery of northern taiga forest. — Transactions of Karelian Research Centre of Russian Academy of Science. 3: 10–28. https://doi.org/10.17076/bg187 (In Russian)
  38. Stavrova N. I., Gorshkov V. V., Katyutin P. N. 2021. Variety of size structure of middle-aged pine (Pinus sylvestris L.) stands in the Northern taiga (Murmansk region). — Transactions of the Kоla Science Centre. Applied Ecology of the North. Series 9. 12(6): 51–56. https://doi.org/10.37614/2307-5252.2021.6.12.9.006
  39. Stavrova N. I., Gorshkov V. V., Katyutin P. N. 2023. Vitality structure of the middle-aged northern taiga pine forest stands. — Lesovedenie. 5: 471–485. https://doi.org/10.31857/S0024114823040113 (In Russian)
  40. Yarmishko V. T., Ignateva O. V. 2019. Multiyear impact monitoring of pine forests in the central part of the Kola Peninsula. — Biology Bulletin. 46(6): 636–645. https://doi.org/10.1134/S106235901906013X
  41. Yarmishko V. T., Ignat'eva O. V. 2021. Communities of Pinus sylvestris L. in the technogenic environment in the European North of Russia: structure, features of growth, condition. — Sibirskij Lesnoj Zurnal (Sib. J. For. Sci.). 3: 44–55. https://doi.org/10.15372/SJFS20210305 (In Russian)
  42. Gorshkov V. V., Stavrova N. I., Katjutin P. N., Lyanguzov A. Y. 2021. Radial growth of Scots Pine (Pinus sylvestris L.) in lichen pine forests and woodlands of the northern taiga. — Biol. Bull. 2: 200–210. https://doi.org/10.1134/S1062359021020059
  43. Katjutin P. N., Stavrova N. I., Gorshkov V. V., Lyanguzov A. Yu., Bakkal I. Ju., Mikhailov S. A. 2020. Radial growth of trees differing in their vitality in the middle-aged Scots pine forests in the Kola peninsula. — Silva Fennica. 54(3): 10263. https://doi.org/10.14214/sf.10263
  44. Stavrova N. I., Gorshkov V. V., Katjutin P. N., Bakkal I. Ju. 2020. The structure of Northern Siberian spruce–Scots pine forests at different stages of post-fire succession. — Forests. 11(5): 558. https://doi.org/10.3390/f11050558
  45. Fedorkov A. 2014. Vitality and height growth of two Larix species and provenances in a field trial located in north-west Russia. — Silva Fennica. 48(1): 1053. https://doi.org/10.14214/sf.1053
  46. Demidko D. A. 2006. Vitality structure of undisturbed Siberian stone pine stands in the subalpine belt and at the timberline in the Mountain Altai. — Russ. J. Ecology. 37(5): 359–362. https://doi.org/10.1134/S1067413606050109
  47. Demidko D. A. 2011. The state of Siberian pine forests in Northeastern Altai and methods for its assessment. — Lesovedenie. 1: 19–27. (In Russian) http://lesovedenie.ru/index.php/forestry/article/view/280
  48. Bebiya S. M. 2000. [Tree differentiation in the forest, their classification and determination of stand vitality]. — Lesovedenie. 4: 35–43. (In Russian)
  49. Torlopova N. V., Ilchukov S. V. 2003. Vital state of native pine forests at the Pechora-Ilych biosphere reserve. — Lesovedenie. 3: 34–40. https://www.elibrary.ru/onouud (In Russian)
  50. Lyanguzova I. V., Katjutin P. N. 2023. Effects of high and low aerotechnogenic emissions of heavy metals on wild plants. — Forests. 14(8): 1650. https://doi.org/10.3390/f14081650
  51. Katjutin P. N., Lyanguzova I. V. 2023. Radial growth of Pinus sylvestris L. under industrial pollution on the Kola Peninsula. — Lesotekhnicheskii Zhurnal. 13(4–2): 76–94. https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.4/18 (In Russian)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».