Using the Size Structure Parameters of Stands to As-sess their Current State and Development Prospects

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Introduction. The size structure of a stand defines its internal diversity that facilitates sustainable development of a cenopopulation by providing materials for the natural selection of specimens and their targeted artificial selection with regard to their economically important characteristics. The aim of the study is to improve the methods of using the size structure parameters of Scots pine (Pinus sylvestris L.) even-aged stands in order to assess their current state and prospects for further development, as well as to identify cenopopulations valuable in terms of selective breeding. Materials and methods. The source material was collected from 300 permanent and temporary sample plots laid out in the even-aged pure pine stands varying in origin, age, density and growth conditions in the Republic of Mari El. On 17 permanent sample plots, circumference measurements were taken on all numbered trees and the estimation of their current diameter increment was performed periodically, every 5–10 years. The duration of observations at the stationary sites ranged from 10 to 40 years. The digital data obtained were processed on a PC using conventional methods of mathematical statistics. Results. The study determined the limits of variability and the key patterns of change in the values of a number of stand size structure parameters, each having its specific informative significance; relevant scores were developed for evaluating the current state and development prospects of the cenopopulations. The study has shown that a network of stationary sample plots is a reliable basis for gaining new knowledge about regularities in the dynamics of the stand size structure formation. Conclusion. For an adequate assessment of the current state of cenopopulations and determination of prospects for their further development, the values of size structure parameters must always be compared with a reference standard, which can be their values attributable either to regional modal stands or so-called “normal” stands.

Авторлар туралы

Yuri Demakov

Volga State University of Technology

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: DemakovYP@volgatech.net
SPIN-код: 1270-0945

Doctor of Biological Sciences, Professor of the Chair of Forest Plantations, Selection and Biotechnology

Ресей, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000

Olga Sheikina

Volga State University of Technology

Email: DemakovYP@volgatech.net
ORCID iD: 0000-0002-7507-8588
SPIN-код: 2215-3308

Doctor of Biological Sciences, Professor of the Chair of Forest Plantations, Selection, and Biotechnology

Ресей, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000

Evgenii Sharapov

Volga State University of Technology

Email: DemakovYP@volgatech.net
ORCID iD: 0000-0002-6500-5377
SPIN-код: 4400-2367

Doctor of Engineering Sciences, Professor of the Chair of Structural Engineering and Water Supply

Ресей, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000

Alexander Korolev

Volga State University of Technology

Email: DemakovYP@volgatech.net
ORCID iD: 0009-0000-1370-1285
SPIN-код: 8836-4618

Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher at the Department of Research and International Affairs

Ресей, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000

Әдебиет тізімі

  1. Svidersky V. I. On the dialectic of elements and structure in the objective world and in cognition. Moscow, Socecgiz; 1962. 275 p. (In Russ.).
  2. Demakov Yu. P. Diagnostics of the sustainability of forest ecosystems: methodological and methodical aspects. Yoshkar-Ola, Periodika Marij El; 2000. 415 p. EDN: WKWHSZ (In Russ.).
  3. Zhivotovsky L. A. Integration of polygenic systems in populations. Problems of analyzing a complex of features. Moscow, Nauka; 1984. 183 p. (In Russ.)
  4. Sukachev V. N. Plant communities (introduction to phytocenology). Leningrad-Moscow, Kniga; 1928. 232 p. (In Russ.).
  5. Nesterov V. G. Issues of modern forestry. Moscow, Selhozgiz; 1961. 384 p. (In Russ.).
  6. Belov S. V. Forestry. Moscow, Lesnaya Promyshlennost; 1983. 352 p. (In Russ.).
  7. Demakov Yu. P., Nureeva T. V. Features of evolution of a tree size rank in coenopopulations of Scots pine. Russian Journal of Forest Science. 2019;(4):274–285. doi: 10.1134/S0024114819030021; EDN: YHNVIT (In Russ.).
  8. Svalov N. N. Modeling forest stand productivity and forest management theory. Moscow, Lesnaya Promyshlennost; 1979. 216 p. (In Russ.).
  9. Maslakov E. L. Formation of young pine stands. Moscow, Lesnaya Promyshlennost; 1984. 165 p. (In Russ.).
  10. Lebkov V. F. Types of forest stand structure. Russian Journal of Forest Science. 1989;(4):12–21. (In Russ.).
  11. Lebkov V. F. Dynamics of the distribution of pine trees according to the morphological indicators of the trunk and crown. Russian Journal of Forest Science. 1990;(5):57–69. (In Russ.).
  12. Romanovsky M. G. Polymorphism of woody plants according to quantitative traits. Moscow, Nauka; 1994. 96 p. (In Russ.).
  13. Nabatov N. M., Svalov N. N. Statistics of the structure of forest stands in assessing their productivity. Lesnoe Hozjajstvo. 1996;(2):41–43. (In Russ.).
  14. Gurjanov M. O. Analysis of the processes of formation of the dimensional structure of tree stands using the synergetics method. Izvestia Sankt-Peterburgskoj Lesotehniceskoj Akademii. 2002;(168): 60–67. EDN: HYWHVX (In Russ.).
  15. Tsvetkov V. F. Pine forests of the Kola forest growing region and the system of farming in them. Arkhangelsk, Arkhangelsk State Tech-nical University; 2002. 380 p. (In Russ.).
  16. Lilja S., Kuuluvainen T. Structure of old Pinus sylvestris dominated forest stands along a geographic and human impact gradient in midboreal Fennoscandia. Silva Fennica. 2005;39(3):407–428. doi: 10.14214/SF.377
  17. Gorshkov V. V., Stavrova N. I., Katjunin P. N. et. al. Types of size and vitality structure of Pinus sylvestris (Pinaceae) coenopopulations in northern taiga (Kola Peninsula). Rastitelnye Resursy. 2013;49(4): 512–531. EDN: RCFEVF (In Russ.).
  18. Romanovsky M. G., Shchekalev R. V. Species system in woody plants. Moscow, KMK Scientific Press Ltd.; 2014. 212 p. (In Russ.).
  19. Kutyavin I. N. Pine forests of the Northern Cis-Urals: structure, growth, productivity. Syktyvkar, IB Komi SC UB RAS; 2018. 176 p. doi: 10.31140/book-2018-02 (In Russ.).
  20. Manov A. V., Kutyavin I. N. Dimensional, age and spatial structure of middle taiga postfire pine stands on automorphic soils (on the example of Komi Republic). Siberian Journal of Forest Science. 2019;(6):100–110. doi: 10.15372/SJFS20190611; EDN: BFNNBT (In Russ.).
  21. Zhang Z., Cao L., Mulverhill C. et. al. Prediction of diameter distributions with multimodal models using LiDAR data in subtropical planted forests. Forests. 2019;10(2):Art.125. doi: 10.3390/f10020125
  22. Stavrova N. I., Gorshkov V. V., Katyunin P. N. Variety of size structure of middle-aged pine (Pinus sylvestris L.) stands in the northern taiga (Murmansk Region). Transactions Kola Science Centre. Applied Ecology of the North. 2021;12(6):51–56. doi: 10.37614/2307-5252.2021.6.12.9.006; EDN: SULUJE (In Russ.).
  23. Kutyavin I. N., Manov A. V. Size and age structure dynamics in native pine forests of the Northern Cis-Urals region. Russian Journal of Forest Science. 2022;(5):504-519. doi: 10.31857/S0024114822040064; EDN: ERCOJQ (In Russ.).
  24. Cramer H. Mathematical methods of statistics. Transl. from English by A. S. Monin and A. A. Petrov; A. N. Kolmogorov (ed.). 2nd edition. Moscow, Mir; 1975. 648 p. (In Russ.).
  25. Lakin G. F. Biometrics. Moscow, Vysshaya Shkola; 1980. 293 p. (In Russ.).
  26. Zaitsev G. N. Mathematical analysis of biological data. Moscow, Vysshaya Shkola; 1991. 182 p. (In Russ.).
  27. Grinin A. S., Orekhov N. A., Novikov V. N. Mathematical modeling in ecology. Moscow, YUNITI-DANA; 2003. 269 p. (In Russ.).
  28. Sannikov S. N., Petrova I. V. Differentiation of Scots pine populations. Ekaterinburg, Ural Branch of RAS; 2003. 248 p. (In Russ.).
  29. Demakov Yu. P. Structure and regularities of forest development in Mari El Republic. Monograph. Yoshkar-Ola, VSUT Publ.; 2018. 432 p. EDN: YOSWWD (In Russ.).
  30. Groshev B. I., Sinitsyn S. G., Moroz P. I. et al. Forest taxation guide. Moscow, Lesnaya Promyshlennost; 1980. 288 p. (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».