Использование параметров размерной структуры древостоев для оценки их текущего состояния и перспектив развития

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Размерная структура древостоя характеризует внутреннее его разнообразие, обеспечивающее устойчивое развитие ценопопуляции, поставляя материал для естественного отбора особей, а также целенаправленной их селекции по хозяйственно важным признакам. Цель исследования – усовершенствование приёмов использования параметров размерной структуры одновозрастных древостоев сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) для оценки их текущего состояния и перспектив дальнейшего развития, а также для выбора ценных в селекционном отношении ценопопуляций. Объекты и методы. Исходный материал собран на 300 постоянных и временных пробных площадях, заложенных в чистых одновозрастных сосновых древостоях Республики Марий Эл, различающихся по происхождению, возрасту, густоте и условиям произрастания. На 17 постоянных пробных площадях периодически раз в 5–10 лет измеряли длину окружности ствола у всех пронумерованных деревьев и оценивали величину текущего прироста их по диаметру. Продолжительность наблюдений на стационарных объектах составляла от 10 до 40 лет. Полученный цифровой материал обработан на ПК с использованием стандартных методов математической статистики. Результаты. Установлены пределы вариабельности и основные закономерности изменения величины комплекса параметров размерной структуры древостоев, каждый из которых имеет специфичное информационное значение, и созданы соответствующие шкалы для оценки текущего состояния ценопопуляций и перспектив их дальнейшего развития. Показано, что надёжной основой для получения новых знаний о закономерностях динамики формирования размерной структуры древостоев является сеть стационарных пробных площадей. Вывод. Для адекватной оценки текущего состояния ценопопуляций и определения перспектив их дальнейшего развития величину параметров размерной структуры всегда необходимо сравнивать с эталоном, в качестве которого могут выступать их значения, присущие либо региональным модальным насаждениям, либо так называемым «нормальным» древостоям.

Об авторах

Юрий Петрович Демаков

Поволжский государственный технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: DemakovYP@volgatech.net
SPIN-код: 1270-0945

доктор биологических наук, профессор кафедры лесных культур, селекции и биотехнологии

Россия, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Ольга Викторовна Шейкина

Поволжский государственный технологический университет

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

доктор биологических наук, профессор кафедры лесных культур, селекции и биотехнологии

Россия, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Евгений Сергеевич Шарапов

Поволжский государственный технологический университет

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

доктор технических наук, профессор кафедры строительных конструкций и водоснабжения

Россия, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Александр Сергеевич Королев

Поволжский государственный технологический университет

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

кандидат технических наук, старший научныйсотрудник департамента научной и международной деятельности

Россия, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Список литературы

  1. Свидерский В. И. О диалектике элементов и структуры в объективном мире и в познании. М.: Соцэкгиз, 1962. 275 с.
  2. Демаков Ю. П. Диагностика устойчивости лесных экосистем: методологические и методические аспекты. Йошкар-Ола: Период-ка Марий Эл, 2000. 415 с. EDN: WKWHSZ
  3. Животовский Л. А. Интеграция полигенных систем в популяциях. Проблемы анализа комплекса признаков. М.: Наука, 1984. 183 с.
  4. Сукачев В. Н. Растительные сообщества (введение в фитоценологию). Л.-М.: Книга, 1928. 232 с.
  5. Нестеров В. Г. Вопросы современного лесоводства. М.: Сельхозгиз, 1961. 384 с.
  6. Белов С. В. Лесоводство. М.: Лесная промышленность, 1983. 352 с.
  7. Демаков Ю. П., Нуреева Т. В. Закономерности изменения рангового положения деревьев по их размерам в ценопопуляциях сосны обыкновенной // Лесоведение. 2019. № 4. С. 274–285. doi: 10.1134/S0024114819030021; EDN: YHNVIT
  8. Свалов Н. Н. Моделирование производительности древостоев и теория лесопользования. М.: Лесная промышленность, 1979. 216 с.
  9. Маслаков Е. Л. Формирование сосновых молодняков. М.: Лесная промышленность, 1984. 165 с.
  10. Лебков В. Ф. Типы строения древостоев // Лесоведение. 1989. № 4. С. 12–21.
  11. Лебков В. Ф. Динамика распределения деревьев сосны по морфологическим показателям ствола и кроны // Лесоведение. 1990. № 5. С. 57–69.
  12. Романовский М. Г. Полиморфизм древесных растений по количественным признакам. М.: Наука, 1994. 96 с.
  13. Набатов Н. М., Свалов Н. Н. Статистики строения древостоев в оценке их продуктивности // Лесное хозяйство. 1996. № 2. С. 41–43.
  14. Гурьянов М. О. Анализ процессов формирования размерной структуры древостоев методом синергетики // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2002. № 168. С. 60–67. EDN: HYWHVX
  15. Цветков В. Ф. Сосняки Кольской лесорастительной области и ведение хозяйства в них. Архангельск: Изд-во Архангельского гос. тех. ун-та, 2002. 380 с.
  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. Vol. 39, iss. 3. Pp. 407–428. doi: 10.14214/SF.377
  17. Типы размерной и виталитетной структуры ценопопуляций Pinus sylvestris (Pinaceae) в условиях северной тайги (Кольский п-ов) / В. В. Горшков, Н. И. Ставрова, П. Н. Катюнин и др. // Растительные ресурсы. 2013. Т. 49, № 4. С. 512–531. EDN: RCFEVF
  18. Романовский М. Г., Щекалев Р. В. Система вида у древесных растений. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2014. 212 с.
  19. Кутявин И. Н. Сосновые леса Северного Приуралья: строение, рост, продуктивность. Сыктывкар: ИБ Коми НЦ УрО РАН, 2018. 176 с. doi: 10.31140/book-2018-02
  20. Манов А. В., Кутявин И. Н. Размерная, возрастная и пространственная структура древостоев постпирогенных среднетаёжных сосняков на автоморфных почвах (на примере Республики Коми) // Сибирский лесной журнал. 2019. № 6. С. 100–110. doi: 10.15372/SJFS20190611; EDN: BFNNBT
  21. Prediction of Diameter Distributions with Multimodal Models Using LiDAR Data in Subtropical Planted Forests / Z. Zhang, L. Cao, C. Mulverhill et al. // Forests. 2019. Vol. 10, iss. 2. Art. 125. doi: 10.3390/f10020125
  22. Ставрова Н. И., Горшков В. В., Катюнин П. Н. Разнообразие размерной структуры средне-возрастных сосновых (Pinus sylvestris L.) древостоев в условиях северной тайги (Мурманская область) // Труды Кольского научного центра РАН. 2021. Т. 12, № 6. С. 51–56. doi: 10.37614/2307-5252.2021.6.12.9.006; EDN: SULUJE
  23. Кутявин И. Н., Манов А. В. Динамика размерной и возрастной структуры древостоев коренных сосняков Северного Предуралья // Лесоведение. 2022. № 5. С. 504–519. doi: 10.31857/S0024114822040064; EDN: ERCOJQ
  24. Крамер Г. Математические методы статистики / пер. с англ. А. С. Монина, А. А. Петрова; под ред. А. Н. Колмогорова. 2-е изд. М.: Мир, 1975. 648 с.
  25. Лакин Г. Ф. Биометрия. М.: Высшая школа, 1980. 293 с.
  26. Зайцев Г. Н. Математический анализ биологических данных. М.: Высшая школа, 1991. 182 с.
  27. Гринин А. С., Орехов Н. А., Новиков В. Н. Математическое моделирование в экологии. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 269 с.
  28. Санников С. Н., Петрова И. В. Дифференциация популяций сосны обыкновенной. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. 248 с.
  29. Демаков Ю. П. Структура и закономерности развития лесов Республики Марий Эл: монография. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2018. 432 с. EDN: YOSWWD
  30. Лесотаксационный справочник / Б. И. Грошев, С. Г. Синицын, П. И. Мороз, И. П. Сеперович. М.: Лесная промышленность, 1980. 288 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».