DENSITY OF SNOW UNDER THE CANOPY OF ARTIFICIAL SPRUCE STANDS IN THE MIDDLE URALS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The comparison of snow density in small open spaces adjacent to forest stands and under the canopy of spruce stands located on the macroslopes of the Middle Urals of the eastem end westem expositions was carried out. It was found that the density of snow in open spaces on the western macroslope is usually higher than on the eastem one. The forest canopy somewhat reduces the difference in the amount of snow density observed between forest clearings, but maintains a tendency of increased density on the western slope. On the western and eastern slopes, there is a higher variation in snow density under the canopy of stands than in forest clearings and a more significant variation under the crowns of spruce ( Picea A. Dietr.) than in the aisles. On the eastern slope, the dynamics of snow density in forest clearings over the years of observations has no indisputable connection with the sum of temperatures and precipitation of winter periods. On the western slope, when comparing between the observation seasons, the snow density in the forest clearing differs at a reliable significant level ( p < 0.05). The canopy of the forest can regulate the peculiarities of weather conditions, and most often, there is no statistically significant inter-seasonal dynamics of snow density on the permanent trial square of both slopes. A comparison of the snow density under the crowns and in the aisles showed that both on the eastern and western slopes the snow in the aisles is denser. Also, within the season, both on the eastern slope and on the western slope, the peculiarity of the canopy structure of the stand does not create conditions for the formation of snow density significantly different between the permanent trial square. Except for some years when differences are observed on the eastern slope between the density of snow on the permanent trial square with a predominance of the birch proportion in the composition formula and permanent trial square with pure spruce forests.

About the authors

O. V. Tolkach

Botanical Garden, Russian Academy of Sciences, Ural Branch

Author for correspondence.
Email: tolkach_o_v@mail.ru
Yekaterinburg, Russian Federation

G. G. Terekhov

Botanical Garden, Russian Academy of Sciences, Ural Branch

Email: terekhov_g_g@mail.ru
Yekaterinburg, Russian Federation

N. N. Terinov

Botanical Garden, Russian Academy of Sciences, Ural Branch

Email: n_n_terinov@mail.ru
Yekaterinburg, Russian Federation

References

  1. Войтковский К. Ф. Лавиноведение. М.: Изд-во МГУ, 1989. 158 с
  2. Воронков Н. А. Роль лесов в охране вод. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 286 с
  3. Гапаров К. К. Динамика снегонакопления в еловых насаждениях // Лесоводственные и лесокультурные исследования в Кыргыстане. Бишкек: НАН Кыргызской Респ. Ин-т леса и ореховодства им. П. А. Гана, 2006. Вып. 19. С. 24-31
  4. ГОСТ Р ИСО 4355-2016. Национальный стандарт Российской Федерации. Основы проектирования строительных конструкций. Определение снеговых нагрузок на покрытия. Дата введения 01.07.2017. М.: Стандартинформ, 2017. 58 c
  5. Данилик В. Н. Снегонакопление, снеготаяние и сток в горных темнохвойных лесах Среднего Урала // Леса Урала и хоз-во в них. 1975. Вып. 8. С. 77-92
  6. Исаков С. В., Шкляев В. А. Оценка поступления солнечной радиации на естественные поверхности с применением геоинформационных систем // Геогр. вестн. 2012. № 1 (20). С. 72-80
  7. Казакова Е. В. Ежедневная оценка локальных значений и объективный анализ характеристик снежного покрова в рамках системы численного прогноза погоды COSMO-RU: автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук: 25.00.30. M.: Гидрометеоцентр России, 2015. 24 с
  8. Колесников Б. П., Зубарева Р. С., Смолоногов Е. П. Лесорастительные условия и типы лесов Свердловской области. Свердловск: Урал. науч. центр АН СССР, 1973. 175 с
  9. Крестовский О. И. Влияние вырубок и восстановления лесов на водность рек. Л.: Гидрометеоиздат. 1986. 119 с
  10. Мишон В. М. Теоретические и методические основы оценки ресурсов поверхностных вод в зонах недостаточного и неустойчивого увлажнения Европейской части России: автореф. дис. ... д-ра геогр. наук: 25.00.27. Воронеж: Воронеж. гос. пед. ун-т, 2007. 40 с
  11. Мурашев С. И., Рутковский В. И. Методика изучения снегового режима в лесах // Тр. ВНИИЛХ. 1940. Вып. 14. 32 с
  12. Николаева С. А., Панов А. Н. Структура снежного покрова под пологом лиственно-сосновых сообществ на Обь-Томском междуречье // Климатология и гляциология Сибири: Материалы Междунар. науч.-практ. конф., Томск, 16-20 октября 2012 г. Томск: ЦНТИ, 2012. С. 177-179
  13. Онучин А. А., Буренина Т. А. Пространственно-временная динамика плотности снежного покрова на территории Северной Евразии // Метеорол. и гидрол. 1996. № 12. С. 101-111
  14. Полякова Е. В. Геоэкологический анализ территории Севера Русской плиты средствами цифрового моделирования рельефа: возможности и практическое применение: автореф. дис. ... д-ра геол.-минерал. наук: 1.6.21. Архангельск: Фед. иссл. центр компл. изуч. Арктики, 2021. 38 с
  15. Толкач О. В., Залесов С. В. Снегонакопление под пологом леса на Среднем Урале // Геогр. и природ. ресурсы. 2020. № 1 (160). С. 106-112
  16. Толкач О. В., Терехов Г. Г., Залесов С. В., Фрейберг И. А., Соловьев В. М. Формирование снегозапасов в еловых насаждениях искусственного происхождения на Среднем Урале // Естеств. и тех. науки. 2019. № 11 (137). С. 188-191

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».