MODELS AND TABLES OF THE PHYTOMASS OF DEAD BRANCHES IN GROWING TREES OF SCOTS PINE AND SILVER BIRCH IN THE STEPPE ZONE

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Under conditions of a changing climate, the relevance of assessing the full carbon pool of all components of forest ecosystems increases, not only of the living aboveground and underground parts, but also of litter, large detritus, soils, etc. There are numerous estimates of the phytomass of the aboveground part of forest trees and stands, both taking into account the mass of branches that have died and preserved on tree stems, and without taking them into account. There is no information about the mass of dead branches on tree stems in the available databases on the phytomass of trees. Thus, the mass of dead branches of trees and stands is not included in the calculation of both the input and output components of the carbon cycle, and when estimating the carbon pool of forest ecosystems, it is underestimated by some unknown amount. In the published data on the phytomass of trees, the relative mass of dead branches, i.e. the ratio of the mass of dead branches to the aboveground phytomass, varies from 0.1 to 26 %, however, attempts to identify factors explaining such a wide range of it are quite rare. In this study, the first attempt was made to develop allometric models designed to estimate the mass of dead branches of growing trees of Scots pine ( Pinus sylvestris L.) and silver birch ( Betula pendula Roth) in the conditions of the steppe zone. The study was based on 465 model trees obtained on 35 sample plots. It was found that in the mature birch stand, the mass of dead branches is 1.32 t/ha and relative mass of dead branches is 2.5 %, in natural pine forests 0.9-17 t/ha and 0.7-13 %, respectively, and in plantations 0.2-13 t/ha and 1.3-11 %, respectively. The dependencies constructed for the relative mass of dead branches are combined with yield tables of the aboveground phytomass of stands of natural origin and plantations of the Turgay Depression. It was found that, depending on the origin of the stand, its age and site index, the relative mass of dead branches varies from 0.8 to 15 %. The proposed allometric models and inventory tables can be used in the assessment of the mass of dead branches on tree stems of pine stands. When calculating carbon pools in the forests of the steppe zone, it is necessary to take into account the mass of dead branches by applying increasing coefficients in pine forests from 0.8 to 15% and in mature birch forests 2.5 %.

Авторлар туралы

V. Usoltsev

Botanical Garden, Russian Academy of Sciences, Ural Branch; Ural State Forest Engineering University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: usoltsev50@mail.ru
Yekaterinburg, Russian Federation; Yekaterinburg, Russian Federation

I. Tsepordey

Botanical Garden, Russian Academy of Sciences, Ural Branch

Email: ivan.tsepordey@yandex.ru
Yekaterinburg, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Бабич Н. А., Мерзленко М. Д., Евдокимов И. В. Фитомасса культур сосны и ели в Европейской части России. Архангельск: Соломбальская тип., 2004. 112 с.
  2. Бобкова К. С., Тужилкина В. В., Кузин С. Н. Углеродный цикл в еловых экосистемах северной тайги // Экология. 2006. № 1. С. 23-31.
  3. Бобкова К. С., Машика А. В., Смагин А. В. Динамика содержания углерода органического вещества в среднетаежных ельниках на автоморфных почвах. СПб.: Наука, 2014. 270 с.
  4. Ватковский О. С. Анализ формирования первичной продуктивности лесов. М.: Наука, 1976. 116 с.
  5. Ведрова Э. Ф., Спиридонова Л. В., Стаканов В. Д. Круговорот углерода в молодняках основных лесообразующих пород Сибири // Лесоведение. 2000. № 3. С. 40-48.
  6. Габеев В. Н. Экология и продуктивность сосновых лесов. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990. 229 с.
  7. Замолодчиков Д. Г. Оценка пула углерода крупных древесных остатков в лесах России с учетом влияния пожаров и рубок // Лесоведение. 2009. № 4. С. 3-15.
  8. Замолодчиков Д. Г., Уткин А. И., Коровин Г. Н., Честных О. В. Динамика пулов и потоков углерода на территории лесного фонда России // Экология. 2005. № 5. С. 323-333.
  9. Казимиров Н. И., Морозова Р. М. Биологический круговорот веществ в ельниках Карелии. Л.: Наука. Ленингр. отд-ние, 1973. 175 с.
  10. Кобак К. И. Биотические компоненты углеродного цикла. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 248 с.
  11. Коломыц Э. Г. Углеродный баланс и устойчивость лесных экосистем при глобальных изменениях климата. Экологические ресурсы бореальных лесов. М.: Наука, 2020. 423 с.
  12. Курбанов Э. А. Бюджет углерода сосновых экосистем Волго-Вятского района. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. 300 с.
  13. Мешинев Т., Николов В. Биологическая продуктивность ассоциации Quercus cerris - Quercus frainetto - Carpinus orientalis - Mixtoherbosa из района Еленского предгорья // Наука за гората. 1990. № 3. С. 34-39 (на болгар. яз., реф. на рус.).
  14. Молчанов А. А. Продуктивность органической массы в лесах различных зон. М.: Наука, 1971. 275 с.
  15. Молчанов А. А. Продуктивность органической массы в березовых древостоях Московской области // Продуктивность органической и биологической массы леса. М.: Наука, 1974. С. 141-161.
  16. Патронов Д. Въерху фракционното разпределение на надземната фитомаса в млади насаждения в Странджа // Горскостопанска наука. 1984. Т. 21. № 1. С. 37-46 (на болгар. яз., реф. на рус.).
  17. Рожков В. А., Вагнер В. В., Когут Б. М., Конюшков Д. Е., Шеремет Б. В. Запасы органических и минеральных форм углерода в почвах России // Углерод в биогеоценозах: Чтения памяти акад. В. Н. Сукачева, М.: Наука, 1997. Т. 15. С. 5-58.
  18. Романовская А. А., Трунов А. А., Коротков В. Н., Карабань Р. Т. Проблема учета поглощающей способности лесов России в Парижском соглашении // Лесоведение. 2018. № 5. С. 323-334.
  19. Семечкина М. Г. Структура фитомассы сосняков. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1978. 165 с.
  20. Смирнов В. В. Органическая масса в некоторых лесных фитоценозах Европейской части СССР. М.: Наука, 1971. 362 с.
  21. Усольцев В. А. Моделирование структуры и динамики фитомассы древостоев. Красноярск: Изд-во Краснояр. гос. ун-та, 1985. 192 с. http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3353
  22. Усольцев В. А. Фитомасса лесов Северной Евразии. Нормативы и элементы географии. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. 763 с. http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3302
  23. Уткин А. И., Ермолова Л. С. Первичная продуктив ность культур сосны обыкновенной Ульяновского Поволжья // Биологическая продуктивность лесов Поволжья. М.: Наука, 1982. С. 186-195.
  24. Честных О. В., Лыжин В. А., Кокшарова А. В. Запасы углерода в подстилках лесов России // Лесоведение. 2007. № 6. С. 114-121.
  25. Baskerville G. L. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass // Can. J. For. Res. 1972. V. 2. N. 1. P. 49-53.
  26. Benčat T. Black locust biomass production in Southern Slovakia. Bratislava: VEDA, 1989. 191 p.
  27. Bobkova K. S., Tuzhilkina V. V., Kuzin S. N. Carbon cycle in spruce ecosystems of the northern Taiga subzone // Rus. J. Ecol. 2006. V. 37. Iss. 1. P. 19-27 (Original Rus. Text © K. S. Bobkova, V. V. Tuzhilkina, S. N. Kuzin, 2006, publ. in Ekologiya. 2006. N. 1. P. 23-31).
  28. Schepaschenko D., Shvidenko A., Usoltsev V. А., Lakyda P., Luo Y., Vasylyshyn R., Lakyda I., Myklush Y., See L., McCallum I., Fritz S., Kraxner F., Obersteiner M. A dataset of forest biomass structure for Eurasia // Sci. Data. 2017. V. 4. № 1. Article number: 170070.
  29. Statgraphics-19. Statgraphics Technologies, Inc. The Plains, Virginia, 2022. http://www.statgraphics.com/
  30. Usoltsev V. A. Single-tree biomass data for remote sensing and ground measuring of Eurasian forests: digital version. The second edition, enlarged. Yekaterinburg: Ural St. For. Engineer. Univ.; Bot. Garden Ural Br.Rus. Acad. Sci., 2020.
  31. Vyskot M. Biomass of the tree layer of a spruce forest in the Bohemian Uplands. Praha: Academia, 1981. 397 p.
  32. Vyskot M. Larix decidua Mill. in biomass // Rozpravy Československé Akademie Véd. Rada Matematických a Prirodnich Véd. Praha. 1982. V. 92. Iss. 8. 162 p.
  33. Zamolodchikov D. G., Utkin A. I., Korovin G. N., Chestnykh O. V. Dynamics of carbon pools and fluxes in Russia’s forest lands // Rus. J. Ecol. 2005. V. 36. Iss. 5. P. 291-301 (Original Rus. Text © 2005, D. G. Zamolodchikov, A. I. Utkin, G. N. Korovin, O. V. Chestnykh, publ. in Ekologiya. 2005. N. 5. P. 323-333).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».