ТАБЛИЦА ХОДА РОСТА ПО ФИТОМАССЕ ИВНЯКОВ АРХАНГЕЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В России интенсивный рост площадей, естественно заращиваемых такими породами, как ива ( Salix L.), ольха ( Alnus Mill.), сосна ( Pinus L.) и др., повышает биоразнообразие целых регионов, но вклад этих площадей в углеродный баланс и стабилизацию климата в основном неизвестен. Особенно критична в этом плане ситуация с насаждениями ивы, которая не была включена в систему Государственного учета лесного фонда. Поскольку энергия, вырабатываемая на основе плантаций ивы, нейтральна к CO2, использование этого возобновляемого и устойчивого ее источника потенциально может сократить глобальные выбросы CO2 от ископаемого топлива. Из фитомассы ивы производят топливо в виде щепы, брикетов и пеллет, а в некоторых случаях - биоэтанол или древесный газ. Помимо экономических аспектов, выращивание ивы имеет ряд экологических преимуществ, таких как способность накапливать токсины с загрязненных участков, улучшать ландшафтный дизайн и служить живыми изгородями. Для планирования и ведения лесного хозяйства в насаждениях ивы в условиях северотаежной подзоны Архангельской области и оценки ее вклада в углеродный баланс необходимы данные о биологической продуктивности ивняков и нормативы для оценки их фитомассы. Цель выполненных исследований - разработать модели и таблицы для оценки структуры и динамики надземной фитомассы ивы древовидной в условиях Архангельской области. Для ее достижения реализованы следующие задачи: заложены 52 пробные площади для оценки надземной фитомассы ив; построены регрессионные модели зависимости фитомассы ивы от объемообразующих таксационных показателей деревьев; полученные модели совмещены с таблицей хода роста ивняков и построена таблица возрастной динамики фитомассы ивовых насаждений по классам бонитета для условий Архангельской области. Сравнительный анализ полученных результатов с данными о продуктивности ив в Швеции показал, что при одном и том же возрасте древостоев запасы надземной фитомассы ивы Швеции соответствуют запасам фитомассы ивняков Архангельской области на уровне, среднем между I и II классами бонитета.

Об авторах

Андрей Алексеевич Парамонов

Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.paramonov@sevniilh-arh.ru
Архангельск, Россия

Владимир Андреевич Усольцев

Уральский государственный лесотехнический университет; Ботанический сад УрО РАН

Email: usoltsev50@mail.ru
Екатеринбург, Россия; Екатеринбург, Россия

Сергей Васильевич Третьяков

Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова; Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства

Email: s.v.tretyakov@narfu.ru
Архангельск, Россия; Архангельск, Россия

Сергей Викторович Коптев

Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова; Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства

Email: s.koptev@narfu.ru
Архангельск, Россия; Архангельск, Россия

Алексей Александрович Карабан

Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства; Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова

Email: karaban@sevniilh-arh.ru
Архангельск, Россия; Архангельск, Россия

Илья Васильевич Цветков

Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства; Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова

Email: i.tsvetkov@narfu.ru
Архангельск, Россия; Архангельск, Россия

Александр Владимирович Давыдов

Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства; Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова

Email: davydov.a@edu.narfu.ru
Архангельск, Россия; Архангельск, Россия

Иван Степанович Цепордей

Ботанический сад УрО РАН

Email: ivan.tsepordey@yandex.ru
Екатеринбург, Россия

Список литературы

  1. Анучин Н. П. Лесная таксация. М.: Лесн. пром-сть, 1982. 552 c.
  2. Горобец А. И., Лихацкий Ю. П. Влияние почвенно-гидрологических условий на продуктивность микроротационной плантации ивы корзиночной // Тр. СПбНИИЛХ. 2016. № 4. С. 98-108.
  3. Гусев И. И. Моделирование экосистем. Архангельск: АГТУ, 2002. 112 c.
  4. Демидова Н. А., Дуркина Т. М. Результаты испытания местных и интродуцированных видов рода Salix на Европейском Севере России // Науч. ведом. БелГУ. Сер.: Естеств. науки. 2012. Т. 140. № 21. С. 23-29.
  5. Жижин С. М., Магасумова А. Г., Оплетаев А. С. Зарастание древесной растительностью сельскохозяйственных угодий в южной подзоне тайги Республики Удмуртия // Вестн. Бурят. гос. с.-х. акад. 2021. Т. 63. № 2. С. 84-91.
  6. Парамонов А. А., Третьяков С. В., Коптев С. В. Таблицы хода роста нормальных ивовых древостоев таёжной зоны Северо-Востока Европейской части России // Тр. СПбНИИЛХ. 2021. № 2. С. 17-27.
  7. Парамонов А. А., Усольцев В. А., Третьяков С. В., Коптев С. В., Карабан А. А., Цветков И. В., Давыдов А. В., Цепордей И. С. Биомасса деревьев ивы и ее аллометрические модели в условиях Архангельской области // Леса России и хоз-во в них. 2022. № 4 (83). С. 10-19.
  8. Поздняков Л. К., Протопопов В. В., Горбатенко В. М. Биологическая продуктивность лесов Средней Сибири и Якутии. Красноярск: Краснояр. кн. изд-во, 1969. 120 с.
  9. Скворцов А. К. Ивы СССР: Систематический и географический обзор. М.: Наука, 1968. 262 с.
  10. Усольцев В. А. Биологическая продуктивность лесов Северной Евразии: методы, база данных и ее приложения. Екатеринбург: УрО РАН, 2007. 636 с.
  11. Фалин А. Ю. Содержание и доброкачественность дубильных веществ у трех видов рода Salix L. в Карелии // Тр. лесоинж. ф-та ПетрГУ. 2003. Т. 4. С. 141-143.
  12. Шабуров В. И., Беляева И. В. Итоги работ по селекции ивовых на Урале // Леса Урала и хозяйство в них. Екатеринбург: УГЛТА, 1995. Вып. 18. С. 119-127.
  13. Baskerville G. L. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass // Can. J. For. Res. 1972. V. 2. Iss. 1. P. 49-53.
  14. Christersson L., Sennerby-Forsse L., Zsuffa L. The role and significance of woody biomass plantations in Swedish agriculture // For. Chron. 1993. V. 69. Iss. 6. P. 687-693.
  15. Dixon R. K., Brown S., Houghton R. A., Solomon A. M., Trexler M. C., Wisniewski J. Carbon pools and flux of global forest ecosystems // Science. 1994. V. 263. N. 5144. P. 185-190.
  16. Heller M. C., Keoleian G. A., Volk T. A. Life cycle assessment of a willow biomass cropping system // Biomass Bioenergy. 2003. V. 25. Iss. 2. P. 147-165.
  17. Johansson T. Biomass of sallow (Salix caprea L.). Rep. 031. Uppsala: Swed. Univ. Agr. Sci., 2011. 32 p.
  18. Krzyzniak M., Stolarski M., Waliszewska B., Szczukowski S., Tworkowski J., Zaluski D., Snieg M. Willow biomass as feedstock for an integrated multi-product biorefinery // Industr. Crops & Products. 2014. V. 58. P. 230-237.
  19. Mahecha M. D., Bastos A., Bohn F. J., Eisenhauer N., Feilhauer H., Hartmann H., Hickler T., Kalesse-Los H., Migliavacca M., Otto F. E. L., Peng J., Quaas J., Tegen I., Weigelt A., Wendisch M., Wirth C. Biodiversity loss and climate extremes - study the feedbacks // Nature. 2022. V. 612. Р. 30-32.
  20. Rowe R. L., Hanley M. E., Goulson D., Clarke D. J., Doncaster C. P., Taylor G. Potential benefits of commercial willow Short Rotation Coppice (SRC) for farm-scale plant and invertebrate communities in the agro-environment // Biomass Bioenergy. 2011. V. 35. Iss. 1. P. 325-336.
  21. Sandak A., Sandak J., Waliszewska B., Zborowska M., Mleczek M. Selection of optimal conversion path for willow biomass assisted by near infrared spectroscopy // iForest. 2017. V. 10. Iss. 2. P. 506-514.
  22. Statgraphics-19, 2022. http://www.statgraphics.com/
  23. Usoltsev V. A., Vanclay J. K. Stand biomass dynamics of pine plantations and natural forests on dry steppe in Kazakhstan // Scand. J. For. Res. 1995. V. 10. P. 305-312.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».