ENVIRONMENTAL DETECTIVE: WHY DID THE TREES IN KRASNOTURANSKY PINE FOREST DIE?

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Possible causes of damage to pine stands in Krasnoturansky Bor in 2022 were studied. Remote sensing data and indicators characterizing the current state of trees were used for the analysis. NDVI values of different forest areas were considered and the moment and intensity of tree damage were estimated based on these indicators. The spatial distribution of trees by the level of damage along the selected transect was studied and it was shown that the level of damage decreases linearly with increasing distance to the forest edge. Based on the results obtained, it is assumed that the cause of the damage could be a chemical burn of trees caused by herbicides when treating agricultural land near the forest edge to destroy weeds. The patterns of change in the current state of trees after impacts were studied depending on their state before damage and the state of trees before the impact on the crowns. To assess the current and retrospective states of trees, a set of indicators is proposed, including the characteristics of the spectra of the first differences in the widths of annual rings of trees in the damage zone 2-20 years before the date of damage, dielectric indicators of tree tissues, and response functions of remote characteristics of stands. It is shown that with the same visual state of trees before and after damage, their response to the impact differs significantly and some of the trees of condition category 1 according to visual features should be classified as trees with a certain level of weakening as a result of the impact. The use of a set of methods made it possible to assess the response of trees to the impact depending on their initial state before the impact.

Авторлар туралы

V. Soukhovolsky

Krasnoyarsk Science Centre of the Siberian Branch of Russian Academy of Science, V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: soukhovolsky@yandex.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

A. Kovalev

Krasnoyarsk Science Centre of the Siberian Branch of Russian Academy of Science

Email: sunhi.prime@gmail.com
Krasnoyarsk, Russian Federation

P. Krasnoperova

Siberian Federal University

Email: for_polli@mail.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

V. Soldatov

Forest Protection Center of Krasnoyarsk Krai

Email: vladimir.soldatow24@yandex.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Грязькин А. В., Герасюта С. М., Бернацкий Д. П., Трубачева Т. А., Ковалев Н. В. Изменчивость величины импеданса древесных пород // Изв. СПбЛТА. 2012. № 198. С. 11-17.
  2. Гусев Ю. А. Основы диэлектрической спектроскопии. Казань: Казан. гос. ун-т, 2009. 118 с.
  3. Исаев А. С., Гирс Г. И. Взаимодействие дерева и насекомых-ксилофагов (на примере лиственницы сибирской). Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1975. 346 с.
  4. Ковалев А. В., Jakuš R., Пальникова Е. Н., Суховольский В. Г. Диэлектрическая Фурье-спектроскопия в оценке состояния деревьев в очагах массового размножения короедов // Хвойные бореал. зоны. 2016. Т. 34. № 1-2. C. 44-51.
  5. Kоган Ш. М. Электронный шум и флуктуации в твердых телах. М.: Физматлит, 2009. 368 c.
  6. Коляго С. А. Природные условия и почвенный покров правобережной части Минусинской впадины // Тр. Южн.-Енис. компл. экспед. М., 1954. Вып. 3. С. 284-306.
  7. Пальникова Е. Н., Свидерская И. В., Суховольский В. Г. Сосновая пяденица в лесах Сибири. Экология, динамика численности, влияние на насаждения. Новосибирск: Наука, 2002. 254 с.
  8. Правила санитарной безопасности в лесах. Постановление Правительства Российской Федерации от 20 мая 2017 г. № 607. М.: Правительство РФ, 2017.
  9. Суховольский В. Г., Иванова Ю. Д. Моделирование повреждений и гибели лесных ценозов под воздействием точечных источников загрязнений // Журн. общ. биол. 2018. Т. 79. № 2. С. 148-158.
  10. Суховольский В. Г., Воронин В. И., Осколков В. А., Ковалев А. В. Экспресс-оценка состояния древесных растений по диэлектрическим характеристикам тканей ствола // ИВУЗ. Лесн. журн. 2021. № 2. С. 70-85.
  11. Тимашев С. Ф. Фликкер-шумовая спектроскопия: информация в хаотических сигналах. М.: Физматлит, 2007. 248 с.
  12. Feldman Y., Ermolina I., Hayashi Y. Time domain dielectric spectroscopy study of biological systems // IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 2003. V. 10. Iss. 5. P. 728-753.
  13. Kovalev A., Soukhovolsky V. Analysis of forest stand resistance to insect attack according to remote sensing data // Forests. 2021. V. 12. Iss. 9. Article number 1188. 13 p.
  14. Kovalev A., Tarasova O., Soukhovolsky V. G., Ivanova Yu. D. Is it possible to predict a forest insect outbreak? Backtesting using remote sensing data // Forests. 2024. V. 15. Iss. 8. Article number, 1458. 15 p.
  15. Schanne O. F., Ruiz P., Ceretti E. Impedance measurements in biological cells. N. Y.: John Wiley & Sons, 1978. 430 p.
  16. Senf C., Seidl R., Hostert P. Remote sensing of forest insect disturbances: Current state and future directions // Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinform. 2017. V. 60. P. 49-60.
  17. Soukhovolsky V. G., Ivanova Yu. D. Modeling of the damage sustained by forest coenoses and their destruction under the impact of point contamination sources // Biol. Bull. Rev. 2019. V. 9. P. 73-82 (Original Rus. Text © V. G. Soukhovolsky, Yu. D. Ivanova, 2018, publ. in Zhurn. obshch. biol. 2018. V. 79. N. 2. P. 148-158).
  18. Soukhovolsky V. G., Krasnoperova P., Kovalev A., Sviderskaya I., Tarasova O., Ivanova Y., Akhanaev Y., Martemyanov V. Differentiation of forest stands by susceptibility to folivores: A retrospective analysis of time series of annual tree rings with application of the fluctuation-dissipation theorem // Forests. 2023. V. 14. Iss. 7. Article number 1385. 12 p.
  19. Wei W. W. S. Time series analysis. Boston: Addison Wesley, 2006. 614 p.

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».