ДОЛГОСРОЧНАЯ ДИНАМИКА ПОПУЛЯЦИЙ ЛЕСНЫХ НАСЕКОМЫХ В КРАСНОТУРАНСКОМ СОСНОВОМ БОРУ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Описан опыт 40-летнего (1978-2016 гг.) регулярного исследования численности пяти видов насекомых-филлофагов в пяти ландшафтных структурах Краснотуранского соснового бора (юг Красноярского края). На основе полученных данных предложены модели динамики численности популяций этих видов. В основу моделей положено представление о существовании положительных и отрицательных обратных связей в популяциях. Такой подход позволил не учитывать воздействие паразитоидов на насекомых. Для расчетов была предложена авторегрессионная (AR) модель, согласно которой текущая плотность линейно зависит от плотностей предыдущих лет. Коэффициенты модели вычислялись по данным многолетних учетов. Показано, что для большинства популяций характерно влияние плотности прошедшего сезона на текущую плотность в форме положительной обратной связи и влияние на текущую плотность плотности предпредыдущего сезона в форме отрицательной обратной связи. Рассмотрены характеристики устойчивости популяционной динамики отдельных видов в различных местообитаниях. В качестве характеристик устойчивости использованы показатели запаса по устойчивости, широко используемых в теории управления. Показано, что запас по устойчивости для пилильщиков (Tenthredinidae Latreille) несколько больше, чем для других групп видов, что согласуется с меньшей дисперсией численности популяций этих видов при многолетних учетах. Использование AR-моделей и характеристики запаса по устойчивости позволило классифицировать ландшафтные структуры на территории Краснотуранского бора по рискам возникновения в этих ландшафтах вспышек массового размножения.

Об авторах

В. Г. Суховольский

Красноярский научный центр СО РАН, Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: soukhovolsky@yandex.ru
Красноярск, Россия

О. В. Тарасова

Сибирский федеральный университет

Email: olvitarasova2010@yandex.ru
Красноярск, Россия

Список литературы

  1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир. 1976. 755 с
  2. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1. 406 с
  3. Гайдук А. Р., Беляев В. Е., Пьявченко Т. А. Теория автоматического управления в примерах и задачах с решениями в MATLAB: учеб. пособие. 7-е изд., стер. СПб.: Лань, 2023. 464 с
  4. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971. Вып. 1. 316 с.; Вып. 2. 287 с
  5. Дорф Р. К., Бишоп P. X. Современные системы управления. М.: Лаб. базовых знаний, 2004. 832 c
  6. Кендалл М. Д., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 736 с
  7. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т. 1. М.: Физматлит, 2007. 312 с
  8. Киреев Д. М. Методы изучения лесов по аэроснимкам. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1977. 213 с
  9. Марпл мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 584 с
  10. Пальникова Е. Н. Экология и лесохозяйственное значение сосновой пяденицы в лесостепных борах Средней Сибири: дис. … канд. биол. наук: 03.00.09. Красноярск: Ин-т леса и древесины им. В. Н. Сукачева СО АН СССР, 1984. 207 с
  11. Пальникова Е. Н. Сосновая пяденица в лесостепных борах Сибири (экология, динамика численности, влияние на насаждения): дис. … д-ра с.-х. наук: 03.00.16. Красноярск: СибГТУ, 2000. 369 с
  12. Пальникова Е. Н., Свидерская И. В., Суховольский В. Г. Сосновая пяденица в лесах Сибири. Новосибирск: Наука, 2002. 252 с
  13. Поллард Д. Справочник по вычислительным методам статистики. М.: Финансы и статистика, 1982. 344 с
  14. Суховольский В. Г. Исследование взаимодействия дерева с насекомыми на основе анализа диэлектрических свойств тканей хвойных: автореф. дис. … канд. биол. наук: 03.00.16. Красноярск: Ин-т леса и древесины им. В. Н. Сукачева СО АН СССР, 1984. 179 с
  15. Суховольский В. Г. Моделирование роста деревьев и взаимодействия лесных насекомых с древесными растениями: оптимизационный подход: автореф. дис. … д-ра биол. наук: 03.00.02. Красноярск: Ин-т биофиз. СО РАН, 1996. 31 с
  16. Тарасова О. В. Ландшафтно-экологическая специфика вредной лесной энтомофауны Минусинских ленточных боров // Насекомые лесостепных боров Сибири. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1982. С. 18-34
  17. Тарасова О. В. Ландшафтно-экологический анализ комплекса хвоегрызущих насекомых ленточных боров Средней Сибири: дис. … канд. биол. наук: 03.00.16. Красноярск: Ин-т леса и древесины им. В. Н. Сукачева СО АН СССР, 1983. 156 с
  18. Тарасова О. В. Насекомые-филлофаги зеленых насаждений городов: особенности структуры энтомокомплексов, динамики численности популяций и взаимодействия с кормовыми растениями: дис. … д-ра с.-х. наук: 03.00.16. Красноярск: СибГТУ, 2004. 360 с
  19. Тарасова О. В., Суховольский В. Г., Солдатов В. В. Памяти Елены Николаевны Пальниковой (1954-2018) // Дендробионтные беспозвоночные животные и грибы и их роль в лесных экосистемах. XI чтения памяти О. А. Катаева: Материалы Всерос. конф. с междунар. участ., Санкт-Петербург, 24-27 ноября 2020 г. СПб.: СПбГЛТУ, 2020. С. 43-44
  20. Тарасова О. В., Солдатов В. В., Ковалев А. В., Суховольский В. Г. Елена Николаевна Пальникова (12.03.1954 - 26.11.2018) // Сиб. лесн. журн. 2024. № 3. 4 с. (сетевое изд.)
  21. Хемминг Р. В. Цифровые фильтры. М.: Недра, 1987. 221 с
  22. Baars M. A., Van Dijk T. S. Population dynamics of two carabid beetles at a Dutch heathland 1. Subpopulation fluctuations in relation to weather and dispersal //j. Animal Ecol. 1984. V. 53. N. 2. P. 375-388
  23. Baltensweiler W. Zeiraphera griceana Hubner (Lepidoptera, Tortricedae) in the European Alps. A contribution to the problem of cycles // Can. Entomol. 1964. V. 96. N. 5. P. 792-800
  24. Bascompte J., Sole R. V. Spatiotemporal patterns in nature // Trends Ecol. Evol. 1998. V. 13. Iss. 5. P. 173-174
  25. Bentz B., Vandygriff J., Jensen C., Coleman T., Maloney P., Smith S., Grady A., Schen-Langenheim G. Mountain pine beetle voltinism and life history characteristics across latitudinal and elevational gradients in the western United States // For. Sci. 2014. V. 60. Iss. 3. P. 434-449
  26. Bjørnstad O. N., Bascompte J. Synchrony and second-order spatial correlation in host-parasitoid system //j. Animal Ecol. 2002. V. 70. Iss. 6. P. 924-933
  27. Bjørnstad O. N., Ims R. A., Lambin X. Spatial population dynamics: analyzing patterns and processes of population synchrony // Trends Ecol. Evol. 1999. V. 14. Iss. 11. P. 427-432
  28. Bone C., Wulder M. A., White J. C., Robertson C., Nelson T. A. A GIS-based risk rating of forest insect outbreaks using aerial overview surveys and the local Moran’s I statistic // Appl. Geogr. 2013. V. 40. P. 161-170
  29. Buonaccorsi J. P., Elkinton J. S., Evans S. R., Liebhold A. Measuring and testing for spatial synchrony // Ecology. 2001. V. 82. Iss. 6. P. 1668-1679
  30. Chapman T. B., Veblen T. T., Schoennagel T. Spatiotemporal patterns of mountain pine beetle activity in the southern Rocky Mountains // Ecology. 2012. V. 93. Iss. 10. P. 2175-2185
  31. Choi W. I., Ryoo M. I., Chung Y.-J., Park Y.-S. Geographical variation in the population dynamics of Thecodiplosis japonensis: causes and effects on spatial synchrony // Popul. Ecol. 2011. V. 53. N. 3. P. 429-439
  32. Curran L. M., Webb C. O. Experimental test of the spatiotemporal scale of seeds predation in mast-fruiting Dipterocarpaceae // Ecol. Monogr. 2000. V. 70. Iss. 1. P. 129-148
  33. Elton C., Nicholson M. The ten-year cycle in numbers of the lynx in Canada //j. Animal Ecol. 1942. V. 11. N. 2. P. 215-244
  34. Foster J. R., Townsend P. A., Mladenoff D. J. Spatial dynamics of a gypsy moth defoliation outbreak and dependence on habitat characteristics // Landscape Ecol. 2013. V. 28. N. 7. P. 1307-1320
  35. Hanski I., Woiwood I. P. Spatial synchrony in the dynamics of moth and aphid populations //j. Animal Ecol. 1993. V. 62. N. 4. P. 656-668
  36. Hart S. J., Veblen T. T., Eisenhart K. S., Jarvis D., Kulakowski D. Drought induces spruce beetle (Dendroctonus rufipennis) outbreaks across northwestern Colorado // Ecology. 2014. V. 95. Iss. 4. P. 930-939
  37. Haydon D., Steen H. The effect of largeand small-scale random events on the synchrony of metapopulation dynamics: a theoretical analysis // Proc. Royal Soc. London. Ser. B. Biol. Sci. 1997. V. 264. N. 1386. P. 1375-1381
  38. Haynes K. J., Liebhold A. M., Johnson D. M. Elevational gradient in the cyclicity of a forest-defoliating insect // Popul. Ecol. 2012. V. 54. N. 2. P. 239-250
  39. Henttonen H., McGuire D., Hansson L.Comparisons of amplitude and frequencies (spectral analyses) of density variations in long-term data sets of Clethrionomys species // Ann. Zool. Fenn. 1985. V. 22. N. 3. P. 221-229
  40. Herrero A., Zamora R., Castro J., Hodar J. A. Limits of pine forest distribution at the treeline: herbivory matters // Plant Ecol. 2012. V. 213. N. 3. P. 459-469
  41. Isaev A. S, Soukhovolsky V. G., Tarasova O. V., Palnikova E. N., Kovalev A. V. Forest insect population dynamics, outbreaks and global warming effects. N. Y.: Wiley, 2017. 298 p
  42. Liebhold A., Kamata N. Are population cycles and spatial synchrony a universal characteristic of forest insect populations? // Popul. Ecol. 2000. V. 42. Iss. 3. P. 205-209
  43. Liebhold A., Koenig W., Bjornstad O. N. Spatial synchrony in population dynamics // Ann. Rev. Ecol. Evol. Syst. 2004. V. 35. Iss. 1. P. 467-490
  44. Maron J. L., Harrison S. Spatial patterns formation in an insect host-parasitoid system // Science. 1997. V. 278. Iss. 5343. P. 1619-1621
  45. Miller W. E., Epstein M. E. Synchronous population fluctuations among moth species (Lepidoptera) // Environ. Entomol. 1986. V. 15. Iss. 3. P. 443-447
  46. Moran P. A. P. The statistical analysis of the Canadian lynx cycle. II. Synchronization and meteorology // Austral. J. Zool. 1953. V. 1. Iss. 3. P. 291-298
  47. Myers J. H. Synchrony in outbreaks of forest Lepidoptera: a possible example of the Moran effect // Ecology. 1998. V. 79. N. 3. P. 1111-1117
  48. Peltonen V., Liebhold A., Bjornstad O. N., Williams D. W. Spatial synchrony in forest insect outbreaks: roles of regional stochasticity and dispersal // Ecology. 2002. V. 83. Iss. 11. P. 3120-3129
  49. Peterson R. O., Page R. E. The rise and fall of Isle Royale wolves, 1975-1986 //j. Mammalogy. 1988. V. 69. N. 1. P. 89-99
  50. Peterson R. O., Thomas N. J., Thurber J. M., Vucetich J. A., Waite T. A. Population limitation and the wolves of Isle Royale //j. Mammalogy. 1998. V. 79. N. 3. P. 487-841
  51. Pollard E. Population ecology and change in range of the white admiral butterfly Ladoga Camilla L. in England // Ecol. Entomol. 1979. V. 4. Iss. 1. P. 61-74
  52. Raffa K. F., Aukema B. H., Bentz B. J., Carroll A. L., Hicke J. A., Turner M. G., Romme W. H. Cross-scale drivers of natural disturbances prone to anthropogenic amplification: the dynamics of bark beetle eruptions // Bioscience. 2008. V. 58. Iss. 6. P. 501-517
  53. Ranta E., Kaitala V., Lundberg P. Population variability in space and time: the dynamics of synchronous populations // Oikos. 1998. V. 83. N. 2. P. 376-382
  54. Schwerdtfeger F. Untersuchungen uber der eisen Bestand fon Kiefernspanner (Bupalus piniarius L.), Forleule (Panolis flammea Schiff.) und Kiefernswarmer (Hyloicus pinastri L.) // Zeitschrift fur angew. Entomol. 1952. Bd. 34. N. 2. S. 216-283
  55. Schwerdtfeger F. Okologie der Tiere. 2. Demokologie. Hamburg, Berlin: Verl. Paul Parey, 1968. 448 p
  56. Seidl R., Müller J., Hothorn T., Bässler C., Heurich M., Kautz M. Small beetle, large-scale drivers: how regional and landscape factors affect outbreaks of the European spruce bark beetle //j. Appl. Ecol. 2016. V. 53. Iss. 2. P. 530-540
  57. Senf C., Campbell E. M., Pflugmacher D., Wulder M. A., Hostert P. A multi-scale analysis of western spruce budworm outbreak dynamics // Landscape Ecol. 2017. V. 32. Iss. 3. P. 501-514
  58. Sherriff R. L., Berg E. E., Miller A. E. Climate variability and spruce beetle (Dendroctonus rufipennis) outbreaks in south-central and southwest Alaska // Ecology. 2011. V. 92. Iss. 7. P. 1459-1470
  59. Sutcliffe O. L., Thomas C. D., Yates T. J., Greatorex-Devies J. N. Correlation extinctions, colonisations and population fluctuations in a highly connected ringlet butterfly metapopulation // Oecologia. 1997. V. 109. N. 2. P. 235-241
  60. Van Rossum F., Triest L. Stepping-stone populations in linear landscape elements increase pollen dispersal between urban forest fragments // Plant Ecol. Evol. 2012. V. 145. N. 3. P. 332-340
  61. Volney W. J. A., Fleming R. A. Climate change and impacts of boreal forest insects // Agr. Ecosyst. Environ. 2000. V. 82. Iss. 1-3. P. 283-294
  62. Williams D. W., Liebhold A. Influence of weather on synchrony of gypsy moth (Lepidoptera: Lymantridae) outbreaks in New England // Environ. Entomol. 1995. V. 24. P. 987-995
  63. Wolves & moose of Isle Royale. 2024. https://isleroyalewolf.org/

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».