ТАКСАЦИОННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ СОСНОВЫХ ДРЕВОСТОЕВ ПО ДАННЫМ ДОЛГОВРЕМЕННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

При рассмотрении не только сырьевых функций, но и экосистемных особую роль приобретает характер динамики таксационных показателей на всем протяжении существования древостоев. Для регулирования интенсивности выполнения экосистемных функций первоочередными задачами становятся повышение долговечности насаждений и их производительности. Нами исследована динамика роста и производительности сосновых древостоев по данным долговременных наблюдений за сосновыми древостоями естественного и искусственного происхождения на постоянных пробных площадях Лесной опытной дачи Российского государственного аграрного университета - МСХА им. К. А. Тимирязева. Выявлено четыре основных варианта динамики запасов сосновых древостоев, что требует разработки новых подходов к ее моделированию. При этом жизненный цикл древостоя представляет собой не монотонный, как это принято считать, а волнообразный процесс динамики всех таксационных показателей, обусловленный разной интенсивностью воздействия как внутренних (проявление саморегуляции в древесных сообществах и петель обратной связи), так и внешних факторов. Наличие нескольких этапов динамики может быть отражено эмпирическими моделями, в основу которых заложена сумма простых ростовых функций или немонотонных функций с одной точкой максимума или мультипликативно-аддитивными моделями ростовой и поправочной функций. Обобщенные модели динамики сумм площадей сечений и запасов древесины показали, что в поздних возрастах перегущенные культуры имеют преимущество перед редкими. Немонотонная динамика показателей производительности древостоев требует учета при обосновании возрастов спелости и проектировании рубок ухода.

Об авторах

Александр Вячеславович Лебедев

Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К. А. Тимирязева

Email: avl1993@mail.ru
Москва, Россия

Валерий Васильевич Кузьмичев

Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К. А. Тимирязева

Автор, ответственный за переписку.
Email: avl1993@mail.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Богачев А. В. Лесотаксационные исследования. М.: ВНИИЛМ, 2007. 344 с.
  2. Демаков Ю. П. Диагностика устойчивости лесных экосистем (методические и методологические аспекты). Йошкар-Ола: МарГТУ, 2000. 415 с.
  3. Дубенок Н. Н., Кузьмичев В. В., Лебедев А. В. Результаты экспериментальных работ за 150 лет в Лесной опытной даче Тимирязевской сельскохозяйственной академии. М.: Наука, 2020. 382 с.
  4. Кузьмичев В. В. Изреживание и рост лесных культур: монография. М.: РГАУ-МСХА, 2015. 236 с.
  5. Кузьмичев В. В., Дубенок Н. Н., Лебедев А. В. Анализ экологических функций древостоев березы и дуба в условиях урбанизированной среды по материалам долгосрочных наблюдений // Рос. с.-х. наука. 2018. № 5. С. 29-31.
  6. Лебедев А. В. Динамика продуктивности и средообразующих свойств древостоев в условиях городской среды (на примере Лесной опытной дачи Тимирязевской академии): автореф. дис. … канд. с.-х. наук: 06.03.02. СПб: СПбГЛТУ, 2019. 20 с.
  7. Лебедев А. В., Кузьмичев В. В. Регрессионные модели смешанных эффектов в лесохозяйственных исследованиях // Сиб. лесн. журн. 2021. № 1. С. 13-20.
  8. Мерзленко М. Д. Обоснование теории волнообразного роста хвойных лесных культур // Лесн. вестн. 2021. Т. 25. № 2. С. 5-9.
  9. Мерзленко М. Д., Бабич Н. А. Теория и практика искусственного лесовосстановления. Архангельск: Сев. (Аркт.) фед. ун-т им. М. В. Ломоносова, 2011. 239 c.
  10. Неповинных А. Г. Прогнозирование строения и роста сосняков Красноярской лесостепи: дис. … канд. с.-х. наук. Красноярск: СибГТУ, 2009. 179 с.
  11. Пшеничникова Л. С. Эффективность разногустотного режима лесовыращивания культур сосны в южной тайге Средней Сибири // Хвойные бореал. зоны. 2018. Т. 36. № 6. С. 517-523.
  12. Рогозин М. В., Разин Г. С. Развитие древостоев. Модели, законы, гипотезы: моногр. Пермь: Перм. гос. нац. иссл. ун-т, 2015. 277 с.
  13. Сеннов С. Н. Итоги 60-летних наблюдений за естественной динамикой леса. СПб: СПбНИИЛХ, 1999. 98 с.
  14. Усольцев В. А. Расчленение эдафической и ценотической составляющих продуктивности древостоев по данным густотного эксперимента // Леса Урала и хоз-во в них. 1994. Вып. 17. С. 77-85.
  15. Усольцев В. А., Маленко А. А. Лесные культуры разной начальной густоты. Сообщение 2. Анализ опытных посадок сосны обыкновенной // Экопотенциал. 2014. № 3 (7). С. 34-47.
  16. Успенский В. В. Итоги 60-летних наблюдений культур сосны // Лесн. хоз-во. 1994. № 8. С. 48-50.
  17. Dubenok N. N., Lebedev A. V., Gemonov A. V. Data set of long-term experiments in forest experimental station of the Timiryazev agricultural academy since 1862 // IOP Conf. Ser.: Earth and Environ. Sci. 2021. P. 012025.
  18. Ganghofer von A. Das Forstliche Versuchswesen. Augsburg, 1881. Band I. 505 р.
  19. Kuzmichev V. V., Lebedev A. V., Dubenok N. N. Analysis of ecological functions of birch and oak stands in conditions of urbanized environment on materials of long-term observations // Rus. Agr. Sci. 2018. V. 44. Iss. 6. P. 524-527 (Original Rus. Text © V. V. Kuzmichev, A. V. Lebedev, N. N. Dubenok. Ros. sel’skokhoz. nauka. 2018. N. 5. P. 29-31).
  20. Milnik A. Bernhard Danckelmann. Leben und Leistungen eines Forstmannes. Suderburg: Nimrod Verlag, 1999. 352 р.
  21. Mitscherlich A. Pflanzenphysiologische Bodenkunde. Deutsche Akademie der Wissenschaften, Vorträge und Schriften. 1948. Bd 1. H. 28. 226 р.
  22. Pretzsch H. Trees grow modulated by the ecological memory of their past growth. Consequences for monitoring, modelling, and silvicultural treatment // For. Ecol. Manag. 2021. V. 487. Article number: 118982.
  23. Pretzsch H., del Río M., Biber P., Arcangeli C., Bielak K., Brang P., Dudzinska M., Forrester D. I., Klädtke J., Kohnle U., Ledermann T., Matthews R., Nagel J., Nagel R., Nilsson U., Ningre F., Nord-Larsen T., Wernsdörfer H., Sycheva E. Maintenance of long-term experiments for unique insights into forest growth dynamics and trends: review and perspectives // Eur. J. For. Res. 2019. V. 138. Iss. 1. P. 165-185.
  24. Richards F. J. A flexible growth function for empirical use //j. Exp. Bot. 1959. N. 10. P. 290-300.
  25. Wiedemann E. Die Kiefer. Hannover: Verlag Schaper, 1948. 337 р.

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».