FOREST SURVEY PARAMETERS OF PINE TREE STANDS ACCORDINGTO LONG-TERM OBSERVATION DATA

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

When considering not only raw materials, but ecosystem functions of forests, the dynamics of forest stand indicators at all stages of growth is important. To regulate a high degree of fulfillment of ecosystem functions, the priority tasks are to increase the stability of stands and their productivity. The aim of the research is to study dynamics of growth and productivity of pine tree stands according to long-term observations data. The materials for the study were data of long-term observations due to the pine forest stands and plantations on permanent plots of the Forest Experimental Station of the Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy. Four main characteristics of the stock dynamics of pine stands have been identified, which requires the development of new approaches to its modeling. At the same time, the life cycle of a stand is not a monotonous process, as is customary, but a wave-like process of the dynamics of all main stand indicators, due to the different dependence of the influence of both internal (manifestations of self-regulation in stands and feedback loops) and external factors. The presence of several stages of dynamics can be reflected by empirical models, which include the sum of simple growth functions or nonmonotonic functions with one detection of the maximum or multiplicative-additive models of growth and correction functions. Generalized models of the dynamics of the stand basal areas and stocks of measurements that in late ages overcrowded stands have an advantage over rare ones. The nonmonotonic dynamics of stand yield and productivity indicators needs to be taken into account when substantiating the age of maturity and when designing thinning.

Sobre autores

A. Lebedev

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

Email: avl1993@mail.ru
Moscow, Russian Federation

V. Kuzmichev

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

Autor responsável pela correspondência
Email: avl1993@mail.ru
Moscow, Russian Federation

Bibliografia

  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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
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».