AGE STRUCTURE AND COMPOSITION OF HIGH PRODUCTIVE PINE FORESTS IN PRIBAYKALIE

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the results of the study of the age structure of high-productive pine stands in Pribaykalie. The structure of forest stands by area, timber stocks, age, species composition and other characteristics is analyzed. An attempt is made to identify patterns in the distribution of the age structure of forest stands in sections with different forest inventory formulas. The establishment of these patterns and common features can be used in economic activities, as well as for solving forest restoration issues. Determining the relationship between tree species and their age structure in specific areas allows us to distinguish simple stands with one storey in height and complex stands with two or more storeys. The age character of a forest stand establishes a certain set of trees that form homogeneity in the age and biological development of the stand, which predetermines its economic importance in organizing forestry. The studies have shown that the intra-population structure of the stands has two predominant species, belonging to the pine (Scots pine ( Pinus sylvestris L.)) and aspen (common aspen ( Populus tremula L.)) economic parts. In relation to these economic parts, an analysis of the age character of the forest stand of the predominant pine economic part is given, which grows in the lingonberry, forb, green moss, alder and nettle groups of forest types. Pine stands of the first quality class are defined as even-aged and uneven-aged. Simple even-aged stands are characterized as pure and absolutely even-aged, as well as even-aged with the inclusion of accompanying species, having in the composition less than one in the reserve of the allotment. Among complex multi-storey stands, relatively even-aged stands located within the same age class, absolutely uneven-aged, relatively uneven-aged with an age spread of up to sixty years stand out. Intermediate types of age structures are characterized by stepped-uneven-aged forest generations.

About the authors

A. L. Grebenyuk

Bratsk State University

Author for correspondence.
Email: as17vl@list.ru
Bratsk, Russian Federation

A. G. Matveeva

Pacific State University

Email: 000337@pnu.edu.ru
Khabarovsk, Russian Federation

References

  1. Анучин Н. П. Таксация и устройство разновозрастных лесов. М.: Лесн. пром-ть, 1969. 64 с.
  2. Бондарев А. И. Соотношение возраста и таксационных показателей в редкостойных разновозрастных лиственничниках Севера // Лесная таксация и лесоустройство: Межвуз. сб. науч. тр. Красноярск: СибГТУ, 1997. С. 93-99.
  3. Вайс А. А., Субочев Г. К. Возрастная и пространственная структура кедровых насаждений Абазинского лесхоза // Лесн. таксация и лесоустройство. 2001. № 1 (30). С. 14-16.
  4. Вайс А. А., Жегалов А. С. Возрастная структура сосняков биостанции Караульная // Лесной и химический комплексы - проблемы и решения: Сб. ст. Всерос. науч.-практ. конф. Красноярск: СибГТУ, 2005. С. 107-110.
  5. Вайс А. А. Структурная организация древостоя // Лесные экосистемы Северо-Востока Азии и их динамика: Материалы междунар. конф., Владивосток, 22-26 авг., 2006 г. Владивосток: Дальнаука, 2006. С. 35-37.
  6. Верхунов П. М. Закономерности строения разновозрастных сосняков. Новосибирск: Наука: Сиб. отд-ние, 1976. 254 с.
  7. Гончаренко Г. Г., Падутов В. Е., Силин А. Е. Генетическая структура, изменчивость и дифференциация в популяциях Pinus sibirica Du Tour // Генетика. 1992. № 10. С. 114-128.
  8. Гордина Н. П. Пространственная структура и строение сосновых насаждений бассейна р. Сым. Красноярск: КГУ, 1985. 128 с.
  9. Комин Г. Е. К вопросу о типах возрастной структуры насаждений // ИВУЗ. Лесн. журн. 1963. № 3. С. 37-42.
  10. Моисеев В. С. Таксация леса: учеб. пособ. для лесотех. вузов. Л.: ЛЛТА им. С. М. Кирова, 1970. 257 с.
  11. Осипенко А. Е., Залесов С. В. Разновозрастность сосновых древостоев как фактор гармонизации системы лесохозяйственных мероприятий в ленточных борах Алтайского края // Лесотех. журн. 2023. Т. 13. № 1 (49). С. 129-145.
  12. Политов Д. В., Крутовский К. В., Алтухов Ю. П. Характеристика генофондов популяций кедровых сосен по совокупности изоферментных локусов // Генетика. 1992. № 10. С. 93-114.
  13. Семечкин И. В. Структура и динамика кедровников Сибири. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. 253 с.
  14. Суртаев Н. Х. Возрастная структура древостоев пригородной зоны г. Красноярска // Лесная таксация и лесоустройство: Межвуз. сб. науч. тр. Красноярск: СибТИ, 1986. С. 27-33.
  15. Фалалеев Э. Н. Таксация разновозрастных древостоев: учеб. пособие. Красноярск: СибТИ, 1975. 32 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».