Growth Course and Condition Features of Lanceolate Ash (Fraxinus Lanceolata) Analysis in the Dry Oak Forest of the Rostov Region Conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The study of the lanceolate ash growth in the dry oak forest of the Rostov Region conditions has scientific and practical significance, since this tree species is one of the main forest-forming species of the Kashar forestry. To date, forestry does not have data on the lanceolate ash growth in the natural forests of the Rostov Region steppe zone. This fact has determined the importance of this topic. The purpose of the research was to study the taxation indicators and lanceolate ash situation in dry oak forest conditions. The methods generally accepted in forest taxation were used. Tables of the ash growth course in diameter, height, volume and increment were compiled and regression equations of dependence on the above indicators were obtained based on the results of the research. Assessing the lanceolate ash situation in pure and mixed plantations, we came to the conclusion that with equal mixing in the composition of oak and ash tree species, the plantation is characterized as severely weakened, and pure and mixed plantings with a predominance of lanceolate ash are characterized as weakened. It was revealed that the optimal mixing in the dry ravine oak forest of the Rostov region conditions is 4Дч(oak)6Яз(ash).

About the authors

O. I. Baboshko

Novocherkassk Engineering and Reclamation Institute named after A.K. Kortunov, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Don State Agrarian University”

Email: puzankov-01@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-8774-1117
Russian Federation, 111 Pushkinskaya str., Novocherkassk

A. A. Puzankov

Novocherkassk Engineering and Reclamation Institute named after A.K. Kortunov, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Don State Agrarian University”

Author for correspondence.
Email: puzankov-01@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-5005-1234
Russian Federation, 111 Pushkinskaya str., Novocherkassk

References

  1. Anuchin N. P. Forest inventory. 4th ed., reworked and enlarged. Moscow: Lesnaya Promyshlennost’, 1977. 512 p. (In Russ.)
  2. Babkov V. A. The experience of oak and ash crops creating in the Lower Don region // Stepnoe lesorazvedenie. 1973. Vol. 14, No. 3. P. 47. (In Russ.)
  3. Lavrinenko D. D. The interaction of tree species in different forest types. Moscow: Lesnaya Promyshlennost’, 1965. 246 p. (In Russ.)
  4. Forestry regulations of the Kashar Forestry Department of the Rostov Region: Order of the Ministry of Natural Resources and Ecology of the Rostov Region from 25.09.2018 No. ПР-176 [Web resource]. URL: https://минприродыро.рф/activity/408/ (access date: 15.11.2023). (In Russ.)
  5. Nagimov Z. Ya., Zubova S. S., Sychugova O. V. [et al.]. Forest inventory of a separate tree: a textbook. Ekaterinburg: UGLTU, 2020. 160 p. (In Russ.)
  6. On the rules of sanitary safety in forests: Decree of the Government of the Russian Federation from 09.12.2020 No. 2047 [Web resource]. URL: https://docs.cntd.ru/document/573053313 (access date: 15.11.2023). (In Russ.)
  7. Industry Standard (OST) 56-69-83. Forest management trial areas. Laying method. Moscow: Otraslevoj Standart, 1983. 63 p. URL: https://priroda.gov74.ru/files/upload/priroda/Документы/ОСТ%2056-69-83%20Площади%20пробные.pdf (In Russ.)
  8. Puzankov A. A., Baboshko O. I. Analysis of the forest species composition biodiversity on the example of the Kashar district forestry of the Rostov Region // In: Environmental protection — the basis of the country’s security: proceedings of the International Scientific Ecological Conference dedicated to the 100th anniversary of the Kuban SAU. Krasnodar, 2022. Pp. 559–561. (In Russ.) EDN: JGFAMW.
  9. Turchin T. Ya., Turchina T. A. Forests of the steppe Near-Don region: a monograph. Rostov-on-Don: SFEDU, 2005. 240 p. (In Russ.)
  10. Szigeti N., Rank N., Vityi A. The multifunctional role of shelterbelts in intensively managed agricultural land: silvoarable agroforestry in Hungary // Acta Silvatica et Lignaria Hungarica. 2020. Vol. 16, No. 1. Pp. 19–38. doi: 10.37045/aslh-2020-0002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».