Региональные особенности базисной плотности стволов в коре у хвойных древесных видов Евразии

В исследованиях углеродного цикла и экологии растений полезным показателем является базисная плотность древесины (БП) (basic density) как отношение массы в абсолютно сухом состоянии (при влажности 0 %) к «зеленому» объему (объему древесины в состоянии насыщения водой). Данные о БП древесины большинства видов в пределах региона часто недоступны, и используются средние значения на уровне родов или семейств. Однако может наблюдаться значительная филогенетическая и географическая изменчивость БП, и использование ее средних значений на уровне рода возможно лишь при отсутствии региональных данных. Практически все опубликованные данные содержат информацию о БП собственно древесины, без учета коры. Если необходимо рассчитать биомассу стволов в коре по имеющимся данным объемов на основе БП, различающейся для древесины и коры, то получить искомый результат с достаточной точностью невозможно, поскольку в каждом конкретном случае неизвестно соотношение древесины и коры, а оно различается существенно. Наличие огромных массивов данных о запасах стволовой древесины, накопленных традиционной лесной таксацией, дает возможность оценивать абсолютно сухую биомассу стволов в коре на больших площадях, используя известные значения БП стволов. Цель наших исследований состояла в анализе региональных особенностей БП стволов в коре у хвойных древесных видов Евразии. Используя авторскую базу данных о квалиметрии деревьев лесообразующих видов Евразии, сформирована выборка 3220 деревьев пяти хвойных древесных родов (подродов) Евразии. Применена структура модели смешанного типа, включающая в себя численные (возраст и диаметр ствола) и фиктивные переменные, кодирующие географические регионы. Выполнены два ранжирования по величине БП стволов в коре, а именно, ранжирование кластеров (регионов) в пределах рода (для 5-хвойных сосен – в пределах подрода) и видоспецифичное ранжирование, согласно которому максимальным значением характеризуются лиственницы и минимальным – пихты. Полученные модели и ранжирования видов по величине БП стволов в коре могут быть использованы при расчетах углеродного пула в хвойных древостоях по данным инвентаризации лесов.

1. Мелехов В. И., Бабич Н. А., Корчагов С. А. Качество древесины сосны в культурах. Архангельск : АГТУ, 2003. 110 с.

2. Полубояринов O. И. Плотность древесины. М. : Лесн. пром-сть, 1976. 160 с.

3. Усольцев В. А., Цепордей И. С. Географические закономерности изменения базисной плотности древесины и коры лесообразующих пород Евразии // Сибирский лесной журнал. 2022. № 3. С. 59–68.

4. Усольцев В. А., Плюха Н. И., Цепордей И. С. Модели конверсионно-объемных коэффициентов биомассы еловых древостоев в географических градиентах Евразии // Хвойные бореальной зоны. 2024а. Т. 42. № 1. С.

5. Усольцев В. А., Цепордей И. С., Карабан А. А. и др. Использование регрессионной модели при анализе конверсионно-объемных коэффициентов фитомассы ольхи в географических градиентах Евразии // Лесной вестник / Forestry Bulletin. 2024б. Т. 28. № 2.

6. Achard F., Beuchle R., Mayaux P. et al. Determination of tropical deforestation rates and related carbon losses from 1990 to 2010 // Global Change Biology. 2014. Vol. 20. P. 2540–2554.

7. Baker T. R., Phillips O. L., Malhi Y. et al. Variation in wood density determines spatial patterns in Amazonianforest biomass // Global Change Biology. 2004. Vol. 10. P. 545–562.

8. Chave J., Andalo C., Brown S. et al. Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests // Oecologia. 2005. Vol. 145. P. 87–99.

9. Chave J., Muller-Landau H. C., Baker T. R. et al. Regional and phylogenetic variation of wood density across 2456 neotropical tree species // Ecological Applications. 2006. Vol. 16. P. 2356-2367.

10. Chave J., Coomes D., Jansen S. et al. Towards a worldwide wood economics spectrum // Ecology Letters. 2009. Vol. 12. P. 351–366.

11. Chowdhury Q., Sarker S. K., Ali B. et al. Accounting intra-tree radial wood density variation provides more accurate above ground mangrove biomass estimation in the Sundarbans // Research Square. 2024. P. 1-26 (preprint) DOI: 10.21203/rs.3.rs-3505676/v1.

12. Diaz S., Kattge J., Cornelissen J. H. C. et al. The global spectrum of plant form and function // Nature. 2016. Vol. 529. P. 167–171.

13. Flores O., Coomes D. A. Estimating the wood density of species for carbon stock assessments // Methods in Ecology and Evolution. 2011. Vol. 2. P. 214–220.

14. Fu L., Sharma R. P., Hao K. et al. A generalized interregional nonlinear mixed-effects crown width model for Prince Rupprecht larch in northern China // Forest Ecology and Management. 2017. Vol. 389. P. 364–373.

15. Greenwood S., Ruiz-Benito P., Martínez-Vilalta J. et al. Tree mortality across biomes is promoted by drought intensity, lower wood density and higher specific leaf area // Ecology Letters. 2017. Vol. 20. P. 539–553.

16. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R. et al. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change // Science. 2013. Vol. 342. P. 850–853.

17. Kunstler G., Falster D., Coomes D. A. et al. Plant functional traits have globally consistent effects on competition // Nature. 2016. Vol. 529. P. 204–207.

18. Lachenbruch B., McCulloh K. A. Traits, properties, and performance: how woody plants combine hydraulic and mechanical functions in a cell, tissue, or whole plant // New Phytologist. 2014. Vol. 204. P. 747–764.

19. Lewis S. L., Lopez-Gonzalez G., Sonké B. et al. Increasing carbon storage in intact African tropical forests // Nature. 2009. Vol. 457. Article 1003.

20. McGroddy M. E., Daufresne T., Hedin L. O. Scaling of C:N:P stoichiometry in forests worldwide: implications of terrestrial redfield-type ratios // Ecology. 2004. Vol. 85. P. 2390–2401.

21. Pan Y., Birdsey R. A., Fang J. et al. A large and persistent carbon sink in the world’s forests // Science. 2011. Vol. 333. P. 988–993.

22. Saatchi S. S., Harris N. L., Brown S. et al. Benchmark map of forest carbon stocks in tropical regions across three continents // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2011. Vol. 108. P. 9899–9904.

23. Sallenave P. Propriétés physiques et mécaniques des bois tropicaux de l’Union française. Centre technique forestier tropical, Nogent-sur-Marne, France. Nogent-surMarne : CTFT, 1955. 128 p. https://doi.org/10.18167/agritrop/00359.

24. Shmulsky R., Jones P. Forest products and wood science. Oxford, UK: Wiley-Blackwell, 2011. 496 р.

25. Teegalapalli K., Pandey C. K., Osuri A. M. et al. Understanding the variation in wood densities of trees and its implications for carbon assessments // BioRxiv, 2019. Article 523480. doi: https://doi.org/10.1101/523480.

26. Thibaut B., Gril J., Fournier M. Mechanics of wood and trees: some new highlights for an old story // Comptes Rendus de l Académie des Sciences – Series IIB – Mechanics. 2001. Vol. 329(9). P. 701–716. DOI: 10.1016/S1620-7742(01)01380-0

27. Usoltsev V. A. Stem taper, density and dry matter content in biomass of trees growing in Central Eurasia: monograph. Yekaterinburg: Ural State Forest Engineering University, Botanical Garden of Ural Branch of RAS, 2020. Available at: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/9649 (дата обращения: 20.11.2021).

28. Vieilledent G., Vaudry R., Andriamanohisoa S. F. D. et al. A universal approach to estimate biomass and carbon stock in tropical forests using generic allometric models // Ecological Applications. 2012. Vol. 22. P. 572–583.

29. Vieilledent G., Gardi O., Grinand C. et al. Bioclimatic envelope models predict a decrease in tropical forest carbon stocks with climate change in Madagascar // Journal of Ecology. 2016. Vol. 104. P. 703–715.

30. Vieilledent G., Fischer F. J., Chave J. et al. New formula and conversion factor to compute basic wood density of tree species using a global wood technology database // American Journal of Botany. 2018. Vol. 105(10). P. 1653–1661.

31. Violle C., Navas M. L., Vile D. et al. Let the concept of trait be functional! // Oikos. 2007. Vol. 116. P. 882–892.

32. Westoby M., Wright I. J. Land-plant ecology on the basis of functional traits // Trends in Ecology and Evolution. 2006. Vol. 21. P. 261–268.

33. Williamson G. B., Wiemann M. C. Measuring wood specific gravity … correctly // American Journal of Botany. 2010. Vol. 97(3). P. 519–524.

34. Zanne A. E., Lopez- G., Coomes D. A. et al. Global wood density database. Data from: Towards a worldwide wood economics spectrum // Dryad Digital Repository. 2009. Available at: https://doi.org/10.5061/dryad.234 (дата обращения: 20.11.2021).