Возрастная динамика биомассы насаждений кедра сибирского на Урале

Биомасса лесных насаждений играет важную роль в процессе связывания атмосферного углерода, однако масштабы поглощения углерода лесами по-прежнему остаются спорными, отчасти из-за неопределенностей в оценке лесной биомассы и содержания в ней углерода. Из основных лесообразующих пород Евразии наименьший объем фактических значений надземной биомассы в существующей базе данных приходится на 5-хвойные сосны (подрод Haploxylon Pilg.). Эти данные были в разное время получены для территории Сибири и Дальнего Востока, а для Урала подобные материалы отсутствуют. В предлагаемом исследовании по материалам 22 пробных площадей, заложенных авторами в культурах и естественных древостоях кедра сибирского (Pinus sibirica Du Tour) в возрасте от 17 до 118 лет, разработана рекурсивная система регрессионных моделей надземной биомассы (т/га) по фракционному составу, описывающая ее зависимость от основных таксационных показателей древостоев, с коэффициентами детерминации от 0,94 до 0,99. На их основе впервые для кедровников Урала получена таблица биологической продуктивности по фракциям надземной биомассы. Сопоставление полученной таблицы с ранее составленными таблицами биопродуктивности на основе таблиц хода роста модальных и нормальных кедровников показало наличие существенных расхождений. По-видимому, при оценке биомассы и углерод депонирующей способности кедровников Урала предпочтение следует оказывать предложенным моделям и таблице. Они, в отличие от ранее опубликованных таблиц, дают возможность совмещать их с разными наборами таксационных показателей, получаемых при инструментальной таксации, а также при осуществлении государственного учета кедровников.

1. Боханова Н. С. Эскиз таблиц биологической продуктивности пойменных дубрав // Вопросы таксации и лесоустройства. М. : ЦБНТИ, 1971. С. 8–10.

2. Габделхаков А. К. Фитомасса липняков лесостепи Башкирского Предуралья : автореф. дис. ... кандидата сельскохозяйственных наук : Айдар Кавилович Габделхаков, 06.03.02. Йошкар-Ола, 1997. 24 с.

3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М. : Статистика, 1973. 392 с.

4. Замолодчиков Д. Г., Уткин А. И., Коровин Г. Н. Определение запасов углерода по зависимым от возраста насаждений конверсионно-объемным коэффициентам // Лесоведение. 1998. № 3. С. 84–93.

5. Карабан А. А., Усольцев В. А., Третьяков С. В. и др. Возрастная динамика биомассы древостоев ольхи серой в условиях Архангельской области // Леса России и хозяйство в них. 2024. № 2. С.177–178. DOI: 10.51318/FRET.2024.89.2.019.

6. Колесников Б. П., Зубарева Р. С., Смолоногов Е. П. Лесорастительные условия и типы лесов Свердловской области. Свердловск : УНЦ АН СССР, 1973. 176 с.

7. Красиков И. И. Динамика надземной фитомассы лиственничных древостоев Южной Эвенкии // Лиственница и ее комплексная переработка : межвуз. сб. науч. тр. Красноярск : СибТИ, 1987. С. 23–27.

8. Лесотаксационный справочник для лесов Урала. М. : Госкомлес СССР, 1991. 483 с.

9. Макаренко А. А., Маленко А. А. Структура фитомассы молодняков сосны ленточных боров Казахстана // Вестник сельскохозяйственной науки Казахстана. 1984. № 6. С. 79–82.

10. Возрастная динамика биомассы ивняков Архангельской области / А. А. Парамонов, В. А. Усольцев, С. В. Третьяков и др. // Леса России и хозяйство в них. 2023. № 1. С. 19–29. DOI 10.51318/FRET.2022. 27.41.002.

11. Усольцев В. А. Формирование банков данных о фитомассе лесов. Екатеринбург : УрО РАН, 1998. 541 с. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3224).

12. Усольцев В. А. Фитомасса лесов Северной Евразии: база данных и география. Екатеринбург : Издво УрО РАН, 2001. 708 с. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3280).

13. Усольцев В. А. Фитомасса лесов Северной Евразии: нормативы и элементы географии. Екатеринбург : Изд-во УрО РАН, 2002. 762 с. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3302).

14. Усольцев В. А. Биологическая продуктивность лесов Северной Евразии: методы, база данных и ее приложения. Екатеринбург : УрО РАН, 2007. 636 с. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3281).

15. Количественная и квалиметрическая составляющие биологической продуктивности кедровников Урала / В. А. Усольцев, И. С. Лазарев, В. В. Крудышев, Н. В. Сенчило // Cборник научных трудов ученых и специалистов факультета экономики и управления УГЛТУ. Вып. 3. Екатеринбург: УГЛТУ, 2012. С. 261–270.

16. Использование регрессионной модели при анализе конверсионно-объемных коэффициентов фитомассы ольхи в географических градиентах Евразии // Лесной вестник / В. А. Усольцев, И. С. Цепордей, А. А. Карабан и др. // Forestry Bulletin, 2024. Т. 28. № 2. С. 156–165. DOI: 10.18698/2542-1468-2024-2-156-165.

17. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. М. : Статистика, 1977. 200 с.

18. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы) / А. З. Швиденко, Д. Г. Щепащенко, С. Нильссон и др. М. : МПР РФ, 2006. 803 с.

19. Щепащенко Д. Г., Швиденко А. З., Шалаев В. С. Биологическая продуктивность и бюджет углерода лиственничных лесов Северо-Востока России. М. : МГУЛ, 2008. 296 с.

20. Temporal variations and distribution of carbon stocks in aboveground biomass of radiata pine and maritime pine pure stands under different silvicultural alternatives / M. Balboa-Murias, R. Rodríguez Soalleiro, A. Merino et al. // Forest Ecology and Management. 2006. Vol. 237. P. 29–38.

21. Generalized biomass and leaf area allometric equations for European tree species incorporating stand structure, tree age and climate / D. I. Forrester, I. H. H. Tachauer, P. Annighoefer et al. // Forest Ecology and Management. 2017. Vol. 396. P. 160–175.

22. Picard N., Saint-André L., Henry M. Manual for building tree volume and biomass allometric equations from field measurement to prediction. FAO, Rome, 2012. 215 р.

23. Saldarriaga J. G., West D. C., Tharp M. L. et al. Long-term chronosequence of forest succession in the upper Rio Negro of Colombia and Venezuela // Journal of Ecology. 1988. Vol. 76, No. 4. P. 938–958.

24. Schepaschenko D., Moltchanova E., Shvidenko A. et al. Improved estimates of biomass expansion factors for Russian forests // Forests. 2018. Vol. 9. Article 312.

25. Sileshi G. W. A critical review of forest biomass estimation models, common mistakes and corrective measures // Forest Ecology and Management. 2014. Vol. 329. P. 237–254.

26. Somogyi Z. Theory of global environmental sustainability. University of Sopron, Forest Research Institute, Hungary, 2024. 52 p. https://scientia.hu/honnantudod/theory-of-global-environmental-sustainability/.

27. Usoltsev V. A. Principles and methods of compiling stand bioproductivity tables // Soviet Forest Sciences. 1988. No. 2. P. 23–32. (http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3302).

28. Usoltsev V. A., Hoffmann C. W. A preliminary crown biomass table for even-aged Picea abies stands in Switzerland // Forestry. 1997. Vol. 70. No. 2. P. 103–112.

29. Augmentative modeling: A pattern for Populus spp. stand biomass in the Eurasia under the influence of climate change / V. A. Usoltsev, S. O. R. Shobairi, I. S. Tsepordey et al. // Journal of Climatology & Weather Forecasting. 2020a. Vol. 8, No. 3. Article 259. Doi: 10.35248/2332-2594.2020.8.259.

30. Usoltsev V. A., Shobairi O., Chasovskikh V. P. Additive allometric model of Quercus spp. stand biomass for Eurasia // Ecological Questions. 2020b. Vol. 31 (2). P. 39–46. DOI: 10.12775/EQ.2020.012.

31. Аdditive model of above-ground biomass of larch single-trees related to age, DBH and height, sensitive to temperature and precipitation in Eurasia / V. А. Usoltsev, S. O. R. Shobairi, I. S. Tsepordey et al. // Journal of Applied Sciences & Environmental Management. 2020с. Vol. 24 (10). P. 1759–1766. DOI: https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v24i10.8.

32. Are there differences in the response of natural stand and plantation biomass to changes in temperature and precipitation? A case for two-needled pines in Eurasia / V. A. Usoltsev, O. Shobairi, I. S. Tsepordey et al. // Journal of Resources and Ecology. 2020d. Vol. 11, No. 4. P. 331–341. DOI: 10.5814/j.issn.1674-764x.2020.04.001.

33. Usoltsev V. A., Vanclay J. K. Stand biomass dynamics of pine plantations and natural forests on dry steppe in Kazakhstan // Scandinavian Journal of Forest Research. 1995. Vol. 10. P. 305–312.

34. Patterns of biomass and carbon distribution across a chronosequence of Chinese pine (Pinus tabulaeformis) forests / J. Zhao, F. Kang, L. Wang et al. // PLoS ONE. 2014. Vol. 9 (4). Article e94966.