Взаимосвязи морфометрических показателей молодняков сосны на постагрогенных землях

В работе представлен ряд зависимостей между морфометрическими показателями молодняков сосны, сформировавшихся на землях, выведенных из сельскохозяйственного пользования. В основу работы положены материалы 16 пробных площадей, заложенных в соответствии с требованиями ОСТ 56-69-83 «Площади пробные лесоустроительные. Методы закладки».

Целью работы явилось оценка динамики объектов на основе метода относительного роста, а также роста как функции возраста. Изучены взаимосвязи между диаметрами и высотами деревьев, ход роста деревьев по диаметру и высоте, оценена степень взаимообусловленности средних приростов показателей и их динамика.

Выполнен анализ литературных данных по вопросу постоянства «относительного роста» и аллометрической связи между диаметрами и высотами экземпляров молодняка сосны различного возраста и размера. Установлены особенности хода роста молодняков сосны на землях, выведенных из сельскохозяйственного пользования, по высоте и диаметру на высоте 1,3 м и шейке корня.

Для понимания характера изменения степени взаимообусловленности между отдельными характеристиками молодняков сосны рассчитаны величины средних приростов по диаметрам стволов, высотам и диаметрам крон. Оказалось, что эти показатели находятся в достаточно тесной связи, о чем говорят величины парных коэффициентов корреляции. Теснота связи между средним приростом диаметра ствола и средним приростом по высоте варьирует от 0,66 до 0,92 и в среднем составляют 0,82; между средними приростами диаметра ствола и диаметра кроны – 0,85 (0,64–0,95); средними приростами высоты и диаметра кроны – 0,68 (0,39–0,90). Последний ряд коэффициентов корреляции имеет наибольшую изменчивость – 23,0 %.

Оказалось, что с увеличением возраста степень связи между средними приростами снижается.

1. Pommerening А., Muszta A. Methods of modeling relative growth rates // Forest Ecosystems. 2015. Vol. 2, no. 5.

2. Кузьмичев В. В. Закономерности динамики древостоев: принципы и модели : монография ; СО РАН, Ин-т леса им. В. Н. Сукачева. Новосибирск : Наука, 2013. 207 с.

3. Hunt R. Basic Growth Analysis: Plant Growth Analysis for Beginners. Unwin Hyman. London, 1990.

4. Таксация леса. Ход роста насаждений : учебное пособие / И. С. Сальникова, Т. С. Воробьева, З. Я. Нагимов, С. С. Зубова, О. Н. Орехова, А. В. Суслов. Екатеринбург : Ур. гос. лесотехн. ун-т, 2020. 130 с.

5. Semere M., Cherinet A., Gebreyesus M. Climate resilient traditional agroforestry systems in Silite district, Southern Ethiopia // Journal Forest Science. 2022. Vol. 68, no. 4. Рр. 136–144.

6. Ярошенко А. Сколько лесов в России? // Земля касается каждого. 2023. URL: https://earthtouches.me/articles/2023/11/02/skolko-lesov-v-rossii/.

7. Всероссийская сельскохозяйственная перепись. 2016. Т. 3. URL: http://www.vshp2016.ru.

8. Кудеяров В. Н. Современное состояние углеродного баланса и предельная способность почв к поглощению углерода на территории России // Почвоведение. 2015. № 9. С. 1049–1060.

9. Малыш Е. В. Ренты карбоновых ферм на землях сельскохозяйственного назначения // Региональные проблемы преобразования экономики. 2021. № 10 (132). С. 58–65.

10. Курбанов Э. А., Воробьева О. Н., Губарев А. В. Использование космических снимков ALOS для выявления площадей бывших сельскохозяйственных угодий, зарастающих лесом // Геоматика. 2010. № 4. С. 68–72.

11. Abolina E., Luzadis V. A. Abandoned agricultural land and its potential for short rotation woody crops in Latvia. Land use policy, 2015. Vol. 49. Рр. 435–445.

12. Bucha T., Papčo J., Sačkov I., Pajtík J., Sedliak M., Barka I., & Feranec J. Woody Above-Ground Biomass Estimation on Abandoned Agriculture Land Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data // Remote Sensing. 2021. Vol. 13, no. 13 (2488).

13. Sačkov I., Barka I., Bucha T. Mapping Aboveground Woody Biomass on Abandoned Agricultural Land Based on Airborne Laser Scanning Data // Remote Sensing, 2020. Vol. 12, no. 24 (4189).

14. Kolecka N. Height of Successional Vegetation Indicates Moment of Agricultural Land Abandonment // Remote Sensing, 2018. Vol. 10, no. 10 (1568).

15. A Review of the Application of Remote Sensing Data for Abandoned Agricultural Land Identification with Focus on Central and Eastern Europe / T. Goga, J. Feranec, T. Bucha, M. Rusnák, I. Sačkov, I. Barka, M. Kopecká, J. Papčo, J. Oťahe, D. Szatmári et al. // Remote Sensing, 2019. Vol. 11, no. 23 (2759).