Высота древостоев ели (род Picea) как характеристика их продуктивности: климатические аспекты

Точная оценка продуктивности лесов важна для эффективного ведения хозяйства и оценки качества местопроизрастания, и в этой связи для оценки их продуктивности было разработано множество методов. Продуктивность лесов обычно определяется по запасу стволовой древесины. Однако на запас влияют такие факторы, как начальная густота и история лесохозяйственных мероприятий, а также длительность оборота рубки. В качестве показателя продуктивности местопроизрастания изначально использовали высоту древостоя, основываясь на гипотезе о ее тесной корреляции с запасом древостоя. Это утверждение известно как правило Эйхгорна. Тем не менее, включение в зависимость «средняя высота – запас» дополнительных переменных, учитывающих климатические и физико-географические характеристики местообитания, а также почвенные условия, существенно улучшает прогностическую способность моделей. На основе фактических данных о таксационных показателях еловых древостоев на 630 пробных площадях, заложенных разными исследователями в территориальных градиентах Евразии, разработана эмпирическая модель изменения средней высоты еловых древостоев (род Picea L.) в зависимости от возраста и густоты древостоя, с одной стороны, и от средних температур января и средних годичных осадков, - с другой, подтверждающая действие закона Либиха–Шелфорда в территориальных градиентах Евразии. Закономерность согласуется с ранее установленным изменением фитомассы деревьев и древостоев. Вклады таксационных показателей и климатических факторов в объяснение изменчивости средней высоты ельников составили соответственно 88 и 12 %.

1. Бузыкин А. И., Пшеничникова Л. С., Суховольский В. Г. Густота и продуктивность древесных ценозов. Новосибирск : Наука, 2002. 151 с.

2. Загреев В. В. Географические закономерности роста и продуктивности древостоев. М. : Лесн. промсть, 1978. 240 с.

3. Кузьмичев В. В. Закономерности роста древостоев. Новосибирск : Наука, 1977. 160 с.

4. Кузьмичев В. В. Закономерности динамики древостоев: принципы и модели. Новосибирск : Наука, 2013. 208 с.

5. Розенберг Г. С., Рянский Ф. Н., Лазарева Н. В. и др. Общая и прикладная экология. Самара–Тольятти : Изд-во Самар. гос. эконом. ун-та, 2016. 452 с.

6. Свалов Н. Н. Прогнозирование роста древостоев. Методы учета и прогноза лесных ресурсов. Сер. «Лесоведение и лесоводство». Т. 2. М. : ВИНИТИ, 1978. 110 с.

7. Цепордей И. С. Усольцев В. А., Всеобщий характер действия закона Либиха-Шелфорда на биологическую продуктивность лесообразующих видов в климатических градиентах Евразии // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер: Лес. Экология. Природопользование. 2022. № 4 (56). С. 5–18. https://doi.org/10.25686/2306-2827.2022.4.5,

8. Alexander L.V., Zhang X., Peterson T.C. et al. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation // Journal of Geophysical Research. 2006. Vol. 111. Article D05109.

9. Anta M., Diéguez-Aranda U. Site quality of pedunculate oak (Quercus robur L.) stands in Galicia (northwest Spain) // European Journal of Forest Research. 2005. Vol. 124. P. 19–28.

10. Baur F. Ertrags-oder Zuwachstafeln für die Fichte // F. Baur (ed.). Die Fichte in Bezug auf Ertrag, Zuwachs und Form. Berlin, Heidelberg: Springer, 1877. P. 1–58. https://doi.org/10.1007/978-3-642-91377-8_1.

11. Bravo-Oviedo A., Tomé M., Bravo F. et al. Dominant height growth equations including site attributes in the generalized algebraic difference approach // Canadian Journal of Forest Research. 2008. Vol. 38(9). P. 2348–2358.

12. Burkhart H. E., Tomé M. Modeling forest trees and stands. Springer Dordrecht, Science & Business Media, 2012. 458 p.

13. Carmean W. H., Lenthall D. J. Height-growth and site-index curves for jack pine in north central Ontario // Canadian Journal of Forest Research. 1989. Vol. 19(2). P. 215–224.

14. Chauke M., Mwambi H., Kotze H. Modelling dominant height growth including a rainfall effect using the algebraic difference approach // CERNE. 2022. Vol. 28. Article e-103112. DOI: 10.1590/0104776020222 8013112.

15. Clutter J. L., Fortson J. C., Pienaar L. V. et al. Timber management: A quantitative approach. N.Y.: John Wiley & Sons, 1983. 334 p.

16. Davis L., Johnson K., Bettinger P. et al. Forest management: to sustain ecological, economic, and social values. McGraw Hill: Waveland Pr. Inc., 2001. 816 p.

17. Eichhorn F. Beziehungen zwischen Bestandshöhe und Bestandsmasse // Allgemeine Forst- und Jagdzeitung. 1904. Vol. 80. P. 45–49.

18. Goelz J., Burk T. Development of a well-behaved site index equation: jack pine in north central Ontario // Canadian Journal of Forest Research. 1992. Vol. 22(6). P. 776–784.

19. González-García M., Hevia A., Majada J. et al. Dynamic growth and yield model including environmental factors for Eucalyptus nitens (Deane & Maiden) Maiden short rotation woody crops in Northwest Spain // New Forests. 2015. Vol. 46(3). P. 387–407.

20. Hunter I. R., Gibson A. R. Predicting Pinus radiata site index from environmental variables // New Zealand Journal of Forestry Science. 1984. Vol. 14(1). P. 53–64.

21. Mayr H. Waldbau auf naturgesetzlicher Grundlage. Ein Lehr- und Handbuch. Berlin: P. Parey, 1909. 570 p.

22. Picard N., Saint-André L., Henry M. Manual for building tree volume and biomass allometric equations: from field measurement to prediction. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome, and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, Montpellier, 2012. 215 pp.

23. Sharma M., Subedi N., Ter-Mikaelian M. et al. Modeling climatic effects on stand height/site index of plantation-grown jack pine and black spruce trees // Forest Science. 2015. Vol. 61(1). P. 25–34.

24. Skovsgaard J. P., Vanclay J. Forest site productivity: A review of the evolution of dendrometric concepts for even-aged stands // Forestry, 2008. Vol. 81(1). P. 13–31.

25. Snowdon P., Benson M. L., Woollons R. C. Incorporation of climatic indices into models of growth of Pinus radiata in a spacing experiment // New Forests. 1998. Vol. 16(2). P. 101–123.

26. Usoltsev V. A. Forest biomass and primary production database for Eurasia: digital version. The third edition, enlarged. Monograph. Yekaterinburg: Ural State Forest Engineering University, 2020. Available at: https://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/9648/1/Base_v2.xlsx.

27. Wang Y., Lemay V. M., Baker T. G. Modelling and prediction of dominant height and site index of Eucalyptus globulus plantations using a nonlinear mixedeffects model approach // Canadian Journal of Forest Research. 2007. Vol. 37(8). P. 1390–1403.

28. Weiskittel A. R., Hann D. W., Kershaw J. A. jr. et al. Forest growth and yield modeling. John Wiley & Sons, UK, 2011. 432 p.

29. Woollons R. C., Snowdon P., Mitchell N. D. Augmenting empirical stand projection equations with edaphic and climatic variables // Forest Ecology and Management. 1997. Vol. 98(3). P. 267–275.

30. World Weather Maps; 2007. Available at: https://www.mapsofworld.com/referrals/weather.

31. Yılmaz M., Usta A., Öztürk İ. Relationships between site indices and ecological factors for black alder stands in the Turkish eastern Black Sea region // Fresenius Environmental Bulletin. 2015. Vol. 24. P. 1507–1515.