Лесоведение

Выявление ведущих факторов, определяющих дифференциацию лесного покрова, является недостаточно изученной темой в области экологии и биогеографии. Цель данного исследования заключается в оценке вклада природных и антропогенных факторов в формирование современного разнообразия лесного покрова на примере Московского региона. В результате классификации 1032 полевых описаний выделено 13 типов сообществ по признакам доминирования лесообразующих видов деревьев и фитоценотических спектров растений подчиненных ярусов. С помощью статистических методов оценена неоднородность флористического состава выделенных типов сообществ и точность их классификации, выполнена ординация сообществ в экологическом пространстве. Проанализирована связь типов сообществ с биотопическими локальными факторами с использованием шкал Элленберга. Большая часть пар выделенных типов сообществ значимо различалась по тесту Дункана (р < 0.05) по всем характеристикам биотопов. Выявлен список индикаторных видов для выделенных типов сообществ (IndVal). Показано, что наиболее значимыми локальными факторами детерминации выделенных типов сообществ являлись кислотность, богатство и влажность почв. На верхнем пространственном уровне вариабельность сообществ изучена в отношении внешних факторов среды на основе глобальных пространственных баз данных, а также оценена взаимосвязь с отдельными показателями фрагментации лесного покрова. Среди наиболее значимых факторов — климатические (среднегодовые температуры и осадки). Рельеф (абсолютная высота над ур. м. и крутизна склонов) также значимо влиял на состав сообществ. Факторы антропогенного воздействия (расстояние от населенных пунктов, фрагментация лесного покрова) имели меньший вклад в дифференциацию типов сообществ по сравнению с природными.

В подзоне южной тайги березняки — самая распространенная растительная формация. Под пологом березы часто встречаются подрост и второй ярус ели, которые могут служить основой для восстановления хозяйственно ценных еловых древостоев. В таких насаждениях береза является доминирующей породой, которая оказывает существенное влияние на развитие еловой ценопопуляции и на ход сукцессионных процессов. Без знания особенностей формирования березняков невозможно адекватно оценить перспективу подпологовой ценопопуляции ели. Исследования проводились Институтом лесоведения РАН в течение 20 лет на 18 постоянных пробных площадях (ППП), заложенных Северной ЛОС (Ярославская обл.) в преобладающих в регионе модальных кислично-черничных березняках с подпологовой ценопопуляцией ели. На ППП периодически проводили учет всех произрастающих деревьев с измерением основных биометрических характеристик. Исследованиями установлено, что вертикальная структура становится выраженной в березняках возрастом 20 лет. В этом возрасте наблюдаются максимумы среднепериодических приростов в высоту и по сумме поперечного сечения стволов для деревьев березы первого яруса. Прирост по сумме площадей сечения стволов деревьев второго яруса всегда остается в зоне отрицательных значений, что объясняется переходом части деревьев в первый ярус и отпадом. Возраст количественной спелости рассматриваемых модальных березняков — 50 лет, что соответствует возрасту для березово-еловых древостоев средней тайги, но на 10 лет больше, чем у нормальных древостоев. Запас стволовой древесины березы растущей части древостоя модальных березняков южной тайги выше запаса полных березово-еловых древостоев средней тайги, но меньше, чем у нормальных березовых насаждений. Установлены регрессионные связи ряда таксационных характеристик березняков в связи с их возрастом. В ходе сукцессионных процессов в модальных южно-таежных березняках происходит постепенный отпад деревьев осины и второго яруса березы. В 120-летнем возрасте начинается распад березняков.

В свете проблем изменения климата и сохранения биологического разнообразия особенно важны данные многолетних наблюдений в “выработанных” лесах, не затронутых хозяйственной деятельностью. Работа посвящена анализу динамики запаса и числа сухостойных деревьев, а также закономерностей скорости усыхания деревьев и времени стояния сухостоя в коренных среднетаежных ельниках. В основу исследования легла база данных подеревного учета древостоя на 11 ПП в течение 25—46 лет. Запас сухостоя на ПП за период с 1971 по 2019 гг. варьировал от 0.4 до 164 м³ га^-1 со среднегодовой скоростью “оборота” (период от усыхания дерева до перехода сухостоя в категорию валежа) сухостоя от 0.07 до 32.7 м³ га^-1 год^-1. В нескольких биогеоценозах наблюдались периоды усыхания деревьев после ветровала и бурелома, в результате которых запасы крупных древесных остатков были сравнимы с запасами древостоя. Скорость и характер отпада деревьев и породный состав сухостоя зависели от режима почвенного увлажнения, породного состава и возрастной структуры древостоя. До усыхания часть деревьев находилась в ослабленном состоянии в течение периода до 46 лет. Время ослабления дерева до усыхания (период с момента, когда для дерева отмечены механические повреждения, следы активности насекомых, болезней и др., до момента, когда дерево усохло) не оказало значимого влияния на продолжительность стояния сухостоя. Время стояния сухостоя варьировало от 2 до 30 и более лет в зависимости от взаимно сопряженных факторов: породы и размера деревьев, условий увлажнения, породного состава древостоя и сукцессионного статуса биогеоценоза.

В связи с масштабными рубками в регионах Средней Сибири проблема восстановления гидрологического режима на водосборах представляется весьма актуальной. Наиболее показательным в отношении нарушенности лесов является бассейн реки Ангары. Цель настоящей работы заключалась в том, чтобы оценить влияние площади нарушенности лесного покрова и послерубочного лесовосстановления на гидрологический режим притоков Ангары с использованием климатических баз данных и данных дистанционного зондирования. В работе проведен анализ динамики стока на четырех притоках Ангары (реки Иркинеева, Чадобец, Мура, Карабула), водосборы которых были пройдены масштабными рубками. Для решения этой задачи использовали данные многолетних наблюдений за стоком на гидрологических постах и атмосферными осадками на метеостанциях исследуемого региона. Анализ изменения лесистости на исследуемых водосборах с учетом площадей вырубок выполнялся по данным ресурса Global Forest Change (GFC) 2000—2020 (https://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest) и спутниковым изображениям серии Landsat. На основе собственных лесоводственных исследований и материалов лесоустройства была проанализирована направленность лесовозобновления и траектории лесовосстановительного процесса. Установлено, что в результате лесозаготовок за последние два десятилетия наблюдается снижение стока исследуемых рек от 1.5 мм (р. Мура) до 4 мм в год (р. Чадобец). Относительное выравнивание стока наблюдается при зарастании вырубок 16—20-летней давности, когда молодняки начинают переходить в стадию жердняков. Полученные результаты и численное моделирование зависимости стока от площади нарушенности лесного покрова показали критические значения доли свежих вырубок для сохранения стабильности водности средних и малых притоков Ангары. Например, для самой малой по площади реки (Карабула) из рассматриваемых водотоков площадь невозобновившейся вырубки не должна превышать 2 % от площади водосбора. Рубка примыкающих лесосек возможна только после формирования на первой вырубке сомкнутого молодняка. Исследования показали некоторую определенность в изучении сопряженности динамики стока и критических переходов производных фитоценозов, обусловленных постепенным изменением растительного покрова в процессе лесовосстановления после нарушенности лесного покрова на водосборе. В результате постоянных изменений в структуре растительного покрова будущие сценарии гидрологического режима рек после вырубки определяются как дальнейшими климатическими изменениями, так и траекториями сукцессий растительного покрова.

Изучение пластичности жизненных форм деревьев позволяет понять механизмы устойчивости их популяций в сообществах. Объект исследования — стелющаяся жизненная форма (стланец) дуба черешчатого. Цель работы — показать значение стланца для устойчивого существования популяций дуба в лесных ценозах. Дуб изучали в Неруссо-Деснянском Полесье. Полевые исследования выявили, что стланец дуба формируется при ограниченной освещенности в сосняках-черничниках, сосняках-брусничниках, сосняках бруснично-мшистых, сосняках суходольно-разнотравных и березняках бруснично-черничных. Морфологический анализ показал, что стланец образуется несколькими способами: полеганием и укоренением ортотропного стволика, нижних горизонтальных ветвей и порослевых побегов подроста, а также побегов формирования квазисенильных особей (торчков). Стелющаяся жизненная форма — это проявление фитоценотической толерантности дуба. Стланец — это крайне низкий вариант жизненности подроста. В этом угнетенном состоянии дуб может существовать под лесным пологом более пятидесяти лет. При улучшении освещенности стланец сначала преобразуется в полустланец, а затем — в прямостоячее кронообразующее дерево. В этом проявляется факультативность стланца дуба.

Бореальные леса — важнейшие резервуары углерода суши, древесина которых запасает около 30—35% углерода таких биогеоценозов, инвентаризация которых является важнейшей национальной задачей. Мировой практикой последних десятилетий является масштабирование лесотаксационных данных при помощи беспилотных воздушных судов (БВС), являющихся эффективным и дешевым средством сбора информации на уровне отдельных биогеоценозов. Разнообразие методов съемки и обработки требует поиска оптимальных подходов к инвентаризации запасов древесины при помощи БВС. Статья посвящена сравнению двух методов (Matlab — ML и TerraScan — TS) оценки количества, высоты и проективного покрытия крон деревьев путем обработки облаков точек лазерных отражений различной плотности (100 и 2800 точек/м²; ML₁₀₀, ML₂₈₀₀ и TS₁₀₀, TS₂₈₀₀). Лидарная съемка осуществлена на 3 пробных площадях размером 50×50 метров. ПП 1 — лес, пересеченный ручьем; ПП 2 — лес на ровной поверхности; ПП 3 — лес на границе с олиготрофным болотом. Число деревьев, идентифицированных при помощи ML₁₀₀ / ML₂₈₀₀, для ПП 1, 2 и 3 составило: 55 / 66, 67 / 87 и 174 / 220; для TS₁₀₀ и TS_{2800 —} 66 / 95, 85 / 156 и 82 /166. Средняя высота деревьев достигает 10—24 метров, слабо отличаясь при двух способах обработки на каждом из участков. Суммарное проективное покрытие крон для ПП 1, 2 и 3 составило 2569, 2494 и 2059 м² в ML; 2091, 2424 и 1506 м² — в TS. При дистанционной оценке удалось достаточно полно оценить количество лишь деревьев первого яруса: для этой задачи достаточно использования ML₁₀₀. Однако для более полноценного учета деревьев, в том числе нижних ярусов, предпочтительнее использование TS₂₈₀₀ при условии подбора параметра минимальной высоты деревьев.