Выбор модельных участков экотонных сосново-широколиственных лесов для мониторинга влияния на них климатических изменений
- Авторы: Федоров Н.И.1,2, Жигунова С.Н.1,2, Мартыненко В.Б.1,3, Широких П.С.1,2, Михайленко О.И.2, Бикбаев И.Г.1,2
-
Учреждения:
- Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН
- Уфимский государственный нефтяной технический университет
- Академия наук Республики Башкортостан
- Выпуск: № 3 (2025)
- Страницы: 183-192
- Раздел: Статьи
- URL: https://rjdentistry.com/0367-0597/article/view/687342
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0367059725030024
- EDN: https://elibrary.ru/tcqhqn
- ID: 687342
Цитировать
Аннотация
Цель исследования – обоснование выбора модельных участков экотонных сосново-широколиственных сообществ для мониторинга изменения состава лесов Южного Урала под влиянием климатических изменений. Проведено моделирование изменений потенциальных ареалов и пригодности местообитаний сосново-широколиственных лесов подсоюза Tilio cordatae-Pinenion sylvestris, включающего четыре ассоциации (Tilio cordatae-Pinetum sylvestris, Euonymo verrucosae-Pinetum sylvestris, Galio odorati-Pinetum sylvestris, Carici arnellii-Pinetum sylvestris) при вероятных умеренном (RCP4.5) и сильном (RCP8.5) изменениях климата. Рассчитаны современные и прогнозируемые климатические характеристики, а также показатели пригодности условий местообитания в 120 известных локалитетах сосново-широколиственных лесов в горно-лесной зоне Республики Башкортостан и на Уфимском плато. Для мониторинга климатических изменений выбраны 12 локалитетов сосново-широколиственных лесов с максимальным прогнозируемым изменением пригодности условий местообитания.
Ключевые слова
Полный текст

Об авторах
Н. И. Федоров
Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1
С. Н. Жигунова
Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1
В. Б. Мартыненко
Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Академия наук Республики Башкортостан
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450008 Уфа, ул. Кирова, 15
П. С. Широких
Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1
О. И. Михайленко
Уфимский государственный нефтяной технический университет
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1
И. Г. Бикбаев
Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1
Список литературы
- Rustad L., Campbell J., Dukes J.S. et al. Changing climate, changing forests: the impacts of climate change on forests of the Northeastern United States and Eastern Canada // Newtown Square, Pennsylvania, USA: US Department of Agriculture, Forest Service, Northern Research Station. 2012. 48 p. https://doi.org/10.2737/NRS-GTR-99
- Лескинен П., Линднер М., Веркерк П.Й. и др. Леса России и изменение климата. Что нам может сказать наука // Европейский институт леса. 2020. 142 с. https://doi.org/10.36333/wsctu11
- Matias L., Linares J.C., Sanchez-Miranda A. et al. Contrasting growth forecasts across the geographical range of Scots pine due to altitudinal and latitudinal differences in climatic sensitivity // Global Change Biology. 2017. V. 23. № 10. P. 4106–4116. https://doi.org/10.1111/gcb.13627
- Pirovani D.B., Pezzopane J.E.M., Xavier A.C. et al. Climate change impacts on the aptitude area of forest species // Ecological Indicators. 2018. V. 95. P. 405–416. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.08.002
- Kasper J., Leuschner C., Walentowski H. et al. Winners and losers of climate warming: Declining growth in Fagus and Tilia vs. stable growth in three Quercus species in the natural beech–oak forest ecotone (western Romania) // Forest Ecology and Management. 2022. V. 506. Art. 119892. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119892
- Allen C.D., Macalady A.K., Chenchouni H. et al. A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests // Forest Ecology and Management. 2010. V. 259. № 4. P. 660–684. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.09.001
- McDowell N.G., Allen C.D., Anderson-Teixeira K. et al. Pervasive shifts in forest dynamics in a changing world // Science. 2020. V. 368. № 6494. Art. eaaz9463. https://doi.org/10.1126/science.aaz9463
- Zald H.S.J., Spies T.A., Huso M. et al. Climatic, landform, microtopographic, and overstory canopy controls of tree invasion in a subalpine meadow landscape, Oregon Cascades, USA // Landscape Ecology. 2012. V. 27. P. 1197–1212. https://doi.org/10.1007/s10980-012-9774-8
- Peterson D.W., Kerns B.K., Dodson E.K. Climate change effects on vegetation in the pacific northwest: a review and synthesis of the scientific literature and simulation model projections; General technical report PNWGTR-900 // US Forest Service: Portland, OR, USA. 2014. P. 183. https://doi.org/10.2737/PNW-GTR-900
- Muffler L., Beierkuhnlein C., Aas G. et al. Distribution ranges and spring phenology explain late frost sensitivity in 170 woody plants from the Northern Hemisphere // Global Ecology and Biogeography. 2016. V. 25. № 9. P. 1061–1071. https://doi.org/10.1111/geb.12466
- Bascietto M., Bajocco S., Mazzenga F. et al. Assessing spring frost effects on beech forests in Central Apennines from remotely-sensed data // Agricultural and Forest Meteorology. 2018. V. 248. P. 240–250. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.10.007
- Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет) // Третий оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Общее резюме / Под ред. Шумакова И.А. СПб.: Наукоемкие технологии, 2022. 124 с.
- Барталев С.А., Жижин М.Н., Лупян Е.А. и др. Возможности исследований влияния изменений климата на состояние растительного покрова: концепция проекта CLIVT // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. V. 5. № 2. P. 272–278.
- Им С.Т., Харук В.И. Климатически индуцированные изменения в экотоне альпийской лесотундры плато Путорана // Исследование Земли из космоса. 2013. № 5. P. 32–44. https://doi.org/10.7868/S0205961413040052
- Moiseev P.A., Gaisin I.K., Bubnov M.O. et al. Dynamics of tree vegetation in steppificated areas on the slopes of the Southern Kraka Massif during the past 80 years // Russ. Journal of Ecology. 2018. V. 49. № 2. P. 190–195. https://doi.org/10.1134/S1067413618020108
- Fedorov N.I., Martynenko V.B., Zhigunova S.N. et al. Changes in the distribution of broadleaf tree species in the central part of the Southern Urals since the 1970s // Russ. Journal of Ecology. 2021. V. 52. P. 118–125. https://doi.org/10.1134/S1067413621020053
- Fedorov N.I., Zhigunova S.N., Martynenko V.B. et al. The influence of climate and relief on the distribution of forest communities in different botanical and geographical districts of the Southern Urals // Russ. Journal of Ecology. 2022. V. 53. № 6. P. 427–436. https://doi.org/10.1134/S1067413622060042
- Phillips S.J., Anderson R.P., Schapire R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological Modelling. 2006. V. 190. № 3-4. P. 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
- IPCC. Climate Change 2021: The Physical Science Basis; IPCC Sixth Assessment Report. [Электронный ресурс]. 2021. URL: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/ (дата обращения 22.10.2024).
- Moss R.H., Edmonds J.A., Hibbard K.A. et al. The next generation of scenarios for climate change research and assessment // Nature. 2010. V. 463. № 7282. P. 747–756. https://doi.org/10.1038/nature08823
- McSweeney C.F., Jones R.G., Lee R.W. et al. Selecting CMIP5 GCMs for downscaling over multiple regions // Climate Dynamics. 2015. V. 44. P. 3237–3260. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2418-8
- Gent P.R., Danabasoglu G., Donner L.J. et al. The community climate system model version 4 // Journal of Climate. 2011. V. 24. № 19. P. 4973–4991. https://doi.org/10.1175/2011JCLI4083.1
- Bentsen M., Bethke I., Debernard J.B. et al. The norwegian earth system model, NorESM1-M—Part 1: Description and basic evaluation of the physical climate // Geoscientific Model Development. 2013. V. 6. № 3. P. 687–720. https://doi.org/10.5194/gmd-6-687-2013
- Watanabe S., Hajima T., Sudo K. et al. MIROC-ESM 2010: Model description and basic results of CMIP5-20c3m experiments // Geoscientific Model Development. 2011. V. 4. № 4. P. 845–872. https://doi.org/10.5194/gmd-4-845-2011
- Volodin E.M., Dianskii N.A., Gusev A.V. Simulating present-day climate with the INMCM4.0 coupled model of the atmospheric and oceanic general circulations // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2010. V. 46. P. 414–431. https://doi.org/10.1134/S000143381004002X
- Karger D.N., Conrad O., Bohner J. et al. Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas // Scientific Data. 2017. V. 4. № 1. P. 1–20. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122
- Poggio L., de Sousa L.M., Batjes N.H. et al. SoilGrids 2.0: Producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty // Soil. 2021. V. 7. № 1. P. 217–240. https://doi.org/10.5194/soil-7-217-2021
- Dormann C.F., Elith J., Bacher S. et al. Collinearity: A review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance // Ecography. 2013. V. 36. № 1. P. 27–46. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x
- Fedorov N., Zhigunova S., Shirokikh P. et al. Analysis of the potential range of pine-broadleaf ecotone forests Tilio-Pinenion and its changes under moderate and strong climate change in the 21st century // Plants. 2023. V. 12. Art. 3698. https://doi.org/10.3390/plants12213698
- Swets J.A. Measuring the accuracy of diagnostic systems // Science. 1988. V. 240. № 4857. P. 1285–1293. https://doi.org/10.1126/science.3287615
- Hart J.L., Buchanan M.L., Clark S.L., Torreano S.J. Canopy accession strategies and climate-growth relationships in Acer rubrum // Forest Ecology and Management. 2012. V. 282. P. 124–132. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.06.033
- Шиятов С.Г. Динамика древесной и кустарниковой растительности в горах Полярного Урала под влиянием современных изменений климата / Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 2009. 216 с.
- Кравцова В.И., Лошкарева А.Р. Динамика растительности экотона тундра–тайга на Кольском полуострове в связи с климатическими колебаниями // Экология. 2013. № 4. С. 275–283. https://doi.org/10.7868/S0367059713040082
- Семеняк Н.С., Соломина О.Н., Долгова Е.А., Мацковский В.В. Климатический сигнал в различных параметрах годичных колец сосны обыкновенной на Соловецком архипелаге // Геосферные исследования. 2022. № 4. С. 149–164. https://doi.org/10.17223/25421379/25/10
- Fedorov N., Muldashev A., Mikhaylenko O. et al. Forecast the habitat sustainability of Schoenus ferrugineus L.(Cyperaceae) in the Southern Urals under climate change // Plants. 2024. V.13. № 11. Art. 1563. https://doi.org/10.330/9plants13111563
Дополнительные файлы
