ispltaИзвестия Санкт-Петербургской лесотехнической академииIzvestia Sankt-Peterburgskoj lesotehniceskoj akademii2079-43042658-5871СПбГЛТУ10.21266/2079-4304.2024.250.116-143isplta-384Research ArticleЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВОFORESTRYФитопатологическая характеристика дуба черешчатого в различных условиях произрастанияPhytopathological characteristics of Quercus robur in different growing conditionsШишлянниковаА. Б.ShishlyannikovaA. B.

Шишлянникова Арина Борисовна – заведующий отделением Колледжа технологий лесного комплекса и садово-паркового хозяйства

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург

Shishlyannikova Arina B. – Head of Department of College of Forestry  and Gardening Technologies

194021. Institutsky per. 5. Let. U. St. Petersburg

ArBorShi@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7504-5743ДаниловД. А.DanilovD. A.

Данилов Дмитрий Александрович – заведующий кафедрой почвоведения, доктор сельскохозяйственных наук, доцент; Главный научный сотрудник

ResearcherID: S-7007-2019;

ScopusID: 57205402682

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург; 188338, ул. Институтская, д. 1, д. Белогорка, Гатчинский район, Ленинградская область

Danilov Dmitry A. – DSc (Agricultural), chair of Soil science department; Chief Scientist

ResearcherID: S-7007-2019;

ScopusID: 57205402682

194021. Institutsky per. 5. Let. U. St. Petersburg; 188338. Institutskaya str. 1. Belogorka village. Gatchina district. Leningrad region

 

stown200@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3927-2527ЗмитровичИ. В.ZmitrovichI. V.

Змитрович Иван Викторович – ведущий научный сотрудник, доктор биологических наук

ResearcherID: I-1523-20134;

ScopusID: 56521442400

197022, ул. Профессора Попова, д. 2, лит. В, Санкт-Петербург

 

 

Zmitrovich Ivan V. – DSc (Biology), leading researcher

ResearcherID: I-1523-2013;

ScopusID: 56521442400

197376. Professora Popova str. 2. St. Petersburg

iv_zmitrovich@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0531-1604БачериковИ. В.BacherikovI. V.

Бачериков Иван Викторович – математик-аналитик, кандидат технических наук

ResearcherID: K-6350-2017;

ScopusID: 57217860297

43001, ул. Западная, стр. 180, этаж 17, часть помещения 11, рабочий поселок Новоивановское, городской округ Одинцовский, Московская область

Bacherikov Ivan V. – PhD (Technical), mathematician

ResearcherID: K-6350-2017;

ScopusID: 57217860297

143001. Zapadnaya str. 180. Floor 17. Part of room 11. Novoivanovskoye  working settlement. Odintsovsky urban district. Moscow region

ivashka512@gmail.comСанкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. КироваРоссияSt.Petersburg State Forest Technical UniversityRussian FederationСанкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова; Ленинградский НИИСХ «Белогорка» – филиал ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр картофеля имени А.Г. Лорха»РоссияSt.Petersburg State Forest Technical University; Russian Potato Research CentreRussian FederationБотанический институт имени В.Л. Комарова Российская академия наукРоссияKomarov Botanical Institute of the Russian Academy of SciencesRussian FederationООО «Умные цифровые решения»Россия«Smart Digital Solutions» LLCRussian Federation2024261120240250116143Copyright © Шишлянникова А.Б., Данилов Д.А., Змитрович И.В., Бачериков И.В., 20242024Шишлянникова А.Б., Данилов Д.А., Змитрович И.В., Бачериков И.В.Shishlyannikova A.B., Danilov D.A., Zmitrovich I.V., Bacherikov I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestiya-lta.spbftu.ru/jour/article/view/384

Цель настоящей работы – оценка влияния некротрофных и сапротрофных видов грибов на жизненное состояние деревьев дуба черешчатого в оптимумареале дуба черешчатого и севернее его естественного распространения. Для достижения поставленной цели нами был проведен комплексный анализ насаждений, сформированных в различных условиях произрастания дуба черешчатого. Объекты нашего исследования – комплекс ксилосапротрофных грибов, ассоциированных с побеговой системой дуба черешчатого в насаждениях дуба черешчатого в лесных и парковых экосистемах вдоль субширотносубмеридиональной трансекты «Тула – Выборг», отражающей движение из зоны оптимум-ареала этой породы к его периферии. Выявлен комплекс ключевых видов грибов-ксилосапротрофов, определяющий облик побеговой системы поздних генеративных и субсенильных особей дуба черешчатого: Сolpoma quercinum, Vuilleminia comedens (способствуют изреживанию кроны), Daedalea quercina, Laetiporus sulphureus, Fomitiporia robusta (вызывают стволовые гнили), Armillaria lutea (поражает преимущественно комлевую область дерева). Показано, что адаптивный потенциал деревьев дуба черешчатого определяется локальными почвенно-гидрологическими условиями. Выделяются «эвтрофная» и «олиготрофная» экады, характеризующиеся диаметром ствола (на выс. 1,3 м) более и менее 50 см соответственно. Проведенные исследования подтверждают большую устойчивость деревьев «эвтрофной» экады к прогрессирующему отмиранию кроны и ухудшению состояния: высокая корреляция некроза кроны с рангом по диаметру ствола объясняется конституциональным различием «эвтрофных» и «олиготрофных» экад дуба черешчатого и большей устойчивостью к стрессорным воздействиям эвтрофных экад. На лесостепном/широколиственнолесном участке трансекты деревья дуба слабо дифференцированы на две экады и в целом угнетены липовыми древостоями. На подтаежном участке трансекты наблюдается пестрая картина дифференциации деревьев дуба по фитопатологическому состоянию, причем «эвтрофные» экады демонстрируют низкий балл фитосанитарного состояния. На южнотаежном участке трансекты непрерывный поток поколений дуба черешчатого связан с антропогенно-преобразованной растительностью. Основная задача паркового строительства севернее естественного ареала Quercus robur – поддержание дренажной системы и отбор «эвтрофных» экад дуба черешчатого.

The purpose of the present paper is to assess an influence of necrotrophic and saprotrophic fungi species on the vital state of Quercus robur trees in its optimum range and north of natural distribution. To achieve this purpose, we have carried out a comprehensive analysis of stands formed in various growing conditions of Q. robur. Another object of our study was a complex of xylosaprotrophic fungi associated with the shoot system of Q. robur in forest and park ecosystems along the sublatitudinal[1]submeridional transect «Tula – Vyborg», reflecting the movement from the zone of the optimum range of this species to its periphery. A complex of key species of xylosaprotrophic fungi that determine the appearance of the shoot system of late generative and subsenile individuals of Q. robur has been identified: Colpoma quercinum, Vuilleminia comedens (promote a crown thinning), Daedalea quercina, Laetiporus sulphureus, Fomitiporia robusta (cause a trunk rot), Armillaria lutea (affects mainly the butt area of the tree). It has been shown that the adaptive potential of Quercus robur trees is determined by local soil and hydrological conditions. «Eutrophic» and «oligotrophic» ecades are distinguished, characterized by a trunk diameter (at a height of 1.3 m) of more and less than 50 cm, respectively. The studies carried out confirm the high resistance of trees of the «eutrophic» ecades to progressive crown dying and deterioration. The high correlation of crown necrosis with the rank by trunk diameter is explained by the constitutional difference between the «eutrophic» and «oligotrophic» ecades of Q. robur and the high resistance of eutrophic ecadas to stress effects. In the forest-steppe/broadleaf forest section of the transect, oak trees are weakly differentiated into two ecades and are generally suppressed by linden stands. In the subtaiga section, a motley picture of differentiation of oak trees by phytopathological condition is observed, whereas the «eutrophic» ecadas demonstrate a low phytosanitary condition score. In the southern taiga section, the continuous flow of generations of Q. robur is associated with anthropogenically transformed vegetation. The main purpose of park building north of the natural range of Q. robur is to maintain the drainage system and select «eutrophic» oak stands.

дуб черешчатыйQuercus roburнекротрофные грибысапротрофные грибылинейная регрессияEnglish oakQuercus roburnecrotrophic fungisaprotrophic fungilinear regressionReferencesБаврина А.П. Современные правила применения параметрических и непараметрических критериев в статистическом анализе медико-биологических данных // Медицинский альманах. 2021. № 1 (66). С. 64–73.Баврина А.П. Современные правила применения параметрических и непараметрических критериев в статистическом анализе медико-биологических данных // Медицинский альманах. 2021. № 1 (66). С. 64–73.Боровиков В.П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2001. 650 с.Боровиков В.П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2001. 650 с.Звягинцев В.Б., Блинцов А.И., Козел А.В., Кухта В.Н., Сазонов А.А., Середич М.О., Хвасько А.В. Защита леса. Минск: БГТУ, 2019. 164 с.Звягинцев В.Б., Блинцов А.И., Козел А.В., Кухта В.Н., Сазонов А.А., Середич М.О., Хвасько А.В. Защита леса. Минск: БГТУ, 2019. 164 с.Катаев О.А., Тальман П.Н., Методы лесоэнтомологического обследования. Л.: ЛТА, 1964. 120 с.Катаев О.А., Тальман П.Н., Методы лесоэнтомологического обследования. Л.: ЛТА, 1964. 120 с.Кузьмичев Е.П., Соколова Э.С., Мозолевская Е.Г. Болезни древесных растений. Справочник. Т. 1. М.: ВНИИЛМ, 2004. 120 с.Кузьмичев Е.П., Соколова Э.С., Мозолевская Е.Г. Болезни древесных растений. Справочник. Т. 1. М.: ВНИИЛМ, 2004. 120 с.Любищев А.А. Дисперсионный анализ в биологии. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1986. 200 с.Любищев А.А. Дисперсионный анализ в биологии. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1986. 200 с.Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. Электронная книга 2014. URL: http://r-analytics.blogspot.comМастицкий С.Э., Шитиков В.К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. Электронная книга 2014. URL: http://r-analytics.blogspot.comМозолевская Е.Г., Катаев О.А., Семенкова И.Г. Методы лесопатологического обследования очагов стволовых вредителей и болезней леса. М.: Лесн. пром-сть, 1984. 152 с.Мозолевская Е.Г., Катаев О.А., Семенкова И.Г. Методы лесопатологического обследования очагов стволовых вредителей и болезней леса. М.: Лесн. пром-сть, 1984. 152 с.Национальный атлас России / сост. и подгот. к изданию ПКО «Картография» / под общ. рук. М-ва транспорта Российской Федерации и Роскартографии; отв. ред. Г.Ф. Кравченко; предс. редколл. А.В. Бородко. Т. 2: Природа. Экология. Калининград, 2007. C. 370–371.Национальный атлас России / сост. и подгот. к изданию ПКО «Картография» / под общ. рук. М-ва транспорта Российской Федерации и Роскартографии; отв. ред. Г.Ф. Кравченко; предс. редколл. А.В. Бородко. Т. 2: Природа. Экология. Калининград, 2007. C. 370–371.Недолужко В.А. Конспект дендрофлоры российского Дальнего Востока. Владивосток: Дальнаука, 1995. 208 с.Недолужко В.А. Конспект дендрофлоры российского Дальнего Востока. Владивосток: Дальнаука, 1995. 208 с.Селочник Н.Н., Каплина Н.Ф. Оценка состояния дубрав с учетом развития крон деревьев в неблагоприятных условиях: антропогенных (Московский регион) и климатических (лесостепь) // Вестник Моск. гос. ун-та леса. Лесн. вестник. 2011. № 4 (80). С. 103–108.Селочник Н.Н., Каплина Н.Ф. Оценка состояния дубрав с учетом развития крон деревьев в неблагоприятных условиях: антропогенных (Московский регион) и климатических (лесостепь) // Вестник Моск. гос. ун-та леса. Лесн. вестник. 2011. № 4 (80). С. 103–108.Синская Е.Н. Учение о виде и таксонах (конспект лекций). Л.: ВИР, 1961. 46 с.Синская Е.Н. Учение о виде и таксонах (конспект лекций). Л.: ВИР, 1961. 46 с.Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Сравнение трех и более независимых групп с использованием непараметрического критерия Краскела-Уоллиса в программе STATA // Экология человека. 2014. № 6. С. 55–58.Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Сравнение трех и более независимых групп с использованием непараметрического критерия Краскела-Уоллиса в программе STATA // Экология человека. 2014. № 6. С. 55–58.Фирсов Г.А., Ярмишко В.Т., Змитрович И.В., Бондарцева М.А., Волобуев С.В., Дудка В.А. Морозобоины и патогенные ксилотрофные грибы в парке-дендрарии Ботанического сада Петра Великого. СПб.: Ладога, 2021. 304 с.Фирсов Г.А., Ярмишко В.Т., Змитрович И.В., Бондарцева М.А., Волобуев С.В., Дудка В.А. Морозобоины и патогенные ксилотрофные грибы в парке-дендрарии Ботанического сада Петра Великого. СПб.: Ладога, 2021. 304 с.Фурменкова Е.С., Кочергина М.В. Методы диагностики состояния древесных растений по внешним патологическим признакам // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии имени В.Р. Филиппова. 2021. № 4(65). С. 164–171.Фурменкова Е.С., Кочергина М.В. Методы диагностики состояния древесных растений по внешним патологическим признакам // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии имени В.Р. Филиппова. 2021. № 4(65). С. 164–171.Шишлянникова А.Б., Змитрович И.В., Зарудная Г.И., Перелыгин В.В., Жариков М.В. Результаты микологического обследования побеговой системы «Ириновского дуба» (Ленинградская область, Россия) // Микология и фитопатология. 2023. Т. 57. № 6. С. 456–461. DOI: 10.31857/S0026364823060120Шишлянникова А.Б., Змитрович И.В., Зарудная Г.И., Перелыгин В.В., Жариков М.В. Результаты микологического обследования побеговой системы «Ириновского дуба» (Ленинградская область, Россия) // Микология и фитопатология. 2023. Т. 57. № 6. С. 456–461. DOI: 10.31857/S0026364823060120Chang Y.H. Biostatistics 101: Data presentation // Singapore Medical Journal. 2003. No. 6. P. 280–285.Chang Y.H. Biostatistics 101: Data presentation // Singapore Medical Journal. 2003. No. 6. P. 280–285.Grimshaw J., Bayton R. New trees: Recent introductions to cultivation // The Board of Trustees of the Royal Botanic Gardens, Kew and The International Dendrology Society, 2009. 976 p.Grimshaw J., Bayton R. New trees: Recent introductions to cultivation // The Board of Trustees of the Royal Botanic Gardens, Kew and The International Dendrology Society, 2009. 976 p.Harris C.R., Millman K.J., van der Walt S.J. et al. Array programming with NumPy // Nature. 2020. 585. Р. 357–362. DOI: 10.1038/s41586-020-2649-2.Harris C.R., Millman K.J., van der Walt S.J. et al. Array programming with NumPy // Nature. 2020. 585. Р. 357–362. DOI: 10.1038/s41586-020-2649-2.Hunter J.D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // Computing in Science & Engineering. 2007. Vol. 9, no. 3. P. 90–95. DOI: 10.1109/MCSE.2007.55Hunter J.D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // Computing in Science & Engineering. 2007. Vol. 9, no. 3. P. 90–95. DOI: 10.1109/MCSE.2007.55McKinney W. Data structures for statistical computing in Python // Proceedings of the 9th Python in Science Conference. 2010. Vol. 445. P. 56–61. DOI: 10.25080/Majora-92bf1922-00aMcKinney W. Data structures for statistical computing in Python // Proceedings of the 9th Python in Science Conference. 2010. Vol. 445. P. 56–61. DOI: 10.25080/Majora-92bf1922-00aPedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python, Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830.Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python, Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830.Virtanen P., Gommers R., Oliphant T.E., Haberland M. et al. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python // Nature Methods. 2020. No. 17(3). Р. 261–272. DOI: 10.1038/s41592-019-0686-2Virtanen P., Gommers R., Oliphant T.E., Haberland M. et al. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python // Nature Methods. 2020. No. 17(3). Р. 261–272. DOI: 10.1038/s41592-019-0686-2Waskom M.L. Seaborn: statistical data visualization // Journal of Open Source Software. 2021. 6(60). 3021. DOI: 10.21105/joss.03021.Waskom M.L. Seaborn: statistical data visualization // Journal of Open Source Software. 2021. 6(60). 3021. DOI: 10.21105/joss.03021.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.