Динамическая модель изреживания культур сосны

Среди всего многообразия моделей роста и производительности древостоев выделяется особый класс – модели, позволяющие прогнозировать процесс изреживания. Их назначением является предсказание числа растущих деревьев на единицу площади в будущем для заданного начального возраста и текущего количества деревьев. Многочисленные исследования показывают, что алгебраический разностный подход обеспечивает приемлемые результаты моделирования, предсказывая количество деревьев в определенный момент времени на основе данных о текущих возрасте и числе деревьев. Цель исследования – моделирование естественного изреживания лесных культур сосны по данным долговременных наблюдений на постоянных пробных площадях различными уравнениями, полученными с применением алгебраического разностного подхода. Для исследования отобраны данные обмеров в сосновых древостоях искусственного происхождения на 89 постоянных пробных площадях в Лесной опытной даче РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева. По литературным источникам отобраны 11 моделей изреживания древостоев, полученных методом алгебраического разностного подхода из базовых уравнений путем различных трансформаций исходных параметров. Для лесных культур сосны в качестве лучшей динамической модели изреживания обосновано уравнение (N6), основанное на методологии ADA. Данная модель является полиморфной и инвариантной относительно базового возраста, что обеспечивает последовательные прогнозы. Модель позволяет прогнозировать число деревьев, как для естественно формирующихся древостоев, так и с воздействием рубок ухода. Применение разработанной динамической модели изреживания должно ограничиваться только теми условиями, к которым относятся экспериментальные материалы. Рассмотренная в исследовании методика может быть использована для разработки динамических моделей изреживания других лесообразующих пород России.

1. Борисов А.Н., Иванов В.В., Петренко А.Е. Оценка реакции сосновых древостоев Красноярской лесостепи на рубку ухода // Лесоведение. 2014. № 4. С. 22–27.

2. Данчева А.В., Гурская М.А., Залесов С.В., Муканов Б.М. Оценка эффективности рубок ухода в сосняках Казахского мелкосопочника на основе лесоводственного и древесно-кольцевого анализа // Лесоведение. 2020. № 6. С. 503–514. DOI: 10.31857/S0024114820060030.

3. Дубенок Н.Н., Кузьмичев В.В., Лебедев А.В. Динамика лесного фонда лесной опытной дачи РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева за 150 лет // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2018. № 4. С. 5–19. DOI: 10.26897/0021-342X-2018-4-5-19.

4. Дубенок Н.Н., Кузьмичев В.В., Лебедев А.В. Результаты экспериментальных работ за 150 лет в Лесной опытной даче Тимирязевской сельскохозяйственной академии. М.: Наука, 2020. 382 с.

5. Залесов С.В., Магасумова А.Г., Залесова Е.С. Оптимизация рубок ухода в сосняках Среднего Урала // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. 2007. № 8. С. 18–21.

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

7. Лебедев А.В. Прогнозирование роста по средней высоте культур сосны с использованием обобщенного алгебраического разностного подхода // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2022. Вып. 238. С. 49–66. DOI: 10.21266/2079-4304.2022.238.49-66.

8. Лебедев А.В., Гостев В.В. Вынос элементов питания из почвы культурами сосны разной начальной густоты и разработка рекомендаций по внесению удобрений // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2020. № 232. С. 6–19. DOI: 10.21266/2079-4304.2020.232.6-19.

9. Лебедев А.В., Кузьмичев В.В. Построение бонитетной шкалы с использованием обобщенного алгебраического разностного подхода // Сибирский лесной журнал. 2022. № 3. DOI: 10.15372/SJFS20220307.

10. Мерзленко М.Д. Обоснование теории волнообразного роста хвойных лесных культур // Лесной вестник. 2021. Т. 25. № 2. С. 5–9. DOI: 10.18698/2542-1468-2021-2-5-9.

11. Наумов В.Д., Поветкина Н.Л., Лебедев А.В., Гемонов А.В. Географические культуры сосны в лесной опытной даче Тимирязевской академии: к 180-летию М.К. Турского. М.: МЭСХ, 2019. 182 с.

12. Сеннов С.Н. Влияние рубок ухода на итоговый запас древостоя // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2012. № 1-2. С. 8–10.

13. Хлюстов В.К., Лебедев А.В., Устинов М.М. Лесотипологическое программирование оптимального режима лесопользования в конкретном древостое // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. 2016. Т. 20, № 5. С. 78–84.

14. Andrés H., Jorge F., Ulises D. Dynamic Stand Model for Eucalyptus globulus (L.) in Uruguay // Agrociencia Uruguay. 2018. No. 22(1). P. 63–80. DOI: 10.31285/agro.22.1.7.

15. Diéguez-Aranda U., Dorado F.C., González J.G.Á., Alboreca A.R. Dynamic growth model for Scots pine (Pinus sylvestris L.) plantations in Galicia (north-western Spain) // Ecological Modelling. 2006. No. 191. P. 225–242. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2006.04.026.

16. Gómez-García E., Crecente-Campo F., Tobin B., Hawkins M., Nieuwenhuis M., Diéguez-Aranda U. A dynamic volume and biomass growth model system for evenaged downy birch stands in south-western Europe // Forestry. 2014. No. 87. P. 165– 176. DOI: 10.1093/forestry/cpt045.

17. Hernández-Cuevas M., Santiago-García W.., De los Santos-Posadas H.M., Martínez-Antúnez P., Ruiz-Aquino F. Models of dominant height growth and site indexes for Pinus ayacahuite Ehren // Agrociencia. 2018. No. 52. P. 437–453.

18. Hevia A., Vilčko F., Álvarez-González J.G. Dynamic stand growth model for Norway spruce forests based on long-term experiments in Germany // Recursos Rurais. 2013. No. 9. P. 45–54.

19. Huang S., Yang Y., Wang Y. A critical look at procedures for validating growth and yield models // Modelling Forest Systems. UK, Oxfordshire, Wallingford: CAB International, 2003. P. 271–293.

20. Mason E.G. Growth and yield modelling in New Zealand // Chilean research consortium, BIOCOMSAAt. Chile: Valdivia, 2011.

21. Monserud R.A., Sterba H. Modeling individual tree mortality for Austrian forest species // For. Ecol. Manage. 1999. No. 113(2–3). P. 109–123.

22. Thapa R., Burkhart H.E. Modeling Stand-Level Mortality of Loblolly Pine (Pinus taeda L.) Using Stand, Climate, and Soil Variables // Forest Science. 2015. No. 61. P. 1–13. DOI: 10.5849/forsci.14-125.

23. Vanclay J.K. Growth models for tropical forests: A synthesis of models and methods // Forest Science. 1995. Vol. 41, no. 1. P. 7–42.