Оценка потенциала роста лесов в Иракском Курдистане на основе анализа метеоклиматических данных

Установлено, что индексы CVP и ГТК, определяющие потенциальную продуктивность растительного покрова, в том числе и лесов, на изучаемой территории имеют высокую годичную изменчивость для всех рассмотренных районов. Средние коэффициенты вариации индексов CVP и ГТК равны 38,5 и 48,4%, соответственно. Изучение изменений индексов по годам показало наличие линейной тенденции (тренда) к их увеличению за изучаемый период. Более выражена тенденция к увеличению индекса CVP. Графики изменений индексов показали наличие значительных случайных колебаний (отклонений) индексов от трендов. Случайный характер колебаний проверен с помощью медианного теста. Для расчетов потенциального прироста древесной растительности на основе литературных данных получено уравнение связи величины прироста и индекса CVP с высоким коэффициентом детерминации, равным 94,5%. С помощью этого уравнения проведены расчеты потенциального прироста древесной растительности для всех районов на изучаемой территории. Расчеты показали, что в результате высокой изменчивости индексов CVP и ГТК по годам изучаемого периода (1995-2021 гг.) потенциальная продуктивность лесов на изучаемой территории составляет в среднем 0,7 м³/га-год. В благоприятные годы максимальные значения прироста могут достигать 1,5 м³/га-год, а в неблагоприятные прирост может падать до нуля, ставя таким образом древесную растительность на грань выживания. Установлена прямая пропорциональная связь между величинами индексов CVP и ГТК с коэффициентом детерминации 86,0% для изучаемой территории, что позволяет использовать один индекс вместо другого в случае такой необходимости. В целом, гидротермические условия для роста лесов в районе г. Эрбиль следует оценить как неблагоприятные.

1. Авла Х.К.А., Алексеев А.С. Анализ состояния растительного покрова Иракского Курдистана c использованием материалов дистанционного зондирования земли и ГИС-технологий // Цифровые технологии в лесном секторе : матер. III науч.-технич. конференции-вебинара 24-25 февраля 2022 года. Санкт-Петербург. С. 3-5. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49615653&pff=1

2. Авла Х.К.А., Алексеев А.С. Изучение гидротермических условий для роста лесов в Иракском Курдистане с применением материалов дистанционного зондирования Земли // Инновационное развитие современной науки: новые подходы и актуальные исследования : сб. матер. II Междунар. науч.-практич. конф. Москва, 31 января 2024 года. С. 280-286. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=61336318

3. Григорьев А.А. О некоторых основных проблемах физической географии // Известия АН СССР. Сер. геогр. 1957. № 6. С. 129-132.

4. Григорьев А.А., Будыко М.И. О периодическом законе географической зональности // Доклады АН СССР. 1956. Т. 110. № 1. С. 129-132.

5. Закон Паттерсона-Векка // Хелпикс - интернет-помощник. URL: https://helpiks.org/7-58126.html

6. Ионова Е.В., Лиховидова В.А., Лобунская И.А. Засуха и гидротермический коэффициент увлажнения как один из критериев оценки степени ее интенсивности (обзор литературы) // Зерновое хозяйство России. 2019. №. 6. С. 18-22. DOI: 10.31367/2079-8725-2019-66-6-18-22

7. Кочугова Е.А. Пространственно-временная изменчивость атмосферного увлажнения на территории Бурятии в вегетационный период // Вестник Бурятского государственного университета. Биология. География. 2022. № 3. С. 33-40. DOI: 10.18101/2587-7143-2022-3-33-40

8. Лебедев А.В. Эмпирические модели роста и производительности древостоев по данным долговременных наблюдений : дисс. ... д-ра с.-х. наук. 2023. 425 с.

9. Лир Х., Польстер Г., Фидлер Г.И. Физиология древесных растений. М.: Лесн. пром-сть, 1974. 420 с.

10. Мелехов И.С. Лесоведение: учебник для вузов. М.: Лесн. пром-сть, 1980. 408 с.

11. Селянинов Г.Т. О сельскохозяйственной оценке климата // Труды по сельскохозяйственной метеорологии. 1928. Т. 20. С. 165-177.

12. Benavides R., Roig S., Osoro K. Potential productivity of forested areas based on a biophysical model. A case study of a mountainous region in northern Spain // Annals of Forest Science. 2009. 66. P. 1-10. Available online at: INRA, EDP Sciences, 2009 www.afs-journal.org. DOI: 10.1051/forest/2008080

13. Diodato N., Bellocchi G. Spatial probability modelling of forest productivity indicator in Italy // Ecological Indicators. 2020 (108). P. 1-8. URL: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105721

14. Evarte-Bundere G., Evarts-Bunders P. Using of the hydrothermal coefficient (HTC) for interpretation of distribution of non-native tree species in Latvia on example of cultivated species of genus Tilia // Acta Biologica Universitatis Daugavpiliensis. 2012. No. 12(2). P. 135-148.

15. Gaznayee H.A., Al-Quraishi A.M., Al-Sulttani A.H. Drought Spatiotemporal Characteristics Based on a Vegetation Condition Index in Erbil, Kurdistan Region, Iraq // Iraqi Journal of Science. 2021. No. 24. P. 4545-4556.

16. Gaznayee H.A., Zaki S.H., Al-Quraishi A.M., Aliehsan P.H., Hakzi K.K., Razvanchy H.A., Riksen M., Mahdi K. Integrating Remote Sensing Techniques and Meteorological Data to Assess the Ideal Irrigation System Performance Scenarios for Improving Crop Productivity // Water Resources Research. 2023. No. 15(8). P. 1605. URL: https://doi.org/10.3390/w15081605.

17. Hägglund B. Evaluation of forest site productivity // Forest Abstracts. 1981. Vol 42. No. 11. P. 515-527. Review Article 42. Downloaded from https://cabidigitallibrary.orgby185.24.53.116, on 03/06/24

18. Integrated drought risk management - DRM - national framework for Iraq. An analysis report // United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). Iraq Office. March 2014. 141 p. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf000022834

19. Lemieux G.L. An evaluation of Paterson's CVP Index in Eastern Canada, Canada Department of Forestry, Forest Research Branch // Technical Note. 112. 1961. 12 p.

20. Palomares S.O., Serrano S. F. Mapa de productividad potencial forestal de Espana. Cartografi'a digita, Direccion General de Conservacion de la Naturaleza, MMA. Madrid, 2000. 317 p.

21. Paterson S.S. The forest area of the world and its potential productivity. Royal University of Goteborg, Department of Geography. Goteborg, 1956. 216 p.

22. Rahman S., Akter S. Climate to Forest Productivity: Implication of Paterson's CVP Index // Research Journal of Forestry. 2015. 9 (2). Р. 27-34. ISSN: 1819-3439. DOI: 10.3923/rjf.2015.27.34

23. Vanclay J.K. Modelling forest growth and yield. Applications to mixed tropical forests. CAB International, 1994. 312 p.

24. Wen-Qiang Gao, Xiang-Dong Lei, Li-Yong Fu. Impacts of climate change on the potential forest productivity based on a climate-driven biophysical model in northeastern China. Journal of Forestry Research, 2020, 31(6). P. 2273-2286.