Изменение средней высоты осинников (род Populus L.) в климатических градиентах Евразии

Мир переживает быстрые климатические изменения, и в разных климатических зонах темпы роста лесов по-разному реагируют на них. Понимание движущих сил этих различных реакций имеет решающее значение для прогнозирования динамики лесов в условиях климатических сдвигов. Распространенным методом оценки продуктивности лесов является разработка зависимости высоты древостоя от возраста, а также оценка класса бонитета, характеризуемого высотой древостоя в базовом возрасте. Зависимость высоты древостоя от возраста стали дополнять введением в модель климатических переменных, в частности, температуры и осадков. Однако, эти модели не дали ответа на вопрос, как влияет климат на продуктивность древостоев, отрицательно или положительно, а просто показали, что включение климатических и других биофизических переменных повышает адекватность модели. Цель нашего исследования состояла в том, чтобы (а) по материалам 256 пробных площадей с измеренными таксационными показателями древостоев рода Populus L. разработать модель изменения их средней высоты в градиентах территориально распределенных температур и осадков на территории Евразии и (б) показать возможные изменения средней высоты в связи с гипотетическими сдвигами температур и осадков. Установлено, что в регионах достаточного увлажнения лимитирующим рост фактором является недостаток тепла, а в засушливых происходит смена лимитирующего фактора, и им становится избыток тепла. При предполагаемом повышении январской температуры на 1 С средняя высота древостоев в условиях достаточного увлажнения может повыситься на 3–8%, а в условиях недостаточного увлажнения – снизиться на 4– 11%. Соответственно, в случае снижения среднегодовых осадков на 20 мм в районах недостатка тепла средняя высота может увеличиться на 2–10%, а в регионах достаточного теплообеспечения – снизиться на 3–15%.

1. Анучин Н.П. Лесная таксация. М.; Л.: Гослесбумиздат, 1952. 532 с.

2. Доев С.К. О продуктивности ельников Южного Приморья в зависимости от высоты над уровнем моря // Лесная таксация и лесоустройство. Красноярск: СибТИ, 1973. Вып. 2. С. 36–41.

3. Крылова И.Л., Лесков Н.Д. Связь между ростом ели и высотой над уровнем моря на Северном Урале : сб. тр. по лесному хозяйству. Свердловск: Кн. изд-во, 1959. Вып. 5. С. 91–96.

4. Кузьмичев В.В. Закономерности роста древостоев. Новосибирск: Наука, 1977. 160 с.

5. Львов П.Н., Ипатов Л.Ф. Изменение таксационных показателей древостоев ельника черничного в связи с зональностью лесов европейского Севера // Лесной журнал. 1973. № 6. С. 14–17.

6. Мауринь А.М., Лиепа И.Я., Дрике А.Я., Поспелова Г.Е. Прогнозирование плодоношения древесных растений // Оптимизация использования и воспроизводства лесов СССР. М.: Наука, 1977. С. 50–53.

7. Усольцев В.А., Цепордей И.С. Пространственно-временнóе замещение в экологии и проблема адаптации растений в условиях изменения климата // Леса России и хозяйство в них. 2021. Вып. 4 (79). С. 4–39.

8. Albert M., Schmidt M. Climate-sensitive modelling of site productivity relationships for Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) // Forest Ecology and Management. 2010. Vol. 259. P. 739 –749.

9. Babst F., Poulter B., Trouet V., Tan K., Neuwirth B., Wilson R., Carrer M., Grabner M., Tegel W., Levanic T., Panayotov M., Urbinati C., Bouriaud O., Ciais P., Frank D. Site‐and species‐specific responses of forest growth to climate across the European continent // Global Ecology and Biogeography. 2013. Vol. 22. P. 706–717. DOI: 10.1111/geb.12023

10. Bravo-Oviedo A., Tomé M., Bravo F., Montero G., del Río M. Dominant height growth equations including site attributes in the generalized algebraic difference approach // Canadian Journal of Forest Research. 2008. Vol. 38. P. 2348–2358. DOI: 10.1139/X08-07

11. Duan A., Zhang J., Tong S., He C. Polymorphic dominant height and site index models for Chinese fir (Cunninghamia lanceolata) plantations in Southern China // Scientific Research and Essays. 2013. Vol. 22(8). P. 1010–1021. DOI: 10.5897/SRE12.565

12. Fiandino S., Plevich J., Tarico J., Utello M., Demaestri M., Gyenge J. Modeling forest site productivity using climate data and topographic imagery in Pinus elliottii plantations of central Argentina // Annals of Forest Science. 2020. Vol. 77. Article 95. DOI: 10.1007/s13595-020-01006-3

13. Hamann A., Wang T. Potential effects of climate change on ecosystem and tree species distribution in British Columbia // Ecology. 2006. Vol. 87(11). P. 2773–2786. DOI: 10.1890/0012-9658(2006)87[2773:peocco]2.0.co;2

14. Hunter I.R., Gibson A.R. Predicting Pinus radiata site index from environmental variables // New Zealand Journal of Forestry Science. 1984. Vol. 14. P. 53–64.

15. Jucker T., Caspersen J., Chave J., Antin C., Barbier N., Bongers F., Dalponte M., van Ewijk K.Y., Forrester D.I., Heani M., Higgins S.I., Holdaway R.J., Iida Y., Lorimer C., Marshall P.M., Momo S., Moncrieff G.R., Ploton P., Poorter L., Rahman K.A., Schlund M., Sonké B., Sterck F.J., Trugman A.T., Usoltsev V.A., Vanderwel M.C., Waldner P., Wedeux B., Wirth C., Wöll H., Woods M., Xiang W., Zimmermann N., Coomes D.A. Allometric equations for integrating remote sensing imagery into forest monitoring programmes // Global Change Biology. 2017. Vol. 23. P. 177–190. DOI: 10.1111/gcb.13388.

16. Liang P., Wang X., Sun H., Fan Y., Wu Y., Lin X., Chang J. Forest type and height are important in shaping the altitudinal change of radial growth response to climate change // Scientific Reports. 2019. Vol. 9. Article 1336. DOI: 10.1038/s41598-018-37823-w

17. Matisons R., Šņepsts G., Puriņa L., Donis J., Jansons Ā. Dominant height growth of European beech at the northeasternmost stands in Europe // Silva Fennica. 2018. Vol. 52(1). Article id 7818. URL: https://doi.org/10.14214/sf.7818

18. Monserud R.A., Yang Y., Huang S., Tchebakova N.M. Potential change in lodgepole pine site index and distribution under climate change in Alberta // Canadian Journal of Forest Research. 2008. Vol. 38(2). P. 343–352. DOI: 10.1139/X07-166

19. Ozcelik R., Cao Q.V., Trincado G., Göçer N. Predicting tree height from tree diameter and dominant height using mixed-effects and quantile regression models for two species in Turkey // Forest Ecology and Management. 2018. Vol. 419. P. 419–420. DOI: 10.1016/j.foreco.2018.03.051

20. Peschel W. Die mathematischen Methoden zur Herleitung der Wachstumgezetze von Baum und Bestand und die Ergebnisse ihrer Anwendung // Tharandter forstliches Jahrbuch. Berlin, 1938. P. 169–348.

21. Prodan M. Forstliche Biometrie. München, Bonn, Wien, 1961. 432 p.

22. Ryan M.G., Yoder B.J. Hydraulic limits to tree height and tree growth // Bioscience. 1997. Vol. 47(4). P. 235–242. DOI: 10.2307/1313077

23. Ryan M.G., Phillips N., Bond B.J. The hydraulic limitation hypothesis revisited // Plant Cell and Environment. 2006. Vol. 29(3). P. 367–381. DOI: 10.1111/j.1365-3040.2005.01478.x

24. Sachs J. Lehrbuch der Botanik. 3 Aufl. Leipzig: W. Engelmann, 1873. 928 p.

25. Sharma M., Subedi N., Ter-Mikaelian M., Parton J. Modeling climatic effects on stand height / site index of plantation-grown jack pine and black spruce trees // Forest Science. 2015. Vol. 61(1). P. 25–34. DOI: 10.5849/forsci.13-190

26. Simard M., Pinto N., Fisher J.B., Baccini A. Mapping forest canopy height globally with space borne lidar // Journal of Geophysical Research. 2011. Vol. 116. Article G04021. DOI: 10.1029/2011JG001708

27. Ung C.-H., Bernier P.Y., Raulier F., Fournier R.A., Lambert M.-C., Régnière J. Biophysical site indices for shade tolerant and intolerant boreal species // Forest Science. 2001. Vol. 47(1). P. 83–95. URL: https://www.researchgate.net/publication/45677176

28. Usoltsev V.A. Forest biomass and primary production database for Eurasia: digital version. The third edition, enlarged. Yekaterinburg: Ural State Forest Engineering University, 2020. URL: https://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/9648/1/Base_v2.xlsx

29. Usoltsev V.А., Merganičová K., Konôpka B., Osmirko A.A., Tsepordey I.S., Chasovskikh V.P. Fir (Abies spp.) stand biomass additive model for Eurasia sensitive to winter temperature and annual precipitation // Central European Forestry Journal. 2019. Vol. 65. P. 166–179. DOI: 10.2478/forj-2019-0017.

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

31. Wang Y., LeMay V., Baker T.G. Modelling and prediction of dominant height and site index of Eucalyptus globulus plantations using a nonlinear mixed-effects model approach // Canadian Journal of Forest Research. 2007. Vol. 37. P. 1390–1403. DOI: 10.1139/X06-282

32. Weiskittel A.R., Crookston N.L., Radtke P.J. Linking climate, gross primary productivity, and site index across forests of the western United States // Canadian Journal of Forest Research. 2011. Vol. 41. P. 1710 –1721.

33. Wolf J., Brocard G., Willenbring J., Porder S., Uriarte M. Abrupt change in forest height along a tropical elevation gradient detected using airborne lidar // Remote Sensing. 2016. Vol. 8. Article 864. DOI: 10.3390/rs8100864

34. World Weather Maps, 2007. URL: https://www.mapsofworld.com/referrals/weather