CC BY
10Леса России и хозяйство в них. 2022. № 4. С. 10-19
Forests of Russia and economy in them. 2022. № 4. P. 10-19
Научная статья УДК 630*52
DOI: 10.51318/FRET.2022.27.41.002
БИОМАССА ДЕРЕВЬЕВ ИВЫ И ЕЕ АЛЛОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В УСЛОВИЯХ АРХАНГЕЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ
Андрей Алексеевич Парамонов1, Владимир Андреевич Усольцев2, Сергей Васильевич Третьяков3, Сергей Викторович Коптев4, Алексей Александрович Карабан5, Илья Васильевич Цветков6, Александр Владимирович Давыдов7, Иван Степанович Цепордей8
1 3, 4, 5, 6, 7 Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства, Архангельск, Россия
3, 4 5 6 7 Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова, Архангельск, Россия
2 Уральский государственный лесотехнический университет, Екатеринбург, Россия 2 8 Ботанический сад Уральского отделения РАН, Екатеринбург, Россия
Автор, ответственный за переписку: Владимир Андреевич Усольцев, Usoltsev50@mail.ru
Аннотация. Земли, вышедшие из сельскохозяйственного пользования в России после 1990-х годов, интенсивно заращиваются естественным путём такими породами, как ива, ольха и др., их вклад в углеродный бюджет лесного покрова неизвестен. Для оценки углероддепонирующей способности лесов активно разрабатываются аллометрические модели биомассы деревьев, особенно актуальные для смешанных лесов. В России единственные аллометрические модели для биомассы ивы козьей были построены по данным В. В. Смирнова (1971), полученным в подзонах средней тайги и хвойно-широколиственных лесов. Целью наших исследований было получение фактических данных о структуре надземной биомассы ивы, произрастающей в условиях северной тайги Архангельской области, и разработка аллометрических моделей для ее фракций. Предложены аллометрические модели для фракций надземной биомассы деревьев ивы, которые характеризуются высокими показателями адекватности исходным данным и могут быть полезны при оценке углероддепонирующей способности ивовых насаждений.
Ключевые слова: надземная биомасса, компоненты биомассы, всеобщая модель, аллометрические модели биомассы
Благодарности: публикация подготовлена по результатам НИР, выполненных в рамках государственного задания ФБУ «СевНИИЛХ» на проведение прикладных научных исследований в сфере деятельности Федерального агентства лесного хозяйства, регистрационный номер темы АААА-А18-118030290042-6; конкурса научных проектов «Молодые учёные Поморья» по гранту № 01Ф-02-08/558, а также в рамках Государственного задания Ботанического сада УрО РАН.
© Парамонов А. А., Усольцев В. А., Третьяков С. В., Коптев С. В., Карабан А. А., Цветков И. В., Давыдов А. В., Цепордей И. С., 2022
Scientific article
DOI: 10.51318/FRET.2022.27.41.002
WILLOW TREE BIOMASS AND ITS ALLOMETRIC MODELS IN THE CONDITIONS OF THE ARKHANGELSK REGION
Andrey A. Paramonov1, Vladimir A. Usoltsev3' 4, Sergey V. Tretyakov1' 2, Sergey V. Koptev1' 2, Alexey Karaban1, 2, Iliya V. Tsvetkov1' 2, Alexander V. Davydov1' 2, Ivan S. Tsepordey4
1 Northern (Arctic) Federal University Named after M. V Lomonosov, Arkhangelsk, Russia
2 Northern Research Institute of Forestry, Arkhangelsk, Russia
3 Ural State Forest Engineering University, Yekaterinburg, Russia
4 Botanical Garden, Ural Branch of RAS, Yekaterinburg, Russia Corresponding author: Vladimir А. Usoltsev, Usoltsev50@mail.ru
Abstract. The lands that came out of agricultural use in Russia after the 1990s are intensively overgrown naturally with such species as willow, alder, etc., and their contribution to the carbon budget of the forest cover is unknown. To assess the carbon depositing capacity of forests, allometric models of tree biomass are being actively developed, especially relevant for mixed forests. In Russia, the only allometric models for goat willow biomass were constructed according to V. V. Smirnov (1971) data obtained in the subzones of the middle taiga and coniferous-deciduous forests. The aim of our research was to obtain experimental data on the structure of the aboveground biomass of willow growing in the conditions of the northern taiga of the Arkhangelsk region, and to develop allometric models for its fractions. Allometric models are proposed for fractions of the aboveground biomass of willow trees, which are characterized by high indicators of adequacy to the initial data and can be useful in assessing the carbon depositing capacity of willow plantations.
Keywords: aboveground biomass, biomass components, generic model, allometric models of biomass
Acknowledgments: The publication was prepared based on the results of research carried out within the framework of the state task of the SevNIILH FBU for conducting applied scientific research in the field of activity of the Federal Forestry Agency, the registration number of the topic AAAA-A18-118030290042-6; the competition of scientific projects «Young Scientists of Pomerania» under grant № 01F-02-08/558, as well as within the framework of the State task of the Botanical Garden of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.
Введение
В последние десятилетия большие площади земель в России вышли из сельскохозяйственного пользования, но в Западной Европе подобная тенденция наблюдалась и ранее, в 197080-е годы. Одним из решений проблемы заброшенных земель было предложено выращивание культур быстрорастущих пород, достаточно неприхотливых к условиям произрастания и обеспе-
чивающих существенных вклад в повышение углероддепониру-ющей способности лесного покрова (Christersson et а1., 1993). За рубежом короткоротацион-ные (энергетические) лесные плантации ивы и тополя используются в качестве возобновляемого источника энергии. Эти две породы в бореальной зоне отличаются наиболее быстрыми темпами роста и депонирования углерода (рис. 1).
В условиях умеренного климата ежегодное производство древесной биомассы видов Salix может достигать 20 т сухого древесного вещества на гектар (Heinsoo et al., 2002; Productivity..., 2008). В последние десятилетия разведение короткоротационных плантаций сочетало в себе производство биомассы для получения энергии и мелиорацию земель. В своеобразных растительных
Возраст. лет
Рис. 1. Схематическое представление скорости, с которой различные породы деревьев достигают годичной продукции 10-12 т абсолютно сухой древесины на 1 га (Christersson et al., 1993) Fig. 1. Schematic representation of the rate at which various tree species achieve annual production of 10-12 tons of absolutely dry wood per 1 ha (Christersson et al., 1993)
фильтрах корни поглощают питательные вещества сточных вод, а ризосфера растений обеспечивает аэробную среду для микробов, которые усиливают нитрификацию соединений биологических загрязнителей (Mitsch, Gosselink, 2000). Во всем мире ивы рекомендуются для фитомелиорации загрязненных металлами почв, поскольку они не только производят большую биомассу, но и эффективны в фитоэкстракции тяжелых металлов, таких как Cd и Zn, из загрязненных почв (Root development..., 2003). Некоторые клоны устойчивы к низким значениям рН (Examining the salt., 2011) и к повышенным концентрациям некоторых микроэлементов (Assessment of willow., 2011).
В России земли, вышедшие из сельскохозяйственного пользования после 1990-х годов, интенсивно заращиваются естествен-
ным путём такими породами, как ива, ольха и др. (Жижин и др., 2021). Эти лесные площади часто не подлежат инвентаризации, их вклад в углеродный бюджет лесного покрова неизвестен. Для оценки углероддепонирующей способности лесов активно разрабатываются аллометрические модели биомассы деревьев, особенно актуальные для смешанных лесов, и их количество во всем мире исчисляется уже тысячами (A review., 2020). В России единственные аллометрические модели для биомассы ивы козьей (Усольцев и др., 2022) построены по данным В. В. Смирнова (1971), полученным в подзонах средней тайги и хвойно-широко-лиственных лесов.
Цель, методика и объекты исследования
Целью наших исследований было получение фактических данных о структуре надземной
биомассы ивы, произрастающей в условиях северной тайги Архангельской области, и разработка аллометрических моделей для ее фракций.
Сбор полевого материала проводился с 2018 по 2021 гг. в Приморском, Вельском, Шенкурском, Плесецком и Верхнетоемском районах Архангельской области в древостоях, представленных видами Salix carpea L., S. borealis Fries. и их гибридными формами. Были заложены 53 пробные площади, на которых взято по одному среднему модельному дереву в возрастном диапазоне от 20 до 65 лет. Пробные площади закладывали в соответствии с ОСТ 56-69-83 «Площади пробные лесоустроительные» (ОСТ 56-69-83). Обработка модельных деревьев на пробных площадях проводилась с учетом методических рекомендаций И. И. Гусева (2002). В совокупности модельных деревьев было взято одно многоствольное дерево диаметром 15 см. Его биомасса была сопоставлена с биомассой равновеликих деревьев, полученной по регрессионной зависимости биомассы остальных 52 деревьев от диаметра ствола (см. модель (1)). Оказалось, что многоствольное дерево по отношению к остальным равновеликим деревьям даёт завышение биомассы хвои и ветвей соответственно на 94 и 12 % и занижение биомассы ствола и надземной соответственно на 25 и 17 %. В количественном отношении многоствольное модельное дерево составляет около 2 % от числа взятых модельных
деревьев. В реальных древосто-ях количество многоствольных деревьев может быть больше или меньше, и включение такого дерева в наш регрессионный анализ может привести к систематическим ошибкам при расчете биомассы на 1 га. Поэтому оно было исключено из последующего анализа. Полная характеристика полученных данных о 52 модельных деревьях ивы дана в табл. 1.
Известно, что оценка биомассы деревьев по двум основным массообразующим показателям -диаметру ствола и высоте дерева - дает более точные и несмещенные оценки биомассы по сравнению с моделями, рассчитанными только в связи с диаметром ствола (Sensitivity of above-ground., 2016). Но известно также, что измерение высоты дерева в реальных условиях древостоя не только трудоемко, но и сопряжено со значительно большей ошибкой по сравнению с измерением диаметра ствола (Sensitivity of above-ground., 2016). Кроме того, на пробных площадях, заложенных в относительно однородных ле-сорастительных условиях, высота дерева и диаметр ствола тесно коррелированы, и в таких случаях двухфакторная модель может дать неустойчивые оценки биомассы (Zianis, Mencuccini, 2003). В нашем случае корреляция между высотой дерева и диаметром ствола (см. табл. 1) оказалась довольно тесной, коэффициент корреляции составил 0,73. Поэтому в нашем исследовании при оценке биомассы ивы применена функция статической алломе-трии (Мина, Клевезаль, 1976),
которая в логарифмированной форме имеет вид:
1п Р , = а0 + а11п В, (1)
где Р, - биомасса ,-й фракции (РЛ РЬк, Рь, Р/, Ра, Рг - соответственно биомасса ствола в коре, коры ствола, ветвей, листвы, надземная и корней) в абсолютно сухом состоянии, кг; В - диаметр ствола на высоте груди, см.
Оценка биомассы корней представляет наибольшую проблему по сравнению с определением фракционного состава надземной биомассы. В нашем исследовании биомасса корней не определялась, и для расчета моделей их биомассы использованы данные В. В. Смирнова (1971) для европейской части России. Коэффициенты регрессии уравнения (1) были рассчитаны с использованием программного обеспечения Statgraphics-19 (для получения дополнительной информации см. http://www.statgraphics.com/).
Результаты исследования
Результаты расчета моделей (1) приведены в табл. 2.
Графичекая интерпретация некоторых моделей биомассы деревьев, представленных в табл. 2, на фоне исходных данных показана на рис. 2.
Ранее по данным 7120 модельных деревьев 12 древесных пород Евразии было установлено, что вклад длины кроны в объяснение изменчивости биомассы деревьев в аллометри-ческих моделях в среднем составил 12 %. При включении в нашу модель (1) длины кро-
ны в качестве второй независимой переменной оказалось, что по большинству фракций (исключение составила модель для биомассы ветвей, в которой ^ = 3,5 > ¿05 = 1,96) уровень значимости длины кроны составил от 0,16 для массы ствола до 1,10 для массы листвы, что ниже стандартного значения 1,96. Причина расхождения с ранее полученным результатом может быть в недостаточном объеме исходных данных и, соответственно, в недостаточно больших диапазонах изменчивости независимых переменных и взаимной корреляции диаметра ствола и длины кроны (Биомасса ассимиляционного аппарата..., 2020).
При оценке биомассы деревьев в короткоротационных плантациях обычно замеряют диаметр ствола у его основания. Чтобы полученные нами модели (табл. 2) можно было использовать при оценке углероддепо-нирующей способности ивы на короткоротационных плантациях, мы предлагаем уравнения связи В с В0 и наоборот (модели (2) и (3)):
1п В0 = 0,5646 + 0, 8823 1п В; adjД2 = 0,859; SE = 0,104, (2) 1п В = -0,2665 + 0, 97661пВ0; adjД2 = 0,859; SE = 0,110. (3)
Коэффициенты детерминации зависимостей (2) и (3) оказались ниже по сравнению с аналогичными взаимосвязями, установленными в США по данным 250 деревьев, где коэффициент детерминации составил 0,987 (^шску et a1., 2014).
Таблица 1 Table 1
Характеристика модельных деревьев ивы, взятых на 52 пробных площадях Архангельской области Characteristics of willow model trees taken on 52 sample plots of the Arkhangelsk region
№ А, лет* A, yrs D, см** D, cm Do, см* Do, cm H, м* H, m L„, м* L„, m y** Vtk** P ** 1 s TV* Pb** Pj,** P ** 1 a N, экз./га* N, trees per ha
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1 55 8,8 14,0 12,0 8,4 0,036 0,005 18,733 2,701 3,201 0,407 22,341 2150
2 30 7,6 9,3 11,0 5,8 0,025 0,003 8,066 1,253 1,193 0,145 9,404 5700
3 30 7,6 9,6 11,0 4,4 0,025 0,004 12,615 1,711 1,860 0,353 13,154 2250
4 23 8,7 9,5 11,0 6,6 0,033 0,005 13,858 2,186 2,499 0,450 16,807 2250
5 30 8,3 10,2 11,0 7,7 0,030 0,005 14,248 1,935 1,150 0,203 15,601 2250
6 30 8,2 10,9 10,3 5,2 0,028 0,003 11,535 1,385 1,943 0,300 13,778 3175
7 25 7,0 8,5 9,6 4,8 0,019 0,004 8,284 1,653 1,249 0,290 9,823 3275
8 30 11,6 14,7 10,0 5,0 0,054 0,007 19,959 2,474 7,281 1,075 28,315 2250
9 30 6,9 9,6 9,8 5,9 0,019 0,003 8,854 1,266 1,515 0,215 10,584 3275
10 30 11,3 12,7 12,6 7,6 0,061 0,007 20,396 2,894 3,165 0,496 24,057 2250
11 70 11,7 14 11,6 4,6 0,062 0,010 28,645 3,745 3,201 0,616 32,462 2250
12 36 9,1 11,9 12,2 6,1 0,039 0,005 20,441 2,572 2,638 0,289 23,368 2250
13 35 9,3 12,4 10,7 4,5 0,037 0,006 14,325 2,060 1,852 0,299 16,476 2250
14 25 7,2 9,7 11,1 6,7 0,023 0,004 9,382 1,529 1,473 0,197 11,052 3275
15 20 4,7 7,0 7,7 5,4 0,008 0,002 2,250 0,589 0,314 0,070 2,634 3275
16 20 4,3 5,5 7,5 3,8 0,006 0,001 2,177 0,399 0,348 0,116 2,641 3275
17 25 6,1 8,9 8,8 3,5 0,014 0,003 5,571 0,875 0,773 0,244 6,588 3175
18 35 5,7 7,5 9,0 2,7 0,012 0,002 6,696 1,028 0,273 0,064 7,033 3175
19 25 4,7 7,2 9,0 3,6 0,008 0,001 4,950 0,827 0,274 0,091 5,315 3275
20 65 10,6 16,4 10,0 4,0 0,045 0,007 11,219 1,806 2,357 0,379 13,955 3200
21 35 7,8 12,1 10,0 9,7 0,025 0,005 17,709 2,740 3,660 0,709 22,078 4475
22 20 5,4 7,3 5,5 2,7 0,008 0,002 3,445 0,733 0,357 0,066 3,868 4475
23 52 8,1 11,1 9,2 3,7 0,025 0,005 10,988 1,598 0,655 0,162 11,805 4425
24 21 5,5 8,3 6,4 6,2 0,009 0,002 4,535 0,766 0,692 0,224 5,451 5025
25 20 6,1 8,3 10 9,5 0,015 0,003 4,498 0,889 1,601 0,102 6,201 5025
26 20 3,3 5,5 5,0 4,5 0,003 0,001 1,291 0,257 0,178 0,103 1,572 4475
л
лба
т е и
ани
ок О
1 <+н О 43
п
<ц
«
2 О О X
и &
& 2
^ 8 ^ *
При сопоставлении алломе-трических моделей (1), построенных по нашим данным для
подзоны северной тайги, с аналогичными моделями, построенными по данным В. В. Смир-
нова (1971) для подзон средней тайги и хвойно-широколиствен-ных лесов (Усольцев и др., 2022), оказалось, что биомасса листвы и ветвей в северной тайге занижается соответственно на 67 и 26 %, а биомасса стволов, напротив, завышается на 12 %. Эти различия между подзонами статистически значимы на уровне t = 2,5.8,0 > ¿05 = 1,96. При расчете модели для надземной биомассы противоположные тренды для масс кроны и ствола взаимно компенсируются, и различие между подзонами по надземной биомассе становится статистически незначимым (t = 0,75 < t05 = 1,96). Поэтому для Европейской России рассчитана обобщенная модель для надземной биомассы ивы:
ln Pa = -2,2010 +2,3089 ln D; adjR2 = 0,974; SE = 0,19. (4)
Тем самым получает объяснение возможность построения всеобщей модели надземной биомассы для рода Salix L., отличающейся высокой точностью при использовании ее в разных регионах и для разных видов Salix.
Заключение
Предложенные аллометриче-ские модели для компонентов надземной биомассы деревьев ивы для условий северной тайги Архангельской области характеризуются высокими показателями адекватности исходным данным и могут быть полезны при оценке углероддепониру-ющей способности ивовых насаждений.
1п Д си
Рис. 2. Графические интерпретации моделей (1) на фоне исходных данных, показанных точками; а, б, в, г - соответственно ствол, ветви, листва, надземная часть
Fig. 2. Graphical interpretations of models (1) against the background of the initial data shown by dots; a, b, c, d - respectively trunk, branches, oliage, aboveground
Таблица 2 Table 2
Характеристика моделей (1) Characteristics of models (1)
Зависимая переменная* Dependent variable Коэ ффициенты Coefficients adj^2** SE** n**
ao ax
ln V -8,5150 2,3346 0,985 0,085 52
ln Vbk -9,4400 1,9193 0,853 0,234
ln Ps -2,3671 2,2861 0,891 0,233
ln Pbk -3,4816 1,9226 0,850 0,236
ln Pb -5,0265 2,7220 0,742 0,468
ln Pf -5,2760 1, 9644 0,633 0,435
ln Pa -2,2814 2,3413 0,916 0,207
ln Pr -3,7649 2,5004 0,965 0,325 8
* Обозначения см. модель (1). ** adj,R2 - коэффициент детерминации, скорректированный на число переменных; БЕ - стандартная ошибка уравнения; п - число наблюдений.
Список источников
Биомасса ассимиляционного аппарата лесов Евразии: коррекция методов эмпирического моделирования / В. А. Усольцев, В. Ф. Ковязин, И. С. Цепордей, В. П. Часовских, В. А. Азаренок // Изв. СПб. лесотехн. акад. 2020. Вып. 232. С. 50-78.
Гусев И. И. Моделирование экосистем : учеб. пособие. Архангельск : Изд-во АГТУ, 2002. 112 c.
Жижин С. М., Магасумова А. Г., Оплетаев А. С. Зарастание древесной растительностью сельскохозяйственных угодий в южной подзоне тайги Республики Удмуртия // Вестник Бурят. с.-х. акад. 2021. № 2 (63). С. 84-91.
Мина Н. В., Клевезаль Г. А. Рост животных. М. : Наука, 1976. 291 с.
Смирнов В. В. Органическая масса в некоторых лесных фитоценозах европейской части СССР. М. : Наука, 1971. 362 с.
Усольцев В. А., Цепордей И. С., Норицин Д. В. Аллометрические модели биомассы деревьев лесообра-зующих пород Урала // Леса России и хоз-во в них. 2022. № 1. С. 4-14.
A review of biomass equations for China's tree species / Y. Luo, X. Wang, Z. Ouyang, F. Lu, L. Feng, J. Tao // Earth System Science Data. 2020. Vol. 12(1). P. 21-40. https://doi.org/10.5194/essd-12-21-2020
Assessment of willow (Salix sp.) as a woody heavy metal accumulator : Field survey and in vivo X-ray analyses / E. Harada, A. Hokura, I. Nakai, Y. Terada, K. Baba, K. Yazaki, M. Shiono, N. Mizuno, T. Mizuno // Metallomics. 2011. Vol. 3. P. 1340-1346.
Chojnacky D. C., Heath L. S., Jenkins J. C. Updated generalized biomass equations for North American tree species // Forestry. 2014. Vol. 87. P. 129-151.
Christersson L., Sennerby-Forsse L., Zsuffa L. The role and significance of woody biomass plantations in Swedish agriculture // Forestry Chronicle. 1993. Vol. 69 (6). P. 687-693.
Examining the salt tolerance of willow (Salix spp.) bioenergy species for use on saltaffected agricultural lands / R. D. Hangs, J. J. Schoenau, K. C. J. Van Rees, H. Steppuhn. // Can. J. Plant Sci. 2011. Vol. 91. P. 509-517.
Heinsoo K., Sild E., Koppel A. Estimation of shoot biomass productivity in Estonian Salix plantations // For. Ecol. Manage. 2002. Vol. 170. P. 67-74.
Mitch W. J., Gosselink J. G. Wetlands. 3rd edn. John Wiley & Sons, New York, 2000. 920 р.
Productivity of seven clones of willow coppice in annual and quadrennial cutting cycles / M. Stolarski, S. Szczukowski, J. Tworowski, A. Klasa // Biomass Bioenergy. 2008. Vol. 32. P. 1227-1234.
Root development and heavy metal phytoextraction efficiency: comparison of different plant species in the field / C. Keller, D. Hammer, A. Kayser, W. Richner, M. Brodbeck, M. Sennhauser // Plant Soil. 2003. Vol. 249. P. 67-81.
Sensitivity of above-ground biomass estimates to height-diameter modelling in mixed-species West African woodlands / R. Valbuena, J. Heiskanen, E. Aynekulu, S. Pitkanen, P. Packalen // PLoS ONE. 2016. Vol. 11(7). Article e0158198.
Zianis D., Mencuccini M. Aboveground biomass relationships for beech (Fagus moesiaca Cz.) trees in Vermio Mountain, Northern Greece, and generalized equations for Fagus sp. // Annals of Forest Science. 2003. V. 60. P. 439-448.
References
A review of biomass equations for China's tree species / Y. Luo, X. Wang, Z. Ouyang, F. Lu, L. Feng, J. Tao // Earth System Science Data. 2020. Vol. 12(1). P. 21-40. https://doi.org/10.5194/essd-12-21-2020
Assessment of willow (Salix sp.) as a woody heavy metal accumulator : Field survey and in vivo X-ray analyses / E. Harada, A. Hokura, I. Nakai, Y. Terada, K. Baba, K. Yazaki, M. Shiono, N. Mizuno, T. Mizuno // Metallomics. 2011. Vol. 3. P. 1340-1346.
Chojnacky D. C., Heath L. S., Jenkins J. C. Updated generalized biomass equations for North American tree species // Forestry. 2014. Vol. 87. P. 129-151.
Christersson L., Sennerby-Forsse L., Zsuffa L. The role and significance of woody biomass plantations in Swedish agriculture // Forestry Chronicle. 1993. Vol. 69 (6). P. 687-693.
Examining the salt tolerance of willow (Salix spp.) bioenergy species for use on saltaffected agricultural lands / R. D. Hangs, J. J. Schoenau, K. C. J. Van Rees, H. Steppuhn. // Can. J. Plant Sci. 2011. Vol. 91. P. 509-517.
Foliage Biomass of the forests of Eurasia: correction of empirical modeling methods / V. А. Usoltsev, V. F. Kovyazin, I. S. Tsepordey, V. P. Chasovskikh, V. A. Azarenok // Izvestia Sankt-Peterburgskoj Lesotehniceskoj Akademii. 2020. Issue. 232. P. 50-78
Gusev I. I. Ecosystem modeling : textbook. Arkhangelsk : Publishing House of AGTU, 2002. 112 p. Heinsoo K., Sild E., Koppel A. Estimation of shoot biomass productivity in Estonian Salix plantations // For. Ecol. Manage. 2002. Vol. 170. P. 67-74.
Mina N. V., Klevezal G. A. Animal growth. Moscow : Nauka, 1976. 291 p. Mitch W. J., Gosselink J. G. Wetlands. 3rd edn. John Wiley & Sons, New York, 2000. 920 р. Productivity of seven clones of willow coppice in annual and quadrennial cutting cycles / M. Stolarski, S. Szczukowski, J. Tworowski, A. Klasa // Biomass Bioenergy. 2008. Vol. 32. P. 1227-1234.
Root development and heavy metal phytoextraction efficiency: comparison of different plant species in the field / C. Keller, D. Hammer, A. Kayser, W. Richner, M. Brodbeck, M. Sennhauser // Plant Soil. 2003. Vol. 249. P. 67-81.
Sensitivity of above-ground biomass estimates to height-diameter modelling in mixed-species West African woodlands / R. Valbuena, J. Heiskanen, E. Aynekulu, S. Pitkanen, P. Packalen // PLoS ONE. 2016. Vol. 11 (7). Article e0158198.
Smirnov V. V. Organic mass in some forest phytocenoses of the European part of the USSR. Moscow : Nauka, 1971.362 p.
Usoltsev V. A., Tsepordey I. S., Noritsin D. V. Allometric models of single-tree biomass for forest-forming species of the Urals // Forests of Russia and economy in them. 2022. № 1. P. 4-14. DOI: 10.51318/ FRET.2022.85.72.001
Zhizhin S. M., Magasumova A. G., Opletaev A. S. Overgrowth of woody vegetation of agricultural lands in the southern taiga subzone of the Republic of Udmurtia // Bulletin of the Buryat Agricultural Academy. 2021. Issue 2 (63). P. 84-91.
Zianis D., Mencuccini M. Aboveground biomass relationships for beech (Fagus moesiaca Cz.) trees in Vermio Mountain, Northern Greece, and generalized equations for Fagus sp. // Annals of Forest Science. 2003. Vol. 60. P. 439-448.
Информация об авторах
A. А. Парамонов - кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник, a.paramonov@sevniilh-arh.ru, https://orcid.org/0000-0002-0961-221X;
B. А. Усольцев - доктор сельскохозяйственных наук, профессор, Usoltsev50@mail.ru, http://orcid.org/0000-0003-4587-8952;
C. В. Третьяков - доктор сельскохозяйственных наук, профессор, s.v.tretyakov@narfu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5982-3114;
С. В. Коптев - доктор сельскохозяйственных наук, профессор, s.koptev@narfu.ru, https://orcid.org/0000-0002-5402-1953; А. А. Карабан - лаборант-исследователь, аспирант, karaban@sevniilh-arh.ru, https://orcid.org/0000-0002-2934-0303;
И. В. Цветков - кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, старший научный сотрудник,
i.tsvetkov@narfu.ru, https://orcid.org/0000-0002-1559-32540;
А. В. Давыдов - лаборант-исследователь, магистрант,
davydov.a@edu.narfu.ru, https://orcid.org/0000-0003-4328-7040;
И. С. Цепордей - кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник,
ivan.tsepordey@yandex.ru, http://orcid.org/0000-0002-4747-5017.
Information about the authors
A. A. Paramonov - сапсИ^в of аgricultural sciences, researcher,
a.paramonov@sevniilh-arh.ru, https://orcid.org/0000-0002-0961-221X;
V. A. Usoltsev - doctor of agricultural sciences, professor,
Usoltsev50@mail.ru, http://orcid.org/0000-0003-4587-8952;
S. V. Tretyakov - doctor of agricultural sciences, professor,
s.v.tretyakov@narfu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5982-3114;
S. V. Koptev - doctor of agricultural sciences, professor,
s.koptev@narfu.ru, https://orcid.org/0000-0002-5402-1953;
A. A. Karaban - laboratory researcher, post-graduate student,
karaban@sevniilh-arh.ru, https://orcid.org/0000-0002-2934-0303;
I. V. Tsvetkov - candidate of agricultural sciences, associate professor, senior researcher,
i.tsvetkov@narfu.ru, https://orcid.org/0000-0002-1559-32540;
A. V. Davydov - laboratory researcher, Master's student,
davydov.a@edu.narfu.ru, https://orcid.org/0000-0003-4328-7040;
I. S. Tsepordey - candidate of agricultural sciences, researcher,
ivan.tsepordey@yandex.ru, http://orcid.org/0000-0002-4747-5017.
Статья поступила в редакцию 25.11.2022; принята к публикации 07.12.2022. The article was submitted 25.11.2022; accepted for publication 07.12.2022.
