CC BY
0
Научная статья
УДК 630*52:630*174.754
DOI: 10.37482/0536-1036-2024-2-65-75
Возрастная динамика биомассы ольхи серой в древостоях Архангельской области
A.А. Карабан1'2*, лаборант-исследователь, аспирант; ResearcherID: HWP-3629-2023, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2934-0303
B.А. Усольцев3'4, д-р с.-х. наук, проф.; ResearcherlD: M-8253-2018, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4587-8952
C.В. Третьяков12, гл. науч. сотр., д-р с.-х. наук, проф.; ResearcherlD: AAE-3861-2021, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5982-3114
С.В. Коптев12, гл. науч. сотр., д-р с.-х. наук, доц.; ResearcherlD: ABD-5497-2021, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5402-1953
А.А. Парамонов1, науч. сотр., канд. с.-х. наук; ResearcherlD: ABH-7242-2020, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0961-221X
И.В. Цветков1'2, ст. науч. сотр., канд. с.-х. наук, доц.; ResearcherID: AAY-6441-2021, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1559-3254
'Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства, ул. Никитова, д. 13, г. Архангельск, Россия, 163062; karaban@sevniilh-arh.ru*, s.v.tretyakov@narfu.ru, s.koptev@narfu.ru, a.paramonov@sevniilh-arh.ru, i.tsvetkov@narfu.ru 2Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, наб. Северной Двины, д. 17, г. Архангельск, Россия, 163002; karaban@sevniilh-arh.ru*, s.v.tretyakov@narfu.ru, s.koptev@narfu.ru, i.tsvetkov@narfu.ru
3Уральский государственный лесотехнический университет, Сибирский тракт, д. 37, г. Екатеринбург, Россия, 620100; Usoltsev50@mail.ru
4Ботанический сад УрО РАН, ул. 8 Марта, д. 202 а, г. Екатеринбург, Россия, 620144; Usoltsev50@mail.ru
Поступила в редакцию 14.05.23 / Одобрена после рецензирования 16.08.23 /Принята к печати 19.08.23
Аннотация. Оценка продуктивности лесов в лесном хозяйстве и лесной экологии имеет давнюю традицию, но за последние десятилетия произошла смена парадигм: целевая функция лесоводства, заключающаяся в выращивании древесины, сместилась в сторону биосферно-стабилизирующей функции, оценки биомассы и углерододепонирующей способности лесов. Уравнения и таблицы для оценки биомассы на уровне древостоя отличаются тем преимуществом, что могут быть применены для характеристики как биомассы отдельных древостоев и их совокупности, так и - при совмещении с данными государственного учета лесного фонда - ситуации в лесах всей страны. Трудоемкость работ по оценке биомассы деревьев и древостоев побудила исследователей использовать существующие таблицы хода роста при составлении таблиц биологической продуктивности древостоев по рекурсивному методу. Для условий северной и средней тайги Архангельской области отсутствуют таблицы хода роста по биомассе ольхи серой. Цель работы - исследование хода роста по биомассе ольхи серой в древостоях Архангельской области. Заложена серия пробных площадей для оценки надземной биомассы деревьев вида. По фактическим данным 50 модельных деревьев с 30 пробных площадей разработаны аллометрические модели зависимости фракций биомассы от объема ствола. Полученные модели совмещены с таблицами хода роста ольхи серой
© Карабан A.A., Усольцев В.А., Третьяков C.B., Коптев C.B., Парамонов A.A., Цветков И.В., 2024
Статья опубликована в открытом доступе n распространяется на условиях лицензии СС BY 4.0
по классам бонитета, и построена таблица биологической продуктивности вида для условий Архангельской области. Результаты сопоставлены с данными о биологической продуктивности ольхи серой в Белоруссии, Литве и Латвии. Показано, что биомасса спелых древостоев ольхи серой I—II классов бонитета в Архангельской области меньше на 3-9 %, чем в Белоруссии и Литве, для древостоев III-IV классов эта разница возрастает до 29-48 %. Подобные различия биомассы сравниваемых регионов можно объяснить неодинаковыми зональными условиями произрастания.
Ключевые слова: ольха серая, таблица хода роста древостоев, таблица биологической продуктивности, биомасса деревьев, биомасса древостоев, фракция биомассы, алломе-трическая модель, Архангельская область
Благодарности: Публикация подготовлена по результатам НИР, выполненной в рамках госзадания СевНИИЛХ на проведение прикладных научных исследований в сфере деятельности Федерального агентства лесного хозяйства. Регистрационный номер темы -123022800113-9.
Для цитирования: Карабан А.А., Усольцев В.А., Третьяков С.В., Коптев С.В., Парамонов А.А., Цветков И.В. Возрастная динамика биомассы ольхи серой в дре-востоях Архангельской области // Изв. вузов. Лесн. журн. 2024. № 2. С. 65-75. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2024-2-65-75
Original article
Age Dynamics of Gray Alder Biomass in the Stands of the Arkhangelsk Region
Аleksey А. Karaban1 2*, Laboratory Research Assistant, Postgaduate Student; ResearcherID: HWP-3629-2023, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2934-0303 Vladimir А. Usol'tsev3,4, Doctor of Agriculture, Prof.; ResearcherID: M-8253-2018, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4587-8952
Sergey V. Tret'yakov12, Chief Research Scientist, Doctor of Agriculture, Prof.; ResearcherID: AAE-3861-2021, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5982-3114 Sergey V. Koptev 12, Chief Research Scientist, Doctor of Agriculture, Assoc. Prof.; ResearcherID: ABD-5497-2021, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5402-1953 АпЛку А. Paramonov1, Research Scientist, Candidate of Agriculture; ResearcherID: ABH-7242-2020, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0961-221X Il'ya V. Tsvetkov1,2, Senior Research Scientist, Candidate of Agriculture, Assoc. Prof.; ResearcherID: AAY-6441-2021, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1559-3254 ' 'Northern Research Institute of Forestry, ul. Nikitova, 13, Arkhangelsk, 163062, Russian Federation; karaban@sevniilh-arh.ru*, s.v.tretyakov@narfu.ru, s.koptev@narfu.ru, a.paramonov@sevniilh-arh.ru, i.tsvetkov@narfu.ru
2Northern (Arctic) Federal University Named after M.V. Lomonosov, Nabereznaya Severnoy Dviny, 17, Arkhangelsk, 163002, Russian Federation; karaban@sevniilh-arh.ru*, s.v.tretyakov@narfu.ru, s.koptev@narfu.ru, i.tsvetkov@narfu.ru
3Ural State Forest Engineering University, Sibirskiy Trakt, 37, Yekaterinburg, 620100, Russian Federation; Usoltsev50@mail.ru
"Botanical Garden of the Ural Branch of the RAS, ul. 8 Marta, 202а, Yekaterinburg, 620144, Russian Federation; Usoltsev50@mail.ru
Received on May 14, 2023 /Approved after reviewing on August 16, 2023 /Accepted on August 19, 2023
This is an open access article distributed under the CC BY 4.0 license
Abstract. The assessment of forest productivity in forestry and forest ecology has a long tradition, but in recent decades there has been a paradigm shift: the target function of forestry, consisting in wood cultivation, has shifted towards the biosphere-stabilizing function and the assessment of biomass and carbon sequestration capacity of forests. Equations and tables for assessing biomass at the stand level have an advantage as they can be used to characterize both the biomass of individual stands and their totality, as well as (when combined with the state forest inventory data) the situations in the forests throughout the country. The complexity of the work on assessing biomass of trees and stands has prompted researchers to use the existing tables of growth progress when compiling the tables of biological productivity of the stands using the recursive method. For the conditions of the northern and middle taiga of the Arkhangelsk Region, there are no tables of growth progress for gray alder biomass. The aim of this research is to study the growth progress of gray alder biomass in the stands of the Arkhangelsk Region. A series of sample plots has been laid to assess the above-ground biomass of the trees of this species. Based on the actual data from 50 model trees from 30 sample plots, the allometric models of the dependence of biomass fractions on the stem volume have been developed. The obtained models have been combined with the tables of growth progress for gray alder by quality class and the table of biological productivity of the species for the conditions of the Arkhangelsk Region has been drawn up. The results have been compared with the data on the biological productivity of gray alder in Belarus, Lithuania and Latvia. It has been shown that the biomass of the mature stands of gray alder of the 1st and 2nd quality classes in the Arkhangelsk Region is 3-9 % less than in Belarus and Lithuania. For the stands of the third and fourth classes, this difference increases to 29-48 %. Such differences in the biomasses of the compared regions can be explained by different zonal site conditions. Keywords: gray alder, table of growth progress of the stands, table of biological productivity, tree biomass, stand biomass, biomass fraction, allometric model, the Arkhangelsk Region Acknowledgements: The publication was prepared based on the results of the research effort carried out within the framework of the state assignment of the Northern Research Institute of Forestry for conducting applied scientific research in the field of activity of the Federal Forestry Agency. The topic ID no. 123022800113-9.
For citation: Karaban A.A., Usol'tsev VA., Tret'yakov S.V, Koptev S.V., Paramonov A.A., Tsvetkov I.V. Age Dynamics of Gray Alder Biomass in the Stands of the Arkhangelsk Region. Lesnoy Zhurnal = Russian Forestry Journal, 2024, no. 2, pp. 65-75. (In Russ.). https://doi.org/10.37482/0536-1036-2024-2 65-75
Введение
Оценка продуктивности лесов в лесном хозяйстве и лесной экологии проводится давно, но за последние десятилетия произошло смещение целевой функции лесоводства - выращивания древесины - в сторону биосферно-стабилизирующей функции, оценки биомассы и углерододепонирующей способности лесов [15]. Уравнения и таблицы для характеристики биомассы на уровне древостоя учитывают его таксационную структуру. Они могут быть применены для отдельных древостоев и их совокупности, а также, при совмещении с данными государственного учета лесного фонда, стать вкладом в общую оценку состояния лесов страны [9-11]. Однако прямая оценка биомассы в полевых условиях очень сложна и трудозатратна по сравнению с
определением запаса стволовой древесины [17]. Поэтому на начальном этапе составления моделей и таблиц биологической продуктивности древостоев подбирали возрастные ряды пробных площадей по типам леса и для определения фракционного состава биомассы на каждой из них по срубленным модельным деревьям и данным перечета всех деревьев рассчитывали запасы биомассы на 1 га. Это, по сути, были возрастные наборы статических состояний для показателей биопродуктивности древостоев, не отражающие фактическую возрастную динамику биомассы и не учитывающие комплекс экологических и ценотических условий роста древостоев. Таблицы биологической продуктивности получали путем расчета регрессионных моделей биомассы в зависимости от возраста и других таксационных показателей древостоев [2, 12-14, 19-21].
Начиная с XIX в. составлено множество таблиц хода роста (ТХР) древостоев по запасу стволовой древесины. Трудоемкость работ по оценке биомассы деревьев и древостоев побудила исследователей к составлению таблиц биологической продуктивности древостоев с использованием существующих ТХР древостоев по запасу стволовой древесины [7, 16]. Корректное совмещение фактических данных о биомассе деревьев и древостоев с традиционными ТХР обеспечивается, когда исходные данные о биомассе получены в широком диапазоне не только возраста древостоев, но и для каждого возраста - в широком диапазоне классов бонитета, а в пределах каждого класса бонитета - в широком диапазоне густоты, что соответствует принципам планирования пассивного эксперимента [8].
На начальном этапе составления таблиц биологической продуктивности породы, для которой есть ТХР, но отсутствуют какие-либо данные о фактической биомассе деревьев и древостоев, совмещение получаемых данных о биомассе (обычно в небольшом количестве) с ТХР выполняется по упрощенной методике. Она заключается в том, что вначале рассчитываются ал-лометрические модели биомассы дерева в зависимости от его таксационных показателей, затем модели табулируются по средним значениям названных показателей ТХР, и результаты умножаются на соответствующее число стволов из ТХР [5, 18].
Ольха серая одна из лесообразующих пород Архангельской области и произрастает на площади 46,6 тыс. га (Лесной план Архангельской области Российской Федерации на 2019-2028 гг.: утв. указом Губернатора Архангельской области от 14 дек. 2018 г. № 116-у). По данным лесоустройства, вид встречается почти во всех лесничествах Архангельской области, но больше всего в Архангельском, Онежском, Приозерном, Шенкурском, Вельском, Няндомском и Каргопольском. Традиционные места произрастания ольхи серой -поймы рек, ручьев и озер. Она интенсивно заселяет и бывшие сельскохозяйственные земли, полосы отвода автомобильных дорог. Ранее были опубликованы таблицы биологической продуктивности ольхи серой, совмещенные с традиционными ТХР, для условий Белоруссии, Латвии и Литвы, а также для модальных древостоев крупнотравно-таволгового типа леса на Среднем Урале [7]. Для других регионов России в ареале произрастания ольхи серой, в т. ч. для Архангельской области, ТХР по биомассе вида отсутствуют.
Цель работы - исследование хода роста по биомассе ольхи серой в древо-стоях Архангельской области и составление таблиц биологической продуктивности сероольшаников для условий данного региона.
Задачи:
заложить серию пробных площадей для оценки надземной биомассы деревьев ольхи серой и построить аллометрические модели зависимости ее биомассы от таксационных характеристик;
совместить полученные модели с ТХР ольхи серой по классам бонитета и построить таблицу биологической продуктивности сероольшаников для условий Архангельской области;
выполнить сравнительный анализ полученных результатов с данными о продуктивности ольхи серой в других регионах.
Объекты и методы исследования
Полевой материал получали в течение 2020 и 2021 гг., с июня по сентябрь, на территории лесничеств Приморского, Красноборского и Каргополь-ского районов Архангельской области. Заложены 175 пробных площадей и обработаны 193 модельных дерева. Пробные площади закладывали в соответствии с ОСТ 56-69-83 «Площади пробные лесоустроительные». Характеристика пробных площадей была приведена ранее [6]. При обработке модельных деревьев использовали принятые в лесной таксации методы [1]. По диаметрам в коре на относительных высотах для каждого модельного дерева по 10 секциям вычисляли объем ствола по сложной формуле среднего сечения. По объемам стволов в коре устанавливали старое видовое число для характеристики формы ствола. На относительных высотах измеряли прирост диаметра по пятилетиям. На основе собранных данных разработаны ТХР ольхи серой. Диапазон высот при соответствующем диаметре был взят по материалам пробных площадей и обмеренным модельным деревьям. Полученные ТХР ольхи серой были опубликованы ранее [6].
Для определения фракционного состава надземной биомассы из 175 пробных площадей использовано 30, на которых взято и обработано по методике [8] 1-4 модельных дерева. Каждый из 10 обмеренных отрезков ствола взвешен. В целях установления массы древесины и коры с торцов отрезков взяты диски толщиной 1-3 см. Ветви взвешивали с облиственными побегами и без них. По разности результатов 2 взвешиваний определяли массу облиственных побегов. Массу листвы из средней части кроны фиксировали путем взвешивания примерно 1 кг навески побегов до и после отделения листвы. По разности результатов 2 взвешиваний устанавливали массу листвы и полученное соотношение массы листвы и скелета ветвей использовали при расчете массы листвы и скелета ветвей всего дерева. Затем взвешивали с точностью 0,1 г навески листвы и скелета ветвей массой по 30-50 г. Образцы древесины и коры, а также навески листвы и скелета ветвей сушили в термостате при температуре 105 °С до постоянной массы и повторно взвешивали. В итоге для каждого модельного дерева получены объемы ствола в коре и без коры, а также массы древесины и коры ствола, листвы и ветвей (скелета ветвей). Полная информация о биомассе модельных деревьев опубликована ранее [3], а статистическая характеристика отдельных показателей дана в табл. 1.
Таблица 1
Статистическая характеристика исходных данных 50 модельных деревьев ольхи серой c определением надземной биомассы Statistical characteristics of the initial data of 50 model gray alder trees with the assessment of the above-ground biomass
Статистический показатель A D H V P с P к.с P в P л P н
Среднее значение 28 7,7 11,3 0,029 12,0 0,9 1,8 0,3 14,2
Минимальное значение 20 3,6 8,8 0,004 1,4 0,1 0,2 0,05 2,0
Максимальное значение 50 16,9 15,1 0,148 44,6 4,8 9,0 1,3 51,5
Стандартное отклонение 7,0 2,6 1,8 0,028 11,6 0,9 1,9 0,3 13,4
Коэффициент вариации, % 25,0 34,5 15,5 95,3 97,0 98,9 102,3 85,1 95,0
Примечание: A, D, H - соответственно возраст (лет), диаметр ствола на высоте груди (см), высота дерева (м); V - объем ствола в коре, м3; P Ркс, P P Рн - соответственно биомасса ствола в коре, коры ствола, ветвей, листвы, надземная в абсолютно сухом состоянии, кг.
Обработка экспериментального материала выполнена в программе Statgraphics-19.
Результаты исследования и их обсуждение
По исходным данным, характеристика которых дана в табл. 1, было рассчитано несколько вариантов аллометрических моделей, структура которых обсуждалась ранее [5, 18]. Однако возраст и линейные размеры дерева в аллометрических моделях для большинства фракций оказались незначимыми на уровне вероятности p < 0,05, и критерий Стьюдента для каждого из регрессионных коэффициентов a1 и a3 варьировал в диапазоне t = 0,1-1,8, что меньше стандартного значения t05 = 1,96.
В результате рассчитаны модели общего вида (табл. 2):
P = a0 + alV,
где P - биомасса -й фракции.
Таблица 2
Характеристика моделей зависимости биомассы фракций ольхи серой
от объема ствола
Characteristics of the models of dependence of the biomass of gray alder fractions
on the stem volume
Фракция Модель R2
Древесина ствола P = 639,55 V + 0,9655 0,875
Кора ствола P = 91,98 V + 0,4109 к.с 0,573
Ветви с корой P = 43,16 V + 0,1946 0,686
Листья P = 58,77 V + 0,2505 л 7 7 0,828
Примечание: R2 - коэффициент детерминации.
Далее путем табулирования моделей (табл. 2) по средним объемам ствола из ТХР ольхи серой [6] с последующим умножением результата на соответствующую густоту по ТХР сформирована таблица биологической продуктивности древостоев(табл. 3).
Таблица 3
Биологическая продуктивность ольхи серой в условиях Архангельской области
по классам бонитета Biological productivity of gray alder in the conditions of the Arkhangelsk Region
by quality classes
Возраст, лет Средняя высота, м Средний диаметр, см Густота, тыс. шт./га Запас стволовой древесины в коре, м3/га Надземная фитомасса, т/га
ствол ветви листья всего
древесина кора
¡а класс
5 3,7 2,0 14 907 13 4,27 0,66 0,24 0,14 5,32
10 7,9 5,2 4907 46 15,12 2,34 0,86 0,49 18,81
15 11,4 9,1 2424 92 30,24 4,67 1,72 0,98 37,62
20 14,5 12,9 1590 148 48,64 7,52 2,77 1,58 60,52
25 17,1 16,3 1215 207 68,03 10,52 3,87 2,22 84,64
30 19,4 19,1 1009 263 86,44 13,36 4,92 2,81 107,54
35 21,4 21,4 871 311 102,22 15,80 5,82 3,33 127,17
40 23,1 23,3 762 345 113,39 17,53 6,46 3,69 141,07
45 24,7 24,8 660 359 117,99 18,24 6,72 3,84 146,79
50 26,0 26,0 552 348 114,38 17,68 6,51 3,72 142,30
I класс
5 2,6 1,2 33 611 9 2,96 0,46 0,17 0,10 3,68
10 5,4 3,0 11 999 29 9,53 1,47 0,54 0,31 11,86
15 8,1 5,4 5459 57 18,73 2,90 1,07 0,61 23,31
20 10,7 8,2 2963 87 28,59 4,42 1,63 0,93 35,57
25 13,0 11,0 2258 141 46,34 7,16 2,64 1,51 57,65
30 15,2 13,8 1793 200 65,73 10,16 3,74 2,14 81,78
35 17,1 16,5 1447 252 82,82 12,80 4,72 2,70 103,04
40 18,8 18,9 1158 289 94,98 14,68 5,41 3,09 118,17
45 20,3 21,1 890 296 97,29 15,04 5,54 3,17 121,03
50 21,7 23,1 694 292 95,97 14,84 5,47 3,12 119,40
¡I класс
5 2,5 1,0 44 585 8 2,63 0,41 0,15 0,09 3,27
10 4,9 2,3 17 608 23 7,56 1,17 0,43 0,25 9,41
15 7,0 4,7 6399 45 14,79 2,29 0,84 0,48 18,40
20 9,0 7,1 3688 72 23,66 3,66 1,35 0,77 29,44
25 10,9 9,5 2605 103 33,85 5,23 1,93 1,10 42,12
30 12,5 11,6 2056 137 45,03 6,96 2,56 1,47 56,02
35 14,1 13,5 1732 172 56,53 8,74 3,22 1,84 70,33
Окончание табл. 3
Возраст, лет Средняя высота, м Средний диаметр, см Густота, тыс. шт./га Запас стволовой древесины в коре, м3/га Надземная фитомасса, т/га
ствол ветви листья всего
древесина кора
II класс
40 15,5 15,2 1517 206 67,71 10,47 3,86 2,20 84,23
45 16,7 16,6 1358 236 77,57 11,99 4,42 2,53 96,50
50 17,8 17,9 1229 262 86,11 13,31 4,90 2,80 107,13
55 18,9 19,0 1114 281 92,36 14,28 5,26 3,01 114,90
III класс
5 2,3 0,9 40 637 6 1,97 0,31 0,11 0,06 2,45
10 3,9 1,7 28 651 18 5,92 0,91 0,34 0,19 7,36
15 5,6 3,2 11 818 34 11,18 1,73 0,64 0,36 13,90
20 7,3 5,4 5907 57 18,73 2,90 1,07 0,61 23,31
25 8,9 7,3 3890 78 25,64 3,96 1,46 0,83 31,89
30 10,4 9,2 2755 100 32,87 5,08 1,87 1,07 40,89
35 11,9 11,0 2038 118 38,78 6,00 2,21 1,26 48,25
40 13,2 12,8 1560 133 43,71 6,76 2,49 1,42 54,38
45 14,4 14,6 1256 149 48,97 7,57 2,79 1,59 60,93
50 15,6 15,9 1083 163 53,57 8,28 3,05 1,74 66,65
55 16,7 17,2 930 173 56,86 8,79 3,24 1,85 70,74
60 17,7 18,1 785 170 55,87 8,64 3,18 1,82 69,51
IV класс
5 2,0 0,8 48 336 5 1,64 0,25 0,09 0,05 2,05
10 3,6 1,1 51 262 13 4,27 0,66 0,24 0,14 5,32
15 5,1 2,4 16 154 24 7,89 1,22 0,45 0,26 9,81
20 6,5 4,0 7700 38 12,49 1,93 0,71 0,41 15,54
25 7,9 5,8 4510 53 17,42 2,69 0,99 0,57 21,67
30 9,1 7,5 3160 69 22,68 3,51 1,29 0,74 28,21
35 10,2 9,4 2270 85 27,94 4,32 1,59 0,91 34,76
40 11,3 11,2 1748 100 32,87 5,08 1,87 1,07 40,89
45 12,2 13,0 1380 114 37,47 5,79 2,13 1,22 46,61
50 13,1 14,3 1181 125 41,08 6,35 2,34 1,34 51,11
55 14,0 15,6 1000 132 43,38 6,71 2,47 1,41 53,97
60 14,7 17,0 823 135 44,37 6,86 2,53 1,44 55,20
65 15,5 18,0 693 133 43,71 6,76 2,49 1,42 54,38
70 16,1 19,1 555 124 40,75 6,30 2,32 1,33 50,70
Полученную таблицу биологической продуктивности ольхи серой Архангельской области мы сравнили по показателю надземной биомассы с таблицами биологической продуктивности нормальных древостоев ольхи серой Белоруссии, Литвы и Латвии [7] возрастом 50 лет по соответствующим классам бонитета. Различие наших данных с таблицей для Белоруссии составило в дре-
востоях I, II и III классов бонитета соответственно -7, -3 и -29 %, с таблицей для Литвы в древостоях !а, I, II и III классов бонитета - соответственно -9, -6, +7 и -4S % и с таблицей для Латвии в древостоях I, II и III классов бонитета -соответственно -3i, -25 и -4i %. Tаким образом, биомасса спелых древостоев ольхи серой Архангельской области I-II классов бонитета меньше, чем древостоев тех же классов бонитета Белоруссии и Литвы, на 3-9 %, в древосто-ях III-IV классов бонитета различие возрастает до 29-4S %. Это соответствует известной закономерности, что «в лучших условиях произрастания спелость наступает раньше, чем в худших, а долговечность в бореальной зоне снижается по направлению с севера на юг» [4, с. 4]. В целом подобные различия биомассы в сравниваемых регионах можно объяснить неодинаковыми зональными условиями произрастания.
Заключение
Впервые в условиях северной тайги Архангельской области получены данные о структуре надземной биомассы ольхи серой и рассчитаны аллометри-ческие модели зависимости каждой фракции от объема ствола. Путем совмещения моделей с ранее составленной таблицей хода роста древостоев составлена таблица биологической продуктивности древостоев ольхи серой по классам бонитета. Сравнение нашей таблицы с показателями нормальных древостоев ольхи серой Белоруссии, Литвы и Латвии выявило, что биомасса спелых древостоев ольхи серой I-II классов бонитета в Архангельской области меньше, чем в Белоруссии и Литве, для древостоев III-IV классов бонитета это различие еще больше. Tакие результаты можно объяснить несходными зональными условиями произрастания древостоев.
СПИСОК ЛИTЕPATУPЫ / REFERENCES
1. Гусев И.И. Моделирование экосистем. Архангельск: ATTX 2002. ii2 c.
Gusev I.I. Ecosystem Modeling. Arkhangelsk, ASTU Publ., 2002. ii2 p. (In Russ.).
2. Иванов A.B., Усольцев B.A., Цепордей И.С., Касаткин A.C. Сравнительный анализ биомассы кедровых и дубовых древостоев Приморья в контексте биоразнообразия // Xвойные бореал. зоны. 2023. T. 4i, № i. С. 3S-45.
Ivanov A.V., Usoltsev V.A., Tsepordey I.S., Kasatkin A.S. Comparative Analysis of Pinus koraiensis S. ex Z. and Quercus mongolica F. ex L. Stand Biomass on Primorye in the Context of Biodiversity. Khvoinye boreal'noi zony = Conifers of the Boreal Area, 2023, vol. 4i, no. i, pp. 3S-45. https://doi.org/i0.53374/i993-0i35-2023-i-3S-45
3. Карабан A.A., Усольцев B.A., Третьяков C.B., Коптев C.B., Парамонов A.A., Цветков ИЗ., Давыдов A.B., Цепордей KC. Биомасса деревьев ольхи серой и ее алло-метрические модели в условиях Архангельской области // Леса Pоссии и хоз-во в них. 2023. № 2. С. 42-50.
Karaban A.A., Usoltsev VA., Tretyakov SV, Koptev SV, Paramonov A.A., Tsvetkov IV, Davydov A.V., Tsepordey I.S. Biomass of Gray Alder Trees and its Allometric Models in the Conditions of the Arkhangelsk Region. Lesa Rossii i khozyajstvo v nikh = Forests of Russia and Economy in Them, 2023, no. 2, pp. 42-50. (In Russ.). http://doi.org/i0.5i3iS/ FRET.2023.36.20.005
4. Лебедев A.B., Кузьмичев B.B. Tаксационные показатели сосновых древостоев по данным долговременных наблюдений // Сиб. лесн. журн. 2023. № 2. С. 3-i6.
Lebedev A.V., Kuzmichev VV Forest Survey Parameters of Pine Tree Stands according to Long-Term Observation Data. Sibirskiy lesnoy zhurnal = Siberian Journal of Forest Science, 2023, no. 2, pp. 3-16. (In Russ.).
5. Парамонов А.А., Усольцев В.А., Третьяков С.В., Коптев С.В., Карабан А.А., Цветков И.В., Давыдов А.В., Цепордей И.С. Таблица хода роста по фитомассе ивняков Архангельской области // Сиб. лесн. журн. 2023. № 2. С. 33-39.
Paramonov A.A., Usoltsev VA., Tretyakov SV, Koptev SV, Karaban A.A., Tsvetkov IV, Davydov AV, Tsepordey I.S. Yield Table of Willow Stands' Phytomass of Arkhangelsk Oblast. Sibirskiy lesnoy zhurnal = Siberian Journal of Forest Science, 2023, no. 2, pp. 33-39. (In Russ.).
6. Третьяков С.В., Коптев С.В., Карабан А.А., Парамонов А.А., Давыдов А.В. Возрастная динамика нормальных древостоев ольхи серой в таежной зоне северо-востока европейской части России // Изв. вузов. Лесн. журн. 2023. № 6. С. 70-80.
Tretyakov S.V., Koptev S.V., Karaban A.A., Paramonov A.A., Davydov A.V Age Dynamics of Normal Gray Alder Stands in the Taiga Zone of the North-East of the European Part of Russia. Lesnoy zhurnal = Russian Forestry Journal, 2023, no. 6, pp. 70-80. (In Russ.). https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-6-70-80
7. Усольцев В.А. Фитомасса лесов Северной Евразии: нормативы и элементы географии. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. 762 с.
Usoltsev VA. Forest Biomass of Northern Eurasia: Mensuration Standards and Geography. Yekaterinburg, Ural Branch of Russian Academy of Sciences, 2002. 762 р. (In Russ.).
8. Усольцев В.А. Биологическая продуктивность лесов Северной Евразии: методы, база данных и ее приложения. Екатеринбург: УрО РАН, 2007. 636 с.
Usoltsev V.A. Biological Productivity of Northern Eurasia's Forests: Methods, Datasets, Applications. Yekaterinburg, Ural Branch of Russian Academy of Sciences, 2007. 636 p. (In Russ.).
9. Уткин А.И., Замолодчиков Д.Г., Пряжников А.А. Методы определения депонирования углерода фитомассы и нетто-продуктивности лесов (на примере Республики Беларусь) // Лесоведение. 2003. № 1. С. 48-57.
Utkin A.I., Zamolodchikov D.G., Pryazhnikov A.A. Methods for Determation of Carbon Accumulation in Phytomass and Net Productivity of Forests (by the Example of Stands in Republic of Belarus). Lesovedenie = Russian Journal of Forest Science, 2003, no. 1, pp. 48-57. (In Russ.).
10. Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г. Углеродный бюджет лесов России // Сиб. лесн. журн. 2014. № 1. С. 69-92.
Shvidenko A.Z., Schepaschenko D.G. Carbon Budget of Russian Forests. Sibirskiy lesnoy zhurnal = Siberian Journal of Forest Science, 2014, no. 1, pp. 69-92. (In Russ.).
11. Щепащенко Д.Г., Швиденко А.З., Пергер К., Дресел К., Фриц Ш., Лакида П.И., Мухортова Л.В., Усольцев В.А., Бобкова К.С., Осипов А.Ф., Мартыненко О.В., Карминов В.Н., Онтиков П.В., Щепащенко М.В., Кракснер Ф. Изучение фитомассы лесов: текущее состояние и перспективы // Сиб. лесн. журн. 2017. № 4. С. 3-11.
Schepashchenko D.G., Shvidenko A.Z., Perger K., Dresel C., Fritz S., Lakyda P.I., Mukhortova LV, Usoltsev V.A., Bobkova K.S., Osipov A.F., Martynenko OV, Karminov VN., Ontikov P.V., Shchepashchenko M.V, Kraxner F. Forest Biomass Observation: Current State and Prospective. Sibirskiy lesnoy zhurnal = Siberian Journal of Forest Science, 2017, no. 4, pp. 3-11. (In Russ.).
12. Albrektson A. Relations between Tree Biomass Fractions and Conventional Silvicultural Measurements. Ecological Bulletins, 1980, no. 32, pp. 315-327.
13. González-García M., Hevia A., Majada J., Calvo de Anta R., Barrio-Anta M. Dynamic Growth and Yield Model Including Environmental Factors for Eucalyptus nitens (Deane & Maiden) Maiden Short Rotation Woody Crops in Northwest Spain. New Forests, 2015, vol. 46, pp. 387-407. http://doi.org/10.1007/s11056-015-9467-7
14. Nicoulaud-Gouin V., Gonze M.-A., Hurtevent P., Calmon P. Bayesian Inference of Biomass Growth Characteristics for Sugi (C. japonica) and Hinoki (C. obtusa) Forests in Self-Thinned and Managed Stands. Forest Ecosystems, 2021, vol. 8, art. no. 75. http://doi.org/10.1186/s40663-021-00354-4
15. Parresol B.R. Assessing Tree and Stand Biomass: a Review with Examples and Critical Comparisons. Forest Science, 1999, vol. 45, iss. 4, pp. 573-593. https://doi.org/10.1093/forestscience/45.4.573
16. Pretzsch H. Forest Dynamics Growth and Yield: From Measurement to Model. Heidelberg, Springer Berlin, 2009. 664 p. http://doi.org/10.1007/978-3-540-88307-4
17. Sah J.P., Ross M.S., Koptur S., Snyder J.R. Estimating Aboveground Biomass of Broadleaved Woody Plants in the Understory of Florida Keys Pine Forests. Forest Ecology and Management, 2004, vol. 203, iss. 1-3, pp. 319-329. http://doi.org/10.1016/). foreco.2004.07.059
18. Usoltsev VA., Vanclay J.K. Stand Biomass Dynamics of Pine Plantations and Natural Forests on Dry Steppe in Kazakhstan. Scandinavian Journal of Forest Research, 1995, vol. 10, iss. 1-4, pp. 305-312. http://doi.org/10.1080/02827589509382897
19. Usoltsev V.A., Shobairi S.O.R., Chasovskikh VP. Triple Harmonization of Transcontinental Allometric of Picea spp. and Abies spp. Forest Stand Biomass. Ecology, Environment and Conservation, 2018, vol. 24, no. 4, pp. 1966-1972.
20. Usoltsev VA., Shobairi S.O.R., Chasovskikh V.P. Additive Allometric Model of Quercus spp. Stand Biomass for Eurasia. Ecological Questions, 2020, vol. 31, no. 2, pp. 39-46. http://doi.org/10.12775/EQ.2020.012
21. Usoltsev VA., Shobairi S.O.R., Ahrari A., Zhang M., Chasovskikh V.P. Prediction of Allometric Models of Stand Biomass of Betula sp. in Eurasia. Indian Journal of Ecology, 2020, vol. 47, iss. 2, pp. 517-522.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов Conflict of interest: The authors declare that there is no conflict of interest
Вклад авторов: Все авторы в равной доле участвовали в написании статьи Authors' Contribution: All authors contributed equally to the writing of the article
