The paper presents the results of studying the renewal of the main forest-forming species in the field-protecting forest belts of the State Unitary Enterprise of the Lugansk People's Republic "Agrofond", which is located in the Artemovskiy district of the city of Lugansk. The purpose of the work is to assess the condition of the undergrowth of woody and shrubby vegetation in the field-protecting forest belts and to identify the factors affecting its development. The study used the methodology used in forest taxation and the methodology of systemic studies of forest-agricultural landscapes. The soil moisture was determined using the thermostatic-weight method. The litter was collected from five litter catchers, which were placed in the forest belt in a random order. The quantitative and qualitative composition of the undergrowth in the field-protecting forest belts was studied using circular counting plots with an area of 10 m2 each (radius of 1.78 m). In the first field-protecting forest belt, 10 circular counting plots were established, in the second, 10 plots, and in the third, 18 plots. The analysis of undergrowth of forest-forming species revealed that the woody and shrubby vegetation on the test sites is represented by Fraxinus excelsior L., Prunus mahaleb L., Pyrus communis L., Ulmus parvifolia Jacq., Lonicera tatarica L., Quercus robur L., Robinia pseudoacacia L., Acer tataricum L., and Ligustrum vulgare L. It was revealed that the quantitative composition of the first and second field-protecting forest belts is dominated by the undergrowth of Prunus mahaleb L., namely, the first field-protecting forest belt has 72 specimens, and the second has 33 specimens. On the other hand, the third field-protecting forest belt is dominated by the undergrowth of Acer tataricum L. ‒ 46 specimens. A reliable Quercus robur L. juvenile is found in a total illumination of 6250 to 5850 lx, and a questionable one is found in an illumination of 3500 lx. The article substantiates the idea that there is no self-sowing of the sweet cherry oak when the density of the stand is between 208 and 286 trees per hectare (average density). When the tree density increases from 298-327 trees/ha (medium density) to 426 trees/ha (dense tree density), the condition of the self-sown sweet cherry oak is good. In dense stands (783 trees/ha), the vitality of the self-sown seedlings is questionable. The light intensity and density of the stand are interrelated and affect the vitality of the self-sown seedlings of all tree and shrub species in the study areas, while soil moisture and leaf litter mass have a greater impact on seed germination. In all three field-protecting forest belts, there is an accumulation of moisture compared to the control (open space), which is retained by the roots of the tree and shrub vegetation. However, there is not enough moisture in the soil of the field-protecting forest belts for successful self-sowing.
Lugansk People's Republic, reforestation, undergrowth, stand density, leaf litter
Text (PDF): Read Download
Text (PDF): Read Download
Text (PDF): Read Download
Text (PDF): Read Download
Полезащитные лесополосы играют ключевую роль в агролесоландшафтах, обеспечивая защиту почв от эрозии, улучшение микроклимата и сохранение биоразнообразия. Долговременная устойчивость этих насаждений напрямую зависит от процессов естественного возобновления, которые определяются комплексом факторов, среди которых густота древостоя и режим освещенности являются ключевыми.
Плотность древесного стоя, или количество деревьев на единицу площади, существенно влияет на процессы естественного возобновления в полезащитных лесополосах. Высокая плотность стоя может способствовать конкуренции между деревьями за свет, воду и питательные вещества, что может замедлить процесс естественного возобновления. С другой стороны, оптимальная плотность может создать условия для успешного роста молодых деревьев, обеспечивая им необходимое количество ресурсов. Кроме того, плотность древесного стоя влияет на микроклимат в лесополосах, что также может оказывать влияние на восстановление растительности. Например, более густые лесополосы могут создавать более влажные условия, способствующие росту определенных видов растений. Изучение этих факторов важно для разработки эффективных стратегий управления лесами и сохранения экосистем, что в свою очередь может помочь в борьбе с изменением климата и поддержании устойчивости природных ресурсов.
Световой режим представляет собой один из доминирующих факторов, определяющих процессы роста и развития растений в лесных экосистемах. Фотосинтез как фундаментальный физиологический процесс напрямую зависит от интенсивности и спектрального состава света. В условиях лесного полога свет приобретает исключительную гетерогенность, создавая мозаику микросайтов с различными условиями для возобновления.
Спектральный состав света играет регулирующую роль в различных аспектах развития растений. Как отмечают исследователи, синий и фиолетовый спектр ответственны за формирование крепких стеблей и густой листвы, в то время как красный свет служит сигналом к цветению и плодоношению. Это имеет важное значение для естественного возобновления, поскольку различные виды демонстрируют разную чувствительность к спектральным характеристикам света.
Фотопериодизм - реакция растений на продолжительность светового дня - определяет фенологические ритмы развития многих древесных видов. Различают короткодневные, длиннодневные и нейтральные виды, что необходимо учитывать при оценке перспективности естественного возобновления в конкретных световых условиях. Свет влияет не только на процессы фотосинтеза, но и на морфогенез растений. При одностороннем освещении наблюдается эксцентричное развитие стволов, что снижает технические качества древесины и может иметь значение для формирования устойчивых насаждений с оптимальными защитными функциями в условиях полезащитных лесополос.
Густота древостоя выступает интегральным показателем, определяющим интенсивность конкурентных отношений между деревьями за ресурсы, включая свет, влагу и питательные вещества. Многочисленные исследования подтверждают существенное влияние этого фактора на процессы естественного возобновления.
Kholdaenko et al. (2022) [1] в исследовании на плантациях Picea obovata в Центральной Сибири установили, что начальная плотность посадки значимо влияет на динамику роста деревьев. Авторы выявили, что средний диаметр дерева демонстрировал постоянную негативную аллометрическую зависимость от густоты древостоя в возрасте 20, 25 и 35 лет, тогда как высота дерева значимо зависела от густоты только до 35-летнего возраста. При этом продуктивность на уровне дерева отрицательно коррелировала с густотой, в то время как продуктивность на уровне древостоя была положительно связана с ней.
Аналогичные закономерности были выявлены Tymińska-Czabańska et al. (2022) [2] при изучении роста сосны обыкновенной с использованием повторных данных воздушного лазерного сканирования. Исследователи показали, что более высокая густота стимулировала рост деревьев, особенно на продуктивных участках, демонстрируя прирост высоты около 10%.
Liu et al. (2022) [3] в естественных смешанных елово-пихтово-широколиственных лесах выявили, что индекс плотности древостоя является наиболее значимым предиктором прироста базальной площади, что указывает на доминирующую роль конкурентных отношений в ограничении продуктивности. Dubenyok & Lebedev (2022) [4] и другие авторы [5-7] в длительных наблюдениях за сосновыми насаждениями различной начальной густоты установили, что в более густых древостоях смыкание крон и формирование лесного полога происходят раньше, а максимальные объемные запасы достигаются в более раннем возрасте.
Световой режим под пологом лесных насаждений напрямую зависит от густоты древостоя, архитектуры крон и видового состава. Это взаимодействие определяет условия для естественного возобновления.
Грабарник и соавт. [8] в разработке световой модели для пространственно-явных моделей лесных насаждений подчеркивает, что свет является доминирующим фактором во многих экосистемах, а его доступность в подпологовом пространстве крайне гетерогенна.
Процессные модели основаны на механистическом описании эколого-физиологических процессов в лесных экосистемах. Они воспроизводят причинно-следственные связи биологических процессов через уравнения фотосинтеза и дыхания, используя как упрощенные физиологические зависимости, так и эмпирические функции нетто-продуктивности. Важным преимуществом этих моделей является возможность интеграции с почвенными модулями, что позволяет оценивать динамику органического вещества почв, эмиссию углекислого газа и баланс питательных элементов.
Расширенная функциональность процессных моделей включает расчет гидротермических условий и моделирование динамики травяно-кустарничкового яруса. Это обеспечивает комплексное представление о функционировании лесной экосистемы и конкурентных взаимодействиях между растениями за ресурсы. Способность учитывать влияние изменяющихся природных условий делает эти модели особенно ценными для прогнозирования реакции лесных экосистем на климатические изменения.
Различные виды древесных растений демонстрируют стратегические адаптации к условиям освещенности. Cheng et al. (2023) [9] в обзоре по подлесочной растительности отмечают, что низкая доступность света в подлеске обычно рассматривается как стресс для саженцев деревьев, ограничивающий их чистое накопление углерода и рост. Теневыносливые породы успешно возобновляются при наличии бокового или сквозного освещения, в то время как для светолюбивых пород необходимо верхнее освещение или его комбинация с боковым.
Патент RU2081557C1 (2021) [10] предлагает способ оценки естественного возобновления леса, основанный на определении относительного периода угнетения, вычисляемого как отношение возраста подроста к возрасту спелого насаждения. Этот подход позволяет оценить перспективность естественного возобновления и принять обоснованное решение о сохранении подроста при проведении рубок. Преимуществом данного метода является учет не абсолютного, а относительного возраста подроста, что делает оценку более надежной в различных лесорастительных условиях.
Современные исследования все чаще используют технологию дистанционного зондирования для оценки параметров лесных насаждений. Tymińska-Czabańska et al. (2022) [11] демонстрируют эффективность использования повторных данных воздушного лазерного сканирования для разработки моделей роста высоты с учетом густоты древостоя. Morin et al. (2023) [12] в своей статье подчеркивают важность инновационных методов инвентаризации для мониторинга и реагирования на глобальные изменения с целью повышения устойчивости и продуктивности лесов, отмечая, что такие методы могут сократить время сбора данных на 40%, повышая эффективность мониторинга.
Исследование Chekanyshkin (2024) [13] по росту и состоянию дуба черешчатого в смешанных защитных лесных насаждениях демонстрирует важность способов посадки для последующего развития древостоев. Установлено, что в сплошной рядной посадке количество живых дубов на 35,6-52,1% ниже по сравнению с прерывистыми вариантами посадки, с заметными различиями в высоте и диаметре ствола. Fajardo et al. (2023) [] при изучении динамики низкорослых древесных видов рекомендуют создание полосовых рубок или окон и скарификацию верхнего слоя почвы для содействия возобновлению и реорганизации леса после нарушений.
Управление густотой древостоя оказывает существенное влияние на биоразнообразие подлеска. Лукина и соавт. [15] изучали воздействие различной интенсивности и продолжительности лесного управления на разнообразие и устойчивость растительных сообществ. Результаты показали значительное снижение индексов разнообразия на 53,37%-62,77%, доминирования на 46,04%-59,17%, выравненности на 32,58%-53,55% и богатства на 50,18%-51,30% после 20 лет управления.
Полезащитные лесополосы имеют специфические особенности, отличающие их от естественных лесов, что определяет характер процессов возобновления в них. Защитные лесные насаждения характеризуются линейной структурой, меньшей шириной и повышенным краевым эффектом, что создает особые условия для возобновления. Эти насаждения испытывают более интенсивное воздействие абиотических факторов по сравнению с лесными массивами [16-18].
Исследование Ostarin и соавт. [19] подчеркивает, что большинство насаждений не имеет достаточного подлеска и второго яруса, из которых могут формироваться новые древостои. Это особенно актуально для защитных лесных насаждений, где часто доминируют пионерные виды с ограниченной способностью к естественному возобновлению в условиях собственного полога.
На процессы естественного возобновления в полезащитных лесополосах существенное влияние оказывает окружающий агроландшафт. Sundriyal et al. (2023) [20] при изучении возобновления в гималайских сосново-дубовых лесах Индии установили, что ландшафтное лесное покрытие не оказывало значительного влияния на возобновление, в то время как факторы микросреды имели большее значение. Этот вывод имеет важное значение для защитных лесных насаждений, поскольку указывает на возможность успешного возобновления даже в условиях изолированных лесополос при обеспечении соответствующих микросайтных условий.
Таким образом, проведенный анализ научной литературы демонстрирует сложный характер взаимодействия между густотой древостоя, световым режимом и процессами естественного возобновления в лесных экосистемах, включая полезащитные лесополосы. Установлено, что оба фактора оказывают существенное влияние на все стадии возобновления - от семеношения и прорастания семян до роста и развития подроста.
Для повышения эффективности управления процессами естественного возобновления в полезащитных лесополосах целесообразно разрабатывать дифференцированные подходы к регулированию густоты с учетом видовой специфики и целевого назначения насаждений, внедрять современные технологии мониторинга для оценки параметров древостоев и светового режима, а также учитывать ландшафтный контекст при планировании мероприятий по содействию естественному возобновлению.
Перспективными направлениями дальнейших исследований являются изучение физиологических механизмов влияния различных спектральных составов света на рост и развитие подроста в условиях лесополос, разработка моделей оптимизации густоты древостоев с учетом их защитных функций и устойчивости, исследование взаимодействия густоты и светового режима с другими факторами в условиях агроландшафтов. Реализация этих направлений позволит повысить экологическую устойчивость и долговечность полезащитных лесных насаждений.
Цель работы - Изучить влияние густоты древостоя и уровня освещенности на процессы естественного возобновления в полезащитных лесополосах Луганской Народной Республики для разработки научно-обоснованных рекомендаций по их сохранению и восстановлению.
Материалы и методы
Объектом исследований являются полезащитные лесополосы ажурно-продуваемой конструкции в хозяйстве ГУП ЛНР «Агрофонд», которое располагается в Артемовском районе города Луганска. Исследования проводились на протяжении 2023-2025 годов. Поля расположены за поселком Дзержинского, также в 3 км от поселка Юбилейный. Лесополосы состоят из пяти рядов, ширина одной вместе с закрайками (1,5 метр) – 16 м, расстояние между рядами в среднем 2,5 м, а в ряду 1,5 м между деревьями. Главная порода – ясень обыкновенный (Fraxinus excelsior L.). Средняя высота (Н) в полезащитных лесополосах составляет 8-15Н. Полоса имеет ажурно-продуваемую конструкцию. Видовой состав первой лесополосы представлен следующими древесными породами: Fraxinus excelsior L., Prunus mahaleb L., Acer tataricum L., Ulmus laevis Pall. Кустарниковый ярус представлен Lonicera tatarica L., Caragana arborescens Lam., Prunus spinosa L. Площадь лесополосы составляет 298 м2.
Вторая лесополоса представлена следующим видовым составом: Fraxinus excelsior L., Prunus mahaleb L., Acer tataricum L., Ulmus laevis Рall., Pyrus communis L. Кустарниковый ярус представлен Lonicera tatarica L., Caragana arborescens Lam., Rosa eanina L. Prunus spinosa L. Площадь лесополосы составляет 406 м2.
Третья лесополоса представлена следующим видовым составом: Fraxinus excelsior L., Acer tataricum L., Rosa eanina L., Quercus robur L., Prunus mahaleb L. Кустарниковый ярус представлен Lonicera tatarica L., Caragana arborescens Lam., Prunus spinosa L. Площадь лесополосы составляет 1234 м2.
При исследовании использовалась методика, применяемая в лесной таксации и методика системных исследований лесоаграрных ландшафтов [21]. Определение влажности почвы проводили термостато-весовым методом. Грунт в бюксы брали почвенным буром в одной точке в трёх повторностях в слое почвы 0-100 см. Почву высушивали в термостате при температуре 105˚С. К измерениям влажности почвы приступили в третей декаде марта месяца, после полного схода снега. Полевую влажность почвы рассчитывали в весовых процентах на сухую почву. Для определения запаса продуктивной влаги в почве данные влажности в весовых процентах (W) умножают на объёмный вес слоя почвы (D, г/см³) и толщину слоя в сантиметрах (H) и делят на 10 (для перевода м³ воды в мм). Образцы почвы на влажность брали в зоне (наветренная и подветренная сторона лесополосы) и за зоной влияния (контроль) полезащитной лесополосы.
Сбор опада проводился с пяти опадоуловителей, они размещались в лесополосе в случайном порядке. Для сбора лесной подстилки применялась рамка (0,25×0,25). Толщина лесной подстилки измерялась мерной линейкой. Сбор образцов проводили во второй декаде октября и второй раз во второй половины марта после полного схода снега.
Под пологом материнского древостоя закладывались учётные площадки, где проводился учёт подроста и самосева. Количественный и качественный состав подроста в полезащитных лесополосах изучали методом круговых учётных площадок площадью 10 м2 каждая (радиус 1,78 м) [4, 7]. В первой полезащитной лесополосе было заложено 10 круговых учётных площадок, во второй ‒ 10 шт., а в третьей ‒ 18 шт. Круговые учётные площадки размещались по ходовым линиям, на одинаковом расстоянии друг от друга, параллельно стене материнского древостоя. Для измерения высоты самосева и подроста использовали линейку с делениями через каждые 5 см до 150 см. Подрост разделяли по высоте на категории крупности: мелкий ‒ до 0,5 м; средний ‒ 0,51‒1,5 м; крупный ‒ более 1,5 м. Подрост по жизненному состоянию разделяли на благонадёжный, сомнительный и неблагонадёжный. Под благонадёжным подростом понимали пропорционально развитые по высоте и диаметру стволики, а под сомнительным ˗ не пропорционально развитые по высоте и диаметру стволики или замедленнный их рост. Встречаемость подроста определяют как долю (процент) учётных площадок, на которых имеется хотя бы один жизнеспособный экземпляр подроста.
Освещённость измеряли люксметром Ю-116 в период с апреля по август (время замера 9.00, 12.00 и 16.00). Измерения производили на уровне почвы каждой круговой учётной площадки.
Обработку экспериментальных данных проводили с помощью компьютерной программы Statistica: среднее значение, стандартную ошибку среднего, критерий Стьюдента.
1. Huang C., Fu S., Ma X., He X., Zhou C., Feng L., Zhang H. The Effect of Stand Density, Biodiversity, and Spatial Structure on Stand Basal Area Increment in Natural Spruce-Fir-Broadleaf Mixed Forests. Forests. 2022; 13 (2): 162. – DOI: https://doi.org/10.3390/f13020162.
2. Kholdaenko Yu.A., Tripathi S.K., Belokopytova L.V., Sobachkin R.S., Zhirnova D.F., Upadhyay K.K., Koshurnikova N.N., Vaganov E.A., Babushkina E.A. Stand density effects on tree growth and climatic response in Picea obovata Ledeb. plantations. Forest Ecology and Management. 2022; 519: 120349. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120349.
3. Tymińska-Czabańska L., Hawryło P., Socha J. Assessment of the effect of stand density on the height growth of Scots pine using repeated ALS data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2022; 112: 102763. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102763.
4. Liu D., Zhang X., He X., Zhou C., Feng L., Zhang H. The Effect of Stand Density, Biodiversity, and Spatial Structure on Stand Basal Area Increment in Natural Spruce-Fir-Broadleaf Mixed Forests. Forests. 2022; 13 (2): 162. – DOI: https://doi.org/10.3390/f13020162.
5. Dubenok N.N., Lebedev A.V. Growth and yield of pine plantations of different initial densities. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022; 1010 (1): 012134. – DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1010/1/012134.
6. Lebedev A.V., Kuzmichev V.V. Taktsatsionnyye pokazateli sosnovykh drevostoyev po dannym dolgovremennykh nablyudeniy [Taxation indicators of pine stands according to long-term observations]. Sibirskiy lesnoy zhurnal = Siberian Forest Journal. 2023; 2: 3-16. (In Russ.). – DOI: https://doi.org/10.15372/SJFS20230201.
7. Lebedev A.V. Dinamicheskaya model' rosta i proizvoditel'nosti sosnovykh drevostoyev (Pinus sylvestris L.) Unzhenskoy nizmennosti [Dynamic model of growth and productivity of pine stands (Pinus sylvestris L.) of the Unzhenskaya lowland]. Lesotekhnicheskiy zhurnal = Forestry Engineering Journal. 2024; 14 (3): 127-151. (In Russ.). – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2024.3/8.
8. Grabarnik P.Ya., Shanin V.N., Chertov O.G. [i dr.] Modelirovaniye dinamiki lesnykh ekosistem kak instrument prognozirovaniya i upravleniya lesami [Modeling of forest ecosystem dynamics as a tool for forest forecasting and management]. Lesovedeniye = Forest Science. 2019; 6: 488-500. (In Russ.). – DOI: https://doi.org/10.1134/S0024114819030033.
9. Cheng H., Fu S., Ma X., Ma Y., Feng C., Tong Y., Yuan F., Liu H. Impacts of Forest Management on the Biodiversity and Sustainability of Carya dabieshanensis Forests. Forests. 2023; 14 (7): 1331. – DOI: https://doi.org/10.3390/f14071331.
10. Sposob otsenki yestestvennogo vozobnovleniya lesa: pat. 000224_000128_0002081557_19970620_C1 RU / Vserossiyskiy nauchno-issledovatel'skiy institut lesovodstva i mekhanizatsii lesnogo khozyaystva [Method for assessing natural forest regeneration: pat. 000224_000128_0002081557_19970620_C1 RU / All-Russian Research Institute of Forestry and Forestry Mechanization]. – opubl. 20.06.1997. – MPK A01G 23/00. (In Russ.).
11. Tymińska-Czabańska L., Janiec P., Hawryło P., Ślopek J., Zielonka A., Netzel P., Janczyk D., Socha J. Modeling the effect of stand and site characteristics on the probability of mistletoe infestation in Scots pine stands using remote sensing data. Forest Ecosystems. 2024; 11: 100191. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.fecs.2024.100191.
12. Morin R.S., Healey S.P., Prisley S., Randolph K.C., Westfall J.A., Gray A.N. Editorial: Monitoring and responding to global change to promote resilient and productive forests through innovative forest inventory. Frontiers in Forests and Global Change. 2023; 6: 1168453. – DOI: https://doi.org/10.3389/ffgc.2023.1168453.
13. Chekanyshkin A.S. Growth and Condition of the English Oak in the Mixed Stands of Forest Shelterbelts. Lesnoy Zhurnal = Russian Forestry Journal. 2024; 3: 65-72. – DOI: https://doi.org/10.37482/0536-1036-2024-3-65-72.
14. Fajardo A., Moreno-Meynard P., Soto D.P. Forest stand dynamics of a short-stature tree species: Ecological knowledge for sustainable forest management. Journal of Applied Ecology. 2023; 60 (5): 856-867. – DOI: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14662.
15. Lukina N.V., Geraskina A.P., Gornov A.V. [et al.] Biodiversity and climate-regulating functions of forests: current issues and research prospects. Forest Science Issues. 2021; 4 (1): 1-45. – DOI: https://doi.org/10.31509/2658-607x-202141k-60.
16. Semenov M.A., Vysotskiy A.A., Pashchenko V.I. Prognoz adaptivnykh prisposobleniy v lesnom khozyaystve v svyazi s vozmozhnymi klimaticheskimi izmeneniyami [Forecast of adaptive adaptations in forestry due to possible climate changes]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Lesnoy zhurnal = Proceedings of Higher Educational Institutions. Forest Journal. 2019; 5 (371): 57-69. (In Russ.). – DOI: https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2019.5.57.
17. Kolomyts E.G. Monitoring ustoychivogo razvitiya lesnykh ekosistem na sovremennom etape global'nogo potepleniya [Monitoring of sustainable development of forest ecosystems at the present stage of global warming]. Geografiya i prirodnyye resursy = Geography and Natural Resources. 2024; 45 (3): 5-16. (In Russ.). – DOI: https://doi.org/10.15372/GIPR20240301.
18. Usol'tsev V.A. Bioraznoobraziye i bioproduktivnost' lesov v kontekste klimatogennoy biogeografii [Biodiversity and bioproductivity of forests in the context of climatogenic biogeography]. Eko-potentsial = Eco-Potential. 2019; 1 (25): 48-115. (In Russ.).
19. Ostarin A., Barbeito I., Elfving B., Johansson U., Nilsson U. Varying rectangular spacing yields no difference in forest growth and external wood quality in coniferous forest plantations. Forest Ecology and Management. 2021; 489: 119040. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119040.
20. Sundriyal R.C., Joshi V.C., Negi V.S. Natural Regeneration Dynamics of Himalayan Forests: Implications for Landscape Restoration. Ecological Restoration. 2025; 43 (1): 25-42. – DOI: https://doi.org/10.3368/er.43.1.25.
21. Metodika sistemnyh issledovaniy lesoagrarnyh landshaftov / Pod redakciey E.S. Pavlovskogo i M.I. Dolgilevicha. M.: VASHNIL, 1985. – 112 s.
