Москва, Россия
УДК 630 Лесное хозяйство. Лесоводство
Сосна обыкновенная относится к главным лесообразующим породам Костромской области, поэтому необходимо иметь инструменты, позволяющие принимать обоснованные решения по управлению процессом лесовыращивания, планированию лесопользования, проектированию лесохозяйственных мероприятий и повышению эффективности выполнения древостоями экологических функций. Цель исследования – разработка динамической модели роста и производительности сосновых древостоев Унженской низменности (Костромская область) с использованием данных повторных наблюдений на постоянных пробных площадях. Материалами для исследования являлись данные повторных учетов на 21 постоянной пробной площади Чернолуховского опытного лесхоза и 3 постоянных пробных площадях Мантуровского участка государственного заповедника «Кологривский лес». Для моделирования роста по средней высоте и среднему диаметру проанализировано 15 динамических уравнений, а для моделирования изреживания древостоев – 14 уравнений. Полученные регрессионные уравнения для прогнозирования динамики средних высот и диаметров, естественного изреживания в совокупности формируют модель роста и производительности сосновых древостоев, которая относится к категории эмпирических моделей прогнозирования таксационных характеристик на уровне отдельного древостоя, а ее преимуществами являются инвариантность относительного базового возраста и возможность давать прогнозы в широком диапазоне значений начальных параметров. Разработанная модель может служить альтернативой традиционным таблицам хода роста при проектировании и обосновании лесохозяйственных мероприятий, при таксации лесов методом актуализации, а также для принятия управленческих решений при ведении хозяйства в сосновых лесах. В сочетании с дополнительными уравнениями может входить в состав более сложных моделей, позволяющих прогнозировать структуру древостоев, товарный и углерододепонирующий потенциал, воздействие лесохозяйственных мероприятий.
сосна обыкновенная, Pinus sylvestris L., модель роста древостоев, повторные наблюдения, постоянная пробная площадь
1. Дубенок Н.Н., Лебедев А.В., Чистяков С.А. Динамика основных показателей земель лесного фонда Костромской обл. и биосферного резервата «Кологривский лес». Лесохозяйственная информация. 2023; 3: 26-36. DOI: https://doi.org/10.24419/LHI.2304-3083.2023.3.02.
2. Старцев А.И. Фитомасса чистых и смешанных древостоев сосны обыкновенной в Нижегородской и Костромской областях. Лесоведение. 2007; 2: 51-56. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=9490819.
3. Замолодчиков Д.Г., Грабовский В.И., Каганов В.В. Натурная и модельная оценки углерода валежа в лесах Костромской области. Лесоведение. 2013; 4: 3-11. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=20260049.
4. Дубенок Н.Н., Лебедев А.В., Гостев В.В. Модель образующей древесного ствола сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), произрастающей в Костромской области. Лесотехнический журнал. 2023; 4.1(52): 5-22. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.4/3.
5. Иванов А.М. Изучение морфологической изменчивости шишек сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в Костромской области. Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. 2011; 4: 192-195. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16540260.
6. Чудецкий А.И., Шутов В.В., Рыжова Н.В. Опыт лесной рекультивации выработанного песчаного карьера. Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. 2014; 18(4): 112-115. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21838758.
7. Багаев С.С. Лесокультурное освоение осушенных земель на территории Костромской низины. Повышение эффективности лесного комплекса: материалы Пятой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием, Петрозаводск, 22 мая 2019 года. Петрозаводск: Петрозаводский государственный университет, 2019: 14-15. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41170357.
8. Хлюстов В.К., Лебедев А.В. Товарно-денежный потенциал древостоев и оптимизация лесопользования. Иркутск: Мегапринт, 2017: 328. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35192385.
9. Хлюстов В.К., Лебедев А.В., Ефимов О.Е. Экобиоэнергетический потенциал сосняков Костромской области. Москва: Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2016: 292. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28838067.
10. Дубенок Н.Н., Лебедев А.В., Чистяков С.А. Ход роста древостоев в сосновых типах леса заповедника "Кологривский лес". Лесохозяйственная информация. 2023; 2: 43-54. DOI: https://doi.org/10.24419/LHI.2304-3083.2023.2.03.
11. Cieszewski C.J., Strub M. Generalized Algebraic Difference Approach Derivation of Dynamic Site Equations with Polymorphism and Variable Asymptotes from Exponential and Logarithmic Functions. Forest Science. 2008; 54(3): 303-315. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/54.3.303.
12. Bailey R.L., Clutter J.L. Base-age invariant polymorphic site curves. Forest Science. 1974; 20(2): 155–159. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/20.2.155.
13. Cieszewski C.J., Bailey R.L. Generalized algebraic difference approach: theory based derivation of dynamic site equations with polymorphism and variable asymptotes. Forest Science. 2000; 46(1): 116–126. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/46.1.116.
14. Kazimirović M., Stajić B., Petrović N., Ljubičić J., Košanin O., Hanewinkel M., Sperlich D. Dynamic height growth models for highly productive pedunculate oak (Quercus robur L.) stands: explicit mapping of site index classification in Serbia. Annals of Forest Science. 2024; 81: 15. DOI: https://doi.org/10.1186/s13595-024-01231-0.
15. Kuehne C., McLean J.P., Maleki K., Antón-Fernández C., Astrup R. A stand-level growth and yield model for thinned and unthinned even-aged Scots pine forests in Norway. Silva Fennica. 2022; 56(1): 10627. DOI: https://doi.org/10.14214/sf.10627.
16. Maleki K., Astrup R., Kuehne C., McLean J.P., Antón-Fernández C. Stand-level growth models for long-term projections of the main species groups in Norway. Scandinavian Journal of Forest Research. 2022: 37(2): 130–143. DOI: https://doi.org/10.1080/02827581.2022.2056632.
17. Stankova T.V. A dynamic whole-stand growth model, derived from allometric relationships. Silva Fennica. 2015; 50(1): 1406. DOI: https://doi.org/10.14214/sf.1406.
18. Hipler S.-M., Spiecker H., Wu S. Dynamic Top Height Growth Models for Eight Native Tree Species in a Cool-Temperate Region in Northeast China. Forests. 2021; 12(8): 965. DOI: https://doi.org/10.3390/f12080965.
19. López-Álvarez Ó., Franco-Vázquez L., Marey-Perez M. Base-age invariant models for predicting individual tree accumulated annual resin yield using two tapping methods in maritime pine (Pinus pinaster Ait.) forests in north-western Spain. Forest Ecology and Management. 2023; 549: 121501. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.121501.
20. Nunes L., Patrício M., Tomé J., Tomé M. Modeling dominant height growth of maritime pine in Portugal using GADA methodology with parameters depending on soil and climate variables. Annals of Forest Science. 2011; 68: 311–323. DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-011-0036-8.
21. Sharma R.P., Vacek Z., Vacek S., Jansa V., Kučera M. Modelling individual tree diameter growth for Norway spruce in the Czech Republic using a generalized algebraic difference approach. Journal of Forest Science. 2017; 63(5): 227–238. DOI: https://doi.org/10.17221/135/2016-JFS.
22. Лебедев А.В., Кузьмичев В.В. Построение бонитетной шкалы с использованием обобщенного алгебраического разностного подхода. Сибирский лесной журнал. 2022; 3: 48-58. DOI: https://doi.org/10.15372/SJFS20220306.
23. Cieszewski C.J. Developing a Well-Behaved Dynamic Site Equation Using a Modified Hossfeld IV Function Y3 = (axm)/(c + xm–1), a Simplified Mixed-Model and Scant Subalpine Fir Data. Forest Science. 2003; 49(4): 539–554. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/49.4.539.
24. Cieszewski C.J., Strub M., Zasada M. New dynamic site equation that fits best the Schwappach data for Scots pine (Pinus sylvestris L.) in Central Europe. Forest Ecology and Management. 2007; 243: 83–93. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2007.02.025.
25. Cieszewski C.J. Three methods of deriving advanced dynamic site equations demonstrated on inland Douglas-fir site curves. Canadian Journal of Forest Research. 2005; 31: 165–173. DOI: https://doi.org/10.1139/cjfr-31-1-165.
26. Cieszewski C.J. Comparing fixed-and variable-base-age polymorphic site equations having single versus multiple asymptotes. Forest Science. 2002: 48(1): 7–23. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/48.1.7.
27. Cieszewski C.J., Zasada M., Strub M. Analysis of different base models and methods of site model derivation for Scots pine. Forest Science. 2006; 52(2): 187–197. DOI: https://doi.org/10.1093/forestscience/52.2.187.
28. Thapa R., Burkhart H.E. Modeling Stand-Level Mortality of Loblolly Pine (Pinus taeda L.) Using Stand, Climate, and Soil Variables. Forest Science. 2015; 61: 1-13. DOI: https://doi.org/10.5849/forsci.14-125.
29. Hevia A., Vilčko F., Álvarez-González J.G. Dynamic stand growth model for Norway spruce forests based on long-term experiments in Germany. Recursos Rurais. 2013; 9: 45-54. Режим доступа: http://hdl.handle.net/10347/16271.
30. Mason E.G. Growth and yield modelling in New Zealand. Chilean research consortium, BIOCOMSAAt. Chile: Valdivia, 2011. URL: https://www.researchgate.net/publication/261180496_Growth_and_yield_modelling_in_New_Zealand.
31. Stankova T.V., Diéguez-Aranda U. Derivation and analysis of new stand-level mortality models based on existing growth equations. Ecological Research. 2014; 29(2): 319-330. DOI: https://doi.org/10.1007/s11284-014-1126-5.
32. Neter J., Kutner M.H., Nachtsheim C.J., Wasserman W. Applied Linear Statistical Models. Chicago: Irwin, 1996: 1408. URL: https://hero.epa.gov/hero/index.cfm/reference/details/reference_id/724709.
33. Лебедев А.В., Кузьмичев В.В. Таксационные показатели сосновых древостоев по данным долговременных наблюдений. Сибирский лесной журнал. 2023; 2: 3-16. DOI: https://doi.org/10.15372/SJFS20230201.
34. Рогозин М.В. Пять основных законов в развитии древостоев. Научное обозрение. Биологические науки. 2019; 3: 32-36. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=40934409.
35. Филипчук А.Н., Малышева Н.В., Золина Т.А., Федоров С.В., Бердов А.М., Косицын В.Н., Югов А.Н., Кинигопуло П.С. Аналитический обзор количественных и качественных характеристик лесов Российской Федерации: итоги первого цикла государственной инвентаризации лесов. Лесохозяйственная информация. 2022; 1: 5-34. DOI: https://doi.org/10.24419/LHI.2304-3083.2022.1.01.
36. McCullagh A., Black K., Nieuwenhuis M. Evaluation of tree and stand-level growth models using national forest inventory data // European Journal of Forest Research. 2017; 136: 251–258. DOI: https://doi.org/10.1007/s10342-017-1025-8.
37. Allen II M.G., Antón-Fernández C., Astrup R. A stand-level growth and yield model for thinned and unthinned managed Norway spruce forests in Norway. Scandinavian Journal of Forest Research. 2020; 35(5–6): 238–251. DOI: https://doi.org/10.1080/02827581.2020.1773525.
38. Vanclay J.K. Modelling Forest Growth and Yield: Applications to Mixed Tropical Forests. Wallingford UK: CAB International, 1994: 312. URL: https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:8211.
39. Gómez-García E., Crecente-Campo E., Stankova T., Rojo A., Diéguez Aranda U. Dynamic growth model for birch stands in northwestern Spain. Forestry Ideas. 2010; 16(2): 211-220. URL: https://forestry-ideas.info/files/issue/Forestry_Ideas_BG_2010_16_2_9.pdf.
40. Gómez-García E., Crecente-Campo F., Tobin B., Hawkins M., Nieuwenhuis M., Diéguez-Aranda U. A dynamic volume and biomass growth model system for even-aged downy birch stands in south-western Europe. Forestry: An International Journal of Forest Research. 2014; 87(1): 165–176. DOI: https://doi.org/10.1093/forestry/cpt045.
