1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Лесоведение
  4. № 3, 2023

Лесоведение, 2023, № 3, стр. 217-227

Плотность древесины и коры деревьев на климатических градиентах Евразии

В. А. Усольцев a, b, *, И. С. Цепордей a

a Ботанический сад УрО РАН
620144 Екатеринбург, ул. 8 Марта, д. 202а, Россия

b Уральский государственный лесотехнический университет
620100 Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, д. 37, Россия

* E-mail: Usoltsev50@mail.ru

Поступила в редакцию 22.02.2022
После доработки 25.03.2022
Принята к публикации 07.06.2022

Аннотация

В условиях изменяющегося климата возрастает биосферная роль лесного покрова и актуальность исследований углерододепонирующей способности мировых лесов. Эти исследования содержат оценку биологической продуктивности деревьев и древостоев, включающей не только фитомассу, но и базисную плотность (БП) древесины и коры стволов. В нашем исследовании разработаны аллометрические модели БП древесины и коры деревьев 9 лесообразующих древесных видов Северной Евразии, имеющие такие независимые переменные, как возраст дерева, диаметр ствола, а также среднюю температуру января и среднегодовые осадки. Применена структура модели смешанного типа, в которой принадлежность исходных данных к каждому из древесных видов кодируется набором фиктивных переменных. На основе принципа пространственно-временного замещения полученные закономерности изменения БП в пространственных климатических градиентах использованы для прогноза их изменения в темпоральных градиентах. Подтверждено действие закона лимитирующего фактора Либиха при прогнозировании БП в пространственных и темпоральных климатических градиентах. Выявленные закономерности изменения БП древесины и коры деревьев в градиентах температур и осадков полностью повторяют ранее установленные закономерности изменения фитомассы и чистой первичной продукции деревьев и древостоев Евразии в тех же градиентах. Это означает, что климатическая обусловленность биологической продуктивности имеет общий характер как для количественных, так и для квалиметрических показателей деревьев и древостоев.

Ключевые слова: квалиметрические показатели, принцип пространственно-временного замещения, аллометрические модели, лимитирующие факторы, температура воздуха, осадки.

Список литературы

  1. Андреева И.И., Родман Л.С. Ботаника. М.: КолосС, 2003. 528 с.

  2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973. 392 с.

  3. Лиепа И.Я. Динамика древесных запасов: Прогнозирование и экология. Рига: Зинатне, 1980. 170 с.

  4. Полубояринов O.И. Плотность древесины. М.: Лесн. пром-сть, 1976. 160 с.

  5. Исаева Л.Н. Метод расчета локальной и средней плотности абсолютно сухой древесины в стволах сосны и лиственницы // Лесоведение. 1978. № 4. С. 90-94.

  6. Мелехов В.И., Бабич Н.А., Корчагов С.А. Качество древесины сосны в культурах. Архангельск: Изд-во АГТУ, 2003. 110 с.

  7. Усольцев В.А., Цепордей И.С. Квалиметрия фитомассы лесных деревьев: плотность и содержание сухого вещества: монография. Екатеринбург: Уральский государственный лесотехнический университет, Ботанический сад УрО РАН, 2020. 182 с. (CD-ROM). https://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/10022/1/Usolcev_20.pdf

  8. Усольцев В.А., Цепордей И.С. Климатически обусловленные территориальные изменения фитомассы деревьев лесообразующих видов Евразии и их прогнозирование // Сибирский лесной журн. 2021а. № 6. С. 72–90.

  9. Усольцев В.А., Цепордей И.С. Принцип пространственно-временнóго замещения в экологии и прогнозирование биомассы Picea spp. при изменении климата // Хвойные бореальной зоны. 2021б. Т. 39. № 4. С. 269–275.

  10. Усольцев В.А., Цепордей И.С., Азаренок М.В. Климатически обусловленные пространственные и темпоральные изменения биомассы рода Abies spp. Евразии в контексте закона лимитирующего фактора // Хвойные бореальной зоны. 2021. Т. 39. № 5. С. 392–400.

  11. Фонти М.В. Климатический сигнал в параметрах годичных колец (плотности древесины, анатомической структуре и изотопном составе) хвойных и лиственных видов деревьев в различных природно-климатических зонах Евразии: дис. … докт. биол. наук: 03.02.08. Красноярск: СибФУ, 2020. 45 с.

  12. Baskerville G.L. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass // Canadian J. Forest Research. 1972. V. 2. P. 49-53.

  13. Billard A., Bauer R., Mothe F., Colin F., Longuetaud F. Vertical variations in wood basic density for two softwood species // European J. Forest Research. 2021. V. 140. P. 1401–1416.

  14. Bouriaud O., Leban J.-M., Bert D., Deleuze C. Intra-annual variations in climate influence growth and wood density of Norway spruce // Tree Physiology. 2005. V. 25. P. 651–660.

  15. Castro V.R., Chambi-Legoas R., Filho M.T., Surdi P.G., Zanuncio J.C., Zanuncio A.J.V. The effect of soil nutrients and moisture during ontogeny on apparent wood density of Eucalyptus grandis // Scientific Reports. 2021. V. 11. № 1. Article 2530. https://doi.org/10.1038/s41598-020-59559-2

  16. Falster D.S., Duursma R.A., Ishihara M.I., Barneche D.R., FitzJohn R.G., Vårhammar A., Aiba M., Ando M., Anten N., Aspinwall M.J., Baltzer J.L., Baraloto C., Battaglia M., Battles J.J., Bond-Lamberty B., van Breugel M., Camac J., Claveau Y., Coll L., Dannoura M., Delagrange S., Domec J.-C., Fatemi F., Feng W., Gargaglione V., Goto Y., Hagihara A., Hall J.S., Hamilton S., Harja D., Hiura T., Holdaway R., Hutley L.S., Ichie T., Jokela E.J., Kantola A., Kelly J.W.G., Kenzo T., King D., Kloeppel B.D., Kohyama T., Komiyama A., Laclau J.-P., Lusk C.H., Maguire D.A., le Maire G., Mäkelä A., Markesteijn L., Marshall J., McCulloh K., Miyata I., Mokany K., Mori S., Myster R.W., Nagano M., Naidu S.L., Nouvellon Y., O’Grady A.P., O’Hara K.L., Ohtsuka T., Osada N., Osunkoya O.O., Peri P.L., Petritan A.M., Poorter L., Portsmuth A., Potvin C., Ransijn J., Reid D., Ribeiro S.C., Roberts S.D., Rodríguez R., Saldaña-Acosta A., Santa-Regina I., Sasa K., Selaya N.G., Sillett S.C., Sterck F., Takagi K., Tange T., Tanouchi H., Tissue D., Umehara T., Utsugi H., Vadeboncoeur M.A., Valladares F., Vanninen P., Wang J.R., Wenk E., Williams R., Ximenes F. de Aquino, Yamaba A., Yamada T., Yamakura T., Yanai R.D., York R.A. BAAD: a Biomass And Allometry Database for woody plants // Ecology. 2015. V. 96. Article 1445.

  17. Fearnside P.M. Wood density for estimating forest biomass in Brazilian Amazonia // Forest Ecology and Management. 1997. V. 90. № 1. P. 59–89.

  18. Freese F. Linear regression methods for forest research. USDA Forest Service. Res. Paper FPL 17. Madison, 1964. 136 p.

  19. Fu L.Y., Zeng W.S., Tang S.Z., Sharma R.P., Li H.K. Using linear mixed model and dummy variable model approaches to construct compatible single-tree biomass equations at different scales – A case study for Masson pine in Southern China // J. Forest Science. 2012. V. 58. № 3. P. 101–115.

  20. Fujimoto T., Kita K., Kuromaru M. Genetic control of intra-ring wood density variation in hybrid larch (Larix gmelinii var. japonica × L. kaempferi) // Wood Science and Technology. 2008. V. 42. P. 227–240.

  21. Howe J.P. Relationship of climate to the specific gravity of four Costa Rican hardwoods, an exploratory study // Wood Fiber. 1974. V. 5. P. 347–352.

  22. Jacobs M.W., Cunia T. Use of dummy variables to harmonize tree biomass tables // Canadian J. Forest Research. 1980. V. 10. № 4. P. 483–490.

  23. Kattge J., Bönisch G., Díaz S., Lavorel S., Prentice I.C., Leadley P., Tautenhahn S. et al. TRY plant trait database – Enhanced coverage and open access // Global Change Biology. 2020. V. 26. P. 119–188.

  24. Kellomäki S. On geoclimatic variation in basic density of Scots pine wood // Silva Fennica. 1979. V. 13. № 1. P. 55–64.

  25. Kerfriden B., Bontemps J.-D., Leban J.-M. Variations in temperate forest stem biomass ratio along three environmental gradients are dominated by interspecific differences in wood density // Plant Ecology. 2021. V. 222. № 3. P. 289–303.

  26. Lachowicz H., Bieniasz A., Wojtan R. Variability in the basic density of silver birch wood in Poland // Silva Fennica. 2019. V. 53. № 1. Article id 9968.

  27. Mikola P. On variations in tree growth and their significance to growth studies // Communicationes Instituti forestalis Fenniae. 1950. V. 38. № 5. P. 1–131.

  28. Molteberg D., Høibø O. Modelling of wood density and fibre dimensions in mature Norway spruce // Canadian J. Forest Research. 2007. V. 37. № 8. P. 1373–1389.

  29. Saikku O. The effect of fertilization on the basic density of Scots pine (Pinus silvestris L.). A densitometric study on the X ray chart curves of wood // Communicationes Instituti forestalis Fenniae. 1975. V. 85. № 3. P. 1-49.

  30. Sousa V.B., Louzada J.L., Pereira H. Age trends and within-site effects in wood density and radial growth in Quercus faginea mature trees // Forest Systems. 2016. V. 25. № 1. Article e053.

  31. St-Germain J.-L., Krause C. Latitudinal variation in tree-ring and wood cell characteristics of Picea mariana across the continuous boreal forest in Quebec // Canadian J. Forest Research. 2008. V. 38. № 6. P. 1397–1405.

  32. Swenson N.G., Enquist B.J. Ecological and evolutionary determinants of a key plant functional trait: wood density and its community – wide variation across latitude and elevation // American J. Botany. 2007. V. 94. № 3. P. 451–459.

  33. Télles J.R.G., Martínez A.V., de la Rosa A.B., Grande J.C., Mendoza C.P. Radial variation of basic density in Pinus patula Schltdl. et Cham. in three locations from Hidalgo state // Revista Mexicana de Ciencias Forestales. 2011. V. 2. № 7. P. 71–78.

  34. Usoltsev V.A. Stem taper, density and dry matter content in biomass of trees growing in Central Eurasia: CD-monograph. Yekaterinburg: Ural State Forest Engineering University, Botanical Garden of Ural Branch of RAS, 2020. Available at: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/9649

  35. Usoltsev V.A., Shobairi S.O.R., Tsepordey I.S., Chasovskikh V.P. On some differences in the response of Picea spp. and Abies spp. single-tree biomass structure to changes in temperatures and precipitation in Eurasia // Environment and Ecology. 2020a. V. 38. P. 300–315.

  36. Usoltsev V.A., Shobairi S.O.R., Tsepordey I.S., Chasovskikh V.P. Additive model of aboveground biomass of larch single-trees related to age, DBH and height, sensitive to temperature and precipitation in Eurasia // J. Applied Sciences & Environmental Management. 2020b. V. 24. P. 1759–1766.

  37. Usoltsev V., Zukow W., Tsepordey I. Climatically determined spatial and temporal changes in the biomass of Pinus sp. of Eurasia in the context of the law of the limiting factor // Ecological Questions. 2022. V. 33. № 1. P. 15–23. https://doi.org/10.12775/EQ.2022.007

  38. Vieira J., Carvalho A., Campelo F. Tree growth under climate change: Evidence from xylogenesis timings and kinetics // Frontiers in Plant Science. 2020. V. 11. Article 90.

  39. Wiemann M.C., Williamson G.B. Geographic variation in wood specific gravity: effects of latitude, temperature and precipitation // Wood and Fiber Science. 2002. V. 34. № 1. P. 96–107.

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

  41. Zanne A.E., Lopez-Gonzalez G., Coomes D.A., Ilic J., Jansen S., Lewis S.L., Miller R.B., Swenson N.G., Wiemann M.C., Chave J. Global wood density database. Dryad, 2009. Identifier: http://hdl.handle.net/10255/dryad.235

  42. Zeng W.S. Developing tree biomass models for eight major tree species in China. In: Biomass volume estimation and valorization for energy. Chapter 1. Intech Publ., 2017. P. 3–21.

  43. Zhang L., Shi H. Local modeling of tree growth by geographically weighted regression // Forest Science. 2003. V. 50. № 2. P. 225–244.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска содержание выпуска

Лесоведение

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал