1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Известия РАН. Серия географическая
  4. T. 87, № 7, 2023

Известия РАН. Серия географическая, 2023, T. 87, № 7, стр. 1019-1031

Потенциальное распределение лесов в горах Южной Сибири и Серверной Монголии в связи с прогнозируемыми изменениями климата к середине века

Е. И. Парфенова a, *, Н. М. Чебакова a

a Институт леса им. В.Н.Сукачева ФИЦ КНЦ СО РАН
Красноярск, Россия

* E-mail: lyeti@ksc.krasn.ru

Поступила в редакцию 04.03.2023
После доработки 05.05.2023
Принята к публикации 25.08.2023

Аннотация

Горы Южной Сибири обладают огромным лесоресурсным потенциалом. За последние 20 лет появляется все больше территорий нарушенных лесов, пострадавших от пожаров, рубок и, как считают многие исследователи, текущей аридизации климата. В статье дается оценка влияния изменений климата на потенциальное перераспределение лесных высотно-поясных комплексов растительности (ВПК) в горах Южной Сибири и прилегающей Северной Монголии (в окне 48°–58° с.ш. и 80°–120° в.д.). Наши расчеты климатических показателей для середины XXI в. были основаны на результатах модели общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО) Института вычислительной математики РАН (INM-CM5-0) и сценариев Межправительственной группы экспертов по изменению климата (IPCC, 2022): умеренного сценария ssp126 и жесткого ssp585. Прогнозные оценки изменения климатических показателей к 2050 г. составили: июльской температуры от 2 до 5°С, январской температуры от 1 до 4°С и годовых осадков от 50 до 125 мм в зависимости от сценария и региона в горах Южной Сибири и Северной Монголии. В соответствии с такими изменениями климата потенциальные ареалы основных ВПК могут претерпеть следующую трансформацию. Существенно уменьшатся площади тундр, субальпийского и подгольцового редколесья. Распространение горно-таежных светлохвойных и темнохвойных лесов уменьшится в 1.7 раза по умеренному сценарию и 2.3 раза по жесткому сценарию. Однако темнохвойные ВПК сохранят общую площадь, поднимаясь в субальпийский ВПК. Потенциальное лесное пространство (включая экотоны лесотундры и лесостепи) изменится в незначительной степени: не изменится при мягком сценарии и сократится на 10% при жестком сценарии. Вдвое возрастет потенциальное пространство лесостепи, в которую трансформируются горно-таежные светлохвойные леса на своей нижней границе. Больше трети лесостепи будет соответствовать условиям распространения широколиственной лесостепи; также произойдет расширение степного и полупустынного поясов.

Ключевые слова: изменение климата, климатическая модель INM-CM5-0, умеренный сценарий ssp126, жесткий сценарий ssp585, биоклиматические модели, высотно-поясные комплексы растительности, темно- и светлохвойная тайга

Список литературы

  1. Антамошкина О., Брюханов А., Трофимова Н. Малонарушенные лесные территории в Алтае-Саянском экорегионе: анализ ситуации и возможности сохранения // Устойчивое лесопользование. 2016. № 2 (46). С. 39–45. https://wwf.ru/resources/publications/periodicals/zhurnal-ustoychivoe-lesopolzovanie/ ustoychivoe-lesopolzovanie-2-46-2016 (дата обращения 05.03.2023).

  2. Бажина Е.В., Сторожев В.П., Третьякова И.Н. Усыхание пихтово–кедровых лесов Кузнецкого Алатау в условиях техногенного загрязнения // Лесоведение. 2013. № 2. С. 15–21.

  3. Власенко В.А., Турмунх Д., Назын Ч.Д., Власенко А.В. Моделирование ниши и особенности распространения копробионтных грибов в Азии на примере Cyathus stercoreus // Самарский науч. вестн. 2021. Т. 10. № 3. С. 41–46.

  4. Володин Е.М. Вероятные изменения климата в XXI веке на территории России по данным модели климата INM-CM5-0 // Метеорология и гидрология. 2022. № 5. С. 5–13.

  5. Воронин В.И., Софронов А.П., Морозова Т.И., Осколков В.А., Суховольский В.Г., Ковалёв А.В. Ландшафтная приуроченность бактериальных болезней темнохвойных лесов хребта Хамар-Дабан (Южное Прибайкалье) // География и природные ресурсы. 2019. № 4. С. 56–65. https://doi.org/10.21782/GIPR0206-1619-2019-4(56-65)

  6. Гвоздецкий Н.А., Михайлов Н.И. Физическая география СССР: Азиатская часть. Изд. 4, испр. и доп. 1987. 448 с.

  7. Исаев А.П., Борисов Б.З., Никифорова Е.Н. Биоклиматическое моделирование ареала сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в Якутии // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2019. Т. 24. № 3. С. 121–133. https://doi.org/10.31242/2618-9712-2019-24-3-11

  8. Ландшафтная карта СССР: М-б 1 : 4 000 000 / под ред. А.Г. Исаченко. М.: ГУГК, 1988.

  9. Леса Монгольской Народной Республики (география и типология) / ред. Е.М. Лавренко, В.Е. Соколов. М.: Наука, 1978.128 с.

  10. МГЭИК, 2021: Резюме для политиков. Изменение климата, 2021 год: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата / ред В. Массон-Дельмотт, М.П. Чжай, А. Пирани, С.Л. Коннорс, К. Пеан, С. Бергер, Н. Кауд, Ю. Чэнь, Л. Голдфарб, М.И. Гомис, М. Хуан, К. Лейтцелл, Э. Лонной, Дж.Б.Р. Мэтьюз, Т.К. Мэйкок, Т. Уотерфилд, О. Йелекчи, Р.Ю. и Б. Чжоу. Cambridge; New York: Cambridge Univ. Press, 2021. С. 3−32. https://doi.org/10.1017/9781009157896.001 (дата обращения 24.04.2023)

  11. Михайлов Н.И. Горы Южной Сибири. 1961. 238 с.

  12. Мячкова Н.А. Климат СССР. М.: Изд-во МГУ, 1983. 192 с.

  13. Назимова Д.И., Коротков И.А., Чередникова Ю.С. Основные высотно-поясные подразделения лесного покрова в горах Южной Сибири и их диагностические признаки / Чтения памяти академика В.Н. Сукачева. V. Структура и функционирование лесных биогеоценозов Сибири. М.: Наука, 1987. С. 30–64.

  14. Назимова Д.И., Молокова Н.И., Джансеитов К.К. Высотная поясность и климат в горах Южной Сибири // География и природные ресурсы. 1981. № 2. С. 68–78.

  15. Назимова Д.И., Пономарев Е.И., Коновалова М.Е. Роль высотно-поясной основы и дистанционных данных в задачах устойчивого управления горными лесами // Лесоведение. 2020. № 1. С. 3–16.

  16. Олонова М.В., Гудкова П.Д. Биоклиматическое моделирование: задания для практической работы и методические указания к их выполнению. Томск: Изд. Дом Томск. гос. ун-та, 2017. 50 с.

  17. Парфенова Е.И., Чебакова Н.М. Возможные изменения растительности Горного Алтая при потеплении климата и построение прогнозных карт // Геоботаническое картографирование 1998–2000. СПб.: БИН РАН, 2000. С. 26–31.

  18. Парфенова Е.И., Чебакова Н.М. Биоклиматические модели коренных лесов гор Южной Сибири // Лесоведение. 2009. № 5. С. 34–42.

  19. Поликарпов Н.П., Чебакова Н.М., Назимова Д.И. Климат и горные леса Южной Сибири. Новосибирск: Наука, 1986. 225 с.

  20. Преображенский В.С., Фадеева Н.В., Мухина Л.И., Томилов Г.М. Типы местности и природное районирование Бурятской АССР. М.: Изд-во Акад. наук СССР, 1959. 218 с.

  21. Сайгин И.А., Барталев С.А., Стыценко Ф.В. Метод детектирования долгосрочных усыханий темнохвойных лесов России на основе спутниковых данных: матер. 17-й Всерос. открытой конф. “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”. М.: ИКИ РАН, 2019. http://conf.rse.geosmis.ru/files/pdf/17/7902_IKI_ konf2019_3(2)(1)__1.pdf (дата обращения 05.03.2023).

  22. Самойлова Г.С. Ландшафтная карта Алтае-Саянского экорегиона. М-б 1 : 200 000. М.: ИГЕМ РАН, 2001.

  23. Санданов Д.В., Дугарова А.С., Селютина И.Ю. Моделирование распространения видов секции Xerobia Bunge рода Oxytropis DC. на территории Центральной Азии при климатических изменениях в прошлом и будущем // Вестн. Томск. Гос. ун-та. Биология. 2020. № 52. С. 85–104.

  24. Справочник по климату СССР. Вып. 17, 20–24. Ч. 1–4. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1967–1970. http:// www.pogodaiklimat.ru; www.meteo.ru (дата обращения 05.03.2023).

  25. Типы лесов гор Южной Сибири / ред. В.Н. Смагин. Новосибирск: Наука, 1980. 336 с.

  26. Чебакова Н.М., Парфенова Е.И. Перераспределение растительности в бассейне озера Байкал при возможном потеплении климата // География и природные ресурсы. 2000. № 1. С. 64–68.

  27. Чебакова Н.М., Бажина Е.В., Парфенова Е.И., Сенашова В.А. В поисках фактора “икс”: обзор публикаций по проблеме усыхания темнохвойных лесов Северной Евразии // Метеорология и гидрология. 2022. № 5. С. 123–140.

  28. Booth T.H., Nix H.A., Busby J.R., Hutchinson M.F. BIOCLIM: the first species distribution modelling package, its early applications and relevance to most current MAXENT studies // Diversity and Distributions, (Diversity Distrib.). 2014. № 20. P. 1–9. https://doi.org/10.1111/ddi.12144

  29. Elith J., Phillips S.J., Hastie T., Dudik M., Chee Y.E., Yates C.J. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists // Diversity and Distributions. 2011. № 17. P. 43–57.

  30. Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.G., Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // Int. J. Climatology. 2005. № 25. P. 1965–1978.

  31. Huang B., Mao J., Zhao Y., Sun Y., Cao Y., Xiong Z. Similar Pattern of Potential Distribution of Pinus yunnanensis Franch and Tomicus yunnanensis Kirkendall under Climate Change in China // Forests. 2022. № 13. P. 1379. https://doi.org/10.3390/f13091379

  32. Hutchinson M.F. Interpolating mean rainfall using thin plate smoothing splines // Int. J. Geographical Information Systems. 1995. № 9. P. 385–403.

  33. Hutchinson M.F. ANUSPLIN ver. 4.3. 2011. Centre for Resource and Environmental Studies, Australian National University. http://fennerschool.anu.edu.au/research/products/anusplin (accessed 05.03.2023).

  34. Kharuk V.I., Im S.T., Petrov I.A., Golyukov A.S., Ranson K.J., Yagunov M.N. Climate-induced mortality of Siberian pine and fir in the Lake Baikal Watershed, Siberia // Forest Ecology and Management. 2017. № 384. P. 191–199. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.10.050

  35. Monserud R.A., Tchebakova N.M. A vegetation model for the Sayan Mountains, Southern Siberia // Canadian J. Forest Res. 1996. № 26. P. 1055–1068.

  36. Nazimova D.I., Danilina D.M., Stepanov N.V. Biodiversity of Rain-Barrier Forest Ecosystems of the Sayan Mountains // Botanica Pacifica. 2014. Vol. 3. № 1. P. 39–47. http://botsad.ru/media/aux/bp/BP_2014_3_1_nazimova.pdf

  37. Petrenko T.Y., Korznikov K.A., Kislov D.E., Belyaeva N.G., Krestov P.V. Modeling of cold-temperate tree Pinus koraiensis (Pinaceae) distribution in the Asia-Pacific region: Climate change impact // Forest Ecosystems. 2022. № 9. Art. 100015. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2022.100015

  38. Tchebakova N.M., Blyakharchuk T.A., Parfenova E.I. Reconstruction and prediction of climate and vegetation change in the Holocene in the Altai-Sayan Mts, Central Asia // Environ. Res. Let. 2009. https://doi.org/10.1088/1748-9326/4/4/045025

  39. Tchebakova N.M., Parfenova E.I., Korets M.A., Conard S.G. Potential change in forest types and stand heights in central Siberia in a warming climate // Environ. Res. Let. 2016. № 11. Art. 03501. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/3/035016

  40. Tchebakova N.M., Parfenova E.I., Bazhina E.V., Soja A.J., Groisman P.Ya. Droughts Are Not the Likely Primary Cause for Abies sibirica and Pinus sibirica Forest Dieback in the South SiberianMountains // Forests. 2022. Vol. 13. № 8. Art. 1378. https://doi.org/10.3390/f13091378

  41. Zischg A.P., Frehner M., Gubelmann P., Augustin S., Brang P., Huber B. Participatory modelling of upward shifts of altitudinal vegetation belts for assessing site type transformation in Swiss forests due to climate change // Applied Vegetation Science. 2021. № 24. Art. e12621. https://doi.org/10.1111/avsc.12621

Дополнительные материалы

скачать ESM_1.doc
Приложение 1.
 
скачать ESM_2.docx
Приложение 2.
 
скачать ESM_3.docx
Приложение 3.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Известия РАН. Серия географическая

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал