Динамика роста хвойных древостоев Pinus sylvestris L., Picea abies (L.) H.Karst. и Pinus sibirica Du Tour: модифицированная модель

В.И. Лисицын, Т.П. Новикова, А.И. Новиков

Скачать

№ 2 (54)

Природопользование

Сведения об авторах: 

Лисицын Виктор Иванович – кандидат физ.-мат. наук, доцент, профессор кафедры общей и прикладной физики, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, https://orcid.org/0000-0002-2148-1988, e-mail: viktor-lisicyn@yandex.ru.

Новикова Татьяна Петровна – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры компьютерных технологий и микроэлектронной инженерии, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087; http://orcid.org/0000-0003-1279-3960, e-mail: novikova_tp.vglta@mail.ru.

Новиков Артур Игоревич – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры древесиноведения, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-1230-0433, e-mail: arthur.novikov@vglta.vrn.ru.

 

Аннотация: 

Модификация модели динамики хода роста общей биомассы древостоев сфокусирована на использовании возраста физиологической зрелости (спелости), который, как показывают предыдущие расчеты, является константой для каждого вида: Pinus sylvestris L., Picea abies (L.) H.Karst. и Pinus sibirica Du Tour. Валидация модифицированной модели проводилась для хвойных древостоев – еловых, сосновых и кедровых, родственных в биологическом отношении. Для древостоев P. sylvestris, P. abies и P. sibirica аллометрический параметр, характеризующий связь биомассы с площадью насаждения, не зависит от класса бонитета и является константой для каждого вида. Поведение параметра, который характеризует скорость расхода ресурса, индивидуально для каждого вида. Для древостоев P. abies этот параметр возрастает, а для P. sylvestris убывает с ростом бонитета, для древостоев P. sibirica эта зависимость оказывается нелинейной. В будущем данное обстоятельство нуждается в дополнительном исследовании. Статистический критерий Нэша-Сатклиффа показал высокую точность (для древостоев второго бонитета NSE = 0.9987 для P. sylvestris, NSE = 0.9828 для P. abies и NSE = 0.9781 для P. sibirica) модифицированной модели. По сравнению с аналогичными моделями, не учитывающими возраст физиологической зрелости, качество модифицированной модели возросло на порядок. Для всех видов древостоев дополнительно рассчитывалось относительное отклонение расчета от эмпирических данных, которое в целом составило 1-2 %, за исключением возрастов, меньших по сравнению с физиологическим возрастом зрелости. Для этих возрастов относительное отклонение повышалось до 5 %, что связано, по мнению авторов, с процессами становления хвойного насаждения как экологической системы.

 

Ключевые слова: 

модель динамики древостоев, сосна обыкновенная, Pinus sylvestris L., ель европейская, Picea abies L., сосна кедровая сибирская, Pinus sibirica Du Tour, сосновые древостои, еловые древостои, кедровые древостои

 

Для цитирования: 

Лисицын, В. И. Динамика роста хвойных древостоев Pinus sylvestris L., Picea abies (L.) H.Karst. и Pinus sibirica Du Tour: модифицированная модель / В. И. Лисицын, Т. П. Новикова, А. И. Новиков // Лесотехнический журнал. – 2024. – Т. 14. – № 2 (54). – С. 54–69. – Библиогр.: с. 64–68 (35 назв.). – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2024.2/4.

 

Литература: 
  1. Reid W. V., Mooney H. A. The millennium ecosystem assessment: testing the limits of interdisciplinary and multi-scale science. Ecology, Economy and Society; V. Dayal et al. eds. Singapore : Springer Singapore, 2018; 4: 49-61. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-5675-8_4.
  2. Harris N. L. et al. Global maps of twenty-first century forest carbon fluxes. Nature Climate Change. 2021; 11 (3): 234-240. DOI: https://doi.org/10.1038/s41558-020-00976-6.
  3. Song, X.-P. et al. Global land change from 1982 to 2016. Nature. 2018; 560 (7720): 639-643. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-018-0411-9.
  4. Novikov A. I. et al. Scots pine seedlings growth dynamics data reveals properties for the future proof of seed coat color grading conjecture. Data. 2019; 4 (3): 106. DOI: https://doi.org/10.3390/data4030106.
  5. Novikova T. P. Study of a set of technological operations for the preparation of coniferous seed material for reforestation. Forestry Engineering Journal. 2021; 11 (4): 150-160. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2021.4/13.
  6. Novikova T. P. The choice of a set of operations for forest landscape restoration technology. Inventions. 2022; 7 (1): 1. DOI: https://doi.org/10.3390/inventions7010001.
  7. Novikova T. P. Assessment of the forest seed material quality at the Scots pine (Pinus sylvestris L.) experimental site during adaptive restoration of forest landscapes. Forestry Engineering Journal. 2023; 13 (1): 112-128. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.1/8.
  8. Novikova T. P. et al. FLR-Library reference information system for adaptive forest restoration: cluster analysis of descriptors. Forestry Engineering Journal. 2023; 13 (3): 164-179. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.3/12.
  9. Novikova T. P. et al. FLR-Library reference information system for adaptive forest restoration: the information model. Forestry Engineering Journal. 2023; 13 (4): 114-124. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.4/7.
  10. Yazici N. et al. Gene diversity in seed crop of Taurus cedar (Cedrus libani A. Rich.) over an altitudinal range. Geography. Environment. Sustainability. 2023; 4 (16): 63-71. DOI: https://doi.org/10.24057/2071-9388-2023-2922.
  11. Marqués L., Camarero J. J., Zavala M.A. et al. Evaluating tree-to-tree competition during stand development in a relict Scots pine forest: How much does climate matter? Trees. 2021; 35: 1207-1219. DOI: https://doi.org/10.1007/s00468-021-02109-8.
  12. Wood K. E. A., Kobe R. K., Ibáñez I., McCarthy-Neumann S. Tree seedling functional traits mediate plant-soil feedback survival responses across a gradient of light availability. PLOS ONE. 2023; 18 (11): e0293906. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0293906.
  13. Kohyama T. S., Kohyama T. I., Sheil D. Estimating net biomass production and loss from repeated measurements of trees in forests and woodlands: Formulae, biases and recommendations. Forest Ecology and Management. 2019; 433: 729-740. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.11.010.
  14. Roitberg B., Li C., Lalonde R. Tree adaptive growth (TAG) model: a life-history theory-based analytical model for post-thinning forest stand dynamics / B. Roitberg, // Frontiers in Plant Science. 2024; 15: 1-14. DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1344883.
  15. Лисицын, В.И. Моделирование динамики хода роста древостоев на основе термодинамического подхода / В. И. Лисицын, М. В. Драпалюк, Н. Н. Матвеев // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2022; 3 (387): 213-225. DOI: https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-3-213-225.
  16. Lisitsyn V.I., Matveev N.N., Saushkin V.V. Ecological and physiological modelling of mixed stand dynamics // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021; 875: 012042. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/875/1/012042.
  17. Lisitsyn, V.I.; Matveev, N.N. Entropy Production Using Ecological and Physiological Models of Stand Growth Dynamics as an Example. Forests 2022, 13: 1948. DOI: https://doi.org/10.3390/f13111948.
  18. Nielsen S.; Müller F.; Marques, J.; Bastianoni, S.; Jørgensen, S. Thermodynamics in Ecology—An Introductory Review. Entropy. 2020; 22: 820. DOI: https://doi.org/10.3390/e22080820.
  19. Harold E. Burkhart Modeling Forest Stand Dynamics, Growth and Yield Forests. 2021; 12: 1553. DOI: https://doi.org/10.3390/f12111553.
  20. Дубенок, Н. Н. Модель образующей древесного ствола сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), произрастающей в Костромской области / Н. Н. Дубенок, А. В. Лебедев, В. В. Гостев // Лесотехнический журнал. 2023; 13 (4.1): 5-22. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.4/3.
  21. Stankova T.V. A dynamic whole-stand growth model, derived from allometric relation-ships. Silva Fennica. 2016; 50 (1): 1406. DOI: https://doi.org/10.14214/sf.1406.
  22. Modeling of growth and development of spruce stands in the West Siberian South taiga plain forest region P V Mikhaylov, S L Shevelev, S M Sul’tson, S V Verkhovets and A A Goroshko. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 677 (2021) 052118 IOP Publishing doi:10.1088/1755-1315/677/5/052118
  23. Matveeva R N, Bratilova N P, Butorova O F, Kolosovsky E V and Svalova A I. Siberian cedar in subordinate crops. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 2020; 548: 052018. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/548/5/052018.
  24. Р.Н. Изменчивость репродуктивного развития полусибов плюсовых деревьев Pinus sibirica Du Tour / Р. Н. Матвеева, Ю. Е. Щерба, Н. А. Шенмайер // Лесотехнический журнал. 2023; 13 (49): 99-111. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.1/7.
  25. Левин С.В. Эколого-биологические особенности произрастания кедра сибирского (Pinus sibirica du tour.) в условиях интродукции воронежской области. Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. 2022; 144: 25-32. https://doi.org/10.36305/0513-1634-2022-144-25-32.
  26. Применение эколого-физиологического моделирования для описания динамики роста дубовых древостоев / В. И. Лисицын, Н. Н. Матвеев, Н. С. Камалова, Н. Ю. Евсикова, С. В. Внукова // Леса России: политика, промышленность, наука, образование : материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции, 24-26 мая 2023 г. – Санкт-Петербург, 2023. - С. 283-286.
  27. Моделирование динамики роста кедра сибирского (Pinus sibirica Du Tour).В. И. Лисицын, Н. Н. Матвеев, Н. С. Камалова, Н. Ю. Евсикова // Физические основы современных наукоемких технологий. Материалы Международного научно-методического семинара. Воронеж, 2023, 31-38 DOI: https://doi.org/10.58168/PBMT_31-38.
  28. Лисицын, В. И. Определение возраста биологической зрелости в эколого-физиологической модели динамики древостоя / В. И. Лисицын, Т. П. Новикова // Леса России: политика, промышленность, наука, образование. СПб, 2023. С. 286-288.
  29. Лисицын В.И., Новикова Т.П., Новиков А.И. Моделирование возраста биологической зрелости сосновых и дубовых древостоев // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2023. Вып. 246. С. 6–21. DOI: https://doi.org/10.21266/2079-4304.2023.246.6-21.
  30. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных есообразующих пород Северной Евразии : нормативно-справочные материалы / А. З. Швиденко, Д. Г. Щепащенко, С. Нильсон, Ю. И. Булуй. – 2-е изд., доп. М., 2008: 886. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/fqdwdk.
  31. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020662105 РФ. Программа расчета динамики роста древостоев по эколого-физиологической модели, основанной на термодинамическом подходе : № 2020661370 : заявл. 01.10.2020 : опубл. 08.10.2020; заявитель ВГТУ. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/xwgolw.
  32. Корзухин М.Д. Построение кривых хода роста древостоев на основе обобщенной модели Берталанфи по данным государственного лесного реестра // Лесоведение. 2019; 2: 105-114. DOI: https://doi.org/10.1134/S0024114819020049.
  33. Jorgensen, S.E. Thermodynamics and ecological modelling. Boca Raton, CRC Press, 2018: 384. DOI: https://doi.org/10.1201/9781482278613.
  34. Ivetić, V. The role of forest reproductive material quality in forest restoration / V. Ivetić et al. // Forestry Engineering Journal. 2019; 9 (2): 56-65. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2019.2/7.
  35. Detection of Scots pine single seed in optoelectronic system of mobile grader: mathematical modeling / M. Tigabu et al. // Forests. 2021; 12 (2): 240. DOI: https://doi.org/10.3390/f12020240.