Сколько лет российскому лесу? — Дома из дерева в Нижегородской области
Какой возраст деревьев России или откуда взялись 200 лет
Я как раз присутствовал на интернет-конференции Алексея Кунгурова, когда он впервые озвучил это число 200, но смысл высказывания был в том, что в России нет деревьев СТАРШЕ 200 лет. Интернет не даёт среднестатистического возраста деревьев, произрастающих в России, но вот по косвенным данным, всё же дата 150 лет наиболее точна.
В своей статье, «В России почти нет деревьев старше 200 лет?», на которую много ссылок в интернете, автор статьи, Алексей Артемьев говорит, что равнины и среднюю полосу покрывает «явно молодой лес. Вряд ли вы найдёте в лесу дерево старше 150 лет. Даже стандартный бур для определения возраста дерева имеет длину 36 см и рассчитан на возраст дерева 130 лет.»
Средний возраст деревьев России
Есть официальная карта лесов России, так вот по ней, возраст леса тоже порядка 150 лет.
Из рекламного проспекта: «На границе Московской, Калужской и Тульской областей находится Санаторий (Курорт) «Велегож». От Москвы всего в 114 км и от Тулы 84 км. Территория санатория расположена в сосновом бору, на высоком берегу реки Ока. Средний возраст деревьев 115-120 лет.»
Обратите внимание, на начальные даты графиков — 1860 г.
А вот ,что сказано в разделе достопримечательности: «Более высокий правый берег (он достигает отметки 187 м) практически на всем протяжении покрывает лиственный лес с преобладанием дуба. Островная дубрава на юго-восточной границе степи и лесостепи — памятник природы; наиболее значительная по площади (35,6 тыс. га). Шипов лес разделён двумя безлесными балками на три части. Преобладающая порода дуб — он занимает более 90%. Средний возраст дубов 150 лет.
Есть такой известный Казанский (Приволжский) Федеральный Университет. Вот графики из методички, по курсу дендроэкология (Методика древесно кольцевого анализа):
А вот что говорится в труде А.
В. Кузьмина, О.А. Гончаровой ПАБСИ КНЦ РАН, г. Апатиты, РФ КЛАССИФИКАЦИЯ И ТИПИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СОСНОВОГО ДРЕВОСТОЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ РАЗМЕРНЫХ КЛАССОВ РАДИАЛЬНЫХ ПРИРОСТОВ:
«Лесные сообщества на Кольском полуострове находятся на северном пределе распространения. Общая площадь зоны тайги в пределах полуострова 98 тыс. км2
Исследования проводили на территории Мурманской области в районе поселка Алакуртти (Кольский полуостров). Территория области находится между 66о03′ и 69о57′ с.ш. и 28о25′ и 41о26′ в.д. Бoльшая часть территории расположена вне Полярного круга.
Цель исследования – разработка классификации растений по продуктивности на основании анализа распределения абсолютных показателей годичных радиальных приростов.
Модельным объектом выбран компактный древостой, состоящий из 30 сосен, не имеющих признаков антропогенного воздействия.
лесные сообщества на Кольском полуострове, 150 лет, средний возраст деревьев РоссииБуравом Пресслера с каждой сосны взяли образцы кернов, сверление провелось до сердцевины.
Исследование кернов на количество годичных слоев велось автоматизированной системой телеметрического анализа древесных кернов (Кузьмин А.В. и др., 1989).
Средний возраст растений на выбранной модельной площади: — 146 лет
На основе сходства рядов деревья дифференцированы в группы:
- К группе Б отнесены 15 деревьев (50% из общего числа) — средний возраст сосен в группе Б 150 лет.
- К группе В отнесены 8 деревьев (27% из общего количества) — средний возраст сосен в группе В 146 лет.
- К группе Г отнесены 4 дерева 6, 8 и 9-го возрастных классов — средний возраст сосен в группе Г 148 лет
Итого, в составе каждой выделенной группы есть растения практически всех возрастных классов. Средний возраст, занимающих промежуточное положение, групп Б, В и Г, близок к: 150, 146 и 148 лет»
Так, что куда делись леса 150 лет назад неизвестно, но вполне можно допустить , что они были уничтожены. Вероятно и не только леса.А это уже пострашнее будет.
А вот вся хронология Олега и Александры — как раз ложится в эту дату 150 лет.
За что им огромная благодарность. Кстати как раз у Алексея Кунгурова представлено в его конференциях много фото, подтверждающих, что воронки были как раз по всей планете.
Лесные сообщества Кольского полуострова являются наиболее северными по европейской части России так как находятся на границе северного предела распространения. Вся площадь полуострова делится на подзону лесотундры (46 тыс. км2) и северотаежную подзону (52 тыс. км2) (Зайцева И.В. и др., 2002).
Выбранный модельный древостой по своему характеру представляет из себя континентальные леса.
Экспериментальная площадь характеризуется следующими параметрами:
- Увлажнение почв среднее.
- Рельеф площади ровный,
- Состав древостоя: 10С.
- Тип лесов: лишайниково-брусничные.
- Подлесок: береза, ива.
- Подрост: ель группами редко, сосна группами обильно.
Характеристика обследованных растений сосны обыкновенной сведена в таблицу.
средний возраст деревьев России, 150 лет, лесные сообщества на Кольском полуострове
Обследованные деревья разделены на шесть возрастных классов (5-9-й, 12-й классы).
Раньше считалось, что на Кольском полуострове у древесных растений распределение сроков прохождения фенологических фаз подчинено закону нормального распределения. (О.А.Гончарова, А.В.Кузьмин, Е.Ю.Полоскова, 2007)
С целью анализа распределения значений плотности вероятностей годичных радиальных приростов (ГРП) у исследованных 30 экземпляров сосны обыкновенной проверили эмпирическое РПВ ГРП. Вычисленное РПВ ГРП в большинстве случаев не соответствует законам нормального распределения. Классы с 5 по 9 содержат по одному дереву, РПВ ГРП которых соответствует нормальным показателям, в возрастном классе 12 подобные данные не установлены.
Анализ распределения значений ГРП относительно средних величин для каждой особи показал, что у большинства растений преобладают значения ГРП ниже средней величины. У деревьев 1, 9, 11, 16 соотношение значений ГРП ниже или выше среднего примерно однаково с незначительным преобладанием в сторону меньших значений. У сосны 12 соотношение величин ГРП аналогично ниже или выше среднего примерно однаково, но с незначительным преобладанием в сторону бoльших значений. Доминирования бoльших значений ГРП не установлено относительно средней величины.
Следующим этапом классифицировали обследованную совокупность деревьев по продуктивности на основании распределения абсолютных значений годовых радиальных приростов. Была проанализирована система сопряженности распределений плотности вероятности величин ГРП с помощью непараметрического коэффициента корреляции Спирмена. Дальнейшая работа учитывала только достоверные коэффициенты корреляции (Г.Н.Зайцев, 1990). Выявлены положительные сопряженные связи.
Деревья дифференцированы в группы на основании сходства рядов распределений плотности вероятностей по количеству выявленных корреляций.
В группу А входит дерево 25, данная сосна относится к возрастному классу 9, её возраст выше среднего, в границах класса возраста корреляционно она связана со всеми деревьями. Для этого дерева установлен максимум числа корреляций с соседними растениями (27), нет сопряженности с растениями 2 и 19, отличающимися минимумом корреляционных связей. Указанное дерево определяется как эталон для рассмотренной совокупности деревьев.
Группа Б включает 15 деревьев (50% из общего числа). У представителей этой группы корреляционных связей от 23 до 26. Группа Б содержит деревья всех выделенных возрастных классов, кроме самого молодого (класса 5). Средний возраст деревьев группы Б 150 лет. Наиболее полно представлены в категории растения 7 и 8-го возрастных классов.
В группу В отделили 8 деревьев (27% из общего числа). На каждое дерево от 18 до 21 сопряженных связей.
Здесь наиболее представлен возрастной класс 9 (5 деревьев), единичные экземпляры – 5, 6, 7-й возрастные классы (по одному растению). Средний возраст деревьев группы В 146 лет.
К группе Г отнесены 4 растения классов возраста 6, 8 и 9. Для деревьев этой части исследованного древостоя характерны по 12-15 сопряженных связей. Средний возраст деревьев группы Г 148 лет.
Экземпляры, занесенные в группу Д, отличаются минимумом корреляционных связей с остальными представителями – сопряженные связи 7 и 3, соответственно это деревья 2 и 19. Данные деревья являются представителями возрастных классов 5 и 6, то есть наиболее молодых классов.
Источник: http://lib.znate.ru/docs/index-205070.html
Итого, в составе каждой выделенной группы числятся деревья практически всех возрастных классов. Средний возраст групп Б, В и Г, занявших промежуточное положение, близок к: 150, 146 и 148 лет. Так что возраст деревьев России не 200 лет, а значительно меньше…
Соавтор блога Я — Рус!, Александр Галахов
Источник: http://ja-rus.
ru/vozrast_derevev_rossii
Интересный отрывок ответа Алексея Кунгурова по теме: Возраст Деревьев.
Пара ссылок:
Мне понятна твоя вековая печаль. Почему в России нет лесов старше 200 лет.
Россия зарастает лесом (сравнение фотографий зданий и местностей, сделанных в начале 20 века и современных).
В Рослесинфорге рассказали, где растут самые старые деревья России — Наука
МОСКВА, 19 апреля. /ТАСС/. Тамбовская область стала первым среди российских регионов по числу молодых деревьев в лесах, а больше всего возрастных деревьев растут на Чукотке. Об этом сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе Рослесинфорга на основании данных государственной инвентаризации лесов.
«Площадь лесов в арктических регионах с самыми возрастными деревьями — Ямало-Ненецкий и Ненецкий автономные округа, Чукотка и Мурманская область — достигает 70 млн га, что сравнимо площадью Мьянмы.
Количество возрастных деревьев здесь не разбавляется «молодняком», потому что затруднено восстановление и воспроизводство лесов, преимущественная природная зона здесь — это тундра. Так, например, в прошлом году в этих четырех регионах в совокупности искусственно восстановили лишь 4,2 тыс. га лесов. Также на Чукотке и в Ненецком округе леса полностью отнесены к категории защитных, то есть заготовка древесины в этих регионах возможна только для собственных нужд и в ограниченных количествах», — отметил директор Рослесинфорга Павел Чащин, чьи слова приводятся в сообщении.
Как подсчитали в ведомстве, средний возраст деревьев Чукотки — 134 года, Ненецкого автономного округа — 130 лет, Мурманской области — 124 года, Ямало-Ненецкого автономного округа — 112 лет. Также «старичков» можно встретить на Дальнем Востоке. Например, в Магаданской области средний возраст деревьев достигает 125 лет, а в Хабаровском и Приморском краях встречаются отдельные образцы сосны и тиса возрастом более 400 лет.
Молодые деревья, наоборот, обнаружены в более теплых регионах. На первом месте Тамбовская область, где средний возраст деревьев составляет 31 год, Астраханская область — 33 года и Саратовская область — 38 лет.
«Основные породы молодых деревьев в этих регионах — мягколиственные или твердолиственные. Например, осина, тополь, клен, ясень. Эти породы относятся к быстрорастущим. Объемы искусственного лесовосстановления в этих регионах также невелики: 2,3 тыс. га», — добавил Чащин.
В ведомстве также отметили, что арктические леса обладают высоким запасом углерода. Основные возрастные породы — это хвойные: лиственница, кедр, ель и сосна, которые имеют высокую поглощающую способность: сосна — до 2,4 тонны двуокиси углерода (СО2) в год с га; ель — до 2 тонн СО2 в год; кедр — до 1,8 тонн СО2 в год; лиственница — до 1,8 тонн СО2 в год. Общий запас углерода в Ямало-Ненецком, Ненецком округах, на Чукотке и в Мурманской области составляет более 545 млн тонн, а объемы поглощения углерода за один год превышают его ежегодные потери из-за рубок или пожаров.
Важно отметить, что в этих регионах лишь до 5% деревьев имеют какие-либо повреждения. Также в Мурманской области в 2021 году в целом увеличилась доля площади земель, покрытых лесом.
«У молодых деревьев из теплых регионов страны также невысокий объем запасов углерода, значительно уступающий северным породам почтенного возраста — лишь 84 млн тонн в Астраханской, Саратовской и Тамбовской областях в сумме. При этом самый высокий ежегодный объем поглощения у лесов Тамбовщины — 4,4 млн тонн. Это объясняется более разнообразным породным составом лесов региона, чем в Саратовской и Астраханской областях. Например, большую долю запасов деревьев занимают осина и сосна, которые являются активными углерододепонирующими породами России. Для промышленной заготовки леса в этих регионах также не пригодны, они отнесены в категорию защитных лесов», — рассказали в Рослесинфорге.
Биосферный заповедник Кологривский лес, Российская Федерация
Ландшафт Кологривского леса в северо-восточной части Русской равнины включает ландшафты, находящиеся под влиянием деятельности человека, а также ненарушенные южнотаежные экосистемы, в том числе сосновые леса, еловые леса, мелкие -лиственные леса, болота, луга и водоемы.
В биосферном заповеднике зарегистрировано более 1000 видов флоры и фауны, в том числе 4 вида флоры и 13 видов фауны, занесенных в Красную книгу Российской Федерации. В этот список также входят некоторые птицы, гнездящиеся в заповеднике, в том числе белая куропатка (Lagopus lagopus rossicus), скопа (Pandion haliaetus), филин и лазурная синица (Parus cyanus). Экологический туризм является стратегическим видом деятельности для устойчивого развития области, в которой наблюдается сезонный рост населения, приближающийся к 50%, и высокий уровень безработицы.
Дата присвоения: 2020
Фотогалерея | Press release
Networks
Regional network: EuroMAB
Ecosystem-based network:
Description
Map
Surface : 250,000 ha
- Core area(s): 58 939,6 га
- Буферная зона(ы): 68 552,4 га
- Переходная(ые) зона(ы): 1 450 000 га
Местоположение: 43°57′; 58°47′
Администрация
Чернявин Павел Викторович
Начальник государственного природного заповедника «Кологривский лес»
Россия, г.
Кострома, пр. Мира, 128А
5 59 904015 (49, 49, 904015) (4942)45-34-61
Email: [email protected]
Website ǀ Facebook ǀ Twitter
Экологические характеристикиЗапас биосферы, расположенный в северном западе. , Нейский, Чухломский и Парфеньевский муниципальные районы. Ядром заповедника является территория Государственного природного заказника «Кологривский лес», который состоит из двух кластеров: Кологривской и Мантуровской частей заповедника.
Лесной массив района представляет собой типичную южную тайгу, одну из древнейших в средней полосе России, не затронутую деятельностью человека. Виды флоры и фауны, неспособные выжить в коммерческих лесах, процветают в этой области благодаря наличию вместе молодых деревьев, старых деревьев и валежника.
Для биосферного заповедника характерны автохтонные темнохвойные леса, единственные сохранившиеся в южной тайге. Именно в этом редколесье наблюдается практически оптимальное воспроизводство, энергоэффективность и сбалансированная структура, т.е. оптимальное соотношение между биотой и абиотическим элементом, окружающей средой, что предполагает необходимость особой охраны территории.
Двадцать видов лишайников являются обычными индикаторами старовозрастных лесов, исчезающих в других местах из-за вырубки деревьев и загрязнения воздуха. Считается, что виды, демонстрирующие качество окружающей среды, — это легочный лишайник (Lobaria pulmonaria), несколько видов бриорий и усней.
Основу орнитофауны (78 видов) составляют лесные виды птиц, обитающие в основном в древесном, кустарниковом и травяном ярусах леса. На небольших участках кустарников, чередующихся с лугами, пустырями и лесными дорогами (аналогично лесо-луговым местообитаниям Кологривского участка), обитает 16 видов, использующих свежевырубленные участки. Луга и высокие травы на лугах заселены 21 видом птиц; заболоченные участки с небольшими водоемами – на 13 видов; местообитаний с водоемами (реками, ручьями) всего на 30 видов, большинство из которых относится к водоплавающим или куликам.
Некоторые птицы, гнездящиеся на территории заповедника, занесены в Красную книгу Российской Федерации. К ним относятся белая куропатка (Lagopus lagopus rossicus), скопа (Pandion haliaetus), филин, лазурная синица (Parus cyanus), серый сорокопут (Laniusex cubitor), кулик-сорока (Haematopusos tralegus), змееяд (Circaetus gallicus), обыкновенный орел (Aquila chrysaetus), большой подорлик (Aquila clanda), сапсан (Falcoperegrinus Tunstall), кречет (Falcorus ticolus), большой кроншнеп (Numenius arguatus). Из птиц, обнаруженных и гнездящихся в заповеднике и его окрестностях, 39виды занесены в Красную книгу Костромской области.
Социально-экономическая характеристика
В то время как Костромская область постепенно полностью преображается деятельностью человека, территория заповедника остается классическим эталоном южной тайги, поэтому может служить как исследований и экомониторинга. Биосферный заповедник планирует продолжить свою исследовательскую программу и экологический мониторинг как на постоянной основе, так и в рамках международных проектов.
Материалы анализа состояния экосистем в заповеднике и на прилегающих территориях показывают, что проектируемый биосферный резерват окажет положительное влияние на социально-экономическое развитие территории за счет устойчивого лесопользования, рационального земледелия и традиционных промыслов ( рыбалка, сбор дикорастущих растений, охота). Ландшафт биосферного заповедника очень привлекателен для тех туристов, которые предпочитают проводить время «на природе». В последние годы все больше исследователей проявляют интерес к ядру биосферного резервата. Большая часть трудоспособной рабочей силы в заповедной зоне занята в туризме.
Традиционные села, расположенные на территории заповедника (Шаблово Кологривского района; Федоровское Чухломского района), являются центрами культурно-просветительского и иммерсионного туризма. Район привлекает фольклористов, этнографов, историков и археологов, которые приезжают сюда в поисках национальных корней.
Ландшафт заповедника очень привлекателен для туристов из урбанизированных стран и регионов России. Выдающаяся рекреационная, даже уникальная ценность некоторых достопримечательностей будет способствовать развитию туризма наряду с развитием заповедника. Это позволит создать дополнительные рабочие места для местного населения и расширить туристическую инфраструктуру: гостиницы, пансионаты, рестораны, туристические агентства, обеспечить деятельность на туристических маршрутах.
Назад к биосферным заповедникам в Российской Федерации
Назад к биосферным заповедникам Европы и Северной Америки
Назад к Всемирной сети биосферных заповедников
Последнее обновление: апрель 2021 г.
северо-восток Сибири вдоль климатических градиентов
Абаимов А.П.: Географическое распространение и генетика видов лиственницы сибирской, в: Экосистемы вечной мерзлоты: лиственничные леса сибирской, под редакцией: Осава А. , Зыранова О.А., Мацуура Ю., Каджимото Т. и Вейн, Р. В., Спрингер, 41–58, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8_2, 2010. a
Александр, Х. Д., Мак, М. К., Гетц, С., Лоранти, М. М., Бек, П. С. А., Эрл, К., Зимов, С., Давыдов, С. и Томпсон, К.С.: Модели накопления углерода во время послепожарной сукцессии в лиственнице Каяндера (
Бонан, Великобритания: Леса и изменение климата: воздействие, обратная связь и климатические преимущества лесов, Наука, 320, 1444–1449, https://doi.org/10.1126/science.1155121, 2008. a
Cailliez, F. and Alder, D.: Оценка объемов леса и прогноз урожайности (Том 1), Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций , Рим, ISBN 92-5-100923-6, https://www.fao.org/3/ap354e/ap354e00.pdf (последний доступ: 29 ноября 2022 г.), 1980. a
Чен, Д., Лобода, Т. В., Крылов А., Потапов П.: Распределение расчетного возраста древостоя в лиственничных лесах сибирской, 1989–2012 гг. , ORNL DAAC [набор данных], https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1364, 2017. а, б
Коллоу, А.Б.М., Томас, Н.П., Босилович, М.Г., Лим, Ю.-К., Шуберт, С.Д., и Костер, Р.Д.: Сезонная изменчивость механизмов, лежащих в основе сибирских волн тепла 2020 года, J. Climate, 35, 3075– 3090, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-21-0432.1, 2022. a
Delcourt, CJF и Veraverbeke, S.: Аллометрические уравнения и параметры плотности древесины для оценки надземной и древесной биомассы лиственницы Каяндера ( Larix cajanderi ) леса северо-востока Сибири, Биогеонауки, 19, 4499–4520, https://doi.org/10.5194/bg-19-4499-2022, 2022. a
Долман А. Дж., Максимов Т. С., Мурс Э. Дж., Максимов А. П., Элберс Дж. А., Кононов, А. В., Ватерлоо, М. Дж., и ван дер Молен, М. К.: Чистый экосистемный обмен углекислого газа и воды дальневосточной сибирской лиственницы ( Larix cajanderii ) на вечной мерзлоте, Biogeosciences, 1, 133–146, https://doi.org /10.5194/bg-1-133-2004, 2004. a
ФАО: Об определениях леса и изменения леса, Рабочий документ ОЛР № 33, Рим, https://www. fao.org/3/ad665e/ad665e03 .htm#P199_9473 (последний доступ: 19 декабря 2022 г.), 2000. a
ФАО: Глобальная оценка лесных ресурсов, 2020 г. – основные выводы, Рим, https://doi.org/10.4060/ca8753en, 2020. a
Джини, К.: Изменчивость и изменчивость – вклад в студию распределения и статистические отношения, Болонья, 1912. a
Хансен, М.С., Потапов, П.В., Мур, Р., Ханчер, М., Турубанова, С.А., Тюкавина, А., Тау, Д., Стехман, С.В., Гетц, С.Дж., Лавленд, Т.Р., Коммаредди, А., Егоров, А., Чини, Л., Джастис, К.О., и Таунсенд, Дж.Р.Г.: Глобальные карты высокого разрешения Изменение лесного покрова в 21 веке, Наука, 342, 850–53, https://doi.org/10.1126/science.1244693, 2013. a, b, c
Хоутон, Р. А., Бутман, Д., Банн, А. Г., Кранкина, О. Н., Шлезингер, П., и Стоун, Т. А.: Картографирование лесной биомассы России с использованием данных со спутников и лесных кадастров, Окружающая среда. Рез. лат. 2, 045032, https://doi.org/10.1088/1748-9326/2/4/045032, 2007. a
Цзя, Б. и Чжоу, Г.: Характеристики роста естественной и посаженной даурской лиственницы на северо-востоке Китая , Сист. Земли. науч. Данные, 10, 893–898, https://doi.org/10.5194/essd-10-893-2018, 2018. a
Каджимото Т., Мацуура Ю., Софронов М. А., Волоктина А. В., Мори , С., Осава, А., и Абаимов, А. П.: Надземная и подземная биомасса и чистая первичная продуктивность Larix gmelinii произрастает около Туры, Центральная Сибирь, Tree Physiol., 19, 815–822, https://doi.org/10.1093/treephys/19.12.815, 1999. a, b
Kajimoto, T., Osawa , А., Усольцев, В. А., и Абаимов, А. П.: Биомасса и продуктивность лесных экосистем лиственницы сибирской, в: Экосистемы вечной мерзлоты: лиственничные леса сибирской, под редакцией: Осава, А., Зыранова, О. А., Мацуура, Ю., Каджимото, T. и Wein, R.W., Springer, 41–58, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8_6, 2010. a
Karger, D.N., Conrad, O., Böhner, Дж., Каволь Т., Крефт Х., Сориа-Ауза Р.В., Циммерманн Н.Е., Линдер П. и Кесслер М.: Климатология с высоким разрешением для участков поверхности Земли, Научные данные, 4, 170122, https://doi. org/10.1038/sdata.2017.122, 2017. a
Каргер, Д. Н., Конрад, О., Бёнер, Дж., Кавол, Т., Крефт, Х., Сориа-Ауза, Р. В., Циммерманн, Н. Э., Линдер, Х. П., и Кесслер, М.: Климатология с высоким разрешением для участков земной поверхности, EnviDat [набор данных], https://doi.org/10.16904/envidat.228.v2.1, 2021. a
Харук В.И., Рансон К.Дж., Двинская М.Л., Им , С. Т.: Лесные пожары в северных сообществах с преобладанием лиственницы сибирской, Environ. Рез. Письма, 6, 045208, https://doi.org/10.1088/1748-9326/6/4/045208, 2011. а, б
Харук В.И., Рансон К.Дж., Петров И.А., Двинская М.Л., Им С.Т., Голюков А.С. Реакция роста лиственницы ( Larix dahurica Turcz) на изменение климата в зоне вечной мерзлоты Сибири, Рег. Окружающая среда. Change, 19, 233–243 https://doi.org/10.1007/s10113-018-1401-z, 2019. a, b
Кропп Х., Лоранти М., Александр Х. Д., Бернер Л. Т., Натали, С.М., и Спаун, С.А.: Экологические ограничения транспирации и устьичной проводимости в сибирских арктических бореальных лесах, J. Geophys. Рез-Биогео., 122, 487–49.7, https://doi.org/10.1002/2016JG003709, 2017. a
Крузе С., Большиянов Д., Григорьев М., Моргенштерн А., Пестрякова Л., Цибизов Л., и Удке, А.: Российско-германское сотрудничество: экспедиции в Сибирь в 2018 г., Berichte zur Polar- und Meeresforschung, 734, 136–153, https://doi.org/10.2312/BzPM_0734_2019, 2019. a
Kruse, S. , Герцшух У., Шульте Л., Стуенци С.М., Бригер Ф., Захаров Е.С., Пестрякова Л.А.: Инвентаризация леса на круглых участках в экспедиции Чукотка 2018, СВ России, ПАНГЕЯ [набор данных], https ://doi.org/10.1594/ПАНГАЕЯ.923638, 2020а. a, b
Крузе, С., Колмогоров, А. И., Пестрякова, Л. А., и Герцшух, У.: Долгоживущие клоны лиственницы могут сохранять адаптации, которые могут ограничивать миграцию деревьев в северной Сибири, Ecol. Эволюция, 10, 10017–10030, https://doi.org/10.1002/ece3.6660, 2020b. а
Кузнецова Л.В., Захарова В.И., Сосина Н.К., Николин Е.Г., Иванова Е.И., Софронова Е.В., Порядина Л.Н., Михайлева Л. Г., Васильева И.И., Ремигайло П.А., Габышев А.П., Иванова, А. П., Копырина Л. И. Флора Якутии: состав и экологическая структура // Крайний Север. , Л. Н., Михалева Л. Г., Васильева И. И., Ремигалио П. А., Габышев В. А., Иванова А. П., Копырина Л. И., Растения и растительность, 3, Springer, Дордрехт, 24–140, https://doi.org/ 10.1007/978-90-481-3774-9_2, 2010. а
Лин, Х., Ян, К., Хисе, Т. и Хисе, К.: Видовой состав и структура горного тропического леса горы Лопей на севере Тайваня, Тайвань, 50, 234–249, 2005. a
Миснер Т., Герцшух Ю., Пестрякова Л. А., Вечорек М., Колмогоров А., Хайм Б., Захаров Э. С., Шевцова И., Эпп Л. С., Нимейер Б., Якобсен И. ., Шредер Дж., Тренсе Д., Шнабель Э., Шрайбер X., Бернхардт Н., Стуенци С.М., Бригер Ф., Шульте Л., Смирников В., Глой Дж. ., фон Хиппель Б., Якиш Р. и Крузе С.: Набор данных о деревьях из инвентаризации лесов в северо-восточной Сибири, ПАНГЕЯ [набор данных], https://doi.org/10.1594/PANGAEA.943547, 2022. a, b
Монтесано, П. М., Сан, Г., Дубайя, Р. О., и Рэнсон, К. Дж.: Космический потенциал для изучения формы и уязвимости экотона тайги и тундры, Biogeosciences, 13, 3847–3861 , https://doi.org/10.5194/bg-13-3847-2016, 2016. a
Осава, А. и Зырянова, О.А.: Введение, в: Экосистемы вечной мерзлоты: лиственничные леса Сибири, под редакцией: Осава, А. ., Зыранова О. А., Мацуура Ю., Каджимото Т., Вейн Р. В., Спрингер, 3–15, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8_1, 2010. a, b
Овердуин П.П., Блендер Ф., Большиянов Д.Ю., Григорьев М.Н., Моргенштерн А., Мейер Х.: Российско-германское сотрудничество: Экспедиции в Сибирь в 2016 г., Berichte zur Polar- und Meeresforschung, 709, 130–137, https://doi.org/10.2312/BzPM_0709_2017, 2017. a
Payette, S.: Пожар как управляющий процесс в бореальных лесах Северной Америки, в: A Системный анализ глобального бореального леса, под редакцией: Бонан, Г. Б., Шугарт, Х. Х., и Лиманс, Р., Издательство Кембриджского университета, Кембридж, 144–169., https://doi. org/10.1017/CBO9780511565489.006, 1992. a
Пикард, Н., Боемба Босела, Ф., и Росси, В.: Снижение погрешности в оценках биомассы сильно зависит от выбора модели, Энн . Для. наук, 72, 811–823, https://doi.org/10.1007/s13595-014-0434-9, 2015. a
Пономарев Е., Забродин А., Пономарева Т.: Классификация Ущерб от пожаров бореальным лесам Сибири в 2021 г. На основании индекса dNBR, Fire, 5, 19, https://doi.org/10.3390/fire5010019, 2022. a
Потапов П., Ли Х., Эрнандес- Серна А., Тюкавина А., Хансен М.С., Коммаредди А., Пикенс А., Турубанова С., Танг Х., Сильва С.Э., Армстон Дж., Дубая Р., Блэр Дж.Б. и Хофтон, М.: Картирование и мониторинг глобальной высоты лесного полога посредством интеграции данных GEDI и Landsat, Remote Sens. Environ., 253, 112165, https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112165, 2020.
Географическая информационная система QGIS, Ассоциация QGIS [программное обеспечение], http://www.qgis.org, последний доступ: 10 октября 2021 г. a
R Основная группа: R: язык и среда для статистических вычислений, R Foundation Statistical Computing [программное обеспечение], Вена, Австрия, https://www. R-project.org/, последний доступ: 16 июня 2021 года. .: Оценка границы тундры и тайги с помощью мультисенсорных спутниковых данных, Remote Sens. Environ., 93, 283–29.5, https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.06.019, 2004. a
Санторо, М., Картус, О., Мермоз, С., Буве, А., Ле Тоан, Т. , Карвалье, Н., Розендал, Д., Херольд, М., Авитабиле, В., Кеган, С., Каррейрас, Дж., Раусте, Ю., Бальцтер, Х., Шмуллиус, С., и Зайферт, Ф.М. : Глобальные наборы данных GlobBiomass по надземной биомассе и объему запасов древостоя, GlobBiomass [набор данных], http://globbiomass.org/products/global-mapping (последний доступ: 11 ноября 2021 г.), 2018 г. a, b, c
Санторо М., Картус О., Карвальеис Н., Розендал Д.М.А., Авитабиле В., Араза А., де Брюин С., Герольд М., Кеган С., Родригес-Вейга П. ., Бальцтер Х., Каррейрас Дж., Щепащенко Д., Корец М., Шимада М., Ито Т., Морено Мартинес А., Кавлович Дж., Казолла Гатти Р., да Консейсао Биспо, П., Дьюнат, Н., Лабриер, Н., Лян, Дж., Линдсел, Дж., Митчард, Э.Т. А., Морель, А., Пачеко Паскагаса, А.М., Райан, К.М., Слик, Ф., Вальо Лорин, Г., Вербек, Х., Виджая, А., и Уиллкок, С.: Глобальные леса t бассейн надземной биомассы на 2010 г., оцененный по спутниковым наблюдениям высокого разрешения, Earth Syst. науч. Дата, 13, 3927–3950, https://doi.org/10.5194/essd-13-3927-2021, 2021. a, b
Шеффер М., Хирота М., Холмгрен М., Ван Нес Э. Х. и Чапин , Ф. С.: Пороги переходов бореальных биомов, P. Natl. акад. науч. USA, 109, 21384–21389, https://doi.org/10.1073/pnas.1219844110, 2012. a
Щепащенко Д., Швиденко А., Усольцев В., Лакида П., Юнцзян Л. , Василишин Р., Лакида И., Миклуш Ю., Си Л., Маккаллум И., Фриц С., Кракснер Ф. и Оберштайнер М.: Набор данных о структуре лесной биомассы для Евразии , наук. Дата, 4, 170070, https://doi.org/10.1038/sdata.2017.70, 2017. a
Щепащенко Д., Молчанова Е., Федоров С., Карминов В., Онтиков П., Санторо М., См. Л., Косицын В., Шивденко А., Романовская А. ., Коротков В., Лесив М., Барталев С., Фриц С. , Щепащенко М. и Кракснер Ф.: Российские леса поглощают значительно больше углерода, чем сообщалось ранее, Sci. Респ., 11, 12825, https://doi.org/10.1038/s41598-021-92152-9, 2021.
a
Шур, Э., Макгуайр, А., Шедель, К., Гросс, Г., Харден, Дж., Хейс, Д., Хугелиус, Г., Ковен, К., Кухри, П., Лоуренс, Д., Натали С., Олефельдт Д., Романовский В. Э., Шефер К., Турецкий М., Трит С. и Вонк Дж.: Изменение климата и углеродная обратная связь вечной мерзлоты, Природа, 520, 171–179, https://doi.org/10.1038/nature14338, 2015. a
Симард, М., Пинто, Н., Фишер, Дж. Б., и Баччини, А.: Картографирование высоты лесного полога в глобальном масштабе с помощью космического лидара, J. Geophys . Res., 116, G04021, https://doi.org/10.1029/2011JG001708, 2011. a, b, c, d, e, f, g, h, i
Sugimoto, A., Yanagisawa, N., Найто Д., Фуджита Н. и Максимов Т. С. Значение вечной мерзлоты как источника воды для растений восточно-сибирской тайги // Экол. Рез., 17, 493–503, https://doi.org/10.1046/j.1440-1703. 2002.00506.x, 2002. a
van Geffen, F., Schulte, L., Geng, R., Heim, B., Pestryakova, L.A., Herzschuh, U., and Kruse, S.: SiDroForest: деревья с индивидуальной маркировкой, приобретенные во время полевых экспедиций, которые состоялось в 2018 г. в Центральной Якутии и на Чукотке, Сибирь, PANGEA [набор данных], https://doi.org/10.1594/PANGAEA.932821, 2021. a
Walker, X.J., Baltzer, J.L., Cumming, S.G., Day , N.J., Ebert, C., Goetz, S., Johnstone, J.F., Potter, S., Rogers, B.M., Schuur, E.A., Турецкий, M.R., and Mack, M.C.: Участившиеся лесные пожары угрожают историческим поглотителям углерода в бореальных лесных почвах, Природа, 572, 520–523, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1474-y, 2019. a
Уокер, X., Александр, Х.Д., Бернер, Л., Бойд, М.А., Лоранти, М.М., Натали, С., и Мак, М.К.: Положительная реакция продуктивности деревьев на потепление обратимо повышенной плотностью деревьев в экотоне арктической тундры и тайги, Can. Дж. Для. Рез. 51, 1323–1338, https://doi.org/10. 1139/cjfr-2020-0466, 2021. a
Ван В., Зу Ю., Ван Х., Мацуута Ю., Саса К. ., и Koike, T.: Биомасса растений и продуктивность лесных экосистем Larix gmelinii в Северо-Восточном Китае: внутри- и межвидовое сравнение, Eurasian J. For. Рез., 8, 21–41, 2005. a
Widagdo, F.R.A., Xie, L., Dong, L., и Li, F.: Аллометрические уравнения биомассы на основе происхождения, разделение биомассы и вариации концентрации углерода в посаженных и естественных растениях Larix gmelinii на северо-востоке Китая, Global Ecology и консервации, 23, e01111, https://doi.org/10.1016/j.gecco.2020.e01111, 2020. a
Вечорек М., Крузе С., Эпп Л. С., Колмогоров А., Николаев , А. Н., Хайнрих И., Йелч Ф., Пестрякова Л. А., Зибульски Р. и Герцшух У.: Полевые и модельные данные для лиственниц, растущих в экотоне таймырской границы леса, PANGEA [набор данных], https:/ /doi.org/10.1594/PANGAEA.874615, 2017. a, b
Xiao, R., Man, X., and Duan, B.: Запасы углерода и азота в трех типах лесов Larix gmelinii в горах Дасинъань, Северо-Восточный Китай .