Для эффективного решения задач управления природными территориями и обеспечения экологического баланса наиболее важным направлением является идентификация влияния ведущих климатических факторов в пространственном и временном масштабах. В настоящей работе проводится анализ влажности воздуха (В) на формирование годичных радиальных приростов (ГРП) сосновых насаждений, значимость В рассматривается на различных временных интервалах. В настоящей работе формулируются следующие основные задачи. Идентификация существенных временных интервалов влияния В на ход роста модельных древостоев для каждого дерева. Описание групповых эффектов реагирования элементов древостоя в поле влияния указанного фактора воздействия. Определение степени восприимчивости различных географических типов лесов к В.

С целью решения представленных выше задач в Мурманской области, территория которой удобный модельный объект, по меридианальному направлению выбраны три экспериментальные площади, представляющие собой географическую трансекту от континентальных лесов к притундровым, протяженностью около 400 км с запада на восток (рис. 1). Как видно из представленного рисунка, рассматриваемые локальные лесные экосистемы находятся на расстоянии, не превышающем 10км от населенных пунктов метеорологических наблюдений Алакуртти, Умба, Кашкаранцы.

Внимание!

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Характеристика древостоев представлена в таблице 1.

Таблица 1

Основные характеристики главного элемента леса на модельных площадях

Типологическое описание исследуемых локальных лесных массивов выглядит следующим образом. Модельная площадь №1. Рельеф местности ровный, состав древостоя 10С, тип леса — лишайниково-сфагновый.Модельная площадь №2. Рельеф местности ровный, состав древостоя 10С, тип леса — лишайниково-вороничный. Модельная площадь №3. Рельеф местности ровный, состав древостоя 10С+Е, тип леса — сфагново-вороничный.

В пределах каждого компактного древостоя для сбора эмпиричес­кой информации использовались 30 деревьев, расположенных в непосредственной близости. Индивидуальный древесный организм главного элемента леса метрически представлен набором параметров: высота, диаметр ствола на высоте груди, класс возраста. Для каждого из учтенных деревьев буравом Пресслера собраны образцы древесных кернов, измерение которых, с точностью до 0,01 мм проводилось с использованием автоматизированной системы телеметрического анализа [4]. Сформированный параметрический комплекс в сочетании с характеристиками модельных объектов являются достаточно точной эмпирической основой для решения поставленных исследовательских задач.

Количественный анализ исходных данных основан на применении стандартных статистических методов [1, 2]. Кроме того, для определения существенных интервалов воздействия на развитие главных лесообразующих пород использован специально разрабо­танный алгоритм. Данный подход основан на построении интервальных соответствий между независимыми и зависимыми параметрами [3]. В результате для каждого дерева определяется временной интервал с градацией в один месяц, на протяжении которого факторы воздействия влияют существенно на формирование размеров годичного радиального прироста. Идентификация существенных интервалов (СИ) в данном случае проводится с использованием непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена (r). В рассмотрение включаются только значимые величины указанного коэффициента в пределах от ‑1 до +1, достоверность определялась на основе доверительных интервалов, не превышающих стандартный уровень 0,05.

Прежде чем перейти к рассмотрению результатов выполненных расчетов необходимо ввести некоторые дополнительные определения. Существенные интервалы определяются для каждого дерева, и как указывалось ранее, количество реагирующих древесных организмов в суммарном выражении по месяцам представлено на графиках. При этом следует подчеркнуть, что часть древесных организмов имеют несколько СИ. В соответствии с методом определении СИ отдельное дерево в конкретно выбранном месяце может иметь только один существенный интервал, или положительный или отрицательный по характеру воздействия.

В соответствии с разработанной ранее классификацией элементов описания погоды, основанной на структурных свойствах и степени значимости относительная влажность воздуха не входит в группу ведущих климатических факторов, обуславливающих формирование годичных радиальных приростов [5]. Тем не менее, в сравнительном аспекте с осадками рассматриваемый климатический фактор по количеству существенных интервалов составляет от 30% до 40% и представляет собой значимую величину влияния на формирование ГРП. Кроме того, количественная оценка значимости относительной влажности воздуха необходима в качестве информативной составляющей при изучении интегрированного влияния комплекса климатических факторов.

Общее количество существенных интервалов на МО1 (Алакуртти) равно 19, в число которых входят 18 положительных и один отрицательный СИ. На основании явно выраженных различий по знаку влияния можно сделать утверждение о безусловном преобладании положительного воздействия относительной влажности воздуха на формирование годичных радиальных приростов. Количество независимых от воздействия В деревьев равно 18 и составляет 60% состава модельного насаждения. Следовательно, количественное участие элементов древостоя в формировании ГРП под воздействием относительной влажности составляет менее половины.

Скидка 100 рублей на первый заказ!

Акция для новых клиентов! Разместите заказ или сделайте расчет стоимости и получите 100 рублей. Деньги будут зачислены на счет в личном кабинете.

Узнать стоимость Гарантии Отзывы

Ординированный ряд (ОР) положительного влияния относительной влажности воздуха, построенный на основе диаграммы количественного участия (рис. 2 Р) представлен следующей последовательностью.

6(4), 11(4), 3(2), 7(2), 8(2), 2(1), 4(1), 5(1), 12(1), 1(0), 9(0), 10(0) [ОР 1]

Запись ОР 1 в лидирующей группе содержит июнь (21%) и ноябрь (21%) от количества положительных существенных интервалов. В целом рассматриваемое воздействие носит распределенный характер, периоды интеграции отсутствуют. Сопоставление с абсолютными значениями относительной влажности позволило установить, что в июне наблюдается минимальные, а в ноябре максимальные величины относительной влажности воздуха.

Соответствующая положительному воздействию полино­миальная кривая представлена на рис. 2 Р. Минимальные экстремумы, как было отмечено ранее, наблюдаются в июне и ноябре, максимальные соответствуют апрелю и сентябрю. Следует отметить, что все аппроксимации рядов СИ относительной влажности воздуха соответствуют требуемой точности (R2 > 0.34). Исключая марги­нальные участки из представленного полинома, опишем основные тренды в пределах годового цикла. Таким образом, рассматриваемая кривая разбивается на три отрезка: апрель — июнь (увеличение), июнь — сентябрь (уменьшение) и сентябрь — ноябрь (увеличение).

Полученные результаты позволяют определить интервалы минимальных воздействий В: апрель — май и сентябрь — октябрь.

Краткая запись ОР 2, соответствующая отрицательному влиянию относительной влажности, имеет уникальный характер и содержит один существенный интервал в сентябре.

9(1), 1(0), 2(0), 3(0), 4(0), 5(0), 6(0), 7(0), 8(0), 10(0), 11(0), 12(0) [ОР 2]

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Очевидно, что проводить анализ представленной записи и определить суммарный эффект положительных и отрицательных СИ для модельного древостоя в районе Алакуртти нет никаких оснований.

Перейдем к описанию второго модельного древостоя (Умба). Общее количество существенных интервалов на МО2 — 17, положительных 11, отрицательных 6. Количество независимых деревьев равно 16 или 53% от численности главного элемента леса по экспериментальной выборке. Сравнительный анализ с МО1 позволяет определить следующие элементы сходства. Общее количество СИ существенно не изменилось, удельный вес НД остался на прежнем уровне, тенденция преобладания позитивного влияния сохранилась, но приобрела менее выраженный характер. При этом существенные различия заключаются в уменьшении количества положительных СИ и увеличении отрицательных СИ.

Ординированный ряд положительных существенных интервалов представлен записью ОР 3.

6(4), 5(3), 1(2), 7(1), 8(1), 2(0), 3(0), 4(0), 9(0), 10(0), 11(0), 12(0) [ОР 3]

В соответствии с записью ОР 3 отмечается явное преобладание июня (36%) и мая (27%) от количества + СИ. Кроме того, данные месяцы по определению интегрируются и в суммарном выражении составляют 63% прямо пропорционального воздействия относительной влажности воздуха на рост годичных радиальных приростов. Сопоставление с ОР 1 показывает сохранение лидирующей позиции июня, май переместился на вторую позицию (ОР 3), заменив ноябрь (ОР 1). Установленные максимумы влияния В полностью соответствуют минимальным значениям относительной влажности воздуха в июне и мае.

Полиномиальная аппроксимация положительных СИ для модельного древостоя, расположенного в районе населенного пункта Умба представлена на рис. 3 Р. Данная кривая включает два минимальных экстремума (февраль — март, сентябрь — октябрь) и один максимальный (июнь). Тренды приурочены к двум временным интервалам: февраль — июнь (увеличение), июнь — октябрь (уменьшение). Таким образом, в интервалах февраль — апрель и сентябрь — декабрь прямо пропорциональное влияние относительной влажности на формирование годичных радиальных приростов полностью отсутствует.

Краткая запись обратно пропорционального влияния В (ОР 4) приводится ниже.

2(2), 4(1), 7(1), 8(1), 11(1), 1(0), 3(0), 9(0), 10(0), 12(0) [ОР 4]

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

На основе рассмотрения настоящей записи можно сделать заключение о распределенном характере существенных интервалов и отсутствии временных периодов интеграции СИ. Весьма условное преобладание фиксируется в феврале. Проводить сравнительный анализ ОР 4 с выраженными динамическими свойствами с аналогичной по характеру записью ОР 2, которая включает один заполненный элемент ряда, не имеет смысла. Кроме того, следует пропустить описание полиномиальной кривой, содержащий незначительное количество элементов, представленные единичными СИ. Суммирование по времени положительных и отрицательных СИ в данном случае не вносит изменений в определения, сформулированные на основе рассмотрения динамики существенных интервалов прямо пропорционального действия. Сопоставление с абсолютными значениями относительной влажности в данном случае не проводится по причине динамической невыраженности отрицательных СИ.

Притундровые леса представлены третьим модельным насаждениям (Кашкаранцы). Общее количество существенных интервалов в данном случае равно 17, положительных 10, отрицательных 7. Группа независимых деревьев по численности равна 17 и составляет 57% элементов модельного древостоя. В сравнительном аспекте с МО2 на МО3 отмечается практически аналогичная ситуация по количеству и характеру СИ. Тенденция преобладания положительных СИ сохраняется с некоторым уменьшением. Сумма положительных существенных интервалов уменьшается на одну единицу, отрицательных увеличивается на равную величину.

Диаграмма количественного участия элементов древостоя в формировании годичных радиальных приростов в области влияния относительной влажности воздуха для МО3 представлена на рис. 4 Р. Соответствующий ординированный ряд прямо пропорционального воздействия имеет следующий вид.

4(2), 10(2), 2(1), 5(1), 6(1), 7(1), 11(1), 12(1), 1(0), 3(0), 8(0), 9(0) [ОР 5]

Представленный ряд демонстрирует распределенный характер существенных интервалов. Сопоставление записи ОР 5 с аналогичными по характеру влияния относительной влажности воздуха (ОР 1, ОР 3) не позволяет обнаружить сходство МО3 с МО1 и МО2. Периоды интеграции положительных СИ на данном модельном объекте не проявляются. Незначительные градиенты по количеству СИ между соседствующими месяцами и отсутствие явно преобладающих интервалов исключают задачу сопоставления с абсолютными значениями относительной влажности воздуха.

Рассматривая полиномиальную аппроксимацию положительных воздействий В (рис. 4 Р), можно выделить только условные экстремумы и тренды по причине слабо выраженных динамических свойств. Ординированный ряд отрицательных существенных интервалов по параметру относительной влажности приводится ниже.

10(3), 8(2), 9(1), 11(1), 1(0), 2(0), 3(0, 4(0), 5(0), 6(0), 7(0), 12(0) [ОР 6]

Как видно из представленного ряда относительное преобладание определяется для октября (43% от — СИ). Периоды интеграции в данном случае отсутствуют. Общее количество существенных интервалов смещено главным образом на осенний период. С точки зрения абсолютных значений относительной влажности осенний период характеризуется устойчивыми высокими значениями В. Сопоставление кратких записей (ОР 6, ОР 4, ОР 2), характеризующих отрицательное воздействие относительной влажности, ранжированное по месяцам, не обнаруживает элементов сходства между модельными насаждениями.

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Полиномиальная аппроксимация существенных интервалов обратно пропорционального действия относительной влажности воздуха (рис. 4 N) имеет достаточно простой вид. Отмечается один максимальный экстремум в октябре. Тренды представлены двумя временными отрезками: август — октябрь (увеличение), октябрь — декабрь (уменьшение). Очевидно, что сопоставление полиномов (рис. 2 N, 3 N, 4 N) не приводит к установлению сходных свойств.

Объединение по времени действия положительных и отрицательных СИ (ОР 5, ОР 6) для МО 3 подтверждает относительную значимость октября (29% от общего количества СИ).

Представленные локальные характеристики реакции элементов модельных древостоев на воздействие относительной влажности воздуха позволили определить динамическую значимость данного климатического фактора в пределах годового цикла. Обобщающий сравнительный анализ модельных объектов МО1 — МО2 — МО3 в направлении с запада на восток от континентальных лесов к притундровым проведем по схеме использованной в предыдущей главе. Общее количество существенных интервалов по географической трансекте Алакуртти — Кашкаранцы (рис. 1) для каждого модельного древостоя характеризуется последовательностью 19‑17‑17. Соответственно число СИ от общего количества модельных деревьев составляет: 63%‑57%‑57%. В данном случае выявлен эффект количественного участия усеченного типа, при котором количество СИ меньше элементов модельного древостоя. При этом группы многократно реагирующих деревьев отмечаются для всех модельных насаждений. В аналогичном порядке приведем ряд независимых деревьев: 18-16-17. определив превышение общего количества существенных интервалов над числами реагирующих деревьев, получаем следующий ряд: 58%‑21%‑31%.

Таким образом, можно сделать заключение, что максимальное удельное количественное участие относительной влажности воздуха в формировании ГРП отмечается для МО1, представляющие континентальные леса. Для района данного модельного насаждения характерны минимальные значения В, особенно в летний период. Различия между МО2 и МО3 можно признать несущественными. Следовательно, приморские леса в наименьшей степени реагируют и на влияние относительной влажности. Некоторое увеличение влияния В на МО3 объясняется расположением данного приморского насаждения в максимальном приближении к границе леса в сравнении с МО2.

Прямо пропорциональное влияние относительной влажности воздуха, выраженное в процентном отношении от общего количества существенных интервалов в направлении МО1-МО2-МО3 представлено следующим рядом: 94%-65%-59%. В аналогичном порядке составляющая обратно пропорционального воздействия характеризуется следующей последовательностью: 6%-35%-41%. Следовательно, максимальный вклад положительного воздействия В отмечается для континентального модельного древостоя. Аналогичная составляющая в приморских насаждениях (МО2, МО3) имеет приблизительно равные значения. Отрицательное влияние относительной влажности воздуха на формирование годичных радиальных приростов имеет явно выраженный положительный тренд от континентальных лесов к границе леса. Полученные результаты хорошо согласуются с средними годовыми значениями относительной влажности воздуха , которые для каждой модельной площади характеризуются следующим рядом: 78%-80%-83%. Таким образом, минимальные значения В на МО1 приводят к лимитирующему характеру влияния, более высокие величины относительной влажности воздуха на МО2 и МО3 вызывают заметный ингибирующий эффект.

По срокам максимального количественного участия обнаруживается сходство между МО1 и МО2 в июне месяце по положительной составляющей. В данном месяце отмечается минимальное значение В. В отрицательной части элементов сходства между модельными объектами не обнаружено. Отсутствие влияния относительной влажности для всех модельных древостоев фиксируется в сентябре.

Соотносительный анализ положительных и отрицательных полиномов по схеме «симметричность — параллельность» имеет смысл провести только для МО2. Остальные объекты не подлежат анализу данного типа по причине явной вырожденности отрицательной части (МО1) и смещения — СИ к окончанию года (МО3). Соотношение обозначенных полиномов на модельном объекте в районе п. Умба имеет подобие с параллельным типом в первой половине года и симметричным расположением кривых во второй половине. Следовательно, относительная критичность по данному климатическому фактору может отмечаться во втором полугодии. Однозначного утверждения данного рода нет основания сформулировать, по причине незначительного числа СИ.

Таким образом, результаты, представленные в настоящей работе, позволили описать закономерности восприимчивости относительной влажности главным элементом модельных насаждений и выявить характерные географические тенденции воздействия данного климати­ческого фактора на формирование годичных радиальных приростов.

Список литературы:

1.        Зайцев Г. Н. Математическая статистика в экспериментальной ботанике. М.: Наука. 1984. 423с.

Скидка 100 рублей на первый заказ!

Акция для новых клиентов! Разместите заказ или сделайте расчет стоимости и получите 100 рублей. Деньги будут зачислены на счет в личном кабинете.

Узнать стоимость Гарантии Отзывы

2.        Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука. 1976. 736с.

3.        Кузьмин А. В., Кузьмина Л. И., Полоскова Е. Ю. Структурная организация и потенциальная устойчивость интродуцированных насаждений Larix sibsrica Ledeb. в условиях Кольского региона // Растительные ресурсы. 2004. Том 40. Вып. 1. С. 18-28.

4.        Кузьмин А. В., Олейник А. Г., Олейник О. Г., Зотов А. И. Автоматизированная система телеметрического анализа древесных кернов // Экология. 1989. № 3. С. 79-80.

5.        Кузьмин А. В., Полоскова Е. Ю., Распопов О. М., Кузьмина Л. И. Временная идентификация интегрального и комбинаторного влияния климатических факторов на структурные элементы сосновых древостоев Кольского региона. Апатиты: изд. КНЦ РАН, 2007. 90с.