Классификация и типизация элементов соснового древостоя на основе анализа распределения плотности вероятностей размерных классов радиальных приростов

КЛАССИФИКАЦИЯ И ТИПИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СОСНОВОГО ДРЕВОСТОЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ РАЗМЕРНЫХ КЛАССОВ РАДИАЛЬНЫХ ПРИРОСТОВ

, (ПАБСИ КНЦ РАН, г. Апатиты, РФ)

A structure of pine-stand in the Kola region conditions was investigated. A classification of the productivity of trees was proposed. The fact was established that aggregate of pine-stand elements is a heterogeneous system.

Лесные сообщества на Кольском полуострове находятся на северном пределе распространения. Они являются наиболее северными в европейской части России. Общая площадь таежной зоны в пределах полуострова 98тыс. км2 делится на подзону лесотундры (46тыс. км2) и северотаежную подзону (52тыс. км2) (Зайцева и др., 2002). На Кольском полуострове проходит граница распространения Pinus sylvestris L. как биологического вида.

Исследования проводились на территории Мурманской области (Кольский полуостров) в районе поселка Алакуртти. Территория области расположена между 66о03' и 69о57' с. ш. и 28о25' и 41о26' в. д. Бóльшая часть области лежит за Полярным кругом.

Цель работы – разработка классификации деревьев по продуктивности на основе анализа распределения абсолютных значений годичных радиальных приростов.

В качестве модельного объекта выбран компактный сосновый древостой, включающий 30 деревьев, с отсутствием признаков антропогенного воздействия. Угнетенные в сильной степени и суховершинные деревья исключались из рассмотрения.

По своему характеру выбранный модельный древостой сосны обыкновенной представляет собой континентальные леса. Общая характеристика экспериментальной площади описывается следующими параметрами. Рельеф площади ровный, увлажнение почв среднее. Состав древостоя: 10С. Тип леса: лишайниково-брусничный. Подрост: сосна группами обильно, ель группами редко. Подлесок: береза, ива.

С каждого дерева были взяты образцы древесных кернов буравом Пресслера, сверление проводилось до сердцевины. Измерение кернов проводилось с использованием автоматизированной системы телеметрического анализа древесных кернов (Кузьмин и др., 1989). Возраст каждого дерева определялся по количеству годичных слоев.

Характеристика обследованных деревьев сосны обыкновенной приведена в таблице 1.

Средний возраст деревьев на обследованной модельной площади: 146 лет. Распределение плотности вероятностей (РПВ) деревьев по возрасту соответствует закону нормального распределения (χ2 = 5,81, χ2табл. = 5,99). Распределение деревьев по классам возраста приведено на рисунке 1.

Таблица 1

Основные характеристики деревьев сосны обыкновенной на модельном объекте

№ дерева	Возраст, лет	Средний ГРП,	№ дерева	Возраст, лет	Средний ГРП	№ дерева	Возраст, лет	Средний ГРП
1	120	1,5	11	126	1,8	21	151	1,2
2	95	1,3	12	173	1,1	22	154	0,6
3	161	1,1	13	136	1,8	23	165	0,9
4	172	0,9	14	125	1,2	24	163	1
5	167	0,7	15	166	1,1	25	164	1,1
6	151	0,8	16	120	1,3	26	165	1
7	124	1,3	17	156	0,9	27	226	1,2
8	102	1,7	18	113	1,6	28	236	1,3
9	126	1,3	19	117	1,2	29	147	1,1
10	143	1,3	20	97	1,7	30	134	1,1

Рис. 1 Распределение деревьев по классам возраста

Обследованные деревья распределены в шесть возрастных классов (5-9-й, 12-й классы). На обследованном участке не обнаружены деревья 10 и 11-го классов возраста. Самым массовым (9 деревьев) является 9-й класс, к которому отнесены деревья в возрасте 161-180 лет. Наиболее малочисленны 5 и 12-й возрастные классы, т. е. на данном участке менее всего представлены самые молодые и старые деревья, в каждом классе по 2 дерева. В 6, 7 и 8-м возрастных классах по 5, 6 и 6 деревьев соответственно. Средний класс возраста – 8 ± 0.3.

Ранее (Гончарова, Кузьмин, Полоскова, 2007) установлено, что в условиях Кольского полуострова распределение плотности вероятностей сроков прохождения фенологических фаз у древесных интродуцированных растений, главным образом, подчиняется закону нормального распределения. Установлено, что существует соответствие между адаптивным состоянием и характеристиками размерных классов распределений плотности вероятностей фенологических дат. С понижением адаптивного уровня интродуцента уменьшается доля фенодат, имеющих распределения плотности вероятностей начальных классов размерности. Характеристики фенологического процесса на основе анализа распределения плотности вероятностей фенодат служат объективными параметрами при описании адаптивных реакций дендроинтродуцентов.

В целях анализа распределения плотности вероятностей значений годичных радиальных приростов (ГРП) у обследованных 30 деревьев сосны обыкновенной вычислено и проверено на нормальность эмпирическое РПВ ГРП. В большинстве случаев вычисленное РПВ ГРП не соответствует закону нормального распределения. В каждом классе с 5-го по 9-й имеется по одному дереву, у которых РПВ величин ГРП соответствует нормальному, в 12-м возрастном классе подобное явление не установлено.

Анализ распределения величин ГРП относительно среднего значения для каждого дерева показал, что у большинства деревьев преобладают ГРП со значениями ниже средней величины. У деревьев 1, 9, 11, 16 соотношение величин ГРП ниже и выше среднего примерно одинаково с незначительным преобладанием меньших значений, у дерева 12 аналогично соотношение величин ГРП ниже и выше среднего примерно одинаково, но с незначительным преобладанием бóльших значений. Не установлено явление доминирования бóльших значений ГРП относительно средней величины.

На следующем этапе классифицировали обследованную совокупность деревьевпо продуктивности на основе распределения абсолютных значений годичных радиальных приростов. Для этого проанализировали систему сопряженности распределений плотности вероятностей величин ГРП при помощи непараметрического коэффициента корреляции Спирмена. В дальнейшей работе учитывали только достоверные коэффициенты корреляции (Зайцев, 1990). Выявленные сопряженные связи являются положительными. Полученная схема классификации отображена на рисунке 2.

Рис. 2 Классификация совокупности деревьев на основе распределения абсолютных значений годичных радиальных приростов

Растения дифференцировали в группы на основе сходства рядов распределения плотности верояностей по количеству выявленных корреляций. В категорию А входит дерево 25, данное дерево относится к 9-му возрастному классу, его возраст выше среднего, в пределах класса возраста корреляционно оно связано со всеми деревьями. Для этого дерева установлено максимальное число корреляций с другими растениями (27), нет сопряженности с деревьями 2 и 19, которые отличаются минимумом корреляционных связей. Данное дерево определяется как эталонное для рассматриваемой совокупности деревьев.

К группе Б отнесли 15 деревьев (50% от общего количества). Количество корреляционных связей у представителей этой группы составляет от 23 до 26. В группу Б вошли деревья всех выделенных классов возраста, кроме наиболее молодого (5-го возрастного класса). Средний возраст деревьев в группе Б 150 лет. Наиболее представлены в группе растения 7 и 8-го классов возраста.

В группу В выделили 8 деревьев (27% от общего числа). Число сопряженных связей от 18 до 21 на каждое дерево. В данной совокупности деревьев наиболее представлен 9-й возрастной класс (5деревьев), единичными экземплярами – 5, 6, 7-й классы возраста (по 1-му дереву). Средний возраст растений в группе В 146 лет.

К группе Г отнесли 4 растения 6, 8 и 9-го возрастных классов. Для растений этой части обследованного древостоя характерно по 12-15 сопряженных связей. Средний возраст деревьев в группе Г 148 лет.

Растения, отнесенные к группе Д, отличаются минимальным количеством корреляционных связей с остальными деревьями – 7 и 3 сопряженные связи, это деревья 2 и 19 соответственно. Данные особи являются представителями 5 и 6-го возрастных классов, т. е. наиболее молодых классов.

Таким образом, в состав каждой выделенной группы входят деревья практически всех классов возраста. Средний возраст групп Б, В и Г занимающих промежуточное положение, является близким: 150, 146 и 148 лет соответственно. В целом, структура обследованного древостоя по показателям абсолютных значений годичных радиальных приростов является достаточно связанной, плотной, при этом можно выделить деревья различной степени типичности, степень сходства деревьев проявляется по их продуктивности. Иными словами, каждая природная популяция деревьев отличается специфическим генотипическим составом, который адаптирован к конкретным условиям существования, на фоне которых происходит развитие популяции. Через ширину годичного кольца отражаются адаптивные свойства особи, проявляющиеся в характере ее роста (Некрасов, 1973), следовательно, и в характере ее продуктивности. В пределах экосистемы дифференциация деревьев по продуктивности обусловлена не столько возрастным состоянием растения, сколько индивидуальными наследственно обусловленными особенностями роста каждой особи. Таким образом, проведенная работа согласуется с полученными ранее результатами (Кузьмин, Полоскова, Кузьмина, 2004), свидетельствующими о том, что совокупность элементов древостоя представляет собой сложную организованную гетерогенную систему. Разработанная классификация представляет собой структурную организацию насаждения по элементам продуктивностит.

Литература

Некрасов семеноведения древесных растений при интродукции. М.: Наука, 19с.

, , Зотов система телеметрического анализа древесных кернов // Экология, 1989. - № 3. – С. 79-80.

, , Полоскова и динамические свойства фенологической устойчивости интродуцированных древесных растений в условиях Кольского региона. – Апатиты: КНЦ РАН, 2007. – 128с.

Зайцев в экспериментальной ботанике – М.: Наука, 1990. – 296с.

, , Кузьмина анализ системной восприимчивости температурного фактора сосновым древостоем в условиях Кольского региона. Апатиты: КНЦ РАН, 2004. – 21с.

, , Смирнов старовозрастные леса Мурманской области // Лесоведение, 2002. - № 2. – С. 14-22.

Реферат

Исследована структура соснового древостоя в условиях Кольского региона в районе поселка Алакуртти. Распределение плотности вероятностей возрастов деревьев соответствует нормальному. Анализ величин годичных радиальных приростов показал, что плотность вероятностей абсолютных значений приростов в большинстве случаев не подчиняется закону нормального распределения. Предложена классификация деревьев обследованного участка леса на основе распределения абсолютных значений годичных радиальных приростов. Установлено, что совокупность элементов древостоя представляет собой сложную организованную гетерогенную систему.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

, д. б.н., зав. лаб. дендроэкологии

Адрес: 184209 г. Апатиты, Мурманской области, ул. Ферсмана, д. 18 А, ПАБСИ Кольского НЦ РАН

Телефон: 8 –

E – mail: *****@

Факс: 8 –

Область научных интересов: структурная организация и динамика лесных экосистем в условиях глобального изменения климата

, н. с. лаб. дендроэкологии

Адрес: 184209 г. Апатиты, Мурманской области, ул. Ферсмана, д. 18 А, ПАБСИ Кольского НЦ РАН

Телефон: 8 –

E – mail: *****@

Факс: 8 –

Область научных интересов: структурная организация и динамика лесных экосистем в условиях глобального изменения климата