Депонирование углерода лиственницей сибирской в экотоне верхней границы древесной растительности на Полярном Урале

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В экотоне верхней границы древесной растительности исследованы взаимосвязи между значениями биометрических параметров лиственницы сибирской (средний радиус горизонтальной проекции кроны, диаметр дерева у шейки корня и его высота) с использованием данных наземных измерений на круговых пробных площадях и аэроснимков сверхвысокого пространственного разрешения, полученных при помощи беспилотного летательного аппарата. Созданы нелинейная регрессионная модель, модель с использованием метода «случайный лес» и ансамбль моделей с использованием методов машинного обучения, устанавливающие взаимосвязь значений диаметра у шейки корня от радиуса кроны экземпляра лиственницы сибирской. Полученные модели обладают высоким уровнем адекватности на качественном и количественном (R2 > 0.95) уровнях. Предсказательные возможности модели нелинейной регрессии вне пределов обучающей выборки были лучше, чем у моделей машинного обучения, поэтому она была использована совместно с аллометрическими уравнениями для количественной оценки фитомассы лиственницы сибирской по величине диаметра у шейки корня и депонирования углерода на исследуемой территории по данным, полученным в результате дешифрирования крон 88 608 экз. лиственницы сибирской. Установлено, что в экотоне верхней границы древесной растительности на площади 7.32 км² величина надземной и подземной фитомассы лиственницы сибирской составляет 1355.2 т сухой массы, которая содержит 677.6 т углерода, или 2484.5 т CO₂-эквивалента.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. П. Михайлович

Уральский государственный лесотехнический университет; Уральский федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.p.mikhailovich@yandex.ru
Россия, 620100 Екатеринбург, Сибирский тракт, 37; 620062 Екатеринбург, ул. Мира, 19

В. В. Фомин

Уральский государственный лесотехнический университет

Email: a.p.mikhailovich@yandex.ru
Россия, 620100 Екатеринбург, Сибирский тракт, 37

Д. Ю. Голиков

Ботанический сад УрО РАН

Email: a.p.mikhailovich@yandex.ru
Россия, 620144 Екатеринбург, ул. 8 Марта, 202а

Е. М. Агапитов

Уральский государственный лесотехнический университет

Email: a.p.mikhailovich@yandex.ru
Россия, 620100 Екатеринбург, Сибирский тракт, 37

В. Е. Рогачев

Уральский государственный лесотехнический университет

Email: a.p.mikhailovich@yandex.ru
Россия, 620100 Екатеринбург, Сибирский тракт, 37

В. С. Мазепа

Институт экологии растений и животных УРО РАН

Email: a.p.mikhailovich@yandex.ru
Россия, 620144 Екатеринбург, ул. 8 Марта, 202

Список литературы

  1. Shiyatov S.G., Terent’ev M.M., Fomin V.V. et al. Altitudinal and horizontal shifts of the upper boundaries of open and closed forests in the Polar Urals in the 20th century // Russ. J. Ecol. 2007. V. 38. P. 223–227. https://doi.org/10.1134/S1067413607040017
  2. Hagedorn F., Shiyatov S.G., Mazepa V.S. et al. Treeline advances along the Urals mountain range – driven by improved winter conditions? // Glob. Chang. Biol. 2014. V. 20. P. 3530–3543. https://doi.org/10.1111/gcb.12613
  3. Kharuk V.I., Im S.T., Dvinskaya M.L. Forest-tundra ecotone response to climate change in the Western Sayan Mountains, Siberia// Scand. J. For. Res. 2010. V. 25. P. 224–233. https://doi.org/10.1080/02827581003766959.
  4. Grigor’ev A.A., Devi N.M., Kukarskikh V. V. et al. Structure and Dynamics of Tree Stands at the Upper Timberline in the Western Part of the Putorana Plateau // Russ. J. Ecol. 2019. V. 50. P. 311–322. https://doi.org/10.1134/S1067413619040076
  5. Moiseev P.A., Galimova A.A., Bubnov M.O. et al. Tree Stands and Their Productivity Dynamics at the Upper Growing Limit in Khibiny on the Background of Modern Climate Changes // Russ. J. Ecol. 2019. V. 50. P. 431–444. https://doi.org/10.1134/S1067413619050084
  6. Dufour-Tremblay G., Lévesque E., Boudreau S. Dynamics at the treeline: Differential responses of Picea mariana and Larix laricina to climate change in eastern subarctic Québec// Environ. Res. Lett. 2012. V. 7. Art. 044038. https://doi.org/ 10.1088/1748-9326/7/4/044038
  7. Mamet S.D., Brown C.D., Trant A.J. et al. Shifting global Larix distributions: Northern expansion and southern retraction as species respond to changing climate // J. Biogeogr. 2019. V. 46. P. 30–44. https://doi.org/10.1111/jbi.13465
  8. Kullman L. Rapid recent range margin rise of tree and shrub species in the Swedish Scandes // J. Ecol. 2002. V. 90. P. 68–77.
  9. Bryn A., Potthoff K. Elevational treeline and forest line dynamics in Norwegian mountain areas – a review// Landsc. Ecol. 2018. V. 33. P. 1225–1245. https://doi.org/10.1007/s10980-018-0670-8
  10. Camarero J.J., Gutiérrez E., Fortin M.-J. Spatial patterns of plant richness across treeline ecotones in the Pyrenees reveal different locations for richness and tree cover boundaries // Glob. Ecol. Biogeogr. 2006. V. 15. P. 182–191. https://doi.org/10.1111/j.1466-822x.2006.00211.x
  11. Bakker J., Olivera M.M., Hooghiemstra H. Holocene environmental change at the upper forest line in northern Ecuador // Holocene. 2008. V. 18. P. 877–893.
  12. Chhetri P.K. Predicting upslope expansion of sub-alpine forest in the Makalu Barun National Park, Eastern Nepal, with a hybrid cartographic mode // J. For. Res. 2018. V. 29. P. 129–137. https://doi.org/10.1007/s11676-017-0421-8
  13. Chiu C.-A., Lee M.-F., Tzeng H.-Y. et al. A concise scheme of vegetation boundary terms in subtropical high mountains // Afr. J. Agr. Res. 2014. V. 9. P. 1560–1570. https://doi.org/10.5897/AJAR2012.471
  14. Lenoir J., Svenning J.C. Climate-related range shifts – a global multidimensional synthesis and new research directions // Ecography (Cop.). 2015. V. 38. P. 15–28. https://doi.org/10.1111/ecog.00967
  15. Mohan M., Silva C.A., Klauberg C. Individual tree detection from unmanned aerial vehicle (UAV) derived canopy height model in an open canopy mixed conifer forest // Forests. 2017. V. 8. P. 1–17. https://doi.org/10.3390/f8090340.
  16. Peña J.M., de Castro A.I., Torres-Sánchez J. et al. Estimating tree height and biomass of a poplar plantation with image-based UAV technology // AIMS Agric. Food. 2018. V. 3. P. 313–323. https://doi.org/10.3934/AGRFOOD.2018.3.313
  17. Ahmadi S.A., Ghorbanian A., Golparvar F. et al. Individual tree detection from unmanned aerial vehicle (UAV) derived point cloud data in a mixed broadleaf forest using hierarchical graph approach // Eur. J. Remote Sens. 2022. V. 55. P. 520–539. https://doi.org/10.1080/22797254.2022.2129095
  18. Lin J., Chen D., Yang S. et al. Precise aboveground biomass estimation of plantation forest trees using the novel allometric model and UAV-borne LiDAR // Front. For. Glob. Chang. 2023. V. 6. Art. 1166349. https://doi.org/10.3389/ffgc.2023.1166349
  19. Shiyatov S.G., Terent’ev M.M., Fomin V.V. Spatiotemporal dynamics of forest-tundra communities in the Polar Urals // Russ. J. Ecol. 2005. V. 36. P. 69–75. https://doi.org/10.1007/s11184-005-0051-9
  20. Panova N.K., Jankovska V., Korona O.M. et al. Holocene Dynamics of Vegetation and Ecological Conditions in the Polar Urals // Russ. J. Ecol. 2003. V. 34. P. 19–230.
  21. Wong C.M., Lertzman K.P. Errors in estimating tree age: implications for studies of stand dynamics// Can. J. For. Res. 2001. V. 31. P. 1262–1271. https://doi.org/10.1139/cjfr-31-7-1262
  22. Elliott G.P., Kipfmueller K.F. Multi-scale Influences of Slope Aspect and Spatial Pattern on Ecotonal Dynamics at Upper Treeline in the Southern Rocky Mountains, U.S.A // Arctic, Antarctic, and Alpine Research. 2018. V. 42. P. 45–56. https://doi.org/10.1657/1938-4246-42.1.45
  23. Мазепа В.С., Шиятов С.Г. Динамика верхней границы леса на Полярном Урале в связи с изменениями климата // Вопросы географии: Исследования гор. Горные регионы Северной Евразии. Развитие в условиях глобальных изменений. 2014. V. 137. C. 290.
  24. Devi N.M., Kukarskih V. V., Galimova A.A. Climate change evidence in tree growth and stand productivity at the upper treeline ecotone in the Polar Ural Mountains // For. Ecosyst. 2020. V. 7. P. 1–16. https://doi.org/10.1186/s40663-020-0216-9.
  25. Методика количественного определения объема поглощений парниковых газов от 27.05.2022 № 371 / [Электронный ресурс].— URL: https://docs.cntd.ru/document/350962750 (дата обращения: 20.10.2024).
  26. Random Forest Regression: When Does It Fail and Why? // neptune.ai URL: https://neptune.ai/blog/random-forest-regression-when-does-it-fail-and-why (дата обращения: 09.05.2025).
  27. Hengl T., Nussbaum M., Wright M.N. et al. Random forest as a generic framework for predictive modeling of spatial and spatio-temporal variables // PeerJ. 2018. V. 6. Art. e5518. https: //doi.org/10.7717/peerj.5518
  28. Усольцев В.А., Часовских В.П., Норицина Ю.В. и др. Аллометрические модели фитомассы деревьев для лазерного зондирования и наземной таксации углеродного пула в лесах Евразии: сравнительный анализ // Сибирский лесной журн. 2016. № 4. С. 68–76. https://doi.org/10.15372/sjfs20160407
  29. Усольцев В.А., Цепордей И.С., Норицин Д.В. Аллометрические модели биомассы деревьев лесообразующих пород Урала // Леса России и хозяйство в них. 2022. № 1. С. 4–14. https://doi.org/10.51318/fret.2022.85.72.001
  30. Фомин В.В., Рогачев В.Е., Агапитов Е.М. и др. Депонирование углерода основными лесообразующими древесными породами карбонового полигона Свердловской области // Леса России и хозяйство в них. 2024. № 4. С. 3–15.
  31. Su R., Du W., Ying H. et al. Estimation of Aboveground Carbon Stocks in Forests Based on LiDAR and Multispectral Images: A Case Study of Duraer Coniferous Forests// Forests. 2023. V. 14. Art. 992. https: //doi.org/10.3390/f14050992
  32. Juan-Ovejero R., Elghouat A., Navarro C.J. et al. Estimation of aboveground biomass and carbon stocks of Quercus ilex L. saplings using UAV-derived RGB imagery // Ann. For. Sci. 2023. V. 80. P. 1–24. https://doi.org/10.1186/s13595-023-01210-x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Район исследований с обозначением местоположения пробных площадей (1–9), дешифрированных экземпляров лиственницы сибирской. Белым прямоугольником выделена область, увеличенное изображение которой приведено на рис. 2.

Скачать (749KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Картосхемы, созданные по результатам наземных обследований пробных площадей и дешифрирования лиственницы сибирской на изображениях, полученных при помощи RGB-камеры с использованием БПЛА: а – снимок БПЛА с наложенным на него слоем крон в виде окружностей, рассчитанных на основе среднего радиуса горизонтальной проекции кроны; б – фрагмент картосхемы, приведенной на рис. 1 (на ней кружками зеленого цвета обозначены дешифрированные кроны лиственницы).

Скачать (971KB)
Метаданные
4. Рис. 3. График зависимости измеренных (обозначены точками) и теоретических (линия) значений диаметра ствола у шейки корня от радиуса кроны экземпляров лиственницы сибирской на пробных площадях.

Скачать (102KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025