авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ЦЕНТР ПО ПРОБЛЕМАМ ЭКОЛОГИИ И ПРОДУКТИВНОСТИ ЛЕСОВ РАН

ИНСТИТУТ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ

И БИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ

ПОЧВОВЕДЕНИЯ РАН

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНСТИТУТ МОНИТОРИНГА КЛИМАТИЧЕСКИХ

И ЭКОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ СО РАН

СОВРЕМЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ

И МЕТОДЫ ЛЕСНОЙ ЭКОЛОГИИ

Сборник материалов Первой Всероссийской школы-конференции по лесной экологии (Томск, 25–30 августа 2013 г.) Томск 2013 УДК 57, 58, 59 ББК 28, 20.1 С56 ПРЕЗИДИУМ Майер Г.В. – ректор ТГУ, д-р физ.-мат. наук, профессор (председатель);

Кулижский С.П. – заведующий кафедрой почвоведения и экологии почв, ди ректор Биологического института ТГУ, д-р биол. наук, профессор (сопредсе датель);

Смирнова О.В. – заведующая лабораторией структурно-функци ональной организации и устойчивости лесных экосистем Центра по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, д-р биол. наук, профессор (сопредсе датель).

Современные концепции и методы лесной экологии : сборник С56 материалов Первой Всероссийской школы-конференции по лесной экологии (Томск, 25–30 августа 2013 г.) / под ред. С.П. Кулижского, О.В. Смирновой, М.В. Бобровского, С.В. Лойко. – Томск :

Издательский Дом Томского государственного университета, 2013. – 190 с.

ISBN В настоящее время наблюдается картина довольно значительной дифференциации природоведческих наук на различные отрасли. Однако всё яснее и настойчивее осозна ется необходимость в синтезе накопленных и вновь появляющихся данных, так как только комплексный подход позволяет понять сложные и многокомпонентные природ ные объекты, показать ретроспективу и перспективу лесных экосистем России. Не смотря на многочисленность молодежных научных мероприятий, проводимых в разных уголках России, ощущается недостаток в интеграционных школах-конференциях, в связи с чем было организовано настоящее мероприятие, материалы участников которо го представлены в настоящем сборнике.

Для широкого круга специалистов, интересующихся проблемами интегрального направления современной науки – лесной экологии, а также всех неравнодушных к судьбе экосистем лесной зоны.

При финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 13-04-06839 мол_г) и Президиума Российской академии наук ISBN © Авторы статей, © Издательский Дом Томского государственного университета, 135 ЛЕТ СЛУЖЕНИЯ ОТЕЧЕСТВУ!

В 2013 году Национальный исследовательский Томский государственный университет отмечает свой юбилей – 135 лет основания. ТГУ – это уникаль ный вуз с мировым именем, в котором классический подход к образованию сочетается с более чем вековым опытом подготовки практикоориентирован ных специалистов. А фундаментальный научный потенциал находит прило жение в реализации прогрессивных инновационных идей.

ТГУ сегодня является одним из крупнейших вузов страны – на 23 факуль тетах и в учебных институтах учатся более 19 тысяч студентов по 135 направлениям и специальностям многоуровневой подготовки. Сильней ший кадровый состав включает в себя более 400 докторов и 800 кандидатов наук, среди них – 43 лауреата Государственной премии РФ в области науки и техники;

43 научные школы входят в президентский перечень ведущих науч ных школ России.

Системная работа с талантливой молодежью обеспечила ТГУ лидирующее положение среди вузов России по количеству наград, полученных студента ми и молодыми учеными: за последние 5 лет студенты ТГУ удостоены 25 ме далей РАН, более 500 – отмечены медалями и дипломами Минобрнауки РФ.

Университет активно взаимодействует с предприятиями различных отрас лей, разрабатывая программы профессиональной подготовки и переподго товки, ориентированные на конкретного заказчика. Партнерами ТГУ сегодня являются более 750 предприятий и организаций.

В 2010 году ТГУ была присвоена категория «национальный исследова тельский», затем были весомые победы в конкурсах по постановлениям Пра вительства РФ № 218, 219, 220. Яркий показатель включенности ТГУ в со временное экономическое развитие России – это лаборатории, оснащенные самым современным оборудованием, ученые с мировым именем, проводящие исследования на базе университета и совместно с университетскими коллек тивами, пояс малых инновационных предприятий. Показательна и высоко технологичная база: учебные, научные, внедренческие центры (48 Научно образовательных центров, 12 Центров коллективного пользования и др.), су перкомпьютер СКИФ Cyberia, мощная приемо-передающая станция спутни ковой связи и др.

ТГУ прочно интегрирован в мировое образовательное пространство бла годаря реализации совместных учебных и научных программ с ведущими вузами и научными центрами мира. Подтверждением сказанному является то, что в 2013 г. Томский государственный университет вошел в число 15 луч ших вузов России, которые получат господдержку на вхождение в мировые рейтинги. Этим событием открывается новая веха в истории университета.

Уникальным преимуществом университета является гармоничное разви тие всего спектра гуманитарных, физико-математических и естественных наук, которое позволяет расширять междисциплинарные исследования и до биваться синергетического эффекта при решении сложнейших фундамен тальных и прикладных задач современной экономики и общественной жизни.

УДК 582.32+574. К ФЛОРЕ МОХООБРАЗНЫХ ТЕМНОХВОЙНО-ШИРОКОЛИСТВЕННЫХ ЛЕСОВ ЮЖНОГО УРАЛА Э.З. Баишева Институт биологии Уфимского научного центра РАН (г. Уфа), elvbai@anrb.ru Широколиственно-пихтово-еловые (подтаежные) леса широко распространены на западном макросклоне Среднего и Южного Урала, формируя широкую полосу при близительно от 54 до 59° с.ш. [1]. В системе эколого-флористической классификации растительности уральские темнохвойно-широколиственные леса отнесены к порядку Abietetalia sibiricae (Ermakov in Ermakov et al., 2000) Ermakov 2006. Их особенностью является доминирование темнохвойных видов деревьев (особенно Abies sibirica) в сочетании с высокотравьем и многочисленными неморальными видами, а также от сутствие или слабое развитие таежных кустарничков и эпигейных мхов [2, 3].

Изучение мохообразных темнохвойно-широколиственных лесов Южно-Уральского региона проводилось в 1991–2010 гг. на территории Республики Башкортостан (РБ) и прилегающих районов Татарстана, Удмуртии и Челябинской области. На 195 проб ных площадях размером 400–1000 м выявлялся состав бриофитов на всех типах суб страта: стволах и комлях деревьев, гнилой древесине, почве, скальных выходах и пр.

Были обследованы сообщества союза Aconito septentrionalis-Piceion obovatae Solomeshch et al. 1993, представленного двумя подсоюзами. Подсоюз Tilio cordatae Piceenion obovatae Martynenko et al. 2008 объединяет мезофитные и ксеромезофитные леса с значительным участием широколиственных пород (Tilia cordata, Ulmus laevis, U. glabra, Acer platanoides, Quercus robur) в древесном ярусе. Эти реликтовые сооб щества встречаются небольшими фрагментами среди массивов липово-кленовых ле сов в Предуралье (северо-запад РБ, Уфимское плато), а также по северным склонам долин горных рек Южного Урала. К подсоюзу отнесены сообщества 5 ассоциаций [3]: Carici rhizinae-Piceetum obovatae Solomeshch et al. 1993 (в них выявлено 38 видов мохообразных);

Brachypodio sylvatici-Abietetum sibiricae Martynenko et Zhigunova (42 вида);

Frangulo alni-Piceetum obovatae Martynenko et Zhigunova 2007 (63 вида);

Chrysosplenio alternifolii-Piceetum obovatae Martynenko et Zhigunova 2007 (78 видов);

Violo collinae-Piceetum obovatae Martynenko et Zhigunov in Martynenko et al. (76 видов). Подсоюз Aconito septentrionalis-Piceenion obovatae Martynenko et al. включает ассоциацию Cerastio pauciflori-Piceetum obovatae Solomeshch et al. ex Martynenko et al. 2008, объединяющую горные елово-пихтовые и елово-лиственничные травяные леса, распространенные в центрально-возвышенной части Южного Урала, в более суровых климатических условиях, которые ограничивают распространение боль шинства широколиственных пород деревьев [3]. В сообществах этой ассоциации выяв лено 80 видов мохообразных.

В обследованных южно-уральских сообществах темнохвойно-широколиственных ле сов выявлено 98 видов листостебельных мхов и 23 печеночника. Листостебельные мхи относятся к 32 семействам и 67 родам, печеночники – к 13 семействам и 17 родам. Веду щие семейства бриоценофлоры союза: Brachytheciaceae (11 видов), Mniaceae (10), Dicranaceae (9), Amblystegiaceae (6), Hylocomiaceae (6), Pylaisiaceae (6), Polytrichaceae (6), ведущие роды : Dicranum (7 видов), Plagiomnium (5), Barbilophozia (4), Brachythecium, Polytrichastrum, Pseudoleskeella, Sciuro-hypnum, Chiloscyphus (3).

Мохообразные хорошо приспособлены к обитанию в лесной среде, занимая ши рокий спектр экотопов: стволы, ветви и выступающие корни деревьев, гниющую древесину, лесную подстилку, почву, скальные выходы и др.

Среди видов, растущих на коре живых деревьев, наиболее высокое постоянство отмечено у Pylaisia polyantha, Pseudoleskeella nervosa, Dicranum viride, Orthotrichum speciosum. В группе эпифитов представлены неморальные виды, считающиеся тре тичными реликтами и индикаторами старовозрастных широколиственных лесов (Anomodon longifolius, A. viticulosus, Frullania bolanderi, Neckera pennata, Homalia richomanoides, Leucodon sciuroides). На Южном Урале они, в основном, растут на коре Tilia cordata.

На основаниях стволов и гнилой древесине наиболее массовыми видами являются Stereodon pallescens, Sanionia uncinata, Sciuro-hypnum reflexum, Dicranum montanum, Callicladium haldanianum, Chiloscyphus profundus, C. minor, Brachythecium salebrosum, Ptilidium pulcherrimum, Plagiothecium denticulatum, P. laetum, Amblystegium serpens, Platygyrium repens. Группа эпиксилов малоспецифична, эти виды в регионе имеют широкое распространение и в лесах других типов.

Все сообщества союза Aconito-Piceion характеризуются высоким уровнем затене ния со стороны древесного (ОПП 55–85%) и травяного (50–75%) ярусов. В связи с этим, проективное покрытие напочвенных мхов на большинстве пробных площадей незначительно – от 1 до 20%. Тем не менее, состав эпигейных видов достаточно разно образен. Он включает типичные бореальные виды (Pleurozium schreberi, Dicranum scoparium, Hylocomium splendens, Rhytidiadelphus triquetrus), неморальные виды (Plagiomnium cuspidatum, Oxyrrhynchium hians, Eurhynchium angustirete), виды, харак терные для темнохвойно-широколиственных лесов (Sciuro-hypnum oedipodium, Rhodobryum roseum, Cirriphyllum piliferum, Atrichum undulatum), горных лесов (Hylocomiastrum pyrenaicum), берегов ручьев (Plagiochila porelloides) и др. Бореальные виды мхов (Pleurozium schreberi, Dicranum scoparium, Hylocomium splendens и др.) по мимо почвы часто встречаются и на валеже. На выходах камней представлены Eurhynchiastrum pulchellum, Campyliadelphus chrysophyllus, Paraleucobryum longifolium, Tortella tortuosa, Pohlia cruda и другие эпилиты, характерные для известняков.

Для выявления специфики бриокомпонента темнохвойно-широколиственных ле сов Южного Урала было проведено сравнение с данными по лесным бриоценофло рам других типов, которое позволило сделать некоторые выводы:

1. На Южном Урале бриокомпонент союза Aconito-Piceion стоит на втором месте после сообществ союза Piceion excelsae Pawlowski, Sokolowski et Wallisch 1928 (мезо фитные и гигромезофитные темнохвойные зеленомошные и крупнотравно зеленомошные леса) по таким показателям, как общее видовое богатство, среднее число видов в ассоциации, доля верхоплодных мхов и печеночников, число родов, число семейств, а также доли одновидовых родов и семейств.

2. Видовое богатство бриоценофлор горных темнохвойно-широколиственных лесов (60–80 видов в ассоциации) гораздо выше, чем в равнинных аналогах (40–50 видов), в основном за счет арктобореальномонтанных видов, имеющих более северное, по отно шению к РБ, распространение (Lophoziopsis longidens, Sciuro-hypnum starkei, Barbilophozia hatcheri, B. barbata, B. atteniuata, B. lycopodioides, Hylocomiastrum pyrenaicum, H. umbratum и др.), а также эпилитов.

3. Сравнение с данными по лесам из других регионов России показало, что наиболее высоким уровнем сходства с южно-уральскими сообществами темнохвой но-широколиственных лесов обладают бриокомпоненты черневой тайги Алтая и Са ян [4] – коэффициент Жаккара (Kj) 0.3–0.47, гигрофитных еловых (Kj 0.34–0.42) ле сов Салаирского Кряжа [5], сосново-широколиственных (Kj 0.33–0.48) и сложных дубовых (Kj 0.28–0.45) лесов Ульяновской области [6]. Все эти сообщества в районах своего распространения представляют древние реликтовые формации.

4. Наиболее высокий уровень флористического сходства с перечисленными ре ликтовыми сообществами других регионов отмечен для ассоциаций темнохвойно широколиственных лесов, расположенных в долинах горных рек Уфимского плато и центрально-возвышенной части Южного Урала (р.

Уфа, Юрюзань, Большой Инзер, Тюльма, Большая Манышта, Малый Инзер, и др.). Эти леса характеризуются слабой степенью нарушенности и высоким разнообразием представителей всех субстратных групп. Кроме того, такие характеристики бриокомпонента, как соотношение долей видов с высокой интенсивностью спороношения к видам, которые размножаются в основном вегетативным путем или с низкой активностью размножения являются по казателем того, что в этих местообитаниях длительное время не было существенных изменений экологического режима [7]. В литературе отмечается, что в периоды кон тинентализации климата в плейстоцене лесная растительность сохранялась в рефуги умах – глубоко врезанных речных долинах [8]. Вероятно, именно этим явлением можно объяснить встречаемость в водоохранно-защитных лесах долин горных рек редких для Урала неморальных реликтовых видов с дизъюнктивным ареалом (Eurhynchium angustirete, Brachythecium geheebii, Anomodon rugelii, Frullania bolanderi, Pylaisia selwynii, Entodon schleicheri, Metzgeria furcata, Lejeunea cavifolia), центры распро странения которых лежат как в Центральной Европе, так и в Азии.

Проведенные исследования показали, что бриофлора южно-уральских темно хвойно-широколиственных лесов характеризуется высоким разнообразием и имеет важное значение для изучения истории лесной растительности Евразии. До настоя щего времени были обследованы только сообщества коренных лесов, которые необ ходимо дополнить данными о составе бриокомпонента в лесах, представляющих со бой разные стадии сукцессионых смен. Это позволит завершить инвентаризацию и изучение структуры бриокомпонента темнохвойно-широколиственных лесов Южно Уральского региона, выявить закономерности его формирования и региональную специфику, а также разработать методическую базу для мониторинга и организации охраны разнообразия мохообразных лесных экосистем региона.

Исследования поддержаны грантами РФФИ 13-04-01410-а и 13-04-010025-а.

Литература 1. Растительность Европейской части СССР / под ред. С.А. Грибовой, Т.И. Исаченко, Е.М. Лавренко.

Л. : Наука, 1980. 429 с.

2. Ермаков Н.Б. Разнообразие бореальной растительности Северной Азии. Гемибореальные леса.

Классификация и ординация. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2003. 232 с.

3. Мартыненко В.Б. Синтаксономия лесов Южного Урала как теоретическая основа развития системы их охраны : дис. … д-ра биол. наук. Уфа : Башгосуниверситет, 2009. 495 с.

4. Гудошников С.В. Флора листостебельных мхов черневого подпояса южных гор Сибири и проблема происхождения черневой тайги. Томск : Изд-во Томского ун-та, 1986. 192 с.

5. Писаренко О.Ю. Мохообразные как компонент растительного покрова Салаирского кряжа : дис.

…канд. биол. наук. Новосибирск : Центральный сибирский ботанический сад СО РАН, 1997. 174 с.

6. Мордвинов А.Н., Благовещенский И.В. Флора мохообразных Ульяновской области. Ульяновск, 1995. 88 с.

7. Баишева Э.З. Эколого-фитоценотическая структура бриокомпонента лесной растительности Рес публики Башкортостан : автореф. дис. … д-ра биол. наук. Уфа : БГУ, 2010. 32 с.

8. Восточноевропейские леса: история в голоцене и современность : в 2 кн. / Центр по проблемам эко логии и продуктивности лесов ;

отв. ред. О.В. Смирнова. М. : Наука, 2004. Кн. 1. 479 с.

УДК СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗА ЛЕСНОЙ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ Н.В. Барановский Национальный исследовательский Томский политехнический университет, firedanger@narod.ru Введение. Лесные пожары в последнее столетие из природного регулирующего фактора превратились в катастрофическое явление, которое наносит экологический, экономический и социальный ущерб [1]. Катастрофические пожарные происшествия возникают в различных странах мирового сообщества, например, в Канаде, США, Австралии, Испании, Португалии и т.д. Учеными разных стран мира ведется интен сивное исследование проблематики возникновения лесных пожаров. Разработаны различные классификации типов ЛГМ, исследованы процессы сушки, пиролиза и зажигания ЛГМ. Активно изучаются процессы грозовой активности, антропогенной нагрузки и соответственно возникновения лесных пожаров в результате действия этих факторов. В разных странах мира разработаны системы прогноза лесной пожар ной опасности. Широкое распространение получили канадская, американская и ев ропейская системы. В России в качестве государственного стандарта используется критерий Нестерова. Помимо промышленно применяемых систем известны перспек тивные разработки, которые ведутся в США, Канаде и России. Среди последних сле дует отметить разработки Томского политехнического университета по созданию технологии прогностического моделирования лесной пожарной опасности. На основе этого подхода разработана новая концепция прогноза лесной пожарной опасности.

Цель статьи – показать современное состояние и перспективные разработки в об ласти прогноза лесной пожарной опасности.

1. Факторы лесной пожарной опасности:

1.1. Классификация ЛГМ. Экологическая система лесов Российской Федерации занимает 1,2 млрд га территории и содержит около 25% лесных ресурсов всей плане ты [2]. Российские леса не только экономический, но и важнейший экологический ресурс [3]. Глобальные процессы регулирования состояния окружающей среды, био разнообразия, климата, речных стоков подвержены значительному влиянию лесов РФ [2].

Томская область, в особенности ее северная часть, является достаточно типичной лесопокрытой территорией бореальной лесной зоны. На ее примере возможно доста точно общее описание условий возникновения пожаров. Леса области располагаются в бассейне р. Обь на исключительно равнинной с избыточным увлажнением террито рии и имеют большое природоохранное значение [4]. Относительно суровые клима тические условия определяют достаточно ограниченный породный состав лесов.

Преобладающая порода в Томской области – сосна.

Количество возгораний и уровень лесной пожарной опасности зависят, в том чис ле, и от лесорастительных условий. В классификации ЛГМ можно рассматривать три уровня [5]:

а) классификация элементарных частей из комплексов ЛГМ, включая отдельные растения из напочвенного покрова, подлеска и подроста, невысокие кустарники, морфологические части деревьев (ветви, сучья, валеж) и т.п.;

б) классификация простых комплексов (слоев ЛГМ) внутри биогеоценозов;

в) классификация самих биогеоценозов как сложных комплексов ЛГМ.

1.2. Сушка. Процесс высыхания слоя ЛГМ под действием внешних условий важен для оценки лесной пожарной опасности на контролируемой территории. В последние годы разработан ряд физико-математических моделей сушки слоя ЛГМ.

Самая полная из них [6] использует основные понятия и методы механики сплошных многофазных сред и методов решения сопряженных задач тепло- и массо обмена с учетом общей математической модели лесных пожаров [7]. Использованы сопряженная постановка и модель пограничного слоя (рассматривается ламинарный режим установившегося течения). Упрощением модели [6] являются одномерная и нульмерная математические модели.

1.3. Пиролиз. Одной из стадий зажигания горючих материалов является их терми ческое разложение (пиролиз). Следует отметить, что проблема газификации твердых веществ широко описана в литературе, например, в обзоре [8]. Простейший подход к данной проблеме подразумевает, что твердое вещество разлагается с выделением летучих соединений непосредственно при критической температуре (часто обознача ется Tp) [9]. Соответственно, критическая температура является параметром задачи.

Этот подход (нередко называемый абляционной моделью) математически аналогичен задаче Стефана [10] и его разновидность применительно к процессу таяния описана в классической статье Ландау [11]. Второй подход включает кинетический механизм для процесса разложения, который устанавливается обычно в результате термогра виметрического анализа [12, 13]. Недостатком подавляющего числа работ является игнорирование изменение объема образца в процессе газификации и предположение, что летучие мгновенно оказываются в окружающем пространстве как только они образовались. В работе [9] рассмотрено влияние простого транспортного механизма летучих в транзитной модели пиролиза полимера, которая также учитывает измене ние объема образца. Записаны уравнения на изменение с течением времени массы и объема образца, подверженного пиролизу, а также уравнение энергии (уравнение теплопроводности). Модель замыкается выражением для скорости движения летучих продуктов пиролиза. В граничных условиях учитывается влияние внешнего теплово го потока, конвективный и радиационный теплообмен с окружающей средой.

1.4. Зажигание. Зажигание является одним из важных процессов, влияющих на уровень лесной пожарной опасности. В настоящее время теория зажигания является самостоятельным разделом химической физики. В полной постановке модель зажига ния конденсированной системы включает стадии разогрева вещества, быстрого реаги рования в поверхностном слое с образованием продуктов пиролиза, самоускорения химических реакций при выходе скорости горения на стационарный режим [14].

В зависимости от вида вещества и способа теплопередачи реализуются случаи, когда может быть выделена так называемая ведущая экзотермическая реакция, которая опреде ляет основные закономерности процесса зажигания. В соответствии с местом локализации ведущей реакции ряд моделей зажигания получили названия твердофазной, гетерогенной и газофазной. Для многих веществ, способных экзотермически реагировать в конденсиро ванной и газовой фазах, невозможно провести такую идеализацию. Поэтому задачу о за жигании следует решать с учетом взаимодействия нескольких индивидуальных механиз мов. Для некоторых веществ процесс зажигания лимитирует газовая фаза. К-фаза является стоком тепла и поставщиком газообразных продуктов горючего и окислителя.

1.5. Грозовая активность. Одной из основных причин лесных пожаров во многих случаях являются грозовые разряды класса облако-земля [15]. Обширная статистика по наземным грозовым разрядам, которая может использоваться при прогнозирова нии лесной пожарной опасности в бореальной зоне лесов, собрана в рамках функци онирования Национальной сети обнаружения молний в США [16]. Эта система мо жет идентифицировать большинство наземных грозовых разрядов на территории США и Канады с пространственным разрешением в несколько километров и точно стью определения во времени 1 мс. В результате работы системы архивируются дан ные о полярности удара, пиковом токе удара, сложности удара (единичный или мультиудар). Федеральной службой по гидрометеорологии и мониторингу окружаю щей среды запланировано развитие сети пеленгации наземных грозовых разрядов и целесообразна разработка физико-математических моделей зажигания лиственных и хвойных деревьев в результате воздействия разряда класса облако-земля.

1.6. Антропогенная нагрузка. Необходимость использовать сведения о наличии источников огня для оценки лесной пожарной опасности отмечал еще И.С. Мелехов [17]. Повышение уровня урбанизации, рекреационная нагрузка приводят к изменени ям в лесных экосистемах, в том числе и в результате действия лесных пожаров. Про веден анализ социально-психологических аспектов рекреационных посещений леса и возникновения лесных пожаров. Установлено, что с увеличением расстояния от населенного пункта количество посещений леса и лесных пожаров уменьшается [18] согласно распределениям Рэлея и Пуассона [19].

При изучении миграции населения в географии используют различные математи ческие модели. Некоторые из них были проверены для описания распределения лес ных пожаров относительно населенных пунктов в сельской местности [20]. Оказа лось, что с этой целью могут использоваться функции плотности вероятности лога рифмически нормального распределения и функция типа Парето.

С увеличением числа жителей вероятность возникновения пожара вблизи насе ленных пунктов повышается. Распределение источников огня по территории и во времени подобно распределению лесных пожаров и ежегодно воспроизводится лишь с незначительным отклонением от средней многолетней [21].

2. Системы прогноза лесной пожарной опасности:

2.1. Канада. Канадская система Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS) состоит из двух основных подсистем (модулей) – Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) System и Canadian Forest Fire Behavior Prediction (FBP) System.

Два других элемента (Fuel Mоisture System и Canadian Forest Fire Occurrence Prediction (FOP) System) не разработаны для всей территории страны, но существуют региональные версии данных систем [22]. В рамках подсистемы FWI прогнозируется влагосодержание ЛГМ в зависимости от погодных условий, а в рамках FBP – поведе ние очага пожара для различных лесных фитоценозов.

В прогнозах используются следующие показатели.

FFMC (Fine Fuel Moisture Code) – численное значение, характеризующее соответ ствующую влажность подстилки и запаса ЛГМ.

DMC (Duff Moisture Code) – численное значение, характеризующее среднюю убыль влажности органического слоя на средней глубине. Этот показатель является индикато ром расхода влаги в среднем слое ЛГМ и древесных материалах среднего размера.

DC (Drought Code) – численное значение, характеризующее соответствующую среднюю влажность глубоко и плотно уложенного органического слоя. Этот показа тель является важной характеристикой эффектов сезонного высушивания ЛГМ и тления в глубине слоя ЛГМ и больших бревен.

ISI – численное значение, характеризующее ожидаемую скорость распростране ния пожара. Он объединяет действие ветра и параметра FFMC на скорость распро странения пожара без учета влияния количества ЛГМ.

BUI – численное значение общего количества ЛГМ, пригодных для горения, ко торое объединяет DMC и DC.

FWI – численное значение интенсивности пожара, которое является совокупно стью ISI и BUI. Этот показатель используется как общий индекс пожарной опасности в лесах Канады.

2.2. США. В США в 1972 г. была разработана методика определения пожарной опасности на разных лесных территориях [23]. Эта система успешно прошла испыта ния от Флориды до Аляски и от штата Мэн до Калифорнии.

Логическая структура системы [23] представляет собой абстрактную модель вли яния различных факторов и условий на процесс возникновения и распространения пожаров. Лесная пожарная опасность определяется с помощью многочисленных ко дированных таблиц и поправок [23].

Применение системы возможно и за пределами США в сходных по климату и растительности условиях. Показатели пожарной опасности выражены в безразмер ных величинах. Безразмерные показатели построены на шкалах различной дробности (стобалльные, двенадцатибалльные, пятибалльные). Для некоторых моделей сто балльная шкала использована лишь частично, менее 80 %.

Американскую систему нельзя назвать научно обоснованной. Для учета грозовой активности и антропогенной нагрузки используются различные поправки. Поэтому целесообразно разработать теоретические основы прогностического моделирования лесной пожарной опасности на основе вероятностных критериев и детерминирован ных моделей зажигания.

2.3. Южная Европа. На территории ряда государств Южной Европы применяют ся различные методы прогноза лесной пожарной опасности [24].

Французский метод известен как Numerical Risk. Для расчета требуются ежеднев ные показатели температуры воздуха, относительной влажности, облачности, скоро сти ветра и начальное значение содержания влаги в почве.

В итальянском методе IREPI требуются ежедневные средние величины темпера туры воздуха, относительной влажности, скорости ветра, количества осадков и осве щенности солнцем.

Португальский метод является модифицированной версией индекса Нестерова.

Этот индекс образуется из ежедневного индекса и совокупного индекса, который явля ется взвешенной суммой ежедневных индексов предшествующих дней. Вес зависит от количества осадков. Для оценки требуются температура воздуха и относительная влажность в 12 : 00. Скорость ветра и направление принимаются во внимание на за ключительной стадии классификации, в соответствии с местными условиями.

Все методы представляют численный индекс, который растет с увеличением опасности условий. В большинстве случаев это число переводится в шкалу пожарной опасности с тремя-пятью уровнями для практических целей. Указанные выше мето ды оценки пожарной опасности [24], в основе которых лежат метеорологические факторы, были протестированы, используя статистические данные за период 3–9 лет для ежедневного числа пожаров и выгоревшей площади. Кроме методов, принятых во Франции, Италии, Португалии и Испании, в сравнительный анализ был включен и канадский метод [24].

С учетом проведенного тестирования разработана так называемая Европейская система – European Forest Fire Risk Forecasting System (EFFRFS), которая применя лась на территории Южной Европы. В настоящее время применяется модификация Европейской системы, которая дополнительно учитывает данные со спутников и называется European Forest Fire Information System (EFFIS) [25], ядро ее составляют уже упоминавшиеся методики Южной Европы и канадский индекс.

2.4. Россия. Степень пожарной опасности, обусловленная пожарной зрелостью лесного участка, в лесной пирологии определяется с помощью индекса горимости Нестерова (комплексного метеорологического показателя – КМП) [26]:

Гj = Гj – 1j + Tj(Tj – Tpj). (1) Здесь Гj – комплексный метеорологический показатель пожарной опасности, раз мерность которого K2;

Tj, Tpj – температуры воздуха и точки росы в 13–15 ч местного времени для текущего дня, K;

– коэффициент учета осадков, который равен нулю, если сумма осадков за прошедшие сутки fj 3 мм, или 1, если fj 3 мм;

индекс j со ответствует текущему дню пожароопасного сезона. Как показали исследования, ве роятность возникновения лесного пожара и его интенсивность возрастают с увеличе нием комплексного показателя Гj. Методика [26] в настоящее время используется на всей территории России в качестве официально принятого нормативного документа.

В 1999 г. принят ГОСТ Р 22.1.09-99 «Мониторинг и прогнозирование лесных пожа ров. Общие требования» [27], который используется по настоящее время.

3. Перспективные разработки:

3.1. Канада. Процессы, вовлеченные в возникновение лесного пожара от грозы, могут быть разделены на три отдельные стадии. В течение первой стадии наземный грозовой разряд зажигает ЛГМ. Затем следует стадия тления, которая может продолжаться не сколько дней. И на заключительной стадии очаг возгорания переходит в фазу пламенного горения и возникает лесной пожар. Вероятностная модель представлена ниже [28]:

Pfire (t ) PLCC P Psur (t ) Parr, (2) ign где Pfire(t) – вероятность возникновения лесного пожара от грозы в конкретное время;

PLCC – вероятность воздействия молнии с продолжительным действием тока;

Pign – вероятность зажигания от тока молнии;

Psur – вероятность тления до момента време ни t;

Parr – вероятность перехода от тления к пламенному горению.

Вероятность зажигания ЛГМ наземным грозовым разрядом вычисляется по урав нениям, полученным в результате обработки экспериментальных данных по зажига нию различных типов ЛГМ электрической дугой [29].

Методами регрессионного анализа определена вероятность горения, например, торфа в режиме тления [28]:

Pн 1 / [1 exp( 19,329 17, 047 Rм 1, 7170 RI 23, 059I )], (3) где I – концентрация неорганики, Rм и RI – влажность и масса неорганики, отнесен ные к массе органики. Вероятность тления Psur есть минимум Pн по времени.

Вероятность перехода в пламенный режим определяется через компоненты си стемы Canadian Forest Fire Behaviour Prediction System – Head Fire Intensity (HFI) и Rate of Spread (ROS). Если предсказанные значения HFI или ROS больше, чем неко торые их пороговые значения, то вероятность перехода в пламенный режим равна единице, иначе – нулю [28].

3.2 США. Американская вероятностная модель оценки лесной пожарной опасно сти имеет вид [30] P (LFO) P (FO) P (LF / FO), (4) где P(LFO) – вероятность того, что произойдет большой пожар;

P(FO) – вероятность, что случится лесопожарное происшествие;

P(LF/FO) – вероятность того, что пожар станет большим при условии возникновения лесопожарного происшествия. Для оценки вероятностных членов в формуле (4) используются логистические и регрес сионные модели. Считая, что вероятности пожара в отдельном вокселе очень малы, ожидаемое число пожаров в регионе оценивают суммой вероятностей пожаров в каждом вокселе. Работа метода продемонстрирована на статистике по лесопожарным происшествиям за восьмилетний период в Орегоне.

Целью [30] являлась разработка пространственно-временной вероятностной модели и оценочной процедуры, а не исследование механизмов возникновения пожара, будь то антропогенная нагрузка или грозовая активность. Модель [30] демонстрирует достаточно хорошее согласование результатов прогноза и ретроспективных данных по числу лесных пожаров. В рассматриваемом регионе не зарегистрировано ни одного большого пожара за период исследования (8 лет) [30]. Вероятность возникновения хотя бы одного большо го пожара по результатам работы прогнозной модели [30] составила 4% (95%-й довери тельный интервал, от 0,4 до 30%). Можно утверждать, что модель [30] корректно прогно зирует вероятность возникновения больших лесных пожаров.

3.3. ТПУ. В ТПУ разработана технология прогностического моделирования лес ных пожаров на основе вероятностных критериев и детерминированных моделей процессов зажигания ЛГМ различными локальными источниками. Рассматриваются грозовые разряды, нагретые до высоких температур частицы, сфокусированное сол нечное излучение в качестве локальных источников нагрева. Учитываются процессы теплопереноса, пиролиза, диффузии и химического реагирования в газовой фазе.

Математически процессы зажигания ЛГМ описываются системами многомерных нелинейных нестационарных уравнений теплопроводности и диффузии с соответ ствующими начальными и граничными условиями. Для решения указанных систем применяется конечно-разностный метод, изложенный в работах А.А. Самарского.

3.4. ТГУ. В ТГУ разработана детерминированно-вероятностная методика прогноза вероятности возникновения лесных пожаров с учетом антропогенной нагрузки и гро зовой активности [31]. Для определения вероятности предлагается формула, которая учитывает общее число выделов на лесопокрытой площади, вероятность антропоген ной нагрузки, вероятность возникновения пожара вследствие антропогенной нагруз ки на территории отдельного выдела, вероятность возникновения сухих гроз на тер ритории выдела, вероятность возникновения лесного пожара от молнии при условии, что сухие грозы могут иметь место на территории выдела, вероятность возникнове ния пожара по метеоусловиям лесопожарного созревания.

В ТГУ также разработана методика оценки предрасположенности территории к возникновению лесных пожаров по метеорологическим факторам. В качестве приме ра рассматривалась территория Томской области. Для оценки пожарной опасности предлагается следующее уравнение [32]:

Y 2,87 0,07T 0,06 F 0,08Q, (5) где Y – прогнозируемая пожарная опасность, безразмерная величина, T – максималь ная температура воздуха, С, F – минимальная влажность воздуха, %, Q – количество осадков за сутки, мм. Получено прогнозируемое значение Y (по модели (5)) и факти ческое количество лесных пожаров на территории Томской области.

3.5. Другие разработки. В Московском государственном университете леса [33] предлагается оценивать пожарную опасность лесной территории, используя модель Байеса. Для повышения достоверности используются априорные и апостериорные данные. Прогнозирование лесной пожарной опасности основано на статистике пожа ров на конкретной территории за предыдущие годы и экспериментальных данных с пробных площадей. Выдвигается две гипотезы: S1 – на охраняемой территории воз можно возникновение пожара, S2 – на охраняемой территории пожар не возможен.

Априорные вероятности этих гипотез P(S1) и P(S2) определяются по данным лесо охранных подразделений за длительный период. В подразделения охраны лесов еже дневно поступает информация о метеоусловиях и действующих лесных пожарах.

Используя эту информацию и некоторые дополнительные данные по состоянию ЛГМ, определяют апостериорные вероятности гипотез P(A/S1) и P(A/S2). Вероят ность возникновения лесного пожара определяется по формуле [34] P( S1) P( A / S1) P( A). (6) P( S1) P( A / S1) P( S 2) P( A / S 2) 4. Обсуждение. Результаты предпроектного исследования показывают, что созда ние в обозримой перспективе отечественной системы прогноза лесной пожарной опасности, обладающей конкурентно способными качествами, потребует привлече ния современных информационно-вычислительных технологий и физически содержательных моделей и критериев. Основными требованиями, которые необхо димо выполнить на пути создания системы прогноза лесной пожарной опасности, являются [34]:

Наличие государственной концепции создания и развития отечественной системы прогноза лесной пожарной опасности.

Наличие физико-математических моделей сушки и зажигания ЛГМ источниками природного и антропогенного характера Наличие сети регистрации наземных грозовых разрядов, а также методик оценки вероятности прохождения грозы на конкретной территории.

Наличие физико-математических моделей учета антропогенной нагрузки на лесо покрытые территории.

Наличие физически и математически обоснованного критерия оценки уровня лес ной пожарной опасности.

Наличие базы исходных данных для моделирования физико-химических процес сов, протекающих при возникновении лесных пожаров.

Реализация методики в виде программного комплекса, позволяющего осуществ лять прогноз лесной пожарной опасности в режиме, опережающем реальное время развития процесса.

Методика прогноза лесной пожарной опасности и ее программная реализация должны обладать возможностью модернизации и обновления отдельных моделей и подсистем.

Наличие ГОСТа не на конкретную методику со всеми фиксированными компо нентами, а на спецификацию соответствия методики определенным требованиям.

Наличие стандартов, спецификаций на файлы входной, промежуточной и выход ной информации в системе прогноза лесной пожарной опасности.

Наличие технологий, позволяющих потребителям оперативно получать прогноз ную информацию.

Наличие технологий, позволяющих отслеживать степень достоверности получае мых прогнозов.

Наличие соответствующим образом подготовленных специалистов, способных обслуживать систему.

Доступность понимания прогнозной информации для лиц, принимающих управ ленческие решения (возможно, не имеющих специальной физико-математической подготовки).

Выводы. В статье представлено современное состояние исследований и разрабо ток в области прогноза лесной пожарной опасности. Представлены основные факто ры возникновения лесных пожаров, а также современные методы прогноза лесной пожарной опасности. Основная мысль, проводимая в статье, – невозможно адекватно прогнозировать уровень лесной пожарной опасности, опираясь только на статистиче ские данные. Необходимо создание и развитие новой методики прогноза лесных по жаров на основе технологии прогностического моделирования.

Литература 1. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Прогноз возникновения лесных пожаров и их экологических по следствий. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2009. 301 с.

2. Кузнецов В.И., Козлов Н.И., Хомяков П.М. Математическое моделирование эволюции леса для целей управления лесным хозяйством. М. : ЛЕНАНД, 2005. 232 с.

3. Управление лесными пожарами на экорегиональном уровне. Материалы Международного научно практического семинара (Хабаровск, Россия. 9–12 сентября 2003 г.). М. : Изд-во Алекс, 2004. 208 с.

4. Паневин В.С. Леса и лесное хозяйство Томской области : учеб. пособие. Томск : Изд-во Том. ун-та, 2006. 126 с.

5. Волокитина А.В., Софронов М.А. Классификация и картографирование растительных горючих ма териалов. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2002. 314 с.

6. Гришин А.М., Голованов А.Н., Катаева Л.Ю., Лобода Е.Л. Постановка и решение задачи о сушке слоя лесных горючих материалов // Физика горения и взрыва. 2001. Т. 37, № 1. С. 65–76.

7. Grishin A.M. Mathematical modeling of forest fire and new methods of fighting them. Russia. Tomsk :

Publishing House of the Tomsk State University, 1997. 390 р.

8. Di Blasi C. Modelling and simulation of combustion processes of charring and non-charring solid fuels.

Progress in Energy and Combustion Science. 1993. Vol. 19. P. 71–104.

9. Staggs J.E.J. A simple model of polymer pyrolysis including transport of volatiles // Fire Safety Journal.

2000. Vol. 34, № 1. P. 69–80.

10. Carlslaw S., Jaeger J.C. Conduction of heat in solids. Oxford : Oxford University Press, 1984. 510 р.

11. Landau G. Heat conduction in a melting solid // Quarterly Journal of Applied Mathematics. 1950. Vol. 8.

P. 81–94.

12. Kindelan M., Williams F.A. Theory for endothermic gasification of a solid by a constant energy flux // Combustion Science and Technology. 1975. Vol. 10. P. 1–9.

13. Wichman I.S. A model describing the steady-state gasification of bubble-forming thermoplastics in re sponse to an incident heat flux // Combustion and Flame. 1986. Vol. 63. P. 217–229.

14. Вилюнов В.Н. Теория зажигания конденсированных веществ. Новосибирск : Наука, 1984. 187 с.

15. Latham D., Williams E. Lightning and forest fires // Forest Fires: Behavior and Ecological Effects.

Amsterdam : Elsevier, 2001. P. 375–418.

16. Cummins K.L., Murphy M.J., Bardo E.A. et al. A combined TOA/MDF technology upgrade of the U.S.

national lightning detection network // J. Geophys. Res. 1998. V. 103. P. 9035–9044.

17. Мелехов И.С. Природа леса и лесные пожары. Архангельск, 1947. 60 с.

18. Курбатский Н.П. Проблема лесных пожаров // Возникновение лесных пожаров. М. : Наука, 1964.

С. 5–60.

19. Телицин Г.П. Изучение связи посещаемости лесов и возникновения пожаров // Лесоведение. 1984.

№ 1. С. 59–63.

20. Андреев Ю.А. Закономерности распределения лесных пожаров // Методы и средства борьбы с лес ными пожарами / ВНИИЛМ. М., 1986. С. 43–52.

21. Телицин Г.П. Метод определения пожарной опасности лесной территории // Лесные пожары и борьба с ними / ВНИИЛМ. М., 1987. С. 13–28.

22. Lee B.S., Alexander M.E., Hawkes B.C. et al. Information systems in support of wildland fire manage ment decidion making in Canada // Computers and Electronics in Agriculture. 2002. Vol. 37, № 1–2. P. 185–198.

23. Deeming I.E., Lancaster I.W., Fosberg M.A., Furman R.W., Schroeder M.HI. The National Fire-Danger Rating System. USDA Forest Service Research Paper RM-84 February, 1972. 165 p.

24. Viegas D.X., Bovio G., Ferreira A. et al. Comparative study of various methods of fire danger evaluation in Southern Europe // Int. J. Wildland Fie. 1999. Vol. 10, # 4. P. 235–246.

25. Camia A., Barbosa P., Amatulli G., San-Miguel-Ayanz J. Fire danger rating in the European Forest Fire Information System (EFFIS): Current developments // Forest Ecology and Management. 2006. Vщд. 234, suppl. 1. P. S20.

26. Нестеров В.Г. Горимость леса и методы ее определения. М. ;

Л. : Гослесбумиздат, 1949. 76 с.

27. ГОСТ Р 22.1.09-99. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования. М. : Гос стандарт РФ, 1999. 10 с.

28. Anderson K. A model to predict lightning-caused fire occurrences // Int. J. Wildland Fire. 2002. Vol. 11, № 3–4. P. 163–172.

29. Latham D.J., Schlieter J.A. Ignition probabilities of wildland fuels based on simulated lightning discharg es / USDA Forest Service Res. Pap. INT-411. 1989. 16 p.

30. Preisler H.K., Brillinger D.R., Burgan R.E., Benoit J.W. Probability based models for estimation of wild fire risk // Int. J. Wildland Fire. 2004. Vol. 13, № 2. P. 133–142.

31. Гришин А.М., Фильков А.И. Прогноз возникновения и распространения лесных пожаров. Кемеро во : Практика, 2005. 202 c.

32. Горев Г.В. Оценка климатической предрасположенности территории к возникновению лесных по жаров (на примере Томской области) : автореф. дис. … канд. геогр. наук. Томск : ТГУ, 2004. 24 c.

33. Мухин А.С. Совершенствование информационного обеспечения в охране лесов от пожаров : авто реф. дисс. … канд. с.-х. наук. М. : МГУЛ, 1996. 24 с.

34. Барановский Н.В. Концептуальная база российской системы прогноза лесной пожарной опасности // Безопасность в техносфере. 2010. № 6. С. 34–42.

УДК 58+908(571) РАЗНООБРАЗИЕ ФИТОЦЕНОЗОВ СУЗУНСКОГО БОРА (ПРИОБСКИЕ СОСНОВЫЕ БОРЫ) О.А. Белозерцева Новосибирский государственный педагогический университет (г. Новосибирск), O.A.Beloserzeva@gmail.com Сузунский бор входит в систему Приобских сосновых боров. Он располагается в правобережном Приобье, на юго-востоке Новосибирской области (НСО), в лесостеп ной природной зоне. Площадь бора составляет 157 328 га, он простирается от 53,58° до 54,00° с.ш. и от 82,06° до 82,96° в.д.

Территория, на которой простирается бор, крайне неоднородна по своему строе нию. Находясь на стыке между равнинной частью, и предгорьями Салаира исследуе мый район представляет собой переходную зону от Салаира (горный пояс Южной Сибири) к более выровненным равнинным территориям [1]. Так, абсолютные высоты варьируют от 205 до 153 м. н. у. м. – на северной границе бора и от 171 до 133 м. н.

у. м. – на южной. Дюнный рельеф основной поверхности второй террасы р. Оби определяет распределение в пространстве растительных ассоциаций, создавая неод нородный рисунок растительности.

Фоновые сообщества Сузунского бора представлены интразональными сосновы ми лесами с доминированием Pinus sylvestris L. в древесном ярусе. В пределах бора также встречаются участки с доминированием Betula pendula Roth., в понижениях более влажные варианты – с Betula alba L. и осиной (Populus tremula L.). Кроме того, по долине р. Н.Сузун, на склонах дюн и на террасе, распространены сообщества с присутствием в древостое Picea obovata L. и Larix sibirica Ledeb. Средний возраст этих деревьев составляет 113 лет [3]. Все перечисленные лесообразующие породы, в пределах бора, могут образовывать как монодоминантные сообщества, так и сме шанные древесные насаждения. Особенности мезорельефа в пределах Сузунского бора определяют специфику экологических рядов растительных сообществ. Кроме условно коренных и длительно производных ассоциаций, в пределах бора можно выделить и участки с ранними стадиями восстановления после рубок и пожаров, ко торые составляют около половины фитоценотического разнообразия (в данной рабо те мы не будем их рассматривать).

Так в пределах Сузунского бора можно выделить 4 основные формации (см. табл.):

– формация соснового леса;

– формация смешенного сосново-осиново-березового леса;

– формация смешанного лиственично-елово-соснового леса;

– формация смешанного пушистоберезово-соснового леса.

Краткая характеристика формаций Сузунского бора, НСО Формация сме Формация смешенного Формация смешанно Формация соснового шанного пуши Параметры сосново-осиново- го лиственично-елово леса стоберезово березового леса соснового леса соснового леса Местонахожде- От северной до юж Большая часть терри- Южная граница ние в пределах Северная граница бора ной границы бора по тории бора бора бора течению р. Н. Сузун Вершины дюн, Терраса, пойма Междюнные Тип мезорельефа Терраса р. Холодная II терраса р. Н. Сузун понижение Pinus sylvestris L., Pinus sylvestris L. Picea obovata Ledeb., Betula alba L.

Pinus sylvestris L., Доминанты дре- изредка Betula pendula Larix sibirica Ledeb. Betula pendula Populus tremula L., весного яруса Roth., Populus tremula изредка Populus tremu- Roth., Pinus Betula pendula Roth.

L. la L., Betula pendu- sylvestris L.

la Roth., Betula alba L.

ПП древесного 15–40–80 15–30–80 20–40–85 25–40– яруса, % h древесного 20-35 15–30 20–30 25– яруса (м) Rubus idaeus L., Rosa Lonicera pallasii Ledeb, Sorbus aucuparia acicularis Lindl., Padus Ribes hispidulum L., Ribes nigrum Доминанты ку- avium Mill., Crataegus Padus avium Mill., Rosa (Jancz.) Pojark, Ribes L., Rosa majalis старникового sanguinea Pall., Salix majalis Herrm., Sorbus atropurpureum C.A. Herrm., Padus яруса caprea L., Viburnum aucuparia L. Mey., Spiraea media avium Mill., Cra opulus L., Caragana F. Schmidt, Caragana taegus sanguinea arborescens Lam. arborescens Lam. Pall.

ПП кустарнико 1–20–60 0,5–3–7 2–10–30 5–30– вого яруса, % h кустарникового 0,8–1,5–3,0 0,7–1,0–2,0 1,5–2,0–3,0 1,0–3,0–5, яруса, м Thelypteris palus tris Schott, Lami Carex macroura um album L.


, Meinsh, Adoxa moscha- Melica altissima L., Circaea alpina L., Calamagrostis tellina L., Vaccinium Cacalia hastata L., Chelidonium majus L., arundinacea (L.) myrtillus L., Vaccinium Aconitum septentrionale Stellaria bungeana Roth, Naum vitis-idaea L., Cnidium Koelle, Elymus sibiricus Fenzl., Impatiens noli burgia thyrsiflora Часто встречае- dubium (Schkuhr) L., Melica nutans L., tangere L., Humulus (L.) Reichenb., мые виды травя- Thell, Antennaria dioi- Lathyrus gmelini lupulus L., Viola sel Lycopus exaltatus нистого яруса ca (L.) Gaertn., Maian- Fritsch., Calamagrostis kirkii Pursch ex Goldie, L. fil., Stachys themum bifolium (L.) canescens (Web.) Roth, Viola arenaria DC., palustris L., F.W. Schmidt, Equise- Paris quadrifolia L., Viola collina Bess., Brachypodium tum sylvaticum L., Heracleum sidiricum L. Ranunculus monophyl pinnatum (L.) Polygonatum odoratum lus Ovcz.

Beauv., (Mill.) Druce Pulmonaria dacica Simonk ПП травянисто кустарничкового 10–45–98 30–50–100 25–30–95 30–60– яруса, % Формация сме Формация смешенного Формация смешанно Формация соснового шанного пуши Параметры сосново-осиново- го лиственично-елово леса стоберезово березового леса соснового леса соснового леса h травянистого 0,15–0,40–0,60 0,24–0,60–0,90 0,25–0,60–1,0 0,07–0,45–1, яруса, м Видовое богат ство травянисто 13–25–45 12–22–41 9–28–52 8–20– кустарничкового яруса Крапив но+снытевая, Осоково+вейниковая, Осоко Крапивно+снытевая, крапив Основные ассо- Злако- во+разнотравная, папоротниковая, зла- но+телептерисов циации во+разнотравная, осоково+хвощевая, ково-разнотравная ая, папоротнико чернично+брусничная хмелево+снытевая вая, злаково разнотравная Neottianthe cucu Hemerocallis minor lata (L.) Schecht., Mill., Neottianthe cucu- Scirpus lateriflo Dryopteris expansa Краснокнижные lata (L.) Schecht., rus J.F. Gmelin, (C. Presl) Fraser виды Cypripedium calceolus Epipactis atro Jenkins et Jermy.

L., Cypripedium rubens (Hoffm.

macranthon Sw. Ex Bernh.) Schult.

Origanum vulgare L., Fragaria vesca L., Fili Trollius asiatica L., Phegopteris connectilis pendula ulmaria Iris ruthenica Ker Ценные и деко- Chelidonium majus L., (Michx.) Watt, Anemo- (L.) Maxim., Gawl., Fragaria viridis ративные виды Succisa pratense ne caerulea DC., Pteridium aquili Duch.

Moench Anemone sylvestris L. num (L.) Kuhn, Mentha arvensis L., Rubus saxat ilis L.

Основной массив сообществ Сузунского бора относится к классу Brachypodio pin nati–Betuletea pendulae порядка Carici macrourae–Pinetalia. На территории бора встречаются сухие, остепненные и умеренно-влажные варианты леса. Сухие вариан ты лесов, относящиеся к ассоциации Calamagrostio arundinaceae–Betuletum pendulae.

Остепненные леса представлены главным образом ассоциацией Artemisio latifolae– Betuletum pendulae и Cnidio dubii–Pinetum sylvestris. Умеренно влажные леса приуро чены к определенным элементам рельефа с проточным увлажнением, они представ лены ассоциацией Trollio asiaticae–Populetum tremulae.

Сузунский бор является одним из уникальных природных комплексов Приобских боров Западной Сибири. Флористическое разнообразие Сузунского бора представлено 608 видами высших сосудистых растений (6 отделов, 84 семейства и 304 рода) из кото рых – 15 занесены в Красную книгу НСО [2]. На территории Сузунского бора распола гается 3 ООПТ: 2 памятника природы регионального значения «Обская песчаная степь» и «озеро Сплавное», а также государственный биологический заказник «Сузун ский». Площадь последнего составляет 80% от всей территории Сузунского бора.

Легкодоступность Сузунского бора (располагается вдоль трассы) делает его уяз вимым. С каждым годом увеличивается рекреационная нагрузка, систематические рубки и пожары на территории бора приводят к выпадению многих видов и, в целом, к изменению структуры сообществ и образованию «паркового типа леса», что снижа ет устойчивость и способность к самовосстановлению экосистемы рассматриваемого лесного массива.

Таким образом, особенности сложения растительного покрова и флористический состав сообществ Сузунского бора делает данный бор уникальным, поэтому требует ся дальнейшая работа по его изучению и охране. Особого внимания заслуживают сообщества с присутствием в древостое соснового леса Picea obovata L. и Larix sibirica Ledeb.

Литература 1. Вдовин В.В. Основные этапы развития рельефа. М. : Наука, 1976. 270 с.

2. Красная книга Новосибирской области / Департамент природных ресурсов и охраны окружающей среды Новосибирской области. 2-е изд. Новосибирск : Арта, 2008. 528 с.

3. Лесохозяйственный регламент Сузунского лесничества. Новосибирск, 2010. 280 с.

УДК 581.52 (571.6) ЗАВИСИМОСТЬ ВСТРЕЧАЕМОСТИ ВИДОВ ДУБРАВНОЙ СВИТЫ ОТ ПАРАМЕТРОВ МЕСТООБИТАНИЙ НА ЮГЕ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА Е.А. Бисикалова, П.В. Крестов Биолого-почвенный институт ДВО РАН (г. Владивосток), bisikalovae87@mail.ru Ботанический сад-институт ДВО РАН (г. Владивосток), krestov@biosoil.ru Юг Дальнего Востока – это обширная территория, характеризующаяся сложным, рассеченным рельефом, выраженным градиентом континентальности и муссонным характером циркуляции воздушных масс. Разнообразие местообитаний в сочетании с насыщенной событиями историей развития растительного покрова, не имеющего перерыва в период плейстоценового максимума [5], обусловили формирование здесь большого разнообразия типов и формаций растительности с богатым видовым соста вом. Формация дубняков (Quercus mongolica) на юге Дальнего Востока является наиболее распространённой [6]. Рядом исследователей [1, 2, 4, 7] был проведён ана лиз ценофлоры дубовых лесов, где было установлено общее ядро флоры, дубравный ценоэлемент. В нашей работе мы используем понятие дубравная свита [3], т.к. виды, образующие её, связаны с дубовыми лесами в течение длительного времени и явля ются спутниками дуба монгольского на протяжении всего его ареала. Общий харак тер видов дубравной свиты определяется ксерофильностью, умеренным светолюбием и устойчивостью к пожарам. Объектом исследования являются четыре наиболее ти пичных спутника дуба монгольского – Artemisia keiskeana, Atractylodes ovata, Chloranthus japonicus, Melampyrum roseum.

Знания особенностей роста растений в экологически-различных местообитаниях являются фундаментальными для геоботаники и лесоведения в целом [8]. Виды дуб равной свиты на юге Дальнего Востока распространены на огромной территории, в связи с чем характер их местообитаний имеет различные экологические особенности.

Не исключено, что одни местообитания являются основными для видов дубравной свиты, а другие второстепенными, где растения встречаются редко. Исходными дан ными для определения наиболее благоприятных для дубравных видов типов место обитаний послужили геоботанические описания, хранящиеся в фитоценариях лабо ратории геоботаники Биолого-почвенного института ДВО РАН и лаборатории расти тельного покрова Ботанического сада-института ДВО РАН, выполненных в различ ных лесных формациях и послужившие основой для создания классификационных построений [9, 10, 11]. Были отобраны описания, в которых отмечено присутствие дубравных видов, и проведён регрессионный анализ, в результате которого опреде лены сила связи между встречаемостью видов дубравной свиты и основными каче ственными и количественными параметрами местообитаний: широта (Lat), долгота (Lon), высота над уровнем моря (Ele), эдификатор Quercus mongolica (Qm), проек тивное покрытие древесного яруса (Tree), проективное покрытие кустарникового яруса (Shrub), крутизна склона (Slo) и экспозиция склона (равнины (FL), север (N), северо-восток (NE), восток (E), юго-восток (SE), юг (S), юго-запад (SW), запад (W), северо-запад (NW)) (таблица).

Расчёт линейных уравнений множественной регрессии проведён при помощи программы Statistica 10. В анализе использовалась база данных, включающая 636 оригинальных геоботанических описаний. Геоботанические описания проведены на территории России (р. Иман, р. Бикин, г. Пидан, южный Сихотэ-Алинь, Лазовский заповедник) (Крестов, Верхолат), Кореи (Song et al., Kim, Krestov) и Китая (You et al., Takeda et al., Kim, Krestov).

Линейные уравнения множественной регрессии зависимости встречаемости видов дубравной свиты от параметров местообитаний Модели R SS df p Ak SI = 0.6162 – 0.0244 (Lat) + 0.0107 (Lon) – 0.0003 (Ele) + 0.0054 (Slo) + 0.27 70.32 529 0.0049 (Qm) – 0.0032 (Tree) Ao SI = 0.9636 – 0.0196 (Lat) + 0.0106 (Lon) – 0.0006 (Ele) – 0.8613 (FL) – 0.38 74.62 529 0.0066 (Slo) + 0.0042 (Qm) – 0.0063 (Tree) + 0.0029 (Shrub) Chj SI = 0.3076 – 0.0139 (Lat) – 0.0002 (Ele) – 0.9902 (FL) – 0.7993 (N) – 0. (NE) – 0.9197 (E) – 0.7257 (SE) – 0.7547 (S) – 0.7558 (SW) – 0.8430 (W) – 0.8672 0.13 60.46 529 (NW) – 0.0051 (Slo) + 0.0023 (Tree) + 0.0039 (Shrub) Mr SI = – 0.2944 – 0.0381 (Lat) + 0.0175 (Lon) + 0.0020 (Qm) – 0.0054 (Tree) + 0.23 78.84 529 0.0019 (Shrub) Примечание. Ak – Artemisia keiskeana, Ao – Atractylodes ovata, Chj – Chloranthus japonicus, Mr – Melampyrum roseum;

обозначение параметров местообитаний в тексте.

Результаты анализов линейных уравнений множественной регрессии показали, что связь между встречаемостью видов дубравной свиты и параметрами местообита ний статистически достоверна, но сила связи низкая, проанализированные параметры местообитаний объясняют от 13 до 38% варьирования параметра встречаемости (таб лица). Тем не менее, это согласуется со вкладом переменных, описывающих характе ристики местообитания, в распределение видов в сообществах [12] и позволяет гово рить о закономерностях распределения видов дубравной свиты в лесных формациях юга Дальнего Востока.

С увеличением географической широты встречаемость всех исследуемых видов сни жается, что характеризует их как более теплолюбивые, южные растения. С увеличением географической долготы встречаемость всех видов, кроме Chloranthus japonicus, увели чивается. Отепляющее воздействие океана, вследствие чего формируется более мягкий климат, оказывает благотворное влияние на лучшее развитие растений в прибрежных районах. Резкие перепады температур в горах снижают встречаемость всех видов, кроме Melampyrum roseum. Исследуемые растения чаще встречаются на умеренно возвышен ной территории. С увеличением крутизны склона встречаемость Artemisia keiskeana воз растает. Данный вид чаще можно встретить на крутых склонах и скальных выходах.


Atractylodes ovata и Chloranthus japonicus менее приспособлены к росту на равнинной местности. Встречаемость видов дубравной свиты возрастает в присутствии эдификатора Quercus mongolica, но общее проективное покрытие древесного яруса напротив отрица тельно влияет на рост растений. Все растения, кроме Chloranthus japonicus избегают под кроновых пространств, произрастая в «окнах». Chloranthus japonicus, это более теневы носливый и влаголюбивый вид, поэтому условия создаваемые в затенённых древесными кронами лесах способствуют большей его встречаемости. Хорошо развитый в дубовых лесах кустарниковый ярус способствует увеличению встречаемости всех исследуемых дубравных видов, кроме Artemisia keiskeana. По отношению ко всем экспозициям склона, снижается встречаемость только Chloranthus japonicus. Остальные исследуемые виды растут независимо относительно экспозиции склона (таблица).

Из проанализированных линейных уравнений множественной регрессии видно, что исследуемые виды дубравной свиты – это южные растения, приспособленные к более мягкому морскому климату. В связи с некоторыми особенностями своей био логии растения лучше произрастают на склонах с умеренным уклоном, чаще в дубо вых лесах. Умеренное светолюбие является одной из основных особенностей видов дубравной свиты. Несильное затенение кронами деревьев в дубняках создаёт наибо лее благоприятные условия для роста данных растений.

Исследование частично поддержано грантом РФФИ (№ 10-04-00985-а).

Литература 1. Верхолат В.П., Крылов А.Г. Анализ флоры сосудистых растений дубовых лесов южного Сихоте Алиня // Комаровские чтения. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1982. Вып. XXIX. С. 3–22.

2. Добрынин А.П. Дубовые леса российского Дальнего Востока // Тр. Ботанических садов ДВО РАН.

Т. 3. Владивосток, 2000. 259 с.

3. Зозулин Г.М. Взаимоотношения лесной и травянистой растительности в Центрально-чернозёмном госзаповеднике // Труды Центрально-чернозёмного государственного заповедника. Вып III. Курское книжное изд-во, 1955. С. 102 – 234.

4. Ильинская С.А., Брысова Л.П. Леса Зейского Приамурья. М.: Наука, 1965. 210 с.

5. Короткий А.М. Палео-геоморфологический анализ рельефа и осадков горных стран (на примере Дальнего Востока). М.: Наука, 1983. 248 с.

6. Меницкий Ю.Л. Дубы Азии. Л.: Наука, 1984. 315 с.

7. Сочава В.Б. Вопросы флорогенеза и филоценогенеза маньчжурского смешанного леса // Материалы по истории флоры и растительности СССР. М.;

Л.: Изд-во АН СССР, 1946. Вып. 2. С. 283-320.

8. Krestov P.V. Relationships Between Site Index of Major Tree Species in the ESSF Zone and Ecological Measures of Site Quality // Scientia Silvica. 1998. N. 23. P. 1-3.

9. Krestov P.V., Nakamura Y. 2002. Phytosociological study of the Picea jezoensis forests of the Far East // Folia Geobotanica. Vol. 37. N 4. P. 441-474.

10. Krestov P.V., Song J.-S., Nakamura Y., Verkholat V.P. 2006. A phytosociological survey of the decidu ous temperate forests of mainland Northeast Asia // Phytocoenologia. Vol. 36. N 1. P. 77-150.

11. Krestov P.V., Ermakov N.B., Osipov S.V., Nakamura Y. 2009. Classification and Phytogeography of Larch Forests of Northeast Asia // Folia Geobotanica. Vol. 44. N 4. P. 323-363.

12. Qian H., Klinka K., Okland R.H., Krestov P., Kayahara G.J. 2003. Understorey vegetation in boreal Picea mariana and Populus tremuloides stands in British Columbia // Journal of vegetation science. Vol. 14. P. 173–184.

УДК 630*45 (571.16) ЛАРИНСКИЙ ЛАНДШАФТНЫЙ ЗАКАЗНИК КАК МОДЕЛЬНЫЙ ПОЛИГОН ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ИНВАЗИИ УССУРИЙСКОГО ПОЛИГРАФА В ТАЕЖНЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ ЮЖНОЙ СИБИРИ Э.М. Бисирова, ИА. Керчев, Н.А.Чернова Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН (г. Томск), bissirovaem@mail.ru В последнее время массовое усыхание пихтовых лесов Южной Сибири привлека ет все большее внимание исследователей, работников лесного хозяйства и защиты леса, а также общественности. Основной причиной деградации пихтовых древостоев оказалась инвазия дальневосточного вида короедов – уссурийского полиграфа Polygraphus proximus Blandf. и формирование очагов его массового размножения.

Активная деятельность данного вида оказывает влияние практически на все компо ненты биоценоза: на качественную и количественную структуру древостоев, подрост, живой напочвенный покров, состав и структуру энтомофауны. Для детального изу чения последствий инвазионного процесса, темпов и особенностей распространения очагов P. proximus, а также прогноза дальнейшей судьбы сибирских пихтарников необходима организация мониторинга на постоянной основе.

В качестве модельного полигона для изучения инвазии уссурийского полиграфа на территории Томской области нами был выбран Ларинский ландшафтный заказник (ООПТ в составе Богашевского участкового лесничества Томского лесничества), со зданный в 1993 г. с целью сохранения уникального природного ландшафта переход ной зоны от равнинной южной тайги Западной Сибири к горной тайге Кузнецкого Алатау. Сохранению фрагментов коренных южно-таежных лесов и формированию уникальной ландшафтной структуры заказника способствовало преобладание скло новых поверхностей, слабо пригодных для хозяйственной деятельности. Основными хвойными лесообразующими породами являются сосна обыкновенная и пихта си бирская. За последнее десятилетие деградация древостоев охватила не менее 50% площади заказника с преобладанием пихты. В старовозрастном ядре лесного покрова Ларинского заказника к 2010 г. пихта в возрасте более 70 лет почти полностью усохла, остались лишь небольшие куртины [1].

В 2011 г. при рекогносцировочном обследовании заказника во всех фитоценозах с участием пихты сибирской (от 1 до 10 единиц), отмечен уссурийский полиграф, что определило необходимость проведения детальных комплексных исследований воз действия инвайдера на основные компоненты лесных экосистем (древостоя, подро ста, подлеска, живого напочвенного покрова и энтомофауны). В 2011–2013 гг. в вы делах с различной степенью интенсивности очагов массового размножения уссурий ского полиграфа заложены постоянные пробные площади размером 0,15–0,35 га, включающие не менее 100 деревьев основного полога, с определением таксационных показателей древостоя по стандартным методикам [2].

Изучение процессов зоогенной сукцессии в исследуемых лесах подразумевает в первую очередь оценку жизненного состояния деревьев и поврежденных древостоев для определения степени их деградации на момент обследования, выявления дина мики и экологических последствий инвазии. На пробных площадях глазомерно осу ществляли оценку каждого дерева пихты по следующим признакам: плотность кроны и количество сухих ветвей в ее верхней части;

цвет хвои;

наличие и площадь механи ческих повреждений на стволе и корневых лапах;

присутствие и количество смоля ных натёков на стволе (отбитых атак полиграфа);

наличие незасмоленных входных отверстий полиграфа на стволе;

удавшиеся поселения P. proximus, стадия развития короеда;

характер заселения дерева;

признаки заселения сопутствующих инвайдеру местных видов стволовых насекомых. Дополнительно отмечались признаки пораже ния деревьев ржавчинным раком пихты (Melampsorella caryophyllacearum (DC).

J. Schrt.), трутовиком Гартига (Phellinus hartigii Allesch. & Schnabl) Pat.) и, при вскрытии коры, учитывалось состояние луба и наличие некрозов флоэмы от перено симых уссурийским полиграфом деревоокрашивающих офиостомовых грибов. Ком плексный анализ этих признаков позволил разработать и предложить для оператив ного мониторинга пораженных полиграфом лесов оценочную шкалу текущего жиз ненного состояния деревьев в очагах P. proximus [3].

В результате оценки поврежденных древостоев пихты в Ларинском заказнике вы явлено их неудовлетворительное состояние, а гибель деревьев в очагах массового раз множения уссурийского полиграфа составляет в различных насаждениях от 32 до 95%.

Состояние естественного возобновления материнских древостоев Ларинского за казника, поврежденных уссурийским полиграфом, оценивалась по количеству, мор фометрическим признакам и жизненному состоянию подроста при сплошном его перечете на линейных трансектах [4].

Для выявления сукцессионных смен растительного покрова в очагах инвазийного дендрофага были сделаны полные геоботанические описания пихтарников. При этом отмечались признаки зоогенной трансформации фитоценоза – изменение обилия ви дов разных эколого-ценотических групп, степень дифференциации подкроновых и прогалинных парцелл, появление сорных видов, проникновение гелиофитов в под кроновые парцеллы, изменение структуры и состава подлеска и прочее. На основе геоботанических описаний и стандартных экологических шкал Л.Г. Раменского [5] по полному флористическому составу растительных сообществ [6] в относительных единицах меры напряженности экологических факторов «ступенях» были оценены увлажнение и трофность местообитаний, на основе которых была проведена ордина ция пораженных уссурийским полиграфом пихтарников в системе экологических координат и определена их экологическая приуроченность.

В результате был прослежен сукцессионный ряд растительных сообществ пихто вых лесов от мелкотравно-зеленомошных до крупнопапоротниково-разнотравных с высоким участием в сложении фитоценозов крапивы двудомной и зарослями мали ны. Оценка экологической приуроченности исследованных лесов показала сходный уровень влагообеспеченности и трофности местообитаний, узкий диапазон их изме нения, а сопряженный анализ позволил выявить тенденцию усиления степени дегра дации древостоя и ухудшения жизненного состояния подроста по мере нарастания гидроморфизма местообитаний [7].

Исследование ксилофильных энтомокомплексов на заселенных и отработанных ксилофагами стоящих и валежных деревьях позволяет отслеживать изменения видо вого разнообразия различных компонентов: стволовых дендрофагов, их хищников и паразитов. С этой целью в Ларинском заказнике на участках с разной степенью де градации анализировались модельные деревья по трем методам. На стоячих заселен ных деревьях – по методу закладки одной 30-сантиметровой палетки по окружности на уровне груди, а на буреломных и спиленных деревьях – методом закладки трёх палеток на район поселения и методом условно сплошного учёта, представляющего собой анализ всей протяженности ствола с метровыми интервалами [8]. Полученные с них популяционные характеристики (короедный запас, плотность поселения, кор мообеспеченность, плодовитость, продукция и др.) позволяют отслеживать динамику численности P. proximus и изменение степени деградации насаждений с увеличением численности вредителя.

Анализ модельных деревьев показал, что абсолютным доминантом среди дендро фагов пихтовых древостоев заказника в настоящее время является уссурийский поли граф. Выявлена его высокая численность: численность жуков родительского поколе ния достигало здесь 14 246 шт./дерево. Отмечено снижение видового разнообразия аборигенных ксилофагов, практически полное исчезновение ранее массового флоефага пихты сибирской – пальцеходного лубоеда Xylechinus pilosus Ratz., а так же негативное влияние конкурентных отношений с инвайдером на численность прежде главного стволового дендрофага пихты – черного пихтового усача Monochamus urussovi Fisch [9].

Использование охарактеризованных выше подходов позволило оценить патоло гическое воздействие очагов массового размножения уссурийского полиграфа на пихтовые леса района исследования. Современное их состояние свидетельствует о сравнительно высокой интенсивности процессов деградации исследованных насаж дений.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант 12-04-00801-а).

Литература 1. Лойко С.В., Герасько Л.И., Куликова О.Р. Сукцессии растительности на дерново-подзолистых поч вах подтайги Томь-Яйского междуречья // Вестник Том. гос. ун-та. Биология. 2010. № 4. С. 32–40.

2. Чмыр А.Ф., Маркова И.А., Сенов С.Н. Методология лесоводственных исследований: Учебное посо бие. СПб. : ЛТА, 2001. 96 с.

3. Кривец С.А., Бисирова Э.М. Оценка жизненного состояния пихты сибирской в очагах массового раз множения уссурийского полиграфа Polygraphus proximus Blandf. (Coleoptera: Curculionidae, Scolytinae) // Ма териалы Всеросс. конф. с международ. участием «Экологические и экономические последствия инвазий дендрофильных насекомых». Красноярск, 25–27 сентября 2012 г. Красноярск : ИЛ СО РАН, 2012. С. 60–64.

4. Пац Е.Н. Оценка естественного возобновления в темнохвойных лесах Томской области, повре жденных уссурийским полиграфом // Материалы IV Междунар. конф., посвященной памяти Ю.А. Львова, «Биогеоценология и ландшафтная экология: итоги и перспективы». Томск, 2012. С. 255–259.

5. Раменский Л.Г., Цаценкин И.А., Чижиков О.Н., Антипин Н.А. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М. : Сельхозгиз, 1956. 472 с.

6. Королюк А.Ю., Троева Е.И., Черосов М.М. и др. Экологическая оценка флоры и растительности Якутии. Якутск, 2005. 108 с.

7. Пац Е.Н., Чернова Н.А. Изменение жизненности подроста в ходе инвазии уссурийского полиграфа в пихтовые леса Томской области // ГЕО-Сибирь-2013с : сб. матер. VII Междунар. науч. конгресса. Новоси бирск, 2013 г. Т. 4. С. 55–59.

8. Катаев О.А., Поповичев Б.Г. Лесопатологические обследования для изучения стволовых вредителей в хвойных древостоях. Учебное пособие. СПб. : СПбЛТА, 2001. 72 с.

9. Керчев И.А., Кривец С.А. Состав и численность обитающих совместно с уссурийским полиграфом Polygraphus proximus Blandford (Coleoptera: Scolytidae) ксилофильных консортов пихты сибирской в Том ской области // Мат. Всеросс. конф. с международ. участием «Экологические и экономические послед ствия инвазий дендрофильных насекомых». Красноярск, 25–27 сентября 2012 г. Красноярск : ИЛ СО РАН, 2012. С. 57–59.

УДК ПОЧВЕННЫЕ ВОДОРОСЛИ ВЕРХОВЫХ БОЛОТ (ПЛЕСЕЦКИЙ РАЙОН АРХАНГЕЛЬСКАЯ ОБЛАСТЬ) А.Г. Благодатнова ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный педагогический университет»

(г. Новосибирск), ablagodatnova@yandex.ru Исследования проведены в Плесецком районе Архангельской области на протя жении 2009–2012 гг. При проведении исследований были определены ассоциации в пределах типичной растительности, которые отражают особенности почвенно экологических условий конкретной болотной системы. Площадь олиготрофного бо лота составляет около 6,5 км2. Растительный покров представлен Sphagnum fuscum (Schimp.) Klinggr., Sph. Magellanicum Brid., Sph. Balticum (Russ.) C. Jens., Sph. Parvifo lium Warnst. Встречается Oxycoccus quadripetalus Gilib., Rubus chamaemorus L., по краям болота – Ledum palustre L., Vaccinium vitis-idaea L., Calluna vulgaris (L.) Hull, Pinus sуlvestris L. В центре болото представляет собой выпуклую поверхность, с по нижением к периферии, где прослеживается нечеткая дифференциация нанорельефа на кочки и мочажины. Выделены две основные ассоциации растений: сфагновая (Sphagnum fuscum + Sph. magellanicum) и кустарничково-сфагновая (Ledum palustre + Oxycoccus quadripetalus + Sph. fuscum), в пределах которых формируются специфи ческие альгогруппировки.

На территории олиготрофного болота был зарегистрирован 41 вид (45 видов и внутривидовых таксонов) водорослей, принадлежащих к 4 отделам, 12 порядкам, 19 семействам, 25 родам. Из них Chlorophyta – 27, Xanthophyta – 6, Bacillariophyta – 5, Cyanophyta – 3 вида (З27Ж6Д5С3) (рис. 1).

Превалируют во флоре виды отдела Chlorophyta, составляя более половины всей флоры, что характерно для болотных экосистем в целом [1]. Число порядков и даже семейств среди представленных отделов различается незначительно (табл. 1), за ис ключением Chlorophyta. Многочисленные, по сравнению с другими отделами, поряд ки этого отдела свидетельствуют о более успешной адаптации к конкретным почвен но-экологическим условиям видов отдела Chlorophyta. Различие в числе таксонов наблюдается на семейственном, родовом и, конечно, видовом уровне. Внутренняя структура разнородна лишь в пределах отдела Chlorophyta, но в тоже время, это раз нообразие создается за счет большого числа однородовых семейств и одновидовых родов. Таксономическая структура остальных отделов не отличается разнообразием, что связано с условиями олиготрофного болота, и еще раз подчеркивает широкую экологическую пластичность зеленых водорослей.

Рис. 1. Долевое участие отделов водорослей в общем сложении альгофлоры олиготрофного болота, % Таблица Таксономическая структура альгофлоры олиготрофного неосушенного болота Отделы Таксоны Cyanophyta Bacillariophyta Xanthophyta Chlorophyta Порядок 2 1 2 Семейство 2 3 3 Род 3 5 3 Семейство с 1 родом 1(50,0)* 1(33,3) 3(100) 9(81,8) Семейство с 1 видом 1(50,0) 1(33,3) 0 5(45,5) Семейств с 5 и более видами 0 0 0 1(9,1) Род с 1 видом 3(100) 5(100) 1(33,3) 6(42,9) Род с 5 и более видами 0 0 0 1 (9,1) Всего видов 3 5 6 * За скобками – число видов, в скобках – % от общего числа видов.

Все семейства отдела Xanthophyta являются однородовыми. Долевое участие од новидовых родов варьирует от 33,3% у Xanthophyta до 100% у Bacillariophyta и Cyanophyta, флора которых образована исключительно одновидовыми родами.

Семейственный спектр представлен 19 семействами, 10 ведущих из которых со ставляют 75,6% (табл. 2). Доминируют семейства Mesotaeniaceae, Chlamydomona daceae и Desmidiaceae с наибольшим числом видов, которые составляют основную часть спектра. Chlamydomonadaceae часто отмечается авторами в числе лидирующих семейств в почвах болот [2]. Семейства Eunotiaceae, Chlorellaceae достаточно часто отмечаются в болотных почвах [3]. Многие семейства находятся в связанных рангах.

Одновидовые семейства составляют весомую часть спектра (около 40%), что являет ся отличительной чертой высокоширотных экосистем.

Таблица Спектр ведущих семейств альгофлоры олиготрофного неосушенного болота Число % от общего Семейство Место Число родов видов числа видов Mesotaeniaceae 5 12,2 1–3 Chlamydomonadaceae 5 12,2 1–3 Desmidiaceae 5 12,2 1–3 Closteriaceae 4 9,6 4 Heterotrichaceae 3 7,3 5–6 Chlorellaceae 3 7,3 5–6 Eunotiaceae 2 4,9 7–10 Nitzschiaceae 2 4,9 7–10 Oscillatoriaceae 2 4,9 7–10 Chlorococcaceae 2 4,9 7–10 Всего 33 75,6 Можно отметить семейства Ulotrichaceae, Volvocaceae, Scenedesmaceae, как ти пичных представителей болотной флоры [4].

В родовом спектре 9 ведущих родов объединяют 24 вида, что составляет около 59% всего видового списка (табл. 3). В своих работах А.И. Толмачев (1974) отмечает, что чем беднее флора, тем меньшее число таксонов необходимо включать в головной спектр, но этого достаточно для выявления характера флоры. Головной спектр пред ставлен характерными для болот родами, при этом большинство таксонов находятся в связанных рангах.

Таблица Спектр ведущих родов альгофлоры олиготрофного неосушенного болота Род Число видов % от общего числа видов Место Cosmarium 5 12,2 Chlamydomonas 4 9,8 2– Closterium 4 9,8 2– Bumilleria 3 7,3 4– Chlorella 3 7,3 4– Tribonema 2 4,9 6– Chlorococcum 2 4,9 6– Mesotaenium 2 4,9 6– Cylindrocystis 2 4,9 6– Всего 24 58, Обращает на себя внимание присутствие среди ведущих родов Bumilleria и Tribonema, которые, по мнению Э.А. Штиной (1996), могут считаться «верными» для болотных экосистем. Более половины спектра составляют одновидовые рода. Лиди рующие позиции среди одновидовых родов принадлежат отделам Chlorophyta и Bacillariophyta.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.