Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ГОР ЮЖНОЙ СИБИРИ 8
Глава 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ 22
2.1. Базы данных 22
2.2. Климатические субмодели 25
2.3. Объекты исследований 32
Глава 3. БИОКЛИМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОРЕННЫХ НАСАЖДЕНИЙ ГОР ЮЖНОЙ СИБИРИ 34
3.1 Биоклиматические модели породного состава древостоев 34
3.1.1. Биоклиматические модели породного состава горных древостоев Южной Сибири 36
3.1.2. Климатические ординации групп типов леса хр. Улан-Бургасы 43
3.2. Биоклиматические модели продуктивности лесов 47
3.2.1. Биоклиматические модели продуктивности горных древостоев Южной Сибири 51
Выводы к главе 3 63
Глава 4. КЛИМАТИЧЕСКИЙ КАРКАС ТЕРРИТОРИИ. ПРИЛОЖЕНИЯ
4.1. Понятие экологического и климатического каркасов территории 65
4.2. Методика построения Климатического Каркаса Территории(ККТ) 72
4.3. Приложение ККТ к модельным и прогностическим задачам 76
4.3.1. Улан-Бургасский профиль 76
4.3.2. Туристко-экскурсионный района заповедника «Столбы» 81
4.3.3. Танзыбейский профиль 90
Выводы к главе 4 92
Глава 5. СОЗДАНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ПРИЛОЖЕНИИ
5.1. Создание вспомогательных подпрограмм при вычислении климатических индексов 94
5.2. Среда программирования Delphi и взаимодействие с другими... приложениями 98
5.3. Создание пользовательского приложения в Delphi 102
Выводы к главе 5 107
Основные выводы 109
Список литературы 111
Приложения 131
- Климатические субмодели
- Биоклиматические модели продуктивности горных древостоев Южной Сибири
- Приложение ККТ к модельным и прогностическим задачам
Введение к работе
Актуальность В настоящее время происходит глобальная антропогенная трансформация растительного и лесного покрова, в частности, вызванная как непосредственно рубками лесов, пожарами и вспышками насекомых, так и опосредованно потеплением климата, темпы которого будут только возрастать в XXI веке (Исаев и др, 2004, Climate Change, 1995-2003) Даже на территории Сибири, менее подверженной антропогенным нагрузкам, осталось всего около 30 % коренных лесов (Исаев и др, 1995, Соколов, 1997, Global Forest Watch, 2000), а под воздействием потепления климата местообитания лесов в Сибири к концу XXI века могут сократиться на 30-40% (Krankina et al, 1997, Чебакова и др , 1999, 2003) В горах Южной Сибири, регионе с наибольшим разнообразием ландшафтов (от мішального пояса в высокогорьях до полупустыни в межгорных котловинах) и высоким биоразноообразием, также увеличиваются площади производных лесов из лиственных пород, трансформированных из коренных лесов ценных хвойных пород под воздействием антропогенных факторов (Identification , 2005) Для опредетения лесорастительного потенциала нарушенных территорий и организации мониторинга за текущей трансформацией лесов необходимо определить условия существования коренных лесов разного состава и продуктивности, сформированных под длительным воздействием факторов окружающей среды и находящихся в динамическом равновесии с ними
Целью настоящей работы является разработка биоклиматических регрессионных моделей коренных насаждений гор Южной Сибири и создание климатического каркаса горной территории, на основе которых могут решиться как научные, так и практические задачи мониторинга и прогноза для целей лесного хозяйства в свете глобальных изменений
Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи
разработать климатические субмодели горных профилей для расчета климатических параметров местообитаний насаждений по параметрам их топографии Обосновать и создать экологический каркас горной территории,
разработать биоклиматические регрессионные модели характеристик насаждений (составов, бонитетов, запасов и групп типов леса) различных лесорастнтельных провинций гор Южной Сибири,
создать в среде программирования Delphi программный модуль на основе полученных моделей
Защищаемые положения
-
В горах Южной Сибири характеристики коренных насаждений (состав, бонитет, запас, группа типов леса) контролируются гидротермическими параметрами их местообитаний, и эти зависимости могут быть описаны множественными регрессионными уравнениями
-
Экологический каркас горной территории, понимаемый как энергетический потенциал территории и выраженный в климатических единицах, является основой для моделирования характеристик коренных насаждений, трансформированных в результате природных или антропогенных нагрузок
-
Растровые ГИС являются адекватным инструментом для создания и визуализации экологического каркаса территории, представленного набором слоев наиботее значимых для горной растительности климатических показателей
-
Найденные биоклпматнческне модели насаждений могут быть реализованы в виде і программных модулей в среде объектно-ориентированного программирования ^\у(
\ \
Новизна Для гор Южной Сибири впервые
создан экочогический каркас горной территории разных масштабов - локального и регионального,
созданы региональные биоклиматические модети характеристик насаждений и демонстрир} ется их использование в комп тексе с климатическим каркасом территории дтя различных природоведческих и тесохозяйственных целей,
результаты биоклиматических исследований горных лесов реализованы в виде потьзоватетьского программного приложения
Практическая значимость Показана ценность применения климатического каркаса территории для многих прикладных задач лесного хозяйства определения характеристик коренной растительности, в том числе трансформированной, вычисления предельных запасов древесной фитомассы при выращивании на данной территории различных древесных пород, прогноза изменения видового состава древостоев и показателей роста при изменении климата, подбора оптимальных источников семян для лесоразведения в любой точке данного региона
В ходе работы создано программное приложение для ЭВМ («Определигеть климатипов хвойных пород Южной Сибири»), зарегистрированное в РОСПАТЕНТЕ, 17 03 2006 г за № 2006611000, авторы Парфенова Е И , Чебакова Н М
Личный вклад автора Автор участвовала во всех этапах работы сборе данных, создании баз данных, обработке и анализе данных с помощью статистических и ГИС-методов и публикации результатов
Апробирование Основные результаты работ были представлены автором в виде }стных и стендовых докладов на конференциях «Интеркарто-4» (Барнаул, 1998), «Проблемы информатизации региона» (Красноярск, 1998), «Методы оценки состояния и )стоичпвости лесных экосистем» (Красноярск, 1999), «Биоразнообразие и динамика экосистем северной Евразии» (Новосибирск, 2000), «Биоразнообразие и динамика экосистем северной Евразии информационные технологии и модетирование» (Новосибирск, 2001), «Проблемы экоинформатики» (Москва, 1998, 2000), «Взаимодействие окружающей среды и общества в условиях глобальных и региональных изменений» (Барнаул, 2003), «Научные основы сохранения водосборных бассейнов» (Улан-Удэ - Улан-Батор, 2004), «Проблемы информатизации региона» (Красноярск, 2005) и др , а также на семинарах лаборатории истории и динамики лесов и межлабораторном семинаре Института леса СО РАН
Автор принимала участие в качестве исполнителя в выполнении грантов РФФИ 97-04-96505, 98-04-03128, 02-04-49888, 06-05-65127, основной целью которых было биоклиматнческое моделирование зависимостей между лесной растительностью разного уровня организации и климатическими параметрами среды
Рукопись состоит из 135 страниц, в тч 29 рисунков, 10 таблиц, список использованной литературы - 137, из них 35 - на английском языке
По материалам исследований опубликовано 40 работ, в том числе 14 в журналах, рекомендуемых ВАК
Автор благодарна своему научному руководителю д б н Н М Чебаковой за многолетнее сотрудничество и д г її Н Н Выгодской, д с -х н ИМ Данилину, д б н Ивановой Г А , д б н Милютину Л И , д б и Д И Назимовой, к с -х и А И Бузыкину, кф-мн Г Б Кофману, к б н Л В Карпенко за полезные комментарии в процессе подготовки автореферата
Климатические субмодели
Для расчета климатических индексов выделов вдоль каждого профиля подбирался набор метеостанций в непосредственной близости от него, с наибольшей разбежкой по абсолютной высоте. В горах Южной Сибири большинство метеостанций расположено в низкогорных и предгорных условиях. Для всего региона гор Южной Сибири существуют 45 метеостанций выше 1000 м и 3 метеостанции выше 2000 м, что создает некоторые проблемы для расчета высотных градиентов параметров или климатических субмоделей, связывающих расчетные климатические индексы выделов с их топографическими параметрами - абсолютной высотой, экспозицией и крутизной склонов. Таким образом, были отобраны 10 станций вдоль Прителецкого, 15 станций вдоль Западно-Саянского и 10 станций вдоль Улан-Бургасского профилей (табл. 2.1.). Известно, что осадки характеризуются большей пространственной изменчивостью, чем температурные показатели. А.А.Онучин (2003) разработал детальный метод расчета осадков в горном рельефе для условий Прибайкалья. Мы использовали метод высотных градиентов годового количества осадков по данным возможно большего количества станций вокруг каждого модельного профиля, поскольку такой метод работал точнее для одного профиля.
Годовая амплитуда температуры воздуха, характеризующая степень континентальное климата, рассчитывалась по разности температуры июля и января. Также как для показателей тепло- и влагообеспеченности расчет годовой амплитуды температуры воздуха (AT) на любой абсолютной высоте производился по уравнениям регрессии, найденным для каждого профиля.
Для Западно-Саялского профиля суммы температур (Т 3С) рассчитывались для наветренного и подветренного макросклонов соответственно по уравнениям: и годового количества осадков без разделения для наветренного и подветренного макросклонов:
(2.9) r = 27.7 + 0.4373 H, R2 = 0.88, р= 0.000000
Для Прителецкого профиля расчет суммы температур (1Т 5с) производился по:
(2.10) 1Т 5с= 2425.2 -0.932 Н R2= 0.87 р = 0.00002
Годовая амплитуда температуры воздуха и осадки менялись на этом профиле в узких пределах, соответственно, 23-31С и 800 - более 1000 мм.
Расчет климатических индексов на склонах. На фоне макропроцессов климатообразования, происходят мезопроцессы, формируемые влиянием топографии, а именно абсолютной высоты и мезосклонов (ориентации и крутизны), под влиянием которых макроклимат обширных территорий трансформируется в мезоклимат конкретных местообитаний. Для характеристики климата местообитаний древостоев мы использовали три основных экологически важных климатических индекса, характеризующих тепло- и влагообеспеченность и степень континентальности климата местообитаний: соответственно суммы температур выше 5С, индекс сухости и годовую амплитуду температуры воздуха. В процессе многолетних исследований в горах Южной Сибири исследователи пришли к выводу, что суммы температур выше 5 С и индекс сухости Будыко могут рассматриваться как основные и достаточные показатели тепло- и влагообеспеченности, контролирующие размещение и продуктивность лесных экосистем, являясь к тому же в большей мере, чем другие климатические индексы, ортогональными друг к другу. Континентальность климата не оказывает прямого влияния на показатели продуктивности, но влияет на породный состав насаждений (Станюкович, 1973; Поликарпов и др., 1986).
М.И. Будыко (1971) показал, что индекс сухости является физически обоснованным показателем относительного увлажнения в отличие от различных эмпирических коэффициентов. Кроме того, он определяет размещение типов растительности и интенсивность продукционного процесса в них.
Биоклиматические модели продуктивности горных древостоев Южной Сибири
Н.М. Чебакова (1981, см. Гл. З в Поликарпов и др., 1986) изучала влияние климатических факторов на продуктивность горных лесов Западного Саяна с помощью метода информационно-логического анализа. Полученные ею модели достаточно сложны для применения. Мы продолжили эти исследования с помощью регрессионных моделей: в наших первых работах зависимости описывались линейными двухфакторными регрессиями, регрессиями с точкой разрыва (Парфенова и др., 1999-2001), затем множественными нелинейными регрессими (Tchebakova, Parfenova, 2003; Чебакова, Парфенова, 2004; Парфенова и др., 2004) как средних показателей роста и продуктивности, обусловленных совокупностью экологических и фитоценотических факторов, так и их максимальных значений, обусловленных климатом (Усольцев, 2003).
Биоклиматические модели бонитетов, высот первого яруса и запасов насаждений представляют собой квадратичные регрессии, связывающие эти показатели с суммами тепла и индексом сухости местообитаний. Включение в модель годовой амплитуды температуры воздуха не увеличивает коэффициент детерминации, что подтверждает полученный ранее вывод о том, что континентальность климата не оказывает прямого влияния на показатели продуктивности (Поликарпов и др., 1986).
Всего было получено 45 моделей для двух профилей и объединенной выборки (таблицы 3.2., 3.3. и 3.4.) для каждой древесной породы и для совокупности из всех пород. Объединением всех древесных пород в одну совокупность, мы преследовали цель получения оценок продуцирования некоего «насаждения» (аналогичного подходу Р. Уоринга и С. Раннинга (Waring, Running, 1998) к растительному покрову как к «губке, пропитанной хлорофиллом»). Такие оценки имеют смысл для моделирования запасов углерода лесных территорий.
Ниже даны некоторые модели высот (Н), бонитетов (Bon), запасов (V) и запасов, приведенных к полноте 1.0 (Vo), из объединенной выборки для всех древесных пород и отдельно для кедра, имеющего лучшие статистические показатели, так как он был хорошо представлен на всех трех профилях. Для всех пород (п = 1024; р=0.000000):
Вариации высот лиственничных и сосновых древостоев оказались только на 16%) обусловленными климатом и на 30% возрастом, несмотря на то, что для анализа были отобраны древостой старше 160 лет.
Климат объясняет 56% вариации максимальных высот первого яруса (ур-ие 3.14 рис. 3.8 а), что только на 10% больше, чем коэффициенты детерминации между климатом и средними высотами первого яруса. А вариации максимального бонитета, например, кедра, вычисляемого на основе высот, но сглаженных в пределах нескольких классов, на 93% объясняется климатом (ур-ие 3.16).
Запас является функцией высоты и полноты и последняя объясняет на отдельных профилях (выборках) до 60% его вариации. Так, для кедра климатические факторы объясняют 30-40%о вариации запасов соответственно на Улан-Бургасском и Западно-Саянском профилях и 27% в объединенной выборке. Не выявлена связь между запасом и климатом на Западно-Саянском профиле для пихты и лиственницы, несмотря на хорошую представительность этих выборок (около 200 выделов), что объясняется небольшой вариабельностью самих запасов. Но на Улан-Бургасском профиле эти связи достаточно сильные для древостоев из этих древесных пород- 36-39%.
В модельном эксперименте мы привели полноты всех насаждений к единице, искусственно устранив влияние других факторов, и рассчитали запасы для таких «нормальных» древостоев. Климатические показатели объясняли более 50 % вариации «нормализованных» запасов, а коэффициенты вариации повысились в среднем на 40-50%) (табл. 3.2-3.4.). Климат обусловливает до 90% вариации максимальных запасов, что подтверждает климатическую природу пределов продуцирования лесных экосистем (ур-ие 3.15, рис. 3.8 б).
Для сравнения укажем, что величины полученных коэффициентов детерминации сравнимы с таковыми для других географических регионов. В своих последних работах «Фитомасса лесов северной Евразии» (2001, 2003) В.А. Усольцев рассчитал по четырем регрессионным моделям среднюю и предельную фитомассу для десяти лесообразующих пород Евразии в зависимости от двух климатических индексов - сумм эффективных температур и индекса континентальности. Коэффициенты детерминации колебались от 0 до 0.90, при этом определенные только для индекса континентальности они были всегда в 1.5-5 раз ниже, чем для двухфакторной зависимости, что говорит о существенном влиянии термического фактора. На территории России показатели тепла и индекса влажности объясняют 26-30% вариации максимальной фитомассы насаждений (Krankina et al., 2005). В провинции Альберта, Канада, Р. Монсеруд и др. (Monserud et al., 2003) нашли, что термические показатели объясняют 28% вариации индекса местообитания (средней высоты в 50 лет) сосны скрученной. Учитывая, что ошибка таксационных измерений 10% (в реальности может быть выше) и ошибка расчетов климатических параметров 10-15%), на другие факторы - генетические, микроклиматические, почвенные, фитоценотические и другие остается примерно столько же 25-50%) вариации продуктивности древостоев, а в случаях сильного контроля климатическими условиями - только 10-15%). Такие сильные факторы как генетические в большой степени, до 50%, могут объяснять вариации индекса местообитания сосны скрученной (Rehfeldt, Monserud, 1990), но и они в свою очередь также зависят от климата (Rehfeldt et al., 2003, 2004).
Учитывая, что ошибка таксационных измерений 10%о (вероятно, в действительности больше) и ошибка расчетов климатических параметров 10-15%о, на другие факторы - генетические, микроклиматические и почвенные, остается примерно столько же 25-50% вариации, а в случаях сильного контроля климатическими условиями - только 10-15%. Такие сильные факторы, как генетические, также в большой степени до 50% могут объяснять вариации индекса местообитания (Rehfeldt, Monserud, 1990), но которые в свою очередь зависят от климата (Rehfeldt et al., 1999, 2001, 2003, 2004). Монсеруд и др. (Monserud et al., 1990) также показали, что индекс местообитания дугласовой пихты в горах только на 5% определяется почвами.
Зависимости средних и максимальных высот насаждений от климата показаны соответственно на рис. 3.6 и 3.8.а. Проекции высот на оси тепла и увлажнения показывают, что рост древостоев зависит в основном от условий теплообеспеченности и средняя высота в 20-25 м формируется при суммах тепла 1200-1600С. Условия увлажнения не оказывают такого очевидного влияния, поскольку по определению лес растет в условиях достаточного увлажнения. Тем не менее, из рисунка видно, что при неограниченном увлажнении разброс значений высот вокруг средней существенно больше, чем при уменьшении увлажнения, что говорит о лимитирующем влиянии увлажнения. Двухфакторная зависимость максимальных высот от тепло- и влагообеспеченности показывает широкий климатический оптимум в 1400-2000С сумм температур и 0.4-1.0 индекса сухости, обусловивший максимальные высоты около 30 м.
Аналогичные зависимости верхних высот в гидротермических осях показал В. Небе (Nebe, 1966) для ельников Германии, для годичного прироста сосняков Средней Сибири - В.Л. Черепнин (1973), Н.И. Казимиров и др. (1986) - для сосняков Европейской России. Климатический оптимум таких высоких бонитетов как 1- 1а класс реализуется при высоких суммах температур 1700-2100 сумм температур выше 5оС и достаточном увлажнении. Также как высота насаждения, класс бонитета почти линейно падает с уменьшением теплообеспеченности.
Приложение ККТ к модельным и прогностическим задачам
. Мы применили полученные биоклиматические модели насаэ/сдепий (уравнения 3.1.-3.10.) и климатический каркас территории (рис. 4.2.) для прогноза изменений составов и фитомассы лесов на хр. Улан-Бургасы в связи с прогнозируемыми изменениями климата по сценариям Международной комиссии по климатическим изменениям (IPCC, 1995). Следует отметить, что региональные сценарии изменения климата еще не обладают достаточной точностью. Мы выбрали для Центрального Забайкалья усредненный из шести предлагаемых Международной комиссией сценариев, рассчитанных по моделям общей циркуляции атмосферы (IPCC, 1995). По этому сценарию увеличение летней температуры в регионе составляет +2С и увеличение годовых осадков на +10%. Модельные климатические слои для 2100 г. были получены добавлением этих аномалий к современным климатическим слоям. Распределение современных модельных составов лесов (рис. 4.3.) и фитомассы современной и к 2100 г. (рис. 4.4.) было получено сопряжением биоклиматических моделей составов и запасов лесов с полученными климатическими слоями. Т.е. для каждого пикселя насчитывалось количество единиц каждой из четырех пород в составе, затем для каждой породы вычислялся запас. Фитомасса была рассчитана на основе запасов с учетом конверсионных коэффициентов (Алексеев, Бердси, 1994; Алексеев и др., 1997). В целом таежные леса вдоль Улан-Бургасского профиля уменьшатся по площади и поднимутся вверх по склону, будучи заменены подтаежными. При этом в среднегорьях увеличится темнохвойная компонента лесов на 10%, так как увеличатся теплоресурсы при достаточном увлажнении. Лесорастительные условия, благоприятные для реализации максимальной фитомассы, поднимутся на 200 м вверх по профилю, а запасы фитомассы в целом по профилю увеличатся с 80-160 т/га до 200-280 т/га (Tchebakova, Parfenova,2001).
Оценка потенциальной пожарной опасности на хр. Улан-Бургасы. Лесные пожары в горных лесах Южной Сибири и, в частности, Забайкалья интенсивно изучались (Фуряев, 1963; Софронов, 1967; Евдокименко, 1975) сотрудниками лаборатории пирологии Института леса СО РАН. Текущая синоптическая пожарная опасность в лесах оценивается через индексы Нестерова, Жданко (Софронов и др., 2005). Мы произвели оценку потенциальной пожарной опасности горной территории, основываясь не на ежедневных состояниях погоды, а на многолетнем климатическом режиме.
Для этого мы использовали средние многолетние данные. Методами ГИС-технологий на основе трех важных факторов, отвечающих за накопление горючих материалов и условия возникновения пожаров в горах -климата, топографии и типов леса (Курбатский 1963; Мелехов, 1978) были выделены такие участки в пересеченной местности, где совпадали высшие оценки пожароопасности для этих трех показателей. Климат рассчитывался с учетом топографии. Скорость накопления горючих материалов определялась типом леса. Экспозиция и крутизна склонов также учитывались для оценки возникновения и скорости распространения пожаров (Курбатский, 1963; Софронов 1967).
Типы лесов данного профиля были упорядочены на качественной основе с учетом уменьшения пожарной опасности, основываясь на классификации Мелехова (1939) и работах Н.П. Курбатского (1963), В.В. Фуряева (1963), М.Д. Евдокименко (1975), М.А. Софронова (1967), следующим образом: 1. Сосняки и лиственничники злаково-разнотравные; 2. Сосняки и лиственничники брусничные; 3. Сосняки и лиственничники рододендровые; 4. Сосняки и лиственничники багульниковые и ольховниковые, кедровники зеленомошно-брусничные; Кедровники бадановые и багульниковые.
Поскольку типы леса сложно картировать в силу их большой мозаичности, мы охарактеризовали их индексом сухости (см. рис. 3.4.) и ранжировали в три категории пожарной опасности: при ИС менее 0.9 - слабая (кедровники багульниковые и бадановые), 0.9 ИС 1.4 - средняя (сосняки и лиственничники рододендровые, багульниковые и ольховниковые, кедровники зеленомошно-брусничные) и при ИС более 1.4 сильная пожарная опасность (сосняки и лиственничники злаково-разнотравные и брусничные).
В соответствии с классификацией М.А. Софронова (1967) мы выделили три категории пожарной опасности по характеристикам рельефа: высокая пожарная опасность на крутых (более 20) склонах и южных склонах, средняя - на склонах менее 20 нейтральных экспозиций, слабая - на северных склонах. Это ранжирование отвечает за условия воспламенения и аэродинамические свойства тяги (Софронова, 1967). Совмещая карты индексов сухости (типов леса) и характеристик рельефа, получили результирующую карту пожарной опасности локального уровня (рис. 4.5.) для хребта Улан-Бургасы (Tchebakova, Parfenova, 1999). Выделенные на этой карте участки как особо пожароопасные должны находится под интенсивным наблюдением с самого начала пожароопасного периода.
4.3.2. Туристско-экскурсионный район заповедника Столбы. Идея построить экологический каркас для заповедника "Столбы" не нова. Она в неявной форме была реализована в работах Т.Н. Буториной еще в 50-60-е годы (Буторина, 1962) на принципах школы Воробьева - Погребняка (Воробьев, 1959). Хотя этот подход был развит для равнинных лесов ETC и опирался на эдафо-гидрологические показатели местообитаний, Т.Н.Буторина (1966) и С.А. Коляго (1961) показали, что для размещения лесов заповедника определяющим фактором является не трофность, а климат. Т.Н. Буторина продемонстрировала границы климатических индексов, характеризующих тепло- и влагообеспеченность местообитаний территории заповедника, обозначенных непривычными для континентального климата Сибири терминами "сугрудок", "груд" и т. п. (табл. 4.1.).
Для характеристики условий увлажнения использовался показатель влажности климата: W = R/T- 0.0286 Т, где Т - сумма средних температур теплого периода, R - осадки за теплый период. Градации этого показателя лежат в пределах от (-0.8 - +0.6) для сухих местообитаний до (3.4 - 4.8) - для сырых. Для метеостанции "Столбы" эти показатели таковы: Т = 55.8; W = 4.92 и для Красноярского опытного поля: Т = 67.9; W = 2.90.
