Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние вопроса 10
1.1. Оценка КДД в связи с биоразнообразием лесной экосистемы .
1.2. Роль древесного детрита в глобальном цикле углерода 14
1.3. Обзор литературы по проблеме «Лес и глобальное потепление» 17
1.4. Обзор методов закладки пробных площадей на исследование КДД 23
1.5. Исследование сосны и КДД в Поволжском регионе 25
Выводы 2
2. Природные условия и лесной фонд Марий Эл зо
2.1. Территория
2.2. Климат
2.3. Лесные почвы 33
2.4. Распределение сосновых насаждений
Выводы 36
3. Программа, методика исследований и объем выполненных работ 38
3.1. Программа исследований 38
3.2. Методика закладки пробных площадей 39
3.3. Методика обработки данных по КДД в пакете Spatstat 53
4. Результаты исследований 62
4.1. Запасы и основные статистики КДД 62
4.2. Распределение КДД по диаметру на пробных площадях 68
4.3. Коэффициент вариации запасов КДД по длине исследуемой ленты 71
4.4. Структура КДД сосняков по классам разложения 73
4.5. Анализ пространственного распределения КДД 77
4.5.1. Пространственная оценка распределения КДД на пробных площадях 80
4.5.2. Пространственная оценка КДД по классам разложения 90
4.5.3. Пространственная оценка распределения по фракциям КДД 97
4.6. Моделирование запасов углерода КДД 105
4.6.1 Депонирование углерода в КДД сосновым насаждением на период трех оборотов рубки 107
4.6.2. Запасы углерода в пуле КДД сосняков Марийского Заволжья 110
Выводы 112
Заключение и рекомендации 117
Приложения 124
- Роль древесного детрита в глобальном цикле углерода
- Методика обработки данных по КДД в пакете Spatstat
- Коэффициент вариации запасов КДД по длине исследуемой ленты
- Депонирование углерода в КДД сосновым насаждением на период трех оборотов рубки
Введение к работе
Актуальность темы. В последние годы во всем мире растет поток публикаций, связанных с исследованиями крупного древесного детрита (КДД) в лесных насаждениях, что обусловлено его важностью при оценке депонирования углерода в рамках Киотского протокола и сохранения/приумножения биоразнообразия лесных экосистем в связи с международной конвенцией по биологическому разнообразию. Для лесов России древесный детрит является особенно актуальным объектом исследований, потому что экстенсивная форма ведения лесного хозяйства приводит к высокому проценту захламленности насаждений. К древесному детриту помимо традиционного сухостоя, валежа и ветровала добавляется древесина от санитарных рубок и рубок ухода, которая в большинстве случаев остается в лесу на перегнивание.
Проведенный анализ литературы показал, что существующие оценки запаса крупного древесного детрита в России не учитывают ряд вопросов, которые могут затрагивать ключевые моменты вышеназванных международных соглашений. В частности недостаточно исследовано пространственное распределение КДД по площади насаждения, которое может играть роль при оценке биоразнообразия лесной экосистемы. Кроме того, важно учитывать региональные особенности распределения КДД и интенсивность ведения лесного хозяйства на этих территориях. Бесспорным моментом является корректировка точности проводимых исследований и таксации детрита для повышения доверия международных партнеров при проведении проектов совместного осуществления по снижению эмиссий парниковых газов.
Актуальность проведенных исследований и повышения точности оценок запасов КДД в лесных экосистемах России подтверждают: Федеральная целевая программа «Леса России» (1997), «Концепция устойчивого управления лесами РФ» (1998), «Концепция развития лесоустройства» (2000). Работа выполнялась в рамках федеральной целевой научно-технической программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 годы, государственный контракт № 02.442.11.7325 на выполнение научно-исследовательской работы «Угле-рододепонирующие насаждения в Поволжье: оценка и перспективы создания».
Цель и задачи исследований. Главная цель работы - определить закономерность накопления крупного древесного детрита КДД сосновыми насаждениями естественного происхождения Марийского Заволжья, для выполнения которой решаются следующие задачи:
• изучить динамику накопления запасов различными фракциями КДД;
• составить местные нормативы оценки динамики запасов КДД на уровне древостоя;
• изучить особенности структуры и пространственного размещения фракций КДД в условиях Марийского Заволжья по классам разложения;
• разработать новую методику сбора экспериментального материала по изучению древесного детрита;
• определить депонирование углерода в древесном детрите на уровне насаждения (га) и республики (тыс. га);
• подготовить предложения по использованию результатов исследований на лесохозяйственных и лесоустроительных предприятиях.
Научная новизна работы. Впервые для Марийского Заволжья разработана и апробирована усовершенствованная методика сбора экспериментального материала по крупному древесному детриту, совмещенная с утвержденными лесоустроительными нормативами по отводу и таксации лесосек. Выполнена оценка структуры и пространственного распределения КДД в сосновых насаждениях иследуемого региона. Составлены местные таксационные таблицы накопления запасов и углерода КДД в сосняках Марийского Заволжья по классам возраста и бонитетам насаждений.
Объекты и предмет исследования. Объектами исследования явились сосновые насаждения I, II и III классов бонитета естественного происхождения, произрастающие в различных условиях по территории Марийского Заволжья.
Основные методы исследований. Метод пробных лесоустроительных площадей, методы математической статистики, многофакторное линейное и нелинейное моделирование, пространственный анализ.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
1. Методика закладки пробных площадей по оценке запаса КДД сосновых насаждений, совмещенная с лесоустроительными нормативами.
2. Закономерности накопления запаса различными фракциями КДД.
3. Пространственное размещение КДД с возрастом сосновых древостоев и по классам разложения.
4. Математические модели связи различных фракций КДД соснового насаждения с его основными таксационными показателями.
5. Таблицы запасов КДД сосновых насаждений I, II, III классов бонитета естественного происхождения Марийского Заволжья.
6. Критерии оценки запасов углерода и рекомендации по ведению лесного хозяйства на КДД в сосновых насаждениях Марийского Заволжья.
Практическая значимость полученных результатов. Полученные данные представляют практический интерес для более совершенных оценок общего запаса биомассы сосновых насаждений в Марийском Заволжье. Полученные таблицы КДД могут использоваться при лесоустройстве лесов региона, а исследования имеют методическое и нормативно-справочное применение при проведении лесоучетных, научных и лесохозяйственных работ. Результаты работы могут быть использованы при осуществлении лесного мониторинга, реализации лесохозяйственных мероприятий по повышению продуктивности, сохранению/приумножению биоразнообразия и комплексному использованию лесных ресурсов, создании баз данных по запасам углерода в лесах России.
Практические и теоретические результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс и НИР в МарГТУ.
Достоверность и обоснованность выводов базируется на обширном экспериментальном материале пробных площадей, репрезентативно представляющих объект исследования, и разработкой новых методических подходов, а также реализацией поставленных задач при помощи многофакторных математических моделей. Достоверность полученных моделей подтверждена соответствующими статистическими критериями.
Личный вклад соискателя. Основная часть экспериментального материала собрана лично автором (2000-2005) или при его непосредственном участии в полевых работах. Автор принимал непосредственное участие в составлении методики исследований, провел обработку полевых данных и ма-тематико-статистический анализ, сделал выводы и предложения.
Апробация работы. Основные положения диссертации представлены и обсуждены на международной конференции «Кадровое и научное сопровождение устойчивого управления лесами: состояние и перспективы» (Йошкар-Ола, 2005), международном семинаре «Глобальное потепление и леса Поволжья» (Йошкар-Ола, 2001), всероссийских конференциях «Вавиловские чтения» (Йошкар-Ола, 2002, 2003), региональной конференции «Современные проблемы учета и рационального использования лесных ресурсов» (Йошкар-Ола, 1998), внутривузовских научно-технических конференциях (Йошкар-Ола, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006). Публикации. По материалам диссертации опубликованы 7 работ в отечественных изданиях, в том числе одно учебное пособие.
Структура и объем диссертации. Диссертация, объемом 171 страниц машинописного текста, состоит из введения, 4 глав, заключения и приложений. Список использованной литературы включает 264 наименования, в том числе 122 иностранных. Текст иллюстрирован 17 таблицами и 69 рисунками.
Роль древесного детрита в глобальном цикле углерода
Большие запасы углерода, находящиеся в бореальных лесах, в отличие от тропических дольше сохраняются в результате длительного светового периода вегетации и более низких температур под пологом леса и самого напочвенного покрова (Manies, 2005). Баланс этих двух факторов накопления и разложения приводит к образованию небольшого, но долгосрочного пула углерода (Krankina и др., 2002; Курбанов, 2003). Бореальные леса согласно сценариям IPCC (2001) будут подвергнуты значительным изменениям в связи с изменением климата, поэтому существует большой интерес в исследованиях цикла углерода в пуле КДД и оценке изменений, которые произойдут с ним в будущем.
Для того чтобы понять все компоненты и потоки глобального цикла углерода, обратимся к рис. 1.1. (Brown и др., 1996). Атмосфера, содержащая 750 ГтС, ежегодно обменивается потоками углерода с земной поверхностью и океаном, что составляет 60 ГтС (8%) и 90 ГтС (12%) соответственно. Поэтому достаточно сложно судить о тех 6.0 (±0,5) ГтС, ежегодно выделяемых в атмосферу в процессе использования ископаемого топлива и производства цемента. Общая картина также усложняется большой изменчивостью реакции различных резервуаров углерода (атмосфера, биомасса, почвы, поверхностные и глубинные воды океана) на увеличение концентрации С02 в атмосфере (Cannell, 1995).
Согласно данным IPCC (2002) 61,4 ГтС год"1 (см. рис. 1.1), аккумулируемого наземной растительностью (общая первичная продукция), 60 ГтС год 1 возвращается в атмосферу в процессе автотрофного и гетеротрофного дыхания. В целом земная поверхность, депонирующая ежегодно до 1,6 ГтС год 1, может рассматриваться как чистый сток углерода. Леса играют очень важную роль в этом процессе. Из 466 ГтС, находящегося в наземной биоте, 359 ГтС аккумулировано в лесах; из 2011 ГтС почв и детрита около 787 ГтС находится в лесных экосистемах (табл. 1.1).
За период времени с 1987 по 1994 гг. эмиссия углерода осуществлялась преимущественно (табл. 1.2) за счет вырубки тропических лесов южной и юго-восточной Азии (0,7 ГтС год"1), Латинской Америки (0,6 ГтС год"1) и Африки (0,3 Гт Сгод"). Эти данные находятся в прямой зависимости от перевода лесных земель под другие виды пользования, а также «плотности углерода» (тС в биомассе на единицу территории) вырубаемых лесов. Несмотря на то, что огромные территории лесов вырубаются больше в Америке, чем в Азии (7,4 и 3,9 млн. га год"1), потери углерода в Азии больше за счет высокого коэффициента «плотности углерода» на единицу площади.
Имеется значительная неопределенность в указанных цифрах в связи с неточностью определений биомов. Тем не менее, таблица дает общее представление о величине содержания углерода в экосистемах суши.
Наземные экосистемы аккумулируют из атмосферы в своей биомассе 60 ГтС в год. Это принято называть чистой первичной продуктивностью (NPP), которая получается в результате разницы продукции фотосинтеза растениями и их затратами на поддержку жизнедеятельности (автотрофное дыхание). Большая часть депонированного растительностью углерода возвращается обратно в атмосферу в результате дыхания организмов (включая человека), разложения древесного детрита, пожаров, вырубки лесов и т.п.
В целях подведения баланса углеродного цикла необходимо найти стоки (2,3 ГтС год"1), под которыми подразумеваются лесные посадки, смена в землепользовании и «недостающий сток углерода». В глобальном углеродном бюджете эти стоки являются неопределенными и даже могут иметь нулевое значение. Древесный детрит в этом процессе как видно из рис. 1.1 наряду с почвами играет существенную роль и может служить предметом для более углубленного изучения.
На исторической международной конференции ООН по окружающей среде и развитию (UNCED) в июне 1992 года в Рио-де-Жанейро была принята Повестка 21 (Agenda 21) "Глобальный план действий по охране окружающей среды", конвенция «По изменению климата» и рамочное соглашение о «Лесных принципах». С тех пор исследования по оценке биомассы лесных насаждений приобрели качественно новый уровень по сравнению с предыдущим этапом, который в основном был ориентирован на использование лесов в качестве древесного ресурса. Настоящий этап исследований рассматривает леса планеты как уникальный биологический щит, способный предотвратить или снизить последствия глобального потепления климата. Поэтому сохранение и приумножение ле сов является основной задачей практически всех программ устойчивого развития большинства стран мира (Курбанов, Яковлев, 2001).
Различные компоненты глобального цикла углерода (океан, атмосфера, растительность, почва) принято называть углеродными пулами, или резервуарами. Масса углерода в любом пуле характеризуется как запас углерода (рис. 1.2). Углерод, циркулирующий между пулами, определяется как поток. Разница входящих и выходящих потоков в пулы за определенный промежуток времени характеризует чистое накопление (депонирование). Увеличение запаса углерода в наземной экосистеме принято называть депонированием, а уменьшение - эмиссией, или истоком. В конечном итоге, большинство исследователей определяют чистую продуктивность экосистемы.
Методика обработки данных по КДД в пакете Spatstat
Spatstat (пространственная статистика) является одним из нескольких свободно распространяемых пакетов на языке R, который анализирует точечные образы в двухмерном пространстве (Baddeley, Turner, 2005). Этот пакет интересен тем, что имеет широкое применение для различных областей науки от молекулярной биологии до анализа распределения деревьев на лесных пробных площадях (Baddeley, Turner, 2006). В Spatstat включены современные способы анализа пространственного распределения объектов с использованием функций, позволяющих всесторонне оценить исследуемые модели про странственных объектов. Пакет позволяет строить графики и подбирать оптимальные функции распределения данных, оценивать суммарные пространственные статистики. Важной составляющей частью пакета является подбор (подгонка) параметрических моделей по данным пространственных точечных образов.
Первым шагом анализа данных по КДД при помощи пакета Spatstat является представление их в виде диаграмм распределения точек с привязкой на плоскости по двум координатам (X, У). Кроме того, точечным данным исследуемой пробной площади могут быть присвоены другие «признаки» значений, присущих каждой исследуемой точке. Например, каждая фракция древесного детрита в пакете Spatstat, имеющая координаты (X, У) на плоскости ПП, также может иметь соответствующие ей таксационные значения (диаметр на 1,3 высоты, объем, высота, возраст, класс разложения и т.п.).
Рисунок распределения КДД на исследуемой ленте может быть представлен в виде пикселей. Одной из главных дополнительных свойств пиксельного рисунка является обеспечение ковариационных данных для статистических моделей. Значение яркости для определенного пикселя одновременно является показателем пространственной ковариации в этом месте точечного рисунка (рис. 3.8). Для этих целей служит функция пакета Spatstat (Distance map), которая определяет карту расстояний ПП и представляет ее в виде образа пикселей.
Пространственная однородность. Важным моментом при обработке точечных данных является определение их пространственной однородности. В пакете для этого случая используется сглаживание по кернфункции (ksmooth), которая также представляет пиксельный рисунок.
Основные статистики пространственных данных. Пространственные статистики основаны на предположениях (допущениях), главной из которых является гипотеза стационарности, по которой исследуемые данные должны иметь нормальное пространственное распределение средних значений и статистик по всей исследуемой площади участка. Пространственная структура может быть изотропной, обладающей близкими показатели по всем направлениям. Анизотропная пространственная модель - структура меняющаяся в пределах расстояний пробной площади. На точность пространственного анализа и ее статистик также значительно влияет площадь пробы (размер) и ее форма (прямоугольная или круглая). Проблема, известная как краевой эф фекпг, возникает при расположении нескольких исследуемых объектов около границы ПП. Для корректирования этой ошибки применяются несколько способов в зависимости от метода пространственного анализа. Анализ точечных пространственных образов в Spatstat основа» на нескольких статистиках (функциях).
Функция свободного пространства F(r) оценивает свободное пространство точечного рисунка произвольной формы. Данная функция (также называется распределением сферического касания или распределение точки до ближайшего события) стационарной точки процесса X является кумулятивным распределением расстояния от фиксированной точки в пространстве до ближайшей точки X. Статистика F(r) пакета дает общее представление о пространственном расположении исследуемых данных (Cressie, 1991; Diggle, 1983; Ripley, 1988). Оценка функции F является важной статистикой, показывающей размеры пробелов (свободных мест) на исследуемом пространстве (рисунке). Для общей пространственной оценки модели формула функции имеет вид
Коэффициент вариации запасов КДД по длине исследуемой ленты
Коэффициент вариации (CV%) запасов КДД на пробных площадях имеет тенденцию к снижению с ростом длины трансекты (Рис. 4.6). Это свидетельствует о том, что с увеличением длины измеряемой полосы повышается надежность и приемлемость данных для дальнейшего математического моделирования КДД. Как видно из рис. 4.6 длина ленты ПП менее 20 м не отражает реальной картины распределения КДД на площади лесного насаждения, потому что на этом участке наблюдается наибольшая его вариация.
Наибольшее снижение CV наблюдается в молодняках сосновых насаждений: от 92% на первых десяти метрах до 36% на 50 метрах (табл. 4.3). Распределение коэффициентов вариации в средневозрастных насаждениях имеет неравномерный характер. После падения CV на 20 метровом расстоянии до 52%), на 30-40 м наблюдается небольшое увеличение значений коэффициента изменчивости до 62% с последующим снижением до 47% на 100 м. В процентном соотношении снижение коэффициента вариации больше всего наблюдается на ленте 10-20 м (в молодняках на 36%, в спелых и перестойных насаждениях на 18%), в то же время незначительное снижение CV имеет место на участке 50-70 м (в молодняках на 4%, спелых и перестойных насаждениях на 3%) (табл. 4.3, рис. 4.6).
В целом коэффициент вариации был выше на пробных площадях, на которых густота КДД на единицу площади была ниже (средневозрастные, спелые и перестойные сосновые насаждения). Несмотря на то, что на участке ленты в 50-100 м наблюдается дальнейшее снижение коэффициента вариации, при оценке КДД достаточно использовать длину ленты до 50-60 м. Это позволит получить достоверные данные по запасам КДД при уровне значимости 0,95 и сократить значительные трудозатраты при проведении полевых исследований.
Распределение средних запасов КДД по всем пробным площадям по классам возраста и разложения в различных лесхозах Марийского Заволжья приведены на рис. 4.7, 4.8. Четыре класса отражают различную степень разложения отмершей древесины сосны. В I классе она имеет цельную структуру и форму, в то время как в последнем IV классе разложения ствол теряет свою форму и находится на этапе трансформирования в органику лесной подстилки соснового насаждения. Запас древесины на графиках (рис. 4.7, 4.8) представлен в виде процентов от среднего значения запасов КДД на всех пробных площадях по группам возраста (молодняки, средневозрастные, приспевающие, спелые и перестойные) сосновых насаждений.
По рисунку 4.7 видно, что запасы КДД сосновых насаждений имеют неоднородный характер распределения по классам разложения в различных лесхозах Марийского Заволжья. В Параньгинском лесхозе значительная часть КДД всех 4-х классов разложения приходится на средневозрастные (30%) и приспевающие насаждения (36%). В сосновых молодняках этого же лесхоза наблюдаются значительные запасы КДД (31%), приходящиеся на I класс разложения.
В Юринском лесхозе большая часть запасов КДД всех классов разложения приходится на средневозрастные (31%) и спелые/перестойные (43%) сосновые насаждения. Меньше всего запасов КДД I (5%) и III (7%) классов разложения Юринского лесхоза приходится на молодые насаждения.
Совершенно другое распределение запасов КДД по классам разложения наблюдается в Звениговском лесхозе (рис. 4.8). На этой территории Марийского Заволжья запасов КДД сосны II (60%), III (56) и IV (30%) классов разложения больше всего в молодых насаждениях, в то же время запасы КДД в I классе разложения больше всего представлены средневозрастными насаждениями (48%).
В учебно-опытном лесхозе запасов КДД II (45%) и IV (53%) классов разложения также больше всего в молодых насаждениях сосны (рис. 4.8). Кроме того, в этом же лесхозе большие запасы КДД сосны отмечены также в приспевающих насаждениях I (41%), II (27%) и III (48%) классов разложения.
Подводя итог проведенного анализа по распределению запасов КДД в сосновых насаждениях Марийского Заволжья, можно сделать вывод о том, что больше всего максимально разложившейся древесины встречается в Юрин-ском и Параньгипском лесхозах. Этот факт в очередной раз свидетельствует об уровне ведения лесного хозяйства в этих лесхозах, когда крупный древесный детрит после естественного отпада остается на перегнивание во всех группах возраста сосновых насаждений. Такое распределение запаса по классам разложения является закономерным с точки зрения теории естественного ряда развития лесного насаждения. В частности, аналогичные выводы были сделаны разными зарубежными учеными для лесов Австралии, Финляндии и Европы (Woldendorp и др., 2002; Karjalainen, 2002; Christensen и др., 2003). Подобное распределение запаса КДД по классам разложения и группам возраста способствует сохранению и приумножению биоразнообразия (Harmon, 2002) в сосновых насаждениях Марийского Заволжья.
Депонирование углерода в КДД сосновым насаждением на период трех оборотов рубки
Рассмотрим депонирование углерода крупным древесным детритом сосняков на период трех оборотов сплошной рубки, принимая за один оборот 81 год. Депонирование углерода КДД сосновым древостоем II класса бонитета с момента начала его роста и до возраста рубки достигает 4,6 тС га 1. После сплошной вырубки запасы углерода в КДД резко повышаются до 8,5 тС га"1 в связи с оставлением на лесосеке порубочных остатков (рис. 4.26). В последующие 81 год после лесовозобновления сосновое насаждение продолжает накопление углерода в КДД до предыдущего уровня. Этот же процесс наблюдается во время третьего оборота рубки соснового насаждения. В целом наблюдается максимум запасов С в КДД в год вырубки древостоя.
Во время сплошной рубки часть сосновой древесины в виде порубочных остатков остается на лесосеке, пополняя запасы древесного детрита. На графике это видно по резко возросшим запасам кривой древесного детрита (рис. 4.26). В течение последующих 20 лет в процессе разложения порубочных остатков происходит снижение запасов углерода в данном пуле. С ростом древостоя и процессом его отпада детрит повторно продолжает аккумулироваться, и кривая продолжает расти до следующего возраста рубки. Продолжительность нахождения углерода в этих пулах в значительной степени зависит от скорости накопления биомассы и дальнейшего ее разложения. Фракции пула древесного детрита разлагаются с различной скоростью и трансформируются в пул почвы, в котором процесс разложения замедляется. Основной неопределенностью в данном случае остается скорость разложения фракций древесного детрита. В большей степени она зависит от происхождения фрак ции и организмов-деструкторов трофической цепи, которые также подвержены изменениям после вырубки насаждения (Cannell, Dewar, 1995; Алексеев и др., 2005).
Динамика запасов углерода в КДД на период 243 года трех оборотов рубки показывает, что если сосновое насаждение продолжает свой рост на месте вырубленного, то общая кривая депонирования углерода находится в пределах 5-8,5 тС га"1. Соответственно пул крупного древесного детрита имеет среднее равновесное (equilibrium) значение, которое представляет собой средний поток углерода в компоненте экосистемы в течение нескольких оборотов рубки (Курбанов, 2002; Cannell, 1995; Nabuurs, Mohren, 1995). На рис. 4.26 среднее равновесное значение депонированного углерода показано в виде пунктирной линии. Для соснового древостоя II класса бонитета запасы депонированного углерода в КДД достигают среднего равновесного значения 6,8 тС га" . Данный показатель наглядно демонстрирует способность лесного насаждения устойчиво депонировать атмосферный углерод в КДД при условии отсутствия влияния на лесное насаждение серьезных нарушений (болезни, пожары, антропогенные факторы).
Проведенные исследования показывают важность использования отдельных критериев при оценке общего депонирования углерода компонентами лесной экосистемы в каждом конкретном случае (табл. 4.4). Применение одного критерия может оказаться завышенным при оценке депонирования уг лерода в КДД на более длительный период. Например, депонирование углерода в КДД соснового древостоя 1 класса бонитета к возрасту рубки 80 лет достигает 6 тС га 1, в то время как его среднее равновесное значение для периода 243 года составляет 7,4 тС га"1.
Кроме того, важным критерием является экономическая эффективность ведения лесного хозяйства на углерод в сравнении со стоимостью депонированного углерода на международном рынке углерода. Однако это требует отдельных экономических расчетов, которые не входят в цели нашей работы.
