Выбор модельных участков экотонных сосново-широколиственных лесов для мониторинга влияния на них климатических изменений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Цель исследования – обоснование выбора модельных участков экотонных сосново-широколиственных сообществ для мониторинга изменения состава лесов Южного Урала под влиянием климатических изменений. Проведено моделирование изменений потенциальных ареалов и пригодности местообитаний сосново-широколиственных лесов подсоюза Tilio cordatae-Pinenion sylvestris, включающего четыре ассоциации (Tilio cordatae-Pinetum sylvestris, Euonymo verrucosae-Pinetum sylvestris, Galio odorati-Pinetum sylvestris, Carici arnellii-Pinetum sylvestris) при вероятных умеренном (RCP4.5) и сильном (RCP8.5) изменениях климата. Рассчитаны современные и прогнозируемые климатические характеристики, а также показатели пригодности условий местообитания в 120 известных локалитетах сосново-широколиственных лесов в горно-лесной зоне Республики Башкортостан и на Уфимском плато. Для мониторинга климатических изменений выбраны 12 локалитетов сосново-широколиственных лесов с максимальным прогнозируемым изменением пригодности условий местообитания.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. И. Федоров

Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1

С. Н. Жигунова

Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет

Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1

В. Б. Мартыненко

Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Академия наук Республики Башкортостан

Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450008 Уфа, ул. Кирова, 15

П. С. Широких

Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет

Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1

О. И. Михайленко

Уфимский государственный нефтяной технический университет

Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1

И. Г. Бикбаев

Уфимский институт биологии Уфимского федерального исследовательского центра РАН; Уфимский государственный нефтяной технический университет

Email: fedorov@anrb.ru
Россия, 450054 Уфа, просп. Октября, 69; 450062 Уфа, ул. Космонавтов, 1

Список литературы

  1. Rustad L., Campbell J., Dukes J.S. et al. Changing climate, changing forests: the impacts of climate change on forests of the Northeastern United States and Eastern Canada // Newtown Square, Pennsylvania, USA: US Department of Agriculture, Forest Service, Northern Research Station. 2012. 48 p. https://doi.org/10.2737/NRS-GTR-99
  2. Лескинен П., Линднер М., Веркерк П.Й. и др. Леса России и изменение климата. Что нам может сказать наука // Европейский институт леса. 2020. 142 с. https://doi.org/10.36333/wsctu11
  3. Matias L., Linares J.C., Sanchez-Miranda A. et al. Contrasting growth forecasts across the geographical range of Scots pine due to altitudinal and latitudinal differences in climatic sensitivity // Global Change Biology. 2017. V. 23. № 10. P. 4106–4116. https://doi.org/10.1111/gcb.13627
  4. Pirovani D.B., Pezzopane J.E.M., Xavier A.C. et al. Climate change impacts on the aptitude area of forest species // Ecological Indicators. 2018. V. 95. P. 405–416. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.08.002
  5. Kasper J., Leuschner C., Walentowski H. et al. Winners and losers of climate warming: Declining growth in Fagus and Tilia vs. stable growth in three Quercus species in the natural beech–oak forest ecotone (western Romania) // Forest Ecology and Management. 2022. V. 506. Art. 119892. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119892
  6. Allen C.D., Macalady A.K., Chenchouni H. et al. A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests // Forest Ecology and Management. 2010. V. 259. № 4. P. 660–684. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.09.001
  7. McDowell N.G., Allen C.D., Anderson-Teixeira K. et al. Pervasive shifts in forest dynamics in a changing world // Science. 2020. V. 368. № 6494. Art. eaaz9463. https://doi.org/10.1126/science.aaz9463
  8. Zald H.S.J., Spies T.A., Huso M. et al. Climatic, landform, microtopographic, and overstory canopy controls of tree invasion in a subalpine meadow landscape, Oregon Cascades, USA // Landscape Ecology. 2012. V. 27. P. 1197–1212. https://doi.org/10.1007/s10980-012-9774-8
  9. Peterson D.W., Kerns B.K., Dodson E.K. Climate change effects on vegetation in the pacific northwest: a review and synthesis of the scientific literature and simulation model projections; General technical report PNWGTR-900 // US Forest Service: Portland, OR, USA. 2014. P. 183. https://doi.org/10.2737/PNW-GTR-900
  10. Muffler L., Beierkuhnlein C., Aas G. et al. Distribution ranges and spring phenology explain late frost sensitivity in 170 woody plants from the Northern Hemisphere // Global Ecology and Biogeography. 2016. V. 25. № 9. P. 1061–1071. https://doi.org/10.1111/geb.12466
  11. Bascietto M., Bajocco S., Mazzenga F. et al. Assessing spring frost effects on beech forests in Central Apennines from remotely-sensed data // Agricultural and Forest Meteorology. 2018. V. 248. P. 240–250. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.10.007
  12. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет) // Третий оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Общее резюме / Под ред. Шумакова И.А. СПб.: Наукоемкие технологии, 2022. 124 с.
  13. Барталев С.А., Жижин М.Н., Лупян Е.А. и др. Возможности исследований влияния изменений климата на состояние растительного покрова: концепция проекта CLIVT // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. V. 5. № 2. P. 272–278.
  14. Им С.Т., Харук В.И. Климатически индуцированные изменения в экотоне альпийской лесотундры плато Путорана // Исследование Земли из космоса. 2013. № 5. P. 32–44. https://doi.org/10.7868/S0205961413040052
  15. Moiseev P.A., Gaisin I.K., Bubnov M.O. et al. Dynamics of tree vegetation in steppificated areas on the slopes of the Southern Kraka Massif during the past 80 years // Russ. Journal of Ecology. 2018. V. 49. № 2. P. 190–195. https://doi.org/10.1134/S1067413618020108
  16. Fedorov N.I., Martynenko V.B., Zhigunova S.N. et al. Changes in the distribution of broadleaf tree species in the central part of the Southern Urals since the 1970s // Russ. Journal of Ecology. 2021. V. 52. P. 118–125. https://doi.org/10.1134/S1067413621020053
  17. Fedorov N.I., Zhigunova S.N., Martynenko V.B. et al. The influence of climate and relief on the distribution of forest communities in different botanical and geographical districts of the Southern Urals // Russ. Journal of Ecology. 2022. V. 53. № 6. P. 427–436. https://doi.org/10.1134/S1067413622060042
  18. Phillips S.J., Anderson R.P., Schapire R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological Modelling. 2006. V. 190. № 3-4. P. 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
  19. IPCC. Climate Change 2021: The Physical Science Basis; IPCC Sixth Assessment Report. [Электронный ресурс]. 2021. URL: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/ (дата обращения 22.10.2024).
  20. Moss R.H., Edmonds J.A., Hibbard K.A. et al. The next generation of scenarios for climate change research and assessment // Nature. 2010. V. 463. № 7282. P. 747–756. https://doi.org/10.1038/nature08823
  21. McSweeney C.F., Jones R.G., Lee R.W. et al. Selecting CMIP5 GCMs for downscaling over multiple regions // Climate Dynamics. 2015. V. 44. P. 3237–3260. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2418-8
  22. Gent P.R., Danabasoglu G., Donner L.J. et al. The community climate system model version 4 // Journal of Climate. 2011. V. 24. № 19. P. 4973–4991. https://doi.org/10.1175/2011JCLI4083.1
  23. Bentsen M., Bethke I., Debernard J.B. et al. The norwegian earth system model, NorESM1-M—Part 1: Description and basic evaluation of the physical climate // Geoscientific Model Development. 2013. V. 6. № 3. P. 687–720. https://doi.org/10.5194/gmd-6-687-2013
  24. Watanabe S., Hajima T., Sudo K. et al. MIROC-ESM 2010: Model description and basic results of CMIP5-20c3m experiments // Geoscientific Model Development. 2011. V. 4. № 4. P. 845–872. https://doi.org/10.5194/gmd-4-845-2011
  25. Volodin E.M., Dianskii N.A., Gusev A.V. Simulating present-day climate with the INMCM4.0 coupled model of the atmospheric and oceanic general circulations // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2010. V. 46. P. 414–431. https://doi.org/10.1134/S000143381004002X
  26. Karger D.N., Conrad O., Bohner J. et al. Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas // Scientific Data. 2017. V. 4. № 1. P. 1–20. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122
  27. Poggio L., de Sousa L.M., Batjes N.H. et al. SoilGrids 2.0: Producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty // Soil. 2021. V. 7. № 1. P. 217–240. https://doi.org/10.5194/soil-7-217-2021
  28. Dormann C.F., Elith J., Bacher S. et al. Collinearity: A review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance // Ecography. 2013. V. 36. № 1. P. 27–46. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x
  29. Fedorov N., Zhigunova S., Shirokikh P. et al. Analysis of the potential range of pine-broadleaf ecotone forests Tilio-Pinenion and its changes under moderate and strong climate change in the 21st century // Plants. 2023. V. 12. Art. 3698. https://doi.org/10.3390/plants12213698
  30. Swets J.A. Measuring the accuracy of diagnostic systems // Science. 1988. V. 240. № 4857. P. 1285–1293. https://doi.org/10.1126/science.3287615
  31. Hart J.L., Buchanan M.L., Clark S.L., Torreano S.J. Canopy accession strategies and climate-growth relationships in Acer rubrum // Forest Ecology and Management. 2012. V. 282. P. 124–132. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.06.033
  32. Шиятов С.Г. Динамика древесной и кустарниковой растительности в горах Полярного Урала под влиянием современных изменений климата / Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 2009. 216 с.
  33. Кравцова В.И., Лошкарева А.Р. Динамика растительности экотона тундра–тайга на Кольском полуострове в связи с климатическими колебаниями // Экология. 2013. № 4. С. 275–283. https://doi.org/10.7868/S0367059713040082
  34. Семеняк Н.С., Соломина О.Н., Долгова Е.А., Мацковский В.В. Климатический сигнал в различных параметрах годичных колец сосны обыкновенной на Соловецком архипелаге // Геосферные исследования. 2022. № 4. С. 149–164. https://doi.org/10.17223/25421379/25/10
  35. Fedorov N., Muldashev A., Mikhaylenko O. et al. Forecast the habitat sustainability of Schoenus ferrugineus L.(Cyperaceae) in the Southern Urals under climate change // Plants. 2024. V.13. № 11. Art. 1563. https://doi.org/10.330/9plants13111563

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Районы распространения сосново-широколиственных лесов подсоюза Tilio-Pinenion в Республике Башкортостан (белыми точками показаны места геоботанических описаний).

Скачать (787KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Типы изменения пригодности условий местообитания при возможных умеренном (RCP4.5) и сильном (RCP8.5) изменениях климата: 1 – в горно-лесной зоне при реализации сценария RCP4.5; 2 – в горно-лесной зоне при реализации сценария RCP8.5; 3 – на Уфимском плато при реализации сценария RCP4.5; 4 – на Уфимском плато при реализации сценария RCP8.5.

Скачать (317KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Точки локализации сосново-широколиственных лесов подсоюза Tilio-Pinenion: а – все точки локализации сосново-широколиственных лесов, использованные для моделирования; б – точки локализации сосново-широколиственных лесов, выбранные для мониторинга влияния климатических изменений.

Скачать (699KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025