Regional Ranking of Basal Stemwood Stocking Density in Eurasian Coniferous Woody Species
Regional Ranking of Basal Stemwood Stocking Density in Eurasian Coniferous Woody Species
Abstract
A useful indicator in carbon cycle and plant ecology studies is the basic density (BD) of wood as the ratio of mass in the absolutely dry state (at 0% moisture content) to green volume (wood volume in the water saturated state). Within a region, data on wood BP of most species are often unavailable, and average values at the genus or family level are used. However, there may be considerable phylogenetic and geographic variability in wood BD, and using genus-level averages is only possible if regional data are not available. Virtually all published data contain information on the BD of wood itself, excluding bark. If it is necessary to calculate stem biomass in bark from available data on the basis of BD that differ between wood and bark, it is impossible to obtain the desired result with sufficient accuracy, because the ratio of wood to bark is unknown in each case, and it differs significantly. The availability of huge amounts of data on stem wood stocks accumulated by traditional forest taxation makes it possible to estimate absolutely dry biomass of trunks in bark over large areas using known values of trunk BD. The aim of our research was to analyse regional specifics of stem bark BD in coniferous tree species of Eurasia. Using the author's database on tree qualimetry of forest-forming species of Eurasia, a sample of 3220 trees of five coniferous tree genera (subgenera) of Eurasia was formed. A mixed model structure including numerical (age and trunk diameter) and dummy variables encoding geographical regions was applied. Two rankings of stem bark BD values were performed, namely, a ranking of regions within the genus (for 5 coniferous pines within the subgenus) and a species-specific ranking, according to which the maximum value is characterized by eastern spruce and the minimum by Ayan spruce. The obtained models and species rankings by the value of stem bark BP can be used in calculations of the carbon pool in coniferous stands according to forest stock inventory data.
1. Введение
Углерод депонирующая способность лесов имеет важное значение при оценке их роли в стабилизации климата. Поскольку основная масса углерода депонируется в стволах деревьев, точная оценка их биомассы и углерода имеет превалирующее значение. При этом важную роль играет базисная плотность (БП) как отношение абсолютно сухой массы ствола к его объему в свежем состоянии. БП стволовой древесины является одним из основных источников варьирования при оценках биомассы, в расчетах темпов связывания углерода и тесно коррелирует с ключевыми аспектами физиологических характеристик дерева , .
Во всех современных исследованиях оценивалась БП собственно древесины, без учета коры , , , за исключением лишь одной работы . В литературных источниках показатели БП древесины и коры анализируются отдельно, причем они различаются существенно , , . Однако современные таксационные нормативы часто оценивают объемы ствола и запасы стволовой древесины вместе с корой. Если необходимо рассчитать биомассу стволов в коре по имеющимся данным объемов на основе БП, различающейся для древесины и коры, то получить искомый результат с достаточной точностью невозможно, поскольку в каждом конкретном случае неизвестно соотношение древесины и коры. Между тем доля коры в массе ствола может варьировать от 9 до 53% . Наличие огромных массивов данных о запасах стволовой древесины в коре, накопленных традиционной лесной таксацией, дает возможность оценивать абсолютно сухую биомассу стволов в коре на больших площадях, используя известные значения БП стволов на уровне древостоя.
Насколько нам известно, исследования БП стволов в коре для различных древесных видов Евразии в литературе отсутствуют.
Целью настоящей работы был анализ региональных особенностей БП запаса стволовой древесины в коре у хвойных древесных видов Евразии.
Для ее реализации были поставлены задачи:
– разработать регрессионные модели смешанного типа для БП запаса стволовой древесины в коре, специфичные по регионам и древесным видам;
– выполнить ранжирование древесных видов Евразии по величине БП стволовых запасов по регионам и древесным видам.
2. Объекты и методы исследований
Источником исходных материалов для регрессионного моделирования послужила база данных о биомассе и первичной продукции лесов Евразии . Сформирована выборка из 4593 древостоев пяти хвойных древесных родов (подродов). Для обеспечения сопоставимости регионов и древесных видов при их ранжировании по величине БП мы применили структуру модели смешанного типа , включающую в себя численные (возраст и число стволов на 1 га) и фиктивные переменные, кодирующие выделенные регионы. Тем самым сопоставление выполняется для древостоев, одинаковых по густоте и возрасту. В отличие от остальных четырех родов, в группу пихт мы включили не только виды рода Abies Mill. но также пихту Дугласову (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) и пихту китайскую (Cunninghamia lanceolatа (Lamb.) Hook.) .
В итоге мы приняли следующую структуру регрессионной модели:
где BD – базисная плотность (БП) ствола в коре, кг/м3; А – возраст древостоя, лет; N – число стволов на га, тыс. экз.; ΣaiXi – блок фиктивных переменных в количестве (i+1); a0 – свободный член уравнения, скорректированный на логарифмическое преобразование данных.
Мы не делим исходные данные в пределах региона по происхождению древостоев, поскольку естественные древостои и культуры различаются густотой, а она включена в модель (1) в качестве независимой переменной.
3. Результаты и их обсуждение
Результаты расчета моделей (1) показали их высокую адекватность, и все регрессионные коэффициенты значимы на уровне t95 = 1,96. О степени адекватности моделей (1) и отсутствии корреляции остатков можно судить по соотношению эмпирических и расчетных значений БП (см. рисунок 1).
Рисунок 1 - Соотношение расчетных и фактических значений БП согласно модели (1):
а – Pinus; б – Larix; в – Picea; г – Abies; д – Haploxylon
Рисунок 2 - Ранжирование принятых регионов по величине БП стволов в коре в убывающей последовательности для 5 хвойных родов (подродов):
а – Pinus; б – Larix; в – Picea; г – Abies; д – Haploxylon
При анализе рисунка 2 можно видеть, что у двухвойных сосен ряд ранжирования БП начинается с сосны Сосновского на Кавказе (612 кг/м3) и заканчивается сосной обыкновенной на востоке Русской равнины (418 кг/м3). У лиственниц последовательность ранжирования начинается с лиственницы Чекановского в Восточной Сибири (608 кг/м3), и заканчивается лиственницей Кемпфера на Японских островах (391 кг/м3). У елей ряд начинается с ели восточной на Кавказе (723 кг/м3) и заканчивается елью аянской в Китае (340 кг/м3). У пихт ряд начинается с пихты сибирской в Восточной Сибири (468 кг/м3) и заканчивается пихтой сибирской на востоке Русской равнины (342 кг/м3). Ряд 5-хвойных сосен начинается и заканчивается кедром корейским, соответственно БП равна 505 кг/м3 в российском Приморье и 312 кг/м3 в Китае.
Выделенные регионы территориально заполнены фактическими данными неравномерно, и представленные ранжирования (рисунок 2) характеризуются множеством «белых пятен». Для заполнения этих «белых пятен» при оценках биомассы стволов в коре на соответствующих пробных площадях мы приводим ранжирование средних видоспецифичных значений БП, когда данные всех регионов объединены в пределах вида (см. рисунок 3).
Рисунок 3 - Диаграмма распределения 39 лесообразующих видов Евразии по величине БП стволов в коре:
1 – Picea orientalis (L.) Link; 2 – Pinus sosnowskyi Nakai; 3 – Larix czekanovskii Szafer; 4 – Larix sukaczewii Dylis; 5 – Larix cajanderi Mayr; 6 – Picea purpurea Mast.; 7 – Larix olgensis A.Henry; 8 – Pinus thunbergii Parl.; 9 – Larix komarovii Kolesn.; 10 – Larix Principis-Rupprechtii Mayr,; 11 – Larix gmelinii (Rupr.) Kuzen.; 12 – Larix decidua Mill.; 13 – Larix sibirica Ledeb.; 14 – Pinus pumila (Pall.) Regel; 15 – Picea koraiensis Nakai; 16 – Pinus tabuliformis Carr.; 17 – Pinus koraiensis Siebold & Zucc.; 18 – Abies nordmanniana (Steven) Spach; 19 – Pinus pallasiana Lamb.; 20 – Picea ajanensis Fisch. & Carrière; 21 – Pinus sylvestris L.; 22 – Abies nephrolepis (Trautv. ex Maxim.) Maxim.; 23 – Pinus densiflora S.&Z.; 24 – Pinus nigra J.F.Arnold; 25 – Pinus massoniana Lamb.; 26 – Larix kaempferi (Lamb.) Carrière; 27 – Picea schrenkiana Fisch. & C.A.Mey; 28 – Picea obovatа Ledeb.; 29 – Picea sitchensis (Bong.) Carr.; 30 – Picea abies (L.) H. Karst.; 31 – Abies alba Mill.; 32 – Abies veitchii Lindl.; 33 – Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco; 34 – Pinus sibirica Du Tour; 35 – Abies sachalinensis (F.Schmidt) Mast.; 36 – Pinus taiwanensis Hayata; 37 – Abies sibirica Ledeb.; 38 – Cunninghamia lanceolatа (Lamb.) Hook.; 39 – Picea jezoensis Siebold & Zucc
4. Заключение
На основе разработанных регрессионных моделей смешанного типа для базисной плотности запаса стволовой древесины в коре пяти хвойных родов выполнены два ранжирования по величине базисной плотности стволов в коре, а именно, ранжирование регионов в пределах рода (для 5-хвойных сосен – в пределах подрода) и видоспецифичное ранжирование, согласно которому максимальным значением характеризуется ель восточная и минимальным – ель аянская.
Полученные модели и ранжирования видов по величине базисной плотности запаса стволовой древесины в коре могут быть использованы при расчетах углеродного пула в хвойных древостоях по данным инвентаризации лесов.