Геоинформационный анализ состояния лесов Нижегородской области и их зависимости от эдафических условий

Нижегородская область — регион, расположенный в центре европейской части России и территориально относящийся к Среднему Поволжью наряду с Самарской, Ульяновской областями, республиками Татарстан, Чувашия и Марий Эл. Область вытянута в меридиональном направлении и разделена р. Волгой на низменное левобережье (Заволжье) и правобережье, составляющее часть Приволжской возвышенности

Преобладающее большинство природных сообществ региона сформировано на полесских, моренных, зандровых, реже — аллювиальных ландшафтах

[8, С. 181]

, которым соответствуют легко- и среднесуглинистые, супесчаные подстилаемые почвообразующие породы. Исходя из этого, наиболее часто встречающимися типами почв в фитоценозах области можно считать дерново-подзолистые и дерново-подзолистые глеевые, серые и темно-серые, реже — подзолистые и подзолистые глеевые

[10]

(см. рис. 1, 2). 

Рисунок 1 - Типы почв России

Примечание: ист. – Национальный атлас почв России, 2011

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.1

Рисунок 2 - Распределение различных типов почв в фитоценозах Нижегородской области

Примечание: ист. – Национальный атлас почв России, 2011

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.2

Фитоценозы Нижегородской области территориально относятся к двум природным зонам — тайги (южная подзона) на северо-востоке области (Ветлужский, Шахунский, Шарангский районы) и смешанных хвойно-мелколиственных лесов (центральная и южная части области). Согласно данным Лесного плана региона на 2019-2028 гг. (форма Государственного лесного реестра (ГЛР) №2)

[12]

, преобладающими лесообразующими породами в большинстве районов являются обыкновенная сосна (Pinus sylvestris), береза повислая (Betula pendula) и лишь в немногих — осина (Populus tremula), а фитоценозы принадлежат к двум возрастным группам — средневозрастным (>40 лет) и молоднякам. Форма Государственного лесного реестра (ГЛР) №5, отражающая распределение лесов по группам полноты и классам бонитета, демонстрирует преобладание в регионе высокополнотных (относительная степень сомкнутости кроны 0,7-0,9) и средне- либо низкопродуктивных (III-IV класс бонитета) лесных массивов.

В настоящей работе статистика Федерального агентства лесного хозяйства по 35 районным и межрайонным лесничествам Нижегородской области была сопоставлена с данными спутниковых снимков, позволяющими оценить плотность лесного покрова региона и равномерность его распределения

В дальнейшем корреляция между лесорастительными условиями в регионе и почвами, на которых сформировались леса, была проверена статистически с помощью алгоритма платформы для обработки статистических данных «СтатТех» — для каждой группы потенциально или реально взаимосвязанных переменных подсчитывался коэффициент статистической значимости различий при распределении этих переменных. 

Таким образом, в начале исследования были выдвинуты следующие предположения:

1) Лесные фитоценозы распределены по территории Нижегородской области неравномерно, образуя более густые массивы на северо-западе региона и в центральной части. К югу наблюдается снижение общей лесистости территории. 

2) Такая гетерогенность лесного покрова, а также состав, возраст и продуктивность древостоя объясняются в т. ч. эдафическими факторами.

Гипотезы проверялись с помощью геоинформационных технологий. Геоинформационные системы используются в экологии, рациональном природопользовании и лесном хозяйстве сравнительно недавно

Материалами настоящего исследования послужили теоретические данные, собранные из открытых источников (официальные сайты региональных министерств, ведомств и атласов), а также эмпирические данные.

Первая группа данных представляет собой статистику из форм ГЛР №2 и №5 по каждому из 35 лесничеств Нижегородской области, собранную Федеральным агентством лесного хозяйства и обобщенным в Лесном плане региона

Эмпирические данные — космические снимки LANDSAT, отображающие растительный покров Нижегородской области, актуальные на 2025 г. и загруженные с портала данных NextGIS Data Server. В дальнейшем они были подвергнуты растеризации для упрощения оценки распределения лесных массивов (см. рис. 3). 

Рисунок 3 - Космический снимок LANDSAT Нижегородской области на карте NextGIS (2025)

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.3

NextGIS представляет собой комплексную геоинформационную платформу с картографическим и аналитическим сервисами, позволяющими выгружать векторные данные на карту в виде точечного, линейного, полигонального слоев и анализировать с помощью специальных инструментов, а также работать с растровыми данными

[4]

. В настоящем исследовании на карте NextGIS представлены векторные слои — полигональный с административными границами региона и точечный с координатами каждого лесничества и информацией о нем. Векторные слои ранее использовались для визуализации данных по конкретным лесничествам

[7, С. 26]

. Растровые данные представлены космическим снимком LANDSAT. 

Данные снимка обрабатывались с помощью инструментов "Pseudocolour raster style" (создание тепловой карты, позволяющей отследить густоту и равномерность распределения лесных массивов) и Tree Density Caclulator (расчет плотности древостоя и разбивка исследуемой территории на классы, соответствующие группам полноты леса).

Векторные данные — информация по каждой точке, соответствующей лесничеству — были отфильтрованы с помощью инструмента "Filter by atribute" по следующим признакам: группа возраста и класс бонитета леса, преобладающего на территории данного лесничества. Результат работы с векторными данными представляет собой цветовую точечную карту. 

Первичным результатом работы с растровым слоем (данными космического снимка LANDSAT) стала тепловая карта лесного покрова Нижегородской области, полученная с помощью инструмента "Pseudocolor raster style", отображающая плотность древостоя и степень равномерности его распределения. Как и было предположено ранее, в регионе наблюдается относительно плотный, но гетерогенно распределенный древостой. Крупные лесные массивы большей плотности соответствуют южно-таежным фитоценозам на северо-востоке области и смешанным лесам Арзамасского межрайонного лесничества (центральная часть области, смещение к югу), в которых преобладают хвойные породы. В центральных и северо-западных районах наблюдается более равномерная картина распределения плотности древостоя, не приуроченного к крупным лесным фитоценозам (см. рис. 4). 

Рисунок 4 - Тепловая карта распределения лесов Нижегородской области, полученная при обработке космического снимка LANDSAT

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.4

Плотность древостоя и общая лесистость региона была оценена с помощью инструмента Tree Density Calculator. В результате территория Нижегородской области была разбита на участки, соответствующие 5 классам плотности. Классы плотности сопоставимы с группами относительной полноты леса, представленными в форме ГЛР №5. Фитоценозы в большинстве районных и в особенности межрайонных лесничеств можно отнести к 1–2 классам плотности (группы полноты >0.8). Общая лесистость территории также сопоставима с данными Лесного плана, согласно которым доля лесопокрытой площади в регионе составляет 47,5% (см. рис. 5). 

Рисунок 5 - Оценка лесистости территории Нижегородской области с помощью "Tree Density Calculator"

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.5

В результате работы с векторными данными было выявлено следующее: подавляющее большинство точек на карте NexGIS соответствуют лесничествам, в которых преобладает средневозрастной среднебонитетный древостой (III класс продуктивности леса)

[9]

. Более молодые и высокопродуктивные леса отмечены на юго-западе и в нескольких точках в центральной части области. К северу, при переходе зоны смешанных лесов в таежную, наблюдается понижение класса продуктивности. Это может объясняться большим возрастом таежных фитоценозов, в которых средневозрастной древостой постепенно преобразуется в приспевающий (см. рис. 6). 

Рисунок 6 - Распределение пород разных возрастов в фитоценозах Нижегородской области

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.6

Статистический анализ проводился с использованием программы StatTech v. 4.8.3 (ООО «Статтех», Россия).

Количественные показатели (в настоящем исследовании — полнота и бонитет леса) оценивались на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро-Уилка

В результате статистической обработки данных была выявлена взаимосвязь между типом почвы и типом древостоя (лиственный/хвойный). Коэффициент статистической значимости составил p = 0,037 (см. табл. 1., рис. 7).

Рисунок 7 - Зависимость преобладающего типа леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области

Примечание: типы почв: 1 — дерново-подзолистые; 2 — дерново-подзолистые иллювиальные; 3 — подзолистые глеевые; 4 — подзолистые иллювиально-гумусовые; 5 — подзолистые иллювиально-железистые; 6 — светло-серые лесные; 7 — темно-серые лесные; 8 — черноземы выщелоченные

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.8

Также была обнаружена прямая корреляция между лесообразующей породой и типом почвы — коэффициент статистической значимости составил p = 0,035 (см. табл. 2, рис. 8).

Рисунок 8 - Зависимость преобладающих лесообразующих пород от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области

Примечание: типы почв: 1 — дерново-подзолистые; 2 — дерново-подзолистые глеевые; 3 — подзолистые глеевые; 4 — подзолистые; 5 — подзолистые иллювиально-железистые; 6 — серые; 7 — темно-серые; 8 — черноземы текстурно-карбонатные

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.10

Тем не менее корреляции между количественными показателями лесорастительных условий (возраст леса, группа полноты, класс бонитета леса) и эдафическими факторами обнаружено не было — при сопоставлении количественных и качественных показателей коэффициент статистической значимости всегда составлял p > 0,05. Так, например, при анализе зависимости полноты древостоя в фитоценозах от типа почвы коэффициент составил p = 0,057 (см. табл. 3., рис. 9). 

Рисунок 9 - Зависимость полноты леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области

Примечание: типы почв: 1 — дерново-подзолистые; 2 — дерново-подзолистые глеевые; 3 — подзолистые глеевые; 4 — подзолистые; 5 — подзолистые иллювиально-железистые; 6 — серые; 7 — темно-серые; 8 — черноземы текстурно-карбонатные

DOI:10.60797/JAE.2025.61.1.12

Предположительно, это объясняется тем, что старение и снижение продуктивности леса — процессы, обусловленные в большей степени биотическими факторами внутри самих фитоценозов и их близостью к зонам антропогенного пресса, чем эдафическими условиями

[11, С. 79]

. 

По результатам проведенного исследования были сделаны следующие выводы:

1) Гипотеза о неравномерном распределении лесного покрова на территории Нижегородской области подтверждена полностью — это показывает полученная тепловая карта региона и карта плотности лесных массивов, разбивающая лесные сообщества на классы плотности.

2) Сопоставление теоретических (формы ГЛР №2, №5) и эмпирических (точки на карте, соответствующие лесничествам с определенными лесорастительными условиями) позволило сделать вывод о принадлежности большинства фитоценозов региона к средним и нижним классам бонитета (III–IV) и группам высокой полноты леса (степень полноты > 0,8, 1-2 классы). К северу области, при переходе зоны смешанных лесов в таежную, наблюдается снижение продуктивности (бонитета) леса. 

3) Статистический анализ данных выявил прямую корреляцию между типами почв и фитоценозов региона — при сопоставлении параметров «тип почвы» и «тип древостоя» в базе данных платформы «СтатТех» были выявлены значимые различия (коэффициент статистической значимости принимал значения < 0,05).

4) При этом при статистической обработке данных не нашла подтверждение гипотеза о зависимости количественных показателей лесорастительных условий (возраст, полнота, бонитет леса) от эдафических факторов (тип почвы, почвообразующая порода) — коэффициент статистической значимости принимал значение > 0,05. 

В ходе настоящего исследования была определена структура распределения фитоценозов различного видового состава, возраста, полноты и степени продуктивности по Нижегородской области. Гипотезы, выдвинутые в начале работы, подтверждены лишь частично — почвообразующие породы и, соответственно, тип почвы на территории определяют состав древостоя в пределах природной зоны (таежной или смешанных лесов), но не влияют напрямую на старение леса, его плотность и степень продуктивности — эти показатели в большей степени зависят от биотических и антропогенных факторов сообщества.

Тем не менее с помощью геоинформационных систем и данных дистанционного зондирования была получена общая картина состояния лесов, равномерности их распределения, а также подсчитана плотность древостоя в основных исследованных районах и общая степень лесистости территории. Стоить отметить, что NextGIS принимает во внимание гетерогенность лесного покрова Нижегородской области и способен определить плотность древостоя даже в фитоценозах малой площади.

Стоит отметить, что результаты геоинформационного мониторинга требуют статистического подтверждения достоверности, что и было показано в настоящей работе. Применение методов математической статистики и использование соответствующих платформ позволит исключить субъективность и случайные ошибки при нанесении данных о лесорастительных условиях в фитоценозах на цифровую карту. 

Таким образом, геоинформационные технологии с учетом обязательной последующей статистической обработки данных можно считать объективным методом анализа лесорастительных условий на территориях разной протяженности и применять в длительном мониторинге состояния лесов конкретных регионов.