Анализ пространственного распределения и потенциала заготовки лесных ягод

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В рамках концепции многоцелевого лесопользования анализируется ресурсный и экономический потенциал заготовки лесных ягод при разных сценариях ведения хозяйства. В качестве инструмента для прогноза и анализа использовано сценарное имитационное моделирование динамики лесных экосистем при сплошных и выборочных рубках. Объектом исследований является Паше-Капецкое участковое лесничество Ленинградской области, расчет проведен на период 120 лет. На основе данных о типах лесорастительных условий, породном составе, моделируемой освещенности на уровне почвы рассчитана потенциальная продуктивность лесных ягод. Наиболее продуктивными ресурсами на территории являются черника (Vaccinium myrtillus L.) и брусника (Vaccinium vitis-idaea L.), прогнозируемая урожайность которых достигает 25–48 т/год и 7–15 т/год соответственно. Проведено зонирование территории по доступности ресурсов для промышленной заготовки с учетом интересов местного населения. Для промышленной заготовки доступны 37–48% урожая лесных ягод, около 30% выделяется для нужд местного населения, а 27–36% ресурса остается на экономически недоступных участках. Наиболее перспективным представляется сценарий с искусственным восстановлением на 50% площадей сплошных рубок и полным циклом ухода. Для него прогнозируется максимальная доходность как от заготовки пищевых ресурсов (4.1–5.7 млн руб. в год), так и от заготовки древесины.

Об авторах

А. А. Колычева

Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН; Мытищинский филиал Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: anna_dulina@bk.ru
Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 84/32, стр. 14; Россия, 141005, Московская обл., Мытищи, ул. 1-я Институтская, д. 1

С. И. Чумаченко

Мытищинский филиал Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Email: anna_dulina@bk.ru
Россия, 141005, Московская обл., Мытищи, ул. 1-я Институтская, д. 1

В. В. Киселева

Мытищинский филиал Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Email: anna_dulina@bk.ru
Россия, 141005, Московская обл., Мытищи, ул. 1-я Институтская, д. 1

А. Ю. Агольцов

Мытищинский филиал Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Email: anna_dulina@bk.ru
Россия, 141005, Московская обл., Мытищи, ул. 1-я Институтская, д. 1

Список литературы

  1. Болтвина Е.К., Иваньо Я.М. Модели оптимизации заготовки дикорастущей продукции с интервальными параметрами // Вестник ИрГТУ. 2016. № 6 (113). С. 73–81.
  2. Вельм М.В. Формирование предложения на региональном рынке пищевых ресурсов леса // Вестник ИрГТУ. 2009. № 1 (37). С. 92–94.
  3. Воробьев Д.В. Типы лесов Европейской части СССР // Киев: Изд-во АН УССР, 1953. 452 с.
  4. Грязькин А.В., Корчагов С.А., Грибов С.Е., Гуталь М.М., Чан Ч.Т. Потенциальные ресурсы лесных ягод в Вологодской области // The Scientific Heritage. 2020. № 45-2 (45). С. 20–24.
  5. Дулина А.А., Чумаченко С.И. Обзор моделей оценки пищевых ресурсов лесов центральной части России // Вопросы лесной науки. 2018. Т. 1. № 1. С. 1–22.
  6. Кожухов Н.И., Ключников И.Л. Экономический подход к оценке рубок, воспроизводства и потребления пищевых продуктов леса // Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2000. № 1. С. 26–28.
  7. Колерова В. Страна Дикоросия // Бизнес-журн. 2016. № 3 (239). С. 26–31.
  8. Колычева А.А., Чумаченко С.И. Оценка урожайности лесных ягод с учетом уровня освещенности напочвенного покрова методами имитационного моделирования // Вопросы лесной науки. 2021. Т. 4. № 3. С. 1–25.
  9. Колычева А.А., Чумаченко С.И., Тебенькова Д.Н. Потенциал заготовки лесных ягод при различных способах ведения лесного хозяйства на основе модельного прогноза // Лесоведение. 2022. № 5. С. 549–563. https://doi.org/10.31857/S0024114822050023
  10. Курлович Л.Е., Косицын В.Н. Таксационный справочник по лесным ресурсам России (за исключением древесины). Пушкино: ВНИИЛМ, 2018. 282 с.
  11. Курлович Л.Е., Панков В.Б., Кивилева И.М. Влияние лесохозяйственной деятельности на состояние и продуктивность пищевых и лекарственных растений // Лесохозяйственная информация. 2015. № 2. С. 24–34.
  12. Курлович Л.Е., Косицын В.Н. Методические рекомендации по оценке лесных ресурсов (за исключением древесины) при государственной инвентаризации лесов. Пушкино: ВНИИЛМ, 2019. 45 с.
  13. Методика выявления дикорастущих сырьевых ресурсов при лесоустройстве. М.: ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 1987. 56 с.
  14. Методика подбора земельных участков государственного лесного фонда для промысловой заготовки клюквы, брусники, черники, голубики. М.: Госкомлес, 1986. 15 с.
  15. Обыденников В.И., Войтюк М.М. Сохранение, восстановление и повышение продуктивности ресурсов ягодников в связи с рубками главного и промежуточного пользования // Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2007. № 4. С. 6–14.
  16. Подольская Е.С. Oбзор опыта решения задач транспортного моделирования в лесном хозяйстве // Вопросы лесной науки. 2021. Т. 4. № 4. С. 1–32.
  17. Потенциальные запасы дикорастущих ресурсов Иркутской области / Под редакцией Я.М. Иваньо. Иркутск: Изд-во Иркутский ГАУ, 2017. 156 с.
  18. Приказ Минприроды России от 30.07.2020 N 534 “Об утверждении Правил ухода за лесами”. (Зарегистрировано в Минюсте России 18.12.2020 N 61555).
  19. Киселева В.В., Чумаченко С.И., Митрофанов Е.М., Карминов В.Н., Колычева А.А. Ресурсные и экономические аспекты неистощительного лесопользования // Леса России: политика, промышленность, наука, образование: Материалы VI Всероссийской научно-технической конференции. СПб.: СПбГЛТУ имени С.М. Кирова, 2021. С. 212–215.
  20. Рынок дикоросов в России: высокий потенциал и низкий уровень развития: Обзор КМПГ. 2021. 39 с.
  21. Тебенькова Д.Н., Лукина Н.В., Чумаченко С.И., Данилова М.А., Кузнецова А.И., Горнов А.В., Шевченко Н.Е., Катаев А.Д., Гагарин Ю.Н. Мультифункциональность и биоразнообразие лесных экосистем // Лесоведение. 2019. № 5. С. 341–356.
  22. Ханина Л.Г. Классификация типов лесорастительных условий по индикаторным видам Воробьева-Погребняка: база данных и опыт анализа лесотаксационных данных // Вопросы лесной науки. 2019. Т. 2. № 4. С. 1–30.
  23. Чумаченко С.И., Паленова М.М., Коротков В.Н. Прогноз динамики таксационных показателей лесных насаждений при разных сценариях ведения лесного хозяйства // Восточноевропейские леса: История в голоцене и современность. Т. 2. М.: Наука, 2004. С. 492–506.
  24. Чумаченко С.И., Паленова М.М., Коротков В.Н., Починков С.В. Имитационное моделирование влияния лесохозяйственных воздействий на лесные экосистемы // Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы // ЦЭПЛ РАН. М.: Наука, 2008. С. 314–328.
  25. Чумаченко С.И. Имитационное моделирования многовидовых разновозрастных насаждений: дис. … докт. биол. наук: 03.00.16. М.: МГУЛ, 2006 б. 297 с.
  26. Чумаченко С.И. Концепция построения биоэкологических моделей многовидовых разновозрастных лесных насаждений для зоны хвойно-широколиственных лесов и южной тайги // Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2006 а. № 2. С. 7–13.
  27. Шевелев С.Л., Немич Н.С., Михайлов П.В., Гапонова Г.А. К вопросу комплексного использования лесов в Красноярском крае // Хвойные бореальные зоны. 2011. Т. 29. № 3–4. С. 309–312.
  28. Шевелев С.Л., Невзоров В.Н. Основные пищевые и лекарственные растительные ресурсы лесов Средней Сибири. Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет, 2017. 174 с. ISBN 978-5-94617-403-9
  29. Chumachenko S., Kiseleva V., Kolycheva A., Karminov V. Long-term forecast of forest ecosystem services under different forest use scenarios // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. P. 012039. https://doi.org/10.1088/1755-1315/875/1/012039
  30. Elsedig A., Abdalbasit M. Economic of Wild Fruits and It Is Contribution to Rural People. 2019. 557 p.https://doi.org/10.1007/978-3-030-31885-7_5
  31. Grammatikopoulou I., Vačkářová D. The value of forest ecosystem services: A meta-analysis at the European scale and application to national ecosystem accounting // Ecosystem Services. V. 48. 2021. 101262, ISSN 2212-0416/ https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2021.101262
  32. Grivins M., Tisenkopfs T. Benefitting from the global, protecting the local: The nested markets of wild product trade // J. Rural Studies. 2018. V. 61. P. 335–342. ISSN 0743-0167. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2018.01.005
  33. Millennium Ecosystem Assessment. Ecosystems and Human Well-being: Synthesis. USA, Washington: Island Press, 2005. (URL: http:// www.millenniumassessment. org/en/Reports. aspx#)

Дополнительные файлы


© А.А. Колычева, С.И. Чумаченко, В.В. Киселева, А.Ю. Агольцов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».