АНАЛИЗ ТРАНСФОРМАЦИИ ОРГАНИЧЕСКОГО ВЕЩЕСТВА ПОДСТИЛКИ НА РАЗНЫХ СТАДИЯХ ВТОРИЧНОЙ СУКЦЕССИИ СРЕДНЕТАЕЖНОГО ЛЕСА МЕТОДОМ ИК ФУРЬЕ-СПЕКТРОМЕТРИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Разложение органического вещества – ключевой процесс цикла углерода, контролирующий интенсивность эмиссии углекислого газа, накопление углерода в почве и доступность минеральных элементов для растений. Изменение состава древостоя в ходе вторичной сукцессии ведет к изменению качества опада, влияющему на скорость и глубину его трансформации. Мы проанализировали, как изменяется химическая структура L-горизонтов подстилки с октября по август на разных стадиях восстановительной сукцессии в типичных лесных экосистемах средней тайги Западной Сибири с помощью ИК Фурье-спектрометрии и элементного анализа. Оказалось, что сильнее всего структура органического вещества L-горизонтов трансформировалась на промежуточных стадиях сукцессии (в осиновом лесу с темнохвойным вторым ярусом), в то время как на предшествующих (монодоминантные осиновые леса) и последующих сукцессионных стадиях (смешанный и темнохвойные леса) изменения были менее выраженными. Эти изменения включали снижение доли сравнительно легкоразложимых компонентов (целлюлоза и углеводы) и накопление более устойчивых к разложению ароматических соединений и полиэфиров. Осиновый лес с темнохвойным вторым ярусом и темнохвойный лес оказались наиболее контрастными объектами и при сравнении по изменению элементного состава подстилки: отношение общего углерода к азоту повышалось от октября к августу слабее всего в первом и сильнее всего во втором. Объяснить такое сочетание результатов ИК Фурье-спектрометрии и элементного анализа можно разной эффективностью деполимеризации азотсодержащих соединений в опаде. В целом, полученные результаты показывают, что трансформация опада в ходе разложения не всегда зависит только от его исходного качества даже в расположенных близко экосистемах, где физические условия практически одинаковы. Причиной этих различий в трансформации на разных стадиях сукцессий может быть функционирование микробного сообщества.

Об авторах

А. Ф. Сабреков

Югорский государственный университет

Email: sabrekovaf@gmail.com
ул. Чехова, д. 16, Ханты-Мансийск, 628012 Россия

Ю. В. Куприянова

Югорский государственный университет

Email: sabrekovaf@gmail.com
ул. Чехова, д. 16, Ханты-Мансийск, 628012 Россия

А. А. Коваль

Югорский государственный университет

Email: sabrekovaf@gmail.com
ул. Чехова, д. 16, Ханты-Мансийск, 628012 Россия

Д. В. Ильясов

Югорский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: sabrekovaf@gmail.com
ул. Чехова, д. 16, Ханты-Мансийск, 628012 Россия

М. В. Глаголев

Югорский государственный университет; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет почвоведения; Институт лесоведения РАН

Email: sabrekovaf@gmail.com
ул. Чехова, д. 16, Ханты-Мансийск, 628012 Россия; Ленинские горы, д. 1, стр. 12, Москва, 119991 Россия; ул. Советская, д. 21, с. Успенское, Московская обл., 143030 Россия

Е. Д. Лапшина

Югорский государственный университет

Email: sabrekovaf@gmail.com
ул. Чехова, д. 16, Ханты-Мансийск, 628012 Россия

Список литературы

  1. Аккумуляция углерода в лесных почвах и сукцессионный статус лесов / Под ред. Н.В. Лукиной. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2018. 232 с.
  2. Артемкина Н.А. Взаимосвязи фенольных соединений, танинов, лигнина, азота и углерода в растениях ельников кустарничково-зеленомошных на Кольском полуострове // Лесоведение. 2023. № 1. С. 35–43. https://doi.org/10.31857/S0024114823010047
  3. Басова Е.В., Лукина Н.В., Кузнецова А.И. и др. Качество древесного опада как информативный индикатор функциональной классификации лесов // Вопросы лесной науки. 2022. Т. 5. № 3. С. 1–21. https://doi.org/10.31509/2658-607x-202252-113
  4. Березин Г.В., Капица Е.А., Шорохова Е.В. Современные представления о разложении древесного опада в лесных экосистемах // Леса России: политика, промышленность, наука, образование. 2023. С. 118–120.
  5. Богатырев Л.Г. О классификации лесных подстилок // Почвоведение. 1990. № 3. С. 118–127.
  6. Иванов А.В. Запасы лесных подстилок в кедрово-широколиственных лесах Южного Сихотэ-Алиня // Сибирский лесной журнал. 2015. № 5. С. 87–95. https://doi.org/10.15372/SJFS20150507
  7. Иванов А.В., Браун М., Замолодчиков Д.Г., Лынов Д.В., Панфилова Е.В. Лесные подстилки как звено цикла углерода хвойно-широколиственных насаждений Южного Приморья // Почвоведение. 2018. № 10. С. 1226–1233. https://doi.org/10.1134/S0032180X18100052
  8. Иванова Е.А. Формирование и разложение древесного опада в лесных экосистемах в фоновых условиях и при аэротехногенном загрязнении // Вопросы лесной науки. 2021. Т. 4. № 3. С. 1–52. https://doi.org/10.31509/2658-607x-202143-87
  9. Кобак К.И. Биотические компоненты углеродного цикла. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 248 c.
  10. Кузнецов М.А. Влияние условий разложения и состава опада на характеристики и запас подстилки в среднетаежном чернично-сфагновом ельнике // Лесоведение. 2010. № 6. С. 54–60.
  11. Лукина Н.В. Глобальные вызовы и лесные экосистемы // Вестник РАН. 2020. Т. 90. № 6. С. 528–532. https://doi.org/10.31857/S0869587320060080
  12. Семенов В.М., Тулина А.С., Семенова Н.А., Иваннико- ва Л.А. Гумификационные и негумификационные пути стабилизации органического вещества в почве (обзор) // Почвоведение. 2013. № 4. С. 393–407. https://doi.org/10.7868/S0032180X13040114
  13. Adamczyk B. How do boreal forest soils store carbon? // BioEssays. 2021. V. 43. № 7. P. 2100010. https://doi.org/10.1002/bies.202100010
  14. Angst G., Mueller K.E., Nierop K.G.J., Simpson M.J. Plant- or microbial-derived? A review on the molecular composition of stabilized soil organic matter // Soil Biology and Biochemistry. 2021. V. 156. P. 108189. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2021.108189
  15. Canadell J.G., Monteiro P.M.S., Costa M.H. et al. Global carbon and other biogeochemical cycles and feedbacks // Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of working group I to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press, 2021. P. 673–816.
  16. Cotrufo M.F., Galdo I.D. Piermatteo D. Litter decomposition: Concepts, methods and future perspectives // Soil Carbon Dynamics: An Integrated Methodology. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. P. 76–90.
  17. Cotrufo M.F., del Galdo I. Litter decomposition: Concepts, methods and future perspectives. // Soil Carbon Dynamics. 2009. P. 76–90.
  18. Fernández-Alonso M.J., Yuste J.C., Kitzler B., Ortiz C. Changes in litter chemistry associated with global change-driven forest succession resulted in time–decoupled responses of soil carbon and nitrogen cycles // Soil Biology and Biochemistry. 2018. V. 120. P. 200–211. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2018.02.013
  19. Ge X., Zeng L., Xiao W., Huang Z., Geng X., Tan B. Effect of litter substrate quality and soil nutrients on forest litter decomposition: A review // Acta Ecologica Sinica. 2013. V. 33. № 2. P. 102–108. https://doi.org/10.1016/j.chnaes.2013.01.006
  20. Grabska J., Beć K.B., Huck C.W. Current and future applications of IR and NIR spectroscopy in ecology, environmental studies, wildlife and plant investigations // Comprehensive Analytical Chemistry. 2021. V. 98. P. 45–76. https://doi.org/10.1016/bs.coac.2020.08.002
  21. Heller C., Ellerbrock R.H., Roßkopf N., Klingenfuß C., Zeitz J. Soil organic matter characterization of temperate peatland soil with FTIR‐spectroscopy: Effects of mire type and drainage intensity // European Journal of Soil Science. 2015. V. 66. № 5. P. 847–858. https://doi.org/10.1111/ejss.12279
  22. Hodgkins S.B., Richardson C.J., Dommain R. et al. Tropical peatland carbon storage linked to global latitudinal trends in peat recalcitrance // Nature Communications. 2018. V. 9. № 1. P. 3640. https://doi.org/10.1038/s41467-018-06050-2
  23. Kharuk V.I., Ponomarev E.I., Ivanova G.A. et al. Wildfires in the Siberian taiga // Ambio. 2021. V. 50. № 11. P. 1953–1974. https://doi.org/10.1007/s13280-020-01490-x
  24. Kupriianova I.V., Kaverin A.A., Filippov I.V. et al. The main physical and geographical characteristics of the Mukhrino field station area and its surroundings // Environmental Dynamics and Global Climate Change. 2022. V. 13. № 4. P. 215–252. https://doi.org/10.18822/edgcc240049
  25. Laganière J., Pare D., Bradley R.L. How does a tree species influence litter decomposition? Separating the relative contribution of litter quality, litter mixing, and forest floor conditions // Canadian Journal of Forest Research. 2010. V. 40. № 3. P. 465–475.
  26. Legendre P., Legendre L. Numerical ecology // Developments in Environmental Modelling. V. 24. Amsterdam: Elsevier Science BV, 2012. 989 p.
  27. Pandey K.K., Pitman A.J. FTIR studies of the changes in wood chemistry following decay by brown–rot and white–rot fungi // International Biodeterioration and Biodegradation. 2003. V. 52. № 3. P. 151–160. https://doi.org/10.1016/S0964-8305(03)00052-0
  28. Prăvălie R. Major perturbations in the Earth's forest ecosystems. Possible implications for global warming // Earth-Science Reviews. 2018. V. 185. P. 544–571. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.06.010
  29. Reuter H., Gensel J., Elvert M., Zak D. Evidence for preferential protein depolymerization in wetland soils in response to external nitrogen availability provided by a novel FTIR routine // Biogeosciences. 2020. V. 17. № 2. P. 499–514. https://doi.org/10.5194/bg-17-499-2020
  30. Soong J.L., Parton W.J., Calderon F., Campbell E.E., Cotrufo M.F. A new conceptual model on the fate and controls of fresh and pyrolized plant litter decomposition // Biogeochemistry. 2015. V. 124. № 1–3. P. 27–44. https://doi.org/10.1007/s10533-015-0079-2
  31. Volkov D.S., Rogova O.B., Proskurnin M.A. Organic matter and mineral composition of silicate soils: FTIR comparison study by photoacoustic, diffuse reflectance, and attenuated total reflection modalities // Agronomy. 2021. V. 11. № 9. P. 1879. https://doi.org/10.3390/agronomy11091879
  32. Wardle D.A., Bardgett R.D., Klironomos J.N et al. Ecological linkages between aboveground and belowground biota // Science. 2004. V. 304. № 5677. P. 1629–1633. https://doi.org/10.1126/science.1094875
  33. Yang K., Zhu J., Zhang W. et al. Litter decomposition and nutrient release from monospecific and mixed litters: Comparisons of litter quality, fauna and decomposition site effects // Journal of Ecology. 2022. V. 110. № 7. P. 1673–1686. https://doi.org/10.1111/1365-2745.13902
  34. Zechmeister-Boltenstern S., Keiblinger K.M., Moosham-mer M. et al. The application of ecological stoichiometry to plant–microbial–soil organic matter transformations // Ecological Monographs. 2015. V. 85. № 2. P. 133–155. https://doi.org/10.1890/14-0777.1
  35. Zhang K., Cheng X., Dang H. et al. Linking litter production, quality and decomposition to vegetation succession following agricultural abandonment // Soil Biology and Biochemistry. 2013. V. 57. P. 803–813. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2012.08.005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».