DEPENDENCE OF ANNUAL STEM INCREMENT ON INVENTORY AND BIOPRODUCTION INDICATORS OF TREES IN PINE FORESTS OF THE TURGAY DEPRESSION

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The development of ecology implies the possibility of predicting the ecological functions of plants based on their functional characteristics, in particular, the specific leaf area, as the ratio of leaf surface area to their dry weight (SLA), and leaf mass per area (LMA), as the inverse of SLA. However, it was found that at the global level, SLA explains only 3.1 % of the variability in tree height growth. The introduction and use of the integral production feature Mp, as the product of LMA and the area of the horizontal projection of the crown, showed that the explanation of the variability of tree stem growth on the community of 125 species increased to 31 %, but, at the same time, did not show the advantages of Mp in the explanatory ability of the variability of growth compared with the stem diameter. The purpose of this study is to find out in what ratio, when modeling the tree stem growth, the explanatory power of a production indicator and a set of taxation features, such as stem diameter, tree height and tree age, may consist. For this purpose, according to the data of 300 sample trees taken on 30 sample plots in pure Scots pine forests of the Turgai Depression, a sequence of allometric models in a different combination of dependent and independent variables was calculated. Due to the too high complexity of determining the SLA with sufficient accuracy for 300 trees, the quotient of dividing the needle mass by the area of the horizontal projection of the crown (Pf /Sc) was used as a production indicator. This production indicator has a biological meaning, slightly different from Mp, but in terms of information it is not inferior to the latter. It was found that when calculating the multifactorial dependence of the stem cross-sectional area growth over the past 10 years on (Pf /Sc) and forest inventory indicators of trees, the contribution of (Pf /Sc) to the explanation of the growth variability was only 6 % and it was excluded from the analysis. As a result, a two-factor allometric model of the stem cross-sectional area growth over 10 years on the age and stem diameter at breast height is proposed, explaining 91 % of the variability of the growth. The proposed model makes it possible to determine the cross-sectional area basal growth of a stand in the single-aged pine forests based on the results of the accounting trees by stem diameters.

Sobre autores

V. Usoltsev

Botanical Garden, Russian Academy of Sciences, Ural Branch; Ural State Forestry Engineering University

Autor responsável pela correspondência
Email: usoltsev50@mail.ru
Yekaterinburg, Russian Federation; Yekaterinburg, Russian Federation

Bibliografia

  1. Репина Е. Г., Цыпин А. П., Зайчикова Н. А., Ширнаева С. Ю. Эконометрика в табличном редакторе MS Excel: практикум. Самара: Самар. гос. экон. ун-т, 2019
  2. Уткин А. И., Ермолова Л. С., Уткина И. А. Площадь поверхности лесных растений: сущность, параметры, использование. М.: Наука, 2008. 292 с
  3. Цепордей И. С., Усольцев В. А., Норицин Д. В. Сопряженность климатических показателей в широтном градиенте при моделировании фитомассы лесообразующих видов Евразии // Сиб. лесн. журн. 2024. № 1. С. 40-48
  4. Baskerville G. L. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass // Can. J. For. Res. 1972. V. 2. N. 1. P. 49-53
  5. Chacón-Labella J., Hinojo-Hinojo C., Bohner T., Castorena M., Violle C., Vandvik V., Enquist B. J. How to improve scaling from traits to ecosystem processes // Trends Ecol. Evol. 2023. V. 38. P. 228-237
  6. Falster D. S., Brännström Å., Dieckmann U., Westoby M. Influence of four major plant traits on average height, leafarea cover, net primary productivity, and biomass density in single-species forests: A theoretical investigation // J. Ecol. 2011. V. 99. P. 148-164
  7. Iida Y., Poorter L., Sterck F., Kassim A. R., Potts M. D., Kubo T., Takashi S. K. Linking size-dependent growth and mortality with architectural traits across 145 co-occurring tropical tree species // Ecology. 2014. V. 95. N. 2. P. 353-363
  8. Klipel J., da Cunha Morales D., Bordin K. M., Picolotto R. C., Bergamin R. S., Müller S. C. The role of tree crown on the performance of trees at individual and community levels: whole-phenotypic context matters // Plant Ecol. 2024. (preprint)
  9. Laurans M., Munoz F., Charles-Dominique T., Heuret P., Fortunel C., Isnard S., Sabatier S.-A., Caraglio Y., Violle C. Why incorporate plant architecture into trait-based ecology? // Trends Ecol. Evol. 2024. V. 39. N. 6. P. 524-536
  10. Lebrija-Trejos E., Reich P. B., Hernández A., Wright S. J. Species with greater seed mass are more tolerant of conspecific neighbours: a key driver of early survival and future abundances in a tropical forest // Ecol. Lett. 2016. V. 19. P. 1071-1080
  11. Liu X., Swenson N. G., Lin D., Mi X., Umaña M. N., Schmid B., Ma K. Linking individual-level functional traits to tree growth in a subtropical forest // Ecology. 2016. V. 97. P. 2396-2405
  12. Maynard D. S., Bialic-Murphy L., Zohner C. M., Averill C., van den Hoogen J., Ma H., Mo L., Smith G. R., Acosta A. T. R., Aubin I., Berenguer E., Boonman C. C. F., Catford J. A., Cerabolini B. E. L., Dias A. S., González-Melo A., Hietz P., Lusk C. H., Mori A. S., Niinemets Ü., Pillar V. D., Pinho B. X., Rosell J. A., Schurr F. M., Sheremetev S. N., da Silva A. C., Sosinski Ê., van Bodegom P. M., Weiher E., Bönisch G., Kattge J., Crowther T. W. Global relationships in tree functional traits // Nat.Comm. 2022. V. 13. Article 3185
  13. Owen H. J. F., Lines E. R.Common field measures and geometric assumptions of tree shape produce consistently biased estimates of tree and canopy structure in mixed Mediterranean forests // Ecol. Indic. 2024. V. 165. Article 112219
  14. Paine C. E. T., Amissah L., Auge H., Baraloto C., Baruffol M., Bourland N., Bruelheide H., Daïnou K., de Gouvenain R. C., Doucet J.-L., Doust S., Fine P. V. A., Fortunel C., Haase J., Holl K. D., Jactel H., Li X., Kitajima K., Koricheva J., Martınez-Garza C., Messier C., Paquette A., Philipson C., Piotto D., Poorter L., Posada J. M., Potvin C., Rainio K., Russo S. E., Ruiz-Jaen M., Scherer-Lorenzen M., Webb C. O., Wright S. J., Zahawi R. A., Hector A. Globally, functional traits are weak predictors of juvenile tree growth, and we do not know why // J. Ecol. 2015. V. 103. N. 4. P. 978-989
  15. Poorter L., Castilho C. V., Schietti J., Oliveira R. S., Costa F. R. C. Can traits predict individual growth performance? A test in a hyper diverse tropical forest // New Phytol. 2018. V. 219. P. 109-121
  16. Poorter L., Rozendaal D. M. A., Bongers F., de Almeida-Cortez J. S., Zambrano A. M. A., Álvarez F. S., Andrade J. L., Villa L. F. A., Balvanera P., Becknell J. M., Bentos T. V., Bhaskar R., Boukili V., Brancalion P. H. S., Broadbent E. N., César R. G., Chave J., Chazdon R. L., Colletta G. D., Craven D., de Jong B. H. J., Denslow J. S., Dent D. H., DeWalt S. J., García E. D., Dupuy J. M., Durán S. M., Santo M. M. E., Fandiño M. C., Fernandes G. W., Finegan B., Moser V. G., Hall J. S., Hernández-Stefanoni J. L., Jakovac C. C., Junqueira A. B., Kennard D., Lebrija-Trejos E., Letcher S. G., Lohbeck M., Lopez O. R., Marín-Spiotta E., Martínez-Ramos M., Martins S. V., Massoca P. E. S., Meave J. A., Mesquita R., Mora F., de Souza Moreno V., Müller S. C., Muñoz R., Muscarella R., de Oliveira Neto S. N., Nunes Y. R. F., Ochoa-Gaona S., Paz H., Peña-Claros M., Piotto D., Ruíz J., Sanaphre-Villanueva L., Sanchez-Azofeifa A., Schwartz N. B., Steininger M. K., Thomas W. W., Toledo M., Uriarte M., Utrera L. P., van Breugel M., van der Sande M. T., van der Wal H., Veloso M. D. M., Vester H. F. M., Vieira I. C. G., Villa P. M., Williamson G. B., Wright S. J., Zanini K. J., Zimmerman J. K., Westoby M. Wet and dry tropical forests show opposite successional pathways in wood density but converge over time // Nat. Ecol. Evol. 2019. V. 3. P. 928-934
  17. Rubio V. E., Zambrano J., Iida Y., Umaña M. N., Swenson N. G. Improving predictions of tropical tree survival and growth by incorporating measurements of whole leaf allocation // J. Ecol. 2021. V. 109. P. 1331-1343
  18. Shipley B., De Bello F., Cornelissen J. H. C., Laliberté E., Laughlin D. C., Reich P. B. Reinforcing loose foundation stones in trait based plant ecology // Oecologia. 2016. V. 180. P. 923-931
  19. Statsmodels, 2024. https://www.statsmodels.org/stable/index.html
  20. Violle C., Navas M.-L., Vile D., Kazakou E., Fortunel C., Hummel I., Garnier E. Let the concept of trait be functional! // Oikos. 2007. V. 116. P. 882-892
  21. Volaire F., Gleason S. M., Delzon S. What do you mean “functional” in ecology? Patterns versus processes // Ecol. Evol. 2020. V. 10. P. 11875-11885
  22. Wright S. J., Kitajima K., Kraft N. J. B., Reich P. B., Wright I. J., Bunker D. E., Condit R., Dalling J. W., Davies S. J., Díaz S., Engelbrecht B. M., Harms K. E., Hubbell S. P., Marks C. O., Ruiz-Jaen M. C., Salvador C. M., Zanne A. E. Functional traits and the growth-mortality trade-off in tropical trees // Ecology. 2010. V. 91. P. 3664-3674
  23. Yang J., Cao M., Swenson N. G. Why functional traits do not predict tree demographic rates // Trends Ecol. Evol. 2018. V. 33. N. 5. P. 326-336

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».