Сценарный подход к адаптации лесных экосистем российской федерации в условиях изменений климата

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Установлены корреляционные зависимости между количественными значениями абиотических факторов, связанных с климатическими изменениями и критериями уязвимости лесных экосистем, для 24 модельных субъектов Российской Федерации. Выявлена высокая степень тесноты связи между климатическими параметрами и лесными пожарами для лесных экосистем центра и юга России, а также Восточной Сибири. С использованием матричной модели позиционирования адаптационного потенциала лесных экосистем модельных субъектов выявлены кластеры с их наиболее уязвимыми к климатическим изменениям группами. Применение разработанной методики для анализа лесных экосистем модельных субъектов позволило установить, что происходит смещение показателей их адаптационного потенциала к нижней границе устойчивости (Архангельская, Ленинградская, Воронежская, Тюменская, Иркутская области, Ханты-Мансийский автономный округ, Хабаровский край). На основании изучения и кластеризации модельных субъектов Российской Федерации по уровню адаптационного потенциала выполнена дифференциация управленческих решений и лесохозяйственных мер по укрупненным территориальным объектам, включающим различные субъекты Российской Федерации, с целью поддержания и усиления адаптационного потенциала лесных экосистем. Меры адаптации лесных экосистем к климатическим изменениям могут быть реализованы в разрезе трех сценариев: ведение лесного хозяйства с элементами реактивной адаптации к климатическим изменениям (для стабильных лесных экосистем); реализация стратегии адаптации лесного хозяйства к изменениям климата (для нестабильных лесных экосистем); восстановление и поддержание экосистемных функций лесов (для деградирующих лесных экосистем).

Об авторах

А. В. Константинов

Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт лесного хозяйства

Автор, ответственный за переписку.
Email: konstantinov_a82@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Григорьева С.О., Константинов А.В., Школьник И.М. Влияние изменений климата на состав древостоев, их устойчивость и ареалы основных лесообразующих пород // Тр. Санкт-Петербург. науч.-исслед. ин-та лесного хозяйства. 2016. № 3. С. 4–21. https://doi.org/10.21178/2079-6080.2016.3.4
  2. Демаков Ю.П. Диагностика устойчивости лесных экосистем: методологические и методические аспекты. Йошкар-Ола, 2000. 416 с.
  3. Замолодчиков Д., Краев Г. Влияние изменений климата на леса России: зафиксированные воздействия и прогнозные оценки // Устойчивое лесопользование. 2016. № 4 (48). С. 23–31.
  4. Истомин А.В. Некоторые реакции биоты на изменение климата в лесных ландшафтах Каспийско-Балтийского водораздела // Вестн. Рос. гос. ун-та им. И. Канта. 2009. № 7. С. 15–22. https://doi.org/10.5922/2223-2095-2009-7-2
  5. Кашкаров Е.П., Поморцев О.А. Глобальное потепление климата: ритмическая основа прогноза и ее практическое значение в охране лесов Северного полушария // Хвойные бореальной зоны. 2007. Т. 24. № 2–3. С. 207–216.
  6. Коломыц Э.Г. Региональная модель глобальных изменений природной среды. М.: Наука, 2003. 371 с.
  7. Константинов А.В. Методология оценки уязвимого лесного сектора экономики в условиях изменения климата // Тр. Санкт-Петербург. науч.-исслед. ин-та лесного хозяйства. 2014. № 3. С. 73–77.
  8. Константинов А.В., Бурцев Д.С. Изучение и оценка динамики продуктивности лесов Российской Федерации в период с 1961 по 2011 год // Тр. Санкт-Петербург. науч.-исслед. ин-та лесного хозяйства. 2013. № 4. С. 5–24.
  9. Константинов А.В., Матвеев С.М. Методический подход к оценке адаптационного потенциала лесных экосистем Российской Федерации // Тр. Санкт-Петербург. науч.-исслед. ин-та лесного хозяйства. 2020. № 2. С. 14–33.
  10. Матвеев С.М. Цикличность прироста сосновых древостоев Центральной лесостепи в 11-летнем цикле солнечной активности // Лесной журн. 2005. № 1–2. С. 15–22.
  11. МГЭИК, 2021: Резюме для политиков. В: Изменение климата, 2021 год: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата / ред. В. Массон-Дельмотт, М.П. Чжай, А. Пирани, С.Л. Коннорс, К. Пеан, С. Бергер, Н. Кауд, Ю. Чэнь, Л. Гольдфарб, М.И. Гомис, М. Хуан, К. Лейтцелл, Э. Лонной, Дж.Б. Мэтьюз, Т.К. Мэйкок, Т. Уотерфилд, О. Йелекчи, Р. Ю, Б. Чжоу. Cambridge: Cambridge Univ. Press; New York, 2021. 48 с. https://doi.org/10.1017/9781009157896.001
  12. Миронов А.Г. Динамика лесных экосистем юга Средней Сибири в условиях изменяющегося климата и активации биотического воздействия: Автореф. дисс. … канд. с.-х. наук. Красноярск: СибГТУ, 2007. 23 с.
  13. Семёнов М.А., Высоцкий А.А., Пащенко В.И. Прогноз адаптивных приспособлений в лесном хозяйстве в связи с возможными климатическими изменениями // Изв. ВУЗов. Лесной журн. 2019. № 5 (371). С. 57–69. https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2019.5.57
  14. Сергиенко В.Г., Константинов А.В. Прогноз влияния изменения климата на разнообразие природных экосистем и видов флористических и фаунистических комплексов биоты России // Тр. Санкт-Петербург. науч.-исслед. ин-та лесного хозяйства. 2016. № 2. С. 29–44. https://doi.org/10.21178/2079-6080.2016.2.27
  15. Хантемиров Р.М., Сурков А.Ю., Горланова Л.А. Изменения климата и формирование возрастных поколений лиственницы на полярной границе леса на Ямале // Экология. 2008. № 5. С. 323–328.
  16. Харук В.И., Двинская М.Л., Им С.Т., Рэнсон К.Дж. Древесная растительность экотона лесотундры Западного Саяна и климатические тренды // Экология. 2008. № 1. С. 10–15.
  17. Чебакова Н.М., Рейфельдт Дж., Парфенова Е.И. Перераспределение растительных зон и популяций лиственницы сибирской и сосны обыкновенной в Средней Сибири при потеплении климата // Сибирский экол. журн. 2003. № 6. С. 677–686.
  18. Шиятов С.Г. Динамика древесной и кустарниковой растительности в горах Приполярного Урала под влиянием современных изменений климата. Екатеринбург: УрО РАН, 2009. 215 с.
  19. Bonan G.B. Forests and climate change: Forcings, feedbacks and climate benefits of forests // Science. 2008. Vol. 320: 5882. P. 1444–1449. https://doi.org/10.1126/science.1155121
  20. Gamache I., Payette S. Latitudinal response of subarctic tree lines to recent climate change in eastern Canada // J. Biogeography. 2005. Vol. 32. P. 849–862. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2004.01182.x
  21. Soja A.J., Tchebakova N.M., French N.H.F., Flannigan M.D., Shugart H.H., Stocks B.J., Sukhinin A.I., Parfenova E.I., Chapin III F.S., Stackhouse Jr. P.W. Climate induced boreal forest change: Predictions versus current observations // Glob. and Planetary Change. 2007. Vol. 56. № 3–4. P. 274–296. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2006.07.028

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (134KB)

© А.В. Константинов, 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».