Empirical-imitational forecast models of functional organization of forest ecosystems under global climate change (framework concept)

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article presents a strategy for predictive empirical-statistical modeling of forest eco-systems as objects of terrestrial geosystem monitoring. Local mechanisms of global changes are revealed through an empirically established display of the background bio-climatic trend by a catenary system of biogeocoenoses. Regional structures of localized natural zonality capable of simulating the main directions and scales of geo(eco-)system restructurings are considered. Landscape-ecological forecast is described as a system of operations with ecological (hydrothermal) niches of the objects under study. Empirical imitation of forecasts is implemented as a reproduction of predicted scenarios of biogeo-coenotic systems according to the laws of their basic spatial organization, with the re-placement of spatial coordinates with time coordinates in the forecast procedure, in ac-cordance with the fundamental properties of ergodicity of the natural environment.

About the authors

E. G. Kolomyts

Institute for Fundamental Problems of Biology, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: egk2000@mail.ru
Pushchino, Russia

References

  1. Сукачев В.Н. Избранные труды. Т. 1-й. Основы лесной типологии и биогеоценологии. Л.: Наука, 1972. 418 с.
  2. Швиденко А.З., Щепаченко Д.Г., Кракснер Ф., Онучин А.А. Переход к устойчивому управлению лесами России: теоретико-методические предпосылки // Сибирский лесной журнал. 2017. № 6. С. 3–25.
  3. Climate Change 1995. The Science of Climatic Change. Houghton J.T. Meira Filho L.G. Callander B.A., eds. The Cambridge Univ. Press: Cambridge. UK. 1996. 572 p.
  4. Швиденко А.З., Кракснер Ф., Оберштайнер М., Щепащенко Д.Г. Проблемы перехода к устойчивому управлению лесами России: потенциал и риски // Лесные биогеоценозы бореальной зоны: география, структура, функция, динамика. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2014. С. 14–18.
  5. Израэль Ю.А., Семенов С.М., Хачатуров М.А. Биоклиматологические аспекты комплексного глобального мониторинга // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. Т. XV. Л.: Гидрометеоиздат, 1993. С. 8–20.
  6. Розенберг Г.С. Модели в фитоценологии. М.: Наука, 1984. 265 с.
  7. Bonan G.B., Polland D., Thompson S.L. Effect of boreal forest vegetation on global climate warming // Nature. 1992. № 359. P. 716–718.
  8. Тарко А.М. Антропогенные изменения глобальных биосферных процессов. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2005. 231 с.
  9. Чертов О.Г., Комаров А.С., Надпорожская М.А. ROMUL – модель динамики органического вещества в лесных и торфяных почвх и ее программная реализация // Моделирование динамики органического вещества в лесных экосистемах. Отв. Ред. В.Н. Кудеяров. М.: Наука, 2007. С. 62–69.
  10. Lischke H., Guisan A., Fischlin A., Bugmann H. Vegetation Response to Climate Change in the Alps: Modeling Studies // Views from the Alps: regional perspectives on climate change. Cambridge, Massachusetts, USA: MIT Press, 1998. P. 309–350.
  11. Коломыц Э.Г. Экспериментальная географическая экология. Записки географа-натуралиста. М.: Тов-во науч. изданий КМК, 2018. 716 с.
  12. Коломыц Э.Г. Углеродный баланс и устойчивость лесных экосистем при глобальных изменениях климата. Экологические ресурсы бореальных лесов. М.: Наука, 2020. 423 с.
  13. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 319 с.
  14. Тимофеев-Ресовский Н.В. Структурные уровни биологических систем // Системные исследования. Ежегодник 1970. М.: Наука, 1970. С. 80–113.
  15. Пузаченко Ю.Г. Методологические основы географического прогноза и охраны среды. М.: Изд-во УРАО, 1998. 212 с.
  16. Швиденко А.З., Щепаченко Д.Г., Нильссон С., Болуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). М.: Междунар. ин-т прикладного системного анализа. 2008. 885 с.
  17. Pope V.D., Gallani M.L., Rowntree P.R., Stratton R.A. The impact of new physical parametrizations in Hadley Centre climate model – HadCM3 // Climate Dynamics. 2000. V. 16. P. 123–146.
  18. Hansen J., Sato M., Ruedy R., et al. Climate simulations for 1880–2003 with GISS model E // Climate Dynamics. 2007. V. 29. P. 661–696.
  19. Paris Agreement. 2015. Conference of the Parties Twenty-first session. Paris. 30 Nov. to 11. Dec.. 2015. 19 p. http:// unfccc.int/recource/does/2015/scop21/eng/109r01.pdf.
  20. Le Quere C., Moriary R., Andrew R.M., et al. Global carbon budjet 2014 // Earth Syst. Sci. data. 2015.V. 7. Iss. I. P. 47–85.
  21. Зейдис И.М., Симонов Ю.Г., Трофимов А.М. Теория и методы прогнозирования экзогенных процессов // Климат, рельеф и деятельность человека. М.: Наука, 1981. С. 226–231.
  22. Montgomery D.C., Peck E.A. Introduction to linear regression analysis. New York: John Wiley & Sons, 1982. 300 p.
  23. Пузаченко Ю.Г., Скулкин В.С. Структура растительности лесной зоны СССР: Системный анализ. М.: Наука, 1981. 275 с.
  24. Андреев В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике. М.: Наука, 1980. 142 с.
  25. Уиттекер Р. Сообщества и экосистемы. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1980. 327 с.
  26. Высоцкий Г.Н. Избранные труды. М.: Сельхозгиз, 1960. 435 с.
  27. Пианка Э. Эволюционная экология. Пер. с англ. М.: Мир, 1981. 399 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».