The impact of wildfires on the dynamics of vegetation cover in the middle taiga subzone of Western Siberia during the Holocene

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the article we present new results on the influence of paleo-fires on the dynamics of vegetation cover and the connections between them using the example of bottom sediments of Lake “S14” in the middle taiga subzone of Western Siberia (Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug). The change in vegetation cover is influenced by both climate and fire activity, which acted as a trigger for the evolution of vegetation cover. This is evidenced by the obtained paleoecological data based on the analysis of identified particles of charcoal and pollen in lake sediments. According to the radiocarbon dating, sedimentation of lake "S14" began at 11920 cal. yr. BP. Based on the macro-charcoal analysis and statistical processing of the obtained data in the CharAnalysis program in R, the Holocene history of paleo-fires in the study area was reconstructed. 16 local fire episodes, their time, frequency and intensity were identified (11400, 11100, 10700, 10400, 9800, 9400, 7400, 6100, 5150, 4500, 3800, 2800, 1400, 1100, 400, 250 cal. yr BP).

Using spore-pollen analysis, the dominant landscapes were reconstructed for the entire period of the existence of lake “S14”: 12000-11500 cal. yr BP – larch-spruce forests with an admixture of birch; 11500-9850 cal. yr BP – larch-spruce-birch forests; 9850-4700 cal. yr BP – spruce-pine-birch forests; 4700-3500 cal. yr BP – birch-pine forests; 3500-2250 cal. yr BP – birch-cedar-pine forests; 2250-1000 cal. yr BP – cedar-pine forests with an admixture of birch; 1000 cal. yr BP to present – cedar-birch-pine forests. The resulting reconstruction of the dynamics of vegetation cover is compared with the history of paleo-fires of the study lake and with the climatic periods of the Holocene. This made it possible to identify three periods with maximum pyrogenic activity (11500-10400, 7500-6800 and 400-250 cal. yr BP), as well as to consider the conditions contributing to the intensification of Holocene wildfires. To determine the degree of impact of fires on the change in vegetation cover and the connections between them, a correlation analysis was carried out using the Pearson method in the PAST program. The analysis was made based on a comparison of micro- and macro-particles of charcoals with the pollen content of the predominant plant taxa for lake “S14”.

The most powerful paleo-fires were noted at the end of the Preboreal – beginning of the Boreal periods of the Holocene (11500-10400 cal. yr BP) with 4 local fire episodes and a high rate of accumulation of charcoal particles (1.1 per cm2/year). At the same time, larch-spruce forests with an admixture of birch grew near the lake area. The next maximum of pyrogenic activity was recorded in the mid-Atlantic period of the Holocene (7500-6800 cal. yr BP) with one local fire. The rate of charcoal accumulation decreased slightly compared to the previous period – 0.9 particles per cm2/year. At this time, the territory of the middle taiga subzone was covered with spruce-pine-birch forests. The third peak of local fires occurred at the end of the Subatlantic Holocene period (400-250 cal. yr BP) with a macro-charcoal accumulation rate of 0.6 particles per cm2/year. The vegetation cover included Siberian cedar, birch and pine forests at this time. It was found that the most intense fires occurred during dry climatic periods. The longest fire-free periods (9400-7400, 2800-1400 cal. yr BP) were observed precisely during the period of increasing precipitation.

According to the results of correlation analysis, wildfires had an impact on vegetation dynamics throughout the Holocene. A positive correlation of micro- and macro-charcoal particles with each other was revealed, which confirms the presence of fires at the local and regional levels and connection of local fires with regional fire situation. It has been determined that micro- and macro-charcoals simultaneously have a negative correlation with birch (Betula pendula), Siberian cedar (Pinus sibirica), Scot’s pine (Pinus sylvestris) and fir (Abies sibirica), and a positive correlation with grasses (Poaceae) and spruce (Picea obovata). A positive correlation with grasses and a negative correlation with tree pollen reflects the effect of fires on vegetation cover, probably, the suppression of tree species and the growth of grasses in the first stages of post-pyrogenic succession. The positive correlation with spruce is most likely due to the greater burning of landscapes at the beginning of the Holocene, when larch-spruce forests dominated the landscape and the climate was drier. This confirms the direct influence of fires on the formation of vegetation landscapes in the study region.

About the authors

Maria A. Pupysheva

Institute of Monitoring of Climatic and Ecological Systems of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (IMCES SB RAS)

Email: 455207@mail.ru

младший научный сотрудник

Russian Federation, Tomsk

Tatyana A. Blyakharchuk

Institute of Monitoring of Climatic and Ecological Systems of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; National Research Tomsk State University

Author for correspondence.
Email: blyakharchuk@mail.ru

доктор биологических наук

Russian Federation, Tomsk; Tomsk

References

  1. Amon L., Blaus A., Alliksaar T., Heinsalu A., Lapshina E., Liiv M., Reitalu T., Vassiljev J., Veski S. 2020. Postglacial flooding and vegetation history on the Ob river terrace, central Western Siberia based on the paleoecological record from lake Svetlenkoye. The Holocene, 30(5): 618–631.
  2. Arkhipov S.A., Volkova V.S. 1994. Geological history, landscapes and climates of Pleistocene Western Siberia. Novosibirsk: NRC OIGGM SB RAS, 105 pp. (in Russian). [Архипов С.А., Волкова В.С. 1994 Геологическая история, ландшафты и климаты плейстоцена Западной Сибири. Новосибирск: НИЦ ОИГГМ СО РАН, 105 С.].
  3. Blaauw M., Christen J.A. 2011. Flexible paleoclimate age-depth models using an 601 autoregressive gamma process. Bayesian Analysis 6: 457–474.
  4. Blyakharchuk T.A., Degtyareva M.A., Maarten V.H. 2021. Holocene dynamics of local fires according to macrocharcoal analysis of bottom sediments of a swamp lake in the vicinity of the scientific station Mukhrino, Khanty-Mansiysk district. West Siberian peatlands and the carbon cycle: past and present: Proceedings of the Sixth International Field Symposium. Tomsk. Publisher: Tomsk University Publishing House: 161-163. (in Russian). [Бляхарчук Т.А., Дегтярева М.А., Маартен В.Х. 2021. Голоценовая динамика лесных пожаров по данным макроуголькового анализа донных отложений болотного озера в окрестностях научной станции «Мухрино», Ханты-Мансийский автономный округ. Западно-Сибирские торфяники и цикл углерода: прошлое и настоящее: Материалы Шестого Международного полевого симпозиума. Томск: Издательство Томского университета: С. 161-163.].
  5. Furyaev V.V. 1996. The role of fires in the process of forest formation. Novosibirsk: Science. Siberian Publishing Company RAS, 253 pp. (in Russian). [Фуряев В.В. Роль пожаров в процессе лесообразования. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 253 с.].
  6. Hammer, Ø., Harper, D.A.T., Ryan, P.D. 2001. Past - palaeontological statistics. URL: http://www.uv.es/~pardomv/pe/2001 (Last accessed 03.04.2024).
  7. Higuera P.2009. CharAnalysis 0.9: Diagnostic and analytical tools for sediment-charcoal analysis. Bozeman: MT, Montana State University, 27 pp.
  8. Kelly R.F., Higuera P.E., Barrett C.M., Sheng F.A. 2011. Signal-to-noise index to quantify the potential for peak detection in sediment – charcoal records. Quaternary Research, 75(1): 11–17.
  9. Kharyutkina E., Moraru E., Pustovalov K., Loginov S. 2024. Lightning-Ignited Wildfires and Associated Meteorological Conditions in Western Siberia for 2016–2021. Atmosphere, 15(1): 106.
  10. Loiko V.S., Kuzmina D.M., Dudko A.A., Konstantinov A.O., Vasilyeva Yu. A., Kurasova A.O., Lim A.G., Kulizhsky S.P. 2022. Charcoals of albic podzols of the middle taiga of Western Siberia as indicator of ecosystem history. Eurasian Soil Science, 2: 176–192. (in Russian). [Лойко В.С., Кузьмина Д.М., Дудко А.А., Константинов А.О., Васильева Ю.А., Курасова А.О., Лим А.Г., Кулижский С.П. 2022. Древесные угли в подзолах средней тайги Западной Сибири как индикатор истории геосистем. Почвоведение. №2. С. 176–192.]
  11. Marlon J.R. 2020. What the past can say about the present and future of fire. Quaternary Research, (96): 66-87.
  12. Mooney S.D., Tinner W. 2011. The analysis of charcoal in peat and organic sediments. Mires and Peat, 7(9): 1-18.
  13. Pitkänen A., Turunen J., Tahvanainen T., Tolonen K. 2002. Holocene vegetation history from the Salym-Yugan mire area, West Siberia. The Holocene, 12(3): 353–362.
  14. Lamentowicz M., Słowiński M., Marcisz K., Zielińska M., Kaliszan K., Lapshina E., Gilbert D., Buttler A., Fiałkiewicz-Kozieł B., Jassey V.E.J. 2015. Hydrological dynamics and fire history of the last 1300 years in western Siberia reconstructed from a high-resolution, ombrotrophic peat archive. Quaternary Research, 84(3): 312–325.
  15. Ponomarev E.I., Kharuk V.I., Ranson K.J. 2016. Wildfires dynamics in Siberian larch forests. Forests, 7(6): 125.
  16. Pupysheva M.A., Blyakharchuk T.A. 2024. Reconstruction of the holocene paleo-fire history in the Middle Taiga subzone of Western Siberia according to the macro-charcoal analysis of lake sediments. Geosfernyye issledovaniya, 1: 135-151. (in Russian). [Пупышева М.А., Бляхарчук Т.А. 2024. Реконструкция голоценовой истории палеопожаров в среднетаежной подзоне Западной Сибири по данным макроуголькового анализа озерных отложений. Геосферные исследования. №1. С. 135-151.].
  17. R Core Team R: a language and environment for statistical computing. R foundation for statistical computing. 2020. Vienna. URL: www.r-project.org/index.html (Last accessed: 20.03.2024)
  18. Turunen J., Tahvanainen T., Tolonen K., Pitkänen A. 2001. Carbon accumulation in West Siberian mires, Russia Sphagnum peatland distribution in North America and Eurasia during the past 21,000 years. Global biogeochemical cycles, 15(2): 285–296.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Location of paleofire study sites in the middle taiga subzone of Western Siberia. 1 – lake “S14” [Pupysheva, Blyakharchuk, 2024], 2 – Mukhrino swamp [Lamentowicz et al., 2015], 3 – Svetlenkoe lake [Amon et al., 2020], 4 – Salym-Yuganskoe swamp [Turunen et al., 2001; Pitkänen et al., 2002], 5 – podzol in the Bolshoy Yugan river basin [Loiko et al., 2022].

Download (67KB)
3. Fig. 2. Depth-age model of bottom sediments of lake “S14” [Pupysheva, Blyakharchuk, 2024].

Download (57KB)
4. Fig. 3. Comparison of the reconstruction data of the long-term fire dynamics of lake “S14” with the dynamics of the vegetation cover and the periods of the Holocene.

Download (124KB)
5. Fig. 4. Concentration of micro- and macro-charcoal particles compared to percentage of pollen of dominant taxa for lake “S14”. Red crosses mark local fires.

Download (93KB)

Copyright (c) 2024 Pupysheva M.A., Blyakharchuk T.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

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».