FORECAST OF CHANGES IN CARBON DEPOSITION FUNCTION IN CARBONIFEROUS PINE TREES IN MOSCOW OBLAST UNDER THE INFLUENCE OF CLIMATE TRANSFORMATIONS
FORECAST OF CHANGES IN CARBON DEPOSITION FUNCTION IN CARBONIFEROUS PINE TREES IN MOSCOW OBLAST UNDER THE INFLUENCE OF CLIMATE TRANSFORMATIONS
Abstract
The value of radial growth and its dynamics characterize the relative intensity of carbon storage by trees and stands. Given that the width of the annual ring fluctuates from year to year due to fluctuations from year to year of a particular regime of meteorological parameters, it is possible to establish the nature of the relationship between tree productivity (relative carbon-depositing function) and the climatic regime and to predict changes in the intensity of carbon deposition by stands in connection with the forecasting data on the dynamics of specific meteorological parameters. This study was carried out on the basis of analysing the information on the chronology of common pine (Pinus sylvestris L.), forming a stand on the carbon polygon in the Fryanovskoye forestry of Moscow Oblast. It was found that the dynamics of pine productivity is closely related to weather conditions in January. Predicting the dynamics of weather conditions in January on the basis of the trend line, it is possible to proceed to the forecast of changes in the carbon-depleting function of pine stands. The research shows that the dynamics of the average monthly temperature in January has a pronounced trend to increase, which in 2062 will reach the value of 0оС. It was found that in 2062 the relative intensity of carbon deposition in the studied stand will increase by 13.7% compared to 2022 and by 27.5% compared to 1957.
1. Введение
Дендроклиматический анализ позволяет лучше понять факторы, имеющие решающее значение для хорошего состояния определенного вида древесных растений и предсказать его реакцию на изменение климата
, , . Ранее, на основе разработанных рядом авторов оригинальных методических подходов, базирующихся на использовании дендрохронологической информации, был выполнен прогноз изменения продуктивности (углероддепонирующей функции) в связи с трансформацией климата , .Сосняки вместе с ельниками и березняками господствуют среди лесных насаждений Московского региона. Сосновые насаждения по состоянию на 01.01.2021 г. в Московской области занимают 354,3 тыс. га с общим запасом 85,48 млн. м3. Древостои сосны отличаются достаточно высокой долговечностью. Они способны сохранять устойчивость в возрасте более 160 лет в условиях Московской области
, , .Целью данного исследования стала оценка изменения углероддепонирующей функции сосновых насаждений в Московской области, выявление ее связи с метеопараметрами и прогноз ее изменения в ближайшие десятилетия.
2. Материалы и методы
Объект исследования – карбоновый полигон площадью 9,02 га заложенный в 2022 году, расположенный на территории Фряновского участкового лесничества Московского учебно-опытного лесничества в выделе № 40 квартала № 25. Древостой имеет состав 6С3Б1Е, средний диаметр 24 см и среднюю высоту 27 м., тип леса – сосняк разнотравно-кисличный. Согласно таксационным данным, культуры сосны были созданы посадкой в 1953 году. Так как посадочный материал при посадке уже имел определенный возраст, то биологический возраст особей сосны в пределах полигона на момент 2022 года мог составлять 71–74 года
. В исследовании используется материал по сосне обыкновенной, полученный на основе отбора кернов древесины на двух участках полигона 7 и 8.Исследования велись по стандартной методике, обоснование которой было выполнено ранее , , . С двух участков карбонового полигона (участок 7 и 8) произведен отбор буравом Пресслера по 15 кернов на высоте 1,3 м (один керн с каждого учетного дерева) . Измерения ширины годичных колец на кернах велись с использованием МБС-10 с точностью до 0,05 мм. Для контроля за правильностью измерений использовалась процедура перекрестной датировки в программе GROWLINE . Для дендроклиматического анализа использовалась информация о динамике среднемесячных температур, месячных сумм осадков метеостанции г. Москвы (Погода и климат…). Расположение метеорологической станции в Москве: с. ш. 55°49´ в. д. 37°62´, высота над уровнем моря 156 м. Для статистического анализа использовались стандартные функции программы MicrosoftExcel.
3. Результаты и обсуждение
Кратковременная компонента изменчивости временного ряда радиального прироста (погодичные колебания ширины годичного кольца) имеет ярко выраженную климатическую обусловленность , , , .
Расчет значений коэффициентов корреляции между временными рядами радиального прироста и временными рядами метеопараметров (среднемесячная температура, месячная сумма осадков) проводился как для метеоусловий календарного года формирования годичного кольца, так и для метеоусловий года, предшествовавшего году формирования годичного кольца. Расчет проводился для временного интервала 1961 – 2022 гг., когда высоты 1,3 м достигло более 50% учетных деревьев. Результаты выполненных расчетов отражены в таблицах 1–4. Достоверные при числе степеней свободы 60 и уровне доверительной вероятности 0,05 значения коэффициентов корреляции выделены жирным шрифтом в таблицах 1–3. Расчеты необходимо вести как для метеопараметров текущего года (года формирования годичного кольца), так и для метеопарметров прошлого календарного года (года, предшествовавшего году формирования годичного кольца) , . В первом случае временные ряды индексов прироста и рядов метеопараметров составляются по принципу год в год, а во тором случае с лагом в один год (например, индексу прироста 1962 года ставятся в соответствие метеопараметры 1961 года, индексу прироста 1963 года ставятся в соответствие метеопараметры 1962 года и так далее).
Таблица 1 - Значения коэффициентов корреляции между рядами индексов прироста и рядами среднемесячных температур в календарный год формирования годичного кольца
Месяц | Участок №7 | Участок №8 | Обобщенная хронология |
январь | 0,36 | 0,35 | 0,37 |
февраль | 0,10 | 0,01 | 0,06 |
март | 0,18 | 0,14 | 0,17 |
апрель | 0,21 | 0,14 | 0,18 |
май | -0,06 | 0,02 | -0,02 |
июнь | -0,05 | 0,01 | -0,02 |
июль | -0,02 | -0,03 | -0,03 |
август | 0,05 | 0,00 | 0,02 |
сентябрь | -0,04 | -0,05 | -0,05 |
октябрь | 0,20 | 0,18 | 0,19 |
ноябрь | 0,02 | -0,14 | -0,06 |
декабрь | -0,03 | -0,01 | -0,02 |
Таблица 2 - Значения коэффициентов корреляции между рядами индексов прироста и рядами месячных сумм осадков в календарный год формирования годичного кольца
Месяц | Участок №7 | Участок №8 | Обобщенная хронология |
январь | 0,12 | 0,16 | 0,14 |
февраль | 0,16 | 0,13 | 0,15 |
март | 0,07 | 0,03 | 0,05 |
апрель | 0,07 | 0,00 | 0,04 |
май | 0,16 | 0,13 | 0,15 |
июнь | 0,08 | 0,06 | 0,07 |
июль | 0,30 | 0,30 | 0,31 |
август | 0,06 | 0,08 | 0,07 |
сентябрь | 0,14 | 0,21 | 0,18 |
октябрь | 0,05 | -0,03 | 0,01 |
ноябрь | -0,02 | -0,06 | -0,04 |
декабрь | -0,10 | -0,05 | -0,08 |
Таблица 3 - Значения коэффициентов корреляции между рядами индексов прироста и рядами среднемесячных температур в год, предшествовавший календарному году формирования годичного кольца
Месяц | Участок №7 | Участок №8 | Обобщенная хронология |
январь | 0,40 | 0,32 | 0,37 |
февраль | 0,16 | 0,04 | 0,10 |
март | 0,27 | 0,16 | 0,23 |
апрель | 0,03 | 0,02 | 0,03 |
май | 0,04 | 0,12 | 0,08 |
июнь | 0,23 | 0,08 | 0,16 |
июль | 0,13 | 0,19 | 0,16 |
август | -0,06 | -0,01 | -0,04 |
сентябрь | 0,19 | 0,27 | 0,24 |
октябрь | 0,46 | 0,29 | 0,39 |
ноябрь | -0,07 | -0,09 | -0,08 |
декабрь | 0,22 | 0,23 | 0,23 |
Таблица 4 - Значения коэффициентов корреляции между рядами индексов прироста и рядами месячных сумм осадков в год, предшествовавший календарному году формирования годичного кольца
Месяц | Участок №7 | Участок №8 | Обобщенная хронология |
январь | 0,01 | -0,01 | 0,00 |
февраль | -0,12 | -0,15 | -0,14 |
март | -0,06 | -0,19 | -0,13 |
апрель | -0,04 | 0,00 | -0,02 |
май | 0,00 | -0,07 | -0,04 |
июнь | -0,02 | 0,05 | 0,01 |
июль | 0,00 | -0,12 | -0,06 |
август | 0,06 | -0,15 | -0,04 |
сентябрь | -0,09 | -0,02 | -0,06 |
октябрь | -0,01 | 0,01 | 0,00 |
ноябрь | -0,07 | -0,10 | -0,09 |
декабрь | -0,11 | -0,09 | -0,10 |
В ходе данного исследования установлено, что на прирост сосны на обоих рассматриваемых участках достоверно положительно влияют повышенные температуры января прошлого и текущего календарного года; повышенные температуры октября прошлого календарного года (прошлого по отношению к календарному году формирования годичного кольца) и повышенные осадки июля текущего года. Важно, что температуры января текущего года и температуры января прошлого года имеют при этом низкую степень взаимной корреляции (0,16). Это говорит о том, что данные метеопараметры выступают как независимые экологические факторы, влияющие на величину радиального прироста сосны в исследуемых древостоях.
Рисунок 1 - Динамика среднемесячной температуры января в период 1900-2022 гг. и прогноз ее развития до 2062 года
Следовательно, среднестатистические условия зимы в регионе в этот период будут соответствовать условиям зимы 2020 года, а в отдельные, с учетом существования амплитуды колебаний метеофактора мы будем иметь еще более теплые зимы, по-видимому, с отсутствием устойчивого снегового покрова.
Выполненный регрессионный анализ показал, что связь индекса прироста (показателя относительной интенсивности депонирования углерода) и температур января выражается уравнением линейной регрессии вида:
где Т1 – среднемесячная температура января в календарный год формирования годичного кольца, оС;
Т1-1 – среднемесячная температура января в календарный год, предшествующий году формирования годичного кольца, оС.
Уравнение отражает динамику индексов прироста с коэффициентом корреляции 0,48 и коэффициентом детерминации 0,37.
Рисунок 2 - Долговременная тенденция изменения среднемесячной температуры января
Рисунок 3 - Реконструированный и смоделированный ход роста интенсивности депонирования углерода в исследованных древостоях сосны
Относительная интенсивность депонирования углерода сосновым древостоем в 2022 по сравнению с 1901 выросла на 13,3%. То есть рост интенсивности депонирования углерода шел за счет роста среднемесячных температур во второй половине XX века, что видно и при анализе рисунков 1–3.
4. Заключение
В 2062 г относительная интенсивность депонирования углерода в исследуемом древостое вырастет на 13,7% по сравнению с 2022 годом и на 27,5% по сравнению с 1957 годом. Это означает что, рост насаждений сосны будет идти уже по Iа бонитету. Разница между средними высотами 60-летних насаждений сосны Ia и I бонитетов составляет 14,9%; между средними диаметрами – 15,9%. С учетом, точности исходных данных небольшие отличия по процентам изменения продуктивности между модельными значениями интенсивности депонирования углерода и данными таблиц хода роста не являются существенными.
Важным выводом общего плана является то, что по мере роста температур углеродедпонирующая функция насаждений может меняться, в том числе в сторону увеличения поглощения углерода, что в свою очередь глобально будет способствовать торможению интенсивности процесса роста температур.