Математическая модель для расчета динамики запасенного углерода в лесном сообществе

На основе математической модели роста одиночного дерева JABOWA создана программа расчета запасенного углерода надземной биомассы в лесном сообществе из различных видов деревьев. В модель включены параметры видов, которые наиболее часто встречаются в лесах средней полосы России: Дуб черешчатый (Quercus robur L.), Береза повислая (Betula pendula Roth), Тополь дрожащий (Populus tremula L.), Липа сердцевидная (Tilia cordata Mill.), Сосна обыкновенная (Pinus sylvestris L.), Ель обыкновенная (Picea abies (L.) H. Karst.), Пихта (Abies Mill.). Решено дифференциальное уравнение для диаметра (D) дерева на высоте груди и проведено сравнение с таксационными данными. Проведена оценка запаса углерода надземной биомассы деревьев по методике Международной группы экспертов по изменению климата. Рассчитана динамика изменения объема ствола дерева и построена аналитическая формула, описывающая зависимость объема ствола дерева и запасенного углерода от возраста дерева. Показана хорошая согласованность аналитической и численной зависимостей запасенного углерода от возраста деревьев на лесном участке карбонового полигона Казанского федерального университета в пределах пробной площади с известным видовым составом и количеством деревьев каждого вида.

1. Усольцев В.А. Фитомасса модельных деревьев лесообразующих пород Евразии: база данных, климатически обусловленная география, таксационные нормативы. Екатеринбург: Урал. гос. лесотехн. ун-т, 2016. 338 с.

2. Замолодчиков Д.Г., Уткин А.И., Честных О.В. Коэффициенты конверсии запасов насаждений в фитомаcсу основных лесообразующих пород России // Лесная таксация и лесоустройство. 2003. Вып. 1 (32). С. 119–127.

3. Замолодчиков Д.Г., Грабовский В.И., Честных О.В. Прогноз углеродного бюджета лесных территорий // Математическое моделирование в экологии: материалы Шестой Национальной научной конференции с международным участием (26–29 сентября 2019 г.). Пущино: Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, 2019. С. 87–88.

4. Pilli R., Kull S.J., Blujdea V.N.B., Grassi G. The Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3): Customization of the Archive Index Database for European Union Countries // Ann. For. Sci. 2018. V. 75, No 3. Art. 71. https://doi.org/10.1007/s13595-018-0743-5.

5. Kull S.J., Rampley G.J., Morken S., Metsaranta J.M., Neilson E.T., Kurz W.A. Operational-Scale Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3), Version 1.2: User’s Guide. Edmonton, AB: Nat. Resour. Can., Can. For. Serv., North. For. Cent., 2011. 344 p.

6. Komarov A., Chertov O., Zudin S., Nadporozhskaya M., Mikhailov A., Bykhovets S., Zudina E., Zoubkova E. EFIMOD 2 – a model of growth and cycling of elements in boreal forest ecosystems // Ecol. Modell. 2003. V. 170, Nos 2–3. P. 373–392. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00240-0.

7. Gardiner E.S., Poudel K.P., Leininger T.D., Souter R.A., Rousseau R.J., Dahal B. Early dynamics of carbon accumulation as influenced by spacing of a Populus deltoides planting // Forests. 2024. V. 15, No 2. Art. 226. https://doi.org/10.3390/f15020226.

8. Ma F., Zhang W., Yan J., Zhang T., Lu N., Yao M., Zhang T., Zheng J., Yin S. Early advantage for carbon sequestration of monocultures and greater long-term carbon sink potential of broadleaf mixed forests: 20-year evidence from the Shanghai Green Belt // Ecol. Indic. 2024. V. 159. Art. 111655. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.111655.

9. Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г. Углеродный бюджет лесов России // Сибирский лесной журнал. 2014. № 1. С. 69–92.

10. Замолодчиков Д.Г., Грабовский В.И., Честных О.В. Динамика баланса углерода в лесах федеральных округов Российской Федерации // Вопросы лесной науки. 2018. Т. 1. № 1. С. 1–24. https://doi.org/10.31509/2658-607X-2018-1-1-1-24.

11. Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии: нормативно-справочные материалы. М.: Федеральное агентство лесного хозяйства, Международный институт прикладного системного анализа, 2008. 886 с.

12. Смирнова О.В., Чистякова А.А., Попадюк Р.В., Евстигнеев О.И., Коротков В.Н., Митрофанова М.В., Пономаренко Е.В. Популяционная организация растительного покрова лесных территорий (на примере широколиственных лесов европейской части СССР). Пущино: ОНТИ Научный центр биологических исследований АН СССР, 1990. 92 с.

13. Botkin D.B., Janak J.F., Wallis J.R. Rationale, limitations, and assumptions of a northeastern forest growth simulator // IBM J. Res. Dev. 1972. V. 16, No 2. P. 101–116. https://doi.org/10.1147/rd.162.0101.

14. Соловьева О.Е., Вайс А.А. Соотношение высот и диаметров деревьев в сосновых древостоях Восточного Саяна // Хвойные бореальной зоны. 2019. Т. 37. № 3–4. С. 242–249.

15. Демаков Ю.П., Козлова И.А. Математические модели хода роста культур сосны для различных типов леса Марийского Заволжья // Вестник Казанского ГАУ. 2007. Т. 2. № 2 (6). С. 83–91.

16. Ker J.W., Smith J.H.G. Advantages of the parabolic expression of height-diameter relation- ships // For. Chron. 1955. V. 31, No 3. P. 236–246. https://doi.org/10.5558/tfc31236-3.

17. Duangsathaporn K., Sangram N., Omule Y., Prasomsin P., Palakit K., Lumyai P. Formulating equations for estimating forest stand carbon stock for various tree species groups in northern Thailand // Forests. 2023. V. 14, No 8. Art. 1584. https://doi.org/10.3390/f14081584.

18. Bornand A., Rehush N., Morsdorf F., Thürig E., Abegg M. Individual tree volume estimation with terrestrial laser scanning: Evaluating reconstructive and allometric approaches // Agric. For. Meteorol. 2023. V. 341. Art. 109654. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2023.109654.

19. Демаков Ю.П., Пуряев А.С., Черных В.Л., Черных Л.В. Использование аллометрических зависимостей для оценки фитомассы различных фракций деревьев и моделирования их динамики // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2015. № 2 (26). С. 19–36.

20. Руководящие указания по эффективной практике для землепользования, изменений в землепользовании и лесного хозяйства. Программа МГЭИК по национальным кадастрам парниковых газов. М.: МГЭИК, ВМО, 2003. 330 с.

21. Нургалиев Д.К., Селивановская С.Ю., Кожевникова М.В., Галицкая П.Ю. Некоторые вызовы и возможности для России и регионов в плане глобального тренда декарбонизации // Георесурсы. 2021. Т. 23. № 3. С. 8–16. https://doi.org/10.18599/grs.2021.3.2.

22. Bukoski J.J., Cook‑Patton S.C., Melikov C., Ban H., Chen J.L., Goldman E.D., Harris N.L., Potts M.D. Rates and drivers of aboveground carbon accumulation in global monoculture plantation forests // Nat. Commun. 2022. V. 13, No 1. Art. 4206. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31380-7.

23. Kalachev V.A., Vais A.A., Anuev E.A., Martynova D.O. Phyto mass accumulation and the carbon potential of modal fir stands determination in the conditions of the Krasnoyarsk-Kansk podtaezhno-forest-steppe region // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020. V. 548. Art. 052016. https://doi.org/10.1088/1755-1315/548/5/052016.