Критерии отбора плюсовых насаждений с малым числом деревьев

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Создание новых высокопродуктивных полезащитных лесных полос связано с использованием соответствующего селекционного материала. С этой целью выделяют и создают различные объекты постоянной лесосеменной базы, к числу которых относятся плюсовые насаждения. Нередко в сложных агроусловиях это небольшие участки малой численности, и для них отсутствуют критерии выделения. Целью настоящей работы является разработка критериальных показателей выделения плюсовых насаждений малой численности в полезащитных лесных полосах. Исследования проводили в полезащитных лесных полосах из 5 наиболее распространенных на Северо-Западном Кавказе древесных видов – дуба черешчатого (Quércus róbur L.), робинии псевдоакации (акация белая) (Robinia pseudoacacia L.), ясеня ланцетного (Fraxinus lanceolata B.), ясеня обыкновенного (Fraxinus excelsior L.), гледичии трехколючковой (Gleditschia triacanthos L.). Возраст растений – от 42 до 57 лет, продуктивность – I – I б бонитет. Заложено 35 пробных площадей (ПП) численностью 30 особей каждая. Пробные площади (по 5 в каждой полезащитной полосе) располагались рядом, и на них отдельно осуществляли селекционную оценку в соответствии с методикой Сухоруких-Бигановой. В камеральных условиях для каждого вида последовательно формировали массив данных за счет присоединения к ним рядом находящихся ПП до достижения численности выборки в 150 особей. Выявлено, что количество минусовых деревьев в выборках не зависит от породного состава (коэффициент сопряженности Пирсона – 0.065, Хи-квадрат – 2.446, значимость – 0.99) и изменяется параллельно при различных вариантах отбора (Т-параллельность – 0.1467, значимость – 0.8827). Между количеством минусовых деревьев и численностью особей в лесной полосе выявлена высокая статистическая связь (R2 = 0.9678 – 0.981). Вычислены адекватные модели этой зависимости, и на их основе определено количество минусовых деревьев при различной численности особей в плюсовых насаждениях. Оно составило для 30 шт. – 20, 40 шт. – 22, 50–60 шт. – 23, 70 шт. – 24, 80 – 90 шт. – 25, 100 – 110 шт. – 26, 120 – 130 шт. – 27, 140 шт. – 28, 144 – 150 шт. – 29%.

Полный текст

Полезащитные лесные полосы играют важную роль на агроландшафтах и прилегающих территориях. Они обеспечивают увеличение урожаев сельскохозяйственных культур (Панфилова и др., 2019; Танюкевич и др., 2020; Kulik et al., 2023), предотвращают деградацию почв (Mikhin et al., 2020; Чевердин и др., 2023), способны производить продукты питания (Elevitch et al., 2018; Lovell et al., 2023), повышают продуктивность, устойчивость ландшафтов, продуцируют кислород и депонируют углерод, являются экологическим каркасом в малолесных районах и др. (Стратегия…, 2018; Mikhin et al., 2020). Современное состояние большинства защитных лесных насаждений в Российской Федерации, к которым относятся и полезащитные лесные полосы, оценивается как неудовлетворительное (Вараксин, Вайс, 2016; Соломенцева, 2022). Необходима реконструкция старых и создание новых защитных насаждений (Стратегия…, 2018; Манаенков, 2023). Выращивание таких высокопродуктивных объектов связано со многими факторами, при этом важнейшая роль отводится отбору перспективного генофонда (Крючков, Стольнов, 2018; Сухоруких и др., 2023). Для этого выделяют и создают различные объекты, среди которых особая значимость в ближайшее время будет принадлежать плюсовым насаждениям (Сухоруких, Биганова, 2023). К ним относят самые высококачественные, высокопродуктивные и устойчивые для конкретных условий среды участки лесных растений (Владимиров, Скорик, 2014; Приказ…, 2016; Кострикин и др., 2021). Это наиболее быстро формируемые объекты, с которых в короткий срок после аттестации возможно использовать улучшенный селекционный семенной материал для создания новых полезащитных лесных полос (Сухоруких, Биганова, 2023).

Выделяют плюсовые на c аждения на основе селекционной инвентаризации (Кострикин и др., 2021; Kryuchkov et al., 2023), а заключение о соответствии делают с учетом количества минусовых деревьев (Кострикин и др., 2021; Сухоруких, Биганова, 2023).

В полезащитных лесных полосах растения находятся в жестких лесорастительных условиях, и в течение жизни среди них осуществляется естественный отбор наиболее приспособленных организмов (Kryuchkov et al., 2023). Такие участки являются наиболее подходящими для выделения перспективного генофонда для создания новых полезащитных лесных полос в аналогичных условиях. Учитывая специфику полезащитного разведения при селекционной инвентаризации у отбираемых генотипов, принимают во внимание превышение по средней высоте, устойчивость, санитарное состояние (Сухоруких, Биганова, 2023; Сухоруких и др., 2023).

Для отбора плюсовых насаждений численностью более 144 особей в полезащитных лесных полосах разработаны соответствующие критерии. Согласно им, количество минусовых деревьев не должно превышать 29%. При этом отмечается, что для выделения плюсовых насаждений меньшей численности необходимо уточнение критериальных показателей (Сухоруких, Биганова, 2023). Во многих случаях лесные полосы в силу различных причин на своем протяжении включают участки различной продуктивности и состояния. Вследствие этого отбираемые в них плюсовые насаждения могут иметь небольшую численность. Это делает проблему определения критериальных показателей выделения плюсовых насаждений на участках малой численности особо актуальной. Такое положение дел в практической селекции имеет место и в лесных насаждениях, где минимальная численность особей составляет 27 шт. (Кострикин и др., 2021).

Цель исследования – разработать критерии выделения плюсовых насаждений малой площади и численности менее 144 особей при их отборе в полезащитных лесных полосах.

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДИКА

Исследования проводили в центральной части Северо-Западного Кавказа, на территории Краснодарского края и Республики Адыгеи. В 5 продуктивных полезащитных лесных полосах из наиболее распространенных в регионе видов растений – дуба черешчатого (Quércus róbur L.), робинии псевдоакации (акация белая) (Robinia pseudoacacia L.), ясеня ланцетного (Fraxinus lanceolata B.), ясеня обыкновенного (Fraxinus excelsior L.), гледичии трехколючковой (Gleditschia triacanthos L.) заложено 35 пробных площадей, по 7 для каждого вида. Возраст растений – от 42 до 57 лет, продуктивность – I – I б бонитет, количество минусовых деревьев на учетных участках полезащитных лесных полос не превышает 29%. Пробные площади численностью 30 растений каждая располагались рядом в каждой полезащитной полосе, и на них отдельно осуществляли селекционную оценку в соответствии с методикой (Сухоруких, Биганова, 2023; Сухоруких и др., 2023).

По итогам инвентаризации для каждого вида выбирали две ПП с наименьшим количеством минусовых деревьев (вариант 1 и 2) и осуществляли камеральное последовательное формирование массива данных за счет присоединения к ним рядом находящихся ПП до достижения численности выборки в 150 особей. Таким образом, для каждой древесной породы сформированы по два массива данных (вариант 1 и 2) различной численности из 5 ПП каждый, причем некоторые ПП присутствовали в обоих вариантах. Статистическую обработку данных осуществляли с использованием программ Microsoft Excel и STADIA 8.0 для Windows. Сравнение углов наклона моделей изменения количества минусовых деревьев в зависимости от численности особей на пробных площадях осуществляли согласно рекомендациям по значениям углов наклона (Кулаичев, 2006).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Доля минусовых деревьев на участках, отбираемых в качестве плюсовых насаждений в полезащитных лесных полосах из различных пород в условиях Северо-Западного Кавказа, представлена в табл. 1.

 

Таблица 1. Количество минусовых деревьев (%) при различной численности особей (шт.) на пробных площадях

Варианты

Численность особей, шт.

30

60

90

120

150

Дуб (Quércus róbur L.) 57 лет, I бонитет

1

16.67

16.67

23.33

25.83

26.00

2

20.00

26.67

26.67

28.33

26.67

(1 + 2)/2

18.33

21.67

25.00

27.08

26.33

Ясень ланцетный (Fraxinus lanceolata B.) 42 года, I бонитет

1

20.00

23.33

23.33

23.33

26.67

2

13.33

20.00

27.78

25.83

28.00

(1 + 2)/2

16.67

21.67

25.56

2458

27.33

Ясень обыкновенный (Fraxinus excelsior L.) 52 года, I б бонитет

1

20.00

23.33

21.11

25.83

24.67

2

16.67

21.67

25.56

24.17

25.33

(1 + 2)/2

18.33

22.50

23.33

25.00

25.00

Акация (Robinia pseudoacacia L.) 42 года, I бонитет

1

16.67

28.33

28.89

28.33

28.67

2

23.33

23.33

26.67

30.00

30.67

(1 + 2)/2

20.00

25.83

27.78

29.17

29.67

Гледичия (Gleditschia triacanthos L.) 47 лет, I а бонитет

1

23.33

25.00

28.89

30.00

28.00

2

26.67

28.33

27.78

27.50

29.33

(1 + 2)/2

25.00

26.67

28.33

28.75

28.67

Среднее по всем породам

1

19.33

23.33

25.11

26.67

26.80

2

20.00

24.00

26.89

27.17

28.00

(1 + 2)/2

19.67

23.67

26.00

26.92

27.40

 

Статистический анализ данных табл. 1 не выявил сопряженности видового состава с долей (%) минусовых деревьев на пробных площадях (коэффициент c сопряженности Пирсона – 0.065, Хи-квадрат – 2.446, значимость – 0.99). Аналогичные результаты получены при изучении участков большей численности (Сухоруких, Биганова, 2023). Анализ средних вариантов 1, 2 по значениям коэффициентов наклона выявил параллельность увеличения количества минусовых деревьев (Т-параллельность – 0.1467, значимость – 0.8827) при возрастании численности растений на изучаемых объектах с 30 до 150 рамет.

На основании средних значений вариантов 1, 2 и их среднего (1 + 2) / 2 по 5 породам вычислены модели изменения количества минусовых деревьев при разной численности растений на пробных площадях в различных вариантах отбора (рис., а, б, в).

 

Рисунок. Зависимость количества минусовых деревьев (%) от числа особей на пробных площадях в полезащитных лесных полосах по вариантам отбора и среднего между ними: а – вариант 1, б – вариант 2, в – среднее вариантов (1 + 2) / 2.

 

Результаты, представленные на рис., а, б, в, указывают на высокую статистическую связь (0.9678 – 0.981) между количеством минусовых деревьев и численностью особей на изучаемых объектах. По вычисленным моделям сделан прогноз максимально допустимого количества минусовых деревьев на участках, отбираемых в качестве плюсовых насаждений в полезащитных лесных полосах (табл. 2).

 

Таблица 2. Расчетное максимально допустимое количество (%) минусовых деревьев в плюсовых насаждениях различной численности (шт.) по вариантам отбора

Варианты

Численность особей, шт.

30

40

50

60

80

100

120

140

144

150

1

19.64

21.03

22.10

22.98

24.36

25.43

26.31

27.05

27.19

27.38

20

21

22

23

24

25

26

27

27

27

2

20.35

21.81

22.94

23.87

25.33

26.46

27.39

28.17

28.31

28.52

20

22

23

24

25

26

27

28

28

29

(1–2)/2

20.00

21.42

22.52

23.42

24.85

25.95

26.85

27.61

27.75

27.95

20

21

23

23

25

26

27

28

28

28

Известный

Не вычислялось

28.65

28.70

29

29

Примечание. Вторая строка для вариантов – количество (%) минусовых деревьев с округлением расчетных данных.

 

Как следует из данных табл. 2, различие между вариантами отбора в изучаемых пределах численности особей незначительно и составляет 0.35 – 1.14%.

Сравнение количества минусовых деревьев при численности растений на отбираемых участках в 144 и 150 шт., определенных по моделям (рис. а, б, в) и нормативным литературным данным (Сухоруких, Биганова, 2023), выявило, что результаты отличаются незначительно. При численности 144 особей оно составило с вариантом 1 – 1.48, вариантом 2 – 0.36, вариантом (1 + 2) / 2 – 0.92; при численности 150 растений – 1.32, 0.18, 0.75% соответственно. Наименьшее отличие между вариантом 2 и нормативным показателем дает основание для принятия его в качестве критерия выделения плюсовых насаждений при их численности 30 шт. – 20, 40 шт. – 22, 50–60 шт. – 23, 70 шт. – 24, 80–90 шт. – 25, 100–110 шт. – 26, 120-130 шт. – 27, 140 шт. – 28, 144 – 150 шт. – 29%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На участках полезащитных лесных полос, отбираемых в качестве плюсовых насаждений, между видовым составом и количеством минусовых деревьев не выявлена достоверная статистическая связь, а численность минусовых деревьев достоверно увеличивается при возрастании выборки на изучаемых объектах. При выделении плюсовых насаждений в полезащитных лесных полосах количество минусовых деревьев, устанавливаемое на основе соответствующей селекционной инвентаризации, не должно превышать следующих критериальных показателей: при численности особей 30 шт. – 20, 40 шт. – 22, 50-60 шт. – 23, 70 шт. – 24, 80–90 шт. – 25, 100-110 шт. – 26, 120-130 шт. – 27, 140 шт. – 28, 144 – 150 шт. – 29%.

×

Об авторах

Ю. И. Сухоруких

Майкопский государственный технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: drsuchor@rambler.ru
Россия, ул. Первомайская, д. 191, г. Майкоп, Республика Адыгея, 385000

С. Г. Биганова

Майкопский государственный технологический университет

Email: drsuchor@rambler.ru
Россия, ул. Первомайская, д. 191, г. Майкоп, Республика Адыгея, 385000

Список литературы

  1. Вараксин Г.С., Вайс А.А. Тенденции состояния полезащитных лесных полос Южной Сибири // Сибирский лесной журнал. 2016. № 4. С. 86 – 97. doi: 10.15372/SJFS20160409
  2. Владимиров С.Н., Скорик А.С. Селекционная оценка насаждений и деревьев // Успехи современного естествознания. 2014. № 3. С. 172 – 173.
  3. Кострикин В.А., Ширнин В.К., Крюкова С.А. Критерии оценки плюсовых насаждений дуба // Известия вузов. Лесной журнал. 2021. № 4 (382). С. 68 – 79. doi: 10.37482/0536-1036-2021-4-68-79
  4. Крючков К.Н., Стольнов А.С. Стратегия сортового семеноводства для искусственного лесоразведения в экстремально засушливых условиях // Научно-агрономический журнал. 2018. № 2 (103). С. 48 – 50.
  5. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. М.: Форум: ИНФРА-М, 2006. 512 с.
  6. Манаенков А.С. Подходы к улучшению состояния полезащитных лесных полос на Северном Кавказе // Лесоведение. 2023. № 4. С. 412 – 426.
  7. Панфилова Е.Г., Проездов П.Н., Панфилов А.В., Розанов А.В., Исаев Н.К. Урожайность яровой мягкой пшеницы в зависимости от воздействия системы лесных полос и минеральных удобрений в условиях чернозема южного Приволжской возвышенности // Аграрный научный журнал . 2019. № 7 . С. 28 – 33.
  8. Приказ Минприроды России от 20.10.2015 № 438 (зарегистрировано в Минюсте России 12.02.2016 № 41078) «Об утверждении Правил создания и выделения объектов лесного семеноводства (лесосеменных плантаций, постоянных лесосеменных участков и подобных объектов)».
  9. Соломенцева А.С. Состояние древесных растений на объектах защитного лесоразведения и озеленения Калачевского района Волгоградской области // Известия вузов. Лесной журнал. 2022. № 5. С. 58–72. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-5-58-72
  10. Стратегия развития защитного лесоразведения в Российской Федерации на период до 2025 года / К.Н. Кулик, А.Л. Иванов, А.С. Рулев и др. Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН, 2018. 36 с.
  11. Сухоруких Ю.И., Биганова С.Г. Критерии выделения плюсовых насаждений в полезащитных лесных полосах на Северо-Западном Кавказе // Лесотехнический журнал . 2023. Т. 13. № 3 (51) . С. 102 – 116.
  12. Сухоруких Ю.И., Биганова С.Г., Глинушкин А.П., Свиридова Л.Л. Критерии отбора плюсовых деревьев для защитного лесоразведения // Новые технологии . 2023. Т. 19. № 1 . С. 69 – 79.
  13. Танюкевич В.В., Рулев А.С., Бородычев В.В., Тюрин С.В., Хмелева Д.В., Кваша А.А. Продуктивность и природоохранная роль полезащитных лесонасаждений Robinia pseudoacacia Прикубанской равнины // Известия вузов. Лесной журнал . 2020. № 6 (378) . С. 88 – 97.
  14. Чевердин Ю.И., Беспалов В.А., Титова Т.В. Изменение показателей эффективного плодородия почв каменной степи под влиянием лесных полос различной ландшафтной принадлежности // Агрохимия. 2023. № 9. С. 3 – 13. doi: 10.31857/S0002188123090041
  15. Elevitch C.R., Mazaroli D.N., Ragone D. Agroforestry Standards for Regenerative Agriculture // Sustainability. 2018. № 10. P. 33–37. https://doi.org/10.3390/su10093337
  16. Kryuchkov S.N., Solonkin A.V., Solomentseva A.S. et al. Breeding effect of selection methods (population, seed, and single-plant) at seed sites of various genetic levels in the Volgograd region // E3S Web of Conferences. 2023. V. 395. P. 03001. doi: 10.1051/e3sconf/202339503001
  17. Kulik K.N., Belyaev A.I., Pugacheva A.M. T he role of protective afforestation in drought and desertification control in agro-landscapes // Arid Ecosystems . 2023. V. 13. № 1 . P. 1 – 10.
  18. Mikhin V.I., Taniykevich V.V., Mikhina E.A. Growth and ameliorative role of protective plantation in conditions of forest-steppe zone // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. International Forestry Forum «Forest ecosystems as global resource of the biosphere: calls, threats, solutions». 2020. V. 595. P. 012045. doi: 10.1088/1755-1315/595/1/012045
  19. Lovell S.T., Krishnaswamy K., Lin C.H., Meier N., Revord R.S., Thomas A.L. Nuts and berries from agroforestry systems in temperate regions can form the foundation for a healthier human diet and improved outcomes from diet related diseases // Agroforestry Systems. 2023. V. 97. № 8. P. 1347 – 1360. doi: 10.1007/s10457-023-00858-8

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок. Зависимость количества минусовых деревьев (%) от числа особей на пробных площадях в полезащитных лесных полосах по вариантам отбора и среднего между ними: а – вариант 1, б – вариант 2, в – среднее вариантов (1 + 2) / 2.

Скачать (317KB)

© Российская академия наук, 2024

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».