The Theory of Optimal Phytomass Partitioning in Vegetative Organs of Trees in a New Light

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

In the theory of plant morphogenesis, the process of assimilate distribution between their organs remains poorly understood. The optimal distribution of assimilates between vegetative organs plays an important role in the use of available resources, however, the processes of assimilate distribution across vegetative organs are quite complex and difficult to measure, and the result of these processes is estimated by the structure of phytomass distribution across vegetative organs. According to the optimal partitioning theory (OPT), plants allocate most of their assimilates to the organ that uses the most limited resources to optimise plant functioning. In previously published interpretations of the OPT, partitioning relative phytomasses of organs in plants was studied either in relation to their phytomass (“true plasticity”) or in relation to their age (“ontogenetic plasticity”), although the actual distribution of phytomasses is the result of the combined action of these two factors. In this study, using the database of seven forest-forming genera as aggregates of vicarious species of the boreal zone, a modification of the patterns underlying the OPT in the organs of trees was performed. A two-factor regression analysis of the relative phytomasses of aboveground and underground organs of trees was performed based on a mixed model, in which numerical independent variables are represented by the age and total phytomass of the tree, and dummy variables mediate the affiliation of the initial phytomass data to each of the seven genera. Relative phytomasses are represented by the ratio of aboveground or underground phytomass to the total phytomass of a tree. The age-related reversal of the relationship of relative phytomasses with total phytomass has been revealed: the relationship of relative aboveground phytomass with total, positive at a young age, is replaced by negative at maturity and vice versa, the negative relationship of relative underground phytomass with total at a young age is replaced by positive at maturity. Thus, the relative aboveground phytomass at a young age has priority in the distribution of assimilates in the largest trees, but as the age increases, reversion occurs and this priority shifts towards the smallest trees. On the contrary, the relative underground phytomass at a young age has priority in the distribution of assimilates in the smallest trees, but as the age increases, this priority shifts towards the largest trees. The ages of the described patterns reversal have been established, which are the same for all genera: 20±0.5 years for relative aboveground phytomass and 40±2.5years for relative underground one.

About the authors

V. A. Usoltsev

Ural State Forest Engineering University; Ural State University of Economics

Email: Usoltsev50@mail.ru
Yekaterinburg, Russia; Yekaterinburg, Russia

References

  1. Алексеев В.А. Световой режим леса. Л.: Наука, 1975. 227 с.
  2. Белова А.И., Евдокимов И.В. Рост и развитие сеянцев ели европейской в питомнике Грязовецкого лесхоза Вологодской области // Молодые исследователи агропромышленного и лесного комплексов — регионам. Том 3. Часть 1. Биологические науки: Сборник научных трудов по результатам работы IV международной молодежной научно-практической конференции. Вологда–Молочное: ФГБОУ ВО Вологодская ГМХА, 2019. С. 172—180.
  3. Бурцев Д.С. Исследование роста сеянцев дуба черешчатого с закрытой корневой системой в условиях таежной зоны северо-запада европейской части России // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2014. № 4. С. 40—48.
  4. Воробьев В.Н., Хамитов Р.С. Влияние состояния филлотаксиса на показатели роста сеянцев кедра сибирского // Вестник Иркутской государственной сельскохозяйственной академии. 2015. Вып. 69. С. 46—52.
  5. Галицкий В.В. Модельный анализ динамики дальнего транспорта ассимилятов свободно растущего дерева // Математическая биология и биоинформатика. 2009. Т. 4. № 1. С. 1—20. http://www.matbio.org/downloads/Galitskii2009(4_1).pdf
  6. Данилов Ю.И., Попова А.А., Бурцев Д.С. Использование компостов из твердых бытовых отходов в питомниках для удобрения посевов сосны и ели // «Лес-2009»: Мат-лы X Международной научно-технической конференции. Брянск: БГИТА, 2009. С. 1—4.
  7. Зябченко С.С., Иванчиков А.А. Зональные особенности формирования сосняков черничных Карелии и Кольского полуострова и динамика структуры растительной массы в них // Формирование и продуктивность сосновых насаждений Карельской АССР и Мурманской области. Петрозаводск: Ин-т леса КФ АН СССР, 1978. С. 30—75.
  8. Ермоленко П.М., Ермоленко Л.Г. Высотно-поясные особенности роста кедра и пихты в Западном Саяне // Формирование и продуктивность древостоев. Новосибирск: Наука, 1981. С. 19—53.
  9. Кабанова С.А., Кабанов А.Н., Данченко М.А., Кочегаров И.С. Сравнительная характеристика посадочного материала березы повислой, выращенного из семян осеннего и весеннего посева // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2022. Т. 17. № 1. C. 90—103. https://doi.org/10.22363/2312-797X-2022-17-1-90-103
  10. Казимиров Н.И., Волков А.Д., Зябченко С.С., Иванчиков А.А., Морозова Р.М. Обмен веществ и энергии в сосновых лесах Европейского Севера. Л.: Наука, 1977. 304 с.
  11. Калинин М.И. Моделирование лесных насаждений (биометрия и стереометрия). Львов: Вища школа, 1978. 207 с.
  12. Курсанов А.Л. Транспорт ассимилятов в растении. М.: Наука, 1978. 646 с.
  13. Лархер В. Экология растений. М.: Мир, 1978. 384 с.
  14. Мухортов Д.И., Антропова А.В. Рост и развитие сеянцев сосны обыкновенной в контейнерах при использовании субстратов различной плотности сложения // Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг: международный сборник научных статей. Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2019. С. 42—53.
  15. Оплетаев А.С., Залесов С.В., Башегуров К.А., Осипенко А.Е., Жигулин Е.В. Влияние способа полива на рост и фитомассу сеянцев лиственницы Сукачева (Larix Sukaczewii Dyl.) // Международный научно-исследовательский журнал. 2021. № 11 (113). Часть 1. С. 160—165. https://doi.org/10.23670/IRJ.2021.113.11.030
  16. Острошенко В.В., Острошенко Л.Ю., Острошенко В.Ю. Влияние корневой подкормки стимуляторами роста одно-двухлетних сеянцев пихты почкочешуйной на их дальнейший рост // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2015. № 10. С. 160—167.
  17. Острошенко В.Ю., Острошенко Л.Ю. Эффективность применения стимуляторов роста при выращивании сеянцев пихты цельнолистной (Abies holophylla Maxim.) // Успехи современного естествознания. 2020. № 4. C. 41—47.
  18. Ремезов Н.П., Быкова Л.Н., Смирнова К.М. Потребление и круговорот азота и зольных элементов в лесах европейской части СССР. М.: МГУ, 1959. 284 с.
  19. Стаканов В.Д. Распределение органического вещества в различных частях деревьев сосны обыкновенной // Лесоведение. 1990. № 4. С. 25—32.
  20. Судачкова Н.Е., Милютина И.Л., Романова Л.И. Биохимическая адаптация хвойных к стрессовым условиям Сибири. Новосибирск: Гео, 2012. 178 с.
  21. Усольцев В.А. Биологическая продуктивность лесов Северной Евразии: методы, база данных и ее приложения. Екатеринбург: УрО РАН, 2007. 636 с. http://elar.usfeu.ru/handle/123456789/3281
  22. Усольцев В.А. Фитомасса модельных деревьев для дистанционной и наземной таксации лесов Евразии. Электронная база данных. Екатеринбург: Ботанический сад УрО РАН, Урал. гос. лесотехн. ун-т, 2023. 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/12451
  23. Усольцев В.А., Колчин К.В., Воронов М.П. Фиктивные переменные и смещения всеобщих аллометрических моделей при локальной оценке фитомассы деревьев (на примере Picea L.) // Эко-потенциал. 2017. № 1 (17). С. 22—39. https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/6502
  24. Усольцев В.А., Цепордей И.С. Возрастные изменения в структуре надземной фитомассы лесообразующих видов Евразии // Лесоведение. 2023. № 6. С. 563—576. https://doi.org/10.31857/S0024114823060116
  25. Фрейберг И.А., Ермакова М.В., Стеценко С.К. Модификации морфологии и фитомассы сеянцев сосны обыкновенной под влиянием пестицидов // Леса Урала и хозяйство в них. Вып. 20. Екатеринбург, 1998. С. 166—170.
  26. Чайлахян М.Х. Целостность организма в растительном мире // Физиология растений. 1980. Т. 27. № 5. С. 917—940.
  27. Шмальгаузен И.И. Организм как целое в индивидуальном и историческом развитии. М.; Л.: АН СССР, 1938. 144 с.
  28. Якимов Н.И., Поплавская Л.Ф., Сероглазова Л.М. Влияние состава субстрата на рост и развитие сеянцев сосны с закрытой корневой системой // Труды Белорусского государственного технологического университета. Серия 1. Лесное хозяйство. 2004. Вып. 12. С. 189—192.
  29. Aerts R., Chapin III F.S. The mineral nutrition of wild plants revisited: A re-evaluation of processes and patterns // Advances in Ecological Research. 2000. V. 30. P. 1—67. https://doi.org/10.1016/S0065-2504(08)60016-1
  30. Araminiene V., Varnagiryte-Kabašinskiene I., Stakenas V. Response of artificially defoliated Betula pendula seedlings to additional soil nutrient supply // iForest. 2017. V. 10. № 11. P. 281—287. https://doi.org/10.3832/ifor2086-009
  31. Baskerville G.L. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass // Canadian Journal of Forest Research. 1972. V. 2. № 1. P. 49—53. https://doi.org/10.1139/x72-009
  32. Bloom A.J., Chapin F.S., Mooney H.A. Resource limitation in plants — an economic analogy // Annual Review of Ecology and Systematics. 1985. V. 16. P. 363—392. https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.16.1.363
  33. Boyko H., Puzrina N., Bondar A., Hryb V. The influence of microbial agents and biological preparations based on them on the biometric indicators of Pinus sylvestris L. seedlings // Scientific Works of the Forestry Academy of Sciences of Ukraine. 2021. V. 23. P. 68—78. https://doi.org/10.15421/412128
  34. Brüggemann N., Gessler A., Kayler Z., Keel S.G., Badeck F., Barthel M., Boeckx P., Buchmann N., Brugnoli E., Esperschütz J., Gavrichkova O., Ghashghaie J., Gomez-Casanovas N., Keitel C., Knohl A., Kuptz D., Palacio S., Salmon Y., Uchida Y., Bahn M. Carbon allocation and carbon isotope fluxes in the plant-soil-atmosphere continuum: A review // Biogeosciences. 2011. V. 8 (11). P. 3457—3489. https://doi.org/10.5194/bg-8-3457-2011
  35. Chatterjee S., Hadi A.S., Price B. Regression analysis by example. New York: John Wiley and Sons, 2000. 359 p.
  36. Chave J., Réjou-Méchain M., Búrquez A., Chidumayo E., Colgan M.S., Delitti W.B.C., Duque A., Eid T., Fearnside P.M., Goodman R.C., Henry M., Martín-ez-Yrízar A., Mugasha W.A., Muller-Landau H.C., Mencuccini M., Nelson B.W., Ngomanda A., Nogueira E.M., Ortiz-Malavass E., … Vieilledent G. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees // Global Change Biology. 2014. V. 20. P. 3177—3190. https://doi.org/10.1111/gcb.12629
  37. Chen G., Yang Y., Robinson D. Allocation of gross primary production in forest ecosystems: allometric constraints and environmental responses // New Phytologist. 2013. V. 200. P. 1176—1186. https://doi.org/10.1111/nph.12426
  38. Chirino E., Vilagrosa A., Hernaґndez E.I., Matos A., Vallejo V.R. Effects of a deep container on morpho-functional characteristics and root colonization in Quercus suber L. seedlings for reforestation in Mediterranean climate // Forest Ecology and Management. 2008. V. 256. P. 779—785. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.05.035
  39. Curt T., Coll L., Prévosto B., Balandier P., Kunstler G. Plasticity in growth, biomass allocation and root morphology in beech seedlings as induced by irradiance and herbaceous competition // Annals of Forest Science. 2005. V. 62 (1). P. 51—60. https://doi.org/10.1051/forest:2004092
  40. Delerue F., Scattolin M., Atteia O., Cohen G.J.V., Franceschi M., Mench M. Biomass partitioning of plants under soil pollution stress // Communications Biology. 2022. V. 5. Art. 365. https://doi.org/10.1038/s42003-022-03307-x
  41. Deng C., Ma F., Xu X., Zhu B., Tao J., Li Q. Allocation patterns and temporal dynamics of Chinese fir biomass in Hunan Province, China // Forests. 2023. V. 14. Art. 286. https://doi.org/10.3390/f14020286
  42. Dolezal J., Jandova V., Macek M., Liancourt P. Contrasting biomass allocation responses across ontogeny and stress gradients reveal plant adaptations to drought and cold // Functional Ecology. 2021. V. 35 (1). P. 32—42. https://doi.org/10.1111/1365-2435.13687
  43. Duanmu Z., Zhu Z., Zhao W., Chen A., Wang Z., Cao S., Li D., Luo Y., Myneni R.B. Changes in leaf and root carbon allocation of global vegetation simulated by the optimally integrated ecosystem models // Agricultural and Forest Meteorology. 2025. V. 362. Art. 110366. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2024.110366
  44. Enquist B.J., Niklas K.J. Global allocation rules for patterns of biomass partitioning in seed plants // Science. 2002. V. 295 (5559). P. 1517—1520. https://doi.org/10.1126/science.1066360
  45. Farrar J.F., Jones D.L. The control of carbon acquisition by roots // New Phytologist. 2000. V. 147 (1). P. 43—53. https://doi.org/10.1046/j.1469-8137.2000.00688.x
  46. Freschet G.T., Swart E.M., Cornelissen J.H.C. Integrated plant phenotypic responses to contrasting above- and below-ground resources: Key roles of specific leaf area and root mass fraction // New Phytologist. 2015. V. 206. № 4. P. 1247—1260. https://doi.org/10.1111/nph.13352
  47. Fu L.Y., Zeng W.S., Tang S.Z., Sharma R.P., Li H.K. Using linear mixed model and dummy variable model approaches to construct compatible single-tree biomass equations at different scales — A case study for Masson pine in Southern China // Journal of Forest Science. 2012. V. 58. № 3. P. 101—115. https://www.researchgate.net/publication/220001955
  48. Graham M.H. Confronting multicollinearity in ecological multiple regression // Ecology. 2003. V. 84. № 11. P. 2809—2815. https://doi.org/10.1890/02-3114
  49. Hu M., Lehtonen A., Minunno F., Mäkelä A. Age effect on tree structure and biomass allocation in Scots pine (Pinus sylvestris L.) and Norway spruce (Picea abies [L.] Karst.) // Annals of Forest Science. 2020. V. 77. № 3. Р. 1—15. https://doi.org/10.1007/s13595-020-00988-4
  50. Iwasa Y. Dynamic optimization of plant growth // Evolutionary Ecology Research. 2000. V. 2 (4). P. 437—455. https://doi.org/10.1023/A:1007675327017
  51. Kannenberg S.A., Babst F., Barnes M.L., Cabon A., Dannenberg M.P., Johnston M.R., Anderegg W.R.L. Stand density and local climate drive allocation of GPP to aboveground woody biomass // New Phytologist. 2025. V. 246 (2). P. 543—553. https://doi.org/10.1111/nph.20414
  52. Kozlowski J. Optimal allocation of resources to growth and reproduction: implications for age and size at maturity // Trends in Ecology and Evolution. 1992. V. 7 (1). P. 15—19. https://doi.org/10.1016/0169-5347(92)90192-E
  53. Lapenis A., Shvidenko A., Schepaschenko D., Nilsson S., Aiyyer A. Acclimation of Russian forests to recent changes in climate // Global Change Biology. 2005. V. 11. P. 2090—2102. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2005.01069.x
  54. Le K.D., Schreiber S.G., Landhäusser S.M., Schoonmaker A.L. Manipulating aspen (Populus tremuloides) seedling size characteristics to improve initial establishment and growth on competitive sites // Scandinavian Journal of Forest Research. 2020. V. 35 (1). P. 1—17. https://doi.org/10.1080/02827581.2019.1707274
  55. Liu R., Yang X., Gao R., Hou X., Huo L., Huang Z., Cornelissen J.H.C. Allometry rather than abiotic drivers explains biomass allocation among leaves, stems and roots of Artemisia across a large environmental gradient in China // Journal of Ecology. 2020. V. 109 (2). P. 1026—1040. https://doi.org/10.1111/1365-2745.13532
  56. Marcoulides K.M., Raykov T. Evaluation of variance inflation factors in regression models using latent variable modeling methods // Educational and Psychological Measurement. 2019. V. 79 (5). P. 874—882. https://doi.org/10.1177/0013164418817803
  57. McCarthy M.C., Enquist B.J. Consistency between an allometric approach and optimal partitioning theory in global patterns of plant biomass allocation // Functional Ecology. 2007. V. 21 (4). P. 713—720. https://doi.org/10.1111/j.1365-2435.2007.01276.x
  58. McConnaughay K.D.M., Coleman J.S. Biomass allocation in plants: ontogeny or optimality? A test along three resource gradients // Ecology. 1999. V. 80. P. 2581—2583. https://doi.org/10.2307/177242
  59. Müller I., Schmid B., Weiner J. The effect of nutrient availability on biomass allocation patterns in 27 species of herbaceous plants // Perspectives in Plant Ecology Evolution and Systematics. 2000. V. 3 (2). P. 115—127. https://doi.org/10.1078/1433-8319-00007
  60. Niklas K.J. Plant allometry, leaf nitrogen and phosphorus stoichiometry, and interspecific trends in annual growth rates // Annals of Botany. 2006. V. 97 (2). P. 155—163. https://doi.org/10.1093/aob/mcj021
  61. Niklas K.J., Enquist B.J. Canonical rules for plant organ biomass partitioning and annual allocation // American Journal of Botany. 2002a. V. 89 (5). P. 812—819. https://doi.org/10.3732/ajb.89.5.812
  62. Niklas K.J., Enquist B.J. On the vegetative biomass partitioning of seed plant leaves, stems, and roots // The American Naturalist. 2002b. V. 159 (5). P. 482—497. https://doi.org/10.1086/339459
  63. Poorter H., Jagodzinski A.M., Ruiz-Peinado R., Kuyah S., Luo Y., Oleksyn J., Usoltsev V.A., Buckley T.N., Reich P.B., Sack L. How does biomass allocation change with size and differ among species? An analysis for 1200 plant species from five continents // New Phytologist. 2015. V. 208. № 3. P. 736—749. https://doi.org/10.1111/nph.13571
  64. Poorter H., Niklas K.J., Reich P.B., Oleksyn J., Poot P., Mommer L. Biomass allocation to leaves, stems and roots: meta-analyses of interspecific variation and environmental control // New Phytologist. 2012. V. 193. № 1. P. 30—50. https://doi.org/10.1111/j.1469-8137.2011.03952.x
  65. Poorter H., Nagel O. The role of biomass allocation in the growth response of plants to different levels of light, CO2, nutrients and water: A quantitative review // Australian Journal of Plant Physiology. 2000. V. 27 (6). P. 595—607. https://doi.org/10.1071/PP99173
  66. Poorter H., Sack L. Pitfalls and possibilities in the analysis of biomass allocation patterns in plants // Frontiers in Plant Science. 2012. V. 3. Art. 259. https://doi.org/10.3389/fpls.2012.00259
  67. Prevosto B., Balandier P. Influence of nurse birch and Scots pine seedlings on early aerial development of European beech seedlings in an open-field plantation of Central France // Forestry. 2007. V. 80. № 3. P. 253—264. https://doi.org/10.1093/forestry/cpm017
  68. Price C.A., Weitz J.S., Savage V.M., Stegen J., Clarke A., Coomes D.A., Dodds P.S., Etienne R.S., Kerkhoff A.J., Mcculloh K., Niklas K.J., Olff H., Swenson N.G., Clarke A. Testing the metabolic theory of ecology // Ecology Letters. 2012. V. 15. P. 1465—1474. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2012.01860.x
  69. Qi Y., Wei W., Chen C., Chen L. Plant root-shoot biomass allocation over diverse biomes: A global synthesis // Global Ecology and Conservation. 2019. V. 18. Art. e00606. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00606
  70. Reich P.B., Luo Y.J., Bradford J.B., Poorter H., Perry C.H., Oleksyn J. Temperature drives global patterns in forest biomass distribution in leaves, stems, and roots // Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 2014. V. 111 (38). P. 13721—13726. https://doi.org/10.1073/pnas.1216053111
  71. Roa-Fuentes L.L., Campo J., Parra-Tabla V. Plant biomass allocation across a precipitation gradient: An approach to seasonally dry tropical forest at Yucatán, Mexico // Ecosystems. 2012. V. 15 (8). P. 1234—1244. https://doi.org/10.1007/s10021-012-9578-3
  72. Rumiantsev M.N., Danylenko O.M., Tarnopilskyi P.B., Yushchyk V.S., Mostepaniuk A.A. Influence of plant growth stimulants on biometric indicators and weight of one-year-old seedlings of Еnglish oak with a closed root system in the South-Eastern Forest-Steppe of Ukraine // Scientific Bulletin of Ukrainian National Forestry University. 2022. V. 32 (1). P. 13—19. https://doi.org/10.36930/40320102
  73. Schepaschenko D., Moltchanova E., Shvidenko A., Blyshchyk V., Dmitriev E., Martynenko O., See L., Kraxner F. Improved estimates of biomass expansion factors for Russian forests // Forests. 2018. V. 9 (6). Art. 312. https://doi.org/10.3390/f9060312
  74. Shipley B., Meziane D. The balanced-growth hypothesis and the allometry of leaf and root biomass allocation // Functional Ecology. 2002. V. 16 (3). P. 326—331. https://doi.org/10.1046/j.1365-2435.2002.00626.x
  75. Skarpaas O., Meineri E., Bargmann T., Potsch C., Topper J., Vandvik V. Biomass partitioning in grassland plants along independent gradients in temperature and precipitation // Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics. 2016. V. 1 (6). P. 1—11. https://doi.org/10.1016/j.ppees.2016.01.006
  76. Steppe K., Niinemets Ü., Teskey R.O. Tree size- and age related changes in leaf physiology and their influence on carbon gain // Size- and age related changes in tree structure and function. Berlin, Germany: Springer, 2011. P. 235—253. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1242-3_9
  77. Sun Q., Dumroese R.K., Liu Y. Container volume and subirrigation schedule influence Quercus variabilis seedling growth and nutrient status in the nursery and field // Scandinavian Journal of Forest Research. 2018. V. 33 (7). P. 1—22. https://doi.org/10.1080/02827581.2018.1444787
  78. Tandalla D.C., Homeier J., Batáry P. Responses of tropical tree seedlings to nutrient addition: A meta-analysis to understand future changes in tropical forest dynamics // Current Forestry Reports. 2025. V. 11. Art. 3. https://doi.org/10.1007/s40725-024-00240-6
  79. Temme A.A., Liu J.C., Cornwell W.K., Aerts R., Cornerlis-sen J.H.C. Hungry and thirsty: Effects of CO2 and limited water availability on plant performance // Flora. 2019. V. 254. P. 188—193. https://doi.org/10.1016/j.flora.2018.11.006
  80. Thornley J.H.M. A balanced quantitative model for root: shoot ratios in vegetative plants // Annals of Botany. 1972. V. 36. P. 431—441. https://doi.org/10.1093/oxfor djour nals.aob.a084602
  81. Tsakaldimi M., Zagas T., Tsitsoni T., Ganatsas P. Root morphology, stem growth and field performance of seedlings of two Mediterranean evergreen oak species raised in different container types // Plant and Soil. 2007. V. 278 (1). P. 135—142. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5593-5_13
  82. Tsogtsaikhan T., Yang X., Gao R., Liu J., Tang W., Liu G., Ye X., Huang Z. Biomass allocation between reproductive and vegetative organs of Artemisia along a large environmental gradient // BMC Plant Biology. 2025. V. 25. Art. 27. https://doi.org/10.1186/s12870-024-06030-3
  83. Umaña M.N., Needham J., Fortunel C. From seedlings to adults: Linking survival and leaf functional traits over ontogeny // Ecology. 2024. V. 106 (1). Art. e4469. https://doi.org/10.1002/ecy.4469
  84. Usoltsev V.A., Shobairi S.O.R., Chasovskikh V.P. Double harmonization of trans-continental allometric model of Picea spp. single-tree biomass // Indian Journal of Ecology. 2018. V. 45 (2). P. 244—252. https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/9032
  85. Vasseur F., Exposito-Alonso M., Ayala-Garay O.J., Wang G., Enquist B.J., Vile D., Violle C., Weigel D. Adaptive diversification of growth allometry in the plant, Arabidopsis thaliana // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2018. V. 115 (13). P. 3416—3421. https://doi.org/10.1073/pnas.1709141115
  86. Vogel J.G., Bond-Lamberty B.P., Schuur E.A.G., Gower S.T., Mack M.C., O’Connell K.E.B., Valentine D.W., Ruess R.W. Carbon allocation in boreal black spruce forests across regions varying in soil temperature and precipitation // Global Change Biology. 2010. V. 4 (7). P. 1503—1516. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01600.x
  87. Wang J.R., Hawkins C.D.B., Letchford T. Relative growth rate and biomass allocation of paper birch (Betula papyrifera) populations under different soil moisture and nutrient regimes // Canadian Journal of Forest Research. 1998. V. 28. P. 44—55. https://doi.org/10.1139/cjfr-28-1-44
  88. Weiner J. Allocation, plasticity and allometry in plants // Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics. 2004. V. 6 (4). P. 207—215. https://doi.org/10.1078/1433-8319-00083
  89. Wenk E.H., Falster D.S. Quantifying and understanding reproductive allocation schedules in plants // Ecology and Evolution. 2015. V. 5 (23). P. 5521—5538. https://doi.org/10.1002/ece3.1802
  90. West G.B., Brown J.H., Enquist B.J. A general model for the origin of allometric scaling laws in biology // Science. 1997. V. 276. P. 122—126. https://doi.org/10.1126/science.276.5309.122
  91. Wright S.D., McConnaughay K.D.M. Interpreting phenotypic plasticity: The importance of ontogeny // Plant Species Biology. 2002. V. 17. P. 119—131. https://doi.org/10.1046/j.1442-1984.2002.00082.x
  92. Zabek L.M., Prescott C.E. Steady-state nutrition of hybrid poplar grown from un-rooted cuttings // New Forests. 2007. V. 34. P. 13—23. https://doi.org/10.1007/s11056-006-9033-4
  93. Zeng W. Developing tree biomass models for eight major tree species in China // Biomass Volume Estimation and Valorization for Energy. Edited by J.S. Tumuluru. Published by InTech, 2017. P. 3—21. https://doi.org/10.5772/65664

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).