Indicators in Estimation of Land Degradation Neutrality for Russian Boreal Forests


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In this paper, we analyze the applicability of the land degradation neutrality (LDN) concept of the UN Convention to Combat Desertification to the Russian boreal forests. In this regard, it is necessary to adapt three global LDN indicators (land cover, land productivity, and carbon stock) to the assessment of land degradation processes of boreal forests in Russia and around the world. According to the research results, landscapes with different types of forest restoration dynamics can be viewed as an object of forest land dynamic studies. A set of LDN indicators adapted for boreal forests conditions has also been suggested in the course of our research. In order to assess LDN proxies, we calculated the retrospective and projected net carbon balance in the middle taiga zone of the Noshulskoye forest domain (Komi Republic, Russia) using the CBM CFS model. We explored three scenarios of forest net carbon balance under three different felling regimes. The net carbon balance should not be applied as an independent LDN indicator, because it does not take into account changes in species diversity and primary productivity. It is suggested that industrial felling should imitate natural types of restoration dynamics in order to achieve LDN targets. It can be reached through minimization of forest felling at sites with fireless types of succession, which accumulate maximum stocks of dead phytomass matter and serve as forest refuges supporting biodiversity.

Об авторах

A. Ptichnikov

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Moscow, 119017

D. Karelin

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences; Center for Ecology and Forest Productivity, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Moscow, 119017; Moscow, 117997

V. Kotlyakov

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Moscow, 119017

Y. Pautov

Silver Taiga Sustainable Development Fund

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Syktyvkar, 167000

A. Borovlev

Silver Taiga Sustainable Development Fund

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Syktyvkar, 167000

D. Kuznetsova

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Moscow, 119017

D. Zamolodchikov

Center for Ecology and Forest Productivity, Russian Academy of Sciences

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

V. Grabovsky

Center for Ecology and Forest Productivity, Russian Academy of Sciences

Email: dkarelin7@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».