Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

THE DISTRIBUTION OF PINE FORESTS ON THE PARAMETERS OF THE SOIL AND FOREST STANDS (ACCORDING TO J. ILVESSALO FROM А.К. KAYANDER’S BOOK ABOUT THE WOODS OF THE SOUTHERN FINLAND)

Mazurkin P.M. 1
1 Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education «Volga State University of Technology»
In relation to landscape architecture it is necessary in the concept of territorial construction is proposed in the first place to put natural objects in the form of a system of «forest soil – forest of the pine» of natural origin. For this, we first need to identify natural-STI effect of chemicals on forest soil parameters of forest stands. Shows the change of the forest types of soil parameters, depending on the projected productivity in pine wood stock by increasing development. Get high-adequate three-factor model. This has helped the natural distribution of pine forests in southern Finland (1916–1918) on parameters of soil and tree stand. Search for the best biochemical indicator of forest type showed that the best of the six parameters is calcium oxide, and then total nitrogen forest soil. In this case, up to 30 years for pine observed oscillatory biochemical disturbance with strong turbulence behavior.
soil and pine forests
biochemical behavior
indicators
models

Ландшафтная архитектура понимается как искусство создавать гармоничное сочетание естественного ландшафта с освоенными человеком территориями, населенными пунктами, архитектурными комплексами и сооружениями. При этом естественный ландшафт формируется в основном лесами естественного происхождения.

Концепция типизации лесов была сформулирована А.К. Каяндером [1, с. 27–28] так: «…целью типов леса является исключительно только приведение классификации лесных мест произрастания к всеобщему объективному основанию». Но, к сожалению, возраст, климат и сомкнутость внутри древостоя, а также почву под ним он относил к случайным факторам: «…изменения их вызывают очень значительные перемены в общей растительности, но как явления случайного характера – в отношении типов леса – существенного значения не имеют» [1, с. 27–28].

Чуть позже оправдывается следующими словами [1, с. 33]: «Места произрастания не есть нечто неизменное. Их настоящее состояние только в относительном смысле устойчиво».

Цель статьи – показать возможность замены типов леса отдельными биохимическими показателями почвы в зависимости от прогнозируемой продуктивности древостоев по запасу стволовой древесины сосняков по возрастной динамике на примере таблицы хода роста.

Исходные данные. Они получены J. Ilvessalo [1] способом полос. Измерения по 240 пробным площадям в сосняках Финляндии и более 600 проб почвы, выполненные в 1916–1918 годах (табл. 1), были сгруппированы (почвы – в целом, а древостои – по типам леса).

Все изученные сосняки имеют естественное происхождение, образовались после ледникового периода, и их эволюционный возраст насчитывает более 10 000 лет. Однако по сравнению с сосняками Сибири с возрастом при рубке сосен до 464 лет [2] предельный возраст по таблице хода роста [1, с. 34–35] принят только до 120–150 лет.

Таким образом, биологический возраст сосен Финляндии малый, ненамного превышает технический возраст хозяйственных сосняков. Однако ценность данных по табл. 1 высока тем, что позволит сравнить по закономерностям с современными (измененными человеком ) сосняками Финляндии. Такие ежегодные данные с 1918 г. там существуют.

Таблица 1

Запас деловой древесины в коре в нормальных сосняках по данным [1, с. 34–35, 37 ], м3/га

Возраст

древостоя

А, лет

прокаливание

1,448

1,237

1,029

1,085

0,601

электролиты

794

497

271

418

220

азот общий N, кг/га

3,315

2,428

1,726

1,547

0,860

фосфор P2O5, кг/га

0,492

0,910

1,479

1,08

1,471

калий K2O, кг/га

486

446

449

429

531

кальций CaO, кг/га

1,478

1,257

0,996

0,680

0,464

10

19

13

10

7

20

70

60

44

24

3

30

140

135

87

47

10

40

208

200

134

75

17

50

279

260

177

104

31

60

344

313

219

128

46

70

405

363

262

153

62

80

458

407

299

178

80

90

500

443

328

203

98

100

535

472

351

222

114

110

560

492

366

240

132

120

576

503

375

254

148

130

382

266

164

140

275

180

150

282

195

На рис. 1 показаны пространственные графики влияния возраста и калия, а также возраста и кальция почвы на динамику запаса сосняков.

mazer1a.tif

Влияние возраста и азота в почве

mazer1b.tif

Влияние возраста и кальция в почве

Рис. 1. Изменение запаса древостоя от возраста, содержания азота и кальция в лесной почве

Остальные вещества (потери от прокаливания, общего содержания электролитов, содержания солей фосфорной кислоты, содержание оксида калия) дают сложные поверхности отклика (рис. 2). Тогда азот и кальций даже по отдельности могут стать биохимическими индикаторами качества лесного места произрастания и тем самым заменить типы леса.

mazer2a.tif

Влияние возраста и прокаливания почвы

mazer2b.tif

Влияние возраста и электролитов в почве

mazer2c.tif

Влияние возраста и фосфора в почве

mazer2d.tif

Влияние возраста и калия в почве

Рис. 2. Изменение запаса древостоя от возраста и содержания биохимических веществ в почве

Далее покажем методику многофакторного моделирования изменения запаса V, м3/га. Для этого принимаем все 66 значений запаса стволовой древесины в коре по среднеарифметическим значениям показателя у 240 пробных площадей сосняков по типам леса [1].

Затем можно усложнить задачи и приступать к учету параметров других частей леса.

С возрастом концентрация азота и кальция в почве сосняков возрастает. На богатой азотом и кальцием почве с возрастом интенсивнее нарастает ход роста запаса древесины.

Причем повышение азота дает более крутой рост запаса стволовой древесины (склад питательных веществ деревьев). При малом содержании азота все же заметен ход роста сосняка, а при малой концентрации кальция почти до 100-летнего возраста запас даже снижается, то есть недостаток кальция приводит к флюктуации запаса древесины в стволах сосен.

Все четыре вещества дают два максимума хода роста запаса с возрастом.

В интервале потерь от прокаливания почвы от 1,0 до 1,2 единиц наблюдается резкое снижение продуктивности сосняков. По-видимому, наибольшая продуктивность по запасу древесины будет при условии Прок > 1,4 единиц. При содержании электролитов 300–500 единиц будет снижение запаса, максимум продуктивности сосняков есть при Элек > 600 единиц. Фосфор влияет на продуктивность древостоя сосны сложным образом. Он выполняет функции катализатора других биохимических реакций. Но в интервале 1,0–1,4 кг/га в чистом виде однофакторного влияния происходит какое-то аномальное поведение фосфора.

Еще сложнее поведение калия, который выполняет функции поддержки азоту и кальцию. Первый хребет поверхности отклика на рис. 2 показывает, что оптимум содержания калия находится в очень узком интервале, 440–445 кг/га. Затем наступает провал в продуктивности сосняков. Устойчивое влияние калия находится в интервале 485–525 кг/га.

mazer3a.tif

от содержания в почве азота общего, кг/га

mazer3b.tif

от возраста древостоя сосняка, лет

mazer3c.tif

от произведения азота на возраст

mazer3d.tif

от концентрации оксида калия

Рис. 3. Графики изменения запаса древесины в коре в сосняках от азота и калия, м3/га

Влияние азота и возраста. Вначале выявлено (рис. 3) влияние азота по формуле

maz01.wmfmaz02.wmf. (1)

Стрессовое возбуждение сосняка по стволовой древесине наблюдается в интервале концентрации азота в 1,4–2,8 кг/га с максимумом продуктивности при Nopt = 2,1 кг/га.

Затем, по остаткам (абсолютной погрешности) от модели (1), получено уравнение

maz03.wmf

maz04.wmf. (2)

Здесь коэффициент корреляции достигает 0,9272.

Очевидно, что общий азот меняется с возрастом, т.е. эти два параметра являются взаимно зависимыми, поэтому введем новый показатель – произведение NA азота на возраст.

После структурно-параметрической идентификации была получена закономерность

maz05.wmf

maz06.wmf. (3)

Затем по остаткам от трехчленной модели была идентифицирована модель

maz07.wmf (4)

небольшого влияния калия. Остальные четыре биохимических вещества не участвуют.

Сумма всех четырех составляющих дает общую модель влияния трех переменных.

mazer4a.tif

от содержания в почве кальция, кг/га

mazer4b.tif

от возраста древостоя сосняка, лет

mazer4c.tif

от произведения кальция на возраст

mazer4d.tif

от возмущения древостоев в динамике роста

Рис. 4. Графики изменения запаса древесины в коре в сосняках от кальция и возраста, м3/га

Влияние кальция и возраста. Отдельно влияние кальция (рис. 4) дается формулой

maz08.wmf. (5)

Затем от влияния возраста сосняков получилось уравнение вида

maz09.wmfmaz10.wmf. (6)

Как и с азотом, обособленное влияние возраста имеет наибольший коэффициент корреляции при сильнейшей тесноте факторной связи. Это указывает на то, что возраст популяции сосен в древостое является параметром, определяющим в конечном счете все эндогенные изменения во всех явлениях и процессах динамики компонент леса как экосистемы.

Совместное влияние кальция и возраста, как одного показателя, дает уравнение

maz11.wmf

maz12.wmf. (7)

Анализ остатков после формулы (7) показал, что возраст дополнительно влияет при кальции с колебательным возмущением (рис. 4) по формуле

maz13.wmf. (8)

И, наконец, было получено влияние калия (рис. 5) на запас древесины по формуле

maz14.wmf

maz15.wmf. (9)

mazer5.tif

Рис. 5. График влияния оксида калия на запас

В отличие от азота для кальция как индикатора продуктивности сосняков общая модель получилась с пятью составляющими в виде суммы устойчивых биотехнических закономерностей.

Сравнение двух моделей. В среде Excel были просчитаны все 66 вариантов из данных табл. 1 по выявленным формулам (табл. 2) с погрешностью более 30 %.

Отрицательные значения продуктивности по табл. 2 показывают долг от древостоя.

Таблица 2

Индикационные параметры лесной почвы по азоту и кальцию совместно с калием

п/п

Возраст

A, лет

K2O,

кг/га

Запас maz16.wmf,

м3

Азот N, кг/га (3)

Кальций CaO, кг/га (7)

NA

VN, м3/га

ε

?, %

CaO?A

VCaO, м3/га

ε

?, %

1

10

486

19

33,15

93,34

– 74,34

– 391,25

14,78

65,39

– 46,39

– 244,14

2

20

48

70

66,30

104,73

– 34,73

– 49,62

29,56

105,39

– 35,39

– 50,56

13

10

446

13

24,28

95,87

– 82,87

– 637,44

12,57

50,14

– 37,14

– 285,72

14

20

446

60

48,56

93,65

– 33,65

– 56,08

25,14

83,96

– 23,96

– 39,94

25

10

449

10

17,26

55,96

– 45,96

– 459,57

9,96

11,42

– 1,42

– 14,22

38

10

429

7

15,47

0,32

6,68

95,49

6,8

– 30,39

37,39

534,15

39

20

429

24

30,94

– 15,11

39,11

162,95

13,6

– 10,09

34,09

142,03

40

30

429

47

46,41

5,26

41,74

88,80

20,4

32,77

14,23

30,27

41

40

429

75

61,88

39,18

35,82

47,75

27,2

72,11

2,89

3,86

53

20

531

3

17,20

– 49,84

52,84

1761,19

9,28

– 57,55

60,55

2018,18

54

30

531

10

25,80

– 39,79

49,79

497,90

13,92

– 19,78

29,78

297,85

55

40

531

17

34,40

– 16,43

33,43

196,66

18,56

13,51

3,49

20,54

56

50

531

31

43,00

12,89

18,11

58,41

23,2

40,14

– 9,14

– 29,49

57

60

531

46

51,60

44,51

1,49

3,23

27,84

62,43

– 16,43

– 35,73

58

70

531

62

60,20

76,12

– 14,12

– 22,77

32,48

82,73

– 20,73

– 33,44

59

80

531

80

68,80

105,99

– 25,99

– 32,49

37,12

102,32

– 22,32

– 27,91

60

90

531

98

77,40

132,71

– 34,71

– 35,42

41,76

121,34

– 23,34

– 23,82

61

100

531

114

86,00

154,94

– 40,94

– 35,91

46,4

139,03

– 25,03

– 21,95

66

150

531

195

129,00

151,29

43,71

22,41

69,6

148,05

46,95

24,08

Абсолютная погрешность (остатки) ε вычислялась как разность между фактическими maz18.wmf и расчетными VN и VCaO значениями запаса стволовой древесины сосняков. Тогда относительная погрешность ? моделей будет равна maz19.wmf. Для экологических и сельскохозяйственных измерений принимается допустимый предел [?max] = 30 %. Из данных табл. 2 видно, что индикация азотом содержит 16 точек, превышающих 30 %, а кальцием – всего 11.

Тогда выбираем основным индикатором типов леса А.К. Каяндера оксид кальция.

Окончательный вид трехфакторной модели изменения запаса стволовой древесины у сосняков Южной Финляндии по состоянию на 1916–1918 гг. следующий:

maz20.wmf, (10)

maz21.wmf,

maz22.wmf,

maz23.wmf

maz24.wmf,

maz25.wmf,

maz24а.wmf

maz26.wmf.

Из данных табл. 2 видно, что табл. 1 хода роста сосняков «подогнана» по высотам 10 и 20 лет, поэтому возник долг от древостоев как отрицательный запас древесины.

Это произошло из-за ручного выравнивания графиков хода роста на миллиметровой бумаге [1, c. 13, 35, 36]. На рисунках А.К. Каяндера четко видно волновое расположение точек фактических значений изучаемого показателя. Кроме того, при возрасте менее 30–40 лет нанесенные вручную графики расположены тесно друг к другу, а в некоторых случаях графики даны только пунктирными линиями. Поэтому данные табл. 1 по 10, 20 и даже 30 годам явно ненадежные. Они получатся автоматически при моделировании без группировки.

Как показали наши исследования динамики запаса по каждому типу леса, до 30-летнего возраста у сосняков наблюдается колебательное возмущение с сильной турбулентностью поведения древостоя и почвы под ним.

Поэтому для естественных молодняков нужны специальные измерения и модели.

Заключение

Поиск лучшего биохимического индикатора типа леса показал, что наилучшим из шести параметров лесной почвы Южной Финляндии по состоянию на 1916–1918 годы является оксид кальция, а затем общий азот лесной почвы.

Этот вывод частично совпадает с коэффициентами корреляции J. Ilvessalo [1, с. 11]: «для азота 0,736 ± 0,056; извести 0,612 ± 0,069; калия 0,214 ± 0,091; фосфорной кислоты – нет корреляции». Но нужно иметь в виду, что эти данные относятся только к линейным моделям. Наши нелинейные модели, имеющие по параметрам четкий физический смысл, дают коэффициент корреляции выше 0,9 по всем шести учтенным в [1] показателям лесной почвы.

Высокоадекватные трехфакторные модели показали возможность замены существующей умозрительной типизации лесов прямыми показателями качества почвы. Этому помогло естественное распределение сосняков Южной Финляндии (по состоянию на 1916–1918 гг.) по параметрам местопроизрастания и древостоя, в частности по отдельным питательным веществам лесной почвы и запасу стволовой древесины в коре.