| Summary: | В связи с изменением климата существенно возросла актуальность оценки биомассы и углероддепонирующей способности лесов на континентальном и глобальном уровнях. Для этих целей формируются глобальные базы данных о биомассе и первичной продукции деревьев и древостоев как для основного, так и для нижнего яруса. Однако данные о биомассе растений подлесочных видов для лесов России редставлены лишь в единичных работах. Целью наших исследований были получение фактических данных о структуре надземной биомассы подлесочных видов, произрастающих в условиях средней и южной тайги Урала, и разработка аллометрических моделей для фракций биомассы. В результате выполненных исследований впервые для лесов Урала получены фактические данные о биомассе и годичном приросте подлеска 9 видов в количестве 102 растений. Предложенные аллометрические модели для фракций надземной биомассы растений подлеска характеризуются высокими показателями адекватности исходным данным на уровне вероятности p < 0,001. Аллометрические модели биомассы и ее годичного прироста дают возможность оперативной оценки биомассы и чистой первичной продукции подлесочных видов на единице площади лесов Урала, а также для оценки вклада нижних ярусов в их углероддепонирующую способность. Due to climate change, the relevance of assessing biomass and carbon depositing capacity of forests at the continental and global levels has significantly increased. For these purposes, global databases on biomass and primary production of trees and stands are being formed, both for the main canopy and for the underwood story. However, data on the biomass of underwood plants for Russian forests are presented only in seldom works. The purpose of our research was to obtain the empirical data on the structure of the aboveground biomass of underwood species growing in the conditions of the middle and southern taiga of the Urals, and to develop allometric models for biomass components. As a result of the performed studies, for the fi rst time in the forests of the Urals, the empirical data ...
|
|---|