Тpансфоpмации лесного покpова Сибиpи пpи изменениях климата и пpиpодной сpеды

Перевод названия: Transformation of the Siberian forest cover in changing climate and environment.

Тип публикации: отчёт о НИР

Год издания: 1999

Аннотация: Предлагается информационная модель <БИОМ>,<BR>позволяющая прогнозировать тенденции (направления)<BR>трансформации лесного покрова Сибири при изменении<BR>климатических параметров территории. Модель<BR>позволяет предсказать потенциальное квазиравновесное<BR>состояние зональных типов лесных экосистем (состав<BR>эдификаторов, жизненных форм нижних ярусов, уровень<BR>продуктивности и т.д.), а также оценить устойчивость<BR>доминирующих видов лесообразователей в новом<BR>климате. Экологические параметры главных видов-<BR>лесообразователей (15 параметров для 10 видов)<BR>образуют особый блок информации, значимый для<BR>анализа их поведения в меняющихся условиях природной<BR>среды.<BR>Подтверждена возможная ускоряющая роль лесных<BR>пожаров - одного из наиболее важных факторов<BR>климатогенных сукцессий в континентальном климате.<BR>В Сибири гумидность и континентальность климата<BR>определяла соотношение формаций темнохвойных,<BR>лиственничных и сосновых формаций как в прошлые<BR>эпохи, так и в настоящее время. Эти параметры влияют<BR>на пирологический режим экорегионов и на<BR>послепожарные сукцессии.<BR>Палеокарпологические исследования на Касской равнине<BR>показали, что на протяжении всего Голоцена циклами<BR>потепления и увлажненности определялось соотношение<BR>ели и лиственницы, сосны, кедра, пихты и березы.<BR>Однако взаимоотношения лесообразующих видов и<BR>характер связей их с климатом был близок к<BR>современному.Поэтому представленные биоклиматические<BR>модели могут найти применение в палеоэкологических<BR>реконструкциях.<BR>На основе информационной модели создана<BR>вероятностная модель участия лесообразователей с<BR>составе зональных типов лесных массивов.Проведена<BR>нейросетевая идентификация зональных классов покрова<BR>и групп хвойных формаций Сибири по климатическим<BR>параметрам. Установлены группы климатических<BR>параметров, наиболее информативных для каждой группы<BR>формаций: темнохвойных, лиственничных и сосновых<BR>лесов.<BR>Результаты нейросетевой классификации зональных<BR>классов экосистем оценены экспертами положительно.<BR>Это позволяет заключить, что технология<BR>искусственных нейронных сетей приемлема и для<BR>прогноза трансформаций лесного покрова и ландшафтов<BR>по климатическим сценариям.<BR>По экспертным сценариям изменения климата на 2030г<BR>предпринята попытка экспериментального прогноза с<BR>целью определения потенциальной зональной<BR>растительности в разных точках (регионах) Сибири и<BR>оценки степени устойчивости зональных хвойных<BR>формаций в новых условиях континентальости, тепло- и<BR>влагообеспеченности. Результаты его рассматриваются<BR>как основа для аналитических исследований.

Ссылки на полный текст

Авторы

  • Назимова Д.И. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Кофман Г.Б. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Софронов М.А. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Андреева Н.М. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Овчинникова Т.М. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Кошкаров А.Д. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Поликарпов Н.П. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))
  • Секретенко О.П. (Институт леса им.В.Н.Сукачева СО РАН (ИЛ СО РАН))

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.