Вклад природных и антропогенных факторов в формирование пространственной структуры и состава лесного покрова Московского региона
- Авторы: Черненькова Т.В.1, Беляева Н.Г.1, Котлов И.П.2, Новиков А.С.1
-
Учреждения:
- Институт географии РАН
- Институт проблем экологии и эволюции им. А. Н. Северцова
- Выпуск: № 2 (2025)
- Страницы: 153-170
- Раздел: ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
- URL: https://cijournal.ru/0024-1148/article/view/686651
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0024114825020013
- EDN: https://elibrary.ru/FXKEYO
- ID: 686651
Цитировать
Аннотация
Выявление ведущих факторов, определяющих дифференциацию лесного покрова, является недостаточно изученной темой в области экологии и биогеографии. Цель данного исследования заключается в оценке вклада природных и антропогенных факторов в формирование современного разнообразия лесного покрова на примере Московского региона. В результате классификации 1032 полевых описаний выделено 13 типов сообществ по признакам доминирования лесообразующих видов деревьев и фитоценотических спектров растений подчиненных ярусов. С помощью статистических методов оценена неоднородность флористического состава выделенных типов сообществ и точность их классификации, выполнена ординация сообществ в экологическом пространстве. Проанализирована связь типов сообществ с биотопическими локальными факторами с использованием шкал Элленберга. Большая часть пар выделенных типов сообществ значимо различалась по тесту Дункана (р < 0.05) по всем характеристикам биотопов. Выявлен список индикаторных видов для выделенных типов сообществ (IndVal). Показано, что наиболее значимыми локальными факторами детерминации выделенных типов сообществ являлись кислотность, богатство и влажность почв. На верхнем пространственном уровне вариабельность сообществ изучена в отношении внешних факторов среды на основе глобальных пространственных баз данных, а также оценена взаимосвязь с отдельными показателями фрагментации лесного покрова. Среди наиболее значимых факторов — климатические (среднегодовые температуры и осадки). Рельеф (абсолютная высота над ур. м. и крутизна склонов) также значимо влиял на состав сообществ. Факторы антропогенного воздействия (расстояние от населенных пунктов, фрагментация лесного покрова) имели меньший вклад в дифференциацию типов сообществ по сравнению с природными.
Полный текст

Об авторах
Т. В. Черненькова
Институт географии РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: chernenkova50@mail.ru
Россия, пер. Старомонетный, д. 29, Москва, 119017
Н. Г. Беляева
Институт географии РАН
Email: chernenkova50@mail.ru
Россия, пер. Старомонетный, д. 29, Москва, 119017
И. П. Котлов
Институт проблем экологии и эволюции им. А. Н. Северцова
Email: chernenkova50@mail.ru
Россия, пр-кт Ленинский, д. 33, Москва, 119071
А. С. Новиков
Институт географии РАН
Email: chernenkova50@mail.ru
Россия, пер. Старомонетный, д. 29, Москва, 119017
Список литературы
- Анненская Г.Н., Жучкова В.К., Калинина В.Р., Мамай И.И., Низовцев В.А., Хрусталева М.А., Цесельчук Ю.Н. Ландшафты Московской области и их современное состояние. Смоленск: СГУ, 1997. 296 с.
- Грибова С.А., Исаченко Т.И., Лавренко Е.М. Растительность Европейской части СССР. Л.: Наука, 1980. 429 с.
- Игнатов М.С., Игнатова Е.А. Флора мхов средней части Европейской России. M.: KMK, 2003. Т. 1—2. 960 с.
- Котлов И.П. Пространственная структура лесного покрова Московской области (оценка на основе количественных метрик фрагментации): автореф. дис… кандидата биологических наук: 1.5.15. М.: ИПЭЭ РАН, 2023. 165 с.
- Лесной план Московской области на 2019—2028 годы. Книга 1 и 2. 2023.
- https://klh.mosreg.ru/dokumenty/napravleniya-deyatelnosti/lesnoe-planirovanie/proekty-dokumentov-lesnogo-planirovaniya/26-09-2023-12-19-27-lesnoy-plan-moskovskoy-oblasti-na-2019-2028-gody-k?utm_referrer=https%3a%2f%2fwww.google.com%2f
- Литвиненко Л.Н., Калинина А.А. Распределение осадков на территории Московской области при наличии и отсутствии крупного антропогенного образования // Экология урбанизированных территорий. 2018. № 2. С. 66—71.
- Осипов В.В., Гаврилова Н.К. Аграрное освоение и динамика лесистости Нечерноземной зоны РСФСР. М.: Наука, 1983.
- Пшегусов Р.Х., Темботова Ф.А., Саблирова Ю.М. Основные закономерности пространственной локализации различных типов хвойных и хвойно-широколиственных лесов северного макросклона Западного Кавказа по материалам дистанционного зондирования Земли // Вопросы лесной науки. 2019. Т. 2. № 3. С. 1—11.
- Тишков А.А. Актуальная биогеография как методологическая основа сохранения биоразнообразия // Вопросы географии. 2012. № 134. С. 15—57.
- Черепанов С.К. Сосудистые растения России и сопредельных государств. СПб., 1995. 990 с.
- Черненькова Т.В., Суслова Е.Г., Морозова О.В., Беляева Н.Г., Котлов И.П. Биоразнообразие лесов Московского региона // Экосистемы: экология и динамика. 2020. Т. 4. № 3. С. 61—144.
- Черненькова Т.В., Котлов И.П., Беляева Н.Г., Суслова Е.Г., Морозова О.В. Оценка и картографирование ценотического разнообразия лесов Московского региона // Лесоведение. 2022. № 6. С. 617—630.
- Ahmed O.S., Wulder M.A., White J.C., Hermosilla T., Coops N.C., Franklin S.E. Classification of annual non-stand replacing boreal forest change in Canada using Landsat time series: a case study in northern Ontario // Remote Sensing Letters. 2017. V. 8. № 1. P. 29—37.
- Akinyemi F.O., Tlhalerwa L.T., Eze P.N. Land degradation assessment in an African dryland context based on the Composite Land Degradation Index and mapping method // Geocarto International. 2021. V. 36. № 16. P. 1838—1854.
- Balmford A., Bond W. Trends in the state of nature and their implications for human well-being // Ecology Letters. 2005. V. 8. № 11. P. 1218—1234.
- Batjes N.H., Ribeiro E., van Oostrum A. Standardised soil profile data to support global mapping and modelling (WoSIS snapshot 2019) // Earth System Science Data. 2020. V. 12. № 1. P. 299—320.
- Chernenkova T.V., Morozova O.V. Classification and Mapping of Coenotic Diversity of Forests // Contemporary Problems of Ecology. 2017. V. 10. № 7. P. 738—747.
- Cushman S.A., McGarigal K., McKelvey K., Vojta C.D., Reagan C.M. Analysis for Habitat Monitoring // USFS Wildlife Habitat Technical Guide, 2013.
- Dufrêne M., Legendre P. Species Assemblages and Indicator Species: the Need for a Flexible Asymmetrical Approach // Ecological Monographs. 1997. V. 67. № 3. P. 345—366.
- Ellenberg H. Vegetation Ecology of Central Europe. Cambridge: Cambridge University Press, 1988.
- Ellenberg H., Weber H.E., Düll R., Wirth V., Werner W., Paulissen D. Zeigerwerte von Pflanzen in Mitteleuropa // Scripta Geobotanica. 1991. V. 18. P. 1—248.
- Fick S.E., Hijmans R.J. WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2017. V. 37. № 12. P. 4302—4315.
- Forman R.T.T., Godron M. Landscape Ecology. New York: John Wiley and Sons Ltd., 1986. P. 620.
- Hansen M.C., Potapov P.V., Moore R., Hancher M., Turubanova S.A., Tyukavina A., Thau D., Stehman, S.V., Goetz S.J., Loveland T.R. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. 2013. V. 342. P. 850—853.
- Hengl T. Soil pH in H2O at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution. 2018.
- Hengl T., Gupta S. Soil water content (volumetric%) for 33kPa and 1500kPa suctions predicted at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution. 2019.
- Hengl T., Wheeler I. Soil organic carbon content in x 5 g / kg at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution. 2018.
- Hutchinson G.E. Concluding Remarks // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. 1957. V. 22. P. 415—427.
- Kotlov I., Chernenkova T., Belyaeva N. Urban forests of Moscow: typological diversity, succession status, and fragmentation assessment // Landscape Ecology. 2023. V. 38. № 12. P. 3767—3789.
- Loreau M., Hector A. Partitioning selection and complementarity in biodiversity experiments // Nature. 2001. V. 412. № 6842. P. 72—76.
- McBratney A.B., Mendonça Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. V. 117. № 1. P. 3—52.
- Mücher C.A., Klijn J.A., Wascher D.M., Schaminée J.H.J. A new European Landscape Classification (LANMAP): A transparent, flexible and user-oriented methodology to distinguish landscapes // Ecological Indicators. 2010. V. 10. № 1. P. 87—103.
- Potapov P., Hansen M.C., Pickens A., Hernandez-Serna A., Tyukavina A., Turubanova S., Zalles V., Li X., Khan A., Stolle F., Harris N., Song X.-P., Baggett A., Kommareddy I., Kommareddy A. The Global 2000—2020 Land Cover and Land Use Change Dataset Derived From the Landsat Archive: First Results // Frontiers in Remote Sensing. 2022. V. 3.
- Potere D., Schneider A., Angel Sh., Civco D.L. Mapping urban areas on a global scale: which of the eight maps now available is more accurate? // International Journal of Remote Sensing. 2009. V. 30. № 24. P. 6531—6558.
- Rocchini D., Lenoir J. Remote sensing at the interface between ecology and climate sciences // Meteorological Applications. 2021. V. 28. № 5. P. 1—6.
- Spiecker H. Silvicultural management in maintaining biodiversity and resistance of forests in Europe — temperate zone // Journal of environmental Management. 2003. V. 67. № 1. P. 55—65.
- Tichý L. JUICE, software for vegetation classification // Journal of Vegetation Science. 2002. V. 13. № 3. P. 451—453.
- Tronin A.A., Gornyy V.I., Kritsuk S.G., Latypov I. Sh. Nighttime lights as a quantitative indicator of anthropogenic load on ecosystems // Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2014. V. 11. № 1. P. 237—244.
- Wang Z., Shrestha R., Yao T., Kalb V. Black Marble User Guide (Version 1.2). 2021.
- https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/missions-and-measurements/viirs/VIIRS_Black_Marble_UG_v1.2_April_2021.pdf
- Zhang X., Liu L., Chen X., Xie Sh., Gao Y. Fine Land-Cover Mapping in China Using Landsat Datacube and an Operational SPECLib-Based Approach // Remote Sensing. 2019. V. 11. № 9. P. 1056.
- SRTM 90m Digital Elevation Database [Электронный ресурс] // CGIAR Platform for Big Data in Agriculture.
- URL: https://bigdata.cgiar.org/srtm-90m-digital-elevation-database/
- Top 10 Lists // World Resources Institute Research. 2024. URL: https://research.wri.org/gfr/top-ten-lists (дата обращения: 01.09.2024).
- R Core Team // European Environment Agency. 2020. URL: https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/indicators/oxygen-consuming-substances-in-rivers/r-development-core-team-2006 (дата обращения: 19.04.2024).
Дополнительные файлы
