Древесина березы относится к рассеянно-сосудистым древесным породам. Годичные кольца у видов с рассеянно-сосудистой древесиной слабо различимы, и они менее популярны, чем кольце-сосудистые и хвойные древесные породы [1]. Это обусловлено тем, что для проявления годичных колец на дендрохронологических образцах от рассеянно-сосудистых древесных пород необходимы более трудоемкие методы обработки поверхности, что было отмечено еще Д.И. Менделеевым [1], а также позднее А.Н. Тихомировым и В.А. Жолтко [1]. Трудности распознавания годичных колец обусловили низкий интерес дендрохронологов к закономерностям изменчивости радиального прироста у березы и других рассеянно-сосудистых пород, тем не менее ряд исследований в этом направлении был все-таки выполнен как дендрохронологическими методами [2–4], так и с иcпользованием дендроклиматической информации [5–7]. В данной статье изложены отдельные результаты анализа изменчивости радиального прироста березы в условиях Домодедовского района Московской области, частично она развивает положения предыдущей [8].
Согласно лесорастительному районированию Московской области, леса Домодедовского района относятся к району северо-западной окраины Подмосковной Мещёры с маломощным покровом водно-ледниковых отложений, лежащим на размытой морене. Березовые леса относятся ко вторичным. Район исследования вплотную примыкает к городу Москве. В работе академика Л.П. Рысина и соавторов [9] отмечалось, что березняки на территории Москвы ничем существенно не отличаются от экосистем-аналогов, находящихся за пределами города.
Целью настоящего исследования была диагностика особенностей роста березы повислой в условиях Домодедовского лесничества Московской области на основе данных об изменчивости годичных колец. Задачами исследования был отбор образцов древесины, построение временных рядов изменчивости годичных колец, анализ изменчивости радиального прироста, в том числе и анализ влияния климатических факторов на формирование годичных колец березы.
Материалы и методы исследования
Методика отбора образцов, построения древесно-кольцевых хронологий и их анализа с использованием табличного процессора Excel была аналогична методикам, использовавшимся ранее [1]. Было заложено четыре пробных площади, с каждой из которых было отобрано по 15 кернов древесины, по одному с каждого учетного дерева. При выделении типов березовых лесов ориентировались на работу Л.П. Рысина и соавторов [9]. Первым шагом было выделение участков отличающихся по составу растительного покрова, вторым заложение временных пробных площадей, третьим отбор кернов древесины, четвертым отбор образцов древесины, пятым измерение ширины годичных колец и получение древесно-кольцевых хронологий, и шестым – анализ полученных данных. Использовались традиционные для лесоводственной дендрохронологии методы математической обработки данных [1].
Пробная площадь 1 принадлежит к такому типу леса, как березняк хвощевый. Преобладание хвоща полевого (Equisetum arvense L.) в составе живого напочвенного покрова указывает на тяжелые, кислые и достаточно увлажненные почвы.
Пробная площадь 2 относится к такому типу леса, как березняк разнотравный. По сравнению с ПП 1 благодаря наличию земляники лесной (Fragaria vesca L.), ландыша майского (Convallaria majalis L.) и гравилата городского (Geum urbanum L.) почву данного участка следует рассматривать как менее кислую и менее увлажненную. О большем плодородии почвы на данном участке по сравнению с ПП 1 говорит более развитый подлесок.
Пробная площадь 3 расположена в таком типе леса, как березняк широкотравно-волосистоосоковый. Живой напочвенный покров на данном участке насыщен неморальными видами, что говорит о высоком плодородии почвы, достаточном уровне увлажнения и низкой кислотности почвы. О плодородии почвы свидетельствует примесь липы в составе древостоя и развитый подлесок с преобладанием лещины.
Пробная площадь 4 расположена в березняке разнотравно-волосистоосоковом. Почвы данного участка могут быть охарактеризованы как наиболее сухие, древостой здесь низкополнотный и испытывает сильную рекреационную нагрузку, о чем свидетельствует наличие рудеральных видов: одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale Web. Ex Wigg.), лопуха большого (Arctium lappa L.), живучки ползучей (Ajuga reptans L.), манжетки обыкновенной (Alchemilla vulgaris L.).
Результаты исследования и их обсуждение
В результате измерения ширины годичных колец нами были получены временные ряды радиального прироста. Они отражают колебания ширины годичного кольца по годам у учетных деревьях. Полученные временные ряды приведены на графиках (рис. 1–4).
Рис. 1. Динамика радиального прироста у учетных деревьев на пробной площади № 1
Рис. 2. Динамика радиального прироста у учетных деревьев на пробной площади № 2
Рис. 3. Динамика радиального прироста у учетных деревьев на пробной площади № 3
Рис. 4. Динамика радиального прироста у учетных деревьев на пробной площади № 4
На основе графиков можно сделать вывод, что все учетные деревья имеют приблизительно один возраст. Отличия по длине временных рядов радиального прироста могут быть связаны с разной скоростью роста в высоту и разновременным достижением учетными деревьями высоты 1,3 м (на которой производился отбор керна). Наиболее длинная хронология из всех исследованных имеет первое годичное кольцо, датируемое 1948 г. В целом класс возраста исследованных древостоев оценивается как VI.
Ряды радиального прироста, полученные для отдельных деревьев на каждой пробной площади, послужили основой для расчета средней хронологии по ширине годичного кольца по данной пробной площади. Такого рода временные ряды позволяют ретроспективно охарактеризовать динамику продуктивности деревьев на пробных площадях. Полученные временные серии графически отражены на рис. 5.
Рис. 5. Динамика радиального прироста у учетных деревьев на пробных площадях
По результатам анализа можно отметить, что наибольшей шириной годичного кольца характеризуются деревья на пробной площади № 2. Занимаемый ею участок характеризуется как обладающий наиболее благоприятными условиями для роста и развития насаждений березы. Менее благоприятны условия роста на пробных площадях № 3 и № 4, и наименьшей скоростью роста, наименьшим годичным радиальным приростом характеризуются деревья на ПП 1. Результаты анализа в целом совпадают с данными выполненной нами фитоиндикации плодородия почвы на основе встречаемости видов напочвенного покрова. Однако в целом отличия по приросту между рассматриваемыми площадями невелики и при ретроспективном анализе нестабильны – лидирующее положение по величине прироста в разные периоды роста демонстрируют хронологии с разных пробных площадей. Важно, что колебания величины прироста на всех четырех пробных площадях характеризуются высоким уровнем синхронности. Изложенное делает возможным объединение всех данных в единую выборку, для которой возможно рассчитать общее среднее (рис. 6) и вести дендрохронологическую диагностику, распространяя ее выводы на все древостои березы в пределах рассматриваемого кадастрового участка.
Рис. 6. Динамика средней ширины годичного кольца у деревьев березы в условиях 30 квартала Домодедовского лесничества
Анализируя долговременные тенденции изменчивости радиального прироста, в первую очередь необходимо отметить закономерное снижение ширины годичного кольца с возрастом. Это явление хорошо известно в дендрохронологии и носит название возрастного тренда. Для выполнения корреляционного анализа влияния климатических факторов на прирост необходимо провести математические преобразования рядов радиального прироста в ряды индексов радиального прироста [1]. Индексы радиального прироста были рассчитаны двумя способами. По первому ширина годичного кольца делилась на ширину годичного кольца за последние пять лет (индекс 5). По второму ширина годичного кольца делилась на средний прирост за три года: текущий, предыдущий и последующий (индекс 3). Анализируя динамику рядов индексов радиального прироста, можно отметить, что процедура индексации успешно удалила из временных серий долговременную тенденцию. При этом ряды индексов прироста несколько отличаются по размаху отклонений прироста. Расчет коэффициентов сходства демонстрирует высокое сходство между дендрохронологическими рядами: коэффициент корреляции равен 0,81, а коэффициент синхронности 87 %.
Для корреляционного анализа были использованы ряды метеоданных (среднемесячные температуры, месячные суммы осадков) метеостанции МГУ. При уровне доверительной вероятности 0,05 и числе степеней свободы 60 достоверны значения коэффициента корреляции от 0,25.
Рис. 7. Динамика индексов радиального прироста, рассчитанных двумя различными способами
Рис. 8. Значения коэффициентов корреляции между индексами прироста и метеопараметрами текущего года
Рис. 9. Значения коэффициентов корреляции между индексами прироста и метеопараметрами прошлого года
Результаты выполненных расчетов отражены на графиках (рис. 8, 9).
Таким образом, достоверные отрицательные корреляции с индексами прироста были обнаружены для среднемесячных температур июня текущего года (коэффициент корреляции –0,40) и среднемесячных температур сентября прошлого года (коэффициент корреляции –0,32). Значения коэффициентов корреляции невелики и согласно шкале Чеддока свидетельствуют об умеренной тесноте связи между признаками. Можно заключить, что высокие положительные температуры июня могут оказывать отрицательное влияние на рост березы в исследуемых древостоях. Достоверных корреляций с осадками обнаружено не было.
Причины того, почему в высокобонитетных древостоях корреляционный анализ иногда оказывается неэффективным для решения упомянутых задач, были рассмотрены В.А. Липаткиным, Д.Е. Румянцевым и соавторами [7]. Отсутствие корреляционной связи между колебаниями прироста и колебаниями метеопараметров еще не говорит об отсутствии влияния климатических факторов на прирост стволовой древесины березы.
Могут иметь место эффекты аддитивности, антагонизма и синергизма в действии климатических факторов. Поэтому с точки зрения классических представлений в экологии полученные нами результаты следует объяснять тем, что насаждение находится в условиях, близких к оптимальным. Сильные отклонения от величины доз экологических (климатических) факторов как в большую, так и в меньшую сторону отрицательно сказываются на продуктивности березы.
Наличие одинаковой реакции прироста на разнонаправленные экстремальные отклонения дозы факторов от среднего, в совокупности со сменой лимитирующего фактора, от года к году снижает, таким образом, познавательную ценность процедуры корреляционного анализа. В дополнение к нему может использоваться разработанный на основе методологии работ Н.В. Ловелиуса [1] такой методический прием, как анализ климаграмм.
Согласно с этим методом выделяются годы экстремально высокого или годы экстремально низкого прироста. Рассчитываются средние показатели метеопараметров для этих лет. Далее сопоставляются средние значения метеопараметров для этих групп и среднемноголетних данных. Если метеофактор не влияет на прирост, то среднее значение метеопараметров для двух рассматриваемых групп совпадут. Если метеопараметр влияет на прирост, то значения средних для двух групп будут существенным образом отличаться. Чем больше будет величина этих отличий, тем сильнее влияние фактора на прирост.
Такого рода сопоставление позволяет выявить экологические факторы, могущие выступать в качестве лимитирующих, высокую продуктивность и хорошее состояние древесных растений.
Анализируя графики (рис. 5, 6), можно выделить ярко выраженные годы минимумов прироста, повторяющиеся у большинства учетных деревьев на пробных площадях. К ним относятся 1951, 1953, 1956, 1958, 1960, 1964, 1973, 1981, 1989, 1995, 2007, 2012. Cопоставление средних показателей для рассматриваемых групп лет приведено на графиках на рис. 10 и 11.
Рис. 10. Сопоставление средних значений месячных сумм осадков: среднемноголетних показателей и средних по годам минимумов прироста
Рис. 11. Сопоставление средних значений среднемесячных температур: среднемноголетних показателей и средних по годам минимумов прироста
Анализ климаграмм позволяет сделать вывод, что отрицательное влияние на рост и состояние деревьев березы в исследуемом насаждении могут оказывать пониженные суммы осадков в июне и июле, а также повышенные температуры воздуха в июне. Эти выводы корреспондируют с результатами корреляционного анализа. Водный дефицит в июне и июле является главным экологическим фактором, могущим вызывать плохой рост и состояние деревьев березы. Для улучшения состояния деревьев в посадке может быть рекомендован полив насаждений в июне и июле, в те годы когда осадков будет выпадать значительно ниже среднемноголетней нормы.
Заключение
На основании выполненных дендрохронологических исследований были получены следующие основные выводы:
1. Исследуемые древостои относятся к VI классу возраста.
2. Все пробные площади, несмотря на наличие отличий по флористическому составу подлеска и живого напочвенного покрова, характеризуются сходными условиями для роста и развития насаждений березы. Это делает возможным объединить дендрохронологическую информацию по всем пробным площадям в единую выборку и распространять полученные на основе ее анализа выводы на все древостои исследуемого участка.
3. Древостои находятся в благоприятных условиях роста; лимитирующие прирост факторы меняются от года к году; отсутствует какой-либо ярко выраженный неблагоприятный климатический фактор, который бы регулярно отрицательно влиял на развитие исследуемых насаждений.
4. Для улучшения состояния насаждений, стимуляции радиального прироста в целях скорейшего зарастания ран и механических повреждений стволов может быть рекомендован полив деревьев в июне и июле в те годы, когда сумма осадков за эти месяцы будет значительно ниже среднемноголетних показателей по г. Москве.