Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Системный анализ пространственно-временной динамики показателей первичной продуктивности древесных растений в Сибири

Диссертация: Системный анализ пространственно-временной динамики показателей первичной продуктивности древесных растений в Сибири
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проведен сравнительный анализ различных подходов для оценки первичной продуктивности древесных растений: имитационного моделирования, прямых измерений радиального прироста деревьев и дистанционного зондирования. Построена карта трендов изменения первичной продуктивности древесных растений, показано широтное изменение трендов прироста. Осуществлено моделирование динамики фотосинтеза древесных… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. ПРОСТРАНСТВЕННО — ВРЕМЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ И ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ. ЭЛЕМЕНТЫ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
    • 1. 1. Сеть точечных измерений. Проблема маси1таба и экстраполяции
    • 1. 2. Пространственно временной анализ первичной продукции лесных экосистем: имеющийся подход в рамках ГИС-технологий
    • 1. 3. Дистанционное зондирование
      • 1. 3. 1. Цели дистанционного зондирования
      • 1. 3. 2. Технические особенности дистанционного зондирования
    • 1. 4. Примеры пространственно распределенных данных и их представления
      • 1. 4. 1. Климатические данные
      • 1. 4. 2. Ширина годичного кольца как показатель первичной продуктивности
    • 1. 5. Математическое моделирование как метод, изучающий поведение лесных экосистем в различных пространственных и временных шкалах .ч
      • 1. 5. 1. Некоторые разновидности моделей лесных экосистем'
      • 1. 5. 2. Физиологические модели роста дерева.'.'.'-.:.-.*.'
  • ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 2. 1. Сеть климатических данных
    • 2. 2. Участки и древесно-кольцевые хронологии
    • 2. 3. Древесно-кольцевые хронологии для сцепки изменения первичной продуктивности с высоким временным разрещением
    • 2. 4. Имитационная модель годичного пр11роста в зависимости от климатических условий как объект исследования
      • 2. 4. 1. Базовая структура модели
      • 2. 4. 2. Использование климатических переменных
      • 2. 4. 3. Оценка солнечной радиации
      • 2. 3. 4. Водный баланс в почве
      • 2. 4. 5. Оценка фотосинтеза, дыхания и 'пютой первичной продукции
      • 2. 4. 6. Параметры модели
      • 2. 4. 7. Влияние топографии и вида древесных растений на параметры модели
    • 2. 5. Использование метода Кригинга для пространственною представления данных
  • ГЛАВА 3. ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ ДИНАМИКИ ГОДИЧНОГО ПРИРОСТА ДРЕВЕСНЫХ РАСТЕНИЙ ПО ДЕНДРОХРОНОЛОГИЧЕСКИМ ДАННЫМ И ДАННЫМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
    • 3. 1. Сравнительный анализ дендрохронологических данных
    • 3. 2. Определение параметров модели
    • 3. 2. ' Определение параметров модели
      • 3. 2. 1. Температурные и временные параметры сезона роста
    • 3. 3. Сравнительный анализ данных имитационного моделирования и дендрохронологических данных
    • 3. 4. Тренд изменчивости годичного прироста за последние два десятилетия
  • ГЛАВА 4. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ОЦЕНОК ИЗМЕНЧИВОСТИ ПРОДУКТИВНОСТИ ДРЕВЕСНЫХ РАСТЕНИЙ НА ОСНОВЕ НАЗЕМНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ, ДИСТАНЦИОННЫХ МЕТОДОВ И ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
    • 4. 1. Сравнительный анализ оценок первичной продуктивности по трем независимым источникам
    • 4. 2. Причины расхождений и способы более адекватного представления данных
    • 4. 3. Динамика N0XA1, индексов прироста и годового фотосинтеза
    • 4. 4. Перспективы использования данных имитационного моделирования и дистанционных данных в оценке ежегодной продукции лесных территорий
  • ГЛАВА 5. МНОГОЛЕТНЯЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПРИРОСТА ДРЕВЕСИНЫ ПО ПЛОЩАДИ СЕЧЕНИЯ СТВОЛОВ КАК ИНДИКАТОР ДЛИТЕЛЬНОГО ИЗМЕНЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОДУКТИВНОСТИ ДРЕВЕСНЫХ РАСТЕНИЙ
    • 5. 1. Обработка данных по сети дендрохронологических станций
    • 5. 2. Длительные изменения ежегодной продукции стволовой древесины в субарктической области
    • 5. ^3. Длительные изменения ежегодной продукции стволовой древесины в зоне северной и средней тайги
    • 5. ^4. Предложения по более адекватным методам анализа региональных изменений ежегодной продукции лесных экосистем

Системный анализ пространственно-временной динамики показателей первичной продуктивности древесных растений в Сибири (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

.

Текущее изменение климата планеты свидетельствует о значимом потеплении в последние десятилетия, обусловленном увеличением содержания парниковых газов в атмосфере (Badley el.al., 1985; Jones, Briffa. 1992; Briffa et. al. 1998, Mann et. al., 1999). Вопрос о том, как ожидаемое потепление скажется на продуктивности лесной растительности, особенно на огромной территории бореальных лесов, до сих пор остается дискуссионным (Величко, 1992). В настоящее время для решения его используются несколько подходов, имеющих свои особенности и недостатки.

Системный анализ в решении экологических проблем лесных территорий предполагает комплексное изучение протекающих в ландшафтно-географической среде и во времени процессов. Поэтому в настоящее время в исследованиях пространственно-временного изменения состава, структуры и продуктивности лесных экосистем привлекают комплекс подходов, сочетающих наземные измерения, данные космоинформации и моделирования.

В глобальном цикле углерода в наземных экосистемах первостепенное значение имеет фотосинтез — основной механизм связывания СО2 в органической биомассе. Связывание атмосферного углерода в процессе фотосинтеза оценивают или рассчитывают с помощью различных методов: 1) определяя конечную фитомассу (нетто-фотосинтез) — 2) газометрически (определяя потоки углекислого газа в экосистемах) и проводя аэродинамические измерения вертикального градиента концентраций СО2 в ценозах- 3) используя дистанционное зондирование состояния растительного покрова с помощью вегетационного индекса (NDVI) — 4) применяя методы имитационного моделирования, описывающие изменение процесса фотосинтеза и распределение связанного углерода в экосистемах в зависимости от климатических у^Ювий.

Определение конечной фитомассы. Основным современным методом определения связывания атмосферного углерода являются наземные наблюдениянепосредственный учет первичной продуктивности или соответствующий пересчет по данным лесной инвентаризации. Косвенной оценкой продуктивности, а значит и фотосинтеза, может служить объемный прирост деревьев — важнейший показатель потока и депонирования углерода в лесной экосистеме. К числу недостатков этих бесспорно надежных и прямых способов определения фо]'осинтетического аккумулирования (МРР) относится значительная трудоемкость, а также неточность, связанная с определением фитомассы отдельных составляющих фитоценоза (например, тонких корней корнеобитаемой зоны). Наземные наблюдения обеспечиваются сетью дендрохронологических станций, однако, дендрохронологические данные дискретны, а сеть не охватывает всей территории бореальных лесов. Таким образом, прямые измерения продуктивности в отдельных лесных экосистемах чрезвычайно трудоемки, их практически невозможно реализовать для длительного периода времени, кроме того, данные, полученные для отдельного участка трудно экстранолировагь на значительные территории вследствие существенной пространственной неоднородности лесного покрова.

Газометрические методы оценки при несомненной перепекгивности имеет некоторые ограничения, связанные с типом ценоза, его аэродинамическими характеристиками, а также со сложностью применяемой аппаратуры.

Дистанционным методом оценки стока углерода служит метод вегетационного индекса основанный на учете степени отражения солнечной энергии фитоценозом в диапазоне поглощения хлорофилла 600 — 700 им. Однако точность определения фотосинтетического аккумулирования углерода таким способом довольно низкая вследствие светорассеяния при формировании отраженного фитоценозом светового потока и, как правило, не превышает 15%. Косвенные данные, полученные из aнaJПlзa космоинформации, лишены недостатков пространственной экстраполяции, однако нуждаются в хорошей калибровке по достаточно плотной сети наземных измерений (Мупеп1 е1. а1., 1997). (Мокроносов, 1998).

Методы имитационного моделирования. В течение последних 100 с лишним лет в лесоведении был накоплен огромный фактический материал о процессах, происходящих в лесупредложено значительтюе чис]ю теорий, объястгяющих те или иные стороны жизнедеятельности деревьев. Предсказание же реакции лесных экосистем на техногенное увеличение концентрации углекислого газа в атмосфере или глобальное изменение климата могут обеспечить только адекватные модели роста развития дерева и древостоя, которые бы описывали внутренние процессы с учетом различных факторов, влияющих на рост, в том числе и на фотосинтез.

Новые эксперимепта-пл1ые методы (например, газометрические) и накопленная информация о зависимости фотосинтеза от переменных внешней среды, таких как свет и температура, от возраста листьев и физиологический условий, так же как и информация о поведении устьичного аппарата и его реакции на внешние факторы, лежат в основе моделей, подробно описывающих фотосинтез листьев. Однако для оценки общего фотосинтеза дерева или древостоя требуется также: 1) информация о структуре кроны, ее листовой поверхности и биомассе, 2) достаточно точные расчеты поглощенной солнечной энергии и скоростей диффузии углекислого газа в х]юропласты (Running, Gower, 1991; McMurtie, 1990; Rauscher, 1990; Wang, .Tarvis, 1990). Кроме того, для верификации подобных моделей необходимы данные по динамике ассимилятов дерева или древостоя (Вопап, 1990). Подобные данные известны лишь для очень ограниченного числа случаев или же представляют собой динамику фотосинтеза для фрагмента кроны. Методы математического моделирования во многом интегрирующие результаты наземных измеретшй, зачастую требуют дополнительных измерений для калибровки модели, или исгюльзуют оценки параметров модели со значительной ошибкой (Deleuze, HouUer, 1995; Running, Gower, 1991;).

В связи с выше изложенным, есть все основания считать тему исследования «Системный анализ пространственно-временной динамики показателей первичной продуктивности древесных растений в Сибири».

Цель работы: Анализ пространственно-временной изменчивости показателей первичной продуктивности древесных растений в зависимости от изменения климатических факторов для территории Средней Сибири. Задачи исследования:

1) Исследование пространственно-временной изменчивости радиального прироста деревьев по сети станций депдроклиматического мониторинга как индикатора первичной нродуктивности стволовой древесины.

2) Анализ связи радиального прироста и климатических факторов.

3) Подбор параметров и оценка динамики фотосинтеза древесных растений в разных подзонах тайги Средней Сибири, по имитационной модели A.B. Шашкина — Фриттса, Ваганова.

4) Сравнение результатов оценки характеристик первичной продуктивности, полученные прямыми измерениями радиального прироста деревьев и с помогцью имитационного моделирования.

5) Сопряженный пространственно-временной анализ данных изменчивости радиального прироста, результатов имитационного моделирования и данных NDVI.

6) Оценка длительных изменений прироста, но площади сечения стволов деревьев в связи с долговременным изменением климата.

Основная идея работы заключается в использовании трех независимых подходов в оценке влияния климатических факторов на изменение относительных показателей первичной продуктивности древесных растений, имеющих одинаковое временное разрещение и обеспеченными длительными наблюдениями: дендрохронологического метода, имитационного моделирования и дистанционного зондирования. Это позводшло выделить районы, в которых наблюдается влияние одного из лимитирующих факторов (температуры или осадков), либо совокупное влияния нескольких факторов, а также более точно оцегшть временную изменчивость показате-юй первичной продуктивности и ее пространственное распределение на обширной территории.

Методы исследования. В работе использован комплекс мегодов, включаюнше в: построение пространственных гридов, но температуре воздуха, осадкам, солнечной радиации, радиальному приросту, рассчитанному фотосинтезуметод имитационного моделированиядендрохронологические методы. Полученные в работе результаты сопоставлены с опубликованными данными по динамике радиального прироста древесных растений в бореальных лесах Сибири.

Обоснованность научных положений и выводов обеспечена: использованием современных технологий ГИС и современных теоретических положений фундаментальных дисциплинадекватностью теоретических расчетов и реальных данныхвысокой корреляцией результатов, полученных независимыми методамистатистической обработкой результатов вычислений. Научная новизна заключается в том, что:

Проведен сравнительный анализ различных подходов для оценки первичной продуктивности древесных растений: имитационного моделирования, прямых измерений радиального прироста деревьев и дистанционного зондирования. Построена карта трендов изменения первичной продуктивности древесных растений, показано широтное изменение трендов прироста. Осуществлено моделирование динамики фотосинтеза древесных растений для экосистем вдоль Енисейского меридиана. Установлена связь прироста по площади сечения стволов с длительными изменениями температуры в широтном и двух меридиональных тренсектах. Осуществлена единая интерпретация опубликованных в научной литературе и полученных автором данных по фотосинтезу, приросту по площади сечения и температурно-времеиных характеристик вегетационного периода. Получены практически вал<�пые при моделировании формулы для расчета температур начала и конца сезона роста. Разработан способ пересчета среднемесячных значений климатических переменных в суточные. Положения, выносимые на защиту:

• системное использование трех независимых методов дендрохронологического, дистанционного зондирования и имитационного моделирования — эффективный способ оценки нространственно-времегпюй изменчивости характеристик первичной продуктивности древесных растений.

• Разработка элементов ГИС, совмещающей данные климатической сети, сети станций дендроклиматического мониторинга, модели расчета погодичной изменчивости прироста древесных растений по климатическим данным и пространственно-временные данные изменчивости МОУГ.

Практическая ценность работы. Сочетание трех независимых методов оценки характеристик продуктивности дает более детальную оценку нространственно-времснной изменчивости первичной продуктивности. Разработанная в диссертации методика построения гридов может быть рекомендована для использовапия в ГИС. Методика подбора параметров для имитационного моделирования рекомендуются для расчета фотосинтеза. Использование имитационной модели позволяет производить расчеты динамики роста древесных растений на практически любой исследуемой территории.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на научных семинарах лаборатории дендрохронологии Института леса им. В. И. Сукачева СО РАН (т. Красноярск), на конференции молодых ученых ИЛ СО РАН (Красноярск 1997), па конференции молодых ученых «Исследование компонентов лесных экосистем Сибири», посвященной 275-летию Российской Академии Наук (Красноярск 1999), па Международно. м совещании IGBP «Пространственно-временные характеристики изменений экосистем высоких щирот» (Красноярск. Россия, 1997), Международном совещании IGBP PAGES (Лондон, 1998), на Международной конференции «Гаг1х — 98» (Красноярск 1998).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 работ.

Структура и объем диссертации

Диссертация изложена на 123 страницах машинописного текста. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов и списка литературы. Она включает в себя 35 рисунков и 8 таблиц.

Список литературы

включает 179 наименований.

Основные выводы:

1. Значения трендов изменчивости радиального прироста и рассчитанного фотосинтеза изменяется от отрицательных значений на низких широтах до положительных в высоких в период с 1971 по 1989 год.

2. Расчетная динамика фотосинтеза хорошо коррелирует с изменчивостью радиального прироста. Вдоль Енисейского трансекта корреляция уменьшается с севера на юг. Оба метода подтвердили, что определяющим климатическими факторами на севере является температура, на юге — осадки.

3. Индексы КРУ! июня в наибольшей степени коррелируют как с дендрохронологическими данными, так и с результатами расчета сезонных изменений фотосинтеза. Связь же между трендами суммарного МРУ! (с мая по сентябрь) с дендрохронологическими и расчетными данными в основном отрицательная. Интегрированные за летний период данные МРУ! не отражают изменчивость оценок продуктивности древесных растений.

4. Выделены два временных интервала в длительных изменениях прироста по площади сечения деревьев субарктической области. Наиболее тесная связь с температурой отмечается до 1960 г., в последние десятилетия прирост отстает от увеличения температуры.

5. В Северной тайге Енисейского трансекта связь прироста по площади сечения с изменением температуры за период 1800—1990 гг. отрицательная. В средней же тайге эта связь отсутствует с 1800 но 1965 гг., а для боле позднего периода она также отрицательна. Вдоль Якутского меридиана связь прироста по площади сечения с температурой положительна только для интервала 1925 но 1965 гг. и отрицательна для других временных интервалов.

6. Разработан элемент ГИС, совмещающий данные климатической сети, сети станций дендроклиматического мониторинга, модели расчета погодичной изменчивости прироста древесных растений по климатическим данным и пространственно-временные данные изменчивости МРУ!

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. П., Коропачинский И. Ю. Лиственницы Гмелина и Каяндера. — Новосибирск: Наука, 1984. — 120 с.
  2. В.А., Бердси P.A. Углерод в экосистемах лесов и болот России. //Красноярск: Ин-т леса СО РАН ТОО «Экое», 1994, 222 с.
  3. .П., Полтараус Б. В. Климатология // Издательство Московского университета 1974 г.
  4. М.К. Многолетняя изменчивость климата, прироста деревьев и частоты пожаров в тайге Средней Сибири: Автореф. к.б.н., -Красноярск. ИЛ СО РАН, 1998 г. 21 с.
  5. М.К., Ваганов Е. А. Многолетняя изменчивость частоты пожаров и прироста сосны в средней подзоне тайги Средней Сибири // Экология, 1997, № 28(5): 330−336 с.
  6. H.A., Кондратович К. В., Педь Д. А., Угрюмое А. И. Долгосрочные метеорологические прогнозы. -Гидрометеоиздат, 1985 г.
  7. Н.И. Биологическая продуктивность экосистем Северной Евразрги. М: Наука, 1993, 293с.
  8. Баценко А. А, Милютин .Л.И., Петренко Е. С., Круклис М. В. Динамика сезонного прироста лиственницы в высоту в различных районах Восточной Сибири. //Ботанический журнал. № 1 1, 1964 г. с. 1629−1633.
  9. М.И., Израэль Ю. А. Антропогенные изменения климата.// Л.: Гидрометеоиздат, 1987, 406 с.
  10. Е.А., Арбатская М. К. История климата и частота пожаров в центральной части Красноярского края. Климатические условия сезона и распределение пожаров в сезоне // Сиб. экол. Ж. 1996,№ 3(1). 9−18с.
  11. Е.А., Кирдянов A.B., Силкин П. П. Значение раннелетней температуры и сроков схода снежного покрова для роста деревьев в субарктике Сибири //Лесоведение (в печати).
  12. Е.А., Терское H.A. Анализ роста дерева по структуре годичных колец. Н.: Наука, 1977. — 93 с.
  13. Е.А., Гиашкйк А.З-. Рос-т я ^АА,'лАи. -Vr нЫх .-л •• •Новосибирск: Наука. 2000 г. 232 с.
  14. Е.А., Шинтов С. Г., Мазепа В. С Дендроклимс-гя-ч г- i?. •.. Ly." в Урало-Сибирской Субарктике. • Новосибирск,
  15. A.A. Зональные и макрорегйональные изм s- «климатических условий, вызванных «.парииковы.м Зффи1. А, ЧА РАН, Сер. геогр. 1992, Ш, с. 89−102
  16. H.H. Т’прыкозй J4.H Теория и эксперимент в ди 'A-.hj.ufOHriWx исследованияхрастительности. .П.: Гидрометеоиздат, 1987.261
  17. EleuiUH A.n. Оценка влияния атмосферных выбросов на радиальный прирост лиственницы в условиях. кесотундры ,// Динамика лесных фитоценозов й ЭК0. Л0ГИЯ насекомых и вредителей в условиях антропогенного воздействия. Свердловск, 1991. С. 87 -92.
  18. ЕГзраэль Ю.А. «Экология и контроль состояния природной среды» 2~е изд. -М: Гидрометеоиздат. 1984. 560с.
  19. A.C., Сухих В. И. Аэрокосмический мониторинг лесных ресурсов. // Лесоведение. 1986 № 6. С. 11−21.
  20. КозоОеров В. В. Математическая модель восстановления параметров растительности и почв по данным спутниковых и.змерений. // Фундаментальные науки народному хозяйству. М.: Наука, 1990. С. 13−15.
  21. Лове.тус Н. В. Теплообеспеченность гор Путорана и ледовитость Балтики // Изв. ВГО. 1970.-Т. 102, вып. 1.-С. 63 — 65.
  22. . Основы прикладной reo статистики. М.: Мир, 1968. 408 с.
  23. И.П., Ваганов Е. А., Шгтюв В. В. Дендроклиматический анализ изменчивости прироста лиственницы на севере Средней Сибири //География и природные ресурсы 1997. № 2. 80−90 с.
  24. Поздняков .U.K. Мерзлотное левоведение. Новосибирск: Наука, 1986. 192 с.
  25. И.В., Ваганов Е. А., Высоцкая .U.E. Дендроклиматический анализ роста лиственницы в зоне выбросов Норильского горно-металлургического комбината. // География и природные ресурсы. 1992. — № 3. — С. 136 — 142.
  26. В.Р., Бузыкин A.PL, Хлебопрос P.P. Модели распределения фитомассы деревьев и насаждений. // Лесоведение 1997. № 3. С. 3 13.
  27. В.А. «Формирование банков данньос о фитомассе лесов» Екатеринбург 1998.
  28. В.А. Биоэкологические аспекты таксации фитомассы деревьев. Екатеринбург, УрО РАН, 1997. 216 с.
  29. А.И. Биологическая продуктивность лесов (методы изучения и результаты)//Лесоведение и лесоводство. Т. 1. У1.: ВИНИТИ, 1975, С. 9−189.
  30. А.И. Исследования по первичной биологической продуктивности лесов в СССР// Лесоведение. 1 970. № 3. С. 58 89.
  31. А.И. Углеродный цикл и лесоводство//Лесоведение. 1995.№ 5: 3−20 с.
  32. H.M., Монсеруд P.А., Денисенко О. В., Парфенова Е. И. Приложение модели сибирской растительности к пространственно временным исследованиям климата и растительного покрова. Лесоведение, 1999, № 3, с. 3 12.
  33. РПашкин ЕА. «Структура ГИС для дендроклиматических исследований», тезисы конференции молодых ученых ИЛ СО РАН Красноярск 1997.
  34. С. Р. Дендрохронология верхней границы леса на Урале // М.: Наука, 1986, 136 с,
  35. СР. Дендрохронология верхней границы леса на Урале. М.: Наука, 1986.136 с.
  36. СЕ. О некоторых неправильных подходах к дендрохронологическим исследованиям // Экология. 1979 В. — № 1. — С.25−36.
  37. СР., Ваганов Е. А. Методические основы организации системы дендроклиматического мониторинга в лесах азиатской части России // Сиб, экол.ж. 1998. № 5(1). 31−38 с,
  38. СР., Мазепа B.C. Климатически обусловленные колебания радиального прироста деревьев в восточных районах СССР // Временные и пространственные изменения климата и годичные кольца деревьев. -Каунас, 1987. Ч. 2. — С. 69 — 84,
  39. СР., Мазепа B.C. Цикличность радиального прироста деревьев в высокогорьях Урала // Дендрохронология и дендроклиматология. -Новосибирск: Наука. Сиб, отд-ние, 1986. С, 134- 160.
  40. Amthor, J. S. Respiration and Crop Productivity, Springer, New York, 1989.
  41. Asaar G., Euchs M. et al. Estimating absorbed photosynthetic radiation and leaf area mdex from spectral reflectance in water. Argon. J, 76. 300 306 (1984).
  42. Avissar R., and R. A. Pieike, A parameterization of heterogeneous land surfaces for atmospheric numerical models and its impact on regional meteorology, Mon. Weather Rev, 117, 2113−2136, 1989.
  43. Biondi P. Spatial and temporal reconstruction of twentieth-century growth trends in a naturally-seeded pine forest / / Unpublished Ph. D. Dissertation, University of Arizona, Tucson, 1994. -258p.
  44. G.B., 1988. A Simulation Model of Environmental Processes and Vegetation Patterns in Boreal Forests: Test Case Fairbanks, Alaska. Working Paper WP-88−63, International Institute for Applied Systems Analyses, Laxenburg Austria, 63 pp.
  45. Bonan G.B., Van Cleve K. Soil temperature, nitrogen mineralization, and carbon source-sink relationship in boreal forests // Can.J.For.Re's. 1992. № 22. p.629−639.
  46. Bradley R.S., Kelly P.M., Jones P.D. el al. A climatic data bank for Northern Hemisphere land areas, 1851 1980 // Carbon Dioxide Res. Division. -Washington, DC: US Dep. Energy, TR017, D0E/EV/10 739 — 2,1985.
  47. Briffa K.R. Increasing productivity of 'natural growth' conifers in Europe over last century//LUNDQUA Rep. 1992. V.34. P. 64−71.
  48. Briffa K. R, Jones P.D., Schweingruber F.H., et al Unusual twentieth-century summer warmth in a 1,000-year temperature record from Siberia // Nature, 1995. 376. P. 156−159.
  49. Briffa K.R., Schweingruber F.H., Jones P.D., et al Grudd H. Trees tell of past climates: but are they speaking less clearly today? // Phil. Trans. Royal Soc.London. Serie B. 1998. 353. P. 65−73.
  50. Briffa K.R., Schweingruber F.H., Jones P.D., et al Reduced sensitivity of recent tree-growth to temperature at high northern latimdes // Nature. 1998a. 391. P. 678 682.
  51. Bristow K. P Prediction of daily mean vapor density from daily minimum air temperature / / Agricultural and Forest Meteorology. 1992. — Vol. 59. — P. 309 317.
  52. Buwalda J.G., Smith G.S. Effects of partial defoliation at various stages of the growing season on fruit yields, root growth and return bloom of kiwifruit vines / / Sci. Hortic. 1990, — Vol. 42. — P. 29−44.
  53. Buwalda, J. H. A mathematical model of carbon acquisition and utilization by kiwi fruit vines / / Ecological Modelling. 1991. — Vol. 57. — P. 43−64.
  54. Callaway P.M., E.H. Deluda, Schlesinger W.H. Biomass allocation of montane and desert ponderosa pine: an analog for response to climate change / /Ecologia -1994. Vol, 75. — P. 1474−1481.
  55. Canny, M. J. Phloem Translocation. Cambridge Univ. Press, London, 1973.
  56. Cao M, WoodwardFJ. Dynamic responses of teiTcstial ecosystem carbon cycling to global chmate change // Nature. 1998. V.393, P.249−252.
  57. Chapin W. L, Zimov S.A., Shaver G.R.&Hobbie S.E. CO2 Fluctuation at high latitudes. Nature 383, 585 586 (1996).
  58. Cowan I.R. Water use and optimisation of carbon assimilition / Lange et al., 1982.-Vol. II.
  59. Dai A., Fung L. Y Can climate variability contribute to the «missing» C02 sink? / / Global Biogeochemical Cycles, Vol, 7, — № 3. — 1993. — P. 599−609,
  60. Deleuze C, Houller F. Prediction of stems profile of Picea abies using a process-based tree growth model / Tree Physiology. Heron Publ. Victoria, Canada, 1995. — Vol. 15. — P. 113- 120.
  61. Diak, G., andC. Gautier, Improvements to a simple physical model for estimating insolation from GOES data, J. dim. Appl. Meteowl, 22, л05−508, 1983.
  62. Dickinson, R. E., A. Henderson-Sellers, P. J. Kennedy, and M. F. Wilson, Biosphere-atmosphere transfer scheme (BATS) for the NCAR community climate model, NCAR Tech. Note, NCAR/TN-:75+STR, 69 pp., Natl. Cent, for Atmos. Res., Boulder, Colo., 1986.
  63. A. C. 1968. On the computer calculation of vapor pressure and specific humidity gradients from psychometric data. J. Appl. MeteoroL, 7: 717−719.
  64. Drew T.I., Flewelling J.W. Some recent Japanese theories of yield density relationships and their application to Monterey pine plantations // Forest Sci. 1977. V. 23, N 4. P. 517 -534.
  65. European Network for research In Global Change (ENRICH). Implementation plan. «Brussels: European Commission, Directorate General for Science, Research and Development, Joint Res. Centre, 1995. 30 p.
  66. Evans R. Rapid measurement of the transferse dimensions of tracheids in radial wood sections from Pinus radiata/ /Holzforschung 1994. Vol. 48. — P. 168−172.
  67. Farquhar, G. D. and T. D. Sharkey Stomatal conductance and photosynthesis / / Annual Review ofPlant Physiology. 1982, — Vol, 33. — P, 317−345.
  68. Friend A.D. EN: an integrated model of leaf photosynthesis, transpiration, and conductance / / Ecological Modelling, 1995, — Vol, 77, — P, 233−255,
  69. Fritts H. C Tree rings and climate // Academic Press: London, New York, San Francisco, 1976, 567 pp.
  70. Fritts H. C, Shashkin A. V. Modeling tree-ring structure as related to temperature, precipitation, and day length // Tree rings as indicators of ecosystem health / Ed. Т.Е. Lewis.-New York: CRC Press. Inc., 1995.-P. 17−58.
  71. Frouin, R., D. W. Lingner, С Gautier, K. S. Baker, and R. С Smith, A simple analytical formula to compute clear sky total and photo-synthetically available solar irradiance at the ocean surface,/ Geophys. Res., 94, 9731−9742, 1989.
  72. L.S., 1965. Objective Analyses of meteorological fields. Israel Program for Scientific Translations, Jemsalem, 242 pp.
  73. Garfmkel H.L., Brubaker LB. Modem clrmate-tree-growth relationships and climate reconstioiction in Subarctic Alaska / / Nature. Vol. 286. — 1980. — P. 872 874.
  74. Gautier, C, G. Diak, andS. Masse, A simple physical model to estimate incident solar radiation at the surface from GOES satellite data, Appl. MeteoroL, 19, 1005−1012, 1980.
  75. Gholz H.L., Grier CC, Campbell A.G., Brown A.T. Equations for estimating biomass and leaf area of plants in the Pacific Northwest United States / / Forest Service, Forest Res. Laboratoiy Paper, 1979. 41 p.
  76. Gifford, R. M. andL. T. Evans Photosynthesis, carbon partitioning, and yield / / Annual Review of Plant Physiology, 1981, — Vol. 32, — P, 485−509,
  77. Gower S.T., Grier CC, Vogi D.J., Vogt K.A. Allonetric relations of deciduouse (Larix occidentalis) and eveiygreen (Pmus contorta and Pseudotsuga menziesii) ofthe cascade mountains in central Washington // Can.J.For.Res.-1987.-Vol. 17.-P.630−634.
  78. Gower S.T., Isebrands J.G., SheriffD.W. Carbon allocation and accumulation in conifers //Resource physiology of conifers: acquisition, allocation, and utilization / Eds. W.K.Smith, T.M.Hinckley.- London: Acad. Press. 1995.-P.217−254.
  79. Gower S.T., Vogt K.A., Grier C.C. Carbon dynamics of Rocky Mountain Douglas-fir: influence of water and nutrient availability // Ecol. Monogr.-1992.-Vol.62.-P.43−65.
  80. GraumUch L.J., Brubaker L.B., Grier C.C. Long-term trend in forest net productivity: Cascade Mountains, Washington //Ecology. Vol. 70. -№ 3. — 1989. P. 405−410.
  81. H.Fritts, G.M. Downes, A. V.Shashkin. Simulation model of conifer ring growth and cell structure. In: Tree Ring Analisis: Biological, Methodological and Environmental Aspects, Eds. R. Wimmer & R.E. Vetter, pp.2−25, CABI Publ., N.Y. 1999.
  82. Hall, F. G., and P. J. Sellers, First International Satellite Land Surface Climatology Project (ISLSCP) Field Experiment (FIFE) in 1995, / Geophys. Res., 100, 25,383−25,395, 1995.
  83. Hani E.R., F.C.Martin, S.W.Running. Simulation the effects of climatic variation on stem carbon accumulation of a ponderosa pine stend: comparison with atmual growth increment data. // Tree Physiology, 1991, Vol.9, P. 161−171.
  84. Hesketh, J. D. and J. W. Jones Some comments on computer simulators for plant groMh / / Ecological Modelling. 1975. — Vol, 2. — P. 235−247.
  85. Holben B.N. Characteristics of maximum value composite images for temporal AVHRR data. Int. J, Remote Sens. 7, 1417−1437 (1986).
  86. S.A., 1977. Calculation of monthly average isolation ot- Mited suAaces S Energ>', 19- 325−329.
  87. Kramer P. J., Boyer J.S. Water Relation’s of Plants and Soils. -Academic Press, S Lhego, 1995. ,• 495p.
  88. Kramer P. J., Kozlovski P T. Physiology of Woody Plants / / Academic Press, New York.- 1979. 811 p.
  89. LaMarch V.C., Grayhill D.A., Frills H.C., Rose A4.R. Increasing atmospheric carbon dioxide: tree ring evidence for growth enhancement in natural vegetation / /Science. Vol. 225.-1984.-P. 1019−1021.
  90. Landsberg J.J. Physiological Ecology of Forest Production. Academ. Press, London, 1986. — 192 p.
  91. Li, B., and P. Avissar, The impact of spatial variability of land-surface characteristics on land-surface heat fluxes,/ dim.', 7-:527−537, 1994.
  92. Los S.O. Calibration adjustment of the NOAA AVHR Normalized Difference Vegetation Index without recourse to component channel 1 and 2 data. Int. J. Remote Sens. 14, 1907 1917 (1993).
  93. Lm B.Y.LI, and Jordan LLC'., 1960. The inteixelationship and characteristic distribution of direct, diffuse and total solar radiation. Sol. Energy, 4: 1−19,
  94. Lul B.Y.LL. and Jordan R.C., 1962. Daily isolation on surfaces tilted towards the equator. Trans. Am. Soc. Heating, Refrigerating Air Conditioning Eng., 67: 526 541.
  95. Lul B.Y.LL. and Jordan R (L, 1963. The long-temi average performance of flat-plate solar engineering collectors, Sol. Energy, 7: 53−74.
  96. Mahfouf, J.-P., E. Richard, and P. AJascarL The influence of soil and vegetation on the development of mesoscale circulations, J. dim. Appl. Meteorol. 26, 14 831 495, 1987.
  97. McGuire A.D., Mehllo J.M., Joyce L.A. The role of nitrogen in the response of forest net primaiy production to elevated atmospheric carbon dioxide // Ann. Rev. Ecol. Syst. 1995. V. 26. P.473−503.
  98. McMurtie R.E. Forest productivity in relation of carbon partitioning and nutrient cycling — a mathematical model / / Trees as Crop Plants / Eds, M, G, R, Cannel,
  99. J.E.Jackson. Institute of Terrestrial Ecology. Natural Environment Res. Council, Huntmgton, 1985. — P. 194−207.
  100. Mellilo J.M., McGuire A.D., Kicklighter D.W., et al Global climate change and terrestial net primary production //Nature. 1993. V.363. P. 234−240.
  101. Methods of Dendrochronology. Applications in the Environmental Sciences.(Cook E. R, and Kairmkstis L.A. (eds.)), Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Boston, London, 1990, 394 pp.
  102. Monsi M. and Y. Marata Development of photosynthetic systems as influenced by distribution of dry matter / / Prediction and Measurement of Photosynthetic Productivity / Ed. 1. Sethk. Wageningen, Pudoc, 1970. — P. 115 — 130.
  103. MullerM.J., 1982. Selected Climatic Data for s Global Set of Standart Stations for Vegetation Science. Dr. W. Junk Publishers, The Hague, The Netherlands, 306 pp.
  104. Murray F. W. On the computation of saturation vapor pressure / / Journal of AppUed Meteorology. 1967. — Vol. 6. — P. 203−204.
  105. Myneni R.B., Hall F.G., Sellers P.J. et al. The interpretation of spectral vegetation indexes. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 33, 481 -4 8 6 (1995).
  106. Myneni R.B., Keeling C.D., Tucker C.J., et al. Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991. NatureWol. 386 17 April 1997.
  107. Nedialko T, Zeller K.F. A solar algorithm for ecosystem dynamic models. Ecological Modelling, 61 (1992>p. 149−168.
  108. Pastor J., Post W.M. Response of northern forests to C02-induced climate change //Nature. 1988. V. 334. P. 55−58.
  109. Peter Е. Thornton, Stewen W. Running, Michael A. White. Generating surfaces of daily variables over large regions of complex terrain. Journal of Hydrology 190 (1997) P. 214−215.
  110. Phillips D.L., Dolph J. And Marks D., 1992. A comparison of geostatistical procedmes for spatial analyses of precipitation in mountainous terrain. Agric. For. Meteorol., 58: 119−141.
  111. PritchardJ. The control of cell expansion in roots / / New Phytology. 1994. Vol.127. P. 3−26.
  112. Rauscher H.M., Isebrands J.G., Host G.E., Dickson R.E., Dickman D.I., Crow P.P., Michael D.A. ECOPHYS: An ecophysiological growth process model for juvenile poplar// Tree Physiol.-1990.-Vol. 7.-P.255−281.
  113. Rayn M.G. Growth and maintenance respiration in stem of Fimis contorta and Picea engelmami / / Can. J. For. Res. Vol. 20. — 1990. — P. 48−57.
  114. Razuvayev V.N., Apasova E.G., Martuganov R.A. et al. Dayly temperature and precipitation data for 223 USSR stations oak Ridge, Tennessee: Numerical Data Package NDP 040 Carbon Dioxide Inform. Analysis Center, 1993. — 47p.
  115. Reynolds J. F., Thorley J.H.M. A shoot-root partitioning model / / Arm. of Bot. -1982.-Vol. 49.-P. 585- 597.
  116. Running S. W. and S. T. Gower FOREST-BGC, a general model of forest ecosystem processes for regional apphcations, II. Dynamic carbon allocation and nitrogen budgets//Tree Physiology. 1991. — Vol. 9. — P. 147−160.
  117. Ryan M. G., R. M. Hubbard, D. Pongracic, R. J. Raison and R. E. McMurtrie Foliage, find-root, woody-tissue and stand respiration in Pinus radiata in relation to niuogen status // Tree Physiology. 1996. Vol. 16. — P. 333−343.
  118. Ryan M.G., Waring R.H. Maintenance rspiration and Standdevelopment in a subalpine lodgepole pme forest // Ecology.-1992.-Vol.73. P. 2100−2108.
  119. E. -D.,. CaldwellM.M. (Eds) Ecophysiology of Photosynthesis. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1995. 576 P.
  120. Schulze E-D., Schulze W., Kellicher P.M., et al Aboveground biomass and nitiogen nutrition m a chronosequence of pristine Dahurian Larix stands in eastern Siberia//Can.J.For.Res. 1995. V.25. P. 943−960.
  121. Sellers, P. J., Canopy reflectance, photosynthesis and transpiration, Int. J. Remote Sens., 6, 1335−1372, 1985.
  122. Sellers, P. ., M. D. Heiser, and F. G. Hall, Relations between surface conductance and spectaal vegetation indices at inteiTnediate (100 m2 to 15 km2) length scales,/Geo/?/?y5. Res., 97, 19,033−19,059, 1992.
  123. Shashkin, A. v., Vaganov, E.A. 1992. The simulation model of climate dependent variability of tree-growth (on examples of growth of pine in steppe zone). Ecology, 5:34−43.(in Russ.)
  124. Smith, E. A., et al. Area-averaged surface fluxes and their time-space variability over the FIFE experimental domain, / Geophys. Res., 97, 18,599−18,622, 1992.
  125. Smith, E. A., M. M.-K. Wai, H. J. Cooper, M. T. Rubes, and A. Hsu, Linking boundaiy layer circulations and surface processes during FIFE 89, I, Observational analysis,/л?moЛ, Sci, 5}, 1497−1529, 1994.
  126. Smith, E. A., W. L Crosson, H. J. Cooper, andH.-Y. Weng, Estimation of surface heat and moisture fluxes over a prairie grassland, 3, Design of a hybrid physical/remote sensing biosphere model, / Geophys. Res., 98, 4951−4978, 1993.
  127. Snowdon P., Benson M. L Effects of combinations of inigation andfertilization on the growth and above-ground biomass production of Pinus radiata / / For. Ecol. Manage. 1992. — Vol. 52. — P. 87−116.
  128. SwiftL. W., 1976. Algorithm for solar radiation on mountain slopes. Water Resour. Res., 12(1): 108−112.
  129. Tamm CO. Nitrogen m terrestial ecosystems.Berlin. Springer-Verlag. 1991.
  130. Tamm CO. Nitrogen in teiTcstial ecosystems.Berlin. Springer-Verlag. 1991.
  131. Thornley J. H. M. Respiration, growth and maintenance in plants / / Nature. -1970.- Vol. 227.-P. 304−305.
  132. TTzomj y.//.M A transport resistance model of forest growth and partitioning / /Ann. Bot. 1991. — Vol. 68. — P. 211−226.
  133. Tucker C.J. in Advanced in the Use of NO A A AVHRR Data for Land Applications (ed. D’Souza, D.) 1−19 (European Economic LInion Press, Bmssells, 1995).
  134. C.J., Newcomb W. W. &Dregne A. V. AVHRR data sets for determination of desert spatial extent. Int. J. Remote Sens. 15, 3547 3566 (1994).
  135. Tuckre C.J., Newcomb W.W., Los C.F., Prince S.O. Mean and inter-year variation of growing season normalized difference vegetation index for the Sahel 1981 -1989//Inf J. Remote Sens. 1991. V. 12. № 6. P. 1133 1135.
  136. Vygodskaya N., Gorshkova I., Varlagin A. Et al Significant findings from ecophysiological studies within KUREX 88 and KUREX — 91 // Remote Sens. Rev.
  137. Vygodskaya N.N., Gorshkova Id., Fadeeva Ye. V Theoretical estimated of sensitivity in some vegetation indices to variation in canopy condition // Int. J. Remote Sens. 1989. V. 10.№ 12. P. 1857 1872.
  138. Wang Y. P and Jarvis E.G. Descrition and validation of an arrey model -MAESTRO. //Agric. Forest. Meteor., 1990, P.257−280.
  139. Waring R.H., Pitman G.B. Modifying lodgepole pine stands to change susceptibility to mountain pme beetle attack // Ecology.-1985.-Vol.66.-P.88 9−897.
  140. Whitehead D., Janns P.G. Coniferous forests and plantations / / Water deficits and plant growth / Ed. Kozlowski. Academ. Press, New York, London Toronto, 1981, -Vol.VI. — P. 49−133.
  141. Wickland D.E. Future directions of remote sensing in terrestrial ecological research // Theory and applicahons of optical remote sensing. N.Y.: John Wiley and Sons, 1989. P. 691 724.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?