Preview

Proceedings in Cybernetics

Advanced search

Application of Population Model of Siberian Larch for Forest Biodiversity Control in the North of Western Siberia

Abstract

Mechanisms for assessing and predicting the forest resource potential of the northern oil-producing territories of Western Siberia are of great importance in the tasks of environmental impact assessment. The assessment of the biodiversity sustainability of the northern forest areas using predictive population models of tree-edificators (trees as ecosystem engineers), in particular, Siberian larch (Larix sibirica Ledeb) is proposed. A projection matrix was first developed and adjusted to numerical values, and the possibility of its identification is shown based on dynamic curves of the tree stand and cones yield. The variant of ontogenetic stages (juvenile, auxophase, generative) is taken as a basis. A brief description of these stages is given including age limits, duration, and their possible indicators for Siberian larch. Since the duration of the stages is different, the modified Lefkovitch model and indicators of survival, delay and fertility are applied. The first two indicators are identified using the dynamic curve of the normal trees stand (N. V. Vyvodtsev), the third – using the curve of the yield of cones by age as applied to the territory conditions (E. P. Verkhovtsev). As a result, numerical values of parameters of the matrix are obtained, the maximum eigenvalue and an indicator of potential growth are determined, indicating the growth or decline of the population. In the considered variant, their values are close to one, which indicates the stability of the population. Furthermore, the structure of the tree stand in 20 years is determined. The results can be used as a basis for monitoring the sustainability of biodiversity of a designated forest area in the northern regions with increased man-made stress, which requires data on growth curves for the population and yield of edificators, including Siberian larch.

About the Authors

V. R. Tsibulsky
Tyumen Scientific Centre SB RAS
Russian Federation


I. G. Solovyev
Tyumen Scientific Centre SB RAS
Russian Federation


D. A. Govorkov
Tyumen Scientific Centre SB RAS; Industrial University of Tyumen
Russian Federation


S. P. Arefyev
Tyumen Scientific Centre SB RAS; Tyumen State University
Russian Federation


References

1. Кирсанова Н. В. Применение методов фитоиндикации при экологическом мониторинге объектов добычи нефти и газа (на примере ЯНАО) // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2017. № 2. С. 37–43.

2. Петрова Г. И., Терновская И. А., Фатхуллин Р. Р. Научно-методические аспекты совершенствования системы мониторинга окружающей среды при разработке нефтяных месторождений // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2015. № 3. С. 31–34.

3. Швиденко А. З., Щепащенко Д. Г., Кракснер Ф., Онучин А. А. Переход к устойчивому управлению лесами России: теоретико-методические предпосылки // Сибирский лесной журнал. 2017. № 6. С. 3–25.

4. Whittaker R. H. Communities and Ecosystems. 2 nd Rev. Ed. MacMillan Publishing Co. New York, 1975. p. 385.

5. Сысуев В. В., Бондарь Ю. Н., Чумаченко С. И. Моделирование структуры ландшафтов и динамики древостоев для планирования устойчивого лесопользования // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2010. № 6. С. 39–48.

6. Соловьянов А. А. Наблюдательные сети экологического мониторинга США // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2013. № 6. С. 19–28.

7. Логофет Д. О., Клочкова И. Н. Математические модели Лефковича: репродуктивный потенциал и асимптотические циклы // Математическое моделирование. 2002. Т. 14, № 10. С. 116–126.

8. Caswell H., Fujiwara M. Beyond Survival Estimation: Mark–Recapture, Matrix Population Models, and Population Dynamics // Animal Biodiversity and Conservation. 2004. No. 27.1. P. 471–488.

9. Keyfitz N., Caswell H. Applied Mathematical Demography. Springer, 2005. Р. 558.

10. Свирежев Ю. М., Логофет Д. О. Устойчивость биологических сообществ. М. : Наука, 1978. 352 с.

11. Верховцев Е. П. Плодоношение лиственницы сибирской в Восточных Саянах // Лиственница : сб. ст. Красноярск, 1962. Т. XXIX. С. 82–93.

12. Логофет Д. О. Еще раз о проекционных матрицах: индикатор потенциального роста и польза индикации // Фундаментальная и прикладная математика. 2011/2012. Т. 17, № 6. C. 41–63.

13. Логофет Д. О. Свирежевский принцип замещения и матричные модели динамики популяций со сложной структурой // Журнал общей биологии. 2010. Т. 71, № 1. С. 30–40.

14. Lefkovitch L. P. The Study of Population Growth in Organisms Grouped by Stages // Biometrika. 1965. No. 35. P. 183–212.

15. Авдеева Е. В., Кузмичев В. В. Специфика онтогенеза и индикаторная роль лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb) в условиях городской среды // Хвойные и бореальные зоны XXIV. 2007. № 4–5. С. 362–367.

16. Норин Б. Н. К познанию семенного и вегетативного возобновления древесных пород в лесотундре // Растительность Крайнего Севера СССР и ее освоение : сб. БИН им. В. Л. Комарова. М. ; Л. : АН СССР. 1958. Вып. 3. С. 154–244.

17. Дылис Н. В. Лиственница. М. : Лесная промышленость. 1981. 96 с.

18. Evstigneev O. I., Korotkov V. N. Ontogenetic Stages of Trees: an Overview // Russian Journal of Ecosystem Ecology. 2016. Vol. 1, No. 2. P. 1–31.

19. Зеленяк А. К., Иозус А. П. Особенности семеношения лиственницы сибирской на клоновой плантации // Успехи современного естествознания. 2013. № 12. С. 18–22.

20. Lyr H., Polster H., Fiedler H.-J. Geholzphusiologie. Jena : VEB Gustav Fisher Verlag, 1967. 422 S.

21. Загреев В. В., Сухих В. И., Шведенко А. З., Гусев Н. Н., Мошкалев А. Г. Общесоюзные нормативы для таксации лесов : справ. М. : Колос. 1992. 495 с.

22. Akçakaya H. R., Burgman M. A., Ginzburg L. R. Applied Population Ecology. Applied Biomathematics. Setauket, New York, 1999. P. 272.

23. Caswell H. Sunderland M. A. Matrix Population Model. Construction, analysis and interpolation. Sinayer Associates, 1989. 328 p.

24. Harary F., Norman R., Cartwright D. Structural Models: An Introduction to the Theory of of Directed Graphs. Wiley, New York, 1965.

25. Jose J. M. Matrix Population Model // Вестн. Тамбов. ун-та. Сер. Естеств. и технич. науки. 2005. Т. 10, № 2. С. 164–170.

26. Цибульский В. Р., Арефьев С. П., Коновалов А. А., Говорков Д. А. Идентификация фаз роста деревьев хвойных пород на основе временных рядов древесно-кольцевых хронологий // Вестник кибернетики. 2016. № 4. С. 18–23.

27. Цибульский В. Р., Соловьев И. Г., Говорков Д. А. Особенности определения границ онтогенетических состояний хвойных пород на примере северной тайги Западной Сибири // Человек и Север : материалы всерос. конф., г. Тюмень, 2–6 апреля 2018 г. Тюмень : ФИЦ ТюмНЦ СО РАН. Вып. 4. С. 596–601.


Review

For citations:


Tsibulsky V.R., Solovyev I.G., Govorkov D.A., Arefyev S.P. Application of Population Model of Siberian Larch for Forest Biodiversity Control in the North of Western Siberia. Proceedings in Cybernetics. 2019;(2 (34)):6-14. (In Russ.)

Views: 212


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1999-7604 (Online)