The impact of environmental drivers on narrow-leaved ash (Fraxinus angustifolia Vahl) budburst dates
Authors: Andrić Ivan , Kajba Davorin 
Published: August 2018

Poljski jasen (Fraxinus angustifolia Vahl) je brzorastuća heliofilna vrsta, koja u Hrvatskoj tvori veće ili manje prirodne šumske komplekse duž toka rijeke Save. Jedna je od ekonomski najvažnijih vrsta šumskoga drveća, no uzmemo li u obzir značaj poljskog jasena s ekološkog gledišta, tada mu je vrijednost nemjerljivo viša. Glavni problemi u prirodnim sastojinama poljskog jasena su smanjena vitalnost i odumiranje stabala te izostanak redovnog plodonošenja, čiji se uzroci ogledaju u sinergiji više biotičkih i abiotičkih čimbenika, kao i šumskouzgojnih zahvata. Kritični prioriteti u pogledu budućnosti klime su upravljanje vodnim resursima i razumijevanje utjecaja klimatskih promjena na biljni pokrov u kojem fenologija predstavlja najbolji instrument za detekciju i procjenu klimatskih promjena. U podnebljima s izraženim vremenskim sezonalnostima šumsko drveće se na te uvjete rasta prilagođava fenologijom, te je u svrhu procjene mogućih utjecaja klimatskih promjena na uspijevanje različitih šumskih ekosustava važno razumijeti klimatske parametre koji izravno utječu na fenološka ispoljavanja. Fenološka istraživanja su provedena u klonskoj sjemenskoj plantaži na području UŠP Nova Gradiška (sjemenska regija srednja Posavina). Istraživanja su obuhvatila 168 biljaka (42 klona sa po četiri ramete po klonu) kroz četiri vegetacijske sezone. Ciljana faza fenoloških motrenja bila je faza u kojoj je vidljivo bubrenje te djelomično razdvajanje ljuski pupa. U svrhu fenološkog modeliranja izabrana su tri klimatološka parametra (temperatura, oborine i insolacija) s tri različita početna datuma zbrajanja (1. studeni; 1. prosinac i 1. siječanj). Sve dnevne vrijednosti temperatura, oborina i insolacije preuzete su od DHMZ (Državni hidrometeorološki zavod) s meteorološke postaje Gorice udaljene jedan km od klonske sjemenske plantaže. Prvi korak bio je utvrditi korelacijski odnos između početka listanja i devet različitih varijabli, za što je korištena Spearman-ova korelacija (r<sub>s</sub>). Linearnom regresijom analizirani su svi setovi podataka zasebno za cijeli period istraživanja (2012., 2014., 2015., 2016.). Multivarijatnom regresijom ispitan je najbolji podskup varijabli za opisivanje početka listanja. Prvotno su pomoću funkcije leap ispitana po tri najbolja podskupa za svaku veličinu, koji su kasnije rangirani po R<sup>2</sup> kriteriju. U završnom dijelu izrađeni su modeli kroz stepwise metodu i funkciju step, a na osnovi Akaike informacijskog kriterija (AIC). Za sve tri varijable temperaturnih suma (TEMP_NOV; TEMP_DEC; TEMP_JAN) u odnosu na početak listanja nije utvrđena korelacija (r<sub>s</sub>=-0,003; r<sub>s</sub>=-0,056; r<sub>s</sub>=-0,086). Korelacijski odnosi s oborinama su pozitivni (PREC_NOV; PREC_DEC; PREC_JAN) te su po svojim vrijednostima između temperature i insolacije (r<sub>s</sub>=0,049; r<sub>s</sub>=0,372; r<sub>s</sub>=0,247). Koeficijenti korelacije za varijable insolacije (INS_NOV; INS_DEC; INS_JAN) su također pozitivni i u odnosu na ostala dva parametra (temperatura i oborine) pokazuju najznačajnije vrijednosti (r<sub>s</sub>=0,712; r<sub>s</sub>=0,652; r<sub>s</sub>=0,643), kako je prikazano na slici 1. Linearnim regresijskim analizama R<sup>2</sup> dobivene su sljedeće vrijednosti za varijable temperature: TEMP_NOV, R<sup>2</sup>=0,0000055763; TEMP_DEC, R<sup>2</sup>=0,02232327; TEMP_JAN, R<sup>2</sup>=0,06649362, za oborine: PREC_NOV, R<sup>2</sup>=0,01296022; PREC_DEC, R<sup>2</sup>=0,1739241, PREC_JAN, R<sup>2</sup>=0,000582928, a za insolaciju: INS_NOV, R<sup>2</sup>=0,5903499; INS_DEC, R<sup>2</sup>=0,5108205, INS_JAN, R<sup>2</sup>=0,3673219 (tablica 1). Najznačajnije vrijednosti R<sup>2</sup> (INS_NOV, INS_DEC, INS_JAN i PREC_DEC) prikazane su i grafički na slici 2. Multivarijantnom regresijskom analizom, a na osnovi funkcije leap ispitana su po tri najbolja podskupa za svaku veličinu podskupa te su zatim rangirani po R<sup>2</sup> kriteriju (slika 3). Iz grafikona se zaključuje da je za najnižu vrijednost R<sup>2</sup> od 0,99 potrebno uključiti pet varijabli (TEMP_NOV, TEMP_JAN, INS_DEC, INS_JAN i PREC_DEC), a za najvišu vrijednost osam varijabli (sve osim INS_DEC). Zadnji korak testiranja utjecaja okolišnih varijabli na početak listanja bila je također multivarijatna regresijska analiza sa stepwise metodom i step funkcijom. Korišten je Akaike informacijski kriterij (AIC, manje vrijednosti – značajniji utjecaj). Rezultati stepwise multivarijatne regresijske analize prikazani su u tablici 2. Najbolji model za opisivanje početka listanja po AIC kriteriju je peti model. Od sva tri ispitana klimatološka parametra (temperatura, oborine i insolacija) i to kroz sve provedene analize u radu, insolacija se pokazala kao čimbenik koji najznačajnije opisuje početak listanja kod poljskog jasena.