Многомерный анализ современной лесной растительности бассейна Р. Комаровка (Южный Сихотэ-Алинь)

4. Отчет о состоянии и об охране окружающей природной среды в Приаргунском районе в 2005 году / При-аргун. межрайон. эколог. центр. - Приаргунск, 2006. - 90 с.

5. Бейдина, Т.Е. Социальная безопасность (региональные аспекты): моногр. / Т.Е. Бейдина, В.И. Лыков, М.Ю. Швецов. - М., 2001. - 229 с.

----------♦------------

УДК 630.182.51 (571.63) А.А. Брижатая

МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОЙ ЛЕСНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ БАССЕЙНА р. КОМАРОВКА

В работе исследуются особенности распределения видов лесной растительности Южного Сихотэ-Алиня в границах учебно-опытного лесхоза «Дальневосточный». На основе мер информационной статистики определяются факторы, в большей степени обуславливающие структуру леса. Для наиболее распространенных лесных пород исследуемой территории на основе многомерного анализа формируются экологические ареалы обитания видов в пространстве геоморфологических факторов среды.

Введение. Леса южной части Дальнего Востока, в особенности Приморского края, характеризуются большим разнообразием видов и их жизненных форм. Данное явление получило название «Уссурийская тайга». Влияние дестабилизирующего антропогенного фактора на леса обуславливает необходимость разработки методов мониторинга лесной растительности. Особое значение имеет выявление возможных изменений в структуре и функционировании лесных ценозов, а также оценка их устойчивости для задач моделирования и восстановления исходной растительности. Для этого необходимо выявить и оценить взаимосвязи между факторами среды и структурой растительного покрова, что возможно с помощью методов многомерного анализа и информационной статистики [9]. Эффективность использования информационного (информационно-логического) анализа растительности подтверждается многими исследователями [4, 5, 7 и др.].

Нами проведены исследования в наиболее типичном участке Южного Приморья в бассейне р. Кома-ровка, в границах учебно-опытного лесхоза «Дальневосточный».

Основной целью исследований явился анализ экологических особенностей пространственного распределения лесной растительности данного района. В связи с этим решались следующие задачи: 1) выявление количественных связей между основными показателями рельефа (высота местности, экспозиция и крутизна склона), определяющими во многом теплообеспеченность и в значительной мере условия произрастания лесной растительности; 2) определение толерантности и зон оптимумов основных лесообразовате-лей и их подроста.

Для исследований использовались материалы лесоустройства и данные, полученные автором при закладке пробных площадей в наиболее характерных типах леса учебно-опытного лесхоза.

Объектом исследований явилась лесная растительность западных отрогов Южного Сихотэ-Алиня в границах учебно-опытного лесхоза. Данный лесхоз является буферной зоной Уссурийского заповедника им.

В.Л. Комарова. В районе исследований сохранились относительно малонарушенные леса маньчжурского типа: кедрово-широколиственные и широколиственно-чернопихтовые лесные формации, характеризующиеся исключительно высоким видовым разнообразием среди дальневосточных материковых лесов [2-4 и др.]. Основными лесообразующими породами являются: сосна корейская (Pinus koraiensis Siebold et Zucc.), дуб монгольский (Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb), ель аянская (Picea jezoensis Siebold. et Zucc.) Carr.), пихта цельнолистная (Abies holophylla Maxim.), ясень маньчжурский (Fraxinus mandshurica Rupr.), береза плосколистная (Betula platyphylla Sukacz.). Особенно характерным является участие граба сердцелистного (Carpinus cordata Blume), а также обилие лиственных пород и крупных лиан: актинидия коломикта (Actinidia kolomikta (Maxim) Maxim.), виноград амурский (Vitus amurensis Rupr.), лимонник китайский (Schisandra chinensis (Turcz.) Baill.). Хорошо развит подлесок. В травяном покрове обычны папоротники, осоки и прочее разнотравье. В

пределах бассейна р. Комаровка наблюдается почти весь спектр растительности южной части Приморского края, включающий в себя как элементы маньчжурской флоры, так и охотской.

Методы исследования. Структура исследуемых данных представляет собой массив из 1885 описаний, составленный по результатам обработки автором лесоустроительных материалов. Лесотаксационные описания собирались в узлах регулярной сетки (размер ячейки 500 м Х 500 м), нанесенной на территорию лесхоза "Дальневосточный". Показатели геоморфологических факторов среды (высота над уровнем моря, экспозиция и крутизна склона) определялись из анализа в каждой точке векторов градиента к поверхности, определяемой картой высот из архива SRTM Elevation Data Set [10].

Методика расчета мер и коэффициентов информационной статистики отражена во многих публикациях [4, 5, 9 и др.]. Базовым понятием информационной статистики является энтропия, или неопределенность, используемая во многих работах как мера разнообразия и обозначаемая Н(А). Так, для конкретной характеристики растительности (А) с некоторым множеством ее проявлений {Ai} (исходов) она определяется по формуле [5]

H

i

где P(A ) - априорная вероятность исхода Ai.

Основной задачей, решаемой посредством методов информационного анализа в экологии, является исследование сопряженности факторов среды и явлений. В рамках данной работы в качестве такого явления (обозначим его через A) выступает лесная растительность в различных ее проявлениях. Аналогичным образом выделим один из показателей рельефа (высота над уровнем моря, экспозиция либо крутизна склона), обозначая его как В.

С помощью этих базовых положений и понятия совместной неопределенности Н (А, В) - фактора А и явления В - определим меры: «прямую» (K(A;B)), отражающую влияние фактора среды на растительность (ассоциированную с количеством информации, содержащимся в факторе среды относительно явления), и «обратную» (K (B; А)), характеризующую индикационные свойства растительности в отношении конкретной градации одного из факторов среды.

С учетом принятых обозначений для фактора и явления обозначенные коэффициенты имеют вид [5]

K

K

где T(A, B) = H(A) + H (B) — H (AB) - количество информации, содержащееся в B относи-

тельно A; H(AB) = — £P(AiBj)log2 P(AiBj) - совместная неопределенность A и B

i, j

(A, Bj, i = 1..m, j = 1..n - градации явления и фактора среды соответственно).

Результаты и их обсуждение. Для достижения целей исследования в вычислительной среде высо-

кого уровня MatLab был реализован комплекс программ, обеспечивающих обработку данных. В ходе вычислений определялись прямые и обратные коэффициенты, характеризующие влияние конкретных факторов на растительность К(А;В) и индикационное значение растительности в отношении конкретного геоморфологического показателя или другого фактора, что отражено в таблице.

Меры связи между геоморфологическими факторами и лесной растительностью бассейна р. Комаровка

Фактор среды Доминант древостоя Под рост

K

Высота над уровнем моря 0,115 0,110 0,113 0,115

Экспозиция склона 0,095 0,100 0,067 0,076

Крутизна склона 0,036 0,022 0,035 0,023

Доминант древостоя - - 0,364 0,343

Данные коэффициенты позволяют определить из совокупности рассматриваемых факторов ведущие, а также несущие незначительную информацию. Анализ таблицы свидетельствует о весьма различных количественных соотношениях факторов среды и растительности как на уровне древостоя, так и подроста.

Наибольшее влияние на формирование видового состава подроста, как и следовало ожидать, оказывает верхний ярус. Это связано с нивелирующим воздействием древостоя, который сам оказывает влияние, например, через сомкнутость древесного полога на молодое поколение. Рассматривая показатели коэффициентов абиотических факторов, видим, что в данном районе разнообразие лесной растительности в большей степени определяется высотой над уровнем моря, несколько меньше - экспозицией и совсем незначительно - крутизной.

Показатели обратных коэффициентов (K (B; A)) свидетельствуют о высокой идентификационной (индикаторной) роли доминанта в определении фактора высоты над уровнем моря и экспозиции. Роль подроста в индикации фактора экспозиции несколько меньшая. Наименьшие индикационные показатели соответствуют фактору крутизны. По отношению к доминанту древостоя подрост является лучшим индикатором.

Анализ базы данных, сформированной по таксационным описаниям, позволяет выделить у основных лесообразующих пород зоны оптимумов (оптимальной активности) и пределы толерантности (диапазон возможной жизнедеятельности) в пространстве геоморфологических факторов среды. Зона оптимума вида определяется как совокупность градаций обуславливающего фактора среды, при которых вероятность произрастания данного вида в условиях, определяемых обозначенными градациями, выше некоторого предопределенного порогового значения. Пределам толерантности тогда будет соответствовать подмножество градаций фактора с ненулевой вероятностью.

Представим для примера (рис. 1) однофакторную ординацию, характеризующую взаимосвязь апостериорных (при определенных видах) вероятностей произрастания наиболее распространенных на исследуемой территории древесных пород с геоморфологическими факторами среды.

Наиболее широкая амплитуда распространения по всем трем экологическим факторам в пределах исследуемой территории характерна для сосны корейской (Pinus koraiensis Siebold et Zucc.) и пихты цельнолистной (Abies holophylla Maxim.). Дуб монгольский (Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb.) по фактору крутизны предпочитает пологие и средне крутые склоны, по остальным факторам его зоны оптимума имеют более широкий диапазон.

Р

0.3

Р

0.3

0.

0.

0.

100 200 „Р

300 400 500 h, м

А

Р П С СВ В ЮВ Ю ЮЗ 3 СЗ ВР

Б

4.8

Рис. 1. Однофакторная ординация: А - высота над уровнем моря; Б - экспозиция склона; В - крутизна склона

1 5 10 15 20 25 30 35 і, град

В

Подписи к рисунку 1: К - сосна корейская, Пц - пихта цельнолистная, Д - дуб монгольский; h - высота над уровнем моря в метрах; Эк - экспозиция склонов: Р - равнина, П - пойма, С - север, СВ - северо-восток, В - восток, ЮВ - юго-восток, Ю - юг, ЮЗ -юго-запад, З - запад, СЗ - северо-запад, ВР - водораздел; і -крутизна склона в градусах

Перейдем к рассмотрению двухфакторной ординации. На рисунке 2 для примера представлен экологический ареал распространения ели аянской (Picea jezoensis (Siebold. et Zucc.) Carr.).

а б

Рис. 2. Двухфакторная ординация распространения ели аянской: а - высота над уровнем моря и экспозиция склона; б - крутизна и экспозиция склона

По результатам относительно бассейна р. Комаровка ель предпочитает пологие склоны северных экспозиций и водоразделы на высоте 400-450 м над уровнем моря.

Для обобщения анализа представленных выше исследований приведем двухфакторные диаграммы обитания основных лесообразующих пород (рис. 3).

а б

Рис. 3. Двухфакторная диаграмма распространения преобладающих пород лесной растительности в районе исследований: а - высота над уровнем моря и экспозиция; б - крутизна и экспозиция склона;

К - сосна корейская, Е - ель аянская, Пц - пихта цельнолистная, Д - дуб монгольский,

Яс - ясень маньчжурский, Бб - береза плосколистная

Аналогичный вид, за исключением отдельных различий, имеют диаграммы и при анализе условий произрастания доминанта подроста.

Так, дуб монгольский в виде подроста, помимо градаций высот обитания, представленных на диаграмме (рис. 3,а), предпочитает произрастать также на высотах 100-150 м. Сосна корейская в виде подроста (в сравнении с ее экоареалом как лесообразующей породы) также имеет более широкий диапазон высот -250-300 м. По факторам экспозиции и крутизны склонов существенных различий в оптимумах произрастания лесообразующих пород, и доминантов подроста нет. Тот факт, что ареалы обитания подроста являются большими, чем соответствующие экоареалы лесообразующих пород свидетельствует о более высокой пластичности молодого поколения анализируемых доминантов растений к рассматриваемым факторам среды.

Заключение. Выявленные соотношения лесной растительности с факторами среды на локальном уровне растительного покрова свидетельствуют о существенном различии в сопряженности факторов среды и встречаемостью преобладающей породы не только на уровне древостоя, но и подроста. Индикационная роль древостоя и подроста также существенно различается. Ординация растительности выявила экологическую толерантность и оптимумы произрастания основных лесообразующих пород на уровне древостоя и подроста. Эти количественные сопряженности позволяют выйти на задачи моделировании и соответственно прогнозирования структуры лесной растительности по сочетанию ведущих факторов среды, в нашем случае по характеристикам рельефа. Они могут быть использованы при составлении корреляционных эколого-фитоценотических карт растительности [1; 4]. Кроме того, данные по выявленным зависимостям необходимы для составления экологических паспортов лесообразующих видов, что крайне важно для практических задач (производство лесных культур, реконструкция лесной растительности и др.).

Литература

1. Букс, И.И. Методика составления и краткий анализ корреляционной эколого-фитоценотической карты Азиатской России (М 1:7 5000 000) / И.И. Букс // Геоботаническое картографирование. - Л., 1976. -

С. 44-51.

2. Васильев, Н.Г. Чернопихтово-широколиственные леса Южного Приморья / Н.Г. Васильев, Б.П. Колесников. - М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1962. - 147 с.

3. Кудинов, А.И. Широколиственно-кедровые леса Южного Приморья и их динамика / А.И. Кудинов. - Владивосток: Дальнаука, 2004. - 369 с.

4. Петропавловский, Б.С. Леса Приморского края: эколого-географический анализ / Б.С. Петропавловский. - Владивосток: Дальнаука, 2004. - 317 с.

5. Петропавловский, Б.С. Методика разработки многофакторной экологической классификации типов леса (на примере лесной растительности Тебердинского заповедника): препр. / Б.С. Петропавловский, В.В. Онищенко. - Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1980. - 60 с.

6. Пузаченко, Ю.Г. Информационно-логический анализ в медико-географическом исследовании / Ю.Г. Пу-заченко, А.В. Мошкин // Итоги науки. Медицинская география. - М.: ВИНИТИ, 1969. - Вып. 3. - С. 5-74.

7. Пузаченко, Ю.Г. Структура растительности лесной зоны СССР. Системный анализ / Ю.Г. Пузаченко, В.С. Скулкин. - М.: Наука, 1981. - 275 с.

8. Раменский, Л.Г. Введение в комплексное почвенно-геоботаническое исследование земель / Л.Г. Раменский. - М.: Сельхозгиз, 1938. - 620 с.

9. О методе многомерного анализа соотношения растительности с экологическими факторами / Б.И. Сем-кин [и др.] // Ботан. журн. - 1986. - Т. 71. - № 9. - С. 1167-1981.

10. Архив высот SRTM Elevation Data Set [Электронный ресурс]. - <http://www.jpl.nasa.gov/srtm/index.html>.

-----------♦-------------

УДК 595.42:614.44(571.51) Е.В. Козарь

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АКТИВНОСТИ ОЧАГОВ КЛЕЩЕВЫХ ИНФЕКЦИЙ В ЛЕСОСТЕПНОЙ ЗАПАДНОЙ ЗОНЕ КРАСНОЯРСКОГО КРАЯ

В статье выявлены корреляционные связи между показателями заболеваемости клещевыми инфекциями и среднесезонной численностью клещей Ixodes persulcatus. Результаты мониторинга служат основой для прогнозирования эпизоотических, эпидемических процессов, планирования и осуществления мер профилактики заболеваний клещевыми инфекциями населения края.

Введение. Красноярский край относится к числу территорий с наиболее высокой интенсивностью эпидемиологического проявления природных очагов клещевого энцефалита. За последние 10 лет ежегодно в Красноярском крае регистрируется от 620 до 1596 случаев клещевого энцефалита, показатель заболеваемости варьирует от 22,9 до 56,9, т.е. в 5-8,5 раз выше показателя по России. В условиях значительного осложнения эпидемиологической ситуации существенное значение для своевременного и регионально дифференцированного обеспечения профилактики приобретает прогнозирование напряженности очагов клещевого энцефалита.