Опыт выделения лесов высокой природоохранной ценности в зоне распространения лесов из Кавказской пихты Abies nordmanniana (Stev. ) Spach. (Краснодарский край, республика Адыгея)

ОПЫТ ВЫДЕЛЕНИЯ ЛЕСОВ ВЫСОКОЙ ПРИРОДООХРАННОЙ ЦЕННОСТИ В ЗОНЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЛЕСОВ ИЗ КАВКАЗСКОЙ ПИХТЫ ABIES NORDMANNIANA

А.Ф. Комарова

Московский государственный университет Воробьевы горы, 1, Москва, Россия, 119992, ГСП-2

Н.В. Куксина

Некоммерческое партнерство «Прозрачный мир» ул. Россолимо, 5/22, стр. 1, Москва, Россия, 119021

М.В. Бобровский, М.П. Плотников

Пущинский государственный университет Проспект науки, 3, Пущино, Московская область, Россия, 142290

Попытка выделения лесов высокой природоохранной ценности (ЛВПЦ) на Северо-Западном Кавказе была предпринята впервые. Предложен алгоритм выделения территории распространения пихтовых лесов и оценки разных участков с точки зрения природоохранной значимости по дистанционным данным. В результате дешифровки космических снимков и автоматической обработки результатов уточнена территория распространения пихтовых лесов, определены особенности распространения пихтарников на разных высотах и на склонах разной крутизны и экспозиции.

Ключевые слова: пихта Нордманна, леса высокой природоохранной ценности, космические снимки, дистанционное зондирование, пространственная статистика.

Актуальность вопросов сохранения биологического разнообразия и лесной среды при лесопользовании в настоящее время не подвергается сомнению. Этой проблемой обеспокоены и работники лесной промышленности; они готовы принимать и использовать рекомендации по лесопользованию.

В связи с этим сейчас в разных частях страны идет процесс выделения лесов, требующих особого внимания при лесопользовании, в том числе так называемых лесов высокой природоохранной ценности (ЛВПЦ) (High Conservation Value Forests, HCVF; термин Лесного попечительского совета FSC). Система FSC наиболее перспективна с практической точки зрения, так как подразумевает экономические механизмы стимулирования учета природоохранных рекомендаций при лесопользовании. В настоящее время работа по выделению ЛВПЦ подходит к завершению на юге Дальнего Востока [2]. Уникальность лесов Северо-Западного Кавказа не подлежит сомнению, но для них не только не выделены ценные с природоохранной точки зрения участки, требующие особого внимания, но и не разработаны рекомендации по лесопользованию, учитывающие необходимость сохранения биологического разнообразия этих лесов на разных уровнях. При этом для

лесов Кавказа слабо применимы рекомендации, разработанные для лесов Дальнего Востока и бореальных территорий.

Более того, леса Северо-Западного Кавказа и с геоботанической точки зрения изучены не очень детально. По крайней мере по существующим в литературе данным нельзя описать отличительные свойства лесов Кавказа, относимых к ЛВПЦ, а тем более разработать критерии выделения и идентификации таких лесов.

Все это предопределяет практическую значимость работы по выделению ЛВПЦ на Кавказе. Работа имеет не меньшую значимость с точки зрения фундаментальных исследований (ботанико-географический и методический аспекты). Разработан алгоритм выделения территории распространения пихтовых лесов и оценки разных участков с точки зрения их природоохранной значимости по дистанционным данным. В результате дешифровки данных дистанционного зондирования Земли уточнена территория распространения пихтовых лесов и особенности распространения пихтарников на разных высотах и на склонах разной крутизны и экспозиции.

С точки зрения практики леса высокой природоохранной ценности (ЛВПЦ) — это леса, которые нужно сохранить в силу их особой ценности [2]. Другими словами, эти леса требуют особого внимания при ведении в них лесопользования или других видов деятельности. Особой ценностью могут обладать самые разные объекты, поэтому ЛВПЦ подразделяются на типы и подтипы в соответствии с характером их ценности. Всего выделяют шесть типов ЛВПЦ [2; 3; 15]. Ниже приводится описание некоторых типов и подтипов ЛВПЦ, выделенных в нашей работе.

ЛВПЦ 1. Участки леса с высоким (имеющим особое значение в мировом, национальном или региональном масштабе) биологическим разнообразием. Рассматриваемая нами территория относится к экорегиону Global 200: (77) Европейско-Средиземноморские горные смешанные леса [15]; в качестве главного типа мест обитания в экорегионе указаны горные хвойные леса. Поэтому по общемировым стандартам Северо-Западный Кавказ теоретически можно отнести к ЛВПЦ 1 целиком. Но, к сожалению, это невозможно, поэтому необходимо так или иначе ранжировать территорию по критерию важности для сохранения биоразнообразия территории, а также с учетом особо охраняемых природных территории и участков леса с эндемичными, редкими и находящимися под угрозой уничтожения видами.

ЛВПЦ 2. Крупные лесные ландшафты. Считается, что крупным лесным ландшафтам мирового и национального уровня в наибольшей мере соответствуют малонарушенные лесные территории (МЛТ), вошедшие в «Атлас малонарушен-ных лесных территорий России» [1; 15]. На территории Северо-Западного Кавказа были выделены малонарушенные лесные территории мирового и национального уровня (МЛТ) [1], но в отличие от всех остальных регионов страны здесь не проводилось полевой верификации выделенных массивов. Вместе с тем общая для всей страны методика выделения МЛТ подразумевает выделение нефрагменти-рованных лесных территорий площадью свыше 50 тыс. га. Понятно, что вероятность нахождения нефрагментированной лесной территории, например в Адыгее,

общая площадь лесов которой по топографическим картам 1 : 500 000 составляет всего 357 тыс. га, невелика. Поэтому данный критерий в силу своей избыточности гарантирует ненарушенность и исключительную ценность пихтовых лесов, попавших в МЛТ.

ЛВПЦ 3. Редкие или находящиеся под угрозой исчезновения экосистемы.

В отличие от редких видов, редким растительным сообществам уделялось очень мало внимания, и только в последние десятилетия эта проблема стала освещаться в различных работах [3; 5; 6; 11; 14; 18; 19].

К этому типу ЛВПЦ С. Дженнингс относит леса, включающие экосистемы, редкие в силу естественных причин или ставшие таковыми в результате хозяйственной деятельности [4]. Также должны считаться редкими сообщества, образованные редкими видами и необычными сочетаниями контрастных по фитоцено-тической приуроченности видов.

Сами по себе пихтовые и пихтово-буковые леса Северо-Западного Кавказа являются редкими растительными сообществами в масштабе страны и в мировом масштабе. Пихтовые леса указаны в качестве редких сообществ на уровне союза Rhododendrono pontici-Fagion orientalis (в том числе подсоюз Abieti-Fagenion orientali) и союза Vaccinio-Fagion orientalis. Оба союза охарактеризованы как распространенные на ограниченной территории, им присвоена степень угрожаемости Vulnerable (имеющие тенденцию к сокращению из-за фрагментации местообитаний, но не испытывающие непосредственной серьезной угрозы в настоящее время) [21].

Редкие растительные сообщества регионального уровня в пределах лесов высокой природоохранной ценности выделяются в процессе лесоустройства в соответствии с разработанными для региона критериями. В нашей работе критерии редких растительных сообществ переведены в параметры лесоустройства, предназначенные для непосредственного использования работниками лесного хозяйства.

Полевые исследования были проведены в мае—июне и сентябре 2008 г. в рамках проекта по оценке актуального состояния лесов с доминированием Abies nord-manniana (Stev.) Spach на Северо-Западном Кавказе, проводимого «НАБУ-Кавказ» при поддержке Союза охраны природы и биоразнообразия NABU, Германия. Было обследовано четыре участка в разных частях территории распространения тем-нохвойных лесов с доминированием кавказской пихты: 1) хребет Буйный в верховьях р. Белой, республика Адыгея; 2) значительная часть бассейнов рек Б. и М. Ачешбок (притоки М. Лабы), Краснодарский край; 3) хребет Псехако и отроги хребта Псеашхо (верховья р. Мзымты), Краснодарский край; 4) верховья р. Во-допадистой, Краснодарский край. Площадь участков порядка 10—15 кв. км, расстояние между ними около 40 км. Все участки расположены вне Кавказского заповедника, но недалеко от его границ.

Данные включают 68 геоботанических описаний в разных визуально дифференцируемых типах леса на пробных площадях размером 10 х 10 м. Кроме геоботанических описаний на площадках 10 х 10 м были сделаны описания так на-

зываемых дешифровочных точек, необходимых для дешифровки снимков и верификации полученных результатов. Такие точки (более 300) описаны не только в пределах указанных участков, но и на маршрутах при заброске и выброске.

За основу при выделении ЛВПЦ на Северо-Западном Кавказе были взяты основные принципы методики, разработанной для выделения ЛВПЦ в Приморье [2]. Процесс выделения лесов высокой природоохранной ценности с технической точки зрения распался на две задачи. Первая задача — получение карты распространения лесов с доминированием Abies nordmanniana. Полученный слой карты в пределах административных границ Краснодарского края и Адыгеи является в дальнейшем объектом работы. Вторая задача — выделение наиболее ценных участков пихтовых лесов. В нашем случае это точки концентрации редких видов растений и малонарушенные лесные территории (МЛТ) в том виде, в котором они показаны в Атласе малонарушенных лесных территорий России [1], особо охраняемые природные территории.

Для составления карты распространения пихтовых лесов были использованы космические снимки Landsat TM разрешением 30 м, доступные в сети Интернет (www.glovis.com). Работа по выделению слоя темнохвойных лесов велась в программе ERDAS IMAGINE 9.1 Leica Geosystems Geospatial Imaging, LLC [11; 16] методом обучаемой классификации (Supervised Classification). Исходные космические снимки были предварительно подготовлены к обработке: контраст изображения был поднят за счет исключения из обработки пикселей, относящихся к поверхности моря. Данные о составе древостоя, полученные в результате полевых обследований территории, позволили выделить класс пикселей каждого из трех вошедших в обработку космических снимков, соответствующий пихтовым лесам. На основании обучающей выборки таких пикселей была проведена обучаемая классификация изображений, затем полученный результат был генерализован для уменьшения количества «шума». Для генерализации был выбран алгоритм BOUNDARY CLEAN, позволяющий выбирать приоритет сохранения крупных фрагментов полученной классификации перед небольшими (несколько пикселей). Генерализованные покрытия темнохвойных лесов для трех вошедших в обработку сцен были сведены в единую мозаику таким образом, что все пиксели всех покрытий, отнесенные к темнохвойным лесам, отнесены к темнохвойным лесам и в итоговой мозаике. Полученное общее покрытие было переведено в векторный вид, затем вручную были удалены очевидные артефакты (некоторые участки теневых склонов и рек, по своим спектральным характеристикам близкие к тем-нохвойным лесам, но не являющиеся таковыми).

Данные о наличии или отсутствии редких видов [7; 8; 9; 10] были получены из следующих источников: литературные данные [13] содержат геоботанические описания наиболее типичных сообществ с пространственной привязкой); непосредственно маршрутные обследования территории; этикетки гербарных образцов — материалы гербариев Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, Москва (MW) и Ботанического института Академии наук (БИН), Санкт-Петербург (LE). Всего обработано более 100 точек встреч редких

видов растений. Из 68 участков, где нами были сделаны геоботанические описания, на 73,5% (50 участках) присутствуют редкие виды региональных Красных книг либо Красной книги России.

Были вычислены площади темнохвойных лесов Краснодарского края и Адыгеи. Также были вычислены площади входящих в состав всемирного наследия ЮНЕСКО пихтарников для Краснодарского края и Адыгеи. Площадь, занимаемая темнохвойными лесами, в Адыгее составляет, по нашим подсчетам, примерно 795 кв. км или 10,5% от площади Адыгеи и 33,4% всех лесов [12], площадь темнохвойных лесов в Краснодарском крае — 1397 кв. км (1,8% от площади субъекта и 10,2% лесов), сумма этих площадей — 2192 кв. км. На территорию объектов всемирного наследия ЮНЕСКО в Краснодарском крае и Адыгее попадает в сумме примерно 1208 кв. км темнохвойных лесов, т.е. примерно 55% темнохвойных лесов этих регионов покрыто крупными ООПТ разного режима. Из них примерно 1049 кв. км, т.е. примерно 48% темнохвойных лесов, находится на территории Кавказского государственного природного биосферного заповедника.

Проведен анализ данных о рельефе — цифровой модели рельефа SRTM. На основе этих данных показана приуроченность пихтовых лесов к склонам разной крутизны и экспозиции. Большинство выделенных нами темнохвойных лесов расположено на склонах крутизной до 40° (из них половина — на склонах крутизной 20—30°). Примерно в два раза больше темнохвойных лесов расположено на склонах северных и западных экспозиций, чем на склонах восточной и южной экспозиций. Это может быть объяснено большей влажностью северного и западного склонов. Эта закономерность сохраняется для всех участков диапазона крутизны склонов. Единичные массивы пихтовых лесов распространены на высотах от 300 до 2300 м над уровнем моря, наибольшие площади пихтарников приурочены к высотам 1200—1600 м над уровнем моря.

ЛИТЕРАТУРА

[1] Аксенов Д.Е., Добрынин Д.В., Дубинин М.Ю. и др. Атлас малонарушенных лесных территорий России. — М., 2003.

[2] Аксенов Д.Е., Дубинин М.Ю., Карпачевский М.Л. и др. Выделение лесов высокой природоохранной ценности в Приморском крае. Категории, важные для сохранения растительного покрова. — Владивосток—М.: Изд-во МСоЭС, 2006.

[3] Бебия С.М. Пихтовые леса Кавказа. — М., 2002.

[4] Дженнингс С., Нуссбаум Р., Джадд Н., Эванс Т. Леса высокой природоохранной ценности: Практическое руководство / Пер. с англ. — М., 2005.

[5] Зеленая книга Украинской ССР. — Киев: Наукова думка, 1987.

[6] Зеленая книга Сибири. — Новосибирск, 1996.

[7] Зернов А. С. Флора Северо-Западного Кавказа. — М., 2006.

[8] Красная книга Краснодарского края. — Краснодар, 2007.

[9] Красная книга республики Адыгея. — Майкоп, 2000.

[10] Красная книга Российской Федерации. — М., 2008.

[11] Крестов П.В., Верхолат В.П. Редкие растительные сообщества Приморья и Приамурья. — Владивосток, 2003.

[12] Лесной фонд России (по данным государственного учета лесного фонда по состоянию на 1 января 2003 г.). Справочник. — М.: ВНИИЛМ, 2003.

[13] Орлов А.Я. Темнохвойные леса Северного Кавказа. — М., 1951.

[14] Стойко С.М. Экологические основы охраны редких, уникальных и типичных фитоце-нозов // Ботанический журнал. — 1983. — № 11. — С. 1574—1583.

[15] Яницкая Т.О. Практическое руководство по выделению лесов высокой природоохранной ценности в России. — М., 2008.

[16] Carmel Y., Kadmon R. Computerized classification of Mediterranean vegetation using panchromatic aerial photographs // Journal of Vegetation Science. — 1998. — № 9. — Р. 445—454.

[17] ERDAS IMAGINE Tour Guides. — Atlanta, 2006.

[18] Izco J. Types of rarity of plant communities // Journal of Vegetation Science. — 1998. — № 9. — Р. 641—646.

[19] Paal J. Rare and threatened communities of Estonia. Biodiversity and Conservation. — 1998. — № 7. — С. 1027—1049.

[20] Olson D.M., Dinerstein E. The Global 200: A representation approach to conserving the Earth's most biologically valuable ecoregions // Conservation Biology. — 1998. — № 12. — Р. 502—515.

[21] Red Data Book of Plant Communities in the former USSR. — Birmingham, 1997.

HIGH CONSERVATION VALUE FORESTS

DOMINATED BY CAUCASIAN FIR ABIES NORDMANNIANA (STEV.) SPACH.

A.F. Komarova

The Lomonosov Moscow State University

Vorobjevy gory, Moscow, Russia, 119899

N.V. Kuksina

NGO «Transparent World», Moscow Rossolimo str., 5/22, p. 1, Moscow, Russia, 119021

M.V. Bobrovsky, M.V. Plotnikov

Pushchino State University Science Avenue, Building 3, Pushchino, Moscow Region, Russia, 142290

The paper deals with the first attempt to detect High Conservation Value Forests (HCVF) in the North-West Caucasus. Algorithm to detect it based on satellite images was offered. As a result the area of Caucasian fir forests is defined more accurate and details of fir forest's distribution on the slopes characterized by different aspects, altitude and slope gradient is described.

Key words: Caucasian fir, High Conservation Value Forests, satellite images, remote sensing, spatial analysis.