Композиция лес: Композиция «Тюльпановый лес» - купить с бесплатной доставкой в Москве

  • Home
  • Разное
  • Композиция лес: Композиция «Тюльпановый лес» — купить с бесплатной доставкой в Москве

Содержание

Композиция Лесной скворечник, 11 см, Lemax, цена: 500 ₽

Артикул:

64086-lemax

Страна:

Нидерланды

Производство:

Китай

Любовно сделанные фигурки для декора Lemax всегда излучают невидимые волны душевного тепла, доброты и позитива. Вот и теперь кто-то из керамических обитателей городка не поленился надеть снегоступы и отправиться в лес, чтобы наполнить кормушку. И две бойкие белочки в компании с озорной пичугой с голубым опереньем тут как тут, явно настроенные хорошо перекусить. Декоративные статуэтки восхищают проработанностью деталей, дарят хорошее настроение и служат оригинальным и приятным украшением комнаты.

Характеристики:

  • Размер: 11.5*4*3.5 см.
  • Материал: полирезин.

С продукцией голландской компании Lemax вы сможете собрать свой собственный рождественский город: комбинируйте домики, дополняйте их новогодними фигурками и украшениями, подбирайте аксессуары — с этими сказочными сценками в ваш дом придет настроение приближающегося праздника. Композиции Lemax словно пропитаны теплом и уютной доброй атмосферой. Каждая рождественская статуэтка прекрасна сама по себе, а вместе они превращаются в уникальное творение, ведь каждый сам выбирает, как расположить домики, улицы и элементы ландшафта, создавая волшебный новогодний городок.

Вес: 0.06 кг
Длина упаковки: 0.17 м.
Ширина упаковки: 0.11 м.
Высота упаковки: 0.04 м.
Объем упаковки: 0.001 м3

Для этого товара пока нет отзывов

Русский лес филиал.Литературно-музыкальная композиция, посвященная битве под Москвой


9-го декабря в средней общеобразовательной школе № 3 г. Протвино, в которой организовано школьное лесничество «Зеленый дом» прошла литературно – музыкальная композиция «Мы не дрогнем в бою за столицу свою», посвященная началу контрнаступления Красной армии под Москвой.

Контрнаступление началось 5- го декабря 1941 года. Впервые наша армия начала теснить немцев. Значимость этого события трудно переоценить.

Мероприятие организовали и провели руководитель школьного лесничества «Зеленый дом» Шиянова О. А. и заведующая библиотекой школы Жук Н. М.

Зрителями и «артистами» были ученики 6-х классов и члены школьного лесничества.

По ходу композиции ребятам рассказали о войне, назвали некоторых Героев Советского союза – маршала Жукова Г. К., который родился недалеко от Протвино в деревне Стрелковка Калужской области, Лавриненко Д. Ф., имя которого носит школа и некоторых других.

В зале присутствовали ветераны войны, некоторые из них выступили, рассказали об ужасах войны и пожелали ребята мирной и счастливой жизни.Русский лес филиал.

Литературно-музыкальная композиция, посвященная битве под Москвой

12.12.2016.

9-го декабря в средней общеобразовательной школе № 3 г. Протвино, в которой организовано школьное лесничество «Зеленый дом» прошла литературно – музыкальная композиция «Мы не дрогнем в бою за столицу свою», посвященная началу контрнаступления Красной армии под Москвой.

Контрнаступление началось 5- го декабря 1941 года. Впервые наша армия начала теснить немцев. Значимость этого события трудно переоценить.

Мероприятие организовали и провели руководитель школьного лесничества «Зеленый дом» Шиянова О. А. и заведующая библиотекой школы Жук Н. М.

Зрителями и «артистами» были ученики 6-х классов и члены школьного лесничества.

По ходу композиции ребятам рассказали о войне, назвали некоторых Героев Советского союза – маршала Жукова Г. К., который родился недалеко от Протвино в деревне Стрелковка Калужской области, Лавриненко Д. Ф., имя которого носит школа и некоторых других.

В зале присутствовали ветераны войны, некоторые из них выступили, рассказали об ужасах войны и пожелали ребята мирной и счастливой жизни.

Триумфальная арка, «танец с ветром» и сказочный лес – в Казани в пятый раз открылся «Цветочный фестиваль» — Новости

Фото: Денис Гордийко

(Город Казань KZN.RU, 8 июля, Алена Мирошниченко). Сегодня в Казани на площадке перед театром кукол «Экият» в пятый раз открылся «Цветочный фестиваль». До конца лета горожан и туристов будут радовать триумфальная арка, посвященная предстоящему 100-летию ТАССР, миниатюра по сказочным мотивам «В темно-синем лесу» и другие уникальные композиции. Всего в этом году на площади 23 тыс.кв.м представлены 15 новых композиций и 17 – созданных в прошлом году. Масштабы и красочность фестиваля оценил Мэр Казани Ильсур Метшин.

«В этом году мы решили задействовать дополнительную зеленую зону, которая раньше была покрыта газоном. В этом году здесь разместились новые композиции, а общее число всех работ в два раза больше, чем в прошлом году», — рассказал заместитель председателя Комитета внешнего благоустройства Эдуард Вафин. Он пояснил, что на площадке перед театром кукол сохранились наиболее удачные композиции прошлых лет, осенью они были демонтированы, а весной восстановлены.

Так, среди полюбившихся горожанам прошлогодних композиций остались «Алиса в стране чудес», причудливый баобаб, а также «Розовые очки», где центром стал выкрашенный в ярко-розовый цвет старый кабриолет. Несмотря на то, что эти миниатюры многим горожанам уже знакомы, они до сих пор остаются центром притяжения на площадке фестиваля.

Ярким пятном выделяется «Триумф» — триумфальная арка, приуроченная к 100-летию ТАССР. 

Свои композиции на площадке традиционно представляют ландшафтные фирмы, питомники растений, предприятия жилищно-коммунальной сферы и строительного комплекса. Темой фестиваля в этом году стали «Яркие краски лета». Для создания композиций специалисты использовали цветы, деревья, кустарники, арт-объекты, элементы декора, художественную подсветку.

Среди новых композиций выделяется площадка компании «Макдоналдс», выполненная к 20-летию с момента появления компании в Татарстане, триумфальная арка, посвященная 100-летию ТАССР, композиция «Танец с ветром», а также сценическая музыкальная площадка с пианино и дорожкой в виде клавиш.

Одна из самых динамичных композиций нынешнего фестиваля – «Танец с ветром». Три женских силуэта в пышных, усыпанных сиреневыми цветами юбках, развеваются на ветру за счет воздушного агрегата. Среди использованных материалов однолетние цветы: лобелия, агератум, алиссум и цинерария. «Идея этой работы заключается в том, чтобы оживить город, пространство, которое нас окружает, за счет добавления в ландшафт определенного движения и динамики. Мы сделали это с помощью воздуха, но это может быть сделано с помощью воды, каких-либо других механизмов», — рассказал Мэру генеральный директор «Императорского питомника», работавшего над созданием фигур, Александр Бахтин.

Три женских силуэта в пышных, усыпанных сиреневыми цветами юбках, развеваются на ветру за счет воздушного агрегата.

Еще одна масштабная композиция – «Сказочное время» от УК «Уютный дом». «Жар-птица символизирует удачу, доброту. Каждый, кто прикоснется к этой птице, обретает удачу. Мы решили создать такую композицию, чтобы люди смогли прикоснуться к ней. Мы использовали бархатцы, петунии, колеусы, они отлично смотрятся в городском пространстве, выглядят сочно и ярко», — пояснила архитектор-дизайнер Алинур Абдрахманова, которая разрабатывала проект фигуры.

Ярким пятном выделяется «Триумф» — триумфальная арка, приуроченная к 100-летию ТАССР. Она представляет собой каркас, заполненный фотографиями и растениями. По мнению создателей, «ЖК Сервис» и администрации Кировского и Московского районов, именно такой конструкции не хватает городу. «Это – макет, приближенный проект. Эта арка будет олицетворять масштабные события, которые происходили в нашей республике, будет напоминать о великих именах и подвиге татарского народа во время Великой Отечественной войны, а также других событиях», — рассказала руководитель аппарата администрации Кировского и Московского районов Ирина Бочкова. Она также призвала горожан выкладывать в сеть яркие, жизнерадостные фотографии, как на фоне арки, так и в других местах с хэштегом «100 лет дружбы». Всего здесь можно будет разместить более 250 кадров.

Цветы на одной из клумб вместе с юными казанцами высадил и Мэр Казани.

Отметим также, что на площади проложены пешеходные дорожки, установлены малые архитектурные формы, гамаки, теневые навесы, разбиты яркие цветочные клумбы. Цветы на одной из клумб вместе с юными казанцами высадил и Мэр Казани.

На зеленой зоне разместился зеркальный лабиринт, а в центральной части – сцена для проведения мероприятий. Гости фестиваля могут присоединиться к многочисленным мастер-классам, а также познакомиться с выставкой картин.

Напомним, по сложившейся традиции в течение всего лета на площадке фестиваля будет проходить полюбившийся горожанам социальный проект «Культурные среды в Цветочной Казани». Он предполагает проведение различных мастер-классов, поэтических чтений, встреч с поэтами и писателями, живых музыкальных концертов и многое другое.

Площадь лесов, видовой состав и размерная структура — Северный лесной фьючерсный проект — Северная исследовательская станция

Контактная информация

Северный
Научно-исследовательская станция

Уан Гиффорд Пинчот Драйв
Мэдисон, WI 53726
(608) 231-9200
(608) 231-9544 TTY / TDD

Свяжитесь с нами

Проект фьючерсов на Северный лес

Проблемы и влияния: площадь лесов, видовой состав и размерная структура

Общая площадь лесов на Севере стабильна, и объем древесины увеличивался в течение десятилетия.Хотя эти тенденции рассматриваются как положительно, они не единообразны для всех штатов. Лесные площади возле городов теряются, но лесная площадь приобретается в другом месте, часто из-за к естественному лесовосстановлению бывших сельскохозяйственных земли. Созревание северных лесов привело к потере раннего сукцессионного дерева вид — осина ( Populus grandidentata и Populus tremuloides ), береза ​​бумажная ( Betula papyrifera ), сосна дворовая ( Pinus banksiana ), пихта бальзамическая ( Abies baslsamea ) и другие — с соответствующим повышением теневыносливости разновидность.Другие породы деревьев упали ниже их историческое изобилие столетней давности, в том числе дубы ( Quercus spp.), береза ​​желтая ( Betula alleghaniensis ), тополь ( Populus detltoides ), сосна красная ( Pinus Resinosa ), сосна белая ( Pinus strobus ), сосна коротколистная ( Pinus echninata ), и сосна лоблоллиная ( Pinus taeda ). Эти изменения тесно связаны с прошлым лесным хозяйством практики, включая методы сбора урожая, сбор урожая интенсивность и борьба с лесными пожарами.Связанная с этим проблема — управление дикой природой, потому что во многих регионах чрезмерное количество оленей стал препятствием для восстановления желаемого порода деревьев. Также были высказаны опасения о снижении качества древесины на древесину и о нехватка старовозрастных, лесных массивов и саванн среды обитания. Все эти изменения также связаны с сохранение биоразнообразия.

Категории объема работ

  • Характеристики леса
    • Объем, рост, смертность, удаление
    • Состав и демографические данные лесов
    • Здоровье леса

Дальнейшее обсуждение того, как базовая оценка решала эти вопросы

Уроки композиции в лесу

Я всегда любил лес.У каждого дерева свой характер, своя история, которую можно рассказать в разных регионах мира. Когда я увлекся фотографией, мое увлечение фотографированием леса усилилось. Теперь это один из моих любимых предметов для фотографирования. Я наслаждаюсь ощущением изоляции во время прогулки по лесу. Это одно из немногих мест, где я редко вижу другого человека.

СКИДКА 25% УПРАЖНЕНИЯ ДЛЯ ФОТОШОПОВ

Освойте неразрушающий рабочий процесс и специальные методы, используемые профессиональными фотографами для создания потрясающих фотографий природы.

Но что мне больше всего нравится в фотографировании леса, так это сложность попытки организовать эту хаотичную сцену, при этом сохраняя целостный визуальный поток. Найти композицию в лесу — непростая задача. Как мне скомпоновать то, что я вижу в этом хаотичном ландшафте, что мне искать, как мне сочинять? Вот несколько советов по композиции, которые помогли мне запечатлеть свое видение во время фотографирования леса.

Упростить

Постарайтесь максимально упростить композицию сцены.Вы хотите, чтобы ваша композиция имела приятный визуальный поток. Постарайтесь устранить любой беспорядок или отвлекающие факторы, такие как кусты, случайные ветви деревьев или все, что может блокировать течение сцены.

Национальный лес Уайт-Ривер, Колорадо

Расположение
и интервал

Я не могу достаточно подчеркнуть эти два момента, когда вы ищете композиции в лесу. Когда я сочиняю лесные сцены, первое, что я ищу, — это расположение деревьев. Я стараюсь искать аранжировки спереди назад.Эти схемы состоят из нечетного количества деревьев, таких как 3, 5, 7 и т. Д.

Как только я нахожу расположение, которое меня устраивает, я ищу расстояние между деревьями. Вы хотите, чтобы в вашей композиции было пространство между каждым деревом. Этот интервал создает огромную глубину в сцене, если расположение деревьев составлено правильно. Старайтесь не располагать деревья слишком близко друг к другу.

Если вы можете запечатлеть любой тип атмосферы, например, туман или туман, это также поможет добавить глубины сцене.Также следите за переходами цветов. Ищите переходы от прохладного к теплому. Хорошим примером этого типа перехода являются более холодные тона в тени на переднем плане, которые переходят в более теплые тона на заднем плане сцены.

СКИДКА 25% УПРАЖНЕНИЯ ДЛЯ ФОТОШОПОВ

Освойте неразрушающий рабочий процесс и специальные методы, используемые профессиональными фотографами для создания потрясающих фотографий природы.

Лысые кипарисы, Южные болота, котловина Атчафалая

Свет

В фотографировании леса хорошо то, что свет не так важен по сравнению с фотографированием обычного пейзажа.Я думаю, что это до некоторой степени субъективно и сводится к вашему видению и тому, что вы пытаетесь передать с помощью своих образов. Я предпочитаю фотографировать лес при слабом мягком освещении или раннем / позднем боковом освещении. Иногда я снимаю прямо на солнце, если мне нужна более драматическая сцена с динамическим освещением.

Я много раз видел, как фотографы говорят, что в пасмурную погоду свет отстойный. Я сделал некоторые из моих любимых снимков леса во время съемки в пасмурную погоду. Это круто! Как будто снимаешь под огромным софтбоксом.Не стоит недооценивать пасмурную погоду, когда фотографируете лес. Независимо от освещения, в котором вы фотографируете лес, помните, что вы пытаетесь запечатлеть и что хотите передать на изображении.

Дель Норте Редвудс, Калифорния.

Изоляция

Будь то группа изолированных разноцветных листьев, изможденных ветвей дерева или просто одинокое дерево, любой тип изолированного объекта может создать сильную композицию при фотографировании леса.

Lone Cottonwood, Winter, Национальный парк Зайон, Юта

Об авторе Дэвиде Томпсоне

Я обычный парень с фотоаппаратом из Лас-Вегаса, штат Невада, который глубоко увлечен пейзажной фотографией. Мне нравится находиться на природе, фотографировать разные предметы и пытаться визуально связать пейзаж с пейзажем.

Как состав и структура леса влияют на устойчивость к ветру и снегу?

Особенности

Прогнозные модели созданы для риска повреждения снегом и ветром.

После удара снега или ветра деревья чаще вырывают с корнем, чем ломают.

Ель в неоднородной структуре древостоя менее подвержена поломке.

Увеличение высоты оказывает большее влияние на поломку дерева, чем выкорчевывание ели.

Тонкие ели более склонны к поломке, чем к выкорчеванию.

Реферат

Риск повреждения снегом и ветром следует учитывать при принятии решения о действиях по управлению лесным хозяйством, так как он может значительно изменить развитие лесов и сопутствующие услуги.В этом исследовании мы разрабатываем модели, которые прогнозируют ущерб от снега и ветра, используя в качестве предикторов переменные, связанные с управлением. Модели на уровне участков основаны на обширных данных, доступных для норвежских лесов в результате четырех последовательных измерений национальной инвентаризации лесов за период 1995–2014 годов. Снеговой и ветровой риск оценивается как для чистых насаждений (сосна, ель, береза), так и для смешанных насаждений. Для прогнозирования вероятности повреждения, поломки или выкорчевывания дерева строятся отдельные модели.Дескрипторы моделей включают: средний диаметр, среднюю гибкость деревьев, среднюю высоту, базальную площадь и набор переменных, связанных со структурой и составом древостоя. Модели основаны на обобщенных линейных моделях, предполагающих биномиальное или квазибиномиальное распределение, в результате чего получается девять моделей. Смешанные насаждения — это насаждения, наиболее подверженные повреждению снегом и ветром, за которыми следуют насаждения с преобладанием ели. Еловые насаждения с более неоднородной структурой менее подвержены поломке деревьев, а увеличение высоты насаждений имеет большое влияние на риск поломки деревьев.Модели, представленные в этом исследовании, могут быть использованы для создания рецептов управления с учетом риска повреждения снегом и ветром. Эти модели также помогают лучше понять, какие переменные делают лес более уязвимым для снега и ветра.

Ключевые слова

Моделирование рисков

Управление лесами

Picea abies

Betula sp.

Pinus sylvestris

Смешанные насаждения

Повреждения

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Полный текст

© 2017 Elsevier B.V. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Frontiers | Прогноз изменения состава древесных пород европейских лесов на 2061–2090 гг. В соответствии со сценариями

RCP 4.5 и RCP 8.5

Введение

В ходе изменения климата леса мира, вероятно, претерпят значительные изменения. Это связано с тем, что частота волн тепла, вероятно, увеличится (IPCC, 2014), что в сочетании с длительными периодами засухи приводит к так называемым «засухам типа глобальных изменений», «более горячим засухам» или сложным явлениям и, в конечном итоге, к увеличению смертности деревьев. (Breshears et al., 2005; Аллен и др., 2010, 2015; Мартинес-Вилалта и др., 2012; Cailleret et al., 2017; Цшайшлер и Сеневиратне, 2017; Buras et al., 2018; Чоат и др., 2018; Zscheischler et al., 2018). Следовательно, ареалы распространения древесных пород и состав лесов, вероятно, изменятся (Pastor and Post, 1988; Hogg and Hurdle, 1995; Sykes, Prentice, 1996; Rigling et al., 2013; Fekete et al., 2017; Scherrer et al. ., 2017). Из-за изменения ареала распространения пород деревьев и, как правило, длительных периодов ротации (часто более 100 лет), леса необходимо адаптировать к ожидаемым климатическим условиям путем изменения стратегий управления и выбора более адаптированных и, следовательно, более устойчивых видов деревьев (Halofsky et al., 2018; Sousa-Silva et al., 2018). В этом контексте лесники, заинтересованные стороны и политики нацелены на так называемые климатически оптимальные леса (Halofsky et al., 2018; Nabuurs et al., 2018).

Уже сегодня влияние более жарких засух на леса заметно (Breshears et al., 2005; Allen et al., 2010, 2015; Cailleret et al., 2017). Что касается европейских лесов, то наиболее важная с экономической точки зрения и наиболее распространенная в пространстве порода деревьев сосна обыкновенная ( Pinus sylvestris , L.) и ель обыкновенная [ Picea abies , (L.) Karst.] в регионах имеют повышенный уровень смертности (Bigler et al., 2006; Kohler et al., 2010; Lévesque et al., 2013; Rigling et al., 2013; Zang et al., 2014; Huang et al., 2017; Martínez-Sancho et al., 2017; Rehschuh et al., 2017; Buras et al., 2018). Но также, вероятно, пострадает широко распространенный европейский бук ( Fagus sylvatica , L.) (Scharnweber et al., 2011, 2013; Dulamsuren et al., 2017; Huang et al., 2017; Walentowski et al., 2017), в то время как другие распространенные виды, такие как дуб [ Quercus robur , L. и Quercus petraea , (Matt.) Liebl.], Могут выиграть от изменения климата (Scharnweber et al., 2011, 2013; Perkins et al. , 2018).

Учитывая их доминирующее положение в европейских лесных экосистемах, а также их экономическое значение, крайне важно оценить уязвимость этих древесных пород перед ожидаемым изменением климата. Более того, поскольку некоторые из этих видов, вероятно, исчезнут при изменении климата, возникает ключевой вопрос, какие другие виды деревьев обладают более высокой устойчивостью к ожидаемым климатическим условиям и, таким образом, могут считаться подходящими альтернативами (Walentowski et al., 2017). Несколько тематических исследований уже предоставили ценную информацию о потенциальных реакциях отдельных видов на прогнозируемый климат (Sykes and Prentice, 1996; Dulamsuren et al., 2010, 2017; Scharnweber et al., 2011, 2013; Lévesque et al., 2013; Rigling). et al., 2013; Zang et al., 2014; Rehschuh et al., 2017; Walentowski et al., 2017; Buras et al., 2018). Однако эти исследования опираются на разные методологические подходы, начиная от анализа годичных колец (Scharnweber et al., 2011, 2013; Lévesque et al., 2013; Zang et al., 2014; Дуламсурен и др., 2017; Rehschuh et al., 2017; Buras et al., 2018), экспериментов с обычным садом, также известных как испытания происхождения (Martinez-Meier et al., 2008; Huang et al., 2017), к различным типам моделей распределения видов (Sykes and Prentice, 1996 ; Hijmans and Graham, 2006; Walentowski et al., 2017) и часто ограничиваются определенным регионом и / или относительно небольшим количеством древесных пород.

Еще один способ оценки пригодности данного вида деревьев в различных климатических условиях связан с концепцией климатических аналогов.Аналоги климата ранее использовались для оценки уязвимости экосистем и землепользования, вызванной изменением климата, а также изменений в землепользовании, а также для определения видов деревьев или их происхождения, которые более устойчивы к ожидаемым изменениям климата (Hogg and Hurdle, 1995; Ford et al. ., 2010; Leibing et al., 2013; Luedeling et al., 2014). Идея климатических аналогов состоит в том, чтобы идентифицировать регионы в пространстве и времени, которые обладают более или менее схожими климатологическими свойствами по сравнению с выбранным местом в данный момент времени.Поскольку эти регионы обладают схожими климатологическими свойствами, они, вероятно, также обеспечивают подходящие условия роста для одних и тех же сообществ древесных пород, если рассматриваемые климатические параметры имеют отношение к экофизиологии деревьев. Выявление регионов, которые в настоящее время характеризуются климатическими условиями, аналогичными прогнозируемым условиям данного участка, и определение видов деревьев, которые успешно выживают в этих «будущих аналогах», таким образом, может позволить изобразить те виды деревьев, которые способны справиться с ожидаемыми климатическими условиями.

В рамках этой схемы мы объединяем концепцию климатических аналогов с ансамблем уменьшенных климатических прогнозов (CMIP5) и недавно проведенной инвентаризацией европейских лесов (Mauri et al., 2017) для прогнозирования изменений древесного состава европейских лесов в рамках RCP 4.5. и сценарии RCP 8.5 до конца 21 века. Поступая таким образом, мы стремимся (1) предоставить подробную информацию о возможном развитии наиболее распространенных видов деревьев в Европе, (2) определить виды деревьев, которые потенциально могут стать более актуальными для европейского лесного хозяйства в ожидаемых условиях, и (3) обозначить потенциал изменение численности и состава местных древесных пород, связанное с разнообразием видов деревьев.Таким образом, мы (4) стремимся определить потенциальные очаги уязвимости лесов, которым следует уделить особое внимание в контексте адаптации европейских лесов к изменению климата.

Материалы и методы

Данные

Климатические прогнозы, уменьшенные в масштабе статистически

Для аналоговых расчетов климата мы использовали статистически уменьшенные климатические прогнозы CMIP5. Рассматривая 16 различных моделей, мы загрузили исторические (1961–1990) и будущие (2061–2090) сценарные прогнозы месячных минимальных, средних и максимальных температур, а также ежемесячных сумм осадков.Что касается будущих прогнозов, мы рассмотрели сценарии RCP RCP 4.5 и RCP 8.5. Таким образом, всего было получено 192 набора данных (4 переменных × 16 моделей × 3 сценария), которые были загружены через различные узлы данных Грид-федерации систем Земли (подробности см. В дополнительной таблице S1). Выбор конкретных 16 моделей, а также конкретного периода 2061–2090 гг. Был основан на наличии соответствующих климатических прогнозов, охватывающих период 30 лет в конце 21-го века, в узлах данных ESGF.Мы понимаем, что выбор только 16 моделей CMIP5 может привести к некоторой недопредставленности разброса прогнозов (McSweeney and Jones, 2016). В этом контексте МакСвини и Джонс (2016) рекомендовали использовать по крайней мере 13 моделей для учета неопределенности моделей, поскольку они в среднем представляют более 80% общего разброса климатических прогнозов CMIP5. Таким образом, кажется вероятным, что выбранные 16 моделей в значительной степени отражают изменчивость модели.

Поскольку загруженные модели имели довольно грубое пространственное разрешение (порядка 0.75–3 °) и, кроме того, различное разрешение, приводящее к разному перекрытию ячеек сетки, мы статистически уменьшили масштаб всех прогнозов с использованием ежемесячных минимальных, средних и максимальных значений температуры с привязкой к сетке Climate Research Unit [CRU TS версия 4.01 (Harris et al., 2014)] как а также Глобальный центр климатологии осадков с привязкой к сетке ежемесячных сумм осадков [GPCC (Rudolf and Ziese, 2011)] с общим пространственным разрешением 0,5 °. Статистическое масштабирование производилось с использованием дельта-метода. То есть для базового периода с временным перекрытием между привязанными к сетке и прогнозируемыми климатическими данными (т.е., 1961–1990) мы для каждой прогнозируемой переменной (CMIP5) и ячейки сетки вычислили ее среднемесячную климатологическую разницу с соответствующей привязанной к сетке переменной (CRU и GPCC, соответственно). Таким образом, мы для каждой переменной получили сетку с пространственным разрешением 0,5 °, представляющую разницу между месячной климатологией 1961–1990 гг. Прогнозируемых и привязанных к сетке климатических переменных. В случае неравномерного пространственного перекрытия двух разных сеток мы вычислили соответствующее зональное среднее значение. Эти климатологические различия были впоследствии добавлены к климатическим проекциям CMIP5 (как историческим, так и будущим сценариям), чтобы, наконец, получить климатические прогнозы на уровне 0.Пространственное разрешение 5 ° и привязано к базовому периоду 1961–1990 гг. Благодаря этой процедуре уменьшения масштаба климатология температуры и осадков всех исторических прогнозов в точности совпадала с данными с координатной привязкой в ​​пределах базового периода. Однако временные закономерности варьировались между моделями в зависимости от конкретных спецификаций модели, что приводит к типично наблюдаемому разбросу модельных прогнозов (McSweeney and Jones, 2016).

Статистически уменьшенные прогнозы в дальнейшем использовались для расчета экологически значимых переменных, связанных с температурами вегетационного периода, продолжительностью вегетационного периода, климатическим водным балансом и сезонностью (Metzger et al., 2013). Расчет таких, как правило, более значимых переменных в отношении экологии растений необходим для лучшего представления фактических «климатических границ» древесных видов (Hijmans and Graham, 2006). Чтобы упростить многомерность полученных данных, мы вычислили пространственно-временное среднее для каждой из полученных переменных (то есть для каждой ячейки сетки и временного шага) по 16 выбранным моделям. Чтобы выбрать наиболее подходящие переменные для определения аналогов климата, мы, наконец, протестировали большое количество различных комбинаций переменных в отношении их способности представлять хорошо известную классификацию климата Кеппена-Гейгера (Köppen, 1900; Geiger, 1961), а также две более поздние глобальные климатические классификации (Olson et al., 2001; Metzger et al., 2013). Это было сделано путем сравнения соответствующих классификаций, представляющих соответствующий выбор переменных (рассчитанных для включения 32 климатических зон с использованием метода разбиения по медоидам) с рассматриваемыми существующими классификациями (например, Кеппен-Гейгером, Мецгером и Олсоном). В качестве меры совпадения мы вычислили так называемую каппа-статистику и использовали пороговые значения, введенные Monserud и Leemans (1992), которые показали хорошее или очень хорошее совпадение (каппа в диапазоне от 0.58 до 0,79) окончательно выбранной комбинации переменных с выбранными классификациями. Следуя этому подходу, мы в конечном итоге выбрали 11 переменных, которые перечислены и подробно описаны в дополнительной таблице S2. Соответствующая классификация климата показана на дополнительном (дополнительный рисунок S1). Пространственная протяженность сгенерированных климатических параметров была окончательно сопоставлена ​​с данными инвентаризации лесов (см. Раздел «Данные инвентаризации лесов»), т.е. долгота варьировалась от 10,75 ° з.д. до 32.75 ° в.д. и широта от 35,75 ° до 70,75 ° с.ш., в результате чего всего 3949 рассматриваемых ячеек сетки.

Данные инвентаризации леса

В качестве основы для текущего распределения видов деревьев в Европе мы загрузили недавно опубликованный набор данных EU-Forest (Mauri et al., 2017). Этот набор данных содержит в общей сложности 588 983 записей о древесных породах (подробнее см. Mauri et al., 2017). Из-за низкой пространственной и климатологической репрезентативности мы не рассматривали данные с Канарских островов, что в итоге привело к 586 862 записям, представляющим в общей сложности 242 различных вида деревьев, распространенных по всей Европе.Поскольку многие из этих видов были представлены только в очень немногих местах и, таким образом, не позволяли достоверно представить их текущее потенциальное распространение, мы решили включить только 26 видов, каждый из которых представлял по крайней мере 1% от общего набора данных. Таким образом, мы в конечном итоге рассмотрели 82% набора данных EU-Forest для нашего анализа (обзор выбранных видов см. В дополнительной таблице S3).

Обработка данных и статистический анализ

Расчет климатических аналогов

Чтобы составить карту недавнего и потенциального будущего распределения видов, мы вычислили аналоги климата и объединили их с набором данных ЕС по лесам (см. Раздел «Картирование текущего и будущего распределения видов деревьев»).Здесь мы использовали климатические аналоги для определения регионов, в которых в настоящее время климатические условия более или менее похожи на прогнозируемые условия данного участка. В зависимости от выбранной целевой проекции мы далее называем эти климатические условия текущими аналогами , если рассматривать текущий климат, который аналогичен текущему климату данного участка, по сравнению с будущими аналогами , если рассматривать текущий климат, который аналогичен прогнозируемому будущему климату. данного сайта.

Перед определением текущих и будущих аналогов мы стандартизировали (преобразовали по оси Z) каждую из выбранных 11 переменных отдельно. Для стандартизации исторических и будущих прогнозов мы использовали среднее значение и стандартное отклонение исторического базового периода (1961–1990). Таким образом, мы для каждой переменной получили записи, представляющие безразмерные SD из исторического среднего значения для конкретной переменной. Это позволило одинаково взвесить переменные, сохранив при этом смещение прогнозируемого будущего климата по отношению к историческому базовому периоду.

Чтобы определить текущие / будущие климатические аналоги, мы затем вычислили манхэттенское расстояние (Black, 2006) между стандартизованными текущими / будущими климатическими переменными данного участка и историческими климатическими переменными всех рассматриваемых ячеек сетки. Следовательно, каждая из рассматриваемых ячеек сетки получила значение, которое напоминало климатическое расстояние (с учетом всех 11 переменных) этой ячейки сетки до выбранного участка и проекции. То есть, чем меньше это климатическое расстояние, тем более близок климат соответствующей ячейки сетки к прогнозируемому текущему / будущему климату выбранного участка.

Наконец, мы должны были определить порог климатического расстояния, ниже которого климат считается аналогичным климату в интересующем месте. По причинам объективности и воспроизводимости мы основали этот порог на среднем первом процентиле текущих климатических расстояний, вычисленных по всем ячейкам сетки. То есть, мы для каждой из 3949 ячеек сетки вычислили ее климатическое расстояние до текущего климата из оставшихся 3948 ячеек сетки и извлекли первый процентиль климатических расстояний конкретных ячеек сетки.Среднее значение по всем 3949 первым процентилям климатических расстояний для конкретных ячеек сетки, которые мы взяли в качестве объективной и единообразной меры для определения аналогов климата. Проверка первого процентиля была выполнена вручную путем вычисления 100 различных аналогов климата и визуального сравнения климатических диаграмм (Walter and Lieth, 1960) аналогичных ячеек сетки с таковыми для выбранного участка. Поскольку климатические диаграммы в большинстве случаев совпадали очень хорошо, мы сочли выбранный порог первого процентиля подходящим.Мы также оценили другие процентили, например, 5 промилле и второй процентиль, но таким образом мы получили либо слишком маленькие регионы аналога климата для нескольких мест (5 промилле), либо включенные области, экстремальные климатические диаграммы которых не совпадали в пределах аналогичного региона (второй процентиль ). Соответствие между фактическим и прогнозируемым историческим распределением видов можно рассматривать как дополнительную процедуру проверки (см. Раздел «Картирование текущего и будущего распределения видов деревьев»).

Картирование текущего и будущего распределения древесных видов

Набор данных о лесах ЕС использовался в качестве основы для картирования текущего и будущего распределения древесных пород.Прежде всего, нам нужно было преобразовать точечные записи в формат с координатной сеткой, который соответствовал разрешению и размеру вычисленных аналогов климата (см. Раздел «Вычисление аналогов климата»). Поэтому мы вычислили относительную численность данного вида в каждой ячейке сетки. Для этого все записи о лесах ЕС в определенной ячейке сетки были объединены по видам, и был вычислен относительный вклад каждого вида, в результате чего были получены значения от 0 до 1. То есть, если для вида не было записей в этой ячейке сетки, он получил бы значение 0, тогда как если бы вид был единственным видом, встречающимся в этой ячейке, он получил бы значение 1, в то время как если бы вид сосуществовал с другими видами, он получил бы значение от 0 до 1, отражающее его пропорциональный вклад в сетку. обилие видов деревьев, специфичных для клеток.

На следующем этапе эти карты относительной численности были объединены с аналогами климата. Таким образом, мы получили вероятность появления данного вида в конкретном месте с определенной климатической проекцией (исторической или будущей). Для этого мы сначала вычислили соответствующий климатический аналог для конкретного участка и проекции (исторический или будущий), а затем усреднили относительную численность соответствующего аналогового региона по видам. То есть, если вид показывает довольно высокую (низкую) численность в большинстве ячеек аналоговой сетки, он также будет набирать высокую (низкую) среднюю численность для соответствующего участка и проекции.Эта процедура была проведена для каждого из 26 отобранных видов и применена к каждой из 3949 ячеек сетки, чтобы окончательно получить общеевропейские вероятности встречаемости 26 наиболее распространенных видов деревьев согласно текущим и будущим климатическим прогнозам. На рисунке 1 представлена ​​схематическая блок-схема нашего методологического подхода.

Рис. 1. Схематическая блок-схема, изображающая обработку климатических прогнозов и данных инвентаризации лесов ЕС для получения в конечном итоге карт прогнозируемого распределения видов (здесь используется ячейка сетки, соответствующая местоположению мюнхенской и обыкновенной сосны, спроектированной для текущих климатических условий как пример). (A) Для каждой из 3949 ячеек сетки вычисляются текущие и будущие аналоги, в результате чего получается 3949 различных климатических аналоговых регионов. (B) Для каждого вида вычисляется относительная численность на ячейку сетки, в результате чего получается 26 карт относительной численности для конкретных видов. (C) Пересечение текущего / будущего региона аналога климата с картой относительной численности для конкретных видов позволяет вычислить среднюю относительную численность данного вида в соответствующем регионе аналога климата, которая принимается как вероятность локальной относительной численности соответствующего вида. ячейка сетки. (D) Расчет локальных вероятностей относительной численности для каждой из 3949 ячеек сетки позволяет спрогнозировать вероятность относительной численности конкретного вида при определенном сценарии по всей Европе. Пожалуйста, обратите внимание на сравнительно хорошее соответствие между фактической относительной численностью сосны обыкновенной (B) и прогнозируемой текущей вероятностью относительной численности сосны обыкновенной (D) .

Чтобы оценить, насколько хорошо прогнозируемые вероятности относительной численности отражают наблюдаемую относительную численность, полученную по лесам ЕС, мы для каждого из 26 видов вычислили ранговые корреляции Спирмена между наблюдаемой и прогнозируемой текущей относительной численностью.Показатели корреляции от 0,43 до 0,76 (в среднем 0,58) указывают на соответствие между наблюдаемой и прогнозируемой относительной численностью от умеренного до хорошего. Наблюдаемые и прогнозируемые текущие карты относительной численности показаны вместе с видоспецифичными корреляциями между наблюдениями и прогнозами в дополнительной информации (Дополнительные рисунки S2 – S8).

Оценка

Чтобы визуализировать изменение видового состава европейских лесов (см. Раздел «Картирование текущего и будущего распределения древесных видов»), мы, прежде всего, построили графики вероятностей относительной численности в настоящее время и в будущем для четырех наиболее распространенных в настоящее время европейских видов деревьев, т.е.е., P. sylvestris (сосна обыкновенная), P. abies (ель обыкновенная), F. sylvatica (бук европейский) и Q. robur (дуб английский). В совокупности эти четыре вида составляют 44% рассмотренных данных инвентаризации лесов. В качестве косвенного показателя актуальности древесных пород для лесного хозяйства в рамках различных сценариев мы вычислили среднюю вероятность относительной численности для каждого вида по всем ячейкам сетки для текущих и будущих условий. То есть виды с высокой средней вероятностью относительной численности в данном сценарии имеют большое значение для лесного хозяйства и , наоборот, .Кроме того, в качестве меры изменения общего вида лесов мы вычислили относительное изменение наиболее доминирующих в настоящее время видов деревьев для каждой из 3949 ячеек сетки. То есть для каждой ячейки сетки определялся доминирующий в настоящее время вид деревьев, и вероятность его относительной численности в двух будущих сценариях для одной и той же ячейки сетки была сопоставлена ​​с его текущей вероятностью относительной численности. Наконец, в качестве меры изменения разнообразия древесных видов мы для каждой ячейки сетки вычислили H Шеннона (Shannon, 1948) и выразили абсолютное изменение (т. Е.е., разница) двух будущих сценариев по отношению к текущей стоимости. Все анализы были выполнены в R ’(версия 3.3.3., R Core Team, 2017), расширенном для пакетов SPEI (Beguería and Vicente-Serrano, 2013) и решетки (Sarkar, 2008).

Результаты

Четыре самых распространенных вида деревьев показали заметные изменения в вероятностях относительной численности, особенно для прогнозов RCP 8.5 (Рисунки 2, 3). Все четыре вида указали на снижение вероятности численности в южных широтах и ​​на более низких высотах.Основываясь на снижении вероятности численности, сосна обыкновенная указала на отступление из Центральной и Юго-Восточной Европы к более высоким возвышенностям Альп и Карпат, а также в Северной Европе. То же самое наблюдалось для ели обыкновенной. Однако для этого вида отступление оказалось еще более выраженным: по прогнозам RCP 8.5 он полностью исчез с центральноевропейских низменностей с последними рефугиумами в Альпах и Карпатах, а также в Скандинавии севернее 60 ° широты. Европейский бук также указывал на миграцию на север, т.е.е., вероятность численности значительно снизилась на большей части Центральной Европы, но увеличилась в Южной Скандинавии. Наконец, английский дуб отступил из самых южных мест, таких как большая часть Франции и Паннонский бассейн, и увеличил его численность в Южной Скандинавии.

Рис. 2. Прогнозируемые вероятности относительной численности для четырех наиболее распространенных видов деревьев Pinus sylvestris , Picea abies , Fagus sylvatica и Quercus robur для текущих аналогов (левые панели), RCP 4.5 аналогов (средние панели) и аналог RCP 8.5 (правые панели). Вероятность относительной численности увеличивается от серого к желтому к зеленому цвету.

Рис. 3. Средние вероятности относительной численности при текущих (синий) и прогнозируемых будущих (оранжевый = RCP 4.5, красный = RCP 8.5) климатических условиях. Сокращения видов: Pin.syl, Pinus sylvestris ; Pic.abi, Picea abies ; Fag.syl, Fagus sylvatica ; Que.rob, Quercus robur ; Держать пари.pub, Betula pubescens ; Que.ile, Quercus ilex ; Bet.pen, Betula pendula ; Fra.exc, Fraxinus excelsior ; Que.pet, Quercus petraea ; Pin.pin, Pinus pinaster ; Car.bet, Carpinus betulus ; Pin.hal, Pinus halepensis ; Ace.pse, Acer pseudoplatanus ; Sor.auc, Sorbus aucuparia ; Pin.nig, Pinus nigra ; Pop.tre, Populus tremula ; Aln.glu, Alnus glutinosa ; Abi.alb, Abies alba ; Pic.sit, Picea sitchensis ; Cas.sat, Castanea sativa ; Que.pub, Quercus pubescens ; Lar.dec, Larix decidua ; Sal.cap, Salix caprea ; Aln.inc, Alnus incana ; Que.sub, Quercus suber ; Que.pyr, Quercus pyrenaica .

В то время как сосна обыкновенная и ель обыкновенная показали снижение от 5 (RCP 4.5) до 15% (RCP 8.5) средней вероятности относительной численности по всей Европе, европейский бук и английский дуб сохранили свою среднюю вероятность относительной численности для обоих сценариев (рис. 3).Несмотря на возможную потерю вероятности численности, эти четыре вида деревьев оставались самыми многочисленными в Европе. Виды деревьев со значительным увеличением (2–6%) вероятности численности: Quercus ilex , Pinus pinaster , Pinus halepensis , Pinus nigra , Castanea sativa и Quercus pubescens , все из которых кажутся расширить свой нынешний ареал распространения от Средиземноморья до Центральной Европы. Напротив, исчезающие виды в основном характеризовались миграцией на север ареала их распространения, а не расширением (Рисунок 3 и дополнительные рисунки S9 – S14).

Прогнозируемые изменения относительной численности доминирующих в настоящее время видов деревьев указывают на большие потери для большей части Европы. Однако на больших территориях Средиземного моря, а также на некоторых возвышенностях в Англии и Скандинавии наблюдается рост численности. То есть для многих европейских регионов прогнозы указывают на то, что наиболее распространенные в настоящее время виды деревьев испытают значительное сокращение численности (рис. 4, верхняя панель). В частности, при RCP 4.5 77% всех ячеек сети показали потери, которые увеличились до 80% при RCP 8.5. Однако в более экстремальном сценарии RCP 8.5 гораздо больше ячеек сетки продемонстрировали значительные потери, т. Е. Для более чем 30% ячеек сетки сохранилось менее 50% текущей относительной численности доминирующих видов (рис. 4, нижняя панель) .

Рис. 4. Пропорциональное изменение вероятности относительной численности все еще доминирующих видов деревьев на ячейку сетки для RCP 4.5 (вверху слева) и RCP 8.5 (вверху справа) и гистограммы, отображающей частоту признаков, показанных на верхних панелях.Верхние панели: черный, красный и оранжевый цвета указывают на потери (т.е. пропорции ниже 1), а синие цвета указывают на увеличение численности. На нижней панели показаны частоты изменения вероятности относительной численности пока еще доминирующих древесных пород. Здесь оранжевые цвета относятся к проекциям RCP 4.5, а красные цвета — к RCP 8.5. Черная вертикальная линия указывает порог между потерями и прибылью. Вставленные значения относятся к совокупным частотам потерь (слева от черной вертикальной линии) и выигрышей (справа от черной вертикальной линии) для RCP 4.5 (оранжевый) и RCP 8.5 (красный).

H Шеннона выразил особенности, дополняющие изменения относительной численности (Рисунок 5 и Рисунок 4). То есть, в то время как разнообразие древесных пород уменьшилось в Средиземноморье, оно в целом увеличилось в Центральной и Северной Европе, тем самым отражая иммиграцию новых видов в эти регионы (верхние панели рис. 5). При RCP 4.5 74% ячеек сетки отражали увеличение разнообразия древесных пород, тогда как при RCP 8.5 оно составляло только 68% (нижняя панель рис. 5). Однако согласно RCP 8.5 распределение сместилось в сторону увеличения разнообразия древесных пород, особенно в Скандинавии.

Рис. 5. Абсолютное изменение H Шеннона для RCP 4.5 (вверху слева) и RCP 8.5 (вверху справа) и гистограмма, отображающая частоту особенностей, показанных на верхних панелях. Верхние панели: красный и оранжевый цвета указывают на утрату разнообразия древесных пород, в то время как синие цвета обозначают растущее разнообразие древесных пород. Нижняя панель отображает частоты абсолютного изменения H, i Шеннона.е., видовое разнообразие деревьев. Здесь оранжевые цвета относятся к проекциям RCP 4.5, а красные цвета — к RCP 8.5. Черная вертикальная линия указывает порог между потерями и прибылью. Вставленные значения относятся к совокупным частотам потерь (слева от черной вертикальной линии) и выигрышей (справа от черной вертикальной линии) для RCP 4.5 (оранжевый) и RCP 8.5 (красный).

Обсуждение

Прогнозируемое лицо европейских лесов

Основываясь на наших прогнозах, кажется вероятным, что внешний вид европейских лесов значительно изменится до конца 21 века.Наиболее заметные изменения связаны с миграцией на север четырех наиболее распространенных видов, а именно сосны обыкновенной, ели европейской, бука европейского и дуба английского, и в то же время заметным сокращением численности в Центральной Европе, особенно ели обыкновенной и сосны обыкновенной. (Фигура 2). Другие широко распространенные в настоящее время виды, такие как Betula pubescens , Betula pendula , Q. petraea и Sorbus aucuparia , имели аналогичные выступы (Рисунок 3 и дополнительные рисунки S9 – S11).В отношении всей Европы относительная важность сосны обыкновенной и европейской ели — наиболее важных в настоящее время с экономической точки зрения видов деревьев — снизилась, в то время как относительная важность европейского бука и английского дуба осталась неизменной (рис. 3). Виды деревьев, которые должны были частично заполнить образовавшиеся пробелы: Q. ilex , P. pinaster , P. halepensis , P. nigra , C. sativa и Q. pubescens (рис. 3 и дополнительные рисунки S9 – S14).На больших территориях Центральной и Северной Европы численность доминирующих в настоящее время видов деревьев значительно сократилась, особенно для RCP 8.5, в то время как для большинства районов Средиземноморья прогнозировалось увеличение численности доминирующих в настоящее время видов (рис. 4). Прогнозируемые миграции и изменения численности привели к увеличению разнообразия древесных пород в большинстве регионов к северу от Альп и уменьшению разнообразия древесных пород в Средиземноморье (рис. 5).

В совокупности эти результаты очерчивают потенциальные очаги уязвимости, особенно на юге Франции, в Испании и на итальянском полуострове, в связи как с уменьшением встречаемости наиболее доминирующих в настоящее время видов деревьев, так и с уменьшением разнообразия видов деревьев даже при менее экстремальных RCP 4. .5 сценарий (рисунки 4, 5). Другие потенциальные очаги уязвимости лесов — хотя и в меньшей степени — расположены в Болгарии и Румынии, а также в Паннонском бассейне, особенно в рамках сценария RCP 8.5. Для этих горячих точек, согласно нашим прогнозам, кажется вероятным, что наиболее распространенные в настоящее время виды деревьев испытают заметное сокращение численности, в то же время уменьшится видовое разнообразие. Следовательно, этим регионам следует уделять особое внимание в контексте адаптации местных лесов к ожидаемому изменению климата, а древесные породы следует тщательно отбирать, поскольку портфель видов в этих регионах, вероятно, сократится.

Прогнозы видов в научном контексте

Прогнозируемые изменения четырех наиболее распространенных видов соответствуют недавним исследованиям. Во-первых, у сосны обыкновенной в последние десятилетия наблюдался рост смертности на ее южной ареальной окраине, например, на Пиренейском полуострове после сильной засухи 2005 г. (Galiano et al., 2010, 2011), во внутриальпийских засушливых регионах. долины, например, в 1998 и 2003 годах (Rebetez and Dobbertin, 2004; Bigler et al., 2006; Pichler and Oberhuber, 2007), а недавно и в низменностях Центральной Европы после жаркого и засушливого лета 2015 года (Buras et al., 2018). Во-вторых, ель обыкновенная хорошо известна своей высокой засухоустойчивостью (Kohler et al., 2010; Lévesque et al., 2013; Zang et al., 2014; Rehschuh et al., 2017). Поскольку прогнозируется увеличение частоты и интенсивности периодов засухи в Центральной Европе (Horton et al., 2015; Pfleiderer and Coumou, 2018), исчезновение ели европейской из низменностей Центральной Европы в наших прогнозах кажется разумным. Наконец, согласно нашим прогнозам, количество бука в Центральной Европе будет более выраженным по сравнению с дубом английским, хотя оба вида пострадали в меньшей степени по сравнению с сосной обыкновенной и елью обыкновенной.С одной стороны, это соответствует мнению Zang et al. (2014), которые сообщили о более низкой засухоустойчивости бука по сравнению с елью обыкновенной. С другой стороны, о более высокой засухоустойчивости бука по сравнению с дубом английским сообщалось на основании дендроэкологических исследований (Scharnweber et al., 2011, 2013; Walentowski et al., 2017) и моделей распределения видов (Walentowski и др., 2017).

Принимая во внимание менее многочисленные виды, прогнозируемое расширение на север Q.ilex также находит поддержку в литературе. На основании анализа годичных колец было показано, что Q. ilex снижается при увеличении водного стресса, но выигрывает от повышения зимних температур (Gea-Izquierdo et al., 2011), что соответствует прогнозируемому расширению и снижению на север. в самых засушливых регионах Испании (дополнительный рисунок S9). Кроме того, в литературе подтверждается растущее значение Q. pubescens в низменностях Центральной Европы (дополнительный рисунок S13).Таким образом, опушенный дуб может потенциально заменить сосну обыкновенную в сухих внутренних альпийских долинах из-за сравнительно лучшей адаптации к засушливым условиям (Eilmann et al., 2009; Rigling et al., 2013). Прогнозируемая миграция на север P. nigra (дополнительный рисунок S11) подтверждается исследованиями, в которых сообщается об относительно высокой засухоустойчивости черной сосны и об увеличивающихся тенденциях дефолиации хвои в Средиземноморье, что отражает ее чувствительность к повышению температуры (Linares and Tíscar , 2010; Carnicer et al., 2011). Кроме того, сообщалось, что его морозоустойчивость находится в диапазоне среднеевропейских видов, что делает его пригодным для прогнозируемой миграции на север (Kreyling et al., 2012). Также для P. pinaster и P. halepensis наблюдалась повышенная дефолиация листьев, что указывает на снижение продуктивности этих видов в Средиземном море (Carnicer et al., 2011), что также отражено в их прогнозируемой миграции на север в нашем исследовании. исследование (дополнительный рисунок S10).В заключение, некоторые из представленных прогнозируемых изменений в распределении европейских древесных пород подтверждены независимыми исследованиями.

Ограничения и ограничения

Несмотря на поддержку независимых исследований, методологический подход, лежащий в основе представленного прогнозируемого распределения древесных пород, имеет определенные ограничения и ограничения. Прежде всего, требуется дальнейшее улучшение довольно грубого разрешения 0,5 °. Это связано с тем, что при таком грубом разрешении перепады высот плохо разрешаются — особенно во внутренних альпийских долинах, но также и в других горных районах, таких как норвежские фьорды.Следовательно, прогнозируемая относительная численность этих регионов должна интерпретироваться с осторожностью. Например, хотя кажется вероятным, что рефугиумы европейской ели и сосны обыкновенной останутся на более высоких отметках в Альпах, эти виды, вероятно, исчезнут из засушливых внутренних альпийских долин. Чтобы преодолеть эти ограничения, в будущих исследованиях следует рассмотреть возможность интеграции климатических проекций с более высоким разрешением, таких как ансамбли EURO-CORDEX с пространственным разрешением 11 км (Jacob et al., 2014) или проекции WORLDCLIM с пространственным разрешением 1 км (Fick and Hijmans, 2017 ).Однако, поскольку мы хотели учесть неопределенность модели, включив сравнительно большое количество различных симуляций и, кроме того, столкнулись с вычислительными ограничениями, здесь мы выбрали уменьшенные прогнозы, полученные на основе 16 различных моделей. Но даже при увеличении пространственного разрешения до 1 км, неразрешенная обработка субшкалы останется. Фокусом в контексте суб-масштабных процессов является опушка леса, которая, как недавно было показано, характеризуется более высокой смертностью сосны обыкновенной, вызванной засухой, в пределах первых 50 м от опушки леса (Buras et al., 2018), что может быть справедливо и для других пород деревьев. Однако, учитывая особые микроклиматические условия на опушке леса (Chen et al., 1993, 1999), включение этих эффектов в прогнозы распределения древесных пород, основанные только на прогнозах климата с координатной привязкой, остается сложной задачей. Следовательно, опушке леса необходимо уделять дополнительное внимание в контексте уязвимости деревьев, вызванной изменением климата.

Еще один недостаток представленного подхода связан с нынешним относительным обилием видов.Например, Picea sitchensis все еще в основном распространен в Соединенном Королевстве и Дании, что может внести определенные предубеждения в отношении его прогнозируемого распространения. То есть, хотя он также способен расти в более континентальных условиях, высокая численность в данных наблюдений в основном ограничивает его прибрежным климатом в прогнозируемой относительной численности. Это также основная причина, по которой мы сосредоточили нашу оценку на четырех самых распространенных породах деревьев. Однако, чтобы также включить виды с прогнозируемым увеличением относительной численности, мы решили рассмотреть все виды, охватывающие не менее 1% данных по лесам ЕС.Еще одно ограничение в этом контексте связано с другими теоретически важными видами деревьев, которые не рассматривались в нашем подходе из-за незначительного представительства в данных ЕС по лесам. Например, Walentowski et al. (2017) сообщили, что Acer campestre , Sorbus torminalis , Sorbus aria , Ulmus minor и Tilia platyphyllos хорошо адаптированы к ожидаемым климатическим условиям, и все они не рассматривались здесь из-за низкой представленности.В этом контексте, кроме того, важно отметить, что на основе использованных данных инвентаризации лесов мы не смогли включить виды деревьев со средиземноморского побережья Северной Африки, которые могут квалифицироваться как потенциальные альтернативные виды деревьев для европейского Средиземноморья согласно прогнозам. климатические условия. Следовательно, сокращение разнообразия древесных пород в регионах Средиземноморья следует интерпретировать в контексте базовых данных. То есть изображенное сокращение разнообразия древесных пород в этих регионах подчеркивает существенную потерю разнообразия 26 самых распространенных в настоящее время видов деревьев в Европе, и, таким образом, местным лесоводам следует рассматривать неместные породы деревьев из-за пределов Европы в качестве потенциальных альтернатив.

Строгое определение порога климатического аналога для среднего первого процентиля по всем ячейкам европейской сетки также имеет определенные оговорки. Хотя валидационные оценки подтвердили, что этот порог превосходит другие, некоторые вероятные ошибки привели, например, к прогнозируемому увеличению относительной численности бука и дуба на Кольском полуострове (рис. 2). Один из способов справиться с этим — включить дополнительные климатические параметры в расчет климатических расстояний.Однако в ходе обширных испытаний, предпринятых для определения наиболее подходящей комбинации переменных, мы в конечном итоге остановились на текущем выборе, который можно считать лучшим компромиссом среди доступных переменных, особенно с учетом того, что соответствие между фактическим и прогнозируемым текущим распределением видов деревьев было справедливым. хорошо (см. раздел «Картирование текущего и будущего распределения древесных видов» и дополнительные рисунки S2 – S8).

Наши прогнозы будущего распределения древесных пород были ограничены RCP 4.5 и сценарии RCP 8.5. Однако это не полный спектр имеющихся климатических сценариев на конец 21 века. Например, Парижское соглашение, полученное на конференции сторон 21, направлено на ограничение глобального потепления значительно ниже 2 ° C, а в идеале до 1,5 ° C (Schleussner et al., 2016). Однако сценарии RCP 4.5 и RCP 8.5 в среднем приводят к глобальному потеплению на 2,4 и 4,1 ° C соответственно. Хотя это выше цели Парижского соглашения, эти прогнозы кажутся реалистичными, поскольку они, основанные на текущих национальных амбициях по смягчению последствий, кажется вероятным, что глобальная температура повысится на 3 ° C до конца 21-го века (IPCC, 2018 ).

Наконец, наш подход в основном опирается на климатические свойства регионов-аналогов, в то время как патогены, такие как грибы и короеды, не учитывались. Хотя риски, связанные с потенциальными патогенами, в некоторой степени отражены в нынешней численности видов, другие специфические заболевания не включены. С одной стороны, увеличение частоты засух считается фактором, подстрекающим к появлению определенных грибов и короедов, которые косвенно определяют распределение древесных видов через смертность (Bigler et al., 2006; Rehschuh et al., 2017; Buras et al., 2018) и, вероятно, включены в наш климатический подход. Но с другой стороны, конкретные болезни или жуки, которые лишь косвенно связаны с климатом, такие как азиатский усачий жук или грибы, ответственные за заметное отмирание пепла в Европе, вероятно, не охватываются нашим подходом (MacLeod et al., 2002 ; Кирисиц, Фрейншлаг, 2012).

Несмотря на эти ограничения, представленные прогнозы относительной численности видов можно рассматривать как ценную оценку ожидаемых изменений лесов.Выявление наиболее заметных изменений в распределении древесных пород и определение связанных горячих точек дает заинтересованным сторонам, лесникам и экологам ценную информацию о предстоящих изменениях в составе лесов. Однако, учитывая их относительно низкую в настоящее время численность, характеристики некоторых из идентифицированных альтернативных видов в условиях изменения климата (например, C. sativa ) следует исследовать более подробно.

Заключение и перспективы

Наши прогнозы распределения древесных пород указывают на заметные изменения для наиболее распространенных в настоящее время видов деревьев в Европе.То есть, исходя из наших прогнозов и из-за возрастающих рисков смертности, вызванной засухой, сосна обыкновенная и ель обыкновенная, вероятно, станут убыточными и, как следствие, значительно сократят их численность в лесах низменностей Центральной Европы в ходе ожидаемого изменения климата. В зависимости от масштабов изменения климата (RCP 4.5 по сравнению с RCP 8.5) европейский бук и английский дуб могут выдержать большую часть Центральной Европы. Выявленные здесь потенциальные альтернативные виды деревьев, такие как Q.ilex , P. nigra , P. halepensis , P. pinaster и C. sativa можно рассматривать как значимую замену локально сокращающихся видов деревьев. Однако следует принимать во внимание и другие виды, которые не были интегрированы в наш подход из-за низкой представленности в наборе данных ЕС по лесам и которые были показаны как потенциальные замещающие виды в других исследованиях. Кроме того, наше исследование выявило «горячие точки» уязвимости лесов на юге Франции, в Испании, Италии, Паннонском бассейне, Болгарии и Румынии.В частности, в этих областях лесники, заинтересованные стороны и защитники природы должны уделять особое внимание своевременной адаптации местных лесов к ожидаемым изменениям путем выбора пород деревьев, адаптированных к ожидаемым климатическим условиям. Для дальнейшего уточнения нашей картины будущих лесов, последующие исследования должны быть нацелены на включение климатических прогнозов с более высоким разрешением с привязкой к сетке в аналоговые вычисления климата и расширение инвентаризации лесов за пределы Европы.

Заявление о доступности данных

После публикации рукописи наборы данных, созданные для этого исследования, можно будет найти в репозитории Github AB.R-код, используемый для вычисления аналогов климата, скоро будет выпущен в виде пакета «R» под названием «ClimCong».

Авторские взносы

AB и AM разработали исследование. AB выполнил все статистические анализы и написал рукопись с ценным вкладом AM.

Финансирование

Это исследование получило финансирование от Государственного министерства продовольствия, сельского и лесного хозяйства Баварии (StMELF, номер гранта M029).

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы выражаем признательность Рабочей группе по совместному моделированию Всемирной программы исследований климата, которая отвечает за используемые прогнозы CMIP5, и мы благодарим группы моделирования климата (перечисленные в дополнительной таблице S1 к настоящему документу) за подготовку и предоставление результатов своих моделей. Кроме того, мы благодарны доктору Кристиану Келлингу за ценные обсуждения при разработке исследования.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https: // www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2018.01986/full#supplementary-material

Сокращения

CMIP 5, Фаза 5 проекта взаимного сравнения сопряженных моделей; RCP, путь относительной концентрации.

Сноски

  1. https://esgf.llnl.gov/
  2. https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/
  3. https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.gpcc.html

Список литературы

Аллен, К. Д., Бреширс, Д. Д., Макдауэлл, Н. Г. (2015). О недооценке глобальной уязвимости к гибели деревьев и вымиранию лесов в результате более жаркой засухи в антропоцене. Экосфера 6, 1–55. DOI: 10.1890 / ES15-00203.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аллен К. Д., Макалади А. К., Ченчуни Х., Бачелет Д., МакДауэлл Н., Веннетье М. и др. (2010). Глобальный обзор засухи и гибели деревьев, вызванной жарой, показывает новые риски изменения климата для лесов. Для. Ecol. Manag. 259, 660–684. DOI: 10.1016 / j.foreco.2009.09.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бегерия, С., Висенте-Серрано, С. М. (2013). SPEI: Расчет стандартизированного индекса осадков-эвапотранспирации . R Версия пакета 1.6.

Google Scholar

Биглер, К., Брекер, О. У., Бугманн, Х., Доббертин, М., и Риглинг, А. (2006). Засуха как фактор, провоцирующий гибель насаждений сосны обыкновенной в Вале, Швейцария. Экосистемы 9, 330–343. DOI: 10.1007 / s10021-005-0126-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блэк, П. Э. (2006). Манхэттенское расстояние. Dict. Структура данных алгоритмов. 18: 2012.

Google Scholar

Бреширс, Д. Д., Кобб, Н. С., Рич, П. М., Прайс, К. П., Аллен, К. Д., Балис, Р. Г. и др. (2005). Отмирание региональной растительности в ответ на засуху, вызывающую глобальные изменения. Proc. Natl. Акад. Sci. США 102, 15144–15148.DOI: 10.1073 / pnas.0505734102

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Buras, A., Schunk, C., Zeiträg, C., Herrmann, C., Kaiser, L., Lemme, H., et al. (2018). Опасности соснового леса обыкновенного особенно подвержены смертности от засухи? Environ. Res. Lett. 13: 025001. DOI: 10.1088 / 1748-9326 / aaa0b4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кайлерет, М., Янсен, С., Роберт, Э. М. Р., Десото, Л., Аакала, Т., Антос, Дж. А., и другие. (2017). Синтез радиальных моделей роста, предшествующих гибели деревьев. Glob. Сменить Биол. 23, 1675–1690. DOI: 10.1111 / gcb.13535

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карнисер, Дж., Колл, М., Ниньерола, М., Понс, X., Санчес, Г., и Пеньуэлас, Дж. (2011). Повсеместное ухудшение состояния кроны, разрушение пищевой сети и усиление смертности деревьев в связи с усилением засухи, вызванной изменением климата. Proc. Natl. Акад. Sci. США 108, 1474–1478.DOI: 10.1073 / pnas.1010070108

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен Дж., Франклин Дж. Ф. и Спайс Т. А. (1993). Контрастный микроклимат среди сплошных вырубок, опушек и внутренних частей старовозрастного елового леса Дугласа. Agric. Для. Meteorol. 63, 219–237. DOI: 10.1016 / 0168-1923 (93) -L

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, J., Saunders, S.C., Crow, T.R., Naiman, R.J., Brosofske, K.D., Mroz, G.D., et al.(1999). Микроклимат лесных экосистем и ландшафтная экология Изменения местного климата можно использовать для мониторинга и сравнения эффектов различных режимов управления. Bioscience 49, 288–297. DOI: 10.2307/1313612

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чоат Б., Бродрибб Т. Дж., Бродерсен К. Р., Дуурсма Р. А., Лопес Р. и Медлин Б. Э. (2018). Причины гибели деревьев при засухе. Природа 558, 531–539. DOI: 10.1038 / s41586-018-0240-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуламсурен, К., Хаук, М., Копп, Г., Рафф, М., и Лойшнер, К. (2017). Европейский бук реагирует на изменение климата снижением роста на более низких уровнях и увеличением роста на более высоких отметках в центре своего ареала распространения (Юго-западная Германия). Деревья 31, 673–686. DOI: 10.1007 / s00468-016-1499-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dulamsuren, C., Hauck, M., and Leuschner, C. (2010). Недавний стресс, вызванный засухой, приводит к снижению роста растения Larix sibirica в западном Хэнтее, Монголия. Glob. Сменить Биол. 16, 3024–3035. DOI: 10.1111 / j.1365-2486.2009.02147.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эйлманн Б., Цвайфель Р., Бухманн Н., Фонти П. и Риглинг А. (2009). Адаптация ксилемы сосны обыкновенной и дуба опушенного, вызванная засухой. Tree Physiol. 29: 1011. DOI: 10.1093 / treephys / tpp035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фекете, И., Лайта, К., Котрочо, З., Варбиро, Г., Варга, К., Тот, Дж. А. и др. (2017). Долгосрочные последствия изменения климата для накопления углерода и состава древесных пород в сухом лиственном лесу. Glob. Сменить Биол. 23, 3154–3168. DOI: 10.1111 / gcb.13669

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фик, С. Э., и Хиджманс, Р. Дж. (2017). WorldClim 2: новые климатические поверхности с пространственным разрешением 1 км для земельных участков мира. Внутр. J. Climatol. 37, 4302–4315. DOI: 10.1002 / joc.5086

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Форд, Дж.Д., Кескитало, Э. С. Х., Смит, Т., Пирс, Т., Берранг-Форд, Л., Дюрден, Ф. и др. (2010). Тематические исследования и аналоговые методологии исследования уязвимости к изменению климата. Wiley междисциплинарный. Преподобный Клим. Изменить 1, 374–392. DOI: 10.1002 / wcc.48

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Галиано, Л., Мартинес-Вилалта, Дж., И Льорет, Ф. (2010). Вызванное засухой многофакторное сокращение численности сосны обыкновенной в Пиренеях и потенциальное изменение растительности из-за распространения сопутствующих видов дуба. Экосистемы 13, 978–991. DOI: 10.1007 / s10021-010-9368-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Галиано, Л., Мартинес-Вилалта, Дж., И Льорет, Ф. (2011). Запасы углерода и дефолиация полога определяют восстановление сосны обыкновенной через 4 года после эпизода засухи. New Phytol. 190, 750–759. DOI: 10.1111 / j.1469-8137.2010.03628.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хеа-Искьердо, Г., Керубини, П., и Каньеллас, И.(2011). Годовые кольца отражают влияние изменения климата на Quercus ilex L. вдоль температурного градиента в Испании за последние 100 лет. Для. Ecol. Manag. 262, 1807–1816. DOI: 10.1016 / j.foreco.2011.07.025

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гейгер Р. (1961). Überarbeitete Neuausgabe von Geiger, R. Darmstadt: Köppen-GeigerKlima ErdeWandkarte.

Google Scholar

Халофски, Дж. Э., Петерсон, Д. Л., и Прендевиль, Х.Р. (2018). Оценка уязвимости и адаптация к изменению климата в лесах северо-запада США. Клим. Измените 146, 89–102. DOI: 10.1007 / s10584-017-1972-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харрис И., Джонс П. Д., Осборн Т. Дж. И Листер Д. Х. (2014). Обновленные сетки ежемесячных климатических наблюдений высокого разрешения — CRU TS3.10 Dataset. Внутр. J. Climatol. 34, 623–642. DOI: 10.1002 / joc.3711

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хиджманс, Р.Дж. И Грэхем К. Х. (2006). Способность моделей климатической оболочки предсказывать влияние изменения климата на распространение видов. Glob. Сменить Биол. 12, 2272–2281. DOI: 10.1111 / j.1365-2486.2006.01256.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хогг, Э. Х., и Хердл, П. А. (1995). Осиновый парк на западе Канады: аналог засушливого климата для будущего бореального леса? Water Air Soil Pollut. 82, 391–400. DOI: 10.1007 / BF01182849

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хортон, Д.Э., Джонсон, Н. С., Сингх, Д., Суэйн, Д. Л., Раджаратнам, Б., и Диффенбо, Н. С. (2015). Вклад изменений в атмосферной циркуляции в тенденции экстремальных температур. Nature 522, 465–469. DOI: 10.1038 / природа14550

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуанг, В., Фонти, П., Ларсен, Дж. Б., Рубильд, А., Каллесен, И., Педерсен, Н. Б. и др. (2017). Прогнозирование реакции роста деревьев на будущий климат: учебный пример из обычного датского сада. Agric. Для. Meteorol. 247, 240–251. DOI: 10.1016 / j.agrformet.2017.07.016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

IPCC (2014). «Изменение климата 2014: сводный отчет» в . Вклад рабочих групп I, II и III в Пятый оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата , редактор Core Writing Team, Р. К. Пачаури и Л. А. Мейер (Женева: МГЭИК) , 151.

Google Scholar

IPCC (2018). Глобальное потепление 1.5 ° C — специальный отчет МГЭИК о воздействии глобального потепления на 1,5 ° C выше доиндустриальных уровней и соответствующих глобальных путях выбросов парниковых газов в контексте усиления глобального реагирования на угрозу изменения климата, устойчивого развития и усилия по искоренению бедности. Резюме для политиков. Доступно по адресу: https://www.ipcc.ch/sr15/

Джейкоб Д., Петерсен Дж., Эггерт Б., Псевдоним А., Кристенсен О. Б., Боуэр Л. М. и др. (2014). EURO-CORDEX: новые прогнозы изменения климата с высоким разрешением для европейских исследований воздействия. Рег. Environ. Изменить 14, 563–578. DOI: 10.1007 / s10113-013-0499-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кирисиц, Т., и Фрейншлаг, К. (2012). Отмирание ясеня, вызванное Hymenoscyphus pseudoalbidus на семенной плантации Fraxinus excelsior в Австрии. J. Agric. Ext. Rural Dev. 4, 184–191. DOI: 10.5897 / JAERD12.046

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колер М., Зон Дж., Нэгеле Г. и Баухус Дж.(2010). Можно ли повысить засухоустойчивость ели европейской ( Picea abies ) за счет прореживания? Eur. J. For. Res 129, 1109–1118. DOI: 10.1007 / s10342-010-0397-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Köppen, W. (1900). Versuch einer Klassifikation der Klimate, vorzugsweise nach ihren Beziehungen zur Pflanzenwelt. Геогр. Z. 6, 593–611.

Google Scholar

Крейлинг, Дж., Визенберг, Г. Л. Б., Тиль, Д., Вольфарт, К., Huber, G., Walter, J., et al. (2012). Холодостойкость Pinus nigra Arnold зависит от географического происхождения, потепления и сильной летней засухи. Environ. Exp. Бот. 78, 99–108. DOI: 10.1016 / j.envexpbot.2011.12.026

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Leibing, C., Signer, J., van Zonneveld, M., Jarvis, A., Dvorak, W., Leibing, C., et al. (2013). Выбор источников происхождения для адаптации тропического соснового леса к изменению климата на основе климатических аналогов. Леса 4, 155–178. DOI: 10.3390 / f4010155

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lévesque, M., Saurer, M., Siegwolf, R., Eilmann, B., Brang, P., Bugmann, H., et al. (2013). Реакция пяти видов хвойных пород на засуху в условиях разной водности свидетельствует о высокой уязвимости ели европейской и лиственницы европейской. Glob. Сменить Биол. 19, 3184–3199. DOI: 10.1111 / gcb.12268

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линарес, Дж.К. и Тискар П. А. (2010). Воздействие изменения климата и уязвимость южных популяций Pinus nigra subsp. salzmannii. Tree Physiol. 30, 795–806. DOI: 10.1093 / treephys / tpq052

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Luedeling, E., Kindt, R., Huth, N. I., and Koenig, K. (2014). Системы агролесоводства в меняющемся климате — проблемы при прогнозировании будущих результатов. Curr. Opin. Environ. Поддерживать. 6, 1–7.DOI: 10.1016 / j.cosust.2013.07.013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

MacLeod, A., Evans, H.F., и Baker, R.H.A. (2002). Анализ фитосанитарного риска от азиатского усачка ( Anoplophora glabripennis ) до деревьев лиственных пород в Европейском сообществе. Crop Prot. 21, 635–645. DOI: 10.1016 / S0261-2194 (02) 00016-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Мейер, А., Санчес, Л., Пасторино, М., Галло, Л., и Розенберг, П.(2008). Что горячего в годичных кольцах? Плотность древесины дугласовых елей после засухи и аномальной жары 2003 года. Для. Ecol. Manag. 256, 837–843. DOI: 10.1016 / j.foreco.2008.05.041

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Санчо, Э., Дорадо-Линьян, И., Хаке, У. Г., Зайдель, Х., Мензель, А. (2017). Контрастные гидравлические конструкции сосны обыкновенной и скального дуба на самых южных границах их распространения. Фронт. Plant Sci. 8: 598. DOI: 10.3389 / fpls.2017.00598

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Вилалта, Дж., Льорет, Ф., и Бреширс, Д. Д. (2012). Сокращение лесов в результате засухи: причины, масштабы и последствия. Biol. Lett. 8, 689–691. DOI: 10.1098 / RSBL.2011.1059

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Максуини, К. Ф., и Джонс, Р. Г. (2016). Насколько репрезентативен разброс климатических прогнозов от 5 GCM CMIP5, используемых в ISI-MIP? Клим.Серв. 1, 24–29. DOI: 10.1016 / j.cliser.2016.02.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мецгер, М. Дж., Банс, Р. Г. Х., Йонгман, Р. Х. Г., Сэйр, Р., Трабукко, А., и Зомер, Р. (2013). Биоклиматическая карта мира с высоким разрешением: объединяющая структура для глобального исследования и мониторинга биоразнообразия. Glob. Ecol. Биогеогр. 22, 630–638. DOI: 10.1111 / geb.12022

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Monserud, R.A., and Leemans, R.(1992). Сравнение глобальных карт растительности со статистикой Каппа. Ecol. Модель. 62, 275–293. DOI: 10.1016 / 0304-3800 (92) -W

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Набуурс, Г.-Дж., Веркерк, П.Дж., Шелхаас, М.-Дж., Олабаррия, Дж. Р. Г., Трасобарес, А., и Ченсьяла, Э. (2018). Климатически оптимизированное лесное хозяйство: смягчение воздействия в трех европейских регионах. Вагенинген: европейские лесные ресурсы в университете Вагенингена и исследования.

Google Scholar

Олсон, Д.М., Динерштейн, Э., Викраманаяке, Э. Д., Берджесс, Н. Д., Пауэлл, Г. В. Н., Андервуд, Э. С. и др. (2001). Наземные экорегионы мира: новая карта жизни на Земле. Новая глобальная карта наземных экорегионов представляет собой инновационный инструмент для сохранения биоразнообразия. Bioscience 51, 933–938. DOI: 10.1641 / 0006-3568 (2001) 051 [0933: TEOTWA] 2.0.CO; 2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пастор Дж. И Пост У. М. (1988). Реакция северных лесов на изменение климата, вызванное выбросами CO2. Nature 334, 55–58. DOI: 10.1038 / 334055a0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Perkins, D., Uhl, E., Biber, P., du Toit, B., Carraro, V., Rötzer, T., et al. (2018). Влияние климатических тенденций и засух на рост дубов ( Quercus robur L. и Quercus petraea (Matt.) Liebl.) В пределах и за пределами их естественного ареала. Леса 9: 108. DOI: 10.3390 / f

08

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пфлейдерер, П.и Куму Д. (2018). Количественная оценка сохранения температуры на суше в Северном полушарии. Клим. Дин. 51, 627–637. DOI: 10.1007 / s00382-017-3945-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пихлер П. и Оберхубер В. (2007). Реакция радиального роста деревьев хвойных лесов во внутренних Альпах на волну жары в 2003 г. For. Ecol. Manag. 242, 688–699. DOI: 10.1016 / j.foreco.2007.02.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ребетес, М., и Доббертин, М. (2004). Изменение климата может уже угрожать насаждениям сосны обыкновенной в Швейцарских Альпах. Теор. Прил. Climatol. 79, 1–9. DOI: 10.1007 / s00704-004-0058-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rehschuh, R., Mette, T., Menzel, A., and Buras, A. (2017). Свойства почвы влияют на засухоустойчивость ели обыкновенной. Dendrochronologia 45, 81–89. DOI: 10.1016 / j.dendro.2017.07.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Риглинг, А., Bigler, C., Eilmann, B., Feldmeyer-Christe, E., Gimmi, U., Ginzler, C., et al. (2013). Движущие факторы перехода растительности от сосны обыкновенной к опушенной дубу в сухих альпийских лесах. Glob. Сменить Биол. 19, 229–240. DOI: 10.1111 / gcb.12038

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рудольф Б. и Зизе М. (2011). GPCC: повторный анализ полных данных, версия 7.0 при 0,5: ежемесячные осадки на поверхности суши по дождемерам, построенным на основе данных ГСТ и исторических данных. Deutscher Wetterdienst: Глобальный центр климатологии осадков.

Google Scholar

Саркар, Д. (2008). Решетка : многомерная визуализация данных с помощью R. Берлин: Springer Science & Business Media.

Google Scholar

Шарнвебер Т., Манти М., Криджи К., Бауве А., Шредер К. и Уилмкинг М. (2011). Засуха имеет значение — уменьшение количества осадков влияет на рост Fagus sylvatica L. и Quercus robur L.в северо-восточной Германии. Для. Ecol. Manag. 262, 947–961. DOI: 10.1016 / j.foreco.2011.05.026

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шарнвебер Т., Манти М. и Уилмкинг М. (2013). Дифференциальный радиальный характер роста бука ( Fagus sylvatica L.) и дуба ( Quercus robur L.) на периодически переувлажненных почвах. Tree Physiol. 33, 425–437. DOI: 10.1093 / treephys / tpt020

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шеррер, Д., Massy, ​​S., Meier, S., Vittoz, P., and Guisan, A. (2017). Оценка и прогноз изменений в составе горных лесов за 25 лет изменения климата. Дайверы. Дистриб. 23, 517–528. DOI: 10.1111 / ddi.12548

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schleussner, C.-F., Rogelj, J., Schaeffer, M., Lissner, T., Licker, R., Fischer, E.M., et al. (2016). Научные и политические характеристики температурной цели Парижского соглашения. Nat. Клим. Изменить 6, 827–835.DOI: 10.1038 / nclimate3096

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шеннон, К. Э. (1948). Замечание о понятии энтропии. Bell Syst. Tech. J. 27, 379–423. DOI: 10.1002 / j.1538-7305.1948.tb01338.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Соуза-Сильва, Р., Вербист, Б., Ломба, Э, Валент, П., Сушкевич, М., Пикард, О. и др. (2018). Адаптация управления лесами к изменению климата в Европе: увязка восприятия с адаптивными ответами. Для.Экон. Политики. 90, 22–30. DOI: 10.1016 / j.forpol.2018.01.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сайкс, М. Т., и Прентис, И. С. (1996). Изменение климата, распространение древесных пород и динамика лесов: тематическое исследование в зоне смешанных хвойных и лиственных пород северной Европы. Клим. Измените 34, 161–177. DOI: 10.1007 / BF00224628

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валентовски, Х., Фальк, В., Метте, Т., Кунц, Дж., Бройнинг, А., Meinardus, C., et al. (2017). Оценка будущей пригодности древесных пород к изменению климата несколькими методами: тематическое исследование на юге Германии. Ann. Для. Res. 60, 101–126. DOI: 10.15287 / afr.2016.789

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уолтер Х. и Лит Х. (1960). 1967: Klimadiagramm-Weltatlas. Йена: Густав Фиш.

Google Scholar

Zang, C., Hartl-Meier, C., Dittmar, C., Rothe, A., and Menzel, A. (2014).Модели засухоустойчивости основных европейских лесных деревьев умеренного пояса: климатические факторы и уровни изменчивости. Glob. Сменить Биол. 20, 3767–3779. DOI: 10.1111 / gcb.12637

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zscheischler, J., Westra, S., van den Hurk, B.J.J.M., Seneviratne, S.I., Ward, P.J., Pitman, A., et al. (2018). Будущий климатический риск от сложных явлений. Nat. Клим. Измените 8, 469–477. DOI: 10.1038 / s41558-018-0156-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Изменения функционального состава деревьев усиливают реакцию лесной биомассы на климат

  • 1

    Bonan, G.Б. Леса и изменение климата: факторы воздействия, обратная связь и климатические преимущества лесов. Наука 320 , 1444–1449 (2008)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 2

    Андерегг, У. Р. Л., Кейн, Дж. М. и Андерегг, Л. Д. Л. Последствия повсеместной гибели деревьев, вызванной засухой и температурным стрессом. Nat. Клим. Чанг. 3 , 30–36 (2013)

    ADS Статья Google ученый

  • 3

    Франк, Д.и другие. Воздействие экстремальных климатических явлений на углеродный цикл суши: концепции, процессы и потенциальные воздействия в будущем. Glob. Чанг. Биол. 21 , 2861–2880 (2015)

    ADS Статья Google ученый

  • 4

    Clark, J. S. et al. Воздействие усиливающейся засухи на динамику, структуру и биоразнообразие лесов в Соединенных Штатах. Glob. Чанг. Биол. 22 , 2329–2352 (2016)

    ADS Статья Google ученый

  • 5

    Аллен, К.D. et al. Глобальный обзор засухи и гибели деревьев, вызванной жарой, показывает новые риски изменения климата для лесов. Для. Ecol. Управлять. 259 , 660–684 (2010)

    Артикул Google ученый

  • 6

    Дэвис, М. Б. и Шоу, Р. Г. Сдвиги диапазона и адаптивные реакции на четвертичное изменение климата. Наука 292 , 673–679 (2001)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 7

    Пармезан, C.И Йохе, Г. Глобально согласованный отпечаток воздействия изменения климата на природные системы. Nature 421 , 37–42 (2003)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 8

    Sakschewski, B. et al. Устойчивость лесов Амазонки определяется разнообразием характеристик растений. Nat. Клим. Чанг. 6 , 1032–1036 (2016)

    ADS Статья Google ученый

  • 9

    Фарриор, К.Э., Дыбзинский Р., Левин С. А. и Пакала С. В. Конкуренция за воду и свет в лесах с закрытым пологом: управляемая модель распределения углерода с последствиями для поглотителей углерода. Am. Nat. 181 , 314–330 (2013)

    Артикул Google ученый

  • 10

    Петерс, М. П., Айверсон, Л. Р. и Мэтьюз, С. Н. Долгосрочная засуха и засухоустойчивость лесов восточной части США в течение пяти десятилетий. Для.Ecol. Управлять. 345 , 56–64 (2015)

    Артикул Google ученый

  • 11

    Бехтольд, У. А. и Паттерсон, П. Л. (ред.) Расширенная программа инвентаризации и анализа лесов — Национальный план выборки и процедуры оценки. Gen. Tech. Представитель SRS-80 (Министерство сельского хозяйства США, 2005 г.)

  • 12

    Хоутон, Р. А., Хаклер, Дж. Л. и Лоуренс, К. Т. Углеродный бюджет США: вклад изменений в землепользовании. Наука 285 , 574–578 (1999)

    CAS Статья Google ученый

  • 13

    Новацки, Г. Дж. И Абрамс, М. Д. Является ли климат важным фактором пост-европейских изменений растительности в восточной части Соединенных Штатов? Glob. Чанг. Биол. 21 , 314–334 (2015)

    ADS Статья Google ученый

  • 14

    Hicke, J. A.и другие. Влияние биотических нарушений на круговорот углерода в лесах США и Канады. Glob. Чанг. Биол. 18 , 7–34 (2012)

    ADS Статья Google ученый

  • 15

    Коте, С. Д., Руни, Т. П., Трембле, Ж.-П., Дюссо, К. и Уоллер, Д. М. Экологические последствия избытка оленей. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 35 , 113–147 (2004)

    Артикул Google ученый

  • 16

    Вандервель, М.К., Кумс, Д. А. и Первес, Д. В. Количественная оценка изменчивости нарушения лесного покрова и его воздействия на динамику наземной биомассы на востоке США. Glob. Чанг. Biol. 19 , 1504–1517 (2013)

    Google ученый

  • 17

    Fei, S. et al. Дивергенция реакции видов на изменение климата. Sci. Adv. 3 , e1603055 (2017)

    ADS Статья Google ученый

  • 18

    Руис-Бенито, П.и другие. Связанные с климатом и сукцессией изменения функционального состава европейских лесов в значительной степени обусловлены гибелью деревьев. Glob. Чанг. Биол. 23 , 4162–4176 (2017)

    ADS Статья Google ученый

  • 19

    Шеффилд, Дж., Вуд, Э. Ф. и Родерик, М. Л. Незначительные изменения в глобальной засухе за последние 60 лет. Nature 491 , 435–438 (2012)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 20

    Niinemets, Ü.И Валладарес Ф. Устойчивость к тени, засухе и заболачиванию деревьев и кустарников в северном полушарии с умеренным климатом. Ecol. Monogr. 76 , 521–547 (2006)

    Артикул Google ученый

  • 21

    Корнуэлл, В. К. и Грабб, П. Дж. Региональные и местные закономерности в богатстве видов растений в отношении доступности ресурсов. Oikos 100 , 417–428 (2003)

    Артикул Google ученый

  • 22

    Пиндер, Р.W. et al. Воздействие реактивного азота в США на изменение климата. Proc. Natl Acad. Sci. США 109 , 7671–7675 (2012)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 23

    Pan, Y. et al. Большой и устойчивый сток углерода в лесах мира. Наука 333 , 988–993 (2011)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 24

    Филлипс, О.L. et al. Чувствительность тропических лесов Амазонки к засухе. Наука 323 , 1344–1347 (2009)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 25

    Peng, C. et al. Вследствие засухи повсеместное увеличение смертности деревьев в бореальных лесах Канады. Nat. Клим. Чанг. 1 , 467–471 (2011)

    ADS Статья Google ученый

  • 26

    МГЭИК.Управление рисками экстремальных явлений и стихийных бедствий для ускорения адаптации к изменению климата. Специальный отчет рабочих групп I и II Межправительственной группы экспертов по изменению климата (ред. Филд, CB и др.) (Cambridge Univ. Press, 2012)

  • 27

    Ханевинкель, М., Куллманн, Д.А., Шелхас , М.-Дж., Набуурс, Г.-Дж. И Циммерманн Н.Э. Изменение климата может привести к серьезному снижению экономической ценности европейских лесных земель. Nat. Клим. Чанг. 3 , 203–207 (2013)

    ADS Статья Google ученый

  • 28

    Дорнелас, М.и другие. Временные ряды сборок показывают изменение биоразнообразия, но не систематическую утрату. Наука 344 , 296–299 (2014)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 29

    Hooper, D. U. et al. Влияние биоразнообразия на функционирование экосистемы: консенсус современных знаний. Ecol. Monogr. 75 , 3–35 (2005)

    Артикул Google ученый

  • 30

    Исбелл, Ф.и другие. Биоразнообразие повышает устойчивость продуктивности экосистем к экстремальным климатическим явлениям. Nature 526 , 574–577 (2015)

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

  • 31

    Лихштейн, Дж. У., Саймонс, Т. Р., Шрайнер, С. А. и Францреб, К. Э. Пространственные модели автокорреляции и авторегрессии в экологии. Ecol. Monogr. 72 , 445–463 (2002)

    Артикул Google ученый

  • 32

    Биванд, Р.С., Хауке, Дж. И Коссовски, Т. Вычисление якобиана в гауссовских пространственных моделях авторегрессии: иллюстрированное сравнение доступных методов. Геогр. Анальный. 45 , 150–179 (2013)

    Артикул Google ученый

  • 33

    Грейс, Дж. Б. Моделирование структурных уравнений и естественные системы (Cambridge Univ. Press, 2006)

  • 34

    Чеван А. и Сазерленд М. Иерархическое разбиение. Am. Стат. 45 , 90–96 (1991)

    Google ученый

  • 35

    Шеффилд, Дж., Готети, Дж. И Вуд, Э. Ф. Разработка 50-летнего глобального набора данных с высоким разрешением по метеорологическим воздействиям для моделирования земной поверхности. J. Clim. 19 , 3088–3111 (2006)

    ADS Статья Google ученый

  • 36

    O’Connell, B.M. и другие. База данных инвентаризации и анализа лесов: описание базы данных и руководство пользователя для фазы 2, версия 5.1.5 (Министерство сельского хозяйства США, 2013 г.)

  • 37

    Национальное базовое руководство по инвентаризации и анализу лесов . Том 1: Процедуры сбора полевых данных для участков Фазы 2, версия 6.0 (Министерство сельского хозяйства США, 2012 г.)

  • 38

    Дженкинс, Дж. К., Хойнаки, округ Колумбия, Хит, Л.С. и Бердси, РА, Оценка биомассы в национальном масштабе для древесных пород США. Для. Sci. 49 , 12–35 (2003)

    Google ученый

  • 39

    Rosseel, Y. lavaan: пакет R для моделирования структурных уравнений. J. Stat. Софтв. 48 , (2012)

  • Характеристики почвы по-разному влияют на видовой состав и структуру леса среди классов размеров деревьев в борнейском вересковом лесу

  • Abdi H, Williams LJ (2010) Анализ главных компонентов.Wiley Interdiscip Rev Comput Stat 2: 433–459

    Статья Google ученый

  • Abreu MF, Pinto JRR, Maracahipes L, Gomes L, DeOliveira EA, Marimon BS, Marimon BHJ, DeFarias J, Lenza E (2012) Влияние эдафических переменных на флористический состав и структуру древесно-кустарниковой растительности в типичные и скалистые обнажения серрадо в Серра-Негре, штат Гояс, Бразилия. Brazilian J Bot 35: 259–272

    Статья Google ученый

  • Андерсон Б.А. (1981) Белопесчаная растительность Бразильской Амазонии.Biotropica 13: 199–210

    Статья Google ученый

  • Andriesse JP (1968) Исследование окружающей среды и характеристик тропических подзолов в Сараваке (Восточная Малайзия). Geoderma 2: 201–227

    Статья Google ученый

  • Andriesse JP (1975) Характеристики и формирование так называемых красно-желтых подзолистых почв во влажных тропиках (Саравак, Малайзия).Докторская диссертация, Утрехтский университет, Нидерланды

  • Baltzer JL, Thomas SC, Nilus R, Burslem DFRP (2005) Эдафическая специализация тропических деревьев: физиологические корреляты и ответы на реципрокную трансплантацию. Экология 86: 3063–3077

    Статья. Google ученый

  • Baldeck CA, Harms KE, Yavitt JB, John R, Turner BL, Valencia R, Navarrete H, Bunyavejchewin S, Kiratiprayoon S, Yaacob A, Supardi MNN, Davies SJ, Hubbell SP, Chuyong Thomas, Kenfack D DW, Dalling JW (2013) Фильтрация среды обитания по стадиям жизни деревьев в сообществах тропических лесов.Proc R Soc B 20130548: 280

    Google ученый

  • Baselga A, Orme DL (2012) betapart: пакет R для изучения бета-разнообразия. Методы Ecol Evol 3: 808–812. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2012.00224.x

  • Bauters M, Verbeeck H, Doetterl S, Ampoorter E, Baert G, Vermeir P, Verheyen K, Boeckx P (2016) Функциональный состав древесных сообществ изменил свойства верхнего слоя почвы на старой экспериментальной тропической плантации.Экосистемы 20: 861–871

    Статья CAS Google ученый

  • Беккер П., Дэвис С.Дж., Моксин М., Исмаил М.Ж., Симанджунтак П.М. (1999) Распределение размеров листьев подлеска растений в смешанных диптерокарповых и вересковых лесах Брунея. J Trop Ecol 15: 123–128

    Артикул Google ученый

  • Бравард С., Риги Д. (1989) Геохимические различия в топоследовательности оксисол-сподозол в Амазонии, Бразилия.Geoderma 44: 29–42

    Статья. CAS Google ученый

  • Brearley FQ, Scholes J, Press M, Palfner G (2007) Как световые и фосфорные удобрения влияют на рост и эктомикоризное сообщество двух противоположных видов диптерокарпий? Завод Ecol 192: 237–249

    Артикул Google ученый

  • Brearley FQ, Fine PVA, Perreijn K (2011) Имеет ли доступность азота больший контроль над формированием тропических вересковых лесов, чем водный стресс? Гипотеза, основанная на соотношении изотопов азота.Acta Amaz 41: 589–592

    Артикул CAS Google ученый

  • Brűnig EF (1974) Экологические исследования в лесах керангаса Саравака и Брунея. Литературное бюро Борнео, Кучинг

  • Cai Z, Poorter L, Han Q, Bongers F (2008) Влияние света и питательных веществ на сеянцы тропических лиан и деревьев Баухинии. Tree Physiol 28: 1277–1285

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Cao KF (2000) Анатомия листьев и содержание хлорофилла у 12 древесных видов в условиях контрастного освещения в вересковом лесу Борнея.Can J Bot 78: 1245–1253

    Google ученый

  • Цао К.Ф., Бут EW (2001) Анатомическая структура листа и индукция фотосинтеза для сеянцев пяти видов диптерокарпий в условиях контрастного освещения в пустоши Борне. J Trop Ecol 17: 163–175

    Артикул Google ученый

  • Chambers JQ, Higuchi N, Schimel JP (1998) Древние деревья в Амазонии. Nature 391: 135–136

    Статья CAS Google ученый

  • Кларк Д. Б., Кларк Д. А., Рид Дж. М. (1998) Эдафическая вариация и мезомасштабное распределение видов деревьев в неотропическом дождевом лесу.J Ecol 86: 101–112

    Статья Google ученый

  • Cleveland CC, Townsend AR, Taylor P, Alvarez-Clare S, Bustamante MMC, Chuyong G, Dobrowski SZ, Grierson P, Harms KE, Houlton BZ, Marklein A, Parton W, Porder S, Reed SC, Sierra CA , Silver WL, Tanner EVJ, Wieder WR (2011) Взаимосвязь между чистой первичной продуктивностью, питательными веществами и климатом в тропических дождевых лесах: пантропический анализ. Ecol Lett 14 (9): 939–947

    Статья PubMed Google ученый

  • Кондит Р., Энгельбрехт BMJ, Пино Д., Перес Р., Тернер Б.Л. (2013) Распределение видов в ответ на отдельные питательные вещества почвы и сезонную засуху в сообществе тропических деревьев.Proc Natl Acad Sci U S A 110: 5064–5068

    Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • Кумс Д.А., Аллен Р.Б. (2007) Смертность и распределение размеров деревьев в естественных смешанных лесах. J Ecol 95: 27–40

    Статья Google ученый

  • Coomes DA (1997) Состояние питательных веществ в лесах каатинга Амазонки в сезонно засушливой зоне: потоки питательных веществ при опадании подстилки и анализы почв.Can J For Res 27: 831–839

    Google ученый

  • Кондит Р., Хаббелл С.П., Лафранки Дж.В., Сукумар Р., Манокаран Н., Фостер Р.Б., Эштон П.С. (1996) Взаимоотношения между видами и площадями и отдельными видами для тропических деревьев: сравнение трех участков площадью 50 га. J Ecol 84 (4): 549

    Артикул Google ученый

  • Коннелл Дж. Х. (1971) О роли естественных врагов в предотвращении конкурентного исключения некоторых морских животных и деревьев тропических лесов.In: den Boer PJ, Gradwell GR (eds) Proceedings of the Advanced Study Institute on Dynamics of Population, Oosterbeek. Центр сельскохозяйственных публикаций и документации, Вагенинген, стр. 298–312

    Google ученый

  • Дэвис С.Дж., Беккер П. (1996) Флористическая композиция и структура древостоя смешанных диптерокарповых и вересковых лесов в Брунее-Даруссаламе. J Trop For Sci 8: 542–569

    Google ученый

  • Dent DH, Bagchi R, Robinson D, Majalap-Lee N, Burslem DFRP (2006) Потоки питательных веществ в результате опадания опада и разложения листового опада меняются в зависимости от градиента поступления питательных веществ в почву в низинных тропических лесах.Растительная почва 288: 197–215

    Артикул CAS Google ученый

  • Din H, Metali F, Sukri RS (2015) Разнообразие деревьев и состав сообществ белых песков Тутонг, Бруней-Даруссалам: редкая экосистема тропических вересковых лесов. Int J Ecol 2015: 807876

  • Dubroeucq D, Volkoff B (1998) От оксизолей до сподозолей и гистозолей: эволюция почвенного покрова в бассейне Рио-Негро (Амазония). Catena 32: 245–280

    Статья Google ученый

  • Frasier CL, Albert VA, Struwe L (2008) Амазонская низменность, районы с белым песком как наследственные регионы южноамериканского биоразнообразия: биогеографические и филогенетические закономерности в Potalia (Angiospermae: Gentianaceae).Org Divers Evol 8: 44–57

    Статья Google ученый

  • Fox JED (1973) Справочник по лесному заповеднику Кабили-Сепилок, Лесная запись Сабаха № 9. Литературное бюро Борнео, Кучинг

  • Гарсия-Виллакорта Р., Декстер К.Г., Пеннингтон Т. (2016) Амазонский белый- песчаные леса демонстрируют сильные флористические связи с окружающими олиготрофными местообитаниями и Гвианским щитом. Biotropica 48: 47–57

    Статья Google ученый

  • Джентри А. (1988) Изменения в разнообразии растительных сообществ и флористическом составе в зависимости от экологических и географических градиентов.Ann Mo Bot Gard 75: 1–34

    Статья Google ученый

  • Ghazoul J, Sheil D (2010) Экология, разнообразие и сохранение тропических лесов. Oxford University Press, Нью-Йорк

    Google ученый

  • Goodland R, Pollard R (1973) Бразильская растительность серрадо: градиент плодородия. J Ecol 61: 219–224

    Статья Google ученый

  • Грейнджер Дж., Беккер П. (2001) Корневая архитектура и корень: расположение побегов кустарников и саженцев в брунейском вересковом лесу.Biotropica 33: 363–368

    Статья Google ученый

  • Haridasan M (1982) Накопление алюминия некоторыми коренными видами серрадо в Центральной Бразилии. Растительная почва 65: 265–273

    Артикул CAS Google ученый

  • Харидасан М. (2008) Адаптация к питанию местных растений биома серрадо в кислых почвах. Braz J Plant Physiol 20: 183–195

    Статья Google ученый

  • Хаббелл С.П. (2001) Единая нейтральная теория биоразнообразия и биогеографии.Princeton University Press, Princeton

    Google ученый

  • Jabot F, Etienne RS, Chave J (2008) Согласование моделей нейтрального сообщества и фильтрации окружающей среды: теория и эмпирический тест. Oikos 117 (9): 1308–1320

    Артикул Google ученый

  • Янзен Д.Х. (1970) Травоядные животные и количество видов деревьев в тропических лесах. Am Nat 104: 501–528

    Статья Google ученый

  • Янзен Д.Х. (1974) Тропические реки с черной водой, животные и мачта, плодоносящие Dipterocarpaceae.Biotropica 6: 69–103

    Статья Google ученый

  • John R, Dalling JW, Harms KE, Yavitt JB, Stallard RF, Mirabello M, Hubbell SP, Valencia R, Navarrete H, Vallejo M, Foster RB (2007) Питательные вещества почвы влияют на пространственное распределение видов тропических деревьев. Proc Natl Acad Sci 104: 864–869

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Jucker T, Bongalov B, Burslem DFRP, Nilus R, Dalponte M, Lewis SL, Phillips OL, Qie L, Coomes DA (2018) Топография формирует структуру, состав и функцию ландшафтов тропических лесов.Ecol Lett 21: 989–1000

    Статья PubMed Google ученый

  • Кензо Т., Фурутани Р., Хаттори Д., Танака С., Сакураи К., Ниномия И., Кендаванг Дж. Дж. (2014) Наземная и подземная биомасса в вырубленных тропических лесах при различных почвенных условиях на Борнео. J For Res 20: 197–205

    Статья CAS Google ученый

  • Кидд П.С., Проктор Дж. (2000) Влияние алюминия на рост и минеральный состав Betula pendula Roth.J Exp Bot 51: 1057–1066

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Кидд П.С., Проктор Дж. (2001) Почему растения плохо растут на очень кислых почвах: экологи упускают из виду очевидное? J Exp Bot 52: 791–799

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Kinraide T (1993) Алюминий, усиливающий рост растений в кислой среде для укоренения. Случай взаимного уменьшения токсичности двумя токсичными катионами.Physiol Plant 88: 619–625

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Курокава Х., Йошида Т., Накамура Т., Лай Дж, Накашизука Т. (2003) Возраст разновидностей полога тропических дождевых лесов, железного дерева Борнео ( Eusideroxylon zwageri ), определено датированием 14 C. J Trop Ecol 19: 1–7

    Статья Google ученый

  • ЛеБауэр Д.С., Треседер К.К. (2008) Азотное ограничение чистой первичной продуктивности в наземных экосистемах распространяется во всем мире.Экология 89: 371–379. http://www.jstor.org/stable/27651550

  • Лежандр П., Боркард Д., Перес-Нето П.Р. (2005) Анализ бета-разнообразия: разделение пространственных вариаций данных о составе сообщества. Ecol Monogr 75: 435–450

    Артикул Google ученый

  • Luizao FJ (1996) Экологические исследования контрастных типов лесов в центральной Амазонии. Докторская диссертация, Университет Стирлинга

  • Луизао Ф. Дж., Луизао Р. К., Проктор Дж. (2007) Кислотность почвы и дефицит питательных веществ в вересковых лесных почвах центральной Амазонки.Завод Ecol 192: 209–224

    Артикул Google ученый

  • Luizao RCC (1994) Биологические исследования почв контрастных типов растительности в тропических лесах Центральной Амазонки. Докторская диссертация, Университет Стирлинга

  • Медина Э., Куэвас Э. (1989) Модели накопления и высвобождения питательных веществ в лесах Амазонки в верхней части бассейна Рио-Негро. В: Proctor J (ed) Минеральные питательные вещества в экосистемах тропических лесов и саванн.Blackwell Scientific Publications, Oxford, pp. 217–240

    . Google ученый

  • Metali F, Abu Salim K, Tennakoon K, Burslem DFRP (2015) Контроль за концентрацией питательных веществ в листве и концентрации алюминия во флоре тропических деревьев: филогения, химический состав почвы и взаимодействия между элементами. Новый Фитол 205: 280–292

    Артикул CAS PubMed Google ученый

  • Миямото К., Сузуки Э., Кохьяма Т., Сейно Т., Мирманто Э., Симболон Х. (2003) Дифференциация местообитаний среди древесных пород с небольшими вариациями глубины и рельефа гумуса в тропических вересковых лесах Центрального Калимантана, Индонезия.J Trop Ecol 19: 43–54

    Артикул Google ученый

  • Миямото К., Рахаджо Дж., Кохьяма Т., Мирманто Э. (2007) Структура леса и первичная продуктивность в вересковом лесу Борнея. Biotropica 39: 35–42

    Статья Google ученый

  • Mueller KE, Eissenstat DM, Hobbie SE, Oleksyn J, Jagodzinski AM, Reich PB, Chadwick OA, Chorover J (2012) Влияние видов деревьев на парные циклы углерода, азота и кислотности в минеральных почвах в общем саду эксперимент.Биогеохимия 111: 601–614

    Статья. CAS Google ученый

  • Newbery DM (1991) Флористическая изменчивость в керангасе (пустоши): переоценка данных из Саравака и Брунея. Vegetatio 96: 43–86

    Статья Google ученый

  • Newbery DM, Renshaw E, Brunig EF (1986) Пространственный узор деревьев в лесу керангас, Саравак. Vegetatio 15: 773–781

    Google ученый

  • Ньюбери Д.М., Проктор Дж. (1984) Экологические исследования в четырех контрастирующих низинных тропических лесах в национальном парке Гунунг Мулу, Саравак: IV.Связь между распространением деревьев и почвенными факторами. J Ecol 72: 475–495

    Статья Google ученый

  • Нилус Р. (2003) Влияние эдафических изменений на структуру, динамику и регенерацию леса в низинных тропических лесах Борнео. Докторская диссертация, Университет Абердина

  • Nilus R, Maycock CR, Majalap-Lee N, Burslem DFRP (2011) Ограничение питательных веществ для роста саженцев деревьев в трех типах почв, обнаруженных в Сабахе.J Trop For Sci 23: 133–142. https://www.jstor.org/stable/23616913

  • Оксанен Дж. (2015) Многомерный анализ экологических сообществ в R: веганский учебник. Пакет R, версия 2.4–5

  • Октавиа Д., Сетиади Ю., Хилван И. (2015) Сравнение свойств почвы в вересковых лесах и на земле после оловянных разработок: основа для восстановления экосистемы. Процедуры Environ Sci 28: 124–131

    Статья Google ученый

  • Онг Р.С., Петол Г.Х., Нилус Р., Перейра Дж.Т., Пинг Л.С. (1998) Проект сохранения биоразнообразия Сабаха: лес керангас в Набаване.Ботаническая оценка и рекомендации по сохранению. Исследовательский центр лесного хозяйства, Департамент лесного хозяйства штата Сабах, Сандакан, Сабах, Малайзия

  • Осаки М., Ватанабе Т., Тадано Т. (1997) Благоприятное влияние алюминия на рост растений, адаптированных к почвам с низким pH. Soil Sci Plant Nutr 43: 37–41

    Google ученый

  • Паоли Г.Д., Курран Л.М., Слик Дж.В.Ф. (2008) Питательные вещества почвы влияют на пространственные структуры надземной биомассы и плотность надводных деревьев на юго-западе Борнео.Oecologia 155: 287–299

    Статья PubMed Google ученый

  • Паоли Г.Д., Курран Л.М., Зак Д.Р. (2006) Питательные вещества почвы и бета-разнообразие в Bornean Dipterocarpaceae: свидетельства разделения ниш тропическими деревьями тропических лесов. J Ecol 94: 157–170

    Статья CAS Google ученый

  • Peace WJH, Macdonald FD (1981) Исследование анатомии листьев, уровней минеральных веществ в листьях и водных отношений деревьев в лесу Саравак.Biotropica 13: 100–109

    Статья Google ученый

  • Peña-Claros M, Poorter L, Alarcon A, Blate G, Choque U, Fredericksen TS, Justiniano MJ, Leano C, Licona JC, Pariona W, Putz FE, Quevedo L, Toledo M (2012) Влияние почвы на структура и разнообразие леса во влажном и сухом тропическом лесу. Biotropica 44: 276–283

    Статья Google ученый

  • Филлипс О.Л., Варгас П.Н., Лоренцо А., Круз А.П., Чушпе М., Санчес В.Г., Юли-Халла М., Роуз С. (2003) Ассоциация местообитаний среди видов деревьев Амазонки: подход в масштабе ландшафта.J Ecol 91: 757–775

    Статья Google ученый

  • Potts MD, Ashton PS, Kaufman LK, Plotkin JB (2002) Характер среды обитания в тропических влажных лесах: сравнение 105 участков на северо-западе Борнео. Экология 83: 2782–2797

    Статья. Google ученый

  • Проктор Дж. (1999) Вересковые леса и кислые почвы. Bot J Scotl 51: 1–14

    Статья Google ученый

  • Проктор Дж., Андерсон Дж. М., Чай П., Валлак HW (1983) Экологические исследования в четырех контрастирующих низинных тропических лесах в национальном парке Гунунг Мулу, Саравак: I.Лесная среда, строение и флористика. J Ecol 71: 237–260

    Статья Google ученый

  • R Development Core Team (2009) R: Язык и среда для статистических вычислений. R Фонд статистических вычислений, Вена

  • Ричардс П. У. (1936) Экологические наблюдения за тропическим лесом горы Дулит, Саравак. Часть III. J Ecol 24: 340–360

    Статья CAS Google ученый

  • Ruggiero PGC, Batalha MA, Pivello VR, Meilleres ST (2002) Взаимосвязь между почвой и растительностью в серрадо (бразильская саванна) и в полузасушливых лесах на юго-востоке Бразилии.Завод Ecol 160: 1–16

    Артикул Google ученый

  • Руссо С.Е., Дэвис С.Дж., Кинг Д.А. Тан С. (2005) Связанные с почвой колебания продуктивности и распределение видов деревьев в тропических лесах Борнея. J Ecol 93: 879–889

    Статья CAS Google ученый

  • Шенброт Г.И., Роговин К.А., Суров А.В. (1991) Сравнительный анализ пространственной организации сообществ пустынных ящериц Средней Азии и Мексики.Oikos 61: 157–168

    Статья Google ученый

  • Сильва А.К., Сильва Дж.Л., Соуза А.Ф. (2016) Детерминанты изменения структуры вересковой растительности на прибрежных дюнных полях на северо-востоке Южной Америки. Brazilian J Bot 39: 605–612

    Статья Google ученый

  • Slik JWF, Raes N, Aiba SI, Brearley FQ, Cannon CH, Meijaard E, Nagamasu H, Nilus R, Paoli G, Poulsen AD, Sheil D, Suzuki E, van Valkenburg JLCH, Webb CO, Wilkie P, Wulffraat S (2009) Экологические корреляты разнообразия тропических деревьев и моделей распространения на Борнео.Divers Distrib 15: 523–532

    Статья Google ученый

  • Соарес М.П., ​​Рейс П., Пифано Д.С., деСа Дж.Л., да Силва П.О., Сантос Т.М., Силва Ф.Г. (2015) Взаимосвязь между эдафическими факторами и растительностью в саваннах Среднего Запада Бразилии. Rev Bras Ciênc Solo 39: 821–829

  • ter Steege H, Pitman NCA, Phillips OL, Chave J, Sabatier D, Duque A, Molino JF, Prevost MF, Spichiger R, Castellanos H, von Hildebrand P, Vasquez R (2006) Континентальные модели состава и функции деревьев навеса в Амазонии.Nature 443: 444–447

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Sukri RS, Wahab RA, Salim KA, Burslem DFRP (2012) Ассоциации местообитаний и структура сообществ диптерокарпов в зависимости от окружающей среды и почвенных условий в Брунее-Даруссаламе, Северо-Западный Борнео. Biotropica 44: 595–605

    Статья Google ученый

  • Sellan G (2019) Экологические реакции борнейских вересковых пустошей на экспериментальную известь и азотные удобрения.Докторская диссертация, Манчестерский столичный университет

  • Тернер И.М. (1994) Склерофиллия: в первую очередь защитная? Funct Ecol 8: 669–675

    Статья Google ученый

  • Turner IM, Lucas PW, Becker P, Wong SC, Yong JWH, Choong MF, Tyree T. (2000) Форма листьев в Брунее: сравнение пустоши и смешанного диптерокарпового леса. Biotropica 32: 53–61

    Статья Google ученый

  • Тернер Б.Л., Бренес-Аргуедас Т., Кондит Р. (2018) Повсеместное ограничение фосфора древесных пород, но не сообществ в тропических лесах.Nature 555: 367–370

    Статья CAS PubMed Google ученый

  • Van Reeuwijk LP (2002) Процедуры анализа почвы, 6-е издание. Международный почвенный справочно-информационный центр. Вагенинген, Нидерланды

  • Vernimmen RRE, Bruijnzeel LA, Romdoni A, Proctor J (2007) Перехват дождевых осадков в трех контрастирующих типах равнинных тропических лесов в Центральном Калимантане, Индонезия. J Hydrol 340 (3-4): 217–232

    Артикул Google ученый

  • Vernimmen RRE, Bruijnzeel LA, Proctor J, Verhoef HA, Klomp NS (2013) Объясняет ли водный стресс, ограничение питательных веществ или H-токсичность различный рост между типами вересковых лесов в Центральном Калимантане, Индонезия? Биогеохимия 113: 385–408

    Статья. CAS Google ученый

  • Вестердал Л., Шмидт И.К., Каллесен И., Нильссон Л.О., Гундерсен П. (2008) Углерод и азот в лесной подстилке и минеральной почве под шестью распространенными европейскими видами деревьев.Для Ecol Manag 255: 35–48

    Артикул Google ученый

  • Whitmore TC (1990) Введение в тропические влажные леса. Clarendon Press, Oxford

    Google ученый

  • Whitmore TC (1984) Влажные тропические леса Дальнего Востока, 2-е изд. Clarendon Press, Oxford

  • Wright JJ (2002) Разнообразие растений в тропических лесах: обзор механизмов сосуществования видов.Oecologia 130: 1–14

    Статья PubMed Google ученый

  • Wuenscher R, Unterfrauner H, Peticzka R, Zehetner F (2015) Сравнение 14 методов извлечения фосфора из почвы, примененных к 50 сельскохозяйственным почвам из Центральной Европы. Plant Soil Environ 61: 86–96

    Статья CAS Google ученый

  • Xu W, Hao M, Wang J, Zhang C, Zhao X, von Gadow K (2016) Элементы почвы, влияющие на структуру сообщества в старовозрастном лесу на северо-востоке Китая.Леса 7: 159

  • Ян QS, Shen GC, Liu HM, Wang ZH, Ma ZP, Fang XF, Zhang J, Wang XH (2016) Детализация эффектов фильтрации окружающей среды и ограничения расселения на агрегированное распределение деревьев и кустарников виды: жизненный этап имеет значение. PLoS One 11: e0156326

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • Чжан К., Ли Х, Чен Л., Се Дж, Лю С., Пей С. (2016) Влияние топографических и почвенных факторов на структуру древесного сообщества и разнообразие субтропических горных лесов в нижнем течении реки Ланканг.Леса 7: 222

    Статья Google ученый

  • Структура и состав леса — Стипендия Оксфорда

    Страница из

    НАПЕЧАТАНО ИЗ ОНЛАЙН-СТИПЕНДИИ ОКСФОРДА (oxford.universitypressscholarship.com). (c) Авторские права Oxford University Press, 2021. Все права защищены. Отдельный пользователь может распечатать одну главу монографии в формате PDF в OSO для личного использования. дата: 25 августа 2021 г.

    Глава:
    (п.85) 3 Структура и состав леса
    Источник:
    Экология и охрана лесов
    Автор (ы):

    Адриан К. Ньютон

    Издатель:
    Oxford University Press

    DOI: 10.1093 / acprof: oso / 9780198567448.003.0003

    В этой главе описываются методы, которые можно использовать для характеристики сообществ древесных пород на основе полевых исследований, с акцентом на методы, которые наиболее часто используются сегодня. Также предоставляется информация о методах оценки видового богатства и разнообразия лесных сообществ, которым уделяется все большее внимание после принятия Конвенции о биологическом разнообразии.

    Ключевые слова: породы деревьев, полевые исследования, видовое богатство, разнообразие, инвентаризация леса, отбор проб, древостой, пространственная структура, флористический состав, растительность

    Для получения доступа к полному тексту книг в рамках службы для получения стипендии

    Oxford Online требуется подписка или покупка. Однако публичные пользователи могут свободно искать на сайте и просматривать аннотации и ключевые слова для каждой книги и главы.

    Пожалуйста, подпишитесь или войдите для доступа к полному тексту.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *