CARBON DEPOSITION BY PINE STANDS OF THE KRASNOYARSK FOREST STEPPE DURING CARE LOGGING

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The structure of the carbon pool in the middle-aged and mature pine stands of the Krasnoyarsk forest-steppe during care logging has been studied. The basis for calculations is data on the dynamics of the volume stocks of the stands. In accordance with the method of conversion coefficients, the phytomass of fractions (stem, bark, branches and needles) was calculated, which was then converted into carbon stocks. It has been established that the main contribution to the carbon pool of pine stands is made by stem wood. In medium-aged pine stands, the proportion of stems in the bark is 66-70 % of the total phytomass, and for mature stands this value is in the range of 76-80 %. The contribution of roots in medium-aged stands is about 20 %, and in mature stands 14-16 %. Branches and needles account for about 6.5 and 5.5 %, respectively, and in mature stands - 4.5-6.0 and 1.5-1.8 %. Felling residues account for about 13 % in medium-aged stands, and about 9 % in mature stands. In medium-aged and mature stands, when felling with an intensity of 15-20 %, it takes about 10 years to restore the carbon pool to the pre-cutting level. Felling residues in quantities proportional to the intensity of logging remain at the logging sites, and the carbon deposited in these fractions is an integral part of the ecosystem pool. In order to obtain the greatest increase in the phytomass of pine stands and minimize carbon losses during felling, selective logging using modern technologies for clearing felling areas and processing logging waste is most appropriate. It is possible to increase carbon absorption and minimize carbon dioxide emissions during felling of forest care by determining the intensity of optimal thinning of the tree stand.

About the authors

V. V. Ivanov

Krasnoyarsk Science Centre of the Siberian Branch of Russian Academy of Science, V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Author for correspondence.
Email: viktor_ivanov@ksc.krasn.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

A. N. Borisov

Krasnoyarsk Science Centre of the Siberian Branch of Russian Academy of Science, V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: alnik_borisov@mail.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

References

  1. Азаренок В. А. Экологизированные рубки леса. Екатеринбург: УГЛТА, 1998. 100 с
  2. Борисов А. Н., Иванов В. В., Петренко А. Е. Формирование пространственной структуры сосновых древостоев при рубках ухода // Лесоведение. 2019. № 1. С. 7-18
  3. Бузыкин А. И., Пшеничникова Л. С., Суховольский В. Г. Густота и продуктивность древесных ценозов. Новосибирск: Наука, 2002. 152 с
  4. Желдак В. И., Дорощенкова Э. В., Сычева А. Н., Липкина Т. В., Живаев Е. Е. Технологическая реализация лесоводственных мероприятий, обеспечивающих эффективное выполнение лесами функций депонирования и консервации углерода // Лесохоз. инф. 2023. № 3. С. 5-25
  5. Иванов В. В., Борисов А. Н., Петренко А. Е., Семенякин Д. А., Собачкин Д. C., Собачкин Р. C. Густота сосновых древостоев при интенсивном лесовыращивании // Сиб. лесн. журн. 2017. № 6. С. 102-109
  6. Иванов В. В., Семенякин Д. А. Влияние выборочных рубок на продуктивность сосновых древостоев в условиях Красноярской лесостепи // Сиб. лесн. журн. 2021. № 1. С. 58-67
  7. Колтунова А. И., Азаренок В. А., Усольцев В. А. Расчет приходной части углеродного баланса при постепенных рубках древостоев основных лесообразующих пород // Изв. Оренбург. гос. агр. ун-та. 2010. № 3 (27). С. 30-33
  8. Методика информационно-аналитической оценки бюджета углерода лесных насаждений на локальном уровне. М.: ЦЭПЛ РАН, 2017. 15 с
  9. Методические указания по количественному определению объема поглощения парниковых газов. Утв. распоряжением Минприроды России от 30.06.2017 № 20-р (ред. от 20.01.2021). М.: Минприроды России, 2017
  10. Операционная модель учета углерода Канадского лесного сектора CBM-CFS3 версия 1.0: Руководство пользователя / Kull S. J., Kurz W. A., Rampley G. J., Banfield G. E., Schivatcheva R. K. (пер. с англ.) / M. J. Apps (Ed.). North. For. Centre, 2010. 112 с
  11. Сортиментные и товарные таблицы для древостоев Западной и Восточной Сибири. Новосибирск, 2005. 176 с
  12. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы) / А. З. Швиденко, Д. Г. Щепащенко, С. Нильссон, Ю. И. Булуй. Изд. 2-е, доп. М.: Фед. агентство лесн. хоз-ва; Междунар. ин-т прикл. сист. анализа (IIASA), 2008. 886 с
  13. Усольцев В. А., Ковязин В. Ф., Цепордей И. С. Текущее накопление углерода в лесах двух экорегионов России // Изв. СПбЛТА. 2021. Вып. 237. С. 75-96
  14. Уткин А. И., Замолодчиков Д. Г., Честных О. В. Пулы углерода фитомассы и почв сосновых лесов России // Хвойные бореал. зоны. 2004. Вып. 2. С. 13-21
  15. Шапченкова О. А., Ковалева Н. М., Иванов В. В., Собачкин Р. С., Собачкин Д. С., Петренко А. Е. Влияние азотных удобрений на свойства подстилки и живой напочвенный покров в сосновых насаждениях Красноярской лесостепи // Лесоведение. 2015. № 1. С. 44-51
  16. Филипчук А. Н., Малышева Н. В., Моисеев Б. Н., Страхов В. В. Аналитический обзор методик учета выбросов и поглощения лесами парниковых газов из атмосферы // Лесохоз. инф. 2016. № 3. С. 36-85
  17. Chen B., Arain M. A., Khomik M., Trofymow J. A., Grant R. F., Kurz W. A., Yeluripati J., Wang Z. Evaluating the impacts of climate variability and disturbance regimes on the historic carbon budget of a forest landscape // Agr. For. Meteorol. 2013. V. 180. P. 265-280
  18. Colombo S. J., Chen J., Ter-Mikaelian M. T., McKechnie J., Elkie P. C., MacLean H. L., Heath L. S. Forest protection and forest harvest as strategies for ecological sustainability and climate change mitigation // For. Ecol. Manag. 2012. V. 281. P. 140-151
  19. Stoffel J. L., Gower S. T., Plaut J., Holmes B. Carbon pools in a boreal mixed wood logging chronosequence // Glob. Change Biol. 2005. V. 11. Iss. 11. P. 1883-1894

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».