Приживаемость дуба черешчатого в лесной экосистеме Волго-Ахтубинской поймы севера Астраханской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Леса являются необходимым природным ресурсом и выполняют множество функций в экосистеме. Многочисленными российскими и зарубежными исследованиями была подтверждена важнейшая роль лесов в сохранении экологического баланса окружающей среды. Для обеспечения уникальности региона Астраханской области необходимо восстановление лесов на Нижней Волге, которые оказывают влияние на гидрологический режим, защищают почву от деградации, ветровой и водной эрозии, сохраняют рекреационный потенциал территории и обеспечивают местное население стабильным сельхозпроизводством. Весной и осенью 2019 г. сотрудниками Прикаспийского аграрного федерального научного центра Российской академии наук на участках, расположенных в правобережной части Волго-Ахтубинской поймы на 3,5…5,5 км южнее села Соленое Займище, были высажены 120 сеянцев дуба черешчатого (60 - весной и 60 - осенью). На конец октября 2020 г. осталось 64 (53 %) из общего количества высаженных растений. Наилучшая приживаемость (100 %) была отмечена у однолетних сеянцев, которые высадили весной на участке с затенением. Наибольший отход (20 %) был у двухлетних сеянцев, высаженных осенью в местах без затенения.

Об авторах

Анна Александровна Баканева

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Прикаспийский аграрный федеральный научный центр Российской академии наук»

Автор, ответственный за переписку.
Email: solnce5508@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2619-8794

младший научный сотрудник, отдел рационального природопользования

416251, Российская Федерация, Астраханская область, Черноярский район, с. Соленое Займище, квартал Северный, д. 8

Список литературы

  1. Kutlusurina GV, Tokareva AA Soil-hydrological characteristics of Astrakhan region for justification of land reclamation zoning. Scientific Journal of Russian Research Institute of Land Improvement Problems. 2016; (2):128—147. (In Russ.).
  2. Rybashlykova LP, Konev SV. Ecological-geochemical state of meadow-pasture ecosystems of the Volga-Akhtuba floodplain. South of Russia: ecology, development. 2017; 12(4):185—191. (In Russ). doi: 10.18470/1992–1098–2017–4–185–191
  3. Tyutyuma NV, Tuz RK, Konev SV. Value of the Volga-Akhtuba floodplain in maintaining the sustainability of the ecological system of the Northern Caspian region. Izvestia of the Lower Volga Agro-University Complex. 2017; (1):175—181. (In Russ.).
  4. Glushko SG, Manyukova IG, Prokhorenko NB. Restoration of oak forests of the Middle Volga region. Vestnik of Omsk SAU. 2017; (3):56—61. (In Russ.).
  5. Manaenkov AS. Formation of steppe and protective afforestation: theoretical and applied aspects in the contemporary context. Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Forest. Ecology. Nature Management. 2016; (2): 5—23. (In Russ.). doi: 10.15350/2306–2827.2016.2.5
  6. Mikhin VI, Mikhina EA. Formation of English oak protective plants in the Central Chernozem region of Russia. Forestry Engineering Journal. 2018; (4):109—117. (In Russ.). doi: 10.12737/ article_5c1a321965cf38.69751554
  7. Zvolinsky VP, Zaplavnov DM, Kishchenko AA, Koshelev AV. Influence of environmental factors on the state of forest plantations of the Volga-Akhtubinskaya floodplain of the Astrakhan region. Izvestia of the Lower Volga Agro-University Complex. 2013; (3):14—19. (In Russ.).
  8. Romanov EM, Smyshlyaeva MI, Krasnov VG, Mukhortov DI. Growing of one-year containerized seedlings of English oak (Quercus robur L.) with the use of various nutritious substrates. Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Forest. Ecology. Nature Management. 2017; 3:26—36. (In Russ.). doi: 10.15350/2306–2827.2017.3.26
  9. Demakov YP, Krasnov VG, Kirillov SV, Smyshlyaeva MI, Antropova AV. Information content of morphometric parameters of trees, acorns and leaves of English oak (Quercus robur L.) in provenance trial plantations. Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Forest. Ecology. Nature Management. 2015; (3):18—33. (In Russ.).
  10. Adams J, Gaddis DA, Beliech D. Growing Your Own Oak Seedlings. Available from: http://msucares. com/pubs/publications/p2421.pdf [Accessed 5th July 2021].
  11. Baranov SG. Use of MorphoJ soft package for phenotypic and genotypic variety testing (English oak case study). Russian Journal of Genetics: Applied Research. 2018; 8(1):22—30. doi: 10.1134/S2079059718010021
  12. Yuferev VG, Taranov NN. Retrospective analysis of Volga-Akhtuba floodplain forests degradation. Izvestia of the Lower Volga Agro-University Complex. 2016; (3):66—72. (In Russ.).
  13. Semenischenkov YA, Lobanov GV. Geoecological conditions of habitats of floodplain oak forests in river valleys of the Upper Dnieper basin. Vestnik of Saint Petersburg university. Earth sciences. 2019; 64(2):328—362. (In Russ.). doi: 10.21638/spbu07.2019.210
  14. Erusalimsky VI, Rozhkov VA. The multifunctional role of protective forest plantations. Dokuchaev Soil Bulletin. 2017; (88):121—137. (In Russ.). doi: 10.19047 / 0136–1694–2017–88–121–137
  15. Macdonald SE, Landhäusser SM, Skousen J, Franklin J, Frouz J, Hall S, et al. Forest restoration following surface mining disturbance: challenges and solutions. New Forests. 2015; 46(5—6):703—732. doi: 10.1007/ s11056–015–9506–4

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».