Air temperature changes due to altitude above sea level in the Northern Ural Mountains

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The research is devoted to an urgent modern problem: the identification of temperature factors that limit the distribution and survival of plants in the mountainous conditions of the Northern Urals. The article’s aim is to determine the air temperature in four altitudinal zones of the southern part of the Northern Urals (Sverdlovsk region 59º30´N, 59º15´E) and to identify regression relationships of the obtained temperature data with control temperature data from the nearest meteorological station. Registration of air temperatures was carried out from May to September 2019 around the clock, every two hours in the mountain forest zone (at an altitude of 460 and 640 m above sea level) under the canopy of Siberian stone pine forests, in the zone of subalpine woodlands with elements of mountain forest tundra (820 m above sea level) and on a plateau in the mountain tundra zone (1030 m above sea level). It has been established that the change in air temperature at different altitude levels and at the nearest meteorological station (far from 60 km, at an altitude of 202 m above sea level) occurs relatively synchronously. Difference between average daily temperatures at altitudes of 460, 640, 820 and 1030 m above sea level and the control data of the meteorological station is 2.2, 3.0, 4.7 and 5.1ºC respectively. For all altitude levels, a reliable close straight-line relationship between average daily air temperatures and meteorological station data has been established. The altitudes of 460, 640, 820 and 1030 m above sea level correspond to the coefficients of determination ( R 2) equal to 0.96, 0.95, 0.92 and 0.88. The relationship of the minimum temperatures of the corresponding altitude levels with the control data is also quite high ( R 2 is not lower than 0.7). With the help of the identified relationships and the obtained regression equations, it is possible to retrospectively restore the dynamics of the thermal regime according to the meteorological station data for mountain habitats of different altitudes in the southern part of the Northern Urals over a long period. Including extreme critical temperatures, which act as factors limiting the resettlement and survival of plants and determine the ecosystem biodiversity.

Авторлар туралы

Nikolai Tantsyrev

Institute Botanic Garden Ural Branch of Russian Academy of Sciences

Email: 89502076608@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1904-4751
Scopus Author ID: 23995967800
ResearcherId: AAW-6195-2021

Candidate of Biological Science, Researcher of Laboratory of Population Biology of Woody Plants and Forest Dynamics

202а, 8 Marta St, Yekaterinburg, Russian Federation, 620144

Natalya Ivanova

Institute Botanic Garden Ural Branch of Russian Academy of Sciences

Email: i.n.s@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-0845-9433
Scopus Author ID: 56443439900
ResearcherId: Q-3292-2017

Doctor of Biological Sciences, Leading Researcher

202а, 8 Marta St, Yekaterinburg, Russian Federation, 620144

Irina Petrova

Institute Botanic Garden Ural Branch of Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: irina.petrova@botgard.uran.ru
ORCID iD: 0000-0001-5689-8452
Scopus Author ID: 55935284300
ResearcherId: N-6695-2018

Doctor of Biological Sciences, Director

202а, 8 Marta St, Yekaterinburg, Russian Federation, 620144

Әдебиет тізімі

  1. Pătru-Stupariu I, Hossu CA, Grădinaru SR, Nita A, Stupariu M-S, Huzui-Stoiculescu A, Gavrilidis A-A. A Review of Changes in Mountain Land Use and Ecosystem Services: From Theory to Practice. Land. 2020;9(9):336. https://doi.org/10.3390/land9090336
  2. Gao J, Tang X, Lin S, Bian H. The Influence of Land Use Change on Key Ecosystem Services and Their Relationships in a Mountain Region from Past to Future (1995-2050). Forests. 2021;12(5):616. https://doi.org/10.3390/f12050616
  3. Kohler T, Maselli D. Mountains and Climate Change - From Understanding to Action. Published by Geographica Bernensia with the support of the Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC), and an international team of contributors. Bern; 2009. 78 p.
  4. Ivanova NS. Forest typological features of biodiversity and restoration-age dynamics of vegetation of mountain forests of the Southern and Middle Urals (Dissertation of the Doctor of Biological Sciences). Yekaterinburg: Ural State Forestry University; 2019. 304 p. (In Russ.)
  5. Jandl R, Kindermann G, Foldal C, Schüler S, Bouissou C. Early Performance of Tree Species in a Mountain Reforestation Experiment. Forests. 2021;12(2):256. https://doi.org/10.3390/f12020256
  6. Mengist W, Soromessa T, Legese G. Ecosystem services research in mountainous regions: A systematic literature review on current knowledge and research gaps. Science of The Total Environment. 2020;702:134581. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134581
  7. Fomin V, Ivanova N, Mikhailovich A. Genetic forest typology as a scientific and methodological basis for environmental studies and forest management. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2020;609:012044. https://doi.org/10.1088/1755-1315/609/1/012044
  8. Fomin V, Ivanova N, Mikhailovich A, Zolotova E. Problem of climate-driven dynamics in the genetic forest typology. Modern synthetic methodologies for creating drugs and functional materials (mosm2020): AIP Conference Proceedings. 2021;2388:030007. https://doi.org/10.1063/5.0068806
  9. Maiti R, Rodriguez HG, Ivanova NS. Autoecology and Ecophysiology of Woody Shrubs and Trees: Concepts and Applications. John Wiley & Sons; 2016. 352 p. https://doi.org/10.1002/9781119104452
  10. Zevallos J, Lavado-Casimiro W. Climate Change Impact on Peruvian Biomes. Forests. 2022;13(2):238. https://doi.org/10.3390/f13020238
  11. Ivanova NS, Zolotova ES. Adaptation of Forest Ecosystems to the Humidity Factor in the Middle Urals. Uchenye zapiski kazanskogo universiteta Seriya estestvennye nauki. 2019;161(2):293-306. https://doi.org/10.26907/2542-064X.2019.2.293-306 (In Russ.)
  12. Ivanova NS, Zolotova ES, Li G. Influence of soil moisture regime on the species biomass of the herb layer of pine forests in the Ural Mountains. Ecological Questions. 2021;32(2). http://dx.doi.org/10.12775/EQ.2021.011
  13. Kellomäki S. Managing Boreal Forests in the Context of Climate Change: Impacts, Adaptation and Climate Change Mitigation. CRC Press, 2016, 365 p. https://doi.org/10.1201/9781315166063
  14. Ivanova NS. Interdisciplinary Approach for Sustainable Forest Management. International Journal of Bio-resource and Stress Management. 2018;9(2):257-261. https://doi.org/10.23910/ijbsm/2018.9.2.1859
  15. Shiyatov SG, Mazepa VS. Contemporary expansion of siberian larch into the mountain tundra of the Polar Urals. Russian Journal of Ecology. 2015;46(6):495-502. https://doi.org/10.1134/s1067413615060168 (In Russ.)
  16. Sannikov SN, Tantsyrev NV, Petrova IV. Invasion of Siberian Pine Populations in Mountain Tundra in the Northern Urals. Contemporary Problems of Ecology, 2018;11(4):396-405. https://doi.org/10.15372/sej20180406 (In Russ.)
  17. Shiyatov SG. Dendrochronology of the upper forest boundary in the Urals. Moscow: Nauka; 1986. 136 p. (In Russ.)
  18. Hagedorn F, Rigling A, Shiyatov SG, Mazepa VS, Devi NM, Grigor'ev AA, Terent’ev M, Moiseev PA, Bartysh AA, Fomin VV, Kapralov DS, Bugman H. Treeline advances along the Urals Mountain range - driven by improved winter conditions? Global Change Biology. 2014;20(11):3530-3543. https://doi.org/10.1111/gcb.12613
  19. Hagedorn F, Dawes MA, Bubnov MO, Devi NM, Grigoriev AA, Mazepa VS, Shiyatov SG, Moiseev PA, Nagimov ZY. Latitudinal decline in stand biomass and productivity at the elevational treeline in the Ural Mountains despite a common thermal growth limit. Journal of Biogeography. 2020;47(8):1827-1842. https://doi.org/10.1111/jbi.13867
  20. Körner C. Alpine plant life. Functional plant ecology and high mountain ecosystems. Berlin: Springer Verlag; 1999, 238 p.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».