ISSN: 0024-1148 Лесоведение. 2015. № 4. С. 255-259


ОЦЕНКА ИНДЕКСА ЛИСТОВОЙ ПОВЕРХНОСТИ ДЛЯ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ ПО ДАННЫМ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЛЕСНОГО РЕЕСТРА

В. И. Грабовский1, Н. В. Зукерт1, М. Д. Корзухин2
1 Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН
117997 Москва, ул. Профсоюзная, 84/32
2 Институт глобального климата и экологии Росгидромета и РАН
107258 Москва, ул. Глебовская, 20Б
E-mail: mdkorz@gmail.com


Поступила в редакцию 10.02.2015 г.


Данные Государственного лесного реестра (ГЛР) за 2007 г. использованы для вычисления индекса листовой поверхности LAI (leaf area index, м 2 м -2) лесов России в двух разрешениях - по лесным районам (31) и по лесничествам (1900). Площади и запасы всех 66 пород ГЛР позволяют найти значения удельных запасов пород U (м 3 га -1). Расчет LAI использовал конверсионные коэффициенты “запас → фитомасса листвы”, т м -3, и проекционные удельные листовые поверхности SLA (specific leaf area, см 2 г -1). Полученные величины LAI близки к средним оценкам, найденным наземными и дистанционными методами (приведенный обзор для июля содержит 18 литературных источников). Наибольшие величины LAI наблюдаются в подзоне средней тайги Европейской части России и в Приангарье. Полученные оценки LAI могут быть использованы для расчетов продуктивности лесных экосистем на разных масштабах рассмотрения, а также для калибровки экстраполяций данных, полученных методами дистанционного контроля.



  • Ключевые слова: индекс листовой поверхности, государственный лесной реестр, удельная листовая поверхность.


Список литературы



  1. Ермолова Л.С., Уткин А.И. Удельная листовая поверхность основных лесообразующих пород России // Экология. 1998. № 3. C. 178–183.

  2. Замолодчиков Д.Г., Уткин А.И., Честных О.В. Коэффициенты конверсии запасов в фитомассу для основных лесообразующих пород России // Лесная таксация и лесоустройство. 2003. Вып. 1(32). С. 119–127.

  3. Лесной фонд России (по данным государственного учета лесного фонда по состоянию на 1 января 2007 г.). Справочник. М.: Рослесинфорг / ВНИИЛМ, 2007. Ст. 637.

  4. Перечень лесорастительных зон и лесных районов России № 37 “Об утверждении перечня лесорастительных зон и лесных районов Российской Федерации”. М., 2011.

  5. Уткин А.И., Гульбе Я.И., Гульбе Т.А., Ермолова Л.С. Биологическая продуктивность лесных экосистем. Компьютерная база данных. М.: ИЛ РАН, ЦЭПЛ РАН, 1974.

  6. Уткин А.И., Ермолова Л.С., Уткина И.А. Площадь поверхности лесных растений: сущность, параметры, использование. М.: Наука, 2008. 292 с.

  7. Asner G.P., Scurlock J.M.O., Hicke J.A. Global synthe-sis of leaf area index observations: implications for ecological and remote sensing studies // Global Ecology and Biogeography. 2003. V. 12. P. 191–205.

  8. Bonan G.B., Levis S., Kergoat L., Oleson K.W. Land-scapes as patches of plant functional types: An integrating concept for climate and ecosystem models // Global Bio-geochemical Cycles. 2002. V. 16. № 2. P. 1–18.

  9. Boussetta S., Balsamo G., Beljaars A., Krala T., Jar-lan L. Impact of a satellite-derived leaf area index month-ly climatology in a global numerical weather prediction model // International Journal of Remote Sensing. 2013. V. 34. № 9–10. P. 3520–3542.

  10. Buermann W., Wang Y., Dong J., Zhou L., Zeng X., Dickinson R.E., Potter C.S., Myneni R.B. Analysis of a multiyear global vegetation leaf area index data set // Journal of Geophysical Research. 2002. V. 107. № D22, 4646.

  11. Chen J.M., Mo G., Pisek J., Liu J., Deng F., Ishizawa M., Chan D. Effects of foliage clumping on the estimation of global terrestrial gross primary productivity // Global Biogeochemical Cycles. 2012. V. 26. № GB1019.

  12. Cox P.M. Description of the ‘‘TRIFFID’’ dynamic global vegetation model // Hadley Centre Technical Note 24. 2001. 17 p.

  13. Deng F., Chen J.M., Plummer S., Chen M., Pisek J. Algorithm for global leaf area index retrieval using satellite imagery // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2006. V. 44. № 8. P. 2219–2229.

  14. Dybzinski R., Farrior C., Wolf A., Reich P.B., Paca-la S.W. Evolutionarily stable strategy carbon allocation to foliage, wood, and fine roots in trees competing for light and nitrogen: an analytically tractable, individual-based model and quantitative comparisons to data // American Naturalist. 2011. V. 177. P. 153–166.

  15. Friend A.D. Modelling canopy CO2 fluxes: are ‘big-leaf’ simplifications justified? // Global Ecology and Bio-geography. 2001. V. 10. № 6. P. 603–619.

  16. Garrigues S., Lacaze R., Baret F., Morisette J.T., Weiss M., Nickeson J.E., Fernandes R., Plummer S., Sha-banov N.V., Myneni R.B., Knyazikhin Y., Yang W. Vali-dation and intercomparison of global Leaf Area Index products derived from remote sensing data // Journal of Geophysical Research. 2008. V. 113. Issue G02028. doi:10.1029/2007JG000635

  17. Gibelin A.-L., Calvet J.-C., Roujean J.-L., Jarlan L., Los S.O. Ability of the land surface model ISBA-A-gs to simulate leaf area index at the global scale: Comparison with satellites products // Journal of Geophysical Research. 2006. V. 111. Issue D18102. P. 1–16.

  18. Haxeltine A., Prentice I.C. BIOME3: An equilibrium terrestrial biosphere model based on ecological constrains, resource availability, and competition among plant functional types // Global Biochemical Cycles. 1996. V. 10. № 4. P. 693–709.

  19. Kattge J., Dнaz S., Lavorel S. et al. TRY – a global database of plant traits // Global Change Biology. 2011. V. 17. P. 2905–2935.

  20. Kergoat L., Lafont S., Douville H., Berthelot B., Dedieu G., Planton S., Royer J.-F. Impact of doubled CO2 on global-scale leaf area index and evapotranspiration: Conflicting stomatal conductance and LAI responses // Journal of Geophysical Research. 2002. V. 107. Issue D24. P. 1–16.

  21. Liu Y., Liu R., Chen J.M. Retrospective retrieval of long-term consistent global leaf area index (1981–2011) from combined AVHRR and MODIS data // Journal of Geophysical Research. 2012. V. 117. № G04003.

  22. Masson V., Champeaux J.-L., Chauvin F., Meriguet C., Lacaze R. A global database of land surface parameters at 1–km resolution in meteorological and climate models // Journal of Climate. 2003. V. 16. P. 1261–1282.

  23. Myneni R.B., Hoffman S., Knyazikhin Y., Privette J.L., Glassy J., Tian Y., Wang Y., Song X., Zhang Y., Smith G.R., Lotsch A., Friedl M., Morisette J.T., Votava P., Nem-ani R.R., Running S.W. Global products of vegetation leaf area and fraction absorbed PAR from year one of MODIS data // NASA Publications. 2002. Paper 39.

  24. NASA Earth Observations, http://neo.sci.gsfc.nasa. gov/Search.html?group=21

  25. Nikolov N., Zeller K.F. Efficient retrieval of vegetation leaf area index and canopy clumping factor from satellite data to support pollutant deposition assessments // Envi-ronmental Pollution. 2006. V. 141. P. 539–549.

  26. Olchev А., Ibrom A., Rossa T., Falka U., Rakkibua G., Radlera K., Grotea S., Kreilein H., Gravenhorst G. A mo-delling approach for simulation of water and carbon di-oxide exchange between multi-species tropical rain forest and the atmosphere // Ecological Modelling. 2008. V. 212. № 1–2. P. 122–130.

  27. Pisek J., Chen J.M. Comparison and validation of MODIS and VEGETATION global LAI products over four BigFoot sites in North America // Remote Sensing of Environment. 2007. V. 109. P. 81–94.

  28. Running S.W., Baldocchi D.D., Turner D.P., Gower S.T., Bakwin P.S., Hibbard K.A. A global terrestrial monitoring network integrating tower fluxes, flask sampling, ecosystem modeling and EOS satellite data // Remote Sensing and Environment. 1999. V. 70. P. 108–127.

  29. Shaver G.R., Rastetter E.B., Salmon V., Street L.E., van de Weg M.J., Rocha A., van Wijk M.T., Williams M. Pan-Arctic modelling of net ecosystem exchange of CO2 // Philosofical Transactions of Royal Society of London, B, Biological Sciences. 2013. V. 368. 20120485.

  30. Woodward F.I., Lomas M.R., Kelly C.K. Global climate and the distribution of plant biomes // Philosofical Transactions of Royal Society of London, B, Biological Sciences. 2004. V. 359. № 1450. P. 1465–1476.

  31. Zhu Z., Bi J., Pan Y., Ganguly S., Anav A., Xu L., Sa-manta A., Piao S., Nemani R.R., Myneni R.B. Global data sets of vegetation leaf area index (LAI)3g and fraction of photosynthetically active radiation (FPAR)3g derived from global inventory modeling and mapping studies (GIMMS) normalized difference vegetation index (NDVI3g) for the period 1981 to 2011 // Remote Sensing. 2013. V. 5. № 2. P. 927–948.