ЛЕСОВЕДЕНИЕ, 2019, № 6, С.488-500

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЛЕСАМИ
П. Я. Грабарник¹, В. Н. Шанин^1,2, О. Г. Чертов³, И. В.Припутина¹, С. С.Быховец¹, Б. С. Петропавловский⁴, П. В. Фролов¹, Е. В. Зубкова¹, М. П.Шашков^1,5,Г. Г. Фролова^1
1Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН – ФИЦ ПНЦБИ РАН, Россия, 142290, Пущино, Московская обл., ул. Институтская, 2, корп. 2
E-mail: pavel.grabarnik@gmail.com
²Центр по экологии и продуктивности лесов РАН, Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 84/32
³Бингенский технический университет, Германия, 55411, Бинген, Берлинштрассе, 109
⁴Ботанический сад-институт ДВО РАН, Россия, 690024, Владивосток, ул. Маковского, 142
⁵Институт математических проблем биологии РАН – филиал Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН,  Россия, 142290, Пущино, ул. проф. Виткевича, 1

Поступила в редакцию 24.05.2018 г.
Переход от экстенсивной модели лесного хозяйства к интенсивной и повышенное внимание к экологическим проблемам природопользования определяют необходимость применения новых научных методов для оценки и прогнозирования ресурсов и функций лесов России. В статье представлен анализ основных групп математических моделей лесных экосистем, их структура, возможности и перспективы развития. Рассмотрены лесоводственные модели (growth-yield models), широко использующиеся для имитации режимов лесопользования, в которых прирост древесины вычисляется по таблицами хода роста с учетом локальной освещенности. Процессные модели (process-based models), в основе которых лежат механизмы и эколого-физиологические процессы, описанные с той или иной степенью детальности, позволяют вычислять прирост биомассы по упрощенным уравнениям фотосинтеза и дыхания либо по эмпирическим функциям нетто-биологической продуктивности. Их сопряжение с почвенной моделью делает возможным оценки динамики органического вещества почв, эмиссии СО₂ в атмосферу и доступного для растений азота. В этих моделях могут дополнительно рассчитываться гидротермические условия и динамика травяно-кустарничкового яруса. Детальные «индивидуально-ориентированные пространственно-распределенные» процессные модели (individual-based spatially explicit models) вычисляют рост каждого дерева с координатами на пространственной решетке с учетом конкуренции за свет и почвенные ресурсы. Лесные модели в целом, и особенно процессные модели экосистем, относятся к наукоемким методам прогноза, которые могут быть использованы для научного обоснования и принятия решений по управлению лесами.
Ключевые слова: лесные экосистемы, динамические модели, лесоводственные модели, почвенные модели, процессные модели.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Российского научного фонда (18-14-00362) [Грабарник П.Я., Шанин В.Н., Припутина И.В., Фролов П.В., Зубкова Е.В., Шашков М.П., Фролова Г.Г.], раздел "Модели гидротермического режима почв и экосистем" подготовлен Быховцем С.С. в рамках темы фундаментальных научных исследований (рег.№ АААА-А18-118013190176-2).
DOI: 10.1134/S0024114819030033

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

• Березовская Ф.С., Карев Г.П., Швиденко А.З. Моделирование динамики древостоев: эколого-физиологический подход. М.: ВНИИЦ Лесресурс, 1991. 84 с.


• Быховец С.С., Комаров А.С. Простой статистический имитатор климата почвы с месячным шагом // Почвоведение. 2002. № 4. С. 443–452.


• Восточноевропейские леса: история в голоцене и современность / Отв. ред. О.В. Смирнова. М.: Наука, 2004. Кн. 1. 479 с.


• Грабарник П.Я. Анализ горизонтальной структуры древостоя: модельный подход // Лесоведение. 2010. № 2. С. 77–85.


• Жукова Л.А. Концепция фитогенных полей и современные аспекты их изучения // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2012. Т. 14. № 1-6. С. 1462–1465.


• Замолодчиков Д.Г., Грабовский В.И., Краев Г.Н. Динамика бюджета углерода лесов России за два последних десятилетия // Лесоведение. 2011. № 6. С. 16–28.


• Замолодчиков Д.Г., Коровин Г.Н., Гитарский М.Л. Бюджет углерода управляемых лесов Российской Федерации // Лесоведение. 2007. № 6. C. 23–34.


• Колобов А.Н. Моделирование пространственно-временной динамики древесных сообществ: индивидуально-ориентированный подход // Лесоведение. 2014. № 5. С. 72–82.


• Комаров А.С., Зубкова Е.В., Фролов П.В. Клеточно-автоматная модель динамики популяций и сообществ кустарничков // Сибирский лесной журнал. 2015. № 3. С. 57–69.


• Корзухин М.Д., Цельникер Ю.Л., Семенов С.М. Экофизиологическая модель первичной продуктивности древесных растений и оценки климатических пределов их произрастания // Метеорология и гидрология. 2008. № 12. С. 56–69.


• Крюденер А.А. Основы классификации типов насаждений и их народохозяйственное значение в обиходе страны. Петроград: Типография Главного управления уделов, 1916. 190 с.


• Менжулин Г.В. Моделирование влагообмена и транспирации в системе почва–растение–атмосфера // Труды Государственного гидрологического института. 1977. Вып. 247. С. 36–44.


• Михайлов А.В. Модель динамики живого напочвенного покрова в лесу // Математика. Компьютер. Образование. М.: Прогресс–Традиция, 2001. Вып. 8. Ч. 2. С. 651–655.


• Моделирование динамики органического вещества в лесных экосистемах / Отв. ред. В.Н. Кудеяров. М.: Наука, 2007. 380 с.


• Петропавловский Б.С. Математико-картографическое моделирование оптимальных мест произрастания лесообразующих пород (на примере Приморского края) // Сибирский экологический журнал. 2011. Т. 4. № 6. С. 767–772.


• Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2006. 396 с.


• Припутина И.В., Фролова Г.Г., Быховец С.С., Шанин В.Н., Лебедев В.Г., Шестибратов К.А. Моделирование продуктивности лесных плантаций при разных схемах пространственного размещения деревьев // Математическая биология и биоинформатика. 2016. Т. 11. № 2. С. 245–262.


• Разумовский С.М. Труды по экологии и биогеографии. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2011. 722 с.


• Сысуев В.В., Бондарь Ю.Н., Чумаченко С.И. Моделирование структуры ландшафтов и динамики древостоев для планирования устойчивого лесопользования // Вестник Моск. университета. Сер. 5. География. 2010. № 6. С. 39–48. 


• Чертов О.Г. Экология лесных земель. Почвенно-экологическое исследование лесных местообитаний. Л.: Наука, 1981. 192 с.


• Чертов О.Г., Комаров А.С. Теоретические подходы к моделированию динамики содержания органического вещества почв // Почвоведение. 2013. № 8. С. 937–946.


• Чумаченко С.И. Базовая модель динамики многовидового разновозрастного лесного ценоза // Научные труды Московского государственного университета леса, 1993 № 248. С. 147–180.


• Чумаченко С.И. Моделирование динамики многовидовых разновозрастных лесных ценозов // Журнал общей биологии. 1998. Т. 59. № 4. С. 363–376.


• Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). М.: Рослесхоз, Международный институт прикладного системного анализа, 2008. 886 с.


• Экосистемные услуги наземных экосистем России: первые шаги. Status Quo Report / Отв. ред. Е.Н. Букварева. М.: Центр охраны дикой природы, 2013. 45 с. Электронный ресурс:  https://www.biodiversity.ru/programs/ecoservices/first-steps/Status_Quo_Report_2013_sm.pdf. (Дата доступа: 31.01.2019) .


• Ågren G.I., Bosatta E. Theoretical Ecosystem Ecology: Understanding Element Cycling. Cambridge: Cambridge University Press, 1996. 234 p.


• Beringer T., Lucht W., Schaphoff S. Bioenergy production potential of global biomass plantations under environmental and agricultural constraints // Global Change Biology Bioenergy. 2011. V. 3. N. 4. P. 299–312.


• Bhatti J., Chertov O., Komarov A. Influence of climate change, fire, insect and harvest on carbon dynamics for jack pine in central Canada: simulation approach with the EFIMOD model // International Journal of Climate Change: Impacts and Responses. 2009. V. 1. N. 3. P. 43–61.


• Bossel H. TREEDYN3 Forest Simulation Model – mathematical model, program documentation, and simulation results. Göttingen: Universität Göttingen, 1994. 120 p.


• Bourrier F., Cordonnier T., Mao Z., Saint-André L., Stokes A., Modelling and predicting the spatial distribution of tree root density in heterogeneous forest ecosystems // Annals of Botany. 2015. V. 116. N. 2. P. 261–277.


• Chertov O.G., Komarov A.S., Nadporozhskaya M.A., Bykhovets S.S., Zudin S.L. ROMUL – a model of forest soil organic matter dynamics as a substantial tool for forest ecosystem modelling // Ecological Modelling. 2001. V. 138. N. 1–3. Р. 289–308.


• Chertov O., Komarov A., Kolström M., Pitkänen S., Strandman H., Zudin S., Kellomäki S. Modelling the long-term dynamics of populations and communities of trees in boreal forests based on competition for light and nitrogen // Forest Ecology and Management. 2003. V. 176. N. 1. P. 355–369.


• Chertov O., Komarov A., Loukianov A., Mikhailov A., Nadporozhskaya M., Zubkova E. The use of forest ecosystem model EFIMOD for research and practical implementation at forest stand, local and regional levels // Ecological Modelling. 2006. V. 194. No. 1. P. 227–232.


• Chumachenko S.I., Korotkov V.N., Palenova M.M., Politov D.V. Simulation modeling of long-term stand dynamics at different scenarios of forest management for coniferous-broad-leaved forests // Ecological Modelling. 2003. V. 170. N. 2–3. P. 345–362.


• Daniels R.F., Burkhart H.E., Clason T.R. A comparison of competition measures for predicting growth of loblolly pine trees // Canadian Journal of Forest Research. 1986. V. 16. N. 6. P. 1230–1237.


• Fortin M., Bédard S., DeBlois J. SaMARE : un modèle par tiges individuelles destiné à la prévision de la croissance des érablières de structure inéquienne du Québec méridional. Québec: Gouvernement du Québec, 2009. 38 p.


• Friend A.D., Stevens A.K., Knox R.G., Cannel M.G.R. A process-based, terrestrial biosphere model of ecosystem dynamics (Hybrid v3.0) // Ecological Modelling. 1997. V. 95. N. 2. P. 249–287.


• Frolov P.V., Zubkova E.V., Komarov A.S. A cellular automata model for a community comprising two plant species of different growth forms // Biology Bulletin. 2015. V. 42. N. 4. P. 279–286.


• Gobakken L.R., Mattson J., Alfredsen G. In-service performance of wood depends upon the critical in-situ conditions. Case studies // The International Research Group on Wood Protection 39^th Annual Meeting, Istanbul, 25-29 May 2008. Stockholm: IRG Secretariat, 2008. Article 08-20382. 13 p.


• Grabarnik P., Särkkä A. Modelling the spatial structure of forest stands by multivariate point processes with hierarchical interactions // Ecological Modelling. 2009. V. 220. N. 9–10. P. 1232–1240.


• Grabarnik P., Myllymäki M., Stoyan D. Correct testing of mark independence for marked point patterns // Ecological Modelling. 2011. V. 222. N. 23–24. P. 3888–3894.


• Grote R., Pretzsch H. A model for individual tree development based on physiological processes // Plant Biology. 2002. V. 4. N. 2. P. 167–180.


• He H.S., Mladenoff D.J., Boeder J. An object-oriented forest landscape model and its representation of tree species // Ecological Modelling. 1999. V. 119. N. 1. P. 1–19.


• Hirvelä H., Härkönen K., Lempinen R., Salminen O. MELA2016 Reference Manual. Helsinki: Natural Resources Institute Finland, 2017. 547 p.


• Hynynen J., Ahtikoski A., Siitonen J., Sievänen R., Liski J. Applying the MOTTI simulator to analyse the effects of alternative management schedules on timber and non-timber production // Forest Ecology and Management. 2005. V. 207. N. 1. P. 5–18.


• Jansson P.-E., Karlberg L. COUP Manual. Coupled Heat and Mass Transfer Model for Soil-Plant-Atmosphere System. Stockholm: Royal Institute of Technology, 2011. 484 p. Электронный ресурс: http://www.coupmodel.com/default.htm (дата обращения 30.01.2019)


• Kahle H.-P., Karjalainen T., Schuck A., Ågren G., Kellomäki S., Mellert K., Prietzel J., Rehfuess K.-E., Spiecker H.  Causes and Consequences of Forest Growth Trends in Europe – Results of the RECOGNITION Project. Leiden: Brill, 2008. 261 p.


• Kellomäki S., Väisänen H., Strandman H. FinnFor: a model for calculating the response of the boreal forest ecosystem to climate changes. Joensuu: JoY, 1993. 120 p.


• Kimmins J.P., Mailly D., Seely B. Modelling forest ecosystem net primary production: the hybrid simulation approach used in FORECAST // Ecological Modelling. 1999. V. 122. N. 3. P. 195–224.


• Kolobov A.N., Frisman E.Ya. Individual-based model of spatio-temporal dynamics of mixed forest stands // Ecological Complexity. 2016. V. 27. P. 29–39.


• Komarov A., Chertov O ., Zudin S., Nadporozhskaya M., Mikhailov A., Bykhovets S., Zudina E., Zoubkova E. EFIMOD 2 – A model of growth and elements cycling in boreal forest ecosystems // Ecological Modelling. 2003. V. 170. N. 2–3. P. 373–392.


• Komarov A., Chertov O., Bykhovets S., Shaw C., Nadporozhskaya M., Frolov P., Shashkov M., Shanin V., Grabarnik P., Priputina I., Zubkova E. Romul_Hum model of soil organic matter formation coupled with soil biota activity. I. Problem formulation, model description, and testing // Ecological Modelling. 2017. V. 345. P. 113–124.


• Korzukhin M.D., Ter-Mikaelian M.T., Wagner R.G. Process versus empirical models: which approach for forest ecosystem management? // Canadian Journal of Forest Research. 1996. V. 26. N. 5. P. 879–887.


• Kurz W.A., Dymond C.C., White T.M., Stinson G., Shaw C.H., Rampley G.J., Smyth C., Simpson B.N., Neilson E.T., Trofymow J.A., Metsaranta J., Apps M.J. CBM-CFS3: A model of carbon-dynamics in forestry and land-use change implementing IPCC standards // Ecological Modelling. 2009. V. 220. N. 4. P. 480–504.


• Larocque G.R., Komarov A., Chertov O., Shanin V., Liu J., Bhatti J.S., Wang W., Peng C., Shugart H.H., Xi W., Holm J.A. Process-based models: A synthesis of models and applications to address environmental and management issues // Ecological Forest Management Handbook / Ed. G.R. Larocque. Boca Raton: CRC Press, 2016. P. 223–266.


• Law R., Illian J., Burslem D.F.R.P., Gratzer G., Gunatilleke C.V.S., Gunatilleke I.A.U.N. Ecological information from spatial patterns of plants: insights from point process theory // Journal of Ecology. 2009. V. 97. N. 4. P. 616–628.


• Li C., Frolking S., Frolking T.A. A model of nitrous oxide evolution from soil driven by rainfall events: 1. Model structure and sensitivity // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 1992. V. 97. N. D9. P. 9759–9776.


• Linkosalo T., Kolari P., Pumpanen J. New decomposition rate functions based on volumetric soil water content for the ROMUL soil organic matter dynamics model // Ecological Modelling. 2013. V. 263. P. 109–118.


• Liski J., Palosuo T., Peltoniemi M., Sievänen R. Carbon and decomposition model Yasso for forest soils // Ecological Modelling. 2005. V. 189. N. 1. P. 168–182.


• Marconi S., Chiti T., Nolè A., Valentini R., Collalti A. The role of respiration in estimation of net carbon cycle: coupling soil carbon dynamics and canopy turnover in a novel version of 3D-CMCC forest ecosystem model // Forests. 2017. V. 8. N. 6. ID: 220. doi: 10.3390/f8060220.


• Matejicek L., Vavrova E., Cudlin P. Spatio-temporal modelling of ground vegetation development in mountain spruce forests // Ecological Modelling. 2011. V. 222. N. 14. P. 2584–2592.


• Miina J., Pukkala T. Application of ecological field theory in distance-dependent growth modeling // Forest Ecology and Management. 2002. V. 161. N. 1. P. 101–107.


• Mony C., Garbey M., Smaoui M., Benot M.L. Large scale parameter study of an individual-based model of clonal plant with volunteer computing // Ecological Modelling. 2011. V. 222. N. 4. P. 935–946.


• Nabuurs G.-J., Schelhaas M.-J., Pussinen A. Validation of the European Forest Information Scenario Model (EFISCEN) and a projection of Finnish forests // Silva Fennica. 2000. V. 34. N. 2. P. 167–179.


• Oborny B., Czárán T., Kun Á. Exploration and exploitation of resource patches by clonal growth: a spatial model on the effect of transport between modules // Ecological Modelling. 2001. V. 141. N. 1. P. 151–169.


• Parton W.J. Abiotic section of ELM // Grassland simulation model / Ed. G.S. Innis. New York: Springer, 1978. P. 31–53.


• Parton W.J., Stewart J.W.B., Cole C.V. Dynamics of C, N, P and S in grasslands soils: a model // Biogeochemistry. 1988. V. 5. N. 1. P. 109–131.


• Pastor J, Post W.M. Development of a Linked Forest Productivity – Soil Process Model. Oak Ridge: Oak Ridge National Laboratory, 1985 (Technical Manual ORNL/TM-9519). 168 p.


• Peng C., Liu J., Dang Q., Apps M.J., Jiang H. TRIPLEX: a generic hybrid model for predicting forest growth and carbon and nitrogen dynamics // Ecological Modelling. 2002. V. 153. N. 1–2. P. 109–130.


• Perttunen J. The LIGNUM Functional-Structural Tree Model. Doctor of philosophy thesis. Helsinki: TKK, 2009. 52 p.


• Porté A., Bartelink H.H. Modelling mixed forest growth: a review of models for forest management // Ecological Modelling. 2002. V. 150. N. 1. P. 141–188.


• Salas E., Ozier-Lafontaine H., Nygren P. A fractal model applied for estimating root biomass and architecture in two tropical legume tree species // Annals of Forest Science. 2004. V. 61. N. 4. P. 337–345.


• Schelhaas M.J., Eggers J., Lindner M., Nabuurs G.J., Pussinen A., Päivinen R., Schuck A., Verkerk P.J., van der Werf D.C., Zudin S. Model documentation for the European Forest Information Scenario model (EFISCEN 3.1.3). Wageningen: Alterra, 2007. 118 p.


• Schelhaas M.J., van Esch P.W., Groen T.A., de Jong B.H.J., Kanninen M., Liski J., Masera O., Mohren G.M.J., Nabuurs G.J., Palosuo T., Pedroni L., Vallejo A., Vilén T. CO2FIX V 3.1 – A modelling framework for quantifying carbon sequestration in forest ecosystems. Wageningen: Alterra, 2004. 122 p.


• Scheller R.M., Domingo J.B., Sturtevant B.R., Williams J.P., Rudy A., Gustafson E.J., Mladenoff D.J. Design, development, and application of LANDIS-II, a spatial landscape simulation model with flexible temporal and spatial resolution // Ecological Modelling. 2007. V. 201. N. 3. P. 409–419.


• Schneider R., Franceschini T., Fortin M., Martin-Ducup O., Gauthray-Guyénet V., Larocque G. R., Marshall P., Bérubé-Deschênes A. Growth and yield models for predicting tree and stand productivity // Ecological Forest Management Handbook / Ed. G.R. Larocque. Boca Raton: CRC Press, 2016. P. 141–178.


• Seidl R., Rammer W., Scheller R.M., Spies T.A. An individual-based process model to simulate landscape-scale forest ecosystem dynamics // Ecological Modelling. 2012. V. 231. P. 87–100.


• Shanin V.N., Komarov A.S., Mikhailov A.V., Bykhovets S.S. Modelling carbon and nitrogen dynamics in forest ecosystems of Central Russia under different climate change scenarios and forest management regimes // Ecological Modelling. 2011. V. 222. N. 14. P. 2262–2275.


• Shanin V., Mäkipää R., Shashkov M., Ivanova N., Shestibratov K., Moskalenko S., Rocheva L., Grabarnik P., Bobkova K., Manov A., Osipov A., Burnasheva E., Bezrukova M. New procedure for the simulation of belowground competition can improve the performance of forest simulation models // European Journal of Forest Research. 2015. V. 134. N. 6. P. 1055–1074.


• Shugart H.H. A Theory of Forest dynamics: The Ecological Implications of Forest Succession Models. Berlin: Springer, 1984. 278 p.


• Shuman J.K., Shugart H.H., Krankina O.N. Testing individual-based models of forest dynamics: Issues and an example from the boreal forests of Russia // Ecological modelling. 2014. V. 293. P. 102–110.


• Sitch S., Smith B., Prentice I.C., Arneth A., Bondeau A., Cramer W., Kaplan J.O., Levis S., Lucht W., Sykes M.T, Thonicke K., Venevsky S. Evaluation of ecosystem dynamics, plant geography and terrestrial carbon cycling in the LPJ Dynamic Global Vegetation Model // Global Change Biology. 2003. V. 9. N. 2. P. 161–185.


• Somogyi Z. A framework for quantifying environmental sustainability // Ecological Indicators. 2016. V. 61. N 2. P. 338–345.


• Stoyan D., Stoyan H. Fractals, random shapes, and point fields: methods of geometrical statistics. Chichester: John Wiley & Sons, 1994. 389 p.


• Tiktak А., van Grinsven H.G.M. Review of sixteen forest-soil-atmosphere models // Ecological Modelling. 1995. V. 83. N. 1–2. P. 35–53.


• Tobin B., Čermák J., Chiatante D., Danjon F., di Iorio A., Dupuy L., Eshel A., Jourdan C., Kalliokoski T., Laiho R., Nadezhdina N., Nicoll B., Pagès L., Silva J., Spanos I. Towards developmental modelling of tree root systems // Plant Biosystems. 2007. V. 141. No. 3. P. 481–501.


• Wiegand T., Moloney K.A. Handbook of Spatial Point-Pattern Analysis in Ecology. Boca Raton: CRC Press, 2013. 538 p.


• Wildová R., Gough L., Herben T., Hershock C., Goldberg D. Architectural and growth traits differ in effects on performance of clonal plants: an analysis using a field-parameterized simulation model // Oikos. 2007. V. 116. N. 5. P. 836–852.


• Yue C., Kahle H.-P., von Wilpert K., Kohnle U.A dynamic environment-sensitive site index model for the prediction of site productivity potential under climate change // Ecological Modelling. 2016. V. 337. P. 48–62.