Авторы:
В. А. УСОЛЬЦЕВ, доктор сельскохозяйственных наук, профессор,
К. В. КОЛЧИН, аспирант,
В. А. АЗАРЕНОК, доктор сельскохозяйственных наук, профессор,
Уральский государственный лесотехнический университет (620100, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, д. 37).
Аннотация. Леса играют важную роль в снижении количества парниковых газов в атмосфере и предотвращении изменения климата. Одним из способов количественной оценки углеродного обмена в лесном покрове является определение изменений в запасах его фитомассы и углерода со временем. Запас фитомассы на единице площади начинается с определения его на уровне отдельных деревьев. Известно строгое и устойчивое аллометрическое соотношение между фитомассой дерева и его диаметром (простая аллометрия), или между фитомассой дерева и несколькими массообразующими (морфометрическими) показателями (многофакторная аллометрия). В настоящее время в разных странах и континентах проводятся интенсивные исследования применимости так называемых «всеобщих» аллометрических моделей (generic, generalized, common models), которые обеспечивали бы аллометрической модели приемлемую точность при оценке фитомассы насаждений. В статье на основе сформированной базы данных о фитомассе деревьев Picea в количестве 1 065 определений построены аллометрические модели четырех видов, включающие в себя фиктивные переменные, которые дают возможность дать региональные оценки их фитомассы по известным морфометрическим показателям (диаметр ствола и кроны, высота дерева). Предложенные аллометрические модели свидетельствуют об их адекватности фактическим данным (коэффициент детерминации от 0,814 до 0,984) и могут применяться при региональных оценках фитомассы деревьев ели. Однако всеобщие аллометрические модели, построенные по всему массиву фактических данных, дают в экорегионах слишком большие стандартные ошибки (до 221 %) и неприемлемые смещения обоих знаков (от +311 до –99 %), что исключает возможность их применения на региональных уровнях.
Ключевые слова: Picea L., аллометрические модели, фитомасса дерева, пробные площади, региональные различия, стандартные и систематические ошибки
