УДК 630

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА СУКЦЕССИОННОЙ ДИНАМИКИ ЛЕСНЫХ ФИТОЦЕНОЗОВ (НА ПРИМЕРЕ ВОРОНЕЖСКОГО КАРБОНОВОГО ПОЛИГОНА «FOR&ST CARBON»)

Опубликовано в Международный агрокультурный журнал · Том 9, Номер 1 · Страницы 84–96 · Рубрика: 4.1.6. Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация (сельскохозяйственные науки)
DOI: https://doi.org/10.55186/25880209_2026_10_1_5
Получено: 16.01.2026 Одобрено: 01.06.2026 Опубликовано: 01.06.2026
В условиях климатических изменений мониторинг состояния лесных фитоценозов, как ключевых депонирующих углерод экосистем, приобретает особую актуальность. В данной статье, для изучения сукцессионного состояния сосновых лесов на карбоновом полигоне Воронежской области, предложен гибридный метод, интегрирующий классические геоботанические показатели и данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В основе метода лежит количественная оценка устойчивости сообществ на основе комплекса параметров: видового богатства, проективного покрытия и возраста эдификатора (Pinus sylvestris), соотношения эколого-ценотических групп видов и распределения значений вегетационного индекса (NDVI) на пробных площадях. Анализ показал, что устойчивость фитоценозов не определяется максимальными или минимальными значениями какого-либо отдельного фактора, а носит комплексный характер. Результаты подтверждают, что для адекватной оценки и прогнозирования устойчивости лесных экосистем, необходимы многопараметрические подходы. Традиционные геоботанические модели сохраняют фундаментальную ценность, однако их дополнение данными ДЗЗ существенно расширяет аналитические возможности. Такая интеграция позволяет проводить более объективную дифференциацию сообществ и строить более точные прогнозы их сукцессионной динамики, что имеет ключевое значение для планирования лесовосстановительных мероприятий и оценки состояния лесных экосистем.
сукцессия, динамика, растительный покров, лесные сообщества, комплексная оценка, дистанционное зондирование Земли
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Герасимова Т.А., Яковлев А.А. Оценка видового разнообразия растительного покрова в постпирогенных насаждениях, сформировавшихся на старопахотных землях в Ленинградской области // Леса России: политика, промышленность, наука, образование: материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции. Санкт-Петербург: СПбГЛТУ, 2023. С. 405-407. EDN: https://elibrary.ru/FQXOTQ

2. Сафонова А.Н. Методы машинного обучения при обработке изображений сверхвысокого пространственного разрешения на примере задач классификации растительности: дис. канд. техн. наук: 05.13.17; Сибирский федеральный университет, 2020. 104 с. EDN: https://elibrary.ru/UMFVXL

3. Флора сосудистых растений Центральной России [Электронный ресурс]: интернет-база данных / авт. проекта к.б.н. Л.Г. Ханина (ИМПБ РАН); рук. д.б.н. Л.Б. Заугольнова (ЦЭПЛ РАН); сост. списка видов Е.М. Глухова (ИМПБ РАН). – Электрон. дан. – Москва: Институт математических проблем биологии РАН, 2004. – Режим доступа: https://www.impb.ru/eco/index.php (дата обращения: 12.01.2026).

4. Avetisyan, D., Velizarova, E. & Filchev, L. (2022). Post-fire forest vegetation state monitoring through satellite remote sensing and in situ data. Remote Sensing, Vol. 14, no 24, pp. 6266. DOI: https://doi.org/10.3390/rs14246266

5. EOS Data Analytics (2023). LandViewer [An interactive online platform for satellite data analysis]. - URL: https://eos.com/landviewer/ (date of access: 12.01.2026).

6. Hwang, K., Harpold, A., Tague, C. et al. (2023). Seeing the disturbed forest for the trees: Remote sensing is underutilized to quantify critical zone response to unprecedented disturbance. Earth's Future, Vol. 11, no 8, pp. e2022EF003314. DOI: https://doi.org/10.1029/2022ef003314; EDN: https://elibrary.ru/WRQICK

7. Midolo G., Herben, T., Axmanova, I., Marceno, C., Pätsch, R., Bruelheide, H. & Chytry, M. (2023). Disturbance indicator values for European plants. Global Ecology and Biogeography, Vol. 32, no 1, pp. 24-34. DOI: https://doi.org/10.1111/geb.13603

8. Pandey, P.C. & Arellano, P. (2022). Advances in remote sensing for forest monitoring. John Wiley & Sons Ltd, 400 p. DOI: https://doi.org/10.1002/9781119788157

9. Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A. & Deering, D.W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA. Goddard Space Flight Center 3d ERTS-1 Symp, Vol. 1, pp. 309-317.

10. Senf, C. & Seidl, R. (2022). Post‐disturbance canopy recovery and the resilience of Europe’s forests. Global Ecology and Biogeography, Vol. 31, no 1, pp. 25-36. DOI: https://doi.org/10.1111/geb.13406

Войти или Создать
* Забыли пароль?