Изучено 184-летнее насаждение сосны 1-го класса бонитета с полнотой 0,93 на площади 2,2 га. На план размещения живых (735 шт.) и отпавших (343 шт.) деревьев наносили малые геоактивные зоны (два типа – благоприятные зоны и два – патогенные зоны) с использованием метода биолокации. Проведена градуировка взаимодействия деревьев по расстоянию между ними по шести градациям, после которой выделили окна, всего 77 шт. В качестве единицы взаимодействия деревьев использовали среднее теоретическое расстояние между деревьями, равное 5,4 м. При этом реальное расстояние до ближних соседей составило в среднем 3,15 м. К окнам относили места с расстоянием между деревьями от 8,76 м, и в каждом окне могло поместиться не менее одного дерева с указанным средним расстоянием до соседей. Выяснено, что такие окна занимают 40 % площади и их образование в 94 % случаев вызвали три фактора: отсутствие вблизи центра окна благоприятных геоактивных зон (47 % случаев), наличие патогенных зон (44 % случаев) и естественный отпад деревьев по причине их слабой конкурентоспособности (3 % случаев). На долю неустановленных факторов образования окон приходится 6 % случаев, вызванных, вероятно, поселением подлеска либо отсутствием всходов сосны на месте будущих окон. Исходя из этого, окна и прогалины являются плохими местами для развития подроста и создания культур под пологом насаждения. На них практически отсутствуют (в 94 % случаев) геоактивные зоны, благоприятные для поселения деревьев. Успешное развитие лесных культур в окнах возможно при условии, если предварительно будут определены места расположения таких зон. Можно также использовать крупные старые пни (метод посадки культур между лапами пней, известный лесоводам). Такие пни безошибочно укажут на места благоприятных геоактивных зон.
Studied 184 – year-old pine stand 1st class bonita with a completeness of 0.93 on an area of 2.2 hectares. A plan was drawn up to accommodate 735 live and 343 fallen trees. Small geoactive zones (two types – favorable and two – pathogenic zones) were applied to this plan using the method of biolocation. Grading of interaction of trees on distance between them on six gradations then allocated Windows, all 77 pieces. Аs unit of interaction of trees used the average theoretical distance between trees equal to 5.4 m is carried out. Thus the real distance to near neighbors made on the average 3.15 m. The windows included places with a distance between trees of 8.76 m, and each window could fit at least 1 tree with a specified average distance to neighbors. It was found that such windows occupy 40 % of the area and their formation in 94 % of cases was caused by three factors: the absence of favorable geoactive zones near the center of the window (47 % of cases), the presence of pathogenic zones (44 % of cases) and the natural decay of trees due to their weak competitive ability (3 % of cases). The share of unidentified factors of formation of windows accounts for 6 % of cases caused, probably, by the settlement of undergrowth or the lack of shoots of pine on the site of future windows. Based on this, windows and glades are bad places for the development of undergrowth and the creation of forest culture under the canopy of planting. There are practically no geoactive zones on them (in 94 % of cases), favorable for the settlement of trees. The successful development of forest crops in the windows is possible provided that the locations of such zones are determined beforehand. You can also use large old stumps (a method of planting crops between the legs of stumps, known to foresters). Such stumps will unmistakably indicate the location of favorable geoactive zones.
1. Рогозин М.В. Структура древостоев: конкуренция или партнерство? Пермь: ПГНИУ, 2019. 223 с.
2. Грабарник П.Я. Анализ горизонтальной структуры древостоя: модельный подход // Лесоведение. 2010. № 2. С. 77–85.
3. Усольцев В.А. Продукционные показатели и конкурентные отношения деревьев. Исследование зависимостей. Екатеринбург: УГЛТУ. 2013. 556 с.
4. Ставрова Н.И., Горшков В.В., Каютин П.Н. Формирование структуры ценопопуляций лесообразующих видов в процессе послепожарного восстановления северотаежных лесов // Труды Карельского научного центра РАН. 2015. № 12. С. 1–9.
5. Omelko A., Ukhvatkina O., Zhmerenetsky A., Sibirina L., Petrenko T., Bobrovsky M. From young to adult trees: How spatial patterns of plants with different life strategies change during age development in an old-growth Korean pinebroadleaved forest. Forest Ecology and Management. 2018. Vol. 411. P. 46–66.
6. Карев Г.П. Эргодические свойства стационарных состояний лесных экосистем // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 1999. Вып. 17. С. 122–141.
7. Кислов Д.Е., Прилуцкий А.Н., Брижатая А.А. Статистический анализ неоднородности горизонтальной структуры древостоев // Поволжский экологический журнал. 2015. № 3. С. 268–276.
8. Бузыкин А.И., Гавриков В.Л., Секретенко О.П., Хлебопрос Р.Г. Анализ структуры древесных ценозов. Новосибирск: Наука, 1985. 94 с.
9. Рогозин М.В. Лесные экосистемы и геобиологические сети. Пермь: ПГНИУ, 2016. 171 с.
10. Демаков Ю.П. Структура и закономерности развития лесов республики Марий Эл. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2018. 432 с.
11. Марченко И.С. Биополе лесных экосистем. Брянск: БГИТА, 1995. 188 с.
12. Агбалян Ю.Г. Глобальная энергетическая сеть Хартмана. Мифы и реальность // Сознание и физическая реальность. 2009. № 12. С. 14–20.
13. Рогозин М.В., Михалев В.В., Рыбальченко А.Я., Копылов И.С. Оценка влияния неотектоники на лесные экосистемы и на ориентацию сетей из малых геоактивных зон // Геология и полезные ископаемые Западного Урала. 2019. Вып. 2 (39). С. 23–31.