Почтовый адрес: САФУ, Редакция «Лесной журнал», наб. Северной Двины, 17, г. Архангельск, Россия, 163002, ауд. 1425

Тел.: 8(8182) 21-61-18
Сайт: http://lesnoizhurnal.ru/ 
e-mail: forest@narfu.ru

RussianEnglish



архив

Цифровое сканирование роста и развития древесных растений. С. 55–70

Версия для печати

А.В. Кабонен, О.И. Гаврилова, И.Т. Кищенко

Рубрика: Лесное хозяйство

Скачать статью (pdf, 2.1MB )

УДК

630*12;581.543

DOI:

10.37482/0536-1036-2022-6-55-70

Аннотация

Представлены фотометрическое устройство и методика, позволяющие в полевых условиях с максимальными детализацией и точностью быстро фиксировать характеристики органов или частей древесных растений в процессе их роста. Методика апробирована при изучении сезонной динамики интродуцированного в условия средней тайги вида Viburnum lantana L. и вида местной флоры V. opulus L. Показано, что в ритмике сезонной динамики видов есть отличия, связанные с влиянием текущего и предшествующего состояний окружающей среды. Наибольшая зависимость наступления начала роста и основного числа фенодат наблюдается от температуры воздуха. Выявлено, что ранние начало и окончание вегетации свойственны V. opulus. Рост и развитие V. lantana происходят при более теплой погоде. Побеги V. opulus начинают расти 18–21 мая, через 11 сут. рост отмечается у V. lantana. Побеги V. opulus прекращают расти 19 июня, побеги V. lantana – на 7 сут. позже. Наиболее длинные побеги текущего года (101 мм) формируются у V. lantana, это на 26 мм больше, чем у V. opulus. Начало роста побегов у V. opulus отмечается при среднесуточной температуре воздуха +4,7 °С и сумме положительных температур 187 °С, у V. lantana данный процесс начинается соответственно при +8,8 °С и 308 °С, причем для начала роста виду требуется 6 дн. со среднесуточной температурой выше +10 °С. Таким образом, изучаемые виды рода Viburnum можно условно разделить на 2 категории: рано (V. opulus) и поздно (V. lantana) начинающие и заканчивающие сезонное развитие. Культивированный в таежную зону V. lantana относится к высокоперспективным видам интродуцентов, поэтому он может быть рекомендован для введения в культурценозы и озеленения населенных пунктов таежной зоны.
Благодарности: Исследование выполнено при поддержке Фонда венчурных инвестиций Республики Карелия в рамках Программы поддержки прикладных научных исследований и разработок студентов и аспирантов ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет».

Сведения об авторах

А.В. Кабонен*, аспирант; ResearcherID: AAV-7277-2021,
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1717-3085
О.И. Гаврилова, д-р с.-х. наук, проф.; ResearcherID: AAF-6295-2019,
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5618-8239
И.Т. Кищенко, д-р биол. наук, проф.; ResearcherID: AAC-1083-2019,
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-1039-1020
Петрозаводский государственный университет, ул. Ленина, д. 33, г. Петрозаводск, Республика Карелия, Россия, 185910; alexkabonen@mail.ru*, ogavril@mail.ru

Ключевые слова

фенология растений, Viburnum, Viburnum opulus, Viburnum lantana, сезонное развитие древесных растений, прирост побегов, методика измерения древесных растений

Для цитирования

 Кабонен А.В., Гаврилова О.И., Кищенко И.Т. Цифровое сканирование роста и развития древесных растений // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 6. С. 55–70. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-6-55-70

Литература

  1. Абрамчук А.В., Карпухин М.Ю. Калина в садово-парковом строительстве // Вестн. биотехнологии. 2019. № 4(21). С. 16. 

  2. Акимов М.Ю., Макаров В.Н., Жбанова Е.В., Влазнева Л.Н., Масленников А.И. Плоды калины перспективных сортов как ценный источник пищевых и биологически активных веществ // Новые и нетрадиционные растения и перспективы их использования. 2018. № 13. С. 603−607. 

  3. Булыгин Н.Е., Ярмишко В.Т. Дендрология. М.: МГУЛ, 2003. 528 с. 

  4. Ермаков М.А., Волкова О.Д., Хоциалова Л.И., Загуменникова Т.Н., Потапова А.В. Изучение признаков форм и сортов растений калины обыкновенной (Viburnum opulus L.) в условиях Главного ботанического сада РАН // Hortus Botanicus. 2019. Т. 14. С. 328−337. https://doi.org/10.15393/j4.art.2019.6184

  5. Зайцев Г.Н. Математическая статистика в экспериментальной ботанике. М.: Наука, 1984. 424 с. 

  6. Иванов В.П., Марченко С.И., Зайцева Л.В., Иванов Ю.В. Методологические аспекты определения биометрических параметров шишек сосны обыкновенной // Вестн. МГУЛ – Лесн. вестн. 2012. № 1. С. 42–46. 

  7. Кищенко И.Т. Влияние климатических факторов на сезонный рост деревьев лиственных лесообразующих видов в таежной зоне // Изв. вузов. Лесн. журн. 2017. № 1. С. 51–63. https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2017.1.51

  8. Лапин П.И., Сиднева С.В. Оценка перспективности интродукции древесных растений по данным визуальных наблюдений // Опыт интродукции древесных растений. М., 1973. С. 7−68. 

  9. Масленников А.И. Устойчивость сортов калины к действию абиотических факторов // Вестн. Мичурин. ГАУ. 2015. № 3. С. 97−100. 

  10. Масленников А.И. Оценка максимальной морозостойкости сортов и форм рябины и калины // Плодоводство и ягодоводство России. 2016. Т. 46. С. 220−222. 

  11. Минин А.А., Ананин А.А., Буйволов Ю.А., Ларин Е.Г., Лебедев П.А., Поликарпова Н.В., Прокошева И.В., Руденко М.И., Сапельникова И.И., Федотова В.Г., Шуйская Е.А., Яковлева М.В., Янцер О.В. Рекомендации по унификации фенологических наблюдений в России // Nature Conservation Research. Заповедная наука. 2020. № 5(4). С. 89–110. https://dx.doi.org/10.24189/ncr.2020.060

  12. Молчанов А.А., Смирнов В.В. Методика изучения прироста древесных растений. М.: Наука, 1967. 95 с.

  13. Мухаметова С.В. Метеорологические условия теплого периода на территории Ботанического сада-института ПГТУ // Hortus botanicus. 2022. Т. 17. С. 90–101. https://doi.org/10.15393/j4.art.2022.8146

  14. Софронов А.П., Фирсова С.В. Интродукция калины обыкновенной в Кировской области // Аграр. наука Евро-Северо-Востока. 2018. № 6(67). С. 79−82. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2018.67.6.79-82

  15. Шкутко Н.В. Хвойные Белоруссии: Эколого-биологические исследования. Минск: Навука i тэхнiка, 1991. 263 с. 

  16. Augspurger C.K. Spring 2007 Warmth and Frost: Phenology, Damage and Refoliation in a Temperate Deciduous Forest. Functional Ecology, 2009, vol. 23, iss. 6, pp. 1031–1039. https://doi.org/10.1111/j.1365-2435.2009.01587.x

  17. Cheung P.K., Fung C.K.W., Jim C.Y. Seasonal and Meteorological Effects on the Cooling Magnitude of Trees in Subtropical Climate. Building and Environment, 2020, vol. 177, art. 106911. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.106911

  18. Gloning P., Estrella N., Menzel A. The Impacts of Climate Change on the Winter Hardiness Zones of Woody Plants in Europe. Theoretical and Applied Climatology, 2013, vol. 113, pp. 683–695. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0817-5

  19. Henke M., Huckemann S., Kurth W., Sloboda B. Reconstructing Leaf Growth Based on Non-Destructive Digitizing and Low-Parametric Shape Evolution for Plant Modelling over a Growth Cycle. Silva Fennica, 2014, vol. 48, no. 2, art. 1019. https://doi.org/10.14214/sf.1019

  20. Kollmann J., Grubb P.J. Viburnum lantana L. and Viburnum opulus L. (V. lobatum Lam., Opulus vulgaris Borkh.). Journal of Ecology, 2002, vol. 90, iss. 6, pp. 1044–1070. https://doi.org/10.1046/j.1365-2745.2002.00724.x

  21. Meili N., Manoli G., Burlando P., Carmeliet J., Chow W.T.L., Coutts A.M., Roth M., Velasco E., Vivoni E.R., Fatichi S. Tree Effects on Urban Microclimate: Diurnal, Seasonal, and Climatic Temperature Differences Explained by Separating Radiation, Evapotranspiration, and Roughness Effects. Urban Forestry & Urban Greening, 2021, vol. 58, art. 126970. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2020.126970

  22. Nilsson O. Winter Dormancy in Trees. Current Biology, 2022, vol. 32, iss. 12, pp. R630–R634. https://doi.org/10.1016/j.cub.2022.04.011

  23. Szalay L., György Z., Tóth M. Frost Hardiness of Apple (Malus X domestica) Flowers in Different Phenological Phases. Scientia Horticulturae, 2019, vol. 253, pp. 309–315. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2019.04.055

  24. Wang Z., Zhang X., Zhang J., Chhin S. Effects of Stand Factors on Tree Growth of Chinese Fir in the Subtropics of China Depends on Climate Conditions from Predictions of a Deep Learning Algorithm: A Long-Term Spacing Trial. Forest Ecology and Management, 2022, vol. 520, art. 120363. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120363