Климатический ареал непарного шелкопряда на территории России, соответствующий климатам конца ХХ века и ХХI века
DOI:
https://doi.org/10.21513/2410-8758-2023-1-65-106Ключевые слова:
Климатические критерии, непарный шелкопряд, тер- ритория России, климатический ареал, изменения, ХХI век.Аннотация
Непарный шелкопряд Lymantria dispar (L.) – опасный вреди-
тель лесных и садовых пород деревьев. Он имеет глобальное распростране-
ние и является полифагом. В работе обсуждаются климатические условия,
при которых этот вид может устойчиво существовать, т.е. его климатический
ареал. Рассмотрены два основных условия: а) годовая сумма превышений
среднесуточной температурой воздуха в приповерхностном слое значения
10.4°С (сумма эффективных температур ‒ СЭТ) должна быть не меньше
500°С•сут и б) среднемесячная температура самого теплого месяца должна
быть не больше 27°С. Для десятилетнего отрезка времени для каждого эле-
мента пространственной сетки, по данным мониторинга климата, вычисля-
ется число лет, для которых оба критерия выполняются. Исходя из этого
числа лет, оценивается вероятность принадлежности этого элемента сетки
климатическому ареалу вида. Построенный таким способом глобальный кли-
матический ареал для климата 1990-1999 гг. удовлетворительно соответствует
данным международных публикаций. С использованием описанного подхода
и климатических данных Климатического центра Росгидромета1) в работе
выполнена оценка климатического ареала L. dispar на территории России для
климата 1990-1999 гг. по пространственной сетке 0.25° х 0.25°. Аналогичные
расчеты проведены для климата 2030-2039 гг. и 2050-2059 гг. в условиях сце-
нариев RCP4.5 и RCP8.5 и выполнены сравнения с данными расчета для
1990-1999 гг. В условиях сценария RCP4.5 климату 2030-2039 гг. будет соот-
ветствовать северная граница климатического ареала, продвинувшаяся на
север вдоль 60-й параллели на 2-3 градуса в секторе 20-80° с.ш., а также до 4
градусов в секторе 110-130° с.ш. Для климата 2050-2059 гг. продвижение будет более существенным. В условиях сценария RCP8.5 эти продвижения
будут еще более выраженными.
Библиографические ссылки
Биомы России (2018) Карта, М 1:7 500 000, М., WWF.
Доклад о научно-методических основах для разработки стратегий
адаптации к изменениям климата в Российской Федерации (в области компе-
тенции Росгидромета) (2020) СПб., Саратов, Амирит, 120 с.
Катцов, В.М., Говоркова, В.А. (2013) Ожидаемые изменения приземной
температуры воздуха, осадков и годового стока на территории России в XXI-м
веке: результаты расчетов с помощью ансамбля глобальных климатических
моделей (CMIP5), Труды ГГО, № 569, с. 76-98.
Моделирование динамики органического вещества в лесных экосисте-
мах (2007) Под ред. В.Н. Кудеярова, Наука, Москва, 380 с.
Национальный атлас России (2007) Роскартография, Т2, Москва.
Швиденко, А.З., Щепащенко, Д.Г. (2014) Углеродный бюджет лесов Рос-
сии, Сибирский лесной журнал, № 1, с. 69-92.
Adams, B., White, A., Lenton, T.M. (2004) An analysis of some diverse
approaches to modelling terrestrial net primary productivity, Ecological Modelling,
vol. 177, no. 3-4, pp. 353-391.
Alexandrov, G.A., Yamagata, Y., Oikawa, T. (2002a) The scheme for
globalization of a process-based model explaining gradations in terrestrial NPP and
its application, Ecological Modelling, vol. 148, no. 2, pp. 293-306.
Alexandrov, G.A., Oikawa, T. (2002b) TsuBiMo: a biosphere model of the
CO2 fertilization effect, Climate Research, vol. 19, no. 3, pp. 265-270.
Anav, A., Friedlingstein, P., Beer, C., Ciais, P., Harper, A., Jones, C., Murray-
Tortarolo, G., Papale, D., Parazoo, N.C., Peylin, P., Piao, S., Sitch, S., Viovy, N.,
Wiltshire, A., Zhao, M. (2015) Spatiotemporal patterns of terrestrial gross primary
production. A review, Reviews in Geophysics, vol. 53, pp. 785-818, doi:10.1002/
RG000483.
Beer C., Reichstein M., Tomelleri E., Ciais P., Jung M., et al. (2010).
Terrestrial gross carbon dioxide uptake: Global distribution and covariation with
climate, Science, vol. 329, pp. 834-838.
Bergh, J., Freeman, M., Sigurdsson, B., Kellomäki, S., Laitinen, K., Niinistö,
S., Peltola, H., Linder, S. (2003) Modelling short-term effects of climate change on
the productivity of selected tree species in Nordic countries, Forest Ecology and
Management, vol. 183, no. 1-3, pp. 327-340, doi:10.1016/S0378-1127(03)00117-8.
Briceño-Elizondo, E., Garcia-Gonzalo, J., Peltola, H., Matala, J., Kellomäki,
S. (2006) Sensitivity of growth of Scots pine, Norway spruce and silver birch to
climate change and forest management in boreal conditions, Forest Ecology and
Management, vol. 232, no. 1-3, pp. 152-167, doi:10.1016/j.foreco.2006.05.062.
Farquhar, G.D., von Cammerer, S., Berry, J.A. (1980) A biochemical model
of photosynthetic CO2 assimilation in leaves of C3 species, Planta, vol. 149, no. 1,
pp. 78-90.
Ge, Z.M., Kellomäki, S., Peltola, H., Zhou, X., Väisänen, H., Strandman, H.
(2013) Impacts of climate change on primary production and carbon sequestration
of boreal Norway spruce forests: Finland as a model, Climatic Change, vol. 118,
no. 2, pp. 259-273, doi:10.1007/s10584-012-0607-1.
Grosso, S.D., Parton, W., Stohlgren, T., Zheng, D., Bachelet, D., Prince, S.,
Hibbard, K., Olson, R. (2008) Global potential net primary production predicted
from vegetation class, precipitation, and temperature, Ecology, vol. 89, no. 8, pp.
-2126.
Gulev, S.K., Thorne, P.W., Ahn, J., Dentener, F.J., Domingues, C.M.,
Gerland, S., Gong, D., Kaufman, D.S., Nnamchi, H.C., Quaas, J., Rivera, J.A.,
Sathyendranath, S., Smith, S.L., Trewin, B., von Schuckmann, K., Vose, R.S.
(2021) Changing State of the Climate System, Climate Change 2021: The Physical
Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of
the Intergovernmental Panel on Climate Change, V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A.
Pregitzer, K.S., Euskirchen, E.S. (2004) Carbon cycling and storage in world
forests: biome patterns related to forest age, Global Change Biology, vol. 10, no.
, pp. 2052-2077.
Qian, H., Joseph, R., Zeng, N. (2010) Enhanced terrestrial carbon uptake in
the Northern High Latitudes in the 21st century from the Coupled Carbon Cycle
Climate Model Intercomparison Project model projections, Global Change
Biology, vol. 16, no. 2, pp. 641-656.
Rienecker, M.M., Suárez, M.J., Gelaro, R., Todling, R., Bacmeister, J.T., Liu, E.,
Bosilovich, M.G., Schubert, S., Takacs, L., Kim, G., Bloom, S.C., Chen, J., Collins, D.,
Conaty, A., Silva, A.M., Gu, W., Joiner, J., Koster, R.D., Lucchesi, R., Molod, A.,
Owens, T., Pawson, S., Pegion, P.J., Redder, C.R., Reichle, R.H., Robertson, F.R.,
Ruddick, A.G., Sienkiewicz, M., & Woollen, J.S. (2011) MERRA – NASA’s Modern-
Era Retrospective, Journal of Climate, vol. 24, no. 14, pp. 3624-3648.
Running, S.W., Nemani, R.R., Heinsch, F.A., Zhao, M., Reeves, M.,
Hashimoto, H. (2004) A continuous satellite-derived measure of global terrestrial
primary production, BioScience, vol. 54, no. 6, pp. 547-560.
Running, S.W., Zhao, M. (2021) User’s Guide Daily GPP and Annual
NPP (MOD17A2H/A3H) and Year-end GapFilled (MOD17A2HGF/A3HGF)
Products NASA Earth Observing System MODIS Land Algorithm (For
Collection 6.1), 38 p.
Sallaba, F., Lehsten, D., Seaquist, J., Sykes, M.T. (2015) A rapid NPP metamodel
for current and future climate and CO2 scenarios in Europe, Ecological
Modelling, vol. 302, pp. 29-41.
Salminen, H., Jalkanen, R. (2005) Modelling the effect of temperature on
height increment of Scots pine at high latitudes, Silva Fennica, vol. 39, no. 4, pp.
-508.
Saxe, H., Cannell, M.G.R., Johnsen, O., Ryan, M.G., Vourlitis, G. (2001) Tree
and forest functioning in response to global warming, New Phytologist, vol. 149,
no. 3, pp. 369-400, doi:10.1046/j.1469-8137.2001.00057.x.
Torssonen, P., Strandman, H., Kellomäki, S., Kilpeläinen, A., Jylhä, K.,
Asikainen, A., Peltola, H. (2015) Do we need to adapt the choice of main boreal
tree species in forest regeneration under the projected climate change? Forestry,
vol. 88, no. 5, pp. 564-572, doi:10.1093/forestry/cpv023.
Turner, D.P., Ritts, W.D., Cohen, W.B., Gower, S.T., Zhao, M., Running,
S.W., Wofsy, S.C., Urbanski, S.P., Dunn, A.L., & Munger, J.W. (2003) Scaling
Gross Primary Production (GPP) over boreal and deciduous forest landscapes in
support of MODIS GPP product validation, Remote Sensing of Environment, vol.
, pp. 256-270.
Woodward, F.I., Lomas, M.R. (2004) Vegetation dynamics – simulating
responses to climate change, Biological Reviews, vol. 79, no. 3, pp. 643-670.
Satellite-Observed Outgoing Longwave Radiation, Journal of Climate, vol. 11, no.
, pp. 137-164.
Zaks, D.P.M., Ramankutty, N., Barford, C.C., Foley, J.A. (2007) From Miami
to Madison: Investigating the relationship between climate and terrestrial net
primary production, Global Biogeochemical Cycles, vol. 21, no. 3, p. GB3004,
doi:10.1029/2006GB002705.
Zhao, M., Running, S., Heinsch, F.A., Nemani, R. (2011) MODIS-Derived
Terrestrial Primary Production, Land Remote Sensing and Global Environmental
Change, B. Ramachandran, C. Justice, M. Abrams eds., N.Y. Springer, pp.
-660, doi:10.1007/978-1-4419-6749-7_28.