Климатический ареал непарного шелкопряда на территории России, соответствующий климатам конца ХХ века и ХХI века

Авторы

  • А.Ю. Богданович Институт глобального климата и экологии имени академика Ю.А. Израэля, РФ, 107258, г. Москва, ул. Глебовская, д. 20Б
  • Н.Ю. Добролюбов Институт глобального климата и экологии имени академика Ю.А. Израэля, РФ, 107258, г. Москва, ул. Глебовская, д. 20Б
  • С.В. Крыленко Институт глобального климата и экологии имени академика Ю.А. Израэля, РФ, 107258, г. Москва, ул. Глебовская, д. 20Б
  • Ю.Н. Баранчиков Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 660036, г. Красноярск, Академгородок, д. 50, стр. 28
  • О.Н. Липка Институт глобального климата и экологии имени академика Ю.А. Израэля, РФ, 107258, г. Москва, ул. Глебовская, д. 20Б
  • С.М. Семенов Институт географии РАН, РФ, 119017, Москва, Старомонетный пер., 29

DOI:

https://doi.org/10.21513/2410-8758-2023-1-65-106

Ключевые 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.

Загрузки

Опубликован

2023-06-29

Как цитировать

Богданович, А., Добролюбов, Н., Крыленко, С., Баранчиков, Ю., Липка, О., & Семенов, С. (2023). Климатический ареал непарного шелкопряда на территории России, соответствующий климатам конца ХХ века и ХХI века. Фундаментальная и прикладная климатология, 9(1), 65–106. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2023-1-65-106