Evaluation of Spatial Heterogeneity of Soil Properties in the Organization of Carbon Stocks Monitoring on Forest Ecosystems

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A research polygon with the area of 15 ha was established as an object of climatic monitoring in 2022 in Shchelkovsky district of Moscow region. Within the polygon, representing one forest survey unit, а high taxonomic diversity of soil cover was revealed: 18 taxonomic unit of various hierarchical levels, from subtype to variation. Microrelief is regarded as a leading factor of carbon stock diversity: soils of drainless micro-depressions under sphagnum moss cover significantly differ from the main sampling by carbon stock in litter and upper 10 cm of soil. For the greater part of the polygon, the most important factors determining carbon stock are the percent of physical clay in the subsoil, the composition and phytomass of forbs. The largest coefficient of variation of C stocks (40%) was obtained for the layer 10–30 cm and is related, first of all, to the variation of thickness of incorporated soil horizons. The geospatial analysis allows us to make spatial evaluation of soil properties diversity, model and forecast soil carbon stock dynamics considering spatial heterogeneity of the territory. Detecting the factors controlling soil carbon stocks would be helpful in the formulation of modelling scenarios; the latter simulate the activities aimed at the increase in carbon accumulation in forest ecosystems via the management of vegetation structure.

About the authors

V. V. Kiseleva

Mytischi Branch of the Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: vvkiseleva@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1901-2330
Russian Federation, Mytishchi, 141005

V. N. Karminov

Mytischi Branch of the Bauman Moscow State Technical University

Email: vvkiseleva@bmstu.ru
Russian Federation, Mytishchi, 141005

S. I. Chumachenko

Mytischi Branch of the Bauman Moscow State Technical University

Email: vvkiseleva@bmstu.ru
Russian Federation, Mytishchi, 141005

A. Yu. Agoltsov

Mytischi Branch of the Bauman Moscow State Technical University

Email: vvkiseleva@bmstu.ru
Russian Federation, Mytishchi, 141005

E. M. Mitrofanov

Mytischi Branch of the Bauman Moscow State Technical University

Email: vvkiseleva@bmstu.ru
Russian Federation, Mytishchi, 141005

References

  1. Басевич В.Ф. Неоднородность подзолистых почв: генезис, методологические и методические аспекты изучения (обзор) // Вестник Моск. Ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2022. № 3. С. 20–29.
  2. Бахмет О.Н., Медведева М.В., Мошкина Е.В., Ткаченко Ю.Н., Мамай А.В., Новиков С.Г., Мошников С.А., Тимофеева В.В., Карпечко А.Ю. Пространственная вариабельность свойств подзолов в зависимости от растительных микрогруппировок в сосняке брусничном // Лесоведение. 2022. № 1. С. 47–60.
  3. Богатырев Л.Г. О классификации лесных подстилок // Почвоведение. 1990. № 3. С. 118–127.
  4. Гаврилюк Е.А., Кузнецова А.И., Горнов А.В. Геопространственное моделирование содержания и запасов азота и углерода в лесной подстилке на основе разносезонных спутниковых изображений Sentinel-2 // Почвоведение. 2021. № 2. С. 168–182.
  5. Грабарник П.Я., Чертов О.Г., Чумаченко С.И., Шанин В.Н., Ханина Л.Г., Бобровский М.В., Быховец С.С., Фролов П.В. Интеграция имитационных моделей для комплексной оценки экосистемных услуг лесов: методические подходы // Математическая биология и биоинформатика. 2019. Т. 14. № 2. С. 488–499.
  6. Канев А.И., Якубов А.Р., Чумаченко С.И., Терехов В.И. Создание прототипа цифрового двойника локального участка леса как элемента системы климатического мониторинга // ENVIROMIS 2022: Международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды. Томск, 12–17 сентября 2022 г. Томск, 2022. С. 423–442.
  7. Карпачевский Л.О. Пестрота почвенного покрова в лесном биогеоценозе. М.: Изд-во МГУ, 1977. 312 с.
  8. Копцик Г.Н., Копцик С.В., Куприянова Ю.В., Кадулин М.С., Смирнова И.Е. Оценка запасов углерода в почвах лесных экосистем как основа мониторинга климатически активных веществ // Почвоведение. 2023. № 12. С. 1686–1702. https://doi.org/10.31857/S0032180X23601329
  9. Кузнецова А. И. Влияние растительности на запасы почвенного углерода в лесах (обзор) // Вопросы лесной науки. 2021. Т. 4. № 4. С. 95. https://doi.org/10.31509/2658-607x-2021-44-95
  10. Кузнецова А.И., Лукина Н.В., Тихонова Е.В., Горнов А.В., Смирнов В.Э., Горнова М.В., Гераськина А.П., Шевченко Н.Е., Тебенькова Д.Н., Чумаченко С.И. Аккумуляция углерода в песчаных и суглинистых почвах равнинных хвойно-широколиственных лесов в ходе послерубочных восстановительных сукцессий // Почвоведение. 2019. № 7. С. 803–815.
  11. Лукина Н.В., Орлова М.А., Исаева Л.Г. Плодородие лесных почв как основа взаимосвязи почва–растительность // Лесоведение. 2010. № 5. С. 445–456.
  12. Методические указания по количественному определению объема поглощения парниковых газов. Раздел IV. Проведение экспериментальных измерений запасов углерода в пулах подстилки и почвы на землях, предназначенных для лесовосстановления. Минприроды, 2017.
  13. Полевой определитель почв. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2008. 182 с.
  14. Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л. Часто встречающиеся неточности и ошибки применения статистических методов в почвоведении // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2020. № 102. С. 164–182. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-102-164-182
  15. Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Добровольская В.А., Кондрашкина М.И., Дядькина С.Е., Филиппова О.И., Кротов Д.Г., Морозова Т.М., Красильников П.В. Исследование неопределенности оценок запасов органического углерода в масштабах угодий // Почвоведение. 2023. № 11. С. 1437–1449. https://doi.org/10.31857/S0032180X23600725
  16. Семенюк О.В., Телеснина В.М., Богатырев Л.Г., Бенедиктова А.И., Кузнецова Я.Д. Оценка внутрибиогеоценозной изменчивости лесных подстилок и травяно-кустарничковой растительности в еловых насаждениях // Почвоведение. 2020. № 1. С. 31–43. https://doi.org/10.31857/S0032180X2001013X
  17. Телеснина В.М., Семенюк О.В., Богатырёв Л.Г. Свойства лесных подстилок во взаимосвязи с напочвенным покровом в лесных экосистемах Подмосковья (на примере УОПЭЦ “Чашниково”) // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, Почвоведение. 2017. № 4. С. 11–20.
  18. Фридланд В.М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. 423 с.
  19. Хитров Н.Б., Никитин Д.А., Иванова Е.А., Семенов М.В. Пространственно-временная изменчивость содержания и запаса органического вещества почвы: аналитический обзор // Почвоведение. 2023. № 12. С. 1493–1521. https://doi.org/10.31857/S0032180X23600841
  20. Шанин В.Н., Фролов П.В., Припутина И.В. и др. Моделирование динамики лесных экосистем с учетом их структурной неоднородности на разных функциональных и пространственных уровнях // Вопросы лесной науки. 2022. Т. 5. № 3. С. 96–289. https://doi.org/10.31509/2658-607x-202252-112
  21. Щепащенко Д. Г., Мухортова Л. В., Швиденко А. З., Ведрова Э. Ф. Запасы органического углерода в почвах России // Почвоведение. 2013. № 2. С. 123–123.
  22. Chertov O., Komarov A., Shaw C., Bykhovets S., Frolov P., Shanin V., Grabarnik P., Priputina I., Zubkova E., Shashkov M. Romul_Hum – A model of soil organic matter formation coupling with soil biota activity. II. Parameterisation of the soil food web biota activity // Ecological Modelling. 2017. V. 345. P. 125–139. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2016.10.024
  23. Chertov O., Shaw C., Shashkov M., Komarov A., Bykhovets S., Shanin V., Grabarnik P., Frolov P., Kalinina O., Priputina I., Zubkova E. Romul_Hum model of soil organic matter formation coupled with soil biota activity. III. Parameterisation of earthworm activity // Ecological Modelling. 2017. V. 345. P. 140–149. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2016.06.013
  24. Chumachenko S.I., Korotkov V.N., Palenova M.M., Politov D. V. Simulation modelling of long-term stand dynamics at different scenarios of forest management for coniferous – Broad-leaved forests // Ecological Modelling. 2003. V. 170. P. 345-361. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00238-2
  25. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., Böhner J. System for automated geoscientific analyses (SAGA) v. 2.1.4 // Geoscientific Model Development. 2015. V. 8. Р. 1991–2007. https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015
  26. Donato G., Belongie S. Approximation Methods for Thin Plate Spline Mappings and Principal Warps // Computer Vision – ECCV 2002: 7th European Conference on Computer Vision, Copenhagen, Denmark, May 28-31, 2002, Proceedings. Part III. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer-Verlag, 2002. P. 21–31.
  27. Framstad E., Wit H., Mäkipää R., Larjavaara M., Vesterdal L. Karltun E. Biodiversity, carbon storage and dynamics of old northern forests. Copenhagen: Nordic Council of Ministers, 2013. 130 p.
  28. Fujisaki K., Chapuis-Lardy L., Albrecht A., Razafimbelo T., Chotte J.L., Chevallier T. Data synthesis of carbon distribution in particle size fractions of tropical soils: Implications for soil carbon storage potential in croplands // Geoderma. 2018. V. 313. P. 41–51.
  29. IUSS Working Group WRB. World Reference Base for Soil Resources. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. 4th edition. International Union of Soil Sciences (IUSS), Vienna, Austria. 2022. 236 p.
  30. Jasiewicz, J., Stepinski, T. Geomorphons – a pattern recognition approach to classification and mapping of landforms // Geomorphology. 2013. V. 182. P. 147–156. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.11.005
  31. Komarov A., Bykhovets S., Frolov P., Shashkov M., Shanin V., Grabarnik P., Priputina I., Zubkova E., Chertov O., Shaw C., Nadporozhskaya M. ROMUL_HUM model of soil organic matter formation coupled with soil biota activity. I. Problem formulation, model description, and testing // Ecological Modelling. 2017. V. 345. P. 113–124.
  32. Leuschner C., Feldmann E., Pichler V., Glatthorn J., Hertel D. Forest management impact on soil organic carbon: A paired-plot study in primeval and managed European beech forests // Forest Ecol. Managem. 2022. V. 512. P. 120163. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120163
  33. Lukina N., Kuznetsova A., Tikhonova E., Smirnov V., Danilova M., Gornov A., Bakhmet O., Kryshen A., Tebenkova D., Shashkov M., Knyazeva S. Linking Forest Vegetation and Soil Carbon Stock in Northwestern Russia // Forests. 2020. V. 11. P. 979.
  34. Mayer M., Prescott C.E., Abaker W.E., Augusto L., Cécillon L., Ferreira G.W., Vesterdal L. Tamm Review: Influence of forest management activities on soil organic carbon stocks: A knowledge synthesis // Forest Ecol. Managem. 2020. V. 466. P. 118–127.
  35. Maynard J.J., Johnson M.G. Uncoupling the complexity of forest soil variation: Influence of terrain indices, spectral indices, and spatial variability // Forest Ecol. Managem. 2016. V. 369. Pp. 89–101. http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2016.03.018
  36. Pan Y., Birdsey R.A., Fang J., Houghton R., Kauppi P.E., Kurz W.A., Hayes D. A large and persistent carbon sink in the world’s forests. // Science. 2011. V. 333. P. 988–993.
  37. Prendes, C., Cabo, C., Ordoñez, C., Majada, J., Canga E. An algorithm for the automatic parametrization of wood volume equations from Terrestrial Laser Scanning point clouds: application in Pinus pinaster // GIScience and Remote Sensing. 2021. V. 58. P. 1130–1150. https://doi.org/10.1080/15481603.2021.1972712
  38. Schrumpf M., Schulze E.D., Kaiser K., Schumacher J. How accurately can soil organic carbon stocks and stock changes be quantified by soil inventories? // Biogeosciences. 2011. V. 8. P. 1193–1212.
  39. Wang B., Liu D., Yang J., Zhu Zh., Darboux F., Jiao J., An Sh. Effects of forest floor characteristics on soil labile carbon as varied by topography and vegetation type in the Chinese Loess Plateau // Catena. 2021. V. 196. P. 104825. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104825

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Appendix
Download (13KB)
Indexing metadata
3. Fig. 1. Lithological factors of soil heterogeneity at the polygon: (a) digital elevation model; (b) physical clay content in the BT(g) horizon.

Download (648KB)
Indexing metadata
4. Fig. 2. Upper boundary of the manifestation of gumboing signs (cm) and severity of gumboing: s - leather coats, m - spots, n - nodules, G - gumbo horizon.

Download (337KB)
Indexing metadata
5. Fig. 3. Taxonomic diversity of soils of the research site. I - soddy-gleiepodzolic medium-moist pseudofibrous, Gleyic Stagnic Albic Dystric Retisol (Humic, Ferric); II - soddy-non-deep podzolic low-moist surface-gleyey, Epigleyic Albic Dystric Retisol (Ochric), albic layer above 20 cm; III - soddy-non-deep podzolic low-moist profile-gleyey, Amphygleyic Albic Dystric Retisol (Ochric), albic layer above 20 cm; IV - soddy-deep podzolic low-moderate surface-gleyey, Epigleyic Albic Dystric Retisol (Ochric), albic layer below 20 cm; V - soddy-deep podzolic low-moderate profile-gleyey, Amphygleyic Albic Dystric Retisol (Ochric), albic layer below 20 cm. Letter designations: ao - coarse humusified, Histic Gleyic Stagnic Albic Dystric Retisol; ko - contact-lightened, Stagnic Albic Dystric Retisol; y - lingual, Glossic Gleyic Albic Dystric Retisol; U - sod-gleyey-podzol medium-moist, Gleyic Albic Dystric Retisol (Humic). Numbers indicate the percentage of physical clay in the BT horizon.

Download (369KB)
Indexing metadata
6. Fig. 4. Bedding thickness and types within the boundaries of the study site (a) and carbon stocks in bedding (b). D - destructive litter type, F - fermentative type, H - humified type.

Download (553KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences