КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Прогноз динамики состояния лесов и очагов вредителей и болезней леса
По результатам специального лесопатологического надзора осуществляют прогноз – вероятностную оценку динамики численности вредителей, развития болезней леса, определение потенциальной угрозы предстоящего повреждения (поражения) насаждений или размера их усыхания. По результатам прогноза устанавливают целесообразность проведения, объем и оптимальные сроки лесозащитных мероприятий. Прогнозирование опирается на данные мониторинга лесных экосистем. В лесозащите обычно используют сверхдолгосрочный, долгосрочный и краткосрочный прогнозы, охватывающие периоды от нескольких лет до одного года или одного сезона. Сверхдолгосрочный (многолетний) и долгосрочный виды прогноза основаны на знании закономерностей динамики численности насекомых и развития болезней, особенностей биологии видов вредных организмов, взаимосвязей между живыми организмами и факторами среды. Многолетнее прогнозирование тесно связано с развитием метеорологии и гелиобиологии, поскольку начало и конец цикла любого явления в лесных экосистемах и популяционная динамика живых организмов чаще всего определяются погодной ситуацией, в свою очередь тесно связанной с циклами солнечной активности. Сверхдолгосрочное (многолетнее) и долгосрочное прогнозирование основано на знании закономерностей динамики численности насекомых и развития болезней, особенностей биологии видов вредных организмов, взаимосвязей между живыми организмами и факторами среды. Необходимо при этом уделять внимание циклическим процессам в лесных экосистемах - периодически повторяющимся вспышкам массового размножения ряда насекомых-фитофагов, промысловых животных, смене растительных формаций, периодичности плодоношения и др. Цикличность объясняется повторяющимися макроциркуляционными процессами в атмосфере, солнечной активностью. Пока еще нет единой теории использования гелиофизических предикторов для прогнозирования указанных выше явлений, хотя связь между ними и солнечной активностью обоснована большим и достаточно разнообразным материалом. Имеются два пути влияния солнечных агентов на экологические системы - прямой (через восприятие магнитного поля и космического излучения) и опосредствованный метеорологическими условиями. Все эти и многие другие примеры долгосрочных прогнозов динамики популяций насекомых основаны на признании модифицирующего влияния климатических факторов на плотность популяции насекомых как через состояние кормовых пород, так и прямым воздействием на выживаемость и смертность насекомых. Принципы прогнозирования массовых размножений насекомых для группы хвое- и листогрызущих насекомых с учетом зависимости их реакции от отдельных типов атмосферной циркуляции разработал А.И.Воронцов. А.И.Ильинский критерием долгосрочного прогнозирования считал единый комплексный агрометеорологический показатель, Б.В.Флеров использовал для этой цели дефицит влажности и В.И. Бенкевич - гидротермический коэффициент в сочетании с показателем жесткости зимы. Ю.П. Кондаков при прогнозе массового размножения сибирского коконопряда использовал интегральный показатель засушливости (ИПЗ), выраженный в баллах. Этот показатель характеризует продолжительность засушливого периода и определяется как число засушливых триад (трехдекадных периодов) при ГТК<1 за период развития вредителя. О.А.Катаев (1984) проанализировал связь роста численности короедов в ельниках европейской части СССР с периодами солнечной активности и изменяющимися в определенной последовательности после них погодными условиями. Для долгосрочного прогнозирования динамики численности насекомых чаще всего используются следующие метеорологические показатели. Коэффициент водности - количество выпавших осадков за определенный период, выраженное в процентах от среднего многолетнего за этот же период; он определяется за календарный год, за гидрологический год (за период от октября предшествующего года по сентябрь текущего включительно), по скользящим периодам в 2-3 года, за 3 летних месяца (июнь, июль, август) и т. д. Гидротермический коэффициент (ГТК) (по Г.Т. Селянинову) учитывает не только выпавшие осадки, но и температурный режим. Его вычисляют путем деления суммы осадков за 3 летних месяца (июнь, июль, август) на сумму среднесуточных температур всех 92 дней этого периода. Полученное частное от деления умножают на 10. Величина ГТК более 1,3 говорит об избыточном увлажнении, а менее 1 – о недостаточном. ГТК можно определять для любого отрезка времени в пределах вегетационного периода Относительный дефицит влажности (по Б.В. Флерову) определяют, суммируя среднемесячные дефициты влажности воздуха в гектопаскалях (миллибарах), установленные на 12 ч дня, и находят отклонение (в %) от такой же суммы по средним многолетним данным. Отклонение в большую сторону на 10-15%, особенно в течение 2 лет подряд, по мнению Б.В. Флерова, говорит об угрозе массового размножения вредителей. Интегральный показатель засушливости (ИПЗ) (по Ю.П. Кондакову) предложен для прогноза очагов сибирского коконопряда, но может быть использован и в других случаях. Он представляет собой отношение числа засушливых декад (Д) за период с температурой воздуха выше +10°С к сумме гидротермических коэффициентов в июне и июле. Величина ИПЗ, определяющая степень угрозы, в различных районах неодинакова. Поэтому для конкретных условий представляется целесообразным определять отклонение ИПЗ от установленного по материалам средних многолетних температур и осадков. Отклонение в большую сторону на 15-20 % свидетельствует о возникновении опасной ситуации. С целью прогноза развития очагов анализируют состояние погоды за многолетний период, хотя бы за предшествующее десятилетие, по материалам метеостанции, находящейся поблизости от центра обследуемого или наблюдаемого лесного массива. Для повышения достоверности прогнозов необходимо располагать данными об изменении погодной ситуации за возможно более длительный период, сопоставляя их с данными об уровне численности и площади очагов вредителей. Долгосрочное (многолетнее) прогнозирование с использованием метеорологических показателей пока еще несовершенно. Оно помогает наметить лишь тенденцию развития очагов. Многолетнее прогнозирование тесно связано с развитием метеорологии и гелиобиологии, поскольку начало и конец цикла любого явления в лесной экосистеме или популяционной динамике живых организмов чаще всего определяется погодной ситуацией, характеризующейся обычно конкретными метеорологическими параметрами, которые влияют возбуждающе или вызывают депрессию и массовую смертность особей. Изучение циклических процессов в лесных экосистемах не исключает необходимости глубокого познания взаимодействий организмов на внутрипопуляционном и межвидовом уровнях и совершенствования их математического моделирования. Прогнозирование, в свою очередь, опирается на данные мониторинга лесных экосистем. Для целей лесозащиты большее значение имеют краткосрочные методы прогноза – определение численности насекомых следующего поколения и угрозы предстоящего повреждения лесов.Большой вклад в развитие краткосрочных методов прогноза хвое- и листогрызущих насекомых внес А.И. Ильинский. На основе своих наблюдений и исследований и с привлечением многочисленных литературных данных, в том числе классика немецкой лесной энтомологии Ф. Швердтфегера, он создал систему таблиц и расчетов для определения угрозы повреждения крон насекомыми с учетом их численности и кормовых норм. Таблица «критических чисел» А.И. Ильинского до сих пор используется в лесозащите. Ф.Н. Семевский предложил свою формулу прогноза предстоящего повреждения в очагах хвое- и листогрызущих насекомых с учетом динамики смертности видов в процессе развития, уточненных кормовых норм и использованием данных об экологической плотности особей (количества личинок младшего возраста на 100 г зеленой массы хвои или листвы). Идеи Ф.Н. Семевского развил и довел для практического использования А.В. Голубев (2004). Прогноз динамики состояния насаждений строится на основании данных долгосрочных наблюдений на постоянных пробных площадях в насаждениях с нарушенной биологической устойчивостью. По этим данным для каждой категории сотояния деревьев определяют вероятность усыхания. При том, что в устойчивых насаждениях для деревьев эта вероятность очень невелика (не более 0,001), то в очагах вредителей и болезней, на гарях, в техногенно нарушенных лесах и т. п. она возрастает. В среднем одногодовая вероятность усыхания в насаждениях с нарушенной устойчивостью у деревьев разных категорий колеблется: у деревьев 1-й категории – от 0,01 до 0,3; у 2-й – от 0,1 до 0,15, у 3-й она увеличивается до значений от 0,3 до 0,5, а у 4-й – от 0,6 до 0,8. Зная эти коэффициенты и используя данные о соотношении деревьев разных категорий в насаждениях, можно определить количество деревьев, которые могут усохнуть через год. Прогноз динамики развития очагов вредителей леса целесообразно рассматривать отдельно по отношениям к вредитялям разных экологических групп. В наибольшей степени он разработан для группы хвое- и листогрызущих насекомых.
Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 554; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |