© 2023 г.        Е. А. Иванова^1,2*, М. А. Данилова², В. Э. Смирнов², В. В. Ершов¹

¹Институт проблем промышленной экологии Севера, ФИЦ КНЦ РАН

Россия, 184209, Мурманская обл., Апатиты, ул. Академгородок, 14а

²Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов Российской академии наук

Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 84/32, стр. 14

^*E-mail: ea.ivanova@ksc.ru

Поступила в редакцию 16.08.2023

После рецензирования: 19.09.2023

Принята к печати: 20.09.2023

Проведена сравнительная оценка процессов разложения растительных остатков (хвоя сосны, хвоя ели, листья бореальных кустарничков, слоевища мхов) на начальных этапах в сосняках лишайниково-кустарничковых и ельниках кустарничково-зеленомошных, формирующихся в естественных условиях на северном пределе распространения. Изучались особенности исходного состава опада, темпы разложения и изменения химического состава растительных остатков в процессе деструкции, обусловленные формацией леса. Более высокое исходное содержание С_орг в тканях растений сосновых лесов связано с благоприятными условиями освещенности под пологом леса, тогда как высокое содержание Mn в тканях растений напочвенного покрова в ельниках обусловлено непосредственным влиянием богатого этим элементом питания опада хвои ели. Результаты исследования наглядно продемонстрировали, что формация леса оказывает значительное влияние как на исходное качество опада одних и тех же видов растений, так и на скорость разложения: хвоя ели и листья брусники с более высоким содержанием элементов питания (Mg, Mn, P) и узкими соотношениями элементов (С:N, C:P) в еловом лесу характеризовались и более активными процессами разложения. Однако опад зеленых мхов, несмотря на более высокое качество в ельниках, разлагался активнее в сосновых лесах, что может быть связано с большим количеством осадков в сосновых лесах. Таким образом, на различия в скорости разложения растительных остатков влияет сочетанием качества растительного материала, температурного режима и количества осадков, связанных с формацией леса.

Ключевые слова: формация леса, разложение опада, растительные остатки, качество опада

Опад древесных растений и растений напочвенного покрова — листья, хвоя, почки, побеги, плоды, корни и др., отмирающие в течение определенного времени, является одним из важнейших компонентов, влияющих на формирование биогеохимических циклов лесных экосистем. Растительный опад является источником органического углерода и элементов минерального питания, которые становятся доступными для биоты в ходе его разложения и минерализации.

Скорость разложения опада и поступления углерода в почву во многом зависят от гидротермических условий почв (Кузнецов, 2010; Кузнецов, Осипов, 2011), активности и состава почвенной биоты (Воробьева, Наумова, 2009; Högberg et al., 2017), фракционного состава поступающего опада (Бобкова, 2000; Fang et al., 2015), климатических условий (температуры воздуха и количества осадков) (Pausas, 1997; Portillo-Estrada et al., 2016). По современным представлениям ведущим фактором регионального масштаба считается климат, локального — качество опада, тогда как деятельность организмов-деструкторов регулируется климатом и качеством опада (Bradford et al., 2016), определяемого концентрациями элементов питания и вторичных метаболитов. Так, на ранних стадиях разложения наибольшие эффекты оказывают N, P и водорастворимые органические соединения, на более поздних основным детерминантом динамики разложения является лигнин (Berg, 2000; Wardle et al., 2003; Zhang et al., 2008; Rahman et al., 2013; Ларионова и др., 2017). Величина стехиометрических отношений элементов и веществ (C:N, лигнин:N) в разлагающемся опаде также связана с качеством растительного материала: чем у́же отношения, тем выше скорость деструкции (Berg, McClaugherty, 2008; Rahman et al., 2013; Tu et al., 2014; Lukina et al., 2017). Исходный химический состав опада, определяющий его качество, а соответственно и процесс его разложения, проявляет видовые особенности. У четырех различных видов сосны (Pinus pinea, P. laricio, P. sylvestris и P. nigra) скорость разложения регулировалась исходным содержанием элементов питания (N, K, Mn) (De Marco et al., 2007). Хвоя сосны (P. contorta) по сравнению с еловой хвоей (Picea engelmannii) содержала больше C и N и меньше лигнина, что говорит о более высоком качестве растительного материала, однако потери углерода были выше для ели (Leonard et al., 2020). В другом исследовании показано, что опад хвои ели с более высоким содержанием элементов питания и относительно узкими отношениями C:N и лигнин:N разлагался заметно быстрее, чем опад хвои сосны, тогда как опад листьев березы повислой (Betula pendula) в сосновых лесах, с более низким соотношением N:P, разлагался быстрее по сравнению с опадом березы пушистой (B. pubescens) в ельниках (Иванова и др., 2019).

Древесные растения способны формировать типы леса со своими особенными условиями местообитания и плодородием почв, в том числе через опад, химический состав которого влияет на микробную активность и состав почв (Рахлеева и др., 2011; Aponte et al., 2013; Chavez-Vergara et al., 2014; Колмогорова, Уфимцев, 2018; Помогайбин, Помогайбин, 2018; Цандекова, 2018). Полог древостоя в зависимости от видового состава, строения и сомкнутости крон изменяет состав атмосферных выпадений, влияет на уровень освещенности (Лукина и др., 2008; Кищенко, 2019). Лесные экосистемы на территории Мурманской области представляют собой стадии сукцессий, в ходе которых происходит смена древесных пород (сосна, ель, береза), которые на почвообразующих породах сходного состава создают разные условия среды в экосистемах. Так, ель в большей степени по сравнению с сосной подкисляет проходящие через кроны осадки, препятствует проникновению их под кроны деревьев, создавая более ярко выраженную мозаичность. Ель за счет большей сомкнутости крон препятствует проникновению солнечного света под полог леса. В еловых лесах плодородие почв значительно выше, чем в сосновых, формирующихся на тех же почвообразующих породах и позициях в рельефе (Лукина и др., 2002, 2006, 2008, 2010; Цветков, 2004; Орлова и др., 2011). Это может определять и различия в составе опада одних и тех же видов растений в различных типах леса, и оказывать влияние на скорость их разложения.

Цель данной работы — оценить влияние формации леса на исходный состав и скорость разложения опада в доминирующих в северотаежной подзоне еловых и сосновых лесах.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Исследования проводились на площадках постоянного наблюдения (ППН) в Мурманской области в сосняках лишайниково-кустарничковых (10С) на подзолах иллювиально-железистых (Rustic podzols) в 1997–1999 гг. и в ельниках зеленомошно-кустарничковых (8Е2Б) на подзолах иллювиально-гумусовых (Carbic podzols) в автоморфных условиях в 1996–1998 гг. Более подробные описания объектов исследования даны в ранних работах (Лукина, Никонов, 1996, 1998; Lukina et al., 2017; Иванова и др., 2019). Основными почвообразующими породами на территории исследования являются ледниковые отложения — моренные и водно-ледниковые, по гранулометрическому составу — песчаные и супесчаные (Белов, Барановская, 1969; Переверзев, 2004). В процессе сукцессии хвойных лесов при смене сосняков ельниками наблюдаются закономерности изменения химического состава почв: в еловых лесах увеличивается содержание доступных соединений биофильных элементов во всем почвенном профиле, при этом в органогенных горизонтах снижается отношение C:N и наблюдается накопление гумуса. В сосновых лесах органогенные горизонты подкроновых пространств характеризуются более высокой кислотностью, чем межкроновых, тогда как в еловых лесах наблюдается обратная картина. В минеральных горизонтах почв наблюдается увеличение содержания кислотных компонентов, в частности в иллювиальных горизонтах отмечено увеличение содержания фульвокислот на фоне снижения содержания гуминовых кислот (Орлова и др., 2011).

Эксперименты по изучению процессов разложения опада на ППН в разных типах леса проводились с соблюдением единообразия методов и статистической обработки данных. Образцы активной фракции опада (листья и хвоя) доминирующих видов сосудистых растений (P. sylvestris, P. abies, Vaccinium vitis-idaea, V. myrtillus и Empetrum hermaphroditum) и образцы стареющей бурой части мхов (Pleurozium schreberi) отбирались в сентябре 1997 г. на мониторинговом стационаре в сосняках, в октябре 1996 г. — в ельниках. Растительный материал (10 г сухого вещества) для разложения закладывали в пакеты из синтетического материала с размером пор 30 мкм, которые размещали на поверхности почвы (в подгоризонт L подстилки) в подкроновых и межкроновых пространствах на мониторинговых площадках. Пробы отбирались ежегодно в октябре через 1 и 2 года после начала каждого эксперимента. Всего за два периода отбора было отобрано 32 пакета в сосновых лесах и 49 — в еловых.

Перед проведением химического анализа растительный материал измельчали и подвергали мокрому озолению концентрированной HNO₃. Концентрации металлов (Ca, Mg, K, Mn) определяли методом атомно-абсорбционной спектрометрии на приборе Aanalyst 800. Общее содержание азота определялось методом Къельдаля, органического углерода (C_орг) — методом Тюрина, фосфора — методом колориметрии (Воробьева, 1998). Содержание лигнина определяли путем обработки пробы 72%-ной H₂SO₄ после предварительного кипячения в растворе цетилтриметиламмония бромида в 0.5-молярном растворе H₂SO₄ (Rowland, Roberts, 1994).

Расчеты проводились на абсолютно сухой вес. Потери массы рассчитывались как разница между массой образцов до закладки и через 1 или 2 года и выражались в процентах. Коэффициент обогащения, демонстрирующий изменение состава растительного материала в процессе разложения, вычислялся для каждого элемента как отношение концентрации после первого или второго года разложения к исходной. Потери элементов питания и лигнина с учетом темпов потери массы выражались в процентах и рассчитывались как разница произведений концентрации компонента на массу образца до начала эксперимента и через 1 или 2 года соответственно. Качество опада характеризовали на основе содержания лигнина (вторичные метаболиты), элементов питания (N, Ca, Mg, K, P, Mn), и стехиометрических соотношений C:N, C:P, лигнин:N, N:P.

Статистический анализ данных проводился различными методами. Оценка влияния формации лесов (еловые и сосновые) на исходный химический состав растительного материала проводилась для отдельных видов растений с применением V-критерия (Husson et al., 2017) в среде статистического программирования R (R Core Team …, 2017). При этом матрица данных по химическому составу опада была дополнена имеющимися данными по составу живых растений: хвои сосны и ели последних лет жизни, многолетних листьев брусники, вороники, многолетних и отмерших побегов зеленых мхов P. schreberi и Hylocomium splendens. Сравнение параметров разложения (потери массы и элементов, коэффициент обогащения) в сосновых и еловых лесах проводилось для каждой фракции опада (хвоя сосны и ели, листья брусники, вороники, мхи) с помощью U-теста Манна-Уитни в программе Statistica. Возможное влияние внутри- и межбиогеоценотической изменчивости температур почвы и воздуха в еловых и сосновых лесах проводилось с использованием данных, полученных в период 2015–2021 гг. с помощью температурных логгеров под кронами деревьев, в межкроновых пространствах и на деревьях.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Исходный состав растительного материала — неразложившегося опада и еще живых растений (их многолетних частей) — характеризует качество растительного материала для последующего разложения его организмами-деструкторами.

Сравнение состава отдельных фракций опада, а также живого растительного материала соответствующих видов растений показало, что хвоя ели последних лет жизни богаче элементами питания Ca, Mg, Mn, P и характеризуется более узкими соотношениями C:P и N:P (p<0.05), что подтверждает ранее полученные данные (Сухарева, Лукина, 2014), тогда как хвоя сосны характеризуется более высоким содержанием C и N (табл. 1), что согласуется с результатами других авторов (Leonard et al., 2020). При этом следует заметить, что, в отличие от ранее полученных результатов, концентрации К в данном исследовании оказались выше в многолетней хвое ели. Более высокое содержание азота в хвое сосны последних лет жизни (7-8 лет) по сравнению с 11-13-летней хвоей ели объяснялось ранее (Сухарева, Лукина, 2014) различиями в возрасте: N, как и K и P, относится к подвижным элементам питания (Helmisaari, 1990; Rautio, 1998), то есть происходит транслокация его соединений в более молодые ткани и обеднение более старой хвои. Содержание других подвижных элементов питания, которые относятся к элементам минерального питания — K, P, и Mg (элементы средней подвижности), напротив, оказалось выше в хвое ели. Содержание малоподвижных элементов минерального питания, к которым относятся Ca и Mn, как и ожидалось, значительно выше в стареющей хвое ели.

Таблица 1. Химический состав живых и отмерших многолетних частей растений в северотаежных сосновых и еловых лесах

Примечание: Е-БГЦ — еловый биогеоценоз; С-БГЦ — сосновый биогеоценоз; * — в Е-БГЦ представлены данные по составу хвои ели, в С-БГЦ — хвои сосны; р — вероятность ошибки 1-го рода при расчете V-критерия

Многолетние живые листья брусники в ельниках, в отличие от листьев в сосняках, характеризуются достоверно более узкими соотношениями элементов (C:N, C:P, N:P) и более высоким содержанием элементов питания (Mg, Mn, P), что согласуется с данными по составу листьев текущего года (Исаева, Сухарева, 2013). Однако содержание углерода выше в многолетних листьях брусники в сосновых лесах (p<0.05).

Опад и материал многолетних живых органов вороники и мхов проявили отчетливые различия в химическом составе в зависимости от типа леса только в отношении Mn и С: содержание марганца выше в еловых лесах, а углерода — в сосновых. Примечательно, что живая стареющая хвоя сосны также содержит больше углерода, чем еловая, которая оказалась богата марганцем. Известно, что ассимилирующие органы сосны обыкновенной показывают более высокую интенсивность процессов фотосинтеза по сравнению с еловыми (Тужилкина, 1984; Суворова, 2006; Молчанов, 2020; Yang et al., 2020). Более высокое содержание углерода в растительных тканях кустарничков и мхов в сосновых лесах может быть связано с более высокой интенсивностью фотосинтеза растений под пологом сосновых деревьев: густые низкоопущенные кроны ели перехватывают солнечную радиацию гораздо более эффективно, чем высоко поднятые ажурные кроны сосны обыкновенной (Кищенко, 2019). Соответственно, в условиях лучшей освещенности при меньшей сомкнутости крон растения напочвенного покрова эффективнее продуцируют органическое вещество и накапливают больше углерода в тканях (Аткина, 2000; Зубкова и др., 2022). В еловых лесах повышенное содержание Mn в растениях напочвенного покрова может быть связано с влиянием опада хвои ели, богатого этим элементом питания, на его содержание в почвах.

Содержание остальных элементов питания не проявляло четких зависимостей от типа леса. В отмерших листьях вороники содержание K также выше в ельниках, но содержание P выше в сосняках. Согласно данным, полученным ранее на этих объектах исследования, листья вороники текущего года характеризуются более высоким содержанием K, Mn и Р в сосняках кустарничково-лишайниковых, по сравнению с ельниками кустарничково-зеленомошными (Исаева, Сухарева, 2013). Соотношения элементов в многолетних отмерших листьях вороники также проявляли различия: соотношение C:P было ýже в ельниках, N:P — в сосняках. Зеленые мхи (живые многолетние части) в ельниках богаче фосфором, в сосняках — углеродом, что согласуется с литературными данными по составу зеленых мхов (Сухарева, 2018). При этом величина соотношений C:N и C:P меньше в ельниках. Отмершие части мхов характеризовались различиями в содержании других элементов: Mg в мхах больше в сосняках, Mn — в ельниках, соотношения C:P и N:P ýже в ельниках.

Таким образом, содержание элементов питания и углерода в стареющих и отмерших листьях кустарничков, так же как и в тканях мхов, различается в зависимости от типа леса, что наиболее отчетливо проявляется в отношении Mn и C_орг: в еловых лесах растительный материал кустарничков и мхов обогащен марганцем, в сосновых — углеродом. Это можно объяснить различиями в условиях произрастания, формируемыми доминирующими древесными растениями: плодородие и влажность почв еловых лесов выше, чем сосновых, в тех же климатических условиях и на тех же почвообразующих породах (Лукина и др., 2008). Однако в сосновых лесах за счет ажурности крон создаются более благоприятные условия освещенности для активного фотосинтеза растений напочвенного покрова и, соответственно, более активного накопления углерода. Также вероятна непосредственная связь химического состава растений напочвенного покрова с составом опада ассимилирующих органов древесных растений-эдификаторов: на повышенное содержание Mn в растениях напочвенного покрова влияет его поступление в почву с опадом хвои ели, богатым марганцем.

Скорость разложения и изменения химического состава растительных остатков в процессе деструкции

Различия в скорости потерь массы могут быть обусловлены исходным качеством и условиями внешней среды. По скорости потерь массы после первого года разложения опад изучаемых видов распределяется в ряду: брусника > хвоя ели > вороника > мхи; после второго года: хвоя ели > вороника > брусника > мхи. В сосновых биогеоценозах ряды скорости разложения выглядят следующим образом: после первого года: вороника > брусника > хвоя сосны > мхи; после второго года: хвоя сосны > брусника > вороника > мхи (табл. 2). Как в более раннем исследовании, проведенном в еловых лесах, при относительно высокой исходной величине соотношения C:N в опаде мхов как в ельниках, так и в сосняках, скорость потери их массы была ниже, чем у остальных видов (Lukina et al., 2017). В других работах также показано, что моховой опад разлагается медленно (Wardle et al., 2003; Cornelissen et al., 2007; Hilli, 2013), что может быть обусловлено высоким содержанием неидентифицированных фенольных соединений в клеточных стенках мохообразных и широким соотношением C:N в растительных остатках (Ligrone et al., 2008; Lukina et al., 2017).

Таблица 2. Потери массы, элементов питания и лигнина (в %), стехиометрические соотношения элементов при разложении активных фракций растительного опада в северотаежных сосновых и еловых лесах

Примечание: Е-БГЦ — еловый биогеоценоз, С-БГЦ — сосновый биогеоценоз, * — в Е-БГЦ представлены данные по составу хвои ели, в С-БГЦ — хвои сосны; р — вероятность ошибки 1-го рода в U-тесте Манна-Уитни

Как после первого, так и после второго года разложения, хвоя ели по сравнению с хвоей сосны достоверно быстрее теряла массу (20 против 16% и 37 против 29% соответственно), наблюдались более активные потери K и накопление лигнина (p<0.05) (табл. 2, 3). Кроме того, в первый год разложения у хвои ели наблюдалось более активное накопление P. После первого года у хвои ели были выше коэффициент обогащения для Mn, P и лигнина, после второго года — для Mg, N и лигнина. Коэффициент обогащения для K был выше для хвои сосны как после первого, так и после второго года разложения. Стехиометрические соотношения C:N, C:P и лигнин:N после первого и второго года разложения были ýже у опада хвои ели.

Таблица 3. Коэффициент обогащения активных фракций растительного опада в северотаежных сосновых и еловых лесах

Примечание: Е-БГЦ — еловый биогеоценоз, С-БГЦ — сосновый биогеоценоз, * — в Е-БГЦ представлены данные по составу хвои ели, в С-БГЦ — хвои сосны; р — вероятность ошибки 1-го рода в U-тесте Манна-Уитни

Опад листьев брусники в первый год достоверно быстрее разлагался в ельнике, на второй год различия сгладились, но стали более выраженными различия в изменении химического состава опада: коэффициенты обогащения для Mg, K и P были выше в ельнике, и, соответственно, в сосновом лесу листья брусники потеряли больше Ca, Mg, K и P (p<0.05). Соотношения C:N и лигнин:N после первого и второго года были меньше в ельнике. Листья вороники за весь период исследования разлагались в ельниках и сосняках с сопоставимыми скоростями (табл. 2). Но в первый год коэффициенты обогащения Mg и K были выше в ельнике, а потери Mg и K — в сосняке, и, напротив, коэффициент обогащения для С был выше в сосняке, а потери — в ельнике. На второй год коэффициенты обогащения для K, Mn и P были выше в ельнике, при этом опад листьев вороники при разложении терял больше N и лигнина в ельнике, P — в сосняке (p<0.05). В опаде листьев вороники соотношения C:N и лигнин:N на протяжении всего периода исследования были ýже в ельнике.

Выявленные для кустарничков различия могут свидетельствовать о более активных процессах трансформации химического состава опада в ельниках по сравнению с сосновыми лесами, что можно объяснить исходными концентрациями элементов. Так, более высокое исходное содержание Mn в хвое ели и тканях растений напочвенного покрова и накопление его в процессе разложения может ускорять процессы разложения за счет увеличения содержания фермента Mn-пероксидазы, отвечающего за разложение лигнина (Орлова и др., 2011). Повышенное содержание углерода в растительных тканях может свидетельствовать о высоком содержании органических веществ, например лигнина, устойчивых к разложению. По результатам более ранней работы смешанный опад вечнозеленых растений еловых лесов (хвоя ели, листья брусники и вороники) в течение двух лет разлагался быстрее, чем сосновых (хвоя сосны, листья брусники и вороники), что связывали также с различиями качества растительных остатков — более высоким содержанием элементов питания и более узкими соотношениями C:N и лигнин:N в опаде и в почвах еловых лесов (Лукина и др., 2008; Иванова и др., 2019).

Различия в активности процессов разложения в еловых и сосновых лесах могут быть обусловлены не только исходным качеством растительного материала. Основными организмами-деструкторами в бореальных лесах являются сапротрофные грибы, наиболее эффективно разлагающие опад (Hobbie et al., 1999; Bödeker et al., 2016). Согласно литературным данным, общая биомасса микроорганизмов, в т. ч. грибов, выше в еловых биогеоценозах в сравнении с сосновыми (Никонов и др., 2001; Полянская и др., 2001), длина грибного мицелия в органогенных горизонтах почв также больше в еловых лесах (Евдокимова, Мозгова, 2001). Это может быть связано с относительно низкой влажностью почв, формируемой в сосновых лесах (Никонов и др., 2004).

Важным фактором, который влияет на скорость разложения, является температура почв, регулирующая деятельность организмов-деструкторов — низкие температуры ограничивают процессы разложения (Воробьева, Наумова, 2009; Rief et al., 2012). Однако по данным измерений, проведенных в 2015–2021 гг. с помощью температурных логгеров, заложенных под органогенными горизонтами почв, среднемесячные температуры в еловых лесах были ниже, чем в сосновых — разница достигала 2 °С (рис. 1). Это позволяет прийти к заключению, что качество опада может оказывать более существенное влияние на скорость разложения, чем температура почвы.

Рисунок 1. Температура почвы и воздуха в еловых и сосновых лесах, измеренные в период 2015–2021 гг. с помощью температурных логгеров под кронами деревьев, в межкроновых пространствах и на деревьях

Отмирающие части зеленых мхов, несмотря на их более высокое качество в ельниках, в отличие от всех остальных видов за весь период разлагались активнее в сосняках (p<0.05) (табл. 2). В первый год коэффициенты обогащения P и N были выше в ельниках, а потери — в сосняках. При этом в ельниках наблюдалось активное накопление N остатками мхов. На второй год зеленые мхи, так же как и в первый, теряли P активнее в сосновом лесу. Возможной причиной может быть большее количество осадков в сосновых лесах — 32.6 мм против 26.5 в ельниках (Ершов, 2021), способствующее механической деструкции растительных остатков мхов и вымыванию подвижных элементов. Кроме того, в сосняке наблюдались потери Ca и Mn, а в ельнике — их аккумуляция; коэффициенты обогащения для Ca, Mn и P были достоверно выше в ельнике. После первого года в ельниках было достоверно ниже соотношение лигнин:N, после второго года — соотношение N:P (табл. 2).

Таким образом, сочетание таких факторов, как качество опада, активность микроорганизмов, температурный режим и количество осадков, связанных с формацией леса, может определять повышенную скорость разложения и интенсивность изменений химического состава растительного материала в еловых лесах по сравнению с сосновыми.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты исследования показывают, что формация леса оказывает значительное влияние на скорость разложения: в еловых лесах скорость разложения хвои ели выше, чем скорость разложения хвои сосны в сосновых лесах. Существенное влияние на скорость разложения растительных остатков в различных формациях леса оказывало качество растительного материала и, соответственно, активность микроорганизмов. Хвоя ели характеризуется более высоким качеством: содержание Сa, Mg, K, P, Mn выше в стареющей хвое ели по сравнению с содержанием этих элементов в хвое сосны последних лет жизни; отношение C:N, C:P ýже в хвое ели. Это объясняет более активные процессы разложения опада ели в еловых лесах: 37% потерь массы после двух лет разложения в ельнике против 29% — в сосняке. Стареющие, готовые перейти в опад, отмирающие органы кустарничков и мхов проявили неоднозначные различия в содержании элементов питания в зависимости от формации леса: качество живых стареющих листьев брусники и живых побегов мхов было выше в еловых лесах. Тем не менее, в тканях всех видов растений в еловых лесах оказалось больше Mn, тогда как в сосновых лесах — C. Это может быть связано как с условиями местообитания, которые формируются под действием деревьев-эдификаторов (плодородие почв, влажность, температурный режим), так и непосредственным влиянием древесных растений: в сосновых лесах за счет ажурности крон создаются более благоприятные условия освещенности для активного фотосинтеза и накопления углерода растениями напочвенного покрова; повышенное содержание Mn в растениях напочвенного покрова ельников связано с поступлением его в почву с опадом хвои ели, также богатым марганцем. Соответственно этому и различия в скорости разложения опада кустарничков и мхов между формациями лесов проявляются не четко. Скорость разложения листьев брусники была выше в еловых лесах после года разложения, что может быть связано с более высоким качеством растительного материала в еловом лесу: узкими соотношениями элементов (C:N, C:P, N:P) и высоким содержанием элементов питания (Mg, Mn, P). В то же время отмершие части зеленых мхов разлагались активнее в сосновых лесах, несмотря на более высокое их качество в ельниках, что может объясняться большим количеством осадков в сосняках. Таким образом, различия в скорости разложения растительных остатков хвои древесных растений, листьев кустарничков и побегов мхов определяется сочетанием таких факторов, как качество растительного материала, температурный режим и количество осадков, связанных с формацией леса.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы благодарят Артемкину Наталью Александровну, старшего научного сотрудника лаборатории наземных экосистем Института проблем промышленной экологии Севера ФИЦ КНЦ РАН, за проведение анализов на содержание лигнина в образцах опада для экспериментов по разложению на площадках мониторинговой сети ИППЭС КНЦ РАН.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Исследование выполнено в рамках работы молодежной лаборатории ЦЭПЛ РАН «Климаторегулирующие функции и биоразнообразие лесов» (регистрационный номер 122111500023-6).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Аткина Л. И. Географо-лесотипологические закономерности структуры и запаса напочвенного покрова таежных лесов: автореф. дисс. докт. с-х. наук (спец. 06.03.03). Екатеринбург, 2000. 37 с.

Атлас Мурманской области. М.: Изд-во Главного Управления Геодезии и Картографии при Совете Министров СССР, 1971. 44 с.

Белов Н. П., Барановская А. В. Почвы Мурманской области. Л.: Наука, 1969. 147 с.

Бобкова К. С. Роль лесной подстилки в функционировании хвойных экосистем Европейского Севера // Вестник Института биологии Коми НЦ УрО РАН. 2000. № 9 (35). URL: https://kurl.ru/oMrnF (дата обращения 15.11.2023).

Воробьева И. Г., Наумова А. Н. Интенсивность процесса деструкции растительного опада в почвах сухих местообитаний // Продуктивность и устойчивость лесных почв: Матер. III междунар. конф., г. Петрозаводск, 7‒11 сентября 2009 г. Петрозаводск: Изд-во Карельского НЦ РАН, 2009. C. 192–195.

Воробьева Л. А. Химический анализ почв: Учебник. М.: Изд-во Московского государственного университета, 1998. 272 с.

Евдокимова Г. А., Мозгова Н. П. Микроорганизмы тундровых и лесных подзолов Кольского Севера. Апатиты: КНЦ РАН, 2001. 184 с.

Ершов В. В. Фитогенное варьирование состава атмосферных выпадений и почвенных вод северотаежных лесов в условиях аэротехногенного загрязнения: Дисс. … канд. биол. наук (спец. 1.5.15). Апатиты, 2021. 188 с.

Зубкова Е. В., Фролов П. В., Быховец С. С., Надпорожская М. А., Фролова Г. Г. Мозаичность ценопопуляций черники и брусники, и динамика органического вещества почвы в сосняках Южного Подмосковья // Лесоведение. 2022. № 1. С. 34–46.

Иванова Е. А., Лукина Н. В., Данилова М. А., Артемкина Н. А., Смирнов В. Э., Ершов В. В., Исаева Л. Г. Влияние аэротехногенного загрязнения на скорость разложения растительных остатков в сосновых лесах на северном пределе распространения // Лесоведение. 2019. № 6. С. 533–546.

Исаева Л. Г., Сухарева Т. А. Элементный состав дикорастущих кустарничков в зоне воздействия комбината «Североникель»: данные многолетнего мониторинга // Цветные металлы. 2013. № 10. С. 87–92.

Кищенко И. Т. Лесоведение и лесная экология. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры. М.: Изд-во Юрайт, 2019. 393 с.

Колмогорова Е. Ю., Уфимцев В. И. Некоторые особенности химического состава опада сосны обыкновенной, произрастающей  в условиях породного отвала // Успехи современного естествознания. 2018. № 11. Ч. 2. С. 267–272.

Кузнецов М. А. Влияние условий разложения и состава опада на характеристики и запас подстилки в среднетаежном чернично-сфагновом ельнике // Лесоведение. 2010. № 6. С. 54–60.

Кузнецов М. А., Осипов А. Ф. Растительный опад как компонент биологического круговорота углерода в заболоченных хвойных сообществах средней тайги // Вестник Института биологии Коми НЦ УрО РАН. 2011. № 9. С. 10–12.

Ларионова А. А., Квиткина А. К., Быховец С. С., Лопес де Гереню В. О., Колягин Ю. Г., Каганов В. В. Влияние азота на минерализацию и гумификацию лесных опадов в модельном эксперименте // Лесоведение. 2017. № 2. С. 128–139.

Лукина Н. В., Горбачева Т. Т., Никонов В. В., Лукина М. А. Пространственная изменчивость кислотности AL-Fe-гумусовых подзолов // Почвоведение. 2002. № 2. С. 163–176.

Лукина Н. В., Никонов В. В. Биогеохимические циклы в лесах Севера в условиях аэротехногенного загрязнения: в 2-х ч. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1996. Ч. 1. 213 с.; Ч. 2. 192 с.

Лукина Н. В., Никонов В. В. Питательный режим лесов северной тайги: природные и техногенные аспекты. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1998. 316 с.

Лукина Н. В., Никонов В. В., Исаева Л. Г. Кислотность и питательный режим почв еловых лесов // Коренные еловые леса: биоразнообразие, структура, функции. СПб.: Наука, 2006. 298 с.

Лукина Н. В., Орлова М. А., Исаева Л. Г. Плодородие лесных почв как основа взаимосвязи почва — растительность // Лесоведение. 2010. № 5. С. 45–56.

Лукина Н. В., Полянская Л. М., Орлова М. А. Питательный режим почв северотаежных лесов. М.: Наука, 2008. 342 с.

Молчанов А. Г. Сравнение экофизиологических показателей сосны и ели в Серебряноборском опытном лесничестве // Лесохозяйственная информация. 2020. № 1. С. 115–124.

Никонов В. В., Лукина Н. В., Безель В. С., Бельский Е. А., Беспалова А. Ю., …, & Яценко-Хмелевская М. А. Рассеянные элементы в бореальных лесах. М.: Наука, 2004. 616 с.

Никонов В. В., Лукина Н. В., Полянская Л. М., Паникова А. Н. Особенности распространения микроорганизмов в Al-Fe-гумусовых подзолах северотаежных еловых лесов: природные и техногенные аспекты // Микробиология. 2001. Т. 70. № 3. С. 319‒328.

Орлова М. А., Лукина Н. В., Камаев И. О., Смирнов В. Э., Кравченко Т. В. Мозаичность лесных биогеоценозов и продуктивность почв // Лесоведение. 2011. № 6. С. 39–48.

Переверзев В. Н. Лесные почвы Кольского полуострова. М.: Наука, 2004. 232 с.

Полянская Л. М., Никонов В. В., Лукина Н. В., Паникова А. Н., Звягинцев В. Г. Микроорганизмы Al-Fe-гумусовых подзолов сосняков лишайниковых в условиях аэротехногенного загрязнения // Почвоведение. 2001. № 2. С. 215‒226.

Помогайбин Е. А., Помогайбин А. В. Влияние деревьев рода Juglans L. на целлюлозоразрушающую активность почвы в условиях дендрария ботанического сада Самарского университета // Самарский научный вестник. 2018. Т. 7. № 1 (22). С. 105–109.

Рахлеева А. А., Семенова Т. А., Стриганова Б. Р., Терехова В. А. Динамика зоомикробных комплексов при разложении растительного опада в ельниках южной тайги // Почвоведение. 2011. № 1. С. 44–55.

Суворова Г. Г. Фотосинтетическая активность хвойных деревьев в условиях юга Средней Сибири: автореф. дисс. … докт. биол. наук (спец. 03.00.12). Иркутск, 2006. 40 с.

Сухарева Т. А. Элементный состав зеленых мхов фоновых и техногенно нарушенных территорий // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. 2018. № 3 (172). С. 89–96.

Сухарева Т. А., Лукина Н. В. Минеральный состав ассимилирующих органов хвойных деревьев после снижения уровня атмосферного загрязнения на Кольском полуострове // Экология. 2014. № 2. С. 97–104.

Тужилкина В. В. Фотосинтетическая активность сосны и ели в условиях средней подзоны тайги Коми АССР: Дисс. … канд. биол. наук (спец. 03.00.12). Сыктывкар, 1984. 148 с.

Федорец Н. Г., Бахмет О. Н. Особенности формирования почв и почвенного покрова Карело-Кольского региона // Труды Карельского научного центра РАН. 2016. № 12. С. 39‒51.

Цандекова О. Л. Динамика накопления золы в опаде Acer negundo L. в условиях нарушенных пойменных фитоценозов // Бюллетень науки и практики. 2018. Т. 4. № 12. С. 148‒152.

Цветков В. Ф. Лесной биогеоценоз (2-е издание, исправленное и дополненное). Архангельск, 2004. 267 с.

Чертов О. Г., Меньшикова Г. П. Изменение лесных почв под действием кислых осадков // Известия АН СССР. Серия биология. 1983. № 6. С.110–115.

Aponte C., García L. V., Marañón T. Tree species effects on nutrient cycling and soil biota: A feedback mechanism favouring species coexistence // Forest Ecology and Management. 2013. Vol. 309. P. 36–46.

Berg B. Litter decomposition and organic matter turnover in northern forest soils // Forest Ecology and Management. 2000. Vol. 133. P. 13–22.

Berg B., McClaugherty C. Plant litter — decomposition, humus formation, carbon sequestration, 2nd ed. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008. 340 p.

Bödeker I. T. M., Lindahl B. D., Olson Å., Clemmensen K. E. Mycorrhizal and saprotrophic fungal guilds compete for the same organic substrates but affect decomposition differently // Functional Ecology. British Ecological Society. 2016. Vol. 30. No 12. P. 1967–1978.

Bradford M. A., Berg B., Maynard D. S., Wieder W. R., Wood S. A. Understanding the dominant controls on litter decomposition // Journal of Ecology. 2016. Vol. 104. No 1. P. 229–238.

Chavez-Vergara B., Merino A., Vázquez-Marrufo G., García-Oliva F. Organic matter dynamics and microbial activity during decomposition of forest floor under two native neotropical oak species in a temperate deciduous forest in Mexico // Geoderma. 2014. Vol. 235–236. P. 133–145.

Cornelissen J. H. C., van Bodegom P. M., Aerts R., Callaghan T. V., van Logtestijn R. S. P., …, & Team M. O. L. Global negative vegetation feedback to climate warming responses of leaf decomposition rates in cold biomes // Ecology Letters. 2007. Vol. 10. P. 619–627.

De Marco A., Vittozzi P., Rutigliano F. A., Virzo de Santo A. Nutrient dynamics during decomposition of four different pine litters // V. Leone, R. Lovreglio (Eds.). Proceedings of the International Workshop MEDPINE 3: Conservation, Regeneration and Restoration of Mediterranean Pines and Their Ecosystems. Bari: CIHEAM, 2007. P. 73–77.

Fang X., Zhao L., Zhou G., Huang W., Liu J. Increased litter input increases litter decomposition and soil respiration but has minor effects on soil organic carbon in subtropical forests // Plant and Soil. 2015. Vol. 392. P. 139–153.

Helmisaari H.-S. Temporal variation in nutrient concentrations of Pinus sylvestris needles // Canadian Journal of Forest Research. 1990. No 5. P. 177–193.

Hilli S. Significance of litter production of forest stands and ground vegetation in the formation of organic matter and storage of carbon in boreal coniferous forests // Forest Condition Monitoring in Finland — National report / P. Merilä, S. Jortikka (Eds.) The Finnish Forest Research Institute. 2013. P. 77–83.

Hobbie E. A., Macko S. A., Shugart H. H. Insights into nitrogen and carbon dynamics of ectomycorrhizal and saprotrophic fungi from isotopic evidence // Oecologia. 1999. Vol. 118. No 3. P. 353–360.

Högberg P., Näsholm T., Franklin O., Högberg M. N. Tamm Review: On the nature of the nitrogen limitation to plant growth in Fennoscandian boreal forests // Forest Ecology and Management. 2017. Vol. 403. P. 161–185.

Husson F., Le S., Pages J. Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R. 2nd Ed. London: Chapman & Hall/CRC Press. 2017. 248 p.

Leonard L. T., Mikkelson K., Hao Z., Brodie E. L., Williams K. H., Sharp J. O. A comparison of lodgepole and spruce needle chemistry impacts on terrestrial biogeochemical processes during isolated decomposition // PeerJ. 2020. Vol. 8. Article: e9538.

Ligrone R., Carafa A., Duckett J. G., Renzaglia K. S., Ruel K. Immunocytochemical detection of lignin-related epitopes in cell walls in bryophytes and the charalean alga Nitella // Plant Systematics and Evolution. 2008. Vol. 270. P. 257–272.

Lukina N. V., Orlova M. A., Steinnes E., Artemkina N. A., Gorbacheva T. T., Smirnov V. E., Belova E. A. Mass-loss rates from decomposition of plant residues in spruce forests near the northern tree line subject to strong air pollution // Environmental Science and Pollution Research. 2017. Vol. 24. No 24. P. 19874–19887.

Pausas J. G. Litter fall and litter decomposition in Pinus sylvestris forests of the eastern Pyrenees // Journal of Vegetation Science. 1997. Vol. 8. P. 643–650.

Portillo-Estrada M., Pihlatie M., Korhonen J. F. J., Levula J., Frumau A. K. F., Ibrom A., Lembrechts J. J., Morillas L., Horváth L., Jones S. K., Niinemets Ü. Climatic controls on leaf litter decomposition across European forests and grasslands revealed by reciprocal litter transplantation experiments // Biogeosciences. 2016. Vol. 13. P. 1621–1633.

R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2017. URL: http://www.R-project.org (дата обращения 15.11.2023)

Rahman M. M., Tsukamoto J., Rahman M. M., Yoneyama A., Mostafa K. M. Lignin and its effects on litter decomposition in forests ecosystems // Chemistry and Ecology. 2013. Vol. 29. No 6. P. 540–553.

Rautio P., Huttunen S., Lamppu J. Seasonal foliar chemistry of northern Scots pine under sulphur and heavy metal pollution // Chemosphere. 1998. Vol. 37. No 2. P. 271–287.

Rief A., Knapp B. A., Seeber J. Palatability of selected alpine plant litters for the decomposer Lumbricus rubellus (Lumbricidae) // PLoS One. 2012. Vol. 7. Article: e45345.

Rowland A. P., Roberts J. D. Lignin and cellulose fractionation in decomposition studies using acid-detergent fibre methods // Communications in Soil Science and Plant Analysis. 1994. Vol. 25. No 3–4. P. 269–277.

Tu L-h., Hu H-l., Chen G., Peng Y., Xiao Y-l., Hu T-x., Zhang J., Li X-w., Liu L., Tang Y. Nitrogen addition significantly affects forest litter decomposition under high levels of ambient nitrogen deposition // PLoS ONE. 2014. Vol. 9. No 2. P. 1–9.

Wardle D. A., Nilsson M.-C., Zackrisson O., Gallet C. Determinants of litter mixing effects in a Swedish boreal forest // Soil Biology and Biochemistry. 2003. Vol. 35. No 6. P. 827–835.

Yang Q., Blanco N. E., Hermida-Carrera C., Lehotai N., Hurry V., Strand Å. Two dominant boreal conifers use contrasting mechanisms to reactivate photosynthesis in the spring // Nature Communications. 2020. Vol. 11. Article 128.

Zhang D., Hui D., Luo Y., Zhou G. Rates of litter decomposition in terrestrial ecosystems: global patterns and controlling factors // Journal of Plant Ecology. 2008. Vol. 1. No 2. P. 85–93.

Рецензент: к. б. н., с. н. с. Ахметова Г. В.

Original Russian Text © 2022 E. V. Basova, N. V. Lukina, A. I. Kuznetsova, A. V. Gornov, N. E. Shevchenko, E. V. Tikhonova, A. P. Geraskina, T. Yu. Braslavskaya, D. N. Tebenkova, D. L. Lugovaya published in Forest Science Issues Vol. 5, No 3, Article 113.

E. V. Basova, N. V. Lukina, A. I. Kuznetsova, A. V. Gornov, N. E. Shevchenko, E. V. Tikhonova, A. P. Geraskina, T. Yu. Braslavskaya, D. N. Tebenkova, D. L. Lugovaya

Center for Forest Ecology and Productivity of the RAS

Profsoyuznaya St. 84/32 bldg. 14, Moscow, 117997, Russia

E-mail: lenabasova7@gmail.com

Received: 01.09.2022

Revised: 17.10.2022

Accepted: 18.11.2022

Relevance and goals. In the context of global climate change, the climate-regulating function of forests deserves special attention. There is still no functional classification of forests according to the effectiveness of carbon accumulation function. The aim of this paper is to discuss an approach to such classification based on the assessment of tree litter quality.

Objects and methods. To test the approach to the identification of functional types of forests based on the quality of tree litter, taking into account the location in the geochemically linked landscape and the mechanical composition of soil-forming rocks, data on soils and vegetation obtained at 23 testing sites in the subzone of coniferous-broadleaf forests of the European part of Russia on the territory of Bryansk Polesie and Moskvoretsko-Okskaya plain were used. For indirect (Landolt’s ecological scales using the SpeDiv program) assessment of differences in the soil richness in forests belonging to different functional types, the species composition at 160 geobotanical plots in forest sites in the Moscow, Bryansk, Smolensk, Kostroma Regions, Krasnodar Territory, and the Republic of Adygea (Northwestern Caucasus) were analyzed.

Results. Examples of functional forest types for coniferous — broad-leaved forests of the European part of Russia are given. The differences in soil carbon stock between forests belonging to different functional types were found, and a preliminary assessment of the influence of the location in the geochemically linked landscape and the mechanical composition of soils on the accumulation of carbon in soils in the same functional forest types is given.

Conclusion. Based on the quality of the tree litter, 15 functional forest types were identified, which are confirmed by examples of forests in the subzone of coniferous-broad-leaved forests of the European part of Russia and in the belt of coniferous-broad-leaved forests of the Northwestern Caucasus. The validity of identification of functional forest types for the efficiency of carbon accumulation in soils based on the quality of tree litter, taking into account the influence of “external factors” (the location of forests in the geochemically linked landscape and the mechanical composition of soil-forming rocks), was confirmed by data obtained at 23 sites. Using this approach allowed us to reveal differences in the soil carbon stock and related characteristics of soil fertility estimated on an ecological scale between the functional forest types, identified on the base of tree litter in the mixed, coniferous-broad-leaved forests at the same location in the geochemically linked landscape. Differences in soil carbon stocks in forest ecosystems of the same functional forest types formed on clay loam and sandy loam soil-forming rocks were also revealed. Differences in soil carbon stocks in forests belonging to the same functional type, but formed at different locations in the geochemically linked landscape, have been confirmed: soil carbon stocks were higher in forests at the transit landscapes compared to those in autonomous ones.

Keywords: coniferous-broad-leaved forests, forest functional classification, functional types of forests, carbon stocks

Currently, attention is being increasingly focused on the forest ecosystem functions and services. Forests perform ecosystem functions/services of all four categories: regulating, providing supporting and cultural (Millennium Ecosystem Assestment, 2005). In this regard, it becomes important to develop new approaches to the functional classification of forest ecosystems based on the effectiveness of their various functions (Lukina et al., 2021).

In the context of global climate change associated with an increase in greenhouse gas emissions into the atmosphere, the climate-regulating function of forests deserves special attention. Forests can absorb greenhouse gases and store carbon in both biomass and soil pools. A number of studies have shown that the effectiveness of forests in performing the function of carbon accumulation, in particular carbon accumulation in the soil, can be influenced by various natural and anthropogenic factors (Mazhitova et al., 2003; Chestnyh et al., 2004; Mashika, 2005; Shchepashchenko et al., 2013; Bobkova et al., 2014; Baeva et al., 2017; Telesnina et al., 2017; Bakhmet, 2018; Dymov, 2018; Demakov et al., 2018; Chestnyh et al., 2020; Ryzhova et al., 2020; Akkumuljacija …, 2018; Lukina et al., 2020; Kuznetsova et al., 2021). Internal and external factors can be distinguished among natural factors. Internal factors include vegetation, soil microorganisms and animals, and other biota; external factors include abiotic factors such as soil-forming rocks, climate, and relief. Among anthropogenic factors, the regime of forest management and land use in general, the pollution-induced factor, and fires are important.

Vegetation as the main source of organic matter entering the soil determines the level of accumulation of soil organic matter. The dynamics of soil carbon pools caused by vegetation are influenced by the quantity and quality of tree species litter, both individually and jointly (Castellano et al., 2015; Kuznetsova et al., 2021).

The quality of the litter depends on the species composition and age structures of forest trees, as well as the stages of tree plant ontogenetic development, and is determined by the ratio of nutrients (nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, etc.) and secondary metabolites (polyphenols, lignin, etc.) in the litter; an important indicator is the C/N ratio (Berg, 2020). The quality of the litter regulates the rate of decomposition of plant residues — the main source of nutrients for saprophages (Krishna, 2017). According to the quality of the litter, functional types of plants can be distinguished (Cornelissen et al., 2007).

The functional classification of forest ecosystems according to the effectiveness of their carbon cycle regulation can be based on the quality of plant litter (Lukina et al., 2021). In coniferous-broad-leaved forests, a significant proportion of plant litter, which decisively affects the accumulation of soil carbon, is formed by tree plants. Low-quality litter, that is, with a low content of bases, nitrogen, high acidity, high content of lignin, and other secondary metabolites, as well as a wide C/N ratio, is characteristic of coniferous trees. Earlier, when comparing coniferous tree species with each other, it was noted that the litter in pine forests differed in a much wider C/N ratio than in spruce forests (Lukina et al., 2020). A number of studies of European (Lovett et al., 2004; Reich et al., 2005; Oostra et al., 2006) and North American (Finzi et al., 1998; Neirynck et al., 2000; Dijkstra, Fitzhugh, 2003; Hagen-Thorn et al., 2004) scientists showed differences in the litter quality , C stocks and C/N ratio between some broad-leaved forests forming by different tree species (Fraxinus exelsior, Fagus orientalis and the genera Acer and Quercus): ash and maple are grouped into plants with high litter quality, while oak and beech are characterized by a relatively low N content in the litter, a wider C/N ratio, low decomposition rate.

The aim of this paper is to discuss the results of the implementation of an approach to the functional classification of coniferous-broad-leaved forests based on the relationships between the quality of tree litter and carbon stocks in soils.

At this stage of the work, we raised the scientific tasks as follows:

• to determine which functional types of forests can be identified on the basis of tree litter quality in coniferous-broad-leaved forests of the European part of Russia;
• to find out whether the functional types of forests identified on the basis of the proposed approach differ in terms of soil carbon stocks;
• to demonstrate the influence of location in the geochemically linked landscape of forest ecosystems belonging to the same functional forest types (FFT) and of soil forming rocks on carbon accumulation in soils.

MATERIALS AND METHODS

The analysis includes data on geobotanical descriptions of forest communities and soil characteristics of 23 sites representing forests in autonomous and transit locations in landscapes on soil-forming rocks of different mechanical compositions (sandy loam, clay loam) in the subzone of coniferous-broad-leaves forests of the European part of Russia. On loamy soil-forming rocks of the Moskvoretsko-Okskaya plain (MO), oak-spruce forests with lime and boreal-nemoral herbs were studied. On the sandy Bryansk forest area (BFA), polydominant broad-leaved forests with spruce and nemoral herbs, pine forests with dwarf shrubs and green mosses, and aspen-birch nemoral forests were studied.

Geobotanical descriptions were performed on 20×20 m permanent sample plots according to the standard methodology (Akkumuljacija …, 2018). Samples from the soil mineral horizons using a soil drill below and between the trees, and soil samples were taken up deeper, to a depth of 100 cm between the trees manually, using a shovel. Litter samples were taken at sites 0.25×0.25 m. All sample plots were established in triplicate. In the laboratory, samples from mineral horizons were dried and sieved through a 2 mm sieve, chemical analysis was carried out in samples of a fraction less than 2 mm. Litter samples were dried and weighed to determine the stock (Akkumuljacija …, 2018). The carbon and nitrogen content in all samples was determined using a CHN analyzer (EA 1110 (CHNS-O)).

An indirect assessment of the soil fertility in forests belonging to different FFTs was carried out on the Landolt ecological scale using the SpeDiv program, the species compositions of 160 geobotanical plots of forest vegetation in the Moscow, Bryansk, Smolensk, Kostroma Regions, Krasnodar Territory, and the Republic of Adygea (Northwestern Caucasus) were analyzed.

The inventory of forest communities within the identofied FFTs was based on the materials of Forest cenofond within European Russia (Cenofond …, 2010), for the Northwestern Caucasus — based on the materials of the original database of geobotanical descriptions of forest communities of the Northwestern Caucasus (by Shevchenko) and published data (Francuzov, 2006).

RESULTS AND DISCUSSION

Based on the quality of the litter, the plants of the tree layer were divided into 4 main functional groups:

• deciduous trees with fast decomposing litter (these include species of the genera Acer, Fraxinus, Tilia, Ulmus, Betula, Alnus);
• deciduous trees with slow-decomposing litter (Populus, Quercus, Fagus);
• dark coniferous trees (Picea /Abies);
• light coniferous (Pinus).

Based on data from the Forest cenofond within European Russia (Cenofond …, 2010), up to 160 different taxonomic forest types can be identified in the subzone of coniferous-broad-leaved forests of European Russia. The tree layer of these forests can be monodominant, particularly at the early stages of natural succession or on plantations, but more often in the tree layer of forests of the subtaiga subzone, various species belonging to different functional groups in terms of the quality of litter are combined. In this regard, all the variety of forest taxonomical types found in the subzone of coniferous-broad-leaved forests of the European part of Russia can be attributed to 15 main functional types (Table 1), identified on the basis of the quality of plant litter affecting the level of carbon accumulation in the soil (Akkumuljacija …, 2018; Lukina et al., 2021; Kuznetsova, 2022). In the coniferous-broad-leaved forests of the Northwestern Caucasus, secondary after-logging communities with significant contribution of small-leaved tree species (hornbeam, alder, aspen, etc.) are developed over large areas. Old-age intact forests are formed, as a rule, by spruce, oak, beech, and fir (Akkumuljacija …, 2018). Based on the quality of the tree litter in the Northwestern Caucasus, 14 functional types of forest were identified.

Table 1. Functional forest types (FFTs) and their corresponding groups of forest types in the subzone of coniferous-broad-leaved forests of the European part of Russia and in the belt of coniferous-broad-leaved forests of the Northwestern Caucasus

* Here and further — the share of the predominant species in the total tree layer — is more than 90%;

** In the tree layer, species can be combined in a fairly wide range of ratios for the cover (50/50%, 90/10%).

As it is known, nitrogen and carbon are closely related in organic matter, and the ratios between them are tissue-specific and species-specific. The conjugacy of nitrogen and carbon content in the soil of European part of Russia was also confirmed earlier in a number of our works (Akkumuljacija …, 2018; Kuznetsova et al., 2021). Based on this, for an indirect assessment of the effectiveness of the function of carbon accumulation in soils by forests belonging to different FFTs, a characteristic of nitrogen richness in soil was used, obtained on the basis of an analysis of species composition on the Landolt scale of soil richness. The geobotanical descriptions of the mountain forests of the Northwestern Caucasus and lowland forests of European Russia, attributed to the same FFT, were analyzed (Fig. 1).

Figure 1. The richness of the soil with nitrogen (Landolt indicator values). The x-axis signatures represent the functional types of the forest (see Table 1).

Note: The histogram is based on the average values of soil richness points based on the analysis of 160 geobotanical descriptions (10 descriptions for each functional type).

In the Northwestern Caucasus, the values of soil richness were higher in all FFTs except for A4 (light coniferous forests). The A4 type has the lowest values of soil richness for both the Northwestern Caucasus and the plains of the European part; the difference in values between the two regions was also minimal for this type. Despite the fact that the values of soil richness in forest ecosystems belonging to the same FFT differ in the regions, which was explained by differences in climatic, soil, and orographic conditions, both in the Northwestern Caucasus and on the plains of the European part of Russia, there is a similar tendency for soil richness indicators to change from type to type, which confirms the key role of vegetation and the quality of plant litter in the accumulation of organic matter in the soil.

Direct soil measurements were performed for forests belonging to functional types A4 (pine forests), A9 (mixed type, in layer A, deciduous tree species with slow and rapidly decomposing litter are combined) formed on sandy loam soils in the Bryansk forest area and A11 (mixed forests: in the tree layer, dark coniferous and deciduous species with fast- and slow-decomposing litter), growing in the Bryansk forest area, as well as on loams on the Moskvoretsko-Okskaya plain. Figure 2 shows the contribution of species of different functional groups in the tree layer cover of these 3 FFTs.

(a)

(b)

(c)

Figure 2. The ratio of the cover of tree species of different functional groups (DRD — deciduous trees with rapidly decomposing litter, DSD — deciduous trees with slowly decomposing litter, DC — dark coniferous trees, LC — light coniferous trees) in layer A in forests of functional types A4 (a), A9 (b), and A11 (c). On X-axis for a, b: ordinal numbers of sites; for c: BFA (1–3) — sites in the Bryansk forest area, MO (1–2) — sites on the Moskvoretsko-Okskaya plain

In forests of A4 type, 90% of the tree layer cover was composed by light coniferous species (in this case Pinus sylvestris), in forests of A9 type deciduous trees of different functional groups were combined in different proportions.

In A11 forests, the contribution in the tree layer of trees of dark coniferous species (DC), deciduous with rapidly (DRD) and slowly decomposing (DSD) litter was different.

Soil measurements in the forests of the Bryansk forests, forming in similar landscape location and climatic conditions on soil-forming rocks of similar composition, also revealed a difference in the soil carbon stocks between the forests belonging to different FFTs (Fig. 3, 4).

(a)

(b)

Figure 3. Carbon stock in the forest litter (a) and the mineral layer of the soil (b) in forest ecosystems of functional types A9 and A4 in autonomous landscapes, t/ha. On X-axis: L, FH — litter subhorizons, 0–30 cm, 30–100 cm — soil layers (mineral part)

(a)

 (b)

Figure 4. Carbon stock in the forest litter (a) and the mineral layer of the soil (b) in forest ecosystems of functional types A9 and A4 in transit landscapes, t/ha

In autonomous landscapes, the carbon stock in litter of aspen-birch forests (FFT A9) and pine forests (FFT A4) demonstrated some differences (p = 0.05) for both the L and the FH litter subhorizons, in the mineral profile the differences were also found in the upper (0–30 cm) layer (p = 0.05) (Fig. 4 (b)): carbon stock in the litter of A4 pine forests was higher, in soil mineral horizons, on the contrary, carbon stock was higher in A9 (Fig. 3 (b)).

In transit landscapes, carbon stock demonstrated significant differences between the two FFTs only in the FH subhorizon (p = 0.008), whereas no significant differences were found in the mineral profile (Fig. 4).

The influence of the mechanical composition of soil-forming rocks and location of forest in the geochemically linked landscape on the function of carbon accumulation in the soil of forests belonging to the same FFT has also been assessed.

When comparing the soil carbon stock in A9 forests at different landscape locations, no differences were found in carbon stock in mineral layers: the average values of carbon stock were 36.2 t/ha, 6.5 t/ha, and 23.0 t/ha in mineral layers 0–15, 15–30, and 30–100 cm of soil, correspondingly, in autonomous landscape. In transit landscape, soil carbon stock averaged 33.0 t/ha, 13.9 t/ha, and 24.4 t/ha in layers 0–15, 15–30, and 30–100 cm, correspondingly. Perhaps, the lack of statistically significant differences was due to insufficient number of samples.

The expected pronounced differences in soil carbon stock between forests at autonomous and transit landscapes were found in forests of A4 type (light coniferous). In this case, the Mann-Whitney U test has confirmed the reliability of differences between carbon stock in forests formed in different location of geochemically linked landscapes in the soil layer of 0–30 cm and 30–100 cm (p = 0.037): 20.3 t/ha and 14.2 t/ha in transit conditions, respectively, and 55.9 t/ha and 39.2 t/ha in autonomous conditions, respectively.

Carbon stock in soils of A11 functional forest type formed on soil-forming rocks of different mechanical composition in the Bryansk forest area and on the Moskvoretsko-Okskaya plain in similar, autonomous landscapes differ in the litter and mineral layer 0–15 cm (Fig. 5).

(a)

(b)

(c)

Figure 5. Carbon stock in the forest litter (a) and mineral layers of the soil (b, c) in FFT A11, mt/ha. On the x-axis: L, FH — subhorizons of the litter; 0–15 cm, 15–30 cm, 30–50 cm — soil layers (mineral part)

The carbon stock in the litter (subhorizon FH) was higher in forests on sandy loam soils, whereas in the mineral horizons of soils (in layers of 0–15 cm, 15–30 cm, and 30–50 cm) soil carbon stock was higher in forests on loam. The maximum differences (almost 2 times) were found in the soil layer from 30 to 50 cm, and visible differences were also revealed in the upper part of the mineral layer (0-15 cm).

CONCLUSION

The quality of plant litter is an important factor regulating the accumulation of soil organic matter and the dynamics of soil carbon pools, and can be an informative indicator for classifying forests according to the effectiveness of their carbon cycle regulation function.

In coniferous-broad-leaved forests, a significant proportion of plant litter is formed by tree plants. The quality of tree litter affects the accumulation of soil carbon in the forests of this subzone. Based on the litter quality, the plants of the tree layer can be divided into 4 main functional groups: deciduous trees with rapidly decomposing litter, deciduous trees with slowly decomposing litter, dark coniferous and light coniferous trees.

In the subzone of coniferous-broad-leaved forests, both monodominant and polydominant forest communities are common, where species of different functional groups are combined in the tree layer. Taking into account the various combinations of such species in the forest stands, 15 FFTs have been preliminarily identified. All 15 FFTs were found on the plains of the European part of Russia; almost all similar FFTs were found in the belt of coniferous-broad-leaved forests of the Northwestern Caucasus. This paper only demonstrates the differences in soil carbon stock using direct measurements in forests belonging to different FFTs and also using an indirect assessment of soil richness based on an ecological scale.

The influence of soil-forming rocks on the accumulation of carbon in the soil was confirmed: a difference in soil carbon stock in forests of the same FFT on clay loam and sandy loam soils was found. Differences in soil carbon stock in forests formed at different  location in the geochemically linked landscape were also confirmed: in forests of functional type A4 (with a predominance of species of light coniferous trees) of transit landscapes, soil carbon stock was higher than that of  autonomous landscape, but in forests of functional type A9 (with a combination of species of deciduous trees with slow and rapidly decomposing litter), the influence of the position in the geochemically linked landscape has not been revealed.

To verify the relationships between the FFT and carbon stocks in soils found in this study taking into account the mechanical composition of soil-forming rocks and forest location in the geochemically linked landscape, it is necessary to continue with using more number of testing forest sites.

FINANCING

The research was carried out as a part of the most important innovative project of national importance “Development of a system for ground-based and remote monitoring of carbon pools and greenhouse gas fluxes in the territory of the Russian Federation, ensuring the creation of recording data systems on the fluxes of climate-active substances and the carbon budget in forests and other terrestrial ecological systems” (Registration number: 123030300031-6).

REFERENCES

Akkumuljacija ugleroda v lesnyh pochvah i sukcessionnyj status lesov (Carbon accumulation in forest soils and the successive status of forests), Lukina N. V. (Ed.), Moscow: KMK, 2018, 232 p.

Baeva Ju. I., Kurganova I. N., Pochikalov A. V., Kudejarov V. N., Fizicheskie svojstva i izmenenie zapasov ugleroda seryh lesnyh pochv v hode postagrogennoj jevoljucii (jug Moskovskoj oblasti) (Physical properties and changes in carbon stocks of gray forest soils during postagrogenic evolution (South of the Moscow region), Pochvovedenie, 2017, No 3, pp. 345–353.

Bakhmet O. N., Zapasy ugleroda v pochvah sosnovyh i elovyh lesov Karelii (Carbon reserves in the soils of pine and spruce forests of Karelia), Lesovedenie, 2018, No 1, pp. 48–55.

Berg B., McClaugherty C., Plant Litter, 4th ed. Switzerland, Cham: Springer, 2020, 332 p.

Bobkova K. S., Mashika A. V., Smagin A. V., Dinamika soderzhanija ugleroda organicheskogo veshhestva v srednetaezhnyh el’nikah na avtomorfnyh pochvah (Dynamics of the carbon content of organic matter in middle taiga spruce forests on automorphic soils), Saint-Petersburg: Nauka, 2014, 270 p.

Castellano M. J., Mueller K. E., Olk D. C., Sawyer J. E., Six J., Integrating plant litter quality, soil organic matter stabilization, and the carbon saturation concept, Global change biology, 2015, Vol. 21, No 9. pp. 3200–3209.

Cenofond lesov Evropejskoj Rossii (Forest cenofond within European Russia), 2010, URL: http://cepl.rssi.ru/bio/flora/main.htm (2022, 1 October).

Chestnyh O. V., Grabovskij V. I., Zamolodchikov D. G., Uglerod pochv lesnyh rajonov Evropejsko-Ural’skoj chasti Rossii (Carbon of soils of forest areas of the European-Ural part of Russia), Voprosy lesnoj nauki, 2020, Vol. 3, No 2, pp. 1–15.

Chestnyh O. V., Zamolodchikov D. G., Utkin A. I., Obshhie zapasy biologicheskogo ugleroda i azota v pochvah lesnogo fonda Rossii (Total reserves of biological carbon and nitrogen in the soils of the forest fund of Russia), Lesovedenie, 2004, No 4, pp. 30–42.

Cornelissen J. H., Lang S. I., Soudzilovskaia N. A., During H. J., Comparative cryptogam ecology: A review of bryophyte and lichen traits that drive biogeochemistry, Ann. Bot., 2007, Vol. 99, No 5, pp. 987–1001.

Demakov Ju. P., Isaev A. V., Nureev N. B., Mitjakova I. I., Granicy i prichiny variabel’nosti zapasov gumusa v pochvah lesov Srednego Povolzh’ja (Boundaries and causes of variability of humus reserves in the soils of forests of the Middle Volga region), Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tehnologicheskogo universiteta. Serija: Les. Jekologija. Prirodopol’zovanie, 2018, No 3, pp. 30–49.

Dijkstra F. A., Fitzhugh R. D., Aluminum solubility and mobility in relation to organic carbon in surface soils affected by six tree species of the northeastern United States, Geoderma, 2003, Vol. 114, No 1–2, pp. 33–47.

Dymov A. A., Pochvy poslerubochnyh, postpirogennyh i postagrogennyh lesnyh jekosistem severo-vostoka evropejskoj chasti Rossii, Avtoref. diss. kand. biol. nauk (Soils of post-harvest, post-pyrogenic and post-agrogenic forest ecosystems of the north-east of the European part of Russia, Candidate’s biological sci. thesis), Moscow: MGU, 2018, 46 p.

Finzi A. C., Van Breemen N., Canham C. D., Canopy tree–soil interactions within temperate forests: species effects on soil carbon and nitrogen, Ecological applications, 1998, Vol. 8, No 2, pp. 440–446.

Francuzov A. A., Floristicheskaja klassifikacija lesov s Fagus orientalis Lypsky i Abies nordmanniana (Stev.) Spach v bassejne reki Beloj (Zapadnyj Kavkaz) (Dynamics of soil properties and vegetation composition during postagrogenic development in different bioclimatic zones Floristic classification of forests with Fagus orientalis Lypsky and Abies nordmanniana (Stev.) Spach in the Belaya River basin (Western Caucasus), Rastitel’nost’ Rossii, 2006, No 9, pp. 76–85.

Hagen-Thorn A., Callesen I., Armolaitis K., Nihlgård B., The impact of six European tree species on the chemistry of mineral topsoil in forest plantations on former agricultural land, Forest ecology and management, 2004, Vol. 195, No 3, pp. 373–384.

Krishna M. P., Litter decomposition in forest ecosystems: a review, Energy, Ecology and Environment, 2017, Vol. 2, No 4, pp. 236–249.

Kuznetsova A. I., Vlijanie rastitel’nosti na zapasy ugleroda v pochvah dominirujushhih hvojno-shirokolistvennyh lesov evropejskoj chasti Rossii, Diss. kand. biol nauk (The influence of vegetation on carbon stocks in the soils of the dominant coniferous-deciduous forests of the European part of Russia, Diss. cand. biol science), Moscow: Institut lesovedenija RAN, 2022, 130 p.

Kuznetsova A. I., Geraskina A. P., Lukina N. V., Smirnov V. Je., Tihonova E. V., Gornov A. V., Shevchenko N. E., Teben’kova D. N., Ruchinskaja E. V., Vlijanie bioticheskih i abioticheskih faktorov na zapasy pochvennogo ugleroda v lesah (Influence of biotic and abiotic factors on soil carbon stocks in forests), In: Bioraznoobrazie i funkcionirovanie lesnyh jekosistem (Biodiversity and functioning of forest ecosystems), Lukina N. V. (Ed.). Moscow: Tovarishhestvo nauchnyh izdanij KMK, 2021, pp. 131–152.

Lovett G. M., Weathers K. C., Arthur M. A., Schultz J. C., Nitrogen cycling in a northern hardwood forest: do species matter, Biogeochemistry, 2004, Vol. 67, No 3, pp. 289–308.

Lukina N. V., Geraskina A. P., Kuznetsova A. I., Smirnov V. Je., Gornov A. V., Shevchenko N. E., Tihonova E. V., Teben’kova D. N., Basova E. V., Funkcional’naja klassifikacija lesov: aktual’nost’ i podhody k razrabotke (Functional classification of forests: relevance and approaches to development), Lesovedenie, 2021, No 6, pp. 566–580.

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, Vol. 11, No 9, Article 979.

Millennium Ecosystem Assestment. Ecosystems and Human Well-Being, Washington, DC, USA: Island Press, 2005, Vol. 5, 155 p.

Mashika A. V., Dinamika soderzhanija organicheskogo ugleroda v pochvah elovyh lesov podzony srednej tajgi (Dynamics of organic carbon content in the soils of spruce forests of the Middle taiga subzone, Candidate’s biological sci. thesis), Moscow: Institut lesovedenija RAN, 2005, 24 p.

Mazhitova G. G., Kazakov V. G., Lopatin E. V., Virtanen T., Geoinformacionnaja sistema dlja bassejna r. Usy (Respublika Komi) i raschet zapasov pochvennogo ugleroda (Geoinformation system for the river basin Moustache (Komi Republic) and calculation of soil carbon reserves), Pochvovedenie, 2003. No 2, pp. 133–144.

Neirynck J., Mirtcheva S., Sioen G., Lust N., Impact of Tilia platyphyllos Scop., Fraxinus excelsior L., Acer pseudoplatanus L., Quercus robur L. and Fagus sylvatica L. on earthworm biomass and physico-chemical properties of a loamy topsoil, Forest Ecology and Management, 2000, Vol. 133, No 3, pp. 275–286.

Oostra S., Majdi H., Olsson M., Impact of tree species on soil carbon stocks and soil acidity in southern Sweden, Scandinavian Journal of Forest Research, 2006, Vol. 21, No 5, pp. 364–371.

Reich P. B., Oleksyn J., Modrzynski J., Mrozinski P., Hobbie S. E., Eissenstat D. M., Tjoelker M. G., Linking litter calcium, earthworms and soil properties: a common garden test with 14 tree species, Ecology letters, 2005, Vol. 8, No 8, pp. 811–818.

Ryzhova I. M., Telesnina V. M., Sitnikova A. A., Dinamika svojstv pochv i struktury zapasov ugleroda v postagrogennyh jekosistemah v processe estestvennogo lesovosstanovlenija (Dynamics of soil properties and structure of carbon stocks in postagrogenic ecosystems in the process of natural reforestation), Pochvovedenie, 2020, No 2, pp. 230–243.

Shchepashchenko D. G., Muhortova L. V., Shvidenko A. Z., Vedrova Je. F., Zapasy organicheskogo ugleroda v pochvah Rossii (Reserves of organic carbon in the soils of Russia), Pochvovedenie, 2013, No 2, pp. 123–123.

Telesnina V. M., Kurganova I. N., Ovsepjan L. A., Lichko V. I., Ermolaev A. M., Mirin D. M., Dinamika svojstv pochv i sostava rastitel’nosti v hode postagrogennogo razvitija v raznyh bioklimaticheskih zonah (Dynamics of soil properties and vegetation composition during postagrogenic development in different bioclimatic zones), Pochvovedenie, 2017, No 12, pp. 1514–1534.

Reviewer: Doctor of Biological Sciences E. I. Golubeva

© 2023 г.                                               Д. В. Гичан^*, Д. Н. Тебенькова

Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов Российской академии наук

Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 84/32, стр. 14

^*E-mail: DmitriiGichan@yandex.ru

Поступила в редакцию 11.08.2023

После рецензирования: 15.09.2023

Принята к печати: 18.09.2023

В статье представлен обзор российских и зарубежных работ, посвященных количественным оценкам зарастания древесно-кустарниковой растительностью сельскохозяйственных земель и возможным путям их использования. Особое внимание уделяется анализу причин выбытия земель из пользования и проблемам законодательства, ограничивающим предоставление таких участков для лесовыращивания на территории России. По разным оценкам площадь заброшенных сельскохозяйственных угодий в мире варьирует от 150 до 472 млн га, в России — от 33 до 100 млн га. При этом отмечается тренд к увеличению площади таких земель. Скорость, с которой увеличиваются площади заброшенных сельскохозяйственных земель, в среднем составляет около 1% в год. Она может различаться во времени, а также зависеть от региона. Основные группы факторов, способствующие образованию таких территорий: социальные, экономические, экологические, ландшафтные и исторические. Наиболее перспективно вовлечение таких земель в лесоклиматическую деятельность, особенно для агролесоводства. Это связано с мультипликативным эффектом, с одной стороны, от получения лесных товаров, в т. ч. биоэнергетических, и, с другой стороны, услуг от использования в растениеводческой или скотоводческой деятельности. В настоящее время в России нет законодательной основы, разрешающей лесоразведение на землях сельскохозяйственного назначения, за исключением полезащитных насаждений, несмотря на активную позицию заинтересованных организаций и структур власти, поэтому необходима ее разработка.

Ключевые слова: земли сельскохозяйственного назначения, зарастание, факторы зарастания, лесоклиматический проект

Общепризнанная проблема изменения климата стимулирует интерес к изучению потенциала лесных экосистем к поглощению и хранению парниковых газов, включая поиск направлений компенсации выбросов с использованием древесных растений. Так, новая лесная стратегия Европейского союза до 2030 г. направлена на посадку дополнительных трех миллиардов деревьев на нелесных землях для достижения целей Европейского союза в области биоразнообразия, а также сокращения выбросов парниковых газов минимум на 55% к 2030 году (Новая лесная стратегия …, 2021). Россия также взяла обязательства по 70%-ому снижению от уровня 1990 г. выбросов парниковых газов (Парижское соглашение, 2015). В соответствии со Стратегией низкоуглеродного развития РФ (Новая лесная стратегия …, 2021), чтобы стать углеродно-нейтральной к 2060 г., Россия должна компенсировать 1.1 млрд т выбросов СО₂.

В качестве одного из важнейших путей для достижения целей адаптации к изменению климата признаются лесоклиматические проекты. Рациональная организация таких проектов помимо климатических выгод может способствовать поддержанию биоразнообразия, улучшению защитных функций лесов, повышению экономической эффективности лесного сектора, развитию местной экономики (Лесоклиматические проекты …, 2021). Научное сообщество признает использование заброшенных земель сельскохозяйственного (далее — с.-х.) назначения для лесоразведения одним из перспективных видов лесоклиматических проектов. Обоснованием для использования таких территорий являются: низкая базовая линия, значительные площади этих территорий, а также их мультипликативный эффект, способный приносить выгоды для экономики и сохранения окружающей среды (Резолюция …, 2021). Актуальность вовлечения заброшенных с.-х. земель в лесоклиматическую деятельность обусловлена также подписанием «Декларации Глазго о лесах и землепользовании» (Юргенс, Турбина, 2022). Присоединившиеся к Декларации страны, в том числе Россия, в качестве ключевого направления по сохранению и восстановлению лесов обозначили переход к устойчивому землепользованию, для которого при необходимости должны быть скорректированы национальные с.-х. стратегии и программы. Тем не менее важной проблемой остается отсутствие учета вклада древесной растительности таких лесов в национальные и глобальный бюджет углерода (Zomer et al., 2016). Поэтому оценки площадей заброшенных и зарастающих древесно-кустарниковой растительностью с.-х. земель и анализ факторов их формирования приобретают особую значимость для понимания углерододепонирующего потенциала таких территорий и возможных путей их вовлечения в лесоклиматическую деятельность.

В настоящее время оценки площадей заброшенных с.-х. земель, состава и структуры формирующейся на них растительности в глобальном масштабе затруднены различиями в методах измерения (Subedi et al., 2021), факторы их формирования могут значительно отличаться, поэтому должны рассматриваться индивидуально. Оценки также затруднены в связи разным толкованием термина заброшенных с.-х. земель у различных групп исследователей (Haddaway et al., 2013). Классическим определением заброшенности является прекращение сельскохозяйственной деятельности на данной территории (Pointereau et al., 2008). Заброшенность с.-х. земель может быть окончательной, неполной, скрытой или повторяющейся, и она представляет собой снижение интенсивности с.-х. деятельности с течением времени (Prishchepov et al., 2021). Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО) под забрасыванием с.-х. земель подразумевает прекращение ведения с.-х. деятельности на земельном участке с.-х. назначения в течение короткого или продолжительного периода времени, а также пассивное использование такого участка, начало процессов сукцессии (Land Abandonment …, 2011; Terres et al., 2013; Analysis of land …, 2023). Постановление Правительства РФ от 18.09.2020 № 1482 «О признаках неиспользования земельных участков из земель сельскохозяйственного назначения» определяет заброшенные с.-х. земли как территорию, на которой не меньше 50% площади заросло сорняками, а на оставшейся части деятельность не ведется, или территория используется не более чем на 25%. В соответствии с ФЗ от 24.07.2002 № 101-ФЗ «Об обороте земель сельскохозяйственного назначения» земли с.-х. назначения признаются неиспользуемыми и изымаются, если данный участок не используется в течение трех и более лет подряд.

При анализе потенциального использования таких территорий в лесоклиматических проектах необходим комплексный подход, учитывающий альтернативные виды использования заброшенных с.-х. земель, и подбор наиболее рациональных из них. Такой подход является основой организации оптимизированного лесного хозяйства как для бережного отношения к природным ресурсам, так и для создания синергии с другими областями экономики, связанными с лесами (Kauppi et al., 2018).

Цель настоящей статьи — обсудить оценки зарастания с.-х. земель, причины прекращения ведения с.-х. деятельности, существующие направления вовлечения таких земель в лесоклиматическую деятельность.

Мировые оценки зарастания земель сельскохозяйственного назначения

Тренд сокращения площадей с.-х. угодий c их последующим зарастанием носит глобальный характер. Количество заброшенных с.-х. земель во всем мире в период с 1700 по 1992 гг. оценивается в 150 млн га (Ramankutty, Foley, 1999). В работе Дж. Кэмпбелла с соавторами площадь заброшенных с.-х. угодий оценивается в 385–472 млн га (Campbell et al., 2008). В течение XX в. наибольшее количество с.-х. земель было заброшено в Северной Америке, бывшем Советском Союзе и Южной Азии, за которыми следуют Европа, Южная Америка и Китай (Cramer et al., 2007).

В работе М. Гвейна с соавторами (Gvein et al., 2023) проведена глобальная оценка площади заброшенных с.-х. земель с 1992 по 2018 гг. на основании материалов дистанционного зондирования земли (ДЗЗ). Общая площадь заброшенных с.-х. земель оценивается в 98 млн га (рис. 1, а). Отмечается рост темпов оставления пахотных земель с 3.6 млн га год^-1 в период с 1992 по 2015 гг. до 4.8 млн га год^-1 в период с 2015 по 2018 гг. По прогнозу авторов, к 2050 г. площадь таких земель может увеличиться до 168 млн га (рис. 1, б).

Рисунок 1. Динамика площади лесов на заброшенных с.-х. землях (Gvein et al., 2023)

Сокращение площади с.-х. земель не всегда сопровождается оставлением участков. Бывают ситуации, когда изъятие с.-х. земель производится для нужд индустрии, и впоследствии на данных территориях возникают объекты инфраструктуры. Однако в своей работе Д. И. Люри и др. (2010) подчеркивают, что влияние изъятия с.-х. земель для строительства за период с 1961 по 2000 гг. значимо для малого количество стран, например таких, как Япония, Индия, Нидерланды, Бельгия, Германия.

В горных районах Китая в течение первого десятилетия XXI в. выбыло из с.-х. пользования около 28% пахотных земель (Subedi et al., 2021).  В частности, с 2000 по 2003 гг. площадь заброшенных с.-х. земель, заросших лесной растительностью, по всему Китаю увеличилась на 1.41 млн га. (Liu et al., 2010). На заброшенных с.-х. землях северного Китая общей площадью 72.48 тыс. га в период с 2003 по 2013 гг. на 20% территории наблюдались процессы формирования лесов на разных сукцессионных стадиях. За этот же период сомкнутые леса сформировались на площади 7.92 тыс. га (Wang et al., 2015).

По оценкам, сделанным на основе данных ДЗЗ, в период с 2002 по 2017 гг. доля заброшенных с.-х. земель от площади возделываемых в 2000 г. по всей территории Китая в среднем составляла 5% (8.47 млн. га). При этом наименьшая доля приходилась на 2002 г. — 3.7%, наибольшая на 2015 г. — 6.8% (Zhu et al., 2021). Примерно для двадцати из тридцати четырех основных с.-х. районов Китая наблюдается тенденция к сокращению использования территории, включая некоторые из основных районов производства зерна, такие как Северо-Китайская равнина, среднее и нижнее течение реки Янцзы (Zhu et al., 2021).

Следует отметить, что в Китае процесс формирования леса на заброшенных с.-х. землях зачастую не носит стихийный характер, а является агролесоводственным мероприятием. Этому способствует ряд государственных программ. Например, в период с 2000 по 2020 гг. во Внутренней Монголии, одном из регионов с наиболее сильным опустыниванием и деградацией земель в Китае, реализованы такие проекты по восстановлению земель, как Пекинско-Тяньцзиньская программа контроля источников песка, Программа развития трех северных защитных полос, Программа сохранения почвы и воды, Программа природных заповедников и Программа «Зерно для зеленых», которая на сегодняшний день является крупнейшей схемой восстановления окружающей среды и программой развития сельских районов в мире (Wuyun et al., 2022). Программа «Зерно для зеленых» нацелена на преобразование низкоурожайных пахотных земель на склонах, земель с сильным опустыниванием, эродированием или с засолением почвы в лесные путем посадки деревьев. В результате такого изменения с 2000 по 2018 гг. в агро-пастбищном экотоне северного Китая было восстановлено около 700 тыс. га лесных угодий, а провинция Шэньси показала лучшие результаты в восстановлении растительности. Здесь растительный покров на территориях, охваченных этим проектом, увеличился с 29.7% в 1998 г. до 42.2% в 2005 г. (Cao et al., 2009) и до 45% в 2018 г. (почти 660 тыс. га) (Pei et al., 2021). Значительно увеличилась площадь покрытия растительностью Лёссового плато — с 31.6% до 59.6% в период с 1999 по 2013 гг. (Zhao et al., 2023). Подсчитано, что вовлечение в эту программу 1% территории, где планируется увеличение площади лесов и сокращение доли маргинальных с.-х. земель, приведет к увеличению валовой первичной продукции на 0.26% (Qiu, Peng, 2022).

В тропических странах, таких как Бразилия, Перу, Пуэрто-Рико, были сведены значительные площади малонарушенных лесов при использовании системы подсечно-огневого земледелия. Рубка леса в совокупности с различной историей землепользования участками, разными методами управления земельными ресурсами и с различными биофизическими характеристиками экосистем (например, плодородие почвы) создает динамичную ландшафтную мозаику, состоящую из остатков зрелых и вторичных лесных участков разного возраста и истории нарушений (Kammesheidt, 2002; Rozendaal et al., 2019). Доля вторичных лесов в тропических странах достигает 40% от общей площади лесов, а темпы их формирования составляют около 9 млн га год^-1 (Brown, Lugo, 1990). В горных районах юга Коста-Рики доля лесов различных сукцессионных стадий на заброшенных с.-х. землях составляет 32%, или 13.44 тыс. га (Helmer et al., 2000). В Пуэрто-Рико в течение десятилетия начиная с 1980 г. площадь заброшенных с.-х. земель, покрытых лесной растительностью, увеличилась на 25 тыс. га и достигла в общей сложности 143 тыс. га. Большая часть этих территорий — заброшенные кофейные плантации (Lugo, Helmer, 2004). В Колумбии на шести ландшафтах, включающих центральный (Магдалена) и восточный (Ориноко, Амазонка и Кататумбо) регионы Колумбии, за последние 30-60 лет было вырублено 71.8% площади первичных зрелых лесов (Etter et al., 2005). Проведение рубок обусловлено потребностью в новых с.-х. землях, т. к. состояние имеющегося земельного фонда со временем ухудшается из-за чрезмерного выпаса скота и уплотнения почвы, что впоследствии приводит к оставлению участков и восстановлению на них леса. На этой территории сформировалась мозаика леса на различных стадиях восстановления.

Данные ДЗЗ показали, что общая площадь заброшенных с.-х. земель на территории Европы составляет 128.7 млн га, формирование большей части которых связано с распадом СССР (Estel et al., 2015). В период с 2001 по 2012 гг. заброшено около 7.6 млн га главным образом в Восточной Европе, Южной Скандинавии и горных регионах Европы (Estel et al., 2015). Среди стран Европейского союза в период с 1962 по 2019 гг. наибольшие площади заброшенных с.-х. угодий были отмечены для Италии (7.53 млн га), Испании (7.03 млн га), Франции (5.78 млн га) (Барсукова и др., 2021). На территории Франции и Испании за последние 100 лет ежегодные потери используемых с.-х. земель составляют 0.17% и 0.8% соответственно (Keenleyside et al., 2010). В странах Северной Европы: Дания, Эстония, Финляндия, Латвия, Литва, Швеция, покрыто лесом до 1.8–2.6 млн га с.-х. земель (Rytter et al., 2016). Максимальное увеличение площади заброшенных с.-х. земель в Европе приходится на 1990–2000 гг., что опять же связано с распадом СССР. Так, за период 1990–2000 гг. площадь заброшенных с.-х. земель увеличилась в Латвии на 42%, в России — на 31.1%, в Литве — на 28.4%, в Польше — на 14.0%, в Белоруссии — на 13.5% (Перепечина и др., 2016). В Латвии площади с.-х. земель со сформированными лесами могут превышать 300 тыс. га. Запасы древесины на этих территориях оцениваются в 4.82 млн м³ (Liepins et al., 2008). На территории польских Карпат площадь заброшенных с.-х. земель, заросших лесом, составляет 13.9% (107 тыс. га), в зависимости от района площади варьируют от 1.7% до 38.4% от площади района (Kolecka et al., 2017). На территории пограничного треугольника в Карпатах, включающего в себя территорию Польши, Словакии и Украины, с 1998 по 2000 гг. площадь вторичных лесов на заброшенных с.-х. землях увеличилась на 161 тыс. га (12.5%) (Kuemmerle et. al., 2008).

Рисунок 2. Прогноз площади заброшенных с.-х. земель к 2030 г. по странам Европы (по Castillo et al., 2018)

Наибольшее увеличение таких площадей характерно для Словакии — 119 тыс. га (20.2%) (Kuemmerle et. al., 2008; Prishchepov et al., 2012). На территории западной Украины площадь заброшенных с.-х. земель на 2008 г. достигла 660 тыс. га (Baumann et. al., 2011). В своей работе Д. И. Люри и др. (2010) отмечают, что на территории бывшего СССР сокращение с.-х. угодий происходило еще с 1970 г. главным образом в Нечерноземной зоне Европейской части России, Западной Сибири и на Урале. Сокращение с.-х. земель в этих регионах с 1970 по 1990 гг. составило 8.6 млн га, что связано в первую очередь с сокращением сельского населения в послевоенные годы и неблагоприятными почвенно-климатическими условиями.

Наиболее подвержены риску стать заброшенными являются горные районы Финляндии, Швеции, Пиренеев, северо-запад Испании, Португалии, центральный массив Франции, Апеннины в Италии, Альпы, нагорные районы Германии и пограничная область Чешской Республики (Keenleyside et. al., 2010). По одним прогнозам к 2030 г. количество заброшенных с.-х. земель на территории Европейских стран составит 4.8–5.6 млн га (рис. 2) (Castillo et al., 2018, European Commission …, 2021), по другим — к 2040 г. площадь заброшенных с.-х. угодий в Европе составит 7.1–21.2 млн га (Janus, Bozek, 2019).

С середины XIX в. перестали использоваться с.-х. земли в северо-восточных районах США из-за конкуренции со стороны сельского хозяйства Среднего Запада и Великих равнин. Около 75% с.-х. угодий были заброшены в период с 1880 по 1997 гг. (Lana-Renault et al., 2020;). Так, для округа Томпкинс площадью 125 тыс. га активное сведение лесов велось на протяжении XVIII–XIX вв. и достигло своего пика к 1900 г. К началу XX в. многие фермеры начали покидать поля в поисках лучших ферм или более прибыльных занятий в других местах. С тех пор леса продолжали восстанавливаться, заняв к 1995 г. 54% площади земель округа. К 2005 г. данный ландшафт представлял собой взрослые вторичные леса, в которых коренные буковые леса сменились сосной, кленом и ясенем (Flinn et al., 2005). По некоторым оценкам (Zumkehr, Campbell, 2013) площадь заброшенных с.-х. угодий на территории США к 2000 г. составляла 68 млн га, что согласуется с другим исследованием (Yu et al., 2019), в котором площади заброшенных пахотных земель в период с 1980 по 2016 гг. составляют 38.1–48.1 млн га.

Площадь зарастания сельскохозяйственных земель в России

Социально-экономический кризис, поразивший отечественное сельское хозяйство в начале 1990-х гг., привел к тому, что многие пашни, сенокосы и пастбища перестали использоваться (Маслов и др., 2016). Так, площадь с.-х. земель Российской Федерации в 1990 г. оценивалась в 639.1 млн га (Барсукова и др., 2021). По официальным данным в 2010 г. она составила 400 млн га, в 2020 г. — 381,7 млн га (Доклад о состоянии и использовании земель …, 2021).

За 25-30 лет на многих заброшенных участках сформировались лесные сообщества. Однако сегодня не существует единой системы учета зарастания с.-х. земель древесной растительностью, поэтому оценки объемов зарастания разных авторов имеют неоднозначный характер. По разным оценкам в России площадь заброшенных земель с.-х. назначения, на которых сформировалась лесная растительность, составляет от 33 млн га (Барталев, 2023) до 100 млн га (Гринпис[1] …, 2018). Оценки по моделям Гринпис¹ построены без учета территорий Сибири и Дальнего Востока, следовательно, площади зарастающих с.-х. земель могут быть значительно выше (Карта неиспользуемых сельхозземель …, 2018). Также неоднозначны региональные оценки зарастания. Например, по данным Гринпис¹, на территории Алтайского края площадь заросших лесом с.-х. угодий составляет 2.65 млн га (Карта неиспользуемых сельхозземель…, 2018), по оценкам Рослесинфорга — 1.1 млн га (Рослесинфорг: площадь заросших…, 2022). По данным Гринпис¹, в Пермском крае площадь заросших лесом с.-х. угодий составляет 2.04 млн га (Карта неиспользуемых сельхозземель …, 2018), по оценкам А. П. Белоусова и И. В. Брыжко (2021) — 1.38 млн га. Тем не менее, исследователи сходятся во мнении, что наиболее интенсивно процессы зарастания с.-х. участков протекают в Нечерноземной зоне Европейской части России (Люри и др., 2010; Медведев и др., 2019).

Одной из наиболее насыщенных баз данных по площадям заросших с.-х. земель является карта Гринпис¹, изданная в 2018 г. (Карта неиспользуемых сельхозземель…, 2018). Наибольшая площадь зарастания с.-х. земель с 2015 г. характерна для Новосибирской области (4.04 млн га), Республики Башкортостан (3.24 млн га), Кировской (1.45 млн га), Тверской (0.81 млн га) и Смоленской (0.79 млн га) областей (рис. 3). В большинстве случаев прекращение с.-х. деятельности объясняется удаленностью данных территорий от центральных регионов, низкой транспортной освоенностью, оттоком населения из сельской местности. При этом наибольшая доля зарастающих с.-х. земель от площади региона характерна для Смоленской области — 35% (0.7 млн га). Суммарные запасы древесины на заброшенных с.-х. землях России оцениваются в 300 млн м³. Ее использование может значительно снизить антропогенную нагрузку на новоосваиваемые бореальные леса (Карта неиспользуемых сельхозземель …, 2018).

Рисунок 3. Площади зарастания с.-х. земель на территории Республики Башкортостан, Новосибирской, Тверской, Смоленской и Кировской областей (Карта неиспользуемых сельхозземель …, 2018)

По оценкам Института космических исследований РАН (Барталев, 2023), площадь лесов на заброшенных с.-х. землях в период с 2001 по 2021 гг. увеличивалась на 5.8 млн га и составляет 32.9 млн га. Средние темпы увеличения площади лесов на заброшенных с.-х. землях равны около 125 тыс. га год^-1 (рис. 4). Соответственно, запас углерода на таких землях с 2001 г. увеличился на 0.3 млрд т и составляет на 2020 г. 1.9 млрд т. Преобладающей породой на заброшенных с.-х. землях является береза, произрастающая на площади 14.97 млн га. Сосна и лиственница растут на площади 5.35 и 4.69 млн га заброшенных с.-х. земель соответственно (Барталев, 2023). Примечательно, что такие леса более продуктивны, чем леса, произрастающие на землях лесного фонда. Так, распределение лесов лесного фонда по классам бонитета, начиная с первого и заканчивая пятым, составляет 5.4%, 6.2%, 11.4%, 16.6% и 60.3%, в то время как распределение по классам бонитета для лесов, произрастающих на заброшенных с.-х. землях, составляет 17.5%, 15.0%, 20.6, 20.3, и 26.7% соответственно (Барталев, 2023). Среднемноголетние темпы увеличения запасов углерода на заброшенных сельскохозяйственных землях составляют 26×106 Мт C год^-1 (рис. 5) (Барталев и др., 2021; Барталев, 2023).

Рисунок 4. Динамика площади лесов на заброшенных с.-х. землях (по: Барталев, 2023)

Рисунок 5. Запас углерода в фитомассе лесов на землях за границами ЛФ (по: Барталев, 2023)

По некоторым оценкам (Kurganova et al., 2014), площади заброшенных с.-х. земель на территории России оцениваются в 45.5 млн га, средняя скорость накопления углерода в верхнем 20-сантиметровом слое почвы составляет 0.96±0.08 мг CO₂ га^-1 год^-1 в течение первых 20 лет после прекращения с.-х. деятельности и 0.19±0.10 мг CO₂ га^-1 год^-1 в течение следующих 30 лет. Следовательно, количество углерода, накопленного c 1990 по 2009 гг., составляет 811.4 млн т. Из них в Североевропейской, Южноевропейской и Азиатской частях страны — 267.9 млн т C, 294.5 млн т C и 249 млн т C соответственно. Больше всего углерода накоплено в Поволжье (191.9 млн т C), Западной (108.3 млн т C) и Восточной Сибири (106.4 млн т C), а также на Урале (106.4 млн т C) (рис. 6). В своих работах (Kurganova et al., 2014, 2015) авторы подчеркивают, что значимое влияние на депонирование углерода оказывают такие факторы, как тип почвы, лесообразующая порода и давность оставления участка.

Рисунок 6. Депонирование углерода в двадцатисантиметровом слое почвы заброшенных с.-х. земель в период с 1990 по 2009 гг. (по: Kurganova et al., 2014)

В своей последующей работе (Kurganova et al., 2015) авторы отмечают, что количество заброшенных пахотных земель после 2005 г. остается постоянным и составляет 45.5 млн га для России и 12.9 млн га для Казахстана. Для этих территорий чистая экосистемная продукция (NEP) равна 106 Мт C год^-1 и 125 Мт C год^-1 соответственно. Авторы подчеркивают, что на Европейскую часть России (зоны тайги, хвойно-широколиственных лесов и лесостепи) приходится 44% общего стока углерода, обеспеченного прекращением с.-х. деятельности на пахотных землях.

Обобщенные данные о площадях заброшенных с.-х. земель приведены в таблице 1.

Таблица 1. Оценки площадей заброшенных с.-х. земель в разных странах

Причины выбытия из пользования сельскохозяйственных земель

Существует значительное количество публикаций, анализирующих причины забрасывания с.-х. земель и формирования на них лесных формаций для стран Европы, где данное явление распространено с середины XX в. (Cramer et al., 2007; Прищепов и др., 2013; Goga et al., 2019; Heider et al., 2021). Основная причина оставления участков — нерентабельность ведения на них с.-х. деятельности, лимитирующие факторы для которой и их значимость могут значительно варьировать и должны рассматриваться индивидуально для каждого объекта. Основные группы факторов, определяющих выбытие с.-х. земель из пользования: социальные, экономические, экологические, ландшафтные и исторические или их сочетания (Estel et al., 2015; Lasanta et al., 2017).

Экологические и ландшафтные факторы тесно связаны между собой. К ним относятся неблагоприятные климатические условия, отрицательные формы рельефа, низкое плодородие почв, большое количество территорий подверженных эрозии (склоны, возвышенности). Причиной ухудшения состояния экосистемы могут быть нерациональные системы управления и обработки почв, которые приводят к ее деградации. Экологические и ландшафтные факторы чаще других являются основополагающими при забрасывании с.-х. земель. Так, на территориях, имеющих неблагоприятный климат и бедные почвы, реже располагаются урбанизированные территории и ниже транспортная освоенность. В связи с отсутствием инфраструктуры на таких территориях наблюдается отток населения, поэтому ведение сельского хозяйства становится практически невозможным, фермеры не возделывают такие участки, и как следствие они зарастают лесами (Keenleyside et al., 2010; Peña-Angulo et al., 2019).

Также тесно сазаны социальные и экономические факторы. К социально-экономическим факторам можно отнести низкую транспортную доступность территорий, удаленность от крупных рыночных центров, отток сельского населения в города, средний размер возделываемых участков, низкая экономическая значимость агробизнеса, а также отсутствие молодого поколения, способного поддерживать данную отрасль, сокращение численности населения, низкую продолжительность жизни и др. (Mottet, 2005). В социально маргинальных районах со слабо развитой экономической составляющей и менее активным в демографическом плане населением вероятность забрасывания с.-х. территорий выше, чем в районах с благоприятными социально экономическими условиям. Так в исследовании А. В. Прищепова и др. (2021) при анкетировании с.-х. производителей из Республики Бурятии было выявлено повышение интереса к использованию заброшенных земель у сельхозпроизводителей, проживающих в районах со сравнительно высокой плотностью населения.

К экономическим факторам относится ценовая политика правительства, которая может привести к изменению стоимости сырья, оборудования, закупочных цен на с.-х. продукцию и др. Так, на примере Пермского края (Желязков и др., 2017) показано, что высокая кадастровая и рыночная стоимость участков, заброшенных с.-х. земель в совокупности с отсутствием средств у населения могут выступать важными причинами для отказа от их использования. Авторы предлагают ввести системы расчета экономической эффективности и целесообразности вовлечения в оборот неиспользуемых с.-х. земель. В случае нецелесообразноости использования данных территорий в сельском хозяйстве — проводить рациональное межотраслевое перераспределение этих земель, а также поддерживать использование данных земель с помощью государственных программ, например программы Правительства Российской Федерации «Цифровая экономика» (Желязков и др., 2017).

Примеры влияния исторических факторов — распад СССР и Вторая мировая война. Данные события оказали значительное влияние на экономическую и социальную стабильность государств Восточной Европы и России, тем самым выступая детерминантами увеличения площадей заброшенных с.-х. земель (Прищепов и др., 2013). В первом разделе настоящей статьи описано влияние распада СССР на увеличение площади заброшенных с.-х. земель.

Также способствует прекращению с.-х. деятельности научно-технический прогресс (интенсивная модель ведения сельского хозяйства). Из-за повышения производительности труда, урожайности культур фермеры используют меньше площади для выращивания с.-х. продукции. Оставшиеся неиспользуемые участки забрасываются и зарастают древесно-кустарниковой растительностью (Heider et al., 2021). Д. И. Люри с соавт. (2010) на примере 190 стран с 1961 по 2003 гг. показали, что интенсификация может стать одним из основополагающих факторов сокращения площади с.-х. земель. После достижения определенного критического уровня урожайности происходит сокращение с.-х. земель. По мнению автора, такое явление связано с тем, что одновременное расширение с.-х. площадей и увеличение их продуктивности является дорогостоящим мероприятием. При интенсификации фермеры стремятся использовать наиболее продуктивные земли для получения большей эффективности от затрат на интенсификацию и, как следствие, забрасывают менее рентабельные земли. Также интенсификация обычно связана с деградацией земель и их последующим оставлением в виду экологической непригодности для ведения сельского хозяйства (Люри и др., 2010). Кроме того, в работе отмечается, что следует обратить внимание не на забрасывание территории, а на сокращение темпов увеличения посевных площадей, т. к. оставление участков в одном регионе может нивелироваться увеличением с.-х. площадей в другом. Так, в период с 1961 по 1965 гг. темпы увеличения посевных площадей были в 10 раз выше, чем за период с 1995 по 2003 гг. Примером тому может служить анализ данных ФАО с 1970 по 2005 гг., где было показано, что наиболее распространенная модель интенсификации сельского хозяйства заключалась в одновременном увеличении урожайности с.-х. культур и посевных площадей (Rudel et al., 2009).

Очевидно, что государственная политика страны непосредственно влияет на землепользование. Кроме вышеупомянутых программ по борьбе с опустыниванием и деградацией земель в Китае, существуют программы поддержки лесоразведения на маргинальных почвах в странах Африки, например «Великая зеленая стена» (Good news for Africa’s …, 2021), в странах Европейского союза, например программа RURIS-AAL в Португалии (Tomaz et al., 2013) и в других странах Европы, программа общей сельскохозяйственной политики в Италии (A greener and fairer cap, 2022), в центральной Америке и других странах, например программа платежей за экологические услуги на территории Коста-Рики (Pagiola, 2008). Пример крупного международного проекта по использованию маргинальных с.-х. территорий — программа BonnChallenge (About The Challenge, 2017). BonnChallenge — это глобальные усилия по восстановлению 350 млн га обезлесенных и деградированных земель к 2030 г. На территории Средиземноморья также действуют программы платежей за экосистемные услуги. На острове Сицилия при отказе от ведения сельского хозяйства в пользу лесоразведения в маргинальных районах и ведения агролесомелиорации содержание органического углерода в 30-сантиметровом слое почв увеличилось в среднем на 9.03 мг C га^-1. Учитывая, что площадь заброшенных земель равна 14.3 тыс. га, выбросы CO₂ в целом сократились на 15.3 мг CO₂ га^-1 год^-1. Фермеры, участвующие в этих программах, за 20 лет получили компенсационные выплаты от 9.1 тыс. евро при уровне поглощения 5.2 мг C га^-1 до 46.6 тыс. евро при уровне поглощения 26.7 мг C га^-1 (Novara et al., 2017).

Процессы реституции, изменения в аграрной политике и отсутствие рыночных стимулов также способствуют увеличению количества заброшенных с.-х. земель. Наглядным примером являются территории Восточной Европы, на которых после распада СССР и перехода к рыночной экономике произошли значительные изменения в политической, социально-экономической и демографической сфере, исчезли государственная поддержка и рынки для ведения сельского хозяйства, что привело к массовой передаче прав собственности. Фактически многие землевладельцы получили свою собственность путем возвращения прав собственности бывшим владельцам или их преемникам в ходе земельной реформы 1990-х гг. Они не живут на своей собственности, работают в других секторах народного хозяйства и не имеют ни навыков, ни знаний, ни желания работать в с.-х. секторе. Это вызвало формирование большого количества заброшенных с.-х. земель. Наибольшая часть таких территорий в настоящее время покрылась древесно-кустарниковой растительностью (Baumann et al., 2011; Прищепов и др., 2013). В одном из исследований (Tomaz et al., 2013) подчеркивается ведущая роль политических взаимоотношений и наличия рынков сбыта в качестве основных факторов сокращения с.-х. земель. В качестве примера авторы приводят Кубу, где на 23% сократилась посевная площадь сахарного тростника из-за потери рынка сбыта в результате распада Советского Союза. В работах А. П. Прищепова и др. (Prishchepov et al., 2012) показана тесная связь между объемами заброшенных с.-х. угодий и способностью государств адаптироваться к институционным изменениям. Наибольшие площади характерны для стран, где адаптационный механизм по работе с заброшенными с.-х. землями был отложен в долгий ящик (страны Балтии и Россия) (Prishchepov et al., 2012).

Очевидно, что все причины взаимосвязаны и должны анализироваться в совокупности. В таком случае для комплексного анализа причин и последствий оставления с.-х. участков можно использовать «синдромный подход», разработанный Потсдамским институтом исследований воздействия климата (Downing et al., 2002). В нем зарастание определяется как синдром или признак каких-либо социальных, экономических, политических и других воздействий на окружающую среду. При этом биофизические характеристики окружающей среды являются матрицей, которая определяет степень проявления синдрома. Площадь забрасывания земель в таком случае является мерой проявления синдрома. Используя такой подход, К. Вайсштайнер с соавторами (Weissteiner et al., 2011) на основе мета-анализа создали карту, показывающую эффект социально-политических процессов на изменение в землепользовании в период с 1990 по 2005 гг. в странах средиземноморского бассейна с учетом природных особенностей каждой местности. В своей работе они использовали интегральный показатель RLA (англ. — rural land abandonment), который изменяется в диапазоне от 0 до 1, где 0 — минимальное выбытие с.-х. из пользования, 1 — максимальное (рис. 7). Авторы приходят к выводу, что выбытие из пользования с.-х. земель является преимущественно проблемой европейских стран, включая Турцию. В странах Северной Африки и Ближнего Востока забрасывание не наблюдается. Страны Южного и Восточного Средиземноморья демонстрируют тренд к оставлению земель, но на момент исследования на данных территориях преобладает с.-х. пользование. В странах Северного Средиземноморья и некоторых странах Ближнего Востока изменения в землепользовании в основном определяются физико-экологическими условиями, в то время как для остальных стран играют роль как физико-экологические, так и отдельные социально-экономические условия.

Рисунок 7. Оценка RLA для стран средиземноморского бассейна (Weissteiner et al., 2011)

Возможные направления использования заброшенных с.-х. земель

Зачастую заросшие с.-х. земли по сравнению с возделываемыми имеют низкий уровень плодородия и требуют огромных вложений для их расчистки, особенно в Нечерноземной зоне России, поэтому возврат таких земель в с.-х. оборот нецелесообразен (Правительство запретило …, 2022). Использование лесов на заброшенных с.-х. землях может стать значительной и малозатратной стратегией для поглощения углерода и смягчения антропогенных выбросов CO₂ (Post, Kwon, 2000; Novara et al. 2017; Резолюция …, 2021). Научным сообществом признается значимая роль разработки лесоклиматических проектов на заброшенных с.-х. землях (Резолюция …, 2021). Данное направление также согласуется с целями лесной стратегии Европейского союза до 2030 г. (European Commission …, 2021) и обязательствами России по снижению выбросов парниковых газов до уровня 70% по сравнению с 1990 г. (Парижское соглашение, 2015).

Леса, сформированные на заброшенных с.-х. землях, поглощают CO₂ из атмосферы, аккумулируя углерод в растительной биомассе и почве. На 2010 г. 43% всех с.-х. угодий в мире имели не менее 10% древесного покрова, содержание углерода в наземной фитомассе древесного покрова на с.-х. землях составляет 47 млрд т C, и это без учета содержания углерода почв (Zomer et al., 2016), в России — 1.9 млрд т C (Барталев, 2023). Вовлечение заброшенных с.-х. земель в лесоклиматическую деятельность в России позволит получать дополнительный объем поглощения парниковых газов — около 400 млн т CO₂ год^-1 (Резолюция …, 2021). Оценка эффективности использования разных видов древесных пород на заброшенных с.-х. землях Швеции для реализации климатических сценариев показала, что лиственница обладает наибольшей климатической выгодой (1.63 г CO₂ экв. га^–1). После лиственницы по эффективности поглощения углекислого газа следуют норвежская ель, тополь, гибридная осина и береза, демонстрирующие климатические преимущества примерно на 40-50% ниже, чем у лиственницы. Климатические преимущества оценивались на основании среднего годового прироста с использованием поправочных коэффициентов депонирования углерода в биомассе, последующего использования древесных продуктов и скорости оборота выращивания насаждений (Lutter et al., 2021). В ряде исследований для юго-восточного района Онтарио, Абитиби и восточного Квебека сравнивается потенциал использования заброшенных с.-х. земель для адаптации к изменениям климата путем оценки запасов углерода в пулах почвы и растительности при естественной сукцессии и создании лесных культур (Foote, Grogan, 2010; Tremblay, Ouimet, 2013; Thibault et al., 2022). Так, на заросших с.-х. землях Квебека были заложены хроноряды: 54 участка плантаций (возрастом от 0 до 55 лет) и 27 участков естественной сукцессии (возрастом от 0 до 45 лет). В среднем за 50 лет участки плантаций депонировали на 31% больше углерода, чем участки с естественной сукцессией. Расчетная скорость аккумуляции углерода плантациями на 1.7±0.7 мг C га^-1 год^-1 выше, чем на участках под естественной сукцессией (Tremblay, Ouimet, 2013).

Лесные сообщества, сформированные на заброшенных с.-х. землях, имеют высокий уровень продуктивности вне зависимости от естественного или искусственного происхождения (Мелехов и др., 2011). По оценкам экспертов, ежегодный прирост на таких территориях в России составляет около 50 млн м³ год^-1 (Резолюция …, 2021). С точки зрения достижения климатических целей полученную древесную биомассу возможно использовать для производства долгоживущих материалов и изделий из древесины или в целях биоэнергетики.

Длительность сохранения углерода в лесоматериалах определяется периодом полуразложения, т. е. отрезком времени, в течение которого половина углерода, заключенного в лесоматериалах возвращается в атмосферу. Период полуразложения целюлозно-бумажной продукции составляет 1-2 года, строительной древесины — от десятилетий до нескольких сотен лет (Zeng, Hausmann, 2022). Таким образом, использование древесины может представлять собой нейтральный перенос углерода в пул продуктов и способствовать снижению выбросов углерода, обеспечивая существенную задержку выбросов (Härtl et al., 2017). В исследовании по лесному сектору Тюрингии (восточная часть Германии) было показано, что к долгоживущим продуктам из лиственных пород относятся мебель, паркетная доска, панели на древесной основе, например древесноволокнистые и древесностружечные плиты, и строительная древесина из хвойных пород. При этом около 53% от общего объема древесины, заготовленной в государственных лесах Тюрингии, перерабатывается в древесные изделия со средним сроком службы более 25 лет (Profft et al., 2009).

Выращенную на заброшенных с.-х. землях древесину можно использовать для замещения материалов, при производстве которых используется ископаемое топливо, таких как пластмасса, сталь и бетон (Kauppi et. al., 2018). Исследования в Швеции показали, что замещение бетонного каркаса при строительстве домов на строительные долгоживущие материалы из древесины дает больший климатический эффект, чем при замещении ископаемого топлива биотопливом из древесной щепы. Таким образом, использование 1 т древесины при замкнутом цикле использования лесоматериалов с восстановлением лесных ресурсов предотвращает эмиссию 1.04 т С, что является эффективной мерой для консервации углерода и адаптации к изменению (Олссон, 2013). Российская Федерация может задействовать огромный ресурсный потенциал для развития собственной лесной биоэкономики замкнутого цикла и каскадного использования биомассы, включая помимо биоэнергетики деревянное домостроение, производство текстиля на основе древесины, биопластики, лигнина (Леса России …, 2020).

Использование лесов на заброшенных с.-х. землях в целях биоэнергетики может внести значительный вклад в смягчение последствий изменения климата. Одним из основных путей получения биотоплива может стать создание плантаций короткого цикла (англ. — short rotation coppice) (Aylott et al., 2008). Во всем мире находится до 470 млн га заброшенных или деградированных с.-х. земель, которые могут быть доступны для выращивания энергетических культур, при пересчете на сухую биомассу от 1.6 до 2.1 млрд т год^-1, что равноценно от 32 до 41 ЭДж энергии. Такой потенциал способен обеспечивать до 8% мирового спроса на первичную энергию (Campbell et al., 2008).

Во многих странах мира уже используются заброшенные с.-х. земли для создания энергетических плантаций. Например, в Эстонии на заброшенных с.-х. землях энергетическая продуктивность 8-летних плантаций березы составляет от 70 до 80 ГДж га^-1 год^-1, энергетический потенциал аналогичных плантаций из ольхи — в среднем 145 ГДж га^-1 год^-1 (Uri et al., 2007). В Бельгии плантации короткого цикла из березы, клена, тополя и ивы имели на четвертый год выращивания прирост биомассы 2.6; 1.2; 3.5 и 3.4 т cв. га^-1 год^-1 (св. — сухого вещества) соответственно (Walle et al., 2007). В условиях Италии и Албании средний выход сухой биомассы с плантаций робинии псевдоакации короткого цикла на заброшенных с.-х. землях составил 1.96 т га^-1 год^-1 (Kellezi et al., 2012). На территории Республики Беларусь в южной, центральной и северной агроклиматических зонах страны средняя урожайность плантаций ивы составляет 9.2 т св. га^-1 год^-1, при получении биотоплива на третий-четвертый год после посадки плантаций (Родькин и др., 2016; Родькин, Тимоти, 2017). Для плантаций ивы в условиях Ирландии урожайность варьирует от 10 до 14.5 т св. га^-1 год^-1 в зависимости от климата, типа почвы, клона, условий выращивания и т. д. (Styles, 2007, 2008).

В исследовании А. Р. и С. А. Родиных (2008) приведены рекомендации по подбору пород по лесорастительным зонам России для создания энергетических плантаций. Авторы рекомендуют тридцатилетний оборот рубки для мягколиственных пород, так как, например, культуры березы на территории Воронежской области имеют наибольшую продуктивность в первые два-три десятилетия, после чего рост резко снижается. Также авторы показывают, что создание энергетических плантаций из мягколиственных пород позволяет консервировать около 2 т С га^-1 год^-1. Такие данные могут эффективно использоваться для оценки биоэнергетического потенциала заброшенных с.-х. земель (Родин, Родин, 2008).

Большое значение имеет организация энергетических плантаций. При неправильном управлении выращивание энергетических культур может увеличить выбросы парниковых газов, ухудшить состояние окружающей среды и угрожать биоразнообразию (Beringer et al., 2011; Langeveld et al., 2012; Pedroli et al., 2013). Такие мероприятия, как сплошные рубки, уборка порубочных остатков, низкое видовое разнообразие и повреждение напочвенного покрова, оказывают отрицательное воздействие на аккумуляцию почвенного углерода. Напротив, выборочные рубки и рубки ухода слабой интенсивности, оставление порубочных остатков, создание смешанных лесных плантаций являются перспективными лесохозяйственными мероприятиями для сохранения углерода почв (Тебенькова и др., 2022).

Значительная часть поглощенного растениями СO₂ в конечном итоге аккумулируется в почве, где может храниться длительное время (Кузнецова, 2021). В пуле почв в среднем содержится от 30% до 60% запасов углерода лесных сообществ (Nair et al., 2009; Framstad et al., 2013), общее содержание углерода в метровом слое почв в мире оценивается в 1500 Гт (Nair et al., 2009). Поэтому при разработке лесоклиматических проектов на заброшенных с.-х. землях накопление углерода почвами может играть одну из важнейших ролей. Существуют большие различия в темпах поступления и аккумуляции углерода в почвах, которые связаны с продуктивностью восстанавливающейся растительности, физическими и биологическими условиями почвы, а также прошлой историей использования территорий (Post, Kwon, 2000; Телеснина и др., 2017; Кузнецова, 2021). По данным метаанализа (Post, Kwon, 2000), темпы изменения органического углерода почв при формировании древесной растительности на заброшенных с.-х. землях варьируют от небольших потерь при ранних стадиях сукцессии с преобладанием сосны в прохладной умеренной зоне до увеличения на 300 г С м^-2 год^-1 в субтропических странах. Средние темпы поступления органического углерода в почву для лесных сообществ, формирующихся на заброшенных с.-х. землях, составляют 33.8 г С м^-2 год^-1 (Post, Kwon, 2000). В настоящее время вопросы трансформации и сохранения углерода в почвах на заброшенных с.-х. землях России изучены слабо. Имеющиеся исследования учитывают в основном только пахотный горизонт почв (Владыченский и др., 2013; Телеснина и др., 2017; Курганова и др., 2018).

Существуют разные мнения о получении наибольшего климатического эффекта от лесных сообществ на заброшенных землях для смягчения последствий изменения климата. Некоторые считают, что накопление углерода в лесной биомассе и почвах наиболее эффективно при естественном постагрогенном развитии экосистемы (Holtsmark, 2012). Так, в исследовании С. Льюис с соавторами (Lewis et al., 2019) сравниваются формирование естественных лесов, создание лесных плантаций и агролесомелиорация для оценки климатических выгод от государственной программы BonnChallenge. Если леса будут формироваться естественным путем (естественное лесовосстановление), к 2100 г. в них будет храниться дополнительно 42 млрд т С; если будут созданы энергетические плантации — 1 млрд т С; если будет проведена агролесомелиорация — 7 млрд т С. Таким образом показано, что естественные леса в 6 раз эффективнее накапливают углерод, чем агролесомелиоративная система, и в 42 раза лучше, чем плантации. Авторы согласны с тем, что плантации играют значительную роль в биоэкономике, а запасы углерода на территории плантаций можно увеличить за счет более частой уборки биомассы, использования различных пород или переработки древесины в продукты с более длительным сроком службы (Lewis et al., 2019). С другой стороны, исключение лесопользования и отсутствие управления в лесах может способствовать увеличению пожаров, возникновению очагов насекомых и грибных болезней. Кроме того, в условиях повышенного спроса на древесину снижение ее производства климатически рациональными методами будет способствовать увеличению импорта из других регионов, где заготовка производится незаконно или с небрежным отношением к окружающей среде. Поэтому исключение лесохозяйственных мероприятий может снизить запасы углерода в древостое и почвах (Kauppi et al., 2018; Seidl et al., 2017) или не отвечать принципу отсутствия утечки (The Greenhouse Gas Protocol …, 2006).

Реализация лесоклиматических проектов на заброшенных с.-х. землях помимо климатических выгод может способствовать предоставлению других экосистемных услуг, например регулирования гидрологического режима, экологических функций почвы, сохранению биоразнообразия. Мультипликарный эффект таких территорий может быть связан и с экономическими выгодами за счет обеспечения дополнительных рабочих мест в сельской местности, обеспечения продовольственной безопасности за счет получения дополнительных лесных ресурсов, таких как древесина и недревесная продукция лесов, без ущерба для окружающей среды (Резолюция …, 2021). В своей работе А. Н. Кривошеин (2016) при организации энергетических плантаций призывает проводить оценку экологического воздействия на лесные системы с учетом многочисленных экосистемных услуг, которые могут оказаться под угрозой. Автор предлагает оценивать участки с точки зрения обеспечивающих (обеспечение деловой древесиной, древесной биомассой, недревесными и пищевыми ресурсами, кислородом), регулирующих (регулирование циклов элементов питания, климата, водного режима), поддерживающих (почвообразование, поддержание биоразнообразия) и рекреационных экосистемных услуг (Кривошеин, 2016).

Внедрение устойчивых и ресурсосберегающих методов обработки и потребления древесины при одновременном содействии поглощению углерода лесами и улучшению роста лесов — основа концепции климатически оптимизированного ведения лесного хозяйства (англ. climate smart forestry — CSF) (Kauppi et al., 2018; Nabuurs et al., 2018). Однако при реализации концепции CSF конкретные меры и методы могут значительно отличаться в зависимости от национальных особенностей ведения лесного хозяйства и ландшафтно-климатических факторов. Так, в исследовании лесов Чехии показано, что оптимальной мерой при долгосрочном планировании является замена нестабильных, подверженных выпадению под воздействием насекомых древостоев ели на древостои из широколиственных видов (Nabuurs et al., 2018). В Испании ключевым моментом для увеличения поглощения СО₂ лесами является ведение выборочных рубок, направленных на ускорение роста насаждений и повышение их устойчивости к пожарам (Nabuurs et al., 2018). Авторы подчеркивают необходимость бережных режимов выборочных рубок с сохранением значительных площадей семенных насаждений в целях поддержания биоразнообразия. Для лесов Ирландии предлагается ввести дополнительные усилия, приводящие к инвестициям в лесное хозяйство как способу смягчения выбросов СО₂ (Nabuurs et al., 2018). В качестве конкретных мероприятий авторы предлагают формирование лесных насаждений, состоящих на 70% из хвойных и на 30% из широколиственных видов, проведение посадки леса на почвах со слаборазвитым органическим горизонтом, а также увеличение производства круглых лесоматериалов как способа долгосрочной консервации углерода. При таких сценариях поглощение СО₂ увеличится в Испании на 0.6 млн т CO₂ год^-1, в Ирландии — на 1.4 млн т CO₂ год^-1 в течение 50 лет моделирования, в Чехии количество выбросов CO₂ увеличится на 1.3 млн т CO₂ год^-1, но в долгосрочной перспективе насаждения будут поглощать больше по сравнению с базовым сценарием.

Одним из вариантов CSF, наиболее перспективным при вовлечении в лесоклиматические проекты заброшенных с.-х. территорий, является агролесоводство (Резолюция …, 2021). Агролесоводство (англ. — agroforestry) — это системы и методы землепользования, в которых специально культивируемые древесные насаждения преднамеренно объединены с с.-х. культурами и/или животными в пределах одного агроландшафта (Sanchez, 1995). С другой точки зрения, агролесоводство можно рассматривать как этапы развития агроэкосистемы, сходной с нормальной динамикой природных экосистем, т. е. экологически обоснованной системой управления природными ресурсами, которая диверсифицирует и поддерживает мелкое фермерское производство для увеличения социальных, экономических и экологических выгод (Leakey, 1996). В мире уже существуют практики организации агролесоводственных систем в маргинальных районах и на заброшенных с.-х. землях. Примеры таких систем: организация социально-экологических производственных ландшафтов и морских пейзажей, например, ландшафты Мануэля в Корее, ландшафты Дееса в Испании, терруары во Франции, Сатояма в Японии, приусадебные ландшафты в скандинавских странах (Berglund et al., 2014).

Правовое обеспечение использования заросших лесом сельскохозяйственных земель

Актуальной проблемой заросших с.-х. территорий в России являются законодательные ограничения, которые практически полностью исключают использование таких земель в целях лесовыращивания, при том, что риск крупных штрафов или отъёма земель за наличие на ней древесно-кустарниковой растительности делает вовлечение таких территорий в лесохозяйственный оборот нерентабельным (Лес на сельхозземлях …, 2022).

Сложившуюся политическую ситуацию вокруг вопроса заросших участков с.-х. назначения можно охарактеризовать как «перетягивание каната». C одной стороны, существуют законодательные предпосылки, разрешающие сохранение и выращивание лесов на с.-х. землях, о чем свидетельствует ФЗ № 538 от 27 декабря 2018 г. «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части совершенствования правового регулирования отношений, связанных с обеспечением сохранения лесов на землях лесного фонда и землях иных категорий», который с точки зрения Лесного кодекса РФ предусматривает наличие лесов на землях с.-х. назначения. Также 10 декабря 2019 г. Президент Российской Федерации поручил Правительству принять меры, направленные на установление особенностей использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов, расположенных на землях с.-х. назначения, которые должны предусматривать возможность осуществления на землях такой категории всех видов использования лесов без необходимости изменения формы собственности на земельные участки и изменения категории земель (Владимир Путин поручил Правительству …, 2022).

С другой стороны, 21 сентября 2020 г. вышло Постановление Правительства Российской Федерации № 1509 «Об особенностях использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения», регулирующее особенности использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, которое, несмотря на то, что подразумевает существование лесов на заброшенных с.-х. землях, не согласуется со статьями 77 и 78 Земельного кодекса РФ. Постановление предусматривает существование исключительно защитных и мелиоративных лесных насаждений на землях с.-х. назначения, тем самым ограничивая развитие агролесоводства. Для разрешения сложившейся ситуации Научным советом Российской академии наук по лесу было направлено письмо (Леса, расположенные …, 2022) в Правительство РФ с предложениями об изменении Постановления № 1509 в части согласования законодательных актов для выращивания лесов на заброшенных с.-х. землях. Министерство сельского хозяйства России не согласно с предложениями Научного совета Российской академии наук по лесу в связи с тем, что использование данных земель должно вестись в соответствии с их целевым назначением (Леса, расположенные …, 2022).

Также от 8 июня 2022 г. было сформировано Постановление Правительства РФ № 1043 «О внесении изменений в Положение об особенностях использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения», которое делает лесоразведение на заброшенных с.-х. землях практически невозможным. В частности, данное положение вводит ограничения по пригодности заброшенных с.-х. земель для лесоразведения, ставит очень жесткие рамки того, что является лесом на заброшенных с.-х. землях, не допускает использование таких земель в целях создания и эксплуатации лесных плантаций.

Существуют предпосылки перехода таких земель в земли лесного фонда, на что указывают оценка Рослесинфорга площадей заброшенных с.-х. земель и проведение на них таксационных работ (Рослесинфорг: площадь заросших…, 2022). К тому же вступившие в силу 05 декабря 2022 г. поправки к Федеральному закону от 24 июля 2002 г. № 101-ФЗ «Об обороте земель сельскохозяйственного назначения» значительно упрощают процессы изъятия с.-х. земель и перевод их в государственную собственность. Теперь с.-х. земли можно изымать через год после выявления признаков забрасывания (Лес на сельхозземлях …, 2022).

Для преодоления поставленных бюрократических барьеров Гринпис¹ и Научный совет РАН по лесу предлагают внести соответствующие изменения в статьи 77 и 78 Земельного кодекса РФ (Резолюция …, 2021; Леса, расположенные …, 2022), также предлагается включить в классификатор видов разрешенного использования земельных участков подраздел «Лесоводство» и исключить из признаков заброшенных с.-х. земель наличие типичных видов лесных растений в лесах и на землях, используемых для лесоводства (Владимир Путин поручил Правительству…., 2022). М. Е. Родина (2020) в своей работе поднимает ряд важных институционных и нормативно-правовых вопросов для формирования модели частного лесопользования на заросших с.-х. землях. В частности, она предлагает при введении частной собственности на лесные участки на заброшенных с.-х. землях обеспечить сохранность лесов, граничащих с сельскими поселениями, садовыми товариществами, небольшими городами, которые имеют наибольшее значение для сохранения благоприятной окружающей среды, сохранить для населения свободный и бесплатный доступ к сбору, заготовке и использованию недревесной продукции (грибов, ягод и т. п.), а также их рекреационного использования, введение субсидий и дотаций за использование лесов на заброшенных с.-х. землях. Автор также подчеркивает необходимость формирования нормативно-правовых актов, четко определяющих, кто является собственником древесины, выращенной в коммерческих целях на землях сельскохозяйственного назначения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сокращение площадей возделываемых с.-х. угодий — это глобальное явление, которое проявляется на территории не только развивающихся стран, но и стран с передовой экономикой. За последнее десятилетие опубликован обширный материал научных исследований масштабов забрасывания с.-х. земель на разных пространственных уровнях. Причины прекращения с.-х. деятельности могут быть разные: социальные, экономические, экологические, ландшафтные, исторические, но наиболее распространенным является сочетание эколого-ландшафтных и социально-экономических факторов. Чаще всего оставленные участки низкорентабельны из-за истощения плодородного слоя почв, которое зачастую переходит в полную деградацию ландшафта, удаленности территории крупных населенных пунктов, где локализованы трудовые, производственные ресурсы или точки сбыта с.-х. продукции.

Оставленные территории зарастают древесно-кустарниковой растительностью. Частично этот процесс стимулируется государственными программами и не носит стихийный характер. Основная мотивация при этом — борьба с опустыниванием и деградацией земель с помощью лесоразведения. Однако чаще всего молодой лес появляется на заброшенной территории в ходе естественной сукцессии биогеоценозов. Возврат территорий, где уже практически восстановились леса, в с.-х. оборот будет весьма ощутим как для окружающей среды, так и для бюджета землевладельца. Поэтому необходимо сконцентрироваться на рациональном использовании таких участков в хозяйственной деятельности.

Наше исследование показало, что вовлечение в лесоклиматическую деятельность заросших с.-х. земель весьма перспективно. На таких территориях можно выращивать высокопродуктивные лесные насаждения, древесную биомассу которых можно использовать в углеродоемких производствах, таких как пластики, бетон, текстиль, и для целей биоэнергетики. Рациональная организация лесных плантаций на заброшенных с.-х. землях при условии внедрения устойчивых и ресурсосберегающих методов обработки и потребления древесины отвечает принципам климатически оптимизированного ведения лесного хозяйства. Одним из вариантов такого направления деятельности, признанного потенциально эффективным для территории России, является агролесоводство, при котором специально культивируемые древесные насаждения преднамеренно объединены с сельскохозяйственными культурами и/или животными в пределах одного агроландшафта.

Первым шагом для возврата заброшенных с.-х. земель, на которых сформировались лесные экосистемы, в пользование является формирование нормативно-правовой базы и преодоление существующих законодательных ограничений. В настоящее время нет законодательной основы, разрешающей лесоразведение на землях с.-х. назначения, за исключением полезащитных насаждений, несмотря на активную позицию заинтересованных организаций и структур власти.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Работа выполнена в рамках молодежной лаборатории ЦЭПЛ РАН «Климаторегулирующие функции и биоразнообразие лесов» (регистрационный номер 122111500023-6).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Барсукова Г. Н., Шеуджен З. Р., Деревенец Д. К. Сокращение площади сельскохозяйственных угодий и пашни как общемировая тенденция уменьшения части ресурсного потенциала аграрного производства // International agricultural journal. 2021. Т. 64. № 6. С. 524–544.

Барталев С. А., Ворушилов И. И., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Сайгин И. А., Стыценко Е. А., Стыценко Ф. В., Хвостиков С. А. Оценка вклада древесно-кустарниковой растительности заброшенных с.-х. земель в бюджет углерода лесов России // Научные дебаты «Лесные климатические проекты в России». Научный совет РАН по лесу, 19 октября 2021 г. URL: https://rbf-ras.ru/wp-content/uploads/2021/12/AD_20211019_Bartalev.pdf (дата обращения 01.09.2022).

Барталев С. А. Применение методов дистанционного зондирования из космоса для мониторинга бюджета углерода в наземных экосистемах России // Всероссийский фестиваль Наука 0+. г. Москва, 7 октября 2023 г. (устное сообщение).

Белоусова А. П., Брыжко И. В. Анализ зарастания сельскохозяйственных угодий на территории Пермского края по спутниковым снимкам Landsat // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Мат. межд. конф. 2021. Т. 27. № 4. С. 150.

Владимир Путин поручил правительству использовать заброшенные сельхозземли для лесоклиматических проектов. 2022. URL:  https://kurl.ru/kkyzV (дата обращения 01.02.2023).

Владыченский А. С., Телеснина В. М., Румянцева К. А., Чалая Т. А. Органическое вещество и биологическая активность постагрогенных почв южной тайги (на примере Костромской области) // Почвоведение. 2013. № 5. С. 570–570.

Гринпис¹ и WWF[2] призывают придать лесам на заброшенных сельхозземлях ясный правовой статус. 2018. URL: clck.ru/37GJAb (дата обращения 07.02.2022).

Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2019 году. 2021. URL: https://kurl.ru/sRcfs (дата обращения 01.04.2023).

Желязков А. Л., Латышева А. И., Сетуридзе Д. Э. Влияние стоимости сельскохозяйственных угодий на эффективное вовлечение в оборот невостребованых земель // Аграрный вестник Урала. 2017. № 10 (164). С. 69–76.

Земельный кодекс Российской Федерации от 25.10.2001 N 136-ФЗ (ред. от 06.02.2023) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.03.2023). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_33773/ (дата обращения 01.05.2023).

Карта неиспользуемых сельхоз земель. 2018. URL: https://kurl.ru/bwzKW (дата обращения 01.09.2023).

Кривошеин А. Н. Производство биотоплива в Европейском Союзе: политика, сертификация, критерии устойчивости / Под общ. ред. Н. М. Шматкова, WWF² России, и А. И. Воропаева, Ассоциация экологически ответственных лесопромышленников России. 2016. С. 39. URL: https://www.enpi-fleg.org/site/assets/files/2093/bio_site.pdf. (дата обращения 01.09.2022).

Кузнецова А. И. Влияние растительности на запасы почвенного углерода в лесах (обзор) // Вопросы лесной науки. 2021. Т. 4. №. 4. С. 41–95.

Курганова И. Н., Лопес де Гереню В. О., Мостовая А. С., Овсепян Л. А., Телеснина В. М., Личко В. И., Баева Ю. И. Влияние процессов естественного лесовосстановления на микробиологическую активность постагрогенных почв Европейской части России // Лесоведение. 2018. № 1. С. 3–23.

Лес на сельхозземлях: запреты и итоги года. 20.12.2022. URL: clck.ru/37GHMW (дата обращения 01.09.2023).

Леса России и изменение климата. Что нам может сказать наука 11 / Leskinen P., Lindner M., Verkerk P. J., Nabuurs G. J., Van Brusselen J., Kulikova E., Hassegawa M. Lerink B. (Eds.). Европейский институт леса, 2020. URL: https://doi.org/10.36333/wsctu11 (дата обращения 01.09.2023).

Леса, расположенные на землях сельскохозяйственного назначения: позиция Научного совета РАН по лесу. 12.09.2022. URL: http://rbf-ras.ru/news-2022-09-12/ (дата обращения 01.09.2023).

Лесоклиматические проекты. 2021. URL: clck.ru/37GHJ9 (дата обращения 01.09.2022).

Люри Д. И., Горячкин С. В., Караваева Н. А., Денисенко Е. А., Нефедова Т. Г. Динамика сельскохозяйственных земель России в XX веке и постагрогенное восстановление растительности и почв. М.: ГЕОС, 2010. 416 с.

Маслов А., Гульбе А., Гульбе Я., Медведева М., Сирин А. Оценка ситуации с зарастанием сельскохозяйственных земель лесной растительностью на примере Угличского района Ярославской области // Устойчивое лесопользование. 2016. № 4. С. 6–14.

Медведев А. А., Тельнова Н. О., Кудиков А. В. Дистанционный высокодетальный мониторинг динамики зарастания заброшенных сельскохозяйственных земель лесной растительностью // Вопросы лесной науки. 2019. Т. 2. № 3. С. 1–12.

Мелехов В. И., Антонов А. М., Лохов Д. В. Лесоводственный потенциал неиспользуемых сельскохозяйственных угодий // Arctic Environmental Research. 2011. № 3. С. 62–66.

Новая лесная стратегия ЕС на 2030 год. 16.07.2021. URL: https://kurl.ru/UJTOm (дата обращения 01.09.2023).

Олссон Р. Использовать или охранять? Бореальные леса и изменение климата // Устойчивое лесопользование. 2013. № 2. С. 36–45.

Парижское соглашение. 2015. URL: clck.ru/Tvr74 (дата обращения 01.09.2022).

Перепечина Ю. И., Глушенков О. И., Корсиков Р. С. Учет и оценка лесов, возникших на сельскохозяйственных землях, с использованием данных дистанционного зондирования земли // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2016. № 4. С. 71–80.

Постановление Правительства РФ от 08.06.2022 N 1043 «О внесении изменений в Положение об особенностях использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения». URL: clck.ru/37GHYF (дата обращения 01.09.2023).

Постановление Правительства РФ от 18.09.2020 N 1482 «О признаках неиспользования земельных участков из земель сельскохозяйственного назначения по целевому назначению или использования с нарушением законодательства Российской Федерации». URL: http://government.ru/docs/all/129924/ (дата обращения 01.09.2023).

Постановление Правительства РФ от 21.09.2020 N 1509 (ред. от 08.06.2022) «Об особенностях использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения». URL: clck.ru/37GHVa (дата обращения 01.07.2023).

Правительство запретило россиянам выращивать леса на сельхозземлях. 2022. URL: clck.ru/37GHa3 (дата обращения 01.09.2023).

Прищепов А. В., Мюллер Д., Дубинин М. Ю., Бауманн М., Раделофф В. К. Детерминанты пространственного распределения заброшенных сельскохозяйственных земель в европейской части России // Пространственная экономика. 2013. № 3. С. 30–62.

Прищепов А. В., Понькина Е. В., Сун Ж., Баворова М., Екимовская О. А. Исследование поведенческих факторов сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель: Пример Республики Бурятия // Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 3. С. 59–102.

Резолюция по итогам научных дебатов «Лесные климатические проекты в России». г. Москва, 19 октября 2021 г. URL: http://rbf-ras.ru/academic-dispute/2021-10-19/ (дата обращения 01.09.2023).

Родин А. Р., Родин С. А. Создание лесных энергетических плантаций // Вестник Московского государственного университета леса — Лесной вестник. 2008. № 1. С. 178–182.

Родина М. Е. Частная собственность на лес на землях сельскохозяйственного назначения в Российской Федерации — тенденции развития гражданского, земельного и лесного законодательства // Северо-Кавказский юридический вестник. 2020. № 3. С. 90–102.

Родькин О. И., Шабанов А. А., Родькин А. О. Оценка эффективности возделывания энергетических культур как источников биотоплива // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2016. № 4. С. 102–110.

Родькин О., Тимоти В. Биоэнергетические плантации ивы: опыт США для Беларуси // Наука и инновации. 2017. Т. 11. № 177. С. 64–68.

Рослесинфорг: площадь заросших лесом сельхозугодий может в пять раз превышать статистику. 2022. URL: https://roslesinforg.ru/news/in-the-media/6770/ (дата обращения 01.09.2023).

Тебенькова Д. Н., Гичан Д. В., Гагарин Ю. Н. Влияние лесоводственных мероприятий на почвенный углерод: обзор // Вопросы лесной науки. 2022. Т. 5. №. 4. С. 21–58.

Телеснина В. М., Курганова И. Н., Лопес де Гереню В. О., Овсепян Л. А., Личко В. И., Ермолаев А. М., Мирин Д. М. Динамика свойств почв и состава растительности в ходе постагрогенного развития в разных биоклиматических зонах // Почвоведение. 2017. № 12. С. 1514–1534.

Узун В. «Белые пятна» и неиспользуемые сельхозугодья: что показала сельскохозяйственная перепись 2016 г. // Экономическое развитие России. 2017. Т. 24. № 12. С. 36–43.

Федеральный закон «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части совершенствования правового регулирования отношений, связанных с обеспечением сохранения лесов на землях лесного фонда и землях иных категорий» от 27.12.2018 № 538-ФЗ. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_314666/ (дата обращения 01.09.2023).

Федеральный закон «Об обороте земель сельскохозяйственного назначения» от 24.07.2002 № 101-ФЗ URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_37816/ (дата обращения 01.09.2023).

Юргенс И. Ю., Турбина К. Е. Климатический саммит в Глазго: обновление мироустройства и задачи России // Власть. 2022. Т. 30. № 2. С. 9–30.

А greener and fairer cap. 2022. URL: https://kurl.ru/kxXbn (дата обращения December 01, 2022).

About The Challenge. 2017. URL: https://www.bonnchallenge.org/about (дата обращения 07.02.2022).

Analysis of land abandonment and development of agricultural land markets in the Republic of North Macedonia — Conclusions and policy recommendations. FAO. 2023.  URL: clck.ru/37GHd2 (дата обращения 01.12.2022).

Aylott M. J., Casella E., Tubby I., Street N. R., Smith P., Taylor G. Yield and spatial supply of bioenergy poplar and willow short rotation coppice in the UK // New Phytologist. 2008. Vol. 178. No. 2. P. 358–370.

Baumann M., Kuemmerle T., Elbakidze M., Ozdogan M., Radeloff V. C., Keuler N. S., Hostert P. Patterns and drivers of post-socialist farmland abandonment in Western Ukraine // Land Use Policy. 2011. Vol. 28. No. 3. P. 552–562.

Berglund B. E., Kitagawa J., Lagerås P., Nakamura K., Sasaki N., Yasuda Y. Traditional farming landscapes for sustainable living in Scandinavia and Japan: Global revival through the Satoyama Initiative // Ambio. 2014. Vol. 43. P. 559–578.

Beringer T. I. M., Lucht W., Schaphoff S. Bioenergy production potential of global biomass plantations under environmental and agricultural constraints // GCB Bioenergy. 2011. Vol. 3. No. 4. P. 299–312.

Brown S., Lugo A. E. Tropical secondary forests // Journal of Tropical Ecology. 1990. Vol. 6. No. 1. P. 1–32.

Campbell J. E., Lobell D. B., Genova R. C., Field C. B. The global potential of bioenergy on abandoned agriculture lands // Environmental Science & Technology. 2008. Vol. 42. No. 15. P. 5791–5794.

Cao S., Chen L., Yu X. Impact of China’s grain for Green Project on the landscape of vulnerable arid and semi-arid agricultural regions: A case study in northern Shaanxi province // Journal of Applied Ecology. 2009. Vol. 46. No. 3. P. 536–543.

Castillo C. P., Kavalov B., Diogo V., Jacobs-Crisioni C., e Silva F. B., Lavalle C. Agricultural Land Abandonment in the EU within 2015–2030. Research Reports: JRC113718. Joint Research Centre, 2018. 7 p.

Cramer V. A., Hobbs R. J. Old Fields: Dynamics and Restoration of Abandoned Farmland. Washington, DC: Island Press, 2007. Vol. 101. 334 p.

Downing T. E., Lüdeke M. Social geographies of vulnerability and adaptation // Global Desertification: Do Humans cause Deserts? / J. F. Reynolds, D. M. Stafford Smith (Eds.). Berlin: Dahlem University Press, 2002. P. 232–252.

Estel S., Kuemmerle T., Alcántara C., Levers C., Prishchepov A., Hostert P. Mapping farmland abandonment and recultivation across Europe using MODIS NDVI time series // Remote Sensing of Environment. 2015. Vol. 163. P. 312–325.

Etter A., McAlpine C., Pullar D., Possingham H. Modeling the age of tropical moist forest fragments in heavily-cleared lowland landscapes of Colombia // Forest Ecology and Management. 2005. Vol. 208. No. 1–3. P. 249–260.

European Commission. The 3 Billion Tree Planting Pledge for 2030. 2021. URL:  https://kurl.ru/ofRGn (дата обращения 01.09.2023).

Flinn K. M., Vellend M., Marks P. L. Environmental causes and consequences of forest clearance and agricultural abandonment in central New York, USA // Journal of Biogeography. 2005. Vol. 32. No. 3. P. 439–452.

Foote R. L., Grogan P. Soil carbon accumulation during temperate forest succession on abandoned low productivity agricultural lands // Ecosystems. 2010. Vol. 13. P. 795–812.

Framstad E., de Wit H., Mäkipää R., Larjavaara M., Vesterdal L., Karltun E. Biodiversity, Carbon Storage and Dynamics of Old Northern Forest. Copenhagen: Nordic Council of Ministers, 2013. 130 p.

Goga T., Feranec J., Bucha T., Rusnák M., Sačkov I., Barka I., Vladovič J. A review of the application of remote sensing data for abandoned agricultural land identification with focus on Central and Eastern Europe // Remote Sensing. 2019. Vol. 11. No. 23. P. 2759.

Good news for Africa’s Great Green Wall. 2021. URL: https://www.unep.org/news-and-stories/story/good-news-africas-great-green-wall (дата обращения 01.09.2023).

Gvein M. H., Hu X., Næss J. S., Watanabe M. D., Cavalett O., Malbranque M., Cherubini F. Potential of land-based climate change mitigation strategies on abandoned cropland // Communications Earth & Environment. 2023. Vol. 4. No. 1. Article: 39.

Haddaway N. R., Styles D., Pullin A. S. Environmental impacts of farm land abandonment in high altitude/mountain regions: a systematic map of the evidence // Environmental Evidence. 2013. Vol. 2. P. 1–7.

Härtl F. H., Höllerl S., Knoke T. A new way of carbon accounting emphasises the crucial role of sustainable timber use for successful carbon mitigation strategies // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2017. Vol. 22. P. 1163–1192.

Heider K., Rodriguez Lopez J. M., Balbo A. L., Scheffran J. The state of agricultural landscapes in the Mediterranean: Smallholder agriculture and land abandonment in terraced landscapes of the Ricote Valley, southeast Spain // Regional Environmental Change. 2021. Vol. 21. P. 1–12.

Helmer E. H., Brown S., Cohen W. B. Mapping montane tropical forest successional stage and land use with multi-date Landsat imagery // International Journal of Remote Sensing. 2000. Vol. 21. No. 11. P. 2163–2183.

Holtsmark B. Harvesting in boreal forests and the biofuel carbon debt // Climatic Change. 2012. Vol. 112. P. 415–428.

Janus J., Bozek P. Land abandonment in Poland after the collapse of socialism: Over a quarter of a century of increasing tree cover on agricultural land // Ecological Engineering. 2019. Vol. 138. P. 106–117.

Kammesheidt L. Perspectives on secondary forest management in tropical humid lowland America // AMBIO: A Journal of the Human Environment. 2002. Vol. 31. No. 3. P. 243–250.

Kauppi P., Hanewinkel M., Lundmark T., Nabuurs G. J., Peltola H., Trasobares A., Hetemäki L. Climate Smart Forestry in Europe. European Forest Institute, 2018. 20 p.

Keenleyside C., Tucker G., McConville A. Farmland Abandonment in the EU: an Assessment of Trends and Prospects. London: Institute for European Environmental Policy, 2010. 98 р.

Kellezi M., Stafasani M., Kortoci Y. Evaluation of biomass supply chain from Robinia pseudoacacia L. SRF plantations on abandoned lands // Journal of Life Sciences. 2012. Vol. 6. No. 2. P. 243–250.

Kolecka N., Kozak J., Kaim D., Dobosz M., Ostafin K., Ostapowicz K., Price B. Understanding farmland abandonment in the Polish Carpathians // Applied Geography. 2017. Vol. 88. P. 62–72.

Kuemmerle T., Hostert P., Radeloff V. C., Van der Linden S., Perzanowski K., Kruhlov I. Cross-border comparison of post-socialist farmland abandonment in the Carpathians // Ecosystems. 2008. Vol. 11. No. 2. P. 614–628.

Kurganova I., De Gerenyu V. L., Kuzyakov Y. Large-scale carbon sequestration in post-agrogenic ecosystems in Russia and Kazakhstan // Catena. 2015. Vol. 133. P. 461–466.

Kurganova I., Lopes de Gerenyu V., Six J., Kuzyakov Y. Carbon cost of collective farming collapse in Russia // Global Change Biology. 2014. Vol. 20. No. 3. P. 938–947.

Lana-Renault N., Nadal-Romero E., Cammeraat E., Llorente J. Á. Critical environmental issues confirm the relevance of abandoned agricultural land // Water. 2020. Vol. 12. No. 4. Article: 1119.

Land Abandonment in Lithuania / Giedre Leimontaite. National Land Service under the Ministry of Agriculture Grain. Budapest. 2011. URL: https://kurl.ru/PqEYN (дата обращения 01.09.2023).

Langeveld H., Quist-Wessel F., Dimitriou I., Aronsson P., Baum C., Schulz U., Berndes G. Assessing environmental impacts of short rotation coppice (SRC) expansion: model definition and preliminary results // Bioenergy Research. 2012. Vol. 5. P. 621–635.

Lasanta T., Arnáez J., Pascual N., Ruiz-Flaño P., Errea M. P., Lana-Renault N. Space–time process and drivers of land abandonment in Europe // Catena. 2017. Vol. 149. P. 810–823.

Leakey R. Definition of agroforestry revisited // Agroforestry Today. 1996. Vol. 8. P. 5–7.

Lewis S. L., Wheeler C. E., Mitchard E. T., Koch A. Restoring natural forests is the best way to remove atmospheric carbon // Nature. 2019. Vol. 568. No. 7750. P. 25–28.

Liepins K., Lazdins A., Lazdina D., Daugaviete M., Miezite O. Naturally afforested agricultural lands in Latvia–assessment of available timber resources and potential productivity // Environmental Engineering. Proceedings of the 7th International Conference. 2008. P. 194–199.

Liu J., Zhang Z., Xu X., Kuang W., Zhou W., Zhang S., Jiang N. Spatial patterns and driving forces of land use change in China during the early 21st century // Journal of Geographical Sciences. 2010. Vol. 20. P. 483–494.

Lugo A. E., Helmer E. Emerging forests on abandoned land: Puerto Rico’s new forests // Forest Ecology and Management. 2004. Vol. 190. No. 2. P. 145–161.

Lutter R., Stål G., Arnesson Ceder L., Lim H., Padari A., Tullus H., Lundmark T. Climate benefit of different tree species on former agricultural land in northern Europe // Forests. 2021. Vol. 12. No. 12. Article: 1810.

Mottet A. Transformations des systèmes d’élevage depuis 1950 et conséquences pour la dynamique des paysages dans les Pyrénées. Contribution à l’étude du phénomène d’abandon de terres agricoles en montagne à partir de l’exemple de quatre communes des Hautes-Pyrénées Diss. 2005. URL: https://www.researchgate.net/publication/342009670 (дата обращения 01.09.2023).

Nabuurs G. J., Verkerk P. J., Schelhaas M., González-Olabarria J. R., Trasobares A., Cienciala E. Climate-Smart Forestry: Mitigation Impacts in Three European Regions. European Forest Institute, 2018. Vol. 6. 32 p.

Nair P. R., Nair V. D., Kumar B. M., Haile S. G. Soil carbon sequestration in tropical agroforestry systems: a feasibility appraisal // Environmental Science & Policy. 2009. Vol. 12. No. 8. P. 1099–1111.

Novara A., Gristina L., Sala G., Galati A., Crescimanno M., Cerdà A., La Mantia T. Agricultural land abandonment in Mediterranean environment provides ecosystem services via soil carbon sequestration // Science of the Total Environment. 2017. Vol. 576. P. 420–429.

Pagiola S. Payments for environmental services in Costa Rica // Ecological economics. 2008. Vol. 65. No. 4. P. 712–724.

Pedroli B., Elbersen B., Frederiksen P., Grandin U., Heikkilä R., Krogh P. H., Spijker J. Is energy cropping in Europe compatible with biodiversity? — Opportunities and threats to biodiversity from land-based production of biomass for bioenergy purposes // Biomass and Bioenergy. 2013. Vol. 55. P. 73–86.

Pei H., Liu M., Jia Y., Zhang H., Li Y., Xiao Y. The trend of vegetation greening and its drivers in the Agro-pastoral ecotone of northern China, 2000–2020 // Ecological Indicators. 2021. Vol. 129. Article: 108004.

Peña-Angulo D., Khorchani M., Errea P., Lasanta T., Martínez-Arnáiz M., Nadal-Romero E. Factors explaining the diversity of land cover in abandoned fields in a Mediterranean mountain area // Catena. 2019. Vol. 181. P. 104064.

Plieninger T., Gaertner M., Hui C., Huntsinger L. Does land abandonment decrease species richness and abundance of plants and animals in Mediterranean pastures, arable lands and permanent croplands? // Environmental Evidence. 2013. Vol. 2. P. 1–7.

Pointereau P., Coulon F., Girard P., Lambotte M., Stuczynski T., Sanchez O. V., Del Rio A., Anguiano E., Bamps C., Terres J. Analysis of Farmland Abandonment and the Extent and Location of Agricultural Areas that are Actually Abandoned or Are in Risk to Be Abandoned. European Commission Joint Research Centre, Institute for Environment and Sustainability, 2008. 204 p.

Post W. M., Kwon K. C. Soil carbon sequestration and land use change: processes and potential // Global Change Biology. 2000. Vol. 6. No. 3. P. 317–327.

Prishchepov A. V., Radeloff V. C., Baumann M., Kuemmerle T., Müller D. Effects of institutional changes on land use: agricultural land abandonment during the transition from state-command to market-driven economies in post-Soviet Eastern Europe // Environmental Research Letters. 2012. Vol. 7. No. 2. P. 024021.

Prishchepov A. V., Schierhorn F., Löw F. Unraveling the diversity of trajectories and drivers of global agricultural land abandonment // Land. 2021. Vol. 10. No. 2. P. 97.

Profft I., Mund M., Weber G. E., Weller E., Schulze E. D. Forest management and carbon sequestration in wood products // European Journal of Forest Research. 2009. Vol. 128. P. 399–413.

Pueyo Y., Beguería S. Modelling the rate of secondary succession after farmland abandonment in a Mediterranean mountain area // Landscape and Urban Planning. 2007. Vol. 83. No. 4. P. 245–254.

Qiu S., Peng J. Distinguishing ecological outcomes of pathways in the Grain for Green Program in the subtropical areas of China // Environmental Research Letters. 2022. Vol. 17. No. 2. Article: 024021.

Ramankutty N., Foley J. A. Estimating historical changes in global land cover: Croplands from 1700 to 1992 // Global Biogeochemical Cycles. 1999. Vol. 13. No. 4. P. 997–1027.

Rozendaal D. M., Bongers F., Aide T. M., Alvarez-Dávila E., Ascarrunz N., Balvanera P., Poorter L. Biodiversity recovery of Neotropical secondary forests // Science Advances. 2019. Vol. 5. No. 3. Article: eaau3114.

Rudel T. K., Schneider L., Uriarte M., Turner B. L., DeFries R., Lawrence D., Grau R. Agricultural intensification and changes in cultivated areas, 1970–2005 // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009. Vol. 106. No. 49. P. 20675–20680.

Rytter L., Ingerslev M., Kilpeläinen A., Torssonen P., Lazdina D., Löf M., Madsen P., Muiste P., Stener L.-G. Increased forest biomass production in the Nordic and Baltic countries — a review on current and future opportunities // Silva Fennica. 2009. Vol. 50. No. 5. Article: 1660.

Sanchez P. A. Science in agroforestry // Agroforestry Systems. 1995. Vol. 30. P. 5–55.

Seidl R., Thom D., Kautz M., Martin-Benito D., Peltoniemi M., Vacchiano G., Reyer C. P. Forest disturbances under climate change // Nature Climate Change. 2017. Vol. 7. No 6. P. 395–402.

Styles D., Jones M. B. Current and future financial competitiveness of electricity and heat from energy crops: A case study from Ireland // Energy Policy. 2007. Vol. 35. No. 8. P. 4355–4367.

Styles D., Thorne F., Jones M. B. Energy crops in Ireland: an economic comparison of willow and Miscanthus production with conventional farming systems // Biomass and Bioenergy. 2008. Vol. 32. No. 5. P. 407–421.

Su G., Okahashi H., Chen L. Spatial pattern of farmland abandonment in Japan: Identification and determinants // Sustainability. 2018. Vol. 10. No. 10. Article: 3676.

Subedi Y. R., Kristiansen P., Cacho O., Ojha R. B. Agricultural land abandonment in the hill agro-ecological region of Nepal: Analysis of extent, drivers and impact of change // Environmental Management. 2021. Vol. 67. P. 1100–1118.

Terres J. M., Nisini L., Anguiano E. Assessing the Risk of Farmland Abandonment in the EU. Final Report. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013. 134 p.

The Greenhouse Gas Protocol. The Land Use, Land-Use Change, and Forestry Guidance for GHG Project Accounting. Word Resource Institute. Washington. 2006. P. 97. URL: https://ghgprotocol.org/standards/project-protocol (дата обращения 01.09.2023).

Thibault M., Thiffault E., Bergeron Y., Ouimet R., Tremblay S. Afforestation of abandoned agricultural lands for carbon sequestration: how does it compare with natural succession? // Plant and Soil. 2022. Vol. 475. No. 1–2. P. 605–621.

Tomaz C., Alegria C., Monteiro J. M., Teixeira M. C. Land cover change and afforestation of marginal and abandoned agricultural land: A 10 year analysis in a Mediterranean region // Forest Ecology and Management. 2013. Vol. 308. P. 40–49.

Tremblay S., Ouimet R. White spruce plantations on abandoned agricultural land: are they more effective as C sinks than natural succession? // Forests. 2013. Vol. 4. No. 4. P. 1141–1157.

Uri V., Vares A., Tullus H., Kanal A. Above-ground biomass production and nutrient accumulation in young stands of silver birch on abandoned agricultural land // Biomass and Bioenergy. 2007. Vol. 31. No. 4. P. 195–204.

Waisanen P. J., Bliss N. B. Changes in population and agricultural land in conterminous United States counties, 1790 to 1997 // Global Biogeochemical Cycles. 2002. Vol. 16. No. 4. P. 1–19.

Walle I. V., Van Camp N., Van de Casteele L., Verheyen K., Lemeur R. Short-rotation forestry of birch, maple, poplar and willow in Flanders (Belgium) I–Biomass production after 4 years of tree growth // Biomass and Bioenergy. 2007. Vol. 31. No. 5. P. 267–275.

Wang C., Gao Q., Wang X., Yu M. Decadal trend in agricultural abandonment and woodland expansion in an agro-pastoral transition band in Northern China // Plos One. 2015. Vol. 10. No. 11. P. e0142113.

Weissteiner C. J., Boschetti M., Böttcher K., Carrara P., Bordogna G., Brivio P. A. Spatial explicit assessment of rural land abandonment in the Mediterranean area // Global and Planetary Change. 2011. Vol. 79. No. 1–2. P. 20–36.

Wuyun D., Sun L., Chen Z., Hou A., Crusiol L. G. T., Yu L., Sun Z. The spatiotemporal change of cropland and its impact on vegetation dynamics in the farming-pastoral ecotone of northern China // Science of the Total Environment. 2022. Vol. 805. Article: 150286.

Yu Z., Lu C., Tian H., Canadell J. G. Largely underestimated carbon emission from land use and land cover change in the conterminous United States // Global Change Biology. 2019. Vol. 25. No. 11. P. 3741–3752.

Zeng N., Hausmann H. Wood Vault: remove atmospheric CO₂ with trees, store wood for carbon sequestration for now and as biomass, bioenergy and carbon reserve for the future // Carbon Balance and Management. 2011. Vol. 17. No. 1. P. 2.

Zhao L., Jia K., Liu X., Li J., Xia M. Assessment of land degradation in Inner Mongolia between 2000 and 2020 based on remote sensing data // Geography and Sustainability. 2023. Vol. 4. No. 2. P. 100–111.

Zhu X., Xiao G., Zhang D., Guo L. Mapping abandoned farmland in China using time series MODIS NDVI // Science of the Total Environment. 2021. Vol. 755. No. 1. Article: 142651.

Zomer R. J., Neufeldt H., Xu J., Ahrends A., Bossio D., Trabucco A., Wang M. Global tree cover and biomass carbon on agricultural land: The contribution of agroforestry to global and national carbon budgets // Scientific Reports. 2016. Vol. 6. No. 1. Article ID: 29987.

Zumkehr A., Campbell J. E. Historical US cropland areas and the potential for bioenergy production on abandoned croplands // Environmental Science & Technology. 2013. Vol. 47. No. 8. P. 3840–3847.

Рецензент: д. б. н., г. н. с., доцент Курганова И. Н.

[1] С 19 мая 2023 года Генпрокуратурой РФ деятельность организации признана нежелательной на территории РФ.

[2] С 10 марта 2023 года Минюстом РФ организация объявлена иностранным агентом.

© 2023                                                           Е. С. Подольская

Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН,

Россия, 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная 84/32

E-mail: podols_kate@mail.ru

Поступила в редакцию: 05.07.2023

После рецензирования: 22.09.2023

Принята к печати: 25.09.2023

В статье описываются методы и инструменты машинного обучения (MО) для транспортного моделирования доступа к лесным пожарам и лесным ресурсам наземными средствами для регионов России. Транспортная доступность в лесном хозяйстве является предметом изучения и улучшения. Методы MO играют важную роль в обнаружении изменений и автоматизированном сборе данных для транспортной инфраструктуры. В статье проанализированы последние научные публикации двух систем, а именно: российской электронной библиотеки «КиберЛенинка» и европейской сети для общения ученых ResearchGate. Необходимо отметить, что по состоянию на осень 2023 года количество работ по использованию МО в моделировании транспортных перемещений в лесах указанных систем было небольшим. Были изучены плагины из репозитория QGIS с открытым исходным кодом. Можно ожидать возможного увеличения количества плагинов для MО от исследователей и студентов, отдельные разработчики и небольшие исследовательские группы проявляют интерес к теме. Перспективы МО для наземного транспортного моделирования в лесном хозяйстве еще недостаточно изучены.

Ключевые слова: машинное обучение, открытый код, ГИС, лесное хозяйство, транспортное моделирование

Транспортное моделирование представляет собой инструмент планирования и развития регионов, изучается многими тематическими областями. Одним из результатов транспортного моделирования в лесном хозяйстве является характеристика транспортной доступности, необходимая для организации охраны, защиты и воспроизводства лесов (Подольская, 2021).

Транспортное моделирование для доступа к лесным пожарам и ресурсам леса в России сохраняет свою актуальность, так как значительная часть лесного фонда страны находится в удаленных и труднодоступных районах. В сфере транспортного моделирования в России работает ряд научных организаций, ключевыми из которых являются Всероссийский научно-исследовательский институт лесоводства и механизации лесного хозяйства (ВНИИЛМ) и Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов Российской Академии наук (ЦЭПЛ РАН), а также ряд учебных заведений ― Мытищинский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана, Петрозаводский государственный университет и Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С. М. Кирова. Как упоминалось ранее (Подольская, 2021), у каждой организации есть своя тематическая специализация в решении транспортных лесных вопросов.

Машинное обучение (МО) как технология искусственного интеллекта в настоящее время привлекает много исследователей (Шыхалиев, 2020; Михов и др., 2021), его методы показаны на рис. 1. Для лесного транспортного моделирования необходимо изучение методов и инструментов МО с целью показать современные возможности этого направления для обработки имеющихся и получаемых векторных и растровых данных, а также для выявления новых инфраструктурных закономерностей в лесном хозяйстве. Особенно перспективны методы МО для сбора данных, а также определения произошедших изменений инфраструктурного характера, что справедливо для всех направлений современных информационных технологий, включая геоинформатику.

 В лесном хозяйстве методы машинного обучения позволяют решать различные задачи, включая классификации территории по инфраструктурной нагрузке и обеспеченности объектами логистики пожаротушения (пожарно-химическими станциями, или ПХС), устанавливать зависимости между распределением лесных пожаров и объектов инфраструктуры при помощи регрессии.

Рисунок 1. Система методов машинного обучения
(перевод источника: Artificial Intelligence Tools and Platforms for GIS, 2023)

Следующие методы МО целесообразно использовать для решения задач моделирования и оценки транспортной доступности: случайные леса для районирования (Подольская и др., 2023), сверточные нейронные сети для распознавания дорог по космическим снимкам (Подольская, 2022) и последующего сравнения с наборами данных глобальных источников, например, OSM.

В последние годы публикуется много материалов по использованию методов МО в транспортных и логистических проектах, оценке природных ресурсов. Лесному транспортному моделированию пока уделяется мало внимания, хотя это направление сочетает задачи транспорта и экономики и специфику лесного хозяйства. ЦЭПЛ РАН активно применяет методы МО в различных проектах, например, для регрессионного моделирования климаторегулирующих экосистемных услуг лесов используется метод случайных лесов (Нарыкова, Плотникова, 2022; Плотникова и др., 2022).

Цель работы — изучение возможностей методов и инструментов МО для ГИС-проекта наземного транспортного моделирования в лесном хозяйстве России. Задачи работы заключаются в анализе количества опубликованных научных работ по данным проектов КиберЛенинка и ResearchGate и определении доступных ГИС-модулей (инструментов) с открытым кодом (Open Source) для лесного транспортного моделирования.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Лесное транспортное моделирование наземного доступа по дорогам общего, специального (например, лесного) и временного (например, зимники) пользования представляет собой гибридное направление транспорта и лесного хозяйства. Вследствие узкой тематической направленности заданной темы количество публикаций с использованием МО довольно ограничено.

Для анализа были использованы данные из двух разных систем (российская научная библиотека и европейская сеть для общения ученых) по поиску научных работ на русском и иностранных (преимущественно, английском) языках.

Поиск в системе научной электронной библиотеки «КиберЛенинка» в сентябре 2023 г. дал следующие результаты (рис. 2). Как показано на рис. 2, а и 2, б, работы с ключевыми словами «машинное обучение в лесном транспортном моделировании» составляют около 20% от всего числа работ по лесному хозяйству с использованием методов этого раздела искусственного интеллекта. Аналогичный результат был получен при поиске в КиберЛенинке летом 2021 г.

 (а)

 (б)

Рисунок 2. Количественные результаты поиска публикаций в электронной библиотеке «КиберЛенинка»

Поиск по ключевой фразе «Machine learning in forest transport modeling» (первые 20 страниц результатов поиска) в ResearchGate, европейской бесплатной социальной сети и средства сотрудничества ученых и исследователей, являющейся крупнейшей по количеству активных пользователей, показал две тематические группы статей с несколькими примерами в каждой. К первой группе относится применение методов МО в транспортных проектах, где авторы отмечают недостаточное использование преимуществ МО (Behrooz, Hayeri, 2022; и др.). В этой же группе появляются работы по использованию методов МО в экономических оценках стоимости строительства дорог (Jaafari et al., 2021). Во второй ― работы по распознаванию количественных и качественных характеристик леса на космических снимках (Михайлов, Сай, 2017) и природным ресурсам. В качестве учебного примера отметим, что в Санкт-Петербургском государственном университете в 2019 г. была защищена магистерская выпускная квалификационная работа по методам МО для оценки и картографирования ресурсов леса (Сныткина, 2020). По выполненному обзору можно утверждать, что самыми популярными методами МО для лесного хозяйства продолжают оставаться k-NN, SVM и варианты деревьев решений.

К актуальным задачам МО в лесном транспортном моделировании наземного доступа можно отнести наиболее популярные в картографии и геоинформатике (Kolesnikov et al., 2018):

• классификация ― отнесение объекта к одной из категорий на основании его признаков (Михайлов, Сай, 2017);
• регрессия ― прогнозирование одного или нескольких количественных признаков объекта на основании набора прочих его признаков (Нарыкова, Плотникова, 2022; Плотникова и др., 2022);
• кластеризация ― разбиение множества объектов на группы на основании признаков этих объектов (пример модуля ― https://gis-lab.info/qa/qgis-attr-based-clust.html).

Опыт группы по решению транспортной задачи Лабораторией мониторинга лесных экосистем ЦЭПЛ РАН включает моделирование наземного доступа специальной пожарной техники по дорогам разных классов с использованием исследовательской регрессии для данных по лесным пожарам и инфраструктуре. Группа использует разнообразные программные средства, делая акцент на Open Source инструментах, среди которых лидирующее значение имеет ГИС-пакет с открытым кодом QGIS. Список плагинов для решения задач МО из репозитория инструментов (https://plugins.qgis.org/plugins/tags/machine-learning/) показан на рис. 3. Список инструментов, доступных в мае-октябре 2022 г. (Cluster Points, Deep Learning Datasets Maker, EnMap-Box3 и Mapflow), расширился и составляет на сентябрь 2023 г. 6 позиций (рис. 3). Все указанные плагины были выложены в репозиторий начиная с 2020 г.

Рисунок 3. Плагины QGIS с тэгом «machine learning»

Входными данными для плагинов для продолжения исследования будут цифровые инфраструктурные наборы по населенным пунктам и дорожной сети проекта OSM, архив лесных пожаров, детектированных системой MODIS, маршруты наземного доступа в леса, которые строятся по методике и реализованной в Лаборатории мониторинга лесных экосистем ЦЭПЛ РАН ГИС-технологии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье показано современное состояние использования методов МО в решении задач лесного хозяйства и лесном транспортном моделировании c перечислением российских организаций, работающих по соответствующей тематике, и научных работ, доступных в электронной библиотеке «КиберЛенинка» и сети ResearchGate. Выполнен краткий обзор плагинов Open Source QGIS для МО в лесном транспортном моделировании.

В качестве перспективы можно предположить, что количество плагинов будет медленно увеличиваться, их функциональные возможности станут более широкими. Ниша ГИС-инструментов транспортного моделирования в лесном хозяйстве, которые можно отнести к направлению использования методов МО, продолжает оставаться достаточно узкой ввиду, во-первых, изначально гибридной специфики темы и, во-вторых, определенной универсальности имеющихся инструментов репозитория плагинов QGIS. Имеющийся опыт изучения истории и результатов разработки плагинов позволяет также предположить, что большая часть таких тематических транспортно-лесных инструментов будут частями исследовательских или учебных квалификационных работ. Для машинного обучения будут активно использоваться библиотеки разработки на Python, например Keras, Scikit-learn, PyTorch и NumPy, относящиеся к Open Source-решениям и представляющие интерес для геоинформационных проектов.

Методы МО применительно к транспортному моделированию наземного доступа планируется применить для оценок и сценариев пространственного расположения ПХС в пожароопасных регионах России.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Работа выполнена в рамках темы Государственного задания «Методические подходы к оценке структурной организации и функционирования лесных экосистем», регистрационный номер № 121121600118-8.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Михайлов Е. В., Сай С. В. Выделение леса на космических снимках с помощью методов машинного обучения // Доклады ТУСУРа. 2017. Т. 20. № 1. С. 89–92. DOI: 10.21293/1818-0442-2017-20-1-89-92.

Михов О. М., Шаталова Н. В., Бородина О. В., Васильев Ю. И. Применение технологий машинного обучения для Drone Network в логистике и портовой деятельности России // Морские интеллектуальные технологии. 2021. № 4. Т. 1. С. 149–157.

Нарыкова А. Н., Плотникова А. С. Подготовка предикторов для моделирования климаторегулирующих экосистемных услуг лесов на региональном уровне с помощью Google Earth Engine // Научные основы устойчивого управления лесами: Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященной 30-летию ЦЭПЛ РАН. М.: ЦЭПЛ РАН, 2022. С. 182–184.

Плотникова А. С., Савин М. С., Лукина Н. В., Тебенькова Д. Н., Колычева А. А., Чумаченко С. И., Шанин В. Н. Картографирование климаторегулирующих экосистемных услуг лесов на локальном уровне // Научные основы устойчивого управления лесами: Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященной 30-летию ЦЭПЛ РАН. М.: ЦЭПЛ РАН, 2022. С. 190–192.

Подольская Е. С. Обзор опыта решения задач транспортного моделирования в лесном хозяйстве // Вопросы лесной науки. T. 4. № 4. 2021. С. 1–32. DOI: 10.31509/2658-607x-2021-44–92.

Подольская Е. С. Использование данных дистанционного зондирования Земли из космоса для распознавания изображения дорог в лесном хозяйстве // Вопросы лесной науки. 2022. T. 5. № 4. С. 1–21. DOI 10.31509/2658-607x-202252-115

Подольская Е. С., Ершов Д. В., Ковганко К. А. Инфраструктурное зонирование территории для определения связей с лесными пожарами (на примере Красноярского края, Россия) // Леса России: политика, промышленность, наука, образование: материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции 24–26 мая 2023 г. / Под. ред. А. А. Добровольского. Санкт-Петербург: СПбГЛТУ, 2023. C. 330–333.

Сныткина Д. А. Применение методов машинного обучения при оценке и картографировании природных ресурсов: Магистерская ВКР (спец. 05.04.03). Санкт-Петербург: СПбГУ, 2020. 92 с.

Шыхалиев Р. Г. Исследование современного состояния применения машинного обучения в нефтегазовой отрасли // İnformasiya texnologiyaları problemləri. 2020. № 2. С. 52–60. DOI: 10.25045/jpit.v11.i2.05.

Behrooz H., Hayeri Y. M. Machine learning applications in surface transportation systems: a literature review // Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Article ID: 9156.

CP-04-Artificial intelligence tools and platforms for GIS, 2023. URL: https://kurl.ru/TtgVM (дата обращения 10 августа 2023 г.).

Jaafari A., Pazhouhan I., Bettinger P. Machine learning modeling of forest road construction costs // Forests. 2021. Vol. 12. Article ID: 1169.

Kolesnikov A. A., Kikin P. M., Komissarova E. V., Kasyanova E. L. Use of machine learning technologies in decision of geoinformational tasks // Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2018. Vol. 24 (2). P. 371–384.

URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения 10 августа 2023 г.).

URL: https://www.researchgate.net/ (дата обращения 10 августа 2023 г.).

Рецензент: к. т. н., Хвостиков С. А.

]]> https://jfsi.ru/6-3-2023-gagarin/ Tue, 16 Jan 2024 14:05:33 +0000 https://jfsi.ru/?p=6160

 © 2023                                                         Ю. Н. Гагарин

       Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН

Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 84/32, стр. 14

E-mail: j.gagarin@list.ru

Поступила в редакцию: 05.06.2023

После рецензирования: 22.08.2023

Принята к печати: 23.08.2023

В статье обсуждаются первые итоги реформирования лесоустройства, проведенного в соответствии с нормами Федерального закона «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации» и статьи 14 и 16 Федерального закона «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» от 02.07.2021 № 304-ФЗ. К сфере применения указанного закона относятся изменение порядка осуществления мероприятий по лесоустройству, установление квалификационных требований и порядка аттестации специалистов на право осуществления мероприятий по лесоустройству, а также планирование проведения лесоустройства с учетом существующего и планируемого освоения лесов и зон такого освоения. В статье исследуются современная история и этапы реформирования лесоустройства, дается оценка влияния монопольного состояния лесоустройства на объемы и цены рынка лесотаксационных услуг, а также качество мероприятий лесоустройства. Обсуждаются вопросы государственного планирования в области использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов с учетом придания лесоустроительной документации статуса нормативного документа, обязательного для исполнения. В рамках данной статьи освещены материалы парламентских слушаний «Лесоустройство: актуальные проблемы и направления развития», проведенных в Совете Федерации 25 апреля 2023 г. Предложены рекомендации по совершенствованию нормативного правового регулирования в области лесных отношений.

Ключевые слова: лесное законодательство, реформирование лесоустройства, рынок услуг, монополия, административное регулирование, лесохозяйственный регламент лесничества, проект освоения лесов, лесная декларация

ЛЕСОУСТРОЙСТВО В НОВОЙ РОССИИ

История развития отечественного лесоустройства показывает, что его значение, содержание и порядок проведения неоднократно подвергались различным трансформациям. Прежде всего, они были связаны с изменениями в социально-политическом устройстве российского государства, а также спецификой экономических задач, решаемых лесным хозяйством. Изменения стали необходимы и в связи с произошедшими в начале 1990-х гг. преобразованиями в системе государственного устройства России. Не вдаваясь в экономические детали, отметим, что рыночная экономика потребовала адаптации лесного хозяйства к рыночным отношениям, что предполагает коренное изменение основ государственного управления лесами и прежде всего лесоустройства как главного инструмента лесного планирования.

Необходимость реформ лесоустройства казалась неизбежной в 1993 г. после принятия Основ лесного законодательства Российской Федерации и введения института лесной аренды. Но Основы лесного законодательства Российской Федерации не обладали достаточной глубиной для того, чтобы начать реформу и лесного хозяйства, и лесоустройства (Писаренко, Страхов, 2004). Ни приватизация лесной промышленности, ни формирование рынка лесных товаров и услуг никак не повлияли на лесное хозяйство: система управления была сохранена, а лесоустройство по-прежнему решало задачи государственного лесного хозяйства, сохраняя при этом все признаки централизованного планирования.

Следующим шагом приведения лесного законодательства в соответствие принципам и законам функционирования рыночной экономики стало принятие в 1997 г. Лесного кодекса Российской Федерации, который радикально изменил нормативно-правовое регулирование в сфере лесных отношений. На смену директивному распределению лесосечного фонда (закрепление за предприятиями лесосырьевых баз) пришли лесная аренда и лесные аукционы, с победителями которых заключались соответствующие договоры пользования участками лесного фонда. Главным результатом частного лесопользования стало не количество заготовленной для экономики страны древесины, а получение максимальной прибыли от использования лесного участка.

Очевидно, что столь масштабные изменения системы управления лесами должны были повлиять и на организацию лесопользования, однако Лесной кодекс 1997 г. также не затронул сложившуюся во времена плановой экономики систему лесоустройства. Его организационная форма оставалась неизменной: лесоустройство проводилось государственными лесоустроительными предприятиями по единой системе в порядке, устанавливаемом государственным органом управления лесным хозяйством Российской Федерации (рис. 1).

При проведении лесоустройства наряду с таксацией лесов определялся допустимый объем изъятия древесины (расчетная лесосека) и осуществлялось проектирование мероприятий по охране, защите и воспроизводству лесов.

Рисунок 1. Объемы лесоустроительных работ за период с 1993 по 2005 гг.

По завершении работ государственным лесохозяйственным учреждениям (лесхозам) выдавались 10-летние проекты ведения лесного хозяйства и использования лесов, являющиеся обязательными для исполнения нормативно-техническими документами. На основании лесоустроительных проектов государственные лесхозы обеспечивали ведение лесного хозяйства, в том числе в границах лесных участков, предоставленных в аренду или постоянное (бессрочное) пользование, так как лесная аренда в условиях Лесного кодекса 1997 г. ограничивалась предоставлением бизнесу прав на заготовку древесины или иных лесных ресурсов.

Требования указанных проектов распространялись и на технологические процессы, связанные с рубкой лесных насаждений. Лесоустройство устанавливало очередность разработки лесосек (планы рубок), виды и способы рубок, способы очистки и восстановления мест рубок, а также другие мероприятия. Такое управление «сверху вниз» не позволяло арендаторам своевременно адаптироваться к изменяющимся в условиях рынка внешним и внутренним экономическим условиям.

Таким образом, после 15 лет социально-экономических преобразований в России лесное хозяйство сохраняло административные механизмы управления, которые доминировали над экономическими инструментами государственного управления в области использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов. И хотя арендаторы лесных участков нуждались в большей свободе организации своей экономической деятельности, прежде всего в ее самостоятельном планировании, лесоустройство по-прежнему сохраняло свою директивную основу, не предоставляя бизнесу права выбора экономически оптимального решения по каждому из этапов освоения лесов.

НОВЫЙ ЛЕСНОЙ КОДЕКС: РЕФОРМИРОВАНИЕ ЛЕСОУСТРОЙСТВА

Рыночные трансформации не могли не оказывать влияния на лесное законодательство, они требовали приведения системы управления лесами к рыночным принципам, исключающим директивное государственное управление и планирование в сфере использования и воспроизводства лесов частными предпринимательскими структурами.

Началом коренных преобразований стал новый Лесной кодекс Российской Федерации от 04.12.2006 № 200-ФЗ (далее Лесной кодекс), установивший недопустимость использования лесов органами государственной власти и органами местного самоуправления, в связи с чем произошли существенные изменения в системе управления лесами. Государственные лесхозы, ранее совмещавшие управление лесами с их использованием, были ликвидированы, на их место пришли государственные лесничества. Хозяйственные мероприятия, связанные с охраной, защитой и воспроизводством лесов, стали приобретаться лесничествами на рынке лесохозяйственных услуг, а на лесных участках, предоставленных в аренду или постоянное (бессрочное) пользование, исполнение указанных мероприятий возлагалось на лиц, заключивших с органами государственного управления лесами соответствующие договоры.

Организация использования лесов также претерпела существенные изменения. Одной из концептуальных основ Лесного кодекса стала замена разрешительного порядка использования лесов на заявительный (подача лесной декларации), что потребовало изменения схемы организации лесопользования. Инструментами обеспечения заявительного порядка использования лесов стали лесохозяйственный регламент лесничества, проект освоения лесов, а также лесная декларация о намерениях арендатора лесного участка использовать леса и осуществлять мероприятия по их воспроизводству в соответствии с проектом освоения лесов.

К задачам лесохозяйственного регламента лесничества Лесной кодекс отнес определение правового режима лесных участков (лесничеств) посредством установления нормативов и параметров их использования, охраны, защиты и воспроизводства. Лесохозяйственным регламентом лесничества стали устанавливаться виды разрешенного использования лесов, возраст рубок и расчетная лесосека. Ранее указанные функции относились к полномочиям лесоустройства.

Проект освоения лесов, разрабатываемый арендатором лесного участка, пришел на смену директивному (государственному) планированию лесозаготовительной и лесохозяйственной деятельности. В новой модели организации лесопользования проект освоения лесов во многом заменил лесоустроительную документацию: им устанавливаются виды и способы рубок, состав мероприятий по охране, защите и воспроизводству лесов, проектируются объекты транспортной инфраструктуры (дороги, мосты и др.).

Выбор, сделанный в направлении развития частного лесопользования посредством предоставления лесных (земельных) участков в долгосрочное пользование с передачей ответственности за выполнение хозяйственных функций, связанных с охраной, защитой и воспроизводством лесов, не мог сохранять действующую еще в СССР систему централизованного управления и директивного планирования лесного хозяйства, главным инструментом которых являлось лесоустройство. В связи с чем произошедшие преобразования были направлены на разгосударствление лесоустройства, прежде всего в части мероприятий, связанных с проведением количественно-качественной оценки лесов и планированием хозяйственной деятельности. Научное содержание лесоустройства, а равно и его предназначение в качестве инструмента государственного управления лесами, обеспечивающего неистощимость использования лесных ресурсов и сохранение экологических функций лесов — реформы не затронули.

Важной законодательной новацией стало наделение негосударственных структур, наряду с государственными лесоустроительными организациями, правом на проведение мероприятий лесоустройства (за исключением проектирования границ лесничеств, защитных и эксплуатационных лесов). Мероприятия лесоустройства стали приобретаться на рынке услуг посредством конкурсного размещения органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации заказа на его проведение. Полномочия заказчика лесоустроительных работ получили и арендаторы лесных участков.

Указанные нововведения привели организационную структуру лесопользования в соответствие с экономическими условиями. Соединение законодательных норм в единую организационную схему позволило лицам, использующим леса на основании договора аренды или договора постоянного (бессрочного) пользования, принимать самостоятельные управленческие решения в области освоения лесов, с предоставлением обществу гарантий соблюдения принципов рационального и неистощительного использования лесов (рисунок 2).

Таким образом, с принятием Лесного кодекса лесоустройство потеряло статус документа планирования использования лесов так как из его состава было исключено проектирование лесопользования. В итоге лесоустройство стало представлять собой систему мероприятий, проводимых в целях получения актуальных и достоверных сведений о лесах и лесных ресурсах, их количественных и качественных характеристиках, используемых в качестве информационной основы для осуществления мероприятий по использованию и сохранению лесов, лесного планирования и обеспечения устойчивого управления лесами (статья 67 ЛК РФ).

Рисунок 2. Схема организации лесопользования в условиях частного лесопользования
(ЛК РФ в редакции до 2021 г.)

Как показано на рис. 2, информация о состоянии лесов, их количественно-качественных характеристиках, полученная в ходе лесоустройства, после ее верификации включается в состав государственного лесного реестра и только после этого может использоваться для разработки проекта освоения лесов. В целях исключения ошибок и злоупотреблений, которые могли иметь место при разработке проекта освоения лесов, законодательством предусмотрена его государственная экспертиза. Все вместе это позволило сформировать сбалансированную систему организации использования лесов частными предпринимательскими структурами, основанную на принципах разграничения функций государственного управления лесами и управления хозяйственной деятельностью.

В новой организационной системе лесопользования лица, использующие леса на правах аренды или постоянного (бессрочного) пользования, получили права на проведение количественно-качественной оценки (таксации) используемых лесов и проектирование мероприятий по их использованию, охране и воспроизводству. Обладая полученной при проведении лесоустройства информацией и руководствуясь требованиями лесохозяйственного регламента, они получили возможность самостоятельно планировать и осуществлять свою хозяйственную деятельность на основании проекта освоения лесов, информируя об этом органы государственного управления лесами посредством подачи лесной декларации.

ФОРМИРОВАНИЕ РЫНКА УСЛУГ ЛЕСОУСТРОЙСТВА

На начальном этапе переход на новую модель управления лесами отрицательно сказался на объемах лесоустройства, которые сократились в 4–5 раз (2007 г. — 4.4 млн га, 2008 г. — 6.6 млн га). В числе главных причин стала передача субъектам Российской Федерации полномочий по проведению лесоустройства без их эффективного финансового обеспечения. Отсутствие финансирования объяснялось приоритетным направлением предусмотренных на проведение лесоучетных работ средств федерального бюджета на постановку границ лесничеств на государственный кадастровый учет и проведение государственной инвентаризации лесов.

Не представлялось возможным и финансирование мероприятий лесоустройства за счет средств региональных бюджетов вследствие наличия законодательных ограничений. В соответствии со статьей 83 Лесного кодекса финансирование затрат лесного хозяйства ограничивалось средствами, предоставляемыми субъектам Российской Федерации в виде субвенций из федерального бюджета на осуществление полномочий в области лесных отношений.

Отсутствие государственного финансирования лесоустройства продолжалось вплоть до 2012 г., когда субъектам Российской Федерации были выделены первые с начала реформ средства из федерального бюджета на проведение лесоустройства в объеме 158.6 млн руб.

Таким образом, в первые годы реформирования лесоустройства его проведение обеспечивалось исключительно за счет средств лесопользователей, получивших право на проведение таксации лесов и проектирование мероприятий по их охране и воспроизводству. Однако объемы заказа мероприятий лесоустройства со стороны лиц, использующих леса, были незначительными, что объяснялось переходом на декларативное использование лесов, требующее разработки проектов освоения лесов и проведения их государственной экспертизы, что является затратным мероприятием (табл. 1). 

Особая сложность проведенных реформ связана с отсутствием на рынке услуг необходимого количества исполнителей лесоустройства, так как практически все производственные мощности государственных лесоустроительных организаций были задействованы на кадастровых работах и проведении государственной инвентаризации лесов. Однако с формированием частных лесоустроительных организаций, ростом спроса на услуги лесоустройства со стороны лесопользователей и восстановлением бюджетного финансирования объемы лесоустройства стали возрастать (табл. 2).

Таблица 1. Таксация лесов, проектирование мероприятий по охране, защите, воспроизводству лесов (полевые и камеральные работы)

Реакцией на растущий рынок лесоустроительных услуг стало формирование в стране коммерческого лесоустройства, призванного работать в интересах заказчика-арендатора и максимально учитывать его интересы. Уже с 2012 г. частные лесоустроительные предприятия, стали успешно конкурировать с государственным лесоустройством. К 2020 г. в частном лесоустройстве работали около 1200 человек, которые выполняли более половины от общего объема лесоустройства в лесах Российской Федерации.

По данным сайта «Единая информационная система в сфере закупок» только в сфере государственного заказа на услуги лесоустройства с 2018 г. ежегодный объем лесотаксационных и проектных работ, выполняемых частными лесоустроительными организациями, превышал 20 млн га.

Таблица 2. Информация о проведении лесоустройства по заказу органов исполнительной власти субъектов РФ негосударственными лесоустроительными организациями в 2018–2022 гг.

Кроме того, в период с 2012 по 2021 гг.  частными лесоустроительными организациями по заказу арендаторов лесных участков была произведена таксация лесов и проектирование лесохозяйственных мероприятий на площади 29.9 млн га на сумму 2184.7 млн руб. Для справки: в целях использования лесов для заготовки древесины заключено более 8 тыс. договоров аренды с возможным объемом заготовки древесины свыше 260 млн куб. м.

Немаловажно отметить, что стоимость единицы работ, выполняемых негосударственными лесоустроительными организациями, была значительно ниже стоимости аналогичных работ у государственных структур. Так, согласно результатам торгов на проведение лесоустройства, предложения частных исполнителей на рынке услуг лесоустройства были существенно ниже предложений ФГБУ «Рослесинфорг»: в 2019 г. на 27%, в 2020 г. на 17%. 

Анализ представленных материалов демонстрирует сложное, длительное по времени, но состоявшееся реформирование организационной системы исполнения лесоустройства, обеспечившее формирование в стране рынка услуг, связанных с проведением лесоустройства, что сняло проблему обеспечения лесоустройства в лесах, предоставленных в долгосрочное пользование, в которых заготавливалось более 2/3 от общего количества древесины.

КРИЗИС РЕФОРМ ЛЕСОУСТРОЙСТВА

Рыночные механизмы в чистом виде не обеспечивают решение стратегических задач организации рационального использования и охраны природных ресурсов. Лесное хозяйство с его специфическими особенностями относится к числу отраслей, наиболее остро ощущающих несовершенство рыночной экономики, ориентированной прежде всего на решение сиюминутных задач (Исаев, Коровин, 2013). Частные производители и рыночные процессы могут достигать общественного оптимального результата только при соблюдении строгих условий «идеальной» рыночной экономики. Эти условия никогда не соблюдаются полностью: в реальности рыночные процессы всегда довольно несовершенны (Zhang, Pearse, 2011).

Сегодня ни одна отрасль не защищена от правонарушений и коррупции. Злоупотребления, связанные с назначением в рубку лесных насаждений, оказали серьезное влияние на формирование негативного отношения общества и власти к частному лесоустройству. Невозможно не признать, что на практике имели место случаи, когда исполнители лесоустройства за вознаграждение увеличивали размеры лесопользования в ценных лесных насаждениях, необоснованно назначали санитарные рубки и рубки ухода, а также минимизировали объемы лесохозяйственных и лесовосстановительных работ. Имели место случаи, когда классическое лесоустройство подменялось прииском насаждений, пригодных к рубке. В отсутствие контроля за результатами лесоустройства завышались расчетные лесосеки по ценным породам, по заказу лесопользователей «оптимизировалась» возрастная структура насаждений, их состав и полнота. Все это происходило в целях получения дополнительной прибыли от эксплуатации лесов, а также получения необоснованных конкурентных преимуществ на лесных рынках.

В качестве примера можно привести результаты анализа 216 договоров аренды лесных участков, проведенного Министерством лесного хозяйства Приморского края в 2022 г. По его итогам было установлено, что в период с 2008 по 2022 гг. после проведения лесоустройства по заказу лиц, использующих леса, размер разрешенного объема заготовки древесины по твердолиственному хозяйству значительно увеличивался, а нередко удваивался. По 51 договору аренды объем заготовки древесины ценных пород увеличился в пять и более раз. Во многих арендованных лесных участках за 15-летний период таксация лесов была проведена более четырех раз. При этом стоит отметить, что указанные факты имели место при проведении лесоустройства как частными исполнителями, так и государственными структурами.

Почему произошли эти нарушения? По мнению большинства экспертов, главной причиной стало формальное проведение государственной экспертизы проектов освоения лесов, разработанных по заказу лиц, использующих леса. Ни Лесной кодекс, ни подзаконные нормативные акты, принятые в его развитие, не устанавливали требований проверки  со стороны государственных органов управления лесами качества лесотаксационных и проектных работ. Лесоустроительной инструкцией не предусматривалась верификация сведений о лесах, полученных в ходе таксации лесов, перед внесением их в состав государственного лесного реестра. Принятые Минприроды России порядок разработки проектов освоения лесов и порядок государственной экспертизы проектов освоения лесов также не содержали указанных требований. Более того, вышеназванные нормативные акты позволяли использовать материалы лесной таксации для разработки арендаторами лесных участков проектов освоения лесов без включения их в государственный лесной реестр.

Наряду с этим стали накапливаться проблемы и с качеством таксации лесов. Возросла доля площади лесных насаждений, в которых количественные и качественные характеристики лесов определялись с невысокой точностью. Так, если в период с 1990 по 2006 гг. таксация лесов наземным способом и способом сочетания наземной и дешифровочной таксации проводилась на 90% устраиваемой площади, то с 2007 года наземный способ стал применяться только на 22% устраиваемой площади, дешифровочный — на 3%, а способ актуализации — на 75% (Гиряев, 2017). Для справки: согласно лесоустроительной инструкции (2022) допустимая случайная ошибка определения средних запасов на 1 га при глазомерно-измерительном способе таксации составляет 15%, при дешифровочном способе и актуализации 30%.

Отечественный и зарубежный опыт приобретения на потребительском рынке общественно значимых услуг, к каковым, несомненно, следует относить лесоустройство, указывает на необходимость установления контроля за соблюдением требований к участникам рынка и качеством предоставляемых услуг. Существует целый набор механизмов государственного регулирования, ограничивающих возможные коррупционные проявления. Так, например, в соответствии с Федеральным законом «О кадастровой деятельности» от 24.07.2007 № 221-ФЗ специальным правом на осуществление кадастровой деятельности обладает физическое лицо (кадастровый инженер), являющееся членом саморегулируемой организации кадастровых инженеров. Обязательными условиями принятия физического лица в члены саморегулируемой организации кадастровых инженеров являются высшее образование по специальности, а также сдача теоретического экзамена, подтверждающего наличие профессиональных знаний, необходимых для осуществления кадастровой деятельности. В случае систематического допущения кадастровым инженером воспроизведенных в Едином государственном реестре недвижимости ошибок он исключается из саморегулируемой организации кадастровых инженеров и лишается права на профессию.

Аналогичная мера была бы целесообразной и при развитии частного в лесоустройства. Предложения о необходимости введения квалификационных требований к лицам, выполняющим мероприятия лесоустройства и государственного реестра таких лиц, были изложены в резолюции научных дебатов «Лесоустройство и государственная инвентаризация лесов. Что нам нужно знать о лесах России?», проведенных Научным советом Российской академии наук по лесу 11 ноября 2015 г. (Резолюция…, 2019). По мнению научного сообщества, введение указанных требований позволило бы существенно повысить ответственность исполнителей лесоустройства за качество выполняемых работ и их достоверность. Наряду с установлением обязательного выборочного контроля за итоговыми материалами лесоустройства, проводимого частными лесоустроительными организациями, это позволило бы защитить интересы собственника лесов (государства) не разрушая при этом сформировавшийся рынок услуг, связанных с проведением таксации лесов и проектированием мероприятий по их сохранению.

ВОЗВРАЩЕНИЕ В ПРОШЛОЕ

Для совершенствования лесоустройства это были бы очень необходимые и эффективные меры, однако ответом государства на «заказное» лесоустройство стала его монополизация и централизация на федеральном уровне. Принятый 2 июля 2021 г. Федеральный закон от «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации и статьи 14 и 16 Федерального закона «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» предусматривает, что с 1 января 2022 г. мероприятия по лесоустройству в лесах, расположенных на землях лесного фонда, осуществляются федеральным государственным бюджетным учреждением, подведомственным Федеральному агентству лесного хозяйства, в соответствии с планом проведения лесоустройства (План…, 2022). По мнению разработчиков проекта указанного закона, это позволит эффективно использовать бюджетные средства, обеспечить модернизацию лесоустроительных работ посредством применения перспективных технологий на основе использования современных материалов дистанционного зондирования Земли и программно-аппаратных комплексов нового поколения. Отчасти с этим можно согласиться — монополизация лесоустройства упрощает контроль за его проведением. Однако необходимо учитывать, что любая монополия неизбежно приводит к росту цен и падению качества оказываемых услуг, что в полном объеме подтвердилось правоприменительной практикой реализации введенных в области лесоустройства законодательных новаций.

Ссылка на международный опыт государственного лесоустройства в странах с развитым лесным комплексом не выдерживает критики. Его изучение показывает, что в странах с государственной собственностью на леса, действительно, встречается концепция государственного лесоустройства, например, в Германии, где основным исполнителем лесоустроительных работ выступает специализированное лесоустроительное предприятие, территориально подчиненное земельному лесному ведомству. Однако стоит отметить, что государственные лесные предприятия Германии (заказчики лесоустройства) выполняют весь комплекс лесохозяйственных и лесозаготовительных работ (Петров, 2015). В этом состоит главное отличие лесного хозяйства Германии от лесного хозяйства Российской Федерации, где государство сдает лесные участки в долгосрочное пользование предпринимательским структурам.

В Канаде, где также доминирует государственная собственность на леса, лесоустройство также выполняется частными исполнителями по заказу лиц, использующих леса. В соответствии с законодательством основных «лесных» провинций Канады, план лесохозяйственной деятельности на лесном участке (план управления) составляется квалифицированным исполнителем по заказу держателя лицензии на рубку государственного леса. Указанный план предоставляется в орган, выдавший указанную лицензию. В целях защиты от злоупотреблений на право проведения измерений и учета древесины в государственных лесах выдается соответствующая лицензия.

Таким образом, сформированная в Российской Федерации модель лесоустройства, хотя и имеет некоторое сходство с моделями стран с государственной собственностью на леса, коренным образом отличатся от них главным признаком — в ней содержатся элементы директивного лесного планирования по отношению к частному бизнесу. В связи с чем, современную систему отечественного лесоустройства следует считать уникальной для лесных отношений в условиях рыночной экономики.

Следует отметить, что внесенные в Лесной кодекс поправки, предусматривающие введение квалификационных требований к его исполнителям, а также ведение государственного реестра инженеров лесоустройства не коррелируются с установлением государственной монополии на проведение лесоустройства. Очевидно, что с исключением мероприятий лесоустройства из сферы рыночных услуг указанные требования потеряли всякий смысл, так как деятельность государственного бюджетного учреждения, уполномоченного на проведение лесоустройства, определяется уставом, утверждаемым федеральным органом исполнительной власти в области лесных отношений, федеральными законами и иными нормативными правовыми актами (Статья 9.1. Государственные…, 2023).

ИЗБЫТОЧНОЕ АДМИНИСТРАТИВНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ

Восстановление государственного лесоустройства никак не повлияло на систему государственного управления в области использования лесов, ранее введенную Лесным кодексом в 2006 г. для обеспечения баланса государственных и частных интересов при использовании лесов. В ее состав были введены лесохозяйственные регламенты лесничеств и проекты освоения лесов, появление которых в правовой конструкции организации лесопользования стало ответом на разгосударствление системы лесоустройства. Указанные инструменты государственного обеспечивали сдерживание интересов бизнеса в максимальной прибыли от эксплуатации лесов и минимизации затрат на выполнение мероприятий, связанных с обеспечением охраны, защиты и воспроизводства лесов.

С возвращением государственного лесоустройства лесоустроительная документация, составленная государственным учреждением, получила статус нормативного документа, обязательного для исполнения, в связи с чем наличие в правовой конструкции организации лесопользования проекта освоения лесов, разрабатываемого лесопользователями, представляется излишним. На практике можно просто выполнять все назначения лесоустройства, не перенося их содержание в проект освоения лесов (рис. 3).

Аналогичное замечание относится и к лесохозяйственному регламенту лесничества. До возвращения государственного лесоустройства необходимость в наличии лесохозяйственного регламента обосновывалась участием в проведении мероприятий лесоустройства негосударственных организаций, до которых с его помощью доводились нормы и правила использования лесов, их охраны, защиты и воспроизводства применительно к конкретному лесному участку. Очевидно, что для государственного исполнителя лесоустройства документы, разрабатываемые и утверждаемые органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации, не требуются. ФГБУ «Рослесинфорг», являясь подведомственным федеральному органу управления лесами учреждением, обладает необходимыми правовыми знаниями и способно самостоятельно обеспечивать соблюдение нормативно установленных требований при проведении таксации лесов и проектировании мероприятий по их сохранению.

Учитывая изложенное, следует сделать вывод о том, что в сложившейся правовой конструкции аренды лесов (постоянного (бессрочного) пользования) задачи проекта освоения лесов и лесохозяйственного регламента лесничества свелись к простому транслированию информации: в первом случае — требований лесоустройства, во втором — содержания федеральных и региональных нормативных правовых актов. С учетом высоких затрат, связанных с разработкой указанных документов, необоснованное дублирование механизмов государственного управления ведет к росту стоимости лесной продукции и как следствие потере конкурентных преимуществ отечественных товаропроизводителей на мировых рынках.

Рисунок 3. Схема организации лесопользования при государственном лесоустройстве

Единственным исключением из указанного вывода является нахождение в составе лесохозяйственного регламента лесничества расчетной лесосеки (допустимый объем изъятия древесины). Однако при отнесении процедуры ее исчисления и утверждения к составу мероприятий лесоустройства наличие в системе государственного управления лесохозяйственного регламента теряет всякое обоснование. Это не сложно сделать, так как размер расчетной лесосеки определяется на основе установленных в методике исчисления размера расчетной лесосеки формул, переменными значениями которых являются таксационные показатели, определяемые при лесоустройстве.

ПЕРВЫЕ ИТОГИ МОНОПОЛИЗАЦИИ ЛЕСОУСТРОЙСТВА

25.04.2023 г. в Совете Федерации прошли парламентские слушания «Лесоустройство: актуальные проблемы и направления развития», на которых состоялось обсуждение первых итогов реализации Федерального закона «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации и статьи 14 и 16 Федерального закона «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» от 02.07.2021 № 304-ФЗ.

По результатам состоявшегося обсуждения Комитетом Совета Федерации по аграрно-продовольственной политике и природопользованию принято решение (№ 9/33 от 25.04.2023 г.), в котором отмечено, что с установлением единственного исполнителя лесоустройства и перестройкой рынка услуг, связанных с его проведением, произошло сокращение объемов лесотаксационных работ. В 2022 г. ФГБУ «Рослесинфорг» в рамках доведенного государственного задания провело таксацию лесов и проектирование мероприятий по сохранению лесов на площади 2.5 млн га, что значительно ниже ранее выполняемых объемов. Восстановление объемов лесоустройства до уровня в 25-26 млн га потребует значительного количества времени, необходимого ФГБУ «Рослесинфорг» для подготовки кадров, развития материальной и технологической базы учреждения.

Наряду с этим, участниками парламентских слушаний указано на повышение стоимости государственных лесоустроительных услуг вследствие отсутствия системы их рыночного ценообразования и государственного регулирования цен на его проведение. Так, если в 2021 г. затраты на проведение лесной таксации и проектирование мероприятий по сохранению лесов (полевые и камеральные работы) составляли 93.5 руб. за 1 га, то в 2022 г. — более 360 руб. Очевидно, что это стало следствием введения монопольного режима в условиях отсутствия государственного регулирования ценообразования на услуги лесоустройства.

Сократились объемы частного лесоустройства. Частные лесоустроительные· предприятия в выполнении мероприятий лесоустройства не участвовали, они не поддержали предложенную им модель ведения бизнеса, основанную на возможности государственного исполнителя лесоустройства заключать контракты с коммерческими организациями, имеющими в штате инженеров лесоустройства, прошедших государственную аттестацию таксаторов. Так, по данным сайта https://zakupki.gov.ru, в 2022–2023 гг. ФГБУ «Рослесинфорг» не был заключен ни один договор с негосударственными лесоустроительными организациями, которые перенаправили свою деятельность на проведение отвода и таксации лесосек, выращивание посадочного материала и выполнение других лесохозяйственных мероприятий по заказу лиц, использующих леса.

Стоит отметить, что действующая редакция Лесного кодекса РФ не допускает предоставление лесных участков для заготовки древесины, если таксация лесов (составная часть лесоустройства) в отношении соответствующего лесного участка проведена более десяти лет назад. Несмотря на это, план лесоустройства, утвержденный приказом Рослесхоза от 13.12.2022 № 1024, предусматривает выполнение таксации лесов и проектирование мероприятий по их сохранению (полевые и камеральные работы) на площади 14.36 млн га в 2023 г. и 12.7 млн га в 2024 г., что в два раза ниже существующей потребности лиц, использующих леса в целях заготовки древесины на основании договоров аренды и постоянного (бессрочного) пользования лесными участками. Отсутствие периодической таксации лесов ставит под угрозу деятельность лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий, у которых в ближайшей перспективе заканчиваются сроки действия проектов освоения лесов.

В этой связи принципиально важно принять меры к восстановлению рынка услуг лесоустройства для привлечения частных лесоустроительных предприятий, сотрудники которых прошли государственную аттестацию на право проведения лесоустройства, к проведению прежде всего лесотаксационных и проектных работ. Основой стратегического сотрудничества государства с частными лесоустроительными организациями должны стать долгосрочные контракты с ФГБУ «Рослесинфорг», информация о которых должна вноситься в план проведения лесоустройства.

Особое внимание следует обратить на необходимость создания условий для добросовестной конкуренции при планировании проведения лесоустройства. Включение в план лесоустройства лесных участков, предоставленных в долгосрочное пользование одним заинтересованным лицам и предложение обеспечить проведение лесотаксационных работ за свой счет другим, создает дискриминационные условия, что является прямым нарушением норм Федерального закона «О защите конкуренции» (2006).

Также участники парламентских слушаний отметили особую важность оценки результатов хозяйственной деятельности (эффективности ведения лесного хозяйства) при проведении лесоустройства. Отсутствие указанных функций у лесоустройства не позволяет в полной мере проанализировать фактическую динамику лесов и снимает всякую ответственность за результаты хозяйствования как с государственных органов управления лесами, так и с арендаторов лесных участков.

ОБЪЕКТЫ ЛЕСОУСТРОЙСТВА

Согласно статье 67 Лесного кодекса лесоустройство проводится на землях: лесного фонда; обороны и безопасности, на которых расположены леса; населенных пунктов, на которых расположены леса; землях особо охраняемых природных территорий, на которых расположены леса. Все вместе это превышает 1 млрд га лесов. Объемы мероприятий лесоустройства установлены Стратегией развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 г. (Распоряжение…, 2021). В соответствии с ее стратегическим сценарием предусматривается доведение к 2030 г. доли площади лесов, на которых проведена таксация лесов и в отношении которых осуществлено проектирование мероприятий по охране, защите и воспроизводству в течение последних 10 лет, до 38.68% (443.01 млн га, или 44.3 млн га в год).

Нужны ли такие объемы лесоустройства и как они должны соотноситься с задачами государственной инвентаризации лесов? Этому вопросу необходимо уделить особое внимание.

Наличие информации о состоянии лесов, их характеристиках необходима в целях стратегического планирования и государственного управления лесами. Однако детальная информация о породном составе лесных насаждений, товарно-сортиментной структуре древостоев, их корневых запасах в настоящем и будущем требуется только для организации их использования и принятия инвестиционных решений в области лесопереработки. Именно это предназначение лесоустройства определяет основоположник отечественного лесоустройства профессор А. Ф. Рудзкий. В своем труде «Руководство к устройству русских лесов» (1888) он представляет лесоустройство как важнейший инструмент доходного хозяйствования в лесу: «…хозяйство в сколько-нибудь обширной даче не может быть с уверенностью ведено без предварительного составления плана хозяйства, называемого обыкновенно устройством леса или лесоустройством…».

Аналогичных взглядов придерживается и современная лесная наука. Лесоустройство должно повторяться с периодичностью 10 лет и быть ограничено «зоной лесоустройства», где ведется активная хозяйственная деятельность. На остальной площади «в зоне лесоинвентаризации» можно ограничиться дистанционными методами учета лесов, используя многосторонний мониторинг (Моисеев, 2017).

Действующее лесное законодательство разделяет лесоустройство и государственную инвентаризацию лесов. Первое обеспечивает информационное сопровождение организации использования и воспроизводства лесов, вторая — информацией о состоянии лесов для эффективного государственного управления, а также оценочными средствами достижения целей устойчивого управления лесами. В отличие от лесоустройства, государственная инвентаризация лесов относится к функциям государства и ее проведение обеспечивается исключительно органами государственной власти. Меры пожарной и санитарной безопасности в лесах, не охваченных лесоустройством, реализуются на основании лесных планов субъектов Российской Федерации, а также посредством реализации планов тушения лесных пожаров и проведения защитных мероприятий, назначенных по результатам мониторинга пожарной опасности в лесах государственного лесопатологического мониторинга.

Учитывая изложенное, объемы необходимого лесоустройства должны определяться не площадью лесов России, а площадью лесных участков, вовлекаемых в хозяйственное использование. То есть главные и наиболее затратные мероприятия лесоустройства, такие как таксация лесов и проектирование мероприятий по их воспроизводству, должны проводиться в границах лесных участков, предоставленных юридическим и физическим лицам в долгосрочное пользование в целях освоения лесов, а также лесных участков, в границах которых предусматривается осуществление заготовки древесины на основании договоров купли-продажи лесных насаждений в целях обеспечения государственных и муниципальных нужд, заготовки древесины субъектами малого и среднего предпринимательства, а также для удовлетворения собственных нужд граждан в древесине для отопления, возведения и ремонта строений.

Исходя из указанных потребностей экономики и населения, опираясь на данные о фактическом освоении лесов и планы его развития, можно провести предварительные расчеты потребности в мероприятиях лесоустройства в целях его планирования. Анализ территориального размещения лесозаготовок показывает, что в настоящее время заготовка древесины проводится на площади, не превышающей 220–230 млн га, включая 171.14 млн га лесов, предоставленных в аренду в целях заготовки древесины (Форма № 6-ОИП, 2021). Рост объемов заготовки древесины в соответствии со Стратегией развития лесного комплекса до 2030 г. (Распоряжение…, 2021) должен составить 42.6 млн куб. м (базисный сценарий 261.78 млн куб. м в 2030 г.).

Таким образом, ежегодные объемы таксации лесов и проектирования мероприятий по их охране и воспроизводству с учетом реализации инвестиционных проектов в области освоения лесов на новых территориях не должны превышать 26–27 млн га. В случае успешного решения задач по интенсификации лесопользования и воспроизводства лесов, то есть с увеличением съема древесины с единицы площади лесов за счет повышения их продуктивности, указанные значения еще более снизятся.

Получение информации о лесах на остальных территориях должно относиться к задачам государственной инвентаризации лесов, проводимой Федеральным агентством лесного хозяйства с периодичностью 10 лет.

РЕКОМЕНДАЦИИ

Состоявшийся выбор в пользу установления государственной монополии на лесоустройство оправдывается тем, что законодатель действует в интересах сохранения лесов, обеспечения их эффективного и неистощительного использования. Вместе с тем введение любой монополии, в том числе и государственной, нуждается в правовом регулировании в целях обеспечения сбалансированности интересов субъекта монополии с интересами потребителей ее услуг.

В этой связи можно предложить следующие рекомендации:

• обеспечить равный доступ лиц, использующих леса, к источникам государственного финансирования лесоустройства в границах лесных участков, предоставленных в аренду или постоянное (бессрочное) пользование;
• обеспечить государственное регулирование цен на проведение мероприятий лесоустройства федеральным государственным бюджетным учреждением;
• наделить органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации, осуществляющие переданные Российской Федерацией полномочия в области лесных отношений, полномочиями заказчика мероприятий лесоустройства;
• обеспечить 10-летнее государственное планирование лесоустройства и заключение Федеральным агентством лесного хозяйства долгосрочных контрактов на проведение лесоустройства с частными организациями, имеющими право на осуществление мероприятий по лесоустройству;
• ограничить территорию проведения лесоустройства лесными участками, вовлеченными (вовлекаемыми) в хозяйственную деятельность (лесные участки, предоставленные в долгосрочное пользование для заготовки древесины, а также обеспечивающие потребности населения в древесине, государственные или муниципальные нужды, развитие малого и среднего предпринимательства;
• обеспечить унификацию показателей количественно-качественной оценки лесов, определяемых при проведении государственной инвентаризации лесов, с информационными данными лесоустройства;
• отнести к задачам лесоустройства установление расчетной лесосеки (допустимого ежегодного объема изъятия древесины) в границах лесничеств, а также лесных участков, предоставленных в аренду или постоянное (бессрочное) пользование;
• отнести к задачам лесоустройства оценку результатов ведения лесного хозяйства лицами, использующими леса на основании договоров аренды и договоров постоянного (бессрочного) пользования лесными участками;
• исключить необоснованное дублирование инструментов государственного управления в области использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов с установлением возможности подачи лесопользователями лесной декларации в соответствии с лесоустроительной документацией.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Гиряев М. Д. Теоретические основы лесоустройства и современное лесное законодательство // Лесохозяйственная информация. 2017. № 2. С. 5–15.

Единая информационная система в сфере закупок. URL: https://zakupki.gov.ru (дата обращения 10 июня 2023 г.).

Исаев А. С., Коровин Г. Н. Лесная политика и законодательное обеспечение // Лесной вестник, 2013. № 4. С. 15–24.

Лесной кодекс Российской Федерации от 04.12.2006. № 200-ФЗ (ред. от 03.08.2018) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2018). URL: https://inlnk.ru/n001Pj (дата обращения 17 мая 2023 г.).

Лесной кодекс Российской Федерации от 29.01.1997 N 22-ФЗ (ред. от 24.07.2007). URL: http://clck.ru/36ngyg (дата обращения 12 июня 2023 г.).

Лесоустроительная инструкция / Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 05.08.2022 № 510. URL: clck.ru/36nhRB (дата обращения 10 июня 2023 г.).

Моисеев Н. А. Лесоустройство: прошлое, настоящее и будущее // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2017. № 3. С. 9–21.

Петров В. Н. Система государственного и муниципального управления лесами Германии // ЛесПромИнформ. 2015. № 6. URL: clck.ru/36nhps (дата обращения 10 июня 2023 г.).

Писаренко А. И., Страхов В. В. Лесное хозяйство России: от использования — к управлению. М.: Юриспруденция, 2004. 320 c.

План проведения лесоустройства на 2023–2024 годы / Приказ Федерального агентства лесного хозяйства № 1024 от 13.12.2022 г. URL: https://base.garant.ru/405951913/ (дата обращения 13 июня 2023 г.).

Распоряжение Правительства Российской Федерации «Об утверждении стратегии развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года» от 11.02.2021 г. № 312-р. URL: https://inlnk.ru/LAAVNO (дата обращения 12 июня 2023 г.).

Резолюция научных дебатов «Лесоустройство и государственная инвентаризация лесов. Что нам нужно знать о лесах России?» М.: Цифровичок, 2019. С. 15–25.

Решение Комитета Совета Федерации по аграрно-продовольственной политике и природопользованию «Лесоустройство: актуальные проблемы и направления развития» № 9/33 от 25.04.2023 г. URL: clck.ru/34dpW (дата обращения 13 июня 2023 г.).

Рудзкий А. Ф. Руководство к устройству русских лесов. СПб: типо-лит. Муллер и Богельман, 1888. 574 с.

Статья 9.1. Государственные, муниципальные учреждения. Федеральный закон от 12.01.1996 N 7-ФЗ (ред. от 31.07.2023) «О некоммерческих организациях». URL: https://clck.ru/36ni5L (дата обращения 11 июня 2023 г.).

Федеральный закон «О защите конкуренции» от 26.07.2006 N 135-ФЗ. URL: https:// https://clck.ru/32GW32 (дата обращения 16 июня 2023 г.).

Федеральный закон «О кадастровой деятельности» от 24.07.2007 N 221-ФЗ. URL: https://clck.ru/34VtGG (дата обращения 16 июня 2023 г.).

Федеральный закон «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации» и статьи 14 и 16 Федерального закона «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» от 02.07.2021 N 304-ФЗ. URL: https://clck.ru/36ninq (дата обращения 10 июня 2023 г.).

Форма N 6-ОИП (полугодовая) «Сведения об использовании лесных участков, предоставленных в аренду, постоянное (бессрочное) и безвозмездное пользование» 01.01.2021 / Приложение 6 к приказу Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 28 декабря 2015 г. N 565. URL: https://clck.ru/36niPw (дата обращения 10 июня 2023 г.).

Zhang D., Pearse P. H. Forest Еconomics. UBC Press, 2011. 390 p.

Рецензент: д. г. н., профессор Алексеев А. С.

]]>