К решению двуединой задачи в Парижском соглашении по изменению климата

Введение1

Современное глобальное потепление является свершившимся фактом, и оно имеет, по официально принятому представлению, антропогенное происхождение.

В Ежегодном докладе Минприроды России об охране окружающей среды за 2024 год (О состоянии .., 2025) отмечается продолжение увеличения концентрации парниковых газов, вызванное в основном экономическим ростом и увеличением численности населения. Это привело к беспрецедентным, по крайней мере, за последние 800 тыс. лет уровням атмосферной концентрации диоксида углерода, метана, а с начала промышленной революции – и закиси азота. В результате за период с 1976 г. по 2017 г. в целом по Земному шару среднегодовая температу-

ра воздуха повышалась на 0,18оС в течение каждых 10 лет. На территории России этот рост был гораздо более высоким и составил 0,45оС /10 лет. Климатические прогнозы, основанные на сценариях техногенных выбросов парниковых газов в атмосферу, предполагают повышение за период 1990–2100 гг. средней глобальной температуры поверхности Земли в пределах 1,4–5,8о, что в 2–10 раз больше величины потепления, произошедшего в ХХ в. (Албриттон и др., 2003). Однако существующий в настоящее время тренд потепления, вероятно, приведет к повышению средней глобальной температуры к 2100 г. на 4о (Le Quere et al., 2015). При этом региональное потепление на территории России может составить порядка 6–11о (Швиденко и др., 2017).

В 2015 году в Париже в ходе Конференции по климату в рамках Рамочной конвенции ООН об изменении климата было достигнуто Соглашение, регулирующее меры по снижению угле- кислого газа в атмосфере с 2020 г. (Paris Agreement .., 2015). Статьями 2 и 4 странам-участникам предписывается стремиться к «… достижению баланса между возникающими в результате деятельности человека парниковыми газами и их поглощением морями и лесами – ко второй половине ХХI века» (p. 10), в целях удержания прироста средней глобальной температуры не выше 1,5–2о. Однако отдельные важнейшие экологические аспекты были почти полностью упущены из предмета дискуссий по вопросам глобального потепления. Так, стабилизация окружающей среды на суше может быть достигнута через процессы адсорбции парниковых газов естественными, и прежде всего лесными, экосистемами (Кондратьев и др., 2003).

С другой стороны, важной целью Парижского Соглашения является планирование действий в области адаптации – «укреплении адаптационных возможностей, повышении сопротивляемости и снижении уязвимости <…> экологических систем к изменениям климата, в целях <…> обеспечения адекватного адаптационного реагирования в контексте упомянутой выше температурной цели» (ст. 7 Соглашения). Таким образом, определена необходимость решения по лесным экосистемам двуединой задачи – адсорбции и адаптации, что позволит оценить регуляцию лесным покровом углеродного цикла, направленную на смягчение глобального потепления (Коломыц, 2025) .

В данном сообщении описан опыт регионального решения этой двуединой задачи на примере лесов Окско-Волжского бассейна. Обсуждается проведённый численный эксперимент по оценке влияния упруго-пластической устойчивости лесных экосистем как показателя их адаптивного потенциала (Kolomyts et al., 2012; Коломыц и др., 2015), а также прогнозируемых климатических параметров на углеродный баланс лесов, т.е. на их адсорбционную способность.

Идеологические основы научного поиска

В качестве идеологической основы предпринятого исследования использована прогрессивная экологически ориентированная парадигма в учении о лесе (Горшков, 1995; Уткин, 1995; Лосев, 2001), которая содержит концептуальные положения об экологических ресурсах лесного покрова как его способности поглощать парниковые газы с помощью механизмов регуляции углеродного цикла при изменениях климата. Эта регуляция направлена на возвращение среды в оптимальное для лесной экосистемы состояние и способствует сохранению относительной стабильности ее продукционного процесса в ме- няющемся климате, что обеспечивает и устойчивость механизмов самой регуляции углеродного цикла как ведущего звена биологического круговорота (Коломыц, 2025). Таковы основные экологические биосферно-стабилизирующие функции леса (Исаченко и др., 2000), т.е. ведущие «экосистемные услуги» лесного покрова (Тишков, 2005). Задача поддержания способности лесов выполнять функции по смягчению изменений климата с помощью механизмов биотической регуляции углеродного цикла входит в стратегию устойчивого управления лесами (Швиденко и др. 2014).

Общая площадь относительно ненарушенных лесов России, которые могут в максимальной степени выполнять функции стабилизаторов и регуляторов окружающей среды (Горшков, 1995; Уткин, 1995), составляет, по разным оценкам, от 3,45 до 4,65 млн. км2, т. е. до одной трети всех девственных лесов в мире (Лосев, 2001). В то же время почти половину из них составляют бореальные леса, обеспечивающие более 90% стока углерода всех бореальных лесов мира (Швиденко и др., 2014). Это климаксные, а точнее, квазиклимаксные лесные сообщества (хвойные, смешанные и широколиственные), знаменующие собой заключительные этапы эндоэко-генетических (восстановительных) сукцессий, по В.Н. Сукачеву (1972), которые идут через серию производных (вторичных) мелколиственных формаций – главным образом, березняков и осинников. В зрелых лесах стабилизируется биомасса лесов, восстанавливается замкнутость биологического круговорота, сохраняется устойчивость депо живой и мертвой фитомассы, что стабилизирует депозит углерода и замораживает его эмиссию (Уткин, 1995). Тем самым обеспечивается наиболее высокая эффективность работы почвенно-биотических механизмов стабилизации и регулирования окружающей среды.

Материалы и методы

В эксперименте использованы материалы крупномасштабных ландшафтно-экологических съемок, проведенных ранее по специально разработанной методике на восьми опытных полигонах Среднего и Верхнего Поволжья. Каждый экспериментальный полигон характеризовал конкретный экорегион с его группами растительных формаций (рис. 1 и табл. 1). В работах (Коломыц, 2008, 2024; Kolomyts et al., 2012) описаны сами полигоны, а также методы сбора и обработки данных по дискретным параметрам биологического круговорота (см. ниже) и гидротермическим условиям их формирования.

IHOHO

Гула

Рис. 1. Карта лесов Окско-Волжского бассейна (по: Грибова и др., 1980) и расположение экспериментальных полигонов (1–7, см. в табл. 2) (Коломыц, 2020) .

Условные обозначения растительных формаций см. в табл. 1.

Fig. 1. Forest map of the Oka-Volga basin (according to Gribova et al., 1980) , and the location of experimental sites (1–7, see Table 2) (Kolomyts, 2020) . For vegetation legend, see Table 1.

Переход от локального уровня (масштабы 1: 50-100 000) к региональному (в масштабах 1:2-4 000 000) осуществлялся с использованием разработанного метода индуктивно-иерархической экстраполяции. В основе метода лежит свойство полизональности локальных экосистем (Коломыц, 2008, 2024). Преимущество этого метода в том, что он напрямую использует данные крупномасштабных ландшафтно-экологических съемок. Применены также новые методы геоморфометрии (Shary et al., 2002), для чего были использованы спутниковые данные НАСА о рельефе – матрицы высот земной поверхности, полученные в ходе выполнения проекта SRTM30 «США-Италия-Германия» (2000 г.).

Эмпирически установленное свойство полизональности локальных экосистем (Коломыц, 2024) позволило экстраполировать результаты крупномасштабных ландшафтных съемок (по 76 структурно-функциональным параметрам биогеоценозов) на весь зональный спектр основного водосбора Окско-Волжского бассейна –

Таблица 1 / Table 1

Классификационная схема коренных и производных растительных формаций основного водосбора Окско-Волжского бассейна и его окружения. Легенда к карте лесов (см. рис. 1)

(по: Коломыц, 2020, с изменениями)

Classification scheme of native and derived plant formations of the main catchment area of the Oka–Volga basin and its surroundings. Legend to the forest map (see Fig. 1)

(based on: Kolomyts, 2020, modified) Коренные растительные формации

Зональные типы и подтипы формаций	Группы растительных формаций
А. Темнохвойные и широколиственно-темнохвойные леса (производные осиново-березовые)	1. Средне- и южнотаежные еловые леса и широколиственноеловые подтаежные леса, южнотаежные пихтово-еловые и широколиственно-пихтово-еловые подтаежные леса
Б. Сосновые леса	2 . Средне- и южнотаежные сосновые леса
	3 . Средне- и южнотаежные сосновые леса с примесью лиственницы
В. Широколиственно-сосновые леса (производные осиново-березовые)	4 . Широколиственно-сосновые подтаежные леса
	5 . Восточноевропейские лесостепные и степные сосновые леса
Г. Широколиственные леса (производные осиново-березовые)	6 . Широколиственные дубовые и липово-дубовые из дуба череш-чатого с примесью других широколиственных пород леса, и широколиственные липовые с примесью других широколиственных пород леса

Интразональные растительные формации

7	Сфагновые южнотаежные и подтаежные верховые болота сосново-кустарничковосфагновые
8	Ивняки – заболоченные широколиственные и темнохвойные леса, неморальные поймы – ивняки, черноольховые, вязовые, ветловые, осокоревые и дубовые леса

Березовые и осиновые леса на месте:

9	южнотаежных пихтово-еловых лесов
10	средне- и южнотаежных сосновых лесов
11	подтаежных пихтово-еловых лесов
12	подтаежных сосновых лесов
13	лесостепных и степных сосновых лесов

от средней тайги до северной степи. Каждый тип/подтип растительной формации, представленный на мелкомасштабной геоботанической карте, идентифицировался определенной группой фитоценозов из их ряда плакорных и экстра-зональных сообществ , который характеризует региональную пространственно упорядоченную (микрокатенарную) систему локальной зональности. В результате были получены осредненные парциальные и суммарные значения базового содержания углерода в коренных и производных лесных формациях Волжского бассейна, в том числе в лесо-болотных комплексах, а также в лесных угодьях. Каждая лесная формация описывалась осредненными зонально-региональными ресурсами регуляции углеродного цикла . Эти ресурсы складываются из топологического разнообразия абиотической среды и уровней функционирования биогеоценозов, входящих в данную формацию (Коломыц и др., 2009).

Для расчета углеродного баланса использовались следующие дискретные параметры биологического круговорота (т/га): 1) запас древесины; 2) скелетная древесно-кустарниковая масса, BS ; 3) масса корней, BR ; 4) общая зеленая масса, BV ; 5) масса лесной подстилки, ML ; 6) дебрис – мертвая скелетная масса (сухостой и валежник), WD ; 7) масса гумуса в органоминеральных слоях почвы, HU . Живая фитомасса рассчитывалась по общим и региональным таблицам биологической продуктивности сомкнутых (нормальных) насаждений (Швиденко и др, 2008), с использованием среднего возраста и качества местоположения каждого вида – исходных характеристик, полученных при таксации леса на пробных площадях. Параметры WD , ML и HU были получены эмпирическим путем. Переход от фитомассы к содержанию углерода в них осуществлялся с использованием известных углеродных коэффициентов (Кобак, 1988; Исаев, Коровин, 1999; Уткин и др., 2006).

Данные по базовым запасам углерода разнесены по 52 группам растительных формаций, взятых из весьма подробных геоботанических карт в масштабе 1:2 000 000–2 500 000 (Грибова и др., 1980; Растительность .., 1987), которые создавались примерно в то же время, когда проводились крупномасштабные ландшафтные съемки. Это было время окончания базового периода 1885–1986 гг., после которого началось, как известно (Climate change .., 1996), современное глобальное потепление.

Упомянутые картографические материалы не потеряли актуальности до настоящего времени. Установлено (Разнообразие .., 2012), что за период с 1968 г. по 2008 г. лесистость Европейской части России изменилась всего на 6–8%. Породная структура лесов осталась почти той же: доля хвойных пород снизилась на 4%, а доля мягколиственных – увеличилась на 5%. Незначительно изменилось также соотношение площадей с различной возрастной структурой лесов. Содержание геоботанических карт было использовано как исходный фактический материал для базовых и прогноз- ных экологических расчетов, в том числе по углеродному балансу лесных формаций.

«Карта лесных экосистем Северной Евразии», составленная по спутниковым данным SPOTVegetation (Барталев и др., 2011; Разнообразие .., 2012), не могла быть использована. Выделенные на ней «типы растительности» (например, хвойные вечнозеленые леса, хвойные листопадные, лиственные леса вообще, смешанные с преобла- данием хвойных и т.п.) имеют скорее лесопромышленное, нежели лесоведческое значение, что затрудняет интерпретацию этой карты в свете классических законов лесной биогеоценоло-гии, согласно (Сукачев, 1972). Такие категории лесов совершенно не соответствуют принятому в традиционной геоботанике содержательному смыслу понятий «классы растительных формаций» и «типы растительности» (Сочава, 1979), на основе которых и построена классификация растительного покрова Окско-Волжского бассейна (см. табл. 1).

Для прогнозирования метаболических параметров предварительно проводилась гидротермическая ординация их базовых значений в пространстве локальных ландшафтных сопряжений (катен) по каждому экорегиону (Коломыц и др., 2009; Розенберг и др., 2011). Функциональная ординация проведена по температуре почвы на глубине 50 см и запасам летней продуктивной влаги в слое почвы 0–50 см (рис. 2). С этими параметрами метаболические характеристики обнаруживают наиболее тесные связи. Как показывают полученные уравнения (табл. 2), корреля- ции не всегда достаточно высоки, хотя и вполне значимы. Как известно (Montgomery, Peck, 1982), при описании сложных многокомпонентных биологических систем неизбежны нарушения базовых принципов статистического анализа. В частности, не соблюдается принцип линейной независимости предикторов, а коэффициенты корреляции и детерминации не могут быть высокими.

Рис. 2. Линейные поверхности распределения некоторых параметров биологического круговорота в пространстве почвенных гидротермических факторов. Объект – смешанные леса возвышенной моренно-зандровой равнины Нижегородского Предволжья, полигон 5 – Урочище «Зеленый Город» (см. рис. 1) .

Fig. 2. Linear distribution surfaces of some biological cycle parameters in the space of soil hydrothermic factors. The object is mixed forests of the elevated moraine-outwash plain of the Nizhny Novgorod Pre-Volga region, site 5 – the "Green City" natural landmark (see Fig. 1).

Таблица 2 / Table 2

Фрагмент расчетных моделей, описывающих изменения параметров биологического круговорота в биогеоценозах экорегионов Среднего и Верхнего Поволжья под влиянием трендов температуры и влагосодержания почвы в вегетационный период (по: Коломыц, 2025, с дополнениями) Fragment of calculation models describing changes in the parameters of the biological cycle in biogeocoenoses of the ecoregions of the Middle and Upper Volga River under the influence of trends in temperature and soil moisture content during the vegetation period (based on: Kolomyts, 2025, with additions)

Вид модели (расчетная формула*)	Экспериментальные полигоны (см. рис. 1)	Параметры (см. в тексте)	Коэффициенты			Статистические характеристики**
			b 0	b 1	b 2	R	P	S y
	7. Нац. парк	BV	21,93	–0,7415	– 0,7135	0,664	0	3,09
	«Чаваш Вармане»	HU	5,99	0	55,75	0,696	0	20,29
y = b 0 + b 1 x 1	5. Урочище «Зе-	BR	8,712	5,838	– 0,0678	0,582	0,1·10 -3	17,92
+ b 2 x 2	леный Город»	HU	15,25	–0,1531	0,07426	0,682	0	–
	2. Урочище «Ще-	ML	27,18	–2,333	0,04896	0,717	0	6,51
	локов Хутор»	WD	642,1	–114,7	5,142	0,936	0	2,21
y = b 0 +b 1 x 1 +b 2 x 1 2	8. Нац. парк «Самарская Лука»	HU	82,54	–0,3988	0,00519	0,781	0	42,0
	1. Резерват «Нижегородское Заволжье»	WD HU	22,85 8,84	–0,2588 0,0091	0,00149 0,0006	0,72 0,851	0 0	12,78 8,03
y = exp ( b 0 + b 1 / x 1 )	4. Приокско-Террасный заповедник	BS HU	244,6 25,31	0,3956 0,0159	–0,00312 0,00042	0,557 0,577	0,7·10 -3 0,4·10 -3	71,4 16,32
	5. р. Кудьма	BV ML	0,605 –1,393	12,65 37,33	– –	0,899 0,506	0 0	0,14 16,0
	3. р. Выкса	ML	0,3274	46,81	–	0,798	0	0,34