Где темнохвойные леса чувствуют себя лучше всего, попыталась выяснить ведущий научный сотрудник заповедника «Комсомольский» Полина Ван. По итогам исследований, проведённых ею совместно с коллегой Ларисой Шарой, в журнале «Региональные проблемы» вышла научная статья.

Внешне можно определить, что высокие ели и пихты с толстыми стволами имеют хорошую продуктивность, а высокие или низкие, но тонкоствольные – слабую. Для этого был использован специальный показатель – NDVI (нормализованный вегетационный индекс). Чем он выше, тем выше продуктивность деревьев, и наоборот.

С помощью этого индекса и на основе спутниковых данных составлена карта продуктивности темнохвойных лесов Нижнего Приамурья.

«В ходе исследований выяснили, что на северо-западе региона темнохвойным лесам приходится тяжко - сильные ветра и холода снижают их продуктивность до минимума», - рассказывает Полина Ван. – «На востоке продуктивность у ельников низкая и средняя - здесь им слишком сыро из-за близости Охотского моря. К тому же в этом районе выпадает в полтора раза больше осадков, чем в среднем по региону».

В центральной горной части Нижнего Приамурья ель и пихта чувствуют себя достаточно комфортно: продуктивность лесов, растущих по нижним склонам гор, довольно высокая. Когда деревья взбираются выше, то она снижается.

На западе региона елово-пихтовых лесов очень мало, так как эта территория низменная, а елки предпочитают горы. Но и здесь на имеющихся гористых островках они имеют высокий NDVI.

Самые благоприятные условия для темнохвойных лесов – это юг региона. В этом районе сравнительно тепло, выпадает оптимальное для ельников количество осадков и в наличии их любимые горы. Здесь, помимо ели и пихты, появляется их южный собрат - кедр.

Таким образом, делают вывод авторы статьи, продуктивность темнохвойных лесов Нижнего Приамурья возрастает с севера на юг, с северо-запада и востока региона к его центральной части и с понижением высоты. При этом темнохвойные леса тяготеют к горному рельефу.

Полученные результаты исследования планируется использовать для изучения закономерностей распределения лесов в регионе с целью прогноза изменения их границ в ближайшие десятилетия.