employee from 01.01.2019 until now
Volgograd, Volgograd, Russian Federation
Increasing phytomass stocks in steppe zones can be achieved through agroforestry reclamation measures, specifically by establishing artificial protective forest plantations (PFPs). Artificially created protective forest plantations perform important functions in dry-steppe regions, including soil protection, environmental regulation, water conservation, and sanitary-hygienic roles. Scots pine (Pinus sylvestris L.) is widely used for sand stabilization, preventing desertification, and restoring degraded lands. In addition, it is an effective carbon sink, sequestering up to 2.4 t of CO₂ per year, thereby enhancing ecosystem resilience to climate change. The aim of this study was to assess the phytomass stocks and annual production of artificially established Pinus sylvestris plantations in the dry-steppe zone of chestnut soils, taking into account the age dynamics of the stand. The primary calculation method was allometric modelling based on forest inventory data obtained from a complete enumeration survey conducted on 10 sample plots. Phytomass stocks were calculated for the following fractions: stem with bark (Pst), branch skeleton (Pbr), needles (Pf), and roots (Pr). The results showed that phytomass stocks ranged from 29.2 t/ha in young stands of age group I to 120.3 t/ha in mature stands. The dominant fraction in the phytomass structure is the stem with bark (Pst), accounting for 51.7–59.6% of the total. Annual production strongly depends on tree age. A gradual increase from young to mature stands was observed, reaching maximum values at an optimal balance between growth and physiological stability in middle-aged stands (3 t/ha/year), while the minimum values were recorded in age group I young stands (1.26 t/ha/year). The obtained data on phytomass stocks in artificial pine plantations can be used for planning agroforestry reclamation measures and assessing their contribution to greenhouse gas sequestration in the development of climate adaptation projects.
phytomass stocks, dry-steppe zone, annual production, Pinus sylvestris, shelterbelt plantations, stand characteristics
Text (PDF): Read Download
Text (PDF): Read Download
Text (PDF): Read Download
Text (PDF): Read Download
Введение
Дифференциация запасов фитомассы обуславливается различными группами факторов, такими как абиотические (почвенно-климатические, орографические), биотические и антропогенные. Для регионов России отмечается четко выраженное зональное распределение в соответствии с климатическими условиями: величина фитомассы увеличивается с севера на юг, с некоторым уменьшением в аридных зонах. Наибольшие запасы фитомассы сосредоточены в лесных сообществах, по оценкам авторов запасы фитомассы в различных типах леса варьируют от 70 т/га до 450 т/га. Наименьшие фиксируются в степной и полупустынной природных зонах. В степной зоне фитомасса формируется за счет подземных и надземных частей однолетних и многолетних трав [1, 2]. По оценкам авторов усредненный максимальный запас травянистого яруса надземной зеленой фитомассы варьирует в пределах от 70 г/м2 в опустыненных до 310 г/м2 в луговых степях. Запасы подземной фитомассы слабо отличаются в зависимости от типа степей и составляют 800-1400 г/м2 [2].
Увеличение запасов фитомассы в степных зонах может осуществляться путем проведения агролесомелиоративных мероприятий, а именно созданием защитных лесных насаждений (ЗЛН) [3]. Искусственно созданные защитные лесные насаждения выполняют ряд важнейших функций в сухостепных районах, среди которых средообразующая, водоохранная, санитарно-гигиеническая [4]. В условиях территорий с малым процентом лесистости расширяется функциональное значение защитных лесных насаждений, они рассматриваются также с позиции поглотителей климатически активных газов. Отдельно стоит отметить использование массивных насаждений на песках с целью стабилизации подвижных сыпучих (незакрепленных) песков. Для данных видов работ в степной и лесостепной зонах используется Pinus sylvestris, отличающиеся развитой корневой системой, которая эффективно закрепляет песчаные грунты [5]. Помимо этого, сосна по данным Рослесинфорга обладает наиболее интенсивной поглощающей способностью среди хвойных древесных пород, так количество аккумулированного СО2 достигает до 2,4 тонн в год/га [6].
Фитомасса древесных растений является следствием поглощения и трансформации углекислого газа из атмосферы, по средствам фотосинтеза. Фитомасса выступает одним из ключевых звеньев в углеродном цикле экосистем в следствие чего важным является проведения исследований по оценки запасов фитомассы древостоя в различных природных зонах. Корректная оценка фитомассы и годичной продукции необходима для получения объективных количественных показателей депонирования углерода искусственными насаждениями и последующего анализа их экологической эффективности [7, 8, 9, 10].
Если запас фитомассы рассматривается, как статическая величина и характеризует то, что накоплено к текущему моменту, то годичная продукция является динамической величиной и показывает сколько прибавилось за год. У этих двух понятий может отмечаться прямая взаимосвязь, заключающаяся в следующем: чем больше запас фитомассы, тем выше может быть абсолютная годичная продукция, так как формируется больше фотосинтезирующей поверхности, однако эта зависимость не является линейной и на определенном этапе роста продукция начинает снижаться [11, 12]. Так согласно закону убывающей продуктивности следует, что на ранних стадиях развития древостоя (молодняки) годичная продукция растёт вместе с фитомассой. В зрелом и перестойном возрасте, несмотря на большой запас фитомассы, прирост снижается — из-за затенения, изреженности и старения деревьев. Так, сначала продукция растёт с запасом, достигает максимума, затем падает. Это отражает динамику роста леса и используется в моделях продуктивности лесных экосистем [13, 14, 15]. Цель работы – оценка запасов фитомассы и годичной продукции искусственно созданных насаждений (Pinus sylvestris L.) в условиях сухостепной зоны каштановых почв с учетом возрастной динамики древостоя. Выбор Pinus sylvestris, как объекта исследования обуславливается выраженной засухоустойчивостью и активным использованием в лесомелиоративных работах. Высокая продуктивность в стрессовых условиях дополнительно подтверждает её пригодность для исследований в сухостепной зоне.
Материалы и методы
Объект и предмет исследований
Данная работа является эмпирическим исследованием. Объектом исследования выступает древостой сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в сухостепной зоне каштановых почв. Предметом исследования являются количественные показатели фитомассы по фракциям (ствол с корой, скелетные ветви, хвоя и корни) и годичная продукция (годичный прирост биомассы), а также закономерности их изменения в различных возрастных классах.
Сбор данных
Исследования проводились на территории Нижневолжской станции по селекции древесных пород – филиале ФНЦ агроэкологии РАН, расположенного в Камышинском районе Волгоградской области (бывший агролесомелиоративный пункт ВНИАЛМИ). История создания пункта берет свое начало с 1894 году, в задачи которого входило выполнение работ по облесению и закреплению оврагов и проведение научно-исследовательских работ по защитному лесоразведению. В этом же году начинаются масштабные работы по облесению и закреплению песков путем посадки шелюги, позднее в 1898 г междурядьях шелюги высаживалась сосна обыкновенная. В 1902 г. участок, на котором расположен Камышинский лесомелиоративный опорный пункт, был избран песчано-овражной организацией лесного департамента в качестве одного из первых объектов укрепительных и облесительных работ на Юго-Востоке. С расширением работ по защитному лесоразведению площадь этого дендрологического участка постепенно увеличивалась. С 1990 года опорный пункт превратился в Нижневолжскую станцию по селекции древесных пород. К текущему моменту площадь сосновых насаждений составляет 100,1 га. В 2022 году на территории станции в рамках работы по Важнейшему инновационному проекту «Углерод» организован полигон интенсивного уровня типа 2 «Камышин» [5, 6].
Объект расположен в центральной части Волгоградской области в сухостепной зоне на западном берегу Волги (Волгоградского водохранилища) в пределах восточного крутого склона Приволжской возвышенности, изрезанной долиной реки Камышинки и оврагами. Поверхность территории пологоволнистая, абсолютные отметки поверхности изменяются от 85 до 140 м. Формирование рельефа возвышенности происходило под воздействием интенсивного проявления новейших тектонических поднятий и эрозионных процессов. Камышинский район относится к ступенчатым возвышенностям правобережья Волги, расположенным между реками Иловлей и Волгой. Типы почв – светло-каштановые почвы засушливых полупустынных степей. Почвообразующие породы этих почв отличаются значительным разнообразием: лессовидные суглинки, песчаники, мел, мергель, опока, древние отложения Хвалынского моря, Сыртовые глины. Это в свою очередь нашло отражение в разнообразии самих почв. По гранулометрическому составу каштановые почвы делятся: глинистые и тяжелосуглинистые (примерно 5%), среднесуглинистые (примерно 18%), легкосуглинистые (примерно 67%), супеси и песчаные (примерно 10%). По мощности гумусового горизонта они делятся на среднемощные и маломощные, но преобладающей является разновидность маломощных. Климат района характеризуется резкой континентальностью. Среднее годовое количество осадков составляет 330 мм. В период вегетации выпадает 30% осадков от среднегодовой нормы. Абсолютный минимум температуры воздуха минус 36°С, а абсолютный максимум плюс 42,6°С. Летом испарение превышает сумму осадков почти в 3 раза. В весенний период свирепствуют суховейные ветры юго-восточного и южного направлений. Наибольшее число суховейных дней приходится на май, июнь, июль. Нередко в течение месяца число суховейных дней достигает 20. Отмечаются дни, когда относительная влажность воздуха спускается до 10%.
Сбор первичного материала для определения запасов фитомассы осуществлялся на 10 заложенных пробных площадях тестового полигона размером 50×50 м в соответствии с методическими рекомендациями (рисунок 1). Из-за мозаичного характера защитных лесных насаждений, сформированных в разные годы, в пределах каждой площадки одновременно присутствовали участки, представленные деревьями различных возрастных групп. Возрастная структура определялась на основе сплошной перечислительной таксации внутри ПП, что позволило включить в анализ весь спектр возрастных состояний и обеспечить достаточную репрезентативность данных при оценке фитомассы и годичной продукции. Определение возраста осуществлялось с применением бурава Пресслера, измерение диаметра ствола лесной мерной вилкой, высота насаждений измерялась высотомером [16, 17].
Анализ данных
Расчет запасов фитомассы осуществлялся аллометрическим методом, основу которого представляет традиционная трансконтинентальная аллометрическая модель с константами уравнений, в качестве регрессоров выступают высота и диаметр насаждения по формуле (1) [18]
lnP=a_0+a_1 lnH+a_2 lnDHB
где Р – фитомасса по фракциям, кг; Н – высота дерева, м; DHB – диаметр ствола на высоте 1,3 м (см).
Коэффициенты a_0, a_1, a_2 уравнения (1) были взяты из ранее опубликованных аллометрических моделей для Pinus, рассчитанных на широком ареале [18–21], поскольку отсутствуют данные модели для сухостепных условий.
Прямой валидации используемой аллометрической модели на данных пробных деревьев исследуемой территории в рамках настоящего исследования к текущему моменту не проводилось. В дальнейшем планируется проведение валидации моделей на основе спила модельных деревьев с каждой пробной площадки с последующим расчётом показателей точности (RSE, R²), что позволит уточнить достоверность полученных оценок фитомассы и годичной продукции. Фитомасса определялась для следующих фракций древостоя: ствол с корой (Pst), скелет ветвей (Pbr), фотосинтезирующие органы (хвоя) (Pf), и корни (Pr).
Для определения годичной продукции был отобран растительный материал с пробных деревьев. Годичная продукция хвои определялась путем разделения побегов и хвои на приростные годовые сечения с последующим высушиванием до постоянной массы и взвешиванием. Полученные данные использовались для расчёта годичной продукции по каждой возрастной группе и экстраполяции на гектар [16].
Сочетание прямых измерений и использование уравнения позволяет произвести точный расчет и учесть региональные особенности годичного прироста хвои древесных растений. Использовавшиеся трансконтинентальные аллометрические модели фракционной структуры фитомассы дают возможность оперативно определять фитомассу на единице площади, используя лишь данные сплошного перечёта деревьев по ступеням толщины [18, 19, 20, 21].
Для анализа полученных данных использовались методы описательной и многомерной статистики. Для выявления сходства и различий между исследуемыми объектами дополнительно был проведён кластерный анализ, что позволило выделить группы с близкими статистическими параметрами и установить закономерности в распределении признаков. Кластерный анализ был использован в качестве дополнительного инструмента для проверки структурной однородности древостоев и выявления
скрытых группировок в данных, не основанных напрямую на принятых возрастных категориях.
1. Abaturov B.D. Sravnitelnaya produktivnost lesnykh i travyanykh ekosistem. [Comparative productivity of forest and grassland ecosystems]. Vestnik rossiyskoy akademii nauk. 2023; 2: 162-170. (in Russ.). DOI: https://doi.org/10.31857/S0869587323020020. URL: https://sciencejournals.ru/cgi/getPDF.pl?jid=vestnik&year= 2023&vol=93&iss=2&file=Vestnik2302002Abaturov.pdf.
2. Titlyanova A.A., Vishnyakova E.K., Smolentseva E.N. Chistaya pervichnaya produktsiya stepnykh ekosistem i prichiny eye prostranstvennoy izmenchivosti. [Net primary production of steppe ecosystems and the causes of its spatial variability]. Pochvovedeniye. 2024; 3: 428-438. (in Russ.). DOIhttps://doi.org/10.31857/S0032180X24030046. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=69153623.
3. Kulik K.N., Belyayev A.I., Pugacheva A.M. Rol zashchitnogo lesorazvedeniya v borbe s zasukhoy i opustynivaniyem agrolandshaftov. [The role of protective afforestation in combating drought and desertification of agricultural landscapes]. Aridnyye ekosistemy. 2023; 1(94): 4-14. (in Russ.). DOI:https://doi.org/10.24412/1993-3916-2023-1-4-14. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_54316543_32431008.pdf.
4. Sorokina O.A. Vliyaniye iskusstvennykh drevesno-kustarnikovykh nasazhdeniy na biologicheskuyu aktivnost pochv v stepyakh Khakasii. [Artificial Forest Stands’ Impact on Soils’ Biological Activity in Khakassian Steppes]. Lesovedeniye. 2023; 1: 77-84. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.31857/S0024114823010096. DOI:https://doi.org/10.31857/S0024114823010096. URL: https://sciencejournals.ru/cgi/getPDF.pl?jid=lesved&year=2023&vol=2023&iss=1&file=LesVed2301009Sorokina.pdf.
5. 5. Kuzenko A. N., Koshelev A.V. Istoricheskiy aspekt formirovaniya zashchitnykh lesnykh nasazhdeniy iz sosny obyknovennoy v Volgogradskoy oblasti. [The historical aspect of the formation of protective pine forests in the Volgograd region]. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vyssheye professionalnoye obrazovaniye. 2025; 1(79): 227-234. (in Russ.). DOIhttps://doi.org/10.32786/2071-9485-2025-01-23. – EDN YDQGDS. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82275252.
6. Roslesinforg [Roslesinforg]. (n.d.). Retrieved August 8, 2025, from https://roslesinforg.ru/ (in Russ.).
7. Zamolodchikov D.G., Kaganov V.V., Lipka O.N. Potentsialnoye ugleroda fitomassoy drevostoya pri vosstanovlenii tugaynykh lesov. [The Potential Absorption of Carbon by Trees’ Biomass during the Restoration of Riparian Forests]. Lesovedeniye. 2020; 2: 115-126. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.31857/S0024114820020114. URL: https://sciencejournals.ru/cgi/getPDF.pl?jid=lesved&year=2020&vol=2020&iss=2&file=LesVed2002011Zamolodchikov.pdf.
8. Osipov A.F., Kutyavin I.N., Manov A.V., Kuznetsov M.A., Bobkova K.S. Zapasy i struktura fitomassy drevostoyev severotayezhnykh sosnyakov Respubliki Komi. [Reserves and Structure of Phytomass in Northern Taiga Pine Forest Stands in the Komi Republic]. Lesnoy Zhurnal. 2022; 4: 25-38. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-4-25-38. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49168688.
9. Nagimov Z.Ya., Suslov A.V., Kolomentseva Yu.S. Otsenka fitomassy sosnovykh drevostoyev na probnykh ploshchadyakh gosudarstvennoy inventarizatsii lesov (na primere lesoparkov Ekaterinburga). [Assessment of the phytomass of pine forests on test areas of the state forest inventory (using the example of Yekaterinburg forest parks)]. Lesa Rossii i khozyaystvo v nikh. 2023; 4(87); 47-54. (in Russ.). DOIhttps://doi.org/10.51318/FRET.2023.87.4.004. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=58800418.
10. Pekkoyev A.N., Moshnikov S.A., Romashkin I.V., Teslya D.V. Zapasy ugleroda v fitomasse drevesnykh rasteniy i krupnykh drevesnykh ostatkakh v starovozrastnykh sosnyakakh chernichnykh zapovednika «Kivach». [Carbon stocks in phytomass of woody plants and coarse woody debris in old-growth blueberry pine forests in the natural reserve «Kivach»]. Voprosy lesnoy nauki. 2024; 7(4): 62-89. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.31509/2658-607x-202474-156. URL: https://jfsi.ru/7-4-2024-pekkoev_et_al/.
11. Usoltsev V.A., Plyukha N.I., Tsepordey I.S. Regionalnyye osobennosti soderzhaniya sukhogo veshchestva vo fraktsiyakh fitomassy derevyev sosny obyknovennoy. [Regional characteristics of the dry matter content in the phytomass fractions of Scots pine trees]. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. Seriya: Les. Ekologiya. Prirodopolzovaniye. 2024; 3(63): 6-19. (In Russ.). DOIhttps://doi.org/10.25686/2306-2827.2024.3.6. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=74963116.
12. Romashkin I.V., Genikova N.V., Kryshen A.M., Moshnikov S.A., Polikarpova N.V. Zavisimost radialnogo prirosta Pinus sylvestris (Pinaceae) ot meteorologicheskikh usloviy i aerotekhnogennogo zagryazneniya na severo-zapade Murmanskoy oblasti. [Dependence of radial growth of Pinus sylvestris (Pinaceae) on meteorological conditions and aero-technogenic pollution in the north-west of the Murmansk region]. Rastitelnyye resursy. 2023; 59(1): 76-92. (In Russ.). DOIhttps://doi.org/10.31857/S0033994623010089. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=53987083.
13. Ivanov V.P., Marchenko S.I., Nartov D.I., Balukhta L.P. Vliyaniye klimaticheskikh faktorov na radialnyy prirost Pinus sylvestris i Picea abies (Pinaceae) na territorii Bryanskoy oblasti. [Influence of climatic factors on the radial growth of Pinus sylvestris and Picea abies (Pinaceae) in the Bryansk Region]. Rastitelnyye resursy. 2021; 57 (1): 39-48. (In Russ.). DOIhttps://doi.org/10.31857/S0033994621010052. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44769012.
14. Lebedev A.V. Dinamicheskaya model rosta sosnovykh drevostoyev Evropeyskoy chasti Rossii po dannym povtornykh nablyudeniy. [Dynamic model of pine forest growth in the European part of Russia based on repeated observations]. Sibirskiy lesnoy zhurnal. 2024; 4: 72-83. (In Russ.). DOIhttps://doi.org/10.15372/SJFS20240407. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=73951888.
15. Rogozin M.V. Pyat osnovnykh zakonov v razvitii drevostoyev. [Five basic laws in the development of tree stands]. Nauchnoye obozreniye. Biologicheskiye nauki. 2019; 3: 32-36. (in Russ.). URL: https://science-biology.ru/ru/article/view?id=1158.
16. Methodology of field work on forest taxation in permanent test areas within the framework of the implementation of the innovative project of national importance "Carbon in ecosystems: monitoring" / Consortium "Rhythms of carbon". – 2023. -32 p. // Rhythms of carbon: [official website]. The registry of carbon units. On August 15, 2025, from the Register of Carbon Units. August 15, 2025, from https://carbonreg.ru/pdf/methodology /. (In Russian).
17. Izrael Institute of Global Climate and Ecology. (2023). Metodologiya realizatsii klimaticheskogo proyekta «Uvelicheniye nakopleniya ugleroda v selskokhozyaystvennykh pochvakh po rezultatam agrolesomelioratsii i agrofitomelioratsii». [Methodology for implementing the climate project "Increasing carbon accumulation in agricultural soils through agroforestry and agrophytomelioration"]. Registry of Carbon Units. Retrieved . from https://carbonreg.ru/pdf/methodolog (in Russ.).
18. Usoltsev V.A. Modelirovaniye fitomassy korney derevyev i drevostoyev Evrazii po materialam baz dannykh. [Modeling of the phytomass of tree roots and tree stands in Eurasia based on database materials // Proceedings of the St. Petersburg Research Institute of Forestry]. Trudy Sankt-Peterburgskogo nauchno-issledovatelskogo instituta lesnogo khozyaystva. 2024; 4: 4-17. (in Russ.). DOIhttps://doi.org/10.21178/2079-6080.2024.4.4. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=80289552.
19. Tyukavina. O.N., Klevtsov D.N., Neverov N.A. Allometricheskiye zakonomernosti izmeneniya nadzemnoy fitomassy kultur sosny. [Allometric patterns of changes in the above-ground phytomass of pine cultures]. Vestnik Buryatskoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy akademii im. Filippova. 2023. № 3(72). 121-127. (in Russ.). DOIhttps://doi.org/10.34655/bgsha.2023.72.3.014. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54666323.
20. Usoltsev V.A., Tsepordey I.S. Klimaticheski obuslovlennyye territorialnyye izmeneniya fitomassy derevyev lesoobrazuyushchikh vidov Evrazii i ikh prognozirovaniye. [Climate-induced territorial changes in the phytomass of Eurasian forest-forming tree species and their forecasting]. Sibirskiy lesnoy zhurnal. 2021. № 6. 72-90. (in Russ.). DOI:https://doi.org/10.15372/SJFS20210607. URL: https://sibirskiylesnoyzhurnal.rf/articles/usoltsev-v-a-tsepordey-i-s-klimaticheski-obuslovlennye-territorialnye-izmeneniya-fitomassy-derevev-l/.
21. Usoltsev V.A., Tsepordey I.S., Noritsin D.V. Allometricheskiye modeli biomassy derevyev lesoobrazuyushchikh porod Urala. [Allometric models of the biomass of the main forest species in the Urals]. Lesa Rossii i khozyaystvo v nikh. 2022. № 1(80). 4-14. (in Russ.). DOIhttps://doi.org/10.51318/FRET.2022.85.72.001. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48615093.
22. Surkhaev I.G., Surkhaev G.A., Rybashlykova L.P. Rost i dolgoletiye khvoynykh kultur v ekotopakh peskov Tersko-Kumskogo mezhdurechia. [Growth and longevity of coniferous crops in ecotopes of the sands of the Tersk-Kumsk interfluve]. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vyssheye professionalnoye obrazovaniye. 2020; 4(60): 182-192. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.32786/2071-9485-2020-04-17. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_44450748_85736672.pdf.
23. Novichonok E.V., Galibina N.A., Nikerova K.M. Raspredeleniye fitomassy i soderzhaniye azota i ugleroda v khvoye sosny obyknovennoy v sredney tayge respubliki Kareliya. [Phytomass distribution and content of nitrogen and carbon in needles of scots pine in the middle taiga in the republic of Karelia]. Voprosy lesnoy nauki. 2025; 8(1): 1-27. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.31509/2658-607x-202581-162. URL: https://jfsi.ru/wp-content/uploads/2025/04/8-1-2025-%20Novichonok_et_al.pdf.
24. Uri V., Kukumägi M., Aosaar J., Varik M., Becker H., Aun K., Lõhmus K., Soosaar K., Uri M., Buht M., Sepaste A., Padari A. The dynamics of the carbon storage and fluxes in Scots pine (Pinus sylvestris) chronosequence. Science of the Total Environment. 2022; 844. DOI:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.156847. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35007591/
25. Liziniewicz M., Almqvist C., Helmersson A., Holmström A., Theodor L. LiDAR-estimated height in a young Scots pine (Pinus sylvestris L.) genetic trial supports high-accuracy early selection for height. Annals of Forest Science. 2025; 82(1): 1-13. DOI:https://doi.org/10.1186/s13595-025-01283-w. Available from: https://hal.science/hal-05002506v1/document.
26. Chen B., Liu S., Yu J., Huang Y., Yu S., Liu H., Zhang T., Liu X., Jin G., Chen W., He X. Stand biomass of Pinus sylvestris var. mongolica plantations benefits from high density monocultures in the boreal zone. Forest Ecosystems. 2024; 11(5): 100222. DOI:https://doi.org/10.1016/j.fecs.2024.1002 Available from: https://www.sciopen.com/article/pdf/10.1016/j.fecs.2024.100222.pdf?ifPreview=0.
27. Usoltsev V.A., Tsepordey I.S. Age-Related Changes in the Ratios of the Components of Aboveground Phytomass of Forest-Forming Species of Eurasia. Contemporary Problems of Ecology. 2025; 17: 949-959. DOI:https://doi.org/10.1134/S1995425524700847. – URL: https://link.springer.com/article/10.1134/ S1995425524700847#citeas.
28. Pretzsch H., Heym M., Hilmers T., Bravo-Oviedo A., Ahmed Sh. Mortality reduces overyielding in mixed Scots pine and European beech stands along a precipitation gradient in Europe. Forest Ecology and Management. 2023; 539: 121008. DOI: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378112723002426. Available from: https://pub.epsilon.slu.se/31251/1/pretzsch-h-et-al-20230720.pdf.
29. Assefa, S., Ventura, M., Bravo, F. Pure and mixed Scots pine forests showed divergent responses to climate variation and increased intrinsic water use efficiency across a European-wide climate gradient. European Journal of Forest Research. 2025; 144: 875-892. DOI: https://doi.org/10.1007/s10342-024-01731-8. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10342-024-01731-8.
30. Hu M., Lehtonen A., Minunno Fr., Mäkelä A. Age effect on tree structure and biomass allocation in Scots pine (Pinus sylvestris L.) and Norway spruce (Picea abies [L.] Karst.). Annals of Forest Science. 2020; 90. DOI:https://doi.org/10.1007/s13595-020-00988-4 Available from: https://annforsci.biomedcentral.com/articles/10.1007/s13595-020-00988-4#citeas.
