Калинина 10 тула: Nika Nagel, дом красоты в Туле на Калинина, 10 — отзывы, адрес, телефон, фото — Фламп

Содержание

Открытая информация из ЕГРН о каждой квартире России

Мы помогаем получить выписки ЕГРН для недвижимости по всей России

[94 регион] Байконур

[79 регион] Еврейская автономная область

[83 регион] Ненецкий автономный округ

[20 регион] Чечня

[87 регион] Чукотский автономный округ

адрес, телефон, режим работы, сайт, как добраться, отзывы

'; window.yaContextCb.push(()=>{ Ya.Context.AdvManager.render({ renderTo: 'yandex_rtb_R-A-644425-4', blockId: 'R-A-644425-4' }) }) } else { document.getElementById("content1").innerHTML = ''; window.yaContextCb.push(()=>{ Ya.Context.AdvManager.render({ renderTo: 'yandex_rtb_R-A-644425-1', blockId: 'R-A-644425-1' }) }) }

Контакты

Адрес: Россия, Тула, улица Калинина, 10

Телефон: +7 (4872) 42-27-65, +7 (910) 164-20-85

Режим работы: ежедневно, 09:00–20:00

Сайт: не указан

GPS координаты: 37.654327, 54.197804

Категория: Салон красоты Тула

Маруся, Тула, улица Калинина, 10 на карте

Используйте интерактивную карту ниже, чтобы посмотреть, где находится, и как добраться до Маруся, Тула, улица Калинина, 10.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

'; window.yaContextCb.push(()=>{ Ya.Context.AdvManager.render({ renderTo: 'yandex_rtb_R-A-644425-5', blockId: 'R-A-644425-5' }) }) } else { document.getElementById("content3").innerHTML = ''; window.yaContextCb.push(()=>{ Ya.Context.AdvManager.render({ renderTo: 'yandex_rtb_R-A-644425-2', blockId: 'R-A-644425-2' }) }) }

Пресс-центр

№ п/п

Медицинская организация

Дата открытия кабинета

Телефон контактного центра

Адрес

1.

ГУЗ «Алексинская районная больница № 1 имени профессора В.Ф. Снегирева»

Открыт

(48753)
2-19-45

Тульская область, г. Алексин, ул. Героев Алексинцев, 13

2.

ГУЗ «Ефремовская районная больница имени А.И. Козлова»

Открыт

(48741)
6-22-90

Тульская область, г. Ефремов, ул. Дачная, 4

3.

ГУЗ «Ефремовская районная больница имени А.И. Козлова»

Открыт

(48741)
6-22-90

Тульская область, г. Ефремов, ул. Дружбы, 9Б

4.

ГУЗ «Амбулатория п. Рассвет»

Открыт

(4872)
72-37-95

Тульская область, Ленинский район, п. Рассвет, 38

5.

ГУЗ «Амбулатория п. Рассвет»

Открыт

  (4872)
72-37-95

Тульская область, Ленинский район, п. Плеханово, ул.Заводская, 1А

6.

ГУЗ «Амбулатория п. Рассвет»

Открыт

  (4872)
72-37-95

Тульская область, Ленинский район, п. Петровский, ул.Константина Паустовского, 19

7.

ГУЗ «Новомосковская городская клиническая больница»

Открыт

(48762)
7-00-03

КДЦ, Тульская область, г. Новомосковск, ул. Калинина, 39

8.

ГУЗ «Городская клиническая больница № 2 г. Тулы имени Е.Г. Лазарева»

Открыт

(4872)
33-80-06

г. Тула, ул. Комсомольская,1

9.

ГУЗ «Городская больница № 9 г. Тулы»
(кабинет 1)

Открыт

(4872)
77-03-93

г. Тула, ул. Новомедвенский проезд, 2

10.

ГУЗ «Городская больница № 9 г. Тулы»
(кабинет 2)

Открыт

(4872)
77-03-93

г. Тула, ул. Новомедвенский проезд, 2

11.

Кабинет в правительстве Тульской области

Открыт

-

12.

ГУЗ «Суворовская центральная районная больница»

Открыт

(48763)
2-60-62

Тульская область, г. Суворов, ул. Ленинского юбилея, 2

13.

ГУЗ «Ясногорская районная больница»

Открыт

(48766)
2-12-75

Тульская область, г. Ясногорск, Черняховского, 6

14.

ГУЗ «Городская больница № 7 г. Тулы», поликлиника №3

Открыт

(4872)
36-73-06

поликлиника №3 г. Тула, ул. Первомайская, 11

15.

ГУЗ «Ефремовская районная больница имени А.И. Козлова» (п. Волово)

Открыт

(48768)
2-16-53

Тульская область, Воловский район, п. Волово, ул. Ленина, 46, корп.А
    

16.

ГУЗ «Ефремовская районная больница имени А.И. Козлова» (Каменский район)

Открыт

(48744)

2-14-18

Тульская область, Каменский район, с. Архангельское, ул. Тихомирова, 1

17.

ГУЗ «Тульская областная клиническая больница № 2 имени Л.Н. Толстого»

Открыт

(4872)
21-62-80

г. Тула, ул. Демьянова, 22

18.

ГУЗ «Белёвская центральная районная больница»

Открыт

(48742)
4-17-41

Тульская область, г. Белев, ул. Мира, 13

19.

ГУЗ «Богородицкая центральная районная больница»

Открыт

(48761)
2-22-80

Тульская область, г. Богородицк, ул. Пушкинская, 23

20.

ГУЗ «Веневская центральная районная больница»
    

Открыт

(48745)
2-12-80

г. Венев, ул. Международная, 7А

21.

ГУЗ «Донская городская больница № 1»

Открыт

(48746)
4-00-10

г. Донской, мкр. Центральный, ул. Кирова, 23

22.

ГУЗ «Заокская центральная районная больница»

Открыт

(48734)
2-05-35

Тульская область, п. Заокск, ул. Садовая, 23

23.

ГУЗ «Кимовская центральная районная больница»

Открыт

(48735)
5-37-88

Тульская область, г. Кимовск, ул.Больничная,2

24.

ГУЗ ТО «Киреевская центральная районная больница»

Открыт

(48754)
6-21-73

Тульская область, г. Киреевск, ул. Ленина, 44

25.

ГУЗ ТО «Киреевская центральная районная больница»

Открыт

(48754)
6-21-73

ТО, Киреевский район, г. Болохово, ул. Мира, д. 22

26.

ГУЗ «Ленинская районная больница»

Открыт

(4872)
33-83-21

г. Тула, п. Ленинский, ул. Механизаторов, 34

27.

ГУЗ «Одоевская центральная районная больница имени П.П. Белоусова»

Открыт

(48736)
4-11-44

Тульская область, п. Одоев, ул. Дачная, 2

28.

ГУЗ «Плавская центральная районная больница имени С.С. Гагарина»

Открыт

(48752)
2-11-98

филиал №1 Тульская область, г. Плавск, ул. В.И. Ульянова, 80

29.

ГУЗ «Плавская центральная районная больница имени С.С. Гагарина»

Открыт

(48756)
2-14-40

филиал №2 (Тульская область, п. Чернь, ул. Свободная, 78

30.

ГУЗ «Тепло-Огаревская центральная районная больница»

Открыт

(48755)
2-11-49

Тульская область, п. Тёплое, ул. переулок Строителей, 5

31.

ГУЗ «Узловская районная больница»

Открыт

(48731)
7-87-18

Тульская область, г. Узловая, ул. Беклимищева, 38А

32.

ГУЗ «Щекинская районная больница»

Открыт

(48751)
2-03-71

Тульская область, г. Щёкино, ул. Болдина, 1

33.

ГУЗ «Щекинская районная больница»

Открыт

(48751)
6-33-65

Тульская область, Щёкинский район, п. Первомайский, ул. Комсомольская, 26   

34.

ГУЗ «Щекинская районная больница»

Открыт

(48751)
7-45-00

Тульская область, Щёкинский район, г.Советск, ул. Комсомольская, 19   

35.

ГУЗ «Алексинская районная больница № 1 имени профессора В.Ф. Снегирева»

Открыт

(48753)
2-19-45

Тульская область, г. Алексин, ул. Центральная, 13А

36.

ГУЗ «Тульская городская клиническая больница скорой медпомощи им. Д.Я. Ваныкина»

Открыт

(4872)
33-80-22

г. Тула, ул. Смидович, 12

37.

ГУЗ «Городская больница № 3 г. Тулы»

Открыт

(4872)
21-62-25

г. Тула, Косая Гора, ул. Дронова, 15

38.

ГУЗ «Городская больница № 10 г. Тулы»

Открыт

(4872)
33-83-81

г. Тула, ул. 18-й проезд Мясново, 104

39.

ГУЗ «Городская больница № 11 г. Тулы»

Открыт

(4872)
21-61-90

г. Тула, ул. Металлургов, 40

40.

ЧУЗ «Клиническая больница «РЖД-Медицина» г. Тула»

Открыт

(4872)
70-19-11

г. Тула, ул. Дмитрия Ульянова, 8
    

41.

ЧУЗ «Клиническая больница «РЖД-Медицина» г. Узловая»

Открыт

(48731)
5-41-42

Тульская область, г. Узловая, ул. Завенягина, 19 «Поликлиника РЖД»

42.

ГУЗ «Новомосковская городская клиническая больница
    

Открыт

(48762)
7-00-03

поликлиническое отделение №3, Тульская область, г. Новомосковск, ул. Свердлова, 17

43.

ГУЗ «Городская больница № 3 г. Тулы»

Открыт

(4872)
21-62-25

Тула, п. Скуратово, ул. Пушкина, 17

44.

ГУЗ «Тульский областной госпиталь ветеранов войн и труда

Открыт

(48745)
6-20-60

Веневский район, п. Грицовский, ул. Первомайская, 28

45.

ГУЗ «Дубенская центральная районная больница

Открыт

(48732)
2-11-61

Тульская область, п. Дубна, ул. Ленина, 20

46.

ГУЗ «Куркинская центральная районная больница»

Открыт

(48743)
5-12-26

Тульская область, п. Куркино, переулок Больничный, 12

47.

ГУЗ «Одоевская центральная районная больница имени П.П.
Белоусова»

Открыт

(48733)
2-12-03

Тульская область, Одоевский район, п. Арсеньево, ул. Халтурина, 13
    

48.

Кабинет ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет»

Открыт

(4872)
35-36-94,
25-23-23

г. Тула, ул. Оружейная, 15, корп. 1, каб. №1, 3

49.

Кабинет для вакцинации в ТРЦ «Гостиный двор»

Открыт

-

г. Тула, ул. Советская, 47 (ежедневно с 10:00 до 19:00)

50.

Пункт выездной прививочной бригады в МФЦ

Открыт

-

г. Тула, Октябрьская, 47 (10:00 - 19:00 по будням)

51.

Пункт выездной прививочной бригады в МФЦ

Открыт

-

Новомосковск, ул. Московская, 7 (10:00 - 19:00 по будням)

52.

Пункт вакцинации на Московском вокзале

Открыт

-

г. Тула, ул. Путейская, 4 (с 9:00 до 18:00 по будням)

53.

Пункт выездной прививочной бригады в Тульском цирке

Открыт

-

г. Тула, ул. Советская, 96 (Вторник, четверг, суббота с 14:00 до 18:00 часов)

 54.

 Пункт выездной прививочной бригады в ТЦ «Спар»

Открыт 

-

      г. Тула, проспект Ленина, 122 к.1 (ежедневно, с 10:00 до 19:00 часов)

55.

Пункт вакцинации в Городском концертном зале

Открыт 

-

г. Тула, ул. Советская, д.2 (ежедневно 10:00 - 19:00)

Список страховых компаний в системе обязательного медицинского страхования (ОМС)


Тульский филиал ООО «АльфаСтрахование-ОМС»

Центральный офис:

г. Тула, ул. Ф. Энгельса, д.6, 3 этаж, выдача полисов -2 этаж, тел. 700-299, 700-358, 700-294.

График работы : пн.-пт.: с 9.00 до 18.00; вт.,чт.: с 9.00 до 19 00, сб., выходной: воскресенье

Офисы в г. Туле :

Поликлиника № 1 ТГКБСМП им. Д.Я. Ваныкина: г. Тула, ул. Мира, 31, комн.6

Поликлиника ГБ № 2 г. Тулы: г. Тула, ул. Комсомольская, 1, цок. этаж

Поликлиника ГБ № 7 г. Тулы: г. Тула, ул. Коминтерна, 18, цок. этаж

Поликлиника ГБ № 9 г. Тулы: г. Тула, ул. Марата, 39, комн.37

Поликлиника ГБ №10 г. Тулы: г. Тула, 18 проезд, 104, комн. 218

Клинико-диагностический центр ТОКБ: г. Тула, ул. Ф.Энгельса, 58, к.423

Офисы в районах Тульской области:

Алексинский район: г. Алексин, ул. Генерала Короткова, д.4, тел (848753)6-48-23

Богородицкий район: г. Богородицк, ул. Ленина, д.17, тел. (848761)2-10-61

Венёвский район: г. Венёв, пл. Ильича, д. 5А, тел. (848745)2-47-45

г. Донской, ул. Кирова, д.23, (пол-ка ГБ №1), тел. (848746)5-93-52

Заокский район: пос. Заокский, ул. Садовая, д.23, (пол-ка ЦРБ), тел. (848734)2-05-16

Кимовский район: г. Кимовск, ул. Бессолова, д.59, 2 этаж, тел.(848735)5-80-66

Киреевский район: г. Киреевск, ул. Чехова, д.3 А, тел.(848754)6-10-91

Ленинский район: пос. Ленинский, ул. Механизаторов, д.34 (пол-ка РБ), тел. (84872) 72-53-75

пос. Новогуровский, ул. Железнодорожная, д.22,(пол-ка ГБ), тел. (848753)7-91-74

Новомосковский район: г. Новомосковск, ул. Калинина, д. 24Б,тел. (848762)7-33-37

Плавский район: г. Плавск, ул. Ульянова, д. 80 (пол-ка ЦРБ), тел. 8-910-949-0384

Узловский район: г.Узловая, ул. Заводская, д.2, тел.(848731)6-32-06

Чернский район: пос. Чернь, ул. Свободная, д.78, (пол-ка ЦРБ), тел.8-910-949-0413

Щёкинский район, г. Щёкино, пл. Ленина, д.1, тел. (848751) 5-25-05


Филиал ООО “Капитал МС” в Тульской области

Центральный офис:

Адрес: г. Тула, ул. Демонстрации, д. 2 «Г», (пл.Восстания), каб. 38, 34, 33, тел.: 55-53-78, 55-53-92.

График работы: пн. - четверг: 08:30-19:00, пятница: 08:30-17:30, выходной: суббота, воскресенье.

Страховые представители в медицинских организациях г. Тулы:

Поликлиника ГУЗ «ТОБ № 2 им Л.Н. Толстого»: г. Тула, ул. Демьянова, 22, каб.28.

ГУЗ «Городская больница № 3 г.Тулы»: г. Тула, пос. Косая Гора, ул.Дронова, 15, каб. 33.

ГУЗ «Городская больница № 9 г.Тулы»: г. Тула, Новомедвенский проезд, д. 2.

Клинико-диагностический центр ГУЗ ТО ТОКБ: г. Тула, ул.Ф.Энгельса, 58, комн. 423.

Поликлиника ГУЗ «ГБ № 12 г. Тулы»: г. Тула, ул. Первомайская, 11, 1этаж.

Поликлиника ГУЗ «Городская больница №11 г. Тулы»: г.Тула, ул.Металлургов,40.

НУЗ «Отделенческая больница на ст. Тула ОАО «РЖД»»: г. Тула, ул. Д. Ульянова, 8, регистратура.

Страховые представители в районах Тульской области:

Арсеньевский район: п. Арсеньево, ул. Халтурина, д. 13, тел. (48733) 2-14-07.

Белевский район: г. Белев, ул. Мира, д. 13, тел.(48742) 4-28-03.

Богородицкий район: г. Богородицк, ул. Ленина, д. 17, офис 1, тел. (48761) 2-46-50.

Воловский район: п. Волово, ул. Хрунова, д. 37, тел. (48768) 2-15-43.

Г. Донской: г. Донской, микрорайон Центральный, ул. Кирова, д.23, тел. (48746) 5-86-51.

Дубенский район: п. Дубна, ул. Ленина, д. 20, тел. (48732) 2-23-46.

Ефремовский район: г. Ефремов, ул. Дачная, д. 4, тел. (48741) 6-24-81.

Каменский район: п. Архангельское, ул. Тихомирова, д. 1, тел.(48744) 2-12-14.

Куркинский район: п. Куркино, Больничный пер., 12, тел. (48743) 4-29-01.

Новомосковский район: г. Новомосковск, ул. Шахтеров, д. 23,тел. (48762) 6-33-14.

Одоевский район: п. Одоев, ул. Дачная, 2 д. 1, тел. (48736) 4-15-88.

Суворовский район: г. Суворов, ул. Ленинского юбилея, д. 2,тел. (48763) 2-77-14.

Тепло-Огаревский район: п.Теплое, пер. Строителей, д. 5, тел. (48755) 2-23-23.

Узловский район: г.Узловая, ул. Завенягина, д. 19, тел.(48731) 2-78-28.

Щекинский район: г. Щекино, ул. Пионерская, д.36, тел. (48751) 6-07-12.

Ясногорский район: г. Ясногорск, ул. Заводская, д. 1, тел. (48766) 2-30-87.

Платформа Калинина, Московская область, Россия

9 Московская область, Россия, 55 ° 55 '20 "с.ш.
Населенный пункт Широта Долгота Расстояние Пеленг
Новоподольский карьер, Подольский городской округ, Московская область, Россия 55 ° 27 37 ° 34 '44 "E 10,9 км (6,7 миль)
Староподольский карьер (Подольский карьер № 2), Подольский городской округ, Московская область, Россия 55 ° 26' 57" N 37 ° 33 '36 "в.д. 12.0 км (7,5 миль)
Чагино, Москва, Россия 55 ° 38 '49 "N 37 ° 47' 30" E 15,4 км (9,6 миль)
Новые Черемушки, Москва , Россия 55 ° 40 '0 "N 37 ° 33' 5" E 19,4 км (12,0 миль)
Овраг Студёный (Черная Гора), Москва, Россия 55 ° 46 '5 "N 37 ° 29 '35" E 31,0 км (19,3 мили)
Щелковский карьер (Щелковский карьер; Щелковский карьер; Щелковский карьер), Щелковский район (Щелковский район), 38 ° 3' 10" в.д. 50.0 км (31,1 мили)
Старая Ситня, городской округ Ступино, Московская область, Россия 54 ° 57 '24 "с.ш. 38 ° 10' 59" в.д. 69,2 км (43,0 миль)
Икша, Дмитровский район, Московская область, Россия 56 ° 9 '38 "N 37 ° 30' 11" E 72,7 км (45,2 мили)
Григоровский карьер (Григоровский карьер; Тучковский карьер ; Григорьево), Рузский район, Московская область, Россия 55 ° 36 '7 "N 36 ° 31' 13" E 75.3 км
Щуровские доломитовые карьеры (Голутвинские карьеры; Приокский карьер; Щуровский карьер; Голутвинский карьер; "Голутвин"), Коломенский городской округ, Московская область, Россия N 55 ° 1 ' 38 ° 46 '36 "E 86,8 км (53,9 миль)
Дмитровские карьеры, Дмитровский район, Московская область, Россия 56 ° 19' 45" N 37 ° 32 '53 "E 90,9 км (56,5 миль)
Река Ратовка (Ратовское ущелье; Ратовское ущелье), Наро-Фоминский городской округ, Московская область, Россия 55 ° 21 '14 "N 36 ° 8' 57" E 100.0 км (62,1 мили)
Малеевка (Малевка; Маловка), Богородецкий район, Тульская область, Россия 54 ° 10 '59 "N 37 ° 37' 59" E 148,4 км (92,2 мили)
Грызловский бурый уголь, Веневский район, Тульская область, Россия 54 ° 10 '26 "N 38 ° 10' 54" E 152,4 км (94,7 мили)
Михайловский карьер , Михайлов, Рязанская область, Россия 54 ° 12 '44 "N 38 ° 56' 39" E 165.2 км

Лучшее в Сокольниках - Cybo

Предприятия в Сокольниках

Отрасли

Распределение бизнеса по отраслям

Отрасль: 17,5%

Местные услуги:

%

Услуги на дому: 14,3%

Религия: 14,3%

Магазины: 7,1%

Рестораны: 6,5%

Еда: 5,2%

Финансовые услуги: 4,5%

Другое: 14,3%

Район Сокола Ники 3.028 км²
Население 3,611
Мужское население 1619 (44,8%)
Женское население 1,992 (55,2%)
Изменение численности населения с 1975 по 2015 год - 4%
Изменение численности населения с 2000 по 2015 год -18,5%
Средний возраст 42,7
Средний возраст мужчин 37.9
Средний возраст женщин 46,6
Местное время Среда 11:33 AM
Часовой пояс Московское стандартное время
Широта и долгота 54,0691 ° / 38,47735 °
Почтовые индексы 301680

Сокольники Население

Годы с 1975 по 2015

Источники: JRC (Объединенный исследовательский центр Европейской комиссии) работает над сеткой GHS

Сокольники Изменение численности населения с 2000 по 2015 гг. 2015

Уменьшение 18.5% с 2000 по 2015 гг. Сеть)

Древо населения Сокольников

Население по возрасту и полу

Источники: CIESIN (Центр международной информационной сети по наукам о Земле)

Плотность населения в Сокольниках

Плотность населения: 1,192 / км²

Источники: JRC (European Commission's Joint Исследовательский центр) работают над построенной сеткой СГС

Индекс человеческого развития (ИЧР)

Статистический сводный индекс продолжительности жизни, образования и дохода на душу населения.

Источники: [Ссылка] Кумму, М., Така, М. и Гийом, Дж. Глобальные сеточные наборы данных по валовому внутреннему продукту и индексу человеческого развития за 1990–2015 годы. Sci Data 5, 180004 (2018) doi: 10.1038 / sdata.2018.4

Выбросы CO2 в Сокольниках

Выбросы двуокиси углерода (CO2) на душу населения в тоннах в год

Источники: [Link] Moran, D., Kanemoto K; Джиборн, М., Вуд, Р., Тёббен, Дж., И Сето, К.С. (2018) Углеродный след 13000 городов. Письма об экологических исследованиях DOI: 10.1088 / 1748-9326 / aac72a

Сокольники Выбросы CO2

Выбросы CO2 2013 г. (тонн / год) 37,309 т
Выбросы CO2 2013 г. (тонн / год) на душу населения 10.3 т
2013 Интенсивность выбросов СО2 (т / км² / год) 12 322 т / км²

Почтовые индексы

Доля предприятий по почтовым индексам в Сокольниках

Почтовый индекс 301680: 71,4%

Почтовый индекс 107113: 14,3%

Почтовый индекс 301681: 14,3%

︎ 137,485︎ На расстоянии 14,2 км

︎ 10,347︎ На расстоянии 11,4 км

︎ 20,686︎ На расстоянии 22,3 км

︎ 19 027︎ на расстоянии 40,4 км

О наших данных

Данные на этой странице рассчитаны с использованием ряда общедоступных инструментов и ресурсов.Он предоставляется без гарантии и может содержать неточности. Используйте на свой риск. Смотрите здесь для более подробной информации.

Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | Пространственно-временное моделирование динамики хвойных лесов вдоль южной границы их ареала на Среднерусской равнине

1. Введение

Многовековая история антропогенной деятельности привела к образованию сильно фрагментированного и относительно молодого лесного покрова в центральной части Восточной Европы. так как практически вся территория была затронута различными видами сельского хозяйства, вырубки леса и лесоводства.Принимая во внимание хозяйственную деятельность человека, есть основания интерпретировать факторы изменения земного покрова и рассматривать два направления выделения территориальных единиц: (а) по «стабильным» природным характеристикам [1,2] и (б ) в результате взаимодействия природных и социально-экономических отношений [3,4,5]. Считается, что изменения растительного покрова в большинстве регионов Европы подчинены антропогенному фактору на локальном уровне (нижний уровень пространственного масштаба).Установлено, что для фоновых малонарушенных территорий особенности строения и функционирования растительности во многом определяются природными факторами, в том числе региональными и местными климатическими условиями [6,7,8], составом древесных доминантов и набором древесных растений. местная флора [9,10]. Оценка совместного воздействия сочетания факторов на участки активного землепользования (включая предыдущие виды антропогенного воздействия) необходима для понимания современной динамики лесной растительности на региональном уровне.Современный состав лесов умеренного пояса в Европе, включая центр Русской равнины, в значительной степени определяется методами ведения лесного хозяйства, а современные европейские хвойные леса являются результатом многолетней деятельности человека [11]. Пожары в хвойных лесах возникли не только из-за атмосферных электрических разрядов, но и из-за деятельности человека. Сосна очень устойчива к пожарам. Его толстая кора меньше повреждается наземным огнем, а глубокий стержневой корень делает его более устойчивым по сравнению с другими хвойными деревьями.Поэтому небольшие пожары на земле иногда способствуют восстановлению сосновых лесов [12]. В связи с этим сосновые леса в моренных ландшафтах центра Русской равнины часто являются либо насаждениями, либо являются результатом природных нарушений. Сосновые леса устойчивы преимущественно в экстремальных местообитаниях [13,14]. Без ответа остаются вопросы: какова природа динамики хвойных лесов и каковы перспективы их развития в зоне перехода от хвойно-широколиственных к широколиственным лесам.Площадь лесов центральных регионов России в начале 19 века составляла около 26%. Доля лесного покрова Московской губернии за последние 100 лет почти удвоилась, в основном за счет лесоводства на вырубках и гари [15,16]. Кроме того, активно идет массовый процесс естественного лесовозобновления, так как заброшенные сельскохозяйственные угодья превращаются в заросшие земли в центральной части Русской равнины [17]. Согласно [18], лесной покров увеличился на 4,7% в большинстве стран Восточной Европы за период 1985–2012 гг.Однако в наиболее густонаселенных административных регионах России (Москве и Ленинграде) лесной покров уменьшился. Площадь убыли леса составляет более 26 тыс. Га в МР в период с 1985 по 2012 год из-за ежегодных нарушений лесного покрова. Утрата лесов в период 2007–2012 гг. Была на 25% больше, чем в 1985–2006 гг. Степень влияния различных факторов, влияющих на лесной покров в МР, менялась в разные периоды постсоветской истории (1990–2000 и 2000–2020 гг.) В зависимости от социально-экономические приоритеты землепользования.В настоящее время на первый план вышло развитие коттеджного строительства и общей инфраструктуры. Сельское хозяйство потеряло свою актуальность. Сложная история лесного покрова Московской области (МО) и современное состояние зеленого пояса Москвы оставляет много вопросов относительно оценки состояния и динамики лесов, а также возможности релевантного прогноза эколого-рекреационного потенциала древостоев. естественного и искусственного происхождения. Разработка динамических моделей необходима как для полевой, так и для удаленной информации об основных закономерностях развития лесного покрова.Растительный покров МР изучен достаточно хорошо [19,20,21,22,23,24,25,26,27], в том числе карта растительного покрова на основе данных лесоустройства и полевых исследований [28]. Активное использование математических методов и анализа данных позволяет по-новому взглянуть на вопросы оценки биоразнообразия лесов и картирования растительности. Одной из самых популярных междисциплинарных тем между исследованиями растительного покрова и дистанционным зондированием является землепользование и его изменение (LULCC). ), который предлагает набор методов пространственного и временного анализа динамики растительного покрова [29].Количественная оценка изменения растительного покрова считается все еще неактивным потоком; поэтому некоторые твердые убеждения могут стать предметом опровержения. Вопреки преобладающему мнению о том, что площадь лесов в мире сократилась [30], лесной покров увеличился на 2,24 млн км 2 (+ 7,1% по сравнению с уровнем 1982 года), что показано на основе данных нескольких спутниковых датчиков с 1982 по 2016 год [ 31]. Исследования LULCC имеют решающее значение в национальном и региональном контексте для получения сводных данных о динамике растительности в период наиболее быстрых изменений растительного покрова.В частности, LULCC используется для оценки и сравнения результатов амбициозных национальных проектов по лесовосстановлению [32] и программ по смягчению последствий наводнений и эрозии почв [33]. Исследования LULCC в Восточной Европе и особенно в постсоветских странах представляют особый интерес из-за значительных и разнонаправленных изменений в тенденциях землепользования [34]. Одним из значительных явлений этого периода является запуск и обслуживание группировки спутников, которые постоянно исследует поверхность Земли в мультиспектральных диапазонах.Данные постоянно обновляются, а также обновляются методы картирования [35,36]. Данные дистанционного зондирования широко используются в передовой практике для оценки структуры и свойств растительности, управления экосистемами и оптимизации лесного хозяйства [37,38,39,40,41]. Коллекции изображений Landsat 5, 7 и 8 дают возможность проследить динамические изменения в растительном покрове в периоды 1982–2012, 1999–2003 и 2013 гг., Соответственно. Пространственное разрешение 30 м можно считать оптимальным для широкого круга региональных региональных исследований среднего масштаба.Съемки LULCC очень эффективны, когда они реализуют временные ряды Landsat, спектрально-временное моделирование и моделирование, основанное на спектральных характеристиках типов земельного / растительного покрова [42,43,44]. Мы используем этот подход в разделе «Дистанционное зондирование и моделирование» методологии настоящего исследования. Формы хвойных лесов в пределах исследуемой территории ранее не были предметом количественного анализа сукцессионной динамики на основе временных рядов дистанционного зондирования согласно нашему литературному поиску.

Разработка ретроспективных моделей (РМ) лесного покрова важна для понимания механизмов динамики его восстановления.Для решения этой проблемы необходима информация об основных закономерностях сукцессионного развития лесных экосистем конкретного региона под влиянием разнонаправленных антропогенных факторов.

Целью настоящего исследования является картирование растительности и определение динамики хвойных лесов вдоль южной границы их ареала в центральной части Русской равнины в зоне влияния крупных мегаполисов (тематическое исследование в МО). Это исследование основано как на полевых данных, так и на данных дистанционного зондирования.Задачи исследования: (1) оценка текущего состава и распределения хвойных лесов в 2020 году; (2) разработка динамической модели (ДМ) развития хвойных лесов на несколько десятилетий; и (3) разработка СО динамики еловых и сосновых лесов для временных отрезков 1990 и 2010 годов. Результаты текущего исследования внесут вклад в разработку планов устойчивого управления и сохранения биоразнообразия лесов при различных сценариях управления.

4. Обсуждение

Мы обобщили накопленный опыт многочисленных исследований, проведенных в МР за последние годы в отношении типологического состава хвойных сообществ [23,28,95,96,97]. По нашим оценкам [84], площадь еловых лесов составляет 21,7% (включая елово-мелколиственные леса), а площадь сосновых лесов составляет 18,5% (включая елово-сосновые леса). Эта пропорция близка к официальной статистике [98].

Текущее состояние лесного покрова MR отражает результаты постсоветской социально-экономической модели экстенсивного лесопользования, с одной стороны, и переориентации на сохранение биоразнообразия и экосистемных услуг лесного покрова, с другой стороны.Из-за разнонаправленного действия социально-экономических факторов в МР (вырубка лесов, с одной стороны, лесоводства и огнестойкости, с другой) нарушаются естественные циклы автогенных сукцессий. Большая часть хвойных лесов МР - это плантации, где после Второй мировой войны ведется наиболее активная лесоводственная деятельность. В так называемых «сложных» сосново-еловых лесах с участием липы и дуба мелкозернисто-широкотравного яруса процент насаждений (по данным геоботанических релевеов) составляет около 80%.

Основная тенденция управления лесами в текущий период времени отличается от предыдущих эпох переориентацией на сохранение биоразнообразия лесов и экосистемных услуг [99]. В соответствии с Лесным кодексом Российской Федерации леса МР относятся к защитной группе с ограничением хозяйственных рубок и рубок ухода. Доля особо охраняемых природных территорий (ООПТ) по нашим данным составляет 6,83% [100] и постоянно увеличивается. Тем не менее, состояние лесных насаждений считается неудовлетворительным из-за недостаточного санитарного ухода.В научной литературе при моделировании сукцессионной динамики лесов давно обсуждается возможность использования «цепей Маркова» [101,102,103,104]. Мы не использовали этот подход, поскольку основным недостатком динамических состояний сообществ моделей «цепей Маркова» является сознательное упущение каких-либо причинных механизмов и независимость будущего состояния от предыстории процесса формирования [105].

В рамках выделенных типов сообществ на основе анализа возрастного диапазона ценопопуляций основных лесообразующих древесных пород сосновых и еловых сообществ, происхождения лесов составлена ​​схема сукцессионной динамики.В соответствии с закономерностью распределения сообществ в пространстве ординации прослеживается общая тенденция развития сообществ в сторону увеличения богатства почвы и уменьшения кислотности.

Если продолжительность качественной стадии трансформации лесных сообществ принять в среднем 20 лет, то состав еловых и елово-мелколиственных сообществ приближается к стадии хвойно-широколиственных лесов зонального типа в 40–40 лет. 60 лет, елово-сосновые леса - 50–70 лет, сосновые - 60–80 лет, в зависимости от соответствия лесных насаждений оптимальным условиям обитания.Такая скорость перехода сукцессионных стадий близка к закономерности сукцессии леса (зарастания залежей) в ряду еловых и смешанных (с подростом дуба, липы и ели) сообществ юга МО [106]. На основании ДМ ожидается перераспределение сосново-еловых и смешанных лесов в результате восстановительной сукцессионной динамики в хвойных насаждениях и заросших сельскохозяйственных угодьях, а также сокращение сосновых насаждений за счет замены сосновых лесов еловыми. и елово-широколиственные в автоморфной среде обитания.

Комбинация карт формаций 1990 и 2020 гг. Позволила выявить СО организации растительного покрова с указанием направлений сукцессионной динамики лесных формаций на исследуемой территории.

Во-первых, выявлены аспекты сукцессионной динамики плантационно-монодоминантных лесов. Для еловых лесов наблюдается заметное уменьшение (с 19,6 до 7%) площадей, а также частичное замещение сосновыми лесами. Это может быть связано со старением и естественной убылью монодоминантных насаждений ели, которые, как уже упоминалось выше, сыграли значительную роль во второй половине ХХ века.Так, ураганы в конце прошлого века спровоцировали вспышку короеда Ips typographus в 2000-х годах, вызвавшую массовую дефолиацию еловых лесов. В 2000–2006 гг. Вредные насекомые продолжали оставаться основной причиной отмирания древостоев. Лесопатологическая ситуация в лесах МР в 2007–2009 гг. Была относительно устойчивой (площадь мертвых лесов составляла 666–1061 га ежегодно). Площадь мертвых древостоев в 2010 г. резко увеличилась до 21,4 тыс. Га из-за аномально засушливого и жаркого лета и постоянных пожаров (в 20 раз по сравнению с 2009 г.) [66].В последнее время особенно типичны вспышки короеда в ельниках [67,68,69]. Прямо противоположная тенденция наблюдается в елово-мелколиственных лесах. За исследуемый период их доля увеличилась с 6 до 18%, что объясняется недостаточным уходом за еловыми насаждениями в последние годы и их зарастанием преимущественно березой. Подходы к моделированию для периодов 1990/2010 и 2020 годов различаются между собой. много терминов - разные сканеры дистанционного зондирования (TM и OLI), разные комбинации переменных окружающей среды и разные алгоритмы моделирования.Однако они используют одни и те же полевые данные и демонстрируют относительно похожий пространственный рисунок в MR, что согласуется с официальными данными [51] и более ранними исследованиями [28]. Мозаики Landsat 5 (сканер TM) могут быть созданы только для периода 1982-2012 гг. . Landsat 7 (ETM +, который почти аналогичен TM) работал хорошо только до 2003 года, что, к сожалению, делает его непригодным для использования в долгосрочных временных рядах. Landsat 8 (сканер OLI) отличается от Landsat 5 с точки зрения спектральных диапазонов, но это единственный источник данных дистанционного зондирования среднего масштаба, который можно использовать для сравнения нынешнего и исторического земельного / лесного покрова.Учитывая ограничения, в основном вызванные различиями между спектральными полосами спутников Landsat 5 и 8, мы можем предположить, что наш подход подходит для сравнения земельного / лесного покрова за периоды 1990/2010 и 2020 годов. Общая точность моделирования лесных формаций находится под влиянием многочисленные факторы. Во-первых, колеблющийся баланс между обезлесением (рекреационное воздействие, дорожная и строительная инфраструктура) и облесением (отказ от обработки почвы, лесоводство). Этот фактор существенно нарушает естественную пространственную структуру лесных формаций.МР расположен в переходной зоне между лиственно-хвойными лесами в центре и севере и широколиственными лесами на юге, следовательно, преобладают смешанные полидоминантные леса, которые трудно разделить [107]. Также отмечается рост лиственных лесов из-за потепления климата [108]. Во-вторых, переменные окружающей среды вызывают неопределенности, такие как угол надира, радиометрическая поправка и прозрачность атмосферы, каждая из которых колеблется от 5 до 7,5% [109] и еще одна важная проблема. Площадь пикселя Landsat превышает размер образца, что означает, что Landsat слишком груб с точки зрения статистики и выборки [110].В-третьих, неравномерное пространственное распределение полевых данных имеет решающее значение для моделирования и требует предварительной стратификации и выравнивания выборки. В нашем случае мы вынуждены использовать уже собранный набор полевых данных со смещением пространственного расположения релевантных лесов [84]. Согласно нашей модели, восстановление сосны, предположительно насаждения, было отмечено для некоторых еловых лесов. В свою очередь, плантации сосновых лесов частично замещаются лиственными породами, в основном широколиственными. Такая картина в целом характерна для группы сосновых лесов с участием липы, мелколино-травяного дуба (№3) и широкотравья (№4) или смешанных сосновых лесов МО [111] и свидетельствует о «неморализации». »Средневозрастных насаждений при переходе в стадию более« зрелых сообществ »[112].В составе мелкотравно-широкотравной группы сообществ наибольшая доля сосновых насаждений (66%).

Во-вторых, для смешанных лесов наблюдаются равновесные переходы взаимной сукцессии. Смешанные сосново-еловые леса имеют тенденцию переходить в сосновые леса и из них. То же самое можно сказать и о паре ель – мелколиственно – широколиственные леса.

В-третьих, существует схема одностороннего перехода без взаимной компенсации. Это случай лиственных лесов, которые последовательно переходят в еловые и / или елово-мелколиственные леса, и еловые леса, которые усложняются и переходят в сосновые леса.Выявлена ​​небольшая площадь сосновых лесов. Эти леса последовательно переходят в лиственные (широколиственные) леса. Однако область таких односторонних преобразований невелика. Наверное, это закономерность естественной динамики.

В результате на территории МО заметно уменьшается площадь еловых и сосновых образований и увеличивается площадь елово-мелколиственных и лиственных образований. Формирование сосново-еловых лесов не превышает 3% площади; он сильно варьируется во времени и пространстве и может рассматриваться как уязвимое образование.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Влияние весенних пожаров травы на структуру растительности и качество почвы на заброшенных сельскохозяйственных землях в местном и ландшафтном масштабе в Центральной Европе России | Ecological Processes

  • Alcantara C, Kuemmerle T, Baumann M, Bragina E, Griffiths P, Hostert P, Knorn J, Müller D, Prishchepov A, Schierhorn F (2013) Картирование площади заброшенных сельскохозяйственных угодий в Центральной и Восточной Европе с использованием MODIS временные ряды спутниковых данных. Environ Res Lett 8: 035035. https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/3/035035

    Артикул Google Scholar

  • Алисов Б.П. (1969) Климат СССР.Высшая школа. - Климат СССР, Москва,

    . Google Scholar

  • Андела Н., Мортон, округ Колумбия, Джилио Л. и др. (2017) Уменьшение площади выгоревших площадей в мире, вызванное деятельностью человека. Science 356: 1356–1362. https://doi.org/10.1126/science.aal4108

    CAS Статья Google Scholar

  • Андриенко Г., Андриенко Н., Бак П., Кейм Д., Вробель С. (2013) Визуальная аналитика движения.Springer

  • Ankerst M, Breunig MM, Kriegel H-P, Sander J (1999) ОПТИКА: точки упорядочивания для определения структуры кластеризации. ACM SIGMOD международная конференция по управлению данными. ACM Press, стр. 49–60 CiteSeerX 10.1.1.129.6542

  • Арчибальд С., Рой Д.П., ван Вильген Б.В., Скоулз Р.Дж. (2009) Что ограничивает огонь? Обследование водителей сожженных территорий на юге Африки. Глоб Чанг Биол 15 (3): 613–630. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01754.x

    Артикул Google Scholar

  • Arévalo JR, Fernández-Lugo S, Reyes-Betancort JA, Tejedor M, Jiménez C, Díaz FJ (2017) Взаимосвязь между параметрами почвы и растительностью на заброшенных террасных полях по сравнению споля без террас на засушливых землях (Лансароте, Испания): возможность восстановления. Acta Oecol 85: 77–84. https://doi.org/10.1016/j.actao.2017.09.014

    Артикул Google Scholar

  • Baeten L, Velghe D, Vanhellemont M, De Frenne P, Hermy M, Verheyen K (2010) Ранние траектории спонтанного восстановления растительности после интенсивного использования сельскохозяйственных земель. Restor Ecol 18 (S2): 379–386. https://doi.org/10.1111/j.1526-100X.2009.00627.x

    Артикул Google Scholar

  • Баева Ю.И., Курганова И.Н., Лопес де Гереню В.О., Почикалов А.В., Кудеяров В.Н. (2017) Изменение физических свойств и запасов углерода серых лесных почв южной части Подмосковья в процессе постагрогенной эволюции. Евразийское почвоведение 50 (3): 327–334. https://doi.org/10.1134/S1064229317030024

    CAS Статья Google Scholar

  • Болдок Д., Бофой Г., Селби А., Гихенеф П. И., Мантерола Дж. Дж. (1996) Фермерство на фермах: отказ от сельскохозяйственных земель или их перемещение в Европу.IEEP и LEI-DLO, Лондон, стр. 202

    Google Scholar

  • Baniya CB, Solhøy T., Vetaas OR (2009) Временные изменения в видовом разнообразии и составе на заброшенных полях в трансгималайском ландшафте, Непал. Plant Ecol 201: 383–399. https://doi.org/10.1007/s11258-008-9473-3

    Артикул Google Scholar

  • Баудена М., Деккер С.К., ван Бодегом П.М. и др. (2015) Леса, саванны и луга: устранение разрыва в знаниях между экологическими и динамическими глобальными моделями растительности.Биогеонауки 12: 1833–1848. https://doi.org/10.5194/bg-12-1833-2015

    Артикул Google Scholar

  • Benayas JMR, Martins A, Nicolau JM, Schulz JJ (2007) Оставление сельскохозяйственных земель: обзор движущих сил и последствий. CAB Rev: Perspect Agric Vet Sci Nutr Nat Resour 2: 1–14. https://doi.org/10.1079/PAVSNNR20072057

    Артикул Google Scholar

  • Берген К.М., Чжао Т., Харук В., Блам И., Браун Д.Г., Петерсон Л.К., Миллер Н. (2008) Смена режимов: динамика лесного покрова в Центральной Сибири с 1974 по 2001 год.Photogramm Eng Remote Sens 74: 787–798

    Статья Google Scholar

  • Блекен Э., Мистеруд I, Мистеруд I (1997) Лесные пожары и управление окружающей средой. Технический отчет о лесном пожаре как экологическом факторе. Управление пожарной и электробезопасности и биологический факультет Университета Осло

    Google Scholar

  • Бобровский М., Ханина Л. (2015) Пространственно-временные закономерности восстановления лесов на заброшенных пахотных землях: пожары и разнообразие растений.Новости GLP. Информационный бюллетень Глобального земельного проекта, том 12, стр. 37–40 https://glp.earth/sites/default/files/publications/glpnewsletter_12_nov2015.pdf. Доступ 21 ноя 2018

    Google Scholar

  • Бобровский М.В. (2010) Лесные почвы Европейской России: биотические и антропогенные фабрики формирования. Изд-во КМК, Москва, с. 359 Лесные почвы Европейской России: биотические и антропогенные факторы почвообразования

    Google Scholar

  • Бобровский М.В., Ханина Л.Г. (2018) Влияние травяных пожаров на траекторию динамики растительности заброшенных сельскохозяйственных угодий: 30-летняя ретроспектива по данным дистанционного зондирования (исследование территории юга Московской области) .В: Четвертая международная конференция «Экология и география растений и растительных сообществ», KnE Life Sciences. https://doi.org/10.18502/kls.v4i7.3222

    Глава Google Scholar

  • Bowman DMJS, Balch JK, Artaxo P et al (2009) Пожар в земной системе. Наука 324: 481–484. https://doi.org/10.1126/science.1163886

    CAS Статья Google Scholar

  • Chang Y, Zhu Z, Bu R, Chen H, Feng Y, Li Y, Hu Y, Wang Z (2013) Прогнозирование моделей возникновения пожаров с помощью логистической регрессии в провинции Хэйлунцзян, Китай.Landsc Ecol 28: 1989–2004. https://doi.org/10.1007/s10980-013-9935-4

    Артикул Google Scholar

  • Chazdon RL (2008) Помимо обезлесения: восстановление лесов и экосистемных услуг на деградированных землях. Science 320 (5882): 1458–1460. https://doi.org/10.1126/science.1155365

    CAS Статья Google Scholar

  • Черепанов С.К. (1995) Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР).Изд-во Мир & семья, СПб. - Сосудистые растения России и сопредельных стран (в пределах бывшего СССР)

    Google Scholar

  • Кларк П.Дж., Эванс Ф.К. (1954) Расстояние до ближайшего соседа как мера пространственных отношений в популяциях. Экология 35: 445–453

    Статья Google Scholar

  • Де Касерес М., Лежандр П. (2009) Связи между видами и группами участков: индексы и статистический вывод.Экология 90 (12): 3566–3574

    Статья Google Scholar

  • De Frenne P, Baeten L, Graae BJ et al (2011) Межрегиональные различия в флористическом восстановлении постсельскохозяйственных лесов. J Ecol 99: 600–609

    Google Scholar

  • Дрисколл Д.А., Линденмайер ДБ, Беннетт А.Ф. и др. (2010) Управление пожарами для сохранения биоразнообразия: ключевые исследовательские вопросы и наша способность ответить на них.Биол Консерв 143 (9): 1928–1939. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2010.05.026

    Артикул Google Scholar

  • Dufrêne M, Legendre P (1997) Видовые сообщества и индикаторные виды: необходимость гибкого асимметричного подхода. Ecol Monogr 67: 345–366

    Google Scholar

  • Dunjó G, Pardini G, Gispert M (2003) Влияние изменений в землепользовании на заброшенные террасированные почвы в водосборе Средиземноморья.NE Spain Catena 52: 23–37

    Статья Google Scholar

  • Фоли Дж. А., Де Фрис Р., Аснер Г. П. и др. (2005) Глобальные последствия землепользования. Наука 309 (5734): 570–574. https://doi.org/10.1126/science.1111772

    CAS Статья Google Scholar

  • Глаголев В.А., Коган Р.М. (2016) Проектирование геоинформационной системы прогноза возникновения и распространения травяных пожаров.Региональные проблемы 19 (2): 47–53 Создание геоинформационной системы для прогнозирования возникновения и распространения травяных пожаров

    Google Scholar

  • Gough MW, Marrs RH (1990) Сравнение плодородия почв между полуестественными и сельскохозяйственными растительными сообществами: значение для создания богатых флористикой пастбищ на заброшенных сельскохозяйственных землях. Biol Conserv 51: 83–96

    Статья Google Scholar

  • Гриффитс П., Мюллер Д., Куэммерле Т., Хостерт П. (2013) Изменение сельскохозяйственных земель в Карпатском экорегионе после распада социализма и расширения Европейского Союза.Environ Res Lett 8 (4): 045024. https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/4/045024

    Артикул Google Scholar

  • Гульбе А.Ю. (2009) Процесс формирования молодняков древесных пород на залежи в южной тайге. Дисс., Институт лесоведения РАН, Успенское, с. 167 Формирование молодых древостоев на заброшенных сельскохозяйственных угодьях в южной тайге

    Google Scholar

  • Гульбе Ю.И. (2012) Динамика биологической продуктивности южнотаежных древостоев ольхи серой.Дисс., Институт лесоведения РАН, Успенское, с. 164 Динамика биологической продуктивности ольхи серой в южной тайге

    Google Scholar

  • Хансен М.К., Потапов П.В., Мур Р.М. и др. (2013) Глобальные карты изменения лесного покрова в 21 веке с высоким разрешением. Наука 342 (6160): 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693

    CAS Статья Google Scholar

  • Haslem A, Kelly LT, Nimmo DG et al (2011) Среда обитания или топливо? Последствия долгосрочной динамики после пожаров для развития ключевых ресурсов фауны и пожаров.J Appl Ecol 48 (1): 247–256. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2010.01906.x.

    Артикул Google Scholar

  • Хейккинен Дж., Курганова И., Лопес де Гереню В., Палосуо Т., Регина К. (2014) Изменения запасов углерода в почве после преобразования пахотных земель в пастбища в умеренной зоне России: измерения и моделирование. Нутр Цикл Агроэкосист 98: 97–106

    Артикул Google Scholar

  • Hoffmann WA, Jaconis SY, Mckinley KL, Geiger EL, Gotsch SG, Franco AC (2012) Топливо или микроклимат? Понимание движущих сил обратной связи огня на границах саванны и леса.Austral Ecol 37: 634–643. https://doi.org/10.1111/j.1442-9993.2011.02324.x

    Артикул Google Scholar

  • Hou J, Bojie F, Yu L, Lu N, Gao G, Zhou J (2014) Экологическая и гидрологическая реакция сельскохозяйственных угодий, заброшенных на разное время: данные на склоне Loess Hill в Китае. Glob Planet Chang 113: 59–67

    Статья Google Scholar

  • Hou J, Fu B (2014) Исследование взаимосвязи между растительностью и структурами почвенных ресурсов на землях, заброшенных в разное время.Катена 115: 1–10. https://doi.org/10.1016/j.catena.2013.11.009

    Артикул Google Scholar

  • Husson F, Le S, Pagès J (2017) Исследовательский многомерный анализ на примере с использованием R, 2-е издание. Chapman & Hall / CRC

  • Jackson RB, Banner JL, Jobbágy EG, Pockman WT, Wall DH (2002) Экосистемная потеря углерода с нашествием древесных растений на луга. Nature 418: 623–626

    CAS Статья Google Scholar

  • Ягодзиньски А.М., Засада М., Брониш К., Брониш А., Бияк С. (2017) Коэффициенты преобразования и роста биомассы для хронопоследовательности молодых естественным образом регенерированных насаждений березы серебряной (Betula pendula Roth), произрастающих на постсельскохозяйственных участках.Для Ecol Manag 384: 208–220. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.10.051.

    Артикул Google Scholar

  • Калинина О., Чертов О., Фролов П. и др. (2018) Процесс изменения при постсельскохозяйственном восстановлении Luvisols широколиственных лесов умеренного пояса в России. Catena 171: 602–612. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.08.004.

    CAS Статья Google Scholar

  • Келли Л.Т., Беннет А.Ф., Кларк М.Ф., Маккарти М.А. (2015) Оптимальные истории пожаров для сохранения биоразнообразия.Консерв Биол 29 (2): 473–481. https://doi.org/10.1111/cobi.12384.

    Артикул Google Scholar

  • Knorr W, Kaminski T, Arneth A, Weber U (2014) Влияние плотности населения на частоту пожаров в глобальном масштабе. Биогеонауки 11: 1085–1102. https://doi.org/10.5194/bg-11-1085-2014

    Артикул Google Scholar

  • Коу М., Цзяо Дж., Инь Кью и др. (2016) Сукцессионная траектория за 10 лет восстановления растительности на заброшенных пахотных землях на склонах в районе Хилл-Галли на лессовом плато.Развитие деградации земель 27: 919–932. https://doi.org/10.1002/ldr.2356

    Артикул Google Scholar

  • Кукус I, Никодемус О., Каспаринскис Р., Гравельсиня С., Прижавоит Д. (2015) Накопление углерода и гумификация в почвах заброшенных бывших сельскохозяйственных угодий в гемибореальной зоне. В: Северный взгляд на устойчивое развитие сельских районов. Proc. 25-го Конгресса NJF, стр. 201–207 http://llufb.llu.lv/conference/NJF/NJF_2015_Proceedings_Latvia-201-207.pdf. Доступ 21 ноя 2018

    Google Scholar

  • Курганова И., Лопес Де Гереню В., Сикс Дж, Кузяков Ю. (2014) Углеродные издержки коллапса коллапса в России. Глоб Чанг Биол 20: 938–947. https://doi.org/10.1111/gcb.12379

    Артикул Google Scholar

  • Ландольт Э., Боймлер Б., Эрхардт А. и др. (2010) Flora indicativa: значения экологических индикаторов и биологические атрибуты флоры Швейцарии и Альп.Haupt-Verlag, Берн

    Google Scholar

  • Landsat - Glovis (2017) https://glovis.usgs.gov. По состоянию на 10 марта 2017 г.

  • Ларссон С., Нильссон С. (2005) Методология дистанционного зондирования для оценки затрат на подготовку заброшенных сельскохозяйственных угодий для выращивания энергетических культур в северной Швеции. Биомасса Биоэнергетика 28: 1–6

    Статья Google Scholar

  • Le S, Josse J, Husson F (2008) FactoMineR: пакет R для многомерного анализа.J Stat Softw 25 (1): 1–18

    Статья Google Scholar

  • Лебедев Е.В. (2013а) Продуктивность, фотосинтез и минеральное питание дуба черещатого, свежий пушистой и липы сердечной в европейской части России на уровне организаций в онтогенезе. Вестник Московского государственного университета леса (Лесной вестник) 3 (95): 33–39 Продуктивность, фотосинтез и минеральное питание Quercus robur , Betula pubescens и Tilia cordata в течение их онтогенеза в европейской части России

    [на русском языке] Google Scholar

  • Лебедев Е.В. (2013б) Минеральное питание и биологическая продуктивность березы белого в онтогенезе в северной Евразии.Вестник Алтайского государственного аграрного университета 5 (103): 86–91 Минеральное питание и биологическая продуктивность березы белой в онтогенезе на севере Евразии

    Google Scholar

  • Люрий Д.И., Горячкин С.В., Караваева Н.А., Денисенко Е.А., Нефедова Т.Г. (2010) Динамика сельскохозяйственных земель России в XX веке и постагрогенное восстановление роста и почв. ГЕОС, Москва, стр. 426 Динамика площади сельскохозяйственных земель в России в ХХ веке и постсельскохозяйственное восстановление растительности и почвы

    Google Scholar

  • Маргоно Б.А., Потапов П.В., Турубанова С., Штолле Ф., Хансен М.К. (2014) Утрата первичного лесного покрова в Индонезии за 2000–2012 гг.Нат Клим Чанг 4: 730–735

    Статья Google Scholar

  • Маррс Р.Х., Гоф М.В., Гриффитс М. (1991) Химия почвы и потеря питательных веществ в результате выщелачивания из полуестественных пастбищ и пахотных почв на трех контрастирующих исходных материалах. Biol Conserv 57: 257–271

    Статья Google Scholar

  • Мартинес Дж., Вега-Гарсия С., Чувьеко Э. (2009) Оценка риска антропогенных лесных пожаров для планирования профилактики в Испании.J Env Manage 90: 1241–1252. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2008.07.005.

    Артикул Google Scholar

  • Маслов А., Гульбе А., Гульбе Ю., Медведева Н., Сирин А. (2018) Оценка ситуации с зарастанием сельскохозяйственных земель лесной растительностью на примере Угличского района Ярославской области. Устойчивое проигрышное использование 4 (48): 6–14 Оценка зарастания сельскохозяйственных угодий лесной растительностью на примере Угличского района Ярославской области

    Google Scholar

  • Морейра А., Вьедма О., Арианутсу М. и др. (2011) Взаимодействие ландшафта и лесных пожаров в южной Европе: значение для управления ландшафтом.J Env Manage 92: 2389–2402. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2011.06.028

    Артикул Google Scholar

  • Moritz MA, Batllori E, Bradstock RA et al (2014) Учимся сосуществовать с лесными пожарами. Природа 515: 65. https://doi.org/10.1038/nature13946

    CAS Статья Google Scholar

  • Манро Д.К., ван Беркель Д.Б., Вербург PH, Олсон Дж.Л. (2013) Альтернативные траектории заброшенности земель: причины, последствия и проблемы исследования.Curr Opin Environ Sustain 5: 471–476

    Статья Google Scholar

  • Мячкова Н.А. (1983) Климат СССР. МГУ, Москва, с. 195 Климат СССР

    Google Scholar

  • Надпорожская М.А., Чертов О.Г., Быховец С.С., Шоу Ч., Максимова Е.Ю., Абакумов Е.В. (2018) Повторяющиеся поверхностные пожары вызывают деградацию почв лесных угодий: имитационный эксперимент с моделью EFIMOD.Land Degrad Dev 29 (7): 2222–2232. https://doi.org/10.1002/ldr.3021

    Артикул Google Scholar

  • Navarro LM, Pereira HM (2015) Обновление заброшенных ландшафтов в Европе. В: Navarro LM, Pereira HM (ред.) Новые европейские пейзажи. Springer, pp. 3–23

  • Новоселова Н.Н., Залесов С.В., Магасумова А.Г. (2016) Формирование древесной растительности на бывших сельскохозяйственных угодьях.Уральский государственный лесотехнический университет, Екатеринбург, с. 106 Формирование древесной растительности на бывших сельскохозяйственных угодьях http://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/6237/1/Novoselova.pdf. Доступ 21 ноя 2018

    Google Scholar

  • Nyawira SS, Nabel JEMS, Don A, Brovkin V, Pongratz J (2016) Реакция углерода почвы на изменения в землепользовании: оценка глобальной модели растительности с использованием метаанализа наблюдений.Биогеонауки 13: 5661–5675

    CAS Статья Google Scholar

  • Оксанен Дж., Бланше Ф.Г., Киндт Р. и др. (2018) Vegan: пакет «Экология сообщества», пакет R версии 2.5–2. https://CRAN.R-project.org/package=vegan. Доступ 21 ноября 2018 г.

    Google Scholar

  • Паусас Дж. Г., Фернандес-Муньос С. (2012) Изменения пожарного режима в бассейне Западного Средиземноморья: от режима пожаров с ограничением расхода топлива до режима пожаров, вызванных засухой.Клим Чанг 110: 215–226. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0060-6

    Артикул Google Scholar

  • Паусас Дж. Г., Кили Дж. Э. (2014) Резкие климатические изменения пожарного режима. Экосистемы 17 (6): 1109–1120. https://doi.org/10.1007/s10021-014-9773-5

    CAS Статья Google Scholar

  • Павлейчик В.М. (2016) Многолетняя динамика травяных пожаров в Заволжско-Уральском районе.Труды Института геологии Дагестанского научного центра РАН, том 67, с. 247–250 Многолетняя динамика травяных пожаров в Заволжско-Уральском регионе

    Google Scholar

  • Pellegrini AFA, Ahlström A, Hobbie SE et al (2018) Частота пожаров определяет десятилетние изменения в почвенном углероде и азоте, а также продуктивность экосистемы. Природа 553: 194–198. https://doi.org/10.1038/nature24668.

    CAS Статья Google Scholar

  • Плиенингер Т., Драукс Х, Фагерхольм Н. и др. (2016) Движущие силы изменения ландшафта в Европе: систематический обзор данных.Политика землепользования 57: 204–214. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2016.04.040

    Артикул Google Scholar

  • Плинингер Т., Хуэй С., Гертнер М., Хантсингер Л. (2014) Влияние заброшенности земель на богатство и численность видов в Средиземноморском бассейне: метаанализ. PLoS One 9 (5): e98355. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0098355

    CAS Статья Google Scholar

  • Потапов П.В., Турубанова С.А., Тюкавина А. и др. (2015) Динамика лесного покрова Восточной Европы с 1985 по 2012 год количественно определена из полного архива Landsat.Remote Sens Envir 159: 28–43

    Артикул Google Scholar

  • Превосто Б., Куйтерс Л., Бернхард-Рёмерманн М. и др. (2011) Воздействие заброшенности земель на растительность: сукцессионные пути в европейских средах обитания. Folia Geobotanica 46: 303–325

    Статья Google Scholar

  • Причард С.Дж., Стивенс-Руманн С.С., Хессбург П.Ф. (2017) Обзор Тамма: изменение глобальных режимов пожаров: уроки повторных ожогов и потребности в исследованиях.Для Ecol Manag 396: 217–233. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.03.035

    Артикул Google Scholar

  • Прищепов А.В., Мюллер Д., Дубинин М., Бауманн М., Раделов В.К. (2013) Детерминанты заброшенности сельскохозяйственных земель в постсоветской европейской России. Политика землепользования 30 (1): 873–884. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2012.06.011.

    Артикул Google Scholar

  • Прищепов А.В., Раделофф В.К., Бауманн М., Кюммерле Т., Мюллер Д. (2012) Влияние институциональных изменений на землепользование: заброшенность сельскохозяйственных земель в период перехода от государственной к рыночной экономике в постсоветской Восточной Европе .Environ Res Lett 7: 024021. https://doi.org/10.1088/1748-9326/7/2/024021

    Артикул Google Scholar

  • Команда разработчиков QGIS (2018). Географическая информационная система QGIS. Проект Фонда геопространственных данных с открытым исходным кодом. http://qgis.org. Доступ 21 ноября 2018 г.

    Google Scholar

  • R Development Core Team (2018) R: язык и среда для статистических вычислений.Фонд R для статистических вычислений, Вена http://www.R-project.org. Доступ 21 ноя 2018

    Google Scholar

  • Работнов Т.А. (1982) Фитоценология. М .: МГУ. - Фитоценология

    Google Scholar

  • Reich PB, Peterson DW, Wedin DA, Wrage K (2001) Воздействие пожаров и растительности на продуктивность и круговорот азота в континууме лес-пастбище.Экология 82: 1703–1719. https://doi.org/10.1890/0012-9658%282001%29082%5B1703:FAVEOP%5D2.0.CO;2

    Артикул Google Scholar

  • Рускуле А., Никодемус О., Каспаринска З., Каспаринскис Р., Брумелис Г. (2012) Модели облесения на заброшенных сельскохозяйственных землях в Латвии. Agrofor Syst 85: 215–231

    Статья Google Scholar

  • Шеин Э.В., Корпачевский ЛО (ред.) (2007) Теории и методы физики почв.Гриф и К. - Теории и методы физики почв, Москва,

    . Google Scholar

  • Silver WL, Ostertag R, Lugo AE (2000) Потенциал связывания углерода посредством восстановления лесов на заброшенных тропических сельскохозяйственных и пастбищных землях. Restor Ecol 8 (4): 394–407. https://doi.org/10.1046/j.1526-100x.2000.80054.x

    Артикул Google Scholar

  • Смирнова О.В., Бобровский М.В., Ханина Л.Г. и др.(2017) Неморальные леса. В кн .: Смирнова О.В., Бобровский М.В., Ханина Л.Г. (ред.). Европейские леса России. Их современное состояние и особенности их истории. Springer.

  • Smith AMS, Kolden CA, Paveglio TB et al (2016) Наука о пожарных лестницах: достижение огнестойкости сообществ. BioScience 66: 130–146. https://doi.org/10.1093/biosci/biv182

    Артикул Google Scholar

  • Stuble KL, Fick SE, Young TP (2017) Каждая реставрация уникальна: эффекты года испытаний и эффекты площадки как движущие силы исходных траекторий восстановления.J Appl Ecol 54: 1051–1057. https://doi.org/10.1111/1365-2664.12861

    Артикул Google Scholar

  • Телеснина В.М., Курганова И.Н., Лопес де Гереню В.О., Овсепян Л.А., Личко В.И., Ермолаев А.М., Мирин Д.М. (2017) Динамика свойств почвы и состава растений в процессе постагрогенной эволюции в различных биоклиматических зонах. Евразийское почвоведение 50: 1515–1534. https://doi.org/10.1134/S1064229317120109

    CAS Статья Google Scholar

  • Токавчук В.В. (2010) Оценка свойств серых лесных почв при восстановлении леса на залежных землях лесостепной зоны.Диссертация, Красноярский государственный аграрный университет, Краснояск, с. 230 Оценка свойств серых лесных почв при лесовосстановлении на заброшенных сельскохозяйственных угодьях в лесостепной зоне

    Google Scholar

  • Уткин А.И., Гульбе Т.А., Гульбе Ю.И., Ермолова Л.С. (2002) О наступлении древесной растительности на сельскохозяйственные земли в верхнем Поволжье. Лесоведение, т. 5, с. 44–52 О распространении древесной растительности на сельскохозяйственных угодьях в Верхнем Поволжье

    Google Scholar

  • Уткин А.И., Гульбе Ю.И., Гульбе Т.А., Ермолова Л.С. (2005) Березняки и сероольшаники центра русской равнины - экотон между экосистемами своих животных и сельскохозяйственных угодий.Лесоведение, т. 4, с. 49–66. Березовые и сероольховые леса в центре Русской равнины как экотон между хвойными лесами и сельскохозяйственными угодьями

    Google Scholar

  • Воробьева Е.В. (ред.) (2006) Теория и практика химического анализа почв. М., ГЕОС. Теория и практика химического анализа почв

    Google Scholar

  • Westerling AL, Hidalgo HG, Cayan DR, Swetnam TW (2006) Потепление и ранняя весна увеличивают активность лесных пожаров в западной части США.Наука 313: 940–943

    CAS Статья Google Scholar

  • WRB, Всемирная справочная база почвенных ресурсов (2006) Доклады о мировых почвенных ресурсах, № 103. ФАО, Рим

    Google Scholar

  • Яндекс Карты (2017) https://yandex.ru/maps/. По состоянию на 10 марта 2017 г.

  • Zhang K, Dang H, Tan S, Wang Z, Zhang Q (2010a) Растительное сообщество и характеристики почвы заброшенных сельскохозяйственных земель и сосновых плантаций в горах Циньлин, Китай.Для Ecol Manag 259: 2036–2047. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2010.02.014

    Артикул Google Scholar

  • Zhang ZX, Zhang HY, Zhou DW (2010b) Использование пространственного анализа ГИС и логистической регрессии для прогнозирования вероятности антропогенных пожаров на пастбищах.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *