Forestry Engineering JournalForestry Engineering JournalЛесотехнический журнал2222-796211110310.34220/issn.2222-7962/2025.4/16Естественные науки и лесNATURAL SCIENCES AND FORESTЕстественные науки и лесDynamics of tree litter in the forest-steppe zone of the Voronezh regionДинамика древесного опада в лесостепной зоне Воронежской областиСлавскийВасилий АлександровичSlavskiyVasiliy Aleksandrovichslavskiyva@yandex.ru
Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. МорозоваVoronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov26122025261220251542762930209202530112025https://zh-szf.ru/en/nauka/article/111103/view
Совершенствование системы превентивного управления лесопожарными рисками является глобальной проблемой в области охраны лесов. Вид возникшего пожара, его интенсивность и дальнейшее распространение на территории лесных экосистем определяются запасами и влажностью лесных горючих материалов. Одним из важнейших компонентов накопления горючих материалов в насаждениях являются параметры древесного опада (лесной подстилки). При этом, динамика накопления древесного опада, а также особенности насаждений, формирующих его структуру, учитывается недостаточно, как в действующих нормативных и правовых документах при определении класса природной пожарной опасности в лесах, так и при оценке лесопожарных рисков. В связи с этим, основной целью работы является составление табличной модели, характеризующей динамику накопления древесного опада в разновозрастных насаждениях, произрастающих различных типах лесорастительных условий на территории Воронежской области. Для измерения толщины лесной подстилки проведено натурное обследование и заложены временные пробные площадки в разновозрастных насаждениях. При подборе объектов исследования и проведении полевых работ применялись принципы сочетания случайной и систематической выборки, использованы общепринятые методики. Для оценки превентивной пожарной опасности в лесах проанализирован комплекс лесоводственно-биологических факторов лесопожарного риска в части накопления древесного опада. Установлено, что наиболее значимыми критериями для формирования общей массы лесной подстилки являются доля хвойных пород в составе (F=18) и диаметр кроны (F=12). Группа возраста насаждений (F=9) и тип лесорастительных условий (F=6) также оказывают существенное влияние на интенсивность накопления древесного опада. Составленная табличная модель динамики накопления древесного опада (толщины лесной подстилки) в чистых хвойных и смешанных древостоях с различной долей хвойных пород в составе, для насаждений различных групп возраста, произрастающих в разных ТЛУ позволяет использовать дистанционные методы при определении динамики накопления древесного опада. Выявлена прямая связь увеличения толщины лесной подстилки в зависимости от доли хвойных пород в составе, что является дополнительным критерием для повышения природной пожарной опасности в лесах. Также установлено, что лесная подстилка в сухих лесорастительных условиях накапливается медленнее, чем в свежих.
Improving the system of preventive management of forest fire risks is a global problem in the field of forest protection. The type of fire that occurs, its intensity and further spread in the territory of forest ecosystems are determined by the reserves and humidity of forest combustible materials. One of the most important components of the accumulation of combustible materials in stands is the parameters of wood litter (forest litter). At the same time, the dynamics of accumulation and features of stands that form the structure of wood litter are not taken into account sufficiently, both in the current regulatory and legal documents when determining the class of natural fire hazard in forests and in assessing forest fire risks. In this regard, the main goal of the work is to compile a tabular model characterizing the dynamics of accumulation of wood litter in stands of different ages growing in different types of forest growth conditions in the Voronezh region. To measure the thickness of the forest litter, a field survey was carried out and temporary test sites were laid in stands of different ages. When selecting the objects of study and conducting field work, the principles of combining random and systematic sampling were used, and generally accepted methods were used. To assess the preventive fire hazard in forests, a set of silvicultural and biological factors of forest fire risk in terms of accumulation of wood litter was analyzed. It was found that the most significant criteria for the formation of the total mass of wood litter are the proportion of coniferous species in the composition (F = 18) and the crown diameter (F = 12). The age group of stands (F = 9) and the type of forest growing conditions (F = 6) also have a significant impact on the intensity of wood litter accumulation. The compiled tabular model of the dynamics of wood litter accumulation (forest litter thickness) in pure coniferous and mixed stands with different proportions of coniferous species in the composition, for stands of different age groups growing in different TLUs allows using remote sensing methods in determining the dynamics of wood litter accumulation. A direct connection between the increase in forest litter thickness and the proportion of coniferous species in the composition has been revealed, which is an additional criterion for increasing the natural fire hazard in forests. It has also been established that forest litter accumulates more slowly in dry forest conditions than in fresh ones.
древесный опад (лесная подстилка)лесные горючие материалытип лесорастительных условийохрана лесовприродная пожарная опасностьwood litterforest combustible materialstype of forest growing conditionsforest protectionnatural fire hazardРабота выполнена в рамках реализации государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (№ ФЗУР-2024-0002) по теме «Разработка технологических решений, направленных на повышение эффективности лесопожарного мониторинга и детализацию оценки последствий лесных пожаров в условиях Центральной лесостепи».The work was carried out within the framework of the implementation of the state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (No. FZUR-2024-0002) "Development of technological solutions aimed at increasing the efficiency of forest fire monitoring and detailing the assessment of the consequences of forest fires in the Central Forest-Steppe".
ВведениеВ лесных насаждениях, одновременно с приростом фитомассы первичной продукции древесной части (ствол, ветви, листья), происходит опад органического вещества, который аккумулирует накопление лесных горючих материалов (ЛГМ).Возникновение и распространение лесных пожаров тесно связаны со структурой и состоянием напочвенного покрова и древесного опада (лесной подстилки) [1, 2]. Основными пирогенными характеристиками древесного опада, определяющими возникновение пожароопасной ситуации в лесах, влияющими на количество возгораний и легкость воспламенения, являются его мощность (высота) и видовой состав [3]. Эти параметры характеризуются высокой изменчивостью и коррелируют с расположением стволов деревьев, рельефом местности и наличием подлесочной растительности [4]. Кроме того, структура и влажность лесной подстилки динамичны во времени, зависят от возраста древостоя, разнообразия почвообразующих пород и особенностей напочвенного покрова [5].Вид возникшего пожара, его интенсивность и дальнейшее распространение определяются запасами и влажностью горючих материалов, в т.ч. параметрами лесной подстилки. Этот факт подтверждается в работах отечественных и зарубежных авторов: Н.П. Курбатского[20], В.В. Усени[21], В.Г. Мамонтова и др. [7], Шахматова Е.Ю. [8], С.Н. Жаринова (с соавт.) [9], P. Labenski (et. all) [10], Fu Zexin (et. all) [11] и мн. др. По данным Г. Я. Климчика [12, 13], ключевым показателем, который определяет способность горючего материла к возникновению загорания, является его влагосодержание, зависящее от лесорастительных условий и метеорологических факторов.Несмотря на то, что лесная подстилка является важным фактором лесопожарного риска, динамика накопления и особенности насаждений, формирующих структуру древесного опада, учитывается недостаточно [14], как в действующих нормативных и правовых документах при определении класса природной пожарной опасности в лесах[22] [23], так и при оценке лесопожарных рисков [15]. Основной причиной поверхностного учета параметров лесной подстилки является сложность их оценки и контроля. При дистанционных методах определение характеристик лесной подстилки зачастую невозможно из-за высокой сомкнутости крон древостоя [16], а наземное натурное обследование является излишне долговременным и трудоемким процессом [17, 18]. Следовательно, вопрос об определении характеристик древесного опада в различных условиях произрастания насаждений и изучении его влияния на возникновение пожароопасной ситуации в лесах, является актуальным в области совершенствования системы лесопожарного мониторинга.Целью работы является составление табличной модели, характеризующей динамику накопления древесного опада в разновозрастных насаждениях, произрастающих различных типах лесорастительных условий на территории Воронежской области и определение уровней значимости лесоводственно-таксационных показателей при формировании лесной подстилки. Материалы и методыДля измерения толщины лесной подстилки проведено натурное обследование и заложены временные пробные площадки (ВПП) в разновозрастных насаждениях. Размер ВПП варьировал от 0,25 до 0,5 га, в зависимости от конфигурации и площади выдела.Измерения осуществляли с использованием принципов сочетания случайной и систематической выборки, когда замеры толщины лесной подстилки на ВВП проводились линейкой, с точностью до 0,1 см, через каждые 5 м в пределах лесотаксационного выдела. Количество измерений составляло не менее 50 шт. на каждой ВПП. Замеры проводили в весенний период после полного листораспускания; следовательно, измерялась толщина слоя лесной подстилки, уплотнившегося под воздействием снегового покрова.Кроме того, на ВПП определяли основные таксационные характеристики насаждения методом глазомерно-измерительной таксации[24]. Диаметр кроны определяли по проекции в двух противоположных направлениях (С-Ю/З-В) у 3-х средних деревьев с каждой ступени толщины с помощью лазерного дальномера. Точность измерения – 0,5 м. Учитывалось количество подроста и подлеска по степени густоты и крупности[25].Для определения типов лесорастительных условий (ТЛУ) использовали классификационную схему П.С. Погребняка [19]. Тип леса определяли по классификации В.Н. Сукачева [16]. С помощью программы STATISTICA 13[26] и СтатСофт 2,5 проведен статистический последовательный анализ на основе рекомендаций Б.А. Доспехова[27]. Использованы методы описательной статистики, корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализа.Оценку адекватности составленной регрессивной модели оценивали с помощью коэффициента детерминации R2 и скорректированный R² adj. [20]. С помощью теста Колмогорова-Смирнова (D) проверили нормальность остатков (отклонений наблюдаемых значений от теоретических) в уравнениях линейной регрессии [21]. С помощью вычисленного фактора инфляции дисперсии (VIF) вычислили уровень мультиколлинеарности (VIF = 1 - отсутствие мультиколлинеарности; VIF между 1 и 5 - умеренная мультиколлинеарность; VIF > 5 – высокая мультиколлинеарность; VIF > 10 - серьёзная мультиколлинеарность): (1)где VIF – фактор инфляции дисперсии;R² – коэффициент детерминации, полученный путём регрессии этой независимой переменной против всех других независимых переменных в модели. При проведении дисперсионного анализа, рассчитывали силу влияния действующего фактора на результативный признак (1) и устанавливали их уровни значимости, а для проверки достоверности различий между средними значениями изучаемых факторов и определения их статистической значимости, использовали t-критерий Стьюдента, рассчитываемый по формуле (2):где М1 – средняя арифметическая первой сравниваемой совокупности (группы);М2 – средняя арифметическая второй сравниваемой совокупности (группы);m1 – средняя ошибка первой средней арифметической;m2 – средняя ошибка второй средней арифметической. Объекты исследованийДревесный опад, формирующий лесную подстилку, относится к наиболее быстро воспламеняющимся ЛГМ. В целях изучения динамики накопления хвои (листвы) и корректировки класса природной пожарной опасности в лесах, необходимо определить толщину лесной подстилки. Для обеспечения репрезентативности выборки заложено более 100 временных пробных площадок (ВПП), расположенных в наиболее типичных для Воронежской области ТЛУ.Исследованиями охвачены чистые хвойные древостои (доля сосны в составе 90-100%), смешанные хвойные древостои (доля сосны 50-80%), хвойно-лиственные древостои (доля сосны 30-40%), произрастающие в различных группах ТЛУ (сухие, свежие, влажные) и разделенные по группам возраста. Данные по местоположению ВПП (лесничество, участковое лесничество, квартал, выдел) приведены в таблицах 1-3. Таблица 1Сведения о местоположении ВПП, заложенных в чистых хвойных древостоях (квартал/выдел)Table 1Information on the location of the runway laid in pure coniferous stands (quarter/section)Возраст/ТЛУ | Age/FGCА1 | А1А2 | А2В2 | В2В3 | В3С2 | С2С2Д | С2DМолодняки | Youngsters35/1136/1233/1248/18108/2048/33/24Средневозрастные | Middle aged36/1476/1989/2179/536/2578/1142/38/56Приспевающие | Coming soon54/832/546/2548/557/9109/4142/1121/1834/3Спелые и перестойные | Ripe and overripe102/2474/96/1244/1060/1148/462/2821/121/18Источник: собственная композиция авторовSource: author’s composition
Slavskiy V., Litovchenko D. Matveev S. Sheshnitsan S. Larionov M.V Assessment of Biological and Environmental Factors Influence on Fire Hazard in Pine Forests: A Case Study in Central Forest-Steppe of the East European Plain. Land. 2023; 12: 103. – DOI: 10.3390/land12010103Slavskiy V., Litovchenko D. Matveev S. Sheshnitsan S. Larionov M.V Assessment of Biological and Environmental Factors Influence on Fire Hazard in Pine Forests: A Case Study in Central Forest-Steppe of the East European Plain. Land, 2023; 12: 103. – DOI: https://doi.org/10.3390/land12010103.Kumar G., Kumar A., Saikia P., Roy P.S., Khan M.L. Ecological impacts of forest fire on composition and structure of tropical deciduous forests of central India. Phys. Chem. Earth. 2022; 128: 103240. – DOI:10.1016/j.pce.2022.103240Kumar G., Kumar A., Saikia P., Roy P.S., Khan M.L. Ecological impacts of forest fire on composition and structure of tropical deciduous forests of central India. Phys. Chem. Earth, 2022; 128: 103240. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.pce.2022.103240.Лиханова И.А., Денева С.В., Холопов Ю.В, Рудь Е.А., Е.А. Скребенков, Лаптева Е.М. Особенности лесных подстилок в разных типах среднетаёжных лесов // Теорeтическая и прикладная экология. – 2024. – № 2. – С. 72-81. – DOI: 10.25750/1995-4301-2024-2-072-081Lihanova I.A., Deneva S.V., Holopov Ju.V, Rud' E.A., E.A. Skrebenkov, Lapteva E.M. Osobennosti lesnyh podstilok v raznyh tipah srednetajozhnyh lesov [Features of forest litter in different types of middle taiga forests]. Teoreticheskaja i prikladnaja jekologija, 2024; 2: 72-81. – DOI: https://doi.org/10.25750/1995-4301-2024-2-072-081.Van The Pham, Tuyet Anh Thi Do, Hau Duc Tran, Anh Ngoc Thi Do. Classifying forest cover and mapping forest fire susceptibility in Dak Nong province, Vietnam utilizing remote sensing and machine learning. Ecological Informatics. 2024; 79: 102392. – DOI: 10.1016/j.ecoinf.2023.102392.Van The Pham, Tuyet Anh Thi Do, Hau Duc Tran, Anh Ngoc Thi Do. Classifying forest cover and mapping forest fire susceptibility in Dak Nong province, Vietnam utilizing remote sensing and machine learning. Ecological Informatics, 2024; 79: 102392. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102392.Аксенов С.Г., Леткина О.Г. Пирогенное воздействие на растительный покров // Научный аспект. – 2024. – Т. 3 (6). – С. 336-342. – URL: https://elibrary.ru/qiwovn/Aksenov S.G., Letkina O.G. Pirogennoe vozdejstvie na rastitel'nyj pokrov [Pyrogenic effect on vegetation]. Nauchnyj aspekt. 2024; 3; 6: 336-342.Vilaplana D.F., Lucas-Borja M.E., Soria R., Miralles I., Ortega R., Abdennbi S., Carmona-Yáñez M.D., Plaza-Alvarez P.A., Santana V.M., Zema D.A. One-year effects of stand age, pre-fire treatments, and hillslope aspect on recovery of plant diversity and soil properties in a Mediterranean forest burnt by a severe wildfire. Forest Ecology and Management. 2024; 566: 122068. – DOI: 10.1016/j.foreco.2024.122068.Vilaplana D.F., Lucas-Borja M.E., Soria R., Miralles I., Ortega R., Abdennbi S., Carmona-Yáñez M.D., Plaza-Alvarez P.A., Santana V.M., Zema D.A. One-year effects of stand age, pre-fire treatments, and hillslope aspect on recovery of plant diversity and soil properties in a Mediterranean forest burnt by a severe wildfire. Forest Ecology and Management. 2024; 566: 122068. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2024.122068.Мамонтов В.Г., Савичев А.Т., Ефимов О.Е. Сравнительная характеристика лесных подстилок дерново-подзолистых почв Лесной опытной дачи РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. – 2022. – Т. 111. – С. 185-204. – DOI: 10.19047/0136-1694-2022-111-185-204Mamontov V.G., Savichev A.T., Efimov O.E. Sravnitel'naja harakteristika lesnyh podstilok dernovo-podzolistyh pochv Lesnoj opytnoj dachi RGAU–MSHA imeni K.A. Timirjazeva [Comparative characteristics of forest litter of sod-podzolic soils of the Forest Experimental Dacha of the Russian State Agrarian University – Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev]. Bjulleten' Pochvennogo instituta imeni V.V. Dokuchaeva. 2022; 111: 185-204. – DOI: https://doi.org/10.19047/0136-1694-2022-111-185-204.Шахматова Е.Ю., Убугунов Л.Л., Сымпилова Д.П. Послепожарные трансформации в сосновых лесах селенгинского среднегорья (Западное Забайкалье) // География и природные ресурсы. – 2021. – Т. 42 (1). – С. 65-72. – DOI: 10.15372/GIPR20210108Shahmatova E.Ju., Ubugunov L.L., Sympilova D.P. Poslepozharnye transformacii v sosnovyh lesah selenginskogo srednegor'ja (Zapadnoe Zabajkal'e) [Post-fire transformations in pine forests of the Selenga midlands (Western Transbaikalia)]. Geografija i prirodnye resursy. 2021; 42; 1: 65-72. – DOI: https://doi.org/10.15372/GIPR20210108.Жаринов С.Н., Голубева Е.И., Зимин М.В. Концептуальные основы организации охраны лесов от пожаров // Вопросы лесной науки. – 2020. – Т. 3 (3). – С. 1-8. – DOI: 10.31509/2658-607x-2020-3-3-1-8.Zharinov S.N., Golubeva E.I., Zimin M.V. Konceptual'nye osnovy organizacii ohrany lesov ot pozharov [Conceptual foundations for organizing forest fire protection]. Voprosy lesnoj nauki. 2020; 3; 3: 1-8. – DOI: https://doi.org/10.31509/2658-607x-2020-3-3-1-8.Labenski P., Ewald M., Schmidtlein S., Ewald Fassnacht F. Classifying surface fuel types based on forest stand photographs and satellite time series using deep learning. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 29 April. 2022; 102799. – DOI: 10.1016/j.jag.2022.102799.Labenski P., Ewald M., Schmidtlein S., Ewald Fassnacht F. Classifying surface fuel types based on forest stand photographs and satellite time series using deep learning. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 29 April. 2022: 102799. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102799.Zexin Fu, Adu Gong, Jinhong Wan, Wanru Ba, Haihan Wang, Jiaming Zhang. Forest fire risk assessment model optimized by stochastic average gradient descent. Ecological Indicators. 2025; 170: 113006. – DOI: 10.1016/j.ecolind.2024.113006.Zexin Fu, Adu Gong, Jinhong Wan, Wanru Ba, Haihan Wang, Jiaming Zhang. Forest fire risk assessment model optimized by stochastic average gradient descent. Ecological Indicators. 2025; 170: 113006. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.113006.Климчик Г. Я., Шалимо П. В., Бельчина О. Г. Оценка косвенного ущерба от лесных пожаров в сосняках // Труды БГТУ. Сер. 1, Лесное хоз-во, природопользование и перераб. возобновляемых ресурсов. – 2024. – Т. 1 (276). – С. 31–38. – DOI: 10.52065/2519-402X-2024-276-4.Klimchik G. Ja., Shalimo P. V., Bel'china O. G. Ocenka kosvennogo ushherba ot lesnyh pozharov v sosnjakah [Estimation of indirect damage from forest fires in pine forests]. Trudy BGTU. Ser. 1, Lesnoe hoz-vo, prirodopol'zovanie i pererab. vozobnovljaemyh resursov. 2024; (276): 31–38. – DOI: https://doi.org/10.52065/2519-402X-2024-276-4.Климчик Г. Я. Влияние лесных пожаров на запасы подстилки и потери элементов питания // Лесное хозяйство: материалы 88-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов, Минск, 24 января–16 февраля 2024 г. – Минск : БГТУ. – 2024. – С. 146-148. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?edn=lxkjlc.Klimchik G.Ja., Bel'china O.G. Vlijanie lesnyh pozharov na zapasy podstilki i poteri jelementov pitanija [The impact of forest fires on litter supply and nutrient losses]. Lesnoe hozjajstvo: materialy 88-j nauchno-tehnicheskoj konferencii professorsko-prepodavatel'skogo sostava, nauchnyh sotrudnikov i aspirantov, Minsk, 24 janvarja–16 fevralja 2024 g. – Minsk: BGTU. 2024: 146-148.Славский В.А., Матвеев С.М., Мироненко А.В., Литовченко Д.А. Совершенствование методологии дистанционного мониторинга пожарной опасности в лесах // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. – 2024. Т. 3. – С. 113–131. – DOI: 10.21178/2079-6080.2024.3.113.Slavskiy V.A., Matveev S.M., Mironenko A.V., Litovchenko D.A. Sovershenstvovanie metodologii distancionnogo monitoringa pozharnoj opasnosti v leash [Improving the methodology of remote monitoring of forest fire hazards]. Trudy Sankt-Peterburgskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta lesnogo hozjajstva. 2024; 3: 113–131. – DOI: https://doi.org/10.21178/2079-6080.2024.3.113.Иванов С.А. Системный анализ факторов, влияющих на возникновение лесных пожаров в Северо-Западном федеральном округе // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2022. – Т. 4. – С. 26–34. – DOI: 10.24143/2073-5529-2022-4-26-34.Ivanov S.A. Sistemnyj analiz faktorov, vlijajushhih na vozniknovenie lesnyh pozharov v Severo-Zapadnom federal'nom okruge [A systems analysis of factors influencing the occurrence of forest fires in the Northwestern Federal District]. Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. Serija: Upravlenie, vychislitel'naja tehnika i informatika. 2022; 4: 26–34.Slavskiy V., Matveev S., Sheshnitsan S., Litovchenko D., Larionov M.V., Shokurov A., Litovchenko P., Durmanov N. Assessment of Phytomass and Carbon Stock in the Ecosystems of the Central ForestSteppe of the East European Plain: Integrated Approach of Terrestrial Environmental Monitoring and Remote Sensing with Unmanned Aerial Vehicles. Life. 2024; 14: 632. – DOI: 10.1051/bioconf/202414502013.Slavskiy V., Matveev S., Sheshnitsan S., Litovchenko D., Larionov M.V., Shokurov A., Litovchenko P., Durmanov N. Assessment of Phytomass and Carbon Stock in the Ecosystems of the Central ForestSteppe of the East European Plain: Integrated Approach of Terrestrial Environmental Monitoring and Remote Sensing with Unmanned Aerial Vehicles. Life. 2024; 14: 632. – DOI: https://doi.org/10.1051/bioconf/202414502013.Славский В.А., Матвеев С.М. Некоторые аспекты закладки пробных площадей при проведении государственной инвентаризации лесов // Лесотехнический журнал. – 2021. – Т. 11. – 1(41). – С. 56-63. – DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2021.1/5.Slavskiy V.A., Matveev S.M. Nekotorye aspekty zakladki probnyh ploshhadej pri provedenii gosudarstvennoj inventarizacii lesov [Some aspects of laying out test plots during the state forest inventory]. Lesotehnicheskij zhurnal. 2021: 11; 1(41): 56-63. – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2021.1/5.Ivanova N., Fomin V., Kusbach A. Experience of Forest Ecological Classification in Assessment of Vegetation Dynamics. Sustainability. 2022; 14: 3384. – DOI:10.3390/su14063384Ivanova N., Fomin V., Kusbach A. Experience of Forest Ecological Classification in Assessment of Vegetation Dynamics. Sustainability. 2022; 14: 3384. – DOI:10.3390/su14063384Мигунова Е.С. Лесная типология Г.Ф. Морозова – А.А. Крюденера – П.С. Погребняка – теоретическая основа лесоводства // Лесной вестник. Forestry Bulletin. – 2017. – Т. 21 (5). – С. 52–63. – DOI: 10.18698/2542-1468-2017-5-52-63Migunova E.S. Lesnaja tipologija G.F. Morozova – A.A. Krjudenera – P.S. Pogrebnjaka – teoreticheskaja osnova lesovodstva [Forest typology of G.F. Morozov – A.A. Krudener – P.S. Pogrebnyak – theoretical basis of forestry]. Lesnoj vestnik. Forestry Bulletin. 2017; 21; 5: 52–63. – DOI: https://doi.org/10.18698/2542-1468-2017-5-52-63.Шевелина И.В., Нуриев Д.Н. Статистическая обработка лесоводственно-таксационной информации в среде STATISTICA. Екатеринбург: УГЛТУ. – 2022. – 112 с. – URL: https://elibrary.ru/PCJKNNShevelina I.V., Nuriev D.N. Statisticheskaja obrabotka lesovodstvenno-taksacionnoj informacii v srede STATISTICA [Statistical processing of forestry and taxation information in the STATISTICA environment]. Ekaterinburg: UGLTU. 2022: 112.Sheldon M. Ross 11-Statistical validation techniques. Simulation (Sixth edition). 2023; 255-277. – DOI: 10.1016/B978-0-32-385738-3.00016-XSheldon M. Ross 11-Statistical validation techniques. Simulation (Sixth edition). 2023: 255-277. – DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-32-385738-3.00016-X.