Потоки СО? и Н?О в лесных экосистемах в условиях изменяющегося климата (оценки с применением математических моделей) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.08, кандидат наук Ольчев, Александр Валентинович

• Ольчев, Александр Валентинович
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Ольчев, Александр Валентинович

Оглавление

Введение

1. Существующие подходы к моделированию тепло-, Н2О- и СОг-обмена в системе "почва -растительность - атмосфера"

2. Математические модели Н2О- и СОг-обмена в лесных экосистемах

2.1. Одномерная модель М1х1Ъг-8УАТ для описания Н2О- и СОг-обмена в смешанных древостоях

2.1.1. Общая структура модели

2.1.2 Структура растительного покрова и почвы

2.1.3 Радиационный режим растительного покрова

2.1.4 Фотосинтез и дыхание растительного покрова и почвы

2.1.5 Испарение растительного покрова

2.1.6 Тепловой и водный режим почвы

2.1.7 Тепловой баланс растительного покрова и поверхности почвы

2.2 Трехмерная модель М1хй>г-ЗВ для описания переноса солнечной радиации, турбулентного тепло-, Н2О- и СОг-обмена в пространственно неоднородном растительном покрове

2.2.1 Моделирование структуры растительного покрова

2.2.2 Моделирование радиационного режима растительного покрова

2.2.3 Моделирование турбулентного режима в растительном покрове и в приземном слое атмосферы

2.2.4 Моделирование переноса тепла и влаги между земной поверхностью и атмосферой

2.3 Модель БУАТ-И^ю для описания тепло-, НгО- и СОг-обмена в региональном масштабе

2.3.1 Пространственная интерполяция метеорологических параметров

2.3.2 Генератор внутрисуточной изменчивости метеорологических параметров

2.3.3 Потоки тепла, НгО и СОг в региональном масштабе

3. Методы определения потоков тепла, НгО и СОг в лесных экосистемах в полевых условиях

3.1 Метод турбулентных пульсаций

3.2 Измерения НгО- и СОг-обмена с помощью метода экспозиционных камер

3.3 Измерение потока влаги и транспирации растений с помощью метода "потока пасоки"

4. Определение входных параметров и проверка адекватности моделей тепло-, Н2О- и СО2-обмена

4.1 Основные объекты экспериментальных и модельных исследований

4.2 Определение входных параметров моделей, определяющих биофизические свойства растительности и почвы

4.3 Проверка адекватности моделей

5. Опыт применения модели Mixfor-SVAT для оценки временной изменчивости Н2О- и СО2-обмена во влажных тропических и еловых лесах умеренных широт

5.1 Н20- и СОг-обмен влажных тропических лесов

5.2 НгО- и СОг-обмен в еловых лесах умеренных широт Центральной Европы

5.3 Зависимость первичной продукции влажных тропических и еловых лесов умеренных широт от поглощенной растительным покровом ФАР

6. Реконструкция динамики Н2О- и СОг-обмена лесных экосистем умеренных широт в позднеледниковье и голоцене

7. Изменение Н2О- и СОг-обмена лесных экосистем тропических и умеренных широт при изменении климата в XXI веке

8. Влияние обезлесения и изменения структуры землепользования на НгО- и СОг-обмен между подстилающей поверхностью и атмосферой в умеренных и тропических широтах

8.1 Влияние сплошной вырубки на радиационный режим и Н20- и СОг-обмен лесной экосистемы с атмосферой в локальном масштабе

8.2. Влияние изменения структуры землепользования на НгО- и СОг-обмен земной поверхности с атмосферой в региональном масштабе

Заключение и основные выводы

Литература

Список основных сокращений и условных обозначений

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Потоки СО? и Н?О в лесных экосистемах в условиях изменяющегося климата (оценки с применением математических моделей)»

Введение

Рост и развитие растительных сообществ, их структура и видовое разнообразие определяются совокупностью факторов, первостепенное значение среди которых принадлежит климатическим условиям. Приходящая солнечная радиация, температура и влажность воздуха, условия почвенного увлажнения регулируют процессы фотосинтеза, дыхания и транспирации растений, определяя закономерности роста и развития растительных сообществ. Современные изменения климата, сопровождающиеся ростом температуры воздуха, изменениями газового состава атмосферы и условий увлажнения земной поверхности, очевидно, могут повлиять на динамику и скорость биофизических и биохимических процессов, протекающих в растениях и почве, и как следствие привести к изменениям интенсивности Н20- и СОг-обмена между растениями и окружающим воздухом. В долгосрочной перспективе это может сказаться на устойчивом развитии растительных сообществ, привести к изменениям их видового состава и ареалов распространения различных видов. Таким образом, учитывая тесную зависимость процессов переноса тепла, Н2О и СОг от условий внешней среды, видового состава и структуры растительности, а также от совокупности биофизических и биохимических процессов, протекающих в растениях и почве, можно говорить о Н20- и СОг-обмене как об индикаторе состояния, развития и роста растений. Очевидно, что возникновение стрессовых условий у растений, вызванных неблагоприятными условиями окружающей среды, прогнозируемо приведет к изменениям структуры теплового, водного и углеродного баланса лесной экосистемы (Выгодская с соавт., 2009).

Климатические условия формируются как под влиянием внутренней изменчивости в климатической системе, так и под воздействием различных внешних факторов естественного и антропогенного характера (Будыко, 1971, 1974). Антропогенное влияние на климат в основном связано с увеличением выбросов парниковых газов и аэрозолей в атмосферу в процессе человеческой деятельности, с вырубкой лесов и с изменением структуры землепользования. К естественным внешним факторам, влияющим на климат, относятся различные астрономические (изменение скорости вращения земли, наклона земной оси, расстояния от земли до солнца, солнечной активности, и т.д.) и эндогенные (связанные с геологическими процессами внутри земли) факторы. По данным межправительственной группы экспертов по изменению климата, МГЭИК (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) наблюдаемое в последние 50 лет устойчивое повышение глобальной температуры воздуха, связывается, в первую очередь, с резким увеличением содержания парниковых газов в атмосфере и, прежде всего,

антропогенного диоксида углерода, СО2 (ГРСС, 2007, 2013), образующегося при сжигании ископаемых видов топлива, а также при производстве цемента, алюминия, черных металлов и аммиака. По данным Ле Кер (Le Quere et al., 2009, 2010) за период с 2000 г. по 2008 г. средняя величина антропогенных выбросов СОг в атмосферу составила 7.7±0.8 Гт С год-1. При этом, концентрация СО2 в воздухе, измеряемая на фоновой станции мониторинга Мауна Лоа (Mauna Loa) на Гавайях за период с 2000 по 2010 г.г. увеличилась на 20.4 ррш и в марте 2015 г. достигла 401.52 ррш (http://www.esrl.noaa.gov/ gmd/ccgg/trends/).

В целях сокращения антропогенных выбросов парниковых газов и стабилизации их содержания в атмосфере в 1992 г. была принята Рамочная Конвенция ООН об Изменении Климата, РКИК (Framework Convention on Climate Change, UN FCCC), включающая в себя целый ряд обязательств для промышленно-развитых стран и стран с переходной экономикой по ограничению выбросов парниковых газов в атмосферу. В 1997 г. в Киото (Япония) в дополнение к РКИК был принят протокол, определяющий количественные обязательства стран по ограничению и сокращению выбросов парниковых газов в атмосферу (Киотский протокол).

Обладая высокой чувствительностью к изменениям условий внешней среды, земная растительность также оказывает и существенное обратное влияние на климатическую систему. Оно проявляется через изменения скорости обмена парниковых газов, и прежде всего, Н2О и СО2 с атмосферой, а также изменения радиационного и теплового режима земной поверхности (Молчанов, 1961, 1973; Раунер, 1972; Росс, 1975; Алексеев, 1975; Выгодская, 1981; Шульгин, 2009; Calder, 2005; и др.). Особая роль при этом принадлежит лесам, покрывающим в настоящее время около 31% поверхности суши (FAO, 2010). Лесная растительность активно поглощает СО2 из атмосферы в процессе фотосинтеза, аккумулирует его в надземной и подземной биомассе, а также удерживает его внутри экосистемы в связанном состоянии на протяжении значительного промежутка времени за счет невысокой скорости деструкции органического вещества (Schimel, 1995; Malhi, Grace, 1999, 2000; Grace, 2000; и др.). Леса активно воздействуют также и на радиационный, тепловой и водный режим земной поверхности (Молчанов, 1961, 1973; Раунер, 1962, 1972; Calder, 2005; и др.). В частности, влияние лесов на водный режим проявляется в регулировании скорости транспирации и испарения, в защите поверхности почвы от чрезмерного иссушения, в снижении пиков половодья и паводков в реках, а также в увеличении минимального речного стока в меженные периоды.

Таким образом, можно говорить о тесном, сформированном через сложную систему прямых и обратных связей, взаимном влиянии лесной растительности и климата. С одной стороны, обладая высокой чувствительностью к изменению условий внешней среды, леса

непрерывно меняются под влиянием климатических условий. Эти связи, впервые на примере природных зон крупных регионов и средних многолетних характеристик теплового баланса были наглядно показаны в работах А.А. Григорьева и М.И. Будыко (Григорьев, Будыко, 1956; Григорьев, 1966). С другой стороны, леса активно воздействуют на климатическую систему, регулируя тепловой и водный режим земной поверхности и приземного слоя воздуха, и поддерживая естественный баланс СОг в атмосфере, ослабляя тем самым возможные негативные экологические последствия усиления парникового эффекта.

Изучение сложных многофакторных процессов взаимодействия климата и лесной растительности требует проведения комплексных экспериментальных и теоретических модельных исследований, направленных, прежде всего, на анализ природной изменчивости и чувствительности различных типов растительных сообществ к изменению условий внешней среды, на исследования их устойчивости к изменениям климата, а также на оценку обратного влияния лесов на климатическую систему.

В настоящее время для определения составляющих тепло-, Н2О- и СОг-обмена между земной поверхностью и атмосферой в различных пространственных и временных масштабах используется широкий спектр различных экспериментальных и модельных подходов.

Среди экспериментальных методов в последние десятилетия получил широкое развитие метод турбулентных пульсаций или ковариации турбулентных пульсаций, eddy covariance (Цванг, 1960, 1963; Dyer, 1963; Елагина, Лазарев, 1984; Baldocchi et al., 1988; Foken, Wichura, 1996; Lee et al., 2004; Papale et al., 2006; и др.). С его помощью можно получать данные о масштабах пространственно-временной изменчивости составляющих тепло-, Н20- и СО2-обмена для различных типов растительных сообществ, а также определять их чувствительность к изменению условий внешней среды в масштабе экосистемы. Классический метод экспозиционных камер используется для определения почвенного дыхания, Н2О- и СОг-обмена на небольших участках земной поверхности, отдельных листьев, ветвей и даже целых деревьев (Цельникер, 1978, 1993; Janssens et al., 2001; Кудеяров, Курганова, 2005; Молчанов, 2007; Инсаров с соавт., 2012; Olchev et al., 2013; и др.).

Модельные подходы широко используются, прежде всего, при решении задач, которые не могут быть выполнены с использованием только результатов экспериментальных наблюдений. В частности, они незаменимы для описания процессов тепло-, Н2О- и СОг-обмена на территориях, не охваченных сетью непрерывных мониторинговых наблюдений. Они требуются для проведения пространственной интерполяции и экстраполяции результатов точечных измерений, а также для заполнения пропусков в рядах непрерывных мониторинговых

наблюдений. Они необходимы для реконструкции динамики потоков в прошлые эпохи, и для прогноза возможного отклика природных экосистем на внешние воздействия, обусловленные как изменением климата, так и антропогенными факторами. Они также важны и для определения обратного влияния изменений природных экосистем на климатическую систему в будущем.

Большинство существующих в настоящее время моделей тепло-, Н2О- и СОг-обмена между земной поверхностью и атмосферой основаны на использовании относительно упрощенных параметризаций для описания как структуры растительного покрова и почвы, так и процессов тепло-, Н2О- и СОг-переноса в растительном покрове и почве. Они используют относительно небольшое количество входных параметров, определяемых как с помощью наземных наблюдений, так и по результатам измерений с помощью средств дистанционного зондирования, что делают их чрезвычайно эффективным инструментом для определения интегральных потоков СО2 и Н2О между земной поверхностью и атмосферой в глобальном и региональном масштабе (Cramer et al., 1999, 2001; Bonan et al., 2003; Running et al., 2004; Xiao et al., 2008).

Однако, для решения задач, связанных с описанием процессов тепло-, Н2О- и СО2-обмена внутри пространственно-неоднородных растительных сообществ, определением масштабов их пространственно-временной изменчивости, оценкой чувствительности растительных сообществ к изменению условий внешней среды, структуры и видового состава растительности, вызванных как изменениями климатических условий, так и антропогенными воздействиями, простые модели не обладают достаточной эффективностью и требуется привлечение более сложных математических моделей, основанных на более детальной параметризации как структуры растительного покрова и почвы, так и всего комплекса биофизических и биохимических процессов, протекающих в растениях, почве и всей экосистеме в целом. В том числе, при описании процессов тепло-, Н20- и СОг-обмена в лесных растительных сообществах необходим детальный учет вертикальной и горизонтальной неоднородности растительного покрова, его видового разнообразия, нестационарности процессов переноса тепла и влаги в почве и растениях. Особые сложности возникают при описании процессов обмена на границе раздела растительных сообществ (например, поляна, опушка леса, и др.). Все эти факторы определяют леса как один из наиболее сложных объектов для математического моделирования.

Проблема достоверного математического описания процессов тепло-, Н2О- и СО2-обмена становится особо актуальной в свете необходимости количественной оценки влияния на

биосферу современных климатических изменений. Очевидно, что прогнозируемые изменения климатических условий в будущем могут оказать значительное влияние на все биофизические процессы, протекающие в растительности и почве, привести к изменению скорости Н2О- и СО2-обмена, скорости накопления почвенного углерода и азота. Кроме того, они могут привести к изменению пространственной структуры лесной растительности, а также ее видового состава. Однако, как разные типы лесных экосистем будут реагировать на изменение климатических условий в будущем, в том числе, на увеличение повторяемости аномальных погодных явлений (например, аномально жаркую и засушливую погоду) пока малопонятно.

Среди комплекса проблем, связанных с изменением современного лесного покрова, особо стоит проблема оценки влияния изменения структуры землепользования, и в том числе, антропогенно-обусловленного обезлесения территорий в разных климатических регионах. Априори понятно, что наблюдаемые в настоящее время темпы обезлесения, являющиеся следствием бесконтрольной вырубки лесов, уже могут оказать значительное влияние на тепло-, Н20- и СОг-обмен между земной поверхностью и атмосферой, и соответственно, прямо и косвенно воздействовать на климатические условия как в региональном, так и в глобальном масштабах (Schimel, 1995). Так по данным ФАО (FAO, 2010) за период с 2005 по 2010 г.г. скорость глобального обезлесения составляла в среднем 5.211 миллионов га в год (или 0.13% от общей площади лесов в год), в основном, за счет катастрофической вырубки тропических лесов в Южной Америке, Центральной Африке и Юго-Восточной Азии. По данным Jle Кер (Le Quere, 2010) это привело к уменьшению нетто экосистемной продукции (NEP) земной поверхности на 1.4±0.7 Гт С год-1. При этом установлено, что интенсивное обезлесение долины Амазонки в 1980-2000 г.г. привело в регионе к росту температуры, увеличению поверхностного стока, снижению испарения и количества выпадающих осадков (Foley et al., 2007). Сходные тенденции в изменении составляющих водного баланса земной поверхности при обезлесении наблюдаются и в других широтных зонах. Для надежного описания влияния процессов обезлесения на составляющие тепло-, Н2О- и СОг-обмена территорий в региональном и локальном масштабе как раз и требуется привлечения комплексных одномерных и трехмерных процесс-ориентированных моделей, позволяющих учитывать при проведении расчетов индивидуальные особенности структуры и биофизических свойств различных растительных сообществ и типов почв.

Таким образом, для решения фундаментальной научной проблемы по выявлению роли лесной растительности в круговороте СОг и Н2О, определению ее влияния на климат, выявлению причинно-следственных связей, а также оценке ее чувствительности к изменению

условий внешней среды под воздействием природных и антропогенных факторов необходимо проведение комплексных исследований, направленных, прежде всего, на получение количественных оценок составляющих углеродного и водного баланса лесных экосистем, определение масштабов их пространственно-временной изменчивости, а также их чувствительности к изменению условий внешней среды и климата. При этом важно использовать комплексный подход, основанный как на данных экспериментальных наблюдений, так и на результатах расчетов с применением процесс-ориентированных модельных подходов.

Основные цели и задачи исследования

В рамках решения комплексной задачи количественного описания процессов взаимодействия климата и лесной растительности основной целью данного исследования является: разработка и развитие комплекса математических моделей локального и регионального масштаба; их применение, в совокупности с данными экспериментальных наблюдений, в качестве инструмента для определения ответной реакции составляющих НгО- и СОг-обмена лесных экосистем тропических и умеренных широт на изменения условий внешней среды; а также для прогноза возможных изменений потоков Н2О- и СОг в будущем при разных климатических сценариях при изменении структуры растительности и землепользования на примере лесных экосистем тропических и умеренных широт.

Для достижения основной цели исследования в работе решались следующие задачи:

1. Разработка комплекса процесс-ориентированных одномерных и трехмерных моделей для описания процессов тепло-, Н2О- и СОг-обмена в различных типах лесных экосистем в локальном и региональном масштабах, определение входных параметров и проверка их адекватности на основе экспериментальных полевых наблюдений в еловых и смешанных лесах Центральной Европы и Европейской территории России (ЕТР), а также в вечнозеленых влажных тропических лесах Индонезии.

2. Определение масштабов временной изменчивости и реакции составляющих тепло-, Н2О-и СОг-обмена лесных экосистем умеренных и тропических широт на изменения условий внешней среды по данным экспериментальных наблюдений и результатам модельных расчетов в условиях современного климата.

3. Прогноз возможных изменений составляющих тепло-, Н20- и СОг-обмена в локальном и региональном масштабах при сплошных рубках в еловых лесах умеренных широт и

обезлесении в зоне влажных тропических лесов на основе данных полевых измерений и модельных расчетов.

4. Реконструкция составляющих тепло-, Н2О- и СОг-обмена лесных экосистем центральных районов ЕТР в позднеледниковье и голоцене по результатам модельных расчетов с применением палеоботанических и палеоклиматических данных.

5. Определение влияния будущих изменений климатических условий на составляющие тепло-, Н2О- и СОг-обмена в лесных экосистемах умеренных и тропических широт по данным модельных расчетов.

Объект исследования

Объектом исследования являются лесные экосистемы и их взаимодействие с климатической системой.

Предмет исследования

Предметом исследования являются потоки тепла, Н2О и СО2 в лесных экосистемах, оцененные с помощью математических моделей.

Изучаемые природные объекты

В качестве основных природных объектов для изучения процессов взаимодействия лесной растительности и климата в исследовании были выбраны вечнозеленые влажные тропические леса национального парка Лоре Линду, расположенного в центральных районах о. Сулавеси в Индонезии, а также еловые и смешанные леса, произрастающие в Центральной Европе в Золлинговском национальном парке в центральной Германии и на ЕТР в верховьях Волги вблизи п. Пено, соответственно.

Основным критерием при выборе лесных экосистем было обеспечение контрастных природных условий, явлений и объектов, на примере которых, можно было проверить адекватность предложенных моделей в широком диапазоне климатических условий, и проанализировать отклик Н2О- и СОг-обмена лесных экосистем на изменения условий внешней среды как при современных климатических условиях, так и в будущем. При этом, выбранные основные объекты измерений были сильно удалены от крупных антропогенных источников загрязнения, что позволило исключить из анализа влияние этого внешнего воздействия на исследуемые процессы. При выборе объектов исследования учитывалась также определяющая роль лесов умеренных и тропических широт в формировании глобального баланса СО2 и

других парниковых газов в атмосфере, а также их влияние на климатические и погодные условия в региональном и глобальном масштабе (Liski et al., 2003; Malhi, 2010; Le Quere, 2010; FAO, 2010).

Влажные тропические леса, а также хвойные леса умеренных широт, занимают около 73% территорий занятых лесами (Malhi, 2010; FAO, 2010), и характеризуются максимальными запасами углерода в живой и мертвой биомассе (84%), а также в почве (88%) (Malhi et al., 1999). Так, по данным Мали (Malhi, 2010), все леса, произрастающие в тропических широтах, поглощают около 1.1±0.3 Гт С год-1. При этом только влажные тропические леса аккумулируют до 0.8±0.2 Гт С год-1. Суммарное поглощение СОг хвойными лесами в умеренных широтах по разным оценкам несколько ниже - 0.7±0.2 Гт С год-1 (Liski et al., 2003; McGuire et al., 2010; FAO, 2010). Учитывая, что суммарный нетто СОг обмен (NEE) между поверхностью суши и атмосферой по данным Jle Керр (Le Quere, 2010) за 2008 году составил -2.7±1.0 Гт С год-1, можно говорить, что тропические леса и хвойные леса умеренных широт играют определяющую роль в суммарном балансе СО2 земной поверхности.

Следует подчеркнуть, что, несмотря на значительные площади, занимаемые тропическими лесами, процессы СОг - и Н2О- обмена в них исследованы пока довольно слабо. До недавнего времени, основное внимание при изучении влажных тропических лесов было сосредоточено на экваториальных лесах Амазонки (Phillips et al., 1998; Lloyd et al., 2007). А аналогичные исследования в экваториальных районах Африки и Юго-Восточной Азии, до недавнего времени, носили лишь эпизодический характер (Fisher et al., 2009; Ciais et al., 2011). Из-за сильной антропогенной нагрузки леса в экваториальных районах Юго-Восточной Азии сохранились, главным образом, в пределах национальных парков и на территориях часто плохо пригодных для освоения и хозяйственной деятельности человека. В частности, до настоящего времени практически полностью отсутствуют данные о потоках парниковых газов во влажных тропических лесах, произрастающие на возвышенных участках местности, где в силу значительной удаленности от населенных пунктов, сложного рельефа и сильно мозаичного характера растительности проведение регулярных наблюдений сильно затруднено.

Методологическая база исследования

При исследованиях Н2О и СО2 использовался комплексный подход, основанный на результатах расчетов с помощью процесс-ориентированных математических моделей и данных экспериментальных наблюдений.

При разработке математических моделей использовалась концепция сопряженного описания физических и биологических процессов, протекающих на различных иерархических уровнях лесной экосистемы: от уровня отдельного листа до уровня отдельного дерева, древостоя и всей экосистемы в целом. Это позволяет не только описать сезонную и суточную динамику интегральных потоков Н20 и С02 на уровне всей экосистемы, но также и адекватно оценить вклад почвы, лесной подстилки, а также деревьев разных пород в суммарные потоки с учетом их индивидуального отклика на изменения условий внешней среды, с учетом различий в структуре и биофизических свойствах. Проверка адекватности моделей проводилась с применением данных многолетних наблюдений за потоками Н20 и С02 с применением методов турбулентных пульсаций (eddy covariance), "sap flow" и экспозиционных камер, позволяющие проводить прямые изменения потоков в различных пространственных (от отдельного листа и дерева до всей экосистемы в целом) и временных масштабах. Входные параметры моделей, в том числе параметры, характеризующие скорость фотосинтеза, дыхания и транспирации растений, а также их зависимости от изменения условий внешней среды, определялись в ходе интенсивных полевых компаний с применением портативных систем для измерения фотосинтеза и диффузионных порометров.

Теоретическая база исследования

Разработка отдельных блоков моделей базировалась на теоретических представлениях о процессах, происходящих на разных иерархических уровнях в системе "почва - растительность - атмосфера", следующих из результатов фундаментальных исследований, проведенных отечественными и зарубежными авторами: X.J1. Пенманом (Penman, 1948), М.И. Будыко (1948), Будаговским А.И. (1964), Дж. Монтисом (Monteith, 1965, 1990), Полуэктовым P.A. (1992) по изучению процесса испарения земной поверхности; П. Джарвисом (Jarvis, 1976) - по изучению физиологических механизмов устьичной регуляции процесса транспирации; Ю. Россом (1964, 1965, 1975) - по описанию и моделированию режима солнечной радиации в растительном покрове; Ю. JI. Цельникер (1978), Г. Фаркхаром (Farquhar, 1980) и А.Т. Мокроносовым (1983, 1999) - по исследованию процесса фотосинтеза и дыхания растений. Реконструкция динамики растительности в позднеледниковье и голоцене основывалась на результатах исследований и обобщений, проведенных H.A. Хотинским (1977) и коллективом авторов под руководством A.A. Величко (1991, 2002, 2009, 2010). При исследованиях современных глобальных климатических изменений рассматривалась "энерго-балансовая" модель климата, предложенная М.И. Будыко (1971, 1974).

Эмпирическая база исследования

При проведении исследования использовались следующие данные и материалы:

1. Данные метеорологических измерений и наблюдений (пульсационные измерения, измерения с помощью экспозиционных камер, измерения скорости потока влаги по ксилеме) за потоками СО2 и Н2О (уровни отдельного листа, дерева, экосистемы) на станциях мониторинга в вечнозеленых дождевых тропических лесах Индонезии в Юго-Восточной Азии (2002-2008 г.г.), еловых лесах Золлинговского национального парка в Центральной Европы (1996-1999, 2003 г.г.), смешанных лесах на границе таежных и широколиственных лесов вблизи п. Пено в Верховьях Волги в Центральной части Европейской территории России (1999-2000 г.г.).

2. Описания растительности и почвы на исследуемых территориях.

3. Результаты спорово-пыльцевого анализа и палеоклиматических реконструкций разрезов органогенных отложений позднего плейстоцена и голоцена в южной части Валдайской возвышенности центральной части ЕТР.

4. Сценарии возможных изменений климатических условий на исследуемых территориях на период до конца XXI в. (ГРСС, 2007, 2013), полученные с применением климатической модели ECHAM5IMPIOM (Макс-Планк Институт по Метеорологии, Гамбург, Германия).

Основные защищаемые положения

1. Разработанный комплекс процесс-ориентированных моделей позволяет адекватно описать процессы тепло-, Н2О- и СОг-обмена в лесных экосистемах в широком диапазоне изменчивости условий внешней среды на локальном и региональном уровне.

2. Несмотря на существенные различия в климатических условиях, видовом составе и разнообразии исследованных влажных тропических лесов и еловых лесов умеренных широт, величина отношения годовых сумм эвапотранспирации к испаряемости для обоих типов лесных экосистем почти одинакова. Также экосистемы характеризуются близкими значениями вклада транспирации в суммарную эвапотранспирацию за год, а также относительными затратами тепла на испарение в интегральном годовом радиационном балансе.

3. Вопреки принятой точке зрения о линейном характере зависисмости месячных и суточных значений валовой первичной продукции (GPP) лесов от величины поглощенной растительным покровом (РП) фотосинтетически активной радиации {ФАР) эта зависимость для влажных тропических лесов характеризуется четко выраженной нелинейностью. В свою

очередь, зависимость месячных и суточных значений нетто первичной продукции (NPP) влажного тропического леса, а также GPP и NPP еловых лесов умеренных широт от поглощенной ФАР близка к линейной.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ольчев, Александр Валентинович, 2015 год

Литература

1. Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев A.C., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 285-302

2. Бихеле З.Н., Молдау Х.А., Росс К. Математическое моделирование транспирации и фотосинтеза растений при недостатке почвенной влаги. Л.: Гидрометеоиздат. 1980. 223 с.

3. Бойко А.П., Сиротенко О.Д. Моделирование энерго- и массообмена в системе "Почва -Растительность - Атмосфера" при условиях водного дефицита. Труды ВНИИСХМ. 1985. №10. С. 1-35.

4. Борисова O.K. Ландшафтно-климатические изменения в умеренных широтах Северного и Южного полушарий за последние 130000 лет. М.: ГЕОС, 2008, 264 с.

5. Братсерт У.Х. Испарение в атмосферу. Теория, история, приложения. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 352 с.

6. Будаговский А.И. Испарение почвенной влаги. М.: Наука. 1964. 244 с.

7. Будаговский А.И., Ничипорович A.A., Росс Ю.К. Количественная теория фотосинтеза и ее использование для решения научных и практических задач физической географии. Изв. АН СССР, Сер. геогр. 1964. №6. С. 13-27.

8. Будаговский А.И., Лозинская Е.А. Теория суммарного испарения и ее приложения. Водные ресурсы, 1976, 2, С. 34-55.

9. Будыко М.И. Испарение в естественных условиях. Л.: Гидрометеоиздат, 1948, 136 с.

10. Будыко М. И. Климат и жизнь. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 470 с.

11. Будыко М. И. Изменения климата. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 280 с.

12. Будыко М.И Климат в прошлом и будущем. Л.: Гидрометеоиздат, 1980.

13. Быкова Л.П., Дубов A.C. Влияние лесных полос на распределение концентрации пыли при пыльных бурях. Метеорология и Гидрология. 1974, №7. С. 34-41

14. Ваганов Е.А., Грачев A.M., Шишов В.В., Панюшкина И.П., Левитт С.У., Кнорре A.A., Чебыкин Е.П., Меняйло О.В. Дендрохронология элементного состава как перспективное направление биогеохимии. Доклады Академии наук. 2013. №453( 6). С. 702-706

15. Величко A.A. Глобальные изменения климата и реакция ландшафтной оболочки. Изв. АН СССР. 1991, Сер. геогр., 5, С. 5-22

16. Величко A.A. (ред.). Динамика ландшафтных компонентов и внутренних морских бассейнов Северной Евразии за последние 130 ООО лет. М.: ГЕОС. 2002. 232 с.

17. Величко A.A. (ред.). Палеоклиматы и палеоландшафты внетропического пространства Северного полушария. Поздний плейстоцен - голоцен. М.: ГЕОС. 2009. 120 с.

18. Величко A.A. (ред.). Климаты и ландшафты Северной Евразии в условиях глобального потепления. Ретроспективный анализ и сценарии М.: ГЕОС. 2010. 220 с.

19. Вильфанд P.M., Ривин Г.С., Розинкина И.А. Мезомасштабный краткосрочный прогноз погоды в Гидрометцентре России на примере COSMO-RU. Метеорология и гидрология. 2010, №1, С. 5-17.

20. Володин В.Н. Лыкосов В.Н. Параметризация процессов тепло- и влагообмена в системе растительность - почва для моделирования общей циркуляции атмосферы. 1. Описание и расчеты с использованием локальных данных наблюдений, Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 1998. №34. С. 453-465

21. Воронин П.Ю. Роль, значение и место фотосинтетического стока углерода в органической ветви глобального цикла углерода. Эмиссия и сток парниковых газов на территории северной Евразии. Под ред Н.П. Лаверова. М.: ОНТИ ПНЦ, 2004. С. 17-26

22. Воронин П.Ю. Фотосинтетический континентальный сток углерода: физиологический аспект. Автореф. дис. докт. биол. наук. Москва. 2006. 50 с.

23. Выгодская H.H., Варлагин А. В., Курбатова Ю. А., Ольчев А. В., Панферов О. И., Татаринов Ф. А., Шалухина Н. В. Реакция таежных экосистем на экстремальные погодные условиям и климатические аномалии. Доклады Академии Наук. 2009. №429(6). С. 842-845

24. Галямин Е.П. О построении динамической модели формирования урожая агроценозов. В: Биологические системы в земледелии и лесоводстве. М.: Наука, 1974, С.70-84

25. Гельфан А.Н. Динамико-стохастическое моделирование формирования талого стока. Наука, 2007. 279 с.

26. Григорьев A.A. Закономерности строения и развития географической среды. М.: Мысль, 1966. 384 с.

27. Григорьев A.A., Будыко М.И. О периодическом законе географической зональности // Докл. АН СССР. 1956. Т. 1Ю.№ 1.С. 129-133.

28. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Ковалев Е.Э. Использование модели взаимодействия подстилающей поверхности суши с атмосферой для расчетов речного стока в высоких широтах. Вод. ресурсы. 2008. Т.35. № 2. С.181-195

29. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010, 326 с.

30. Дубов A.C., Быкова Л.П., Марунич С.Б. Турбулентность в растительном покрове. Л.: Гидрометеоиздат. 1978. 220 с.

31. Инсаров Г. Э., Борисова О. К., Корзухин М. Д., Кудеяров В. Н., Минин А. А., Ольчев А. В., Семенов С. М., Сирин А. А., Харук В.И. Природные экосистемы суши. В: "Методы оценки последствий изменения климата для физических и биологических систем" (под ред. С. М. Семёнова). Москва: Росгидромет. 2012. С. 190-265

32. Елагина Л.Г. Оптический прибор для измерения турбулентных пульсаций влажности. Изв. АН СССР. Сер. геофиз. 1962. № 8. С. 1100-1107

33. Елагина Л.Г., Лазарев А.И. Измерение частотных пульсаций С02 в приземном слое атмосферы. Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1984. №20(6). С. 536-540

34. Кайбияйнен Л.К., Сазонова Т.А., Тихов П.В. Транспирационные потоки в ксилеме сосны и динамика потребления влаги. Лесоведение. 1981. №2. С. 27-34.

35. Кислов A.B., Евстигнеев В.М., Малхазова С.М., Соколихина H.H., Суркова Г.П., Торопов П.А., Чернышев A.B., Чумаченко А.Н. Прогноз климатической ресурсообеспеченности Восточно-Европейской равнины в условиях потепления XXI века. М.: МАКС Пресс, 2008, 290 с.

36. Климанов В. А. К методике восстановления количественныххарактеристик климата прошлого. // Вестник МГУ, Сер. географии., 1976. №2. С. 92-98.

37. Климанов В. А. Особенности изменения климата Северной Евразии в позднеледниковье и голоцене. Бюллетень Московского общества испытателей природы. Отд. геол., 1994, 69(1), С. 58-63

38. Кондратьев К.Я. Актинометрия. Л.: Гидрометеоиздат, 1965. 693 с.

39. Корзухин М.Д., Цельникер Ю.Л. Модельный анализ современных ареалов лесных древесных пород на территории России и их вариаций при возможных изменениях климата. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем, 2010. №23. С. 249-268

40. Кособрюхов А. А. Активность фотосинтетического аппарата при периодическом повышении концентрации С02. Физиология растений. 2009. №56(1). С. 8-16

41. Кудеяров В.Н., Курганова И.Н. Дыхание почв России: анализ базы данных, многолетний мониторинг, моделирование, общие оценки. Почвоведение. 2005. №9. С. 1112-1121

42. Кумбс Д. Метаболизм углерода. В: Фотосинтез и биопродуктивность: методы определения. Под ред. А.Т. Мокроносова, А.Г. Ковалева. М: Агромромиздат. 1989. С. 234-262

43. Кучмент JI.С. Моделирование процессов формирования речного стока. Л.: Гидрометеоиздат. 1980. 144 с.

44. Кучмент Л.С., Демидов В.Н., Мотовилов Ю.Г. Формирование речного стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 216 с.

45. Кухарец В.Н., Цванг Л.Р. Определение некоторых характеристик турбулентности в пограничном слое атмосферы. Метеорология и гидрология. 1976. №7. С. 56-60.

46. Кухарец В.П., Цванг Л.Р., Яглом A.M. О связи характеристик турбулентного приземного и пограничного слоев атмосферы. Физика атмосферы и проблема климата. М.: Наука, 1980. С. 162-193

47. Лархер В. Экология растений. М: Мир, 1978. 384 с.

48. Левашова Н.Т., Мухартова Ю.В., Давыдова М.А., Шапкина Н.Е., Ольчев A.B. Применение теории контрастных структур для описания поля скорости ветра в пространственно-неоднородном растительном покрове. Вестник Московского университета. Серия 3. Физика и Астрономия, 2015, № 3. С. 3-10

49. Менжулин Г.В. К методике расчета метеорологического режима в растительном сообществе. Метеорология и гидрология, 1970, №2. С.92-99

50. Мокроносов А. Т. Фотосинтетическая функция и целостность растительного организма. М.: Наука, 1983. 64 с.

51. Мокроносов А.Т. Глобальный фотосинтез и биоразнообразие растительности. Глобальные изменения природной среды и климата. -М.: Мин. науки и технологий, 1999. С. 1962.

52. Мокроносов А.Т., Гавриленко В.Ф., Жигалова Т.В. Фотосинтез. Физиолого-экологические и биохимические аспекты. М., Издательский центр «Академия», 2006. 448 с.

53. Молчанов А. А. Лес и климат. М.: Изд-во АН СССР, 1961. 279 с.

54. Молчанов А. А. Влияние леса на окружающую среду. М.: Наука. 1973.

55. Молчанов А.Г. Баланс СОг в экосистемах сосняков и дубрав в разных лесорастительных зонах. М.: Наука, 2007. 283 с.

56. Мохов И.И., Елисеев A.B. Моделирование глобальных климатических изменений в XX-XXIII веках при новых сценариях антропогенных воздействий RCP. - Доклады Академии наук, 2012, №443(6), С.732-736.

57. Мухартова Ю.В., Левашова Н.Т., Ольчев A.B., Шапкина Н.Е. Применение двумерной модели для описания турбулентного переноса СОг в пространственно-неоднородном

растительном покрове. - Вестник Московского университета. Серия 3. Физика и Астрономия, 2015, № 1,С. 15-22.

58. Нерпин C.B., Чудновский А.Ф. Энерго- и массообмен в системе растение - почва -воздух. Л.: Гидрометеоиздат. 1975. 375 с.

59. Новенко Е.Ю., Зюганова И.С., Ольчев A.B. Применение метода палеоаналогов для прогноза динамики растительности при изменениях климата Доклады Академии Наук (Серия Общая Биология), 2014. №457(1). С. 117-121

60. Обухов A.M. Характеристики микроструктуры ветра, Изв. АН СССР, Серия геофизика. 1951. №3. С.49-68

61. Ольчев A.B. Модель энерго- и массообмена лесных экосистем автореферат диссертации автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук. М: МГУ, 1998.27 с.

62. Ольчев A.B. Концепция модели испарения для неоднородных лесных ландшафтов. Лесоведение. 2003. №2. С. 55-64

63. Ольчев A.B., Курбатова Ю.А., Варлагин A.B., Выгодская H.H. Модельный подход для описания переноса С02 между лесными экосистемами и атмосферой. Лесоведение. 2008. № 3. С.3-13

64. Ольчев A.B., Курбатова Ю.А., Татаринов Ф.А., Молчанов А.Г., Варлагин A.B., Горшкова И.И., Выгодская H.H. Оценка первичной валовой и чистой продуктивности еловых лесов Центрально-Европейской части России с помощью полевых измерений и математической модели. Успехи современной биологии. 2009. №6. С. 565-577

65. Ольчев A.B., Радлер К. Применение трехмерной модели для описания влияния вырубки на радиационный режим лесной экосистемы. Известия Самарского научного центра РАН, 2009, Том И. №1(7). С.1538-1542. URL: http://www.ievbras.ru/download/other/ izvest_tll_nl-7_2009.pdf

66. Ольчев A.B., Новенко Е.Ю. Испарение лесных экосистем центральных районов Европейской территории России в голоцене. Математическая биология и биоинформатика, 2012. №7(1). С. 284-298

67. Ольчев A.B., Волкова Е. М., Каратаева Т., Новенко Е.Ю. Нетто С02 обмен и испарение сфагнового болота в зоне широколиственных лесов Европейской России. Известия Тульского государственного университета. Естественные науки. 2012. №3. С. 207-220

68. Ольчев A.B., Дещеревская O.A., Курбатова Ю.А., Молчанов А.Г., Новенко Е.Ю., Придача В.Б., Сазонова T.А. С02 и Н20 обмен в лесных экосистемах южной тайги при

климатических изменениях. Доклады Академии Наук (Серия Общая Биология). 2013. №450(6). С. 731-735

69. Павлов И.Н. Глобальные изменения среды обитания древесных растений. Красноярск: СибГТУ, 2003. 156 с.

70. Полуэктов P.A., Василенко Г.В. Расчет транспирации и физического испарения в прикладных моделях агроэкосистем. Почва и растение - процессы и модели. СПб.: АФИ, 1992. С. 58-66.

71. РаунерЮ.Л. К методике определения составляющих теплового баланса. Тепловой баланс леса и поля. М.: Изд-во АН СССР, 1962. С. 104-130.

72. Раунер Ю.Л. Тепловой баланс растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат. 1972. 211 с.

73. Розинкина И.А. Модель Гидрометцентра России почва - растительность - приземный слой атмосферы: алгоритм и результаты тестирования. Метеорология и гидрология. 2001. №3. С. 19-33

74. Росс Ю.К. Математическое моделирование поля фотосинтетически активной радиации (ФАР) в растительном покрове. - Сб. Актинометрия и оптика атмосферы. Москва: Наука. 1964. С.251-256

75. Росс Ю.К. Основные принципы построения математической модели фотосинтеза сельскохозяйственных посевов. В сборнике: Фотосинтез и продуктивность растений. Рига: Зинатне. 1965. С. 9-15

76. Росс Ю.К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат. 1975. 344 с.

77. Росс Ю.К., Князихин Ю., Кууск А., Маршак А., Нильсон Т. Математическое моделирование переноса солнечной радиации в растительном покрове. Л.: Гидрометеоиздат, 1992. 195 с.

78. Сазонова Т.А., Болондинский В.К., Придача В. Б. Эколого-Физиологическая характеристика сосны обыкновенной. Петрозаводск: Версо. 2011. 207 с.

79. Сиротенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. Л.: Гидрометеоиздат. 1981. 167 с.

80. Тарко А.М. Математическая модель глобального цикла углерода в биосфере. Журнал общей биологии. 2010. №71(1). С.97-109

81. Татаринов Ф.А., Молчанов А.Г., Ольчев A.B. 2009. Оценка и минимизация ошибок при измерении дыхания почвы по открытой схеме. Известия Самарского научного центра РАН, Том 11. № 1(7). С.1592-1595

82. Толмачев А.И. К истории возникновения и развития темнохвойной тайги. М.: Издательство Академии наук. 1954. 155с.

83. Тооминг Х.Г. Солнечная радиация и формирование урожая. JL: Гидрометеоиздат. 1977. 199 с.

84. Хотинский Н. А. Голоцен Северной Евразии: Опыт трансконтинентальной корреляции этапов развития растительности и климата. М.: Наука. 1977. 200 с.

85. Чертов О.Г., Комаров А.С. Модели биологического круговорота элементов. В: Моделирование динамики органического вещества в лесных экосистемах. М.: Наука. 2007. С.40-49

86. Шиятов С. Г. Дендрохронология, ее принципы и методы. Зап. Свердл. отд-ния ВБО. Свердловск, 1973. №6. С. 53-81

87. Шульгин И.А. Солнечная радиация и растения. Д.: Гидрометеоиздат. 1977. 178 с.

88. Шульгин И.А. Солнечные лучи в зеленом растении. Физиолого-метеорологические аспекты М.: Альтекс. 2009. 217 с.

89. Цванг JI.P. Измерения спектров температурных пульсаций в свободной атмосфере. Изв. АН СССР. Геофизика. 1960. № 11. С. 1674-1678

90. Цванг JI.P. Некоторые характеристики спектров температурных пульсаций в пограничном слое атмосферы. Изв. АН СССР. Геофизика. 1963. № 10. С. 1594—1600

91. Цельникер Ю. Л. Физиологические основы теневыносливости древесных растений. М.: Наука. 1978.215 с.

92. Цельникер Ю.Л., Малкина И.С., Ковалев А.Г., Чмора С.Н., Мамаев В.В., Молчанов А.Г. Рост и газообмен СОг у лесных деревьев. М.: Наука.1993. 256 с.

93. Чебакова Н.М., Рейфелдт Дж., Парфенова Е.И. Перераспределение растительных зон и популяций лиственницы сибирской и сосны обыкновенной в Средней Сибири при потеплении климата. Сибирский экологический журнал, 2003. №6. С. 677-686

94. Amthor J.S. Scaling C02-photosynthesis relationships from the leaf to the canopy. Photosynthesis Res. 39. 1994. P. 321-350

95. Ashok K., Yamagata T. The El Niño with a difference. Nature, 2009. 461, P. 481-484

96. Baldocchi D.D., Hicks B.B. and Meyers T.P. Measuring biosphere - atmosphere exchanges of biologically related gases with micrometeorological methods. Ecology. 1988. 69(5). P. 1331-1340

97. Baldocchi D.D. Luxmoore R.J., Hatfield. J.L Discerning the forest from the trees: an essay on scaling canopy stomatal condudanoe. Agriculture Forest Meteorology. 1991. 54. P. 197-226

98. Ball J., Woodrow I., Berry J. A model predicting stomatal conductance and its contribution to the control of photosynthesis under different environmental conditions. In: Progress in Photosynthesis Research, Biggins I. (Ed.) Netherlands: Martinus Nijhoff. 1987, P. 221-224

99. Baumgartner A. Meteorological Approach to the Exchange of CO, Between the Atmosphere and Vegetation, Particularly Forest Stands. Photosynthetica, 1969, 3, P. 127-149

100. Beneke P. Der Wasserumsatz eines Buchen- und eines Fichtenwaldökosystems im Hochsolling. - Schriften aus der Forstlichen Fakultät der Universität Göttingen und der Niedersächsischen Forstlichen Versuchsanstalt, Band 77, Frakfurt am Main, J.D.Sauerländer's Verlag 1984, 159 S.

101. Bernhofer Ch., Köstner B., Arnold K., Atashfaraz S., Bange J., Baums A.-B., Berger H., Beyrich F., Butterbach-Bahl K., Brüggemann E., Brüggemann N., Dämmgen U., Falge E., Feigenwinter Ch., Fischer B., Foken Th., Göckede M., Goldberg V., Gravenhorst G., Grüner A., Grünhage L., Grünwald T., Haggagy M., Herrmann H., Herold M., Imbery F., Ibrom A., Kesik M., Letzel M.O., Li Ch. Liebethal C., Lohse A., Matschullat J., Matzarakis A., Mauder M., Mayer H., Miehle A., Oltchev A., Pleßow K., Queck R., Raabe A., Raasch S., Reth S., Rost J., Schaaf S., Schröter M., Schwiebus A., Spieß T., Spindler G., Stiller B., Tenhunen J.D., Vogt R., Wagner M., Weigel H.-J., Ziemann A., Zimmermann F., Zittel P. Vertical Transport of Energy and Trace Gases at Anchor Stations and Their Spatial and Temporal Extrapolation under Complex Natural Conditions. In: The AFO 2000 Synthesis, Margraf Publishers. 2005. P. 68-90

102. Beven K. How far can we go in distributed hydrological modelling? Hydrology and Earth System Sciences. 2001. 5(1). P. 1-12

103. Biagioni S., Haberzettl T., Behling H. Late Holocene dynamics of tropical rainforest, climate, fire, human impact in Sulawesi (Indonesia). In: Proceeding of the Annual Conference of the Society for Tropical Ecology (GTÖ), 22-25 February 2012, Erlangen, Germany

104. Bolondinsky V., Oltchev A., Jin H.O, Joo Y.T., Chung D.J. Experimental study of the short-term fluctuations of net photosynthesis rate of Norway spruce needles under field conditions. J. Korean Forest Society. 1999. 88(1). P.38-46

105. Bonan G. B. A land surface model (LSM version 1.0) for ecological, hydrological, and atmospheric studies: Technical description and user's guide. NC AR Tech. Note NCAR/TN- 4171STR. 1996. 150 p.

106. Bonan G.B., Levis S., Sitch S., Vertenstein M., Oleson K.W. A dynamic global vegetation model for use with climate models: concepts and description of simulated vegetation dynamics. Global Change Biology. 2003. 9(11). P. 1543-1566.

107. Braig E., Tupek B. Separating soil respiration components with stable isotopes: natural abundance and labelling approaches. /'Forest. 2010. 3, P. 92-94

108. Bugmann H.K.M. On the ecology of mountainous forests in a changing climate: A simulation study. 1994 PhD Thesis 10638, Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Zurich, Switzerland

109. Bunn A.G. Hughes M.K., Kirdyanov A. V., Losleben M., Shishov V. V., Berner L. T., Oltchev A., Vaganov E. A. Comparing forest measurements from tree rings and a space-based index of vegetation activity in Siberia Environ. Res. Lett. 2013. 8. P. 035034

110. Burba G.G., Anderson D.J. A Brief Practical Guide to Eddy Covariance Flux Measurements: Principles and Workflow Examples for Scientific and Industrial Applications. LI-COR Biosciences, Lincoln, USA, 2010. 211 p.

111. Burgess S.O., Adams M.A., Turner N.C., Beverly C.R., Ong C.K., Khan A.H., Bleby T.M. An improved heat pulse method to measure low and reverse rates of sap flow in woody plants. Tree Physiol. 2001. 21. P. 589-598

112. von Caemmerer S. Biochemical models of leaf photosynthesis. Victoria, Australia: CSIRO Publishing. 2000. 165 p.

113. Calder I.R. Blue Revolution, Integrated Land and Water Resources Management, 2nd edn. London, UK: Earthscan. 2005.

114. Campbell G.S. A simple method for determining unsaturated conductivity from soil moisture retention data. Soil Sci.. 1974. 117. P. 311-314

115. Campbell G.A., Norman J.M. The description and measurement of plant canopy structure. In: Plant Canopies: Their Growth, Form and Function. G. Russel et al. (Eds.), Cambridge: Cambridge University Press. 1988. P. 1-19

116. Cermâk J., Demi M., Penka M. A new method of sap flow rate determination in trees. Biol. Plant. 1973. 15. P. 171-178

117. Cermâk J., Ulehla J., Kucera J., Penka M. Sap flow rate and transpiration dynamics in the full-grown oak (Quercus robur L.) in floodplain forest exposed to seasonal floods as related to potential évapotranspiration and tree dimensions. Biol. Plant. 1982. 24. P. 446-^460.

118. Cermâk J., Kucera J., Nadezhdina N. Sap flow measurements with some thermodynamic methods, flow integration within trees and scaling up from sample trees to entire forest stands. Tree 2004. 18. P. 529-546

119. Cernusak L.A., Aranda J., Marshall J.D., Winter K. Large variation in whole-plant water-use efficiency among tropical tree species. New Phytologist. 2007.173. P. 294-305

120. Charles-Edwards D A, Ludwig L.J. A model for leaf photosynthesis by C3 plant species, Annals of Botany. 1974. 38(4). P. 921-930

121. Choudhury B.J., Monteith J.L. A four-layer model for the heat budget of homogeneous land surfaces. Q. J. R. Meteorol. Soc. 1988. 114. P. 373-398

122. Choudhury B.J. Estimating gross photosynthesis using satellite and ancillary data: Approach and preliminary results. Remote Sensing of Environment. 2001, 75, P. 1-25

123. Ciais P, Bombelli A, Williams M, Piao SL, Chave J, Ryan CM, Henry M, Brender P, Valentini R. The carbon balance of Africa: synthesis of recent research studies. Philos. Transact. A Math. Phys. Eng. Sci. 2011, 369(1943), P. 2038-2057

124. Cienciala E., Lindroth A., Cermak J., Hallgren J.-E., Kucera J. Assessment of transpiration estimates for Picea abies trees during a growing season. Trees. 1992. 6. P. 121-127

125. Cionco R.M. Canopy gas exchange: canopy flow modeling and its application. In: Limitations to Efficient Water Use in Crop Production. 1983. P. 203-213

126. Clapp R.B., Hornberger G.M. Empirical Equations for some Soil Hydraulic Properties. Wat. Resour. Res. 1978. 14. P. 601-604

127. Climate variability in the tropical Pacific: mechanisms, modeling and observations. Eds: Y. du Penhoat and A. Kislov. Moscow: MAKS Press, 2010. 228 p.

128. Collatz G.J., Ball J.T., Grivet C., Berry J.A. Physiological and environmental regulation of stomatal conductance, photosynthesis, and transpiration: a model that includes a laminar boundary layer. Agric. For. Meteorol. 1991. 54. P. 107-136.

129. Collatz G. J., Ribas-Carbo M., Berry J.A. A coupled photosynthesis- stomatal conductance model for leaves of C4 plants. Aus. J. Plant Physiol. 1992. 19. P.519-538

130. Cramer W., Kicklighter D. W., Bondeau A., Moore Iii B., Churkina G., Nemry B., Ruimy A., Schloss A. L., Kaduk J., The Participants of the Potsdam NPP Model Intercomparison. Comparing global models of terrestrial net primary productivity (NPP): overview and key results. Global Change Biology, 1999. 5(1). P. 1-15

131. Cramer W., Bondeau A., Woodward F.I., Prentice I.C., Betts R.A., Brovkin V., Cox P.M., Fisher V., Foley J.A., Friend A.D., Kucharik C., Lomas M.R., Ramankutty N., Sitch S., Smith B., White A., Young-Moiling C. Global response of terrestrial ecosystem structure and function to C02 and climate change: results from six dynamic global vegetation models. Global Change Biology, 2001, 7(4), P. 357-373.

132. Davis T.W., Kuo C.M., Liang X., Yu P.S. Sap flow sensors: construction, quality control and comparison. Sensors (Basel). 2012. 12(1). P. 954-971

133. Desherevskaya O., Kurbatova J., Olchev A. Climatic conditions of the south part of Valday Hills, Russia, and their projected changes during the 21st century. Open Geography Journal. 2010. 3. P. 73-79

134. De Pury D.G.G., Farquhar G.D. Simple scaling of photosynthesis from leaves to canopies without the errors of big-leaf models. Plant Cell Env. 1997. 20. P. 537-557

135. Dickinson R. E. Land surface processes and climate-surface albedos and energy balance. Advances in Geophysics. 1983. 25. P. 305-353.

136. Dickinson R. E., Kennedy P., Henderson-Sellers A., Wilson M. Biosphere-atmosphere transfer scheme (BATS) for the NCAR community climate model, Technical Report NCARE/TN-275+STR, Colorado, Boulder: National Center for Atmospheric Research, 1986. 69 p.

137. Dyer A. J. The adjustment of profiles and eddy fluxes. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 1963. 89. P. 276-280.

138. Dyer A. J., Hicks B. B. Flux-gradient relationships in constant flux layer, Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 1970. 94. P. 318-332.

139. Gravenhorst G., Knyazikhin Yu., Kranigk J., Mießen G., Panfyorov O., Schnitzler K.G. Is forest albedo measured correctly? Meteorol. Zeitschrift. 1999. 8. P. 107-114

140. J. R., Schortemeyer M., Farlane N., Atkin O. K. Photosynthetic characteristics of 10 Acacia species grown under ambient and elevated atmospheric C02. Australian Journal of Plant Physiology. 2000. 27. P. 13-25

141. Eddy Covariance. A Practical Guide to Measurement and Data Analysis. M. Aubinet, T. Vesala, D. Papale (Eds.). Dordrecht, New York: Springer. 2012. 438 p.

142. Falk U. Turbulent fluxes of CO2, H2O and energy in the atmospheric boundary layer above tropical vegetation investigated by Eddy-Covariance measurements, Ph.D. Thesis, Georg-August Universität Göttingen, Germany. 2004. 116 p.

143. Falk U., Ibrom A., Kreilein H., Oltchev A., Gravenhorst G. Energy and water fluxes above a cacao agroforestry system in Central Sulawesi, Indonesia, indicate effects of land-use change on local climate Met. Zeitsch. 2005. 14(2). P. 219-225

144. FAO Global forest resources assessment 2010: Main report, FAO Forestry Paper 163, Rome, Italy, 2011,340 p.

145. Farquhar G.D., von Caemmere S., Berry J.A. A biochemical model of photosynthetic CO2 assimilation in leaves of C3 species. Planta, 1980, 149, P. 78-90.

146. Farquhar G.D. Models of integrated photosynthesis of cells and leaves. Phil. Trans. Royal Soc. London B. 1989. 323. P. 357-367

147. Falge E., Baldocchi D., Tenhunen J., Aubinet M., Bakwin P., Berbigier P., Bernhofer C., Burba G., Clement R., Davis K. J., Elbers J. A., Goldstein A. H., Grelle A., Granier A., Guomundsson J., Hollinger D., Kowalski A. S., Katul G., Law B. E., Malhi Y., Meyers T., Monson R. K., Munger J. W., Oechel W., Paw U K. T., Pilegaard K., Rannik U., Rebmann C., Suyker A., Valentini R., Wilson K. Wofsy S. Seasonality of ecosystem respiration and gross primary production as derived from FLUXNET measurements, Agric. For. Meteorol. 2002. 113, P. 53-74.

148. Falge E., Reth S., Briiggemann N, Butterbach-Bahl K., Goldberg V., Oltchev A., Schaaf S., Spindler G., Stiller B., Queck R., Kostner B., Bernhofer C. Comparison of surface energy exchange models with eddy flux data in forest and grassland ecosystems of Germany. J. Ecological Modeling. 2005. 188. P.174-216

149. Feigenwinter C., Bernhofer C., Vogt R. The influence of advection on the short term CO2 budget in and above a forest canopy. Bound. Layer Meteorol. 2004. 113. P. 201-224

150. Feigenwinter Ch., Bernhofer Ch., Eichelman U., Heinesch B., Hertel M., Janous D., Kolle O., Lagergren F., Lindroth A., Minerbi S., Moderow U., Molder M., Montagnani L., Oueck R., Rebmann C., Vestin P., Yernaux M., Zeri M., Ziegler W., Aubinet M. Comparison of horizontal and vertical advective C02 fluxes at three forest sites. Agric. For. Meteorol. 2008. 148 (1). P. 12-24

151. Federer C.A. A soil - plant - atmosphere model for transpiration and availability of soil water. Wat. Resour. Res., 1979, 15, P. 555-562

152. Finnigan J.J., Clement R., Malhi Y., Leuning R., Cleugh H.A. A re-evaluation of long-term flux measurement techniques. Part I: averaging and coordinate rotation. Bound. Layer Meteorol. 107. 2003. P. 1—48

153. Fisher J.B., Malhi Y., Bonal D., Da Rocha H.R., De Araujo A.C., Gamo M., Goulden M.L., Hirano T., Huete A.R., Kondo H., Kumagai T.O., Loescher H.W., Miller S., Nobre A., Nouvellon Y., Oberbauer S.F., Panuthai S., Roupsard O., Saleska S., Tanaka K., Tanaka N., Tu K.P., Von Randow C. The land-atmosphere water flux in the tropics. Global change biology. 2009. 15 (11). P. 2694-2714.

154. Flenley J. R., Butler K. Evidence for continued disturbance of upland rain forest in Sumatra for the last 7000 years of an 11,000 year record. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology. 171(3—4). P. 289-305

155. Foken T., Wichura B. Tools for quality assessment of surface-based flux measurements. Agricultural and Forest Meteorology. 1996. 78. P. 83-105.

156. Foken T., Leclerc M.Y. Methods and limitations in validation of footprint models. Agric. For. Meteorol. 2004. 127. P. 223-234

157. Foken T. Micrometeorology, Heidelberg: Springer Verlag. 2008. 308 p.

158. Foley J.A., Levis S., Prentice I.C., Pollard D., Thompson S.L.. Coupling dynamic models of climate and vegetation. Global Change Biology. 1998. 4. P. 561-579

159. Foley J.A., Asner G.P., Costa M.H. Coe M. T., DeFries R., Gibbs H. K., Howard E.A., Olson S., Patz J., Ramankutty N,. Snyder P.. Amazonia revealed: forest degradation and loss of ecosystem goods and services in the Amazon basin. Frontiers in Ecology and the Environment. 2007. 5. P. 25-32.

160. Friend A.D., Stevens A.K., Knox R.G. Cannell M.G.R. A process-based, terrestrial biosphere model of ecosystem dynamics (Hybrid v3.0). Ecological Modelling. 1997, 95. P. 249-287.

161. Gaillard M.J. , Sugita S., Mazier F., Trondman A.K., Brostrom A., Hickler T., Kaplan J.O., Kjellstrom E., Kokfelt U., Kunes P., Lemmen C., Miller P., Olofsson J., Poska A., Rundgren M., Smith B., Strandberg G., Fyfe R., Nielsen A.B., Alenius T., Balakauskas L., Barnekow L., Birks H.J.B., Bjune A., Bjorkman L., Giesecke T., Hjelle K., Kalnina L., Kangur M., van der Knaap W.O., Koff T., Lageras P., Latalowa M., Leydet M., Lechterbeck J., Lindbladh M., Odgaard B., Peglar S., Segerstrom U., von Stedingk H., Seppa H. Holocene land-cover reconstructions for studies on land cover-climate feedbacks. Climate of the Past. 2010. 6 (4). P. 483 - 499

162. Gao Z., Wang L., Horton R. Comparison of six algorithms to determine the soil thermal diffusivity at a site in the Loess Plateau of China. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. 2009. 6. P. 22472274

163. Gockede M., Rebmann C., Foken T. A combination of quality assessment tools for eddy covariance measurements with footprint modelling for the characterisation of complex sites. Agric. For. Meteorol. 2004. 127. P. 175-188

164. Gockede M., Foken T., Aubinet M., Aurela M., Banza J., Bernhofer C., Bonnefond J.-M., Brunet Y., Carrara A., Clement R., Dellwik E., Elbers J.A. , Eugster W., Fuhrer J., Granier A., Griinwald T., Heinesch B., Janssens I.A., Knohl A., Koeble R., Laurila T., Longdoz B., Manca G. , Marek M., Markkanen T., Mateus J., Matteucci G., Mauder M., Migliavacca M., Minerbi S., Moncrieff J.B., Montagnani L., Moors E., Ourcival J.-M., Papale D., Pereira J., Pilegaard K., Pita G., Rambal S., Rebmann C., Rodrigues A., Rotenberg E., Sanz M.J., Sedlak P., Seufert G., Siebicke L., Soussana J.F., Valentini R., Vesala T., Verbeeck H., Yakir D. Quality control of CarboEurope flux data - Part I: Footprint analyses to evaluate sites in forest ecosystems. Biogeosciences Discussions. 2007. 4. P. 4025-4066

165. Goulden M. L., Munger J. W., Fan S.-M., Daube B. C., Wofsy S. C. Exchange of carbon dioxide by a deciduous forest: Response to interannual climate variability. Science. 1996. 271. P. 15761578

166. Gower S.T., Reich P.B., Son Y. Canopy dynamics and aboveground production of five tree species with different leaf longevities. Tree Physiol. 1993. 12. P. 327-345

167. Grace J., Malhi Y. The role of rain forests in the global carbon cycle. Progress in Environmental Science. 1999. l.P.177-193

168. Grace J. The Carbon Cycle.The Encyclopedia of Biodiversity. 2000. 1. P.609-628

169. Granier A.- Une nouvelle methode pour la-mesure dy flux de seve brute dans le trons des arbres. Ann. Sei. For. 1985. 22. P. 193-200

170. Gravenhorst G., Ibrom A., Knyazikhin Yu., Oltchev A., Schütz C., Miessen G., Panfyorov O., Tworek T., Morgenstern K., Falk M., Richter I., Erler I., Fellert D., Schmidt M. Die biophysikalische Steuerung der CO2 - und H2O- Bilanz von Waldökosystemen. Teilvorhaben A7-b, Verbundprojekt "Veränderungsdynamik von Waldökosystemen". Abschlussbericht 1999. S. 88-131

171. Gravenhorst G., Oltchev A., Sogachev A., Ibrom A., Kreilein H. Forests as protection against airborne immissions. Met. Zeitsch. 2005. 14(2). P. 117-122

172. Harley P.C., Loreto F., di Marco G., Sharkey T.D. Theoretical consideration when estimating the mesophyll conductance to C02 flux by analysis of the response of Photosynthesis to CO2. Plant Physiology. 1992. 98. P. 1429-1436.

173. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Loveland T. R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. High-Resolution Global Maps of 21st-century Forest Cover Change. Science. 2013. 342. P. 850-853

174. Heinsch F.A., Zhao M.S., Running S.W., Kimball J.S., Nemani R.R., Davis K. J., Bolstad P. V., Cook B. D., Desai A. R., Ricciuto D. M., Law B. E., Oechel W. C., Kwon H. J., Luo H., Wofsy S. C., Dunn A. L., Munger J. W., Baldocchi D. D., Xu L., Hollinger D. Y., Richardson A. D., Stoy P. C., Siqueira M. B. S., Monson R. K., Burns S. P., Flanagan L. B. Evaluation of remote sensing based terrestrial productivity from MODIS using AmeriFlux tower eddy flux network observations. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 2006. 44. P. 1908-1925

175. Hope G., Tulip J. A long vegetation history from lowland Irian Jaya, Indonesia. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology. 1994. 109(2-4). P. 385-398

176. Hunt E.R., Running S.W., Federer C.A. Extrapolating plant water flow resistances and capacitances to regional scale. Agric. For. Meteorol. 54. 1991. P. 169-195

177. Ibrom A., Schütz C., Tworek T., Morgenstern K., Oltchev A., Falk M., Constantin J., Gravenhorst G. Eddy-correlation measurements of fluxes of C02 and H20 above a spruce forest. J. Phys. Chem. Earth. 21(5-6). 1996. P. 409-414

178. Ibrom A., Jarvis P.G., Clement R., Morgenstern K., Oltchev A., Medlyn B.E., Wang Y.P., Wingate L., Moncrieff J.B., Gravenhorst G. A comparative analysis of simulated and observed photosynthetic CO2 uptake in two coniferous forest canopies. Tree Physiology. 2006. 26. P. 845-864

179. Ibrom A., Olchev A., June T., Ross T., Kreilein H., Falk U., Merklein J., Twele A., Rakkibu G., Grote S., Rauf A., Gravenhorst G., 2007 Effects of land-use change on matter and energy exchange between ecosystems in the rain forest margin and the atmosphere. In The stability of tropical rainforest margins: Linking ecological, economic and social constraints. Eds. T. Tscharntke, C. Leuschner, M. Zeller, E. Guhardja and A. Bidin. Berlin: Springer Verlag. P. 463-492

180. Ibrom A., Oltchev A., June T., Kreilein H., Rakkibu G., Ross Th., Panferov O., Gravenhorst G. Variation in photosynthetic light-use efficiency in a mountainous tropical rain forest in Indonesia. Tree Physiology. 2008. 28. P. 499-508

181. IUSS Working Group WRB 2006. World Reference Base for Soil Resources 2006. World Soil Resources Report №103. FAO, Rome, 128 p.

182. IPCC Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the IPCC. Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (Eds.). Cambridge, UK and New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2007, 996 p.

183. IPCC Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the IPCC. Cambridge: Cambridge University Press. 2013. 1535 p.

184. Ito A., Oikawa T. Global mapping of terrestrial primary productivity and light-use efficiency with a process-based model. In Global Environmental Change in the Ocean and on Land. Ed. M. Shiyomi. Tokyo: Terrapublishing. 2004. P. 343-358.

185. Jarvis P.J. The interpretation of the variations in leaf water potential and stomatal conductance found in canopies in the field. Phil. Trans. Royal Soc. B273. 1976. P. 593-610

186. Janssens I. A., Lankreijer H., Matteucci G., Kowalski A. S., Buchmann N., Epron D., Pilegaard K., Kutsch W., Longdoz B., Griinwald T., Montagnani L., Dore S., Rebmann C., Moors E. J., Grelle A., Rannik U., Morgenstern K., Oltchev S., Clement R., Guomundsson J., Minerbi S., Berbigier P., Ibrom A., Moncrieff J., Aubinet M., Bernhofer C., Jensen N.O., Vesala T., Granier A., Schulze E.-D., Lindroth A., Dolman A. J., Jarvis P. G., Ceulemans R., Valentini R. Productivity overshadows temperature in determining soil and ecosystem respiration across European forests. J. Global Change Biology. 7(3). 2001. P. 269-279

187. Kantha L.H. The length scale equation in turbulence models. Nonlinear Processes in Geophysics. 2004. 7. P. 1-15

188. Katul G. G., Finnigan J. J., Poggi D., Leuning R., Belcher S.E. The influence of hilly terrain on canopy-atmosphere carbon dioxide exchange. Bound. Layer Meteorol. 2006. 118. P. 189-216

189. Kellomäki S., Wang K-Y. Short-term environmental controls of heat and water vapour fluxes above a boreal coniferous forest: model computations compared with measurements by eddy correlation. J. Ecol. Model. 1999. 124. P. 145-173

190. Knapp A.P., Carter G.A. Variability in leaf optical properties among 26 species from a broad range of habitats. American Journal of Botany. 1998. 85. P. 940-946.

191. Knyazikhin Yu., Panfyorov O., Gravenhorst G., Mießen G. Small-scale study of three-dimensional distribution of photosynthetically active radiation in a forest. Agric. For. Meteorol. 1997. 88. P. 215-239

192. Komarov A.S., Chertov O.G., Andrienko G.L., Andrienko N., Mikhailov A.V., Gatalsky P.. DESCARTES & EFIMOD: An Integrated System for Simulation Modelling and Exploration Data Analysis for Decision Support in Sustainable Forestry. In: A.Rizzoli (Ed.) Integrated Modelling and Assessment, Kluver Publ., 2002. P.234-239.

193. Kumagai T., Ichie T., Yoshimura M., Yamashita M., Kenzo T., Saitoh T. M., Ohashi M., Suzuki M., Koike, T., Komatsu H. Modeling CO2 exchange over a Bornean tropical rainforest using measured vertical and horizontal variations in leaf-level physiological parameters and leaf area densities. J. Geophys. Res. Atmos. 2006. 111. D10107

194. Kurbatova J., Li Ch, Tatarinov F., Variagin A, Shalukhina N, Olchev A. Modeling of the carbon dioxide fluxes in European Russia peat bog. Environ. Res. Lett. 2009. 4. P. 045022 (5pp)

195. Lamb H. F., Gasse F., Benkaddour A., El Hamouti N., van der Kaars S., Perkins W. T., Pearce N. J., Roberts C. N. Relation between century-scale Holocene arid intervals in tropical and temperate zones. Nature. 1995. 373. P. 134 - 137

196. Lamersdorf N. Auswirkungen wiederholter Bodenaustrocknungen auf den Stoffhaushalt eines Fichtenwald-Ökosystems im Solling., Habilitationsschrift, Inst. f. Bodenkunde u. Waldernährung d. Universität Göttingen, Göttingen, 1998.

197. Lee D.W., Graham R. Leaf optical properties of rainforest sun and extreme shade plants. American Journal of Botany. 1986. 73. P. 1100-1108.

198. Lee X., Massman W., Law B.. Handbook of Micrometeorology. The Netherlands: Kluwer Academic Publishers. 2004. 250 p.

199. Leemhuis C., Erasmi S., Twele A., Kreilein H., Oltchev A., Gerold G. Rainforest Conversion in Central Sulawesi, Indonesia - Recent Development and Consequences for River Discharge and Water Resources. Erdkunde. 61(3). 2007. P. 252-264

200. Le Quere C., Raupach M.R., Canadell J.G., Marland G., Bopp L., Ciais P., Conway T.J., Doney S.C., Feely R.A., Foster P. et al. Trends in the sources and sinks of carbon dioxide. Nature Geoscience. 2009. 2. P. 831 - 836

201. Le Quere C. Trends in the land and ocean carbon uptake. Current Opinion in Environmental Sustainability. 2010. 2 (4). P. 219-224

202. Leuning R. A critical appraisal of a combined stomatal-photosynthesis model for C3 plants. Plant Cell Environ. 1995. 18. P. 339-355

203. Liski J., Korotkov A. V., Prins Ch. F. L., Karjalainen T., Victor D. G., Kauppi P. E. Increased Carbon Sink in Temperate and Boreal Forests. Climatic Change. 2003. 61(1-2). P. 89-99

204. Lloyd J., Kolle O., Fritsch H., de Freitas S.R., Silva Dias M A F., Artaxo P., Nobre A.D., de Araujo A C., Kruijt B., Sogacheva L., Fisch G., Thielmann A., Kuhn U., Andreae M O. An airborne regional carbon balance for Central Amazonia. Biogeosciences. 2007. 4. C. 759-768.

205. Lockwood J. G. The Sensitivity of the Water Balance of a Wet Multilayer Model Pine Canopy to Variations in Meteorological Input. Climatic Change. 1992. 20(1). P. 23-56.

206. Luyssaert S., Inglima I., Jung M., Richardson A. D., Reichsteins M., Papale D., Piao S. L., Schulzes E. D., Wingate L., Matteucci G., Aragao L., Aubinet M., Beers C., Bernhoffer C., Black K. G., Bonal D., Bonnefond J. M., Chambers J., Ciais P., Cook B., Davis K. J., Dolman A. J., Gielen B., Goulden M., Grace J., Granier A., Grelle A., Griffis T., Grunwald T., Guidolotti G., Hanson P. J., Harding R., Hollinger D. Y., Hutyra L. R., Kolar P., Kruijt B., Kutsch W., Lagergren F., Laurila T., Law B. E., Le Maire G., Lindroth A., Loustau D., Malhi Y., Mateus J., Migliavacca M., Misson L., Montagnani L., Moncrieff J., Moors E., Munger J. W., Nikinmaa E., Ollinger S. V., Pita G., Rebmann C., Roupsard O., Saigusa N., Sanz M. J., Seufert G., Sierra C., Smith M. L., Tang J., Valentini R., Vesala T., Janssens I. A. C02 balance of boreal, temperate, and tropical forests derived from a global database. Global Change Biology. 2007. 13. P. 2509-2537.

207. Luyssaert S. E., Schulze D., Borner A., Knohl A., Hessenmoller D., Law B. E., Ciais P., Grace J. Old-growth forests as global carbon sinks. Nature. 2008. 455. P. 213-215. doi:10.1038/nature07276

208. Malhi Y., Baldocchi D.D., Jarvis P.G. The carbon balance of tropical, temperate and boreal forests. Plant Cell and Environment. 1999. 22. P. 715-740.

209. Malhi Y., Grace J. Tropical forests and atmospheric carbon dioxide. Trends in Ecology & Evolution. 2000. 15(8). P. 332-337

210. Malhi Y. The carbon balance of tropical forest regions, 1990-2005, Current Opinion in Environmental Sustainability. 2010. 2(4). P. 237-244.

211. Mann M.E., Zhang Z., Rutherford S., Bradley R.S., Hughes M.K., Shindell D., Ammann C., Faluvegi G., Ni F. Global Signatures and Dynamical Origins of the Little Ice Age and Medieval Climate Anomaly. Science. 2009. 326. P. 1256-1260

212. Manabe S. Climate and the ocean circulation. I: The atmospheric circulation and the hydrology of the earth's surface. Mon. Weather Rev. 1969. 97. P. 739-774.

213. Mauder M., Foken T. Documentation and instruction manual of the eddy covariance software package TK2, Universität Bayreuth, Abt. Mikrometeorologie, Arbeitsergebnisse. 2004. 26. 44 p.

214. Mayewski P. A., Rohling B. E., Stager G. Holocene climate variability. Quaternary Research. 2004. 62. P. 243-255

215. McGuire A.D., Macdonald R.W., Schuur E.A.G., Harden J.W., Kuhry P., Hayes D.J., Christensen T.R., Heimann M. The carbon budget of the northern cryosphere region. Current Opinion in Environmental Sustainability. 2010. 2(4). P. 231-236

216. Meador W. E., Weaver W. R. Two-stream approximations to radiative transfer in planetary atmospheres: A unified description of existing methods and new improvements. Journal of the Atmospheric Sciences. 1980. 37. P. 630-643

217. Medhurst J., Parsby J., Linder S., Wallin G., Ceschia E., Slaney M. A whole-tree chamber system for examining tree-level physiological responses of field-grown trees to environmental variation and climate change. Plant Cell Environ. 2006. 29(9). P. 1853-1869

218. Meehl G. A., Tebaldi C. More Intense, More Frequent, and Longer Lasting Heat Waves in the 21st Century. Science. 305 (5686). 2004. P. 994-997

219. Monteith J.L. Evaporation and environment. In: G.E.Frogg (Ed.) The state and movement of water in living organisms, Symp. Soc. exp. Biol., 19, N.Y.: Academic Press. 1965. P. 205-234

220. Monteith J.L. Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philos. Trans. R. Soc. Lond. Biological Sciences. 1977. 281(980). P.277-294

221. Monteith J.L., Unsworth M.H. Principles of Environmental Physics. 2-nd Edn. Routledge. New York: Charman and Hall. 1990. 291 p.

222. Monsi M., Saeki T. Ueber den Lichtfaktor in den Pflanzengesellschaften und seine Bedeutung fur die Stoffproduktion. Japanese Journal of Botany. 1953. 14. P. 22-52

223. Montgomery R.B. Vertical eddy flux of heat in the atmosphere. J. Meteorol 1948. 5. P. 265274

224. Morgenstern K., Falk M., Oltchev A., Ibrom A., Gravenhorst G. Charakterisierung der turbulenten Diffusion im Stammraum eines Fichtenbestandes. Annalen der Meteorologie. 1999. 39. S.56-58

225. Morton F.I. Climatological estimates of evapotranspioration. J. Hydraul. Div., Proc. ASCE. 1976. 102(HY3). P. 275-291.

226. Myneni R.B., Ross J., Asrar G. A review on the theory of photon transport in leaf canopies. Agric. For. Meteorol. 1989. 45. P. 1-153.

227. Nadezhdina N., Cermâk J. , Ceulemans R. Radial patterns of sap flow in woody stems of dominant and understory species: scaling errors associated with positioning of sensors. Tree Physiol. 2002. 22. P. 907-918

228. Nadezhdina N., Nadezhdin V., Ferreira M.I., Pitacco A. Variability with Xylem Depth in Sap Flow in Trunks and Branches of Mature Olive Trees, Tree Physiology. 2007. 27. P. 105-113.

229. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models: A discussion of principles. J. Hydrol. 1970. 10(3). P. 282-290

230. Norby R.J., Warren J.M., Iversen C.M., Medlyn B.E., McMurtrie R.E. C02 enhancement of forest productivity constrained by limited nitrogen availability. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2010. 107. P. 19368-19373

231. Novenko E., Olchev A., Desherevskaya O., Zuganova I. Paleoclimatic reconstructions for the south of Valdai Hills (European Russia) as paleo-analogues of possible regional vegetation changes under global warming. Environ. Res. Lett. 2009. 4, 045016

232. Novenko E.Yu., Olchev A.V. Early Holocene vegetation and climate dynamics in the central part of the East European Plain (Russia). Quaternary International. 2015. doi:10.1016/j.quaint.2015.01.027

233. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A., Heimann J., Schmidt J., Falk M., Morgenstern K., Richter I., Vygodskaya N. Application of a six-layer SVAT model for simulation of évapotranspiration and water uptake in a spruce forest. J. Phys. Chem. Earth. 1996. 21(3). P. 195-199

234. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A., Joo Yeong-Teuk, Kim Young-Chai A Six-Layer SVAT Model for energy and Mass Transfer and its Application to a spruce (Picea abies L.Karst) forest in Central Germany. J. Korean Soc.. 1996. 85(2). P. 210-224

235. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A. A six-layer SVAT model for a simulation of water vapour and sensible heat fluxes in a spruce forest. J. Hydrol. Hydromech. 1997. 45. P. 5-37

236. Oltchev A., Ibrom A., Constantin J., Falk M., Richter I., Morgenstern K., Joo Y., Kreilein H., Gravenhorst G. Stomatal and surface conductance of a spruce forest: model simulation and field measurements. J. Phys. Chem. Earth. 1998. 23(4). P.453-458

237. Oltchev A., Ibrom A., Morgenstern K., Kreilein H., Gravenhorst G. Evaluation of the response of a spruce forest on climatic changes: results of modelling experiments. J. Phys. Chem. Earth. 1999. 24(1-2). P.103-110

238. Oltchev A., Cermak J., Nadezhdina N., Tatarinov F., Tishenko A., Ibrom A., Gravenhorst G. Transpiration of a mixed forest stand: field measurements and simulation using SVAT models. Boreal Environmental Research. 2002. 7(4). P. 389,397

239. Oltchev A., Cermak J., Gurtz J., Kiely G., Nadezhdina N., Tishenko A, Zappa M, Lebedeva N, Vitvar T., Albertson J.D., Tatarinov F., Tishenko D., Nadezhdin V., Kozlov B., Ibrom A., Vygodskaya N., Gravenhorst G. The response of the water fluxes of the boreal forest region at the Volga's source area to climatic and land-use changes. J. Phys. Chem. Earth. 2002. 27(9-10). P. 675-690

240. Olchev A., Ibrom A., Ross T., Falk U., Rakkibu G., Radler K., Grote S., Kreilein H., Gravenhorst G. A modelling approach for simulation of water and carbon dioxide exchange between multi-species tropical rain forest and the atmosphere. J. Ecological Modelling. 2008. 212. P.122-130.

241. Olchev A., Ibrom A., Priess J., Erasmi S., Leemhuis C., Twele A., Radler K., Kreilein H., Panferov O., Gravenhorst G. Effects of land use changes on évapotranspiration of tropical rain forest margin area in Central Sulawesi (Indonesia): modelling study with a regional SVAT model. J. Ecological Modelling. 2008. 212. P. 131-137

242. Olchev A., Radler K., Sogachev A., Panferov O., Gravenhorst G. Application of a three-dimensional model for assessing effects of small clear-cuttings on radiation and soil temperature. Ecological Modelling. 2009. 220. P. 3046-3056

243. Olchev A. Coupled modeling water vapor and carbon dioxide fluxes in the soil-vegetation-atmosphere system. Encyclopedia of Life Support Systems. Hydrological System Modelling, Vol. 2. L.S. Kuchment, V.P.Singh (Eds.). UK: EOLSS Publisher. 2009. http://www.eolss.net/Sample-Chapters/C07/E2-26-18.pdf. E2-26-18. 36 p.

244. Olchev A., Novenko E., Desherevskaya O., Krasnorutskaya K., Kurbatova J. Effects of climatic changes on carbon dioxide and water vapor fluxes in boreal forest ecosystems of European part of Russia. Environ. Res. Lett. 2009. 4(4). 045007 (8pp)

245. Olchev A, Novenko E Estimation of potential and actual évapotranspiration of boreal forest ecosystems in the European part of Russia during the Holocene. Environ. Res. Lett. 2011. 6 (4). P. 045213

246. Olchev A.,Volkova E., Karataeva T., Novenko E. 2013 Growing season variability of net ecosystem C02 exchange and évapotranspiration of a sphagnum mire in the broad-leaved forest zone of European Russia. Environ. Res. Lett. 8. P. 035051. doi:l 0.1088/1748-9326/8/3/03 5051

247. Papale D., Reichstein M., Aubinet M., Canfora E., Bernhofer C., Kutsch W., Longdoz B., Rambal S., Valentini R., Vesala T., Yakir D. Towards a standardized processing of Net Ecosystem Exchange measured with eddy covariance technique: algorithms and uncertainty estimation. Biogeoscience. 2006. 3. P. 571-583

248. Penman H.L. Natural evaporation from open water, bare soil, and grass. Proc. R. Soc. London, Ser. A. 1948. 193. P. 120-145

249. Phillips O.L., Malhi Y., Higuchi N., Laurance W.F., Nunez P.V., Vasquez R.M., Laurance S.G., Ferreira L.V., Stern M., Brown S., Grace J. Changes in the carbon balance of tropical forests: evidence from long-term plots. Science. 1998. 282. P. 439-442.

250. Pielke R. Mesoscale meteorological modelling, second ed. San Diego, California: Academic Press. 2002. 676 p.

251. Pinty B., Gobron N., Widlowski J.-L., Lavergne T., Verstraete M. M. Synergy between 1-D and 3-D radiation transfer models to retrieve vegetation canopy properties from remote sensing data, Journal of Geophysical Research. 2004. 109. D21205 10.1029/2004JD005214

252. Pinty B., Lavergne T., Dickinson R.E., Widlowski J.-L., Gobron N., Verstraete M.M. Simplifying the interaction of land surfaces with radiation for relating remote sensing products to climate models. J. Geophys. Res. 2006. 111. D02116

253. Poska A., Saarse L., Veski S. Reflections of pre- and early-agrarian human impact in the pollen diagrams of Estonia, Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology. 2004. 209(1-4). P. 37-50.

254. Prentice I.C., Cramer W., Harrison S.P., Leemans R., Monserud R.A., Solomon A.M. A global biome model based on plant physiology and dominance, soil properties and climate. J. Biogeogr. 1992. 19. P. 117-134

255. Prentice I.C., Guiot J., Huntley B., Jolly D., Cheddadi R. Reconstructing biomes from palaeoecological data: a general method and its application to European pollen data at 0 and 6 ka, Clim. Dyn. 1996. 12. P.185-194

256. Pretzsch H., Biber P., Dursky J. The single tree-based stand simulator SILVA: construction, application and evaluation. For. Ecol. Management 2002. 162. P. 3-21

257. Price D.T., Black T.A. Estimation of forest transpiration and CO2 uptake using the Penman-Monteith equation and a physiological phoptosynthesis model. In: Proceedings of an internationa workshop held at Vancouver, B.C., Canada, August 1987. IAHS Publ. N.177. 1989. P. 213-227

258. Priestley C.H.B., Taylor R.J. On the assessment of surface heat flux and evaporation using large-scale parameters. Monthly Weather Review. 1972. 100(2). P. 81-92

259. Prskawetz M., Lexer M.J. Evaluirung des Li-Cor LAI-2000 zur Ermittlung des Blattflaechenindex in Buchenjungbestanden. Allg. Forst Jagdzeit. 2000. 171. P. 185-191

260. Radler K., Oltchev A., Panferov O., U. Klinck, Gravenhorst G. Radiation and temperature responses to a small clear-cut in a spruce forest. Open Geography Journal. 3. 2010. P. 103-114

261. Ralska-Jasiewiczowa M., Goslar T., Rozariski K., Wacnik A., Czernik J., Chrost L. Very fast environmental changes at the Pleistocene/Holocene boundary, recorded in laminated sediments of Lake Gosci^z, Poland, Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology. 2003. 193. P 225-247.

262. Raupach M.R., Finnigan J.J. Single-layer models of evaporation from plant canopy are incorrect but useful, whereas multilayer models are correct but useless: Discuss. Aust. J. Plant Physiol. 15. 1988. P. 705-716

263. Raupach M.R., Shaw R.H. Averaging procedures for flow within vegetation canopies. Boundary Layer Meteorol., 1982. 22. P. 79-90

264. Reichstein M., Falge E., Baldocchi D., Papale D., Aubinet M., Berbigier P., Bernhofer C., Buchmann N., Gilmanov T., Granier A., Grunwald T., Havrankova K., Ilvesniemi H., Janous D., Knohl A., Laurila T., Lohila A., Loustau D., Matteucci G., Meyers T., Miglietta F., Ourcival J.M., Pumpanen J., Rambal S., Rotenberg E., Sanz M., Tenhunen, J., Seufert G., Vaccari F., Vesala T., Yakir D., Valentini R. On the separation of net ecosystem exchange into assimilation and ecosystem respiration: review and improved algorithm. Global Change Biol. 2005. 11. P. 1424-1439

265. Roeckner E., Bauml G., Bonaventura L., Brokopf R., Esch M., Giorgetta M., Hagemann S., Kirchner I., Kornblueh L., Manzini E., Rhodin A., Schlese U., Schulzweida U. Tompkins A. The atmospheric general circulation model ECHAM 5. PART I: Model description, Report 349. Hamburg: Max-Planck Institute for Meteorology. 2003. 127 p.

266. Roeckner E., Lautenschlager M., Schneider H. IPCC-AR4 MPI-ECHAM5 T63L31 MPI-OM GR1.5L40 SRESA1B Run No.1-3: Atmosphere Monthly Mean Values MPImet/MaD Germany. World Data Center for Climate, Hamburg: Max-Planck Institute for Meteorology. 2006

267. Rosenthal Y., Linsley B. K., Oppo D. W. Pacific Ocean Heat Content During the Past 10,000 Years. Science. 2013. 342(6158). P. 617-621

268. Ruimy A., Dedieu G., Saugier B. TURC: A diagnostic model of continental gross primary productivity and net primary productivity. Global Biogeochemical Cycles. 1996. 10. P. 269-285

269. Ruimy A., Kergoat L., Bondeau A. and Participants of Potsdam NPP Model Intercomparison. Comparing global models of terrestrial net primary productivity (NPP): analysis of differences in light absorption and light-use efficiency. Global Change Biol. 1999. 5. P. 56-64

270. Running S.W., Thornton P.E., Nemani R., Glassy J.M. Global terrestrial gross and net primary productivity from the Earth Observing System. In Methods in ecosystem science. O.E. Sala, R.B. Jackson, H.A. Mooney and R.W. Howvarth (Eds.). New York: Springer. 2000. P. 44-57

271. Running S.W., Nemani R.R., Heinsch F.A., Zhao M., Reeves M., Hashimoto H. A continuous satellite derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience. 2004. 54(6). P. 547-560

272. Saji N.H., Goswami B.N., Vinayachandran P.N., Yamagata T. A dipole mode in the tropical Indian Ocean. Nature. 1999. 401. P.360-363

273. Schimel D.S. Terrestrial ecosystems and the carbon cycle. Global Change Biology. 1995. 1. P. 77-91

274. Sellers P.J., Mintz Y., Sud Y.C. and Dalcher A.A. Simple Biosphere Model (SiB) for Use within General Circulation Models. J. Atmos. Sci. 1986. 43(6). P. 505-531

275. Sellers P.J., Berry J.A., Collatz G.J., Field C.B., Hall F.G. Canopy reflectance, photosynthesis, and transpiration. III. A reanalysis using improved leaf models and a new canopy integration scheme. Remote Sensing of the Environment. 1992. 42. P. 187-216

276. Sellers P., Dickinson R. E., Randall D. A., Betts A. K., Hall F. G., Berry J. A., Collatz G. J., Denning A. S., Mooney H. A., Nobre C. A., Sato N., Field C. B., Henderson-Sellers A. Modeling the exchanges of energy, water, and carbon between continents and the atmosphere. Science. 1997. 275. P. 502-509

277. Seppa H., Birks H. J. B., Odland A., Poska A., Veski S. A modern pollen-climate calibration set from northern Europe: developing and testing a tool for palaeoclimatological reconstructions. J. Biogeogr. 2004. 31. P. 251-267

278. Sharkey T.D., Berry J.A. Raschke K. Starch and sucrose synthesis in Phaseolus vulgaris as affected by light, C02, and abscisic acid. Plant Physiology. 1985. 77. P.617-620

279. Sharkey T.D., Bernacchi C.J., Farquhar G.D., Singsaas E.L. Fitting photosynthetic carbon dioxide response curves for C-3 leaves. Plant, Cell & Environment. 2007. 30. P. 1035-1040

280. Shepard D. A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data, Proc. 23rd National Conference ACM, ACM. 1968. P. 517-524

281. Shugart H., Sedjo R., Sohngen B. 2003. Forests and global climate change: Potential impacts on U.S. forest resources. Arlington, VA, USA: Pew Center on Global Climate Change.

282. Sogachev A., Menzhulin G., Heimann M., Lloyd J. A simple three dimensional canopy -planetary boundary layer simulation model for scalar concentrations and fluxes. Tellus. 2002. 54B. P. 784-819

283. Sogachev A., Rannik U., Vesala T. Flux footprints over complex terrain covered by heterogeneous forest. Agric. For. Meteorol. 2004. 127. P. 143-158

284. Sogachev A., Leclerc M.Y., Karipot A., Zhang G., Vesala T. Effect of clearcuts on flux measurements made above the forest. Agric. For. Meteorol. 2005. 133. P. 182-196

285. Sogachev A., Panferov O., Gravenhorst G., Vesala T. Numerical analysis of flux footprints for different landscapes. Theor. Appl. Climatology. 2005. 80(2-4). P. 169-185

286. Sogachev A., Panferov O. Modification of two-equation models to account for plant drag. Bound. Layer Meteorol. 2006. 121. P. 229-266

287. Sullivan N. H., Bolstad P. V., Vose J. M. Estimates of net photosynthetic parameters for twelve tree species in mature forests of the southern Appalachians. Tree Physiology. 1996. 16. P. 397-406

288. Sun W-Y., Basilovich M.G. Planetary boundary layer and surface layer sensitivity to land surface parameterization. Bound. Layer Meteorol. 1996. 77. P. 353-378

289. Swanson R.H. Improving tree transpiration estimates based on heat pulse velocity measurements. In Proc. 14th IUFRO Congress, Munich, 4-9 Sept. 1967. 1(0-12). P 252-263

290. Tatarinov F., Bochkarev Y., Oltchev A., Nadezhdina N., Cermak J. Effect of contrasting water supply on the diameter growth of Norway spruce and aspen in mixed stands: a case study from the southern Russian taiga Annals of Forest Science. 2005. 62. P. 807-816

291. Taylor K.E., Stouffer R.J., Meehl G.A. An Overview of CMIP5 and the experiment design. Bull. Amer. Meteor. Soc. 2012. 93. P. 485-498

292. Thom A.S. Momentum, Mass and Heat Exchange of Plant Communities. In "Vegetation and the Atmosphere", J.L. Monteith (Ed,), V. 1. Academic Press. 1975. P. 57-110

293. Thornthwaite C.W. An approach toward a rational classification of climate. Geogr. Review 1948. 39. P. 55-94

294. Turner D.P., Urbanski S., Bremer D., Wofsy S.C., Meayers T., Gower S.T., Gregory M.. A cross-biome comparison of daily light use efficiency for gross primary production. Global Change Biol. 2003. 9. P. 383-395

295. Turner D.P., Ritts W.D., Cohen W.B., Gower S.T., Running S.W., Zhao M., Costa M.H., Kirschbaum A., Ham J., Saleska S., Ahl D.E. Evaluation of MODIS NPP and GPP products across multiple biomes. Remote Sensing Environ. 2006. 102. P. 282-292

296. Tuzet A., Perrier A., Leuning R. A coupled model of stomatal conductance, photosynthesis and transpiration. Plant, Cell and Environment. 2003. 26. P. 1097-1116

297. Viau A. E., Gajewski K. Reconstructing millennial-scale, regional paleoclimates of Boreal Canada during the Holocene J. Clim. 2009. 22. P. 316-330

298. Vygodskaya N.N., Gorshkova I.I., Varlagin A.V., Oltchev A.V., Tatarinov F.A. Significant findings from ecophysiological studies within KUREX-88 and KUREX-91. Remote Sensing Reviews. 1998. 17(1-4). P.149-178

299. Vygodskaya N.N., Olchev A.V., Kurbatova J.A., Varlagin A.V. Gross primary production (GPP) of unmanaged over-mature spruce forests at Southern European Taiga: eddy covariance measurements and modelling approach. In H. Hasenauer, A. Makela (Eds.): Modeling Forest Production, Scientific Tools - Date Needs and Sources, Validation and Application, 2004, P. 421-430

300. Wang Y.P., Jarvis P.G. Influence of crown structural properties on PAR absorption, photosynthesis, and transpiration in Sitka spruce - application of a model (MAESTRO). Tree Physiol. 1990. 7. P. 297-316.

301. Wayson C., Randolph J., Hanson P., Grimmond P., Schmid H. Comparison of soil respiration methods in a mid-latitude deciduous forest. Biogeochemistry. 2006. 80. P. 173-189

302. Webb E. K. Profile relationships: the log-linear range and extension to strong stability. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 1970. 96. P. 67-90

303. Wesely M.L., Lenschow D.H., Denmead O.T. Flux Measurement Techniques. Global Tropospheric Chemistry: Chemical Fluxes in the Global Atmosphere, D.H. Lenschow and B.B. Hicks (Eds). 1989. P. 31-46

304. Widlowski J.-L., Verstraete M.M., Pinty B., Gobron N. Allometric relationships of selected European tree species : parametrizations of tree architecture for the purpose of 3-D canopy reflectance models used in the interpretation of remote sensing data : Betula pubescens, Fagus sylvatica, Larix decidua, Picea abies, Pinus sylvestris. Rep. EUR 20855 EN, Joint Res. Cent., Ispra, Italy. 2003

305. Widlowski J-L., B. Pinty, M. Clerici, Y. Dai, M. De Kauwe, K. de Ridder, A. Kallel, H. Kobayashi, T. Lavergne, W. Ni-Meister, A. Olchev, T.Quaife, S. Wang, W. Yang, Y. Yang, H. Yuan RAMI4PILPS: An Intercomparison of Formulations for the Partitioning of Solar Radiation in Land Surface Models . J. Geophysical Research 2011. 116. G02019. 25 p.

306. Widen B., Majdi H. Soil C02 efflux and root respiration at three sites in a mixed pine and spruce forest: seasonal and diurnal variation. Canadian Journal of Forest Research. 2007. 37(8). P.1287-1297

307. Wilcox D.C. Turbulence modeling for CFD, DCW Industries, Inc. La Canada, CA. 1998. 540 P-

308. Wilson K., Goldstein A., Falge E., Aubinet M., Baldocchi D., Berbigier P., Bernhofer C., Ceulemans R., Dolman H., Field C., Grelle A., Ibrom A., Law B.E., Kowalski A., Meyers T.,

Moncrieff J., Monson R., Oechel W., Tenhunen J., Valentini R., Verma S. Energy balance closure at FLUXNET sites. Agricultural and Forest Meteorology. 2002. 113(1-4). P. 223-243

309. Wong S.C., Cowan I.R., Farquhar G.D. Stomatal conductance correlates with photosynthetic capacity. Nature. 1979. 282. P. 424-426

310. Wood E.F., Lettenmaier D., Liang X., Nijssen B., Wetzel S.W. Hydrological modeling of continental-scale basins. Annu. Rev. Earth Planet. Sei. 1997. 25. P. 279-300.

311. Xiao X., Hollinger D., Aber J., Goltz M., Davidson E., Zhang Q., Moore B. Satellite-based modeling of gross primary production in an evergreen needleleaf forest. Remote sensing environment. 2004. 89. P. 519-534.

312. Xiao J., Zhuang Q., Baldocchi D.D., Law B.E., Richardson A.D., Chen J., Oren R., Starr G., Noormets A., Ma S., Verma S.B., Wharton S., Wofsy S.C., Bolstad P.V., Burns S.P., Cook D.R., Curtis P.S., Drake B.G., Falk M., Fischer M.L., Foster D.R., Gu L., Hadley J.L., Hollinger D.Y., Katul G.G., Litvak M., Martin T.A., Matamala R., McNulty S., Meyers T.P., Monson R.K., Munger J.W., Oechel W.C., Paw U K.T., Schmid H.P., Scott R.L., Sun G., Suyker A.E., Torn M.S. Estimation of net ecosystem carbon exchange of the conterminous United States by combining MODIS and AmeriFlux data. Agricultural and Forest Meteorology. 2008. 148 (11). P. 1827-1847

Список основных сокращений и условных обозначений

БИКР Солнечная радиация в ближнем инфракрасном диапазоне

ЕТР Европейская территория России

МГЭИК Межправительственная группа экспертов по изменению климата, (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)

МЛП Малый Ледниковый Период (1400-1700 гг.)

РП Растительный Покров

ско Средневековый Климатический Оптимум (950-1250 гг.)

ФАР Фотосинтетически активная радиация - радиация используемая растениями для фотосинтеза (А~390-720 нм). В зарубежной литературе спектральный диапазон для ФАР обычно принимается равным (А.~400-700 нм)

ТКЭ Турбулентная кинетическая энергия

А1В Сценарий будущих климатических изменений с умеренным, сбалансированным использованием ископаемых видов топлива

А, Скорость фотосинтеза листа

aQ ФАР, поглощенная растительным покровом

Р Отношение Боуена (j3 - Н/ЛЕ )

С Концентрация углекислого газа

D Дефицит упругости водяного пара

DBH Диаметр ствола дерева, измеренный на уровне груди

DMI Индекс режима Индоокеанского диполя (Dipole Mode Index)

Е Эвапотранспирация

е Упругость водяного пара (парциальное давление водяного пара)

ЕСНАМ5 Модель общей циркуляции атмосферы (Институт Метеорологии Макса-Планка, Гамбург, Германия)

Elnter Испарение задержанных растительным покровом атмосферных осадков

ENSO Эль-Ниньо - Южным колебание

ЕР Потенциальное испарение

Ej Транспирация

ETP Потенциальная эвапотранспирация

FACE Название эксперимента по определению влияния на растения увеличения СО2 в воздухе (Free-Air Carbon dioxide Enrichment)

SlMAX Максимальная устьичная проводимость листа

GPP Первичная брутто продукция

H Затраты тепла на турбулентный теплообмен

IOD Индоокеанский диполь (Indian Ocean Dipole)

^MAX Максимальная скорость переноса электронов для регенерации акцептора РБФ

LAI Листовой индекс

LAD Площадь поверхности листьев, приходящаяся на единицу объема

XE Затрат тепла на фазовые преобразования воды

Mixfor-3D Трехмерная модель для описания процессов переноса радиации, Н2О- и СО2-обмена в системе "Почва - Растительность - Атмосфера" при наличии их горизонтальной неодноодности (Soil - Vegetation - Atmosphere - Transfer - 3 Dimensional)

Mixfor-SVAT Одномерная модель для описания переноса радиации, Н20- и СОг-обмена в смешанных древостоях (Mixed forest Soil - Vegetation - Atmosphere - Transfer)

NDVI Нормализованный дифференциальный вегетационный индекс

NPP Первичная нетто продукция

NEE Нетто обмен СОг с атмосферой

P Количество осадков

PAD Площадь поверхности фотосинтезирующих и нефотосинтезирующих элементов

растительности, приходящаяся на единицу объема

Q Суммарная солнечная радиация

2 Г Коэффициент детерминации

RE Дыхание экосистемы

Ri Скорость темнового дыхания листа

R-IMAX Скорость темнового дыхания листа

Rn Радиационный баланс

SRES Специальный отчет о сценариях эмиссии парниковых газов (The special report on emissions scenarios)

SVAT Почва - Растительность - Атмосфера - Перенос (Soil - Vegetation - Atmosphere -Transfer)

SVAT-Regio Региональная квази-трехмерная модель для описания процессов переноса радиации, Н2О- и СОг-обмена между земной поверхностью и атмосферой (Soil -Vegetation - Atmosphere - Transfer in Regional scale)

T Температура

и Горизонтальная скорость ветра

ut Динамическая скорость

V r CMAX Максимальной скорости карбоксилирования РБФК/О

WUE Эффективность использования воды растениями