Дуб черешчатый (Quercus robur L.) подвергается заражению одним из самых распространенных фитопатогенов – аскомицетов порядка Erysiphales, возбудителя мучнистой росы, приводящему к снижению продуктивности лесных насаждений данной древесной породы. Однако молекулярно-генетические механизмы устойчивости дуба черешчатого к мучнистой росе все еще недостаточно изучены. В связи с этим целью работы стал поиск генов транскрипционных факторов и протеинкиназ, вовлеченных в формирование адаптации дуба черешчатого к возбудителю мучнистой росы путем анализа данных РНК-секвенирования. Поиск и анализ дифференциальной экспрессии транскрипционных факторов и протеинкиназ осуществлялись с помощью iTAK v2.0.2 и edgeR соответственно. В результате анализа данных РНК-секвенирования было выявлено 2813 значимых дифференциально экспрессируемых генов, в числе которых обнаружено 166 генов транскрипционных факторов и 186 генов протеинкиназ. В условиях заражения мучнистой росой наибольшее количество дифференциально экспрессируемых генов транскрипционных факторов принадлежало семействам MYB (38), AP2/ERF (23), NAC (17) и WRKY (15). Установленго, что при заражении мучнистой росой, наибольшим уровнем экспрессии по сравнению с контролем обладали гены следующих семейств: WRKY, GARPG2- like, BES1 и BBR-BPC. При этом гены семейств транскрипционных факторов C2C2, bZIP, HB-HD-Zip, C2H2, SBP, B3, zf-HD, SRS, OFP и HB-WOX подавлялись в условиях заражения мучнистой росой. Анализ дифференциально экспрессируемых генов протеинкиназ при заражении мучнистой росой у дуба черешчатого выявил, что большая часть генов принадлежит семейству RLK/Pelle (167) обладающих разнонаправленной регуляцией. Другие гены семейств протеинкиназ AGC, NEK, Group-Pl-2, ULK, WNK имели пониженную экспрессию, CAMK – повышенную, STE и TKL – разнонаправленную при заражении мучнистой росой. Выявленные гены могут рассматриваться как перспективные кандидаты для дальнейших функциональных исследований, что позволит определить их вклад в формирование устойчивости дуба черешчатого к мучнистой росе.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Биология
Дуб черешчатый (Quercus robur L.) имеет важное экологическое и экономическое значение (Mitchell et al., 2019; Mölder et al., 2019; Fekete et al., 2025). В Европейской части России, в частности на южных территориях, дуб черешчатый является ключевой древесной породой для защитного лесоразведения и агролесомелиорации и играет важную роль в поддержании устойчивости природных и агроландшафтных экосистем (Мартынюк и др., 2023; Филиппов и др., 2025). В условиях усиливающихся климатических изменений, сопровождающихся повышением температур и учащением засушливых периодов, состояние дуба черешчатого в ряде регионов ухудшается, что снижает его устойчивость к биотическим стрессорам (Царалунга, 2005; Gribbe et al., 2024; Усольцев, 2025). В то же время данная порода обладает повышенной восприимчивостью к заболеванию мучнистой росой, возбудителем которой является нитевидный грибковый патоген эризифе дубовая (Erysiphe alphitoides (Griffon et Maubl.) U. Braun et S. Takam.). Данный фитопатоген приводит к снижению продуктивности лесных насаждений дуба черешчатого (Колмукиди, 2023; Turczański et al., 2023; Clark, Oppenheimer, 2024). Гифы и споры эризифе дубовой покрывают поверхность листа белым налетом, уменьшая поступление света. Патоген нарушает работу хлоропластов, снижает содержание хлорофилла и активность фотосистем, в результате чего снижается чистая фотосинтетическая продуктивность растения (Marković et al., 2024). Кроме того, заражение мучнистой росой приводит к разрушению клеточных стенок листьев за счет деградации целлюлозы и пектина, снижению физиологических и антиоксидантных показателей, а также к уменьшению эффективности использования воды. При этом отмечается увеличение содержания вторичных метаболитов, полиаминов и активация перекисного окисления липидов (Skwarek-Fadecka et al., 2024). Кроме того, негативный эффект мучнистой росы усиливается под воздействием неблагоприятных факторов внешней среды абиотической и биотической природы (Lal, 2012; Rodrigues et al., 2020; Verheyen et al., 2024; Серебряков и др., 2025).
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Колмукиди С. В. Мучнистая роса дуба в защитных лесных насаждениях Волгоградской области // Природ. сист. и рес. 2023. Т. 13. № 3. С. 5-14.
2. Мартынюк А. А., Турчин Т. Я., Чеплянский И. Я., Кулик А. К. Современное состояние государственных защитных лесных полос степной и полупустынной зон, основные направления их сохранения и реабилитации // Изв. Нижневолжск. агр. универс. компл.: Наука и высшее проф. образов. 2023. № 1 (69). С. 78-91.
3. Серебряков О.В., Турчанинова Е. В., Харченко Н. Н. Влияние климатических факторов на развитие заболеваний дуба черешчатого (Quercus robur L.) на примере мучнистой росы // Лесотех. журн. 2025. Т. 15. № 2 (58). С. 122-141.
4. Усольцев В. А. Последствия засух для мировых лесов. 3. Адаптационные аспекты (обзор зарубежной литературы) // Сиб. лесн. журн. 2025. № 6. С. 3-33.
5. Филиппов П. Б., Проездов П. Н., Есков Д. В. Влияние способа создания полезащитных лесных полос на рост и развитие дуба черешчатого в степи Донской равнины // Науч.-агроном. журн. 2025. № 1 (128). С. 28-34.
6. Царалунга В. В. Трагедия российских дубрав // ИВУЗ. Лесн. журн. 2005. № 6. С. 23-29.
7. Alam I., Wu X., Yu Q., Ge L.Comprehensive genomic analysis of G2-like transcription factor genes and their role in development and abiotic stresses in Arabidopsis // Diversity. 2022. V. 14. N. 3. Article 228.
8. Baillo E. H., Kimotho R. N., Zhang Z., Xu P. Transcription factors associated with abiotic and biotic stress tolerance and their potential for crops improvement // Genes. 2019. V. 10. N. 10. Article 771.
9. Batalova A. Y., Krutovsky K. V. Genetic and epigenetic mechanisms of longevity in forest trees // Int. J. Mol. Sci. 2023. V. 24. N. 12. Article 10403.
10. Bian Z., Gao H., Wang C. NAC transcription factors as positive or negative regulators during ongoing battle between pathogens and our food crops // Int. J. Mol. Sci. 2020. V. 22. N. 1. Article 81.
11. Boudsocq M., Sheen J. CDPKs in immune and stress signaling // Trends Plant Sci. 2013. V. 18. N. 1. P. 30-40.
12. Camargo-Ramírez R., Val-Torregrosa B., San Segundo B. MiR858-mediated regulation of flavonoid-specific MYB transcription factor genes controls resistance to pathogen infection in Arabidopsis // Plant Cell Physiol. 2018. V. 59. N. 1. P. 190-204.
13. Chen Y., Chen L., Lun A. T., Baldoni P. L., Smyth G. K. edgeR v4: powerful differential analysis of sequencing data with expanded functionality and improved support for small counts and larger datasets // Nucl. Acids Res. 2025. V. 53. N. 2. Article 18. EDN: ANDDNW ▼ Контекст
14. Clark K. R., Oppenheimer P. G. Vibrational spectroscopic profiling of biomolecular interactions between oak powdery mildew and oak leaves // Soft Matter. 2024. V. 20. N. 5. P. 959-970. EDN: YYUJYE ▼ Контекст
15. Curto M., Krajinski F., Schlereth A., Rubiales D. Transcriptional profiling of Medicago truncatula during Erysiphe pisi infection // Front. Plant Sci. 2015. V. 6. Article 517. ▼ Контекст
16. Erpen L., Devi H. S., Grosser J. W., Dutt M. Potential use of the DREB/ERF, MYB, NAC and WRKY transcription factors to improve abiotic and biotic stress in transgenic plants // Plant Cell Tissue and Organ Culture. 2018. V. 132. N. 1. P. 1-25. EDN: JRZLFV ▼ Контекст
17. Fekete I., Berki I., Lajtha K., Béni Á., Móricz N., Várbíró G., Madarász B., Horváth T., Juhos K., Kotroczó Z. Changes in tree biomass and soil carbon pools of oak ecosystems along a climate gradient in a Central European region // Plant and Soil. 2025. V. 514. Iss. 2. P. 2681-2699. EDN: PKQGKT ▼ Контекст
18. Gan C. M., Tang T., Zhang Z. Y., Li M., Zhao X.Q., Li S. Y., Yan Y., Chen M., Zhou X. Unraveling the Intricacies of Powdery Mildew: Insights into Colonization, Plant Defense Mechanisms, and Future Strategies // Int. J. Mol. Sci. 2025. V. 26. N. 8. Article 3513. EDN: QXQOFV ▼ Контекст
19. Gandhi A., Oelmüller R. Emerging roles of receptor-like protein kinases in plant response to abiotic stresses // Int. J. Mol. Sci. 2023. V. 24. N. 19. Article 14762. EDN: CVVWMC ▼ Контекст
20. Gao H., Ma J., Zhao Y., Zhang C., Zhao M., He S., Sun Y., Fang X., Chen X., Zhang S. The MYB transcription factor GmMYB78 negatively regulates Phytophthora sojae resistance in soybean // Int. J. Mol. Sci. 2024. V. 25. N. 8. Article 4247. EDN: KFBWDH ▼ Контекст
21. Gao Y., Zhu L., An M., Wang Y., Li S., Dong Y., Yang S., Shi K., Fan S., Liu X. Zinc Finger-Homeodomain transcriptional factors ZHDs in cucumber Cucumis sativus L.: identification, evolution, expression profiles, and function under abiotic stresses // Int. J. Mol. Sci. 2024. V. 25. N. 8. Article 4408. EDN: FIKNJS ▼ Контекст
22. Garcia A. V., Al-Yousif M., Hirt H. Role of AGC kinases in plant growth and stress responses // Cellul. Mol. Life Sci. 2012. V. 69. N. 19. P. 3259-3267. EDN: YDAAVB ▼ Контекст
23. Ghanashyam C., Jain M. Role of auxin-responsive genes in biotic stress responses // Plant Signal. Behavior. 2009. V. 4. N. 9. P. 846-848. ▼ Контекст
24. Gish L. A., Clark S. E. The RLK/Pelle family of kinases // The Plant J. 2011. V. 66. N. 1. P. 117-127. ▼ Контекст
25. Greeff C., Roux M., Mundy J., Petersen M. Receptor-like kinase complexes in plant innate immunity // Front. Plant Sci. 2012. V. 3. Article 209. ▼ Контекст
26. Gribbe S., Enderle L., Weigel R., Hertel D., Leuschner C. Muffler L. Recent growth decline and shifts in climatic growth constraints suggest climate vulnerability of beech, Douglas fir, pine and oak in Northern Germany // For. Ecol. Manag. 2024. V. 566. Article 122022. EDN: XIPSGW ▼ Контекст
27. Guan Y., Wang K., Zhao J., Miao X., Li X., Song P., Hu H., Zhang S., Li C. Genome-wide identification of TaeGRASs responsive to biotic stresses and functional analysis of TaeSCL6 in wheat resistance to powdery mildew // BMC Genom. 2024. V. 25. N. 1. Article 1149. EDN: HYIXMM ▼ Контекст
28. Gustin M. C., Albertyn J., Alexander M., Davenport K. MAP kinase pathways in the yeast Saccharomyces cerevisiae // Microbiol. Mol. Biol. Rev. 1998. V. 62. N. 4. P. 1264-1300. ▼ Контекст
29. Jambagi S., Dunwell J. M. Global transcriptome analysis and identification of differentially expressed genes after infection of Fragaria vesca with powdery mildew (Podosphaera aphanis) // Transcriptomics: Open Access. 2015. V. 3. N. 1. Article 1000106. ▼ Контекст
30. Javed T., Shabbir R., Ali A., Afzal I., Zaheer U., Gao S. Transcription factors in plant stress responses: Challenges and potential for sugarcane improvement // Plants. 2020. V. 9. N. 4. Article 491. EDN: HIVBYE ▼ Контекст
31. Jiang S., Wang H., Wen Y., Liang J., Li D., Song F. The NF-Y transcription factor family in watermelon: re-characterization, assembly of ClNF-Y complexes, hormone- and pathogen-inducible expression and putative functions in disease resistance // Int. J. Mol. Sci. 2022. V. 23. N. 24. Article 15778. EDN: TUGHFU ▼ Контекст
32. Kim D., Paggi J. M., Park C., Bennett C., Salzberg S. L. Graph-based genome alignment and genotyping with HISAT2 and HISAT-genotype // Nature Biotechnol. 2019. V. 37. P. 907-915. ▼ Контекст
33. Lal R. Climate change and soil degradation mitigation by sustainable management of soils and other natural resources // Agr. Res. 2012. V. 1. N. 3. P. 199-212. ▼ Контекст
34. Lamers J., Meer T. van der, Testerink C. How plants sense and respond to stressful environments // Plant Physiol. 2020. V. 182. N. 4. P. 1624-1635. EDN: RMYANK ▼ Контекст
35. Lehti-Shiu M. D., Shiu S. H. Diversity classification and function of the plant protein kinase superfamily // Phil. Trans Royal Soc. B: Biol. Sci. 2012. V. 367. N. 1602. P. 2619-2639. ▼ Контекст
36. Liang X., Zhou J. M. Receptor-like cytoplasmic kinases: central players in plant receptor kinase-mediated signaling // Ann. Rev. Plant Biol. 2018. V. 69. N. 1. P. 267-299. EDN: YHEJFJ ▼ Контекст
37. Liao Y., Smyth G. K., Shi W. featureCounts: an efficient general purpose program for assigning sequence reads to genomic features // Bioinformatics. 2014. V. 30. N. 7. P. 923-930. EDN: YCINGW ▼ Контекст
38. Liu L., White M. J., MacRae T. H. Transcription factors and their genes in higher plants: functional domains, evolution and regulation // Eur. J. Biochem. 1999. V. 262. N. 2. P. 247-257. EDN: XOZYQH ▼ Контекст
39. Marković Č., Kanjevac B., Perišić U., Dobrosavljević J. The effect of the oak powdery mildew, oak lace bug, and other foliofagous insects on the growth of young pedunculate oak trees // Front. For. Glob. Change. 2024. V. 6. Article 1297560. ▼ Контекст
40. Mitchell R. J., Bellamy P. E., Ellis C. J., Hewison R. L., Hodgetts N. G., Iason G. R., Littlewood N. A., Newey S., Stockan J., Taylor A. F. S. OakEcol: A database of oak-associated biodiversity within the UK // Data in Brief. 2019. V. 25. Article 104120. EDN: GDGYNR ▼ Контекст
41. Mölder A., Meyer P., Nagel R. V.Integrative management to sustain biodiversity and ecological continuity in Central European temperate oak (Quercus robur, Q. petraea) forests: An overview // For. Ecol. Manag. 2019. V. 437. P. 324-339. ▼ Контекст
42. Neves C., Ribeiro B., Amaro R., Expósito J., Grimplet J., Fortes A. M.Network of GRAS transcription factors in plant development, fruit ripening and stress responses // Horticult. Res. 2023. V. 10. N. 12. Article 220. EDN: GFVXGI ▼ Контекст
43. Pan L., Smet I. de. Expanding the mitogen-activated protein kinase (MAPK) universe: an update on MAP4Ks // Front. Plant Sci. 2020. V. 11. Article 1220. ▼ Контекст
44. Rodrigues A. R., Botequim B., Tavares C., Pécurto P., Borges J. G. Addressing soil protection concerns in forest ecosystem management under climate change // For. Ecosyst. 2020. V. 7. N. 1. Article 34. EDN: WTVHQC ▼ Контекст
45. Romero-Hernandez G., Martinez M. Plant kinases in the perception and signaling networks associated with arthropod herbivory // Front. Plant Sci. 2022. V. 13. Article 824422. EDN: ZGKDOA ▼ Контекст
46. Sanchez-Lucas R., Bosanquet J. L., Henderson J., Catoni M., Pastor V., Luna E. Elicitor specific mechanisms of defence priming in oak seedlings against powdery mildew // Plant Cell Environ. 2025. V. 48. N. 6. P. 4455-4474. EDN: JXKPGU ▼ Контекст
47. Skwarek-Fadecka M., Nawrocka J., Sieczyńska K., Patykowski J., Posmyk M. M. Effect of Oak Powdery Mildew on ascorbate-glutathione cycle and other antioxidants in Plant-Erysiphe alphitoides Interaction // Cells. 2024. V. 13. N. 12. Article 1035. EDN: HIQFTV ▼ Контекст
48. Soltani N., Best T., Grace D., Nelms C., Shumaker K., Romero-Severson J., Gwinn K. Transcriptome profiles of Quercus rubra responding to increased O3 stress // BMC Genom. 2020. V. 21. N. 1. Article 160. EDN: UGDYRQ ▼ Контекст
49. Sukumari N. V., Kumar M. A., Kumar A., Matoušek J., Jakše J. Revisiting the role of transcription factors in coordinating the defense response against citrus bark cracking viroid infection in commercial hop (Humulus lupulus L.) // Viruses. 2019. V. 11. N. 5. Article 419. ▼ Контекст
50. Suttangkakul A., Li F., Chung T., Vierstra R. D. The ATG1/ATG13 protein kinase complex is both a regulator and a target of autophagic recycling in Arabidopsis // The Plant Cell. 2011. V. 23. N. 10. P. 3761-3779. ▼ Контекст
51. Tang D., Wang G., Zhou J. M. Receptor kinases in plant-pathogen interactions: more than pattern recognition // The Plant Cell. 2017. V. 29. N. 4. P. 618-637. EDN: YEVFJI ▼ Контекст
52. Tena G., Boudsocq M., Sheen J. Protein kinase signaling networks in plant innate immunity // Curr. Opinion Plant Biol. 2011. V. 14. N. 5. P. 519-529. ▼ Контекст
53. Tian X., Zhang L., Feng S., Zhao Z., Wang X., Gao H. Transcriptome analysis of apple leaves in response to powdery mildew (Podosphaera leucotricha) infection // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. N. 9. Article 2326. ▼ Контекст
54. Tör M., Lotze M. T., Holton N. Receptor-mediated signalling in plants: molecular patterns and programmes // J. Exp. Bot. 2009. V. 60. N. 13. P. 3645-3654. ▼ Контекст
55. Turczański K., Bełka M., Spychalski M., Kukawka R., Prasad R., Smiglak M. Resistance inducers for the protection of pedunculate oak (Quercus robur L.) seedlings against powdery mildew Erysiphe alphitoides // Plants. 2023. V. 12. N. 3. Article 635. EDN: VUGGDJ ▼ Контекст
56. Verheyen K., Gillerot L., Blondeel H., De Frenne P., De Pauw K., Depauw L., Lorer E., Sanczuk P., Schreel J., Vanneste T., Wei L., Landuyt D. Forest canopies as nature-based solutions to mitigate global change effects on people and nature // J. Ecol. 2024. V. 112. N. 11. P. 2451-2461. EDN: OEXDFC ▼ Контекст
57. Vishnyakov S. A., Krylov P. A. Genome-wide identification of WRKY transcription factors and their target genes associated with drought and salt stress tolerance in Robinia pseudoacacia L // Iran. J. Plant Physiol. 2025. V. 15. N. 3. P. 5597-5603. EDN: LKQBYB ▼ Контекст
58. Wang X. E., Basnayake B. V. S., Zhang H., Li G., Li W., Virk N., Mengiste T., Song F. The Arabidopsis ATAF1, a NAC transcription factor, is a negative regulator of defense responses against necrotrophic fungal and bacterial pathogens // Mol. Plant-Microbe Interact. 2009. V. 22. N. 10. P. 1227-1238.
59. Wang Y., Liu K., Liao H., Zhuang C., Ma H., Yan X. The plant WNK gene family and regulation of flowering time in Arabidopsis // Plant Biol. 2008. V. 10. N. 5. P. 548-562.
60. Wang Z., Gerstein M., Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics // Nature Rev. Gen. 2009. V. 10. N. 1. P. 57-63.
61. Xie C., Yang L., Gai Y. MAPKKKs in plants: Multidimensional regulators of plant growth and stress responses // Int. J. Mol. Sci. 2023. V. 24. N. 4. Article 4117.
62. Zhang Y., Li Z., Ma B., Hou Q., Wan X. Phylogeny and functions of LOB domain proteins in plants // Int. J. Mol. Sci. 2020. V. 21. N. 7. Article 2278.
63. Zheng Y., Jiao C., Sun H., Rosli H. G., Pombo M. A., Zhang P., Banf M., Dai X., Martin B. G., Giovannoni J. J., Zhao P. X., Rhee S. Y., Fei Z. iTAK: a program for genome-wide prediction and classification of plant transcription factors, transcriptional regulators, and protein kinases // Mol. Plant. 2016. V. 9. N. 12. P. 1667-1670.
64. Zhu Q., Feng Y., Xue J., Chen P., Zhang A., Yu Y. Advances in receptor-like protein kinases in balancing plant growth and stress responses // Plants. 2023. V. 12. N. 3. Article 427. 20 p.
65. Zou X., Sun H. DOF transcription factors: Specific regulators of plant biological processes // Front. Plant Sci. 2023. V. 14. Article 1044918.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Торфяные болота занимают около 3–4 % площади суши Земли, они играют существенную роль в формировании климата, регулировании речного стока, в газовом обмене с атмосферой, а также вносят значимый вклад в глобальный круговорот углерода. Изучение накопления углерода в биомассе различных ярусов лесоболотных систем – приоритетное направление. Хотя оценке биологической продуктивности лесоболотных систем уделено достаточно большое внимание, с получением объективной информации о круговороте органического углерода в болотах имеются существенные проблемы. В частности, для лесоболотных систем Урала отсутствуют данные о биомассе основного и нижнего ярусов. В данном исследовании впервые для Урала в градиенте расстояний 450, 200, 110 и 70 м от оз. Исеть (56.95о с. ш., 60.39о в. д.) заложены четыре пробные площади, на которых определены таксационные показатели древостоев и структура надземной биомассы всех функциональных групп растений. Высота пробных площадей над уровнем моря составила 250–253 м, а уровень грунтовых вод варьировал от 0 до 5 см от поверхности. Cредний возраст древостоев в названном градиенте снижался с 163 до 37 лет, средняя высота древостоев – с 5.5 до 2.2 м, запас – с 127 до 13 м3/га. Установлено, что в названном градиенте биомасса древесного яруса снижается с 77 до 8 т/га, а биомасса нижнего яруса увеличивается с 1 до 4 т/га. Сопоставление полученных показателей структуры биомассы древесного и нижнего ярусов с данными других регионов показало, что выявленные результаты имеют региональную специфику.
Приводятся результаты многолетних исследований микроспорогенеза у автохтонных хвойных видов в северной тайге. Изучена феноритмика микроспорогенеза и эндогенного микрогаметофитогенеза. Представлены описания и количественная оценка характерных нарушений в мейозе микроспороцитов, а также наиболее характерные тератологические изменения пыльцы. Дана оценка числа дефектов пыльцевых зерен в общем пуле пыльцы. Установлено, что относительное количество пыльцевых зерен с тератологическими изменениями слабо коррелирует с нарушениями при микроспорогенезе, с жизнеспособностью пыльцы и энергией роста пыльцевых трубок и обусловлено главным образом наследственными особенностями. Количество пыльцевых зерен с явно выраженными дегенеративными морфологическими признаками заметно возрастает лишь в годы с продолжительными возвратами холодов, обильными снегопадами и обложными дождями во время активного развития мужских репродуктивных структур на наиболее уязвимых стадиях, что может приводить к стерильности части или всей пыльцы или к гибели микростробилов.
Методом хромато-масс-спектрометрии исследован компонентный состав терпеновых углеводородов эфирного масла (ЭМ), выделенного из хвои шести популяций ели сибирской (Picea obovata Ledeb.), произрастающих в естественных условиях на восточном макросклоне Кузнецкого Алатау (Республика Хакасия) и орографически изолированных друг от друга. Содержание эфирного масла составило 0.042–0.763 %. Идентифицировано 33 соединения, представляющие 99.88 % состава терпенов. Основными группами летучих веществ, обнаруженными во всех исследуемых образцах хвои, были монотерпеновые углеводороды (15.09– 33.08 %) и их кислородсодержащие производные (66.59–84.91 %). Среди монотерпенов преобладали камфен (9.55–15.44), лимонен (4.49–6.05), α-пинен (2.35–5.92), β-мирцен (1.20–1.67), сантен (1.45–2.8) % от общего содержания масла; среди кислородсодержащих производных – борнилацетат (49.82–83.02), камфора (1.76– 5.43), камфенгидрат (1.40–4.42), борнеол (1.29–4.05), эвкалиптол (1.07–3.30). Выявлено высокое содержание борнилацетата по сравнению с ЭМ ели сибирской из других регионов России. Соотношение групп компонентов ЭМ косвенно позволяет предположить, что некоторые насаждения ели могут испытывать воздействие стрессовых факторов. Полученные данные о компонентном составе эфирного масла в хвое ели вносят вклад в выяснение закономерностей биоразнообразия ели сибирской.
Представлены результаты исследования по внедрению клена ясенелистного (Acer negundo L.) в фитоценозы на особо охраняемой природной территории (ООПТ) «Рудничный сосновый бор», расположенной в городской черте Кемерово. Установлено, что под влиянием инвазионного вида наиболее изменена структура и состав разных ярусов лесных сообществ в сосновых хвощево-разнотравных с кленом, сосново-кленовых крапивно-злаковых, сосново-кленовых крапивно-снытьевых ассоциациях с долей его участия 12–18 экз./400 м2, наименее изменена – в сосновой снытьево-разнотравной ассоциации (2 экз./400 м2). Под пологом клена ясенелистного проективное покрытие травостоя снижено, в отдельных случаях, формировались мертвопокровные участки. В травянистом ярусе доля участия сорных видов варьировала от 20 до 50 % с доминированием крапивы двудомной (Urtica dioica L.), пырея ползучего (Elytrigia repens (L.) Desv. ex Nevski), чистотела большого (Chelidonium majus L.), ежи сборной (Dactylis glomerata L.), одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale F. H. Wigg.). Таким образом, внедрение клена ясенелистного в фитоценозы бора приводит к нежелательному флористическому загрязнению на особо охраняемой природной территории. Необходим дальнейший мониторинг инвазионного процесса с участием клена ясенелистного.
Проанализированы показатели начала и окончания пожароопасных сезонов, даты и время обнаружения пожаров, их площади на момент обнаружения и ликвидации, локализации, ликвидации, причины возникновения, географические координаты, а также пики горимости по шести группам регионов с 2015 по 2019 и с 2021 по 2025 г. Установлено, что начало пожароопасного сезона за последние 10 лет сдвинулось на 10–20 дней в центральных регионах и на Урале. На юге сроки пожароопасного сезона сдвинулись до такой степени, что его можно считать круглогодичным явлением (р < 0.30). По распределению и интенсивности пиков горимости в сезоне можно выделить четыре основные типа: унимодальный – один ярко выраженный пик в июлеавгусте, характерен для северных регионов, например Архангельской и Мурманской областей, Республики Саха (Якутия); бимодальный – два примерно равных по силе пика – весенний и осенне-зимний, характерен для южных регионов, в частности Красноярского края и степных районов; двухвершинный – два неравных по силе пика весной и в августе-сентябре, характерен для центральных и уральских регионов (Московской, Свердловской, Тверской областей); мультимодальный – несколько пиков различной величины, неравномерно распределенных на протяжении сезона, для приморских регионов Дальнего Востока (Приморского и Хабаровского краев). Установленные закономерности необходимо учитывать при проектировании охраны лесов от пожаров.
Рассмотрены подходы к актуализации лесопожарного зонирования Арктической зоны Сибири на основе геоинформационного анализа и методов машинного обучения. Представлен анализ категорий растительного покрова, спектральных индексов (NDVI), рядов метеоданных (температура воздуха, инсоляция, осадки, грозовой активности) и категорий рельефа в привязке к сведениям о дистанционно регистрируемых термических аномалиях («термически активным пикселям»), полученных из данных спутникового мониторинга пожаров растительности за 2001–2023 гг. С использованием метода логистической регрессии (нелинейной S-образной функции связи) рассчитаны весовые коэффициенты предикторов, определяющих вероятность пожарных событий, среди которых наибольшую значимость имели температура воздуха (β = 1.27) и вегетационный индекс NDVI (β = –0.53). Обобщение влияния всех рассмотренных предикторов позволило выделить на территории исследования четыре зоны, характеризующих вероятность пожарных событий. Верификация модели по независимым данным о термически активных пикселях за 2024–2025 гг. и ROC-анализ подтвердили высокую прогностическую способность (AUC = 84.3 %). Установлено, что 78.4 % всех термических аномалий за 2001–2025 гг. приходится на зоны, отнесенные к высокой и очень высокой вероятности возгораний, занимающие 24.4 % площади региона. Сравнительный анализ с существующими схемами лесопирологического районирования констатирует необходимость смещения границ Сибирской субарктической области (1А) к северу и расширения Западно-Сибирской зоны (2А, 2Б), что определяется современной динамикой пожарных режимов и, вероятно, хозяйственным освоением территорий. Результаты могут быть использованы для оптимизации системы мониторинга и планирования противопожарных мероприятий в Арктике в условиях прогнозируемых климатических изменений.
В настоящее время в городах проживает более 55 % населения мира, и согласно прогнозам, к 2050 г. эта цифра возрастет до 70 %. Одна из причин массового переезда сельских жителей в города – стремление их к повышению качества жизни. Однако плотная застройка высотными домами привела к чудовищному скоплению людей, что в совокупности с ростом городского транспорта снизило качество среды проживания до уровня, представляющего угрозу здоровью и жизни людей. Сегодня городские насаждения рассматриваются в качестве универсального инструмента решения городских проблем в плане достижения оптимального баланса между поставляемыми услугами и существующими рисками. Городская растительность, особенно древесная, обладает многочисленными свойствами, которые улучшают качество окружающей среды и сохраняют здоровье людей в городских условиях. В обзоре показано, что методы искусственного интеллекта открывают большие перспективы для решения сложных задач мониторинга качества воздуха в городской среде, выявлена неопределенность в отношении кислород-продуцирующей роли городских насаждений. Представлена методика автоматического картирования городских деревьев, описана пространственно-временная нейросетевая обучающая система для оценки углерод-депонирующего потенциала городских насаждений. Показаны возможности применения машинного обучения при оценке и монетизации экосистемных услуг городских насаждений. По результатам глубокого обучения выполнена оценка уровня комфортности городской среды в связи с плотностью застройки, степенью озеленения и с учетом результатов анкетирования жителей.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- КНЦ СО РАН
- Регион
- Россия, Красноярск
- Почтовый адрес
- 660036, Красноярский край, г. Красноярск, ул. Академгородок, 50
- Юр. адрес
- 660036, Красноярский край, г. Красноярск, ул. Академгородок, 50
- ФИО
- Шпедт Александр Артурович (Директор)
- E-mail адрес
- fic@ksc.krasn.ru
- Контактный телефон
- +7 (391) 2434512
- Сайт
- http://ksc.krasn.ru