Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego na produkcyjność siedlisk Beskidu Żywieckiego dla buka*

Transkrypt

1 sylwan 158 (11): , 2014 Jarosław Socha, Wojciech Ochał, Marek Maj, Stanisław Grabczyński, Jan Lach, Piotr Gruba Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego na produkcyjność siedlisk Beskidu Żywieckiego dla buka* Effect of elevation above sea level and geology on the site productivity for European beech in the Beskid Żywiecki Mountains ABSTRACT Socha J., Ochał W., Maj M., Grabczyński S., Lach J., Gruba P Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego na produkcyjność siedlisk Beskidu Żywieckiego dla buka. Sylwan 158 (11): The aim of the study was to determine the effect of topography and parent rock as well as selected charac teristics of the soils on the site productivity for European beech in the Beskid Żywiecki Mountains (S Poland). The research material consisted of measurements performed on sample plots ranging in size from 0.01 to 0.10 ha located in 50 beech stands aged years. Productivity of beech stands was to the greatest extent determined by the elevation above sea level. The site index of beech stands is significantly affected by the type of geological substrate, whereas there was no relationship between productivity and analyzed soil characteristics. KEY WORDS Fagus silvatica, site index, parent rock, soil nutrient regime, site productivity Addresses Jarosław Socha (1) e mail: rlsocha@cyf kr.edu.pl Wojciech Ochał (1) e mail: rlochal@cyf kr.edu.pl Marek Maj (1) e mail: marek.maj@radom.lasy.gov.pl Stanisław Grabczyński (1) e mail: rlgrabcz@cyf kr.edu.pl Jan Lach (1, 2) e mail: jan.lach@ur.krakow.pl Piotr Gruba (3) e mail: rlgruba@cyf kr.edu.pl (1) Zakład Biometrii i Produkcyjności Lasu; Uniwersytet Rolniczy w Krakowie; al. 29 Listopada 46; Kraków (2) Biuro Urządzania Lasu i Geodezji Leśnej, Oddział w Krakowie; ul. Senatorska 15; Kraków (3) Zakład Gleboznawstwa Leśnego; Uniwersytet Rolniczy w Krakowie; al. 29 Listopada 46; Kraków Wstęp Pojęcia jakość siedliska oraz produkcyjność siedliska używane są zamiennie, pomimo że nie są synonimami. Jakość siedliska jest wypadkową szeregu fizycznych i biologicznych czynników charakteryzujących określoną lokalizację geograficzną lub stanowisko w kontekście pełnienia przez nie różnorodnych funkcji. Produkcyjność siedliska, wyrażona potencjałem wzrostu drzew i produkcji biomasy, jest pojęciem węższym i obejmuje dwie koncepcje: potencjalną produk cyjność siedliska i produkcyjność aktualną, czyli tę część produkcyjności potencjalnej, która jest *Badania wykonano w ramach projektu nr N N finansowanego przez Narodowe Centrum Nauki.

2 Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego 851 realizowana przez określony drzewostan [Skovsgaard, Vanclay 2008]. Potencjalna produkcyjność siedliska charakteryzuje określoną lokalizację pod względem jej przydatności do wzrostu określonego gatunku drzewa, a w szczególności do produkcji biomasy. Stanowi więc kluczową informację umożliwiającą formułowanie strategicznych celów gospodarczych w leśnictwie [Pretzsch i in. 2008; Coops i in. 2011; Socha 2011; Hasenauer i in. 2012; Bošeľa i in. 2013]. Wyróżnia się dwie podstawowe grupy metod określania potencjalnej produkcyjności siedlisk: fitocentryczne i geocentryczne [Skovsgaard, Vanclay 2008; Socha 2008, 2010; Bontemps, Bouriaud 2013]. Do metod fitocentrycznych zalicza się określanie produkcyjności siedlisk na podstawie charakterystyki zbiorowisk roślinnych, składu gatunkowego runa lub cech dendrome trycznych, spośród których najczęściej wykorzystywany jest wskaźnik bonitacji wzrostowej wyliczany w oparciu o wysokość drzewostanu [Bruchwald i in. 1999; Kliczkowska, Bruchwald 2000; Bruchwald, Zasada 2010]. Ocena produkcyjności siedliska na podstawie wskaźnika boni tacji stała się jedną z najbardziej uniwersalnych metod stosowanych w praktyce leśnej [Skovsgaard, Vanclay 2008; Bontemps, Bouriaud 2013]. Wybór ten wynika z tego, że wskaźnik bonitacji wzro stowej, w porównaniu do innych miar, takich jak np. przeciętny przyrost sumarycznej produkcji, nie ulega zbyt silnym wahaniom wynikającym z rodzaju i nasilenia zabiegów hodowlanych. Ponadto jest on względnie łatwy do ustalenia w dowolnym wieku drzewostanu i niezależnie od wieku jest skorelowany z sumaryczną produkcją przy pełnym zadrzewieniu. W metodach geocentrycznych bonitację określa się na podstawie zmiennych charakteryzu jących warunki wzrostu drzew, do których zaliczyć można: czynniki edaficzne, klimatyczne, topo graficzne i konkurencyjne [Skovsgaard, Vanclay 2008, 2013; Bontemps, Bouriaud 2013]. Podejście takie uniezależnia ocenę produkcyjności siedliska od cech drzewostanu, w związku z czym mo żliwa staje się ocena potencjału produkcyjnego siedlisk leśnych dla gatunków niewystępujących na danym obszarze, a nawet terenów nieleśnych. Pozwala to np. optymalnie dobrać skład gatun kowy w sytuacji przebudowy lub odbudowy drzewostanów oraz zalesiania obszarów nieleśnych. Wykorzystanie zmiennych środowiskowych umożliwia także ocenę potencjału produkcyjnego siedlisk w przyszłości, np. na podstawie prognoz zmian czynników klimatycznych [Socha, Durło 2012]. Właściwe ustalenie potencjalnej produkcyjności oraz możliwość przewidywania kierunków jej zmian pozwala na optymalny dobór składu gatunkowego upraw, a w przypadku istniejących drzewostanów na zdefiniowanie ewentualnych zagrożeń i podjęcie wcześniejszych działań mi nimalizujących skutki niekorzystnych zmian [Fontes i in. 2010]. Ze względu na wymienione wyżej zalety, w obliczu obserwowanych i prognozowanych zmian warunków klimatycznych, znaczenie tej grupy metod określania produkcyjności siedlisk jest coraz większe. Doskonalenie geocentrycznych sposobów określania produkcyjności siedlisk polega przede wszystkim na poszukiwaniu właściwych cech siedliska, które w największym stopniu decydują o jego przy datności do wzrostu poszczególnych gatunków drzew. W XVIII wieku na obszarze Beskidu Żywieckiego buk, obok jodły i świerka, był jednym z głównych gatunków lasotwórczych. W wyniku wdrożenia około 1840 roku zasad gospo darowania opartych na rębni zupełnej nastąpiło zwiększenie udziału świerka i drastyczne zmniejszenie udziału buka i jodły. Postępujący od końca XX wieku rozpad drzewostanów świerkowych stanowił bezpośrednią przesłankę do podjęcia przebudowy istniejących świerczyn i dążenia do zwiększenia roli buka i jodły [Bruchwald, Dmyterko 2010]. Za zmianą składu gatunkowego, a zwłaszcza za dużym udziałem buka, przemawiają także obserwowane i progno zowane zmiany produkcyjności siedlisk wynikające z globalnych przeobrażeń klimatu [Socha, Durło 2012; Socha, Szydłowska 2013]. Przy prowadzeniu gospodarki ważne jest określenie potencjału produkcyjnego siedlisk dla wprowadzanych ponownie gatunków. W związku ze

3 852 J. Socha, W. Ochał, M. Maj, S. Grabczyński, J. Lach, P. Gruba znikomym udziałem buka i jodły w składzie gatunkowym drzewostanów niemożliwe jest określenie potencjału siedlisk za pomocą wskaźnika bonitacji określanego w oparciu o wysokość drzewostanów. Przydatne do tego celu mogą być natomiast modele geocentryczne opisujące potencjalną produkcyjność na podstawie zbioru cech samego środowiska. Celem pracy jest ustalenie wpływu wskaźników topograficznych, takich jak wysokość bezwzględna terenu, nachylenie i ekspozycja stoku oraz rodzaj podłoża geologicznego i niektóre właściwości fizykochemiczne gleb, na produkcyjność siedlisk Beskidu Żywieckiego w odniesie niu do buka, który jest potencjalnie jednym z najważniejszych gatunków lasotwórczych tego obszaru. Materiał i metody W pracy wykorzystano materiał pochodzący z powierzchni kołowych założonych w 50 drzewo stanach bukowych Beskidu Żywieckiego położonych na obszarze Nadleśnictwa Ujsoły. Wielkość powierzchni próbnych wahała się od 0,01 do 0,10 ha i w każdym drzewostanie dobierana była tak, aby liczba drzew gatunku głównego wyniosła co najmniej 20. Badaniami objęto drzewo stany w wieku od 40 do 140 lat (tab. 1). Wzrastały one na siedlisku lasu górskiego (LG), lasu mieszanego górskiego (LMG) i boru mieszanego górskiego (BMG); na dwóch typach podłoża geologicznego: z przewagą piaskowców magurskich i podmagurskich (GEO=0) oraz warstw łąckich i beloweskich (GEO=1). Oba typy podłoża zalicza się do warstw magurskich, z których powstają mezo i eutroficzne gleby brunatne kwaśne, wyługowane oraz właściwe [Maciaszek i in. 2009]. Uziarnienie gleb powstałych z warstw magurskich można ogólnie określić jako gliniaste [Maciaszek i in. 2000], przy czym zwietrzeliny piaskowców magurskich i podmagurskich to głównie utwory szkieletowo gliniaste o średniej zawartości iłu 17 20% [Maciaszek i in. 2009]. Warstwy łąckie i beloweskie, tworzone głównie przez margliste łupki ilaste, są słabiej szkiele towe i mają cięższe uziarnienie [Galos 1997]. Dla każdej powierzchni ustalono współrzędne geograficzne, wysokość n.p.m. (E), ekspo zycję (A) i nachylenie stoku (S) oraz pomierzono pierśnicę i wysokość wszystkich drzew. Wiek drzewostanów oraz typ siedliskowy lasu odczytano z bazy SILP nadleśnictwa Ujsoły. Na każdej powierzchni w 10 losowo wybranych miejscach pobrano próbki gleby z wierzchniej, 10 centy metrowej warstwy mineralnej (nie uwzględniano poziomu organicznego), które następnie zostały zmieszane w próbkę zbiorczą. W laboratorium pomierzono ph w wodzie (przy proporcji gleba : woda=1 : 5) metodą potencjometryczną oraz procentową zawartość węgla organicznego (%C) i azotu (%N) za pomocą analizatora CNS LECO Rodzaj podłoża geologicznego wystę Tabela 1. Charakterystyka wybranych cech powierzchni badawczych Characteristics of selected sample plots features Charakterystyka Odchylenie Średnia Minimum Maksimum powierzchni standardowe Wysokość n.p.m. [m] ,3 Nachylenie stoku [ ] 20,6 3,5 31,0 6,7 Wiek ,0 D g [cm] 24,2 15,0 43,2 5,7 H L [m] 23,9 14,9 33,7 4,6 SI [m] 31,3 21,3 44,2 6,0 Zasobność [m 3 /ha] 474,3 216,5 908,7 157,0

4 Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego 853 pującego w obrębie poszczególnych powierzchni zidentyfikowano na podstawie mapy geologi cznej [Ryłko i in. 1990], posługując się współrzędnymi powierzchni. Wskaźnik bonitacji dla poszczególnych powierzchni określono na podstawie tablic zasob ności i przyrostu drzewostanów [Szymkiewicz 2001]. Ze względu na konieczność precyzyjnej interpolacji oraz wyrażenie bonitacji wzrostowej za pomocą liczb na skali ciągłej przedstawione w tablicach zmiany wysokości przeciętnej wraz z wiekiem opisano matematycznym modelem bonitacyjnym. Do budowy modelu wykorzystano funkcję opracowaną przez Cieszewskiego [2001] na bazie równania Monseruda [1984]. Cieszewski i Zasada [2003] z powodzeniem zastosowali tę funkcję do opisu wzrostu wysokości sosny na podstawie danych zawartych w tablicach zasob ności [Szymkiewicz 2001]. Poza Cieszewskim [2001] funkcję tę wykorzystywał Nord Larsen [2006] do opracowania krzywych bonitacyjnych dla buka w Danii, a także Socha i Orzeł [2013] do opisu krzywych bonitacyjnych sosny zwyczajnej z południowej Polski. Równanie po osza cowaniu parametrów przyjęło następującą postać: SI = H L T T 1, 65 SI 1, 65 ( T ( T 1, 65 1, 65 SI R , 25) R , 25) æ , 25 H R = Z + ç Z + 1, 65 è T 0, 5 L ö ø [1] [1.1] Z = H L 19,33 [1.2] SI wskaźnik bonitacji (wysokość przeciętna w wieku bazowym T SI ), T SI wiek bazowy (w opracowaniu przyjęto 100 lat), H L wysokość przeciętna drzewostanu, T wiek drzewostanu. Korzystając z opracowanego modelu bonitacyjnego (wzór [1]), na podstawie wieku i wysokości drzewostanu (T, H L ) dla poszczególnych powierzchni próbnych wyliczono wskaźnik bonitacji siedliska wyrażony w metrach. Kolejnym etapem badań było ustalenie związku między określonym wskaźnikiem boni tacji reprezentującym potencjalną produkcyjność drzewostanów bukowych a wybranymi czyn nikami środowiska. Do oceny kierunku i siły zależności zastosowano regresję wieloraką. Analizy statystyczne przeprowadzono z wykorzystaniem oprogramowania Statistica (StatSoft Inc.). Aby umożliwić modelowanie regresyjne, ekspozycje wszystkich powierzchni określone za pomocą azymutu zamieniono na wartości liczbowe z przedziału od 0 do 2 według wzoru [Beers i in. 1966]: K = sin(a + (90 A max )) + 1 [2] K transponowana wartość wystawy, A ekspozycja stoku wyrażona azymutem, A max azymut ekspozycji charakteryzującej się skrajnymi wartościami czynników klimaty cznych. W związku z tym, że skrajne warunki klimatyczne występują na wystawach S W i N E, według Beersa i in. [1966] wartość A max wynosi 45. Ponieważ zależność bonitacji od wysokości n.p.m. ma charakter nieliniowy, wartości wzniesienia przekształcono za pomocą funkcji [Sit, Poulin Costello 1994]:

5 854 J. Socha, W. Ochał, M. Maj, S. Grabczyński, J. Lach, P. Gruba æ b1 + b2 ö E lin = b 0( E- b1)( E- b2) ç E- + b 3 [3] è 2 ø E lin transformowana wartość wzniesienia n.p.m., E wzniesienie n.p.m., b 1, b 2, b 3, b 4 parametry równania. W celu prawidłowego wyliczenia parametrów równań regresji przed ostatecznym włączeniem poszczególnych zmiennych wyjaśniających do modelu regresji oceniono ich nadmiarowość. Stosowano w tym celu współczynnik VIF (ang.: Variance Inflation Factor) [O Brien 2007]: 1 VIF j = 2 1- R [4] j R 2 j współczynnik wielorakiej determinacji dla regresji danej zmiennej o numerze j z po zostałymi zmiennymi wyjaśniającymi zawartymi w modelu. Przyjęto, że wartość współczynnika VIF nie powinna przekraczać 4. Do oceny dopasowania rów nania regresji stosowano wartości skorygowanego współczynnika determinacji (R 2 adj ) i błędu standardowego estymacji (RMSE). Wyniki Bonitacja drzewostanów bukowych była w największym stopniu determinowana przez wznie sienie n.p.m. (E lin ), które jako samodzielna zmienna niezależna w modelu [5] wyjaśniało około 52,5 % zmienności wskaźnika bonitacji. SI = 91, ,023 E lin [5] -8 æ , ö E lin = -0, ( E , 6)( E , ) ç E , 77 [5.1] è 2 ø Kolejnym analizowanym elementem była ekspozycja stoku. Pomimo nieznacznego wzrostu współczynnika determinacji po uwzględnieniu w równaniu [6] wystawy stoku, na której wzra stały poszczególne drzewostany, zmienna ta okazała się nieistotna w modelu regresji wielorakiej (tab. 2). SI = 92, ,020 E lin 1,006 K [6] Po uwzględnieniu w modelu regresji wielorakiej podłoża geologicznego (równanie [7]) udział wariancji wyjaśnionej wzrósł do 55,3%. W porównaniu z drzewostanami wzrastającymi na piaskowcach warstw magurskich i podmagurskich drzewostany wzrastające na bardziej ilastych podłożach, zaklasyfikowanych jako warstwy łąckie i beloweskie, wykazywały bonitację niższą średnio o około 2,79 m. SI = 87, ,943 E lin 2,787 GEO [7] W przypadku uwzględnienia w analizach typu siedliskowego lasu stwierdzono, że zlokalizo wane na danej wysokości n.p.m. drzewostany wzrastające na siedliskach LMG i BMG mają boni tację niższą średnio o około 5,1 5,2 m w porównaniu z drzewostanami występującymi na siedlisku LG (równanie [8]). Uwzględnienie typu siedliskowego lasu spowodowało wzrost udziału wariancji

6 Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego 855 Tabela 2. Statystyczna charakterystyka parametrów modeli regresji wielorakiej opisujących wskaźnik bonitacji jako funkcję wybranych charakterystyk siedliska Statistical characteristics of parameters of multiple regression models describing site index as a function of selected site characteristics Rów Wartość Błąd Wartość Poziom prawdo R nanie adj Parametr parametru standardowy statystyki t podobieństwa p [5] 0,525 Wyraz wolny 91,044 8, ,95 0,00000* E lin 1,023 0,1420 7,20 0,00000* Wyraz wolny 92,141 8, ,09 <0,00001* [6] 0,541 E lin 1,020 0,1411 7,23 <0,00001* K 1,006 0,7957 1,26 0,21234 Wyraz wolny 87,373 8, ,72 <0,00001* [7] 0,571 E lin 0,943 0,1409 6,70 <0,00001* GEO 2,787 1,2495 2,23 0,03066* Wyraz wolny 76,145 9,5593 7,97 <0,00001* [8] 0,621 E lin 0,703 0,1751 4,01 0,00022* LMG 5,198 1,5449 3,36 0,00157* BMG 5,125 2,8136 1,82 0,07518 Wyraz wolny 64,123 32,5654 1,97 0,05541 E lin 1,037 0,1750 5,92 <0,00001* [9] 0,552 wyjaśnionej do 62,1%, sprawiło jednak, że zmienne sztuczne oznaczające podłoże geologiczne okazały się nieistotne. SI = 76, ,703 E lin 5,198 LMG 5,125 BMG [8] Nie stwierdzono istotnego związku bonitacji buka z właściwościami gleb takimi jak ph, %C, %N oraz C/N. Żadna z wymienionych właściwości gleb nie powodowała wzrostu wariancji wyjaśnio nej opisanej skorygowanym współczynnikiem determinacji i nie była istotna w modelu regresji wielorakiej (tab. 2, równanie [9]). SI = 64, ,037 E lin + 2,017 C/N + 52,348 %N 4,245 %C + 0,408 ph [9] Zaskakujący może wydać się wzrost udziału wariancji wyjaśnionej do 68,2% po uwzględnieniu w modelu regresji (wzór [10]) zmiennej opisującej wiek drzewostanu, który może wskazywać na zwiększanie się produkcyjności siedlisk analizowanego obszaru dla buka. SI = 73, ,561 E lin 0,094 Wiek 4,432 LMG 5,238 BMG [10] Dyskusja C/N 2,017 2,1493 0,94 0,35325 %N 52,348 98,0529 0,53 0,59618 %C 4,245 6,8264 0,62 0,53733 ph 0,408 1,7947 0,23 0,82111 Wyraz wolny 73,948 8,8859 8,32 <0,00001* E lin 0,561 0,1693 3,32 0,00184* [10] 0,682 Wiek 0,094 0,0322 2,91 0,00568* LMG 4,432 1,4549 3,05 0,00391* BMG 5,238 2,6062 2,01 0,05059 * istotny na poziomie a=0,05; significant at a=0.05 Wzrost drzewostanów bukowych w Beskidzie Żywieckim jest w największym stopniu determino wany przez wzniesienie n.p.m. W przeprowadzonych analizach wykazano, że bonitacja zmniejsza

7 856 J. Socha, W. Ochał, M. Maj, S. Grabczyński, J. Lach, P. Gruba się w całym przedziale analizowanych wysokości, a wzniesienie n.p.m. wyjaśnia 52,5% zmien ności wskaźnika bonitacji. Tak wysoka wartość jest niewątpliwie związana z biologią buka. Przyczyną spadku wartości bonitacji wraz ze wzrostem wzniesienia n.p.m. są zmieniające się wa runki siedliskowe. Wzniesienie n.p.m. determinuje warunki wilgotnościowe i termiczne, a w efek cie warunkuje przebieg procesów glebotwórczych [Sikorska 2006], wpływa na długość okresu zalegania pokrywy śnieżnej, długość okresu wegetacyjnego, długość okresu przymrozków oraz ilość opadów i ciepła. Spadek temperatury i znaczny wzrost opadów w wyższych położeniach górskich niekorzystnie oddziałują na wzrost buka, który preferuje siedliska świeże i ciepłe [Felbelmaier 1994 za Jaworskim 2000]. Na temperaturę jako czynnik sprzyjający wzrostowi i odnawianiu się buka, który na ciepłych i świeżych stokach osiąga najwyższą bonitację, wskazywał Felbelmaier [1994 za Jaworskim 2004]. Temperatura i dostateczna wilgotność to według Jaworskiego [2004] jedne z najważniejszych czynników środowiskowych mających wpływ na przyrost wysokości buka. Duże znaczenie warunków termicznych dla wzrostu drzewostanów bukowych może świad czyć o potencjalnym wzroście w przyszłości roli buka jako gatunku głównego w wyższych partiach gór. Według Jaworskiego [2004] w przypadku ocieplenia klimatu buk na ciepłych i świeżych siedliskach może zachować swoje zdolności produkcyjne, a na terenach chłodniejszych może je nawet zwiększyć. Tezę tę potwierdzają wyniki uzyskane w prezentowanej pracy. W niższych położeniach wzrostowi wzniesienia nie towarzyszy istotny spadek bonitacji drzewostanów bukowych, który jest zauważalny dopiero powyżej 800 m n.p.m. (ryc.). Analiza czynników glebowych wykazała, że średnie wartości wskaźnika bonitacji drzewo stanów występujących na utworach magurskich i podmagurskich są o około 2,8 m wyższe niż w drzewostanach rosnących na potencjalnie bardziej zasobnych ilasto marglistych zwietrzelinach utworów zaklasyfikowanych jako warstwy łąckie i beloweskie. Wzniesienie n.p.m. i podłoże geo logiczne (rzutujące na uziarnienie gleb) są najważniejszymi z rozpatrywanych charakterystyk determinującymi produkcyjność siedlisk rozpatrywanego obszaru. W badaniach produkcyjności siedlisk Beskidów Zachodnich dla świerka stwierdzono istotny wpływ ekspozycji na bonitację [Socha 2008, 2010]. W przypadku analizowanych drzewostanów bukowych ekspozycja stoku nie wpływała na potencjalną produkcyjność. Może to wynikać z różnic w budowie systemów korzeniowych obu gatunków. Znacznie płycej ukorzenione świerki mogą negatywnie reagować na okresowe przesuszenie wierzchnich warstw gleby obserwowane na ekspozycjach południowych i południowo zachodnich. W przypadku znacznie bardziej rozbudowanych systemów korzeniowych buka okresowe przesuszanie wierzchnich warstw gleby odgrywa mniejszą rolę. Ponadto w przypadku buka, który jest gatunkiem o większych wy maganiach termicznych w porównaniu ze świerkiem, wyższa temperatura panująca na stokach Ryc. Zależność wskaźnika bonitacji drzewo stanów bukowych od wzniesienia n.p.m. i rodzaju podłoża geologicznego (warstwy magurskie i podmagurskie GEO=0; warstwy łąckie i beloweskie GEO=1) Relationship between European beech site index and elevation above the sea level and geological substratum (Magura and sub Magura layers GEO=0; Łącko and Beloweza layers GEO=1)

8 Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego 857 południowych może rekompensować okresowo słabsze zaopatrzenie w wodę. Uwzględnienie poza wzniesieniem innych zmiennych wyjaśniających (w postaci typu siedliskowego lasu lub rodzaju podłoża geologicznego) zwiększa udział wariancji wyjaśnionej. Włączenie siedliskowego typu lasu do modelu powoduje większy wzrost wariancji wyjaśnionej niż przy uwzględnieniu rodzaju podłoża geologicznego. Obie cechy są zmiennymi nadmiarowymi. Na tej podstawie można stwier dzić, że typ siedliskowy lasu może być wskazówką przy ocenie produkcyjności siedlisk anali zowanego obszaru dla buka. Jednocześnie należy podkreślić, że bez uwzględnienia wzniesienia n.p.m. typy siedliskowe lasu wyjaśniają około 46,3% zmienności bonitacji. Ogólnodostępne in formacje, takie jak wzniesienie n.p.m. i podłoże geologiczne, wyjaśniają 57,1% zmienności, co wskazuje na potrzebę oraz możliwość poprawy stosowanych praktycznie metod oceny produk cyjności siedlisk. Brak związku bonitacji drzewostanów bukowych z analizowanymi właściwoś ciami gleb może wydawać się zaskakujący, szczególnie w kontekście znanej ścisłej zależności pomiędzy zawartością zasadowych kationów w glebie a typem siedliskowym lasu [Lasota, Sikorska 2005; Brożek i in. 2007]. Należy jednak zaznaczyć, że gleby wykształcone z warstw magurskich są klasyfikowane w wąskim zakresie wysokiej troficzności [Maciaszek i in. 2009]. Jedną ze zmiennych wyjaśniających, która wyraźnie zwiększyła udział wariancji wyjaśnio nej, był wiek drzewostanów. Związek bonitacji z wiekiem może wiązać się ze zmianą produk cyjności siedlisk analizowanego obszaru wynikającą ze zmiany średniej temperatury rocznej, która w okresie wzrosła o około 0,7 C [Socha, Durło 2012]. Zwiększenie produk cyjności siedliska o 9 m przez 100 lat, które wynikałoby z wartości parametru przy zmiennej wiek (tab. 2), wydaje się jednak zbyt duże. Inną przyczyną obserwowanej zależności może być nieadekwatność modelu bonitacyjnego. Jest prawdopodobne, że przebieg zmiany z wiekiem wysokości drzewostanów bukowych na terenie Beskidu Żywieckiego jest inny niż opisywany w tablicach zasobności Schwappacha, które wykorzystano do oszacowania wskaźników bonitacji wzrostowej. Część zmienności bonitacji wyjaśniona wiekiem drzewostanu może być zatem efektem zmian produkcyjności siedlisk analizowanego obszaru, a pozostała część wynika praw dopodobnie z nieadekwatności zastosowanego modelu bonitacyjnego zbudowanego na bazie tablic zasobności [Szymkiewicz 2001]. Potrzeba badań nad produkcyjnością siedlisk wynika m.in. stąd, że modele bonitacyjne bazujące na zmiennych siedliskowych mogą być przydatne do prognozowania produkcyjności gatunków na obszarach, gdzie planowana jest przebudowa drzewostanów i zmiana składu gatunkowego. W kontekście obaw związanych z wpływem obserwowanych i prognozowanych zmian warunków klimatycznych, a szczególnie globalnego ocieplenia, modele produkcyjności siedlisk oparte na zmiennych środowiskowych, w tym charakterystykach warunków klimaty cznych, nabierają szczególnego znaczenia jako narzędzia do symulacji zmian produkcyjności siedlisk [Coops, Hember 2009; Hasenauer i in. 2012]. Literatura Beers T. W., Dress P. E., Wensel L. C Aspect transformation in site productivity research. J. For. 64: Bontemps J. D., Bouriaud O Predictive approaches to forest site productivity: recent trends, challenges and future perspectives. Forestry 87: Bošeľa M., Máliš F., Kulla L., Šebeň V., Deckmyn G Ecologically based height growth model and derived raster maps of Norway spruce site index in the Western Carpathians. Eur. J. For. Res. 132: Brożek S., Zwydak M., Wanic T., Gruba P., Lasota J Kierunki doskonalenia metod rozpoznawania siedlisk leśnych. Sylwan 151 (2): Bruchwald A., Dmyterko E Lasy Beskidu Śląskiego i Żywieckiego zagrożenia, nadzieja. Instytut Badawczy Leśnictwa, Sękocin Stary. Bruchwald A., Dudek A., Michalak K., Rymer Dudzińska T., Wróblewski L., Zasada M Model wzrostu dla drzewostanów świerkowych. Sylwan 143 (1):

9 858 J. Socha, W. Ochał, M. Maj, S. Grabczyński, J. Lach, P. Gruba Bruchwald A., Zasada M Model wzrostu modrzewia europejskiego (Larix decidua MILL.). Sylwan 154 (9): Cieszewski C. J Three methods of deriving advanced dynamic site equations demonstrated on inland Douglas fir site curves. Can. J. For. Res. 31: Cieszewski C. J., Zasada M Model bonitacyjny dla sosny na podstawie tablic zasobności Szymkiewicza. Sylwan 147 (1): Coops N. C., Gaulton R., Waring R. H Mapping site indices for five Pacific Northwest conifers using a physio logically based model. Appl. Veg. Sci. 14: Coops N. C., Hember R Physiologically derived predictions of Douglas fir site index in British Columbia. For. Chron. 85: Fontes L., Bontemps J. D., Bugmann H., Van Oijen M., Gracia C., Kramer K., Skovsgaard J. P Models for supporting forest management in a changing environment. Forest Systems 19: Galos K Objaśnienia do mapy geologiczno gospodarczej Polski 1: Arkusz Ujsoły, Arkusz Państwowy Instytut Geologiczny, Warszawa. Hasenauer H., Petritsch R., Zhao M., Boisvenue C., Running S. W Reconciling satellite with ground data to estimate forest productivity at national scales. For. Ecol. Manage. 276: Jaworski A Nowoczesne metody gospodarowania w lasach górskich. CILP, Warszawa. Jaworski A Podstawy przyrostowe i ekologiczne odnawiania oraz pielęgnacji drzewostanów. PWRiL, Warszawa. Kliczkowska A., Bruchwald A Kształtowanie się bonitacji drzewostanów świerkowych na terenach górskich. Sylwan (144) 9: Lasota J., Sikorska E Suma zasadowych kationów wymiennych w ocenie żyzności górskich gleb leśnych. W: Miechówka A., Gąsiorek M., Ciarkowska K. [red.]. II Międzynarodowa konferencja naukowa Gleby górskie, geneza, właściwości, zagrożenia. Maciaszek W., Gruba P., Januszek K., Lasota J., Wanic T., Zwydak M Degradacja i regradacja gleb pod wpływem gospodarki leśnej na terenie Żywiecczyzny. Wydawnictwo AR w Krakowie. Maciaszek W., Gruba P., Lasota J., Wanic T., Zwydak M Właściwości fizykochemiczne gleb drzewostanów naturalnych i monokultur świerkowych w Beskidzie Zachodnim. Sylwan 153 (5): Monserud R. A Height growth and site index curves for inland Douglas fir based on stem analysis data and forest habitat type. Forest Science 30: Nord Larsen T Developing Dynamic Site Index Curves for European Beech. Forest Science 52 (2): O Brien R. M A caution regarding rulet of tumb for variance inflation factors. Qual. Quan. 5: Pretzsch H., Grote R., Reineking B., Rötzer T., Seifert S Models for forest ecosystem management: a European perspective. Ann. Bot. 101: Ryłko W., Żytko K., Rączkowski W., Wójcik A Szczegółowa mapa geologiczna Polski. Część nr 1046 Ujsoły. Państwowy Instytut Geologiczny, Warszawa. Sikorska E Siedliska leśne. Część I. Siedliska obszarów niżowych. Wydanie 4. Wydawnictwo UR w Krakowie. Sit V., Poulin Costello M Catalogue of curves for curve fitting. Biometrics Information Handbook Series, Handb. 4. Ministry of Forests, Victoria (BC, Canada). Skovsgaard J. P., Vanclay J. K Forest site productivity: a review of the evolution of dendrometric concepts for even aged stands. Forestry 81 (1): Skovsgaard J. P., Vanclay J. K Forest site productivity: a review of spatial and temporal variability in natural site conditions. Forestry 86 (3): Socha J Effect of topography and geology on the site index of Picea abies in the West Carpathians, Poland. Scandinavian Journal of Forest Research 23: Socha J Metoda modelowania potencjalnych zdolności produkcyjnych świerka w górach. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Rolniczego im. Hugona Kołłątaja w Krakowie 338. Socha J Krzywe bonitacyjne świerka pospolitego na siedliskach górskich. Sylwan 155 (12): Socha J., Durło G How will climate change impact biomass increment by Norway spruce stands in Western Beskids? Folia Forestalia Polonica 54: Socha J., Orzeł S Dynamiczne krzywe bonitacyjne dla sosny zwyczajnej (Pinus sylvestris L.) z południowej Polski. Sylwan 157 (1): Socha J., Szydłowska P Prognozy wpływu zmian warunków klimatycznych na wzrost lasów karpackich jako podstawa planowania w zarządzaniu zasobami leśnymi. Aura 4: Szymkiewicz B Tablice zasobności i przyrostu drzewostanów ważniejszych gatunków drzew leśnych. PWRiL, Warszawa.

10 Wpływ wzniesienia nad poziom morza i podłoża geologicznego 859 summary Effect of elevation above sea level and geology on the site productivity for European beech in the Beskid Żywiecki Mountains The aim of this study was to establish the effect of elevation above sea level, aspect and slope as well as the type of parent rock and certain physio chemical soil features on the site produc tivity of European beech in the Beskid Żywiecki Mountains. The authors used experimental material from circular sample plots sized ha, established in 50 beech stands aged and located on the territory of the Ujsoły Forest District (tab. 1). For each sample plot parent rock type, elevation above sea level, aspect and slope were determined and site index estimated, based on the site index model expressed by formula [1] that was developed using the data from the yield tables [Szymkiewicz 2001]. Samples of the top mineral, upper surface of the soil were collected at each plot, on the basis of which the ph was measured with the potentiometric method and the content of organic carbon (%C) and nitrogen (%N) with CNS LECO 2000 analyzer. The correlation between site index representing potential site productivity of European beech and some selected topographic and geological features of the site was analysed using a multiple regression model. The analyzed variants of multiple regression models and the statistical assessment of their parameters are presented in table 2. It was stated that elevation is an independent variable, which accounts for the largest portion (ca 52.2%) of the site index variability (model [5], tab. 2). The level of explained variance increased to over 57% (model [7], tab. 2) when parent rock was applied in the regression model. The site index of beech stands from the Magura and sub Magura beds is on average by 2.8 m higher when compared to stands from the Łącko and Beloweza beds. Application of the site type in the regression model increased the level of explained variation slightly. This variable, along with elevation explained over 62% of the site index variability (model [8], tab. 2). No correlation was observed in terms of the slope direction or analysed physio chemical features of the upper soil layers on potential site productivity (model [6] and [9], tab. 2). One of the independent variables, whose presence substantially increased the share of dependent variable was the stand age (model [10], tab. 2). This may point to either changes in the site productivity of the investigated area over time or to the use of inadequate site index model for establishing site indices. Elevation above sea level (which determines thermal conditions) and parent rock (impact on soil granulation) are the most important features determining site productivity of the analyzed beech stands.