UNIVERZA V LJUBLJANI BIOTEHNIŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA GOZDARSTVO IN
OBNOVLJIVE GOZDNE VIRE
Veronika DOGAR
VPLIV OKOLJSKIH DEJAVNIKOV NA RAST DOBA (Quercus robur L.) V POREČJIH MURE IN KRKE
DIPLOMSKO DELO Univerzitetni študij – 1. stopnja
Ljubljana, 2021
UNIVERZA V LJUBLJANI BIOTEHNIŠKA FAKULTETA
ODDELEK ZA GOZDARSTVO IN OBNOVLJIVE GOZDNE VIRE
Veronika DOGAR
VPLIV OKOLJSKIH DEJAVNIKOV (Quercus robur L.) NA RAST DOBA V POREČJIH MURE IN KRKE
DIPLOMSKO DELO Univerzitetni študij – 1. stopnja
THE EFFECTS OF ENVIROMENTAL FACTORS ON THE GROWTH OF OAK (Quercus robur L.) IN THE BASINS OF MURA AND KRKA
RIVER
B. Sc THESIS
Academic Study Programmes
Ljubljana, 2021
Diplomsko delo je zaključek univerzitetnega študija Gozdarstva in obnovljivih gozdnih virov 1. stopnje na Oddelku za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire Biotehniške fakultete Univerze v Ljubljani.
Komisija za študijska in študentska vprašanja Oddelka za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire BF je dne 6. 6. 2019 sprejela temo diplomskega dela. Za mentorja je bil imenovan red.
prof. dr. Tomislav Levanič in za recenzenta doc. dr. Matija Klopčič.
Komisija za oceno in zagovor:
Predsednik:
Član:
Član:
Datum zagovora:
Veronika Dogar
KLJUČNA DOKUMENTACIJSKA INFORMACIJA
ŠD Du1
DK GDK 561.24:176.1Quercus robur L.(497.4Krakovski gozd)(497.4Črni log)(497.4Mura)((282Krka)(282Mura)(043.2=163.6
KG hrast dob, dendrokronologija, okoljski dejavniki, Krakovski gozd, Črni log
AV DOGAR, Veronika
SA LEVANIČ, Tomislav (mentor) KZ SI-1000 Ljubljana, Večna pot 83
ZA Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire
LI 2021
IN VPLIV OKOLJSKIH DEJAVNIKOV NA RAST DOBA (Quercus robur L.) V POREČJIH MURE IN KRKE
TD Diplomsko delo (univerzitetni študij – 1. stopnja) OP IX, 49 str., 1 pregl., 34 sl., 1 pril., 33 vir.
IJ sl
JI sl/en
AI
V zadnjih desetletjih je aktualna problematika o klimatskih spremembah in propadanju včasih mogočnih dobovih gozdov. Da bi določili klimatski trend na rast dobov v Krakovskem gozdu in Črnem logu, smo izvedli dendrokronološko analizo. V Črnem logu smo vzorčili 20 dreves (40 vzorcev), v Krakovskem gozdu pa 9 (21 vzorcev), vendar smo hrastove kronologije dopolnili z že obstoječimi kronologijami in tako skupno pridobili 61 vzorcev. V dendrokronološkem laboratoriju smo jih primerno obdelali, nato analizirali s pomočjo programa ATRICS in še ostalih računalniških programov. Ugotovili smo, da obstajajo razlike med hrasti iz Krakovskega gozda in Črnega loga, obenem pa ugotovili klimatski vpliv na rast za oba kompleksa, ki se kaže kot negativni vpliv nadpovprečnih temperatur in podpovprečnih padavin. Značilna leta so izrazitejša v zadnjih treh desetletjih, kar nakazuje na pogostejše klimatske ekstreme in je znak za hitro spreminjajoče se podnebje.
KEY WORDS DOCUMENTATION
DN Du1
DC FDC 561.24:176.1Quercus robur L.(497.4Krakovski gozd)(497.4Črni log)(497.4Mura)((282Krka)(282Mura)(043.2=163.6
CX pendunculate oak, dendrochronology, environmental factors, Krakovski gozd, Črni log
AU DOGAR, Veronika
AA Levanič, Tomislav (supervisor) PP SI-1000 Ljubljana, Večna pot 83
PB University of Ljubljana, Biotechnical Faculty, Department of Forestry and Renewable Forest Resources
PY 2021
TI THE EFFECTS OF ENVIROMENTAL FACTORS ON THE GROWTH OF
OAK (Quercus robur L.) IN THE BASINS OF MURA AND KRKA RIVER DT B. Sc. Thesis (Academic Study Programmes)
NO IX, 49 p., 1 tab., 34 fig., 1 ann., 33 ref.
LA sl
AL sl/en
AB
In recent decades, the issue of climate change and the decline of once mighty English oak forests has become topical. In order to determine the climatic trend on the growth of pedunculate oak in Krakovski gozd and Črni Log, we performed a dendrochronological analysis. In Črni log we sampled 20 trees (40 samples), and in Krakovski gozd 9 trees (21 samples), supplementing the oak chronologies with already existing chronologies. In total, 61 samples were obtained. They were properly processed in the dendrochronological laboratory and then analyzed using the ATRICS program and other computer programs.
We found that there are differences between the oaks from Krakovski gozd and Črni log, and at the same time found for both complexes a climatic impact on growth, manifested as a negative influence of above-average temperatures and below-average precipitation. Pointer years are more pronounced in the last three decades, indicating more frequent climate extremes, and a rapidly changing climate.
KAZALO VSEBINE
KLJUČNA DOKUMENTACIJSKA INFORMACIJA ... III KEY WORDS DOCUMENTATION ... IV KAZALO VSEBINE ... V KAZALO PREGLEDNIC ... VI KAZALO SLIK ... VII KAZALO PRILOG ... IX
1 UVOD ... 1
1.1 SPLOŠNO O HRASTU DOBU ... 1
1.2 PREDSTAVITEV PROBLEMA ... 2
1.3 NAMEN NALOGE IN DELOVNE HIPOTEZE ... 4
2 PREGLED LITERATURE ... 5
2.1 O DENDROKRONOLOGIJI ... 5
2.2 KLIMATSKE SPREMEMBE ... 7
3 METODE IN MATERIALI ... 8
3.1 OPIS RAZISKOVALNEGA OBJEKTA Črni log ... 8
3.1.1 Površina in lega ... 8
3.1.2 Podnebje ... 9
3.1.3 Tla ... 10
3.1.4 Vegetacija Črnega loga ... 10
3.2 OPIS RAZISKOVALNEGA OBJEKTA KRAKOVSKI GOZD ... 12
3.2.1 Površina in lega ... 12
3.2.2 Podnebje ... 13
3.2.3 Tla ... 14
3.2.4 Vegetacija Krakovskega gozda ... 15
3.3 PRIDOBIVANJE PODATKOV ... 16
3.4 OBDELAVA PODATKOV ... 17
4 REZULTATI ... 22
4.1 KRONOLOGIJI ČRNEGA LOGA IN KRAKOVSKEGA GOZDA ... 22
4.2 ANALIZA ZNAČILNIH LET ... 25
4.3 GENERALNI VPLIV KLIME NA RAST DOBOV ... 31
4.3.1 Črni log – odziv ... 32
4.3.2 Krakovski gozd - odziv ... 34
4.4 DRSEČE KORELACIJE ... 35
4.4.1 Črni log ... 36
4.4.2 Krakovski gozd ... 37
5 RAZPRAVA IN SKLEPI ... 40
6 POVZETEK ... 44
7 VIRI ... 46 ZAHVALA
PRILOGE
KAZALO PREGLEDNIC
Preglednica 1: Značilna leta na raziskovalnih lokacijah ... 25
KAZALO SLIK
Slika 1: Areal hrasta doba, označen z modro barvo (po EUFORGEN, 2020) ... 2 Slika 2: Prikaz odsekov v gozdnogospodarski enoti Dolinsko, v kateri smo postavili raziskovalne ploskve (0138A-D). Odseki so označeni z rdečim poligonom (po ZGS
pregledovalnik, 2020) ... 8 Slika 3: Klimogram za meteorološko postajo Murska Sobota prikazuje povprečne mesečne temperature zraka in višine padavin za referenčno obdobje 1981-2010 (ARSO METEO, 2021) ... 9 Slika 4: Lokacija vzorčenja v Črnem logu (foto: V. Dogar, 2019) ... 12 Slika 5: Prikaz odseka, ki je označen z rdečim poligonom v gozdnogospodarski enoti Krakovo (04038) (po ZGS pregledovalnik, 2020) ... 13 Slika 6: Klimogram za meteorološko postajo Novo Mesto prikazuje povprečne mesečne temperature zraka in višine padavin za referenčno obdobje 1981-2010 (ARSO METEO, 2021) ... 14 Slika 7: Lokacija vzorčenja v Krakovskem gozdu (foto: V. Dogar, 2019) ... 15 Slika 8: Odvzem izvrtka s Presslerjevim prirastoslovnim svedrom v Črnem logu (foto: T.
Levanič, 2019) ... 17 Slika 9: Sistem ATRICS z računalniškim vmesnikom (foto: V. Dogar, 2020)... 18 Slika 10: Označevanje letnic v programu CooRecorder in kalibracijsko merilo velikosti 5 x 5 mm (foto: V. Dogar, 2020) ... 19 Slika 11: Sinhrona lega drevesnih kronologij v programu PAST-5. Prikazan je prirastni odziv doba v Krakovskem gozdu. Rdeča črta je povprečje kronologije, sive črte prikazujejo kronologije posameznih dreves (foto: V. Dogar, 2020) ... 20 Slika 12: Kronologija doba v Črnem logu. Zgornja krivulja je standardizirana z
avtokorelacijo, spodnja je standardizirana, vendar brez avtokorelacije ... 22 Slika 13: Prikaz povprečnih radialnih prirastkov hrasta doba v Črnem logu po desetletjih.
Modra krivulja prikazuje kronologijo, rdeča prirastke po desetletjih ... 23 Slika 14: Kronologija doba v Krakovskem gozdu. Zgornja krivulja je standardizirana z avtokorelacijo, spodnja je standardizirana, vendar brez avtokorelacije ... 24 Slika 15: Prikaz povprečnih radialnih prirastkov hrasta doba v Krakovskem gozdu po desetletjih. ... 24 Slika 16: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 1986 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973-2018 ... 27 Slika 17: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 2018 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973-2018 ... 27 Slika 18: : Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 1979 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973-2018 ... 28 Slika 19: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 2005 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973-2918 ... 28 Slika 20: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 2012 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973-2018 ... 29
Slika 21: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 2015 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018 ... 29 Slika 22: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 2009 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018 ... 30 Slika 23: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 1976 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018 ... 30 Slika 24: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 2005 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018 ... 31 Slika 25: : EPS vrednosti za kronologijo Črnega loga izračunani za 25 letno obdobje s pomikom za eno leto. EPS vrednosti (zgornja črna črta) in korelacijski koeficient (spodnja črna črta) sta prikazana v črni barvi, rdeča črtkana črta predstavlja mejno vrednost EPS (0,85) ... 32 Slika 26: EPS vrednosti za kronologijo Krakovskega gozda izračunani so za 25 letno obdobje s pomikom za eno leto. EPS vrednosti (zgornja črna črta) in korelacijski koeficient (spodnja črna črta) sta prikazana v črni barvi, rdeča črtkana črta predstavlja mejno vrednost EPS (0,85) ... 32 Slika 27: Vpliv temperatur in padavin na prirastek doba v Črnem logu. Padavine so
označene z rdečo barvo, temperature z modro. Značilen vpliv je prikazan s polno črto .... 33 Slika 28: Vpliv temperatur, padavin in sušnosti na prirastek doba v Črnem logu. PDSI indeks je označen z rdečo barvo, SPEI-3 z zeleno in SPEI-6 z modro barvo. Neznačilen vpliv je prikazan s črtkano črto... 34 Slika 29: Vplivi padavin in temperatur na prirastek doba v Krakovskem gozdu. Padavine so označene z rdečo barvo, temperature z modro. Značilen vpliv je prikazan s polno črto 35 Slika 30: Vpliv temperatur, padavin in sušnosti na prirastek doba v Krakovskem gozdu v daljših časovnih intervalih za obdobje (1901-2019). Palmerjev sušni indeks je označen z rdečo barvo, SPEI-3 z zeleno in SPEI-6 z modro barvo. Značilen vpliv je prikazan s polno črto ... 35 Slika 31: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za Palmerjev sušni indeks (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje 1943-2013.
Statistično pomembne vrednosti so označene z zvezdico ... 36 Slika 32: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za standardiziran padavinski in evapotranspiracijski indeks (SPEI-3) z dolžino 3 mesecev (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje (1944-2013). Statistično
pomembne vrednosti so označene z zvezdico ... 37 Slika 33: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za Palmerjev sušni indeks (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje 1906-2017.
Statistično pomembne vrednosti so označene z zvezdico ... 38 Slika 34: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za standardiziran padavinski in evapotranspiracijski indeks z dolžino 6 mesecev (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje 1906-2017. Statistično pomembne
vrednosti so označene z zvezdico ... 39
KAZALO PRILOG Priloga A 1: Obrazec za odvzem izvrtkov živih dreves Priloga A 2: Legenda
1 UVOD
1.1 SPLOŠNO O HRASTU DOBU
Hrast dob, latinsko (Quercus robur L.), je dolgoživo listopadno drevo, razširjeno skoraj po vsej Evropi. Je enodomna in vetrocvetna vrsta, ki cveti konec aprila in maja skupaj z olistanjem nekje dva tedna pred gradnom (Quercus petraea (Mattuschka) Liebl.) (Brus, 2015). Za rast potrebuje štirimesečno vegetacijsko obdobje, njegovi plodovi pa dozorijo konec septembra in oktobra. Skupaj s hrastom gradnom je ena najbolj ekonomsko in ekološko pomembnih listopadnih gozdnih dreves v Evropi (EUFORGEN, 2020).
Areal hrasta doba (slika 1) najdemo v severni Španiji, naseljuje južno Skandinavijo, najdemo ga tudi od Irske do Vzhodne Evrope (Brus, 2015). Nižinski gozdovi doba so tako v Evropi kot pri nas najbolj spremenjeni gozdovi (Levanič, 1993). Največje ohranjene dobrave najdemo na Poljskem, v gozdnem rezervatu Bialowieža. V Sloveniji so največji ohranjeni kompleksi dobrav v Krakovskem gozdu pri Kostanjevici na Krki in v Prekmurju ob reki Muri in Ledavi. Uspeva v nižinskih gozdovih, na vlažnih, razvitih obrečnih, z minerali bogatih tleh z visoko podtalnico (Brus, 2015). Godijo mu občasno poplavljena območja, vendar pa dalj časa zastajajoče vode ne prenaša (Dakskobler in sod., 2013). Dob je svetloljubna drevesna vrsta, zasenčenja ne prenaša dobro. Velike dimenzije doseže s kombinacijo visoke podtalnice in na občasno poplavljenih tleh. Uspeva na globokih humoznih tleh, bogatih s hranili (Mlinšek, 1993).
Skorja doba je v mladosti gladka, pozneje pa razpoka. Listi so pernato krpati s 5 do 7 parov krp, dolgi do 15 cm in široki do 10 cm. Hrast dob ima široko uporabno vrednost, zato je eden izmed pomembnejših gospodarskih vrst pri nas in v Evropi. Hrasti predstavljajo 7,1
% skupne lesne zaloge v naših gozdovih (Poročilo ZGS o gozdovih, 2020). Ker je hrastovina zelo kakovostna in obstojna, se tradicionalno uporablja v gradnji, ladjedelstvu, parketarstvu in pri izdelavi pohištva, največ lesa pa se uporabi pri izdelavi furnirja. Kot zanimivost uporabe hrastovine pa je tudi izdelava viskija, ki dozoreva v hrastovih sodih (Brus, 2015).
Slika 1: Areal hrasta doba, označen z modro barvo (po EUFORGEN, 2020)
1.2 PREDSTAVITEV PROBLEMA
Dolgoživost dreves znanstvenikom omogoča raziskovanje podnebnih vplivov za daljše časovno obdobje, saj drevesa živijo stoletja ali celo tisočletja in tako v drevesnih branikah shranjujejo informacije iz okolice, ki jih potem lahko dendrokronologi uporabijo kot t. i.
proxy podatke za rekonstrukcijo različnih okoljskih in klimatskih parametrov (Levanič, 2012). Različni parametri v branikah, kot so npr. maksimalna gostota ranega in kasnega lesa, širina branike, izotopska sestava branik, morfološke značilnosti branike, anatomske značilnosti lesnih vlaken itd. hranijo podatke, kako so se drevesa odzvala na različne okoljske dejavnike v različnih časovnih periodah (Levanič, 2012). Poleg vpliva klime, starosti drevesa, raznih motenj okolice in naključnih neznanih dejavnikov vplivajo na rast kambija tudi rastne razmere tekoče in predhodne rastne sezone (Fritts, 1976). Vpliv dejavnikov, ki s klimo niso povezani, zmanjšamo s pravilnim izborom drevesne vrste in primernega rastišča, starostni trend dreves pa odstranimo s postopkom standardizacije
(Levanič, 2012). Odraz ugodnih in neugodnih okoljskih vplivov nam prikazuje variabilnost debelinskega prirastka dreves (Levanič, 2012).
Propadanje hrastov se pojavlja v Evropi, ZDA in Srednji Aziji (Čater in Batič, 1999). S problemom se že mnogo let srečujejo znanstveniki, ki poskušajo poiskati prave vzroke.
Umiranje hrastov si lahko razlagamo z delovanjem več dejavnikov hkrati. Pod primarne abiotske dejavnike štejemo na primer podnebne ekstreme, onesnaževanje zraka, sprememba vodnega režima in rastišč. Kot sekundarne dejavnike lahko štejemo biotske dejavnike, kot so na primer delovanje gliv, žuželk in virusov (Čater in Batič, 1999).
Že v začetku stoletja so večkrat spreminjali vodni režim v Krško-Brežiškem polju in v Prekmurju, kar pa v današnjih časih pravzaprav ni izjema, obratno pa se izvajanje melioracij izvaja pogosteje (Smolej in Simončič, 1999). Z melioracijami zmotimo naravni ritem poplavljanja in prisilimo gozd v hitre spremembe.
Problematika hrastov v Prekmurju se vleče že od petdesetih let prejšnjega stoletja. Težave so se začele pojavljati s poseganjem v režim vodotokov in z izvajanjem regulacij poplavnih vodotokov, kar je povzročilo osušitev in spremembo tal v Črnem logu (Levanič, 1999) ob tem pa moramo dodati, da je človek zaradi kmetijske rabe tal krčil te gozdove in jih tako spreminjal v njive in travišča (Dakskobler in sod., 2013). Leta 1914 in 1919 so zgradili dva prekopa, ki sta spremenila takratno zemljišče (Levanič, 1999). Pereč problem izgradnje Radmožanskega zadrževalnika leta 1980 opisuje Košir (1978), s katerim so se razmere v Črnem logu še dodatno poslabšale. Takrat so v primeru visoke vode, s sistemom zapornic, zgrajenih na reki Ledavi, usmerjali odvečno vodo v gozd in ga poplavljali (Levanič, 1993).
Podobno kot v Prekmurju so tudi v Krakovskem gozdu hidromelioracije močno vplivale na režim podtalne vode.
Konkretno odmiranje hrastov v Sloveniji smo zaznali leta 1992 iz terenskih popisov med 1985-1995 in podatkov o osutosti hrastov na stalnih vzorčnih ploskvah (Čater, 2001). Čater (1998) potrdi domnevo, da na sušenje in fiziološko pešanje hrastov v Sloveniji vplivata spremenjen vodni režim in nivo podtalne vode. Rezultati kažejo, da nihanje podtalne vode vpliva na fizikalno in vrstno spremembo rastišč, ob tem pa se spremenijo tudi odnosi
znotraj rastlinskih združb. Kadar so nihanja v mejah normalnega, se dob prilagaja na spremembe počasi, obratno se odzove ob ekstremih, tako postane bolj občutljiv in hitreje propada (Čater, 1998). Kot že pišejo Levanič in sod. (1993, cit. po Čater in Batič, 1999) vzrokov propadanja hrastov ne smemo pripisovati le vodnemu stresu, temveč tudi drugim dejavnikom, ki vplivajo na hrastove gozdove. Na podlagi naših hipotez bomo poskušali ugotoviti, kateri so tisti ključni dejavniki okolja, ki vplivajo bodisi pozitivno ali negativno na rast hrasta doba v Krakovskem gozdu in Črnem logu.
1.3 NAMEN NALOGE IN DELOVNE HIPOTEZE
Namen raziskovalne naloge je z dendrokronološko analizo raziskati vpliv klime na odziv rasti hrasta doba skozi čas v nižinskih gozdovih v Krakovskem gozdu in Črnem logu, ki so že desetletja med bolj ogroženimi ekosistemi v Sloveniji. Raziskavo smo izvedli v dveh raziskovalnih objektih, v Črnem logu in Krakovskem gozdu. Na podlagi odvzetih izvrtkov in že znanih hrastovih kronologij, želimo ovrednotiti razlike v primerjavi zaporedja širin branik, določiti skupen klimatski signal in ugotoviti prisotnost značilnih let na obeh preučevanih območjih.
Postavili smo naslednje 4 hipoteze:
- Okoljski dejavniki različno vplivajo na rast hrasta doba v porečju Mure in Krke.
- Povprečne mesečne temperature (minimalne in maksimalne) nimajo generalnega vpliva na rast hrastov.
- Vpliv temperatur na rast hrastov se v času povečuje.
- Vpliv padavin na rast hrastov se v času povečuje.
2 PREGLED LITERATURE
2.1 O DENDROKRONOLOGIJI
Večji del tega poglavja povzemamo po viru Osnove dendrokronologije (Levanič, 2012).
Dendrokronologija je veda, ki nam omogoča razlago preteklih dogodkov na podlagi analiz širine branik v določeni periodi. Uporablja se na več področjih, kot so arheologija, ekologija, geomorfologija, hidrologija in podobne discipline. Njena največja vloga je v klimatologiji, saj z njo lahko rekonstruiramo klimatske dogodke v preteklosti in ugotavljamo prihodnje trende. Prihodnje rastne trende lahko ugotavljamo zaradi načela skladnega odziva dreves, saj se drevesa na vpliv okoljskih dejavnikov odzivajo popolnoma enako, kot so se odzivala na klimatske dejavnike v preteklosti. Pri preučevanju odziva dreves na okoljske dejavnike so pomembna ekstremna rastišča, saj je tako en od pomembnih dejavnikov za rast v minimumu (Fritts, 1976).
Utemeljitelj sodobne dendrokronologije je Andrew Ellicot Douglass. Raziskoval je povezavo med spremembo klime in širino branike, zlasti povezavo med aktivnostjo sončevih peg in klimo. Ugotovil je, da drevesa shranjujejo informacije o preteklih klimatskih razmerah (Fritts, 1976). Datiral je tudi migracije Indijancev v jugozahodnem delu Amerike, za katere so bile suše bistvenega pomena (Fritts, 1976). Prvi je postavil temelje navzkrižnega datiranja, ki je danes osnova za dendrokronološke analize. Z navzkrižno datacijo primerjamo in usklajujemo različne kronologije, na podlagi tega pa lahko ustvarimo lokalne kronologije in jih uvrstimo v pravilen časovni red. Pred letom 1970 so meritve izvajali ročno, prav tako so ročno risali krivulje in datirali na svetlobni mizici). V zgodnjih 70 letih Američan H. C. Fritts uvede statistične metode za lažje pridobivanje in natančnost podatkov. Branika je letna prirastna plast, ki začne rasti spomladi in konča z rastjo konec poletja ali zgodaj jeseni (Fritts, 1976). Letnica je vidna meja med dvema branikama. Ločimo kasni les, ki je gostejši in temnejši, ter svetlejši rani les. Kasni les ima predvsem mehansko funkcijo, medtem ko rani les oskrbuje drevo z vodo in hranili.
Nekatere drevesne vrste tvorijo več prirastnih plasti na leto, to so predvsem tropske vrste.
Pogoj, da lahko izvajamo uspešno in natančno dendrokronološko analizo je, da morajo biti branike letnega značaja, kar pomeni, da drevesa našega podnebnega pasu vsako leto prirastejo za eno prirastno plast. Na ta način je omogočena datacija nekega vzorca, vendar pa se lahko tudi pri naših drevesnih vrstah pri analizi srečujemo s težavami, kot so manjkajoče branike in pojav lažnih branik. Branike lahko izpadejo, če so okoljske razmere zelo ostre, namreč kambij v takih razmerah ni aktiven in zato ne prirašča, če se to pojavi na obrobju debla, rečemo, da pride do izklinjanja branik. Pri pojavu lažnih branik gre za podoben pojav, le da tukaj drevo počasneje prirašča in tvori navidezne branike, zato pride do rastnih anomalij. Rastne anomalije odpravimo tako, da si priskrbimo zadostno število vzorcev.
V naši raziskavi smo uporabili računalniški program PAST-5. Z njim smo minimalizirali nezaželene »šume« okoljskih vplivov na rast dreves in maksimizirali signal, ki nas zanima.
Minimalno število dreves za kakovostno izdelavo kronologije je 15 dreves na ploskev, dodaten vpliv okolja pa lahko zmanjšamo, če odvzamemo po dva vzorca na drevo. Pri ugotavljanju klimatskih sprememb je pomembno, da vzorčimo na več različnih rastiščih.
Ker nas v nalogi zanima klimatski signal, mora širina branike odražati okoljske razmere, zato moramo izločiti dejavnike, ki vplivajo na braniko in so za naše rezultate moteči.
Največkrat gre za t. i. starostni trend, ki ga iz časovne vrste odstranimo s postopkom standardizacije. Trend lahko odstranimo z različnimi metodami, največkrat se uporablja metoda kubičnih zlepkov. Po standardizaciji kronologije križno datiramo in ugotovimo sinhronost priraščanja. S sinhronizacijo kronologije medsebojno uskladimo. Visoka t- vrednost po Baillie-Pilcherju nam pove, da se primerjani kronološki krivulji dobro skladata oz. sta sinhroni in se hkrati tudi vizuelno ujemata. Uspešna sinhronizacija dveh kronologij je pogoj za datacijo, s katero branikam določimo koledarsko leto nastanka.
Dendrokronologija nam omogoča tudi podaljševanje kronologij v preteklost za določeno drevesno vrsto. Tako so na primer dendrokronologi s pomočjo te metode sestavili več tisočletne kronologije hrastov, jelke, macesna in borov za različne regije na svetu. Gre za postopek, kjer kronologije različnih objektov in iste drevesne vrste sinhroniziramo ter
»spojimo« v dolgo kronologijo. Pri samem združevanju kronologij moramo upoštevati vizualne in statistične kazalce. Veljati mora minimalna t-vrednost po Baillie-Pilcherju 4,0,
vrednost CDI (indeks navzkrižnega datiranja) indeksa je najmanj 100 in koeficient istosmernosti mora biti najmanj 65, ob tem pa mora biti prekrivanje dveh kronologij najmanj 40 let. Najdaljše evropske kronologije so hrastove, poznamo več kot 10.000 let staro hrastovo kronologijo, ki prihaja iz laboratorija Hohenheim v južni Nemčiji (Becker, 1993). Leta 1999 so v Sloveniji raziskali jelovino in macesnovino in tako sestavili 876 let dolgo jelovo kronologijo, s katero lahko datiramo les iz celotne Slovenije za obdobje med 1120 in 1995 (Levanič in Čufar, 2000).
2.2 KLIMATSKE SPREMEMBE
Vpliv podnebnih sprememb v zadnjih letih postaja velik problem. Sprememba klime pa ni izjema tudi v Sloveniji, tukaj gre zlasti za spremembo temperaturnega in padavinskega režima (Kutnar in sod., 2009). Nedvomno je, da se naš planet ogreva. Opazimo, da se segreva ozračje in oceani. Priča smo taljenju ledu in dvigu gladine morij (Kajfež-Bogataj, 2007). Zadnja leta odmeva tematika globalnega segrevanja našega planeta, ki je dokazana s fizikalnimi meritvami - od leta 1850 naprej je namreč podnebje vse toplejše. Po statističnih podatkih je vsebnost ogljikovega dioksida v ozračju najvišja v zadnjih 650.000 letih.
Prisotnost toplogrednih plinov v ozračju povzroči učinek tople grede, posledično pa se zvišujejo temperature površja na zemlji. Medvladni panel za podnebne spremembe ugotavlja, da bodo podnebne spremembe v prihodnosti še večje (Kajfež-Bogataj, 2007). V naslednjih 20 letih lahko pričakujemo dviganje globalne temperature za 0,2 °C na desetletje. Spreminjati se bodo začeli vzorci kroženja zraka, padavin in vse več bomo priča ekstremnim dogodkom. Ugotavljajo, da se bo kljub povečanim padavinam na svetu začela pojavljati vse večja suša zaradi spremenjenih tokov zraka. Najbolj prizadeto naj bi bilo Sredozemsko območje zaradi močnih poletnih suš (Kajfež-Bogataj, 2007).
3 METODE IN MATERIALI
3.1 OPIS RAZISKOVALNEGA OBJEKTA ČRNI LOG 3.1.1 Površina in lega
Raziskavo smo izvedli v Črnem logu v dobovih debeljakih in sicer v 4 različnih odsekih:
01038A, 01038B, 01038C in 01038D (slika 2). Skupna površina odsekov v naravi je 38,78 ha. Po podatkih ZGS pregledovalnika podatkov o gozdovih (ZGS pregledovalnik, 2020) se v teh odsekih srečamo z združbo doba in navadnega kovačnika (Lonicero caprifolii - Quercetum roboris), združbo črne jelše in migaličnega šaša (Carici brizoides – Alnetum glutinosae) ter združbo ozkolistnega jesena in čremse (Pruno padi – Fraxinetum angustifoliae).
Slika 2: Prikaz odsekov v gozdnogospodarski enoti Dolinsko, v kateri smo postavili raziskovalne ploskve (0138A-D). Odseki so označeni z rdečim poligonom (po ZGS pregledovalnik, 2020)
Preučevana lokacija se nahaja v gozdnogospodarskem območju Murska Sobota, v JV delu Prekmurja. Tukaj prevladujejo nižinski gozdovi na 165 m nadmorske višine (ZGS pregledovalnik, 2020). Ravnino so razgibali nanosi rek, zlasti reke Mure (GGN GGE
Dolinsko, 2011). Površina terena je ravna do rahlo valovita, brez naklona, prav tako ni kamnitosti in skalovitosti (ZGS pregledovalnik, 2020).
3.1.2 Podnebje
Raziskovalno območje spada v najbolj sušni predel Slovenije, s celinskim podnebjem, za katerega so značilna suha in vroča poletja ter mrzle zime (Wraber, 1951). Povprečna letna količina padavin za meteorološko postajo Murska Sobota znaša v obdobju 1981-2010, 798 mm, povprečna letna temperatura v istem obdobju znaša 10 °C (slika 3). Tukaj se srečujemo z velikimi temperaturnimi skrajnostmi, namreč temperatura poleti lahko doseže tudi do 38 °C, prav tako pa so tudi zimske temperature med najnižjimi v Sloveniji, ki lahko dosežejo do - 29 °C (GGN GGE Dolinsko, 2011). V poletju smo pogostokrat priča vremenskim ekstremom, kot so na primer močna neurja. Na spodnjem klimogramu za Mursko Soboto vidimo razporeditev temperatur in padavin preko celega leta. Kljub razmeroma majhni količini padavin pa so le te ugodno razporejene, saj jih največ pade prav v vegetacijskem obdobju.
Slika 3: Klimogram za meteorološko postajo Murska Sobota prikazuje povprečne mesečne temperature zraka in višine padavin za referenčno obdobje 1981-2010 (ARSO METEO, 2021)
3.1.3 Tla
Celotna površina gozdnogospodarske enote leži na rečnih naplavinah (GGN GGE Dolinsko, 2011). Matično podlago tvorijo kvartarni nanosi iz pleistocena in holocena, ki se nahajajo v rečnih dolinah in Murski ravnini. Večinski del ravnine je prekrila reka Mura in nanosila material iz Centralnih Alp, le ta pa se je ob umikanju Panonskega morja na vzhod pomešal z morskimi sedimenti. Ob Muri najdemo pesek, ilovico, ki ponekod prehaja v glino, prav tako pa nekaj malo proda (Kalan, 1988). Na nastanek tal v Črnem logu je odločilno vplivala reka Ledava s pritoki. Tam, kjer je poplavna voda dalj časa zastajala, so se odlagali glinasti in organski delci in nastala so hidromorfna tla. Gre za tip oglejenih tal, natančneje za amfiglej in hipoglej. V preteklosti so bile poplave pogoste in redne, zato se je tamkajšnja vegetacija prilagodila dinamiki poplavnih voda. Z regulacijo reke Ledave so pogoste poplave postale vse bolj redek pojav (Kalan, 1988).
3.1.4 Vegetacija Črnega loga
Floristična sestava nižinskih poplavnih gozdov je v veliki meri odvisna od nivoja podtalne in padavinske vode. Ker se tukaj srečamo z več asociacijami, bomo opisali samo tiste, ki se pojavljajo v naših odsekih. Združba doba in navadnega kovačnika (Lonicero caprifolii – Quercetum roboris) porašča največ površine (30 %) v gozdnogospodarski enoti Dolinsko (GGN GGE Dolinsko, 2011). Ta rastišča ne dosegajo poplave, vendar so tla še zmeraj pozimi zasičena s padavinsko in talno vodo. Združba je razvita na psevdoglejnih oz.
podzolastlih rahlo kislih do nevtralnih tleh (ZGS pregledovalnik, 2020). Dob predstavlja glavno drevesno vrsto in ima pomembno gospodarsko vlogo. Poleg doba so pomembne drevesne vrste še beli gaber (Carpinus betulus), navadna bukev (Fagus sylvatica) in maklen (Acer campestre). Ti gozdovi so bili v preteklosti zelo izkrčeni, njegove površine pa so meliorirane in spremenjene v kmetijsko rabo tal. Po goloseku so se na teh rastiščih razvili sekundarni gozdovi črne jelše in migaličnega šaša (Carici brizoides - Alnetum glutinosae). Večina teh gozdov najdemo v Murski šumi, Črnem logu, Ginjevcu in Orlovščeku (GGN GGE Dolinsko, 2011).
Združba črne jelše in migaličnega šaša (Carici brizoides - Alnetum glutinosae) uspeva na humusnih, mineralno bogatih močvirnatih tleh, ki so spomladi in jeseni redno poplavljena,
in v gozdnogospodarski enoti zastopa 21,2 % gozdne površine (ZGS pregledovalnik, 2020). Tla bogatijo minerali. Najpomembnejše drevesne vrste predstavljajo črna jelša (Alnus glutinosa), veliki jesen (Fraxinus excelsior) in dob (Quercus robur). Sestoji teh združb imajo veliko naravovarstveno funkcijo pri ohranjanju biotske raznovrstnosti rastišč in živalskega sveta (Čarni in Juvan, 2014). Najbolj jih ogrožajo spremembe vodnega režima. Da bi jih ohranili, pomladimo na manjših površinah z golosekom, nato pa posadimo sadike, s čimer preprečimo preveliko zamočvirjanje in delovanje vodne erozije (Čarni in Juvan, 2014). Združba ima velik naravovarstveni pomen in spada v varstveno pomemben habitatni tip Natura 2000, HT_91E0 (Obrečna vrbovja, jelševja in jesenovja) (GGN GGE Dolinsko, 2011). Tukaj uspevajo številne zavarovane redke in ogrožene rastlinske vrste, zato poskušamo čim bolj ohraniti naravne rastiščne razmere (Dakskobler in sod., 2013).
Združba ostroplodnega jesena in čremse (Pruno padi – Fraxinetum angustifoliae) uspeva na rjavih oglejenih tleh, izven dosega poplav in predstavlja 6,9 % gozdne površine v celotni gozdnogospodarski enoti (GGN GGE Dolinsko, 2011). Talna voda se nahaja približno 1 do 1,3 m pod površino, pri obilici padavin pa talna voda doseže površino. Tla so bolj zračna, saj niso konstantno pod vplivom poplavnih voda (ZGS pregledovalnik …, 2020). Najpomembnejše drevesne vrste v združbi so črna jelša (Alnus glutinosa), ozkolistni jesen (Fraxinus angustifolia), dob (Quercus robur), čremsa (Prunus padus), navadni gaber (Carpinus betulus) in maklen (Acer campestre) (Dakskobler in sod., 2013).
Prav tako spada v habitatni tip Natura 2000 HT_91E0 (GGN GGE Dolinsko, 2011).
Slika 4: Lokacija vzorčenja v Črnem logu (foto: V. Dogar, 2019)
3.2 OPIS RAZISKOVALNEGA OBJEKTA KRAKOVSKI GOZD 3.2.1 Površina in lega
Raziskavo smo izvedli v sestoju doba, ki leži v odseku 04038 (slika 5). Skupna površina odseka v naravi je 40,50 ha in se nahaja na rastišču nižinskih gozdov doba in belega gabra (GGN GGE Krakovo, 2015). Krakovski gozd je površinsko eden največjih kompleksov nižinskih poplavnih gozdov v Sloveniji.
Slika 5: Prikaz odseka, ki je označen z rdečim poligonom v gozdnogospodarski enoti Krakovo (04038) (po ZGS pregledovalnik, 2020)
Lokacija se nahaja v gozdnogospodarski enoti Krakovo in zavzema osrednji del gozdnogospodarskega območja Brežice, med preddinarskim in subpanonskim fitogeografskim območjem, na nadmorski višini 153 m (GGN GGE Krakovo, 2015).
Gozdnogospodarska enota Krakovo se deli na južni nižinski del, s poplavnim Krakovskim gozdom, in severni gričevnat del, ki obsega Krško in Škocijansko hribovje. Relief je gladek do valovit, brez naklona, prav tako ni kamenitosti in skalovitosti (ZGS pregledovalnik, 2020). Značilno podobo gozdov daje poplavna ravnica reke Krke.
3.2.2 Podnebje
Vpliv subpanonskega podnebja se odraža v padavinskem in toplotnem režimu. Iz klimatskih podatkov meteorološke postaje Novo mesto za obdobje 1981-2010 je povprečna letna višina padavin 1171 mm, povprečna temperatura pa 10,4 °C (slika 6). Spomladanske temperature so višje od jesenskih, večina padavin pa prav tako pade v času vegetacijske dobe (GGN GGE Krakovo, 2015).
Slika 6: Klimogram za meteorološko postajo Novo Mesto prikazuje povprečne mesečne temperature zraka in višine padavin za referenčno obdobje 1981-2010 (ARSO METEO, 2021) 3.2.3 Tla
Glina je v veliki meri osnova matična podlaga Krakovskega gozda in je nastala kot posledica aluvijalnih naplavin reke Krke s svojimi pritoki. Ti so še pred melioracijo poplavljali ravnico med Krko in Krškim hribovjem (GGN GGE Krakovo, 2015). Tla so nastala z mešanjem aluvialnih pleistocenskih nanosov gline, peska, ilovice ter proda in jih uvrščamo v hidromorfna tla. V talnih horizontih lahko opazimo sive in rjave lise, ki so posledica značilnih oksidacijsko-redukcijskih procesov. Tla so globoka, glinasta, težko ilovnata in srednje produktivna (Accetto, 1974). Na prehodu v gričevnat svet psevdoglej zamenjajo distrična rjava tla (GGN GGE Krakovo, 2015).
Slika 7: Lokacija vzorčenja v Krakovskem gozdu (foto: V. Dogar, 2019) 3.2.4 Vegetacija Krakovskega gozda
V širšem pomenu se tukaj srečamo z gozdno združbo dobovja in belogabrovja (Querco roboris - Carpinetum). Gozdna združba se nahaja v nižinskem svetu in uspeva na oglejenih nanosih reke Krke. Zastopa kar 50,0 % površine v kompleksu Krakovo (GGN GGE Krakovo, 2015). Bistvena dejavnika za obstoj teh gozdov sta talna in poplavna voda (Accetto, 2001). Drevesno plast sestavljajo dob (Quercus robur), beli gaber (Carpinus betulus), jelša (Alnus glutinosa) in ostrolistni jesen (Fraxinus angustifolia) ter primešane drevesne vrste, kot sta na primer maklen (Acer campestre) in brest (Ulmus laevis) ki tvorijo polnilni sloj. Sestoje doba in belega gabra v Krakovskem gozdu uvrščamo v dve asociaciji: belo gabrovje z evropsko gomoljčico (Pseudostellario europaeae – Carpinetum (Tomažič, 1939) Accetto, 1974) ter dobovje z evropsko gomoljčico (Pseudostellario europaeae – Quercetum roboris Accetto, 1974). Združbi je med seboj težko ločiti, saj se med seboj prepletata glede na višino podtalne vode (Accetto, 1974). Slednja porašča vlažna tla, ki so poplavljena daljše obdobje in kjer je podtalna voda blizu površja, medtem ko združba belega gabra z evropsko gomoljčico naseljuje sveža tla, ki so občasno poplavljena za krajše obdobje, podtalna voda pa ne doseže površja (Accetto, 2001).
3.3 PRIDOBIVANJE PODATKOV
Vzorčenje na terenu je potekalo v mesecu aprilu in maju 2019, in sicer v hrastovih debeljakih. V Črnem logu smo zbrali 40 vzorcev (20 dreves), od tega je bilo 9 izvrtkov večje debeline (12 mm) za izotopske analize in 31 izvrtkov manjše debeline (5 mm). Pri vzorčenju smo odvzeli po dva izvrtka na drevo. Drugi izvrtek istega drevesa je bil odvzet iz nasprotne strani, to smo storili zaradi boljšega usklajevanja kronologij v nadaljnjih analizah. V Krakovskem gozdu smo samo dopolnili že obstoječo hrastovo kronologijo z odvzemom 9 izvrtkov večje debeline za izotopske analize in 12 izvrtkov manjše debeline za analize širin branik. Tako je bilo skupno število analiziranih vzorcev 61 (29 dreves). Pri pridobivanju vzorcev smo najprej vsako izbrano drevo popisali v že pripravljen obrazec, hkrati pa preverili vitalnost posameznega drevesa, saj so morala biti izbrana drevesa brez vidnih mehanskih in drugih poškodb, kar bi lahko vplivalo na drugačne statistične rezultate pri sami analizi. V obrazec (priloga A) smo zabeležili naslednje podatke: krajevno ime, nadmorsko višino, koordinate lokacije, datum ter opis vsakega drevesa, ki je vseboval izmerjen prsni premer, socialni položaj drevesa, zdravstveno stanje, utesnjenost krošnje in opombe.
Vzorce smo jemali s Presslerjevim prirastoslovnim svedrom v prsni višini (slika 8). Pri tem smo uporabili ročno tehniko vrtanja. Pri vrtanju smo pazili na pravokotnost svedra na deblo. Poskušali smo zadeti sredino debla, ob tem pa smo dolžino izvrtka vedno prilagajali premeru drevesa. Vzorce smo shranili v dolge slamice in jih primerno oštevilčili.
Klimatske podatke za povprečne mesečne temperature in mesečno količino padavin smo pridobili iz spletne strani Climate Explorer (KMNI …, 2019) in jih združili s podatki o zaporedju širin branik. Spletna stran je priročna zato, ker ima na razpolago preračunane podatke za dolga časovna obdobja, in sicer od leta 1901 naprej. Tako naši podatki zajemajo časovno obdobje od leta 1901 do 2019. Podatke smo uporabili za preverjanje korelacije s klimatskimi podatki in standardizirano kronologijo. Rezultate smo prikazali posamezno za obe preučevani območji v obliki grafov. Za vrednotenje podatkov smo uporabili različne programske knjižnice (dplR, treeclim) iz programskega paketa R (R Core Team, 2019) ter grafični vmesnik R Studio.
Slika 8: Odvzem izvrtka s Presslerjevim prirastoslovnim svedrom v Črnem logu (foto: T. Levanič, 2019)
3.4 OBDELAVA PODATKOV
Laboratorijski del smo izvedli v dendrokronološkem laboratoriju na Gozdarskem inštitutu Slovenije. Najprej smo vzorce posušili, jih nalepili na karton z lepilnim trakom ter pripisali zaporedno številko. Izvrtke smo obtežili ter jih pustili sušiti dva tedna. Po sušenju smo jih zalepili na lesene nosilce in jih zbrusili. Izvrtke brusimo zato, da je površina lesa čimbolj gladka in ravna, kar nam omogoča boljšo vidnost branik. Po brušenju je sledilo skeniranje izvrtkov s sistemom za zajem slik ATRICS (Advanced Tree-Ring Image Capturing System (Levanič, 2007)). Sistem ATRICS (slika 9) nam omogoča večjo ločljivost slike kot klasični optični čitalnik, ker uporablja optično povečavo stereomikroskopa in ne digitalno kot
optični čitalni. Pred skeniranjem posameznega vzorca smo zraven priložili kalibracijsko merilo velikosti 5 x 5 mm (slika 10).
Slika 9: Sistem ATRICS z računalniškim vmesnikom (foto: V. Dogar, 2020)
Poskenirane slike smo nato obdelovali s programom CooRecorder (slika 10). Z njim smo označili letnice in dobili zapis razdalj med točkami. Če se je pojavila razpoka na izvrtku, smo to popravili s funkcijo za označevanje razpok, t. i. »Crack Marker«
Slika 10: Označevanje letnic v programu CooRecorder in kalibracijsko merilo velikosti 5 x 5 mm (foto: V. Dogar, 2020)
Sledila je analiza podatkov s programom PAST-5 (slika 11). S programom lahko datiramo, sinhroniziramo, tvorimo skupne kronologije, hkrati pa nam pokaže stopnjo skladja in neskladja med posameznimi kronologijami ter nam grafično prikaže prirastne krivulje.
Najprej smo izvedli datacijo in sinhronizacijo kronologij. Za sestavljanje kronologij smo uporabili tiste kronologije, ki so se med seboj dobro skladale. Skladnost smo preverjali vizualno, na ekranu in statistično z uporabo dveh kazalnikov: tBP (t-vrednost po Baillie-ju in Pilcherju) in s koeficientom časovne skladnosti GLK% (nem. Gleichläufigkeit). Višje kot so vrednosti tBP in GLK%, bolj se dve kronologiji ujemata. tBP predstavlja parametrično mero ujemanja dveh kronologij, ki temelji na korelaciji med dvema kronologijama in dolžini prekrivanja. Vrednosti tBP nad 4.0 ob 40 letnem prekrivanju se smatrajo za značilne. Kot neparametrično mero ujemanja dveh kronologij pa se uporablja koeficient časovne skladnosti (GLK%) in je praktično matematični ekvivalent vizuelnega ugotavljanja ujemanja dveh kronologij. Meri se v odstotkih z razponom vrednosti med 0%
(nobenega ujemanja) in 100% (popolno ujemanje) (Levanič, 2012).
Slika 11: Sinhrona lega drevesnih kronologij v programu PAST-5. Prikazan je prirastni odziv doba v Krakovskem gozdu. Rdeča črta je povprečje kronologije, sive črte prikazujejo kronologije posameznih dreves (foto: V. Dogar, 2020)
Standardizacijo zaporedij širin branik smo naredili v statističnem programu R s pomočjo knjižnice dplR. Uporabili smo metodo kubičnih zlepkov. S standardizacijo smo odstranili starostni trend iz časovne vrste in se na ta način znebili morebitnih motečih dejavnikov pri odražanju klimatskega signala. Primerno število dreves v vzorcu za dendrokronološko analizo smo ocenili s pomočjo mere EPS (ang. Expressed Population Signal), ki kaže, kako dobro izbrana drevesa predstavljajo klimatski signal teoretično neskončno velike populacije dreves (Levanič, 2012). Razpon vrednosti EPS sega od 0 do 1. Pri vrednosti višji ali enaki 0,85, izbrana zaporedja širin branik dovolj dobro predstavljajo analizirano populacijo. V našem primeru smo izračunali EPS z drsečim oknom dolžine 25 let s pomikom za eno leto za obe lokaciji.
Sušne indekse pogosto uporabljamo za določitev meteorološke, hidrološke in kmetijske suše (Ceglar in Kajfež-Bogataj, 2008). Sušni indeksi nam dajo podatke o količini padavin, temperaturi, vodnemu režimu v tleh, snežni odeji itd. Z njimi merimo odstopanja padavin v nekem določenem časovnem obdobju od povprečja, daljšega obdobja v preteklosti. Za določitev sušnih mesecev in sušnejših daljših časovnih obdobij smo v raziskavi uporabili naslednja indeksa: standardiziran padavinski (SPEI) in evapotranspiracijski indeks (ang.
Standardised Precipitation - Evapotranspiration Index) ter Palmerjev (PDSI) sušni indeks (ang. Palmer drought severity index). Prednost SPEI indeksa je, da ga lahko izračunamo na različnih časovnih skalah, njegovi vhodni podatki pa so samo padavine.
V programu R smo s pomočjo knjižnice dplR izvedli tudi analizo značilnih let. Značilna leta so tista leta, ko se večina dreves skladno odzove, s povečanjem ali z zmanjšanjem prirastka glede na predhodno leto. V primeru povečanega prirastka govorimo o pozitivnih značilnih letih, v primeru zmanjšane rasti pa o negativnih značilnih letih. Za močna pozitivna značilna leta veljajo tista, pri katerih enak odziv pokaže vsaj 90% dreves, za šibka značilna leta pa tista, kjer enak odziv pokaže 75 % dreves na posameznem preučevanem območju. Za izračun značilnih let mora biti prisotnih najmanj 13 dreves v posameznem letu.
4 REZULTATI
4.1 KRONOLOGIJI ČRNEGA LOGA IN KRAKOVSKEGA GOZDA
Na sliki 12 je prikazana 76 let dolga kronologija Črnega loga, ki pokriva obdobje med 1943 in 2018, to sta leti nastanka prve in zadnje branike. Iz grafa (slika 12) je razvidno, da je vizuelno ujemanje in variiranje zaporedij širin branik skladno med drevesi. V nadaljevanju smo prikazali povprečni radialni prirastek (slika 13) po desetletjih. Najvišji prirastek smo zaznali v obdobju med letoma 1952 in 1960, ko je znašal 4,70 mm, najmanjši pa je bil v obdobju od leta 2000-2010, ko je znašal 2,80 mm.
Slika 12: Kronologija doba v Črnem logu. Zgornja krivulja je standardizirana z avtokorelacijo, spodnja je standardizirana, vendar brez avtokorelacije
Slika 13: Prikaz povprečnih radialnih prirastkov hrasta doba v Črnem logu po desetletjih. Modra krivulja prikazuje kronologijo, rdeča prirastke po desetletjih
Kronologija Krakovskega gozda je dolga 211 let (slika 14) in pokriva obdobje od 1808 do 2018. Variiranje zaporedij širin branik je skladno med drevesi. Razlog za veliko variabilnost prirastka na začetku rasti tiči v tem, da drevesa v juvenilni fazi, to je v prvih 20-30 let rasti, tekmujejo za življenjski prostor, obenem pa na njih vplivajo tudi potencialna gozdnogojitvena ukrepanja. V našem primeru je povprečni radialni prirastek najmanjši v obdobju od 1811 in 1820 in znaša le 1,00 mm (slika 15). Radialni prirastek je našem primeru največji v obdobju od 1841 do 1850, ko je znašal 4,04 mm. V nadaljevanju rasti drevesa radialni prirastek povečajo, nato pa se njihova rast razmeroma ustali, to lahko opazimo nekje od leta 1920 naprej.
Slika 14: Kronologija doba v Krakovskem gozdu. Zgornja krivulja je standardizirana z avtokorelacijo, spodnja je standardizirana, vendar brez avtokorelacije
Slika 15: Prikaz povprečnih radialnih prirastkov hrasta doba v Krakovskem gozdu po desetletjih.
Prišli smo do sklepa, da se splošna rastna trenda med obema kronologijama bistveno razlikujeta. V Krakovskem gozdu so pri debelinski rasti manjša odstopanja od rastnega trenda, to nam potrjujeta tudi visoki vrednosti tBP in GLK%, kar nakazuje, da se dob v Krakovskem gozdu odziva bolj sinhrono. Kljub manjšim vrednostim tBP in GLK% od Krakovskega gozda se širine branik v Črnem logu dobro ujemajo. Ugotavljamo tudi, da se
dob v Krakovskem gozdu odziva bolj podobno na vpliv stresnih dejavnikov, medtem ko se drevesa v Črnem logu odzivajo bolj individualno.
4.2 ANALIZA ZNAČILNIH LET
V nadaljevanju prikazujemo preglednico (preglednica 1) značilnih let od leta 1951 naprej za Črni log in za Krakovski gozd od 1834 dalje. Znak (+) v preglednici prikazuje pozitivna značilna leta, znak (–) pa negativna. Če so se drevesa odzvala z 90 ali več %, smo to označili z (++, --), če pa so pokazala enak odziv (100%) vsa drevesa v vzorcu, smo jih označili z (+++, ---).
Preglednica 1: Značilna leta na raziskovalnih lokacijah
LETO KRAKOVSKI GOZD ČRNI LOG
1835 +
1841 --
1843 +++
1857 -
1861 -
1863 ++
1873 +
1884 -
1895 -
1897 +
1906 -
1914 +
1928 -
1935 --
1937 ++
1953 +
1956 -
1957 -
1958 +
1959 -
1960 ---
1961 ++ +
1964 +
1968 -
1969 ++
»se nadaljuje«
»nadaljevanje Preglednice 1«
1971 -- --
1973 +
1974 --
1976 ---
1978 +
1979 ---
1983 -
1985 +
1986 +
1987 -
1988 -
1989 +
1992 -
1994 -
1998 -
2005 - ---
2009 +
2010
2015 +
2012 -
2018 +
Za značilna leta smo poskušali ugotoviti, ali bi lahko povezali klimatski vpliv z ekstremnimi dogodki, kot so na primer nadpovprečne temperature in pomankanje vode.
Poleg tega so možni tudi drugi vzroki za pojav značilnih let (npr. redčenja, onesnaženost talne vode, pomankanje hranil). Za Krakovski gozd smo odkrili 31 značilnih let, 14 pozitivnih in 17 negativnih. V nadaljevanju smo grafično prikazali primerjavo vremenskih parametrov v značilnih letih s povprečnimi vrednostmi za obdobje 1961-2018.
Za Krakovski gozd, smo izpostavili naslednja značilna leta: 1979, 1986, 2005, 2012 in 2018. Primerjava razporeditve padavin med pozitivnim značilnim letom 2018 in 1986 (sliki 16 in 17) ter dolgoletnim povprečjem 1973-2018 je pokazala razlike. Ugotavljamo, da je v letu 2018 padla nadpovprečna količina padavin v mesecu februarju in juliju, prav tako je padlo nadpovprečno več padavin junija in avgusta v letu 1986. Nadpovprečna količina padavin v vegetacijski dobi pripomore k večjemu prirastku branike. Temperature so bile višje od povprečja, izjemi sta le mesec februar za leto 2018 in januar za leto 1986.
Slika 16: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 1986 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973- 2018.
Slika 17: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 2018 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973- 2018
Povsem drugačne razmere zaznamo pri negativnih značilnih letih 1979, 2005 in 2012 (slike 18, 19 in 20). Pri vseh letih opazimo padavinski primanjkljaj v vegetacijski dobi, prav poseben pa je mesec marec, ki je bil zelo sušen, namreč povprečna količina padavin je znašala 0 mm, povprečne temperature (9,3 °C) pa so za mesec marec previsoke.
Nadpovprečne padavine v marcu so ravno tiste, ki so za stimulacijo rasti v začetku vegetiranja zelo pomembne, saj predstavljajo zalogaj vode za začetek rasti. Temperature so bile v letu 2012 nadpovprečne, izjema sta leti 2005 in 1979, kjer so temperature za ti leti blizu povprečja oz. pod povprečjem, vendar še vedno primanjkuje padavin v vegetacijskih
mesecih, in če ravno je bilo veliko padavin v avgustu 2005 in 1979, te količine niso mogle nadomestiti takratne suše.
Slika 18: : Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 1979 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973- 2018
Slika 19: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 2005 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973- 2018
Slika 20: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 2012 v Krakovskem gozdu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1973- 2018
Kronologija Črnega loga ima prisotnih 17 značilnih let, in sicer 7 pozitivnih in 10 negativnih (preglednica 1). Za primerjavo smo uporabili povprečno obdobje padavin in temperatur od 1961-2018. Pri pozitivnih letih smo izpostavili leto 2015 in 2009. Iz grafov je razvidno (sliki 21 in 22), da pri obeh posameznih letih pade nadpovprečna količina padavin prav v vegetacijskem obdobju, maja in junija v letu 2015 in junija ter avgusta v letu 2009.
Slika 21: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 2015 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018
Slika 22: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za pozitivno značilno leto 2009 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018 Nasprotno pade premalo padavin v vegetacijskem obdobju za leto 2005 in 1976 (sliki 23 in 24), ki sta močni negativni leti. Padavinski primanjkljaj v letu 2005 se pojavi v mesecu maju in juniju, izjema so julijske in avgustovske padavine, ki pa so nadpovprečne za to leto. Podobno kot v Krakovskem gozdu višek poletnih padavin ni pripomogel k večjemu prirastku, saj je količina dežja v zgodnejših mesecih ključna. Povprečna temperatura za obe leti je blizu oz. pod povprečjem, iz tega sklepamo, da so padavine dejavnik minimuma.
Slika 23: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 1976 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018
Slika 24: Povprečna mesečna temperatura zraka (T) in mesečna količina padavin (P) za negativno značilno leto 2005 v Črnem logu v primerjavi s povprečnimi vrednostmi v obdobju 1961-2018 V našem primeru se značilna leta s skupnim odzivom le redko pojavijo. V naslednjem koraku smo izpostavili leto 1961 (preglednica 1), ki je tudi naše edino pozitivno leto s skupnim odzivom. V tem letu so vsa drevesa povečala prirastek. Leti 1971 in 2005 sta skupni negativni značilni leti, slednji sta bili zelo neugodni za rast hrasta doba – prirastek se je zmanjšal na obeh lokacijah. V obeh primerih se pojavijo podpovprečne padavine in nadpovprečne temperature v vegetacijski dobi. Leta 2005 v Črnem logu (slika 24) pade manj padavin čez celotno vegetacijsko obdobje, medtem ko je količina padavin v Krakovskem gozdu (slika 19) bistveno večja. Povprečna količina padavin v Črnem logu za celotno obdobje je 868 mm, kar je 513 mm manj kot v Krakovskem gozdu. Ugotavljamo tudi premalo zimskih in spomladanskih padavin ter podpovprečno mrzle zimske. Oktober 2005 je najbolj suh mesec v Črnem logu (3,4 mm), v Krakovskem gozdu isto leto, je to bil januar (24,6 mm).
4.3 GENERALNI VPLIV KLIME NA RAST DOBOV
Preden smo izračunali korelacije med širinami branik in klimatskimi podatki smo s pomočjo EPS vrednosti (sliki 25 in 26) preverili, ali je velikost vzorca za naše analize okoljskih dejavnikov ustrezna. Ker je bil izračunani EPS nad 0,85 pri obeh kronologijah, menimo, da standardizirane kronologije dobro odražajo skupni signal izbrane populacije in da so naši podatki s terenskega vzorčenja ustrezni. V nadaljevanju prikazujemo drseči populacijski signal za obe lokaciji.
Slika 25: : EPS vrednosti za kronologijo Črnega loga izračunani za 25 letno obdobje s pomikom za eno leto. EPS vrednosti (zgornja črna črta) in korelacijski koeficient (spodnja črna črta) sta
prikazana v črni barvi, rdeča črtkana črta predstavlja mejno vrednost EPS (0,85)
Slika 26: EPS vrednosti za kronologijo Krakovskega gozda izračunani so za 25 letno obdobje s pomikom za eno leto. EPS vrednosti (zgornja črna črta) in korelacijski koeficient (spodnja črna črta) sta prikazana v črni barvi, rdeča črtkana črta predstavlja mejno vrednost EPS (0,85) 4.3.1 Črni log – odziv
Dobi v Črnem logu rastejo v relativno ugodnih razmerah, kjer klima še ne igra pomembnejše vloge. Odziv smo sicer opazili pri analizi značilnih let, kjer se je pokazalo, da pomanjkanje padavin in nadpovprečne temperature v obdobju najbolj bujne rasti pomembno vplivajo na širino branike, vendar pa se zdi, da klima v povprečju nima večjega vpliva na rast dobov v Črnem logu. Enostavne meteorološke spremenljivke, temperature in
padavine, v obdobju 1901-2019 niso dale nobenih značilnih korelacij, kar sicer ne pomeni, da klima nima vpliva na rast dobov, pomeni pa, da nima odločilnega pomena za rast dobov in da temperature in padavine niso dejavnik minimuma za debelinsko rast. Edina značilna korelacija med širinami branik in meteorološkimi spremenljivkami je bil pozitiven vpliv padavin v septembru leta pred nastankom branike (slika 27). Za ta odziv je težko najti razlago, zato take korelacije ne moremo vzeti za verodostojno.
Slika 27: Vpliv temperatur in padavin na prirastek doba v Črnem logu. Padavine so označene z rdečo barvo, temperature z modro. Značilen vpliv je prikazan s polno črto
Niti en od preučevanih sušnih indeksov – PDSI ter 3 in 6 mesečni SPEI (slika 28) ni pokazal značilne korelacije med širino branike in sušnim indeksom. Suša oz. pomanjkanje padavin v času rasti je eden ključnih dejavnikov za rast dreves. V Panonski nižini, katere del je tudi Prekmurje, bi pričakovali, da količina in razporeditev padavin igrata ključno vlogo v rasti dreves. To za rastišča v Črnem logu praktično ne velja.
Slika 28: Vpliv temperatur, padavin in sušnosti na prirastek doba v Črnem logu. PDSI indeks je označen z rdečo barvo, SPEI-3 z zeleno in SPEI-6 z modro barvo. Neznačilen vpliv je prikazan s črtkano črto
4.3.2 Krakovski gozd - odziv
Na prirastek doba v Krakovskem pragozdu značilno pozitivno vplivajo spomladanske padavine v marcu in septembru (Slika 29 29). V mesecu marcu se debelinska rast hrastov še ni začela, vendar pa ta nadpovprečna količina padavin, ki namoči tla, stimulira prirast na začetku vegetiranja. Obratno, imajo značilen negativen vpliv marčevske in septembrske temperature, saj nadpovprečne temperature spomladi zmanjšujejo prirastek. Zaključimo lahko z ugotovitvijo, da so padavine ključnega pomena za debelinsko priraščanje doba v Krakovskem gozdu. Prikazan je interval od septembra tekočega leta do septembra preteklega leta, polne črte nam prikazujejo značilen vpliv. Pomembno korelacijo s širino branike dreves smo zaznali pri PDSI indeksu (slika 30). Prav tako smo zaznali značilno korelacijo med širino branike dreves in SPEI-3 ter SPEI-6 (Slika 30 30). Naj omenimo, da sušni indeks (SPEI-3, SPEI-6) upošteva prehodne mesece, v našem primeru so to januar, februar in marec za SPEI-3 in za SPEI-6 december, januar, februar, marec in april. Pri SPEI-3 se kaže pozitivna značilna korelacija za mesec maj, pri SPEI-6 pa pozitivna značilna korelacija za mesec junij, julij in avgust. Znano je dejstvo, da hrasti ne marajo suše, predvsem se pojavlja problem nadpovprečnih temperatur in podpovprečnih padavin v poletnih mesecih in v vegetacijski dobi. Višje temperature povzročijo višjo evapotranspiracijo, zaradi katere pride do primanjkljaja talne vlage. Drevo se težko oskrbuje z vodo to pa se potem pokaže kot manjši letni debelinski prirastek.
Slika 29: Vplivi padavin in temperatur na prirastek doba v Krakovskem gozdu. Padavine so označene z rdečo barvo, temperature z modro. Značilen vpliv je prikazan s polno črto
Slika 30: Vpliv temperatur, padavin in sušnosti na prirastek doba v Krakovskem gozdu v daljših časovnih intervalih za obdobje (1901-2019). Palmerjev sušni indeks je označen z rdečo barvo, SPEI-3 z zeleno in SPEI-6 z modro barvo. Značilen vpliv je prikazan s polno črto
4.4 DRSEČE KORELACIJE
Z drsečimi korelacijami smo preverili stabilnost klimatskega signala v branikah v času.
Znano je, da se odziv dreves na okoljske dejavnike v času spreminja in da določen dejavnik (npr. padavine) ni vedno enako pomemben za rast dreves. Z drsečimi korelacijami smo na obeh lokacijah, v Črnem logu in v Krakovskem gozdu, preverili, ali so za rast glavni klimatski dejavniki vedno igrali enako pomembno vlogo, ali se je le ta spreminjala v času.
4.4.1 Črni log
Pozitivna korelacija za Palmerjev sušni indeks (slika 31) se kaže v mokrih septembrih in ima pozitiven vpliv na rast dobov v naslednjem letu. Vidimo, da je bil vpliv nadpovprečno mokrih septembrov predhodnega leta, značilen samo v krajšem obdobju med leti 1951 in 1991, potem pa samo še občasno. V času, ko je Palmerjev sušni indeks izgubil značilnost, se na grafu pojavi območje neznačilnih negativnih drsečih korelacij od januarja do maja v obdobju med 1970 in 2004, kar bi lahko razložili s pojavom daljšega obdobja sušnejšega vremena. Ostale drseče korelacije, podobno kot navadne korelacije na sliki 28, niso značilne, niti posebej izstopajoče. Sušni indeks SPEI-3 (slika 32) je pokazal značilen pozitiven vpliv na širino branike za daljše časovno obdobje, in sicer za mesec september pred začetkom vegetacijske dobe. Do leta 1990 so klimatske razmere ugodne za rast hrastov, nato pa se pojavi negativen a neznačilen klimatski vpliv. Na sliki 32 vidimo tudi, da se SPEI-3 za mesec maj in april do leta 1990 pojavlja kot neznačilno pozitiven, potem pa se predznak obrne in se začne isto obdobje pojavljati kot značilno negativno.
Slika 31: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za Palmerjev sušni indeks (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje 1943-2013. Statistično pomembne vrednosti so označene z zvezdico
Slika 32: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za standardiziran padavinski in evapotranspiracijski indeks (SPEI-3) z dolžino 3 mesecev (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje (1944-2013). Statistično pomembne vrednosti so označene z zvezdico
4.4.2 Krakovski gozd
Analiza drsečih korelacij med širino branike in meteorološkimi parametri v Krakovskem gozdu je pokazala, da Palmerjev sušni indeks (slika 33) za avgust kaže dokaj dobro značilnost na celotnem preučevanem intervalu 1906-2017. Podobno kakor v Črnem logu tudi za Krakovski gozd velja, da je najbolj značilno obdobje med leti 1945 in 1990, to je obdobje, ki je bilo očitno nekoliko bolj vlažno kot sicer dolgoletno povprečje. Glede na značilnost praktično vseh mesecev je interpretacija rezultatov Palmerjevega sušnega indeksa nekoliko problematična in mogoče ne ravno zanesljiva.
Slika 33: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za Palmerjev sušni indeks (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje 1906-2017. Statistično pomembne vrednosti so označene z zvezdico
Sušni indeks SPEI-6 (slika 34) ki upošteva 6-mesečno obdobje, pa je pokazal, da je pri dobih v Krakovskem gozdu pomembno upoštevati klimatske razmere pred začetkom rasti.
Zelo pozitiven vpliv na širino branike in rast imajo meseci pred nastopom debelinske rasti, torej januar, februar in marec leta rasti ter november in december leta pred nastopom rasti.
S pomočjo sušnega indeksa SPEI-6 se je tudi pokazalo, da je pri dobih v Krakovskem gozdu prišlo do spremembe v odzivu, in sicer klimatske razmere so bile nekje do leta 1990 dokaj ugodne za rast – pozitivne drseče korelacije, po letu 1990 pa se je predznak obrnil in klimatske razmere so začele neugodno vplivati na rast, kar pomeni, da so se ali začele dvigovati povprečne temperature ali je začela upadati količina padavin ali pa oboje.
Slika 34: Najpomembnejše drseče pozitivne korelacije za standardiziran padavinski in evapotranspiracijski indeks z dolžino 6 mesecev (okno 25 let) se kažejo od preteklega septembra do oktobra tekočega leta za obdobje 1905-2013. Statistično pomembne vrednosti so označene z zvezdico
