Реконструкция локальных пожаров на примере торфяных отложений болота Моховое (Северный Алтай)

Мария Александровна Пупышева, Татьяна Артемьевна Бляхарчук, Maria Pupysheva, Tatyana Blyakharchuk

Аннотация


В статье представлены результаты реконструкции динамики пожаров в предгорьях Северного Алтая за последние 16000 кал. л. на основе радиоуглеродного датирования и макроуголькового анализа отложений болота «Моховое» (Алтайский край). С помощью статистической обработки полученных данных в программном пакете CharAnalysis в языковой среде R восстановлена локальная история пожаров, выявлен фоновый уровень аккумуляции частиц макроугольков, а также конкретные локальные пожарные эпизоды, время их возникновения и интенсивность. Выявлено, что за всю историю развития болота произошло 27 локальных пожаров с 6 периодами максимальной пирогенной активности (11500-10500, 10150-9200, 8400-6300, 5500-4400, 2900-1700, 1600-1000 кал. л. н). Больше всего пожаров зафиксировано в атлантическом периоде голоцена (AT) – 9 пожарных эпизодов с максимумом возгораний на границе атлантического (AT) и суббореального периодов (SB) – 5500-5000 кал. л. н. Потепление голоценового оптимума, по всей видимости, способствовало возникновению серии мощных разрушительных локальных пожаров. Наименьшая пирогенная интенсивность зафиксирована в среднем дриасе (DR-2), аллереде (AL), позднем дриасе (DR-3) и в конце субатлантического периода (SA).

Ключевые слова


динамика пожаров; голоцен; Северный Алтай; макроугольковый анализ; болотные отложения

Полный текст:

PDF

Литература


Пупышева М. А., Бляхарчук Т. А. Пожарная активность и динамика ландшафтов в предгорьях Северного Алтая с позднеледниковья до современности // XV Сибирское совещание и школа молодых ученых по климато-экологическому мониторингу: тезисы докладов XV Всерос. Конф. с международным участием (Томск, 17-20 октября, 2023 г.). Томск, 2023. С. 177-180.

Blaauw M., Christen J. A. Flexible paleoclimate age-depth models using an 601 autoregressive gamma process // Bayesian Analysis. 2011. Vol. 6. P. 457–474. doi: 10.1214/ba/1339616472.

Higuera P. CharAnalysis 0.9: Diagnostic and analytical tools for sediment-charcoal analysis. Bozeman: MT, Montana State University, 2009. 27 p.

R Core Team R: a language and environment for statistical computing [Electronic resource]: R foundation for statistical computing. 2020. URL: www.r-project.org/index.html (accessed: 20.04.2023)




DOI: http://dx.doi.org/10.17076/eco1835

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© Труды КарНЦ РАН, 2014-2019