Студенту

 

7. Парки крупных городов – модель роста и развития растительности при прогнозируемом росте температуры, осадков и увеличении техногенного загрязнения (на примере парка им. Горького, г. Красноярск)

Отдельные виды и особи одного и того же вида растений по-разному реагируют на загрязнение воздуха, почвы, а также изменение климата. Величина повреждения древесных и кустарниковых растений зависит от многих факторов, как внешних, так и внутренних.
Действие неблагоприятных климатических факторов усиливает негативное действие промышленных токсикантов.  В свою очередь, воздействие промышленных  выбросов  приводит  в целом к ослаблению растений, что отражается в повышении чувствительности  к  климатическим факторам, патогенным микроорганизмам.
Процесс разрушения насаждения становится более резким, если имеется конкурирующий вид, более терпимый к загрязнению, который ускоряет вытеснение сопутствующей породы.  Размеры первичного влияния техногенного загрязнения на чувствительные виды растений настолько велики, что они становятся жертвами конкуренции за необходимые факторы роста,  такие, как питательные вещества,  вода, свет и пространство для роста. В результате нарушения межвидовых конкурентных взаимоотношений уменьшается количество  чувствительных  компонентов  растительного сообщества, что  обычно сопровождается улучшением роста остающихся устойчивых видов (при условии не слишком сильного стрессового воздействия). Происходит  переключение  системы из одного устойчивого состояния (в прошлом) в другое. Смена, однако не предотвращает общего убывания биомассы ценоза, так как более стойкие к загрязнению виды не осваивают полностью  освободившегося  пространства  (Арманд, Ведюшкин, Тарко, 1987).
Масштабы повреждения лесных насаждений выбросами промышленных предприятий свидетельствуют о том,  что загрязнение становится все возрастающим лимитирующим,  а в отдельных случаях и летальным, фактором окружающей среды для жизнедеятельности растительных организмов. Особенно  сильно  страдают от повреждения хвойные леса.
Вредные техногенные аномалии (с повышенной концентрацией токсических веществ) ухудшают условия существования человека,  растений, животных. При наличии стационарного источника загрязнения существование техногенных аномалий постоянно не только поддерживается, но и усиливается.  Опасность стационарных аномалий заключается в том,  что  даже  при невысоком загрязнения они могут и не сказываться заметным образом на состоянии биоты.  Но воздействие на организмы в течение длительного времени повышенных концентраций биохимически активных веществ  может  иметь  кумулятивный  характер, проявляющийся не только в нарушении жизненных функций живущего поколения, но и в изменении генетического кода (Глазовская, 1981). Действие выбросов  промышленных  предприятий усугубляется все возрастающими поступлениями  отработанных  газов  автотранспорта.
Проблема требует серьезного изучения, т.к. в экологической оптимизации территорий, занятых промышленными комплексами, исключительно большую средообразующюю роль выполняют леса зеленых зон (Исаев, Протопопов, 1987). Выбросы промышленных предприятий и автотранспорта приводят к снижению устойчивости и часто гибели многих видов растений. Ослабленные насаждения обладают низким санитарно-гигиеническим эффектом. Особенно наглядно процесс разрушения хвойного фитоценоза представлен в парке им. А.М.Горького, расположенного в центре г. Красноярска. При неизменном уровне загрязнения, без активного вмешательства сосна  обыкновенная  обречена на гибель. Ускорить процесс распада паркового насаждения может комплекс неблагоприятных климатических факторов, а также распространение болезней и вредителей.
Можно назвать четыре канала,  более или менее связанных между собой, по которым загрязняющие вещества  воздействуют  на  лесной биогеоценоз:
- изменение фотосинтезирующей способности зеленых растений;
- скорость разложения опада и подстилки;
- выщелачивание элементов питания или их перевод в  недоступные для растений формы;
- сопротивляемость растений к заболеваниям и вредителям.
Видимые признаки  нарушения  появляются лишь после того,  как накопленные медленно (относительно) изменения преодолеют сопротивления экосистемы, нарушат деятельность ее буферных механизмов, которые стараются сохранить состояние гомеостаза, то есть когда система начнет деградировать. Гибель экосистемы сопровождается разрушением ландшафтно-геохимических барьеров (Белякова, Гусейнов, 1987).  А.В. Дончевой (Дончева, 1984) предложена схема  нарушения  ландшафта  под  влиянием техногенного процесса. Она представляет собой ряд последовательных этапов  деградирования: ограничение  видового  разнообразия в элементах ландшафта - выпадение биотических элементов - ломка структуры ландшафта по  пути его упрощения - выпадение компонента ландшафта - ломка вертикальной и горизонтальной структуры ландшафта,  упрощение  его структуры -  нарушение водного режима,  эрозия - уменьшение запаса жизни - снижение, либо полная потеря биогоризонтов. Следствием вышеперечисленных процессов  является  переход  на  менее устойчивый уровень. В зависимости от  почвенно-геохимических  условий,  часть удерживаемых в  почвах элементов,  в том числе и высокотоксичных, переходит в труднорастворимые, недоступные для растений формы.
В миграции  химических  элементов  в системе атмосфера-растительность-почва существенная регулирующая роль принадлежит  растительности. Большое  значение имеют видовой состав,  разнообразие и соотношение видов, слагающих данный биоценоз. Лесные экосистемы как крупнейшие биологические сообщества, поддерживая стабильность природных процессов,  выполняют и защитные функции, нейтрализуя часть газообразных токсикантов.  Однако  в  зонах локального загрязнения атмосферы состояние лесов,  особенно хвойных, ухудшается, и повреждаются в целом биогеоценозы (Шепятене, 1987). Средне- и особенно высокобарьерные растения, выдерживающие высокие концентрации и накапливающие элементы при увеличении концентрации в среде места обитания, являются главными биохимическими барьерами.
Наиболее подходящим  признаком для оценки негативного влияния промышленных выбросов на древесную растительность является величина радиального прироста,  поскольку он позволяет количественно выражать процесс  разрушения  древостоев   (Лайранд, Кондратов, Мора, 1980; Ловелиус, 1979; Стравинскене, 1987;  Юкнис, 1988).
Применение дендроиндикационного метода для выявления антропогенного воздействия сопряжено с рядом трудностей, поскольку отрицательное воздействие  техногенных  факторов накладывается на проявление ритмов развития растений и природных процессов (Ловелиус, 1979). Изменчивость ширины годичного кольца у отдельных деревьев зависит от целого ряда причин как внутреннего (генетические особенности вида,  возраст модельного дерева,  время  его  появления и т.п.),  так и внешнего происхождения (фитоценотические, эдафические, климатические, гелио-геофизические и др.  факторы) (Ваганов, 2001). Установлен ряд зависимостей между колебаниями климата и изменчивостью радиального прироста (Битвинскас, 1974; Мелехов, 1979; Мазепа, 1982). Однако, значение одного и того же климатического показателя и его влияние на годичный прирост проявляется по-разному не  только  в различных географических районах,  но и различных эдафических условиях. Естественно, что немаловажное влияние оказывает и  загрязнение выбросами промышленных предприятий.
Довольно  надежно  прослеживается связь между колебаниями условий среды и изменениями годичного прироста в экстремальных условиях произрастания, где число лимитирующих факторов снижается до минимума (Шиятов, 1967;  Полозова, Шиятов, 1975;  Ловелиус, 1979; Шиятов, 1986).
В целом,  исходя из  анализа литературы, можно выделить ряд  факторов  в  большей  или меньшей степени определяющих различную чувствительность растений: возраст, генетическая неоднородность, время дня и года,  доступность воды и минерального питания, влажность воздуха, освещенность, состояние атмосферы, сопутствующие породы, состав и продолжительность действия газов.
Совершенно очевидно, что лишь незначительное количество факторов возможно  изменить для повышения газоустойчивости растений.  Именно к таким факторам,  определяющим  чувствительность  конкретных видов к атмосферным загрязнителям,  относится обеспеченность питанием или количество получаемых элементов питания,  необходимых для оптимального роста и развития.  Число экспериментальных исследований в этой области,  однако, все еще очень невелико и позволяет обрисовать весьма неполную и частично противоречивую картину.
Объектом исследования было выбрано парковое насаждение сосны обыкновенной с примесью клена ясенелистного, черемухи обыкновенной, тополя бальзамического, расположенное в центре г.Красноярска. Возраст сосны  80 - 160 лет. Деревья сосны обыкновенной находятся в крайне угнетенном состоянии (высота - 10-12 м). Клен ясенелистный отличается хорошим ростом (высота до 12 м), состоянием, активно вытесняет деревья сосны из насаждения.
Уровень загрязнения снежного покрова в разных частях парка представлен на рисунке 7.1. Развернутый химический анализ представлен в таблице 1. Для контроля была взята территория вне зоны прямого действия промышленных объектов и автотранспорта. Значительное влияние на содержание токсичных веществ в парке оказывает оживленная автомобильная трасса с интенсивностью движения  более 10000 машин в час. Суммарное содержание солей в сравнении с контролем увеличивается на порядок. Значительно (в 10-300 раз) увеличивается концентрация следующих анионов и катионов: Cl; Pb; Ca; Mg; Na; K; Ni; Fe; SO4.  Ежегодное в течение нескольких десятков лет поступление в почву веществ техногенного происхождения, безусловно, сказывается на состоянии древесных растений, особенно после превышения буферной емкости почв.  Неблагоприятное воздействие, особенно на рост сосны обыкновенной, также оказывает изменение кислотности почв, индуцируемое высокими значениями pH снега (8,3-8,6).
Сосна обыкновенная была выбрана в качестве изучаемой породы не случайно. Она является преобладающей породой и издавна произрастала в парке. Сосновый парк в центре города - историческая реликвия, и общественность часто поднимает вопрос о необходимости сохранения исторического облика.

Таблица 7.1 – Уровень загрязнения снегового покрова в парке им. Горького
(окончание зимы)

Место взятия образцов	pH	Суммарное содержание солей, г/л	Концентрация химических веществ, мг/л
			Cl	NO3	Pb	Cu	Zn	Cd
1	8,4	0,317	14,8	1,59	0,005	0,017	0,105	0,000
2	8,6	0,419	4,90	1,05	0,000	0,012	0,055	0,000
3	8,5	0,258	2,34	1,12	0,001	0,004	0,028	0,000
4	8,3	0,338	32,21	0,81	0,006	0,065	0,195	0,000
5	8,5	0,323	3,90	0,26	0,003	0,006	0,032	0,000
6	8,3	0,264	4,37	1,80	0,003	0,014	0,056	0,000
7	8,5	0,388	7,40	0,75	0,003	0,007	0,044	0,000
Контроль	7,1	0,034	0,89	0,27	0,000	0,000	0,013	0,000

продолжение таблицы 7.1

Место взятия образцов	Концентрация химических веществ, мг/л
	Ca	Mg	Na	K	Ni	Mn	Fe	Cr	SO4
1*	21,70	23,06	7,86	5,44	0,032	0,026	0,050	0,507	23,2
2	45,75	16,19	4,17	13,35	0,022	0,036	0,393	0,534	8,8
3	31,7	13,91	0,44	4,12	0,015	0,017	0,137	0,327	8,4
4	28,72	14,51	17,53	9,78	0,019	0,067	0,362	0,471	23,8
5	22,13	25,05	1,39	7,11	0,019	0,015	0,076	-	10,7
6	38,15	20,31	1,87	16,18	0,017	0,019	0,267	0,348	16,3
7	34,42	33,87	4,61	11,94	0,018	0,037	0,312	0,541	23,6
Контроль	1,09	0,11	0,00	0,00	0,002	0,009	0,013	0,206	0,76

* - обозначения на рисунке 7.1.

Рисунок  7.1 -  Уровень загрязнения снежного покрова в парке им. Горького
по данным снегомерной съемки     (содержание хлора, SO4 в мг\л) и места взятия образцов.

Для изучения динамики роста у модельных деревьев Pinus sylvestris были взяты керны. Исследовались различные варианты размещения деревьев (отдельно стоящие деревья (вариант 1) (рисунок 7.2; 7.3); биогруппы Pinus sylvestris, Acer negundo, Padus avium (вариант 2) (рисунок 7.4; 7.5); чистые биогруппы Pinus sylvestris (вариант 3) (рисунок 7.6; 7.7). В качестве контроля было выбрано аналогичное насаждение вне зоны непосредственного  влияния  техногенного загрязнения.
У модельных деревьев определялись диаметр ствола на высоте груди; высота; объем кроны, оценка плодоношения, состояние вершины, форма и состояние кроны.  В конечном итоге устанавливался балл санитарного состояния по шестибалльной шкале (Санитарные правила ..., 1992).
Шкала категорий состояния
1- здоровые;
2- ослабленные, слабоажурная крона, укороченный прирост,                      усыхание отдельных ветвей,  повреждение до 1/3  общего количества хвои;
3- сильно ослабленные, ажурная крона  сильно укороченный прирост или без него,  усыхание до 2/3 хвои (ветвей),   суховершинные;
4- усыхающие: могут усохнуть в текущем или следующем году сильно ажурная крона и бледно-зеленая,желтеющая и осыпающаяся хвоя, повреждение более 2/3 хвои;
5- свежий сухостой;
6- старый сухостой.
Вокруг модельных деревьев в радиусе 8 метров  было проведено картирование площади. У окружающих деревьев определялась высота, диаметр на высоте груди, диаметр кроны, измерялось расстояние между деревьями.
Фрагмент описания модельных деревьев сосны обыкновенной  представлен в таблице 7.2.
Динамика радиального прироста представлена на рисунке 7.8 и 7.9.

Рост сосны в парке и в начале 20 века был лимитирован антропогенными факторами (рекреация, отопительные печи и пр.). В дальнейшем наблюдается устойчивое снижение радиального прироста с незначительными всплесками

Таблица 7.2- Описание модельных деревьев сосны обыкновенной в парке им. Горького (фрагмент)

Рисунок 7.8 – Динамика радиального прироста ранней древесины сосны обыкновенной.

Рисунок 7.9 – Динамика радиального прироста поздней древесины сосны обыкновенной

Для оценки напряженности конкуренции были рассчитаны коэффициенты К1  и  К2 .
К1 = D1.3 / L    ,               ( 3.1)
К2 = Dкроны / L     ,               (3.2)                  где  D1.3 -  диаметр ствола на высоте груди;
L -  расстояние до модельного дерева.
Для расчета модели конкурентного влияния использовалась программа множественного регрессионнного анализа с процедурой выбора переменных с шагом вперед для управления вводом переменных в модель. Процедура полезна при создании модели, когда имеется достаточно большое число возможных независимых переменных и не ясно, какие из них следует включить в модель. Процесс расчета начинается с нулевого числа переменных в модели и предусматривает добавление по одной переменной на каждом шаге по критерию “F-remove”. При на этом на каждом шаге также проверяется, что ранее выбранные переменные еще остаются значимыми; переменные, ставшие незначимыми, исключаются из модели. Для каждой переменной приводятся рассчитанные величины частных коэффициентов корреляции, которые будет иметь каждая переменная при ее вводе в модель. Система вводит в модель переменную, для которой величина F-статистики является максимальной,  и для всех переменных пересчитываются все статистики. Аналогичным образом продолжается процесс подбора модели до получения сообщения о выборе итоговой модели. Те переменные, для которых F-статистика меньше установленной пороговой величины F-ввода, в модель не входят (таблица 7.2).

 

 Таблица  7.2 - Процедура пошагового отбора переменных (метод - прямой, контроль - ручной).

Переменная, вошедшая в модель	Коэффициент	Критерий Фишера	Переменная, не вошедшая в модель	Частная корреляция	F- включения
К2клен	0.01180	17.6069	К1сосна	0.0066	0.00
К2тополь	0.01687	4.7665	К2сосна	0.1282	1.08
К2черемуха	0.00773	7.2170	К1клен	0.1546	1.59
			К1береза	0.1422	1.34
			К2береза	0.1029	0.69
			К1тополь	0.1550	1.60
			К1черемуха	0.1908	2.45
			К1кизильник	0.2091	2.97
			К2кизильник	0.1991	2.68

 

После проведения корректировки модели путем дополнительного ввода и исключения переменных, система повторно рассчитывает окончательную модель, используя алгоритм Грехема-Шмидта для получения оценок с максимально возможной точностью (таблица 7.3).

Таблица 7.3 - Результат подбора модели

Независимая переменная	Коэффициент	Стандартная ошибка	t-критерий	Уровень вероятности
Константа	2.3079	0.0662	34.83	0.0000
К2клен	0.0112	0.0027	4.20	0.0001
К2тополь	0.0169	0.0077	2.18	0.0326
К2черемуха	0.0077	0.0029	2.69	0.0091

Коэффициент детерминации - 0.2511
Стандартная ошибка - 0.4541
Среднеквадратичная ошибка - 0.3667
Рассчитанное уравнение выглядит следующим образом:
Б= 2.31+0.011К2клен +0.017К2тополь +0.008К2черемуха, 
где Б- балл санитарного состояния;
К2клен  - диаметр кроны (Дк) клена ясенелистного / расстояние до модельного дерева (L);
К2тополь - диаметр кроны (Дк) тополя бальзамического / расстояние до модельного дерева(L);
К2черемуха - диаметр кроны (Дк) черемухи обыкновенной / расстояние до модельного дерева (L).
Результаты анализа дисперсии для полной регрессии приведены в таблице 7.4.

Таблица 7.4 - Результат анализа дисперсии

Источник изменчивости	Сумма квадратов	Степень свободы	Дисперсия	Критерий Фишера	Уровень вероятности
Модель	5.3904	3	1.7968	8.7137	0.0001
Ошибка	13.6096	66	0.2062
Общее	19.0000	69

Модель подтверждает ранее высказанную гипотезу о значительном негативном влиянии на состояние сосны рядом растущих лиственных деревьев. Не являясь конкурентами в естественных природных условиях, в условиях хронического атмосферного загрязнения и роста температуры воздуха и почвы клен, тополь и черемуха за счет значительно большей устойчивости к техногенному загрязнению и положительной реакции на повышение средней температуры (особенно весенней и раннелетней) получают преимущество в росте и угнетают рядом растущую сосну (охлестывание, перехват влаги, питательных веществ). Интенсивный рост лиственных растений приводит к образованию флагообразной кроны сосны (рисунок  7.10).
Для устранения влияния естественного возрастного старения, а также постоянного атмосферного загрязнения, было проведено сглаживание средних данных радиального прироста за период с 1960 по 1994 год с использованием уравнения Y=A+BX.
Отклонения от линии сглаживания (индексы) были использованы для расчета зависимости роста от климатических показателей (таблица 7.5- 7.8).
В условиях техногенного загрязнения существенно изменяется реакция сосны обыкновенной на климат. Значительное влияние на радиальный прирост  ранней древесины оказывает средняя температура июля текущего года. При этом с увеличением температуры прирост уменьшается. Одиночно стоящие деревья реагируют в меньшей степени (r= -0.1), чем особи, произрастающие совместно с кленом, черемухой (r= -0.36). Промежуточное значение коэффициента корреляции имели модельные деревья сосны, расположенные в чисто сосновых биогруппах без перекрытия крон (r= -0.22).  В контроле также выявлена отрицательная зависимость, но с несколько меньшими коэффициентами корреляции.

По-разному реагирует прирост сосны в парке (r= -0.29 - -0.41)  и контроле (r= -0.07 -  0.21) на среднюю температуру  мая-июня.

Таблица 7.5 - Влияние климатических показателей текущего года на радиальный прирост сосны обыкновенной в парке им. Горького (R - ранняя древесина; Р - поздняя древесина)

Вариант	Климатические показатели по месяцам
	Средняя температура, С						Сумма эффективных температур, С						Осадки, мм
	5	5-6	5-7	5-8	6	7	4-6	4-7	4-5	5	6	7	5	5-6	4-6	5-8	6-7
Вариант1 R	-0.26	-0.31	-0.46	-0.42	-0.18	-0.36	-0.24	-0.34	-0.14	-0.33	-0.18	-0.31	0.20	0.16	0.15	0.12	0.13
Вариант2 R	-0.16	-0.29	-0.35	-0.18	-0.25	-0.10	-0.19	-0.20	0.01	-0.12	-0.25	-0.11	0.41	0.48	0.42	0.22	0.18
Вариант3 R	-0.11	-0.41	-0.48	-0.32	-0.47	-0.22	-0.33	-0.37	0.03	-0.07	-0.48	-0.23	0.10	0.23	0.24	0.02	0.13
Вариант1 Р	-0.22	-0.27	-0.36	-0.32	-0.16	-0.23	-0.18	-0.24	-0.08	-0.28	-0.23	-0.19	0.19	0.14	0.12	0.07	0.03
Вариант2 Р	0.23	0.00	-0.01	0.03	-0.24	-0.03	0.15	0.08	0.42	0.31	-0.26	-0.06	0.12	0.09	0.16	-0.05	-0.07
Вариант3 Р	0.03	-0.41	-0.42	-0.35	-0.61	-0.21	-0.28	-0.33	0.24	0.1	-0.65	-0.21	-0.04	0.02	0.11	-0.09	-0.03

Таблица 7.6 - Влияние климатических показателей предыдущего года на радиальный прирост сосны обыкновенной в парке им. Горького (R - ранняя древесина; Р - поздняя древесина)

Вариант	Климатические показатели по месяцам
	Средняя температура, С						Сумма эффективных температур, С						Осадки, мм
	5	5-6	5-7	5-8	6	7	4-6	4-7	4-5	5	6	7	5	5-6	4-6	5-8	6-7
Вариант1 R	-0.26	-0.19	-0.29	-0.27	-0.00	-0.16	-0.15	-0.16	-0.23	-0.39	-0.04	-0.08	0.24	0.23	0.19	0.10	0.05
Вариант2 R	-0.09	-0.17	-0.09	-0.07	-0.15	0.11	-0.15	-0.06	-0.06	-0.08	-0.25	0.10	0.10	0.09	0.14	-0.03	-0.16
Вариант3 R	-0.21	-0.30	-0.25	-0.22	-0.19	-0.01	-0.29	-0.21	-0.19	-0.23	-0.28	-0.01	0.14	0.18	0.22	0.06	0.02
Вариант1 Р	-0.17	-0.14	-0.21	-0.19	-0.03	-0.07	-0.12	-0.08	-0.17	-0.32	-0.14	-0.02	0.22	0.31	0.26	0.24	0.18
Вариант2 Р	0.23	0.10	0.04	0.02	-0.10	-0.08	0.03	-0.01	0.13	0.19	-0.14	0.06	-0.37	-0.29	-0.23	-0.09	-0.05
Вариант3 Р	-0.09	-0.42	-0.36	-0.35	-0.51	-0.11	-0.49	-0.42	-0.14	-0.12	-0.58	0.10	-0.16	0.06	0.11	0.07	0.25

Таблица 7.7 - Влияние климатических показателей текущего года на радиальный прирост сосны обыкновенной в контроле (R - ранняя древесина; Р - поздняя древесина)

Вариант	Климатические показатели по месяцам
	Средняя температура, С						Сумма эффективных температур, С						Осадки, мм
	5	5-6	5-7	5-8	6	7	4-5	4-6	4-7	5	6	9	5	5-6	4-6	8-4
Вариант1 R	0.15	0.16	-0.10	-0.05	0.08	-0.30	0.27	0.27	0.04	0.08	0.07	-0.04	0.34	0.23	0.24	0.03
Вариант2 R	0.02	0.21	0.13	0.01	0.27	-0.16	-0.21	0.05	-0.03	-0.19	0.20	0.13	0.09	0.11	0.19	0.07
Вариант3 R	0.04	-0.07	-0.16	-0.15	-0.14	-0.09	0.07	-0.05	-0.09	-0.05	-0.25	-0.14	0.15	0.25	0.29	-0.07
Вариант1 Р	0.14	0.04	-0.01	0.09	-0.08	0.05	0.32	0.18	0.15	0.19	-0.08	-0.08	0.29	0.33	0.33	0.04
Вариант2 Р	0.31	0.15	0.17	0.04	-0.09	-0.06	0.31	0.18	0.11	0.27	-0.07	-0.09	-0.03	-0.02	0.15	-0.01
Вариант3 Р	0.10	-0.09	-0.09	-0.12	-0.23	-0.06	0.11	-0.09	-0.10	0.04	-0.31	0.01	0.13	0.29	0.42	0.04

Таблица 7.8 - Влияние климатических показателей предыдущего года на радиальный прирост сосны обыкновенной в контроле (R - ранняя древесина; Р - поздняя древесина)

Вариант	Климатические показатели по месяцам
	Средняя температура, С						Сумма эффективных температур, С						Осадки, мм
	5	5-6	5-7	5-8	6	7	4-5	4-6	4-7	5	6	9	5	5-6	4-6	8-4
Вариант1 R	0.13	0.13	-0.01	-0.03	0.05	-0.18	0.20	0.17	0.02	0.08	-0.04	0.12	0.08	0.05	0.05	0.26
Вариант2 R	0.04	0.26	0.26	0.27	0.34	0.02	-0.06	0.21	0.19	-0.06	0.32	0.04	0.10	-0.11	-0.12	0.15
Вариант3 R	-0.17	-0.21	-0.10	-0.16	-0.12	0.02	-0.19	-0.25	-0.17	-0.25	-0.25	-0.05	0.06	0.27	0.23	0.23
Вариант1 Р	0.10	-0.10	-0.02	-0.06	-0.25	0.07	0.16	-0.07	-0.02	0.14	-0.26	-0.08	0.06	0.23	0.17	0.23
Вариант2 Р	0.11	0.16	0.18	0.01	0.10	-0.02	0.07	0.12	0.07	0.06	0.03	-0.15	-0.48	-0.39	-0.46	0.01
Вариант3 Р	0.06	-0.09	-0.01	-0.09	-0.19	-0.05	-0.02	-0.17	-0.15	-0.03	-0.25	-0.05	-0.09	0.02	-0.03	0.13

С нашей точки зрения, основная причина заключается в нарушении оптимального температурного режима для сосны. Температура воздуха в парке, расположенного в центре крупного города, выше, чем в контрольных условиях. Высокая запыленность хвои приводит к еще большему ее нагреванию. Возрастает потребность во влаге, а ее в парке, особенно при наличии конкурентов, недостаточно. Недостаток влаги в мае-июне вызван ежегодным отсутствием зимнего накопления снега и незначительными осадками в июне. Этим и определяются  более высокие коэффициенты корреляции между приростом и осадками в мае-июне в парке (r= 0.16 - 0.48)по сравнению с контролем (r= 0.11-0.25).  В парке близкую к значительной связь имели одиночно стоящие деревья, слабую (0.16) - сильно ослабленные и усыхающие деревья сосны, расположенные в биогруппах с лиственными деревьями в острых конкурентных отношениях. В контроле меньшую зависимость от осадков  за вышеуказанный период (0.11) проявили особи сосны, растущие одиночно, и, видимо, для которых осадки в это время не являются лимитирующим фактором роста. Роль осадков возрастает к июлю (r= 0.34), когда ее запас существенно снижается в почве.
Интересные результаты получены при анализе влияния средней температуры мая на прирост ранней древесины в парке. Повышение температуры в мае сопровождается снижением радиального прироста. При этом более высокая степень тесноты связи была обнаружена  у сосны, растущей в окружении клена и черемухи (r= -0.26). У отдельно стоящих модельных деревьев сосны и растущих в чистых сосновых биогруппах реакция радиального прироста на температуру мая выражена в меньшей степени (коэффициент корреляции соответственно -0.11 и -0.16).
По-видимому, наряду с превышением оптимального температурного режима в условиях города, следует отметить опосредованное влияние  температуры через изменение конкурентных отношений. Сосна обыкновенная относится к группе пород, малотребовательных к теплу (Погребняк,1968). Об этом свидетельствуют и низкие  коэффициенты корреляции прироста с суммой эффективных температур (Т> 5 С) и средними значениями температуры в контроле. В ряде случаев в летние месяцы отмечается даже отрицательная зависимость. Клен ясенелистный и черемуха обыкновенная по той же классификации относятся к видам среднетребовательным к теплу, реагирующим на повышение температуры интенсивным ростом. Активное начало ростовых процессов черемухи и клена в мае, быстрое образование листьев приводят к угнетению сосны (перехват света, влаги, охлестывание кроны), что и отражается на радиальном приросте. В той же степени (r= -0.26) отмечено и влияние средней температуры мая предыдущего года.
В контроле также отмечается различная реакция сосны на климатические показатели в зависимости от структуры насаждения.
При отсутствии возможности влиять на уровень загрязнения, климат необходимо снижение отрицательного воздействия за счет:

1.  оптимизации структуры насаждения (снижение межвидовой и внутривидовой конкуренции к минимуму);
2.  внесения необходимых питательных элементов, полива в критические периоды роста, когда многие факторы среды становятся лимитирующими;
3.  нейтрализации (связывание в малоподвижные формы) токсичных веществ в почве;

  использовании в озеленении газоустойчивых видов и форм растений.