Microclimatic features of pine-broadleaf forests in the Southern Urals region based on logger measurements and ERA5-Land reanalysis data

Milyausha Rinatovna Akhmetova; Ахметова Миляуша Ринатовна; Svetlana Nikolaevna Zhigunova; Жигунова Светлана Николаевна; Pavel Sergeevich Shirokikh; Широких Павел Сергеевич; Vasily Borisovich Martynenko; Мартыненко Василий Борисович; Elvira Zakiryanovna Baisheva; Баишева Эльвира Закирьяновна; Ilshat Rinatovich Tuktamyshev; Туктамышев Ильшат Ринатович; Vazir Damirovich Gimazetdinov; Гимазетдинов Вазир Дамирович; Davut Meretgeldiyevich Gulov; Гулов Давут Меретгелдиевич; Ilnur Gatiatovich Bikbaev; Бикбаев Ильнур Гатиатович; Dilara Tagirovna Gabbasova; Габбасова Дилара Тагировна

doi:10.55355/snv2026152101

Microclimatic features of pine-broadleaf forests in the Southern Urals region based on logger measurements and ERA5-Land reanalysis data

Authors: Akhmetova M.R.¹, Zhigunova S.N.¹, Shirokikh P.S.¹, Martynenko V.B.¹, Baisheva E.Z.¹, Tuktamyshev I.R.¹, Gimazetdinov V.D.¹, Gulov D.M.¹, Bikbaev I.G.¹, Gabbasova D.T.¹
Affiliations:
1. Ufa Institute of Biology of the Ufa Federal Research Centre of Russian Academy of Sciences
Issue: Vol 15, No 2 (2026)
Pages: 10-19
Section: Biological Sciences
URL: https://snv63.ru/2309-4370/article/view/716803
DOI: https://doi.org/10.55355/snv2026152101
ID: 716803

Cite item

Full Text

Abstract
Full Text
About the authors
References
Supplementary files
Statistics

Abstract

An analysis of the temperature regime and air humidity was carried out in ecotonal pine-broadleaf f orests of the suballiance Tilio cordatae – Pinenion sylvestris on the Ufa Plateau (UP) and in the central part of the Southern Urals (MFZ – mountain forest zone of the Republic of Bashkortostan (RB)) based on data from temperature and humidity sensors (2022–2023) and the ERA5-Land reanalysis. The mean daily air temperature on the UP was on average 1,24°C higher than in the MFZ according to logger data and 2,3°C higher according to the ERA5-Land reanalysis. A high correlation between logger observations and reanalysis data was detected (R = 0,97–0,98). However, the air temperature measured by sensors was on average higher than the ERA5-Land estimates by 1,7°C on the UP and by 0,67°C in the MFZ. During extreme periods, discrepancies reached up to 13°C, which is associated with the buffering role of the forest canopy, the influence of the snow cover, and microlandscape features such as slope exposure and steepness. Relative air humidity at both sites showed very similar average values (74,3% on the UP and 74,0% in the MFZ) and a high synchrony in seasonal dynamics. The highest values were observed in November (up to 90%), while the lowest values occurred in May (about 50%). During the cold season, humidity remained high due to low temperatures and stable snow cover, whereas in spring its variability increased. Soil temperature in winter remained close to 0°C, indicating the strong insulating effect of the snow cover. In spring and summer, soil on the UP warmed more rapidly and reached higher values (up to +17…+18°C) than in the MFZ (up to +15…+16°C). These differences are explained by variations in slope exposure, relief, and conditions of solar radiation input. The obtained results demonstrate the important role of microlandscape factors and forest canopy in shaping the microclimatic regime of forest ecosystems. The obtained results highlight the key role of local factors (microrelief, forest canopy) in the formation of microclimate, which must be taken into account when predicting the response of forest ecosystems to global climate change, especially in ecotone communities sensitive to climate fluctuations.

Keywords

temperature data-logger, humidity data-logger, ERA5-Land, Southern Urals region, pine-broadleaf forests, forest ecosystems, ecotone communities, plant communities, soil temperature, air temperature, air humidity

Full Text

Введение

В Южно-Уральском регионе в зоне контакта широколиственных и светлохвойных лесов распространены экотонные сосново-широколиственные леса подсоюза Tilio cordatae – Pinenion sylvestris Shirokikh et al. 2021. Древесный ярус данных лесов в основном сформирован сосной и широколиственными древесными породами, которые обычно занимают второй ярус. Травяной ярус обычно состоит из неморальных видов, характерных для широколиственных лесов [1]. Как правило, экотонные сообщества являются менее устойчивыми к климатическим изменениям, чем другие типы лесных сообществ [2]. Это может проявляться в изменении структуры древесного яруса и соотношения древесных пород, а в долгосрочной перспективе – в изменении их распространения [3]. Реакция сосново-широколиственных лесов на климатические изменения зависит от их местообитаний. Проведенное ранее моделирование современного потенциального ареала сосново-широколиственных лесов показало, что большая часть местообитаний с высокопригодными условиями сосредоточено на Южном Урале (в горно-лесной зоне РБ) и на Уфимском плато) [4]. В исследованиях, основанных на сравнении климатических характеристик местообитаний на УП и в ГЛЗ с использованием растровых данных BIOCLIM CHELSA, были установлены различия между этими районами. В частности, по сравнению с ГЛЗ, для местообитаний сосново-широколиственных лесов на УП характерны более высокая среднегодовая температура (выше на 1,4°C), меньшее количество летних и чуть большее количество зимних осадков [5]. Сходные растительные сообщества, формирующиеся в различных климатических условиях, могут по-разному реагировать на их изменения.

Исследования микроклимата лесных экосистем приобретают особую актуальность в контексте глобального изменения климата, поскольку именно микроклиматические условия (температура под пологом древостоя, влажность воздуха и почвы) определяют возможности выживания видов и стабильность растительных сообществ [6; 7]. Экотонные сообщества, находящиеся на границе распространения, служат ранними индикаторами климатических изменений [2], и понимание их микроклиматической специфики необходимо для разработки стратегий сохранения биоразнообразия в масштабах всего умеренного пояса Евразии.

Для анализа связи климатических условий и состояния растительности в регионах с ограниченной сетью метеорологических наблюдений во многих исследованиях используются данные реанализов, в частности ERA5-Land [8–11]. Однако такие данные требуют верификации на локальном уровне, особенно в сложных условиях горно-лесных территорий. Исследования, посвящённые оценке соответствия реанализов фактическим показателям микроклимата в конкретных местообитаниях, остаются немногочисленными, несмотря на их высокую перспективность [10; 11].

В связи с этим, целью настоящей работы является анализ особенностей температурного режима и влажности в сосново-широколиственных лесах подсоюза Tilio cordatae – Pinenion sylvestris в Предуралье (УП) и в центральной части Южного Урала (ГЛЗ), а также сравнение данных, полученных с логгеров, установленных на пробных площадях в исследуемых экосистемах, с данными реанализа ERA5-Land. Использование данных реанализа в данном случае рассматривается как обоснованный подход, подтверждённый современными исследованиями.

Материалы и методы исследований

Для мониторинга трансформаций сосново-широколиственных лесов, обусловленных изменением климатических факторов, в 2022 г. на территории УП и ГЛЗ в лесах ассоциации Tilio cordatae – Pinetum sylvestris Shirokikh et al. 2021 [1] были заложены круговые пробные площади диаметром 30 м (рис. 1). На них проводились исследования структуры и состава древесного яруса, а также были установлены логгеры для измерения температуры и влажности воздуха. На УП пробная площадь заложена в Караидельском районе Республики Башкортостан (РБ) на территории водоохранно-защитных лесов Павловского водохранилища, в ГЛЗ – в Белорецком районе РБ у подножия горы Широкая Шишка (на восточной границе распространения сосново-широколиственных лесов).

На УП пробная площадь расположена на склоне восточной экспозиции с уклоном 9°. Высота над уровнем моря – 276 м. Средняя высота древостоя – 25 м, проективное покрытие древостоя с учетом хорошо развитого подлеска из широколиственных пород достигает 80%. Первый ярус древостоя слагает Pinus sylvestris L. с небольшой примесью Betula pendula Roth, второй ярус формируют Acer platanoides L. и Tilia cordata Mill. В подлеске часто встречаются Sorbus aucuparia L. и Padus avium Mill. Кустарниковый ярус развит слабо, его проективное покрытие чаще всего не превышает 1–2%. Проективное покрытие травяного яруса 55%.

В ГЛЗ пробная площадь находится на склоне западной экспозиции с уклоном 5°. Высота над уровнем моря – 558 м. Средняя высота древостоя составляет 22 м, проективное покрытие достигает 70%. Первый ярус древостоя так же, как и на УП, сформирован Pinus sylvestris с небольшой примесью Betula pendula, второй ярус слагают Acer platanoides, Tilia cordata и Ulmus glabra Huds. В подлеске встречаются Sorbus aucuparia и Padus avium. Кустарниковый ярус также развит слабо, его проективное покрытие составляет 1–2%. Проективное покрытие травяного яруса составляет 50%.

Для анализа температуры и влажности воздуха и температуры почвы на каждой пробной площади были установлены по два логгера (DS1922L-F5, CEM DT-171). Один датчик для сбора данных о температуре и влажности воздуха устанавливался на высоте 150 см на северной стороне стволов деревьев, а второй – в почве на глубине 10 см. Регистрация температуры и влажности воздуха и почвы проводилась каждый час. На пробной площади на УП период работы логгеров составил с 21.10.2022 по 26.10.2023, в ГЛЗ – с 04.11.2022 по 17.10.2023. Показания с логгеров считывались 1–2 раза в год. Обработка данных проводилась в программах Excel, Statgraphics Centurion XV.1.

Также проводился анализ температуры воздуха, осадков и высоты снежного покрова с использованием данных реанализа ERA5-Land Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды [12; 13]. Эти данные характеризуются часовым временным разрешением и пространственным разрешением 0,1° и находятся в свободном доступе через Climate Data Store Copernicus [14].

Рисунок 1 – Расположение пробных площадей на УП и в ГЛЗ (источник – OpenStreetMap)

Результаты исследований и их обсуждение

На основе данных логгеров, установленных на двух пробных площадях на УП и в ГЛЗ, была построена динамика среднесуточной температуры воздуха (°C) в местообитаниях сосново-широколиственных лесов за период с ноября 2022 г. по июнь 2023 г. (рис. 2). Температурные кривые характеризуются сходной сезонной амплитудой и практически повторяют друг друга, что говорит о сходстве макроклиматических условий двух территорий и высокой согласованности показаний логгеров. Синхронизированность динамики температур подтверждает корректность работы логгеров и отсутствие систематической ошибки одного из приборов. При этом, среднесуточная температура воздуха, измеренная логгерами за весь период измерения в местообитаниях сосново-широколиственных лесов на УП, была выше, чем в ГЛЗ в среднем на 1,24°C, что согласуется с ранее полученными результатами [5]. Различия в температурном режиме более заметны в зимние месяцы, что может быть связано с географическими особенностями, инверсией и большей континентальностью микроклимата на пробной площади в ГЛЗ. Наибольшее различие среднесуточной температуры между пробными площадями составило 8,6°C (11 декабря 2022 г.).

Сходная картина, хотя и с несколько иными количественными значениями, наблюдается и при анализе данных реанализа ERA5-Land (рис. 3). Графики сезонной динамики по данным реанализа также практически совпадают по форме и фазе. Среднесуточная температура воздуха за весь период измерения (с 3 ноября 2022 г. по 7 июня 2023 г.) на УП была выше, чем в ГЛЗ в среднем на 2,3°C (рис. 3). Наибольшее различие среднесуточной температуры между пробными площадями составило 7°C (14 декабря 2023 г.).

Для оценки репрезентативности данных реанализа на локальном уровне были сопоставлены температура воздуха, зарегистрированную логгерами на пробных площадях, с данными ERA5-Land (рис. 4; рис. 5). Корреляция среднесуточных температур воздуха по данным ERA5-Land и логгеров составила для УП 0,97, для ГЛЗ – 0,98 (рис. 4).

Температура воздуха, зарегистрированная логгерами на пробных площадях, была сопоставлена с данными реанализа ERA5-Land. В ГЛЗ в течение большей части периода значения разности находятся в диапазоне от −5°C до 0°C. Данные реанализа ERA5-Land в большинстве случаев и в холодные, и в теплые месяцы показывали меньшую температуру, чем данные логгеров (рис. 5). Средняя абсолютная величина расхождения температуры по модулю составила 2,4°C, при этом в среднем за весь сезон температура воздуха, измеренная датчиками, была выше температуры по данным реанализа на 1,7°C. Наиболее выраженные отрицательные отклонения наблюдались в декабре–январе и составляли примерно от −10°C до −12°C в периоды экстремальных морозов. Положительные значения разницы (до +5…+7°C) зафиксированы значительно реже и, вероятно, объясняются локальным более сильным прогреванием открытой поверхности, тогда как под пологом леса температура воздуха растёт медленнее из-за затенения.

На УП температура воздуха, измеренная логгерами, отличалась от данных реанализа как в большую, так и в меньшую стороны. Однако в среднем температура по данным реанализа также была ниже температуры, измеренной логгерами (рис. 5). Средняя разница показателей температуры по модулю составила 2,0°C, при этом в среднем за весь сезон температура, измеренная логгерами, была выше температуры по данным реанализа на 0,67°C. Максимальная разница показаний температуры на УП наблюдалась в зимние месяцы и достигала 12–13°C.

Рисунок 2 – Среднесуточная температура воздуха на пробных площадях в ГЛЗ и на УП по данным логгеров

Рисунок 3 – Среднесуточная температура воздуха на пробных площадях на УП по данным реанализа ERA 5-Land

Анализ влажности воздуха, измеренной логгерами на пробных площадях на УП и в ГЛЗ показал, что несмотря на значительные колебания влажности в отдельные даты, средние показатели влажности за весь рассматриваемый период очень близки и составили на УП – 74,3%, а в ГЛЗ – 74,0%. Анализ среднемесячных данных показал, что наибольшие значения влажности отмечены на пробных площадях в ноябре (на УП – 88,5% и в ГЛЗ – 90,3%), а наименьшие – в мае (на УП – 52,4% и в ГЛЗ – 50,4%) (рис. 6). В целом обе кривые демонстрируют высокую синхронность, что отражает общность региональных синоптических условий. Однако различия проявляются в амплитуде колебаний и характере экстремумов.

Рисунок 4 – Корреляционная зависимость значений температуры воздуха, измеренных логгерами, и по данным реанализа ERA5-Land на пробных площадях в ГЛЗ (А) и на УП (Б)

Рисунок 5 – Разница между температурами, измеренными логгерами, и по данным реанализа ERA5-Land на пробных площадях в ГЛЗ (А) и на УП (Б)

В холодный период (ноябрь–февраль) относительная влажность держится преимущественно в диапазоне 80–95%, с кратковременными снижениями до 65–75% для УП. Подобные колебания могут быть следствием инверсионных процессов, когда в приземном слое накапливается холодный сухой воздух, особенно в условиях сильно расчлененного рельефа, характерно для УП. В марте начинается рост вариабельности на обеих пробных площадях. Появляются эпизоды снижения влажности до 60–70%. Наиболее выраженные различия отмечены в апреле–мае, когда влажность снижается до 30–50% и ниже. Подобные колебания связаны с увеличением солнечной радиации и усилением турбулентного обмена, а также с различием в экспозиции, структуре древостоя и условиях вентиляции приземного слоя.

Согласно данным реанализа ERA5-Land, наибольшее количество осадков за период наблюдений с ноября 2022 г. по июнь 2023 г. пришлось на ноябрь – 102 мм в ГЛЗ и 81 мм на УП. Минимальные значения отмечены в мае – 12 мм в ГЛЗ и 19 мм на УП (рис. 7). Полученные результаты согласуются с динамикой относительной влажности воздуха, измеренной логгерами. При этом снижение количества осадков в зимние месяцы не приводило к существенному снижению влажности, в то время как в весенне-летние месяцы показатели влажности сильнее зависели от количества осадков.

Важным компонентом микроклимата, напрямую влияющим на условия произрастания растений, является термический режим почвы. Анализ температуры почвы, измеренной логгерами на пробных площадях на УП и в ГЛЗ за период с 19 ноября 2022 г. по 17 октября 2023 г., показал, что даже в холодное время года отсутствуют отрицательные температуры (рис. 8). Это свидетельствует о стабильном тепловом режиме почвы под снежным покровом (табл. 1). Снежный слой выполняет выраженную теплоизоляционную функцию, предотвращая глубокое промерзание и сглаживая суточные колебания. Различия между площадками в этот период минимальны.

Рисунок 6 – Среднесуточная относительная влажность воздуха на пробных площадях в ГЛЗ и на УП по данным логгеров

Рисунок 7 – Количество осадков на пробных площадях в ГЛЗ и на УП по данным реанализа ERA5-Land

Рисунок 8 – Среднесуточная температура почвы на пробных площадях по данным логгеров в ГЛЗ и на УП

С апреля начинается устойчивый рост температуры почвы. При этом на пробной площади на УП прогрев происходит быстрее и резче, а в ГЛЗ – кривая более плавная и инерционная. Это объясняется различиями в мощности снежного покрова и скоростью схода снега. Высота снежного покрова по данным реанализа ERA5-Land в ГЛЗ в апреле составляла 20,47 см, а то время как на УП снег практически сошел (табл. 1).

Таблица 1 – Высота снежного покрова (см) на пробных площадях в ГЛЗ и на УП по данным реанализа ERA5-Land

Месяц и год	УП	ГЛЗ
Ноябрь 2022 г.	6,72	8,66
Декабрь 2022 г.	27,67	60,87
Январь 2023 г.	46,35	74,36
Февраль 2023 г.	48,75	68,58
Март 2023 г.	59,19	81,24
Апрель 2023 г.	2,67	20,47

На пробной площади на УП в период с марта по сентябрь температура почвы была стабильно выше, чем в ГЛЗ. Максимальные значения, зафиксированные в июле–августе, на пробной площади на УП составляют до +17…+18°C, в ГЛЗ – до +15…+16°C. Кроме того, на пробной площади на УП зафиксирована бóльшая амплитуда сезонных колебаний температуры почвы. Полученные различия обусловлены сочетанием макроклиматических и микроландшафтных факторов. Ранее выявленные различия по температуре воздуха подтверждают более тёплый фон на пробной площади на УП в тёплый период года. Однако дополнительную роль играют морфометрические характеристики пробных площадей. Пробная площадь на УП характеризуется более выраженным уклоном (9°) и восточной экспозицией, тогда как пробная площадь в ГЛЗ находится на склоне западной экспозиции и с меньшим уклоном (5°). Восточная экспозиция склона способствует более интенсивному прогреву почвы в первой половине дня за счёт раннего поступления прямой солнечной радиации. При этом более крутой склон увеличивает угол падения солнечных лучей, усиливая радиационный приток в утренние часы. В результате суточные колебания температуры на пробной площади на УП выражены сильнее. На пробной площади в ГЛЗ западная экспозиция обеспечивает максимум инсоляции во второй половине дня, когда часть поступающей энергии расходуется на турбулентный обмен и испарение, что способствует более сглаженному температурному режиму. Более пологий рельеф дополнительно снижает контрастность радиационного воздействия.

Таким образом, различия в сроках схода снега и скорости прогрева почвы между УП и ГЛЗ, обусловленные экспозицией склонов, демонстрируют, что даже в пределах одного региона микроклиматические градиенты могут создавать асинхронность начала вегетационного сезона. В глобальном масштабе это подчеркивает важность сохранения ландшафтного разнообразия как резерва стабильности экосистем в условиях климатических флуктуаций [7].

Установленная высокая корреляция среднесуточных температур (0,97 для УП и 0,98 для ГЛЗ) между измерениями логгеров и данными реанализа ERA5-Land свидетельствует о высокой степени согласованности измерений и позволяет рассматривать данные реанализа ERA5-Land как надёжный источник для восстановления пропущенной информации в архивах наземных наблюдений [15]. Вместе с тем, при резких изменениях температуры воздуха наблюдаются существенные расхождения между значениями реанализа и показаниями логгеров, установленных под пологом леса [16]. Лесные сообщества выполняют выраженную буферную функцию, сглаживая амплитуду температурных колебаний [6]. В отдельные даты различия между температурой по данным ERA5-Land и измерениями под пологом могут достигать 13°C. В зимний период при резком понижении температуры атмосферного воздуха её снижение под пологом леса происходило более постепенно и растягивалось на несколько суток. Аналогично, при резком повышении температуры охлаждённый приземный слой воздуха под пологом сохранялся дольше по сравнению с открытыми участками.

Выявленная буферная роль лесного полога (сглаживание экстремальных температур до 13°C по сравнению с данными реанализа, отражающими условия открытой местности) согласуется с глобальными исследованиями, показывающими, что леса умеренной зоны могут снижать максимальные температуры на 2–5°C и повышать минимальные на 1–3°C [6]. Это подтверждает представление о лесных экосистемах как о потенциальных климатических рефугиумах для чувствительных видов в условиях учащения экстремальных погодных явлений.

Стабильная температура почвы в зимнее время, близкая к 0°C, объясняется наличием снежного покрова. Снежный покров как сезонное накопление снега, оказывает существенное влияние на растительность. Благодаря малой теплопроводности, снег предохраняет почву от промерзания и резких температурных колебаний в зимнее время. Высота снежного покрова в 70–80 см почти полностью изолирует почву от холодного воздуха [17–19]. Меньшие колебания температуры почвы на пробной площади в ГЛЗ, по сравнению с УП связаны со скоростью схода снежного покрова в весеннее время и микроландшафтными характеристиками пробных площадей [7]. В летнее время меньшие колебания температуры почвы на пробной площади в ГЛЗ также могут быть связаны с наличием бóльшего слоя хвойного опада, чем на УП. Этот опад действует как естественный буфер, сглаживая температурные перепады и поддерживая более стабильную температуру почвы [20; 21].

Таким образом, несмотря на высокую корреляцию среднесуточных значений, различия в экстремальные периоды отражают специфику микроклиматической регуляции в лесных экосистемах и должны учитываться при интерпретации результатов. Несомненным преимуществом использования данных реанализа ERA5-Land является их высокое временное разрешение, регулярное обновление и доступность в режиме, близком к реальному времени. Существенными достоинствами также выступают открытость данных, относительная простота их обработки и возможность дистанционной оценки климатических параметров на больших территориях. Это позволяет анализировать долгосрочные тенденции изменения климата и сопоставлять современные значения с ретроспективными рядами наблюдений. В то же время пространственное разрешение ERA5-Land составляет 0,1° (порядка 9 × 9 км), что ограничивает возможности детального изучения климатических характеристик в пределах различных типов растительных сообществ. Значение пикселя реанализа представляет собой усреднённую оценку температуры, осадков и других параметров для достаточно обширной территории, включающей местообитания с различными микроклиматическими условиями. Между тем температурный режим может существенно варьировать в зависимости от экспозиции и крутизны склонов, положения в рельефе, степени сомкнутости полога, увлажнённости почвы и других факторов. Таким образом, использование исключительно данных ERA5-Land недостаточно для детального анализа микроклиматических условий конкретных фитоценозов. Для изучения климатических характеристик отдельных растительных сообществ более информативным является применение автономных климатических датчиков, установленных непосредственно в исследуемых местообитаниях. Кроме того, выявленные систематические расхождения (до 13°C в экстремальные периоды) указывают на необходимость осторожной интерпретации абсолютных значений реанализа и важность наземной верификации при изучении микроклимата конкретных местообитаний.

Различия между данными реанализа ERA5-Land и измерениями, полученными с помощью полевых датчиков, могут быть обусловлены рядом причин:

Различие пространственного масштаба данных. Реанализ отражает усреднённые значения по значительной территории с неоднородным микроландшафтом, тогда как логгеры фиксируют точечные показатели в конкретном местообитании.
Буферная роль лесных сообществ. Древесный полог и напочвенный покров способны сглаживать суточные и сезонные амплитуды температуры, формируя более стабильный микроклимат по сравнению с открытыми пространствами.
Влияние снежного покрова. Наличие и толщина снежного покрова в конкретных местообитаниях существенно смягчают зимние температуры, особенно при использовании напочвенных датчиков, расположенных в приземном слое.

Заключение

Проведённые исследования выявили различия климатических условий в местообитаниях сосново-широколиственных лесов в ГЛЗ и на УП. Установлена высокая согласованность между измерениями, полученными с помощью полевых датчиков и данными реанализа ERA5-Land, а также выделены основные причины их расхождения. Однако полученные результаты основаны на коротком временном отрезке наблюдений, что ограничивает возможность формулирования обобщающих выводов. Продолжительный мониторинг температурного режима в сочетании с анализом динамики состава и структуры древостоев позволит в дальнейшем делать более обоснованные прогнозы. Вероятно, изменения в составе лесных сообществ будут происходить медленнее, чем трансформация температурного режима. Тем не менее, экстремальные климатические события, включая периодические холодные зимы (например, в 2022–2023 гг.), могут оказывать существенное влияние на жизнеспособность широколиственных пород как в ГЛЗ, так и на УП.

Полученные данные дополняют представления о микроклимате экотонных сосново-широколиственных лесов и, что особенно важно, количественно характеризуют буферную способность лесных экосистем умеренной зоны, демонстрируя расхождения с открытыми ландшафтами до 13°C. В совокупности с данными реанализа они могут быть использованы для калибровки климатических моделей и прогнозирования сукцессионных процессов в экотонных сообществах Евразии в условиях меняющегося климата.