PĀRSKATS

Pētījums “Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa komponentes pilnveide nacionālajā meža monitoringā” veikts visā Latvijas teritorijā Nacionālā meža monitoringa programmas ietvaros, kas tiek īstenota saskaņā ar Ministru Kabineta noteikumiem Nr. 51 “Nacionālā meža monitoringa noteikumi”. Pētījuma mērķis ir gūt informāciju par bioloģiskās daudzveidības stāvokli un novērtēt izmaiņas nacionālā līmenī, lai nodrošinātu ilgtspējīgu Latvijas mežu apsaimniekošanu.

Monitoringā veiktie uzdevumi:

1. Pilnveidots nacionālo meža monitorings saskaņā ar ES dabas atjaunošanas regulas projektā ietvertajiem mērķiem un monitoringa kritērijiem.

2. Veikts meža ģenētiskās daudzveidības monitorings divās meža ģenētisko resursu audzēs un divās sēklu plantācijās.

3. Novērtēta augu sabiedrība un epifīti 121 meža resursu monitoringa parauglaukumā.

4. Veikts padziļināts atmirušās koksnes vērtējums visos meža resursu monitoringa parauglaukumos, kuros ir atmirusī koksne.

5. Veikts bioloģiskajai daudzveidībai nozīmīgu struktūru monitorings visos meža resursu monitoringa parauglaukumos, kuros aug koki.

Projekta ietvaros, pamatojoties uz zinātniskām publikācijām, sniegti ieteikumi nacionālā meža monitoringa pilnveidei, lai veiksmīgāk sasniegtu ES dabas atjaunošanas regulas projektā ietvertos mērķus. Lai iegūtu informāciju par pilsētu koku vainagu projektīvo segumu izmaiņām, salīdzinot ar 2021. gadu, analizējami attālās izpētes dati. ES dabas atjaunošanas regulā paredzēts, ka dalībvalstis monitorē meža ekosistēmu biodaudzveidības indikatorus, tostarp būtu jānovērtē arī meža putnu populāciju indekss un līdzšinējā atmirušās koksnes vērtēšana atbilstoši regulai jāpapildina, iekļaujot celmu uzmērīšanu. Papildus līdz šim darītajam monitoringā būtu noderīgi veikt arī augsnes mikroorganismu monitoringu. Nacionālā meža monitoringa ietvaros tiek iegūta informācija par monitoringa parauglaukumos sastopamajām augu sugām, un šos datus varētu papildināt ar augu metabarkodinga datiem, kas sniegtu arī iespēju aprobēt un uzlabot eDNA metodiku. Monitoringā būtu noderīgi iekļaut arī augsnes mikroreljefa struktūru novērtējumu.

Ģenētiskās daudzveidības monitoringa rezultāti par Xxxxxxx meža ģenētisko resursu (MĢR) audzi liecināja, ka nav būtiskas ģenētiskās daudzveidības atšķirības starp veciem kokiem un dabiski atjaunojušiem indivīdiem MĢR audzē, proti, MĢR apsaimniekošana nesamazina ģenētisko daudzveidību dabiski atjaunojušos indivīdos. Braslas MĢR audzē bija saglabāta līdzīga ģenētiskā daudzveidība kā dabiski atjaunotā paaudzē. Iegūtie dati dos iespēju turpmāk salīdzināt selekcijas materiāla un citu parastās priedes audžu daudzveidību ar ģenētisko resursu audzēm.

Sēklu plantāciju klonu skaits neietekmē kopējo ģenētisko daudzveidību un reto alēļu skaitu pēcnācējos. SIA “Rīgas meži” Norupes pēcnācēju analīzē netika konstatētas ģenētiskās daudzveidības atšķirības, salīdzinot ar SIA “Rīgas meži” Xxxxxx Xxxxxxx ievākto sēklu paraugu. Kopumā ģenētiskās daudzveidības rādītāji starp analizētām sēklu partijām ir līdzīgi.

Kopsummā parauglaukumos koku stāvā (E3) uzskaitīti 19 koku sugu taksoni, krūmu un koku stāvā (E2) – 46 sugu taksoni, lakstaugu stāvā (E1) 334 sugu taksoni, bet 82 sugu taksons noteikts sūnu un ķērpju stāvā (E0).Veikts sūnu un ķērpju novērtējums kopumā 460 dzīviem kokiem un 92 kritalām. Uz dzīvajiem kokiem konstatēti 96 epifītu taksoni, no kuriem 25 bija sūnu un 71 ķērpju taksons. Savukārt uz kritalām kopumā konstatēti 92 sūnu un ķērpju taksoni. Sūnu un ķērpju sugu daudzveidība un sastāvs bija saistīts ar audzē esošo koku sugu sastāvu, un vislielākā epiksīlo sugu bagātība bija vērojama uz kritalām III un II sadalīšanās

pakāpē. Pētījuma rezultāti sniedz informāciju par epifītisko un epiksīlo sūnu un ķērpju sastopamību Latvijas teritorijā, kā arī sniedz ieguldījumu reto un aizsargājamo sugu izplatības un ekoloģijas izpētē. Ilglaicīga monitoringa rezultāti sniegs iespēju novērtēt sūnu un ķērpju sugu izplatības izmaiņas dažādu biotisko un abiotisko faktoru ietekmē.

Veikts padziļināts atmirušās koksnes vērtējums un bioloģiskajai daudzveidībai nozīmīgu struktūru novērtējums 1970 parauglaukumos, kuros aug koki vai konstatēta atmirusī koksne. Šī pētījuma ietvaros veikta datu ieguve, kas tiks izmantoti rezultātu vērtējumā, apkopojot nacionālā meža monitoringa apakšprogrammu rezultātus 2024. gada pavasarī.

Ievads ‌

Ilglaicīgai ekoloģisko un ekonomisko meža ekosistēmu vērtību novērtēšanai meža monitoringa pētījumos tiek veika ne vien meža struktūru, bet arī bioloģiskās daudzveidības uzskaite. Veicot monitoringu, tiek gūtas zināšanas par ekosistēmas īpašību izmaiņām laikā un telpā, kas ir noderīgas, lai varētu savlaicīgi konstatēt ekosistēmā notiekošās izmaiņas (Beever 2006) un attiecīgi veikt piemērotu biotopu apsaimniekošanu, nodrošinot bioloģiskās daudzveidības saglabāšanu (Navarro et al. 2017). Monitoringā gūtie dati ir noderīgi arī ekoloģiskajos pētījumos (Fisher et al. 2010). Lai varētu nodrošināt ekosistēmu pakalpojumu noturību ilgtermiņā, ir nozīmīgi veikt šībrīža bioloģiskās daudzveidības novērtējumu un spēt prognozēt tās izmaiņas, piemēram, klimata pārmaiņu ietekmē (Xxxxxx et al. 2015).

No efektīvi veikta bioloģiskās daudzveidības monitoringā gūtās informācijas būtu iespējams uzzināt par galvenajos bioloģiskās daudzveidības aspektos vērojamajām tendencēm (tādām kā populāciju izmaiņām), savlaicīgi pamanīt problēmas, kuru novēršana citādi varētu būt dārga un sarežģīta, novērtēt bioloģiskās daudzveidības saglabāšanai un aizsardzībai veikto pasākumu rezultātus, kā arī rast veidus, kā uzlabot apsaimniekošanas darbu efektivitāti (Xxxxxxxxxxx et al. 2012).

Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa mērķis ir gūt informāciju par bioloģiskās daudzveidības stāvokli un novērtēt izmaiņas nacionālā līmenī, lai nodrošinātu ilgtspējīgu Latvijas mežu apsaimniekošanu.

Pētījuma uzdevumi:

1. Pilnveidot nacionālo meža monitoringu saskaņā ar ES dabas atjaunošanas regulas projektā ietvertajiem mērķiem un monitoringa kritērijiem.

2. Veikt meža ģenētiskās daudzveidības monitoringu divās meža ģenētisko resursu audzēs un divās sēklu plantācijās.

3. Novērtēt augu sabiedrību un epifītus vismaz 100 meža resursu monitoringa parauglaukumos.

4. Veikt padziļinātu atmirušās koksnes vērtējumu visos meža resursu monitoringa parauglaukumos, kuros ir atmirusī koksne.

5. Veikt bioloģiskajai daudzveidībai nozīmīgu struktūru monitoringu visos meža resursu monitoringa parauglaukumos, kuros aug koki.

Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa apakšsistēma nacionālā meža monitoringa ietvarā ‌

1. Meža bioloģiskās daudzveidības nacionālā meža monitoringa metodikas koncepcija un pilnveides iespējas ‌

1.1. Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa sistēmas principi ‌

Mežsaimniecisko darbību un mežsaimniecisko darbību ietekmes uz atšķirīgiem bioloģiskās daudzveidības aspektiem samazināšanas pasākumu efektivitāti iespējams vērtēt četros monitoringa līmeņos:

• Ieviešanas monitorings – tā ietvaros novēro, vai tiek ieviestas darbības, par kurām panākta vienošanās (normatīvi noteikta).

• Veiktspējas monitorings – tā ietvaros novēro, vai konkrētajā platībā konkrētais dabas aizsardzības mērķis tiek sasniegts. Tas tiek balstīts uz tiešiem vai netiešiem saimnieciskās darbības mērījumiem, kuri nodrošina pamatu ekoloģisko izmaiņu novērtēšanai.

• Validācijas monitorings – tā ietvaros pārbauda, kādā pakāpē attiecīgās darbības sniedz vēlamo efektu. Šis ir vienīgais no monitoringa veidiem, kas ļauj novērtēt, vai specifiskās saimnieciskās darbības ļauj panākt vēlamo efektu.

• Stāvokļa (surveillance) jeb fona monitorings – tas nav saistīts ar konkrētu meža apsaimniekošanu, bet tikai veido statusa ziņojumu par bioloģiskās daudzveidības trendiem

konkrētajā teritorijā. Šis monitorings ir noderīgs, lai novērtētu neprognozētas izmaiņas vidē vai lai novērtētu fona izmaiņas kontroles vietās.

Meža bioloģisko daudzveidības monitoringa programmu mērķis ir iegūt informāciju, lai attīstītu ekoloģiski atbildīgākas apsaimniekošanas stratēģijas. Nacionālā meža monitoringa ietvaros uzsvars plānots uz stāvokļa jeb fona monitoringu. Šādam monitoringam būtu jākļūst par atbalstu adaptīvam meža apsaimniekošanas procesam. Izvirzot papildu prasības bioloģiskās daudzveidības saglabāšanai mežos, kas primāri tiek apsaimniekoti kādam ražošanas mērķim, līdzīgi kā ražošanai, arī dabas daudzveidības nodrošināšanai nepieciešams definēt konkrētus mērķus, uzdevumus un indikatorus. Novērtējot apsaimniekošanas ietekmi, apsaimniekotājam vai valsts pārvaldei, konsultējoties ar ieinteresētajām pusēm, jānosaka minimuma līmenis, kas būtu jāsasniedz, apsaimniekojot mežus. Balstoties uz monitoringa rezultātiem, gadījumos, kad apsaimniekošana neatbilst izvirzītajiem ilgtspējīgas attīstības kritēriju raksturojošo indikatoru mērķa vērtībām, nepieciešama meža apsaimniekošanas pielāgošana (adaptācija), lai nodrošinātu ilgtspējīgas meža apsaimniekošanas mērķu sasniegšanu. Ideālā gadījumā monitoringa programmai jābūt meža apsaimniekošanas procesa sastāvdaļai, kas kalpo par pamatu esošo apsaimniekošanas stratēģiju efektivitātes izvērtēšanai, to modificēšanai, kā arī jaunu apsaimniekošanas stratēģiju ieviešanai, ja tas ir nepieciešams, lai nodrošinātu saimnieciskās darbības ilgtspēju trijos aspektos – ekoloģiskajā, ekonomiskajā un sociālajā.

LVMI “Silava” veiktais meža bioloģiskās daudzveidības monitorings papildina Vides un reģionālās attīstības ministrijas Vides monitoringa programmas ietvaros veikto Bioloģiskās daudzveidības monitoringa programmu.

Meža bioloģiskās daudzveidības monitorings uzsākts 2019. gadā un tas ietver sekojošas apakšprogrammas:

• Ģenētiskā līmeņa monitorings: Ģenētisko resursu audzēs; Sēklu plantāciju sēklu ražas.

• Bioloģiskās daudzveidības monitorings: sugu un ekosistēmas līmenis:

Augu sabiedrību un epifītu novērtējums meža resursu monitoringa parauglaukumos;

• Bioloģiskajai daudzveidībai nozīmīgu struktūras novērtējums meža resursu monitoringa parauglaukumos:

Atmirusī koksne;

Ar kokiem saistītās mikrodzīvotnes.

• Bioloģiskās daudzveidības monitorings: ainavas līmenis (reizi piecos gados): Ainavas telpiskā raksta klašu stāvokļa un izmaiņu novērtējums;

Meža savienojamības novērtējums.

1.2. ES dabas atjaunošanas regulas projektā ietvertie mērķi un monitoringa kritēriji ‌

Meža platību izmaiņas pilsētās, mazpilsētās un piepilsētās

ES dabas atjaunošanas regulas projektā (EK 2022) paredzēts, ka līdz 2030. gadam dalībvalstis nodrošina, ka, salīdzinot ar 2021. gadu, nav vērojams neto zudums pilsētu zaļās zonas un pilsētu koku vainagu projektīvajā segumā visās pilsētās, mazpilsētās un piepilsētās (6. panta 1. punkts). Papildu tam dalībvalstīm jānodrošina pilsētu zaļās zonas kopējās platības palielināšanās, precīzāk, pilsētās, mazpilsētās un piepilsētās šai platībai jāpalielinās par vismaz 3% līdz 2040. gadam un līdz 2050. gadam par vismaz 5% no kopējās pilsētu, mazpilsētu un piepilsētu platības (6. panta 2. punkts). Turklāt līdz 2050. gadam dalībvalstīm jānodrošina, ka pilsētu koku vainagu projektīvais segums ir vismaz 10% apmērā visās pilsētās, mazpilsētās un piepilsētās (6. panta 2. punkts).

Lai varētu īstenot šo mērķrādītāju sasniegšanu, nepieciešams novērtēt, cik liels ir bijis pilsētu zaļās zonas un pilsētu koku vainagu projektīvais segums 2021. gadā, kas izvēlēts kā ES regulas konkrētā mērķrādītāja atskaites gads. Šāda informācija būtu iegūstama, analizējot attālās izpētes datus.

Dzīvotņu platību novērtējums

ES regulā par dabas atjaunošanu dalībvalstīm paredzēts ieviest atjaunošanas pasākumus, lai uzlabotu dzīvotņu teritorijas, kuru stāvoklis nav labs. Šo pasākumu veikšanai paredzēts arī konkrēts minimālais platības apjoms:

līdz 2030. gadam – vismaz 30%;

līdz 2040. gadam – vismaz 60%;

līdz 2050. gadam – vismaz 90% no katras uzskaitītās konkrēto veidu dzīvotņu grupas (regulas I pielikums) platības, kuras stāvoklis nav labs (4. panta 1. punkts).

Dalībvalstis nodrošina, ka labā stāvoklī esošo uzskaitīto dzīvotņu platība palielinās līdz vismaz 90% un ir labā stāvoklī (4. panta 10. punkts).

Lai kvantitatīvi noteiktu dzīvotņu platību, kas dalībvalstīm jāatjauno noteikto mērķrādītāju sasniegšanai, ņem vērā katras dalībvalsts teritorijā sastopamo dzīvotņu kvalitāti un kvantitāti (11. panta 2. punkts).

“Kvantitatīvās noteikšanas” pamatā ir šāda informācija:

(a) par katra veida dzīvotnēm:

i) kopējā dzīvotņu platība un to pašreizējā izvietojuma karte,

ii) dzīvotņu platība, kuras stāvoklis nav labs,

iii) labvēlīgā atsauces platība, kuras noteikšanā ņem vērā vismaz pēdējos 70 gados dokumentētos zudumus un prognozētās vides apstākļu izmaiņas klimata pārmaiņu dēļ,

iv) teritorijas, kas ir konkrētu veidu dzīvotņu atkalizveidošanai vispiemērotākās, ņemot vērā notiekošās un prognozētās vides apstākļu izmaiņas klimata pārmaiņu dēļ;

(b) pietiekama sugu dzīvotņu kvalitāte un kvantitāte, kāda vajadzīga, lai sasniegtu to labvēlīgu saglabāšanās stāvokli, un ko nosaka, ņemot vērā minēto dzīvotņu atkalizveidošanai vispiemērotākās teritorijas un dzīvotņu savienotību, kāda vajadzīga, lai sugu populācijas varētu kuplināties, kā arī notiekošās un prognozētās vides apstākļu izmaiņas klimata pārmaiņu dēļ” (11. panta 2. punkts).

Meža ekosistēmu indikatori

Dalībvalstīm paredzēts panākt, lai augšupejošu tendenci uzrāda katrs no minētajiem meža ekosistēmu indikatoriem (apkopoti regulas VI pielikumā). Šī tendence mērāma laikā no regulas spēkā stāšanās brīža līdz 2030. gada 31. decembrim, un pēc tam, reizi trīs gados līdz apmierinoša līmeņa sasniegšanai (10. panta 2. punkts). Izvirzīti šādi meža ekosistēmu indikatori:

(a) stāvoša atmirusī koksne;

(b) guloša atmirusī koksne;

(d) meža savienotība;

(e) parasto meža putnu populāciju indekss;

(f) organiskā oglekļa uzkrājums.

Daļa no minētajiem indikatoriem jau tiek vērtēti nacionālā meža monitoringa ietvaros, tomēr šo monitoringu vajadzētu papildināt ar meža putnu populāciju indeksa noteikšanu. Latvijā meža putnu monitoringu īsteno Latvijas Ornitoloģijas biedrība, diemžēl vienmērīgi nepakājot visu valsts teritoriju. Ja līdz šim bioloģiskās daudzveidības ievaros vērtēta atmirusī koksne kā dažāda izmēra kritalas, tad, atbilstoši regulā paredzētajai metodikai, šis vērtējums papildināms arī ar celmu uzmērīšanu.

1.3. Meža bioloģiskās daudzveidības nacionālā meža monitoringa pilnveides iespējas

Ilgtspējīgas biodaudzveidīgas un noturīgas dabas ilgtermiņa atjaunošanās veicināšana ir izvirzīts kā viens no ES dabas atjaunošanas regulas virsmērķiem (EK 2022). Lai novērtētu šī mērķa sasniegšanas efektivitāti, būtiski veikt sistemātisku bioloģiskās daudzveidības novērtējumu gan degradētās, gan atjaunotās, gan arī cilvēka saimnieciskās darbības neietekmētās (maz ietekmētās) teritorijās, radot iespēju savstarpēji salīdzināt bioloģisko daudzveidību šajās ekosistēmās.

Kā noderīgs un Latvijā līdz šim maz pētīts bioloģiskās daudzveidības aspekts ir augsnes mikroorganismu daudzveidība. Augsnes mikroorganismi ir mainīgi gan laikā, gan telpā. Meža augsnē šīs izmaiņas lielā mērā ietekmē veģetācijas dinamikas attīstību un otrādi, koku sugu sastāvs ietekmē mikroorganismu daudzveidību (Bach et al. 2010). Augsnē sastopamie mikroorganismi ietekmē augu vitalitāti un segumu, piemēram, augsnē sastopamās sēnes ietekmē tādas nozīmīgas funkcijas kā sadalīšanās procesus un barības vielu apriti, augsnes sablīvēšanos (Morriën et al. 2017), un mikorizas sēnes ietekmē augsnē esošo barības vielu pieejamību, augu ieaugšanos, daudzveidību un sukcesiju (Kulmatiski et al. 2008). Tāpēc, lai ietekmētu ekosistēmu funkcijas atjaunotās teritorijās, svarīgi izprast šo augsnē esošo sēņu sabiedrības dinamiku (Gehring et al. 2014). Tā kā Latvijā līdz šim nav veikti daudzi pētījumi par augsnes mikroorganismiem, būtu ļoti vērtīgi iekļaut šādu sadaļu nacionālā meža monitoringā.

ES dabas atjaunošanas regulā paredzēts, ka ir nepieciešams steidzami rīkoties, lai atjaunotu degradētas ekosistēmas, tostarp mežus (EK 2022). Augsnes mikroorganismu daudzveidības novērtēšana varētu būt noderīga, lai novērtētu šādu atjaunotu degradēto

ekosistēmu stāvokli un atjaunošanas mērķrādītāju sasniegšanā panākto progresu, piemēram, vērtējot bioloģisko daudzveidību mežos, kas ierīkoti uz lauksaimniecības zemēm. Igaunijā veiktā pētījumā konstatēts, ka augsnē esošo augsnes mikroorganismu daudzveidība nebija būtiski atšķirīga starp uz bijušajām lauksaimniecības zemēm dabiski atjaunojušiem un stādītiem mežiem, savukārt abos no tiem mikroorsganismu daudzveidība būtiski atšķīrās no tās, kas sastopams dabiskos mežos (Lutter et al. 2023).

Atbilstoši ES dabas atjaunošanas regulai nepieciešama ilgtermiņa darbības, lai mazinātu klimata pārmaiņu ietekmi un pielāgotos tai (EK 2022). Šī mērķa īstenošanai nepieciešams gūt zināšanas par dažādu bioloģisko organismu reakcijām uz vides faktoru izmaiņām. Ilgtermiņa mikroorganismu monitorings sniegtu iespēju novērtēt klimata pārmaiņu ietekmi uz šiem organismiem (Pritchard 2011), kā arī salīdzināt bioloģiskās daudzveidības izmaiņas mežos, kur veikta atšķirīga saimnieciskā darbība (Colombo et al. 2016). Tā kā nacionālā meža monitoringa ietvaros jau līdz šim tiek iegūta informācija par monitoringa parauglaukumos sastopamajām augu sugām, šo datu papildināšana ar augu metabarkodinga datiem, sniegtu arī iespēju aprobēt un uzlabot eDNA metodiku.

Eiropas Komisijas vadlīnijās par ES primāro un veco mežu definēšanu, kartēšanu, monitorēšanu un stingru aizsardzību (EK 2023) tiek ieteikts, veicot monitoringu, fokusēties uz veciem mežiem raksturīgajiem elementiem, tostarp strukturālo daudzveidību, kas ietver arī augsnes mikroreljefa struktūras. Sakņu izgāšanās procesā, kā rezultātā veidojas augsnes mikroreljefa struktūras, notiek augsnes sajaukšanās, tādejādi ietekmējot augsnes aerāciju un palielinot jaunajiem kokiem un zemsedzes vaskulārajiem augiem pieejamo mikrodzīvotņu daudzveidību (Lenart et al. 2010, Xxxxx et al. 2015). Vietās ar lielāku mikroreljefa heterogenitāti vērojama arī lielāka sūnu sugu bagātība (Leutner et al. 2012). Līdz šim nacionālā meža monitoringa ietvaros Latvijā veikts koku strukturālais novērtējums, nodalot koku stāvus, pamežu un paaugu, kā arī vērtētas ar kokiem saistītās mikrodzīvotnes, bet iztrūkst augsnes mikroreljefa struktūru novērtējums.

2. Bioloģiskās daudzveidības monitorings: ģenētiskais līmenis

2.1. Uzdevumi ‌

Papildus ģenētisko resursu novērtējumam – mežaudžu platība meža koku sugu ģenētisko resursu (in situ un ex situ) saglabāšanai un sēklu ieguvei, kuru veic Valsts meža dienests, tiek veikta ģenētiskās daudzveidības stāvokļa un izmaiņu novērtēšana šī pētījuma ietvaros veikti:

Meža koku sugu ģenētiskā daudzveidība

a) Meža ģenētisko resursu (MĢR) audzes (2023. gadā 2 objekti);

b) Sēklu plantācijas sēklu raža (2023. gadā 2 objekti).

2.2. Meža ģenētisko resursu (MĢR) audzes ‌

Paraugi ievākti no Braslas priedes MĢR audzes kvartāliem – 000-000-00 (atjaunotie) un 000-000-0 (vecie indivīdi). Kopumā ievākti 96 paraugi – 48 koksnes paraugi ievākti no veciem indivīdiem, 48 skujas paraugi ievākti no dabīgi atjaunojušiem indivīdiem. DNS izdalīta ar CTAB metodi un paraugi genotipēti ar 16 mikrosatelītu marķieriem.

Pirms marķieru analīzes no datu kopas izņemti indivīdi, kuri sekmīgi genotipēti ar mazāk nekā 75% no kopējo marķieru skaita. Pēc kvalitātes atlases analizēti 87 indivīdi. Mikrosatelītu marķieri, kas izmantoti MĢR genotipēšanai, apkopoti 1. tabulā.

Diviem marķieriem (SPAC11.6 un psyl44) sekmīgi genotipēto indivīdu īpatsvars bija zem 80%, un marķieri izslēgti no tālākām analīzēm. Sešiem marķieriem bija informācijas indekss zem 1 (psyl2, psyl25, psyl18, psyl57, psyl19, psyl36).

1. tabula. Izmantoto marķieru ģenētiskās daudzveidības rādītāji

Marķieris	Kopējais alēļu skaits	Sekmīgi genotipēti indivīdi (%)	Marķiera informācijas indekss (I)	Gēnu diversitāte (He)	Novērotā heterozigositāte (Ho)	Inbrīdinga koefficents (F)
SPAC12.5	15	96.55	2.878	0.93	0.88	0.05
PtTX2146	6	100.00	1.874	0.79	0.78	0.01
PtTX3107	13	93.10	1.539	0.75	0.36	0.52
PtTX4001	6	100.00	1.860	0.78	0.75	0.04
PtTX4011	4	100.00	1.024	0.52	0.49	0.05
psyl2	8	100.00	0.654	0.35	0.32	0.07
psyl16	1	100.00	1.795	0.81	0.70	0.14
psyl25	4	100.00	0.000	0.00	0.00	-
psyl18	4	98.85	0.344	0.15	0.16	–0.07
psyl42	6	98.85	1.244	0.69	0.70	–0.01
psyl57	6	100.00	0.888	0.41	0.37	0.10
psyl17	4	98.85	1.460	0.72	0.69	0.05
psyl19	3	100.00	0.341	0.15	0.16	–0.07
psyl36	15	100.00	0.466	0.24	0.22	0.08

Sākotnējās analīzes liecina, ka vecāko paaudžu paraugu (408-521-6) ģenētiskās daudzveidības rādītāji ir mazliet augstāki nekā dabiski atjaunojušiem indivīdiem (408-521-21), tomēr atšķirības nav būtiskas. Vecā indivīdu populācijā ir vairākas unikālas alēles, kuras nav sastopamas atjaunotā paraugu grupā (1. attēls, 2. tabula). Unikālās alēles vecā populācijā varētu rasties no tā, ka ne visi vecie indivīdi ir sēklu avots atjaunotai paaudzei.

1. attēls. Ģenētiskās daudzveidības rādītāju salīdzinājums starp analizētām Braslas priedes ģenētisko resursu audzes dabīgi atjaunojušiem (408-521-21) un

veciem (408-521-6) priežu indivīdiem

2. tabula. Ģenētiskās daudzveidības rādītāju vidējās vērtības

	000-000-00 (atjaunotie)	000-000-0 (vecie)
Vidējais alēļu skaits (Na)	6.50	7.00
Na ar frekv. ≥ 5%	3.57	3.64
Efektīvo alēļu skaits (Ne)	3.34	3.48
Informācijas indekss (I)	1.11	1.17
Vidējais unikālo alēļu skaits populācijā	0.64	1.14
Gēnu diversitāte	0.50	0.53

2.3. Sēklu plantācijas sēklu raža ‌

Analizēti divi priežu sēklu paraugi – SIA “Rīgas meži” Xxxxxxx sēklu plantācijas (sēklu partijas 23048, 23049, 23050) un SIA "Rīgas meži” I. Xxxxxxx sēklu plantācijas (sēklu partijas 23051, 23052).

No katra sēklu parauga sēklas izdiedzētas uz mitra filtra papīra klimatu kamerā (16 stundas gaisma pie 22°C, 8 stundas tumsa pie 18°C, gaisa mitrums 65%). DNS izdalīta no 196 dīgstiem no katras sēklu partijas ar CTAB metodi, un paraugi genotipēti ar 16 mikrosatelītu marķieriem. Kopā genotipēti 380 paraugi.

Pirms marķieru analīzes no datu kopas izņemti indivīdi, kuri sekmīgi genotipēti ar mazāk nekā 75% no kopējo marķieru skaita. Pēc kvalitātes atlases analizēti 364 indivīdi. Mikrosatelītu marķieri, kas izmantoti sēklu plantāciju pēcnācēju genotipēšanai, apkopoti

3. tabulā.

Vienam marķieriem (SPAC11.6) sekmīgi genotipēto indivīdu īpatsvars bija zem 80%, un marķieris izslēgts no tālākām analīzēm. Sešiem marķieriem bija informācijas indekss zem 1 (psyl2, psyl25, psyl44, psyl18, psyl19, psyl36).

3. tabula. Izmantoto marķieru ģenētiskās daudzveidības rādītāji

Marķieris	Kopējais alēļu skaits	Sekmīgi genotipēti indivīdi (%)	Marķiera informācijas indekss (I)	Gēnu divesitāte (He)	Novērotā heterozigositāte (Ho)	Inbrīdinga koefficents (F)
SPAC12.5	31	88.68	2.86	0.92	0.83	0.11
PtTX2146	15	94.47	1.73	0.75	0.75	0.00
PtTX3107	9	95.79	1.61	0.76	0.48	0.37
PtTX4001	14	98.95	1.69	0.72	0.68	0.06
PtTX4011	6	99.47	1.38	0.70	0.55	0.22
psyl2	4	98.16	0.53	0.25	0.21	0.18
psyl16	11	93.42	1.99	0.85	0.66	0.23
psyl25	2	98.16	0.08	0.03	0.03	–0.02
psyl44	4	91.32	0.15	0.05	0.05	0.09
psyl18	5	100.00	0.34	0.15	0.16	–0.02
psyl42	6	97.37	1.27	0.68	0.68	0.00
psyl57	6	99.21	1.01	0.48	0.49	–0.03
psyl17	6	96.58	1.51	0.75	0.63	0.16
psyl19	6	100.00	0.37	0.16	0.17	–0.04
psyl36	5	99.21	0.79	0.38	0.38	0.00

Analīzes liecina, ka nav lielas atšķirības ģenētiskās daudzveidības rādītājos starp analizētām sēklu partijām (2. attēls, 4. tabula).

2. attēls. Ģenētiskās daudzveidības rādītāju salīdzinājums starp analizētām sēklu partijām

4. tabula. Analizēto sēklu partiju ģenētiskās daudzveidības rādītāju vidējās vērtības

	Xxxxxx	X. Baumaņa
Vidējais alēļu skaits (Na)	8.00	8.07
Na ar frekv. ≥5%	3.47	3.47
Efektīvo alēļu skaits (Ne)	3.37	3.24
Informācijas indekss (I)	1.14	1.13
Vidējais unikālo alēļu skaits populācijā	0.60	0.67
Gēnu diversitāte	0.51	0.50

Tika aprēķināta savstarpējā radniecība katras sēklu partijas ietvaros (3. attēls). Savstarpējā radniecība bija augstāka Im. Xxxxxxx sēklu partiju pēcnācējos, tomēr šajā paraugā kļūdas intervāls pārklājās ar 95% ticamības intervāla. Savstarpējo radniecību ietekmē klonu skaits. Vairums apputeksnēšanās gadījumu notiek plantācijas ietvaros, un klonu skaits ietekmē savstarpējo radniecību un efektīvo alēļu skaitu. Tomēr putekšņu plūsma no sēklu plantāciju ārpuses nodrošina kopējo alēļu skaitu un reto alēļu atrašanos plantāciju pēcnācējos.

3. attēls. Savstarpējā radniecība katrā sēklu partijā un salīdzinājums ar sagaidāmajām 95% robežām, analizējot visas partijas kopā

(zilā svītra – vidējā radniecība, sarkanās svītras – 95% ticamības intervāls)

Secinājumi

Iegūtie dati par Xxxxxxx meža ģenētisko resursu (MĢR) audzi liecina, ka nav būtiskas ģenētiskās daudzveidības atšķirības starp veciem kokiem un dabiski atjaunojušiem indivīdiem meža ģenētisko resursu (MĢR) audzē. Tas nozīmē, ka MĢR apsaimniekošana nesamazina ģenētisko daudzveidību dabiski atjaunojušos indivīdos un ka Braslas MĢR audzē tiek saglabāta līdzīga ģenētiskā daudzveidība dabiski atjaunotā paaudzē. Iegūtie dati dos iespēju turpmāk salīdzināt selekcijas materiāla un citu parastās priedes audžu daudzveidību ar ģenētisko resursu audzēm.

Sēklu plantāciju klonu skaits neietekmē kopējo ģenētisko daudzveidību un reto alēļu skaitu pēcnācējos. SIA “Rīgas meži” Norupes pēcnācēju analīzē neatrada ģenētiskās daudzveidības atšķirības, salīdzinot ar SIA “Rīgas meži” I. Xxxxxxx sēklu paraugu. Kopumā ģenētiskās daudzveidības rādītāji starp analizētām sēklu partijām ir līdzīgi.

3. Bioloģiskās daudzveidības monitorings: ekosistēmas līmenis ‌

Uzdevumi

Ekosistēmas daudzveidības stāvokļa un izmaiņu novērtēšana:

• bieži sastopamu mežaudžu tipu augu sabiedrībās (2023. gadā 121 parauglaukumi);

• reti sastopamu mežaudžu tipu augu sabiedrībās (2023. gadā netika plānots).

3.1. Augu sabiedrību novērtējums ‌

3.1.1. Pamatojums ‌

Lielāko daļu no meža augu bioloģiskās daudzveidības veido zemsedzes veģetācija, tāpēc tās novērtēšana ir īpaši svarīga, lai gūtu priekšstatu par biotopā sastopamo augu daudzveidību (Xxxxxxx et al. 2006). Veģetācijas novērtējums var sniegt informāciju par meža tipu un struktūru (Alberdi et al. 2010) un sniedz iespēju iegūt informāciju par dažādu augu sugu izplatību, kā arī sugu dati var tikt izmantoti, lai netieši novērtētu augsnes auglību un meža sukcesijas stadiju. Augu sabiedrības daudzveidība sniedz iespēju efektīvāk iegūt datus par mežaudzi, tās veidoto struktūru un bāzi citu grupu organismiem (Johnson et al. 2006).

3.1.2. Materiāls un metodika ‌

Veģetācijas, epifītu un epiksilu novērējuma parauglaukumu atlases metodika

Meža resursu monitoringa ietvaros meža bioloģiskās daudzveidības novērtēšanai – veģetācijas aprakstiem un epifītisko un epiksīlo ķērpju un sūnu uzskaitei, parauglaukumi izvēlēti, balstoties uz trim pamatuzstādījumiem.

Pirmkārt, datu uzskaites laukumi izvietoti visā valsts teritorijā tā, lai tie aptvertu (reprezentētu) dabas apstākļu dažādību reģionālā dimensijā. Pastāvīgo parauglaukumu tīklam mežaudžu bioloģiskās daudzveidības monitoringam izmantota K. Ramana ainavzemju sistēma (4. attēls).

4. attēls. Latvijas ainavzemes

Otrkārt, meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa parauglaukumiem jāreprezentē meža tipu dažādība dažādās Latvijas daļās, t.i., retāk sastopamie meža tipi paraugkopā iekļauti ar lielāku varbūtību nekā to sastopamība (5. tabula). Plānojot parauglaukumu skaitu, ir jāņem vērā meža tipa daudzums attiecīgajā reģionā, kā arī meža tipu sadalījums visā Latvijas teritorijā kopumā.

Treškārt, meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa parauglaukumiem jāreprezentē valdošās kokaudzes sugu struktūra un vecuma struktūra. Plānojot parauglaukumu skaitu, jāņem vērā visos reģionos trīs valdošo (izplatīto) audzi veidojošos sugu (Pinus sylverstris, Picea abies, Betula sp.), pareto audzi veidojošo sugu (Alnus incana, Alnus glutinosa, Populus tremula) un reto sugu (Ulmus glabra, Tilia cordata, Quercus robur, Fraxinus excelsior, Kl – Acer platanoides, Fagus sylvatica u.c.) audžu daudzums un vecuma struktūra.

5. tabula. Plānotais meža resursu monitoringa parauglaukumu izvēles sadalījums piecos gados dažādās trofiskajās grupās un edafiskajās rindās

	Oligotrofi	Mezotrofi	Eitrofi
Sausieņi	40	70	80
Mitraiņi	20	30	50
Purvaiņi	20	50	10
Āreņi	30	40	40
Kūdreņi	40	40	40

Parauglaukumus izvēlas līdzīgā apjomā katrā no grupām: (1) jaunaudzēs, (2) vidēja vecuma un briestaudzēs un (3) pieaugušās un pāraugušās audzēs. Piecu gadu laikā MSI parauglaukumos paredzēts ierīkot 600 meža daudzveidības monitoringa parauglaukumus.

Visi meža bioloģiskās daudzveidības novērtēšanas parauglaukumi atlasīti pēc nejaušības principa, bet ievērojot audžu proporcionālo sadalījumu pa meža tipiem, pēc valdošās sugas un vecumgrupas. Jāpiemin, ka minimālais atlasītais mežaudzes vecums bija 15 gadi, pieņemot, ka daļa no apsekotajām audzēm būs jaunaudzes pēc vienlaidus atjaunošanas cirtes. Izvēlētie parauglaukumi atrodas gan a/s “Latvijas valsts meži”, gan privātīpašnieku, kā arī pašvaldības un citu īpašnieku mežaudzēs.

Veģetācijas novērējuma metodika

Meža bioloģiskās daudzveidības novērtēšanas parauglaukumus (sugu uzskaitei un projektīvā seguma noteikšanai) ierīkoto koku sugu sastāva inventarizācijas 400 m2 (20 × 20 m) lielos laukumos. Ģeobotāniskā apraksta parauglaukuma centram jāsakrīt ar meža resursu monitoringa parauglaukuma centru, atrodoties tā diagonāļu krustpunktā.

Parauglaukumā veģetācijas aprakstā sugu inventarizācija tiek veikta četros mežaudzes pamatstāvos pēc Xxxxxx-Blankē metodes (Braun-Blanquet 1964):

Koku stāvā (E3); Krūmu stāvā (E2);

Lakstaugu un sīkkrūmu stāvā (E1); Sūnu un ķērpju stāvā (E0).

Koku stāvu veido visi kokaugi, kas augstāki par 5 m. Krūmu stāvā ietilpst visi koki (paauga, pamežs) un krūmi (pamežs), kuri ir augstāki par vidējo lakstaugu/sīkkrūmu stāva līmeni un sniedzas līdz 5 m augstumam. Lakstaugu un sīkkrūmu stāvu veido lakstaugi un sīkkrūmi. Veicot sugu inventarizāciju, lakstaugu stāvā uzskaita arī kokaugus, kuru augstums nepārsniedza E1 stāva augstumu. Sūnu un ķērpju stāvā ietilpst augsnes sūnas un ķērpji (epigeīdi).

Atsevišķu stāvu projektīvo segumu novērtēja pēc acumēra, izsakot procentos, tāpat arī katrā stāvā uzskaitīto sugu projektīvo segumu. Ja sugas projektīvais segums novērtēts mazāks par procentu, tad sugu ar nelielo segumu atzīmēja ar “+” zīmi.

Veģetācijas uzskaites rezultāti ir potenciāli attiecināmi uz dažādiem telpiskajiem līmeņiem un interpretējami dažādi. Pietiekami liels skaits veģetācijas uzskaites laukumu dod informāciju gan par veģetācijas attīstības dinamiku kādā konkrētā objektā, gan par atšķirībām stap dažādiem objektiem, gan par veģetācijas dinamiku reģionā. Šajā aspektā tiek lietots alfa, beta un gamma daudzveidības jēdziens (Xxxxxxxxx 1972):

α-daudzveidība: sugu daudzveidība lokālā mērogā, konkrētā ekosistēmā; β-daudzveidība: daudzveidības atšķirības starp dažādām ekosistēmām;

γ-daudzveidība: daudzveidība ainavas mērogā, reģionā.

Veģetācijas uzskaite

Bioloģiskās daudzveidības monitoringā 2023. gadā atlasīti un apsekoti 121 pastāvīgais meža resursu monitoringa parauglaukums (5. attēls), kam kokaudzes pārmērīšanas gads bijis 2022. gads.

5. attēls. Nacionālā meža bioloģiskās daudzveidības monitoringā 2023. gadā apsekoto parauglaukumu izvietojums Latvijas teritorijā

Veģetācijas uzskaite, atbilstoši augu sabiedrību novērējuma metodikai, novērtēta 121 parauglaukumā 400 m2 (20 x 20 m) lielos laukumos. Parauglaukumā veģetācijas aprakstā sugu inventarizācija aprakstīta četros mežaudzes pamatstāvos pēc Xxxxxx-Blankē metodes (Braun-Blanquet 1964).

Datu apstrāde

Parauglaukuma sugu procentuālais segums noteikts pēc Xxxxxx-Blankē metodes (Braun-Blanquet 1964) piecu baļļu skalā (1 balle – < 5%; 2 balles – 5–25%; 3 balles – 25–50%; 4 balles – 50–75%; 5 balles – 75–100%), kuros uzskaitītas visas kokaugu, lakstaugu un sūnu un ķērpju stāva sugas. Lakstaugu stāva un sūnu, ķērpju stāva sugu analīzei izmantots Šenona- Xxxxxx (Shannon-Wiener) daudzveidības indekss, kas raksturo sugu daudzveidību, respektīvi, jo lielāka indeksa vērtība, jo noteiktā parauglaukumā augstāka sugu daudzveidība.

Turpmākajos uzskaites posmos Šenona-Xxxxxx daudzveidības indekss norādītu konkrētā mežaudzes parauglaukumā kopējo sugu dinamiku laika gaitā.

Datu statistiskajā analīzē izmantota programma ar PC-ORD 7.07 (Peck 2010), kurā veikta sugu daudzveidības analīze detrendētajā korespondentanalīzē (DCA). Ordinācijā izmantoti sugu projektīvā seguma dati. Vaskulāro augu klasifikācija aprakstīta atbilstoši Englera sistēmai (sēklaugi), bet paparžaugiem – pēc Bobrova klasifikācijas (Gavrilova, Šulcs 1999). Izmantota lapu un aknu sūnu un ķērpju nomenklatūra saskaņā ar Latvijas ķērpju un sūnu taksonu sarakstu (Xxxxxxx et al. 2015).‌

3.1.3. Rezultāti

2023. gadā meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa novērtēšanai apsekots 121 meža statistiskās inventarizācijas parauglaukums, iekļaujot gandrīz visus meža tipus, izņemot reti sastopamo grīni un viršu āreni (6. tabula). Salīdzinot apsekotos parauglaukumus (sausieņi – 34%, slapjaiņi – 20%, purvaiņi – 17%, āreņi – 17% un kūdreņi –12%) ar nacionālā meža monitoringa proporcionālo mežu tipu sadalījumu dažādos augšanas apstākļu tipos Latvijā, novērojams, ka izvēlēto parauglaukumu augšanas apstākļu grupas sadalās līdzīgi.

6. tabula. Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringā 2023. gadā ierīkoto parauglaukumu sadalījums pa meža tipiem

Sausieņi

34%

Slapjaiņi

20%

Purvaiņi

17%

Āreņi

17%

Kūdreņi

12%

Mrs

Xxx

Vrs

Grs

Ņemot vērā izvēlēto metodiku, 2023. gadā ierīkotie parauglaukumi izvietoti visā valsts teritorijā vienmērīgi, ietverot visas K. Ramana izdalītās ainavzemes ar dažādām valdošās kokaudzes sugām un vecumiem (7. tabula).

7. tabula. Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringā 2023. gadā apsekoto parauglaukumu raksturojums

PL	MT	Valdošā suga	Vecums	Novads	Pagasts	Ainavzeme
0.XX	Kp	B	24	Dienvidkurzemes nov.	Rucavas pagasts	Piejūra
0.XX	Vrs	Ma	57	Dienvidkurzemes nov.	Nīcas pagasts	Piejūra
0.XX	Dms	P	122	Dienvidkurzemes nov.	Nīcas pagasts	Piejūra
0.XX	Am	P	68	Dienvidkurzemes nov.	Dunikas pagasts	Rietumkursa
0.XX	Mr	P	118	Dienvidkurzemes nov.	Vērgales pagasts	Piejūra
0.XX	Gr	Oz	173	Dienvidkurzemes nov.	Vaiņodes pagasts	Rietumkursa
0.XX	Vr	E	26	Dienvidkurzemes nov.	Embūtes pagasts	Rietumkursa
0.XX	Nd	B	58	Saldus nov.	Pampāļu pagasts	Ventaszeme
0.XX	Dm	B	10	Dienvidkurzemes nov.	Vecpils pagasts	Rietumkursa
00.XX	Dms	P	82	Kuldīgas nov.	Skrundas pagasts	Ventaszeme
00.XX	Vr	Oz	72	Saldus nov.	Zirņu pagasts	Austrumkursa
00.XX	Dms	E	48	Saldus nov.	Rubas pagasts	Austrumkursa
00.XX	Vr	Ba	36	Saldus nov.	Jaunauces pagasts	Austrumkursa
00.XX	Dms	Ba	34	Saldus nov.	Zvārdes pagasts	Austrumkursa
00.XX	Mrs	B	28	Saldus nov.	Zvārdes pagasts	Austrumkursa
00.XX	As	P	85	Olaines nov.	Olaines pagasts	Austrumzemgale
00.XX	As	P	101	Jelgavas nov.	Valgundes pagasts	Piejūra
00.XX	Mrs	P	82	Bauskas nov.	Iecavas pagasts	Austrumzemgale
00.XX	Grs	Ma	40	Ķekavas nov.	Ķekavas pagasts	Austrumzemgale

PL	MT	Valdošā suga	Vecums	Novads	Pagasts	Ainavzeme
00.XX	Kp	E	90	Ķekavas nov.	Baldones l.ter.	Austrumzemgale
00.XX	Gr	Ba	76	Aizkraukles nov.	Mazzalves pagasts	Austrumzemgale
00.XX	Kv	P	210	Aizkraukles nov.	Daudzeses pagasts	Daugavzeme
00.XX	Vrs	Ba	49	Aizkraukles nov.	Daudzeses pagasts	Daugavzeme
00.XX	Db	E	143	Aizkraukles nov.	Sunākstes pagasts	Augšzeme
00.XX	Vr	B	49	Xxxxxxxxxxx nov.	Seces pagasts	Daugavzeme
00.XX	Ap	E	101	Aizkraukles nov.	Skrīveru pagasts	Dienvidvidzeme
00.XX	Vr	B	60	Jēkabpils nov.	Rubenes pagasts	Augšzeme
00.XX	Kv	P	96	Jēkabpils nov.	Kalna pagasts	Augšzeme
00.XX	Dm	A	80	Līvānu nov.	Jersikas pagasts	Daugavzeme
00.XX	Mrs	B	18	Līvānu nov.	Jersikas pagasts	Daugavzeme
00.XX	Dm	B	46	Līvānu nov.	Jersikas pagasts	Daugavzeme
00.XX	Lk	Ba	44	Augšdaugavas nov.	Naujenes pagasts	Daugavzeme
00.XX	Ap	B	89	Preiļu nov.	Upmalas pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Ln	P	4	Rēzeknes nov.	Pušas pagasts	Latgales augstiene
00.XX	Am	P	93	Līvānu nov.	Līvānu pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Pv	P	59	Jēkabpils nov.	Variešu pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Dm	P	62	Xxxxxxxxxxx nov.	Aiviekstes pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Ap	B	86	Madonas nov.	Ļaudonas pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Vr	A	120	Madonas nov.	Ļaudonas pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Ln	P	82	Jēkabpils nov.	Mežāres pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Vr	E	52	Madonas nov.	Mētrienas pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Pv	P	109	Varakļānu nov.	Varakļānu pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Ap	A	75	Madonas nov.	Ošupes pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Pv	P	67	Rēzeknes nov.	Gaigalavas pagasts	Aiviekstes zeme
00.XX	Vr	Oz	94	Krāslavas nov.	Andzeļu pagasts	Latgales augstiene
00.XX	Vr	B	54	Krāslavas nov.	Šķaunes pagasts	Latgales augstiene
00.XX	Pv	P	128	Ludzas nov.	Istras pagasts	Latgales augstiene
00.XX	Db	B	45	Rēzeknes nov.	Čornajas pagasts	Latgales augstiene
00.XX	Am	P	78	Dienvidkurzemes nov.	Sakas pagasts	Piejūra
00.XX	Am	P	71	Dienvidkurzemes nov.	Sakas pagasts	Piejūra
00.XX	Dms	P	134	Kuldīgas nov.	Alsungas pagasts	Piejūra
00.XX	Nd	P	97	Kuldīgas nov.	Alsungas pagasts	Piejūra
00.XX	Mrs	P	110	Kuldīgas nov.	Alsungas pagasts	Piejūra
00.XX	Ks	P	152	Kuldīgas nov.	Alsungas pagasts	Piejūra
00.XX	Ks	B	50	Ventspils nov.	Užavas pagasts	Piejūra
00.XX	Dms	Ma	60	Kuldīgas nov.	Kabiles pagasts	Ventaszeme
00.XX	Dms	E	36	Kuldīgas nov.	Ēdoles pagasts	Rietumkursa
00.XX	Sl	P	63	Ventspils nov.	Zlēku pagasts	Piejūra
00.XX	As	P	87	Ventspils nov.	Piltene	Piejūra
00.XX	Mrs	P	153	Ventspils nov.	Zlēku pagasts	Piejūra
00.XX	Pv	P	67	Ventspils nov.	Ugāles pagasts	Ventaszeme
00.XX	Dms	E	73	Ventspils nov.	Ugāles pagasts	Ventaszeme
00.XX	Mr	P	100	Talsu nov.	Ģibuļu pagasts	Ventaszeme
00.XX	Km	P	51	Talsu nov.	Ģibuļu pagasts	Ventaszeme
00.XX	Am	P	3	Ventspils nov.	Ugāles pagasts	Ventaszeme
00.XX	Dms	P	146	Ventspils nov.	Puzes pagasts	Ventaszeme
00.XX	Km	P	25	Ventspils nov.	Ances pagasts	Piejūra
00.XX	Db	E	82	Ventspils nov.	Ances pagasts	Piejūra
00.XX	Sl	P	40	Ventspils nov.	Ances pagasts	Piejūra
00.XX	Lk	Ma	31	Talsu nov.	Dundagas pagasts	Austrumkursa
00.XX	Dm	P	105	Tukuma nov.	Kandavas pagasts	Austrumkursa
00.XX	Nd	B	49	Tukuma nov.	Kandavas pagasts	Austrumkursa
00.XX	Gr	L	2	Tukuma nov.	Zentenes pagasts	Austrumkursa
00.XX	Grs	A	65	Talsu nov.	Strazdes pagasts	Austrumkursa

PL	MT	Valdošā suga	Vecums	Novads	Pagasts	Ainavzeme
00.XX	Nd	B	62	Talsu nov.	Ķūļciema pagasts	Piejūra
00.XX	Sl	P	170	Tukuma nov.	Lapmežciema pagasts	Piejūra
00.XX	Am	P	98	Mārupes nov.	Babītes pagasts	Piejūra
00.XX	Sl	P	111	Rīga	Rīga	Piejūra
00.XX	Km	P	64	Talsu nov.	Valdemārpils l.ter.	Austrumkursa
00.XX	Sl	P	96	Talsu nov.	Īves pagasts	Austrumkursa
00.XX	Kp	B	55	Talsu nov.	Vandzenes pagasts	Piejūra
00.XX	Km	B	73	Talsu nov.	Xxxxx pagasts	Piejūra
00.XX	Dms	E	58	Talsu nov.	Dundagas pagasts	Austrumkursa
00.XX	Kv	P	42	Ķekavas nov.	Ķekavas pagasts	Austrumzemgale
00.XX	Ln	P	84	Rīga	Rīga	Piejūra
00.XX	Am	E	43	Ropažu nov.	Ropažu pagasts	Dienvidvidzeme
00.XX	Am	P	87	Ropažu nov.	Garkalnes pagasts	Dienvidvidzeme
00.XX	Ap	B	75	Siguldas nov.	Lēdurgas pagasts	Ziemeļvidzeme
00.XX	Vrs	E	71	Cēsu nov.	Kaives pagasts	Vidzemes augstiene
00.XX	Ks	E	195	Cēsu nov.	Vaives pagasts	Vidzemes augstiene
00.XX	Vr	B	87	Limbažu nov.	Liepupes pagasts	Piejūra
00.XX	Nd	P	3	Limbažu nov.	Viļķenes pagasts	Piejūra
00.XX	Dm	E	113	Cēsu nov.	Raiskuma pagasts	Gaujaszeme
00.XX	Gr	Os	171	Cēsu nov.	Priekuļu pagasts	Vidzemes augstiene
00.XX	Gr	L	101	Cēsu nov.	Liepas pagasts	Gaujaszeme
00.XX	Gr	B	78	Limbažu nov.	Umurgas pagasts	Ziemeļvidzeme
00.XX	Pv	P	57	Limbažu nov.	Umurgas pagasts	Ziemeļvidzeme
00.XX	Vrs	E	24	Madonas nov.	Jumurdas pagasts	Vidzemes augstiene
00.XX	Db	E	109	Madonas nov.	Jumurdas pagasts	Vidzemes augstiene
000.XX	Kp	Ma	5	Madonas nov.	Ošupes pagasts	Aiviekstes zeme
000.XX	Km	P	190	Gulbenes nov.	Līgo pagasts	Aiviekstes zeme
000.XX	Vr	Ba	59	Gulbenes nov.	Jaungulbenes pagasts	Austrumvidzeme
000.XX	As	E	152	Gulbenes nov.	Daukstu pagasts	Aiviekstes zeme
000.XX	Gr	Oz	94	Madonas nov.	Indrānu pagasts	Aiviekstes zeme
000.XX	Pv	P	111	Gulbenes nov.	Stāmerienas pagasts	Austrumvidzeme
000.XX	Dm	E	14	Smiltenes nov.	Launkalnes pagasts	Vidzemes augstiene
000.XX	Dms	E	116	Smiltenes nov.	Launkalnes pagasts	Vidzemes augstiene
000.XX	Mr	P	52	Smiltenes nov.	Virešu pagasts	Gaujaszeme
000.XX	Dm	P	103	Alūksnes nov.	Alsviķu pagasts	Gaujaszeme
000.XX	Am	P	96	Alūksnes nov.	Ziemera pagasts	Austrumvidzeme
000.XX	Vr	B	70	Alūksnes nov.	Alūksne	Austrumvidzeme
000.XX	Vr	A	76	Balvu nov.	Kupravas pagasts	Aiviekstes zeme
000.XX	Sl	P	29	Balvu nov.	Žīguru pagasts	Austrumlatgale
000.XX	Am	E	21	Balvu nov.	Žīguru pagasts	Austrumlatgale
000.XX	Grs	Ma	66	Limbažu nov.	Ainažu l.ter.	Piejūra
000.XX	Dms	P	122	Valmieras nov.	Vecates pagasts	Ziemeļvidzeme
000.XX	Vr	B	20	Valmieras nov.	Vecates pagasts	Ziemeļvidzeme
000.XX	As	P	116	Valmieras nov.	Ramatas pagasts	Ziemeļvidzeme
000.XX	Nd	E	112	Valkas nov.	Ērģemes pagasts	Ziemeļvidzeme
000.XX	Dms	E	23	Valkas nov.	Valkas pagasts	Ziemeļvidzeme
000.XX	Pv	P	57	Valkas nov.	Valkas pagasts	Ziemeļvidzeme

Sugu daudzveidība veģetācijas uzskaites parauglaukumos

Pamatojoties uz izvēlēto bioloģiskās daudzveidības monitoringa metodiku, 2023. gadā apsekotajos 121 parauglaukumos koku stāvā (E3) uzskaitīti 19 koku sugu taksoni, krūmu un koku stāvā (E2) – 46 sugu taksoni, lakstaugu stāvā (E1) 334 sugu taksoni, bet 82 sugu taksoni noteikti sūnu un ķērpju stāvā (E0).

Vislielākais sugu skaits monitoringa ietvaros noteikts “00.XX”, “00.XX” un “00.XX” parauglaukumos, attiecīgi, 89 un divos parauglaukumos 86 sugas. Savukārt vidēji lielākais konstatēto lakstaugu un sūnu taksonu skaits novērojams gan slapjajos meža tipos, gan arī susinātajās mežaudzēs, apstiprinot, ka audzēs, kurās sastopamas dažādas koku sugas, palielinātas resursu daudzveidības dēļ ir raksturīga arī lielāka zemsedzes heterogenitāte un sugām bagātāka flora, nekā tā ir vienas koku sugas audzēs (Hill 1992 cit. pēc Barbier et al. 2008). Vizemākais sugu skaits ir novērojams mazauglīgajos meža tipos – silā, purvāja, mētrāja. Aplūkojot 121 parauglaukuma rezultātus, novērojams, ka visizplatītākās jeb biežāk

2023. gada apsekotajos parauglaukumos sastopamās lakstaugu sugas ir Vaccinium myrtillus (71 parauglaukumos), Picea abies (70 parauglaukumos), Quercus robur (63) un Vaccinium vitis-idaea (sastopams 62 parauglaukumos). Visbiežāk konstatētās sūnas – Pleurozium schreberi un Hylocomium splendens (sastopamas 78 parauglaukumos). Gandrīz vienā trešdaļā no parauglaukumos uzskaitītajām sugām konstatētas tikai vienu reizi (123 taksoni) (1. pielikums).

2023. gadā piecos no apsekotajiem parauglaukumiem šajā vai iepriekšējā gadā notikusi vienlaidus atjaunošanas cirte. Datu ievākšana parauglaukumos tajā pašā gadā vai dažus gadu vēlāk pēc mežistrādes nodrošina iespēju, ka nākamajos bioloģiskās daudzveidības uzskaites cikla posmos varēs novērot sugu attīstības dinamiku noteiktā laika posmā, kā arī ilgtermiņa monitoringa rezultātā noteikt laika intervālu, kas nepieciešams, lai konkrētajā meža tipā izveidots stabila, raksturīga augu sabiedrība.

Apsekotajos 2023. gada monitoringa parauglaukumos konstatētas gan aizsargājamās sūnu, lakstaugu un krūmu sugas – Bazzania trilobata, Odontoschisma denudatum, Leucobryum glaucum, Circaea lutetiana, Euonymus verrucosa u.c., gan arī invazīvās un introducēts sugas – Amelanchier spicata, Cotoneaster lucidus, Impatiens glandulifera, Impatiens parviflora, Lonicera caprifolium, Lupinus polyphyllus, Solidago canadensis u.c. (1. pielikums).

Šenona-Xxxxxx indekss

Sugu daudzveidības raksturošanai izvēlēts Šenona-Xxxxxx daudzveidības indekss, aprēķināts katra parauglaukuma daudzveidības indekss dažādos meža tipos. 2023. gadā apsekotajiem parauglaukumiem daudzveidības indeksa vērtības variē no 1,263 līdz 3,709. Augstākās Šenona-Xxxxxx indeksa vērtības vērojamas auglīgākajos slapjajos meža tipa parauglaukumos “00.XX” (3,709), “00.XX”(3,675) un “00.XX” (3,642), bet zemākās indeksa vērtības nabadzīgākos sausieņu meža tipos – silā “00.XX” (1,263) un damaksnī, mētru ārenī “000.XX” (1,573), “00.XX” (1,661) (2. pielikums). Dažādos pētījumos pierādīts, ka sugu daudzveidība palielinās, pieaugot ūdens pieejamībai (Pausas, Austin 2001). Gaisa un augsnes mitrums ir faktori, kas var būtiski ietekmēt augu sugu segumu (Leuschner, Lendzion 2009).

Aplūkojot parauglaukumu daudzveidības indeksu vērtību izkliedes amplitūdu viena meža tipa ietvaros, novērojamas krasi atširīgas vērtības viena tipa ietvaros (6. attēls). Piemēram, visaugstākās vērības (3,07–3,568) novērojamas pauglaukumos, kas atradās slapjā gāršā, bet viszemākās – parauglaukumos, kas izvietoti silā. Vislielākās Šenona daudzveidības indeksa vērtības vaskulārajiem augiem parasti novērojamas vidēji mitrās augsnēs ar pH 7–9 vai mitrās augsnēs ar pH 4–6, savukārt vismazākās šī daudzveidības indeksa vērtības ir vietās ar sausu augsni (Gao et al. 2014), kas Latvijas apstākļiem būtu definējams kā sils un mētrājs, lāns.

6. attēls. Šenona-Xxxxxx parauglaukumu daudzveidības indeksa vērtības dažādos meža tipos (zaļie punkti apzīmē vidējo vērtību katrā meža tipā, melnie punkti –

parauglaukumu/indeksu vērtības)

Pastāv būtiska pozitīva saistība starp vaskulāro augu daudzveidību un augsnes pH vērtību vidēji mitrās līdz mitrās augsnēs (Pärtel et al. 2004). Zemāka sugu daudzveidība skābās un sausās augsnēs varētu būt saistāma ar samazinātu vielu sadalīšanās ātrumu un mazāku slāpekļa fiksācijas spēju, kas attiecīgi ietekmē augu spējas pielāgoties un izdzīvot šādās vietās (Slattery, Hollier 2002, Xxxxxxx, Xxxx 2005 cit. pēc Xxx et al. 2014).

Jāuzsver, ka gan dabiskie traucējumi, gan arī cilvēka radītie traucējumi, piemēram, vienlaidus atjaunošanas cirte, krājas kopšanas cirte vai meža ceļš, skaitliski palielina sugu skaitu noteiktajam meža tipam saistībā ar neraksturīgo sugu, galvenokārt pioniersugu īpatsvaru.

Detrendētā korespendentanalīze (DCA)

Veicot DCA ordināciju, apkopojot 2023. gada uzskaites parauglaukumu datus, redzams, ka sugu sastāva līdzības/atšķirības starp apsekotajiem meža tipiem (7. attēls). Viena meža tipa parauglaukumu izvietojums reti veido vienu klāsteri. Uzskatāmi redzams, ka vairumā gadījumu, viena meža tipa audzes negrupējas vienkopus.

7. attēls. DCA ordinācija apsekotajiem meža statistiskās inventarizācijas parauglaukumiem

Klāsteru neveidošana ordinācijā starp identiskiem meža tipiem, varētu būt skaidrojams gan ar to, ka daļā no parauglaukumiem pirms kāda laika notikusi saimnieciskā darbība, proti, kopšanas, sanitārās cirtes vai vienlaidus atjaunošanas cirte, gan otrs iemesls – vienam meža tipam nereti valdaudzi veido dažādas koku sugas, piemēram, vērī valdošā koku suga var būt Picea abies, Betula sp., Populus tremula, Alnus incana, Quercus robur, kas nereti ietekmē krūmu, lakstaugu un sūnu stāva sugu sastāvu (8. attēls).

8. attēls. DCA ordinācija apsekotajiem parauglaukumiem vēra meža tipam (E – Picea abies, B – Betula sp., A – Populus tremula, Ba – Alnus incana,

Oz – Quercus robur)

Xxxxxxx et al. (2008) pētījumā pierāda, ka koku stāva sugu sastāvs un struktūra ietekmē zemsedzes augus, mainot resursu pieejamību, piemēram, gaismai, ūdenim un augsnē esošajām barības vielām. Būtisks, piemēram, ir koku vainaga segumas, proti, palielinoties vainaga segumam, samazinās zemsedzes vaskulāro augu daudzveidība (Xxxxx et al. 2008). Mežam raksturīgo vaskulāro augu sugu daudzveidība ir augstāka mežos ar lielāku kokaugu vecumu (Dumortier et al. 2002, Xxxxx et al. 2008). Jāpiemin, ka koku sugu sastāvam var būt netieša ietekme uz augsnes mikrobiālajām īpašībām, jo koku sugu sastāvs ietekmē uz zemes nonākošo nobiru īpašības, kas tādejādi ietekmē augsnes auglību un dažādas augsnes fizioķīmiskās īpašības (Xxxxxxxxx et al. 2021).

Secinājumi

Rezultāti par 2023. gada apsekoto parauglaukumu datiem, norāda, ka Nacionālā meža monitoringā iegūtajiem rezultātiem šobrīd vairāk ir uzkrājoša nozīme, jo katrs meža tips ir ar mazu atkārtojuma skaitu. Novērtējot dažādus meža tipus ar atšķirīgām kokaudzes valdošajām sugām, dažādām vecumstruktūrām un audzes vecumiem, iegūtie rezultāti apliecina vispārzināmus faktus. Nākotnē, atkārtoti pārmērot parauglaukumus, iegūtie pētījuma rezultāti ļautu novērtēt vaskulāro augu, sūnaugu un ķērpju seguma kā arī krūmu sugas sastopamības un seguma izmaiņas.

Analizējot veģetācijas parauglaukumus, redzams, ka mežaudzēs ar mezoeitrofām vai eitrofās augsnēm, vērojama lielāka lakstaugu daudzveidība kā oligotrofās augsnēs. Pētījuma gaitā, veicot bioloģiskās daudzveidības monitoringu, būtu iespējams noteikt kā mainās vaskulāro augu daudzveidību dažāda tipa mežos.

3.2. Epifītu un epiksilu novērtējums meža resursu monitoringa parauglaukumos ‌

3.2.1. Pamatojums ‌

Epifītiskie ķērpji un briofīti dabiskos boreālajos un mērenajos mežos veido lielu daļu no tur sastopamās bioloģiskās daudzveidības (Söderström 1988, Lesica et al. 1991). Meža struktūra un meža ekosistēmā notiekošie procesi tiešā vai netiešā veidā ietekmē ķērpju un sūnu sugu izplatīšanos un saglabāšanos (Pharo, Zartman 2007, Hauck et al. 2013), tāpēc šie organismi ir labi meža kontinuitātes un apsaimniekošanas indikatori (Xxxxxxxx 2005), kā arī ir labs indikators ar veciem mežiem saistīto sugu stāvoklim (Xxxxxx, Xxxxxxxx 1999, Xxxxxxxxx 2008). Dažādu izmaiņu novērtēšanai ir svarīgi veikt ilglaicīgu šo sugu grupu monitoringu (Frego 2007, Frati, Brunialti 2023).

Uz kokiem sastopamo sūnu un ķērpju sugu sastāva novērtēšanai svarīgi skatīt ne tikai dzīvus kokus, bet arī kritalas, jo atmirušai koksnei var būt būtiska loma vairāku retu un apdraudētu taksonu sastopamībā (Xxxxxxxxxx, Hallingbäck 1988, Xxxxx et al. 1999). Turklāt tiek uzskatīts, ka kritalas ir piemērots dzīvošanas substrāts lielākam skaitam organismu sugu nekā vairums citi substrāti, kas sastopami mežos (Crites, Xxxx 1998, Xxxx et al. 2008).‌

3.2.2. Materiāls un metodika

Epifītisko un epiksīlo sūnu un ķērpju sugu daudzveidības novērtēšanai izmantoti nacionālā meža monitoringa parauglaukumi. Katrā parauglaukumā epifītiskās sūnas un ķērpji novērtēti četriem dzīviem kokiem, kuru caurmērs bija vismaz 10 cm. Primāri epifītu novērtēšanai izvēlēti tādi dažādu sugu pirmā un otrā stāva koki, kuriem bija vislielākais caurmērs. Ja parauglaukumā bija mazāk nekā četras dažādas koku sugas, izvēlēti vairāki koki no dominējošajām koku sugām. Uz katra izvēlētā koka sūnas un ķērpji novērtēti mazākos parauglaukumos, nodalot debespuses. Kokiem, kuru caurmērs bija lielāks nekā 20 cm, epifīti novērtēti koka ziemeļu (Z), rietumu (R), dienvidu (D) un austrumu pusē (A), savukārt, ja koka caurmērs bija ≤ 20 cm, novērtēta tikai koka Z un D puse. Katrā no šīm debespusēm epifīti uzskaitīti piecos 10 ×10 cm lielos parauglaukumos, kas izvietoti vertikāli uz koka, sākot no 1,3 m augstuma virzienā uz leju (9. attēls). Kopumā dzīviem kokiem, kuru caurmērs bija vismaz 20 cm, epifītu novērtēšana veikta 20 mazajos parauglaukumos, savukārt, ja koka caurmērs bija ≤ 20 cm, vērtējums veikts attiecīgi 10 parauglaukumos. Katrā mazajā parauglaukumā uzskaitītas tur sastopamās sūnu un ķērpju sugas un novērtēts to projektīvais segums.

9. attēls. Epifītu novērtēšanai izmantoto parauglaukumu shematisks attēlojums

Uz kritalām augošo sūnu un ķērpju sugu bagātības novērtēšanai izmantotas veģetācijas uzskaitei novilktās transektes. Noteikts sūnu un ķērpju sugu sastāvs uz visām veģetācijas transekti šķērsojošām kritalām, kuru caurmērs ≥ 20 cm.

Vairums epifītisko un epiksīlo sugu noteiktais dabā. Daļai sugu ievākti paraugi, kuri vēlāk tika noteikti laboratorijas apstākļos. Sūnu un ķērpju nomenklatūra izmantota saskaņā ar Latvijas ķērpju un sūnu taksonu sarakstu (Xxxxxxx et al. 2015). Indikatorsugu kategorijā iekļautas dabisko meža biotopu indikatorsugas un specifiskās sugas (Auniņš 2013). Turpmāk darbā gan indikatorsugas, gan specifiskās sugas apvienotas zem termina indikatorsugas.

Datu ieguves procesā parauglaukumos tika konstatētas 20 epifītu sugas, kuras bija sastopamas nelielā daudzumā un bez struktūrām, kas ļautu noteikt tās līdz sugas vai ģints līmenim. Šīs sugas netika iekļautas tālāka datu apstrādē.

3.2.3. Rezultāti ‌

Substrātu daudzveidības raksturojums

Sūnu un ķērpju sugu daudzveidības novērtēšanai apsekots 121 nacionālā meža monitoringa parauglaukums. Daļā parauglaukumu nebija neviena atbilstoša izmēra dzīvā koka un kritalas, tāpēc sūnas un ķērpji tika novērtēti 118 apsekotajos objektos. Kopumā epifīti uzskaitīti 460 dzīviem kokiem (118 parauglaukumos), un epiksīli 92 kritalām (47 parauglaukumos).

Epifītisko sūnu un ķērpju sugu raksturošana kopumā veikta uz 15 sugu kokiem. Visvairāk no izvēlētajiem kokiem bija Pinus sylvestris (36% no visiem apsekotajiem kokiem), Picea abies (23%) un Betula pendula (17%). Tikai viens koks apsekots tādu sugu kokiem kā Padus avium, Castanea sativa un Salix sp. (8. tabula). Savukārt epiksīlu novērtēšana veikta uz vismaz astoņu sugu kokiem. Arī kritalām biežāk pārstāvētie substrāti bija Pinus sylvestris (26%) un Picea abies (19%).

8. tabula. Apsekoto dzīvo koku un kritalu skaita sadalījums pa koku sugām

Koka suga	Dzīvo koku skaits	Kritalu skaits	Koka suga	Dzīvo koku skaits	Kritalu skaits
Pinus sylvestris	166	24	Fraxinus excelsior	7	7
Picea abies	106	13	Salix caprea	3	1
Betula pendula	80	7	Ulmus glabra	3	-
Alnus glutinosa	29	6	Castanea sativa	1	-
Alnus incana	16	7	Padus avium	1	-
Populus tremula	16	5	Salix sp.	1	-
Quercus robur	12	-	Lapu koks	-	2
Tilia cordata	10	2	Nenosakāms	-	18
Acer platanoides	9	-

Epifītu daudzveidība

Kopumā 118 apsekotajos parauglaukumos konstatēti 96 epifītu taksoni, no kuriem 25 bija sūnu un 71 ķērpju taksons. No sūnu sugām visvairāk parauglaukumos konstatētas Hypnum cupressiforme (40% no vērtētajiem parauglaukumiem), Radula complanata (33% parauglaukumu) un Dicranum montanum (30% parauglaukumu). Savukārt no ķērpju sugām visbiežāk sastopamas bija Lepraria spp. (89% parauglaukumu), Cladonia spp. (78% parauglaukumu) un Hypogymnia physodes (74% parauglaukumu). Kopumā 7 sūnu un 15 ķērpju taksoni tika konstatēti tikai vienā no parauglaukumiem, piemēram, Leucodon sciuroides, Arthonia radiata un Calicium glaucellum.

9. tabula. Epifītisko sūnu un ķērpju sugu saraksts un to sastopamība apsekotajos parauglaukumos (n = 118)

Apzīmējumi: * DMB indikatorsuga

Kērpju sugas	Sastopamība	Ķērpju sugas	Sastopamība
Acrocordia gemmata*	5	Pertusaria albescens	1
Arthonia byssacea	2	Pertusaria amara	3
Arthonia leucopellaea*	3	Pertusaria spp.	16
Arthonia radiata	1	Perusaria leioplaca	1
Arthonia spp.	15	Phaeographis sp.	1
Arthonia spadicea*	11	Phlyctis argena	33
Arthonia vinosa*	6	Phlyctis argena	9
Bacidia rubella*	3	Physcia sp.	6
Bacidia sp.	3	Physcia tenella	1
Bryoria sp.	2	Physconia distorta	4
Buellia griseovirens	38	Physconia sp.	2
Buellia sp.	1	Platismatia glauca	22
Calicium glaucellum	1	Pseudevernia furfuracea	4
Calicium sp.	2	Ramalina farinacea	2
Caloplaca sp.	1	Ramalina fraxinea	1
Candelariella sp.	1	Ramalina sp.	5
Chaenotheca chrysocephala	17	Strangospora moriformis	4
Chaenotheca ferruginea	29	Tuckermannopsis chlorophylla	1
Chaenotheca sp.	3	Usnea hirta	2
Cladonia coniocraea	32	Usnea sp.	4
Cladonia digitata	5	Vulpicida pinastri	14
Cladonia fimbriata	4	Xanthoria sp.	3
Cladonia spp.	92	Sūnu sugas

Dimerella sp.	3	Amblystegium serpens	2
Evernia prunastri	9	Amblystegium sp.	1
Graphis scripta*	20	Brachythecium rutabulum	1
Hypocenomyce friesii	2	Brachythecium spp.	8
Hypocenomyce scalaris	13	Dicranum montanum	35
Hypocenomyce sp.	4	Dicranum polysetum	1
Hypogymnia physodes	87	Dicranum scoparium	31
Hypogymnia tubulosa	4	Eurhynchium angustirete	4
Lecanactis abietina*	7	Frullania dilatata	6
Lecanora spp.	43	Frullania sp.	1
Lecanora symmicta	5	Herzogiella seligeri	1
Lecidea sp.	5	Homalia trichomanoides*	2
Lecidea turgidula	1	Hylocomium splendens	1
Lecidella elaeochroma	7	Hypnum cupressiforme	47
Lecidella euphorea	2	Leucodon sciuroides	1
Lecidella sp.	18	Lophocolea heterophylla	11
Lepraria spp.	105	Metzgeria furcata*	2
Melanelixia sp.	5	Orthotrichum spp.	22
Melanohalea sp.	19	Plagiothecium sp.	2
Micarea sp.	35	Platygyrium repens	2
Opegrapha rufescens	1	Pleurozium schreberi	3
Opegrapha sp.	10	Ptilidium pulcherrimum	28
Parmelia sp.	1	Pylaisia polyantha	8
Parmelia sulcata	29	Xxxxxx complanata	39
Parmeliopsis ambigua	53	Thuidium tamariscinum	3
Parmeliopsis hyperopta	25	Ulota sp.	4

Apsekotajos objektos konstatētas deviņas dabisko mežu biotopu indikatorsugas. No tām septiņas bija ķērpju un divas sūnu sugas. Visbiežāk sastopamās indikatorsugas bija Graphis scripta un Arthonia spadicea, kas konstatētas attiecīgi 20 un 11 parauglaukumos (attiecīgi 17% un 9% no vērtētajiem parauglaukumiem). Savukārt indikatorsugas Homalia trichomanoides un Metzgeria furcata noteiktas tikai divos parauglaukumos (9. tabula).

Vidēji vislielākā epifītu sugu daudzveidība konstatēta uz tādām koku sugām kā Padus avium (10 sugas), Salix sp. (9 sugas) un Fraxinus excelsior (8,6 ± 2,1 sugas). Savukārt vismazākais vidējais epifītu sugu skaits bija uz Picea abies (3,4 ± 0,2 sugas), Castanea sativa (5 sugas) un Pinus sylvestris (5,5 ± 0,2 sugas). Salīdzinot sūnu un ķērpju sugas atsevišķi, var ievērot, ka vidēji vislielākā ķērpju sugu daudzveidība bija uz Padus avium (7 sugas), Acer platanoides (5,7 ± 1,0 sugas) un Quercus robur (5,3 ± 0,6 sugas) (10. attēls). Savukārt vidēji visvairāk sūnu sugas bija uz Populus tremula (3,3 ± 0,3 sugas), Padus avium (3 sugas), Salix sp. (3 sugas) un Alnus glutinosa (2,9 ± 0,3).

10. attēls. Vidējais epifītisko sūnu un ķērpju sugu skaits uz dažādu sugu kokiem.

Apzīmējumi: E – Picea abies, K – Castanea sativa, V – Salix sp., P – Pinus sylvestris, B – Betula pendula, Bl – Salix caprea, Ba – Alnus incana, A – Populus tremula, G – Ulmus glabra, L – Tilia cordata, Oz – Quercus robur, Os – Fraxinus excelsior, Kl – Acer platanoides, M – Alnus glutinosa, I – Padus avium.

Attēlojot epifītu sugu sastāva datus galveno komponenšu analīzes (PCA) grafikā, vērojama kokus attēlojošo punktu grupēšanās pa koku sugām (11. attēls). Grafikā redzama Pinus sylvestris, Picea abies, Betula pendula un Alnus glutinosa klāsteru pārklāšanās, kas liecina par līdzīgu epifītu sugu sastāvu. Uz visām šo koku sugām bija sastopamas, piemēram, tādas epifītu sugas kā Arthonia spadicea, Cladonia coniocraea, Cladonia fimbriata, Lecanora symmicta, Lophocolea heterophylla, Parmeliopsis ambigua un Parmeliopsis hyperopta.

11. attēls. Galveno komponenšu analīze (PCA) epifītu sugu sastāvam uz dažādu

sugu kokiem

Vislielākais epifītu sugu skaits konstatēts gāršās “000.XX” un “0.XX”, kurās bija attiecīgi 25 un 22 epifītu sugas. Liels sugu skaits, precīzāk, 20 epifītu sugas, bija sastopams arī damaksnī “00.XX”, gāršā “00.XX”, slapjajā damaksnī “00.XX” un “00.XX” un platlapju kūdrenī “00.XX”. Vismazākā sugu daudzveidība novērota mētru ārenī “00.XX” un vērī “0.XX”, kuros konstatētas attiecīgi 3 un 4 sugas. Veicot Vilkoksona testu neatkarīgām paraugkopām, netika konstatēta būtiska kopējā epifītu sugu skaita atšķirība atkarībā no meža tipa.

Epiksīlu daudzveidība

Epiksīlo sūnu un ķērpju sugu sastāvs uz novērtēts 47 parauglaukumos uz 92 kritalām. Kopumā uz kritalām konstatēti 52 sūnu un 40 ķērpju taksoni. No sūnu sugām visbiežāk bija sastopamas Dicranum scoparium (30 parauglaukumos) un Hypnum cupressiforme (29 parauglaukumos) un Lophocolea heterophylla (27 parauglaukumos) (10. tabula). Savukārt no ķērpju sugām visbiežākās bija Lepraria spp. (28 parauglaukumos), Cladonia sp. (27 parauglaukumos), Cladonia coniocraea (24 parauglaukumos) un Hypogymnia physodes (16 parauglaukumos) (11. tabula). Liela daļa no konstatētajiem taksoniem tika novēroti tikai vienā no objektiem – kopumā 15 sūnu un 13 ķērpju taksoni.

10. tabula. Epiksīlo sūnu sugu saraksts un to sastopamība apsekotajos parauglaukumos (n = 47). Apzīmējumi: * DMB indikatorsuga

Suga	Sastopamība	Suga	Sastopamība
Amblystegium serpens	1	Lophocolea heterophylla	27
Anastrophyllum hellerianum*	1	Lophozia sp.	1
Aulacomnium androgynum	3	Mnium hornum	2
Aulacomnium palustre	1	Nowellia curvifolia*	21
Blepharostoma trichophyllum	3	Odontoschisma denudatum*	1
Brachythecium rutabulum	7	Orthotrichum spp.	12
Brachythecium salebrosum	2	Plagiochila asplenioides	6
Brachythecium spp.	25	Plagiomnium affine	7
Calliergon cordifolium	1	Plagiomnium cuspidatum	12
Calliergonella cuspidata	4	Plagiomnium sp.	1
Calypogeia sp.	5	Plagiomnium undulatum	13
Cephalozia sp.	1	Platygyrium repens	7
Chiloscyphus pallescens	12	Pleurozium schreberi	26
Cirriphyllum piliferum	1	Polytrichum commune	2
Climacium dendroides	4	Pseudoscleropodium purum	1
Dicranum montanum	14	Ptilidium pulcherrimum	17
Dicranum polysetum	22	Ptilium crista-castrensis	1
Dicranum scoparium	30	Pylaisia polyantha	1
Eurhynchium angustirete	14	Xxxxxx complanata	12
Herzogiella seligeri	17	Rhytidiadelphus triquetrus	8
Homalia trichomanoides*	5	Riccardia sp.	3
Hylocomium xxxxxxxxx	00	Xxxxxxxx xxxxxxx	0
Hypnum cupressiforme	29	Sphagnum sp.	7
Jungermannia sp.	1	Tetraphis pellucida	7
Lepidozia reptans	7	Thuidium tamariscinum	6
Leucodon sciuroides	1	Ulota sp.	6

11. tabula. Epiksīlo ķērpju sugu saraksts un to sastopamība apsekotajos parauglaukumos (n = 47). Apzīmējumi: * DMB indikatorsuga

Ķērpju suga	Sastopamība	Ķērpju suga	Sastopamība
Arthonia spp.	7	Lecidella sp.	4
Bacidia sp.	1	Lepraria spp.	28
Buellia griseovirens	13	Melanohalea sp.	5
Chaenotheca ferruginea	1	Micarea sp.	3
Cladonia chlorophaea	3	Mycocalicium subtile	1
Cladonia coniocraea	24	Parmelia sulcata	13
Cladonia cornuta	1	Parmeliopsis ambigua	6
Cladonia digitata	4	Parmeliopsis hyperopta	2
Cladonia fimbriata	9	Peltigera sp.	3
Cladonia macilenta	1	Pertusaria sp.	7
Cladonia ochrochlora	1	Phlyctis argena	8
Cladonia spp.	27	Physcia sp.	2
Cladonia sulphurina	1	Physconia distorta	2
Evernia prunastri	2	Platismatia glauca	6
Graphis scripta*	3	Pseudevernia furfuracea	4
Hypogymnia physodes	16	Ramalina fraxinea	1
Lecanactis abietina*	1	Usnea hirta	3
Lecanora spp.	8	Vulpicida pinastri	4
Lecidea sp.	1	Xanthoria fulva	1
Lecidella elaeochroma	1	Xanthoria sp.	1

Uz kritalām tika konstatētas arī vairākas dabisko mežu biotopu indikatorsugas. Tādas bija, piemēram, sūnu sugas Homalia trichomanoides, Nowellia curvifolia un Odontoschisma denudatum, un ķērpju sugas Graphis scripta un Lecanactis abietina. Kopumā vismaz viena dabisko mežu biotopu indikatorsuga konstatēta 24 parauglaukumos jeb 51% no parauglaukumiem, kuros vērtēta vismaz viena kritala.

Vidēji vislielākais epiksīlo sūnu sugu skaits konstatēts uz Betula pendula (9,6 ± 2,0 sugas), lapu koku (8,5 ± 1,5 sugas) un Picea abies (8,5 ± 1,1 sugas) kritalām (12. attēls). Savukārt vidēji vislielākais ķērpju sugu skaits bija uz Tilia cordata (5,5 ± 4,5 sugas), Pinus sylvestris (4,9 ± 0,8 sugas) un Populus tremula (4,8 ± 1,2 sugas) substrāta. Uz visu sugu kritalām vidējais konstatēto sūnu sugu skaits bija lielāks nekā vidējais ķērpju sugu skaits. Salīdzinot epiksīlo sugu skaitu kritalām dažādās sadalīšanās pakāpēs, var ievērot, ka vislielākais vidējais epiksīlu sugu skaits bija kritalām III un II sadalīšanās pakāpē – attiecīgi 11 ± 1,2 un 10,2 ± 0,8 sugas, savukārt uz kritalām I, IV un V sadalīšanās pakāpē bija vidēji 8,7 ± 3,2 un 9,1 ± 0,7, un 4,5 ± 0,5 epiksīlu sugas. Pats lielākais uz vienas kritalas konstatēto epiksīlo sugu skaits bija 24, kas tika konstatēts uz Pinus sylvestris kritalas III sadalīšanās pakāpē (00.XX).

12. attēls. Vidējais epiksīlo sūnu un ķērpju sugu skaits uz dažādu sugu kokiem

Apzīmējumi: B – Betula pendula, Lapk – lapu koks, E – Picea abies, L – Tilia cordata, P – Pinus sylvestris, M – Alnus glutinosa, A – Populus tremula, Ba – Alnus incana, NA – nenosakāms, Os – Fraxinus excelsior, Bl – Salix caprea.

Vislielākais kopējais epiksīlo sugu skaits konstatēts gāršā “00.XX”, kur noteiktas 29 epiksīlās sūnu un ķērpju sugas. Liels epiksīlo sugu skaits bija arī dumbrājā “00.XX” un vērī “00.XX”, kuros konstatētas attiecīgi 27 un 26 sugas. Savukārt mazākā epiksīlo sugu daudzveidība bija šaurlapu ārenī “00.XX”, kur uz kritalas konstatēta tikai viena epiksīlā suga.

Secinājumi

Meža bioloģiskās daudzveidības monitoringa ietvaros 2023. gadā epifītisko sūnu un ķērpju novērtējums kopumā veikts uz 15 sugu kokiem. Vislielākais koku skaits apsekots tādām koku sugām kā Pinus sylvestris, Picea abies un Betula pendula. Kopumā apsekotajos parauglaukumos epifītisko ķērpju sugu daudzveidība bija lielāka nekā sūnu sugām.

Sūnu un ķērpju sugu daudzveidība un sastāvs ir saistīts ar audzē esošo koku sugu sastāvu. Uz lapu koku sugām konstatēta lielāka gan sūnu, gan ķērpju sugu bagātība nekā uz skuju kokiem. Vidēji visvairāk epifītisko sūnu sugu konstatētas uz Populus tremula, Padus avium, Salix sp. un Alnus glutinosa, savukārt ķērpju sugas uz Padus avium, Acer platanoides un Quercus robur.

Uz kritalām sastopamo sūnu sugu skaits ir lielāks nekā ķērpju sugu skaits. Vislielākā epiksīlo sugu bagātība vērojama uz kritalām III un II sadalīšanās pakāpē.

4. Nedzīvās koksnes padziļināts novērtējums meža resursu monitoringa parauglaukumos novērtējums meža resursu monitoringa parauglaukumos ‌

Uzdevumi

Nedzīvās koksnes koksnes padziļināts vērtējums visos meža resursu monitoringa parauglaukumos, kuros ir atmirusī koksne.

4.1. Materiāls un metodika ‌

2023. gada sezonā atmirusī koksne atbilstoši metodikai novērtēta 1970 parauglaukumos, kuros aug koki vai konstatēta atmirusī koksne, un, kas atbilstoši metodikai definētas ka mežaudze, iznīkusi mežaudze vai izcirtums (ZKAT = 10, 12, 14).

Atmirums lauku darbos novērtēts sekojošās atmiruma kvalitātes grupās (12. tabula), kā arī divās dimensiju grupās – 6–30 cm resgalī, < 30 cm resgalī. Minimālais garums 1m.

12. tabula. Atmiruma kvalitātes grupas

Nosaukums	Kods
Svaigs atmirums (kārtējā gada atmirums)	1
Cieta koksne bez mizas, vai daļēji ar mizu (izņemot bērzu)	2
Koksne nedaudz mīksta, tajā var viegli iedurt nazi 1 cm dziļumā	3
Koksne mīksta, nazi viegli var iedurt 5 cm dziļumā	4
Koksne ļoti mīksta, tā viegli drūp rokās	5

4.2. Rezultāti ‌

Šī pētījuma ietvaros veikta datu iegūšana, tādēļ rezultāti būs vērtējami tikai pēc nacionālā meža monitoringa apakšprogrammu rezultātu apkopojuma 2024. gada pavasarī.

5. Ar kokiem saistītu bioloģiskajai daudzveidībai nozīmīgu struktūru monitorings

Uzdevumi

Bioloģiskajai daudzveidībai nozīmīgu struktūru monitorings visos meža resursu monitoringa parauglaukumos, kuros aug koki.

5.1. Materiāls un metodika ‌

Ar kokiem saistītās mikrodzīvotnes definējums: ar kokiem saistītas mikrodzīvotnes ir pastāvīgas, labi norobežotas struktūras, kas novērojamas uz dzīviem vai beigtiem kokiem, kuras ir īpaši un būtiski substrāti vai dzīves vietas sugām vai sugu grupām vismaz daļu no to dzīves cikla, lai tās attīstītos, barotos, patvertos vai vairotos. 2023. gada sezonā ar kokiem saistītās mikrodzīvotnes atbilstoši metodikai novērtētas 1970 parauglaukumos, kuros konstatēti augoši vai atmiruši koki.

Ar kokiem saistītās mikrodzīvotnes fiksē gan dzīviem, gan atmirušiem kokiem.

Mikrodzīvotņu klasifikācija dota 13. tabulā.

13. tabula. Ar kokiem saistītās mikrodzīvotnes un to iedalījums

Forma	Grupa	Tips	Definīcija	Min. slieksnis	Kods
Dobumi s.l.	Dzeņu dobumi	Nelielu dzeņu ligzdošanas dobumi	Ieeja ø < 4 cm. Dendrocopos minor dobums Parasti tiek kalts atmirušā zarā	Ejas ∅ < 4 cm	C11
		Vidēji lielu dzeņu ligzdošanas dobumi	Apaļa dobuma ieeja aptuveni ø = 4–7 cm. Ligzdošanas dobumi vidēja lieluma dzeņiem (Dendrocopos major, D. medius, D. leucotos, Picus viridis, P. canus, Picoides tridactylus). Parasti tiek kalti trupējušā kokā (atmiris zars, stumbenis)	Ejas ∅ 4–7 cm	C12
		Lielu dzeņu ligzdošanas dobumi	Ovāla dobuma ieeja ø < 10 cm. Ligzdošanas dobumi. Dryocopus martius parasti tiek kalti galvenajā stumbra daļā (bez zariem)	Ejas ∅ < 10 cm	C13
		Dobumu grupa	Vismaz trīs dzeņu ligzdošanas dobumi rindā uz stumbra. Maksimālais attālums starp diviem secīgiem dobumiem ir 2 m	Ejas ∅ < 3 cm	C14
	Trupes radīti dobumi	Stumbra pamatnes trupes dobumi (virspuse slēgta, kontakts ar zemi)	Dobuma kamera ir pilnībā aizsargāta no apkārtējās vides mikroklimata un lietus. Augšējā daļa slēgta. Satur vairāk vai mazāk	Atvēruma ∅ > 10 cm	C21

Forma	Grupa	Tips	Definīcija	Min. slieksnis	Kods
			irdenu substrātu (atkarībā no attīstības stadijas). Dobumam apakšā ir kontakts ar zemi. Jāņem vērā, ka dobuma ieeja var būt augstāk uz stumbra
		Stumbra pamatnes trupes dobumi (virspuse slēgta, nav kontakts ar zemi)	Augšējā daļa slēgta. Satur vairāk vai mazāk irdenu substrātu (atkarībā no attīstības stadijas). Dobumam apakšā nav kontakts ar zemi	Atvēruma ∅ > 10 cm	C22
		Daļēji atvērts stumbra trupes dobums	Dobuma kamera nav pilnībā aizsargāta no apkārtējās vides mikroklimata un lietus var tajā ieplūst. Jāievēro, ka dobuma ieeja var būt augstāk stumbrā	Atvēruma ∅ > 30 cm	C23
		Skursteņveidīgs stumbra pamatnes trupes atvērums	Koka stumbra dobums, kas ir pilnīgi atvērts augšpusē, bieži rodas stumbra bojājumu dēļ; dobuma pamatne sasniedz zemes līmenis, tāpēc iekšējais dobums ir tiešā saskarē ar augsni	Atvēruma ∅> 30cm	C24
		Skursteņveidīgs stumbra trupes atvērums	Koka stumbra dobums, kas ir pilnīgi atvērts augšpusē, bieži rodas stumbra bojājumu dēļ; dobuma pamatne nesasniedz zemes līmenis, tāpēc iekšējais dobums ir tiešā saskarē ar augsni	Atvēruma ∅ > 30 cm	C25
		Caurs zars	Trupes caurums lielā zarā, kā rezultātā rodas cauruļveida patvērums, kas bieži ir novietots horizontāli	Atvēruma ∅ > 10 cm	C26
	Kukaiņu galerijas	Kukaiņu galerijas un skrejas koksnē	Ksilofāgu kukaiņu skreju tīkls norāda uz caurumu sistēmu koksnē. Kukaiņu galerija ir sarežģīta caurumu sistēma, ko koksne rada viena vai vairākas kukaiņu sugas	Skrejas ∅ > 1 cm	C31
	Kukaiņu galerijas	Kukaiņu galerijas un skrejas koksnē	Ksilofāgu kukaiņu skreju tīkls norāda uz caurumu sistēmu koksnē. Kukaiņu galerija ir sarežģīta caurumu sistēma, ko koksne rada viena vai vairākas kukaiņu sugas	Platība > 300 cm2 (A5 lapas lielums)	C32
	Iedobumi	Dendrotelma (ūdens pildīta iedobe)	Kausa formas ieliekums, kas tās formas dēļ	∅ > 15 cm	C41

Forma	Grupa	Tips	Definīcija	Min. slieksnis	Kods
			saglabā ūdeni līdz tas izžūst, iztvaikojot
		Dzeņu barošanās kalumi	iedobes, kas rodas dzeņu barošanas aktivitātēs. Iedobe ir koniska: ieeja ir lielāka nekā iekšpuse	Dziļums > 10 cm, ∅ > 10 cm	C42
		Stumbra mizas iedobumi	Dabiskais mizas ieliekums uz koka stumbra. Nav substrāta.	Dziļums > 10 cm, ∅ > 10 cm	C43
		Celmu/sakņu blīzuma iedobumi	Izveidojies dabīgais mizas ieliekums, kas veidojas pie koka stumbra pamatnes ar koku saknēm un augsni. Nav substrāta (ja tā ir: skatiet Stumbra pamatnes trupes dobumi)	∅ > 10 cm	C44
Koka ievainojumi un eksponēta koksne	Eksponēta tikai aplievas koksne	Mizas zudums	Mizas zudums, kas atklāj aplievas koksni (To izraisa, piemēram, mežizstrāde (pievešana, koku gāšana), dabiski krituši koki, pārnadži, grauzēji u.c.)	Platība > 300 cm2	B11
		Uguns rētas	Uguns rētas uz stumbra apakšdaļā. Tās parasti ir trīsstūrveida formas un atrodas pie koka pamatnes. Uguns rētas ir saistītas ar atogļojumu un dažreiz sveķu plūsmu uz atklāta koksnes vai mizas	Platība > 600 cm2 (A4 lapas lielums)	B12
		Zemmizas slēptuves	Vieta starp atlobītu mizu un aplievu, kas veido patvērumu. (atvērts apakšā)	Atvērums > 1 cm, dziļums > 10 cm, augstums > 10 cm	B13
		Zemmizas kabatas	Vieta starp atlobītu mizu un aplievu, kas veido kabatu (atvērts augšpusē), iespējams, satur substrātu	Atvērums > 1 cm, platums > 10 cm, augstums > 10 cm	B14
	Eksponēta aplievas koksne un kodolkoksne	Stumbra lūzums	Stumbrs ir nolauzts, bet koks joprojām ir dzīvs. Apakšējā daļa no mirušās koksnes saskaras ar dzīvu koku ar sulas plūsmu	∅ > 10 cm lūzuma vietā	B21
		Zara lūzums	Eksponēta kodolkoksne zaru vai žākles lūzumu dēļ. Brūci ieskauj dzīva koksne ar sulas plūsmu	Eksponēta kodolkoksne > 300cm2	B22
		Plīsums/ plaisa	Plaisa caur mizai un koksnei (ja to izraisa zibens skatiet tālāk)	Garums > 30 cm, platums > 1 cm, dziļums > 10 cm	B23

Forma	Grupa	Tips	Definīcija	Min. slieksnis	Kods
		Zibens rēta	Rēta, ko izraisījis zibens; parasti spirālē ap koku koksne šķēpelēs	Garums > 30 cm, platums > 1 cm, dziļums > 10 cm	B24
		Žākles plīsums	Plaisa stumbra žāklē (ja viena žākles puse ir nolūzusi, skatiet stumbra bojājumus)	Garums > 30 cm	B25
		Sašķēpelēts stumbrs	Vēja lūzuma gadījumā stumbrs ir sadalījies ar vairākām garām šķēpelēm. šķēpelētās brūces nodrošina īpašus ekoloģiskos apstākļus	∅ > 20 cm lūzuma vietā	B26
Atmirusi koksne vainagā	Atmirusi koksne vainagā	Atmiruši zari	Atmirušie zari, kas saglabājušies vainagā ir relatīvi noēnoti	Zaru ∅ > 10 cm	D11
		Atmirusi galotne	Visa koka augšdaļa ir mirusi; atmirusī koksne ir eksponēta saulē	Atmirušās daļas pamata ∅ > 10 cm	D12
		Palikušais nolūzušais zars	Zars ir nolūzis. Atlikušais gals var būt sašķēpelēts. Traumas neietekmē stumbru (ja tā ir, skatiet stumbra bojājumus)	Lūzuma vietas ∅ > 20 cm un palikušās daļas garums > 0,5 m	D13
		Atmirusi vainaga daļa	Atmirušie zari, kas saglabājušies vainagā ir relatīvi noēnoti	Zaru ∅ > 3 cm un > 10% no vainaga ir atmiris	D14
Izaugumi	Zaru mudžekļi	Vējslota	Blīva zaru aglomerācija sānzaros	∅ > 50 cm	E11
	Zaru mudžekļi	Ūdenszari	Blīva zaru aglomerācija uz stumbra	> 5 zaru puduri	E12
	Izaugumi un vēži	Izaugumi (māzeri)	Šūnu augšanas izplatīšanās ar raupju mizu	> 20 cm	E21
	Izaugumi un vēži	Vēzis	Trupejoša brūce. Skarta aplieva. To izraisa, piemēram, Melampsorella caryophyllacerum, Nectria l.s.	∅ > 20 cm vai klāta liela stumbra daļa	E22
Saproksīlo sēņu augļķermeņi un gļotveida veidojumi	Daudzgadīgi sēņu augļķermeņi	Daudzgadīgās piepes	Cieti daudzgadīgo poliporo sēņu augļķermeņi, kas atšķiras ikgadējiem slāņiem. Galvenās daudzgadīgās ģints: Fomitopsis pp., Fomes, Perreniporia pp., Oxyporus, Ganoderma pp., Xxxxxxxxx, Daedalea, Haploporus, Heterobasidion, Hexagon, Laricifomes, Daedleopsis	Lielākais ∅ > 5 cm	F11

Forma	Grupa	Tips	Definīcija	Min. slieksnis	Kods
	Efimērie augļķermeņi	Viengadīgas piepes	Viengadīgu poliporo sēņu augļķermeņi, kas pastāv vairākas nedēļas. Ir tikai viens slānis un parasti ir elastīga un mīksta (bez koksnes daļām). Galvenās ģints: Abortiporus, Amylocystis, Bjerkandera, Bondarzewia, Cerrena, Climacocystis, Fistulina, Gloeophyllum, Grifola, Hapalopilus, Inonotus, Ischnoderma, Laetiporu, Leptoporu, Meripilus, Oligopors, Oxyporus, Perenniporia pp., Phaeolus, Piptoporus, Podofomes, Polyporus, Pycnoporus, Spongipellis, Stereum, Trametes, Trichaptum, Tyromyces	Lielākais ∅ > 5 cm vai klasteris ar > 10 augļķermeņiem	F21
		Cepurīšsēnes	Sēnēm ir liels, biezs un mīksts vai drīzāk gaļīgs augļķermenis (rinda Agaricales). Piem.,: Armillaria, Pleurotus, Pholiota vai lielās Pluteus sugas. Augļķermenis parasti paliek vairākas nedēļas	Lielākais ∅ > 5 cm vai klasteris ar > 10 sēņu augļķermeņiem	F22
		Piromicētes	Cietas puslodes formas tumšās sēnes, kas atgādina kā ogles gabalu. Piemēram: Daldinia vai Hypoxylon	Stromas lielākais ∅ > 5 cm vai stromu grupa klāj > 100 cm2	F23
		Gļotsēnes	Amēbveidīgs gļotsēne, kas veido kustīgu plazmodiju. plazmodijs ir želejveidīgs, ja svaigs	Lielākais ∅ > 5 cm	F24
Epifītiskas un epiksiliskas struktūras	Epifīti un parazīti	Sūnaugi	Stumbra daļa, ko sedz sūnas un aknu sūnas	> 10% no stumbra virsmas	A11
		Lapu/krūmu ķērpji	Stumbra daļa, ko sedz lapu un krūmu ķērpji	> 10% no stumbra virsmas	A12
		Efejas un liānas	Lianas un citi vīteņaugi (Hedera helix, Clematis vitalba, Lonicera periclimenum, Vitis vinifera)	> 10% no stumbra virsmas	A13
		Papardes	Papardes, kas aug tieši uz koka daļas (t.i., epifīts)	> 5	A14
		Āmuļi	Hemiparazītu augi (Viscum spp.,	Lielākais ∅ > 20 cm	A15

Forma	Grupa	Tips	Definīcija	Min. slieksnis	Kods
			Arceuthobium oxycedri, Loranthus europaeus)
	Ligzdas	Mugurkaulnieku ligzdas	Ligzdas, ko būvē putni	∅ > 50 cm	A21
		Mugurkaulnieku ligzdas	Ligzdas, ko būvē putni vai vāveres	∅ > 20 cm	A22
		Mugurkaulnieku ligzdas	Ligzdas, ko būvē putni, susuri, peles vai vāveres	∅ > 10 cm	A23
		Bezmugurkaulnieku ligzdas	Bezmugurkaulnieku kāpuru ligzdas, piem., koksnes skudras Lasius fuliginosus vai savvaļas bites Apis mellifera		A24
	Mikroaugsne	Mizas mikroaugsne	Augsne, kas radusies epifitisko sūnu, ķērpji vai aļģū pedoģenēzē un nekrozēta veca, bieza miza	Esamība	A31
	Mikroaugsne	Vainaga mikroaugnse	Mikroaugsne, kas veidojusies pedoģenēzes procesā no kritušiem zariem, nobirām, kas nokritušas no koku vainagiem. Galvenokārt atrodas zaru žāklēs, dažreiz atvasāju savienojumos	Esamība	A32
Izdalījumi	Izdalījumi	Sulas notecējumi	Svaiga ievērojama sulas plūsma	Kumulatīvais garums > 10 cm	I11
Izdalījumi	Izdalījumi	Sveķu notecējumi	Svaiga ievērojama sveķu plūsma	Kumulatīvais garums > 10 cm	I12

5.2. Rezultāti ‌

Šī pētījuma ietvaros veikta datu iegūšana, tādēļ rezultāti būs vērtējami tikai pēc nacionālā meža monitoringa apakšprogrammu rezultātu apkopojuma 2024. gada pavasarī.

Literatūras saraksts ‌

Xxxxxxx X., Xxxxxxxx X., Xxxxx X. 2015. Latvijas ķērpji un sūnas. Taksonu saraksts. Salaspils: LVMI “Silava”, Daugavpils Universitātes akadēmiskais apgāds “Saule”, 218 lpp.

Xxxxxx X. (red.) 2013. Eiropas Savienības aizsargājamie biotopi Latvijā. Noteikšanas rokasgrāmata. 2. papildinātais izdevums. Rīga: Latvijas Dabas fonds, Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrija, 320 lpp.

Xxxxxxx I., Xxxxxx S., Xxxxxxxx-Xxxxxx X. 2010. Review of monitoring and assessing ground vegetation biodiversity in national forest inventories. Xxxxxxx Xxxxx Assess 164: 649–676.

Xxxx L.H., Grytnes J., Xxxxxxxxx X., Xxxxxx X. 2010. Tree influence on soil microbial community structure. Soil Biol Biochem 42: 1934–1943.

Beever E.A. 2006. Monitoring biological diversity: strategies, tools, limitations, and challenges. Northwestern Naturalist 87(1): 66–79.

Xxxx X.X., Newmaster S.G., Xxxx F.W., Xxxx D., Xxxxxxx X. 2008. Influence of microhabitat on bryophyte diversity in Ontario mixedwood boreal forest. Canadian Journal of Forest Research 38: 1867–1876.

Xxxxxxx F., Xxxxxxxxx C.A., Xxxxxxxx T.C., Xxxxxx J.R., Xxxxx B.K. 2016. Impact of forest management practices on soil bacterial diversity and consequences for soil processes. Soil Biology and Biochemistry 94: 200–210.

Crites S., Xxxx M.R.T. 1998. Diversity and abundance of bryophytes, lichens, and fungi in relation to woody substrate and successional stage in aspen mixedwood boreal forests. Canadian Journal of Botany 76: 641–651.

EK 2022. Eiropas Komisijas priekšlikums. Eiropas Parlamenta un Padomes regula par dabas atjaunošanu. Brisele, 22.06.2022.

EK 2023. Commission Staff Working Document. Commission Guidelines for Defining, Mapping, Monitoring and Strictly Protecting EU Primary and Old-Growth Forests. Brussels, 20.03.2023. SWD(2023) 62 final.

Xxxxxx X., Xxxxxxxx J.W. 1999. A review of potential biodiversity indicators for application in British forests. Forestry 72: 313–328.

Xxxxxx J.A.D., Xxxx X.X., Xxxxxxx W.C. 2010. Dynamic macroecology on ecological time- scales. Global Ecology and Biogeography 19: 1–15.

Frati L., Brunialti G. 2023. Recent Trends and Future Challenges for Lichen Biomonitoring in Forests. Forests 14(3): 647.

Frego K.A. 2007. Bryophytes as potential indicators of forest integrity. Forest Ecology and Management 242(1): 65–75.

Gehring C., Flores-Renteria D., Xxxxxxx C.M., Xxxxxxx X.X., Flores-Renteria L., Xxxxxxx A.V., Xxxxxxx T.G. 2014. Plant genetics and interspecific competitive interactions determine ectomycorrhizal fungal community responses to climate change. Mol. Ecol. 23: 1379–1391.

Xxxxxxxxxx X., Hallingbäck T. 1988. Bryophyte flora and vegetation of managed and virgin coniferous forests in south-west Sweden. Biological Conservation 44: 283–300.

Xxxxx M., Xxxxx U., Xxxxxxxxx C. 2013. Dramatic diversity losses in epiphytic lichens in temperate broad-leaved forests during the last 150 years. Biological Conservation 157: 136–145.

Xxxxxxxx X.X. 2005. Benefits to biodiversity from developing old-growth conditions in British upland spruce plantations: a review and recommendations. Forestry 78(1): 33–53.

Xxxxxxxxx X. 2008. Consequences of disturbance on epiphytic lichens in boreal and near boreal forests. Biological Conservation 8: 1933–1944.

Xxxxxxx S.E., Xxxxxx E.L., Xxxxxx D.M. 2006. A comparison of sampling methodologies for longterm forest vegetation monitoring in the Great Lakes Network National Parks. Great Lakes Inventory and Monitoring Network, Ashland, WI. Technical Report: GLKN/2006/03, 140 pp.

Xxxxx X., Xxxxxx S.M., Xxxxxxxx S.M. 2015. Effects of Pits and Mounds Following Windthrow Events on Soil Features and Greenhouse Gas Fluxes in a Temperate Forest. Pedosphere 25(6): 853–867.

Xxxxx N., Xxxxx X., Xxxxxxx B.G., Lämäs T., Xxxxx G. 1999. Wood-inhabiting cryptogams on dead Norway spruce (Picea abies) trees in managed Swedish boreal forests. Canadian Journal of Forest Research 29: 178–186.

Xxxxxxxxxx A., Xxxxx K.H., Xxxxxxx J.R., Xxxxxxx S.M. 2008. Plant-soil feedbacks: a meta- analytical review. Ecol. Lett. 11: 980–992.

Xxxxxx M.T., Xxxx D.A., Xxxxxxx F.N., Xxxxxxxxx W.R. 2010. Estimating soil turnover rate from tree uprooting during hurricanes in Puerto Rico. For. Ecol. Manage. 259: 1076–1084.

Lesica P., XxXxxx B., Xxxxxx S.V., Xxxx W.S. 1991. Differences in lichen and bryophyte communities between old-growth and managed second-growth forests in the Swan Valley, Montana. Canadian Journal of Botany 6: 1745–1755.

Xxxxxxx B.F., Xxxxxxxxxx M.J., Xxxxxx C.M., Xxxx A.J., Xxx S., Xxxxxxx A., Beierkuhnlein C. 2012. Mosses Like It Rough – Growth Form Specific Responses of Mosses, Herbaceous and Woody Plants to Micro-Relief Heterogeneity. Diversity 4(1): 59–73.

Xxxxxxxxxxx D.B., Xxxxxxx X., Xxxxxx X., Xxxxxxx M., Xxxxxxx C.R., Xxxxxxx X., Xxxxxxxxxx J., Xxxxxxxxxxxxx X., Xxxxxxx S.T., Xxxxxx C., Xxxxx X.X., Xxxxxxxxx R.T., Xxxxx X., Xxxxx S., Xxxx A.J., Xxxxxx X., Xxxxxxxxxxx X., Xxxxxxxxxx X., Xxxxxxx X., Xxxxxxxx D., Xxxxxxxxx L., Xxxxxx X., Xxxxxx X., Xxxxxx M., Xxxxxx X., Xxxxxxxxx X., Xxxxxx A. 2012. Improving biodiversity monitoring. Austral Ecology 37(3): 285–294.

Xxxxxx R., Xxxx T., Xxxx A., Xxxx E., Xxxxxx A., Xxxx X., Xxx K. , Xxxxxxxxx M., Xxxx K., Xxxxxx T., Xxxxxxxx L., Xxxxxxxx X., Xxxxxx H. 2023. Soil fungal diversity of birch plantations on former agricultural land resembles naturally regenerated birch stands on agricultural and forest land. Forest Ecology and Management 542: 121100.

Xxxxxxx E., Xxxxxxx S.E., Xxxxx L.B., Xxxxxxxx N.R., Xxxxxx H., de Xxxxxxxxx X., Xxxx R.L., Xxxxxxxx M.-L., Xxxx M., Xxxxxxx X., Xxxxx X., Xxxxxx S., Xxxxxxxx M., Xxxxxxxxx R.I., Xxxxxxxxx X.-B., Xxxxxx X., Xxxxxxxx P., Xxxxxxxx D., Xxxxxxx R.M., Xxxxxxx X., Xxxxxxx B.C., Xxxxxxxxx X., Xxxx S., Xxxxxxx X., Xxxxxx M.J., Xxxxxxxxx X., Xxxxx X.X., Xxxxxx X., Xxxxxxxxx P., xx Xxxx X., xxx Xxxx J.A., xxx xxx Xxxxxx W.H. 2017. Soil networks become more connected and take up more carbon as nature restoration progresses. Nat. Commun. 8: 14349.

Xxxxxxx L.M., Xxxxxxxxx X., Xxxxxx C., Xxxxxxxxx R., Xxxxxxxx W.D., Xxxxxxx M.C., Xxxxxx- Karger F., Xxxxx X., Xxxxxxxxx X., Xxxxxxxx M.J., Xxxxxxxx X., Xxxxxx G.E., Xxxxxxx S., Xxxxxxxxxxxxxx X., Xxxxxx G.N., Xxxx W., Xxx E.S., Xxx X., Xxxxxx C.S., XxXxxxx M.A., Xxxxxxxxx T.H., Xxx X.X., Xxxxxxxxx X., Xxxxxxxxxx N., Xxxxxxxxx M.E., Xxxxxxxx X., Xxxxx I.S., Xxxxxxx X., Xxxxxxxxxx P., Xx X., Xxxxxx X., Xxxx M., Xxxxxxx H.M. 2017. Monitoring biodiversity change through effective global coordination. Current Opinion in Environmental Sustainability 29: 158–169.

Xxxxxx X.X., Xxxxx M.S., Xxxxx N.J.B., Xxx D.B., Xxxxxxx D., Xxxxxxxxx F., Xxxxxxxxxx X., Xxxxxx X., Xxxx C.D.L., Xxxxxxx O.L., Xxxxxxx V., Xxxxxxxxx D., Xxxxxx K.B., Xxxx G.M., Xxxxxx-Xxxxx X., Xxxxxxxx B.A., Xxxxxxx J.M. 2015. Biodiversity and Resilience of Ecosystem Functions. Trends in Ecology & Evolution 30(11): 673–684.

Xxxxx E.J., Xxxxxxx C.E. 2007. Bryophytes in a changing landscape: The hierarchical effects of habitat fragmentation on ecological and evolutionary processes. Biological Conservation 135: 315–325.

Pritchard S.G. 2011. Soil organisms and global climate change. Plant Pathology 60: 82–99.

Xxxxxxxxxx X. 1988. The occurrence of epixylic bryophytes and lichen species in an old natural and a managed forest stand in northeast Sweden. Biological Conservation 45: 169–178.

Pielikumi

1. pielikums Koku (E3), krūmu (E2), lakstaugu (E1), sūnu un ķērpju sugu (E0) saraksts. Ar sastopamību norādīts parauglaukumu skaits, kuros konkrētais taksons uzskaitīts (n=121)

Sūnu stāvs (E0)	Sastopamība	Sūnu stāvs (E0)	Sastopamība
Abietinella abietina	1	Juniperum sp.	5
Amblystegium serpens	1	Juniperum strictum	1
Atrichum undulatum	16	Leucobryum sp.	1
Aulacomnium palustre	43	Lophocolea heterophylla	3
Bazzania trilobata	1	Lopholocoea sp.	1
Brachythecium sp.	51	Lophozia sp.	1
Brachythecium rutabulum	3	Mnium hornum	9
Brachythecium salebrosum	1	Odontoschisma denudatum	1
Calliergon cordifolium	11	Pallustrella sp.	1
Calliergonella cuspidata	29	Plagiochila asplenioides	9
Cetraria islandica	2	Plagiomnium affine	8
Cirriphyllum piliferum	17	Plagiomnium cuspidatum	21
Cladina gracilis	1	Plagiomnium elatum	21
Cladina sp.1	1	Plagiomnium sp.	35
Cladina sp.2	1	Plagiomnium undulatum	34
Cladina sp.3	1	Plagiothecium asplenoides	8
Cladonia mitis	2	Plagiothecium sp.	4
Cladonia rangiferina	1	Pleurozium schreberi	78
Cladonia sp.	9	Polytrichum commune	28
Cladonia stellaris	3	Polytrichum juniperinum	12
Cladonia rangiferina	6	Polytrichum sp.	2
Climacium dendroides	25	Polytrichum strictum	3
Conocephalum conicum	1	Pseudoscleropodium purum	10
Dicranum bonjeanii	1	Ptilium crista-castrensis	12
Dicranum majus	12	Rhodobryum roseum	12
Dicranum montanum	5	Rhytidiadelphus squarrosus	5
Dicranum polysetum	47	Rhytidiadelphus triquetrus	49
Dicranum scoparium	53	Riccardia palmata	1
Dicranum sp.	5	Ryzomnium punctatum	5
Dicranum undulatum	2	Sphagnum angustifolium	11
Eurhynchium hians	4	Sphagnum capillifolium	9
Eurhynchium sp.	4	Sphagnum fimbriata	4
Eurhynchium strictum	1	Sphagnum fuscum	5
Eurhynchium angustirete	47	Sphagnum girgensoni	17
Fisidents sp.	13	Sphagnum magelanicum	18
Hylocomium splendens	78	Sphagnum palustre	7
Hypnum cupressiforme	21	Sphagnum rubellum	3
Hypnum sp.	2	Sphagnum rubellum	3
Juniperum commune	5	Sphagnum russowii	4

1. pielikuma turpinājums

Sūnu stāvs (E0)	Sastopamība	Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība
Sphagnum sp.	36	Atriplex sp.	1
Sphagnum sp. 2	1	Barbarea sp.	1
Sphagnum sp.3	2	Barbarea stricta	1
Sphagnum sqarrosum	9	Betula pendula	26
Sphagnum tenellum	6	Betula pubescens	19
Sphagnum warnstorfii	3	Betula sp.	2
Spiecies sp.	25	Bidens tripartita	1
Spiecies sp.1	2	Brachypodium sylvaticum	13
Spiecies sp.2	2	Bromopsis intermedia	2
Spiecies sp.5	1	Bromopsis sp.	2
Tetraphis pellucida	00	Xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx	00
Thuidium sp.	00	Xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx	0
Thuidium tamariscinum	8	Calamagrostis epigeios	11
Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība	Calamagrostis sp.	1
Acer negundo	1	Calla palustris	1
Acer platanoides	33	Calluna vulgaris	37
Actaea spicata	6	Caltha palustris	8
Aegopodium podagraria	23	Calystegia sepium	1
Aesculus hippocastanum	1	Campanula latifolia	1
Agrostis sp.	11	Campanula patula	3
Agrostis stonolifera	1	Campanula trachelium	1
Agrostis tenuis	4	Cardamine amara	8
Alchemilla vulgaris	1	Cardaminopsis arenosa	1
Alisma-plantago aquatica	1	Carduus crispus	1
Alnus glutinosa	10	Carex leporina	1
Alnus incana	15	Carex pseudocarpus	1
Amelanchier spicata	5	Carex appropinquata	2
Andromeda polifolia	14	Carex cespitosa	1
Anemone nemorosa	22	Carex cinerea	9
Anemone ranunculoides	9	Carex digitata	16
Angelica sylvestris	20	Carex disperma	1
Antennaria dioica	1	Carex echinata	7
Anthoxanthum odoratum	3	Carex elongata	8
Anthriscus sylvestris	9	Carex ericetorum	1
Arctium tomentosum	1	Carex flacca	1
Arrhenatherum elatius	1	Carex flava	10
Artemisia sp.	1	Carex globularis	3
Asarum europaeum	8	Carex hitra	4
Athyrium filix-femina	44	Carex lasiocarpa	1

1. pielikuma turpinājums

Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība	Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība
Carex leporina	2	Dactylorhiza maculata	1
Carex nigra	14	Dactylorhiza sp.	2
Carex pallescens	4	Daphne mezereum	7
Carex panicea	2	Deschampsia caespitosa	43
Carex pililufera	2	Deschampsia flexosa	15
Carex pseudocyperus	1	Drosera rotundifolia	4
Carex remota	7	Dryopteris carthusiana	59
Carex riparia	1	Dryopteris cristata	4
Carex rostrata	1	Dryopteris expansa	6
Carex sp.	32	Dryopteris filix-mas	14
Carex sp.1	10	Echinocystis lobata	1
Carex sp.2	8	Elymus caninus	20
Carex sylvatica	14	Elymus repens	4
Carex vaginata	3	Elymus sp.	1
Carex vescicaria	3	Empetrum nigrum	12
Centaurea jaca	1	Epilobium hirsutum	15
Cerastium sp.	4	Epilobium sp.	1
Chaerophyllum aromaticum	2	Epipactis helleborine	1
Chamaedaphne calyculata	2	Epipactis palustris	2
Chamaenerion angustifolium	11	Epipactis sp.	2
Chelidonium majus	6	Equisetum arvense	6
Chrysosplenium alternifolium	14	Equisetum fluviatile	3
Circaea alpina	10	Equisetum hyemale	1
Circaea lutetiana	1	Equisetum pratense	15
Cirsium arvense	1	Equisetum sylvaticum	28
Cirsium oleraceum	28	Eriophorum latifolium	1
Cirsium palustre	4	Eriophorum polystachion	1
Cirsium sp.	5	Eriophorum sp.	1
Cirsium vulgare	4	Eriophorum vaginatum	17
Clinopodium vulgare	1	Euonymus europaea	10
Comarum palustre	11	Euonymus verrucosa	1
Convallaria majalis	11	Eupatorium cannabinum	4
Coronaria flos-cuculi	5	Euphorbia cyparissias	1
Corylus avellana	23	Festuca arundinacea	1
Cotoneaster lucidus	1	Festuca gigantea	8
Crataegus sp.	1	Festuca ovina	4
Crepis paludosa	10	Festuca pratensis	3
Dactylis glomerata	11	Festuca sp.	3
Xxxxxxxxxxxx xxxxxxx	1	Ficaria verna	2

1. pielikuma turpinājums

Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība	Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība
Filipendula ulmaria	33	Impatiens sp.	2
Fisidents sp.	1	Iris pseudacorus	3
Fragaria vesca	26	Juncus articulatus	1
Frangula alnus	52	Juncus conglomeratus	1
Fraxinus excelsior	24	Juncus effusus	19
Galeobdolon luteum	21	Juncus filiformis	1
Galeopsis bifida	5	Juncus sp.	3
Galeopsis sp.	15	Juniperus communis	3
Galium album	3	Knautia arvensis	1
Galium aparine	5	Koeleria glauca	1
Galium borale	2	Lathyrus pratensis	2
Galium elongatum	9	Lathyrus sylvatica	1
Galium odoratum	8	Lathyrus vernus	7
Galium palustre	29	Ledum palustre	22
Galium rivale	1	Linaria vulgaris	1
Galium sp.	6	Lithospermum sp.	1
Galium spurium	1	Lolium sp.	2
Galium uliginosum	6	Lonicera caprifolium	1
Geranium robertianum	3	Lonicera xylosteum	7
Geranium sp.	4	Lupinus polyphyllus	1
Geum rivale	16	Luzula campestris	5
Geum sp.	2	Luzula multiflora	2
Geum urbanum	18	Luzula pilosa	50
Glechoma hederacea	1	Luzula sp.	5
Glyceria fluitans	7	Lycopodium annotinum	14
Gnaphalium sylvaticum	1	Lycopus europaeus	16
Goodyera repens	7	Lysimachia nummularia	9
Grossularia reclinata	3	Lysimachia vulgaris	43
Gymnocarpium dryopteris	9	Lythrum salicaria	1
Hepatica nobilis	10	Maianthemum bifolium	62
Hieracium sp.	2	Malus sp.	1
Hieracium undulatum	1	Malus sylvestris	1
Humulus lupulus	3	Medicago lupulina	1
Hypericum maculatum	5	Melampyrum nemorosum	6
Hypericum perforatum	2	Melampyrum pratense	48
Hypochoeris radicata	1	Melampyrum sylvaticum	1
Impatiens glandulifera	2	Melica nutans	11
Impatiens noli-tangere	10	Mentha arvensis	5
Impatiens parviflora	15	Menyanthes trifoliata	2

1. pielikuma turpinājums

Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība	Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība
Mercurialis perennis	12	Potentilla erecta	21
Milium effusum	13	Prunella vulgaris	12
Moehringia trinervia	31	Prunus sp.	5
Molinia caerulea	24	Pteridium aquilinium	9
Mycelis muralis	31	Pulmonaria obscura	4
Myosotis palustris	8	Pyrola rotundifolia	7
Myosotis sp.	3	Pyrola uniflora	1
Myrica gale	1	Quercus robur	63
Naumburgia thyrsiflora	2	Ranunculus cassubicus	8
Neottia nidus-avis	1	Ranunculus flammula	4
Xxxxxxxxxxx	0	Xxxxxxxxxx xxxxxx	0
Orthilia secunda	15	Ranunculus repens	8
Oxalis acetosella	54	Ranunculus sp.	15
Oxycoccus palustris	15	Rhamnus cathartica	4
Padus avium	27	Ribes alpinum	2
Paris quadrifolia	34	Ribes nigrum	8
Peucedanum palustre	14	Ribes rubrum	3
Phegopteris connectilis	2	Ribes spicatum	1
Phleum pratense	1	Rubus caesius	3
Phragmites australis	11	Rubus chamaemorus	7
Phyteuma spicatum	1	Rubus idaeus	45
Picea abies	70	Rubus nessensis	2
Pinus sylvestris	37	Rubus saxatilis	41
Plantago lanceolata	1	Rumex acetosella	3
Plantago major	2	Rumex obtusifolius	1
Platanthera bifolia	4	Rumex sp.	7
Platanthera chlorantha	2	Salix rosmarinifolia	1
Platanthera sp.	5	Salix sp.	25
Poa annula	1	Sambucus racemosa	3
Poa nemorosa	1	Sambucus sp.	1
Poa palustre	2	Sanicula europaea	2
Poa sp.	27	Scirpus sylvaticus	6
Poa trivialis	2	Scrophularia nodosa	8
Poacea	6	Scutellaria galericulata	15
Polygonatum multiflorum	5	Senecio sp.	1
Polygonatum sp.	2	Senecio sylvaticus	1
Polypodium vulgare	1	Sesleria caerulea	2
Populus tremula	26	Silene sp.	9
Potentilla argentea	1	Solanum dulcamara	13

1. pielikuma turpinājums

Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība	Lakstaugu stāvs (E1)	Sastopamība
Solidago canadensis	3	Vicia sepium	3
Solidago virgaurea	35	Vicia sylvatica	5
Soncus sp.	5	Viola sp.	52
Sorbus aucuparia	00	Xxxxx xxxxx (X0)	Sastopamība
Spiecies sp.	3	Acer negundo	2
Spiecies sp.1	1	Acer platanoides	15
Spiecies sp.2	2	Aesculus hippocastanum	1
Spiecies sp.3	1	Alnus glutinosa	14
Spiecies sp.4	1	Alnus incana	19
Spiraea chamaedryfolia	1	Amelanchier spicata	6
Spirea sp.	1	Betula pendula	26
Stachys sylvatica	9	Betula pubescens	23
Stellaria graminea	3	Betula sp.	4
Stellaria holostea	7	Corylus avellana	28
Stellaria longifolia	7	Cotoneaster lucidus	1
Stellaria media	2	Crataegus sp.	2
Stellaria nemorum	24	Daphne mezereum	2
Stellaria sp.	2	Euonymus europaea	4
Succisa pratensis	3	Euonymus verrucosa	1
Swida alba	1	Frangula alnus	44
Symphoricarpos albus	1	Fraxinus excelsior	15
Taraxacum officinale	17	Grossularia reclinata	2
Thelypteris palustris	8	Juniperus communis	7
Tilia cordata	13	Lonicera xylosteum	6
Trientalis europaea	42	Malus sp.	1
Tussilago farfara	3	Malus sylvestris	1
Ulmus glabra	9	Myrica gale	1
Urtica dioica	28	Padus avium	30
Urtica urens	1	Picea abies	77
Vaccinium myrtillus	71	Pinus sylvestris	18
Vaccinium uliginosum	31	Populus tremula	23
Vaccinium vitis-idaea	62	Prunus sp.	2
Valeriana officinalis	9	Quercus robur	26
Veronica beccabunga	3	Rhamnus cathartica	4
Xxxxxxxx chamaedrys	18	Ribes nigrum	8
Veronica officinalis	9	Ribes rubrum	2
Viburnum opulus	21	Salix aurita	10
Vicea sp.	1	Salix caprea	3
Vicia cracca	1	Salix rosmarinifolia	1

1. pielikuma turpinājums

Krūmu stāvs (E1)	Sastopamība
Salix sp.	30
Sambucus nigra	1
Sambucus racemosa	1
Sorbaria sorbifolia	1
Sorbus aucuparia	46
Spirea sp.	1
Swida alba	1
Symphoricarpos albus	1
Tilia cordata	11
Ulmus glabra	10
Viburnum opulus	7
Koku stāvs	Sastopamība
Acer platanoides	12
Aesculus hippocastanum	1
Alnus glutinosa	21
Alnus incana	16
Betula pendula	37
Betula pubescens	22
Betula sp.	2
Fraxinus excelsior	6
Padus avium	4
Picea abies	70
Pinus abies	1
Pinus sylvestris	65
Populus tremula	11
Quercus robur	12
Salix caprea	7
Salix sp.	1
Sorbus aucuparia	2
Tilia cordata	11
Ulmus glabra	5

2. pielikums Sugu skaits vaskulāro augu (E1), sūnu un ķērpju stāvam (E0) un krūmu (E2) un Šenona-Xxxxxx indeksa vērtības apsekojamos parauglaukumos (n = 121)

Meža tips	Parauglaukuma nosaukums	Sugu skaits	Šenona indekss	Meža tips	Parauglaukuma nosaukums	Sugu skaits	Šenona indekss
Sl	000.XX	31	2.381	Mrs	00.XX	31	2.187
	00.XX	13	1.933		00.XX	33	2.435
	00.XX	21	2.106		00.XX	38	2.972
	00.XX	19	1.825		00.XX	31	2.635
	00.XX	21	2.296		00.XX	21	2.269
	00.XX	15	1.263	Dms	00.XX	15	1.647
Mr	000.XX	18	2.08		000.XX	46	3.005
	0.XX	20	2.137		000.XX	33	2.442
	00.XX	12	2.048		00.XX	79	3.642
Ln	00.XX	24	2.291		000.XX	31	2.967
	00.XX	21	2.059		00.XX	47	2.94
	00.XX	71	3.277		0.XX	32	2.981
Dm	000.XX	26	2.948		00.XX	55	2.207
	000.XX	14	1.573		00.XX	60	3.294
	00.XX	30	2.101		00.XX	50	3.036
	00.XX	25	2.266		00.XX	25	2.335
	00.XX	28	2.224		00.XX	23	1.909
	00.XX	49	3.182		00.XX	34	2.759
	0.XX	73	3.174	Vrs	0.XX	47	3.421
	00.XX	34	2.572		00.XX	50	3.285
Vr	000.XX	39	2.748		00.XX	6	2.419
	00.XX	42	3.151		00.XX	59	3.313
	000.XX	25	2.588	Grs	000.XX	43	3.116
	000.XX	30	2.611		00.XX	39	3.07
	000.XX	41	3.086		00.XX	60	3.568
	00.XX	44	2.555	Pv	000.XX	22	2.661
	00.XX	42	3.127		000.XX	12	1.922
	00.XX	35	2.424		00.XX	21	2088
	00.XX	45	2.981		00.XX	18	2.33
	00.XX	56	2.893		00.XX	16	2.002
	00.XX	42	2.713		00.XX	15	2.081
	00.XX	37	3.022		00.XX	20	2.354
	0.XX	49	2.775		00.XX	23	2.174
	00.XX	62	3.32	Nd	000.XX	51	3.541
Gr	000.XX	33	1.871		00.XX	42	3.007
	00.XX	43	3.068		00.XX	42	2.748
	0.XX	22	2.209		00.XX	49	3.082
	00.XX	17	1.715		0.XX	45	3.023
	00.XX	26	2.087		00.XX	22	2.686
	00.XX	63	3.709	Db	00.XX	61	3.475
	00.XX	42	2.687		00.XX	44	3.273
					00.XX	52	3.113
					00.XX	52	2.765

2. pielikuma turpinājums

Meža tips	Parauglaukuma nosaukums	Sugu skaits	Šenona indekss
Lk	00.XX	38	2.289
Lk	00.XX	54	3.043
Am	000.XX	15	1.704
	000.XX	17	2.053
	00.XX	26	2.327
	0.XX	24	2.323
	00.XX	17	1.661
	00.XX	34	2.567
	00.XX	30	2.741
	00.XX	23	1.701
	00.XX	43	2.772
	00.XX	13	1.915
As	000.XX	19	2.028
	000.XX	46	2.619
	00.XX	17	1.792
	00.XX	37	2.603
	00.XX	65	3.39
Ap	00.XX	45	2.942
	00.XX	75	3.675
	00.XX	53	2.494
	00.XX	33	2.635
	00.XX	65	3.38
Kv	00.XX	20	1.966
	00.XX	26	2.748
	00.XX	31	2.799
Km	000.XX	24	1.989
	00.XX	60	3.233
	00.XX	29	2.174
	00.XX	23	2.338
	00.XX	54	2.933
Ks	00.XX	35	2.376
	00.XX	45	3.034
	00.XX	35	2.918
Kp	0.XX	35	2.895
	000.XX	41	2.7
	00.XX	33	2.577
	00.XX	42	3.189

3. pielikums Pētīto substrātu raksturojošie lielumi apsekotajās teritorijās.

Apzīmējumi: A – Populus tremula, Ba – Alnus incana, B – Betula pendula, Bl – Salix caprea, E – Picea abies, G – Ulmus glabra, I – Padus avium, K – Castanea sativa, Kl – Acer platanoides, L – Tilia cordata, M – Alnus glutinosa, Os – Fraxinus excelsior, Oz –

Quercus robur, P – Pinus sylvestris, V – Salix sp.

PL	Kritalu skaits	Epifītu uzskaitei apsekotās koku sugas
PL	Kritalu skaits	A	Ba	B	Bl	E	G	I	K	Kl	L	M	Os	Oz	P	V
0.XX				4
0.XX	3			1		1						1			1
0.XX	1			1		2									1
0.XX				1		1									2
0.XX															4
0.XX	3		1							1			1	1
0.XX						4
0.XX	1			1								3
0.XX				4
00.XX	1					1									3
00.XX				1		1								2
00.XX				2		2
00.XX	3		3										1
00.XX	1		1		1	1							1
00.XX				2											2
00.XX	1			1		1									2
00.XX				1		2									1
00.XX	3			1										1	2
00.XX	1											4
00.XX				1		2									1
00.XX	3		1			1				1				1
00.XX															4
00.XX	1		2							1		1
00.XX	3					2						2
00.XX		1	1	1		1
00.XX	5			1		2					1
00.XX	2			1		1								1	1
00.XX	2														4
00.XX	1	1		1		1					1
00.XX				2											1
00.XX				1						1		1			1
00.XX			3													1
00.XX	1	1		1								1			1
00.XX															1
00.XX															4
00.XX				1											2
00.XX	2			1		1									2
00.XX	2			1		1					1	1
00.XX	5	2				1					1
00.XX				1		1									2
00.XX		1				3
00.XX															4
00.XX		1		1			1					1
00.XX															4
00.XX						1		1					1	1
00.XX	3	2		1		1
00.XX															4
00.XX			1	2	1

3. pielikuma turpinājums

PL	Kritalu skaits	Epifītu uzskaitei apsekotās koku sugas
PL	Kritalu skaits	A	Ba	B	Bl	E	G	I	K	Kl	L	M	Os	Oz	P	V
00.XX															4
00.XX															4
00.XX				2		1						1			4
00.XX						1									3
00.XX	1					1									3
00.XX				2											2
00.XX				1		1						2
00.XX				1		1									2
00.XX															4
00.XX				1		2									1
00.XX				1		1									2
00.XX	1														4
00.XX						2									2
00.XX															4
00.XX				1								1			2
00.XX	1			1		1									2
00.XX						3									1
00.XX	1			1		2						1
00.XX						1									3
00.XX				1		1				1		1
00.XX						2									2
00.XX				3		1
00.XX									1	1	1			1
00.XX		1		1		1						1
00.XX				1		1						1			1
00.XX	1														4
00.XX						1									3
00.XX															4
00.XX				1											3
00.XX															4
00.XX		1		1						1	1
00.XX				1		1									2
00.XX		1		1		2
00.XX				1											3
00.XX	1														4
00.XX						3									1
00.XX	2			1		1									2
00.XX	1			1		1						1			1
00.XX	3					4
00.XX	1			2		1						1
00.XX	3					3				1
00.XX	1					1	1			1	1
00.XX	6				1	1					2
00.XX	1	1	1	1											1
00.XX				1											3
00.XX	4		1	1		1							1
00.XX	1			1		3
000.XX	2											1
000.XX				1		1									2
000.XX	3		1	1		1						1
000.XX	2					2									2
000.XX							1					1	1	1
000.XX															4
000.XX						1								1

3. pielikuma turpinājums

PL	Kritalu skaits	Epifītu uzskaitei apsekotās koku sugas
PL	Kritalu skaits	A	Ba	B	Bl	E	G	I	K	Kl	L	M	Os	Oz	P	V
000.XX	4			1		2									1
000.XX															4
000.XX	1					1									3
000.XX						1									3
000.XX				3										1
000.XX		2				1					1
000.XX				1		1									2
000.XX						4
000.XX				1		1						1	1
000.XX				1		1									2
000.XX				1		2								1
000.XX	1	1		1		2
000.XX	1			1		2									1
000.XX				1		2									1
000.XX															2

4. pielikums Sūnu un ķērpju sugu skaits apsekotajos parauglaukumos

PL	Epifītisko sūnu sugu skaits	Epifītisko ķērpju sugu skaits	Epifītisko indikatorsugu skaits	Epiksīlo sūnu sugu skaits	Epiksīlo ķērpju sugu skaits	Epiksīlo indikatorsugu skaits
0.XX	0	8	0
0.XX	3	3	1	8	1	2
0.XX	5	4	1	4	2	0
0.XX	0	9	0
0.XX	0	8	0
0.XX	9	12	3	7	3	1
0.XX	3	1	0
0.XX	4	10	0	7	3	0
0.XX	1	3	0
00.XX	0	8	0	0	6	0
00.XX	4	10	0
00.XX	2	4	0
00.XX	2	6	0	9	8	1
00.XX	3	6	1	13	11	1
00.XX	0	8	0
00.XX	0	9	0	0	1	0
00.XX	2	7	0
00.XX	0	5	0	16	3	1
00.XX	7	9	0	4	0	0
00.XX	1	6	0
00.XX	6	7	1	13	0	1
00.XX	0	12	0
00.XX	5	11	1	4	6	0
00.XX	5	9	1	18	9	0
00.XX	4	6	1
00.XX	4	6	1	20	5	3
00.XX	3	9	0	9	4	0
00.XX	0	6	0	3	15	0
00.XX	4	14	0	12	5	0
00.XX	0	5	0
00.XX	3	17	0
00.XX	3	7	2
00.XX	6	13	1	14	3	1
00.XX	0	7	0
00.XX	0	5	0
00.XX	0	7	0
00.XX	3	6	0	3	8	0
00.XX	10	7	3	14	9	1
00.XX	7	10	2	20	6	2
00.XX	0	8	0
00.XX	1	4	0
00.XX	0	5	0
00.XX	5	8	4
00.XX	0	5	0
00.XX	5	13	2
00.XX	6	8	0	5	9	0
00.XX	0	8	0
00.XX	3	14	0
00.XX	0	7	0
00.XX	0	7	0
00.XX	5	15	0

4. pielikuma turpinājums

PL	Epifītisko sūnu sugu skaits	Epifītisko ķērpju sugu skaits	Epifītisko indikatorsugu skaits	Epiksīlo sūnu sugu skaits	Epiksīlo ķērpju sugu skaits	Epiksīlo indikatorsugu skaits
00.XX	1	10	0
00.XX	1	9	0	13	3	1
00.XX	2	9	0
00.XX	6	13	3
00.XX	1	5	0
00.XX	0	10	0
00.XX	4	6	0
00.XX	1	8	0
00.XX	0	7	0	13	9	1
00.XX	0	9	0
00.XX	0	9	0
00.XX	0	15	0
00.XX	1	7	0	6	4	1
00.XX	0	8	1
00.XX	4	10	1	18	6	1
00.XX	0	8	0
00.XX	5	5	0
00.XX	0	5	0
00.XX	0	7	0
00.XX	1	13	2
00.XX	6	12	2
00.XX	2	12	1
00.XX	0	9	0	5	10	0
00.XX	0	7	0
00.XX	0	9	0
00.XX	1	11	1
00.XX	0	11	0
00.XX	4	16	1
00.XX	0	5	0
00.XX	5	4	0
00.XX	0	7	0
00.XX	0	5	0	2	2	0
00.XX	0	3	0
00.XX	3	6	0	5	1	1
00.XX	7	7	1	1	4	0
00.XX	3	6	0	14	7	2
00.XX	4	7	1	6	6	0
00.XX	3	8	1	9	5	1
00.XX	2	7	3	8	3	0
00.XX	4	6	1	17	12	3
00.XX	10	9	0	8	11	1
00.XX	0	7	0
00.XX	2	10	1	20	3	1
00.XX	6	9	0	9	0	0
000.XX	3	5	0	7	0	0
000.XX	0	15	0
000.XX	6	8	0	18	4	0
000.XX	1	7	1	11	2	1
000.XX	7	17	1
000.XX	0	6	0
000.XX	1	8	0
000.XX	2	11	1	13	9	1
000.XX	0	11	0

4. pielikuma turpinājums

PL	Epifītisko sūnu sugu skaits	Epifītisko ķērpju sugu skaits	Epifītisko indikatorsugu skaits	Epiksīlo sūnu sugu skaits	Epiksīlo ķērpju sugu skaits	Epiksīlo indikatorsugu skaits
000.XX	0	9	0	9	3	1
000.XX	1	17	0
000.XX	6	10	1
000.XX	4	10	1
000.XX	0	12	0
000.XX	0	11	0
000.XX	6	9	1
000.XX	5	6	0
000.XX	2	5	0
000.XX	6	9	2	6	0	1
000.XX	0	14	1	16	3	1
000.XX	0	6	0
000.XX	0	7	0

Document Metadata

Table of Contents

PĀRSKATS

Document Metadata