Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги2 / konf_15-24

.pdf
Скачиваний:
2
Добавлен:
24.02.2024
Размер:
23.63 Mб
Скачать

Электронный архив УГЛТУ

ции, в настоящее время они имеют ажурную конструкцию. Причем по степени ажурности ЗЛП на исследуемых участках заметно отличаются. С учетом площади просветов в зимнее время конструкцию полосы на втором участке условно можно охарактеризовать как сильно-ажурную, на первом участке – средне-ажурную, а на третьем – слабо-ажурную.

На первом участке высота снежного покрова вдоль заложенной трансекты изменяется от 29,6 до 67,8 см. Наименьшее значение этого показателя наблюдается на расстоянии 10 м от ЗЛП в сторону поля, а наибольшее – в самой полосе. После полосы, вплоть до железнодорожного пути, глубина снежного покрова остается стабильно высокой (от 42,5 до 47,3 см), на уровне этого показателя в открытом поле (на расстоянии от полосы 50,0 м). Приведенные материалы позволяют констатировать невысокую эффективность работы ЗЛП по распределению снега в полосе отвода железной дороги.

Второй участок характеризуется более значительными изменениями высоты снега вдоль трансекты – от 41,3 до 121,0 см. В направлении от поля к железной дороге (от 13 точки к первой) величина этого показателя постепенно возрастает, достигает очень высокого значения (82,7 см) в 12 точке (10 м от полосы), затем до центра полосы снижается (до 62 см), после этого опять увеличивается и достигает максимального значения (121 см) в 8 точке (7 м от полосы в сторону дороги), образуя сугробы. В дальнейшем, по мере продвижения в сторону железнодорожного пути, глубина снежного покрова резко снижается, но остается достаточно высокой – во многих точках выше, чем на открытом поле.

На третьем участке «работа» ЗЛП по снегораспределению в наибольшей степени соответствует «работе» лесных полос непродуваемой конструкции. Наибольшее количество снега накапливается перед полосой со стороны поля (до 97 см в 6 точке). За шлейфом в сторону железнодорожного пути (в полосе и после полосы) образуется относительно малоснежная зона с высотой снежного покрова от 43 до 45 см. В непосредственной близости от железнодорожного пути (на расстоянии 4 м от нее) глубина снежного покрова заметно увеличивается и составляет 62,5 см, это связано с расположением железнодорожного полотна относительно прилегающей территории (участок пути, имеющий выемки глубиной 0,4 м и более) [3].

Втабл. 1 приведены средние значения высоты снежного покрова в точках замеров на трех участках. Анализ данной таблицы свидетельствует

отом, что все полученные средние показатели достоверны на 5 % уровне значимости.

Вцелом на всех трех участках распределение снега в полосе отвода железной дороги не в полной мере соответствует классическому варианту снегозадержания вдоль железных и автомобильных дорог. Придорожная защитная полоса, резко снижая скорость ветра внутри лесной полосы и на ее заветренной стороне, должна способствовать отложению снега в виде высо-

281

Электронный архив УГЛТУ

ких сугробов как в самой полосе, так и с ее наветренной и заветренной сторон. Отсутствие такого варианта снегонакопления на исследуемых участках, на наш взгляд, можно объяснить ажурной конструкцией полос и незначительным снегопереносом со стороны поля. Подтверждением последнего служат близкие значения глубины снега на открытом поле и в полосе отвода железной дороги.

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1

 

Высота снежного покрова (см) в точках замеров

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Уча-

 

 

Точки замеров

 

 

 

сток

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

3

4

5

6

 

7

 

 

1

43±2,17

42,5±2,35

47,3±3,33

47,5±4,69

67,8±5,5

38,6±1,95

 

29,6±1,83

2

43±6,20

42,5±2,34

65,3±6,55

53±3,39

56,2±4,08

41,3±2,62

 

52,5±4,16

3

62,5±2,98

45,3±2,4

44,2±2,33

43±4,21

58±5,2

97±4,98

 

51,3±3,08

 

 

 

Точки замеров

 

 

 

 

8

9

10

11

12

13

1

41,3±3,68

 

2

121±10,3

122±8,37

62±3,47

65±3,94

82,8±6,65

41,3±0,57

В период функционирования ЗЛП, заложенных в 40–60 гг. прошлого века непродуваемой конструкцией, работа по поддержанию их функций не проводилась. Вследствие этого непродуваемая конструкция трансформировалась в ажурную, изменилось и снегоотложение в полосе отвода.

Вследствие этого в зимнее время снег накапливается не в полосе и ее опушках с наветренной и подветренной сторон, как предполагалось при создании полос непродуваемой конструкции, а распределяется достаточно равномерно между ЗЛП и железной дорогой. На этой территории высота снежного покрова характеризуется стабильно высокими значениями, в большинстве случаев превышающими показатели на открытом поле. Такое положение складывается даже на фоне слабого снегоприноса с открытых пространств, обусловленного расположением исследуемой территории со стороны железнодорожного пути, обращенной перпендикулярно направлению редких северо-восточных ветров.

Список источников

1.Ершов А. В. Интенсивность рубок ухода в путезащитных лесных полосах Среднего Урала: дис. … канд. с.-х. наук. Свердловск, 1967. 223 с.

2.Состояние защитных лесных полос вдоль железных дорог свердловской области / И. Н. Гавва, З. Я. Нагимов, А. В. Капралов, А. Ф. Уразова // Леса России и хозяйство в них. 2022. № 4 (83). С. 49–55.

3.Инструкция по снегоборьбе на железных дорогах Российской Федерации ЦП-751 от 25 апреля 2000 г. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru /document/1200077608 (дата обращения: 01.06.2023).

282

Электронный архив УГЛТУ

Научная статья УДК 630*52:630*174.754

ОЦЕНКА СБЕЖИСТОСТИ СТВОЛОВ ДЕРЕВЬЕВ ЛЕСООБРАЗУЮЩИХ ВИДОВ ЕВРАЗИИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО

К БОРТОВОМУ ЛАЗЕРНОМУ ЗОНДИРОВАНИЮ ИХ ФИТОМАССЫ

Владимир Андреевич Усольцев1, Николай Иванович Плюха2, Иван Степанович Цепордей3

1, 2, 3 Уральский государственный лесотехнический университет, Екатеринбург, Россия

2Ботанический сад УрО РАН, Екатеринбург, Россия

1Usoltsev50@mail.ru

2nikcskript@mail.ru

3ivan.tsepordey@yandex.ru

Аннотация. По фактическим данным, 4583 модельных деревьев пяти хвойных и пяти лиственных лесообразующих родов Евразии построены модели связи сбежистости стволов с диаметром кроны и высотой дерева. Сбежистость определена как отношение диаметра ствола на высоте груди к высоте дерева. Установлена положительная связь сбежистости ствола с диаметром кроны. Связь сбежистости ствола с высотой дерева для хвойных и лиственных имеет противоположный характер: она отрицательная для хвойных и положительная для лиственных. Причины полученного парадоксального результата пока неизвестны. Предложенные модели предназначены для адекватной оценки надземной фитомассы деревьев по диаметру кроны и высоте дерева путем бортового лазерного зондирования.

Ключевые слова: сбежистость ствола как отношение его диаметра к высоте, бортовое лазерное зондирование, аллометрические модели, диаметр кроны, высота дерева

Благодарности: работа выполнена по государственному заданию Ботанического сада УрО РАН.

Original article

ASSESSMENT OF STEM SLENDERNESS OF FOREST-FORMING SPECIES OF EURASIA IN RELATION TO AIRBORNE LASER SENSING OF TREE BIOMASS

Vladimir A. Usoltsev1, Nikolay I. Plyukha2, Ivan S. Tsepordey3

1, 2, 3 Ural State Forest Engineering University, Yekaterinburg, Russia

© Усольцев В. А., Плюха Н. И., Цепордей И. С., 2024

283

Электронный архив УГЛТУ

2Botanical Garden of Ural Branch of RAS, Yekaterinburg, Russia

1Usoltsev50@mail.ru

2nikcskript@mail.ru

3ivan.tsepordey@yandex.ru

Abstract. According to the empirical data of 4583 model trees of five coniferous and five deciduous forest-forming genera of Eurasia, models of the relation of stem slenderness to crown diameter and tree height were constructed. Slenderness is defined as the ratio of the stem diameter at breast height to the tree height. A positive relationship of the stem slenderness with the crown diameter has been established. The relationship of stem slenderness with tree height for coniferous and deciduous has the opposite character: it is negative for coniferous and positive for deciduous ones. The reasons for the paradoxical result are still unknown. The proposed models are designed to adequately assess the aboveground biomass of trees by crown diameter and tree height when using airborne laser sensing.

Keywords: stem slenderness as the ratio of stem diameter to tree height, airborne laser sensing, allometric models, crown diameter, tree height

Acknowledgments: the work was carried out according to the state task of the Botanical Garden of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.

Растущая потребность в картографировании и точной оценке лесного углерода компенсируется новейшими технологиями лазерного зондирования лесов. Использование бортового (воздушного) лазерного зондирования обеспечивает точную оценку таких базовых параметров, как диаметр кроны

ивысота дерева [1], причем более точно и эффективно по сравнению с традиционными наземными методами [2]. На этом основании были предложены аллометрические модели для оценки фитомассы деревьев по диаметру кроны с использованием бортового лазерного зондирования [3]. Модели, построенные для пяти хвойных и шести лиственных видов Евразии, объясняли от 43 до 84 % изменчивости надземной фитомассы деревьев. Включение в модели высоты дерева в качестве второй независимой переменной повысило их объяснительную способность до 92–98 %. Тем не менее она в целом была ниже по отношению к зависимости фитомассы от высоты дерева

идиаметра ствола [4].

Причина более низкой объяснительной способности моделей зависимости фитомассы от высоты дерева и диаметра кроны состоит в том, что они не учитывают сбежистости ствола как отношения диаметра ствола к высоте дерева. Очевидно, что при данных значениях диаметра кроны и высоты дерева фитомасса ствола увеличивается по мере снижения его сбежистости как величины, обратной относительной высоте ствола [5], связанной с его полнодревесностью. Близкие по смыслу термины в англоязычной литера-

туре обозначаются как “stem profile” [6], “taper” [7] и “slenderness” [8].

284

Электронный архив УГЛТУ

Масса ствола составляет около 80 % надземной фитомассы дерева, и неучтенная изменчивость массы ствола, вследствие игнорирования сбежистости, сказывается на неучтенной изменчивости надземной фитомассы.

Цель нашего исследования состояла в разработке моделей сбежистости стволов деревьев, применимых при бортовом лазерном зондировании лесообразующих родов как совокупностей викарирующих видов Евразии. Для реализации поставленной цели из авторской базы данных о фитомассе [9] отобраны 4583 модельных деревьев 10 лесообразующих родов. Пять родов (подродов) представлены хвойными (Pinus L., Picea L., Abies Mill., Haploxylon или Strobus, Larix Mill.) и пять родов представлены лиственными

(Betula L., Populus L., Alnus Gaertn., Quercus L., Fagus L.).

Исходные данные названных родов и подродов в их статистической обработке представлены в табл. 1.

Таблица 1

Результаты статистической обработки данных модельных деревьев лесообразующих родов (подродов)

 

Таксационные показатели

Таксационные показатели

Статистики1

деревьев хвойных родов2

деревьев лиственных родов2

 

H

 

Dcr

D/H

H

Dcr

D/H

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

3

4

5

6

7

 

 

 

 

 

 

 

Pinus (двухвойные сосны)

 

 

Betula

 

Mean

11,70

 

2,31

1,06

15,8

2,95

0,80

Min

0,36

 

0,07

0,23

2,60

0,40

0,37

Max

36,60

 

13,9

3,15

27,8

13,40

1,72

SD

6,45

 

1,36

0,36

6,31

1,85

0,24

 

 

 

 

 

 

 

 

CV, %

55,40

 

58,7

33,7

39,9

62,50

29,00

n

1716

 

1716

1709

716

716

716

 

Picea

 

 

 

Populus

 

Mean

11,20

 

2,68

1,06

15,40

3,09

0,80

Min

1,39

 

0,83

0,53

2,10

0,40

0,25

Max

42,80

 

8,80

1,73

28,80

11,00

1,82

SD

8,48

 

1,43

0,22

6,64

1,85

0,29

 

 

 

 

 

 

 

 

CV, %

75,90

 

53,10

20,40

43,10

59,90

36,60

n

541

 

541

541

296

296

296

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Abies

 

 

 

Alnus

 

Mean

18,80

 

3,65

1,16

17,00

2,77

0,88

Min

5,30

 

1,10

0,69

4,20

0,50

0,37

 

 

 

 

 

 

 

 

Max

28,70

 

8,90

2,05

27,80

8,40

1,67

SD

5,93

 

1,77

0,25

5,46

1,31

0,23

 

 

 

 

 

 

 

 

CV, %

31,50

 

48,6

21,1

32,20

47,40

26,50

n

93

 

93

93

414

414

414

Haploxylon (пятихвойные сосны)

 

Quercus

 

Mean

7,90

 

2,39

1,27

15,0

4,14

1,05

Min

1,50

 

0,35

0,77

2,20

0,60

0,57

Max

26,8

 

7,70

2,50

32,60

15,50

1,77

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

285

 

 

 

Электронный архив УГЛТУ

Окончание табл. 1

1

2

3

4

5

6

7

 

 

 

 

 

 

 

SD

6,38

1,46

0,35

6,79

2,59

0,23

CV.%

80,70

60,90

27,40

45,30

62,70

22,20

 

 

 

 

 

 

 

n

93

93

93

352

352

352

 

 

Larix

 

 

Fagus

 

Mean

12,80

3,23

1,10

14,5

2,84

0,81

Min

1,40

0,30

0,21

4,08

0,70

0,37

Max

34,00

13,00

2,21

39,30

12,3

2,04

SD

6,55

1,96

0,36

6,61

1,71

0,26

CV.%

51,20

60,7

32,80

45,50

60,30

32,60

n

139

139

139

223

223

223

1Mean, Min и Max – соответственно среднее, минимальное и максимальное значения; SD – стандартное отклонение; CV – коэффициент вариации; n – число наблюдений;

2(D/H) – сбежистость ствола, см/м; Н – высота дерева, м; D – диаметр ствола на высоте груди, см; Dcr – диаметр кроны, м.

Принята следующая структура аллометрической модели [4]:

ln

D / H

 

a

a lnD

a lnH ,

(1)

 

 

0

1 cr

2

 

Результаты расчета моделей (1) представлены в табл. 2.

Таблица 2

Характеристика моделей (1)

Зависимая переменная

Регрессионные коэффициенты при

 

 

независимых переменных

adjR2**

SE***

ln(D/H) для родов

a0*

 

a1 lnDcr

a2 lnН

 

 

 

 

 

 

 

 

Хвойные

 

 

 

Pinus

0,0789

 

0,5326

–0,1807

0,561

0,22

Picea

–0,0724

 

0,3546

–0,0857

0,327

0,16

Abies

0,0097

 

0,3410

–0,0898

0,612

0,12

Haploxylon

0,2898

 

0,4604

–0,2245

0,378

0,18

Larix

–0,1650

 

0,4703

–0,0985

0,596

0,19

 

Лиственные

 

 

 

Betula

–0,7603

 

0,3244

0,0811

0,639

0,17

Populus

–0,9428

 

0,4828

0,0743

0,732

0,16

Alnus

–1,1624

 

0,2585

0,2832

0,615

0,17

Quercus

–0,4903

 

0,1473

0,1338

0,401

0,17

Fagus

–0,7614

 

0,4506

0,0196

0,522

0,19

Примечание.

*Свободный член скорректирован на логарифмическое преобразование [10];

**Коэффициент детерминации adjR2 скорректирован на количество переменных;

***SE – стандартная ошибка модели (1).

286

Электронный архив УГЛТУ

Из табл. 2 следует, что модель (1) объясняет от 33 до 73 % изменчивости сбежистости ствола. Несмотря на относительно низкие показатели коэффициента детерминации для некоторых родов, все регрессионные коэффициенты моделей значимы на уровне вероятности p < 0,05, что свидетельствует о воспроизводимости закономерностей, описываемых моделью (1).

Из табл. 2 следует также, что при прочих равных условиях чем больше диаметр кроны, тем больше сбежистость ствола. В отношении влияния высоты дерева на сбежистость получен непредсказуемый результат: при увеличении высоты дерева, при неизменной ширине кроны, у хвойных сбежистость ствола снижается, а у лиственных – возрастает, что наглядно демонстрирует рис. ниже. Этот контринтуитивный результат не может быть связан, например, со степенью светолюбия разных родов, поскольку и для светолюбивых хвойных (сосна и лиственница), и для теневыносливых хвойных (ель и пихта) связь сбежистости ствола с высотой дерева одинаковая и имеет противоположный характер с аналогичной связью для лиственных.

Изменение сбежистости ствола у хвойных и лиственных при среднем значении диаметра кроны (3,0 м) согласно модели (1)

Таким образом, для пяти хвойных и пяти лиственных родов установлена положительная связь сбежистости ствола с диаметром кроны. Но связь сбежистости ствола с высотой дерева для хвойных и лиственных имеет противоположный характер: она отрицательная для хвойных и положительная для лиственных. Причины полученного парадоксального результата пока неизвестны. По мере наполнения базы данных дополнительными фактическими данными и по мере привлечения к анализу других хвойных и лиственных родов полученная противоречивая закономерность изменения сбежистости с высотой дерева для хвойных и лиственных может быть как подтверждена, так и опровергнута.

Список источников

287

Электронный архив УГЛТУ

1.Bazezew M. N., Hussin Y. A., Kloosterman E. H. Integrating Airborne LiDAR and Terrestrial Laser Scanner forest parameters for accurate aboveground biomass/carbon estimation in Ayer Hitam tropical forest, Malaysia // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2018. Vol. 73. P. 638–652.

2.Above ground biomass estimation across forest types at different degradation levels in Central Kalimantan using LiDAR data / K. Kronseder [et al.] // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2012. Vol. 18. P. 37–48.

3.Усольцев В. А., Цепордей И. С., Часовских В. П. Модели для оценки биомассы деревьев лесообразующих видов по диаметру кроны в связи с использованием дронов // Хвойные бореальной зоны. 2023. Т. 41, № 4. С. 300–

305.

4.Аллометрические модели фитомассы деревьев для лазерного зондирования и наземной таксации углеродного пула в лесах Евразии: сравнительный анализ / В. А. Усольцев [и др.] // Сибирский лесной журнал. 2016.

4. С. 68–76.

5.Нагимов З. Я. Закономерности роста и формирования надземной фитомассы сосновых древостоев : автореф. дис. ... д-р с.-х. наук / Зуфар Ягфарович Нагимов. Екатеринбург : УГЛТА, 2000. 40 с.

6.Model building of tree height, volume, their increments and stem profile with stochastic differential equations / P. Rupšys [et al.] // ICFFI News. 2012. Vol. 1 (14). P. 77–90.

7.Hjelm B. Empirical models for estimating volume and biomass of poplars on Farmland in Sweden. Doctoral Thesis. Swedish University of Agricultural Sciences. Uppsala, 2015. 61 p.

8.Wang Y., Titus S. J., LeMay V. M. Relationships between tree slenderness coefficients and tree or stand characteristics for major species in boreal mixedwood forests // Canadian Journal of Forest Research. 1998. Vol. 28. P. 1171– 1183.

9.Усольцев В. А. Фитомасса модельных деревьев для дистанционной и наземной таксации лесов Евразии. Электронная база данных. 3-е изд., доп. Екатеринбург : Ботанический сад УрО РАН, Уральский государственный лесотехнический университет, 2023. URL: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/12451 (дата обращения: 08.12.2023).

10.Baskerville G. L. Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass // Canadian Journal of Forest Research. 1972. Vol. 2 (1). P. 49–53.

288

Электронный архив УГЛТУ

Научная статья УДК 574.21*911.375.62

ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ДРЕВЕСНЫХ РАСТЕНИЙ И СТЕПЕНИ АНТРОПОГЕННОГО ВЛИЯНИЯ НА НИХ В ГОРОДСКОМ ЛАНДШАФТЕ ПО ФЛУКТУИРУЮЩЕЙ АСИММЕТРИИ

Анастасия Александровна Шамонина1, Сергей Сергеевич Шешницан2

1, 2 Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г. Ф. Морозова, Воронеж, Россия

1accord.2sh@mail.ru

2sheshnitsanss@vglta.vrn.ru

Аннотация. Исследовано состояние березы повислой, произрастающей в условиях урболандшафтов в г. Орле и г. Воронеже, по флуктуирующей асимметрии листа. Показано, что в условиях лесостепных урболандшафтов определяющим фактором устойчивости для компонентов зеленой инфраструктуры являются не столько климатические условия и плотность населения, сколько близость к источникам значительного техногенного воздействия. В этих условиях береза повислая характеризуется значительным снижением стабильности развития, что отчетливо прослеживается по показателю флуктуирующей асимметрии.

Ключевые слова: флуктуирующая асимметрия, биоиндикация, береза повислая (Betula pendula), зеленая инфраструктура, урболандшафт

Original article

ASSESSMENT OF TREE STATUS AND THE LEVEL

OF ANTHROPOGENIC IMPACT ON TREES IN THE URBAN LANDSCAPE WITH FLUCTUATING ASYMMETRY

Anastasia A. Shamonina1, Sergey S. Sheshnitsan2

1, 2 Voronezh State University of Forest and Technologies named after G. F. Morozov, Voronezh, Russia

1accord.2sh@mail.ru

2sheshnitsanss@vglta.vrn.ru

Abstract. This paper examines the status of birch growth in urban landscapes in Orel and Voronezh by analyzing leaf fluctuating asymmetry. The results demonstrate that the sustainability of green infrastructure components in forest-

© Шамонина А. А., Шешницан С. С., 2024

289

Электронный архив УГЛТУ

steppe urban landscapes is determined not only by climatic conditions and population density, but also by proximity to sources of significant technogenic impact. Betula pendula shows significant decrease in developmental stability which is indicated by the fluctuating asymmetric index.

Keywords: fluctuating asymmetry, bioindication, Betula pendula, green infrastructure, urban landscape

В настоящее время анализ и оценка экологического состояния окружающей среды является актуальной проблемой, особенно в процессе разработки стратегий по восстановлению и управлению естественными ресурсами. Проводится множество исследований, нацеленных на изучение растительного мира, поскольку он в течение длительного времени подвергается существенному воздействию со стороны человеческой деятельности. Исследования экологического состояния окружающей среды и влияния человеческой деятельности на нее становятся все более актуальными в свете глобальных экологических проблем, таких как изменение климата и потеря биоразнообразия.

Растения имеют важное значение для баланса экосистем и выполняют ряд ключевых экологических функций, к примеру, участвуют в углеродном цикле. Многие исследования акцентируют внимание на выявлении видов растений, обладающих высокой устойчивостью к разнообразным видам неблагоприятных воздействий, поскольку именно устойчивость растений имеет важное значение для сохранения и восстановления экологического равновесия и устойчивости биосферы. Такие качества наибольшее значение имеют для формирования устойчивой зеленой инфраструктуры городской среды.

Целью исследования являлась оценка состояния березы повислой (Betula pendula), произрастающей в условиях урболандшафтов лесостепной зоны Европейской части России с разной степенью антропогенной нагрузки.

Для оценки качества среды используются обычные фоновые виды живых организмов. Среди древесных растений для оценки состояния наземных экосистем России рекомендуются различные виды берез, произрастающих на ее территории, чаще всего – береза повислая (Betula pendula) [1]. Наиболее простым и доступным для широкого использования способом оценки стабильности развития является определение величины флуктуирующей асимметрии морфологических признаков. Для анализа, как правило, используют такие морфологические структуры, как листья [2].

Исследование проводилось в урболандшафтах г. Орла с населением около 300 тыс. чел. и г. Воронежа с населением более 1 млн чел. В каждом городе было выбрано 5 участков со схожими условиями и антропогенной нагрузкой: территория вдоль автодороги, прибрежная территория, территория жилого квартала, рекреационная и промышленная зоны (рис. 1).

290

Соседние файлы в папке книги2