A PROGNOSIS OF THE STATE OF PROTECTIVE FOREST STRIPS IN SOUTHERN SIBERIA
A PROGNOSIS OF THE STATE OF PROTECTIVE FOREST STRIPS IN SOUTHERN SIBERIA
Abstract
The aim of the study was to develop a method for predicting the vitality of trees in protective forest strips in southern Siberia.
Sample plots were laid in the territories of the southern part of Krasnoyarsk Krai, Khakassia and Tyva Republics. A total of 27 sample plots were examined. The condition of the trees was evaluated on the basis of the scale of sanitary condition of the existing at the time.
The prognosis was based on the method of linear regressions. The proposed equations determine tree condition with an accuracy of 40.2-84.3%. For the final tree condition evaluation, additional attributes are used that can adjust the predicted within a score (±1) of the estimation scale.
The developed forecasting method makes it possible to establish the vital state of trees in the PFS in southern Siberia, taking into account species, age, diameter at breast height and a set of additional traits.
1. Введение
В настоящее время одной из приоритетных задач Рослесхоза в научно-исследовательской деятельности является прогнозирование состояния лесов
. Защитные лесные полосы выполняют комплекс хозяйственных и экологических задач. Для сохранения этих насаждений необходимо увеличить их долговечность. Эту проблему можно решить, в том числе и через улучшение состояния деревьев в лесных полосах. Академик РАСХН К. Н. Кулик указывал на то, что около 1,4 млн. га защитных лесных насаждений в РФ нуждаются в срочных лесохозяйственных видах ухода . Прогноз состояния деревьев позволяет оценить перспективы роста и развития древесных растений и насаждений в целом.На сегодняшний день развиваются дистанционные методы оценки состояния защитных насаждений
, , . Дистанционное зондирование дополняет полевые данные и облегчает прогнозирование, необходимое для управления лесами , . Так В. Г. Юферев констатирует, что данные дистанционного зондирования позволяют оценить сохранность, а также уровень деградации лесных полос . А. А. Матвеева отмечает, что по космоснимкам можно определить многие детальные лесоводственно-мелиоративные показатели защитных лесных насаждений: конструкцию полос, число рядов в полосах и расстояние между рядами, состав пород и число деревьев (кустов), высоту насаждений и диаметр ствола или кроны, полноту и сомкнутость полога в полосах и рядах и т. д. .Использование цифровых технологий позволяет с помощью метода распознавания образов определять текущее состояние защитных лесных насаждений
.2. Методика исследований
Целью исследования являлась разработка метода прогнозирования жизненного состояния деревьев в полезащитных полосах Юга Сибири.
Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:
- Разработка линейных уравнений для оценки состояния деревьев;
- Выделение наиболее значимых факторов для бальной оценки жизненного состояния;
- Разработка метода прогноза состояния деревьев в полезащитных полосах.
Закладка пробных площадей выполнялась в лесных полосах на территориях южной части Красноярского края, Республик Хакассия и Тыва. Всего было обследовано 27 пробных площадей. Состояние деревьев определялось на основе шкалы санитарного состояния, где числовыми значениями являются баллы, которые присваиваются деревьям по завершении расчетов, с исследуемой категорией санитарного состояния соответственно:
1 – здоровые (без признаков ослабления);
2 – ослабленные;
3 – сильно ослабленные;
4 – усыхающие;
5 – погибшие (свежий сухостой 5(а));
6 – погибшие (старый сухостой 5(г))
.В каждом защитном лесном насаждении (ЗЛН) производился отбор модельных деревьев по 6-7 шт. в каждом ряду для замера совокупности морфологических признаков (диаметр на высоте груди (d1.3), высота (Н), высота начала кроны (ННК), высота расположения по высоте максимального диаметра кроны (НМК), диаметр кроны вдоль полосы (DKВР), диаметр кроны деревьев поперёк полосы (DKPР)). Возраст древостоев на момент наблюдения менялся от 20 до 46 лет. Насаждения произрастали преимущественно на южных и обыкновенных чернозёмах, кроме этого на отдельных участках выявлено засоление и размещение на песчаных почвах. Ассортимент древесных пород следующий: Б – берёза повислая (Betula pendula Roth), В – вяз приземистый (Ulmus pumila L.), Л – лиственница сибирская (Larix sibirica Ledeb.), Т – тополь черный (Populus nigra L.). Защитные полосы представлены преимущественно однородными чистыми насаждениями. Однако встречались смешанные комбинации из вяза, тополя, а также совместный рост лиственницы, берёзы. Число рядов в полосах от 1 до 7. Полосы имели различную конструкцию (от ажурной до плотной).
Обработка исходного материала выполнялась с помощью электронной таблицы «Excel» и базы данных созданной в «Access». Основным методом обработки информации являлся статистический, который включал регрессионный анализ.
Для прогнозирования состояния деревьев в защитных лесополосах использовался линейный регрессионный анализ с выделением значимых факторов. В таблице 1 приведены линейные уравнения и оценки регрессий.
Таблица 1 - Параметры линейных регрессионных уравнений оценки состояния деревьев в ЗЛН юга Сибири
Уравнение | Коэффициент корреляции | R2, % | Стандартная ошибка | Критерий Фишера |
СЛШ=3,91-0,22*Н-0,33*DKМР | 0,63 | 40,2 | 0,66 | 48 |
СБ=2,09-0,0005*N | 0,70 | 48,9 | 0,29 | 11 |
СВ=4,39+0,15*d1.3 -0,58*DKВР-0,66*DKМР | 0,65 | 41,9 | 0,30 | 4 |
СЛЛ=1,40+0,23*НМК-0,28*МК | 0,79 | 62,8 | 0,34 | 12 |
СТ=7,95+0,25*d1.3-0,19*Н-1,94*DKPР | 0,92 | 84,3 | 0,32 | 25 |
Примечание: СЛШ – состояние лиственницы в Ширинской степи; СБ – состояние березы в Лесополосах; СВ – состояние вяза в Лесополосах; СЛЛ – состояние лиственницы в Лесополосах; СТ – состояние тополя в Лесополосах; R2 – коэффициент детерминации. Коэффициенты уравнений значимы, так как рi < 0.05
Следует отметить, что таксационно-морфологические признаки деревьев и древостоев определяют их состояние на 40,2-84,3%. Уравнения достоверны по критерию Фишера (Fф>3). Величина ошибки не превысила одного балла.
Данные массовой таксации позволили определить оценку состояния деревьев по ступеням толщины. В результате получены средневзвешенные значения состояния деревьев по категориям диаметров. С целью условного прогнозирования состояния деревьев построены и аппроксимированы связи состояния и диаметра на высоте груди (выравнивание нелинейной степенной функцией), а также накопленной частоты и диаметра на высоте груди (огива) (выравнивание полиномом n-порядка).
Условность прогноза обусловлена тем, что определяется среднее состояние дерева данной ступени толщины. Поэтому необходим набор дополнительных признаков для установления бальной оценки состояния. Вторая связь используется для вычисления % деревьев достигших данного диаметра (выявление % деревьев, имеющих i-состояние). В таблице 2 представлены регрессионные уравнения для оценки состояния и процента деревьев.
Таблица 2 - Уравнения прогноза состояния деревьев в ЗЛН
Уравнение | R2 | Уравнение, % | R2 |
Лиственница (Ширинская степь) | |||
С=4,53*d1.3-0,584 | 0,90 | Σn=0,0095* d1.34-0,409* d1.33+5,46* d1.32-17,11* d1.3+23,4 | 0,99 |
Лиственница (Соленоозёрск) | |||
С=8,87*d1.3-0,801 (23 года) | 0,53 | Σn=-0,0001* d1.36+0,01* d1.35-0,36* d1.34+5,98* d1.33-49,16* d1.32+192,45* d1.3-283,01 | 0,99 |
С=221,13*d1.3-1,628 (42 года) | 0,75 | Σn=-9Е06* d1.36+0,0009* d1.35-0,03* d1.34+0,41* d1.33+1,87* d1.32-65,98* d1.3+307,36 | 0,99 |
Лесополосы (Республики Хакассия и Тыва) | |||
СБ=3Е-5* d1.35-0,002* d1.34+0,053* d1.33-0,67* d1.32+3,79* d1.3-4,03 | 0,53 | ΣnБ= 0,0007* d1.35-0,046* d1.34+0,99* d1.33-8,61* d1.32+30,80* d1.3-33,68 | 0,99 |
СВ=10,375*d1.3-0,654 | 0,74 | ΣnВ=0,0005* d1.34-0,030* d1.33+0,33* d1.32+7,04* d1.3-12,97 | 0,99 |
СЛ=7,069*d1.3-0,508 | 0,43 | ΣnЛ= 0,0001* d1.35-0,008* d1.34+0,17* d1.33-1,05* d1.32+3,01* d1.3-2,47 | 0,99 |
СТ=16,43*d1.3-0,675 | 0,71 | ΣnТ=9Е-5* d1.34-0,011* d1.33+0,36* d1.32-0,59* d1.3+0,61 | 0,99 |
В последнее время для прогнозирования состояния деревьев используют дискриминантный анализ
, . Данный метод для достоверного прогноза требует набора максимального числа признаков, что не всегда можно обеспечить. В результате для прогнозирования состояния деревьев в полезащитных лесных полосах юга Сибири предлагается следующая последовательность.На первом этапе измеряется диаметр ствола на высоте 1,3 метра, определяется среднее состояние дерева заданной породы, вычисляется процент деревьев от начального до конечного диаметра, выявляется % растений заданного диапазона диаметров. Затем с помощью дополнительных признаков устанавливается порода, возраст, уточняется состояние дерева (±1 балл).
Пример. В качестве исходного объекта возьмем дерево лиственницы, произрастающее в условиях лесополос Хакассии и Тыва возраста 43 года с диаметром на высоте груди 12 см.
Моделирование.
Процент деревьев ступени 12 см = 10,1-14,0 см.
Как установлено выше, необходимо учитывать для данной породы и условий в качестве дополнительных признаков вертикальную структуру насаждения. Если дерево входит в первый ярус (превышает среднюю высоту), то прибавляется один балл (+1). В случае, когда дерево находится во втором ярусе – вычитается один балл (-1). В ситуации, когда дерево соответствует средней высоте, вычисленный балл оставляют без изменения.
Результат. Состояние дерева характеризуется как ослабленное (2 балла). Процент таких деревьев составляет 23,6%. Поскольку высота дерева соответствует средней, оценочный балл состояния оставляем без изменения.
3. Заключение
В основу прогнозирования был положен метод линейных регрессий. Полученные уравнения достоверно определяют состояние деревьев на 40,2-84,3%. Для окончательной констатации состояния деревьев используются дополнительные признаки, которые могут корректировать состояние растений в пределах балла (±1) оценочной шкалы.
Разработанная система прогнозирования позволяет устанавливать состояние деревьев в ЗЛН юга Сибири, учитывая породу, возраст, диаметр на высоте груди и набор дополнительных признаков. Однако данный прогноз не предполагает полного представления о наличии фитопатологических, энтомологических и механических причинах заболеваний и повреждений древостоя, что требует отдельных исследований в данной области.