Каганяк Ю.Й. Теоретичні та експериментальні основи прогнозу продуктивності лісових насаджень та оптимізації лісокористування

Краткое содержание

1. Методика планування та проведення досліджень

Раціональне лісовикористання, бачення перспективних способів відтворення лісових ресурсів, прогноз продуктивності лісів, обґрунтування основних положень політики в лісовій галузі потрібно розглядати в комплексі. Пропозицію можливо реалізувати, якщо перейти від трактування лісу як складної багаторівневої поліфункціональної біосистеми до розгляду його як кібернетичної системи.

Маючи керовані змінні та інформацію про їх надходження, можна побудувати кібернетичну модель (рис. 1). Антропогенне втручання у лісове середовище спричинило новий вид взаємовідносин “людина – природа”. Причому ліс виступає керованою системою, а людина з системою цільових установок – регулятором. Відповідно до кібернетичного підходу, взаємодія регулятора із керованою системою зводиться до отримання інформації про стан лісів, а точніше лісових ресурсів. Реалізація завдання вимагає формування повидільного банку даних та адекватності обліку лісових ресурсів. На їх основі можливо сформувати ефективний сигнал (S_i).

Рис. 1. Елементарна кібернетична модель об’єкта

Для встановлення опорного рівня у вигляді вхідного сигналу (S_r) потрібно уявляти параметри об’єкта, які доцільно підтримувати. Вони задаються системою нормативів, що регламентують діяльність лісогосподарського підприємства із лісовирощування та лісовикористання.

Якомога докладніше нормативно-інформаційне забезпечення галузі дасть змогу ефективно використовувати лісові ресурси, планувати та регулювати необхідні лісогосподарські заходи. У такому разі можна максимально об’єктивно сформувати сигнал помилки (S_e), на основі якого встановлюється необхідність регулювання, а також сигнал управління (S_c) для зміни параметрів системою до запланованих.

Кібернетичний підхід вимагає відповідності величини параметрів лісу меті. Такої відповідності можна досягти за допомогою оптимізації програми лісогосподарських заходів і розміру рубок головного користування лісом.

З теорії інформації відомо, що розбіжності між станом об’єкта та його емпіричною моделлю виникають, коли досліджуваний об’єкт інформаційно ємніший, ніж цифрова модель, коли є неточності у замірюваннях його параметрів та помилки під час передавання повідомлення. Ємність матеріалу за вміщеною в ньому кількістю інформації встановлено за показником ентропії.

Встановлено, що лише замірювання у кожного дерева висоти та діаметра зі збереженням зв’язку між ними (залежна складна система) є найперспективнішим способом збору інформації, оскільки досягається максимальна ентропія. Потенційна інформація складної системи в два рази більша, ніж простої (картування діаметрів або висот у класи без збереження зв’язку). Аналіз одновимірних розподілів ознаки дає обмежену інформацію про об’єкт. Порівняно із першим способом, інформаційна ємність матеріалу у 5-6 разів менша. Важливим кроком у зборі інформації є перехід від оцінювання об’єкта як простої незалежної системи до залежної складної системи.

Вивчення будови та продуктивності деревостанів здійснено на основі інформації, отриманої за допомогою вибіркових спостережень. Територіальний розподіл пробних площ охоплює основні регіони пропорційно до концентрації запасів. Розподіл кількості таксаційних пробних площ із перевагою сосни та бука характеризує усі трофотопи, в яких зростають ці деревні породи. Сосна: бори – 156 спостережень, субори – 330, сугруди – 187. Бук одновіковий: сугруди – 67, груди – 140. Бук різновіковий: субори – 12, сугруди – 543, груди – 293. Вікова структура для сосни: до 40 років – 306, 41-80 років – 197, 81 років і старші – 135. Вікова структура для бука одновікового: до 40 років – 60, 41-80 років – 99, 81 років і старші – 58. Вікова структура для бука різновікового: 41-80 років – 88, 81-120 років – 384, 121-160 – 255, 161 і старші – 121. Опрацьовано близько 4000 дерев сосни та 1500 – бука. Їх динаміка характеризується значною частотою у молодняках та середньовікових насадженнях. Модельні стовбури сосни та бука в регіональному аспекті розподіляються пропорційно до розміщення пробних площ. Найвагоміше представлено Полісся і Карпати, меншою кількістю модельних дерев - Лісостеп та Степ.

Основною вимогою математичного оброблення інформації, отриманої за допомогою спостереження, є її збереження. Частину інформації відкидаємо, якщо обґрунтовано її помилковість. Критерій відкидання крайніх значень (b) передбачає нормальний або близький до нього розподіл ознаки. Пробні площі перевірено на наявність особин, які виходять за межі ±3s за формулою b=0,5×N×(1-F(w)), де w=ïх_і-Хï s^-1. Якщо b<0,004, тоді екземпляри відсіювали як такі, що не належать вибірці із заданими генеральними параметрами, тобто, поява їх є маловірогідною.

Необхідний обсяг вибірки встановлено за формулою N=V²×t²×p^-2×(1-r₁₁²). Обсяг вибірки, якщо мінливість ознаки становить 30%, дорівнює 729 варіантам, 25% - 506, 20% - 324, 15% - 182. Для дослідження двовимірної будови мінімальний обсяг вибірки повинен бути не меншим, ніж 300 варіант.

Критерієм групування дослідного матеріалу є рівень продуктивності. Насадження в межах едатопу характеризується потенційною продуктивністю, яка описується середньою висотою. Важливим є максимальне наближення моделі динаміки середньої висоти до істинного росту. Лише детальним вивченням зростання у висоту дерев верхніх та середніх ступенів товщини на пробних площах можемо дізнатися про істиний ріст деревостану за висотою.

Виникає проблема вибору середньої чи верхньої висот для оцінювання гомогенності. Ймовірність появи дерев із середніми розмірами, як події в деревостані, є набагато вища, ніж з великими. Максимальна частота середнього класу кривої нормального розподілу »40%, а з великими – в два рази менша. Проте верхня висота є менш мінливою, ніж середня. Враховуючи детермінованість середніх (Н) та верхніх (Н_в) висот, модель набуває вигляду Н=а×Н_в^b. Середню висоту в віці А_Б вираховують за формулою H=(R_Б)^b×Б.

Для створення базової моделі динаміки відносної висоти проаналізовано хід росту значної кількості дерев. Строчинський А.А. для оцінювання динаміки відносної висоти рекомендує використовувати великомірні зрубані модельні дерева. Значення відносних висот (R) є необхідною передумовою підбору пробних площ у гомогенний ряд, а також описання форми кривої динаміки верхньої та середньої висот. Оцінювання динаміки відносної висоти враховує особливості форми кривої для деревної породи. Її описано рівнянням R=a×A^b+g×lnA. Ріст за відносною верхньою висотою будь-якого базового віку виводимо як частку між верхньою висотою у віці А_і до показника у віці А₅₀ за формулою (1).

2. Регіональні особливості лісосировинного потенціалу лісів як

передумова їх раціонального використання

Визначення лісосировинного потенціалу лісів (К) передує раціональному їх лісовикористанню, зумовлює моделі і способи відтворення високопродуктивного лісу. Показник К отримано внаслідок сумарної оцінки площі ділянок, вкритих лісовою рослинністю і концентрації запасу. Відповідно до величини показника К та його стандартного відхилення (s=0,28) адміністративно-територіальні одиниці держави за лісосировинним потенціалом розділено на чотири групи (рис. 2).

До першої групи зараховано адміністративно-територіальні одиниці Карпатського регіону та частково Західного Полісся з найвищим лісосировинним потенціалом, клімат яких сприятливий для росту деревної рослинності з домінуванням едатопів, оптимальних для лісотвірних порід. На таких територіях деревною рослинністю найповніше використовується потенціальна продуктивність земель та клімату.

До другої групи ввійшли адміністративно-територіальні одиниці Полісся (за винятком зарахованих до попередньої групи), клімат якого оптимальний для росту основних деревних порід. Наявність як багатих, так і бідних едатопів, сприяє формуванню різнобонітетних деревостанів. Показник лісистості та лісосировинний потенціал нижчі від оптимальної величини.

Перша та друга групи представлені адміністративно-територіальними одиницями зі значною територією та часткою лісів, високими запасами та бонітетами деревостанів. Їх лісосировинний потенціал залежить від рослинної зони (Полісся, Лісостеп, Карпати, Степ) та режиму експлуатації в минулому.

Третю групу становлять адміністративно-територіальні одиниці з середнім потенціалом. Їх теперішній стан пов’язаний із виснаженням деревних запасів, незначною вагою лісів у загальній території об’єкта. Однак клімат на цих територіях дає змогу в перспективі реалізувати програму лісогосподарських заходів, які спрямовані на розширене відтворення лісових ресурсів.

До четвертої групи зараховано адміністративно-територіальні одиниці Степової зони з низьким потенціалом. Територія характеризується важкими кліматичними умовами для росту деревних порід, незначною площею лісів, перевагою низькопродуктивних деревостанів. Лісистість і концентрація запасів неоптимальні.

Користування запасом можливе за наявності продуктивних та експлуатаційних площ. Відносна величина показників продуктивних (К_п) і експлуатаційних (К_е) площ знаходиться в такій послідовності: 0£К_е£К_п£1. Якщо К_е<К_п, тоді ведення господарства на отримання деревини не є метою на всій продуктивній площі. Коли К_е=К_п, тоді рубки головного користування проводять на всій площі. Різниця К_п–К_е (a) показує питому вагу площ, де метою є несировинне використання лісу. Частка К_е/К_п (показує вагу експлуатаційних лісів. Регіони Степової зони характеризуються низькою часткою продуктивних площ, а також майже або повністю відсутніми експлуатаційними лісами (0£b£1/3). Території між Лісостепом і Степом та в гірській частині Карпат мають відсоток продуктивних земель понад 75%. На значних площах головні рубки призупинено (1/3£b£2/3) для покращання екології та переорієнтації на несировинне використання. Особливістю регіонів Полісся, Лісостепу та частково Карпат є висока частка експлуатаційних (К_е³2/3) і продуктивних (К_п³85%) площ. Ліси несировинного використання становлять менше 1/3.

Відтворення лісотвірними породами і запобігання росту частки малоцінних є метою регулювання якісної структури лісів. Кількісну оцінку зміни порід виражено критерієм К_зп. Якщо К_зп<1, тоді породний склад покращується, а частка м’яколистяних порід в молодняках 1 класу зменшується, порівняно із стиглими насадженнями. Коли К_зп>1, породний склад погіршується. В основному, виявлено покращання породного складу, за темпом переважно швидке та помірне. Критерій К_зп коливається в межах 0,04-0,96. Особливо високі темпи покращання в регіонах Степової зони, де режим ведення господарства жорсткий. В чотирьох випадках погіршення породного складу за темпом помірне та повільне (1,05-1,61). Проблема припинення небажаної зміни порід свідчить про необхідність регулювання системи лісогосподарських заходів з акцентом на рубках догляду за молодняками.

Відтворення лісових ресурсів тісно пов’язане з інтенсифікацією господарства, індикатором якої є величина середнього запасу в пристиглих та стиглих деревостанах. Норма нагромадження маси стиглими насадженнями, порівняно із пристиглими, становить 10-15%. Критерій К_я оцінює втрату деревини у віці стиглості. Якщо К_я<1, тоді господарство характеризується невисоким рівнем ведення, коли К_я>1 – можна говорити про його інтенсифікацію, спрямовану на підвищення продуктивності лісу. У більшості регіонів хвойне та твердолистяне господарства характеризуються невисоким рівнем ведення. За нашими розрахунками для сосни і бука цей критерій не перевищує 1,0 і лише в окремих випадках нормальний. Основна причина – це інтенсивні прохідні рубки догляду. М’яколистяна група порід описується критерієм, здебільшого вищим від 1 і нагромадженням запасу, близьким до нормального (в деяких випадках понад норму). Причиною є недостатнє використання розрахункової лісосіки м’яколистяного господарства.

Наслідками інтенсифікації ведення господарства є виснаження або надмірне нагромадження стиглого лісу. Забезпеченість підприємства площею стиглого лісу виражено показником SV, а середній запас стиглого лісу, що припадає на одиницю продуктивних площ – М_Ф. Показник SV характеризує відхилення площ стиглого лісу від нормальної лісосіки. Коли SV=1, тоді частка стиглого лісу нормальна. Якщо SV<1, тоді забезпечення площею експлуатаційного фонду є недостатньою. Якщо SV>1, тоді нагромадження стиглого лісу є понад норму. Реальна забезпеченість підприємства стиглим лісом із цінних деревних порід є недостатня як за площею, так і за запасом. Свідченням цього є величина SV, яка для сосни та бука менша за нормальну. Для м’яколистяних порід показник SV за величиною оптимальний, а нерідко стиглий ліс нагромаджений понад норму. Оптимальна забезпеченість підприємства запасом (М_о) повинна бути в 2-4 рази більша, ніж наявна. Аналіз свідчить про те, що рубки головного користування м’яколистяної групи порід відбувалися в минулому із недовикористанням розрахункової лісосіки. Для листяного та хвойного господарств попит на деревину перевищував розмір її відпуску.

Відхилення фактичної вікової структури лісу від рівномірного розподілу оцінено критерієм c²_ф та нормованою величиною c²_н. Відхилення в межах господарської одиниці вищого порядку зважено за критерієм c²_нa. Для господарських частин аналіз критерію c²_н вказує на нерівномірний розподіл. Нормована величина c²_н у виділених об’єктах різна. Існують господарські частини, в яких за формою вікова структура значно відмінна від нормалі. Величина критерію перевищує 40%. Проте є об’єкти, в яких розподіл площ максимально наближається до норми (c²_н<20%). Експлуатаційні ліси характеризуються низькою нормованою величиною. Зважування до загальної площі регіону неістотно зменшує критерій c²_a (від 6,1% до 5,8% для Карпат, та від 12,2% до 10,2% для Полісся). Це пов’язано із великим відсотком експлуатаційних лісів. Найменш врівноваженою можна вважати систему на рівні господарських секцій. Тому є об’єктивна потреба оптимізації вікової структури.

Неоптимальність структури та стану лісів свідчить про потребу модифікації організаційних основ лісокористування. Така важлива категорія, як бонітет, не відповідає на запитання: “чи повністю насадження використовує потенціал грунтово-кліматичних умов?” Поєднання бонітетної класифікації з типологічною виражено в якісно новому за змістом критерії.

Рівень продуктивності деревостану – це лісівнича категорія, яка поєднує бонітетну класифікацію з типологічною, виокремлюючи у групу ті едатопи, в яких деревостани здатні досягти однакової максимальної потенційної продуктивності, що зменшується на однакову величину за відхилення вологості і родючості ґрунту від оптимуму.

З метою обґрунтування об’єднання едатопів з близькою потенційною продуктивністю проведено математичні перетворення їхніх символів. Для цього кожному едатопу присвоєно пару цілих чисел (і; j), які характеризують родючість та вологість ґрунту. Борам присвоєно індекс “1”, суборам – “2”, сугрудам – “3”, грудам – “4”. Індекси вологості збігаються із тими, які є на символах едатопу. Суму модулів відхилень фактичного індексу трофотопу (гігротопу) від оптимального індексу для кожної породи знаходимо за формулою (2).

На основі критерію К_ijr в табл. 1 наведено розподіл бонітетів та едатопів за рівнями продуктивності деревостану.

Таблиця 1

Зв’язок бонітету та едатопів з рівнями продуктивності деревостану

Критерій відмежовує едатопи для деревної породи з однаковою максимально можливою продуктивністю в окремий рівень. Для сосни, залежно від едатопу, К_ijr набуває величини від 0 до 5, а для бука – від 0 до 3. В один рівень продуктивності об’єднуються деревостани тих едатопів, в яких однакова величина критерію. Отже, для сосни встановлено 6 рівнів продуктивності, а для бука – 4. Оптимальний для деревної породи едатоп характеризується К_ijr таким, що дорівнює нулю. Для максимально непродуктивних типів критичне значення К_ijr залежить від числа едатопів, в яких порода зростає. Для сосни воно становить 5, для бука – 3.

3. Формалізація будови деревостану двовимірним розподілом висоти й діаметра

Форму поверхні розподілу частот висоти та діаметра отримано на основі 14-параметричної вирівнювальної поверхні типу А, яка описується рівнянням (3). Узгодженість між фактичними та теоретичними поверхнями оцінено за критерієм c², який розраховано за формулою (4).

Внаслідок перевірки за формулою (4) підтверджено гіпотезу про адекватність апроксимуючої поверхні типу А, а також встановлено вірогідність зв’язку між досліджуваними ознаками на 5%-му рівні значимості.

Базовою приймається середня висота у 100-річному віці, яка відповідає класу бонітету шкали М.М. Орлова. Отже, враховується пропозиція А.З. Швиденка про універсалізацію підходу до бонітування деревостанів різних порід. Створюється можливість порівняння інтенсивності росту за висотою на основі аналізу їх швидкорослості. Динаміку середньої висоти насаджень сосни описано рівнянням (5), бука – (6), середнього діаметра сосни – (7), а бука – (8).