Spatial Analysis of Limitations of Clearcutting in Catchment Areas Using Remote Sensing Data and GIS Technologies

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Logging activities significantly affect the most important functions of forest ecosystems. Forestry intensification implies not only an increase in timber harvest volumes, but also informed planning and control over the implemented activities aimed at forest restoration in felled areas. The basis for carrying out these measures rests on taking into account the landscape-ecological features of the territory where the economic activity takes place. Minimization of the negative impact of logging on ecosystems is taken into consideration in the Forest Code and in the standards of forest management of independent systems of voluntary forest certification. The purpose of the study is to develop and analyze the applicability of individual parameters for assessing the condition of exploited forest sites in the ranking of risks associated with timber harvesting. Materials and methods. The main attention is paid to the quantitative indicators that can be processed using methods of statistical analysis. The set of proposed values is based on the use of geoinformation methods, remote sensing data, and spatial analysis tools. On the example of analyzing the spatial data on the actively developed forest areas in the basins of the rivers Bol. Vizinga, Kobra, Lopyu, Nivshera, and Nizhma of the Komi Republic, additional criteria have been proposed for monitoring and assessing possible risks arising in the wood logging process. Results. In accordance with the purpose of the study, the following criteria for assessing the condition of exploited forest areas have been identified: (1) logging localization in the network of protected areas, (2) areas of clearcuts, (3) presence of intact forest areas in the vicinity of a planned logging area, (4) the mosaic of forest environment, and (5) the indicator of preservation of the water-regulating function of forests. All measured parameters are territorially linked not to administrative or forestry boundaries but to the natural landscape contours included in a single watershed. Conclusion. All of the above parameters can be used as an additional assessment of forest management sites, in land development monitoring, as well as in landscape-ecological planning. The criteria are closely related to the requirements of voluntary forest certification and allow minimizing the negative impact on the ecological functions of forest landscapes in the context of forest management intensification.

About the authors

A. Yu. Borovlev

Institute of Biology of Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: borovlev.a.yu@ib.komisc.ru

Engineer, Department of Flora and Vegetation of the North, I
nstitute of Biology of Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. 

Russian Federation, 28, Kommunisticheskaya St., Syktyvkar, 167000

V. V. Elsakov

Institute of Biology of Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: borovlev.a.yu@ib.komisc.ru

Candidate of Biological Sciences, Associate Professor, Leading
Researcher, Department of Flora and Vegetation of the North, Institute of Biology of Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.

Russian Federation, 28, Kommunisticheskaya St., Syktyvkar, 167000

References

  1. Krestovskiy O. I. The impact of deforestation and reforestation on river water content. Leningrad: Gidrometeoizdat; 1986. 117 p. (In Russ.)
  2. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R. et al. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science. 2013;342(6160):850–853. doi: 10.1126/science.1244693.
  3. Nikitenkov A. N., Dutova D. S., Pokrovskiy D. S. Cartography and estimation of morphometrical characteristics of river basins of mountain areas on the basis of SRTM data (exemplified by the northern part of Kuznetsky Alatau). Journal of Construction and Architecture. 2013;(1(38)):223–231. EDN: PWWKQJ. (In Russ.)
  4. Elsakov V. V., Shchanov V. M. Satellite data in analysis of changes in ecosystems of the Vychegda River basin. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2016;13(4):135–145. doi: 10.21046/2070-7401-2016-13-13-135-145; EDN: WMIXKJ. (In Russ.)
  5. Lygyn A. N. Implementation of RFID-technologies in GIS and in the field of geodesy. Proceedings of Higher Education Institutions. Geodesy and Aerophotosurveying. 2016;60(6):105–110. EDN: XHARST. (In Russ.)
  6. Aksenov D., Dobrynin D., Dubinin M. et al. Atlas of Russia’s intact forest landscapes. Moscow: ISEU Publ.; Washington: World Resources Inst., 2003. 187 p.
  7. Volodchenkova L. A., Guts A. K. Mathematical modeling of the mosaic of forest ecosystems. Mathematical Structures and Modeling. 2020;(4(56)):49–63. doi: 10.24147/2222-8772.2020.4.49-63; EDN: DPWNVD. (In Russ.)
  8. Stytsenko F. V., Bartalev S. A., Egorov V. A. et al. Post-fire forest tree mortality assessment method using MODIS satellite data. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2013;10(1):254–266. EDN: QIXEWV. (In Russ.)
  9. Kuchment L. S., Gelfan A. N., Demidov V. N. A model for the hydrological cycle of a forested catchment and assessment of the changes caused in water balance by cuttings. Russian Journal of Forest Science (Lesovedenie). 2012;(6):3–13. EDN: PHFZUH. (In Russ.)
  10. Jones J. A., Post D. Seasonal and successional streamflow response to forest cutting and regrowth in the northwest and eastern United States. Water Resources Research. 2004;40(5):W05203. doi: 10.1029/2003WR002952.
  11. Onuchin A. A., Burenina T. A., Ziryukina N. V. et al. Impact of forest harvesting and forest regeneration on runoff dynamics at watersheds of Central Siberia. The Siberian Forest Journal. 2014;(1):110–118. EDN: SLRSTV. (In Russ.)
  12. Korytny L. M. Basin approach in geography. Geography and Natural Resources. 1991;(1):161–166. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».