Колонка главного редактора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Полный текст

Уважаемые коллеги!

Представляем вашему вниманию первый выпуск журнала за 2024 год.

Устойчивое управление лесным сектором в любой стране невозможно без актуальных и достоверных данных о лесах. Одним из методов учёта лесных ресурсов является государственная инвентаризация лесов (ГИЛ), первый цикл которой в России завершился в 2020 году. Открывает номер статья коллектива авторов из ПГТУ и Рослесинфорга, посвящённая анализу данных о запасах древесины по материалам 57,5 тыс. постоянных пробных площадей, заложенных по методике ГИЛ, в 69 субъектах РФ. Выводы, полученные авторами, могут быть основой для пересмотра большого перечня нормативных документов, регламентирующих назначение и проведение лесохозяйственных мероприятий.

Оценка фитомассы лесных насаждений с использованием алгоритма машинного обучения «Случайный лес», выполненная коллективом авторов под научным руководством Э. А. Курбанова, показывает, что сочетание спектральных каналов Sentinel-2 и вегетационных индексов повышают точность оценки фитомассы лесных насаждений. Оценке фитомассы коры ветвей сосны обыкновенной посвящена работа учёных Уральского ботанического сада под руководством В. А. Усольцева. Авторами предложены модели процентного содержания коры в массе ветвей естественных сосняков и культур.

Вопросам биотехнологии посвящены две статьи. Статья авторов кафедры лесных культур и биотехнологии ПГТУ предлагает ознакомиться с результатами разработки методики получения первичных эксплантов дуба на основе зелёных черенков.

Статья исследователей из Костромского государственного университета знакомит читателей с выявленными особенностями активации переключения развития микроспор с гаметофитной на спорофитную программу у сортовых форм голубики от концентрации макроэлементного состава среды.

Раздел «Технологии и машины лесного дела» открывает статья, обосновывающая новую технологию заготовки лесоматериалов в товарных горельниках сосны, обеспечивающую сохранение семенного материала для естественного возобновления сосны. Во второй статье представлен метод оптимизации раскряжёвки древесного хлыста. Использовано имитационное моделирование процесса раскроя хлыстов на сортименты с учётом входных и выходных факторов. Предлагаемый метод оптимизации позволяет значительно повысить выход готовой продукции по ценностным и объёмным показателям.

В разделе «Проблемы экологии и рационального природопользования» опубликованы результаты исследования продуктивности древостоев и роста деревьев Abies cilicica L. в заповеднике «Пихта и кедр», расположенном в северной части прибрежного горного хребта, недалеко от города Слинфа в провинции Латакия, Сирия, с использованием технологии дистанционного зондирования. Точность моделей, оценивающих среднюю высоту, средний диаметр, запас древостоя и площади питания деревьев составила от 6 до 12 %.

В разделе «Даты, события, комментарии» опубликованы рекомендации парламентских слушаний, состоявшихся 14 декабря 2023 года в Комитете Совета Федерации Федерального собрания Российской Федерации по аграрно-продовольственной политике по теме «Лесное семеноводство как основа интенсификации воспроизводства лесов».

Уважаемые читатели, мы надеемся, что результаты исследований, представленные в этом номере, будут вам интересны и полезны в работе.

Профессор Евгений Романов

×

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».