ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РОСТА СОСНОВЫХ ДРЕВОСТОЕВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложена имитационная модель роста сосновых древостоев, позволяющая в условиях конкуренции за доступный ресурс рассчитать прирост по диаметру ствола для каждого дерева на моделируемом участке, а также производные таксационные показатели: густоту, полноту, запас стволовой древесины, и отследить динамику всех этих показателей с шагом в один год с учетом взаимного расположения деревьев в древостое, их размеров и количество доступного ресурса для каждого дерева. Верификация модели выполнена с использованием материалов многолетних исследований на постоянных пробных площадях, заложенных в молодняках, средневозрастных и спелых древостоях. Рассмотрено несколько сценариев роста сосновых древостоев, изучено влияние рубок на средний диаметр ствола и прирост по диаметру; средний годовой прирост; густоту древостоя; запас стволовой древесины. Предложенная имитационная модель является эффективным инструментом изучения роста древостоев и служит альтернативой трудоемким натурным исследованиям, которые затруднительно реализовать на длительных временных интервалах. Моделирование позволяет изучить влияние рубок в лесах различного целевого назначения. Путем варьирования интенсивности и периодичности рубок при моделировании на основе анализа динамики основных таксационных показателей можно выбрать систему мероприятий по уходу за лесами, обеспечивающую наиболее полную реализацию задач по интенсивному лесовыращиванию.

Об авторах

Александр Николаевич Борисов

Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: alnik_borisov@mail.ru
Красноярск, Россия

Виктор Васильевич Иванов

Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: viktor-forest1954@yandex.ru
Красноярск, Россия

Список литературы

  1. Антанайтис В. В., Тябера А. П., Шяпятене Я. А. Законы, закономерности роста и строения древостоев. Каунас: Литов. с.-х. акад., 1986. 157 с.
  2. Борисов А. Н., Иванов В. В., Петренко А. Е. Формирование пространственной структуры сосновых древостоев при рубках ухода // Лесоведение. 2019. № 1. С. 1–12.
  3. Бузыкин А. И., Пшеничникова Л. С., Суховольский В. Г. Густота и продуктивность древесных ценозов. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 2002. 152 с.
  4. Вайс А. А. Оптимизация горизонтальной структуры смешанных разновозрастных пихтовых древостоев // Лесн. таксация и лесоустройство. 2005. № 2. С. 17–21.
  5. Дворецкий М. Л. Текущий прирост древесины ствола и древостоя. М.: Лесн. пром-сть, 1964. 126 с.
  6. Иванов В. В., Борисов А. Н., Петренко А. Е., Семенякин Д. А., Собачкин Д. С., Собачкин Р. С. Густота сосновых древостоев при интенсивном лесовыращивании // Сиб. лесн. журн. 2017. № 6. С. 102–109.
  7. Кузьмичев В. В. Закономерности динамики древостоев. Новосибирск: Наука, 2013. 207 с.
  8. Лиепа И. Я., Мауринь А. М., Рамане К. К. Оценка реакции древостоя как основного критерия антропогенного воздействия // Антропотолерантность наземных биоценозов и прикладная экология. Таллин, 1977. С. 114–166.
  9. Нагимов З. Я. Закономерности роста и формирования надземной фитомассы сосновых древостоев: автореф. дис. … д-ра с.-х. наук: 06.03.03. Екатеринбург: УГЛТУ, 2000. 40 с.
  10. Науменко И. М. Текущий объемный прирост насаждений // Науч. зап. Воронеж. лесохоз. ин-та. Воронеж: Воронеж. обл. кн. изд-во, 1948. Т. 9. С. 121–148.
  11. Онучин А. А., Маркова И. И., Павлов И. Н. Влияние рубок ухода на радиальный прирост стволов и формирование сосновых молодняков // Хвойные бореал. зоны. 2011. № 2–3. С. 258–267.
  12. ОСТ 56-69-83. Площади пробные лесоустроительные. Метод закладки. М.: ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 1984. 60 с.
  13. Поляков А. К. Определение оптимальной густоты сосны в свежей субори // Лесн. хоз-во. 1973. № 12. С. 14–18.
  14. Разин Г. С. Способ определения оптимальной текущей густоты древостоев при их целевом выращивании // ИВУЗ. Лесн. журн. 1981. № 3. С. 45–48.
  15. Ученые: актуальное положение дел в лесном секторе экономики России требует изменений в лесной политике. 26 января 2022 г. Красноярск: Ин-т леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2022.
  16. Чернов Н. Н., Соловьев В. М., Нагимов З. Я. Методические основы лесокультурных исследований. Екатеринбург: УГЛТУ, 2012. 421 с.
  17. Швиденко А. З., Щепащенко Д. Г., Нильсон С., Булуй Ю. И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). Изд. 2-е, доп. М.: Междунар. ин-т приклад. систем. анализа, 2008. 886 с.
  18. Assmann E. Waldertragskunde. Organische Produktion, Struktur, Zuwachs und Ertrag von Waldbestaenden. BLV Verlagsgessellschaft, Muenchen; Bonn; Wien, 1961. 490 p.
  19. Borisov A. N., Ivanov V. V. Pinus sylvestris L. growth depending on available resources in ecological niche // Environ. Analys. & Ecol. Stud. 2019. V. 5. Iss. 5. P. 71–73.
  20. Grabarnik P., Sarkka A. Modelling the spatial structure of forest stands by multivariate point prosesses with hierarchical interactions // Ecol. Model. 2009. V. 220. Iss. 9. P. 1232–1240.
  21. O’Hara K. L. Stand structure and growing space efficiency following thinning in an even-aged Douglas-fir stand // Can. J. For. Res. 1988. V. 18. Iss. 7. P. 859–866.
  22. O’Rourke, Kelly G. E. Spatio-temporal modelling of forest growth spanning 50 years – the effects of different thinning strategies // Proc. Environ. Sci. 2015. V. 26. P. 101–104.
  23. Stöhr F. K. Erweiterungsmoglichkeit der Winkelzahlprobe: Diss. Freiburg, 1963. 125 p.

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».