CC BY
3Харионовская И.В.
м.н.с. Института социально-экономических и энергетических проблем Севера, г. Сыктывкар
airinh1976@yandex.ru
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕГИОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ
Ключевые слова: устойчивое управление лесными ресурсами, информационно-аналитическая система, геоинформационный анализ.
Keywords: sustainable forest management, information and analytical system, geoinformation analysis
Создание информационно-аналитической системы лесопользования - одна из актуальных задач развития лесного хозяйства в условиях экологизации и цифровизации экономики. Функционирование лесного хозяйства на современном этапе связано с выработкой механизмов принятия решений в условиях значительной неопределенности и непрерывного обновления знаний о меняющейся внешней среде. Лес, согласно данному подходу, представляет собой сложную динамическую систему, зависящую от многих факторов и, в свою очередь, оказывающую множественное влияние на окружающую среду. Кроме того, с нарастающей актуальностью проблем, связанных с изменениями климата, формируются новые факторы и взаимосвязи. По признанию ведущих специалистов в сфере исследования и организации устойчивого управления лесами (УУЛ), в оптимальном виде новая методология управления должна включать открытые модульные системы с комплексами интегральных моделей, библиотеками прикладных приложений, а также системами наблюдения и сбора данных.
Исследование теоретических разработок и практики УУЛ позволило сделать вывод о том, что при достаточно подробной изученности российской лесной наукой вопросов биофизической оценки функций и услуг лесных экосистем, вопросы экономической оценки проработаны недостаточно, что препятствует экономическому обоснованию и организации лесопользования на принципах устойчивости. Практические документы по организации лесного хозяйства, такие как лесной план, проекты освоения лесов, лесные декларации и другие, не содержат четкой информации по экономическому анализу и оценке лесохозяйственной деятельности, что затрудняет определение эффективности управления лесными ресурсами.
Решение данной проблемы на современном уровне возможно только при организации комплексной информационно-аналитической системы с использованием передовых доступных программно-информационных технологий, включающих, прежде всего, методы дистанционного зондирования, геоинформационный анализ и интеллектуальные системы принятия решений. Такие технологии основаны на использовании как специализированных моделей развития лесных ландшафтов и сообществ, в частности моделей роста лесных насаждений, так и интегральных моделей лесопользования, учитывающих социальные и экономические факторы. Сложность и многообразие взаимосвязанных факторов, которые нужно учесть при лесном планировании, вызывают потребность в новых средствах управления лесами, поэтому использование интегральных моделей становится необходимой научно-технологической основой организации УУЛ.
Таким образом, методологическая основа разработки региональной модели устойчивого лесоуправления на основе организации современной информационно-аналитической системы включает следующие составляющие:
1 - принципы, критерии и индикаторы устойчивого управления лесами, разработанные в соответствии с международно признанными стандартами и целями устойчивого развития1 ;
2 - алгоритмы и методы оценки продукции и услуг, создаваемых лесом как экологической системой;
3 - модели развития лесных ресурсов, учитывающие множественность и особенности действия факторов, влияющих на состояние лесных ресурсов.
Несмотря на то, что цифровые технологии в нашей стране активно развиваются, практика их использования пока имеет существенные недостатки, среди которых: отсутствие единой программно-цифровой основы в виде базы данных и пользовательской программной среды; недоступность для непосредственных пользователей большого объема информации, считающейся внутриведомственной; методологическая и методическая разобщенность собираемой информации.
Примером может стать структура современной информационной системы Лесной службы Финляндии2. Ее основные блоки:
- государственная система лесоустройства;
1 Повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. - https://unstats.un.org/sdgs/report/2020/
2 Инструменты поддержки принятия решений в лесном хозяйстве / Научно-исследовательский институт леса Финляндии. -Йоэнсуу, 2014. - 74 с.
- система принятия решений на основе использования данных статистики по развитию лесных ресурсов и лесопользованию ;
- программное обеспечение для поддержки решений на основе многоцелевого совместного планирования с участием всех субъектов лесопользования.
В Республике Коми получила развитие система информации о природных ресурсах в формате ГИС, разработанная Территориальным фондом информации Республики Коми1. В разделе «Природно-ресурсный потенциал» содержатся поквартальные данные о породно-качественных характеристиках лесного фонда республики, а также картографические слои данных о лесной растительности, транспортной доступности лесных ресурсов и основных лесозаготовителях. Однако для полноценного анализа и планирования деятельности необходима экономическая оценка лесных ресурсов и их доступности, которая на данный момент в этой системе отсутствует. Нет также прямого доступа лесопользователей к информации по тем участкам, на которых они планируют свои заготовки.
Для решения этих вопросов сотрудниками лаборатории экономики природопользования Института социально-экономических и энергетически проблем Севера Коми научного центра УрО РАН с 2018 года ведутся разработки по методическому обоснованию оценки лесных ресурсов на уровне первичных единиц формирования данных - лесных выделов и кварталов2. С использованием инструментов геоинформационного анализа и программных средств обработки данных были разработана методика товарно-стоимостной поквартальной оценки лесных ресурсов Республики Коми, а также методика прогнозной оценки состояния лесных ресурсов. С помощью этих методик были определены территориально дифференцированные сценарии развития лесных ресурсов, учитывающие возможность достижения оптимальных с точки зрения эффективности лесовосстановления параметров.
Схема программного модуля по прогнозированию состояния лесных ресурсов представлена на рис. 1.
Рисунок 1.
Структура программного модуля по прогнозированию стоимости лесных ресурсов
Прогноз показал, что при реализации лесовосстановительных мероприятий в соответствии с оптимальным сценарием долю ценных сортиментов можно существенно повысить, в среднем с 10-20% до 30, а по некоторым кварталам - до 40-50%.
Было также установлено, что расходы на лесовосстановление будут существенно ниже, чем прогнозный прирост удельной стоимости товарного запаса лесных ресурсов и в среднем составят всего 13% от этого прироста.
По итогам исследования была проведена также группировка лесничеств по показателям прогнозной стоимости спелых и перестойных лесов на 1 га и среднего годового прироста на 1 га, отражающих действие двух ключевых факторов формирования лесоресурсной базы - интенсивности освоения и качества лесорастительных условий. С учетом
1 https://gis.rkomi.ru
2 Харионовская И.В. Прогноз состояния и стоимостная оценка лесных ресурсов в соответствии с основными сценариями ведения лесного хозяйства (на примере Ношульского лесничества Республики Коми) // Актуальные проблемы, направления и механизмы развития производительных сил Севера - 2020: Сборник статей Седьмой Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) (9-11 сентября 2020 г., Сыктывкар): в 2 ч. - Сыктывкар, 2020. - Ч. 1. - С. 320-327.
факторов лесопользования и территориальной дифференциации прогнозной удельной стоимости товарного запаса в каждой группе лесничеств проведена оценка уровня лесовосстановления (рис. 2).
Рисунок 2.
Распределение лесничеств по прогнозной стоимости и уровню лесовосстановления
Все лесничества условно можно разделить на три основных сектора, обусловленные территориальным расположением: северные лесничества (группа А), лесничества центральной части (группы В, С, Б) и южные лесничества (группы Е, Б, в). В их границах в зависимости от соотношения прогнозной удельной стоимости и среднего прироста выделяются компактные группы с однородными показателями.
Северные, слабо осваиваемые и наименее продуктивные леса, отличаются низким потенциалом роста товарной стоимости (группа А). Прогнозная стоимость запаса на гектар в этих лесничествах не достигает 200 тыс. руб./га.
Лесничества центральной части делятся на три группы как по благоприятности условий произрастания, так и по интенсивности освоения. При этом прогнозная стоимость в этих группах колеблется примерно в одинаковом диапазоне, от 200 до 300 тыс. руб./га. На основе анализа данных выяснилось, что в разных группах схожий уровень стоимости стал результатом действия отличающегося набора факторов.
Группа В объединяет восточные лесничества с низким уровнем освоения лесных ресурсов и преобладанием спелых и перестойных лесов с длительным периодом восстановления. При невысоком годовом приросте эти леса имеют достаточно высокие показатели запаса и товарной структуры. Однако наращивание промышленной заготовки в
этих лесах может привести к существенному снижению их стоимости вследствие большой длительности периода восстановления.
Группа С объединила лесничества с высокой интенсивностью освоения в прошлом и достаточно высоким потенциалом восстановления в будущем. Интенсивные истощительные рубки, которые велись в советское время, стали причиной снижения фактических показателей запаса и стоимости до уровня соседней группы лесничеств с более низким уровнем среднего годового прироста. Однако перспектива ввода в эксплуатацию больших объемов средневозрастных и приспевающих сосновых лесов, при соответствующем уровне восстановления, обусловливает хорошие качественные и стоимостные прогнозные показатели.
В группу Б вошли наиболее истощенные западные лесничества с низким потенциалом восстановления. Они характеризуются, при более высоком среднем приросте по сравнению с группами В и С, более низкими показателями прогнозного запаса и стоимости. Это леса, которые в рассматриваемом прогнозном периоде не смогут полностью восстановиться.
Южные лесничества в целом характеризуются высокими показателями годового прироста, запаса на гектар, качества и стоимости лесных ресурсов. Группа Е включает среднеудаленные от основных центров переработки лесных ресурсов лесничества, на которых в прошлом леса осваивались достаточно интенсивно. Несмотря на более низкий по сравнению с расположенными южнее лесничествами уровень эксплуатации, они имеют высокую степень истощения лесов, что в совокупности с невысоким приростом обусловливает более низкий потенциал восстановления лесов и стоимость товарного запаса как фактическую, так и прогнозную.
Группа Б включает лесничества с хорошей способностью восстановления и высокой интенсивностью эксплуатации, расположенные в центральной части, где сосредоточено основное потребление лесных ресурсов. Несмотря на высокую интенсивность заготовок, показатели качества лесных ресурсов достаточно высокие, что обусловлено высоким уровнем среднего прироста. В подгруппе выделяется Пруптское лесничество, характеризующееся уникальный породным составом, с преобладанием на южной границе старовозрастных осинников с очень высоким запасом и вследствие этого имеющее высокую удельную стоимость на гектар.
В группе в сосредоточены наиболее продуктивные леса, с высокой интенсивностью заготовок. Лесничества этой группы имеют самый высокий уровень по всем показателям и обладают самым высоким потенциалом восстановления. Уровень среднего годового прироста в них позволяет компенсировать высокую степень освоения и истощения. Однако стоит отметить, что два самых южных лесничества - Прилузское и Летское, имеют более низкий по сравнению с соседними лесничествами прирост удельной стоимости. Это связано с тем, что степень истощения ресурсов превысила предельный уровень, при котором возможен выход на оптимальные параметры в течение прогнозного периода.
Таким образом, установлено, что наибольшего уровня лесовосстановления, несмотря на высокую интенсивность освоения и истощенность лесов, можно достичь в южных лесничествах с высокой продуктивностью. Также, несмотря на невысокие показатели прироста, достаточно хорошим уровнем лесовосстановления обладают лесничества, расположенные немного севернее центральной части республики.
Истощение лесов в центральной части республики, где сосредоточены главные мощности по лесозаготовке и переработке, достигло такого уровня, что при средней и высокой продуктивности привело к снижению уровня возможного восстановления до среднего и низкого в некоторых лесничествах.
Разработанные методика и программный модуль могут стать дополнением существующей информационной системы по лесным ресурсам региона, позволяющим реализовать прогнозную товарно-стоимостную оценку, и будут способствовать повышению эффективности лесопользования как для лесных предприятий, так и для государственных органов управления лесными ресурсами.
В дальнейшем в планах развития исследований стоит задача разработки регионально дифференцированных моделей развития лесных ресурсов и лесопользования, основанных как на новых данных по пилотным модельным участкам, так и на существующих современных многофакторных моделях развития лесных ландшафтов с учетом не только природных, но и социальных, и экономических факторов.
