CC BY
36
ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО, КАДАСТР И МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ
УДК 504
МОДЕЛИ ЛЕСНЫХ ЗЕМЕЛЬ КАК БАЗОВЫЕ БЛОКИ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА В ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИИ
Татьяна Анатольевна Лебедева
Уральский государственный горный университет, 620144, Россия, г. Екатеринбург, ул. Куйбышева, 30, кандидат технических наук, старший преподаватель, тел. (343)257-34-64, e-mail: taranova.ekb@bk.ru
Людмила Константиновна Трубина
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доктор технических наук, профессор кафедры экологии и природопользования, тел. (383)361-08-86, e-mail: lab.ite@ssga.ru
В статье рассматриваются вопросы формирования математических моделей лесных земель как базовых блоков геоинформационных систем мониторинга в землепользовании. Такие модели представлены в формах природных объектов (лесных ресурсов), природных явлений (средоформирующих и социальных функций) и природных процессов (природо-земле-лесообразовательных). Приведены конкретные параметры роли лесных земель (лесов) в поддержании состава атмосферного воздуха на интенсивно осваиваемых территориях Урала и параметры водоохранно-водорегулирущей роли лесопокрытых водосборных территорий с учетом их многолетней трансформации. Представлены модели лесообразовательных процессов с учетом пространственной и временной динамики. Рассмотренные модели лесных земель в составе базовых блоков геоинформационных систем мониторинга в землепользовании позволяют ввести в него временной масштаб, посредством которого осуществляется прогнозирование состояния земель. Создается единая геоинформационная система мониторинга лесных земель, обеспечивающая прогнозные оценки последствий реализации различных вариантов землепользования с учетом современных вызовов и рисков.
Ключевые слова: лесные земли, информационные системы мониторинга, имитационные модели, базовые блоки, природные объекты, природные явления, природные процессы.
Информационное обеспечение исследований по окружающей природной среде осуществляется с помощью географических информационных систем (ГИС). Они выполняют широкий спектр операций с различными рядами данных, связывая и совмещая их по определенным признакам, обеспечивая процесс обмена информацией между специалистами различных наук и производственной сферы.
В связи с реализацией Концепции экологически устойчивого развития территорий [1] и важностью информации о состоянии природных экосистем многими исследователями [2-4], ставится задача создания эффективных систем мониторинга (контроля) состояния земель. Данная задача включает разработку средств сбора, хранения и передачи данных о состоянии земель и совершенствование методов обработки этих данных. Такие системы по отношению к природной среде в некоторых работах называют геоинформационными мониторинговыми системами [5].
Состав базовых блоков геоинформационных систем мониторинга лесных земель обусловлен задачами анализа разнородной информации по лесным землям (натуральные показатели природных благ лесных земель - биометрические и биопродукционные и их экономические эквиваленты) и требованиями оценки состояния (выбор критериев, оценки, покомпонентная и комплексная оценка) в конкретных пространственных (локальные, региональные) и временных границах (настоящее время, краткосрочные интервалы времени индивидуального землепользования, долгосрочные периоды землепользования в интересах общества).
Развитие геоинформационных систем мониторинга земель полагает введение в них соответствующих моделей природных объектов, явлений и процессов. С позиций междисциплинарного подхода в системном мониторинге земель рассматриваются природные объекты, природные явления и природные процессы.
Природные объекты - физические (материальные) тела: растения, животные, воздух атмосферы, водные объекты, почва, горные породы. Для лесных экосистем это древостои [6], лесонасаждения, растительные ярусы.
Природные явления - это внешние свойства и признаки природных объектов [7, 8], постигаемые человеком через ощущение, восприятие, представление. Например, лес (конкретно - древостой) - это природный объект, а его свойства проявляются через средоформирующие и социальные функции. В природных явлениях существуют законы; так, прирост массы древесины происходит за счет поглощения солнечной энергии и разложения углекислого газа и воды.
Природные процессы - это ход, развитие природных явлений, последовательная смена их состояний [9]. Если природное явление представляется статическим, постоянным, то природный процесс всегда обладает динамическими характеристиками [10]; например, лесообразовательный процесс [11] - это совокупность явлений возникновения, развития и разрушения леса, закономерно и последовательно развивающихся на земной поверхности, реализующихся в определенных физико-географических условиях в ходе возрастного развития лесообразователей (древостоев).
Модели лесных земель, как покомпонентная, так и целостная (экосистем-ная), опираются на существующую информационную основу [12, 13]; они ориентируются на характер их использования (например, для покомпонентной или
целостной оценки, для прогнозирования различных ситуаций, для оптимизации вариантов использования).
Эти функции реализуются с помощью анализа аэрокосмической информации и наземных измерений. С помощью методов пространственно-временной интерполяции выполняется восстановление данных по режиму и приведение их к одному моменту времени.
Модели природных объектов на лесных землях в составе базовых блоков ГИСмониторинга
Модели растительного покрова лесных земель в ГИС мониторинге включают [14] древостой различных ярусов, подрост древостоев, кустарники, травянистый, моховой и лишайниковый покровы. При мониторинге растительного покрова на лесных землях учитывают биометрические параметры компонентов покрова.
Модели воздуха атмосферы (на лесных землях) характеризуют содержание газов (СО2, О2, метан и т. д., газообразные загрязнения) и их специфические характеристики (например, уровень ионизации О2), наличие аэрозолей (главным образом, загрязнений), наличие в воздухе микроэлементов (например, фитонцидов) и пыли.
Модели водных ресурсов на лесопокрытых водосборах включают параметры жидких осадков (суммы осадков, распределение по сезонам, соотношение по элементам водного баланса, распределение величины речного стока).
Почвы лесных земель являются важнейшим элементом биотической регуляции окружающей среды. Модели почв лесных земель включают параметры потоков энергии в природном и антропогенном каналах окружающей среды и параметры круговорота биогенных элементов в окружающей среде (С, О2, Н, N Р, К, Са).
Модели природных явлений
При мониторинге лесных земель природные явления рассматриваются через реализацию средоформирующих и социальных функций, причем средо-формирующие функции присущи всей территории лесных земель, а социальные функции лесных земель проявляются (и охватываются мониторингом) только на отдельных (специальных) территориях (например, лесопарки, зеленые зоны).
Ниже рассматриваются две средоформирующие функции лесных земель:
- поддержание состава атмосферного воздуха (поглощение углекислого газа, продуцирование кислорода);
- водоохранная, выражающая конкретно в регулировании речного стока на лесопокрытых территориях.
Экологический смысл роли лесных земель в поддержании состава воздуха атмосферы заключается в совокупности физиологических, биохимических и биофизических процессов (фотосинтез, дыхание растений, разложение органики и депонирование углерода), происходящих во всех элементах лесного биоценоза. Из них наиболее важны процессы, определяющие баланс углекислого газа (СО2) и кислорода (О2) в атмосфере. Простейшая формула фотосинтеза имеет вид:
С02+Н20+675Кса1 ^ С6Н1206+02+Н20. (1)
Например, для того, чтобы при фотосинтезе сформировалась 1 т сухой древесины березы, в которой содержится 500 кг углерода и 430 кг кислорода, необходимо поглотить из атмосферного воздуха 1 835 кг углекислого газа. При этом за счет разложения СО2 и воды образуется 1 823 кг кислорода, из которого 430 кг остаются в древесине, а 1 393 кг выделяются в атмосферу. Рассчитанные параметры поглощения СО2 и выделения О2 для основных древесных пород приведены в табл. 1.
Таблица 1
Способность деревьев поглощать выделять О2 и СО2 при образовании 1 т сухой массы древесины, т/т
Растение Поглощение СО2 Выделение О2
Сосна 1,802 1,389
Ель, пихта 1,853 1,423
Береза 1,833 1,391
Осина 1,846 1,423
Определение массы поглощенного СО2 и выделяемого О2 основано на рассмотрении начального и конечного состояния экосистемы за вегетационный период, а за исходный показатель принимается прирост органической массы растений - текущий прирост.
Годовая масса поглощаемого из атмосферы углекислого газа (СО2) чистыми лесонасаждениями и по преобладающей породе в смешанных лесонасаждениях (1 га лесных земель) определяется по формуле:
Гс = цгЖ(1 + V уъ + Угу21)Рс, т/га в год, (2)
где дI - текущий среднепериодический прирост стволовой древесины в 1-й группе возраста лесонасаждения, м3/га;
Ж - плотность древесины в 1-й группе возраста лесонасаждения, т/м ;
У1ь Ун - коэффициенты соизмерения прироста древесины пней и корней, сучьев и ветвей по типам леса (классам бонитета);
¥1, VI - коэффициенты соизмерения прироста древесины пней и корней, сучьев и ветвей по различным возрастным группа лесонасаждения;
Рс - интенсивность поглощения углекислого газа при образовании 1 т абсолютно сухой древесины, т/т.
Продуцируемый растениями на лесных землях кислород обладает важной оздоровительной функцией: он, во-первых, содержит ионы молекул кислорода (аэроны), способствующих активности дыхательных ферментов человека, увеличению биотоков мозга, и, во-вторых, воздух в лесу содержит химически активные летучие органические вещества (фитонциды), очищающие воздух от болезнетворной микрофлоры.
Информационная система мониторинга лесных земель включает имитационную модель их водоохранно-водорегулирующей роли. В работах Института леса УрО РАН [15] были учтены основные факторы водоохранной роли лесных земель; была предложена модель, имитирующая увеличение осадков на лесопокрытых водосборных территориях и возрастание подземной части речного стока (с уменьшением поверхностного стока).
Увеличение подземного стока на лесных землях АБ в летний период определяется выражением:
Л£ = X х а х К1 х ц (С1 х К2 х К3 х К4 - (1 - Р))С2, м3/ га (3)
где X - суммарная величина осадков; а - коэффициент речного стока; ц - доля (от 1) летних осадков в сумме годовых; Р - коэффициент прироста осадков благодаря лесам; С1 и С2 - коэффициенты подземной составляющей речного стока соответственно для данной лесопокрытой и безлесной территорий; К1 - коэффициент заболоченности территории; К2, К3 - коэффициенты, корректирующие возраст и класс бонитета насаждений; К4 - коэффициент, корректирующий полноту насаждений.
В табл. 2 и 3 приведены основные параметра модели водоохранно-водорегулирующей роли лесных земель: коэффициенты речного стока (в зависимости от природных подзон, лесокадастровых районов и рельефа местности) и коэффициенты подземной части речного стока (в зависимости от лесистости территории, вида, насаждения, рельефа территории и типов лесных почв).
Таблица 2
Величина коэффициента стока на лесных землях Среднего Урала (с использованием данных Уралгидромета)
Природная подзона Лесокадастровый район Свердловской области Рельеф Коэффициент
Северная тайга Ивдель-Оусский горный 0,45
равнинный 0,45
Средняя тайга Серовский горный 0,36
равнинный 0,27
Окончание табл. 2
Природная подзона Лесокадастровый район Свердловской области Рельеф Коэффициент
Средняя тайга Южная тайга Тавдинский равнинный 0,28 0,14
Средняя тайга Новолялинский горный равнинный 0,36 0,27
Южная тайга Нижнетагильский горный равнинный 0,28 0,14
Южная тайга Алапаевский равнинный 0,14
Южная тайга Туринский равнинный 0,14
Широколиственно-технохвойная тайга Красноуфимско-Шалинский горный 0,20
Южная тайга Екатеринбургский горный равнинный 0,28 0,14
Предлесостепь Припышминский равнинный 0,12
Таблица 3
Коэффициенты подземной части речного стока на лесных землях
Среднего Урала
Лесистость территории, % Вид насаждений на лесных землях Равнинные леса Горные леса
суглинистые почвы супесчаные почвы суглинистые почвы супесчаные почвы
> 70 хвойные лиственные 0,80 0,65 0,95 0,80 0,70 0,55 0,90 0,75
61-70 хвойные лиственные 0,70-0,79 0,60-0,64 0,80-0,94 0,70-0,79 0,65-0,69 0,50-0,54 0,80-0,89 0,70-0,74
51-60 хвойные лиственные 0,65-0,69 0,55-0,59 0,75-0,79 0,65-0,69 0,60-0,64 0,45-0,49 0,75-0,79 0,60-0,69
41-50 хвойные лиственные 0,55-0,64 0,50-0,54 0,70-0,74 0,60-0,64 0,50-0,59 0,40-0,44 0,60-0,74 0,50-0,59
31-40 хвойные лиственные 0,45-0,54 0,40-0,49 0,60-0,69 0,55-0,59 0,40-0,49 0,35-0,39 0,50-0,59 0,45-0,49
< 30 хвойные лиственные 0,27 0,32 0,18 0,32
Модели природных процессов на лесных землях в составе базовых блоков ГИСмониторинга
Природные процессы на лесных землях в экосистемном плане представляют собой различные лесообразовательные процессы. Модели таких процессов в геоинформационных системах мониторинга лесных земель имитируют в первую очередь возрастное развитие лесообразователей (древостоев), затем
существующую смену коренных лесонасаждений производными и характер пространственного размещения различной растительности на лесных землях.
Моделирование возрастного развития растительности (древостоев) на лесных землях осуществляется на базе имитации динамики основных биометрических и биопродукционных параметров лесных земель (лесов).
Моделирование смены коренных лесонасаждений производными [16, 17] в геоинформационных системах мониторинга лесных земель производится в соответствии с рисками реализации различных типов лесовосстановления (приведена в табл. 4 для различных природных подзон Среднего Урала) и согласно возможным типам смен древостоев (табл. 5).
Таблица 4
Риски типов лесовосстановления на Среднем Урале
Природная подзона Типы лесовосстановления
Коренные хвойные леса Производные леса
коротко длительно устойчиво
Северная тайга 0,80 0,10 0,10 —
Средняя тайга 0,60 0,30 0,08 0,02
Южная тайга 0,55 0,25 0,15 0,05
Смешанные широколиственно-хвойные леса 0,50 0,10 0,10 0,30
Смешанные предлесостепные сосново-березовые леса 0,45 0,05 0,10 0,40
Таблица 5
Возможные типы лесовосстановления древостоев сосны по группам типов сосняков
Типы лесов Сосняки
с подростом без подроста
Брусничниковая 1 2; 3
Ягодниковая 1 2; 3
Липняковая 1; 3 4; 5
Разнотравная 1; 3 4; 5
Травяно-зеленомошная 1; 3 4; 5
Мшисто-хвощовая 1; 3 4; 5
Сфагновая, травяно-болотная 1; 3 4; 5
Примечание. Типы лесовосстановительных смен: 1 - коренные хвойные из подроста предварительной генерации; 2 - коренные хвойные при последующем возобновлении; 3 - короткопроизводные лиственные: 4 - длительнопроизводные лиственные; 5 - устойчиво-производные лиственные.
Так, в северной тайге на Среднем Урале [18, 19] большинство древостоев с преобладанием сосны после вырубки, пожара или гибели от болезней и вредителей с вероятностью 0,8 [20] будет восстанавливаться условно коренными сосновыми древостоями (это брусничниковый и ягодниковый типы лесных земель). А с вероятностью 0,2 в северной тайге сосняки будут сменены лиственными древестоями (это, главным образом, травяно-зеленомошные, мшисто-хвощевые и сфагновые типы лесных земель).
Моделирование характера пространственного размещения различной растительности на лесных землях [21] в геоинформационных системах мониторинга производится путем учета распределения лесных земель по породам и группам возраста; в табл. 6 представлены данные по Среднему Урала (Свердловской области) за период 1961-2014 гг.
Таблица 6
Распределение покрытой лесом площади Свердловской области по группам возраста и древесным породам в динамике, %
Покрытая Группа возраста
Год Древесные по- лесом Молодняки Средне- Приспевающие Спелые и
роды площадь, I класса II класса возраст- перестой-
% ные ные
1961 Всего 100 13,4 9,7 13,3 9,1 54,5
В том числе:
хвойные 63,9 7,2 3,2 6,8 6,6 40,1
лиственные 36,1 6,5 6,5 6,5 2,5 14,1
1983 Всего 100 16,6 14,2 26,9 9,7 32,6
В том числе:
хвойные 64,6 10,9 8,5 13,5 6,8 24,9
лиственные 35,4 5,7 5,7 13,4 2,9 7,7
1998 Всего 100 12,0 15,0 31,8 11,3 29,9
В том числе:
хвойные 61,7 7,9 9,9 15,4 6,9 21,6
лиственные 38,3 4,1 5,1 16,4 4,4 8,3
2003 Всего 100 14,2 18,3 29,7 9,6 28,2
В том числе:
хвойные 55,6 9,4 12,0 11,7 3,8 18,7
лиственные 44,4 4,8 6,3 17,9 5,9 9,5
2014 Всего 100 15,3 16,4 32,4 9,8 26,1
В том числе:
хвойные 52,1 7,4 8,1 15,9 4,7 16,3
лиственные 47,9 7,9 8,3 16,5 5,1 10,2
В период с 1961 по 2014 г. на Среднем Урале доля спелых хвойных лесов сократилась с 40 до 16 %, лиственных - с 14 до 10 %, а в целом доля всех спе-
лых насаждений, т. е. с наилучшими биометрическими параметрами, определяющими климаторегулирующий и водоохранно-водорегулирующий потенциал лесной территории, - с 54 до 26 %. Одновременно доля молодняков, обладающих наибольшей интенсивностью различных биологических процессов, увеличилась с 24 до 32 %, причем в основном за счет хвойных.
Необходимо также отметить, что суммарная доля лиственных лесов на Среднем Урале за это же время увеличилась с 36 до 44 %, т. е. в среднем в год на 0,2 % от площади всех лесов. Интересно, что еще в 1983 г. Н. И. Теринов и
B. Е. Турков определили площадь производных лиственных насаждений в 40-45 %, «не менее трети которых развиваются по пути длительно-восстановительных смен».
Рассмотренные модели лесных земель в составе базовых блоков геоинформационных систем мониторинга в землепользовании позволяют ввести в него временной масштаб [22, 23], посредством которого осуществляется прогнозирование состояния земель. В результате создается единая геоинформационная система мониторинга лесных земель, обеспечивающая прогнозные оценки последствий реализации различных вариантов землепользования с учетом современных вызовов и рисков.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Ануфриев В. П., Лебедев Ю. В., Старченко М. Г., Ячменёва А. И. «Зеленая» экономика и качество жизни // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. - 2014. - № 5. -
C. 73-82.
2. Аврунёв Е. И., Крупинин Н. Я., Лебедева Т. А. Влияние изменения климата на биологические ресурсы северных территорий (Урал, Западная Сибирь) // Известия Самарского научного центра РАН. - 2016. - Том 18, № 2 (2). - С. 272-275.
3. Исаев А. С. Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методика и методы. РАН. - М. : Наука, 2002. - 453 с.
4. Карпик А. П. Системная связь устойчивого развития территорий с его геофизическим информационным обеспечением // Вестник СГГА. - 2010. - Вып. 1 (12). - С. 3-13.
5. Каевицер В. И., Крапивин В. Ф., Потапов И. И. Экономически эффективная информационно-моделирующая технология мониторинга лесных экосистем и оценки их роли в изменении климата // Экономика природопользования. - 2015. - № 4. - С. 57-61.
6. Петров А. П. Лесной кадастр и стоимостная оценка лесных ресурсов // Лесное хозяйство. - 1996. - № 2. - С. 11-16.
7. Лебедев Ю. В. Оценка лесных экосистем в экономике природопользования. - Екатеринбург : Изд-во УрО РАН, 2011. - 547 с.
8. Тишков А. А. Биосферные функции природных экосистем России. - М. : Наука, 2005. - 309 с.
9. Лебедева Т. А. Система мониторинга биотических компонентов окружающей среды (лесных земель) // Известия Самарского научного центра РАН. - 2016. - Том 18. - № 2. -С. 127-131.
10. Economic analysis of environmental impact / J. A. Dixon, L. F. Scura, R. A. Carpenter, P. B. Sherman. - L. : Earthscan, 1994.
11. Forest biodiversity lessons from history for conservation / Ed. by O. Hannay et. al. -CABI publ., 2004.
12. Гиниятов И. А., Жарников В. Б. О структуре и содержании мониторинга земель в современный период // Вестник СГГА. - 2000. - Вып. 5. - С. 25-27.
13. Дубровский А. В. Компьютерные технологии в землеустройстве и земельном кадастре : практикум. Ч. 1: Методика создания геоинформационного пространства объектов недвижимости. - Новосибирск : СГГА, 2009. - 48 с.
14. Czaran T. Spatiotemporal models of population and community dynamics. - L. : Chapman and Hall, 1998.
15. Лебедев Ю. В. Методология многоцелевого лесопользования в общей системе природопользования региона // Лесной журнал. - 1996 - № 5. - С. 65-74.
16. Lebedev Y. V, Anufriev V. P., Lebedeva T. A. Preservation of Forest Biodiversity - a Key Factor of Sustainable Development of a Territory // Applied Mechanics and Materials. -2014. - Vol. 692. - P. 139-142.
17. Lebedev Y. V., Anufriev V. P., Belov V. V. Multi-Criteria Optimization in Forest Exploitation // Advanced Materials Research. - 2014. - Vol. 694. - P. 549-553.
18. Колесников Б. П., Зубарева Р. С., Смолоногов Е. П. Лесообразовательные условия и типы лесов Свердловской области : практич. руководство. - Свердловск : Изд-во ИЭРиЖ, 1973. - 176 с.
19. Зонально-географические и типологические закономерности естественного возобновления в лесах Свердловской области / Б. П. Колесников, Н. А. Коновалов, Р. П. Исаева, Н. А. Луганский // Возобновление леса. - М. : Колос, 1975. - С. 14-21.
20. Смолоногов Е. П. Лесообразовательный процесс и проблемы лесной типологии // Лесообразовательный процесс на Урале и в Зауралье: сб. материалов. - Екатеринбург, 1996. -С. 4-25.
21. Рысин Л. П. Эталонные лесные экосистемы // Леса Русской равнины. - М. : Наука, 1993. - С. 179-181.
22. Рубцов М. В. Классификация функций леса // Лесоведение. - 1984. - № 2. - С. 3-9.
23. Кожухов Н. И. Экономика воспроизводства лесных ресурсов. - М. : Лесная промышленность, 1988. - 262 с.
Получено 30.01.2017
© Т. А. Лебедева, Л. К. Трубина, 2017
THE MODELS OF FORESTS LANDS AS A BASIC UNITS OF GIS MONITORING IN LAND USE
Tatyana A. Lebedeva
Ural State Mining University, 620144, Russia, Yekaterinburg, 30 Kuybysheva St., Ph. D., Senior Lecturer, tel. (343)257-34-64, e-mail: taranova.ekb@bk.ru
Lyudmila K. Trubina
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10, Plakhotnogo St., D. Sc., Professor, Department of Ecology and Environmental Management, tel. (383)361-08-86, e-mail: lab.ite@ssga.ru
In article questions of mathematical model's formation of forest's lands as a basic units of GIS monitoring in land use are considered. Such models are presented in forms of natural objects (forest's resources), a natural phenomena (create an environmental and social functions) and natural processes (nature-, land-, and forest-creating). Concrete parameters of a function of forest lands (forests) are specified in maintenance of composition of atmospheric air in intensively developed
territories of the Urals and parameters of the water-preserving and water-regulating functions of the foresting and water-collecting territories given many-year's transformation. Models of forest-creating's processes given the spatial and temporal dynamics are presented. Considered models of forest lands in the basic blocks of geoinformation systems of monitoring in land use allow to introduce a time scale by which the prediction of land condition. It creates a unified geographic information system for monitoring of forest land, providing forecasted estimates of the impacts of various land use options taking into account modern challenges and risks.
Key words: forest's lands, information systems of monitoring, simulation models, basic units, natural objects, natural phenomena, natural processes.
REFERENCES
1. Anufriev, V. P., Lebedev, Yu. V., Starchenko, M. G. & Yachmeneva, A. I. (2014). "Green" economy and quality of life. Vestnik UrFU. Seriya: Ekonomika i upravlenie [Bulletin of Ural Federal University. Series Economics and Management], 5, 73-82 [in Russian].
2. Avrunev, E. I., Krupinin, N. Ya. & Lebedeva, T. A. (2016). Influence of climate change on biological resources of northern territories (Urals, Western Siberia). Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra RAN [Izvestiya of Samara Scientific Center of RAS], Vol. 18, No. 2(2), 272-275 [in Russian].
3. Isaev, A. S. (2002). Monitoring biologicheskogo raznoobraziya lesov Rossii: metodika i metody. RAN [Monitoring of the biological diversity of Russian forests: methods and techniques. RAS]. Moscow: Nauka [in Russian].
4. Karpik, A. P. (2010). Systemic relationship of sustainable development of territories with his geophysical information support. VestnikSGGA [VestnikSSGA], 1(12), 3-13 [in Russian].
5. Kaevitser, V. I., Krapivin, V. F., & Potapov, I. I. (2015). Economically efficient information-modeling technology of the forest ecosystems monitoring and assessment of their role in the climate change. Ekonomika prirodopol'zovaniya [Environmental Economics], 4, 57-61 [in Russian].
6. Petrov, A. P. (1996). Forest inventory and valuation of forest resources. Lesnoe khozyaystvo [Forestry], 2, 11-16 [in Russian].
7. Lebedev, Yu. V. (2011). Otsenka lesnykh ekosistem v ekonomike prirodopol'zovaniya [Evaluation of forest ecosystems in environmental economics]. Yekaterinburg: UB RAS Publ. [in Russian].
8. Tishkov, A. A. (2005). Biosfernye funktsii prirodnykh ekosistem Rossii [Biosphere junction of natural ecosystems of Russia]. Moscow: Nauka, Institute of Geography, RAS [In Russian].
9. Lebedeva, T. A. (2016). System biotic components of environmental monitoring (of forest land) Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra RAN [Izvestiya of Samara Scientific Center of RAS], 18(2), 127-131 [in Russian].
10. Dixon, J. A., Scura, L. F., Carpenter, R. A., & Sherman, P. B. (1994). Economic analysis of environmental impact. L.: Earthscan.
11. Forest biodiversity lessons from history for conservation. (2004). O. Hannay (Ed.). CABI
Publ.
12. Giniyatov, I. A., & Zharnikov, V. B. (2000). The structure and land monitoring content in the modern period. Vestnik SGGA [Vestnik of SSGA], 5, 25-27 [in Russian].
13. Dubrovskiy, A. V. (2009). Computer technologies in land management and land cadastre: a workshop. In Metodika sozdaniya geoinformatsionnogoprostranstva ob"ektov nedvizhimosti: ch. 1 [Methods of creating geoinformation real estate space: Part 1]. Novosibirsk: SSGA [in Russian].
14. Czaran, T. (1998). Spatiotemporal models of population and community dynamics. L.: Chapman and Hall.
15. Lebedev, Yu. V. (1996). The methodology of multipurpose forestry in the region's total environmental management system. Lesnoy Zhurnal [ForestMagazine], 5, 65-74 [in Russian].
16. Lebedev, Yu. V., Anufriev, V. P., & Lebedeva, T. A. (2014). Preservation of Forest Biodiversity - a Key Factor of Sustainadle Development of a Territory. Applied Mechanics and Materials, 692, 139-142.
17. Lebedev, Y. V., Anufriev, V. P., & Belov, V. V. (2014). Multi-Criteria Optimization in Forest Exploitation. Applied Mechanics and Materials, 694, 549-553.
18. Kolesnikov, B. P., Zubareva, R. S., & Smolonogov, E. P. (1973). Forest forming conditions and forest types of the Sverdlovsk region. Sverdlovsk: IERiZh Publ. [in Russian].
19. Kolesnikov, B. P., Konovalov, N. A., Isaeva, R. P., & Luganskiy, N. A. (1975). Zonal, geographical and typological patterns of natural regeneration of forests in the Sverdlovsk Region. In Vozobnovlenie lesa [Forest Renewal]. Мoscow: Kolos [in Russian].
20. Smolonogov, E. P. (1996). Forest forming process and problems of forest typology. In Sbornik materialov: Lesoobrazovatel'nyy protsess na Urale i v Zaural'e [Proccedings of Forest Forming process in the Urals and in the Urals] (pp. 4-25). Yekaterinburg [in Russian].
21. Rysin, L. P. (1993). Reference forest ecosystems. In Lesa Russkoy ravniny [The forests of the Russian Plain]. Мoscow: Nauka [in Russian].
22. Rubtsov, M. V. (1984). Classification of forest functions. Lesovedenie [Forestry], 2, 3-9 [in Russian].
23. Kozhukhov, N. I. (1988). Ekonomika vosproizvodstva lesnykh resursov [Economy reproduction of forest resources]. Мoscow: Forest Industry [in Russian].
Received 30.01.2017
© T. A. Lebedeva, L. K. Trubina, 2017
