CC BY
41
УДК. 911.2:581.526.42(470.24)
В.В. Сысуев1, Ю.Н. Бондарь2, С.И. Чумаченко3
МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ЛАНДШАФТОВ И ДИНАМИКИ ДРЕВОСТОЕВ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОГО ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ4
На основе структуры природных территориальных комплексов выполнено моделирование потенциальных типов условий местопроизрастания методом дискриминантного анализа по обучающей выборке комплекса экспериментальных данных вдоль трансект. Это позволило привязать данные лесоустройства и получить ландшафтно адаптированные выделы. Моделирование динамики древостоя на основе этих данных проведено по контрастным сценариям лесопользования. Сравнение и анализ устойчивости лесов к рубкам главного пользования в различных ландшафтах позволили разработать схему дифференциального лесопользования. Планирование лесопользования по нормативам лесного хозяйства с учетом структуры ландшафтов дает возможность без ущерба для окружающей среды добиваться долгосрочного не-истощительного и экономически выгодного использования ресурсов леса.
Ключевые слова: моделирование, структура ландшафта, дешифрование ДДЗ, типы условий местопроизрастаний, морфометрические величины, модель динамики древостоев, ландшафтное планирование, долгосрочное лесопользование.
Введение. Ускорение темпа исчезновения и деградации бореальных лесов требует разработки современных методов планирования лесопользования с учетом ландшафтной структуры территории. Устойчивое управление и обеспечение неистощи-тельного пользования лесами, продекларированные основными принципами отношений в лесной сфере [2, 6], напрямую предполагают долгосрочное прогнозирование развития древостоев под влиянием деятельности человека. В связи с этим работа посвящена разработке методики и информационного обеспечения ландшафтного планирования устойчивого лесопользования.
Единственный метод лесоустройства, учитывающий особенности морфологической структуры ландшафта, — участковый метод, при котором проводят типизацию земель в пределах элементов рельефа на основе почвенно-типологических обследований. Для проведения лесоустройства по участковому методу требуется до начала лесоустроительных работ выполнить специальное почвенно-типологическое обследование с составлением почвенной карты и схемы типов лесорастительных условий и групп типов леса. Первичной учетной единицей при участковом методе лесоустройства также является таксационный выдел. [3]. Однако метод этот весьма трудоемок и дорог, требует применения специальных почвенных и лесотипологических исследований, что в условиях быстрого принятия решений делает его непривлекательным.
Ранее продемонстрировано преимущество выделения лесохозяйственных участков методами
морфометрии рельефа в ГИС перед традиционным лесотаксационным способом [12]. В нашей работе это направление получило дальнейшее развитие, показаны возможности применения ландшафтного подхода для обоснования и ведения лесохозяйственной деятельности в бореальных ландшафтах.
Постановка проблемы. В задачи ландшафтного планирования входят изучение взаимосвязи между компонентами ландшафта и оценка существующих и предполагаемых воздействий при существующей и планируемой деятельности [8]. Оптимальное использование ландшафтов в таежной зоне связано с охраной и рациональным использованием лесных ресурсов в соответствии с нормативами, обеспечивающими их нормальный рост, возобновление и сохранение естественной структуры и запасов. В настоящее время актуальны работы по ландшафтному планированию рациональной пространственной организации лесопользования в целях минимизации конфликтов между различными лесопользователями [4].
В статье представлена методика ландшафтного планирования устойчивого долгосрочного лесопользования на основе моделирования структуры природно-территориальных комплексов (ПТК) и динамики древостоев. Под ПТК в работе понимаются ландшафтные единицы локального уровня — простые урочища и подурочища.
Задача исследований — совершенствование методов планирования лесопользования на основе априорной космической информации и методов численного моделирования ТУМ (типов условий местопроизрастания) по параметрам распределения
1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра физической географии и ландшафтоведения, профессор, докт. геогр. н., e-mail: v.v.syss@mail.ru
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра физической географии и ландшафтоведения, науч. с., канд. геогр. н., e-mail: yuribondar@mail.ru
3 Московский государственный университет леса, кафедра «Информационные технологии в лесном секторе», профессор, докт. биол. н., e-mail: chumachenko-s@mail.ru
4 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 04-09-00541).
геофизических полей с привязкой материалов лесоустройства к ландшафтной структуре территории. В условиях долгосрочности процессов лесовосстанов-ления и неопределенности социально-экономических условий реальным методом долгосрочного прогнозирования является имитационное моделирование динамики многопородного древостоя в соответствии с нормативами ведения лесного хозяйства [14]. Таким образом, важная задача — проведение численного моделирования динамики древостоев по контрастным сценариям лесопользования в пределах полученных выделов для выявления в различных ландшафтных условиях устойчивости древостоя к антропогенному воздействию.
Одна из ключевыгх задач — выбор объективны« единиц пространственного моделирования древосто-ев, однозначная привязка лесохозяйственных выделов к ландшафтно-морфологическим единицам. В общетеоретическом смысле таксационный выдел соизмерим с географической фацией и биогеоценозом. Однако на практике выдел может соответствовать и группе фаций, и подурочищам, и урочищам. Это обусловлено как объективными, так и субъективными причинами. При лесоустройстве методом класса возрастов проверка и уточнение границ таксационных выделов, предварительно установленных путем контурного (визуального) дешифрирования аэрофотоснимков, производятся в лесу при натурной таксации. Как известно, лесной полог может существенно сглаживать границы структур рельефа. Эффект континуальности растительного покрова приводит к тому, что однозначно провести границу между типами леса, выщела-ми, фитоценозами невозможно — два исследователя практически никогда не смогут получить одинаковые данные.
Поэтому в последнее время проводятся исследования по разработке методов анализа спектрозо-нальной космической информации для отображения структуры ландшафтного покрова на основе дифференциации параметров, отвечающих за физическую интерпретацию свойств ландшафтного покрова [5]. При рубках леса вообще нарушается приуроченность выщелов к ландшафтным единицам. Один из путей разрешения проблемы заключается в переходе от традиционных выщелов к выщелам, привязанным к ландшафтной структуре и учитывающим лесо-растительные условия. Такой переход значительно облегчает обязательная характеристика типов лесо-растительныгх условий при составлении таксацион-ныгх описаний выщелов. Вследствие этого в качестве территориальных единиц моделирования приняты типы условий местообитания (ТУМ) по эдафической сетке (матрице) П.С. Погребняка [7], которые позволяют выполнить их однозначную привязку к рельефу (к ландшафтным структурам) и лесотаксационным выделам, в описании которых обязательна характеристика условий произрастания леса. Далее в статье вместо «тип условий местообитания» используется
термин «тип условий местопроизрастания», что подчеркивает объекты исследования.
Объекты и методы исследований. Объект исследования — южно-таежные бореальные ландшафты краевой зоны1 Валдайского оледенения. Территория исследования находится в пределах Осташковской конечно-моренной гряда Валдайской возвышенности. Здесь на небольшой территории расположены краевые зоны четырех стадий последнего оледенения, что предопределило большое разнообразие ледниковых форм рельефа и пестрый литологический состав четвертичных отложений. Такое разнообразие рельефа и литологии обусловливает высокую степень ландшафтного и биологического разнообразия исследуемой территории [11].
Моделирование структуры ПТК вытолнено методами морфометрического анализа цифровой модели рельефа (ЦМР), подробно описанные ранее [9, 12]. Использованные параметры (абсолютная высота, углы наклона и экспозиция склонов, вертикальная и горизонтальная кривизна, доза солнечной радиации, удельная площадь водосбора и др.) рассчитаны по ЦМР, полученной при цифровании карты М 1:10 000. Морфометрические величины рассчитаны в ГИС ЭКО (П.А. Шарый), DiGem (О. Конрад), FracDim (Г.М. Алещенко, Ю.Г. Пузаченко).
Для выявления структуры растительного покрова и современного состояния ландшафтов использована спектрозональная съемка Landsat 7 ЕТМ+. Численное дешифрирование изображений проведено методами кластерного анализа без учителя. Использована дихотомическая классификация данных спектральных каналов и индекса NDVI с метрикой Евклида по методу максимума дистанции, реализованная в комплексе FracDim.
ТУМ и их диагностические признаки выделялись для каждой лесообразующей порода на основе экспериментальных данных. Основной метод — сплошная ленточная таксация вдоль ландшафтных трансект (320 площадок размером 20x20 м). На основе этих данных рассчитывались объемные запасы стволовой древесины, суммы площадей сечения, суммы диаметров, возрастная структура и другие характеристики древостоев [1]. На площадках также исследовали свойства почв (влажность, рН, гумус) и продуктивность травяного покрова.
Привязка ТУМ к ландшафтным единицам низкого иерархического ранга вдоль трансект и аппроксимация ТУМ на территорию исследования проведена путем моделирования потенциальных ТУМ методом дискриминантного анализа с обучающей выборкой для каждого ПТК. В качестве выборки использованы значения диагностических признаков ТУМ в пределах урочищ различныгх ландшафтов на трансектах. Полученные ТУМ соответствуют типам лесорастительных условий в лесоустроительных выделах, что позволяет привязать лесотаксационные данные к ландшафтно адаптированным ТУМ.
Прогнозирование долгосрочной динамики древостоя проведено методом имитационного математического моделирования на основе модели FORRUS-S [13, 14]. Расчеты динамики древесной синузии многовидового разновозрастного участка леса основаны на биоэкологических видоспецифич-ных функциях дерева в ходе его онтогенеза: текущий прирост, диапазон фотосинтетической активности, изменение площади кроны, коэффициент прозрачности кроны и пр. Входными данными модели являются картосхема ландшафтно адаптированных ТУМ и таксационные описания выделов, которые перед расчетами преобразуются в трехмерные данные. В ходе моделирования прогнозируется изменение средних таксационных характеристик насаждений (породный состав, высота, диаметр, возраст, запас и др.). Моделировались два контрастных варианта развития лесов: 1) имитируется естественное развитие насаждений: самоизреживание, естественный распад и воспроизводство древостоев без проведения каких-либо рубок; 2) имитируются сплошные рубки
главного пользования при достижении древостоем возраста спелости.
Анализ результатов моделирования позволил определить устойчивость древостоев к рубкам главного пользования и разработать схему предварительного ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования. Под устойчивостью лесных сообществ к рубкам главного пользования мы понимаем их способность восстановить свой первоначальный состав и структуру после антропогенного воздействия.
Результаты и их обсуждение. Дешифрирование структуры растительного покрова. Результаты численного дешифрирования спектральной съемки Landsat 7 ЕТМ+ приведены на рис. 1. Качество классификации, вычисленное с помощью дискриминантного анализа, в целом снижается с каждым последующим уровнем. На 4-м уровне (16 классов) качество классификации достоверное — 94,1%.
Верификация дешифрированных классов проведена методом дискриминантного анализа на основе
Рис. 1 Карта современного ландшафтного (растительного покрова) на основе классификации космической съемки Landsat 7 ТМ+: 1 — водные объекты; 2 — прибрежная растительность; 3 — еловые сомкнутые леса (дренируемые); 4 — елово-сосновые леса (дренируемые); 5 — смешанные и елово-сосновые леса; 6 — сосновые заболоченные леса; 7 — елово-мелколиственно-сосновые заболоченные леса; 8 — верховые болота с дорогами и ЛЭП; 9 — облесенные верховые и переходные болота; 10 — пойменные луга; 11 — антропогенно
нарушенные земли. Черными линиями показаны ландшафтные трасекты
данных лесотаксации. Дискриминантный анализ показывает, что все выделенные классы достоверно подтверждаются (распознаются) по полевым лесо-таксационным данным. Лучше всего распознаются сомкнутые ельники (с вероятностью более 60%). На рис. 1 показана карта современного состояния растительного покрова с верификацией содержания классов на основе данных лесотаксационной съемки.
Большая часть неправильно распознанных классов попала в соседние, схожие по смыслу классы, что обусловлено разными размерами пикселя и пробной площади лесотаксации, а также сентябрьским сроком снимка. В целом распознаваемость описанных в поле древостоев на основе классификации Landsat удовлетворительная, что позволяет в методических целях использовать лесотаксационные данные для верификации дешифрированных классов и экстраполяции полевых результатов. Результаты дешифрирования космического снимка позволили определить приуроченность классов растительных сообществ к ландшафтам и местностям территории, что необходимо для корректного моделирования ТУМ.
Карта структуры ПТК получена на основе численной классификации поверхности рельефа по морфометрическим величинам (МВ), описывающим градиенты геофизических полей и параметров состояния растительного (ландшафтного) покрова по данным ДДЗ. [10].
В полевых исследованиях в 2004—2006 гг. проведен анализ и сопоставление полученных классов ПТК с данными трансектных описаний и классической ландшафтной картой и показана перспективность данного метода для моделирования структуры ПТК [11] и соответственно ТУМ, однако следует учитывать невысокие способности морфометрического анализа по дифференциации структур различного генезиса, но однородной морфологии. В данной работе моделирование ТУМ выполнено на основе их диагностирования по классической ландшафтной карте [11].
Классификация потенциальньх ТУМ. Верификация ТУМ только по данным растительного покрова практически не учитывает дифференциацию рельефа и характеристику гигротопа местообитания, которые «маскируются» пологом крон деревьев. Поэтому следующим этапом стала комплексная классификация потенциальных ТУМ на основе морфометрических параметров распределения геофизических полей, цифровых данных дистанционного спектрозональ-ного зондирования и экспериментально полученных признаков ТУМ для каждого ПТК.
Ландшафтные исследования и ленточная таксация по трансектам выявила, что основными диагностическими признаками ТУМ кроме бонитета древостоя, являются: элемент рельефа, состав поверхностных отложений и травяной покров по которым можно косвенно судить о глубине грунтовых вод и содержании гумуса в почвах. Представим в качестве примера диагностические признаки ТУМ для наиболее распространенного трофогенного ряда С (таблица). На ландшафтном уровне дифференциация ТУМ определяется формами рельефа и составом отложений, на внутриландшафтном уровне основными факторами дифференциации ТУМ являются грунтовые воды и плодородие почв.
Потенциальные ТУМ показывают одинаковые потенциальные условия для функционирования растительности в пределах однородных по условиям увлажнения и трофности элементов рельефа. Однако не всегда существующий растительный покров полностью реализует потенциальный ТУМ и возможности ландшафта. Варианты, когда потенциальные возможности ландшафта не реализуются растительностью, могут быть связаны со стихийными природными явлениями разрушающего характера (массовые вывалы, болезни леса, наводнения и т.д.) и антропогенным воздействием (рубки леса и др.).
Моделирование потенциальных ТУМ выполнено методом дискриминантного анализа по обучающей
Диагностические признаки типов условий местопроизрастания трофогенного ряда С
Диагностические признаки ТУМ Диагностируемые признаки
рельеф фитоценоз состав и мощность отложений уровень грунтовых вод, м содержание гумуса, %
Слабовыпуклые вершины мореных холмов Папоротниково-ландышево-кисличный Маломощная супесь (0,3— 0,6 м), подстилаемая средними и тяжелыми суглинками С1 3—5 (в линзах песка) 2-3
Крутые и покатые склоны моренных холмов Папоротниково-майниково-кисличный Маломощная супесь (0,2— 0,5 м), подстилаемая средними и тяжелыми суглинками С2 1,5-2,5 4-5
Пологие склоны и пологона-клонные подножия моренных холмов Широкотравно- кислично- папоротниковый Легкий суглинок (0,5—1 м), подстилаемый более тяжелым С3 1,0-1,5 2,5-3,5
Пологонаклонные и плоские поверхности межхолмовых понижений Папоротниково-таволгово-хвощовый Маломощная супесь (0,3— 0,6 м), подстилаемая легкими и средними суглинками С4 0,5-1,0 4,5-6
Плоские низинные болота в межхолмовых депрессиях Таволгово-осоково-тростниковый Низинный торф (2—6 м), подстилаемый глиной С5 0-0,5 1-2
выборке. В основу обучающей выборки положены материалы трансектных исследований по идентификации ТУМ в полевых условиях для каждого ландшафта. В среднем для каждого выделенного класса ТУМ в каждом конкретном ландшафте выборка состоит из 30 точек, что является репрезентативной выборкой для дискриминантного анализа.
Пространственное моделирование ТУМ на весь район исследования выполнено по тем же параметрам, которые выше использованы для дифференциации ПТК (высота, уклон поверхности, ориентация склона, радиационный баланс, удельная площадь водосбора, вертикальная и горизонтальная кривизны, спектральные каналы Landsat 7ТМ+ и NDVI).
В целом моделирование ТУМ по параметрам распределения геофизических полей методом дискри-
минантного анализа имеет высокую степень достоверности распознавания классов (60—70%). Остальная часть ТУМ (30—40%) попадает в соседние, близкие по смыслу классы. Результаты классификации потенциальных ТУМ растительности на ландшафтной основе методом дискриминантного анализа по обучающей выборке показаны на рис. 2.
На основе сопоставления полученной карты потенциальных ТУМ и ландшафтной карты получены следующие закономерности ландшафтного распределения ТУМ: в пределах конечно-моренного ландшафта преобладают ТУМ трофогенного ряда С; заболоченные комплексы камовой местности моренного ландшафта относятся к ТУМ трофогенного ряда В с избыточным увлажнением; в камово-озовом ландшафте в одинаковом соотношении представлены
Рис. 2. Карта потенциальных ТУМ растительности, построенная на ландшафтной основе: типы условий местопроизрастаний: 1 — А1, 2 — А3, 3 — А4, 4 — А5; верховые олиготрофные болота; 6 — В1; 7 — В2; 8 — В3; 9 — В5; 10 — низинные болота; 11 — С1; 12 — С2; 13 — С3; 14 — С4; 15 — С5; 16 — водные объекты. Черными линиями показаны ландшафтные трасекты
ТУМ трофогенных рядов С и В; в пределах камовых местностей озерно-водно-ледникового ландшафта преобладают ТУМ трофогенного ряда А с нормальным и недостаточным увлажнением; в заболоченных местностях озерно-водно-ледникового ландшафта в равной степени представлены ТУМ рядов А и В преимущественно избыточного увлажнения.
Прогнозирование долгосрочной динамики древостоя. Численные эксперименты по разным сценариям лесопользования выявили различия в распределении и продукционном функционировании древостоев, обусловленные структурой ландшафта. Для рассмотрения и выявления ландшафтной дифференциации продукционных процессов в лесах мы моделировали развитие древостоев по контрастным сценариям лесопользования.
Динамика древостоев рассчитывалась на срок 250 лет, что соответствует двум полным оборотам рубки в условиях южной тайги и позволяет учесть сукцессионную смену поколений лесных пород. Шаг моделирования 5 лет. Прогнозировались и анализировались следующие показатели: породный состав древостоя, на основе которого оценивали его структуру и степень изменчивости лесов; запасы древостоя (м3/га) и средний прирост стволовой древесины (м3/га в год). Особенности сукцессионных смен учитываются моделью с помощью блока «прирост», который анализирует данные по подросту и нижним ярусам в пределах каждого конкретного ТУМ.
Для первичного анализа результатов моделирования и определения особенностей динамики моделируемых параметров были построены графики изменения лесотаксационных параметров в различных ТУМ. На рис. 3 на примере одного из урочищ
Рис. 3. Изменение запасов в 1-м ярусе древостоя в пределах вершинных поверхностей моренных холмов при естественном сценарии развития и при рубках главного пользования
привершинных поверхностей моренных холмов и гряд показаны результаты моделирования по двум контрастным вариантам развития лесов. На графиках динамики суммарных запасов отчетливо видно, что в этих ПТК при естественном развитии происходит постепенное изреживание сосны в еловом лесу, при этом запасы ели в среднем колеблются от 400 до 600 м3/га (рис. 3). В варианте моделирования рубок главного пользования в соответствии с нормативами в данных местопроизрастаниях наблюдается приоритетное возобновление ели, имеющей на моренных холмах высокий бонитет (I класс). При этом сосна и береза исчезают вообще на первых шагах моделирования, что вызвано их меньшим приростом относительно елового.
По сравнению с естественным развитием, рубки главного пользования способствуют увеличению запасов елового древостоя до 800 м3/га и более. В данных местообитаниях ель имеет высокий (I класс) бонитета и самый благонадежный подрост, поэтому подрост березы согласно нормативам лесного хозяйства уничтожается, так как акцент делается на выращивание той культуры, ухаживание за которой позволяет получить в данных местообитаниях максимальную продуктивность. Таким образом, моделирование показало, что в этих наилучших условиях местопроизрастания рубки главного пользования в соответствии с существующими нормативами способствуют существенному увеличению продуктивности лесов и устойчивому их возобновлению за счет соответствующих лесохозяйственных мероприятий.
На основе данных моделирования составлены карты динамики параметров древостоя для разных сценариев лесопользования, определены основные ландшафтные закономерности динамики древостоев для контрастных сценариев лесопользования. Анализ результатов моделирования позволил прогнозировать устойчивость древостоев к лесохозяйственному воздействию.
Прогнозная карта устойчивости леса к рубкам главного пользования при долгосрочном лесопользовании показана на рис. 4. Выделено 3 категории лесов по степени прогнозируемой изменчивости их структуры: леса, где не выявлено изменений породного состава; леса с незначительным изменением породного состава (смена или выпад второстепенной породы); леса с существенным изменением породного состава (смена главной породы). Полученные результаты показали взаимосвязь структуры ландшафтов и устойчивости биопродукционного процесса к лесо-хозяйственному воздействию: наиболее устойчивые к рубкам леса при долгосрочном лесопользовании прогнозируются в наиболее богатых местообитаниях (трофогеный ряд С) конечно-моренного ландшафта, а также в специфических местообитаниях долин ручьев и вершин песчаных камов; неустойчивые леса при рубках главного пользования прогнозируются в пределах камовых местообитаний с двучленным
Рис. 4. Карта устойчивости структуры леса к рубкам главного пользования при долгосрочном лесопользования на срок 250 лет: 1 — отсутствие изменения породного состава леса; 2 — незначительное изменение породного состава леса (смена или выпад второстепенной породы); 3 — существенное изменение породного состава леса (смена главной породы); 4 — водные объекты
строением почв в камово-озовом ландшафте и ка-мовой местности моренного ландшафта, а также в пределах склонов песчаных камов и заболоченных понижений озерно-водно-ледниковой равнины и низинных болот. Леса со средней устойчивостью структуры к рубкам главного пользования занимают относительно небольшие площади.
Предварительная схема и рекомендации по ландшафтному планированию долгосрочного устойчивого лесопользования. На основе анализа результатов прогнозирования продукционных параметров древостоя и прогнозной карты устойчивости проведена дифференциация территории по способам рекомендуемого лесопользования с целью наиболее рационального использования природных ресурсов и сохранения устойчивости структуры растительного покрова. Данная схема является I этапом в работе по ландшафтному планированию территории и предоставляет материал для глубокой и более обоснованной схемы окончательного ландшафтного планирования с учетом комплекса природных и социально-экономических факторов. Всего получено 4 категории ландшафтных комплексов по рекомендуемым типам лесохозяйственного использования и воздействия: 1) территории с наиболее устойчивыми и продуктивными лесами, способные восстанавливаться после антропогенного вмешательства; 2) огра-
ниченное и лимитированное воздействие(возможны выборочные рубки и рубки ухода), возможна рекреация; 3) преимущественное рекреационное использование или в качестве охотничьих угодий, создание лесов социально-культурного значения, создание ООПТ; 4) охраняемые территории с жестким нормированием нагрузок и запретом любого вида природопользования, создание ООПТ. Условно назовем данные типы природных комплексов: потенциального лесохозяйственного использования, ограниченного (лимитированного) лесохозяйствен-ного использования, рекреационного использования и охраняемые.
В первую категорию вошли устойчивые леса с максимальной продуктивностью (ельники конечно-моренных равнин), ко второй категории отнесены менее продуктивные и устойчивые ельники и смешанные хвойные леса со средней и низкой устойчивостью. Рекреационное использование рекомендовано для лесов со средней и низкой устойчивостью преимущественно соснового состава. Самый жесткий режим лесопользования установлен для наименее продуктивных лесов, относящихся к болотным местопроизрастаниям, как правило, это сосновые и мелколиственно-сосновые леса.
На рис. 5 представлена схема ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользова-
Рис. 5. Схема предварительного ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования Рекомендуемые подходы к использованию лесных ландшафтов: 1 — территории с наиболее устойчивыми и продуктивными лесами, способные восстанавливаться после антропогенного вмешательства; 2 — ограниченное и лимитированное воздействие (возможны выборочные рубки и рубки ухода), возможна рекреация; 3 — рекреационное использование лесов, охотничьи угодья, создание ООПТ; 4 — жесткое ограничение нагрузок, запрет любого вида природопользования, создание ООПТ; 5 — водные объекты
ния и легенда с рекомендациями по использованию природных ресурсов.
Отчетливо выявляется ландшафтная приуроченность типов рекомендуемых мероприятий по лесопользованию. Потенциальное нормированное лесопользование приурочено к конечно-моренному ландшафту, в котором формируются высокопродуктивные ельники. Ограниченное антропогенное воздействие рекомендовано в пределах камовой местности и камово-озового ландшафта. Рекреационное использование лесов в качестве охотничьих угодий с созданием ООПТ наиболее оптимально в озерно-водно-ледниковом ландшафте. Жесткое нормирование нагрузок и запрет любого природопользования необходимо осуществлять в пределах пойм рек, долин ручьев, верховых и низинных болот.
Эта схема ландшафтного планирования лесопользования носит предварительный характер, будучи первым этапом создания комплексной схемы планирования территории, и показывает возможности применения представленной методики для решения проблемы ландшафтного планирования лесопользования на основе изучения одной из важ-
нейших функций леса — производства биологической продукции.
Заключение. Основные выводы, полученные при составлении методики предварительного ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования:
— в условиях контрастного рельефа ландшафтов краевой зоны валдайского оледенения ТУМ имеют строгую приуроченность к элементам рельефа и описываются изменением морфометрических параметров;
— моделирование ТУМ для каждого ПТК методом дискриминантного анализа с обучающей выборкой показало достоверность обусловленности ТУМ мор-фометрическими параметрами (60%);
— привязка лесотаксационных выделов к контурам ТУМ позволяет проводить моделирование динамики древостоя с учетом ландшафтной структуры;
— данные многозональной спектральной съемки дают объективную информацию о структуре и состоянии растительного покрова территории;
— верификация данных космической съемки методом дискриминантного анализа показала до-
стоверную распознаваемость темнохвойных лесов, являющихся фоновыми для территории, а также показала, что сомкнутые ельники приурочены к конечно-моренному и камовому ландшафтам, сосняки — к крупнохолмистым камам и низменным зандрам, сосново-еловые и смешанные леса — к камово-озовому ландшафту и озовым грядам;
— моделирование долгосрочной динамики многопородных разновозрастных древостоев по контрастным сценариям развития показывает как естественную динамику, так и устойчивость лесов к антропогенным нагрузкам в различных ПТК.
Указанное позволило разработать предварительную схему ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования.
В результате исследования реализована методика предварительного ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования, которая включает этапы:
1) дешифрирование априорной информации ДДЗ для определения современной ландшафтной структуры и состояния растительного покрова;
2) численное моделирование дифференциации ландшафтных структур на основе дифференциации параметров распределения геофизических полей по ЦМР;
3) верификация результатов классификации космического снимка и моделированных ландшафтных структур по материалам полевых трансектных исследований;
4) выявление по материалам трансектных исследований ТУМ и определение ландшафтных факторов их дифференциации;
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Акбари Х.Х., Бондарь Ю.Н., Сысуев В.В. Индикационные свойства древостоя в ландшафтах краевой зоны валдайского оледенения // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2006. № 6. С. 59-66.
2. Алексеевский А.С., Келломяки С., Любимов А.В. и др. Устойчивое управление лесным хозяйством: научные основы и концепции: Учебное пособие / Под ред. А.В. Селихов-кина. Санкт-Петербургская гос. лесотехническая академия. СПб.: Йоэнсуу, 1998. 216 с.
3. Инструкция по проведению лесоустройства. М.: Рослесхоз, 1995.
4. Кощеева А.С., Хорошев А.В. Планирование многофункционального лесопользования на ландшафтной основе // Экологическое планирование и управление. 2008. № 2. С. 51-60.
5. Кренке А.Н., Пузаченко Ю.Г. Построение карты ландшафтного покрова на основе дистанционной информации // Там же. С. 10-25.
6. Лесной кодекс РФ. М.: ВНИИЦлесресурс, 2006.
7. Погребняк П.С. Основы лесной типологии. М.: Изд-во АН СССР, 1956. 456 с.
8. Руководство по ландшафтному планированию. Т. 1 // Принципы ландшафтного планирования и концепция его развития в России. М., 2000. С. 136.
5) моделирование территориального распределения потенциальных ТУМ методом дискриминантного анализа на основе обучающей выборки трансектных исследований.
Полученные ТУМ соотносятся с данными лесоустройства, что позволяет привязать лесотаксацион-ные данные к ландшафтно-адаптированным ТУМ. Ландшафтно-адаптированные данные лесотаксации используются при численном моделировании динамики многопородных разновозрастных древостоев по двум контрастным сценариям лесопользования: а) естественного развития; б) развития при рубках главного пользования.
Анализ результатов прогнозирования (породный состав, запасы древостоя, продуктивность и др.) позволяет сравнить развитие древостоя по различным сценариям и определить степень устойчивости древостоя к антропогенным воздействиям.
На основе оценки устойчивости древостоев к антропогенным воздействиям разрабатывается предварительная схема ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования.
Таким образом, разработана и реализована методика ландшафтного планирования долгосрочного устойчивого лесопользования. Получена предварительная схема дифференцированного природопользования на основе ландшафтных различий функционирования лесных экосистем. Планирование лесопользования с учетом нормативов ведения лесного хозяйства и структуры ландшафтов позволяет без ущерба для окружающей среды добиваться долгосрочного неистощительного и экономически выгодного использования ресурсов леса.
9. Сысуев В.В. Геофизическая дифференциация ландшафтов // Эволюция и пространственная организация ландшафтов. М.: Двор, 2004.
10. Сысуев В.В. Морфометрический анализ геофизической дифференциации ландшафтов // Изв. РАН. Сер. геогр. 2003а. № 4. С. 36-50.
11. Сысуев В.В., Солнцев В.Н. Ландшафты краевой зоны валдайского оледенения: классический и морфометриче-ский анализ // Тезисы XI ландшафтной конференции. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2006. С. 249-252.
12. Сысуев В.В., Шарый П.А. Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу // Лесоведение. 2000. № 5. С. 11-21.
13. Чумаченко С.И. Имитационное моделирование многовидовых разновозрастных лесных насаждений: Ав-тореф. докт. дис. М., 2006. 32 с.
14. Чумаченко С.И., Паленова М.М., Коротков В.Н. Прогноз динамики таксационных показателей лесных насаждений при разных сценариях ведения лесного хозяйства // Восточноевропейские леса: История в голоцене и современность / Под ред. О.В. Смирновой. Т. 2. М.: Наука, 2004. С. 492-506.
Поступила в редакцию 03.12.2009
V.V. Sysuev, Yu.N. Bondar', S.I. Chumachenko
MODELING OF LANDSCAPE STRUCTURE AND FOREST STANDS DYNAMICS FOR SUSTAINABLE FOREST MANAGEMENT PLANNING PURPOSES
Procedures for landscape-based planning of sustainable forest management have been elaborated and implemented. Potential forest habitat types were modeled on the basis of the structure of natural territorial complexes using a discriminate factor analysis method and a teaching selection of experimental data set along the transects. By this forest taxation data were georeferenced and forest strata became landscape-adapted. The results were used to model forest stands dynamics under contrasting scenarios of forest management. Analysis of forest tolerance to principal use felling in different landscapes made it possible to develop a scheme of differentiated forest management. Forest management planning according to forestry standards and with account of landscape structure provides for environment-friendly sustainable and economically efficient use of forest resources.
Key words: modeling, landscape structure, remote sensing data interpretation, forest habitat types, discriminate analysis, morphometric values, model of forest stands dynamics, geo-radar survey, landscape planning, sustainable forest management.
