CC BY
88
Дендро 2012: перспективы применения древесно-кольцевой информации для целей охраны, воспроизводства и рационального использования древесной растительности
НОВЫЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ВЫБОРОЧНОГО СПОСОБА ТАКСАЦИИ ЛЕСА
М.Д. ГИРЯЕВ, проф., зав. каф. лесоустройства и охраны лесаМГУЛ, д-р с.-х. наук,
В.В. ЗАВАРЗИН, проф. каф. лесоустройства и охраны леса МГУЛ, канд. с.-х. наук,
К.С. АКСЕНОВА, асп. каф. лесоустройства и охраны леса МГУЛ, магистр
[email protected], [email protected] ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет леса» 141005, Московская обл., г. Мытищи-5, ул. 1-я Институтская, д. 1, МГУЛ
Разработка нового выборочно-измерительного способа таксации леса связана с необходимостью замены устаревших материалов лесоустройства и получением реальной картины количественного и качественного состояния лесного фонда в конкретных объектах с минимальными материально-денежными затратами. В статье приведена разработка эффективной и недорогой методики, основанной на использовании материалов дистанционного зондирования земли и выборочном способе таксации лесов позволяющей определять качественные и количественные характеристики насаждений, проводить проектирование мероприятий по охране, защите, воспроизводству лесов и создавать различные тематические карты лесных участков. На первых этапах разработки и внедрения предлагаемого метода, точность определения запаса, как основного таксационного показателя, может быть ориентирована на точность, рекомендуемую лесоустроительной инструкцией для второго разряда лесотаксационных работ, с определённой корректировкой, учитывающей специфику лесного фонда в объекте. Рекомендуется следующая точность определения запасов от 10 % в хвойных стратах до 30 % в осиновых молодняках. Чрезвычайно важным вопросом, который приходится решать при применении выборочно-статистических методов лесоучётных работ является определение объёма выборки (числа пробных площадей). При определении числа пробных площадей необходимо принимать во внимание то обстоятельство, что выделяемый однородный участок леса (страта) будет состоять из разных, часто различающихся частей. Обоснование затрат на проведение работ по предлагаемому способу таксации леса показывает возможность его применения с высокой экономической эффективностью. Так, при площади объекта в 1 млн га, необходимости закладки пробных площадей в пределах 550-600 шт., стоимость работ в пересчёте на 1 га составит порядка 30-35 руб/га.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, выборочная таксация, страты, запас.
размещения и обработки пробных площадей, с последующим получением необходимой информации о состоянии лесного фонда.
Предлагаемый новый способ таксации лесов с применением выборочно-статистической основы базируется на следующем методическом подходе к установлению критериев точности и формированию страт.
По данным последнего государственного учета лесов, предварительно анализируются количественные и качественные показатели лесного фонда в субъекте Российской Федерации, намечается выделение приоритетных страт и точность определения в них основных таксационных показателей, которые в дальнейшем уточняются для каждого конкретного объекта с учетом его особенностей на основе реального состояния лесов по материалам дистанционного зондирования. При этом число учитываемых показателей для выделения страт должно определяться возможностью их точного определения по материалам ДЗЗ как при автоматизированном их дешифрировании, так и при аналитическом. Также необходимо минимизировать ис-
Внедрение ГИЛ привело к смене приоритетов - в последние годы работы по лесоустройству земель лесного фонда практически не финансировались. В соответствии с Лесным кодексом РФ 2006 г. [1] не предусматривалось бюджетное финансирование лесоустроительных работ, необходимых для организации и ведения лесного хозяйства и лесопользования как по лесничествам, так и по арендуемым лесным участкам. Ситуация изменилась в 2012 г.
Разработка нового выборочно-измерительного способа таксации леса связана с необходимостью замены устаревших материалов лесоустройства и получения реальной картины количественного и качественного состояния лесного фонда в конкретных объектах с минимальными материально-денежными затратами.
Развитие дистанционных методов зондирования позволяет получить космические снимки высокого разрешения, которые в сочетании с выборочно-статистическими методами могут служить надежной основой для разработки алгоритма формирования страт,
ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 5/2014
31
Дендро 2012: перспективы применения древесно-кольцевой информации для целей охраны, воспроизводства и рационального использования древесной растительности
пользование таксационных материалов последнего базового лесоустройства объекта, имеющих значительные отклонения по точности определения показателей.
С учетом изложенного в основу выделения страт могут быть включены однородные характеристики насаждений по группам состава, группам классов возраста и группам полнот.
По группам состава преобладающей породы (Сосна, Ель, Береза):
8-9-10 ед. (чистые);
5-6-7 ед. (с преобладанием);
2-3-4 ед. (с преобладанием хвойных).
По группам полноты (Сосна, Ель, Береза):
0,8-0,9-1,0 (высокополнотные);
0,5-0,6-0,7 (среднеполнотные);
0,3-0,4 (низкополнотные).
Группы полнот необходимо увязать с густотой.
По группам классов возраста (Сосна, Ель, Береза):
I группа - 1-2 классы возраста;
II группа - 3-4 классы возраста;
III группа - 5 и выше классы возраста.
Для осины с учетом ее качественных характеристик:
I группа - 1-2 классы возраста;
II группа - 3 и выше классы возраста.
Минимальный размер страт может
быть не менее среднего размера таксационного выдела в объекте. Максимальный размер страт не ограничен. С целью обоснования предварительного выделения страт, на примере лесов, находящихся на севере европейской части страны, по данным государственного учета был проведен анализ лесного фонда по хозяйствам, классам бонитета, группам пород и полнотам отдельно для Республики Коми, Архангельской и Вологодской областей.
Анализ распределения насаждений в Республике Коми показал, что хвойные насаждения представлены в основном V и ниже бонитетом (свыше 75 %). По группам полнот в пределах классов бонитета эти насаждения в основном представлены в той же пропорции (75 %) полнотами 0,5-0,7.
По Архангельской области доминируют хвойные породы V и IV классов бонитета (около 80 %), при этом по всем бонитетам также преобладает группа полнот 0,5-0,7 (свыше 75 %).
Вологодская область представлена в основном хвойными насаждениями III, IV и V классов бонитета (свыше 75 %). В этом регионе наиболее распространены хвойные древостои с полнотой 0,5-0,7 (свыше 70 %). Так же может быть проанализирована возможность предварительного формирования страт и по мягколиственным породам.
На основе анализа материалов государственного учета лесов этих лесных регионов по хвойным породам можно сделать выводы:
1. Отсутствие необходимости выделения страт по группам полнот.
2. Выделение страт по классам бонитета возможно только на основе материалов лесоустройства. Вместе с тем, с помощью материалов ДЗЗ возможно выделение основных ландшафтов, характеризующих коренные группы типов леса в них, которые могут служить основанием для формирования страт.
В целях обоснования формирования предварительных страт в объекте лесоустройства - лесничество или арендованный лесной участок - может быть использована характеристика земель лесного фонда по данным государственного учета лесов или показатели последнего базового лесоустройства.
Для примера в качестве опытного полигона рассмотрим характеристику лесного фонда двух лесничеств Республики Коми - Прилузское и Летское (табл. 1).
В Летском и Прилузском лесничествах в эксплуатационных лесах основными лесообразующими породами являются береза, ель, сосна, осина. В березовых насаждениях доминируют спелые, перестойные и средневозрастные насаждения. Молодняки занимают незначительную площадь. В сосновых насаждениях - средневозрастные и приспевающие.
В еловых, как и в осиновых насаждениях - спелые и перестойные.
Предлагается следующая технологическая схема формирования страт, которые
32
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2014
Дендро 2012: перспективы применения древесно-кольцевой информации для целей охраны, воспроизводства и рационального использования древесной растительности
Таблица 1
Распределение лесов по преобладающим породам и группам возраста в Республике Коми (Летское л-во + Прилузское л-во), млн га Distribution of forests by dominant species and age in the Republic of Komi (Letskoe l of l + Priluzskoje of) million hectares
Эксплуатационные леса
Преобладающие породы всего в том числе по группам возраста
молодняки средневозрастные приспева- ющие спелые и перестойные
1 класса 2 класса всего в т.ч. включ. в расч. всего в т.ч. перестойные
Основные лесообразующие породы в эксплуатационных лесах
Хвойные:
Сосна, млн га/ % 34,7/100 0,7/2,0 3,1/9,0 13,2/37,9 6,1/- 10,8/31,2 6,9/19,9 2,2/-
Ель, млн га/ % 37,0/100 1,7/4,5 5,3/14,5 10,6/28,7 3,1/- 3,0/8,1 16,4/44,2 8,7/-
Итого хвойных млн га/ % 71,7/100 2,4/3,3 8,4/11,8 23,8/33,1 9,2/- 13,8/19,3 23,3/32,5 10,8/-
Мягколиственные:
Береза, млн га/ % 67,6/100 4,9/7,2 5,6/8,3 22,4/33,1 15,2/ - 8,4/12,4 26,3/39,0 7,5/ -
Осина, млн га/ % 27,3/100 4,9/17,9 2,2/8,2 0,4/1,4 0,4/- 0,5/2,0 19,3/70,5 16,1/-
Ольха серая, млн га/ % 0,1/100 - - - - - 0,1/100 -
Ивы древовидные. млн га/ % 0,015/100 0,011/73,3 - - - 0,004/26,7 - -
Итого мягколиств., млн га/ % 95,0/100 9,8/10,3 7,8/8,2 22,7/24,0 15,6/ - 9,0/9,4 45,7/48,1 23,6/ -
Всего млн га/ % 166,7/100 12,2/7,3 16,3/9,8 46,5/27,9 24,8/- 22,7/13,6 69,0/41,4 34,5/-
Рисунок. Технологическая схема формирования страт Fig. Flow diagram of formation of striations
являются основой закладки пробных площадей для определения таксационных характеристик выдела (рисунок).
На основании спектральной классификации сегментов, земель лесного фонда опытного полигона, формируются следующие группы страт: хвойные, мягколиственные, нелесные площади, не покрытые лесом площади.
Конкретные страты, в пределах каждой группы, по совокупности сегментов, входящих в них, формируются исходя из породного состава и возраста.
Группы состава для Сосны и Ели:
1- я - 8-10 ед. состава - чистые,
2- я - 5-7ед. состава - с преобладанием главной породы,
3- я - 2-4 ед. состава - с преобладанием главной породы;
для Осины и Березы - по их преобладанию.
Основой определения критерия формирования страт по группам классов возраста для всех пород является контурное дешифрирование космических снимков.
Независимо от выделения границ сегментов по спектральным характеристикам осуществляется контурное дешифри-
ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 5/2014
33
Дендро 2012: перспективы применения древесно-кольцевой информации для целей охраны, воспроизводства и рационального использования древесной растительности
Таблица 2
Число страт, формируемых в пределах групп состава преобладающей породы и группы классов возраста Number of strata formed within the groups of the dominant breed and age group classes
Порода Группы состава Группы классов возраста Возможное число страт
Сосна 3 3 9
Ель 3 3 9
Береза 1 3 3
Осина 1 2 2
рование космических снимков. При этом границы таксационных выделов последнего базового лесоустройства не должны меняться, за исключением вновь образованных вырубок, гарей, прогалин. В пределах границ таксационного выдела таксатором определяется группа классов возраста на основании следующих дешифровочных признаков [2]:
- для полога молодняков характерно слитное изображение крон на снимках;
- отдельные кроны становятся различимыми только в начале II класса возраста. В IV и выше классов возраста - обособленность крон более четкая, между ними хорошо видны промежутки.
При аналитическом дешифрировании для контроля определения группы классов возраста может использоваться возраст насаждений, установленный при базовом лесоустройстве. Определенная таксатором при дешифрировании снимка для каждого таксационного выдела группа классов возраста переносится в каждый сегмент, включаемый в границы таксационного выдела.
Предлагаются следующие критерии формирования страт по группам классов возраста:
для Сосны и Ели
1- я - до 40 лет,
2- я - до 80 лет,
3- я - более 80 лет;
для Березы
1- я - до 20 лет,
2- я - до 40 лет,
3- я - более 40 лет;
для Осины
1- я - до 20 лет,
2- я - более 20 лет.
В табл. 2 представлено число страт, формируемых на основании установленных критериев для покрытых лесом площадей.
Для опытного полигона предлагается сформировать 23 страты на покрытых лесом площадях.
На первых этапах разработки и внедрения предлагаемого метода точность определения запаса как основного таксационного показателя может быть ориентирована на точность, рекомендуемую лесоустроительной инструкцией для второго разряда лесотаксационных работ с определенной корректировкой, учитывающей специфику лесного фонда в объекте.
Рекомендуется следующая точность определения запасов от 10 % в хвойных стратах до 30 % в осиновых молодняках.
Чрезвычайно важным вопросом, который приходится решать при применении выборочно-статистических методов лесоучетных работ, является определение объема выборки (числа пробных площадей).
При статистическом методе инвентаризации лесов наиболее целесообразно применение метода расслоенного случайного отбора. При выделении страт можно минимизировать количество наблюдений для получения нужных характеристик за счет снижения их варьирования в страте.
Число пробных площадей в страте для определения таксационных показателей зависит от величины изменчивости основного признака - запаса.
При расчете числа пробных площадей можно учитывать накопленный опыт изучения изменчивости запасов.
При определении числа пробных площадей необходимо принимать во внимание то
34
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2014
Дендро 2012: перспективы применения древесно-кольцевой информации для целей охраны, воспроизводства и рационального использования древесной растительности
обстоятельство, что выделяемый однородный участок леса (страта) будет состоять из разных, часто различающихся частей. Ошибки таксации такого, как бы однородного участка измерительным или глазомерным способом, зависят от его реальной неоднородности, связанной с различной степенью неравномерности распределения по площади страты деревьев разных пород, размеров и качества. Если бы такая неравномерность отсутствовала, можно было бы получать достоверные данные для страты путем закладки нескольких небольших пробных площадей в любой ее части.
По структуре страта может быть однородной и неоднородной. Неоднородность зависит от многих причин и может быть связана с микрорельефом, богатством почвы, увлажненностью и другими факторами.
Известно, что для сформировавшихся древостоев строение по толщине, площадям сечений, запасам приближается к нормальному распределению. Данные А.Г. Мошкалева [3] для условий Ленинградской области подтверждают близкое к нормальному распределение по запасам внутри однородных, в таксационном отношении участков. По его же данным, коэффициенты варьирования запаса почти не зависят от преобладающей породы, незначительно (на 2-5 %) снижаются с понижением класса бонитета и заметно повышаются при снижении полноты ниже 0,5. Их значения для однородных по полноте, смешанных дре-востоев I—III бонитета в пределах 22-27 %, однородных, чистых древостоев - на несколько процентов ниже. Коэффициент варьирования по запасу зависит от размера пробной площади, уменьшаясь с увеличением ее площади. Оптимальной считается пробная площадь размером 500 м2.
Для лесов Сибири, по данным В.Ф. Лебкова [4], коэффициент варьирования запаса на пробных площадях размером 0,5 га составляет 18—40 %.
При отсутствии сведений об изменчивости признака она может быть установлена экспериментальным путем по данным предварительной выборки в стратах.
Число пробных площадей при известном коэффициенте вариации и задаваемой точности может быть определено по формулам
N = t2V2/p2 или N = max(t2s2/(xq)2), где t — критерий Стьюдента;
V — коэффициент вариации, %;
p — задаваемая точность, %.
q — относительная точность (0—1);
s2 — дисперсия запасов древесины, м3/га;
x — среднее значение запаса древесины,
м3/га.
Таким образом, применительно к предлагаемому варианту выборочного метода необходимо применение ДЗЗ с подбором космических снимков оптимального разрешения.
Обоснование затрат на проведение работ по предлагаемому способу таксации леса показывает возможность его применения с высокой экономической эффективностью. Так, при площади объекта в 1 млн га, необходимости закладки пробных площадей в пределах 550—600 шт., стоимость работ в пересчете на 1 га составит порядка 30—35 руб./га.
Библиографический список
1. Лесной кодекс Российской Федерации. Комментарии: изд. 2-е, доп. / под общ. ред. Н. В. Комаровой, В. П. Рощупкина. — М.: ВНИИЛМ, 2007. — 856 с.
2. Богословский, С.А. Лесоэкономические исследования их задачи, программы и методы / С.А. Богословский — Л.: Ленинградский лесной институт, 1926 — С. 39.
3. Зиновьев, В.П. Статистический метод учёта лесных ресурсов / В.П. Зиновьев // Лесной специалист. — 1930. — № 9—10. — С. 23
4. Богословский, С.А. Статистический метод учёта лесных ресурсов / С.А. Богословский, В.П. Зиновьев. — М.; Л.: Гос. лесн. техн. изд-во, 1932. — 120 с.
5. Антанайтис, В.В. Опыт инвентаризации лесов Литвы математико-статистическим методом / В.В. Антанайтис, И.И. Репшис. — М.: Лесн. пром-сть, 1973. — 100 с.
6. Анучин, Н.П. Теория и практика организации лесного хозяйства / Н.П. Анучин. — М.: Лесная пром-сть, 1977. — 176 с.
7. Федосимов, А.Н. Выборочная таксация леса / А.Н. Федосимов, В.Г. Анисочкин. — М.: Лесная пром-сть, 1979. — 170 с.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2014
35
Дендро 2012: перспективы применения древесно-кольцевой информации для целей охраны, воспроизводства и рационального использования древесной растительности
8. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: учебник / В.И. Сухих. - Йошкар-Ола: МарГТУ 2005. - 392 с.
9. Мошкалёв, А.Г Таксация товарной структуры дре-востоев / А.Г Мошкалёв, А.А. Книзе, Н.И. Ксенофо-тов, Н.С. Уланов.- М.:Лесн. пром-сть, 1982. - 160 с.
10. Лебков, В.Ф. Изменчивость таксационных признаков внутри выделов и ее влияние на точность таксации лесного фонда при лесоустройстве / В.Ф. Лебков // Пути совершенствования инвентаризации лесов Сибири и Дальнего Востока. - М., 1965. - С. 5-40.
NEW ASPECTS OF SAMPLING METHOD OF FOREST ESTIMATION
Giryaev M.D., head of forest management and forest protection MSFU, doctor of agricultural sciences,professor; Zavarzin
V.V., professor of forest management and forest protection MSFU, candidate agricultural sciences; Aksenova K.S., graduate
studentdepartment forest management and forest protection MSFU, Master of direction «Forestry business»
[email protected], [email protected] Moscow State Forest University (MSFU), 1st Institutskaya st., 1, 141005, Mytischi, Moscow reg., Russia
Development of a new sampling measuring method of forest estimation is associated with necessity to replace outdated materials offorestry management and getting the real picture of the quantitative and qualitative state of forest resources in the specific objectswith minimum material and money costs. The article describes the development of effective and inexpensive method based on the use of earth remote sensing and selection method of forest estimation allowing to determine the qualitative and quantitative characteristics of the plants, to design measures for protection and reproduction of forests and prepare various thematic maps of timber lands. On the fist stages of development and implementation of the proposed method, the accuracy of the volume determination, as the basic valuation measure, can be focused on the accuracy of recommendedforest management instruction for the second category of forest resource management works, with certain correcting of the forest resource specificity in the site. The following accuracy of volume determination is recommended from 10 % in coniferous strata up to 30 % in aspen young growths. An extremely important issue that is to be solved when applying the statistical sampling methods offorest inventory operations is the determination of the sampling volume (number of sampling units). When determining the number of unitsit is necessary to take into account the fact that the allocated homogeneous forest area (stratum) will consist of different, often discrepant parts. Cost certification for performance of work according to the proposed method of forest estimation shows the possibility of its application with high economic efficiency. Thus, when the area of the object is 1 million hectare, the necessity to include sampling units in the range of550-600 pieces, the cost of work in terms of 1 hectare will be about 30-35 rub/ha.
Key words:remote sensing, plotless survey, strata, volume
References
1. Lesnoy kodeks Rossiyskoy Federacii. Kommentarii: izd. 2-e, dop. Pod obshh. red. N. V. Komarovoy, V. P. Roshhupkina [Forest code of the Russian Federation. Comments] M.,VNIILM (Russian Research Institute for Silviculture and Mechanization of Forestry), 2007. 856 p.
2. Bogoslovskiy S.A. Lesoekonomicheskie issledovaniya ikh zadachi, programmy i metody [Forest economic research of their mission, programs and methods]. L.: Len. lesn. inst.: 1926. pp. 39
3. Zinov’ev V.P. Statisticheskiy metod ucheta lesnykh resursov [The statistical method of accounting of forest resources] Lesnoy spetsialist. № 9-10, 1930. pp. 23.
4. Bogoslovskiy S.A. Statisticheskiy metod ucheta lesnykh resursov [The statistical method of accounting of forest resources]. M.; L.: Gos. lesn. tekhn. izd-vo, 1932. 120 p.
5. Antanaytis V.V. Opyt inventarizatsii lesov Litvy matematiko-statisticheskim metodom [Experience forest inventory Lithuanian mathematical and statistical methods]. Moscow. Lesn. prom-st’, 1973. 100 p.
6. Anuchin N.P. Teoriya ipraktikaorganizatsiilesnogokhozyaystva [Theory and practice of forestry organization]. Moscow. Lesnaya promyshlennost’, 1977. 176 p.
7. Fedosimov A.N. Vyborochnaya taksatsiya lesa [Selected forest taxation]. Moscow. Lesnaya promyshlennost’, 1979. 170 p.
8. Suhih V.I. Ayerokosmicheskie metody v lesnom hozyaystve i landshaftnom stroitel’stve: uchebnik [Aerospace methods in forestry and landscape construction: textbook]. Yoshkar-Ola,MarGTU (Volga State University of Technology), 2005. 392 p.
9. Moshkalyov A.G., Knize A.A., Ksenofotov N.I., Ulanov N.S. Taksaciya tovarnoy struktury drevostoev [Valuation of commodity structure of forest stands]. M., Lesnaya promyshlennost’ (Forest industry), 1982. 160 p.
10. Lebkov, V.F. Izmenchivost’ taksacionnyh priznakov vnutri vydelov i ee vliyanie na tochnost’ taksacii lesnogo fonda pri lesoustroystve. Puti sovershenstvovaniya inventarizacii lesov Sibirii Dal’negoVostoka [Variability of forest taxation signs inside units and its influence on the accuracy of valuation of forest Fund in forest management. Ways to improve inventory of forests of Siberia and the Far East]. Moscow, 1965. pp. 5-40.
36
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2014
