ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО
ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УГЛЕРОДА В ЛЕСНЫХ НАСАЖДЕНИЯХ РОССИИ В СВЕТЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ ПО ПРОТОКОЛУ КИОТО
В.А. АЗАРЕНОК, проф. каф. технологиилесопром. производства УГЛТУ, канд. техн. наук, В.А. УСОЛЬЦЕВ, проф. УГЛТУ, д-р с.-х. наук
Ратифицировав Протокол Киото, Россия взяла на себя обязательства по уменьшению антропогенных выбросов и по увеличению поглощения парниковых газов российскими лесами. Очевидно, что наша страна, обладая огромными лесными ресурсами, имеет значительный потенциал для организации международного углеродного рынка и продажи квот на эмиссию углерода. На конференциях сторон Рамочной конвенции ООН об изменении климата России установлена квота 33 млн. т в год [6].
Чтобы в полной мере использовать эти возможности, необходимо организовать систему корректного учета углеродного пула в лесных насаждениях, но система государственного учета лесного фонда пока не адаптирована к этой задаче. В первую очередь нужна регионально дифференцированная база данных об углеродном пуле лесов, полученных на пробных площадях. Необходимо также установить закономерности, по которым углеродный пул распределяется по территории страны. В этом направлении нами проводятся исследования в течение нескольких лет и были опубликованы предварительные результаты для отдельных древесных пород [9-10]. В настоящей работе предпринята попытка обобщающего анализа результатов оценки углеродного пула, полученных по основным лесообразующим породам. Понятия фитомасса и углерод являются по существу синонимами, поскольку связаны жестким соотношением 2:1.
При подведении итогов Международной биологической программы было опубликовано несколько сводок данных о фитомассе мировых лесов, однако все они далеко не полные, в частности, по лесам бывшего СССР в эти сводки вошли лишь доли процента имеющихся тогда опубли-
кованных материалов по их фитомассе. Первые сводные материалы по фитомассе лесов бывшего СССР включали 27 определений [8]. В 1970-х гг. были опубликованы наиболее полные для того периода данные о фитомассе лесов упомянутого региона в количестве 194 определений, затем для лесов Сибири 114 определений [7], и с тех пор подобные попытки никем более не предпринимались.
В нашей работе сформирована наиболее полная на сегодня база данных о фитомассе лесообразующих пород Северной Евразии в количестве более 6 тыс. определений, сопровождаемых лесотипологической и таксационной характеристиками. Несмотря на некоторые методические неопределенности и несоответствия, связанные с тем, что фитомасса определялась специалистами разных научных областей с различными, специфичными для каждой из них целями, получен достаточно большой объем фактической информации о фитомассе лесов, чтобы применить математические методы анализа и получить статистически достоверные результаты по географии фитомассы лесов России.
Имеется в виду точность аналитического описания экспериментальных данных, но не адекватность оценки реальной ситуации в целом, поскольку бессмысленно требовать от модели погрешности в 1 %, если исходные данные получены с погрешностью 5 % [5]. Поэтому представленные результаты географического анализа фитомассы следует рассматривать лишь как предварительные прежде всего потому, что регионы, представленные единичными данными и таковые с сотнями определений, характеризуются «на равных», т.е. с одинаковым весом и без учета репрезентативности пробных площадей в первом случае. Такие регионы, конечно,
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 3/2008
5
ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО
нуждаются в дополнительных определениях фракционного состава фитомассы лесов. Существенный вклад в упомянутые неопределенности вносит отсутствие данных о подземной фитомассе для некоторых регионов, а также в целом более редкая представленность данных о подземной фитомассе в сравнении с надземной всех древесных видов во всех регионах. Эта нехватка данных должна исправляться дополнительными определениями подземной фитомассы, однако навряд ли когда-либо данные о надземной и подземной фитомассе будут представлены в равной мере.
При географическом анализе фитомассы мы применили метод расчета рекурсивных систем уравнений с блоковыми фиктивными переменными [2]. Поскольку фактические данные характеризуют насаждения разного возраста и различной морфоструктуры, для приведения их к сопоставимому виду использован многомерный регрессионный анализ. При этом запас фитомассы описывается как функция возраста, средних высоты и диаметра стволов, их густоты, а также запаса стволовой древесины. Полученные системы уравнений, как и других подобных им эмпирических выражений, не могут быть использованы непосредственно, они работают по принципу “Что будет, если...?”, и для получения запасов фитомассы в том или ином регионе необходимо задать набор массоопределяющих показателей и запасов стволовой древесины, характерный для региона или его части.
Известно, что продуктивность насаждения определяется по соотношению его возраста и высоты. Поэтому в качестве базовой была принята зависимость высота ~ возраст, дифференцированная по регионам блоковыми фиктивными переменными. Далее следует зависимость средний диаметр ~ высота, возраст, региональные особенности которой характеризуются также соответствующим набором констант при блоковых переменных, и они накладываются в рекурсивной последовательности на различия регионов по зависимости высота ~ возраст. Затем региональные различия за-
висимости густота ~ средний диаметр, высота, возраст кумулятивно накладываются на предыдущий результат, затем следует зависимость запас стволов ~ густота, средний диаметр, высота, и по значениям полученных возрастных трендов высоты, диаметра, густоты и запаса стволов табулируются многофакторные модели фитомассы. Таким образом, используемый рекурсивный принцип регрессионного моделирования обеспечивает последовательное накопление региональных различий в возрастной динамике массообразующих показателей, запасов стволовой древесины и затем фитомассы по цепочке взаимозависимых уравнений.
Мы проанализировали географические закономерности распределения основных фракций фитомассы для спелых насаждений. Если по широтному градиенту наличие профиля продуктивности лесного покрова подтверждено с различных позиций исследователями из разных научных отраслей, то в изменении продуктивности лесного покрова в меридиональном направлении до сих пор имелась некоторая неопределенность, а иногда предлагались и взаимоисключающие закономерности.
Для фитомассы большинства древесных пород нами подтверждено наличие профиля продуктивности по широтному градиенту. На статистически достоверном уровне впервые выявлены закономерности изменения фитомассы пород широкой экологической амплитуды (лиственница, ель, пихта, сосна, кедр, береза, осина и липа) по провинциальному градиенту: зависимости надземной и общей фитомассы от индекса континентальности климата [1] характеризуются теснотой связи от 0,65 до 0,98.
Информационные потоки сегодня на шесть порядков превышают естественные возможности человечества усваивать информацию [3]. Традиционная «бумажная информатика» полностью исчерпала себя, и будущее за «безбумажной информатикой». Составленные карты-схемы создают предпосылку для создания автоматизированных и актуализируемых систем пространственного анализа депонирования углерода в сов-
6
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 3/2008
ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО
мещенном формате СУБД и ГИС. Сегодня нетривиальными возможностями, позволяющими строить как традиционные иерархические, сетевые и реляционные SQL базы данных, так и сложные текстовые информационно-поисковые и интегрированные системы, системы обработки изображений и постpеляционные структуры для моделирования человеческой деятельности, экспертного анализа сложных производственных и прочих процессов, обладает одна из наиболее быстродействующих в мире СУБД ADABAS с редактором приложений Natural. В ГИС-формате имеется опыт экстраполяции (наложения) экспериментальных данных об углеродных пулах на карты растительного покрова и формирования цифровых карт запасов фитомассы лесов на основе интерпретации цифровых космических изображений [4].
Начата работа по совмещению «бу-мажных»алгоритмовкартированияуглерода и его годичного депонирования с форматами СУБД ADABAS и ГИС. В основу автоматизированной системы пространственного анализа фитомассы и NРP (депонирования углерода) лесов положены следующие принципы: 1) гибкость системы - возможность изменения в соответствии с изменяющимися условиями; 2) актуализация состояния данных - возможность постоянного обновления фактических данных пробных площадей и данных ГУЛФ; 3) оперативность получения информации - возможность просмотра состояния БД и каждой записи в наглядной форме; 4) наличие расчетного инструментария для эмпирических моделей - возможность их автоматизированного расчета. Эти принципы реализованы пока в трех приложениях системы, выполненных в среде Natural: 1) приложение поиска данных; 2) приложение актуализации данных, их проверки и предварительного расчета величин;
3) приложение редактирования внесенных
данных.
Библиографический список
1. Борисов, А.А. Климаты СССР / А.А. Борисов.
- М.: Просвещение, 1967. - 296 с.
2. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. - М.: Статистика, 1973.
- 392 с.
3. Кондратьев, К.Я. Естественнонаучные основы устойчивости жизни / К.Я. Кондратьев, К.С. Лосев, М.Д. Ананичев и др. - М.: ЦС АГО, 2003. -239 с.
4. Корец, М.А. Дистанционная индикация структуры лесных территорий / М.А. Корец, И.В. Данилова, В.П. Черкашин // Региональные проблемы экосистемного лесоводства. - Красноярск: Ин-т леса СО РАН, 2007. - С. 52-68.
5. Мак-Лоун, Р.Р. Математическое моделирование
- искусство применения математики / Р.Р. Мак-Лоун // Математическое моделирование. - М.: Мир, 1979. - С. 9-20.
6. Писаренко, А.И. Важность Протокола Киото для лесного хозяйства России / А.И. Писаренко, В.В. Страхов // Лесное хоз-во, 2008. - № 2. -С. 2-4.
7. Поздняков, Л.К. Продуктивность лесов Сибири / Л.К. Поздняков // Ресурсы биосферы: Итоги советских исследований по Международной биологической программе. - Л.: Наука, 1975. - Вып. 1.
- С. 43-55.
8. Родин, Л.Е. Динамика органического вещества и биологический круговорот зольных элементов и азота в основных типах растительности земного шара / Л.Е. Родин, Н.И. Базилевич. - М.-Л.: Наука, 1965. - 253 с.
9. Усольцев, В.А. Фитомасса насаждений Abies и Populus в связи с континентальностью климата Евразии / В.А. Усольцев, В.А. Азаре-нок, А.Н. Грибенников и др. // Таксация леса на рубеже XXI века: состояние и перспективы развития. - СПб.: СПбГЛТА, 2001. -С.54-56.
10. Усольцев, В.А. Климатически обусловленные закономерности распределения фитомассы евразийских лесов / В.А. Усольцев, В.А. Азаре-нок, В.И. Марковский и др. // Аэрокосмические методы в лесном комплексе: Матер. Междунар. научно-практич. конф. - СПб.: СПбЛТА, 2002. -С. 64-66.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 3/2008
7