авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 11 |

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В. ЛОМОНОСОВА ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ ЛАНДШАФТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ: ОБЩИЕ ОСНОВАНИЯ. МЕТОДОЛОГИЯ, ...»

-- [ Страница 5 ] --

С использованием основных положений популяционной биологии сформулирована общая математическая постановка задачи моделирования многовидового разновозрастного древостоя [Попадюк, Чумаченко, 1993]. Вводятся следующие обозначения:

Kjv (t) - количество (доля) деревьев j -ого вида в v - ом возрасте;

Hjv (t), Djv (t) - ожидаемые средние высоты и диаметры деревьев;

Sjv (t) - средняя площадь, занимаемая видом в v - ом возрастном состоянии;

где: v - элемент множества возрастных состояний {pl,jv,im1,im2,v1,v2,g1,g2,g3,s};

j- индекс вида (j=1...N), N - общее количество видов.

Исходя из случайного характера воздействия большого количества факторов определяющих развитие лесных ценозов этот процесс G(t) может рассматриваться как случайный, характеристиками которого является система случайных функций:

G(t) = {Kjv (t), Hjv (t), Djv (t), Sjv (t)} Распишем каждую из этих функций, для чего введем дополнительные обозначения:

Pj - интегральный показатель качества местообитания, который может учитывать влажность, трофность и механический состав почв, температурный режим и т.п.

(аналогом может служить бонитет насаждения);

Vj - видоспецифические параметры (скорость увеличения высоты, диаметра, площади кроны, теневыносливости, сквозистости кроны, максимальный возраст, характеристики разноса зачатков и т.д.) VPj = f(Vj,Pj) - видоспецифичные параметры, перечисленные выше, но с учетом условий конкретного местообитания Нi(t), Di(t), Si(t) - высота, диаметр и площадь кроны i-го дерева на момент времени t;

Сi ( t ) -освещенность кроны (результат кроновой конкуренции);

Рi ( t ) - доступность питательных веществ и влаги (результат корневой конкуренции);

Rjv(t) - количество появившегося подроста j-го вида, т. е. перешедшего в состояние "р" (v=р), либо количество особей, перешедших в v-е возрастное состояние (vp);

Ljv (t) - количество погибших особей от эндогенных причин (недостаточности света -- C, площади питания - S, достижения предельного возраста Т);

Еj(t) - экзогенная составляющая отпада (рубки, пожары, болезни и пр. ) Тогда на любой момент t имеет место система дискретных рекурсивных уравнений:

[ ] 1. H i (t ) = f H i (t dt ), C i (t ), Pi (t ), VP j + e D (t ) = f [ D (t dt ), C (t ), P (t ), VP ] + e 2.

i i i i j S (t ) = f [ S (t dt ), S (t ), VP ] + e 3.

i i m j K jv (t ) = K jv (t dt ) L jv (t ) E j v (t ) + R j v (t ) R j ( v 1)(t ) 4.

[ ] C i (t ) = f H n (t dt ), S n (t dt ), VP j 5.

(2.1) P (t ) = f [ S (t dt ), VP ] 6. i m j [ ] f K v(t dt ), VP, v p jv j R (t ) = 7., f [ K (t dt ), VP ], v = p jv jg j L (t ) = f [VP, C, S, T ] 8.

jv j где е - случайная составляющая функции;

dt - элементарный шаг моделирования (шаг дискретизации);

n - номера деревьев, принадлежащих окрестности i-го дерева радиусом, равным максимальной высоте деревьев в лесном ценозе;

m - номера деревьев, принадлежащих окрестности i-го дерева радиусом равным максимальной площади кроны;

Кjg- количество генеративных особей.

Каждая из перечисленных зависимостей устанавливает связь между левыми и правыми частями уравнения. Например, высота i-го дерева к моменту времени t -- Hi(t) зависит от высоты этого дерева на предыдущем шаге -- Нi(t-dt), освещенности кроны -- Ci (t), доступности питательных веществ - Pi(t), скорости роста с учетом местообитания и некоторой случайной составляющей - е. Конкретный вид функции f устанавливается на основе натурных наблюдений в зависимости от поставленной задачи моделирования. Эта зависимость может задаваться в виде формулы, в табличной форме, либо другим представлением зависимостей. Аналогично следует рассматривать и другие уравнения.

В этом случае задача прогнозирования биологического состояния участков древостоя сводится к определению статистических характеристик Другими словами, для момента t=Тz требуется найти вектор:

{M [ K ] } = W {GO, G1(t ), G 2, t }, ][ ][ ][ (t ), M H jv (t ), M D jv (t ), M S jv (t ) ( 2.2) jv где: G0 -- значение вектора, характеризующего начальное состояние древостоя, включая пространственную структуру;

G1(ТО,...,Тz) - возможные значения вектора, зависящие от случайных факторов, воздействующих на лесное сообщество в течении прогнозируемого периода t=ТО...Тz, включая пространственную неоднородность древостоя, процессы гибели деревьев и появления подроста;

G2 - значения вектора, характеризующего неизменные условия развития древостоя, в т. ч. видоспецифичные характеристики роста особей с учетом конкретного местообитания.

Таким образом, задача определения прогнозируемых параметров древостоя состоит в нахождении пучка траекторий для каждой случайной функции системы G(t) на заданном интервале и дальнейшей статистической обработке значений функций в сечениях, соответствующих времени прогноза.

2.3.4. Пространственно-временные масштабы.

Ставя задачу прогнозирования динамики древостоя для практических целей управления лесным хозяйством конкретной территории лесхоза, мы тем самым определили пространственные и временные масштабы моделируемого объекта: размеры лесных массивов составляют от нескольких тысяч до нескольких десятков тысяч га (диапазон площадей лесного фонда лесхозов европейской части России.).

Продолжительность одного шага моделирования - 10 лет, обусловлена как средней градацией временных ступеней классов возраста, так и продолжительностью межревизионного периода учета лесного фонда. Для ранних классов возраста может быть принят 5-ти летний шаг, а для наиболее долговечных пород деревьев - 20-ти летний шаг.

В ходе моделирования прогнозируется изменение средних значений таксационных характеристик древостоя (высоты, диаметра, возраста, запаса и др. - до нескольких десятков характеристик) по ярусам, изменение породного и возрастного составов выдела первичной учетной единицы лесоустройства. Важнейшей особенностью описываемой модели является учет пространственного положение выделов и их влияния друг на друга.

Исходной информацией для математической модели служат данные таксационного банка повыдельной информации (атрибутные данные) и картографического банка планово-картографических материалов лесоустройства, которые для конкретных лесхозов существуют в виде информационных систем (СУБД или ГИС). В результате работы модели формируется аналогичная информация.

Первый этап преобразования исходной пространственной информации - построение плоской равномерной сетки (растеризация) - проводится средствами ГИС. Размер элемента сетки определяется географической широтой местности и высотой верхнего яруса древостоя. Преобразование исходных пространственных данных в требуемый формат начинается с построения равных трехмерных элементов с квадратным основанием путем разбиения карты лесных насаждений (лесоустроительных планшетов) по сетке на равные квадратные элементы. В результате чего сложная конфигурация каждого выдела в плане аппроксимируется в виде набора элементов, обладающих свойствами выдела, которому они принадлежат. Элемент далее делится по вертикали на ячейки, например по 2-2,5 м. Площадь элемента определяется географической широтой местности и высотой верхнего яруса древостоя. Сторона элемента рассчитывается по формуле l=ctg(a ) Нср, где a - угол высоты полуденного Солнца (в радианах);

Нср - средняя высота верхнего яруса древостоя. Так, например, для широты Москвы при высоте древостоя 25 м площадь элемента составляет около 270 кв.м.

Используя данные таксационных описаний, а также таблицы хода роста (ТХР) соответствующего бонитета, блок подготовки исходных данных модели вычисляет для каждой древесной породы количество стволов, размещенных в каждом элементе выдела.

Количество особей рассчитывается исходя из формулы древостоя насаждения с учетом полноты яруса, а также данных о возрасте и высоте особей. Обработкой средних характеристик таксационных показателей определяется запас на единицу площади и объем одного ствола каждого древесного вида. Далее приведением числа стволов на гектаре к площади элемента, получается в конечном итоге количество особей (в общем случае - дробное) приходящееся на каждый элемент площади.

Далее плоский пространственный элемент достраивается до трехмерного объекта вертикальные ячейки (высотой 2-2,5 м) заполняются биомассой - сплошной мутной средой с различными соответствующими той или иной породе коэффициентами пропускания света, в зависимости от количества стволов разных видов и типа крон (см.

ниже). Ячейка (с точки зрения моделирования) является неделимой минимальной единицей трехмерного пространства. Такое представление моделируемого пространства позволяет учитывать как самозатенение, так и световое затенение от соседних элементов при движении Солнца по небосводу.

Таким образом, вторым типом данных (пространственная база данных) являются оцифрованные планы насаждений, разбитые на пространственные элементы модели выбранных размеров. Процесс выделения пространственных элементов показан на рис.

2.14.

2.3.5. Биоценотические характеристики древостоя.

Учет биоэкологических процессов в реальных лесных сообществах достигается использованием при разработке модели и имитационном моделировании большого числа данных, основанных на современных исследованиях популяционной лесной экологии.

Эти данные получены при обработке информация из литературных источников и многолетних натурных исследований [Смирнова и др., 1990;

Восточноевропейские..., 1994, Smirnova et al., 1995, Popadyuk et al., 1995 и др.]. Основываясь на концепции дискретного описания онтогенеза для работы модели составлены справочные базы основных биоэкологических параметров древесных пород отдельно для каждого из этапов онтогенеза деревьев каждой породы 2.3.5.1. Развития дерева в условиях конкуренции Как видно из математической постановки задачи могут быть учтены практически любые экологические параметры, воздействующие на процессы динамики лесных ценозов. Однако среди всего многообразия экологических факторов, наиболее важное значение для структуры и динамики лесных ценозов имеет фотосинтетически активная радиация (ФАР). Независимо от географического положения и других экологических показателей свет выступает как основной формообразующий фактор в лесах любого типа, именно поэтому отношение деревьев к свету - одна из основных проблем лесоведения и лесной экологии.

Рис. 2.14.

В основу моделирования были положены простые, хорошо известные закономерности прироста (увеличения высота) древесной особи. Когда света достаточно для роста растения, производится расчет прироста в высоту (dНi) за один шаг моделирования. Он ведется по эмпирической зависимости между скоростью роста и локальной освещенностью (рис. 2.15). Характерными точками представленной зависимости являются точки А, Б и В. Первая точка А соответствует нулевому приросту при освещенности равной точке компенсации, полученной для основных лесообразующих пород Европейской части России [Евстигнеев, 1988]. При этой освещенности растение не накапливает биомассу, а, следовательно, прирост в высоту равен нулю. Вторая точка - Б характеризует оптимальную освещенность (Соп), при которой скорость роста в высоту (Ноп) максимальная (близким аналогом такого условия произрастания является рост деревьев в сомкнутых чистых насаждениях).

Б dH dHоп dHi В dHп A C Ск Сi Соп Сп Рис. 2.15. Зависимость увеличения высоты дерева (dН) за один шаг моделирования от относительной освещенности кроны (С).

Третьей характерной точкой зависимости является В - прирост (dНп) при полной освещенности (Сп). Нужно заметить, что положение точек А, Б, и В зависит от биологических свойств и возрастного состояния деревьев.

На первом шаге моделирования все особи делится на две категории. Первая - это группа особей, для которых условия освещенности кроны i-о дерева (Сi) благоприятны (алгоритм расчета светового довольствия описан ниже). Вторая - те деревья, для которых световой поток меньше, чем точка компенсации на кривой фотосинтеза (Сi Cк).

Дальнейшая судьба особей этой группы зависит от способности вида к торчкованию (переходу в субсенильное состояние ), что задается во входных данных вероятностью перехода в состояние торчка. В этом случае, если полученное значение датчика случайных чисел на интервале (0,1) больше заданной вероятности, осуществляется переход в субсенильное состояние. В противном - особи данного вида гибнут.

Известно, что по мере увеличения освещенности выше уровня компенсационной точки пропорционально усиливается и фотосинтез: в пределах от 1 до 15% полной освещенности фотосинтез прямо пропорционален получаемой радиации, если прочие факторы благоприятны [Цельникер, 1978]. Усиление фотосинтеза будет продолжаться до тех пор пока сочетание других факторов (интенсивное дыхание, нехватка воды и т. д.) не приведет к остановке роста растения. Многие виды достигают большей интенсивности роста при частичной освещенности, чем при полной, или интенсивность роста оказывается одинаковой в обоих случаях. Из-за отсутствия более полных данных для деревьев разных возрастов три точки А,Б и В на рис. 2.15 соединены отрезками прямых линий, по которым и ведется расчет текущего прироста в высоту (dНi ) для полученного ранее значения освещенности кроны i-го дерева (Сi ). Таким образом реализуется уравнение 1 системы (2. 1).

Далее в модели анализируются возможности данного дерева или группы молодых особей, занимающих одну ячейку, увеличить высоту. Если над растущим деревом пространство следующего яруса занято другим деревом и рассчитанное на данном шаге увеличение высоты требует занятия нового яруса, то проводится сравнение значений точек компенсации на кривой фотосинтеза растущего дерева (Ск) и особи, занимающей верхний ярус (Ск'). Если Ск меньше или равно Ск', т. е. растущее дерево более теневыносливое, то происходит прорастание молодой особи в крону господствующего дерева. В противном случае, высота подрастающей особи ограничивается.

Затем производится определение требуемой площади для развития дерева. В зависимости от вида и возрастного состояния особи из исходных данных, задаваемых для моделирования, выбирается значение площади, которую может достигнуть крона дерева в этом возрастном состоянии в условиях нормального развития. Далее анализируются соседние с деревом ячейки и определяется возможность заполнения какой-нибудь из них (уравнение 3 системы (2.1)). Заполнение возможно, если рассматриваемая особь на К процентов (параметр модели) превышает по высоте соседнее. После увеличения (если это было возможно) площади, проводится анализ на предмет: превышает ли реализованная площадь (Si) некоторую минимальную для данного вида площадь (Sk). Если Si меньше Sk, то особь гибнет, в противном случае производится определение жизненности. В модели выделяется 2 типа жизненности: нормальная и низкая. При низкой жизненности (малые значения площади) сокращается длительность онтогенеза. После этого осуществляется изменение возрастного состояния. Особь либо переходит в следующее возрастное состояние при достижении определенных (видоспецифичных) размеров (высоты, площади кроны), либо остается в прежнем (реализация уравнения 7 системы 2. 1).

2.3.5.2. Динамика многовидового разновозрастного древостоя Модель развития особи является составной частью имитационной модели многовидового разновозрастного древостоя.

Первым шагом моделирования является формирование пространственной сетки трехмерных элементов полога древостоя.

Необходимо отметить, что для каждой ячейки модели могут быть заданы свои ростовые параметры моделируемых видов. Этим самым можно промоделировать разнообразные почвенные и водные условия, которые очень тесно связаны с микросукцессионными процессами. Анализ динамики лесных ценозов отдельно от изменений почвы может привести к существенным ошибкам в понимании сути дела [Чертов, 1981].

В зависимости от поставленных задач, моделирование может быть начато либо с условно свободной территории, возникшей вследствие распашки, верхового пожара, сплошных рубок, либо с некоторого ненулевого состояния лесного ценоза. Формирование древостоя с заданной структурой производится на основе таксационных повыдельных данных: по формуле древостоя, возрасту деревьев, бонитету и запасам вида на выделе, а также местным (локальным) таблицам хода роста. Далее для работы модели необходимо для каждого вида задать эмпирические функции возрастного состояния:

- прироста в высоту за период dt (аналогично тому, как показано на рис. 2.15) с указанием диапазона фотосинтетической активности;

- изменения площади кроны;

- коэффициентов прозрачности кроны;

- возрастные и габитусные ограничения.

В следующем блоке осуществляется расчет светового режима для всех ячеек, на которые разделено пространство ценоза (реализация уравнения 5 системы (2.1)). При вычислении общей радиации под пологом леса учитываются рассеянная радиация неба и прямая солнечная радиация. Проходя сквозь кроны деревьев, прямая и рассеянная радиации ослабевают на некоторую величину, зависящую от прозрачности крон деревьев.

(подробнее алгоритм расчета освещенности приведен ниже в 2.3.5.3).

После расчета светового довольствия для всех ячеек, осуществляется последовательная их обработка с использованием модели развития особи в условиях конкуренции. Начинается счет с деревьев, имеющих максимальную высоту, так как они в большей степени влияют на формирование светового режима. Проведя обработку всех ячеек, программа переходит к осуществлению заноса зачатков (реализация уравнения системы (2.1)). Следует отметить, что учет пространственной структуры позволяет рассчитать вероятность, или количество зачатков, достигающих заданной ячейки. После этого выполняется "экзогенное воздействие". Этот блок моделирует процесс массовой гибели особей как в экстремальных условиях (сильные морозы, засухи, болезни и т. д.), так и при антропогенных воздействиях, например при разнообразных рубках (ухода, котловинных и узкополосных рубках главного пользования и пр.). Для его работы необходимо задать во входных данных либо вероятности гибели особей разных видов в определенных возрастных состояниях, либо законы выборочного удаления особей из древостоя. В процессе моделирования можно варьировать периодичность этих воздействий (уравнение 8 системы (2.1)).

Кроме того, в модель заложена возможность изменять в соответствии с заданными законами биологические характеристики моделируемых видов. Это можно использовать для моделирования глобальных и региональных изменений экологической обстановки (например, загрязнение атмосферы и почвы, пр.), мощных антропогенных воздействий (осушение болот, изменение уровня грунтовых вод и т. д.), изменение климата, влияние последствий болезней леса и прочее.

Определение момента завершения имитационного эксперимента задается в зависимости от целей моделирования. Так, для получения данных о взаимодействии видов с разными экологическими свойствами необходимо проводить эксперимент до завершения переходного процесса, т. е. достижения (если это возможно) климаксного сообщества. Для выбора метода ведения хозяйства длительность этого процесса задается допустимым для этих целей количеством временных шагов.

При завершении моделирования осуществляется обработка накопленного статистического материала и его вывод в требуемой форме. В результате моделирования могут быть получены статистические характеристики (математическое ожидание, дисперсия, функция распределения и т. д.) по следующим параметрам:

- возрастному состоянию и абсолютному возрасту;

- суммарной площади, занимаемой каждым видом в любом возрастном состоянии;

- средней площади кроны в генеративном состоянии;

- высоте деревьев;

- высоте прикрепления кроны - запасу древесины, бонитету насаждений и всем прочим таксационным данным.

Основной отличительной особенностью предлагаемой модели от ее наиболее близких функциональных аналогов gар-моделей является учет объемной структуры древостоя на каждом шаге моделирования, что позволяет более точно рассчитывать световой режим.

2.3.5.3. Алгоритм расчета освещенности под пологом леса В модели каждая занятая деревом ячейка представляется в виде полупрозрачного объема в соответствии с концепцией "мутного" слоя (объема), при прохождении через который часть света поглощается [Чумаченко, 1993].

При движении солнца по небосводу его положение описывается высотой и азимутом, временем стояния солнца и интенсивностью прямой радиации {Р(i)}, поступающей на горизонтальную поверхность. При этом следует учитывать количество солнечных дней в течение вегетационного периода. Для определения влияния рассеянной радиации неба весь небосвод делится на фиксированное количество зон с одинаковой светимостью и предполагается, что рассеянная радиация {R(j)} поступает к земле из центра этих зон.

Освещенность исследуемой ячейки определяется по формулам:

NP NjP P = P (i ) T (i ) {K ( m) L ( m)}, i =1 m= NjR NR R( j ) TD {K ( m) L ( m)}, R= j =1 m= где К(m) - коэффициент прозрачности m-ой ячейки, через которую проходит свет;

L(m) - длина пути, проходимая лучом в этой ячейке;

Т(i) - время, которое солнце находится в каждой точке небосвода при расчете прямой радиации;

ТD - средняя длительность светового дня в течение вегетационного периода;

NР - количество положений солнца, для которых рассчитывается прямая радиация;

NR - количество зон небосклона, для расчета рассеянной радиации;

NjP, NjR - число ячеек, через которые проходит свет при расчете прямой и рассеянной радиаций, соответственно;

Суммарное дневное поступление солнечной радиации к ячейке пробной площади определяется по формуле:

Ст =Р + R Таким образом рассчитывается суммарная освещенность для каждой ячейки пробной площади.

Каждый шаг работы прогнозного модуля завершается формированием таксационных описаний нового состояния каждого выдела, которые одновременно являются входными данными модуля лесохозяйственных мероприятий.

2.4. Моделирование и оптимизация лесохозяйственного и антропогенного воздействия.

2.4.1. Расчет объемов лесохозяйственных мероприятий по лесоводственным требованиям Первый блок этого модуля формирует информацию об объемах запасов, которые необходимо удалить в результате рубок ухода, санитарных рубок и рубок переформирования на каждом выделе для дальнейшего наилучшего роста и развития моделируемых насаждений. Значения вычисляются из полученных таксационных описаний по алгоритмам расчета объемов лесохозяйственных мероприятий согласно «Основным положениям по рубкам ухода в лесах России» и «Основным положениям по рубкам главного пользования в лесах Российской Федерации».

Полученные данные об объемах далее передаются во второй блок модуля -расчета затрат ресурсов, где проводится расчет затрат трудовых, материально-технических и финансовых средств, необходимых для выполнения рассчитанных по нормативам объемов лесхозмероприятий. Поскольку необходимые по лесохозяйственным требованиям затраты всегда существенно выше имеющихся в распоряжении конкретного лесхоза трудовых, и материально-технических ресурсов, необходимо провести корректировку этих затрат с учетом их первоочередности, возможности разнесения по срокам выполнения, получаемой прибыли и т.д.

2.4.2. Динамики древостоев с имитацией различных видов лесохозяйственных воздействий.

Моделировалось три варианта внешних воздействий:

1) без проведения каких-либо рубок (моделируется лишь естественное самоизреживание и естественный распад древостоев);

2) только с рубками главного пользования (имитируются сплошные рубки при достижении древостоем возраста спелости);

3) с рубками ухода и с рубками главного пользования (имитируются основные виды рубок ухода и сплошные рубки при достижении древостоем возраста спелости).

Рассчитаны повыдельные базы данных модельного лесного массива “Горки Ленинские” на 10 шагов моделирования (1 шаг = 10 годам) по трем вариантам внешних воздействий. Рассчитаны и проанализированы суммарные запасы древостоев по породам, суммарные запасы древостоев в лесном массиве, объем удаляемой древесины на каждом шаге моделирования (рис. 4.15, 4.16, 4.17).

Для первого варианта (рис. 4.15) на 4 шаге моделирования (через 40 лет) произошло резкое уменьшение общего запаса древостоев в результате массового распада одновозрастных березовых древостоев, достигших к этому времени предельного возраста.

Однако после 7 шага моделирования запас березовых древостоев восстанавливается и в последующем (на 9-10 шагах) превышает исходный, что связано с активным семенным возобновлением березы и естественным развитием березовых насаждений. Запас порослевого дуба к 10 шагу моделирования плавно уменьшается и полностью исчезает в результате естественного распада древостоев и отсутствием естественного порослевого возобновления. Запас семенного дуба держится на очень низком уровне, что связано с сильным угнетением подроста этой породы быстрорастущей березой. Практически полностью после 7 шага моделирования исчезает сосна, изначально представленная только в культурах. Это связано с отмиранием существующих древостоев сосны и с отсутствием естественного возобновления в условиях жесткой конкуренции с подростом березы и широколиственных пород. На 9 шаге моделирования произошел массовый распад порослевых липовых древостоев, в тоже время наблюдается небольшое плавное увеличение запаса семенной липы и ели - древесных пород, способных нормально развиваться под пологом березы. Что касается осины, то после 5 шага моделирования запас этой породы вышел на плато.

Вопрос о фактической (природной) и потенциальной продуктивности лесных площадей поднимался многими авторами. Исследования показали, что рациональное распределение тех или иных пород по соответствующим им почвенно-растительным условиям может привести к значительному увеличению продуктивности.

Для второго варианта моделирования (имитация сплошных рубок) динамика изменения запаса древесины на корню также тесно связана с динамикой изменения запаса березовых древостоев (рис. 4.16).

Вариант без рубок запас, тыс. кбм Береза 150 Суммарный 100 запас 1 2 3 4 5 6 7 8 9 шаг моделирования Вариант без рубок запас, тыс. кбм Сосна 40 Ель Дуб поросл.

Дуб семен Липа поросл Липа сем.

Осина 1 2 3 4 5 6 7 8 9 шаг моделирования Рис. 4.15. Изменение запасов древостоев по шагам моделирования без влияния рубок.

Для этого варианта моделирования резкое падение запаса березы происходит на шаге, что на 1 шаг раньше, чем в первом варианте. Это связано со сплошной рубкой березовых древостоев, достигших возраста спелости. Кроме того, падение запаса березы отмечено на 10 шаге моделирования, что также связано с проведением сплошных рубок спелых березовых древостоев. Значительны колебания запасов другого пионерного вида осины. Резкое возрастание участия осины на 5-7 шаге моделирования произошло после проведения массированных сплошных рубок на 3 шаге моделирования. Доля ценных пород - семенного дуба и ели при таком режиме хозяйственного использования остается на очень низком уровне.

Третий вариант моделирования отличается имитацией рубок ухода (рис. 4.17).

Основным отличием этого варианта от предыдущих является плавное возрастание доли ценных пород (семенного дуба и ели) в составе древостоев, начиная с 3 шага. Следует отметить, что при проведении рубок ухода запасы березы и осины находятся на более низких уровнях, чем в первых двух вариантах моделирования. Кроме того, регулярное проведение рубок ухода позволяет обеспечить постоянный объем вырубаемой древесины не менее 50 тыс. м3 за каждый шаг моделирования Рубки главного пользования Б запас, тыс. кбм За др ко 200 С 100 за В 1 2 3 4 5 6 7 8 9 за шаг моделирования Рубки главного пользования запас, тыс. кбм Сосна Ель Дуб поросл.

Дуб семен.

Липа поросл.

Липа семен.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Осина шаг моделирования Рис. 4.16. Изменение запасов древостоев по шагам моделирования:

вариант с имитацией сплошных рубок главного пользования (без рубок ухода).Стратегическая задача лесного хозяйства заключается в максимальном использовании потенциальной производительности почв и климата за счет формирования насаждений из пород, наиболее полно отвечающих природе леса, почвенным условиям и потребностям экономики, а также проведения мероприятий, способствующих повышению продуктивности лесов и их сохранению: лесоосушительная мелиорация, внесение удобрений, рубки ухода (прореживания и проходные), охрана леса и защита леса.

В связи с очень большой длительностью процесса воспроизводства лесов особое значение приобретает точное определение конечного результата и путей его скорейшего достижения при наименьших затратах труда и средств.

Зная потенциальную продуктивность леса в предельном состоянии можно промоделировать пути достижения этой цели, решив несколько задач:

Вариант с рубками ухода Береза запас, тыс. кбм 400 Запас древесины на корню Суммарный запас Вырубаемый запас 1 2 3 4 5 6 7 8 9 шаг моделирования Вариант с рубками ухода запас, тыс. кбм Сосна Ель Дуб поросл.

Дуб семен.

Липа поросл.

5 Липа семен.

0 Осина 1 2 3 4 5 6 7 8 9 шаг моделирования Рис. 4.17. Изменение запасов древостоев по шагам моделирования:

вариант с имитацией рубок главного пользования и рубок ухода 2.4.3. Модель оптимизации ведения лесного хозяйства 1) задать темпы достижения и рассчитать оптимальные траектории с необходимым количеством средств при рациональности их использования;

2) рассчитать темпы достижения при сложившихся традициях выделения средств;

3) рассчитать как темпы, так и необходимые для этого ресурсы, при наличии ограничений на их общие величины с учетом реальных изменений.

При всех этих расчетах необходимо иметь в виду некоторую неопределенность, связанную с изменениями предельного состояния за счет колебания природно климатических и антропогенных факторов, изменяющих прирост древостоев до 3О%.

Рассмотрим сначала схему моделирования этого процесса. Для каждого типа условий местопроизрастания с учетом характеристик климата [Воробьев, 1972] определяются оптимальные составы и оптимальная плотность древостоев в зависимости от возраста. Затем определяется, какие достижения научно-технического прогресса на современном этапе и в каких пропорциях (минеральные удобрения, мероприятия лесоосушительной мелиорации и т. п.) могут быть использованы для повышения продуктивности лесов и как это повлияет на параметры, полученные на предыдущем шаге. Определяются также затраты трудовых, материальных и финансовых средств на проведение этих мероприятий.

На последнем этапе сравниваются по выделам составы и плотности древостоев с эталонными, а затем определяется, какими управляющими воздействиями можно привести существующее состояние в желаемое. Определяются необходимые затраты всех средств.

При долгосрочном планировании следует учитывать возможности как положительного влияния достижений НТР (удобрения, арборициды и т. д.), так и отрицательных воздействий на существующие насаждения (пожары, вредители и т. п.).

Каждый тип условий местопроизрастания с учетом климата характеризуется своим набором ресурсов солнечной радиации, тепла, воды, почвенных питательных элементов.

Ресурсы солнечной радиации, тепла, воды подвержены от года к году определенным колебаниям, причем колебания ресурсов солнечной радиации и воды зачастую находятся в противофазе.

Для того, чтобы определить состав насаждения, наилучшим образом использующий биопотенциал условий местопроизрастания, можно воспользоваться методами линейного математического программирования.

Если исходить из конечного результата, надо взять показатели насаждения в возрасте количественной спелости и для него определить оптимальный состав, дающий наивысшую продуктивность или выполняющий наилучшим образом какую-либо специфическую функцию (водорегулирующую, полезащитную, рекреационную и т.п.).

Поскольку следует учесть случайные колебания некоторых ресурсов, то наиболее адекватно этот процесс следует моделировать, используя стохастическое программирование. Тогда можно записать Найти максимум математического ожидания целевой функции n M c j ( ) x j max j =1 при условиях:

1) Использования имеющихся природных ресурсов n M a pj ( ) x j bp ( ) j =1 2) Выполнения предъявляемых к насаждениям требований n M a kj ( ) x j bk ( ) j =1 3) Неотрицательности переменных xj O, j = 1,..., n, где: сj() - прирост или другая специфическая функция j-ой породы в возрасте количественной спелости;

apj() - норма потребности j-ой породы в p-ом ресурсе;

bp() - количество имеющихся p-ых ресурсов;

akj() - нормы требуемых от насаждения дополнительных специфических функций;

bk() - оценки требований к этим функциям;

xj- доля участия j-ой породы в данных условиях местопроизрастания;

- элементарное случайное событие.

После того как сделан выбор главных пород, необходимо провести выбор и сочетание мероприятий, которые направлены на обеспечение лесовозобновления и выращивания древостоев в соответствии с этим выбором: содействие естественному возобновлению, сохранение подроста, лесные культуры, рубки ухода в молодняках, химический уход и реконструкция молодняков.

Максимальный объем мероприятий устанавливается во время проведения инвентаризации леса на основе лесохозяйственных требований и условий. Так, максимальный объем рубок ухода устанавливается согласно "Наставлению по рубкам ухода", мелиоративный фонд - согласно "Техническим указаниям по осушению лесных площадей" и т. д. Обычно мероприятия проводятся в меньших объемах, чем это установлено в соответствии с лесоводственными требованиями. Реальный объем зависит от наличия материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов, а также определяется имеющейся дорожной сетью. Объемы мероприятий связаны с размером лесопользования, поскольку оно определяет площади вырубок и последующих мероприятий по лесовосстановлению.

Структура лесного фонда лесохозяйственного предприятия характеризуется распределением площадей по категориям земель, породной структурой, возрастной структурой и средними запасами древостоев по классам возраста на 1 га.

Первичной единицей, по которой приводятся таксационные данные, является выдел.

При расчетах объемов мероприятий выдела объединяются в группы - хозсекции.

Используемые теперь хозсекции меняются почти при каждом лесоустройстве, хотя расчеты ведутся на длительную перспективу.

Ход естественного возобновления различается по группам типов леса, то же относится к выбору способов рубок. С группой типов леса тесно связан класс пожарной опасности, аналогично осушение и строительство дорог. Группы типов леса: сухие, нормального увлажнения, избыточного увлажнения.

Рубки ухода проводятся обычно в зеленомошной группе типов леса и не ведутся в группе типов сухих и заболоченных.

Назначение и цели хозяйства существенно различаются по категориям лесов, то же относится и к лесопользованию:

- в курортных и заповедных лесах, парках, лесопарковых хозчастях зеленых зон, особо ценных массивах, в госполосах, в кедровниках - орехопромысловых зонах - главное пользование не допускается;

- в защитных полосах вдоль железных и шоссейных дорог и в полосах вдоль нерестовых рек разрешены только выборочные лесовосстановительные рубки, их обоснование диктуется в основном лесохозяйственными рекомендациями, а не экономическими расчетами;

- в остальных категориях лесов допускаются рубки главного пользования.

Без достаточно разветвленной сети дорог в лесу невозможно проведение различных лесохозяйственных мероприятий. Поэтому расчет протяженности новой сети дорог необходимо вести исходя из объемов лесохозяйственных мероприятий. Нормативная длина дорог получится, если на всей площади предприятия построить дороги, исходя из нормы 1,2 км/100га общей площади. Протяженность дорог, необходимых для проведения всех мероприятий одновременно, равна сумме значений протяженности дорог, вычисленных отдельно для каждого мероприятия, за вычетом суммы отрезков дорог, являющихся общими и умноженными на n-1. Оптимальное размещение дорог на местности следует делать, используя схему транспортной задачи, сочетая с возможностями, предоставляемыми ГИС.

При определении объемов мероприятий по лесовосстановлению необходимо знать обязательный объем рубок ухода в смешанных молодняках, где в процессе последующего роста произойдет с неизбежностью нежелательная смена хвойно-лиственных на лиственные древостои.

При работе блока оптимизации лесохозяйственной деятельности производится отбор площадей, для которых намечены лесохозяйственные и лесокультурные мероприятия, приводятся объемы этих мероприятий, затем из массива нормативно-справочной информации о затратах трудовых, материально-технических и финансовых средств выбираются нормативы для намеченных мероприятий, и, наконец, путем использования модели оптимизации происходит определение объемов лесохозяйственных и лесокультурных мероприятий, распределенных наиболее рациональным образом по сезонам и годам рассматриваемого периода при полном использовании имеющихся в хозяйстве трудовых, материально-технических и финансовых средств. В результате формируется информация, которая состоит из набора повыдельных показателей об объемах лесохозяйственных и лесокультурных мероприятий, распределенных по сезонам и годам проектируемого периода, а также информации, требуемых для дальнейшей работы прогнозного модуля.

Получив варианты состояния лесного фонда для каждого предприятия лесного хозяйства, с характерными для них величинами прироста древесины, а также необходимыми в каждом варианте затратами материальных, трудовых и финансовых средств, можно в масштабе лесхоза определить оптимальные объемы проведения лесокультурных и лесохозяйственных работ при ограничении на ресурсы этих средств.

Для решения этих вопросов ввиду длительности процессов изменения лесного фонда и неопределенности многих факторов целесообразно применение стохастических М моделей с вероятностными ограничениями. При этом следует отметить, что в лесном хозяйстве не надо использовать целочисленное программирование, так как любой вариант изменения состояния лесного фонда может быть осуществлен не на всей территории, а только на какой-то ее части.

Найти максимум математического ожидания целевой функции n ln M c ks ( ) x ks max при выполнении k =1 s=1 условий:

По удовлетворению потребностей экономики в лесной продукции n ln P a rks ( ) x ks br ( ) a r, r, R;

k =1 s=1 По распределению лимитированных ресурсов n ln P a iks ( ) x ks L i ( ) a i, i, I i ;

k =1 s=1 По использованию других ресурсов ln P a iks ( ) x ks bik ( ) a i, i, I I 1, k, K ;

s=1 Неотрицательных переменных x ks 0, k, K, s, S ;

где: хks - доля использования s-го варианта в k-м участке;

arks() - объем получения r-го вида лесной продукции в k-м участке при s-м варианте;

br() - потребности экономики в r-м виде лесной продукции;

aiks()- норма затрат i-го ресурса на проведение s-го варианта в k-м участке;

Li() - объем i-го вида лимитированных ресурсов;

bik() - объем i-го вида ресурсов в k-м участке;

I - множество всех ресурсов;

I1 - множество лимитированных ресурсов;

R - множество видов лесной продукции;

ar, ai - заданные вероятности соблюдения ограничений по удовлетворению потребностей и наличию ресурсов;

cks() - чистый доход от проведения s-го варианта в k-м участке.

При выборе между конкурирующими вариантами важно, чтобы полученные доходы были сопоставимы, а поскольку их получение относится к разным моментам времени в будущем, поэтому их нужно привести к одному моменту;

это же относится и к затратам на проведение этих вариантов. Для их проведения воспользуемся дисконтированием затрат с помощью неизменной нормы эффективности вложений. Тогда чистый доход будет определяться следующей формулой t t D ks Z ks T ks T ks c ks ( ) = t u t u t = u (1 + E ) t = u (1 + E ) где Dtks() - доход, полученный от реализации s-го варианта в k-м участке в t-м году;

Ztks() - затраты на проведение s-го варианта в k-м регионе в t-м году;

E - норма эффективности вложений;

u - год, к которому приводится значение показателя;

t - рассматриваемый год;

Tks - время, в течение которого будет получен эффект от проведения s-го варианта в k-м участке.

Таким образом, оперируя лимитированными ресурсами, можно задавать темпы развития и в соответствии с моделью получать показатели основных пропорций развития.

Для функционирования описанных моделей в рамках экспертной системы необходимо наличие в ней экономической характеристики лесохозяйственного предприятия, таблицы перехода хозсекций из одной в другую под воздействием мероприятий, способы рубок, средний процент выборки запаса по видам рубок в разрезе хозсекций и процент восстановления площади хозяйственно ценными породами, дополнительный годичный прирост древостоев по ступеням возраста, удельные капитальные вложения, товарные таблицы, таксы на древесину основных лесных пород и др.

2.4.4. Оптимизационные расчеты объемов лесохозяйственных мероприятий.

На основании данных моделирования таксационных показателей через каждые лет, а Рис. 2.16 Объемы удаляемых запасов моделируемого лесного Запас, куб.

массива, рассчитанные на м/га десятилетние периоды с 2000 по 2099 годы. Слева расчет по 10000 лесоводственным нормативам, справа - скорректированные 1 2 3 4 5 6 7 8 9 объемы удаляемых запасов с Шаги моделирования учетом ресурсов трудовых и Все рубки материально-технических Санитарные+переформирования средств.

Также объемов лесохозяйственных и лесокультурных мероприятий, рассчитанных по лесоводственным требованиям, определены на каждом шаге необходимые для проведения этих мероприятий затраты трудовых, материально-технических и финансовых средств. В результате работы модуля лесохозяйственных мероприятий для десятилетних периодов были получены объемы необходимых затрат для проведения этих работ. Сопоставление этих объемов с имеющимися ресурсами трудовых и материально-технических средств модельного объекта показывает, что не всегда намечаемые работы могут быть выполнены.

Сравнение графиков на рис. 2.16 показывает, что учет ресурсов трудовых и материально-технических средств приводит к более сглаженным результатам, так как происходит перераспределение объемов работ по периодам. С помощью оптимизации получены последовательно по годам и сезонам объемы работ, определенные с учетом ограничений трудовых и материально-технических ресурсов. Пример оптимизационных расчетов объемов работ на период 2000-2004 гг. приведен в табл. 3.

Таблица 3. Распределение объемов лесохозяйственных работ по периодам Периоды Осветлени ПрочисткиПрореживани Проходны ПереформированиСанитарные е е е я 2000г. зима 127 1806 2000г. лето 663 2209 400 2001г. зима 50 1707 2001г. лето 663 50 393 1680 2002г. зима 50 789 2002г. лето 96 50 2400 2003г. зима 26 2003г. лето 2004г. зима 2004г. лето Таким образом применение оптимизационных моделей дает возможность наиболее рационально распределить проведение лесохозяйственных мероприятий в пределах периода с учетом имеющихся материально-технических, финансовых и трудовых ресурсов.

Данные об объемах лесохозяйственных мероприятий, рассчитанных с учетом экономических возможностей (выходные данные блока оптимизационных расчетов), возвращаются в прогнозный блок, где программа, корректируя таксационные описания, формирует окончательные таксационные описания для моделируемого шага. Значения переменных таксационных описаний каждого выдела соответствуют результатам имитационного моделирования развития древостоев с учетом реальных (соответствующих ресурсам конкретного хозяйства) объемов лесохозяйственных воздействий.

2.4.5. Модуль лесовосстановительных мероприятий Земли лесного фонда, предназначенные для создания лесных культур и проведения мер содействия естественному возобновлению леса, образуют фонд лесовосстановления, который подразделяется на следующие категории: 1) лесокультурный фонд;

2) фонд земель для естественного возобновления;

3) фонд лесоразведения. В соответствии с этим модуль лесовосстановительных мероприятий решает во-первых, определение выдела в разные категории земель фонда лесовосстановления по выходным данным прогнозного модуля информационного комплекса;

во-вторых, моделирует лесовосстановительные мероприятия, определенные нормативными документами Рослесхоза.

Составными частями модуля лесовосстановления являются (в последовательности потока данных): блок отбора выделов в лесовосстановительные мероприятия, блок определения объемов лесокультурных мероприятий и мер содействия естественному лесовозобновлению, блок моделирования лесокультурных работ и работ по содействию естественному возобновлению. Далее происходит коррекция данных для прогнозного модуля согласно проведенным мероприятиям, расчет экономических и трудовых затрат на проведение лесовосстановительных мероприятий и, при подключении блока оптимизации, - моделирование оптимизации работ по лесовосстановлению.

2.4.6. Модуль воздействия антропогенного загрязнения атмосферы на древостой.

Воздействия загрязнения атмосферы моделируется через ряды и коэффициенты устойчивости древесных пород к конкретным видам загрязнения атмосферы в соответствии с концепцией “доза - эффект” [Бутусов и др., 1997], используются методики и конкретные данные устойчивости растительности лесных таежных экосистем под влиянием техногенных выбросов металлургических производств [Степанов и др., 1992, Бутусов, Степанов, 1995, Черненькова и др., 1995].

2.5. Оценка биоразнообразия лесных массивов На основе перечня региональных параметров [Критерии и индикаторы устойчивого управления лесами Российской Федерации, 1996] были получены следующие показатели оценки биоразнообразия для лесхоза: 1) соотношение площадей, занятых древесными породами разных типов стратегии, 2) соотношение площадей, занятых древостоями разного породного состава, 3) соотношение площадей, занятых разным числом древесных пород, 4) соотношение площадей, занятых древостоями с разной полнотой первого яруса, 5) соотношение площадей, занятых древостоями с разной ярусной структурой, 6) соотношение запасов древостоев разного породного состава, 7) соотношение площадей, занятых древостоями разного класса возраста, 8) частотное распределение выделов по размерным классам (показатель пространственной структуры). Оценка биоразнообразия была проведена по результатам моделирования динамики древостоя при двух вариантах лесохозяйственных воздействий: только рубки главного пользования при достижении древостоем возраста спелости («первый сценарий»);

рубки ухода и рубки главного пользования («второй сценарий»).

Доля участия древесных видов разных типов стратегий тесно связана со степенью нарушенности лесов. Для ненарушенного лесного покрова в экологически благоприятных условиях характерно абсолютное доминирование конкурентных видов (70-80%) и небольшое участие толерантных (10-20%) и реактивных видов (5-10%) [Grime, 1979, Popaduk et al., 1995]. Для послепахотных лесов в настоящее время характерно преобладание реактивных видов, представленных березой и осиной, а доля конкурентных и толерантных видов крайне мала. Для менее нарушенных лесов на длительно лесных территориях, характерно преобладание конкурентных и толерантных видов.

Имитационное моделирование позволяет показать влияние разных видов лесохозяйственных воздействий на изменение соотношения древесных видов разных типов стратегий (рис. 17).

Рис. 17. Изменение площадей насаждений, образованных древесными породами разных типов стратегий (K- конкуренты, S - толеранты, R - рудералы).

Площади, занятые конкурентными видами, представляют собой старовозрастные порослевые древостои дуба, уходящие в рубки на первых шагах моделирования.

Сплошные рубки приводят к абсолютному преобладанию реактивных видов по площади и резкому сокращению доли конкурентных и толерантных видов. Проведение наряду со сплошными рубками рубок ухода приводит к увеличению доли насаждений с доминированием конкурентных видов (дуб и ель), особенно на длительно лесных землях.

Возрастная структура. Для современной возрастной структуры древостоев модельного объекта характерно резкое преобладание 70-80-летних насаждений, что связано с проведением сплошных рубок в начале XX века. Для нормального леса, распределение площадей по возрастным классам должно быть выровненным. Прогноз изменения возрастной структуры с помощью моделирования показал, что ни один из вариантов лесохозяйственных воздействий не обеспечивает приближения модельного объекта к нормальному лесу за 100-летний период.


Пространственная структура. Распределение выделов модельного объекта по размерным классам площадей показывает преобладание выделов небольшой площади (рис. 18 - N). Для каждого размерного класса был вычислен индекс породного разнообразия, рассчитанный как отношение площади смешанных насаждений к площади чистых насаждений.

Рис. 18. Частотное распределение площадей выделов (N) и индекса породного разнообразия (отношение площадей смешанных насаждений к чисто березовым) на шаге моделирования.

Снижение значения этого индекса отражает уменьшение разнообразия. Сравнение состояния лесных массивов показывает, что проведение рубок главного пользования в сочетании с рубками ухода приводит к снижению значений индекса породного разнообразия (рис. 18).

Полнотная структура. Исследование динамики площадей с разной полнотой насаждений на 0, 5 и 10 шагах моделирования показало, что при разных сценариях достигается разное соотношение площадей, занятых древостоями разной полноты Большее структурное разнообразие наблюдается для первого сценария, в котором были смоделированы только рубки главного пользования. Второй сценарий, в котором были смоделированы рубки главного пользования в сочетании с рубками ухода, приводит к преобладанию в лесном массиве насаждений с полнотой 0.6-0.7.

Ярусная структура. Для исследования ярусной структуры были посчитаны доли площадей модельного объекта, занятые выделами с разной вертикальной структурой древостоя. Были просуммированы площади выделов с одним, двумя (отдельно - для выделов с первым и вторым ярусами и для выделов с первым и третьим ярусами) и тремя ярусами. Просчитаны их доли от общей площади, покрытой лесом. Второй сценарий лесохозяйственных мероприятий (рубки главного пользования в сочетании с рубками ухода) приводит к большему разнообразию вертикальной структуры лесных экосистем.

Таким образом, применяя моделирование для прогноза динамики древостоев, можно учитывать экологические последствия планируемых лесохозяйственных мероприятий, получать оценку эффективности проектируемых лесохозяйственных мероприятий с позиций сохранения биоразнообразия. Описанный программный комплекс может послужить инструментом анализа нормативов ведения лесного хозяйства с точки зрения сохранения биоразнообразия.

ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ ЛАНДШАФТНОГО ПОКРОВА МЕТОДАМИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ЛАНДШАФТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ1.

Козлов Д.Н.

Московский Государственный Университет им. М.В.Ломоносова, Географический факультет, г. Москва danilko@nm.ru В соответствии с существующими представлениями ландшафтное планирование способ управления территориальной организацией общества, направленный на многофункциональное использование ресурсов при сохранении ресурсовоспроизводящих и средообразующих свойств ландшафтов как систем поддержания жизни (Руководство по ландшафтному планированию, 2000). В самом общем случае в программу действий ландшафтного планирования входят три основных этапа:

1. Инвентаризация природных и социально-экономических условий территории планирования.

2. Оценка экономической, экологической, социальной и интегральной ценности территории, характеризующая ее полезные и вредные для человека качества.

3. Разработка альтернативных схем оптимального использования ресурсов территории, направленных на сохранение ее самовосстановительного потенциала и удовлетворение потребности природопользователей.

Цели и задачи ландшафтного планирования предполагают сбор и использование разносторонней информации о свойствах территории планирования. Особенно актуальным это является для первого (инвентаризационного) этапа, в задачу которого входит картографическое отображение базовых свойств ландшафтного покрова и социально-экономических условий:

• форм рельефа, их генезиса, особенностей их геологического строения и состава отложений, в том числе полезных ископаемых, • климатических характеристик приземной атмосферы, • поверхностных и подземных вод, • видового разнообразия растительного покрова, биомассы, биологической продуктивности;

распространения и запасов видов растений и животных, имеющих хозяйственное и природоохранное значение.

• типа и качества почв, • характеристики социально-общественной сферы (плотность населения, этнические, религиозные, языковые и иные особенности) и социально экономической инфраструктуры, • текущей структуры природопользования, границ земельных участков и их собственников.

Помимо картографического отображения свойств отдельных компонентов ландшафтного покрова в задачи инвентаризационного этапа входит анализ факторов, определяющих природу пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова, выявление генезиса и истории происхождения наблюдаемых разномасштабных территориальных структур, описание существующих межкомпонентных взаимодействий.

Эта информация необходима для прогноза потенциальных изменений свойств ландшафта при разных вариантах природопользования, планирования сети долговременного Исследования выполнены при финансовой поддержке РФФИ (проекты №06-05 64937-а, №03-05-64706-а, 03-05-64280-а).

мониторинга, а в конечном итоге для выбора наиболее эффективной системы использования ресурсов территории планирования с учетом потенциальных экологических последствий.

Вместе с тем комплексное, оперативное и непредвзятое картографическое отображение условий любой территории очень не простая задача. Существующие в этой области проблемы вызваны сложностью картографируемого явления, одновременным проявлением индивидуальных и интегральных особенностей структуры и функционирования различных компонентов ландшафта, а так же различным пространственно-временным масштабом изменений их свойств. Следствием этого являются не согласующиеся друг с другом методики и результаты составления отраслевых карт (почв, растительности, гидрогеологических условий и др.), проблемы несоответствия масштаба сбора полевого материала и масштаба картографирования, проблемы генерализации, общая трудоемкость работ и высокие требования к квалификации специалистов-картографов.

Совершенствование методических принципов тематического картографирования опирается на развитие источников пространственной информации, средств и методов их оперативного количественного анализа. Активно развивается пространственный анализ, объединяющий технологии дистанционного исследования земной поверхности, геоинформационные системы (ГИС) и средства глобального позиционирования (GPS).

В настоящей статье предлагается достаточно универсальная и общедоступная технология, позволяющая решать одновременно несколько задач: картографирования большого числа частных свойств ландшафтного покрова с оценками статистических параметров точности получаемых карт, выявления факторной основы, определяющей пространственное варьирование картографируемых свойств, идентификация интегральных ландшафтообразующих факторов и создания ландшафтных карт.

Создаваемая информационная основа обеспечивает полный цикл картографических работ, включая составление предварительных карт, планирования сети полевых описаний и оценку ее полноты, и камеральное обобщения всей имеющейся информации в конечное картографическое произведение. Кроме того, предлагаются инструменты анализа иерархической организации территории и обоснования масштаба работ в зависимости от целей исследования.

Поставленная задача решается на основе дистанционной мультиспектральной спутниковой съемки отраженной солнечной радиации за различные сроки измерения (разные сезоны года и разные годы), цифровых моделей рельефа, построенных на основе топографических карт, и полевых измерений состояний характерных свойств ландшафтного покрова на избранных точках описаний, привязанных к географической системе координат. Использование именно этих источников информации опирается на методические принципы, разрабатываемые с середины ХХ века для целей геолого геоморфологического, почвенного, геоботанического и ландшафтного картографирования (Видина, 1963, Андроников, 1979, Дистанционные исследования ландшафтов, 1987, Кравцова, 2005 и другие работы).

В существующих методиках картографирования рельеф рассматривается как главный фактор пространственной дифференциации биогеоценотического и почвенного покровов за счет перераспределения солнечной энергии, атмосферной влаги и элементов минерального питания. Анализ топографической карты позволяет выделять участки, в заданном масштабе однородные по характеристикам рельефа, определяющих перераспределение геофизических и геохимических полей (Альбом изображений рельефа на топографических картах, 1968, Гедымин, 1992). Однородность рельефа в пределах каждого выдела позволяет предполагать однородность ландшафтных характеристик.

Такая карта может рассматриваться в качестве потенциальной карты местообитаний или биотопов. Степень ее соответствия реальной ситуации будет зависеть от особенностей литологии почвообразующих пород территории, ее климатического режима, уровня антропогенной нарушенности.

Для учета этих факторов используются данные дистанционного зондирования (аэрофотоснимки, сканерные спектрозональные изображения LANDSAT, SPOT, MODIS, Aster и др.), которые содержат информацию о структуре и свойствах современного ландшафтного покрова территории. Физической основой использования дистанционной информации при изучении ландшафтного покрова является тот факт, что количество отраженной солнечной радиации в различных спектральных полосах есть функция свойств земной поверхности. В качестве косвенных признаков дешифрирования используется текстура дистанционного изображения. Участки снимка, однородные по спектральным и текстурным характеристикам, сопоставляются с определенными типами растительного и почвенного покрова.


Получаемые в результате анализа топографической карты и дистанционных материалов предварительные тематические карты отражают разнообразие и мозаичность исследуемой территории. На их основе планируется сеть полевых описаний, предназначенных для определения степени соответствия полученных результатов реальности, идентификации физического содержания и происхождения выделенных структур рельефа, растительности, почв.

При сохранении общей логической схемы в общий процесс картографирования вносятся технологические элементы, способствующие использованию математических методов, внедрение которых вызвано необходимостью повышать скорость и полноту анализа и уменьшать степень субъективности получаемых результатов. Ключевым понятием современного пространственного анализа является элементарная территориальная единица (ЭТЕ), представляющая собой ячейку сетки (матрицы), регулярно покрывающей всю территорию. Каждая ячейка этой сетки имеет определенные линейные размеры и географические координаты. Для каждого элемента (пикселя, ячейки) территории исследования определяются базовые характеристики: абсолютная высота рельефа земной поверхности и величины отраженной солнечной радиации в разных спектральных зонах. Весь последующий анализ строится на основе этой исходной информации. По отношению к рельефу такие матрицы принято называть цифровыми моделями рельефа (ЦМР), а по отношению к результатам аэрокосмической съемки растровыми дистанционными изображениями.

Общую последовательность операций, направленных на кондиционное отображение как можно большего числа свойств земной поверхности, можно выразить следующей схемой:

ДИСТАНЦИОННАЯ ИНФОРМАЦИЯ РЕЛЬЕФ ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА ИСХОДНЫХ ДАННЫХ 1. Подбор снимков (тип съемки, разрешение 1. Сканирование топографических карт и пространственное и радиометрическое, регистрация их электронных изображение в сезон, облачность, искажения) геоинформационной системе 2. Геометрическая коррекция (совмещение с 2. Векторизация высотных отметок рабочей географической проекцией ГИС) топографических карт 3. Радиометрическая коррекция (перерасчет 3. Интерполяция регулярной сетки значений яркостей съемки в поток высотных отметок (ЦМР) отраженной солнечной радиации, зарегистрированный сенсором спутника, Вт/м2). Принципиально при использовании снимков за разные сроки съемки.

АНАЛИЗ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ТЕРРИТОРИИ, ОБОСНОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ И МАСШТАБА КАРТОГРАФИРОВАНИЯ Спектральный анализ обобщенного Спектральный анализ ЦМР (выделение дистанционного изображения территории с числа и средних линейных размеров определением числа и средних линейных иерархических уровней организации размеров иерархических уровней рельефа, диапазонов масштабов действия организации растительного покрова различных факторов морфогенеза) Обобщенный анализ иерархической организации территории (определение общих иерархических уровней пространственных структур рельефа и растительности, обоснование пространственного разрешения и размеров скользящего квадрата для отображения структуры объекта картографирования) ХАРАКТЕРИСТИКА КОНСТАНТНЫХ И ПЕРЕМЕННЫХ СОСТОЯНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ Расчет индексных изображений, Расчет морфометрических характеристик характеризующих физические свойства рельефа для разных иерархических уровней отражательной поверхности на момент его организации (константные состояния съемки (биологическая продуктивность, рельефа) температура, влажность, текстурные характеристики и др.) ПОСТРОЕНИЕ КАРТ, ОТРАЖАЮЩИХ СВОЙСТВА И ПРОСТРАНСТВЕННУЮ СТРУКТУРУ ЛАНДШАФТНОГО ПОКРОВА ТЕРРИТОРИИ (карты состояний, типов пространственной мозаики, параметров порядка, иерархического соподчинения) И ФОРМУЛИРОВАНИЕ ГИПОТЕЗ ОТНОСИТЕЛЬНО ЕГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ ПОЛЕВОЕ КОМПЛЕКСНОЕ ОПИСАНИЕ ТЕРРИТОРИИ с целью идентификации свойств ландшафтных компонентов (почвообразующих пород, почв, растительности), проверки гипотез относительно генезиса и истории формирования наблюдаемых ландшафтных структур КАРТОГРАФИРОВАНИЕ частных свойств ландшафтного покрова с оценками статистических параметров точности получаемых карт, выявление факторной основы, определяющей пространственное варьирование картографируемых свойств, идентификация интегральных ландшафтообразующих факторов и создание ландшафтных карт Этап предварительной подготовки исходных данных включает стандартные операции пространственного анализа, которые подробно описаны в специальной литературе и материалах, доступных в сети ИНТЕРНЕТ (ДеМерс, 1999, Книжников, Кравцова, Тутубалина, 2005, Лурье, Косиков, 2003, Лурье, Косиков, Ушакова, 2004, www.gis-lab.info, http://rst.gsfc.nasa.gov и др.). В тех же источниках можно найти информацию о существующих системах дистанционного зондирования, их параметрах и областях применения.

Возможность выполнения операций этого этапа имеет широкое программное воплощение: векторизация высотных отметок топографических карт (MapEdit, EasyTrace, R2V, MapInfo, ArcView и др), построение цифровых моделей рельефа (Surfer, МАС, ArcInfo), геометрическая и радиометрическая коррекция данных дистанционного зондирования (ERDAS Imagine, ENVI, ER Mapper, Idrisi и др.).

Итогом подготовки данных является таблица (матрица), стоки которой – элементарные территориальные единицы, а колонки – их семантические характеристики:

абсолютная высота и величины отраженной солнечной радиации в разных зонах спектра.

Неотъемлемый атрибут такой матрицы, непосредственно определяющий конечный результат анализа, – ее пространственное разрешение.

Обоснование оптимального пространственного разрешения матрицы является очень важным методическим вопросом, связанным с более общей проблемой исследования иерархической организации территории. Внимание к анализу иерархической организации территории, обоснованию пространственного разрешения и масштаба картографирования обусловлено двумя причинами: первой – утилитарной – эффективное решение задач управления отношений человеческой деятельности с природой возможно только при одновременной работе в различных масштабах;

и второй – фундаментальной – природа имеет иерархическую организацию, что проявляется как в ее пространственной организации, так и разнообразии процессов (Wu, Qi, 2000).

Система трех уровневого управления природопользованием заложена в методических рекомендациях по ландшафтному планированию: ландшафтная программа (крупно региональный уровень субъектов государств, М 1:1 000 000 – 1:500 000), ландшафтный рамочный план (региональный уровень отдельных районов, М 1:200 000 – 1:100 000) и ландшафтный план (локальный уровень, М 1:25 000 и крупнее). Схожее разграничение масштабов управления существует в европейской системе CORINA LandCover (табл. 1), регламентирующей для каждого уровня управления свои размеры ячейки исходной матрицы.

Таблица 1. Отношение между масштабом и назначение картографической и дистанционной информации программы CORINE land cover http://europa.eu.int/comm/agriculture/publi/landscape/ch1-2.htm Миним.

Размер контур Масштаб Назначение Типичные решения ячейки на карте (2x2 мм) Управление Долгосрочные тенденции национальными и 1:1 000 изменения ландшафтного покрова 2 1 км 4 км социальными программами 000 для международного уровня и обшей программой мониторинга развития Национальные действия по управлению средой:

идентификация и выделение Мониторинг выполнения проблемных территорий и региональное и 1:100 000 1 га 4 га объектов. Разработка и национальной политики реализация национальной политики использования земель и ресурсов, выделение охраняемых территорий Мониторинг использования Управление на локальном 625 м2 0,25 га 1 : 25 земель на местном уровне уровне Исследования ландшафтной экологии, гидрологии, метеорология показали, что определенные процессы имеют тенденцию доминировать в некотором отличительном, характерном масштабе времени и пространства. Наблюдения, сделанные в одном масштабе характеризуют только те пространственные структуры и процессы, которые характерны для использованного масштаба наблюдения. Для комплексного исследования реального сложного объекта природы необходимо организовывать исследования в нескольких масштабах. При этом в зависимости от выбранного масштаба получаются существенно различные результаты, в частности характер пространственной структуры ландшафта (см. статью К.А. Мерекаловой настоящего сборника). В географической литературе данный эффект был назван проблемой изменяющегося масштаба (modifiable areal unit problem - MAUP) (Wu, Gao, Tueller, 1997), а одним из главных требований к любым картам, включая ландшафтные, стало одновременное отражение разных уровней организации картографируемого явления. В свете этого, пространственное разрешение исходных данных и характерные масштабы отображаемых явлений должны быть строго обоснованы в соответствии со спецификой решаемых в исследовании задачами, особенностями территории и имеющимися в распоряжении данными.

В задачах количественного картографирования размеры элементарной территориальной единицы (ЭТЕ) должны быть много меньше размеров картографируемых структур. Например при крупномасштабном ландшафтном картографировании территориальных комплексов ранга урочищ (площадь от 0,5-3 км2 до 10-20 км2) размеры ЭТЕ должны соответствовать средним размерам фаций (от 10-20 м2 до 1-3 км2). При картографировании ландшафтных структур более высоких уровней размеры ЭТЕ должны быть не больше средних линейных размеров структур предыдущего порядка.

Обычно в начале исследования информация о параметрах иерархической организации структуры картографируемого явления отсутствует. В таких случаях пространственное разрешение цифровой модели рельефа и дистанционной съемки выбирается исходя из имеющихся в распоряжении материалов – топографических карт разного масштаба и возможностей различных систем аэрокосмического зондирования.

При этом желание получить максимально высокое разрешение должно сдерживаться реальной географической детальностью исходных материалов, возможностями современной вычислительной техники.

Методы геостатистики, спектрального и вейвлет анализа цифровых моделей рельефа и дистанционных изображений позволяют определить число иерархических уровней организации рельефа и растительного покрова территории, средние линейные размеры структур каждого иерархического уровня, а в итоге обосновать необходимое пространственное разрешение априорной информации для разных масштабов картографирования (Пузаченко, 2003, Butson, 2000, Lloyd, Atkinson, 2002, Wu, Gao, Tueller, 1997).

Одним из методов определения параметров иерархической организации территории является спектральный анализ, развитый применительно к задачам ландшафтоведения Ю.Г. Пузаченко (1997, 1999, 2002). Основанный на двухмерном преобразовании Фурье (Truscott, 1997) спектральный анализ осуществляет разложение пространственных колебаний абсолютных высот рельефа (применительно к цифровой модели рельефа) по частотам и определение величины амплитуды, приходящейся на каждую частоту, что позволяет определить период их детерминированных колебаний. Последние отождествляются с периодическим повторением различных структур на местности (форм рельефа и их повторяющегося сочетания). Зная метрическое выражение единицы измерения периода можно оценить линейные размеры таких структур. Наличие на периодограмме нескольких ярко выраженных по амплитуде частот, говорит об иерархической организации рельефа территории. Подробное изложение методики спектрального анализа, результаты его применения к изучению строения рельефа разных территорий можно найти в работах Ю.Г. Пузаченко и статье И.П. Котлова настоящего сборника.

Спектральный анализ данных дистанционного зондирования осуществляется на тех же основаниях, только вместо значений высоты земной поверхности анализируются величины отраженной солнечной радиации. Их разномасштабное периодическое повторение в пространстве может определяться только повторением участков земной поверхности с близким характером растительности и параметрами тепло-, влагообеспеченности. В техническом плане при использовании материалов многозональной съемки спектральному анализу может быть подвержено обобщенное изображение земной поверхности, которое может быть получено суммированием главных компонент факторного анализа всех имеющихся спектральных каналов (Пузаченко, Гагаева, Алещенко, 2004).

Сравнение результатов спектрального анализа цифровой модели рельефа и дистанционного изображения демонстрирует более сложную структуру современного растительного покрова территории по сравнению с ее рельефом. Наиболее выраженные повторяющиеся в пространстве структуры рельефа и растительного покрова с близкими линейными размерами должны приниматься в качестве основных объектов ландшафтного картографирования. Определив их средние линейные размеры, становится возможным обосновать необходимое пространственное разрешение ЭТЕ и масштаб картографирования.

Расчет характеристик, отражающих коренные и переменные состояния земной поверхности осуществляется на основе цифровой модели рельефа и спектрозональных дистанционных изображений соответственно.

Для каждой "ячейки" цифровой модели рельефа вычисляется набор морфометрических величин, характеризующих состояние константных факторов среды (увлажнение, инсоляция, эрозионная активность и др.). Весьма обширный список характеристик рельефа, формулы и способы их расчета, математическое и эмпирическое обоснование их использования для картографирования рельефа и контролируемых им ландшафтообразующих процессов содержатся в работах П.А. Шарого (1995, 2002), И.В.

Флоринского (Геометрия структур…, 1991), В.В. Сысуева (2003, и статья в настоящем сборнике). Разработано программное обеспечение, позволяющее осуществлять морфометрические расчеты (ECO, Surfer). Особо следует отметить программу DiGeM (автор О. Конрад) – функциональную и бесплатную для научных и образовательных целей.

Выбор морфометрических характеристик должен учитывать особенности рельефа конкретной территории, специфику механизмов его влияния на процессы дифференциации ландшафтного покрова в разных масштабах. Информативность разных характеристик исследована еще не достаточно, из-за чего невозможно рекомендовать универсальный список морфометрических параметров, пригодных для любых целей исследования и для любых территорий. Можно утверждать, что при всем многообразии существующих характеристик, наиболее информативными из них являются первая производная (градиент), определяющая максимальную крутизну поверхности в заданной окрестности, и вторая производная (лапласиан), определяющая форму поверхности (кривизну). Для территорий с гумидным климатом важной характеристикой пространственной дифференциации стока являются показатель площади водосбора, топографический индекс влажности (см. статью А.С. Мкртчян). В горных территориях, безусловно, большое значение имеет освещенность склона, рассчитываемая путем суммирования прямой солнечной радиации, приходящей к элементарной площадке за год или за некоторый период.

Рельеф перераспределяет тепло и влагу в разных масштабах. Для учета этого необходимо рассчитывать морфометрические характеристики рельефа при разных размерах окрестностей каждого элемента цифровой модели рельефа (Пузаченко, 2003).

Размеры окрестностей (из-за использующегося способа расчета обычно говорят «размеры скользящего квадрата») должны быть равны половине средних линейных размеров иерархических уровней организации рельефа, определенных на предыдущем этапе. Это позволит вычислить характеристики элементарных поверхностей разномасштабных форм рельефа.

При дешифрировании объектов по спектрозональной съемке важны не абсолютные значения яркости объекта в разных спектральных зонах, а соотношения между ними.

Установлено, что спектральные индексы (индексные изображения, табл. 2), которые вычисляются путем простых арифметических преобразований значений яркости в различных спектральных зонах, отображают пространственное варьирование физических свойств отражательной поверхности (Книжников, Кравцова, Татубалина, 2005).

Так наиболее известный из индексов - нормализованный разностный вегетационный индекс (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) чувствителен к наличию растительности на земной поверхности и может быть использован для определения ее типа, количества и состояния. Высокая корреляция этого индекса с величиной чистой биологической продуктивности (NPP) определила использование этого индекса в качестве основы для построения региональных и глобальных карт биологической продуктивности.

Тот факт, что сканерная съемка регистрирует величины отраженной от земной поверхности солнечной радиации в разных зонах спектра, позволяет рассчитывать элементы энергетического баланса отражательной поверхности. Для каждого момента времени для любого места на земном шаре известны величины приходящей к поверхности солнечной радиации в каждом спектральном канале. Эта величина зависит от времени года, времени суток, широты места и прозрачности атмосферы. Отняв из этой величины значение отраженной радиации, получаем то количество энергии, которое осталось у земной поверхности – моментальный радиационный баланс ландшафта. Эта энергия идет на увеличение внутренней энергии ландшафта – его температуры, а также используется при совершении полезной работы по поддержанию внутренней структуры. Температура излучающей поверхности рассчитывается из значений теплового канала сканерной съемки (для Landsat 7 – шестой канал). Количество энергии, затрачиваемой на совершение полезной работы (эксергия), определяется через оценку неравновесности поглощения солнечной радиации в разных зонах спектра (энтропия Кульбака), суммарные величины поглощенной и отраженной энергий (табл. 2). Подробно методика вычислений изложена в работе S. Jorgensen и Y.Svirezhev (2004).

Полученные на основе спектрозональной съемки энергетические характеристики ландшафтного покрова используются для оценки характера трансформации солнечной радиации в пространстве и времени, выявления обусловивших ее причин, определения скорости и эффективности процессов функционирования ландшафта. В частности для гумидного климата величина эксергии пропорциональна затратам энергии на физическое испарение и транспирацию. А величина, равная отношению разности отраженной радиации в ближнем инфракрасном и красном спектральных каналах к величине эксергии, соответствует по смыслу коэффициенту полезного действия процесса фотосинтеза Изображения, полученные для каждой из этих характеристик, отражают пространственную структуру не отдельных свойств ландшафта, а параметров его функционирования, что существенно расширяет область применения дистанционной информации (см. статью Р.Б. Сандлерского).

Так как дистанционное изображение земной поверхности формируется прямым или косвенным действием большого числа свойств всех ландшафтных компонентов (растительности и почв, рельефа, литологического состава отложений и др.), то только лишь на основе дистанционной информации без специальных полевых описаний определить состояния ландшафтных свойств можно только приближенно, руководствуясь общими физико-географическими закономерностями. Это обстоятельство подчеркивает сам термин «ландшафтный покров», введенный в обиход эколого-географических исследований с развитием методов аэрокосмического зондирования, и означающий совокупность биофизических свойств земной поверхности (растительности, почвы, рельефа), формирующих дистанционное изображение.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.