Почтовый адрес: САФУ, Редакция «Лесной журнал», наб. Северной Двины, 17, г. Архангельск, Россия, 163002

Местонахождение: Редакция «Лесной журнал», наб. Северной Двины, 17, ауд. 1425, г. Архангельск

Тел/факс: (818-2) 21-61-18
Сайт: http://lesnoizhurnal.ru/
e-mail: forest@narfu.ru

архив

Лесоводственно-статистический подход к назначению способов лесовосстановления при лесоустройстве

Версия для печати

Л.В. Черных, Д.В. Черных, С.А. Денисов, В.Л. Черных

Рубрика: Лесное хозяйство

Скачать статью (pdf, 0.7MB )

УДК

630*23

DOI:

10.17238/issn0536-1036.2017.4.9

Аннотация

Назначение лесохозяйственных мероприятий в рамках лесного проектирования является важной задачей лесоустройства. К одной из основных проектируемых групп мероприятий относится и лесовосстановление. Цель исследования заключается в обобщении закономерностей естественного лесовосстановления в различных лесорастительных условиях для хвойно-широколиственных лесов Среднего Поволжья, разработке методики балльной оценки количественных и качественных характеристик подроста для объективного назначения способов лесовосстановления на таксационном выделе. Объектом исследования являлись лесные насаждения Республики Марий Эл. Исходными данными для проведения статистического анализа служили информация о 44 пробных площадях и база данных, состоящая из почти 50 тыс. единиц таксационных характеристик лесных насаждений. С использованием в среде STATISTICA модуля «Деревья классификации и регрессии» проведен кластерный анализ основных лесоводственных факторов, влияющих на наличие и густоту подроста. Разработаны интерполированные десятибалльные шкалы таксационных показателей для оценки перспективности способов лесовосстановления. Каждая шкала корректируется поправочным коэффициентом силы влияния этого фактора на появление подроста. По анализируемому таксационному выделу накапливается балльная оценка лесоводственных факторов. Исходя из суммы баллов, приведенных к 10-балльной шкале, все таксационные выделы лесного участка оцениваются по перспективности искусственного или естественного лесовосстановления. Разработанная методика лесоводственно-статистической оценки целесообразности способа лесовосстановления является объективным оценочным инструментом. Его использование представляется возможным как для  небольшого лесного участка, так и для лесного района. 

Сведения об авторах

Л.В. Черных, канд. с.-х. наук, зав. лаб.

Д.В. Черных, канд. с.-х. наук, ст. преп.

С.А. Денисов, д-р с.-х. наук, проф.

В.Л. Черных, д-р с.-х. наук, проф.

Поволжский государственный технологический университет, пл. Ленина, д. 3,
г. Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, Россия, 424000; e-mail: sitlx@mail.ru



Ключевые слова

лесовосстановление, лесоводственные факторы, вероятность, кластерный анализ, «дерево решений», балльная оценка

Для цитирования

Для цитирования: Черных Л.В., Черных Д.В., Денисов С.А., Черных В.Л. Лесоводственно-статистический подход к назначению способов лесовосстановления при лесоустройстве // Лесн. журн. 2017. № 4. С. 9–22. (Изв. высш. учеб. заведений). 
DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.4.9

Литература

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бабич Н.А., Корчагов С.А., Конюшатов О.А., Стребков Н.Н., Лупанова И.Н. Актуальные проблемы лесовосстановления на Европейском Севере России в рамках перехода к интенсивной модели ведения лесного хозяйства // Лесн. журн. 2013. № 2. С. 74–83. (Изв. высш. учеб. заведений).

2. Бескровный И.М. Анализ альтернатив и выбор диагностических гипотез.
Ч. II. Модели выбора альтернатив при множественности и неопределенности критериев // Современные наукоемкие технологии. 2012. № 2. С. 33–40.

3. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2011. 656 с.

4. Воробьев Г.И., Мухамедшин К.Д., Девяткин Л.М. Лесное хозяйство мира. М.: Лесн. пром-сть, 1984. 352 с.

5. Избранные труды Г.Ф. Морозова. М.: МГУЛ, 2004. 168 с.

6. Лесной кодекс Российской Федерации. Комментарии. М.: ВНИИЛМ, 2007. 856 с.

7. Листов А.А. Мероприятия по ускоренному лесовозобновлению в сосняках лишайниковых Европейского Северо-Востока СССР. Àрхангельск: СевНИИЛХ, 1982. 40 с.

8. Об утверждении лесоустроительной инструкции: приказ МПР России от 12.12.2011 № 516. М., 2011. 25 с. URL: http://www.rosleshoz. gov.ru/docs/leshoz/208 (дата обращения: 03.05.17).

9. Правила лесовосстановления: утв. Приказом МПР России от 16.07.2007
№ 183. М., 2007. 28 с.

10. Соколов П.А., Черных В.Л. Вариационная статистика: учеб. пособие. Йошкар-Ола: МарПИ, 1990. 104 с.

11. Сухих В.И., Черных В.Л. Лесоустройство: учеб. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2014. 400 с.

12. Токарчук С.М. Выбор и обоснование показателей оценки природного разнообразия территории // Весн. Брэсцкага ўн-та. Сер. 5. Хімія. Біялогія. Навукі аб зямлі. 2014. № 1. С. 102–110.

13. Хлюстов В.К. Комплексная оценка и управление древесными ресурсами: модели-нормативы-технологии. Кн. 1. М.: РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, 2015. 289 с.

14. Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J.D. Mining of Massive Datasets. Cambridge, 2014. 511 p. 

15. Stanturf J.A., Madsen P., eds. Restoration of Boreal and Temperate Forests. USA, Boca Raton, 2004. 600 p. Print ISBN: 978-1-56670-635-3. eBook ISBN: 978-0-203-49778-4.

16. Sustainable Forest Management in Canada. URL: http://www.canadianembassy. org/trade/sustainable-en.pdf (дата обращения 20.04.2012).

17. Zaki M.J., Meira W.Jr. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge, 2014. 593 p.

Поступила 15.02.17


UDC 630*23

DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.4.9

Silvicultural and Statistical Approach to the Reforestation Methods Assignment
in Forest Management

L.V. Chernykh, Candidate of Agricultural Sciences, Head of Laboratory

D.V. Chernykh, Candidate of Agricultural Sciences, Senior Lecturer

S.A. Denisov, Doctor of Agricultural Sciences, Professor

V.L. Chernykh, Doctor of Agricultural Sciences, Professor

Volga State University of Technology, pl. Lenina, 3, Yoshkar-Ola, 424000, Mari El Republic, Russian Federation; e-mail: sitlx@mail.ru

Agricultural activities in the framework of the forest design is one of the main objectives of forest management. Reforestation is one of the basic projected groups of activities. The goal of research is to generalize the regularities of natural reforestation in various forest sites for mixed coniferous-broad leaved forests of the Middle Volga region, to develop a numerical score methodology of the undergrowth quantitative and qualitative characteristics for the objective assignment of reforestation methods in a survey plot. The object of the research is the forest plantations of the Mari El Republic. The initial data for the statistical analysis is the information of 44 sample plots and a database consisting of almost 50 thousand units of taxation characteristics of forest plantations. Using the module “Trees of Classification and Regression” in the STATISTICA environment, we have carried out a cluster analysis of the main silvicultural factors affecting the presence and density of undergrowth. Interpolated ten-point scales of taxation indicators are developed to assess the prospects of reforestation methods. Each scale is corrected by a correction factor of the power of influence of this
factor on the appearance of undergrowth. According to the analyzed survey plot, a score of silvicultural factors is accumulated. Based on the sum of the scores given to the 10-point scale, all survey plots of the forest area are assessed according to the prospects of artificial or natural reforestation. The developed method of silvicultural and statistical determination of the feasibility assessment of the reforestation method is an objective evaluation tool. Its use is possible for both a small forest plot and a forest area.

Keywords: reforestation, silvicultural factor, probability, cluster analysis, decision tree, numerical score.

REFERENCES

1. Babich N.A., Korchagov S.A., Konyushatov O.A., Strebkov N.N., Lupanova I.N. Aktual'nye problemy lesovosstanovleniya na Evropeyskom Severe Rossii v ramkakh perekhoda k intensivnoy modeli vedeniya lesnogo khozyaystva [Topical Issues of
Reforestation in the European North of Russia in the Context of Switching to the Intensive Model of Forest Management]. Lesnoy zhurnal [Forestry journal], 2013, no. 2,
pp. 74–83.

2. Beskrovnyy I.M. Analiz al'ternativ i vybor diagnosticheskikh gipotez. Ch. II. Modeli vybora al'ternativ pri mnozhestvennosti i neopredelennosti kriteriev [Analysis of Alternatives and Choice of Diagnostic Hypotheses. Part II. Models of a Choice of Alternatives at Plurality and Uncertainty of Criterions]. Sovremennye naukoemkie tekhnologii [Modern high technologies], 2012, no. 2, pp. 33–40.

3. Borovikov V.P. STATISTICA. Iskusstvo analiza dannykh na komp'yutere [STATISTICA. The Art of Computer Data Analysis]. Saint Petersburg, 2011. 656 p.

4. Vorob'ev G.I., Mukhamedshin K.D., Devyatkin L.M. Lesnoe khozyaystvo mira [Forestry in the World]. Moscow, 1984. 352 p.

5. Izbrannye trudy G.F. Morozova [G.F. Morozov’s Selectas]. Moscow, 2004. 168 p.

6. Lesnoy kodeks Rossiyskoy Federatsii. Kommentarii [Forest Code of the Russian Federation. Comments]. Moscow, 2007. 856 p.

7. Listov A.A. Meropriyatiya po uskorennomu lesovozobnovleniyu v sosnyakakh lishaynikovykh Evropeyskogo Severo-Vostoka SSSR [Measures for Accelerated Reforestation in Lichen Pine Forests of the European Northeast of the USSR]. Arkhangelsk, 1982.
40 p.

8. Ob utverzhdenii lesoustroitel'noy instruktsii: prikaz MPR Rossii ot 12.12.2011
№ 516 [On the Approval of Forest Management Instructions: the Order from the Ministry of Natural Resources of Russia of 12 December 2011, No. 516]. Moscow, 2011. 25 p. Available at: http://www.rosleshoz.gov.ru/docs/leshoz/208 (accessed 03.05.17).

9. Pravila lesovosstanovleniya: utv. Prikazom MPR Rossii ot 16.07.2007 № 183 [Rules of Reforestation: Approved by the Order from the Ministry of Natural Resources of Russia of 16 July 2007, No. 183]. Moscow, 2007. 28 p.

10. Sokolov P.A., Chernykh V.L. Variatsionnaya statistika: ucheb. posobie [Variation Statistics]. Yoshkar-Ola, 1990. 104 p.

11. Sukhikh V.I., Chernykh V.L. Lesoustroystvo: ucheb. [Forest Management]. Yoshkar-Ola, 2014. 400 p.

12. Tokarchuk S.M. Vybor i obosnovanie pokazateley otsenki prirodnogo raznoobraziya territorii [Selection and Substantiation Indicators Assessment of Natural
Diversity Territory]. Vesnik Brestskaga ўn-ta. Ser. 5. Khіmіya. Bіyalogіya. Navukі ab zyamlі [Vesnik of Brest University. Series 5. Chemistry. Biology. Sciences about Earth], 2014,
no. 1, pp. 102–110.

13. Khlyustov V.K. Kompleksnaya otsenka i upravlenie drevesnymi resursami: modeli-normativy-tekhnologii. Kn. 1 [Integrated Assessment and Management of Wood Resources: Models-Normatives-Technologies. Book 1]. Moscow, 2015. 289 p.

14. Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J.D. Mining of Massive Datasets. Cambridge, 2014. 511 p.

15. Stanturf J.A., Madsen P., eds. Restoration of Boreal and Temperate Forests. USA, Boca Raton, 2004. 600 p. Print ISBN: 978-1-56670-635-3. eBook ISBN: 978-0-203-49778-4.

16. Sustainable Forest Management in Canada. Available at: http:// www.canadianembassy.org/trade/sustainable-en.pdf (accessed 20.04.2012).

17. Zaki M.J., Meira W.Jr. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge, UK, 2014. 593 p.

Received on February 15, 2017

For citation: Chernykh L.V., Chernykh D.V., Denisov S.A., Chernykh V.L. Silvicultural and Statistical Approach to the Reforestation Methods Assignment in Forest Management. Lesnoy zhurnal [Forestry journal], 2017, no. 4, pp. 9–22. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.4.9