CC BY
80
Si
(S.
$
£*
a
J
1
с
3S
I
I
1 § s
§.
t
2
§.
2
ж
iS
S'
£
ОЦЕНКА ЗАПАСОВ ДРЕВЕСНО-ВЕТОЧНЫХ КОРМОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ
А.М.Егоркин
УО «Белорусский государственный технологический университет», г. Минск, е-mail: [email protected]
На сегодняшний день компьютерные технологии широко применяются для решения задач различных отраслей народного хозяйства. Лесное хозяйство - не исключение. В Республике Беларусь во всех лесхозах установлена отечественная геоинформацион-ная система «Лесные ресурсы», созданная на основе ГИС Рогтар версии 2.10. На данный момент в рамках государственной программы по развитию охотничьего хозяйства проводится внедрение компьютерных технологий для решения задач охотничьего хозяйства и охотустройства. Одна из задач этого направления - разработка новых методов оценки качества мест обитания диких копытных. Запас древесно-веточных кормов копытных является одним из факторов, учитываемых при анализе качества лесных охотничьих угодий и расчета оптимальных плотностей. При увеличении численности животных свыше оптимально допустимой, вред, причиняемый лесным насаждениям, быстро возрастает, и кормовая база истощается. Чтобы не допустить истощения кормовой базы и снизить вред лесу, причиняемый копытными, приходится регулировать численность этих животных с учетом наличия кормовой базы. От правильного определения кормовой емкости угодий, таким образом, будет зависеть допустимая плотность копытных на единице площади (Дунин, Козло, 1992).
Цель нашего исследования - выявление связи таксационных показателей с запасом древесно-веточных кормов для различных видов растений и типов леса. И, как конечный результат -получение регрессионных моделей, с помощью которых для каждого выдела лесного фонда появляется возможность рассчитать запас древесно-веточных кормов и внедрить полученные данные в информационную систему.
Методика исследования. Для определения запаса зимних древесноветочных кормов в охотничьих угодьях использовались таблицы кормовой продуктивности древесно-веточных пород, разработанных В.Ф.Дуниным и П.Г Козло (1992).
Работы проходили в несколько этапов:
1) выделялись типы охотничьих угодий (биотопы) на территории исследуемого объекта (лесхоза, лесничества);
2) для каждого типа охотничьих угодий в зависимости от его однородности намечалось необходимое количество пробных площадей по исследованию запасов зимних древесно-веточных кормов;
3) на пробных площадях определяли глазомерно-измерительным методом основные таксационные показатели; проводили полный пересчет подроста и подлеска высотой до 6 м по ступеням высоты, равным 0,5 м; по результатам пересчета, используя вспомогательные таблицы, устанавливали запас зимних древесно-веточных кормов в поясе потрав для отдельных пород, для пробной площади в целом и в дальнейшем переводили эти значения на 1 га.
Размер пробных площадей зависит от густоты подроста и подлеска, а также равномерности их распределения по площади участка. С учетом варьирования признака при определении запаса кормов с точностью в 2,5% необходимо на пробной площади иметь не менее 250 шт. подроста сосны, 150 шт. -осины, 250 шт. - березы, 25 шт. - ясеня, 150 шт. - подлеска из ивы, 150 шт. - из крушины, 200 шт. - из рябины. Для сосны в культурах достаточно иметь 150 учетных деревьев.
Величина запасов вычислялась путем умножения массы кормовых побегов с одной средневзвешенной модели по каждой ступени высоты (таблицы кормовой продуктивности древесно-веточных пород) на соответствующую численность стволов по формуле:
Уп = ПУ
где Уп - запас кормов определенной древесно-кустарниковой породы; п -количество стволов; V - масса кормовых побегов на одном стволике.
Для определения общего запаса кормов древесно-кустарниковой породы полученные запасы кормовых побегов каждой ступени высоты складываются междусобой.
Запас кормов на пробной площади (Упп) рассчитывается путем сложения запасов всех пород древесно-кустарниковой растительности.
По запасу кормов в каждой ступени высоты устанавливаются их общие запасы на пробной площади и на 1 га (V) в данном типе охотугодья:
V
V =
S
где Б п.п. - площадь пробной площадки, га.
Такие расчеты были выполнены на всех пробных площадях.
Зная количество пробных площадей в каждом типе охотугодий (4-6 шт.) и запас кормов в них, вычисляем средний запас кормов (Vcp) на 1 га по формуле:
Vcp. —
n
где V п.п. - сумма запасов кормов на 1 га на всех пробных площадях для данного типа охотугодий; п - количество пробных площадей.
Наибольший средний запас кормов на 1 га характерен для сосновых мо-лодняков (культур) —от 1300 до 2600 кг/га. Высокая изменчивость среднего запаса объясняется количеством посадочных мест - от 8 до 10 тыс. шт/га. В насаждениях старше 15 лет кроны смыкаются и выходят за пределы досягаемости зверя, а часть поврежденных и слаборазвитых стволов погибает. В результате - запас доступных для лося кормов резко уменьшается.
На втором месте по запасу зимних кормовых ресурсов стоят лиственные молодняки и пойменные ивняки. К лиственным молоднякам мы относили вы-делы из березы, осины, ольхи серой в возрасте до 20 лет и редины с полнотой до 0,3 с подростом из этих пород. Видовой состав подлеска разнообразен. Чаще всего встречаются ива, крушина, рябина.
Результаты исследования. В результате обработки полевых материалов построены регрессионные модели связи таксационных показателей с запасом древесно-веточных кормов для территории лесоохотничьего хозяйства ГЛХУ Лепельский лесхоз. Для расчета запаса древесно-веточных кормов использовались следующие таксационные показатели: тип леса, возраст, полнота, коэффициент состава преобладающей породы, индекс класса бонитета. Для составления регрессионных моделей использовался пакет ЗШИэИса 6.0, опция «Множественная регрессия». Для статистической обработки получен-
ных уравнений использовались основные показатели статистики, характеризующие уравнение. Это коэффициент корреляции R, коэффициент детерминации R2, преобразованный коэффициент детерминации adjusted R2, стандартная ошибка - std. error и критерий Фишера F. Результаты регрессионного анализа в пакете Statistica 6.0 сводятся в таблицу. Колонка, озаглавленная как «Beta», содержит регрессионные коэффициенты, вычисленные с учетом предварительной нормировки переменных, а колонка «St. Err. of Beta» - их стандартные ошибки. Колонка «В» содержит коэффициенты регрессии, а колонка «St. Err. of В» - их стандартные ошибки. В колонке «t» приведены t-критерии Стьюдента, вычисленные для проверки параметрической гипотезы о равенстве коэффициента регрессии нулю. Если t-статистика превышает табличное значение для выбранного уровня значимости и соответствующего числа степеней свободы, гипотеза отвергается. Колонка «р-1еуе1» содержит вероятность того, что гипотеза о равенстве коэффициента регрессии нулю верна (Машковский, 2005). В результате с учетом значений t-критерия Стьюдента отобраны коэффициенты при переменных в регрессионных уравнениях моделей.
В дальнейшем составленные регрессионные модели были использованы при построении атрибутивной базы данных информационной системы «Лесные охотничьи угодья» для расчета запаса древесно-веточных кормов для лесоохотничьего хозяйства ГЛХУ Лепельский лесхоз. Для этого использовались таксационные показатели по-выдельной базы данных из ГИС «Лесные ресурсы». Расчет запаса древесно-веточных кормов для каждого выдела производился в среде MS Excel с помощью программ, написанных на языке VBA. Конвертация необходимых таксационных показателей в MS Excel из базы данных ГИС «Лесные ресурсы» осуществляется с помощью MS Accses. После расчета запаса древесно-веточных кормов по построенным регрессионным моделям осуществляется перенос расчетных значений в базу данных системы «Лесные охотничьи угодья» с помощью MS Accses.
Система «Лесные охотничьи угодья» разработана в среде ArcView GIS.
ArcView GIS - это простое в работе и в то же время высокоэффективное сред- §
ство для визуализации и анализа геоданных - любых данных об объектах и явлениях, произвольным образом распределенных по территории. ArcView о,
GIS предоставляет современные средства ввода, структурирования, визуали- -g.
зации, запрашивания и анализа географически привязанных к местности §
данных. При этом карты выполняют функции географической электронной *
справочной таблицы. Это достигается за счет привязки географических (про- g
странственных) данных, в явном виде показываемых на карте, к табличной ^
(атрибутивной) информации, содержащейся в традиционных базах данных я
(ArcView GIS, 1998). g
Для создания картографической базы данных геоинформационной сис- Н.
темы «Лесные охотничьи угодья» в качестве исходных материалов были ис- ¿
пользованы районная карта землеустройства масштаба 1 : 50 000 и импорти- g
рованные в формате DXF уже созданные цифровые лесные карты из ГИС «Лес- o'
ные ресурсы» (границы кварталов, выдела, подписи выделов, подписи квар- *
талов, населенные пункты, реки, озера, дороги, границы). Средствами ArcView g
GIS проводится координатная привязка указанных тематических слоев на то- ^
покарту, а затем на карту землеустройства (Атрощенко, Пушкин, 2002). §■
Общий вид цифровой карты представляет собой совокупность картографических слоев. Объекты одного слоя должны иметь одинаковую топологию. Например, полигональные объекты представлены в слое таксационных выделов. К линейным объектам относятся границы кварталов, административные границы, границы охотхозяйств и структурных единиц охотхозяйств (лесничеств, охотдач), границы выделяемых в охотхозяйствах зон (зон покоя, зон преимущественного ведения охотничьего хозяйства на копытных животных, зон преимущественного ведения охотничьего хозяйства на мелкую дичь, зон натаски и нагонки собак), а также стрелковые линии.
В результате прикрепления данных о запасе древесно-веточных кормов в информационной системе «Лесные охотничьи угодья» в атрибутивной таблице слоя «Выдела» появляется поле с запасами древесно-веточных кормов для лесоохотничьего хозяйства ГЛХУ Лепельский лесхоз. Используя эти данные, можно получить тематическую карту распределения запасов древесно-веточных и проводить пространственный анализ территории охотхозяйства.
Таким образом, совместное использование картографической и атрибутивной баз данных, наличие большого количества различных инструментов, внутренних и внешних модулей ArcView GIS открывает широкие перспективы для пространственного анализа и использования данной системы в охотничьем хозяйстве и охотоустройстве, например для получения стандартных картографических материалов (общая карта-схема охотхозяйства, карта-схема охотхозяйства, раскрашенная по типам охотугодий, категориям угодий, хозяйственным единицам, охотхозяйственным зонам, а также карта с нанесенными учетными маршрутами, прогонными площадками и т. д.) и специфических картографических материалов для проведения пространственного анализа условий обитания основных охотничьих видов, правильности расположения биотехнических и охотхозяйственных объектов и выделения особо ценных участков охотхозяйств. В перспективе использование ArcView GIS позволит получить общую карту охотхозяйств республики и перейти на электронную систему документооборота.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Атрощенко О. А., Пушкин А. А. 2002. Технология создания автоматизированной системы лесного картографирования // Труды БГТУ. Сер. I. Лесное хоз-во. - Мн., - Вып. Х. - С. 64-70.
Дунин В.Ф. Козло П.Г. 1992. Лось в Беларуси: экология и лесохозяйственное значение.- Мн.: Наука и техника. С. 124-125.
Машковский В.П. 2005. Лесная биометрия. Учебно-метод. пособие.-Мн.: БГТУ. С.55-58.
АгсУ^ GIS. 1998. Руководство пользователя. - M.: ООО «Дата+». - С. 12-18.
