Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор работ, посвященных методикам прогноза лесной пожарной опасности 12
1.1. Зарубежные методики прогноза лесной пожарной опасности 12
1.2. Отечественные методики прогноза лесной пожарной опасности 19
1.3. Влияние природных и антропогенных факторов на возникновение лесных пожаров и их прогноз 29
1.4. Работы, посвященные разработке общих методов прогноза катастроф 42
1.5. Использование новых информационных технологий для задач прогноза пожарной опасности 60
1.6. Работы по картографированию и классификации растительных горючих материалов 74
2. Детерминированно-вероятностная методика прогноза лесной пожарной опасности 86
2.1. Разработка новой методики прогноза лесной пожарной опасности 86
2.2. Упрощенная математическая модель низкотемпературной сушки слоя растительных горючих материалов 90
2.3. Аналитическое решение задачи 100
2.4. Приближенное аналитическое решение для определения времени лесопожарного созревания лесов 103
2.5. Результаты численного решения задачи и их анализ 104
3. Создание базы данных для новой системы прогноза лесной пожарной опасности 109
3.1. Методика сбора и обработки результатов экспедиции в Жуковском лесничестве Тимирязевского лесхоза Томской области 109
3.2. Методика сушки растительных горючих материалов в лабораторных условиях 111
3.3. Результаты обработки экспедиционных данных 114
4. Экспертная геоинформационная система прогноза лесной пожарной опасности 118
4.1. Состав и структура геоинформационного обеспечения программного комплекса прогноза лесной пожарной опасности 119
4.2. Создание электронной карты типичного лесничества Томской области 121
4.3. Описание компьютерной экспертной геоинформационной системы прогноза лесной пожарной опасности 123
4.4. Проверка методики прогноза лесной пожарной опасности путем ретроспективного анализа результатов наблюдений пожаров в Тимирязевском лесхозе 125
Заключение 132
Список использованной литературы 134
Приложение 1 1
Приложение 2 3
Приложение 3 15
- Зарубежные методики прогноза лесной пожарной опасности
- Разработка новой методики прогноза лесной пожарной опасности
- Методика сбора и обработки результатов экспедиции в Жуковском лесничестве Тимирязевского лесхоза Томской области
Введение к работе
В настоящее время в мире ежегодно регистрируется около 7 млн. пожаров. Каждый год в огне пожаров погибают около 70 тыс. человек. Россия, как по количеству пожаров, так и по числу человеческих жертв занимает одно из первых мест в мире. Ежегодно в нашей стране при пожарах гибнут от 15 до 18 тыс. человек, а экономический ущерб составляет 11 миллиардов рублей. Особенно сложная ситуация наблюдается в регионах Сибири и Дальнего Востока, где показатели обстановки с пожарами превышают средние по России более чем в 1,5 раза, а число погибших при пожарах на 10 тыс. человек превышает в 4-5 раз показатели ряда областей европейской части страны.
Основную часть природных пожаров составляют пожары в лесах. В отличие от обстановки с пожарами в населенных пунктах, в последние годы наметилась тенденция увеличения количества лесных пожаров. Так, в России в
* 2000 году зарегистрировано 18,9 тыс. пожаров, в 2001 году - 20,9 тыс. пожаров,
а в 2002 году уже 34,3 тыс. пожаров. Лесные пожары охватывают площади от
нескольких сотен до нескольких миллионов гектаров в год и оказывают
разрушительное воздействие на окружающую среду.
Известные зарубежные системы оценки пожарной опасности, такие как канадская система CFFDRS (Canadian Forest Fire Danger Rating System) [1] и национальная система США NFDRS (National Fire Dander Rating System) [2]
* основаны на анализе многолетних статистических данных о возникновении
пожаров. Надо сказать, что Канадская и Американская методики очень похожи
друг на друга в своей структуре, в подходах и принципах построения индекса
пожарной опасности. Поэтому обе они обладают схожими как достоинствами,
так и недостатками. Например, отсутствие физически содержательного смысла
величин, фигурирующих в методиках, отсутствие размерности у некоторых
величин и относительность оценки пожарной опасности. При построении
« оценки пожарной опасности используется огромное количество таблиц и
4 поправок, полученных на основе эмпирических данных, а поэтому область применения этих методик ограничивается только лесами этих стран и зонами с идентичным климатом, структурой лесов, населенностью территории и пр. Недостатки американской системы прогноза пожарной опасности в полной мере проявились в связи с лесным пожаром в окрестностях г. Лос-Аламоса.
В настоящее время в России прогнозирование пожарной опасности в лесу ограничивается оценкой пожарной опасности по условиям погоды в соответствии с показателем В.Г. Нестерова [3] с учетом природной пожарной опасности по шкале И.С. Мелехова [4]. Эта система оценки и прогнозирования пожарной опасности была внедрена более 50 лет назад, за это время не претерпела каких-либо кардинальных изменений и не отвечает современным требованиям.
В период с 1976 года по настоящее время в Томском государственном университете под руководством Заслуженного деятеля науки РФ профессора A.M. Гришина выполнен цикл теоретико-экспериментальных работ по созданию общих физико-математических моделей лесных, степных и торфяных пожаров, а в последнее время развивается физико-математическая теория катастроф [5-13]. В рамках этих исследований были проведены многолетние экспериментальные исследования в лабораторных и натурных условиях и созданы сначала физическая модель лесных пожаров (совокупность причинно-следственных связей, объясняющая все известные экспериментальные данные), а затем общая математическая модель лесных пожаров, в рамках которых можно осуществлять математическое моделирование возникновения, распространения, тушения и экологических последствий лесных пожаров [12]. Разработка общих математических моделей природных пожаров позволила создать физико-математическую теорию этих явлений и способствовала правильному выбору направлений конкретных прикладных научных исследований, что позволило поднять их уровень. Эти результаты получили признание во всем мире. Не случайно монография [12], при финансовой поддержке Канадской лесной службы, была переведена на английский язык, а
5
результаты исследований были доложены в виде краткого курса лекций на
научно-образовательной конференции европейского сообщества [14, 15], а
также в США, на американо-французско-российском семинаре по лесным
пожарам в Лос-Аламосской Национальной лаборатории США в январе 1999 г.
Недостатком общих постановок является обилие эмпирических констант и
функций и большое количество нелинейных дифференциальных уравнений в
частных производных. Как правило, исходные данные, используемые для
математического моделирования (коэффициенты переноса, термокинетические
постоянные физико-химических процессов), известны со значительной
погрешностью, поэтому приходиться проводить конкретные
экспериментальные исследования и использовать метод решения обратных задач математической физики акад. А.Н. Тихонова. Это позволяет создавать упрощенные математические модели, в том числе и для прогноза лесной пожарной опасности.
В диссертациях Катаевой Л.Ю. [16] и Лободы Е.Л. [17] рассматривались актуальные задачи о сушке и зажигании слоя отдельных растительных горючих материалов в различных упрощенных постановках. Но в то же время авторы не учитывали парциальное давление паров воды в слое РГМ, были изучены закономерности процесса сушки лишь для некоторых проводников горения, не были применены геоинформационные системы, которые широко используются при аэрокосмическом мониторинге лесных пожаров. В результате их работ так и не была создана новая методика прогноза лесной пожарной опасности, которую можно предложить не только коллегам-ученым, но и специалистам, занимающимся на практике тушением лесных пожаров.
Поэтому создание научно обоснованной системы прогноза пожарной опасности с учетом метеорологических факторов (скорость ветра, солнечное излучение, температура воздуха и почвы, относительная влажность воздуха), антропогенной (костры, преднамеренные поджоги, искры от транспорта и т.д.) и природной (пожары от молний при сухих грозах) нагрузок, физических процессов (сушка РГМ, теплообмен слоя РГМ с окружающей средой и др.)
происходящих в слое растительного горючего материала, продолжает оставаться актуальной задачей. В то же время на практике обычно применяют эмпирический индекс Нестерова, который не имеет строгого физического смысла и лишь косвенно связан с реальными физическими процессами, благодаря которым происходит зажигание РГМ и возникновение лесных пожаров.
В связи с этим тема диссертации, посвященной разработке новой системы прогноза лесной пожарной опасности, является актуальной и имеющей важное значение для охраны и защиты лесов от пожаров.
Объектом исследования диссертационной работы является конкретная природная катастрофа - возникновение лесных пожаров. Предмет исследования - всеобъемлющий анализ причин, вызывающих зажигание РГМ и возникновение лесных пожаров, и как результат новая система прогноза лесной пожарной опасности.
Целью диссертационной работы является разработка новой геоинформационной детерминированно-вероятностной системы прогноза лесной пожарной опасности, в рамках которой учитывается антропогенная нагрузка на леса (непогашенные костры, умышленные поджоги лесов и др.), а также природные и метеорологические факторы, влияющие на возникновение лесных пожаров.
Поэтому основными задачами диссертационного исследования явились:
Проведение обзора работ по теме диссертации.
Разработка новой детерминированно-вероятностной методики прогноза лесной пожарной опасности.
Сбор и создание базы данных для новой системы прогноза лесной пожарной опасности.
Разработка экспертной геоинформационной системы и программного обеспечения для новой системы прогноза лесной пожарной опасности.
Тестирование новой системы прогноза с помощью ретроспективного анализа.
Методологической базой исследования послужили работы [5-12, 18-20], выполненные в Томском государственном университете. В качестве основных методов использовались методы физико-математического моделирования и статистического анализа данных.
Фактические материалы - сведения о лесных пожарах на территории Тимирязевского лесхоза за период с 2000 по 2004 годы, предоставленные дирекцией этого лесхоза, и метеоданные, предоставленные Новосибирским Региональным вычислительным центром.
На защиту выносятся следующие положения:
Методика определения вероятностей возникновения лесного пожара, с учетом антропогенной и природной нагрузок, через частоты событий и вероятность возникновения лесного пожара по метеоусловиям, на основе упрощенной математической модели сушки слоя РГМ.
Численное решение упрощенной системы уравнений для описания сушки слоя РГМ с учетом парциального давления паров воды в приземном слое атмосферы (относительной влажности воздуха).
Аналитическое решение упрощенной математической модели сушки слоя РГМ и формула для времени лесопожарного созревания лесов.
База данных о напочвенном покрове типичных РГМ и их физических свойств.
Программное обеспечение для системы прогноза лесной пожарной опасности, на примере электронной карты Белоярского лесхоза Томской области.
Результаты тестирования новой методики с помощью ретроспективного анализа горимости лесов Тимирязевского лесхоза за период с 2000 по 2004 годы путем сравнения полученных данных с данными по методике Нестерова.
Новизна исследования заключается в применении комплексного теоретико-экспериментального и детерминированно-вероятностного подхода к оценке вероятности возникновения лесных пожаров с использованием как
8 детерминированных методов механики сплошных многофазных сред для определения текущего влагосодержания слоя РГМ с учетом температуры воздуха в приземном слое атмосферы, солнечного излучения, действия ветра, так и методов теории вероятности и математической статистики для учета антропогенной нагрузки на лесной фитоценоз и действия сухих гроз.
Теоретическая значимость полученных результатов в том, что в диссертационной работе, впервые в теории лесных пожаров, была численно решена задача о прогнозе лесной пожарной опасности в результате одновременного расчета влагосодержания слоя РГМ на конкретном участке леса на основе новой постановки детерминированной задачи о сушке этого слоя и формул для вероятности возникновения лесного пожара с учетом антропогенной нагрузки, действия сухих гроз и условий погоды на том же участке леса. Кроме того, впервые получена аналитическая формула для определения времени лесопожарного созревания лесов на различных участках.
Значимость работы для практики состоит в том, что создана геоинформационная детерминированно-вероятностная система прогноза лесной пожарной опасности (на примере Белоярского лесхоза), которая позволяет предсказывать время и место возникновения лесных пожаров для различных временных интервалов: оперативный прогноз (на три часа), дневной прогноз (по утренним данным), краткосрочный прогноз (на неделю), сезонный прогноз (на месяц). Большое значение имеет новая интерпретация местных классов лесной пожарной опасности, заключающаяся в использовании значений вероятностей возникновения лесных пожаров, найденных на основе упомянутой выше задачи. Зная места с наиболее вероятным возникновением пожара, можно заранее подготовить силы и средства для его тушения, что позволит сохранить огромные финансовые средства и человеческие жизни. Наконец, зная вероятность возникновения пожара, можно оценить объем работ по ликвидации пожаров на всей территории, для которой дается прогноз, что позволит оперативно принимать управленческие решения при возникновении чрезвычайных ситуаций.
Новая система прогноза лесной пожарной опасности разрабатывалась при частичной финансовой поддержке Центральной базы авиационной охраны лесов Минприроды России. Ее планируется внедрить в 2005-2006 годах в Тимирязевском лесхозе Томской области и на Томской базе авиационной охраны лесов.
Достоверность теоретических и экспериментальных результатов работы доказана на основе их сравнения с экспериментальными данными и данными наблюдений. Для оценки точности прогноза по новой методике использовался ретроспективный анализ горимости лесов Тимирязевского лесхоза за период с 2000 по 2004 годы.
Результаты теоретических и экспериментальных исследований, представленных в диссертации обсуждались и получили признание на 17 международных и региональных конференциях, в том числе IV Международной конференции «Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия» (Иркутск, 2001), Международной конференции «Сопряженные задачи механики, информатики и экологии» (Томск, 2002, 2004), Международной конференции «ENVIROMIS» (Томск, 2002, 2004), V Международной конференции «Природные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия» (Красноярск, 2003), Региональной научно-практической конференции «Проблемы снижения риска и смягчения последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на территории Сибирского региона» (Новосибирск, 2003), Второй Сибирской конференции «ГИС в науке, природопользовании и образовании» (Новосибирск, 2003), Международной конференции по математике и механике (Томск, 2003), Научно-практической конференции «Перспективы развития системы мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера» (Новосибирск, 2003), Международной конференции «Cites-2003» (Томск, 2003), V Минском международном форуме по тепло- и массообмену (Минск, 2004), XIII Симпозиуме по горению и взрыву (Черноголовка, 2005), IV научной
10 конференции Волжского регионального центра РАРАН «Современные методы проектирования и отработки ракетно-артиллерийского вооружения» (Саров, 2005).
По теме диссертации опубликовано 15 тезисов и 6 статей в журналах и сборниках избранных докладов конференций. Автор был исполнителем и ответственным исполнителем двух хоздоговоров с Центральной базой авиационной охраны лесов Минприроды РФ (г. Пушкино, Московской области).
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и трех приложений.
Во введении формулируется цель работы, излагается краткое содержание работы.
В главе 1 проведен обзор существующих методик прогноза пожарной опасности, проанализированы работы по картографированию и классификации растительных горючих материалов, а также приведены примеры некоторых геоинформационных систем прогноза.
В главе 2 в первом параграфе предлагается новая методика прогноза лесной пожарной опасности и дается методика определения вероятностей возникновения лесного пожара, с учетом антропогенной и природной нагрузок, через частоты событий и вероятность возникновения лесного пожара по метеоусловиям. В параграфах 2 и 3 приводится упрощенная математическая модель низкотемпературной сушки слоя РГМ и ее аналитическое решение. В четвертом параграфе дается упрощенное аналитическое решение и формула для определения времени лесопожарного созревания лесов. В пятом параграфе представлены результаты численного решения задачи и их анализ.
Третья глава посвящена созданию базы данных для новой системы прогноза лесной пожарной опасности. В первом параграфе представлено описание разработанной методики сбора и обработки результатов проведенной экспедиции. Во втором и третьем параграфах приводятся
результаты обработки экспедиционных данных в лабораторных условиях и их сравнение с другими экспериментальными и численными данными.
В главе 4 "Создание компьютерной экспертной геоинформационной системы прогноза лесной пожарной опасности" в первом параграфе показан состав и структура геоинформационного обеспечения программного комплекса прогноза лесной пожарной опасности. Во втором параграфе приводится описание создания электронной карты типичного лесничества. В третьем параграфе представлено описание работы компьютерной экспертной геоинформационной системы прогноза лесной пожарной опасности. Четвертый параграф посвящен тестированию новой системы прогноза лесной пожарной опасности с помощью ретроспективного анализа обстоятельств возникновения лесных пожаров, имевших место в Тимирязевском лесхозе Томской области в период с 2000 по 2004 год. Были использованы фактические (официальные) данные о погодных условиях, антропогенной нагрузке и сухих грозах, при которых возникли лесные пожары в этом лесхозе. С использованием этих данных были определены классы пожарной опасности по ГОСТу [3] и по новой детерминированно-вероятностной методике, предложенной в диссертации, и было показано, что точность определения класса пожарной опасности на основе предложенной методики выше, чем по стандартной методике.
В заключении сформулированы основные результаты и выводы, полученные на основе настоящей диссертационной работы.
Зарубежные методики прогноза лесной пожарной опасности
Одними из наиболее известных и развитых зарубежных методик прогноза пожарной опасности являются канадская и американская.
Канадская система прогноза пожарной опасности CFFDRS (Canadian Forest Fire Danger Rating System). Современная канадская система оценки пожарной опасности в лесах начала активно формироваться с 1968 г. Современная ее версия включает подсистему FWI - для оценки пожарной опасности, и подсистему FBP - для прогноза поведения пожаров, включая оценку запаса сгорающих при пожаре РГМ, прогноз скорости и интенсивности пожара в типовых комплексах РГМ, а также модели развития пожаров, в том числе верховых [1]. Эта система построена на основе анализа огромного количества статистических данных, по которым были составлены таблицы зависимости пожарной опасности от различных факторов [21].
В системе CFFDRS в качестве эталона для оценки пожарной опасности по условиям погоды (подсистема FWI) выбран трехслойный комплекс РГМ, соответствующий напочвенному покрову из зеленого перистого мха с включенным в него опадом сосновой хвои при достаточно мощном нижнем слое подстилки. В канадской системе стандартными условиями для оценки по временному лагу являются природные условия: полуденная температура 21 С, относительная влажность воздуха 45 %, скорость ветра 3,3 м/с.
Следует отметить, что канадский эталонный комплекс РГМ сходен с тем, который использовался при разработке российских лесопожарных показателей засухи [22], а именно, покров из зеленых мхов в сосняках на дренированных почвах, состоящий из трех слоев: 1) верхний слой мха толщиной 3-4 см (плотность слоя 20 кг/м3, максимальное влагосодержание М = 430 %); 2) нижний слой мха толщиной 2-4 см (М = 340 %); 3) слой подстилки толщиной 2,5-4,5 см (М = 260%).
В канадской классификации РГМ делят на три большие группы: 1) почвенные РГМ (ground fuels), включая перегной, торф, корни; 2) напочвенные РГМ (surface fuels), включая опад листвы и хвои, травы, мелкие кустарники, крупный валеж; 3) кроновое горючее (crown fuels), куда входят ветки с хвоей и листвой и отмершие сучья.
В лесах Канады (как и в лесах России) в напочвенном покрове широко распространены мхи и лишайники. Но лесообразующие древесные породы имеют там достаточно узкие "экологические ниши". Эта особенность позволяет выделять по древесным породам так называемые "типы горючего" (fuel type) как категории участков с типовыми комплексами растительных горючих материалов. К настоящему времени выделено 16 таких "типов". Типовые комплексы РГМ представляют собой категории участков, относящихся, во-первых, к покрытой лесом площади (хвойные леса - семь типов, лиственные -один, смешанные леса - четыре типа); во-вторых, к не покрытой лесом площади (вырубки - три типа); в-третьих, к нелесной площади (луга - один тип).
Для выделенных типовых комплексов РГМ составлены уравнения по оценке скорости и интенсивности пожаров на основании анализа данных, полученных на 415 экспериментальных пожарах и 119 природных пожарах и целевых палах.
Выделенные типовые комплексы РГМ далеко не исчерпывают все разнообразие лесов и нелесных площадей Канады. Более того, выбор некоторых типов, вероятно, определялся имеющимся фактическим материалом о поведении пожаров. Поэтому использовать систему прогноза поведения пожара (FBP) можно лишь на территориях, где лесная растительность соответствует типовым комплексам РГМ.
В канадской системе FWI для расчета при оценке высыхания самого верхнего слоя (толщиной 1,2 см) у эталонного горючего учитываются: 1) температура воздуха; 2) относительная влажность воздуха на 12-13 ч; 3) продолжительность периода без дождей (косвенно); 4) ветер на высоте 10 м на открытом месте. Из факторов высыхания среднего слоя в канадском эталонном горючем ветер исключен, но добавлена сезонная продолжительность дня. Из факторов высыхания самого нижнего слоя исключена относительная влажность воздуха.
Несомненно, что методика достаточно точно предсказывает пожарную опасность, потому что она построена на основе статистических данных о лесных пожарах за период более 20 лет. Но, к сожалению, в этой методике совершенно нигде не учитывается физика возникновения лесных пожаров, а поэтому область применения этой методики ограничивается только лесами Канады и зонами с идентичным климатом, структурой лесов, населенностью территории и пр. Одним из существенных недостатков методики является отсутствие физически содержательного смысла величин, фигурирующих в методике, отсутствие размерности у величин и относительность оценки пожарной опасности. Наиболее существенным недостатком системы является то, что она характеризует пожарную опасность в целом на расчетной площади, то есть на десятках и сотнях тысяч гектаров, но не дает информации о распределении вероятностей возникновения пожаров по охраняемой территории.
Национальная система расчета пожарной опасности США NFDRS (National Fire Dander Rating System). В 1972 г. в США была разработана своя методика определения пожарной опасности на разных лесных территориях [2]. Эта система была испытана с положительными результатами по всей Америки. Согласно [23] система представляет собой логическую структуру или абстрактную модель влияния различных факторов и условий на процесс возникновения и распространения пожаров.
Разработка новой методики прогноза лесной пожарной опасности
В последнее время на кафедре физической и вычислительной механики механико-математического факультета Томского государственного университета (ТГУ) под руководством заведующего кафедрой, д.ф.-м.н., профессора Гришина A.M. проводятся работы по моделированию и прогнозу катастроф, результаты которых опубликованы в [5-20]. В книгах [5, 18] даются основные определения и понятия теории катастроф, рассматриваются общие закономерности их возникновения и развития и приводятся примеры глобальных, региональных и локальных катастроф. Обсуждаются мониторинг и физическое моделирование катастроф. Даются основные определения и понятия прогноза и математического моделирования катастроф, а также примеры применения детерминированно-вероятностных моделей прогноза некоторых катастроф.
В [5] утверждается, что бывают природные, техногенные и социально-экономико-экологические катастрофы, и дается определение природной катастрофы: "Под природной катастрофой понимается разрушительное явление, вызванное геофизическими причинами, которые не контролируются человеком (землетрясения, наводнения, извержения вулканов, лесные пожары и др.)
В книгах [5, 18] дается определение катастрофы: "Катастрофой будем называть относительно быстрое и необратимое изменение параметров состояния окружающей среды, которое приводит к резкому ухудшению условий существования и гибели растительности, животных и людей. Термин «относительно быстрое» означает, что характерное время катастрофы 1к значительно меньше среднего времени жизни человека t".
Под достоверностью прогноза понимается оценка вероятности возникновения катастрофы и ее экологических последствий для заданного временного интервала. Помимо этого термина, часто используется понятие «период упреждения прогноза», под которым понимается промежуток времени между моментом публикации прогноза и моментом возникновения катастрофы. Очевидно, что чем больше период упреждения, тем больше времени для подготовки и проведения организационных мероприятий, призванных уменьшить негативные экологические последствия катастрофы. Кроме того, часто говорят о точности прогноза. Этот термин, как правило, употребляют для оценки погрешности прогноза экологических последствий катастроф. Чем выше точность, тем меньше погрешность прогнозируемых параметров состояния среды, например полей температуры, влагосодержания, концентраций компонентов.
В настоящее время для прогноза экологических последствий катастроф широко применяется метод математического моделирования с использованием электронных вычислительных машин.
При математическом моделировании используются следующие типы математических моделей катастроф [5, 18]:
1) детерминированные;
2) вероятностные;
3) смешанные (детерминированно-вероятностные);
4) имитационные.
Детерминированные модели. Согласно [18] наиболее эффективным инструментом познания катастроф являются детерминированные математические модели.
Детерминированной математической моделью физико-химического явления называется совокупность дифференциальных, интегральных, интегро-дифференциальных, трансцендентных и алгебраических уравнений, а также соответствующих граничных и начальных условий, которые адекватно описывают движение, деформацию и разрушение тел и поля физических величин (скорость, давление, плотность, температура, концентрация) для исследуемого катастрофического явления.
Методика сбора и обработки результатов экспедиции в Жуковском лесничестве Тимирязевского лесхоза Томской области
Летом 2003 года была проведена экспедиция в Жуковское лесничество Тимирязевского лесхоза Томской области для сбора образцов опада РГМ типичных выделов этого лесничества. Для определения типичных выделов использовали следующую методику. Все выделы этого лесничества сортировали по четырем критериям: порода леса, тип леса, группа возраста, полнота леса. Они в свою очередь делились следующим образом:
Для исследования были взяты наиболее гигроскопичные горючие материалы: мхи, лишайники, а так же опад, т.е. отмершие, но не разложившиеся части растений: листья и стебли трав, хвоя, листья деревьев.
Для определения влагосодержания и запаса слоя РГМ использовали методику предложенную Н.П. Курбатским [31]. В рамках этой методики влагосодержание и запас горючих материалов определяли по образцам, которые собирают вручную на участках с площадок размером 0.005 м2. Как показано в [31] количество площадок надо брать тем больше, чем выше требуемая точность в определении массы и влагосодержания РГМ. Оптимальным вариантом (в отношении трудоемкости работы и точности результатов) в случае оценки запасов мохово-лишайникового покрова, опада, подстилки и влагосодержания являются площадки в количестве 10 штук на одном квадратном метре [21]. Площадки отбирали по принципу случайной выборки, новые площадки примыкали к предыдущим с интервалом 10-15 см (рисунок 8).
После отбора проб площадку обрезали по границам цилиндром, и проводили сбор опада, а также образцов мхов и лишайников. Одновременно с этим замеряли высоту опада для определения последующего запаса РГМ. В дождливую погоду наблюдения не производили. Образцы упаковывали в вакуумные мешочки из полиэтиленовой пленки, которые сразу складывали в один большой вакуумный пакет. Одновременно с этим в каждый мешочек клали бирку со следующей информацией, необходимой для обработки образцов: 1) дата и время сбора; 2) высота слоя; 3) номер выдела, квартала. В результате проведения экспедиции было собрано 65 пакетов с образцами опада типичных выделов.
