Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние изученности вопроса 10
1.1. Традиционные подходы и методы оценки состояния и динамики насаждений для оптимизации управления лесами и лесопользования .
1.2. Геоинформационное обеспечение территориального управления лесо- и природопользованием на уровне административного района и субъекта федерации .
1.2.1. Теоретические и методологические аспекты 19
1.2.2. Природопользование в системах деятельности 21
1.2.3. Территориальное управление лесо- и природопользованием 24
1.3. Геоинформационные системы и технологии в
территориальном управлении 27
1.3.1. Роль информации в управлении территорией на уровне административного района 27
1.3.2. Геоинформационные системы и технологии 28
1.3.3. Опыт применения ГИС в территориальном управлении 32
1.4. Выводы 34
2. Программа и методика исследований 36
2.1. Программа исследования 36
2.2. Методика исследования
2.2.1. Методика работ 37
2.2.2. Методика полевых работ 41
2.2.3. Методика и техника использования полевых материалов для решения задач исследования 40
2.3. Методика анализа изменений в ландшафтной оболочке
объектов моделирования 42 2.4. Методика оценки географической и экологической доступности лесных экосистем 51
2.5. Методика оценки экономической доступности лесных
ресурсов и других полезностей лесных экосистем 52
2.6. Моделирование лесного фонда регионов и оценки его точности 53
2.7. Объем и характеристика исходных материалов 53
3. Проблемы имущественных отношений: управление лесными и земельными ресурсами на примере тосненского района ленинградской области 55
3.1. Природные и социально-экономические ресурсы муниципального образования 55
3.2. Применение данных земле- и лесоустройства, лесного и земельного кадастра и мониторинга при управлении земельными ресурсами
3.2.1 Использование материалов земле- и лесоустройства для решения хозяйственных и экологических задач 59
3.2.2 Использование кадастровой информации при принятии управленческих решений 64
3.2.3 Анализ качественного состояния лесных и сельскохозяйственных земель и разработка мероприятий по их улучшению (по материалам мониторинговых исследований) 68
4. Оценки таксационных показателей насаждений с использованием материалов дистанционных съемок и гис-технологий 72
4.1. Особенности обработки и анализа цифровых и сканированных изображений 73
4.2. Определений спектральных оптических характеристик исследуемых объектов (NDVI и SAVI, суммарных спектров отражения и поглощения) 89
4.3. Оценка возможностей использования элементов спектрального анализа для дешифрирования насаждений по материалам дистанционных съемок 93
4.4. Результаты практической реализации интерактивных методов обработки изображений для дешифрирования таксационных показателей исследуемых насаждений в динамике и статике 96
5. Закономерности строения и динамики таксационно-дешифровочных показателей исследованных насаждений 115
5.1. Модели насаждений 115
5.2. Совершенствование таксации запаса и полноты насаждений методом математико-статистического моделирования 121
6. Прогноз динамики лесов ленинградской области до 2080 г 122
6.1. Методика моделирование динамики и статики лесов Ленинградской области 122
6.2. Динамика лесов Ленинградской области до 2080 года 131
6.3. Лесной баланс региона 140
6.4 Выводы 142
Заключение 143
Список сокращений и условных обозначений 148
Список литературы 1
- Теоретические и методологические аспекты
- Методика и техника использования полевых материалов для решения задач исследования
- Применение данных земле- и лесоустройства, лесного и земельного кадастра и мониторинга при управлении земельными ресурсами
- Оценка возможностей использования элементов спектрального анализа для дешифрирования насаждений по материалам дистанционных съемок
Теоретические и методологические аспекты
Одна из важнейших задач лесного хозяйства состоит в обеспечении устойчивого развития лесов. Кроме того, большое значение имеют сохранение и воссоздание насаждений с близкими к естественным параметрами, защита генетического потенциала местных видов, охрана и приумножение биологического разнообразия лесных экосистем – сохранение и улучшение среды, окружающей человека (Любимов, Кудряшов, Вавилов, 2001; Коротков, 1998).
Важнейший показатель, характеризующий особенности ведения лесного хозяйства субъекта федерации – процент использования расчетной лесосеки – свидетельствует о серьезных проблемах в развитии лесного комплекса Ленинградской области (Архипов, 1995-2013; Любимов и др., 1997-2013). Согласно официальным данным (ФГУП «Рослесинфорг», 2013), расчетная лесосека, как по отдельным районам, так и по области в целом за последние десятилетия не использовалась. Особенно значительные расхождения между рекомендованным объемом лесопользования и фактическим отпуском леса наблюдались в середине 90-х XX столетия и, в целом, сохраняются в настоящее время.
В лесном фонде России и Ленинградской области происходят разнонаправленные изменения. Постоянное недоиспользование расчетной лесосеки привело к накоплению спелых и перестойных насаждений, к временной смене хвойных пород лиственными на обширных площадях, а сосны – елью. Накопление спелых и перестойных насаждений привело к снижению прироста и эффективности использования земель лесного фонда. Накопление большой массы горючих материалов в лесу способствует ухудшению противопожарной обстановки в лесах области и возникновению катастрофических пожаров, способных уничтожить растительность на обширных территориях. Постоянные изменения в лесном фонде субъектов федерации требуют разработки пространственных и динамических моделей, которые позволили бы оценить направление и интенсивность происходящих изменений, а также учесть их географическую составляющую.
В настоящее время таким инструментом являются геоинформационные системы и технологии.
Раньше основным объектом для научных исследований динамики древостоев служили «нормальные» насаждения, т. е. чистые по составу, одновозрастные, без задержки в росте, имеющие при данных условиях местопроизрастания максимально возможный запас.
В результате такого изучения наибольшее распространение получили таблицы хода роста «нормальных насаждений», которые служили лесоустройству пособием как для «бонитировки» условий местопроизрастания, так для различных хозяйственных расчетов и характеристики насаждений при их таксации.
В 1981 Р. Вебер (Veber, 1981) обработал и проанализировал весь имеющийся материал по составлению таблиц хода роста, в том числе и русские таблицы Варгаса. Он выдвинул единый и общий для всех пород «Закон хода роста нормальных насаждений». Особое значение идеи Р. Вебера заключается в его выводе о всеобщности законов хода роста насаждений независимо от древесной породы и конкретных условий местопроизрастания. У Р. Вебера нашлись последователи как в Германии (Герхардт), так в России (Орлов, Тюрин).
Идеи нормального леса служили основным стимулом к исследованию прироста только нормальных насаждений, хотя в природе преобладают смешанные и «не полные» насаждения.
В России один из первых, кто обратил серьезное внимание на недооценку в хозяйстве обычных «ненормальных насаждений», на переоценку опытных таблиц хода роста нормальных насаждений был профессор А. Ф. Рудзкий -основоположник русского лесоустройства. Он отказался от периодно-площадного метода лесоустройства с его гадательными расчетами равномерного пользования на многие десятилетия вперед и разработал метод классов возраста. В 1889 г. Н.К Генко впервые ввел деление леса на типы насаждений при лесоустройстве лесов Беловежской пущи. Благодаря работам проф. В. Я. Добровянского, академика С. И. Коржинского, Д. М. Кравчинского, Рожкова, С. Бергера, П. П. Серебренникова и других лесная типология получило бурное развитие (Семечкин, 1954).
Для эколого-лесоводственного обоснования лесохозяйственной деятельности историческое значение имела статья Г. Ф. Морозова «О типах насаждений и их значение в лесоводстве» (Воронков, Афонин и др., 1990). Типология Г. Ф. Морозова первого периода его деятельности с основами выделения типов лесов по почвенно-грунтовым условиями возобновляемости вызывала резкую критику со стороны лесоводов: проф. В. Я. Добровянского, П.П. Серебренникова и проф. М. М. Орлова (Орлов, 1928). Они критиковали Г. Ф. Морозова за то, что он игнорировал в своей типологии леса такие важнейшие таксационные признаки насаждений, как состав, возраст, полноту, состояние и другие.
В лесоустроительной инструкции 1911 г. были впервые опубликована и сразу введена в практику лесоустройства общая бонитировочная шкала, составленная проф. М. М. Орловым. Линии бонитетов проф. М. М. Орлова и графики хода роста по высоте Р. Вебера совпадали. (Н. В. Третьяков, 1911).
В 1912 г. Г.Ф. Морозов в своем докладе «Типы и бонитеты» на многочисленных примерах убедительно доказал, что класс бонитета служит для оценки производительности условий местопроизрастания. Большего от него нельзя и требовать, потому что в один бонитет часто попадают совершенно различные насаждений по качествам древесины, товарности, требующие различных форм рубок и других лесохозяйственных мероприятий (Тюрин ,1946). Проф. Н. В. Третьяков в учении об элементе леса, сразу же повел борьбу против “бонитета”, как универсальной классификационной единицы для насаждений (Третьяков, 1927) .
Методика и техника использования полевых материалов для решения задач исследования
Одним из главных элементов экономической реформы (в том числе – в лесном хозяйстве) является формирование земельных отношений, включая земли лесного фонда. Земельная реформа коренным образом меняет экономический строй страны — ушла в прошлое исключительная собственность государства на землю, появились различные формы собственности, земля становится объектом гражданско-правовых сделок, земельные споры рассматриваются в судах. Коренным образом меняются и имущественные отношения в лесном хозяйстве.
Управление земельными ресурсами на современном этапе связано, прежде всего, с практическим определением права собственности на земли, разграничением земель районов, находящихся в муниципальной собственности по территориальным уровням управления, разграничением функций управления земельными ресурсами между различными ветвями власти, определением дифференцированного норматива платы за территорию в зависимости от рыночной стоимости земли, проведением оценки земель, развитием рынка земель, созданием инфраструктуры этого рынка.
Вместе с тем, чтобы понять проблемы сегодняшнего и завтрашнего дня современного муниципального района, необходимо также иметь четкое представление о факторах каждого административно-территориального образования, возможностях влияния средствами управления и права на состояние развития района, его окружающей природной среды.
Тосненский район является одним из крупных районов Ленинградской области и расположен в 40 км от Санкт-Петербурга. На севере район граничит с Санкт-Петербургом, на юге – с Новгородской областью, на северо-востоке – с Кировским районом, на западе – с Гатчинским районом, на юго-западе – с Лужским районом.
Главная водная артерия — река Тосна, один из значительных притоков Невы. Вторая по значимости — река Ижора, на берегах которой расположены город Коммунар, поселки Пудость и Тельмана, деревня Ям-Ижора. Третья – Тигода, на берегах которой расположен г. Любань.
Административный центр района – город Тосно, расположенный на берегу р. Тосна, в 43 км к юго-востоку от Санкт-Петербурга.
Территория района составляет 3600 кв. км, а численность населения на 01.01. 2014 – 111,1 тысячи человек.
В состав района входят три города – Тосно (районный центр), Любань, Никольское и более 100 поселков, сел и деревень. Земли лесного фонда Тосненского района занимают 80% от общей площади территории муниципального образования. Леса на территории муниципального образования выполняют ресурсные и защитные функции (водоохранные, противоэрозионные). Кроме того, являются сырьевой базой для экспорта и развития деревообрабатывающей промышленности.
Государственные полномочия в сфере использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов возложены на Любанское лесничество, осуществляющее свою деятельность в лесах бывшего Любанского лесхоза, Лисинского лесного колледжа и части Осничевского лесничества бывшего Киришского сельского лесхоза Киришского района.
Кроме того, на территории Тосненского района расположена часть Учебно-опытного лесничества в границах Лисинского учебно-опытного лесхоза СПбГЛТУ имени С. М. Кирова.
Тосненский район является привлекательной для инвесторов территорией Ленинградской области. Выгодное географическое и транспортное положение Тосненского района дает возможность широкого развития внешне-экономических связей и привлечение инвестиций в экономику муниципального образования.
В районе успешно работают предприятия с иностранными инвестициями :ОАО "Хенкель-Эра", ЗАО "Тубекс" (Германия), ООО "Катерпииллар – Тосно" (США), ЗАО "ФискарБрандсРус", ООО "Рока-Сантехника" (Испания). В тесном контакте с зарубежными инвесторами работают такие предприятия как ОАО "Нефрит-Керамика", ОАО "Кварц", ЗАО "Контакт", ОАО "Любанский деревообрабатывающий комбинат" и другие.
Планируется упорядочить земельные отношения на территории района, для чего намечен перевод земель лесного фонда в земли населенных пунктов (территория пос. Лисино-Корпус (рисунок 3.1.)), а так же перевод несельскохозяйственных угодий, покрытых лесом (т. н. "Сельские леса") в земли лесного фонда. Данные задачи были решены с использованием геоинформационных технологий. В частности, контур полигона Лисино – Корпус, предполагаемого к отчуждению из земель лесного фонда была определена совмещением растровых и векторных слоев, созданных с помощью топографических и административных карт разных лет, а также аэро и космоснимков высокого разрешения (рисунок 3.2.).
Подготовка к переводу «скрытых» в сельхозземлях участков лесного фонда производилась с использованием многозональных аэро и космических снимков и геоинформационных методов их дешифрирования. 3.2. Применение данных земле- и лесоустройства, лесного и земельного кадастра и мониторинга при управлении земельными ресурсами
Решение задач во многих отраслях экономики и экологии требует совместного, комплексного использования пространственных данных, поступающих из различных источников. Основу информационных систем муниципального уровня, обеспечивающих информационную поддержку управленческих решений, должны составлять такие базовые пространственные данные, как актуальная пространственная основа, отражающая современное состояние местности, кадастровая информация, включающая сведения по земельным участкам и другим объектам недвижимости, адресная информация. Эта базовая информация дополняется специализированной, тематической информацией по различным направлениям деятельности.
Для эффективного решения конкретных задач по управлению и развитию территории должна быть обеспечена возможность интеграции большого объема пространственных и семантических данных, создаваемых различными организациями и ведомствами.
Однако в настоящее время использование пространственных данных сталкивается с рядом проблем. Отсутствие согласованных стандартов и механизма информационного обмена между различными организациями и ведомствами приводит к тому, что данные из разных источников зачастую несопоставимы и не согласованы между собой, что затрудняет или делает невозможным их использование или приводит к дополнительным трудозатратам.
Пространственные данные поступают в различных системах координат, различных масштабах, разных форматах и видах представления, при их подготовке используются различные классификаторы и структуры данных, различные средства символизации объектов. Затруднен доступ широкого круга пользователей к пространственной информации. Целью данного этапа работы являлась отработка модели узла инфраструктуры пространственных данных на муниципальном уровне, ориентированной в первую очередь на данные государственного кадастра недвижимости.
Реализация проекта осуществлялась при содействии администрации муниципального образования "Тосненский район" и территориального отдела по Тосненскому району Управления Роснедвижимости по Ленинградской обл.
Подготовленные ортофотопланы и созданные на их базе кадастровые карты служили основой для формирования производных информационных продуктов в интересах решения различных управленческих задач. Для обеспечения совместимости данных при этом проводилась предварительная обработка исходной информации, включающая трансформирование в используемую систему координат, преобразование в нужные форматы, согласование средств символизации объектов. Одно из важных пользовательских приложений — адресные планы населенных пунктов.
Применение данных земле- и лесоустройства, лесного и земельного кадастра и мониторинга при управлении земельными ресурсами
Результаты исследования спектральной яркости объектов ландшафтной оболочки Земли свидетельствуют о том, что основным спектральным каналом для дешифрирования сосняков должен быть 1-ый спектральный канал. Однако анализ приведенных графиков показывает, что корреляционная зависимость выражена не очень достоверно. Корреляционные зависимости во 2 и 3 спектральных каналах выражены более определенно.
Исследованиями предшественников [Кринов, 1941; Чапурский, 1986 и др.] доказано, что во 2 и 3 спектральных каналах нет выраженных особенностей спектра для достоверного распознавания древесных пород. Эти зависимости являются следствием влияния каких-то других фактора. По - видимому – это влияние подстилающей поверхности.
К такому же выводу можно прийти, анализируя корреляционные поля для 2-ого и 3-его спектральных каналов. Возможно, это является следствием более низкой плотности биомассы крон (единица массы на единицу площади) насаждений пониженной производительности по сравнению с сосняками нормальной и повышенной производительности, а также ельниками.
На основании результатов данного исследования можно утверждать, что эта особенность может служить критерием для выделения сосняков пониженной производительности из насаждений, произрастающих в других условиях.
Для контроля достоверности полученных результатов были вычислены уравнения регрессии, включающие только переменные REFLECT2 и REFLECT3. Расчеты произведены для обоих вариантов. А их результаты приведены на рис. 4.24.
Корреляционные кривые, изображенные на рис 4.24 практически идентичны. Наблюдается повторение зависимости REFLECT2(COUNT10) и REFLECT3(COUNT10). В регрессию была включена только переменная REFLECT3, т.к. значения в этом канале показывают наиболее гладкий и монотонный ход.
Аналогичные расчеты уравнений регрессии были сделаны для ельников и насаждений лиственных пород (березняков и осинников).
На рисунке 4.25 показаны корреляционные поля значений лиственных для REFLECT1, REFLECT2 и REFLECT3 при зависимой переменной COUNT200 (стационар «Зверинец»). Вертикальными линями показан 95% доверительный интервал для математического ожидания.
Сильный скачок кривой и увеличение дисперсии для COUNT200 = 6 является следствием малого количества выделов с COUNT200 = 6, их небольшими размерами и ошибками в совмещении их границ с границами на космических снимках.
Проверка корректности уравнений регрессии может быть произведена с использованием формулу PRED10 +PRED20 +PRED200 = 10. Кроме того, необходимо проверить результаты корректности построения регрессии, вычислив коэффициенты состава в среднем по контролируемому участку и сравнить их c данными натурной таксации.
Проверка была выполнена следующим образом. Для космоснимков были вычислены коэффициенты состава для низкопроизводительных сосняков, хвойных насаждений нормальной и повышенной производительности, а также лиственных пород, согласно найденным уравнениям регрессии.
Вычисленные коэффициенты для каждого пиксела космического снимка были представлены в GRID форме. Обозначим эти GRID карты, как GRID10 для сосняков на избыточно увлажненных почвах, GRID20 - для хвойных пород нормальной производительности, а GRID200 - для лиственных насаждений.
Для проверки достоверности результатов исследования по формуле PRED10 +PRED20 +PRED200 = 10 была построена производная GRID -карта, показывающая отклонения d для каждого пиксела. Составляющую PRED10 можно из уравнения исключить из-за низкого уровня влияния на результат.
Результаты, полученные в процессе исследования, позволяют объективно вычислять состав насаждений на аэрокосмическом полигоне и определять наличие и границы избыточно увлажненных насаждений и болот в пределах обследуемой территории.
Состав насаждений находится в прямой зависимости с интегральными спектральными характеристиками, получаемыми в результате спектрозональной съемки, многоканального и гиперспектрального дистанционного зондирования ландшафтной оболочки Земли из космоса.
Для оценки коэффициентов состава насаждений можно использовать аппарат линейной регрессии. Средние ошибки определения коэффициентов состава насаждений не превышали следующих значений: для сосняков пониженной производительности - 1.45 (при высокой значимости регрессии), для хвойных насаждений нормальной и повышенной производительности -1.49, (при очень низкой значимости из-за недостаточного количества наблюдений), для насаждений лиственных пород (березняков и осинников) - 1.66 (при высокой значимости из-за резких различий в спектральной яркости между хвойными и лиственными породами)..
Проверка результатов исследования проводилась на контрольных участках местности в пределах Лисинского аэрокосмического полигона. Благодаря детальным натурным обследованиям была создана база таксационных данных, использование которых для настройки моделей и контроле качества результатов позволило существенно повысить достоверность результатов исследования.
Результаты исследования показывают, что данный метод может быть использован для определения не только состава насаждений, но и других таксационных показателей: сомкнутости полога, относительной полноты и запасов насаждений. Более того, применение тестированной методики на временной серии материалов дистанционного зондирования может обеспечить составление динамических моделей: проследить ход изменения таксационных показателей с течением времени и в зависимости от воздействия естественных факторов и антропогенных воздействий.
Проверка пригодности и эффективности разработанных методов использования материалов дистанционных съемок в лесной таксации, лесоустройстве и при организации мониторинга за состоянием лесных экосистем была произведена с помощью опытно - производственной инвентаризации насаждений на части Лисинского аэрокосмического полигона. При этом были использованы цветные спектрозональные аэрофотоснимки 1980 и 2003 гг. В качестве материалов для контроля достоверности и точности определения таксационных показателей были использованы данные ТДПП, эталонных выделов, а также результаты инвентаризации ЛУОЛХ в 1984-85 и 2004 гг.
Для центральной части полигона, методом эталонного дешифрирования, была произведена классификация насаждений в соответствии с условиями произрастания, преобладающими породами, группами сомкнутости полога, полнот и запасов. 20-летний период наблюдений позволил обоснованно судить о характере изменений таксационных характеристик насаждений и других категорий земель лесного фонда, если они приводили к изменению спектральной оптической плотности изображений.
Результаты дешифрирования таксационных показателей насаждений свидетельствуют о выраженных тенденциях в динамике исследованных объектов, которые обусловлены как естественными причинами, так и антропогенными факторами.
Оценка возможностей использования элементов спектрального анализа для дешифрирования насаждений по материалам дистанционных съемок
После формирования «оптимальной» структуры лесного фонда объем лесопользования составит 10.9 млн. м3/год с постепенным увеличением среднего запаса до уровня 2026 г, т.е. до 192 м3/га. Площади, пройденные рубками достигнут 230000 га в течение первого периода и снизятся до 67000 га/год к 2060 и до 55000 - к 2080 году. Полученные результаты хорошо согласуются с данными, приведенными в отчетах 1998 – 2001 гг. [EFI-SPbFTA, 2001] и в диссертационном исследовании М. Магассуба (2004).
Сценарий 2. «Продолжение ранее принятой практики лесопользования». В основу сценария № 2 положен уровень лесопользования 2012 года, равный 6.7 млн. м3 . Результатом моделирования является значительное увеличение площадей и накопление запасов спелых и перестойных насаждений из-за систематического недоиспользования прироста и расчетной лесосеки. Прогнозируемый к 2080 г. средний запас на га возрастает со 182 до 365 м3/га (более, чем на 80% за 50 лет).
Накопление спелых и перестойных насаждений приводит к снижению среднего прироста с 4.2 м3га-1 в 2012 году до 3.3 м3га-1 в 2080. Площади лесного фонда, пройденные рубками, сокращаются с 39000 до 30000 тыс. га. В наибольшей степени это произойдет в группах спелых и перестойных насаждений.
Сценарий 3. «Максимально возможный уровень лесопользования», обеспечивающий устойчивое состояние лесного фонда оказался равным 15.6 млн. м3/год. Данный уровень лесопользования приводит к устойчивому среднему запасу, равному 225 м3/га и постепенному формированию более сбалансированного ряда распределения насаждений по классам возраста. В соответствии с данным сценарием, величина годичного общего прироста к 2080 г. снижается до 3.4 м3/га. Площади всех рубок ежегодно составляют 114000 га.
Сценарий 4.«В соответствии с принятой в настоящее время методикой расчета лесопользования».Методика расчета лесопользования приведена в главе 4 диссертационного исследования. Результаты расчетов показывают, что одним из возможных путей лесопользования, является возврат к уровню середины 80-ых с ежегодным 2-ух процентным увеличением объема лесозаготовок. В данном случае расчетная лесосека составляет 10.9 млн. м3, обеспечивая постепенное увеличение среднего запаса до 295 м3/га.
Несмотря на то, что следствием реализации данного сценария является существенное накопление площадей и запасов спелых и перестойных насаждений к 2080 году, наблюдается заметное выравнивание рядов распределения насаждений по классам возраста, ступеням площадей и запасов. Показателем устойчивости развития лесного фонда является стабильность среднего годичного прироста – 4,2 м3/га/год и, плавное увеличение площадей, пройденных всеми видами рубок с 40000 до 54000 га.
Сценарий 5. «Прогноз лесопользования с сохранением наиболее ценных спелых и перестойных насаждений».Расчеты показывают, что при исключении особо ценных, структурно разнообразных перестойных насаждений (150 и более лет – хвойные; 100 и более лет - береза) для Ленинградской области можно вернуться к уровню лесопользования 2006-2010 гг. с последующим 2-ух процентным увеличением объема лесопользования в год. Такой режим лесопользования достигается путем выполнения всех намеченных лесоустройством видов рубок, а также тех рубок в молодняках и средневозрастных, которые гарантируют получение деловой древесины [Любимов, Кудряшов, Пяйвинен и др., 1998; NabuursandLioubimov, 1999].
В соответствии с рекомендуемым сценарием средний запас насаждений к 2080 году должен составить 282 м3/га, что достаточно близко к результатам расчетов по другим сценариям. Площадь лесного фонда, исключенная из расчета пользования, постоянно накапливается по мере достижения насаждениями предельных возрастов (150 лет - хвойные и 100 лет - береза) и к 2060 году стабилизируется на 1.26 млн. га (0.108 млн. га в 2001 году). Следует отметить, что исключенная из расчета пользования лесная площадь к 2080 г. составит около 36%, что полностью согласуется с рекомендациями IUCN [Любимов, Кудряшов, Вавилов, 1999; Dudlyetal, 1998].
Реализация данного сценария приводит к наиболее значительному увеличению площадей и накоплению запасов перестойных насаждений - до 736000 га, а также к резкому снижению прироста - с 4.2 в 2011 г. до 3.4 м3/га в 2080 году. Другим важным следствием реализации данного сценария является резкое увеличение площадей, ежегодно пройденных рубками (с 39000 га до 94000 га). Это происходит за счет сокращения доли сплошных рубок и максимального использования возможностей других видов рубок в экономически доступной зоне [Paivinenetal, 1999].
Выводы. Все пять сценариев динамики лесного фонда Ленинградской области на длительную перспективу показывают, что в регионе нет биологических ограничений на ускоренное восстановление и развитие лесного комплекса. Результаты оценки доказывают, что максимальная расчетная лесосека, обеспечивающая устойчивое развитие лесного фонда до 2080 г, составляет 12.7 млн. м3 в год.
Реализация данного сценария практически невозможна, так как инфраструктура лесного комплекса не может обеспечить ни экономическую, ни географическую доступность примерно 1/3 площадей.
Более реалистичной является расчетная лесосека, постепенно достигающая 9.3 млн. м3\год к 2080 году. Однако реализация данного сценария приведет к существенному увеличению площадей и накоплению запасов спелых и перестойных насаждений. Из расчета пользования можно исключить до 30% наиболее ценных (с точки зрения биоразнообразия) перестойных насаждений с сохранением и увеличением общего объема лесопользования. Непременным условием является совершенствование инфраструктуры и технологий, обеспечивающих проведение экологически безопасных рубок главного и промежуточного пользования.
Похожие диссертации на Оценка состояния лесного фонда Ленинградской области и ГИС-прогноз его развития
