Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Продуктивность и типологическая диагностика сосновых лесов Западного Полесья Украины

ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Продуктивность и типологическая диагностика сосновых лесов Западного Полесья Украины"

УКРАИНСКАЯ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ

На правах рукописи •

КГАВЕЦ Павел Васильевич

ПРОДУКТИВНОСТЬ И ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА СОСНОВЫХ ЛЕСОВ ЗАПАДНОГО ПОЛЕСЬЯ УКРАИНЫ

Об. 03.02 - лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертащи ка соитсаяие ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

Киев - 1992

Работа выполнена на кафедре лесной таксации Украинской ордена Трудового Красного Знамени сельскохозяйственной академии

Научный руководитель - доктор сельскохозяйственных наук, профессор Швиденко А. 3.

Официальные оппоненты: ,

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Атрощенко О. А. ¡кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Свириденко Е Е.

Ведущая организация - Украинское государственное лесоустроительное производственное объединение (ПО "Укргослеспроект")

Защита диссертации состоится "28" мая 1892 г. в Ючас. ЗОмин. на заседании специализированного совета Л 120.71.02 в Украинской ордена Трудового Красного Знамени сельскохозяйственной академии (262041, г. Киев-41, Голосеево, УСХА, 1-й учебный корпус, ауд. 94).

Просим принять участие в заседании совета или выслать Ваш отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью Вашего учреждения, по адресу: 252041, г. Киев-41, ул. Героев Обороны, 15, УСХА, секретариат специализированных советов.

С диссертацией можно (знакомиться в библиотеке академии.

Автореферат разослан 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета, кандитат сельскохозяйствен-^^^)

них наук, доцент {XsJLujm д. И. Пилипенко

ОБ01АЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Необходимость повышения продуктирнссти лесотз, последовательного соблюдения принципа неистощигельного и рационального лесопользования требуют всестороннего и углубленного изучения икни леса, закономерностей роста и развития древос тоев во взаимосвязи с условиям! среди. При этом, по замыслу Г. Ф. Ьйроэова (1930), "типологическое, лесоводственное мировоззрение доллю представлять необходимую базу для исследования лесоз, с какими бы целями они (исследования. - П. К.) не производились" (с. 394). Эта концепция особо актуальна в наши дни, когда наблюдается возрастание экологической значимости лесов и. юн: следствие, перевод организационного, технологического и информационного обеспечения процесса лесовыравдвания на научно обоснованные дэсоводственные принципы. Однако слабое обобщение типологических единиц, отсутствие четких количественных критериев их оценки и объективной диагностики сдергивает полноценный к повсеместный переход лесного хозяйства на типологическую основу.

Усовершенствование нормативно-справочной бзвы управленпп лесными ресурсам, а также развитие теории регулирования прсдуктив- ■ мости требует введения унифицированных показателей бонитиропакия древостоев и лесных земель.

Цель и задачи исследоваклй. Цель работ» состояла в создании автоматизированной системы диагностики типов леса в увязке с углубленным изучением особенностей роста древостоев для прогнозирования и регулирования их продуктивности.

Задачами исследования явились:

- построение системы информативных признаков и контроля за качеством ее формирования;

- разработке ч проверка работоспособности уоделей диагностики типологических единиц;

- изучение закономерностей роста по высоте сосковых яровое-

тоев различного происхождения и предложение адекватных описаний отого процесса;

- -создание моделей связи продуктивности сосновых древостоев с почвекныш условиями.

Научная новизна исследований. Впервые для Бсего диапазона условий местопроизрастания сосновых лесов региона исследования обоснована и реализована схема построения диагностической классификации и количественной оценки типологических единиц. Существенно дополнены знания и представления об особенностях роста по высоте древостоев естественного происхождения, взаимосвязях продуктивности сосновых древостоев с почвенными факторами.

Обоснованность полученных результатов обусловлена достаточным по объему экспериментальным материалом, репрезентативно представляющим сосновые леса, Западного Полесья Украины.

Е исследованиях широко, использовались методы планирования эксперимента, многомерный статистичесгай анализ и математическое моделирование изучаемых зависимостей с обяватальной верификацией разработанных моделей.

• Практическая ценность. В результате проведенного исследования получены: а) система автоматизированной идентификации' типов леса и их ютличественная оценка; б) динамические бонитировочные шкалы сосновых древостоев различного происхождения; в) модели регулирования и прогнозирования продуктивности сосняков, предназначенные для информационного, нормативного и программного обеспечения непрерывного лесоустройства и совершенствования технологии почвенно-лесстшологическлх работ.

Апробация работы. Основные положения настоящей работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на научной конференции профессорско-преподавательского сост^ -¡а лесохозяйс-твешюго факультета УСХА (1991). В полном объеме диссертационная

работа доложена и одобрена на расширенном заседании кафедр лесной таксации, лесоустройства и геодезии с участием представителей других кафедр лесохозяйственного факультета УСХА.

Личное участие автора заключается в планировании и сборе экспериментального материала, разрабо'^е и анализе математически* моделей, интерпретации результатов, обосновании выводов и предложений.

Объем работы, публикации. Диссертация состоит ив введения, пяти глав, выводов и предложений производству и содергкит 146 страницы машинописного текста, включая 10 рисунков и 31 таблицу. Список литературы состоит из 286 наименований, в том числе 18 иностранных источников. Приложения занимают 13 страниц. По материалам диссертации опубликованы 2 статьи и 1 принята в печать.

\ ■

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Характеристика района исследования

В этой главе определено место Западного Полесья согласно существующим схемам лесохозяйственного районирования Украины (В. А. Поварницын, 1959; А. Г. Солдатов, С. КХ Тюков, К'. В. Туркевич, ЮйО; С. С. Пятницкий, П. П. Изюме кий, 1066; С. А. Генсирук, 1975, 1981).

Рассматриваются климатические условия района исследования, которые представляют собой и-.пгий бореальньй климат с достаточной влажностью, умеренно теплым летом, мягкой зимой, затягаой весной и осенью (И. Е. Бучинскпй, 1960, 1963; Природа Волинськсл облает 1, 1975). На основе анализа литературных' источников (И. П. 1их1тсн, 1953; ХвойтИ люи Украпго, .1976; и др.) и материалов ооОствеш'иг. наблюдений дано краткое описание лесных почв и описанных для территории Западного Полесья сосновых типов леса. Установлено, что пгеобладащнми п' 'тами является дерново-подзолистые, а в сГпцеи стругауре условий местопроизрастания - суоори и судубряви. Сделан

вывод о том, что сложившиеся леоорастительные условия способствуют выращиванию высокопродуктивных древостоев сосны обыкновенной (Pinus silvest.ris L).

Имеются свидетельства (ЕА. Из раз ль, IL LL Назарова, А. Я. Пресс-ман и др., 1983,1089), согласно которым Западное Полесье длительное время подвергается влиянию малых доз поллютантов, т. е, находится в условиях фонового загряаненип. Проведенное исследование по данному вопросу позволило установить устойчивую тенденцию ва-кислеиия почв как первого симптома дегрдацин лесов и, следовательно, нарушения экологического баланса региона.

2. Современное состояние вопроса взаимосвязи продуктивности сосновых лесов с почвеними условиями .Изложенный лесоводами- классиками (А. Р. Варгас де Бедемар, 1848; П. П. Серебренников, 1913; А. А. Крюденер, 1316; Г. Ф. Морозов, 1930 и др.) пришит приоритета среды при изучении жизни леса и ее использования в качестве главного ¡аассификациошюго критерия лесов послужил основой 'становления украинской лесотипологической школы (Е. В. Алексеев, 1928; Д.В.Воробьев, 1953; Д. Д. Лавриненко, 1954; П. 0. Погребняк, 1955)'.

В развитие отой идеи отдельны!,«! учеными обосновывалась необходимость создания системы признаков, достаточной для объяснения причин формирования различных уровней продуктивности насаждений. Согласно В. Д.Беликову (ШЪ, В. Е.Ермакову (1975), Ф. И. Плешикову (1075), M.R Еайчису (1975), К R Орловскому (1976) и многим другим ведущая роль в такой системе принадлежит механическому составу и морфологическим свойствам почв, содержанию в них гумуса и питательных Бегств.

Широкое распространение в отношении прогнозирования почвенного плодородия и анализа эффективности лесохозяйственных мерой-

риптий получили статистические методы оценки взаимосвязи продук-типиости с почвенными признаками и факторами местообитания и построения на их основе математических моделей продуктивности С А. П. Родин, М. Д. Мерзленко, 1974; Ф. И. Шег-ков, 1977; М. В. Вайчис. 1970; КЕЛосицкий, ЕС. Чуешсов, 1980; О. Г. Чертов, 1981; В.Е.Ермаков, 1984; I.R. Hunter, A. R. Gibson, 1984; R И. Казимиров, М. Г.Зэла .д, Л. Г. Лядииский и др. , 1905; 1С Л. Забелло, Е В. Соколовский. 1986; О. А. Атрощенко, В. Е.Ермаков, П.Ф. Асютнн, 1987; IL Ф. Ловчий, 1988; М. a Schmidt, W.H. Carmean, 1988; Е II Мякушко, Ф. В. Волъвач, П. Г. Плгата, 1989 и др.).

Закономерности взаимного влияния факторов внешней среды и лесной растительности наиболее ярко отражаются в типе леса. Однако, по меткому замечанию М. М. Орлова V1924), с яовной недостаток этого показателя, vtauc классификационной единицы, состоит; в его "...идейной шаткости и количественной неопределенности" (с. 195). Изобилие качественных и субгеотишпге оценок в выборе диагчсс-ти--ческих признаков с одной стороны, описательный характер и многообразие типов леса - с другой ведут к свайкам при распознавании последних. ГЬзтому одной из важнейших задач лесотиггологических исследований продолжает оставаться нахождение системы количественных показателей, содержащих об7^кгивнуп и сопоставимую харак-.еристику типов леса для их практической диагностики (Л- В. Воробьев, 1957, 1967; В. Q. Остапенко, II С. Пастернак, 1983; Peri гальние кадастры..., 1990). В частности, изучая .почвн .Южней части Украинского Шлесья, С.Л.Золотарев и О.IL Похитон (1968, 1971) установили, что такими показателями могут быть содержание физической глины, гумуса и усваиваемых форм питательных веществ.

Еирокоз применение методов статистического анализа и матема-тическсго моделирования позволило перейти к рекекня задачи дкаг-

ностикн и развития теории количественного обоснования типов леса на новом качественном уровне путем создания систем идентифицирования типологических единиц (К. К. Буш, ХКБуш, 1971; К. К. Буи, X. К. Буш, С. А. Дыренков, 1975; С. А. Дыренков, И. Ф. Самусенко 1974; А. 3. Швиденко, 1981; С. А. Дыренков, О. М. Могилвер, С.О.Григорьева, 1981; С. Л. Дыренков, 1984; R. L. Gerdol, C.Ferrari, F. Piccoli, 1985; HE Савущик, 1989; и да.).

Мэтодолсгический подход к выделению и распознаванию типов леса послужил основой исследований у В. IL Фэдорчука (1979), С. Е Каразии (1Я83, 1985), R В. Чернявского (1990).

3. Методика исследования и характеристика опытного материала

С учетом комплексного характера исследования применялась методика, сочетающая в себе заклада пробных площдей и почвенно-лесотипологических станций.

Основу таксационной части материала составили результаты выборочно-перечислительной таксации (ВПТ) на круговых и временных пробных площадях (соответственно КПП и ВГП). В силу специфики целей исследования допуоюлось нетторое отступление от технологии проведения ЕГГГ согласно существующим нормативам (Нормативно-справочные материалы .... 1987). Тогда придержюй служили нормативы, предложнные ЛитНШШом (И И. Кенставичюс, С. П. Якубонис, 1973). Работа на ВПП произведена-с учетом требований ОСТ 59-69-83.

Дополнительно на каждой ВПП и КПП для анализа хода роста по высоте выбиралось модельное дерево ранга 85-95%.

Дня изучения типологической и почвенной характеристики.закладывались лесотипологические станции и полные г.-чвенные разрезы с идентификацией почвы и отбором образцов для анализа (Инструкция itpynnoMF -штабному почвенно-лесотипологическому..., 1.975). Анали-

тическая работа проводилась по общепринятым в почвоведении методам.

Решение задачи численной классификации типов леса выполнено с использованием пакета прикладных г ■ ограмм многомерного статистического анализа, разработанных в лаборатории математических методов Почвенного института им. В. В. Докучаева, описание и алгор..г-ми которых изложены в работах В. А. 'Рот ад р. а (1976, 1989). Использованы также программы, разработанные на кафедре лесной таксации УСХА.

В качестве вычислительных средств использовались, главным образом, компьютеры ЕЯ-1840 и ЕС-1841.

Экспериментальный материал составил 58 КПП и 30 РЛП, заложенных в полесской части Волынской и ^РовненскоЬ областей. Часть данных - 16 ВЛП, характеризующих искусственные сосновые древостой, взята из банка данных кафедры лесной таксации УСХА (заложены под руководством П. И. Лакиди).

Кроме того, авторский материал по 160 почвенным разрезам и лесотипологическим станциям дополне" данными почленно-лееотиполо--гического обследования лесного фонда региона в размере 233 почвенных разрезов. Всего в обработку вовлечено свыше 8 тыс. анализов.

В работе приведена детальная характеристика экспериментального материала.

4. Численная классификация типов леса

Методы многомерного анализа нашли в последние десятилетия широкое применен э для создания системы информативных признаков (СИТО, диагностики типологических единиц, их количественного обоснования и, в конечном итоге, - для построения автоматизированной

системы классификации насаждения по типам леса (К. Е. Никитин, Л. 3. Швиделко, 1978; А. 3. Швиденко, 1981; 0. А Атрощенко, 1983, 1986). Создание классификационной схемы, содержащей унифицированные, информационно насыщенные и количественно определяемые типологические единицы, имеет существенное значение для повышения науного уровня лесохозяйственного производства при переходе на непрерывное лесоустройство.

Результатами изучения сосняков Украины Е А. Поварницьшым (1959), Е К. Млкушко (1978) и др. оказались специфические классификационные схемы. Однако, в итоге, директивными органами, с учетом предложений лесохозяйственной и лесоустроительной практики, предпочтение было отдано классификации, разработанной К Ф. Остапенко, И. Ф. (Гедцом и М. С. Улановеким (1978) и являющейся следствием развития эдафической сетки Алексеева-Погребняка.

Прежде всего отметим, что в задачах диагностической классификации СИП означает неизбыточный набор признаков, простых в определении и устойчивых во времени, обеспечивающих минимальную ошибку идентификации (а А. Рожков,- 1989). Схема построения СИГ. при помощи многомерного анализа предполагала привлечение таких статистичес-

1<сих критериев как I -критерий Сгьюдента и обобщенного расстояния 2

Мчхаланобиса (Б ), а также метода главных компонент, статистик связи и распределения. ■

Так как исследования проводились в районе со сходными климатическими условиями, б качестве рабочих диагностических признаков бани взяты преимущественно почвенные показатели, как фактрры среды, непосредственно формирующие типологическую структуру насавде-

- и -

ний и их продуктивность.

Принимая во внимание больше количество включаемых признаков и их неодинаковое число для различных почв, для минеральной почвенной группы образовывались две выборки. Первая включала морфологические и основные физико-химические свойства почв, а вторая -обеспеченность питательными веществами (подвижные формы NPK и i -ловое содержание азота). Третью группу составили отдельно рассматриваемые болотные почвы. Следует отметить, что описание минеральных почв было осуществлено по 1салдому из трех верхних . горизонтов. В частности, для дерново-подзолистых разновидностей, составляющим основную часть выборки, такими были гумусово-элювиаль-ный, элювиальный и иллювиальный.

Формирование СИП по первой выборке для сем*, типов леса (Л1С, А2С, АЗС, В2ДС, ВЗДС, С2ГДС, СЗГДС) позволило перейти от первоначальных 37-ми признаков к 13-ти информативным без потери существенной информации о различии сопоставляемых классов (типов леса). Это - мощность почвенного профиля, см (Х4), глубина залегания почвообразуодей породи, см (Х5), гл^оина оглеенил, см (Х6), механический состав трех выше указанных горизонтов почвенного профиля (XII, Х12, XI3) и почвообрааующей породы (Х14) в процентах физической глины, рН солевой горизонтоз профиля (Х10, Х20, Х21) и содержание гумуса верхними горизонтами профиля, X (ХЗб, ХЗб, Х37). Более четкая дифференциация объект jb по типологической принадлежности в пространстве 13-ти информативных признака по сравнению с исходным набором показателей позволяют утверждать, что существуют vi только избыточные, по и мешающие признаки, ухудшающие разли'Ж-мость, а значит и разделение типологических классов (рис.).

ац! 0=37 При q=l3

садтво, ï 1 3 S 7 13 2 3 9 10 12 20 1 5 7 В 13 2 3 10 4 6 1 12

100

И 63 73 71 M

Я «

У

Рис. Фрагменты группировки объектов на 56Z уровне сходства для различного числа признаков (q), где А1С - 1-13, А2С - 14-44.

Завершающим этапом формирования СИП и обобщения массовых данных является построение моделей диагностики классификационных единиц. Наибольшее распространение для этой цели в лесохозяйс-твешшх исследованиях получил дискриминантный анализ, задача которого состоит в построении плоскости, максимизирующей различие классов в заданном пространстве признаков (С. Уилкс, 1967). Такая плоскость описывается линейной дискриминантной функцией (ЛДФ).

Одним из условий построения ДЦФ как моделей диагностики (МД) является обеспечение погрешности разделения типологических единиц не более заданной и сохранение достоверных различий классов в статистическом смысле (Р-0,9б). Руководствуясь соображениями сложности природы исследуемого явления (типологические единицы не кмеот четких границ, так как им присуще постепенное изменение значений показателей при переходе от одного типа к другому), верхняя гранича погрешности предлагаемых моделей выбрана в пределах 10-15%. .

И табл. 1 представлен фрагмент системы ДЦФ для наиболее близ-

ких по здафическим условиям семи типов леса, позволяющей установить принадлежность объекта к одному из них.

Таблица 1

Результаты линейного дискриминантного анализа

Коэффициенты | А1-А2 А2-В2 Разделяемые классы АЗ-ВЗ В2-С2 ВЗ-СЗ С2-СЗ

Свободный 1

член (Ьо) 1 -1,62 -9,86 38,80 12,79 55,87 2,82

Х4 1 -0,09 -0,06 -0,06 -0,06 -0,14 0,06

Х5 ! 0,07 -0.06 -0,02 -0,04 -0,03 -0,08

Хб 1 0,27 0,10 -0,01 0,11 -0,13 0,23

XII 1 -2,79 -1,44 0,31 -1,08 -0,75 -0,80

XI2 ! 0,36 -0,13 -0,Г)3 0,24 -1,01 -0,19

Х13 1 -0,92 -0,16 0,10 0,16 0,59 -0,11

XI4 1 0,05 -0,52 -1,31 -0,39 -0,38 -0,08

XI9 1 2,77 1,04 11,28 -0,85 -7,94 3,75

Х20 1 11,13 -0,25 -0,12 0,93 0,97 -7,16

Х21 1 -18,56 -1,14 1,63 4,35 0,27 3,72

Х35 1 -1,15 0,81 0,66 0,26 0,37 -2,09

ХЗб 1 14,32 4,85 -2,38 -0,03 -7,32 0,39

Х37 1 20,98 0,42 0,74 -3,45 -2,07 -1,43

? 0 1 29,4 6,4 8,6 6,5 22,1 12,8

р, % 1 0,4 0,7 6.7 11,5 0,8 3,6

В качестве эмпирической проверки точности диагностики были взяты объекты обучающих выборок. При атом доля ошибочных диагнозов оказалось равной 9% от их общего числа. Наибольшее количество неудовлетворительных результатов в данном случае принадлежит группе В2ДС-С2ГДС, где погрешность при заданной выше вероятности составляет 11,5Х. Анализ неверно идентифицируемых объектов показал, что они в равной мере содержат информацию, присущую разделясь™ классам, т. е. находятся на переходе двух типов леса

Идентификация новых сбг>ектоп проводится при помсшл ДДТ>. пройдя проверку по каждой из сравниваемых групп, он относится к

А'огер*

первому кз сопоставляемых типов леса, Значение функции оказывается больше нуля, и ко второму - в противном случае. В конечном итоге объект диагностируют к тому типу леса, для которого он наберет максимальное число "голосов".

Замена исходных величин (физической глины, гумуса, рМ) средневзвешенными в пересчете на мощность почвенного профиля, ведет к нивелированию различий и не улучшает идентификацию. Это значит, что изменение почвенных показателей по профилю является важной диагностической характеристикой.

Наличие ошибок свидетельствует, с одной стороны, о сходстве типологических классов и их близости, а с другой, - о том, что сравниваемым типам леса присущ своя, индивидуальная СИП. Поэтому рассматриваемые ДЦФ не могут охватить все разнообразие почв. Выход мокйт быть найден в построении индивидуальных МД, т. е. в идентифицировании относительно двух типов леса. Соответствующие МД приведены в диссертации.

В результате статистической обработки получены интервалы типичных значений почвенных показателей (Е.А.Дмитриев, 1972), которые приведены в табл. 2.

Таблица 2

Типичные значения поч&енныи характеристик типое /1еса

Приз-! Типу леса наки >-----■-----------------------т-------------

! А1С ! А2С : АЗС ! В2ДС 1 взас : С2ГДС : СЗГДС

Х4 52-76 67-87 43-53 75-75 45-67 75-99 72-94

Х5 60-84 70-94 57-77 06-112 65-87 81-125 83-119

Х6 178-207 86-112 28-40 80-100 28-42 74-100 42-64

XII 2,4-3,4 3,4-4,4 3,8-4,6 4,4-6,4 3,3-6,2 6,1-8,3 7,3-12,2

X12 2,1-3,5 2,4-4,1 1,0-2,6 3,6-5,0 2,0-4,0 1,8-7,2 6,0-10,4

х 13 1,9-3,3 1,7-3,1 3,6-6,8 2,1-5,1 4,5-7,7 3,6-7,2 3,6-15,0

Х14 1,6-2,4 1,6-2,2 1,8-2,4 2,1-7,9 2,0-3,0 7,6-17,8 10,1-23,5

XIV 4,0-4,4 3,8-4,3 3,2-3,8 3,8-4,2 2.9-3,3 3,3-4,4 Г,4-4,С

Х20 4,5-4,9 4,5-4,9 3.5-4,7 4,5-4,7 3,5-4,0 4,3-4,9 3,9-4,9

Х21 4,6-4,3 4,6-5,0 3,9-4,9 4,6-4,В 3,3-4,4 4,2-5,4 4,1-5,5

Х35 0,4-0,7 0,5-0,9 1,С/ > 0, 6-Л ,2 1,5-2,6 0,8-1,4 1,1-2,2

Х36 0,1-0,3 0,2-и,4 0,,: 0,5 0,2-0,Ь 0,3-0,7 0,2-0,5 0,3-0,7

Х37 0,05-0,2 0,07-0,2 0,7-1,8 0,09-0,2 1,0-2,4 0,1-0,2 0,03-1,0

Анализ второй выборки, характеризующей обеспеченность питательными веществами по типам леса, свидетельствует о ненадежности их как диагностических признаков в силу высокой сезонной динамики и пространственного варьирования почв (IX. 1?. Вайчис, 1968; А. КХ Рут-каускас, 1972; Л. Б. Холопова, 1973, 1976).

Эти обстоятельства позволили ограничиться статистической характеристикой типов леса по данным показателям и построить ряд частных ВД, выступающих вспомогательными в предложенной диагностической системе.

Изучение типов леса, приуроченных к болотным почвам (табл.3), кроме выше указанных задач преследовало цель количественного обоснования нарушенных местообитаний в отдельные типы леса в-следствие осушения. В число анализируемых признаков были .включены: К1 - общая мощность торфа, см; К2 - глубина залегания грунтовых вод, см; КЗ - мощность горизонта Т1, см; К4 - рН солевой верхнего горизонта; К5 - зольность торфяного горизонта И, X.

Таблица 3

Средние значения и ошибки почвенных показателей по типам леса

Тип леса X + ш

XI 1 Х2 1 ХЗ 1 Х4 1 Х5

А4С 127 + 20,3 35 + 13,5 45 ч 22,5 3,1 + 0,25 0,4 + 1,16

А4°С .136 + 10,6 98 + 20,7 44 + 12,6 2,6 + 0,10 8,6 f 1,83

А50 112 + 21,3 30 + 12,2 53 + 13,7 2,9 + 0,15 5,8 + 0,98

А5°С 142 + 15,7 71 + 5,6 30 + 2,0 2,7 + 0,07 6,3 + 0,53

В4ДС 60 + 10,4 39 + 9,5 35 + 5,9 3.1 + 0,09 23,5 + 5,72

В4°ДС 64 + 10,7 86 + 5,2 37 + 6,5 3,1 + 0,10 24,9 + 3,23

В5БС 131 + 11,0 42 + 22,0 40 + 20,0 3,5 + 0,50 12,8 + 0,10

В5°БС 123 + 25,3 96 + 36,4 26 + 7,2 3,2 + 0,23 14,9 £ 3,81

С5°БС 149 + 38,0 58 + 2,5 44 + 5,4 4,7 + 0,39 24,9 * 9,78

Из приведенных данных видно, что нарастание увлажнения Сопровождается закономерным увеличением мощности торфа, снижением зольности и некоторым подкислением. И наоборот, по координате

трофности зольность торфа и значение рН возрастают. Более резкое изменение физико-химических и морфологических свойств мокрых боров и суборей по сравнению с сырыми в процессе осушения свидетельствует об их большей восприимчивости к внешним воздействиям, экологической неустойчивости.

Как оказалось, предложенные почвенные показатели не обеспечивают построение приемлемой диагностической системы обладают информационной и классификационной ценностью толыга для отдельных типов леса. Это обстоятельство позволяет рассмотреть лишь отдельные МД (табл. 4).

Таблица 4

Линейные дискриминангные функции

N _ Уравнение

4.1 и4-Б4 - 0,06К1-0,01К5-5,24

4.2 ии°-В4° - 0,ОЗК1-0,006К2-0,02КЗ-2,93К4-

0

4,0 4,0

Р. 2 15,9 15,9

4.3 ЬА5-А5

О

-0.03К5+7.06

-О,07К2-О,002КЗI2,12К4-2,28

4.4 1_,А5°-В5° - 0,05К1+6,43К4-1,03К5+23,47

ЬВ5°-С5° - -О,15К1+0,17К2-0.Б6К5+19,44

3,5 18,4

12,8 6,4 16,2

3.6

9.7 2,3

4.5 1.В4-В5 - -0,07К1-3,46К4+18,29

4.6

Проблематичность объективного выделения и распознавания нарушенных местообитаний заключается в значительном увеличении экологической ники осушенных типов леса, которое, наряду с высокой сезонной динамикой основных аочвенных характеристик и игнорированием таких факторов, кяк периода осушения и привязки относительно мелиоративной сети (А.С. Рябуха, 1967; С. П. Каразия, 1980), вызвано неравнозначной реакцией древостоев различного возраста на осуше-

une (A. IL Кихсвич, 1062).

5. Подели роста и продутаивности сосновых древостоев В настоящее время при изучении закономерностей роста древос-тоев и отнесения их к одному естественному ряду, выборе индикатора потенциального плодородия почв и классификационного призншса насаждений предпочтение отдается верхней высоте (С. НСеннов, 1977; КН. Свалов, 1979; К Б. Лосицкий, ЕС. Чуенков, 1980; 0. Г. Чертов, 1981; . Я.Ф. Фэдец, Л. А. Дзендзюля, 1983; К К. Буш, ИЛСИевинь, 1984; Е Ф. Багинский, 1984; и др. ).

При построении кривой изменения верхней высоты с возрастом использованы методические разработки гафедры лесной таксации УСХА.

Указанный экспериментальный материал, принимая во внимание выводы Ю. Е Савича (1960), В. С. Мирошникова, О. А. Трулля, В. Е. Ермакова (1971), Е Ф. Багинского (1972), Е R Успенского и Е К. Попова (1974), установивших существенные отличия в росте иск/сстпешшх и естественных насаждений, а такте M. Е Давидова (1972, 1977, 1978, 1983, 1984, 1987), выделевгаего три типа роста в сосновых древос-тоях, тесно взаимосвязанных с условиями произрастания и бонитетом и ЕЕЗагреева (1978, 1980) увязавшего специфику роста о географически положением, был разделен на две группы по общности происхождения, а в разрезе каддой группы - по типам леса

Статистическая оценка значимости различия значений относительных высот указала на нецелесообразность выделения разлдашых типов роста по каждому типу леса. Дело в том, что, по-видимому, на скорость изменения с возрастом высоты существеное влияние оказывают эколого-биологические особенности сосны обыкновенной. Что ке касается эдяфических условий, то они наряду с происхождением

играют определяющую роль в достижении древостоями абсолютных значений таксационных показателей (в том числе и анализируемого). Применительно к району исследования такой вывод йогласуетсп с даннымн Д. Д. /авриненко (1960) и М. Е Давидова (1383).

Аналитическая аппроксимация динамики высот наиболее приемлемо осуществляется при помощи ростовых функций. Принадлежащее к ним уравнение Томазиуса по отношению к объекту исследования приобрело вид:

в древостоях естественного присховдения ■ Нв - б,гд(1-ЕХР(-0,00910А(1-ЕХР(-0,0607Л0,862))))Нбаз , (5.1) в культурах

Нв = 3,90(1-ЕХР(-0,0199А(1~ЕХР(-0,267А1,218))))Нбаз , (5.2)

где Нв - верхняя высота (средняя высота 50 наиболее крупных деревьев в древостое), м; А - возраст древостоя, лет; Нбаз - высота в базовом возрасте, м.

Для перехода от верхних высот к средним были построены следующие модели:

для древостосв естественного „

о О О

Нв/Н - 1,007-1,8б7/(А+20) +676,44/(Л+20) 0,73 0,54 (5.3) и искусственного происхождения

Нв/Н - 0,985+4,51/(А+10)+74,205/(А+10)2 0,71 0,50 (5.4)

где Н - средняя высота дрзсостоя, м; О - корреляционное отношение; О2 - коэффициент детерминации.

С целью увязки моделей Нв/Н с общебонигировочкой икалой И. М. Орлова Нбаз подбирались таким образом, чтобы вычисленные на их основе средние высоты в 80- летнем возрасте соответствовали средине интервала высот данного норматива.

Укаааннш модели позволили л ¡юночнои итоге построить дш: ксические бонптетние шкалы как по верхней, так п средней высотам, а такж установить динамику роста древостоев различного происхождения по типам леса Учитывая местный характер полученных зависимостей предлагаете шсалы имеет ограниченное применение. В частности, они могут быть использованы в исследовательской работе при группировке опытного материала в естественные ряды.

Как оказалось, искуственные древостой в молодом возрасте значительно превосходят по высоте естественные, однако к возрасту спелости (80 лет) высоты древостоев различного'происхождения характеризуются блкз!ш,<и значениями.

Для изучения взаимосвязи продуктивности сосновых древостоев с почвенными факторами (условиями среды) использован метод множественного регрессионного анализа. При этом независимыми переменными приняты 13 информативных признаков, а в качестве потаза-теля продуктивности взята верхняя высота древостоев в возрасте спелости (00 лет).

Анализ значений статистик связи между верхней высотой и почвенными показателями указал на большую восприимчивость к изменению последних, а значит, и на меньшую биологическую устойчивость искусственных : . ■ древостоев. Впрочем, отсутствие пна-

чимого различия почвенных условий древостоев различного происхождения позволило ограничиться одной обобщающей моделью связи,верхней высоты с почвенными факторами:

к -ч О О2 '

Нв-31,56-0,765 10~°Х6 -9,22/Х11-8,1б/Х14 0,76 0,50 (5.5)

Границы аппроксимации зависимой переменной находятся в пре-

делах 14,8<Нв<35,0, аргументов - 20<Х6<2СЮ, 1,5<ХШ15,0, 0,ШХ14< 32,0.

Нетрудно убедиться (см. с. И), что в формулу (5.5) не вошли такие общепризнанные классические регуляторы почвенного плодородия в сельском хозяйстве как гумус и почвенная кислотность. Это объясняется, превде всего, спецификой условий Западного Полесья, где гумус максимально содержащийся во влажных почвах, отличается кислой природой и низким качественным составом (преобладают фуль-вокислоты). Во-вторых, зколого-биологические особенности сосны Обусловливают произрастание древостоев в широком диапазоне почвенной кислотности (К. К. Буш, И.КЛ1евинь, 1984).

Вошедшие в уравнение признаки являются наиболее консервативными, . а значит неуправляемыми с точки зрения планомерного воздействия на процесс лесовыращивания. Поэтому предлагаемую модель целесообразно применять преимущественно в лесоводственных расчетах для оптимизации использования лесных земель и слежения за количественным изменением продуктивности в результате антропогенной деятельности. Следует также подчеркнуть, что значение верхней высоты в фиксированном возрасте является не только существенным показателем продуктивности, но и важным диагностическим признаком, та; как введение его в выше рассматриваемую систему диагностических моделей позволило значительно сократить в ней чя^до диагностических' признаков (до 4-х информативных) с соблюдением условий ее построения и точности идеатифигации (табл. 5). Число ошибочных диагнозов, как показала проверка работоспособности системы , не превышает 11%, являясь, тем самым, вполне приемлемым.

' Таблица 5

Параыёры диагностических моделей основных типов леса

Коэффициенты! лЬ I

А1-А2

Разделяемые классы А2-В2 АЗ-ВЗ В2-С2

ВЗ-СЗ

С2-СЗ

Ьо

Х4

ХБ

XII

XI4

Нв

I 3,78 -61,70 -27,27 -32,28

I -0,12

I 0,22

! -1,26

I 1,39

I -о, с-:

-0,10 -о, со -1,62 -0,48 -1,63

-0,04 -0,05 -0,16 -0,74 -0,87

-О, С9 0,07 -1,33 -0,31

-о, со

-39,71 -0,09 -0,11 -0,72 -0,48 -0,68

13,77 -0,06 0,10 -0,43 -0,09 0,38

24,9 0,6

12,7

3,6

4,1 15,9

7,3 8,1

16,9 1.8

7,6 8,1

Выводы н предлогания

1. Проведенные исследования подтвердили возмозоюсть и целесообразность построения региональных моделей объективной (численной) диагностики типов леса Щ построены таким образом, что могут применяться и для не покрытых лесом земель. При этом, ошибочное идентифицирование типологических объектов не превышает 15%, что говорит о надезшости предложенной системы диагностики.

2. Длительное воздействие небольших доз поллютантов на сосновые экосистемы (фоновое загрязнение) проявилось в наметившейся тенденции к закислению почв как первого симптома деградации лесов.

3. Последовательное выполнение условий формирования СИП поз-полнло установить следующие закономерности:

а) сокращение первоначального числа признаков (37) до 13 информативных происходит без существенной потери информации о различии классов;

б) существуют не толы« избыточные, но и мешающие признаки,

ухудшающие различимость и, как следствие, идентифицирование типологических классов;

в) кавдой группе сравниваемых типов леса присущ, идивидуальный набор значимо различающихся признаютв, в то же время имеются общие факторы почвенного плодородия, определяющие дифференциацию всех классов по эдафическим условиям, а именно: механический состав почвы, и почвообразующей породы, основные морфологические признага, гумус, кислотность.

г) • динамика почвенных показателей по профилю является важной диагностической характеристикой;

д) показатели, характеризующие обеспеченность почвы питательными веществами почвы являются ненадежными диагностическими признаками типологических единиц;

е) предложенные информативные показатели болотных почв не обеспечили построение приемлемой автоматизированной системы диагностики типов леса, и тем самым, не позволили количественно обосновать выделение осушенных типов леса.

4. Характер роста древостоев по высоте.обусловлен в первую очередь эколого-биологическими особенностями сосны обыкновенной.

5. Верхняя ' высота является не только статистически обоснованным и надежным классификационным признаком, но и важной диагностической характеристикой типа леса, индикатором почвенного плодородия. . .

6. Древостой различного происхождения обладают одинаковым потенциалом почвенного плодородия. Однако культуры, используя его более полно к эффективно, в конечном итоге оказываются биологически менее устойчивыми. •

- 23 -

Па материалам диссертации опубликованы следующие работы:

1. Кравец П. В. Некоторые материалы к познанию влияния почвенного плодородия на продуктивность сосновых древостоев // Лесная таксация и лесоустройство. - Каунас: Изд-во ЛитСХА, 1988. -С. 91-100.

2. Кравец П. В. Исследование моделей связи в системе почва-лес методом канонической корреляции // Лэсоховяйственная информация. - 1992. - N 2. - С. 15-17.

3. Кравець П. В. Д1агностика тип1в люу методами багатом»рно-го анал1ву // Л1с1вництво 1 агрол1сомелюрац1я. - К , 1993. -Вип.86. - 10 др. арк. (в печати).

¿991. y/7M:ycxЛJ.*}S■ /ее