Совершенствование выборочного метода таксации при государственной инвентаризации лесов

Вдовин, Евгений Сергеевич

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Совершенствование выборочного метода таксации при государственной инвентаризации лесов
ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование выборочного метода таксации при государственной инвентаризации лесов"

005003049

Вдовин Евгений Сергеевич

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА ТАКСАЦИИ ПРИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИНВЕНТАРИЗАЦИИ ЛЕСОВ

Специальность 06.03.02 Лесоведение, лесоводство, лесоустройство и лесная таксация

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

- 1 ДЕК 2011

Йошкар-Ола 2011

005003049

Диссертация выполнена на кафедре лесной таксации и лесоустройства Марийского государственного технического университета

Научный руководитель

Официальные оппоненты:

доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Черных Валерий Леонидович

доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Хлюстов Виталий Константинович

кандидат сельскохозяйственных наук, доцент

Глушко Сергей Геннадьевич

Ведущая организация:

Филиал ФГУП «Рослесинфорг» «Поволжский леспроект»

Защита состоится «22» декабря 2011 года в 1300на заседании диссертационного совета Д 212.115.03 при Марийском государственном техническом университете по адресу: 424000, Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3, Конференц-зал. Тел./факс: 8 (8362) 41-08-72. E-mail: muhortovdi@marstu.net

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО "Марийский государственный технический университет".

Сведения о защите и автореферат диссертации размещены на официальном сайте ВАК Министерства образования и науки РФ http://www.vak.ed.gov.ru и на официальном сайте ФГБОУ ВПО "Марийский государственный технический университет" http://www.marstu.net.

Автореферат разослан «21» ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат с.-х. наук, доцент

Мухортов Д.И.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) - важнейший элемент национальной лесной политики. ГИЛ проводится в обязательном порядке в отношении лесов, расположенных на землях лесного фонда и землях иных категорий независимо от принадлежности прав владения, распоряжения и пользования лесами. Это долгосрочная программа, направленная на получение статистически обоснованной информации о состоянии и развитии лесов России для информационного обеспечения управления в области использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, а также в области государственного лесного контроля и надзора по лесным районам субъекта федерации.

Лесным кодексом РФ предусматривается проведение государственной инвентаризации лесов методами статистических выборок.

На сегодняшний день существует ряд проблем. Во-первых, инвентаризация в тех или иных регионах проводится по разным технологиям с различной дробностью и точностью работ, что усложняет процесс сбора и обработки информации. Во-вторых, объединение данных инвентаризации лесных хозяйств, устроенных в различное время, приводит к искаженным результатам, поскольку происходят изменения методики оценки таксационных показателей.

Актуальность возрастает в связи с необходимостью информационной интеграции с мировыми базами данных о лесных ресурсах Земли в целях выполнения Россией своих международных обязательств.

Цель работы. Совершенствование методических основ выборочной инвентаризации лесов в статике и динамике.

Задачи исследования:

1) оценить существующие методические подходы к реализации ГИЛ на территории России;

2) провести сбор полевых данных и определить основные таксационные показатели лесных страт опытного объекта с помощью выборочного метода таксации и сравнить их с данными лесоустройства;

3) создать экспериментальную базу картографической и атрибутивной лесоустроительной информации, необходимой для проведения работ;

4) оценить тип распределения вероятностей основных таксационных показателей лесных страт опытного объекта;

5) выявить динамику лесных страт опытного объекта и их таксационную характеристику;

6) провести сравнительный анализ методических подходов для выбора метода закладки пробных площадей;

7) разработать методические рекомендации по выборочной таксации леса.

Объект исследования - лесной фонд Республики Марий Эл.

Предмет исследования - выборочный метод оценки таксационных показателей лесов.

Научная новизна работы. Впервые для условий района хвой-но-широколиственных лесов европейской части РФ в пределах Республики Марий Эл проведена апробация существующей методики учёта лесов, основанной на выборочно-статистическом подходе, и предложены методические рекомендации по совершенствованию существующей методики проведения ГИЛ.

Научные положения, выносимые на защиту:

1) обоснование методических подходов к проведению ГИЛ для оценки количественных и качественных характеристик лесов в динамике;

2) выявление закономерностей распределения основных таксационных показателей в лесных стратах, выделяемых при ГИЛ;

3) усовершенствованный алгоритм проведения ГИЛ для определения количественных и качественных характеристик лесов.

Практическое значение работы заключается в разработке методических основ и технологии выборочно-статистической инвентаризации лесов.

Апробация. Основные результаты исследований доложены на международной научной студенческой конференции по естественным и техническим дисциплинам «Научному прогрессу - творчество молодых» (Йошкар-Ола, 2010, 2011), международной научной конференции «Лесные экосистемы в условиях изменяющегося климата: биологическая продуктивность, мониторинг и адаптационные технологии» (Йошкар-Ола, 2010), международной научной конференции «Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг» (Йошкар-Ола, 2011), научной конференции профессорско-преподавательского состава, докторантов, аспирантов, сотрудников МарГТУ (Йошкар-Ола, 2010, 2011), международной научной конференции «Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг» (Йошкар-Ола, 2011).

Исследования выполнялись в рамках Государственного контракта №16.515.11.5053: «Проведение проблемно-ориентированных прикладных исследований в области технологии заготовки и воспроизводства лесных ресурсов» по теме: «Разработка инновационной системы эффективного устойчивого лесопользования и лесовосстановления на

ландшафтно-типологической основе с использованием адаптивно-модульных образцов техники и инфотелекоммуникационных методов экомониторинга».

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 8 печатных работах, 2 из которых опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК Российской Федерации.

Личный вклад автора. В составе полевой бригады филиала ФГУП «Рослесинфорг» по Республике Марий Эл автор участвовал в проведении полевых работ по государственной инвентаризации лесов РФ на территории Пригородного, Куженерского, Новоторъяльского, Сернур-ского и Учебно-опытного лесничеств Республики Марий Эл.

Автором лично выполнена постановка цели и задач исследования, разработка его программы, анализ литературы, сбор, обработка и анализ исходного материала, формулирование выводов и основных положений диссертации.

Обоснованность и достоверность результатов исследований обеспечивается большим объемом экспериментального материала (465 круговых пробных площадей постоянного радиуса и материалы трёх периодов лесоустройства объекта исследований), собранного и обработанного с использованием стандартных методов таксации леса и математической статистики.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, списка литературы и приложений. Объем работы составляет 159 страниц машинописного текста, в том числе 37 таблиц и 19 рисунков. Список литературы включает 107 наименований, в том числе 15 иностранных источников.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ 1. Состояние вопроса

Впервые в России выборочно-статистическая инвентаризация лесов была осуществлена в 1925 г. в Ленинградской области на площади 241 тыс. га. В 1928-1932 гг. этим методом были исследованы леса на площади около 50 млн. га на Кольском полуострове, в бассейнах рек Мезени, Печоры, Ангары и др. с целью быстрого единовременного учета лесных массивов в соответствии с задачами развития народного хозяйства. Однако статистический способ инвентаризации лесов не получил распространения в нашей стране, и с 1933 года его место занял аэровизуальный.

Теоретические основы выборочного метода учёта лесов отражены в трудах ВкегНсЬ (1964), А.Н. Федосимова (1967, 1974, 1979, 1986), Н.П. Анучина (1977) и развиты в работах А.П. Кулешиса (1972),'

B.B. Антанайтиса (1973), В.Г. Анисочкина (1974), Н.М. Глазова (1976), H.H. Свалова (1977), К.Е. Никитина (1978), H.H. Гусева (1979),

B.Ranneby (1987), А.Г. Хватова (1988), А.Н. Филипчука (1994, 1996, 2009), В.А. Бугаева (1995), D. Mandallaz (1999), O.A. Атрощенко (2000),

C.И. Минкевича (2002), А.А.Вайса (2006), Г.Н. Чадина (2007), И.С. Глушенкова (2009) и других исследователей.

Анализ состояния вопроса показывает следующее:

1) выборочный метод учета лесного фонда широко применяется во многих странах мира;

2) выборочный метод лесоинветаризации в России имеет свою историю развития, накоплен огромный опыт его использования;

3) сложность внедрения ГИЛ на всей территории России обусловлена большим разнообразием географических, экономических, инфраструктурных, административных условий территорий, занятых лесами;

4) ГИЛ и лесоустройство - это две независимые системы учёта леса, которые дополняют друг друга, однако, согласно действующей методике, ГИЛ без существующей лесоустроительной информации затруднительна;

5) информация, собираемая с помощью ГИЛ, позволит оптимизировать процессы лесовыращивания, лесопользования и развития дерево-перерабатывающей, бумажной, лесохимической, аграрной и других видов предпринимательской деятельности на территории лесного фонда;

6) позаимствованная в Чехии система ГИЛ никак не согласована без с российскими условиями, весьма спорна в методическом отношении и крайне избыточна по предмету и количеству измеряемых в натуре показателей;

7) полные данные по стране в системе ГИЛ можно будет получить лишь через 10-15 лет.

2. Объект, программа, методика исследований и объём экспериментального материала

Дана общая характеристика природных условий Республики Марий Эл. По характеру поверхности её территория разделяется на три части: песчаную низменность, занимающую значительную часть площади на западе и в центре (Марийское Полесье), возвышенную холмистую равнину на северо-востоке (Марийское Ополье) и высокое правобережье Волги на юго-западе (Васильева, 1979). Неоднородность рельефа, гидрологических условий и подстилающих пород обусловили неоднородность почвенного покрова, лесов и распространения болот. Преобладающими на территории республики являются дерново-подзолистые почвы, имеющие различный механический состав: в западных, цен-

тральных и южных районах левобережья - песчаные и супесчаные, в правобережье и в остальных районах левобережья - легко- и средне-суглинистые (Смирнов, 1968).

Программа исследований была направлена на решение поставленных в диссертационной работе задач и включает следующие вопросы:

1) оценка существующих методических подходов к реализации ГИЛ на территории России;

2) сбор полевых данных и определение основных таксационных показателей лесных страт опытного объекта с помощью выборочного метода таксации и сравнение их с данными лесоустройства;

3) создание экспериментальной базы картографической и атрибутивной лесоустроительной информации, необходимой для проведения работ;

4) оценка типа распределения вероятностей основных таксационных показателей лесных страт опытного объекта;

5) выявление динамики лесных страт опытного объекта и их таксационной характеристики;

6) сравнительный анализ методических подходов для выбора метода закладки пробных площадей;

7) разработка методических рекомендаций по выборочной таксации леса.

В своём исследовании мы опирались на Рабочие правила проведения полевых работ при государственной инвентаризации лесов.

Для проведения выборочной инвентаризации нами за основу были взяты экспериментальные данные круговых пробных площадей постоянного радиуса и дополнительно для определения сумм площадей сечений использовались круговые реласкопические площадки.

Таксационные характеристики пробных площадей, отобранных для проведения выборочной инвентаризации лесных насаждений Учебно-опытного лесничества, были сформированы на основе данных трёх последовательных лесоустройств (1983, 1991 и 2003 годы), а также полевого сезона 2010 года.

На этапе подготовительных работ были выполнены следующие основные операции: сбор сведений об объекте, создание цифровой картографической основы с целью стратификации, внесение изменений, вызванных хозяйственной деятельностью и стихийными факторами (рубки, пожары, наводнения, ветровалы, повреждение вредными организмами и др.), в цифровую картографическую основу и в информацию по стратификации; разработка схемы стратификации и расчет необходимого количества пробных площадей; размещение пробных площадей и определение координат их центров; расчет точности работ.

Места закладки ПП для проведения выборочной инвентаризации в объекте работы ГИЛ определяли двумя способами:

1) в среде ГИС (например, Maplnfo) на план лесонасаждений объекта инвентаризации наносится сетка с размером ячейки 300x300 м (рекомендации методики ГИЛ Рослесинфорг). Далее на территории лесного фонда выбираются все точки, которые попадают в каждую конкретную страту. Эта процедура выполняется с помощью SQL-запроса в среде ГИС. Полученная база данных точек регулярной сетки экспортируется в формате DBF в MS Excel, где производится случайный отбор мест закладки пробных площадей с использованием функции случайных чисел;

2) при наличии повыдельной базы данных с помощью модуля «Определение мест закладки пробных площадей» программного комплекса «ForestDB». Пользователь задаёт требуемое количество пробных площадей в страте. В результате расчётов с использованием функции случайных чисел определяются места закладки пробных площадей и формируются файлы по стратам с указанием списка номеров кварталов и выделов.

Конкретное размещение пробной площади в объекте работы ГИЛ определено в среде ГИС по алгоритму (рис. 1).

Предлагаемые способы определения мест закладки пробных площадей при ГИЛ дают равнозначные результаты, но по практическому применению первый способ занимает больше времени. Кроме того, программный комплекс «ForestDB» возможно адаптировать для разных схем отбора, а именно для случайной, систематической и прочих выборок.

Для выявления динамики страт в среде Maplnfo были созданы две векторные карты для 1983 и 1991 годов учёта. На эти векторы был нанесен слой с уже заложенными в натуре пробными площадями, чтобы впоследствии с помощью SQL-запроса выбрать все выделы, содержащие эти пробные площади для формирования списков ПП по годам учёта. Для создания баз данных по стратам нами использована автоматизированная система формирования базы данных лесотаксационной характеристики «ForestDB».

Статистическая обработка произведена на ПК с использованием MS Excel и Statistica 6.0.

3. Обоснование методических вопросов выборочной таксации леса при государственной инвентаризации лесов

Первым и наиболее трудоемким этапом работы по использованию таксационной характеристики насаждений для анализа структуры и динамики лесов является создание электронной базы данных, формирование которой целесообразно проводить в среде программного комплекса ForestDB.

3.1. Динамика лесных страт при государственной инвентаризации лесов. При создании векторных карт использовались картографические (планшеты в масштабе 1:10000 и планы лесонасаждений в масштабе 1:25000) и таксационные материалы трёх последовательных ле-соустройств. Анализ полученных данных показал, что площадь лесничества с 1983 по 2010 год уменьшилась на 871 га.

В среде ГИС были определены площади и периметры страт. Результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Динамика площадей и периметров страт Учебно-опытного лесничества

Страты Площади и периметры страт по годам учета

1983 год 1991 год 2003 год

S, га Р, км S, га Р, км S, га Р, км

Хвойные молодняки 2984,4 472,6 3131,4 289,7 2158,1 400,1

Хвойные средневозрастные 6194,2 908,1 5624,3 741,3 5630,4 812,5

Хвойные приспевающие 1321,5 225,7 1840,8 294,2 2802,6 524,8

Хвойные спелые 1229,3 231,3 1545,9 289,7 1376,9 321,1

Мягколиственные молодняки 1270,5 212,3 1134,6 222,1 910,5 258,6

Окончание табл. 1

Страты Площади и периметры страт по годам учета

1983 год 1991 год 2003 год

Э, га Р, км Б, га Р, км 5, га Р, км

Мягколиственные средневозрастные 5972,4 939,7 4106,9 629,1 2476,3 573

Мягколиственные приспевающие 1619,7 340 2642,8 429,8 3029,9 669,1

Мягколиственные спелые 1520,8 342 1801 323,4 3375,3 524,5

Не покрытые лесом земли 594,9 100 269,1 55,7 240 64,3

Итого по стратам 22707,7 3771,7 22096,8 3275 22000 4148

Происходит увеличение площадей в приспевающих и спелых стратах, за счет уменьшения площадей в стратах молодняков и средневозрастных насаждений. Это вызвано снижением интенсивности ведения лесного хозяйства, что приводит к накоплению запаса во всех группах возраста.

Для каждого периода лесоустройства рассчитано число пробных площадей по стратам (табл. 2) по формуле

где ^ - дисперсия запасов древесины; I2 - значение критерия Стьюдента (1,96 для вероятности 0,95); X - среднее значение запаса древесины, м3/га; g - целевая точность (в долях ед.).

Таблица 2 - Оптимальное количество пробных площадей по стратам в 1983,1991 и 2003 году

Хозяйство Группа возраста Шифр страты Количество ПП, шт.

год учёта

1983 1991 2003

Хвойное молодняки хм 77 54 67

средневозрастные хер 65 36 41

приспевающие хп 38 24 20

спелые хсп 130 85 47

Мягколиственное молодняки мм 198 151 52

средневозрастные мер 59 56 106

приспевающие МП 38 35 32

спелые мсп 118 157 90

Твердолиственное молодняки тм 18 16* И*

средневозрастные тер 35* 32* 28*

приспевающие ТП - - 10*

спелые теп 3* - -

Не покр. лесом земли - нлз 17 8 10

Итого 796 654 514

Примечание. * В выборку включены все выделы страты.

Таким образом, количество пробных площадей убывает с каждым периодом учёта, что связано со снижением дисперсии запасов на 1 га.

Нами был проведён ретроспективный анализ распределения пробных площадей по стратам. Распределение количества пробных площадей в стратах по годам учёта определилось следующим образом (табл. 3).

Таблица 3 - Динамика количества пробных площадей по стратам _ и погрешность определения запаса на 1 га

Шифр страты Количество пробных площадей, шт. Погрешность определения запаса на 1 га, ед. Средний запас, м3/га ! Отклонение от данных 2003 года, % Количество пробных площадей, шт. Погрешность определения запаса на 1 га, ед. Средний запас, м'/га Отклонение от данных 2003 года, %

2010 20С 3

хм 55 0,07 101 12,2 67 0,08 90

хер 47 0,04 218 -13,1 41 0,04 251

хп 27 0,05 246 3,4 20 0,04 238

хсп 48 0,04 219 -15,8 47 0,02 260

мм 13 0,11 20 -55,6 52 0,09 45

мер 93 0,07 117 -36,1 106 0,04 183

МП 41 0,15 258 6,6 32 0,04 242

мсп 129 0,02 245 -7,9 90 0,03 266

1991 198 3

хм 58 0,14 50 -44,4 57 0,16 48 -46,7

хер 52 0,06 194 -22,7 53 0,03 207 -17,5

хп 16 0,03 259 8,8 30 0,03 254 6,7

хсп 42 0,03 263 1,2 36 0,04 257 -1 2

ММ 28 0,13 18 -60,0 40 0,14 14 -68,9

мер 72 0,05 165 -9,8 93 0,03 177 -3,3

МП 73 0,04 234 -3,3 63 0,04 234 -3,3

МСП 66 0,03 243 -8,6 52 0,04 240 -9,8

Согласно приведенным материалам можно сделать вывод о том, что погрешность определения запаса на 1 га в целом по объекту для 2003 года в среднем равна 5%, для 1991 года - 6%, для 1983 года - 6% и для 2010 года - 6%. Таким образом, точность полученных данных снижается.

Малая точность определения запаса в страте молодняков должна компенсироваться большей точностью в спелых насаждениях.

3.2. Сравнение результатов выборочной инвентаризации с данными лесоустройства. Эффективность математико-статистической инвентаризации зависит прежде всего от особенностей объекта (освоенности, изменчивости) и целей инвентаризации. Оценим точность данных при выборочной таксации запаса в сравнении с материалами лесоустройства (табл. 4).

Таблица 4 - Статистические показатели запаса по стратам, полученные различными

методами таксации

Страты Статистические показатели оценки запаса

X, м'/га У.% Р.%

Хвойные молодняки 78 90 73 77 9 9,4

Хвойные средневозрастные 227 257 29 20 15 3,2

Хвойные приспевающие 236 238 20 18 15 4,0

Хвойные спелые 265 254 15 27 22 4,0

Мягколиственные молодняки 37 45 64 60 м 8,3

Мягколиственные средневозрастные 169 184 46 40 15 3,9

Мягколиственные приспевающие 223 239 25 21 15 3,6

Мягколиственные спелые 266 267 21 19 22 2,0

Примечание. * В числителе приведены показатели по материалам лесоустройства, в знаменателе - по материалам выборочной таксации.

В молодняках изменчивость запаса оказалась очень большой, а погрешность оценки средних значений по стратам и методам таксации не выходит за пределы 10%.

Показатель точности оценки запаса лесных насаждений выборочным методом колеблется от 2,1% в спелых насаждениях до 9,4% в молодняках.

В таблице 5 приведены средние таксационные показатели по преобладающим породам в спелых насаждениях.

Таблица 5 - Средние таксационные показатели по преобладающим породам в спелых насаждениях*

Средние таксационные показатели Береза Осина Сосна Ель

Я, м А см Я, м Д, см Я, м Д см Я, м Д см

Среднее 26.7 26,7 25,4 27,0 25.3 25.4 27.3 26,7 28,0 28,2 33.9 35,3 26.9 28,0 32.0 30,0

Стандартное отклонение Ы 2,2 И 3,1 и 0,9 18 3,2 2,5 5,0 12 9,1 М

Стандартная ошибка 0,09 0,22 0.13 0,33 0,11 0,23 0,42 0,77 0.12 0,73 0,27 1,33 0.21 0.50

Точность опыта, % ОЛ 0,9 01 1,2 М 0,9 М 2,9 0^4 2,6 м 3,8 М И

Коэффициент вариации, % И 8,2 14.6 11,5 19 3,5 21.2 12,0 М 17,7 16,8 25,8 12 10,6

Количество наблюдений 750 90 750 90 192 17 192 17 424 47 424 47 47 1 61 I

Погрешность оценки таксационных показателей (Дср Нср) по материалам выборочной и производственной таксации не выходят за пределы 5%.

3.3. Точность определения площадей страт по результатам классификации цветных еиектрозональных снимков среднего и высокого разрешения. Согласно Рабочим правилам ГИЛ, пробные площади закладываются нерегулярно. Это обстоятельство делает невозможным определение площадей страт без использования данных дистанционного зондирования Земли.

При контролируемой классификации снимка со спутника ЬапскаГ ЕТМ+ (30 метров) самым информативным оказалось изображение с комбинацией каналов 7-5-2, классифицированное способом максимального правдоподобия. Результаты классификации представлены в таблице 6 в сравнении с данными лесоустройства.

Таблица 6 - Отклонение площадей страт, вычисленных по результатам классификации космического снимка с КА Landsat ЕТМ+, от площадей слрат по лесоустройству 2003 го;

Страты Площадь, га

лесоустройство метод максимального правдоподобия Отклонение, %

Мягколиственные молодняки 910,5 422,9 -53,6

Мягколиственные средневозрастные 3375,3 1857,4 -45,0

Мягколиственные приспевающие 2476,3 3621,7 46,3

Мягколиственные спелые 3029,9 3981,1 31,4

Хвойные молодняки 2158,1 6044,6 180,1

Хвойные средневозрастные 1376,9 3604,4 161,8

Хвойные приспевающие 5630,4 45,7 -99,2

Хвойные спелые 2802,6 2413,7 -13,9

Итого по хвойному хозяйству 11968 12108,3 1,2

Итого по мягколиственному хозяйству 9792 9883,1 0,9

Не покрытые лесом и нелесные площади 1640,8 1465,8 -10,7

При контролируемой классификации снимка с КА Terra (Aster) использовались три канала, имеющие наибольшее пространственное разрешение. Алгоритм классификации был использован тот же, что и в первом случае. Отклонения также оказались существенными.

Необходимо отметить, что лесные экосистемы Республики Марий Эл сложно дешифрировать по снимкам в силу их высокой разнородности и большому количеству произрастающих древесных пород. Тем не менее, сравнивая получившиеся данные классификации с площадями лесных

страт, определенными лесоустройством, можно заключить, что даже при недостаточной пригодности мультиспектральных космических снимков для таксационного дешифрирования страт по этим изображениям можно достаточно надежно определять общие площади хозяйств при государственной инвентаризации лесов.

3.4. Закономерности распределения основных таксационных показателей в лесных стратах. Для правильной и точной оценки таксационных показателей в целом по стратам необходимо знание закономерностей распределения того или иного признака в пределах страты как единицы учёта. Исследования строения сложных статистических совокупностей помогают узнать как саму природу леса, так и характер распределения деревьев по таксационным показателям, а также взаимосвязи между признаками (диаметром, высотой, запасом и пр.).

Проведён анализ строения лесных страт опытного объекта по основным таксационным показателям.

В таблице 7 представлены статистики рядов нормального распределения и распределения Вейбулла по запасу для сосновых насаждений на примере Республики Марий Эл.

Таблица 7 - Статистики рядов нормального распределения и распределения Вейбулла по запасу для сосновых насаждений на примере Республики Марий Эл

Преобладающая порода Группа возраста Шифр страты Критерий К-С Параметры

факт. | крит.

Нормальное распределение А а V

Сосна Молодняки см 0,239 0,483 90,5 52,6 58,1

Средневозрастные сср 0,161 0,430 203,0 58,9 29,0

Приспевающие СП 0,189 0,409 253,2 60,2 23,8

Спелые ссп 0,172 0,409 244,7 74,3 30,4

Распределение Вейбулла а Р V

Сосна Молодняки бм 0,208 0,483 1,9 102,6 56,1

Средневозрастные бср 0,165 0,430 3,8 224,5 29,3

Приспевающие бп 0,179 0,409 5,0 275,6 23,0

Спелые бсп 0,168 0,409 3,8 270,8 29,2

Нельзя не отметить тот факт, что функция Вейбулла имеет меньшие значения критерия Колмогорова-Смирнова по сравнению с функцией нормального распределения при оценке типов распределений вероятностей основных таксационных показателей в стратах молодняков. Это доказывает то, что функция Вейбулла лучше отражает закономерности распределения основных таксационных показателей в данных стратах (рис. 2).

120

160, Запас, м3/га

200

240

280

• Распределение Вейбулла

кч\ч\чуд Эмпирические частоты — ..........Нормальное распределение

Рис. 2. Распределение запасов молодняков сосны на территории РМЭ

Однако с увеличением возраста насаждений разница в значениях критерия Колмогорова-Смирнова для этих двух распределений уменьшается, и уже функция нормального распределения имеет меньшие значения критерия согласия, что позволяет использовать её в качестве основной (рис. 3).

40 80 120 160

200. 240,, 280 За

320 360 400

апас, м3/га

куучуу»у1 Эмпирические частоты —— Распределение Вейбулла ..........Нормальное распределение

Рис. 3. Распределение запасов спелых сосняков на территории РМЭ Выводы

1. Выявлено, что изменчивость таксационных показателей в стратах снижается с увеличением возраста и принимает характеристику от очень большой в молодняках до умеренной в спелых насаждениях.

2. Значения асимметрии и эксцесса в большинстве случаев имеют допустимые пределы для корректной оценки.

3. Для оценки таксационных показателей при государственной инвентаризации лесов в стратах, характеризующих средневозрастные, приспевающие и спелые насаждения, рекомендуется использовать закон нормального распределения, а для оценки молодняков - распределение Вейбулла.

4. Высокая асимметричность распределения таксационных показателей в молодняках также говорит о том, что нормальное распределение нельзя использовать для определения объёма выборки в данных стратах и требуется дополнительно изучить данную страту на предмет однородности. Возможно включение дополнительных параметров при расслоении (ТЛУ, происхождение и др.).

4. Методические основы выборочной таксации леса при государственной инвентаризации лесов

4.1. Подготовительные работы при проведении выборочной инвентаризации на основе регулярной сети. Согласно методике, предложенной Федосимовым А.Н. (1979), для расчета объемов работ выявляют изменчивость запасов в стратах.

Установлено, что для рассматриваемого объекта инвентаризации изменчивость запаса на 1 га покрытых лесом земель меняется незначительно.

Основные статистические характеристики выборок по годам учёта приведены в таблице 8.

Таблица 8 - Основные статистические характеристики выборок

Показатель Год учета

1983 1991 2003

Количество пробных площадей, шт. 930 957 962

Изменчивость запаса на 1 га покрытых лесом площадей, % 59,7 72,0 51,0

Репрезентативность выборки, га 26,2 25,2 24,4

Расстояние между пробными площадями, м 524,8 514 507

Погрешность определения запаса на 1 га, % 4,1 4,9 3,4

Как было показано выше (раздел 3.1), точность определения запасов по стратам при использовании существующей методики сильно зависит от возрастной динамики лесов. При использовании регулярной сети пробных площадей возрастная динамика не оказывает сильного влияния на точность оценки запаса. Погрешность определения запаса на 1 га в

стратах при данной технологии организации выборки не превышает 5% для каждого периода учёта, что доказывает целесообразность и эффективность использования регулярной сети пробных площадей при проведении выборочной таксации лесных насаждений как в статике, так и в динамике.

Исходя из расчётов, приведённых выше, было принято минимальное расстояние между пробными площадями равное 500 метрам. Данные этих пробных площадей послужили основой для дальнейших расчётов.

4.2. Определение площадей страт. Созданы базы данных на три периода учёта. Распределение пробных площадей по стратам приведено в таблице 9.

Таблица 9 - Распределение пробных площадей в стратах по годам учета

Страты Количество пробных площадей по годам учета, шт

1983 1991 2003

Хвойные молодняки 143 129 98

Хвойные средневозрастные 242 217 193

Хвойные приспевающие 58 72 131

Хвойные спелые 53 73 66

Мягколиствешше молодняки 45 42 44

Мягколиственные средневозрастные 169 88 64

Мягколиственные приспевающие 78 145 95

Мягколиственные спелые 78 102 190

Площадь, не покрытая лесом 29 29 16

Нелесная площадь 52 50 51

Итого 947 947 948

Согласно данному распределению было получено процентное распределение пробных площадей по стратам для каждого периода учёта (табл. 10).

Таблица 10 - Процентное распределение площадей страт по годам учета

Страты Процент площади по выборочной инвентаризации, % Процент площади по лесоустройству,%

год учета год учета

2003 1991 1983 2003 1991 1983

Хвойные молодняки 10,5±3,8 13,8±4,3 10,5±3,8 9,2 13,0 9,2

Хвойные средневозрастные 20,5±5,0 23,0±5,2 20,5±5,0 24,0 23,4 24,0

Хвойные приспевающие 14,0±4,3 7,8±3,3 14,01:4,3 11,9 7,6 11,9

Хвойные спелые 7,1 ±3,2 7,9±3,3 7,1±3,2 5,9 6,4 5,9

Мягколиственные молодняки 4,8±2,6 4,6±2,6 4,8±2,6 3,9 4,8 3,9

Мягколиственные средневозрастные 6,9±3,1 9,5±3,6 6,9±3,1 10,8 17,4 10,8

Окончание табл. 10

Страты Процент площади по выборочной инвентаризации,% Процент площади по лесоустройству,%

год учета год учета

2003 1991 1983 2003 1991 1983

Мя гколиственные Приспевающие 10,2±3,8 15,5±4,5 10,2±3,8 13,0 11,0 13,0

Мягколиственные спелые 20,2±5,0 10,9±3,9 20,2±5,0 14,4 7,5 14,4

Площадь, не покрытая лесом 1,9±1,6 3,3 ±2,2 1,9±1,б 1,0 1,1 1,0

Нелесная площадь 5,6±2,8 5,5±2,8 5,6±2,8 6,0 7,8 6,0

Из табл. 10 видно, что принятая сеть пробных площадей даёт достаточно точную оценку площадей страт в отличие от оценки площадей страт по результатам классификации космических снимков. Значения генеральной средней доли (процент площади по данным лесоустройства) находятся в пределах доверительного интервала.

4.3. Влияние способа выборки на оценку запаса в стратах. В пределах восьми основных страт была проведена систематическая и случайная выборка и сформированы по две выборочные совокупности для каждой страты.

В таблице 11 приведены эмпирические значения критерия Краме-ра-Уэлча в сравнении с теоретическими.

Таблица 11 - Сравнение табличных и эмпирических значений критерия различия Крамера-Уэлча для двух выборок

Страты 'Я'пип То.О!

Мягколиственные молодняки 1,49 1,96

Мягколиственные средневозрастные 4,32 1,96

Мягколиственные приспевающие 3,69 1,96

Мягколиственные спелые 1,65 1,96

Хвойные молодняки 0,48 1,96

Хвойные средневозрастные 2,23 1,96

Хвойные приспевающие -0,57 1,96

Хвойные спелые 0,25 1,96

Из таблицы видно, что для трёх из восьми рассматриваемых страт достоверность различий по запасу на 1 га составляет 95%. Для всех остальных страт средний запас сравниваемых выборок совпадает на уровне значимости 0,05. Таким образом, статистически доказано влияние способа отбора проб внутри страты на точность оценки запаса.

Для двух выборочных совокупностей, сформированных на основе регулярной сети ПП и без неё, был рассчитан t-критерий. В результате расчётов оказалось, что гипотеза о равенстве выборочных средних была отвергнута при сравнении выборок из страт молодняков и средневозрастных насаждений. Этот факт доказывает достоверность различий выборочных средних значений запаса на 95% уровне доверительной вероятности. В остальных стратах гипотеза была принята на уровне значимости 0,05.

4.4, Алгоритм методических основ выборочной таксации количественных и качественных характеристик лесов при проведении государственной инвентаризации лесов

I. Подготовительные работы.

1. Сбор сведений об объекте инвентаризации (лесной район в пределах субъекта федерации).

2. Стратификация.

3. Определение коэффициента вариации запаса на 1 га лесопокрытой площади с целью определения оптимальной густоты сети для объекта ГИЛ; размещение пробных площадей в объектах работы ГИЛ.

4. Оценка статистических распределений основных таксационных показателей внутри лесных страт для лесного района в пределах субъекта РФ. Это необходимо при установлении целевой точности определения запаса.

5. Определение координат центров пробных площадей.

II. Сбор, обработка и хранение информации по выборочной таксации.

1. Исследование флоры объекта инвентаризации с целью полного учёта недревесных ресурсов на пробной площади и дополнения существующих справочников для ГИЛ.

2. Сбор полевого материала по методике ГИЛ (описание пробных площадей, исследование напочвенного покрова, описание древостоя, сортиментация, оценка биоразнообразия, исследование возобновления леса, подлеска и недревесных ресурсов леса, оценка детрита).

3. Определение площадей страт в текущем ревизионном периоде по материалам пробных площадей с учётом вероятности их перехода в другие страты.

4. Корректировка площадей страт по данным ДЗЗ.

5. Контроль баз данных.

6. Хранение баз данных в специализированных программных средах.

III. Представление результатов.

1. Создание отчётов об обобщенных результатах государственной инвентаризации лесов на объект ГИЛ.

2. Создание информационной основы для разработки лесных планов субъектов РФ и их корректировки: среднесрочное и перспективное планирование, оценка состояния и тенденций динамики лесного фонда субъекта, оценка критериев и индикаторов устойчивого управления лесами.

3. Создание информационной основы для разработки перспективных планов развития лесного сектора России: оценка состояния и тенденций динамики лесного фонда страны, стратегическое планирование, выработка лесной политики, контроль полномочий в области лесоуправления, переданных на региональный уровень, оценка критериев и индикаторов устойчивого управления лесами, представление информации по международным обязательствам РФ.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

Согласно полученным в ходе исследования результатам были сделаны следующие выводы:

1) возрастная динамика лесных насаждений оказывает непосредственное влияние на величину дисперсии запаса на 1 га в стратах и, следовательно, на общее количество пробных площадей для объекта инвентаризации. Снижение дисперсии запасов внутри страт обусловлено интенсивностью ведения хозяйства;

2) при переходе от одного цикла работ по ГИЛ к последующему количество пробных площадей в каждой страте изменяется, а следовательно, изменяется точность оценки запасов и всех остальных показателей, определяемых на пробных площадях. Погрешность оценки запаса в отдельно взятой страте может быть выше установленной в базовом периоде учёта. Таким образом, для достижения требуемой точности оценки запаса необходимо корректировать оптимальное количество пробных площадей для каждого цикла работ по государственной инвентаризации лесов;

3) использование существующего алгоритма закладки пробных площадей при ГИЛ приведёт к тому, что данные, полученные выборочным методом, с каждым циклом проведения работ будут давать всё менее и менее точные результаты. Базовая точность падает на 1% с каждым циклом. Это связано с динамикой структуры лесного фонда. Использование существующего подхода оправдано только при проведении выборочной таксации лесных насаждений в статике;

а также суммарную площадь не покрытых лесом и нелесных земель. Дальнейшее разбиение на страты не даёт положительного эффекта ввиду больших погрешностей (до 180%);

5) статистики рядов распределения древостоев по таксационным показателям тесно связаны с возрастом. Выявлено, что изменчивость таксационных показателей в стратах снижается с увеличением возраста и принимает характеристику от очень большой (50-80%) в молодняках до умеренной в спелых насаждениях (11%);

6) вычислительный эксперимент показал, что при организации ГИЛ на основе регулярной сети пробных площадей изменчивость запаса на 1 га покрытых лесом земель в объекте ГИЛ стабильна («60%). Это позволит получать репрезентативные данные оценки количественных и качественных характеристик лесов каждое десятилетие;

7) влияние способов организации выборки на точность определения запаса доказано. При сравнении существующего подхода к организации ГИЛ, когда пробные площади в пространстве располагаются нерегулярно, с подходом на основе регулярной сети выяснилось, что выборочные средние по запасу достоверно различаются только в стратах молодняков и средневозрастных насаждений. Различие выборочных средних по запасу в указанных стратах связано с большим варьированием запаса в них. Проявляется эффект случайной ошибки репрезентативности;

8) на начальном этапе (при оценке лесов в статике) организация выборки по существующему алгоритму и на основе регулярной сети при ГИЛ будут давать близкие результаты, но на перспективу регулярная сеть предпочтительнее, поскольку при таком подходе к организации ГИЛ в динамике погрешность определения площадей страт не превышает 5%.

РЕКОМЕНДАЦИИ ПРОИЗВОДСТВУ

В соответствии с полученными результатами выработаны следующие рекомендации:

1) для определения мест закладки пробных площадей предлагается использовать систематический отбор в пределах отдельно взятой страты. Так как при использовании существующего подхода проведения ГИЛ систематический отбор пробных площадей в пределах таксационных выделов, входящих в конкретную страту, даёт отклонение от фактических данных 2,7% по запасу, в то время как случайный отбор внутри страт даёт отклонение по запасу равное 9%;

2) при государственной инвентаризации лесов для оценки таксационных показателей в стратах, характеризующих средневозрастные, приспевающие и спелые насаждения, следует использовать закон нормального распределения, а для оценки молодняков - распределение Вейбулла;

3) в пределах лесного района предлагается использовать регулярную сеть заданной густоты. Регулярная сеть пробных площадей при неизменной репрезентативности выборок («25 га на одну пробную площадь) даёт достаточно точную оценку площадей страт в отличие от оценки площадей страт по результатам классификации космических снимков. Отклонения по площади не выходят за пределы 5%, а оценка запаса на 1 га лесопокрытой площади не превышает 5%;

4) мультиспектральные снимки необходимо использовать для корректировки площадей хозяйств в целом, без разбиения на страты. В результате эксперимента выявлено, что в пределах лесного района хвой-но-широколиственных лесов европейской части РФ по материалам дистанционного зондирования Земли наиболее точно определяются площади лесных насаждений, занятые хвойными и лиственными породами. Отклонения площадей хозяйств по результатам классификации снимков с космических аппаратов Landsat ЕТМ+ и Terra (Aster) от фактических площадей, определенных лесоустройством, составляют по хвойному хозяйству 1,2%, по мягколиственному - 0,9%;

5) необходимо использовать дополнительные источники информации для определения значений площадей не покрытых лесом и нелесных земель. Поскольку суммарная площадь не покрытых лесом и нелесных земель, определенная по результатам классификации космических снимков, имеет отклонение от данных лесоустройства

равное -10,7%.

Основные положения диссертации опубликованы в научных работах

В изданиях рекомендованных ВАК:

1 .Черных, В. JI. Совершенствование методики выборочной таксации запаса древостоев на примере Учебно-опытного лесничества Республики Марий Эл / В. JI. Черных, Е. С. Вдовин, Д. М. Ворожцов // Вестник Марийского государственного технического университета. Серия «Лес. Экология. Природопользование». - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. - № 1. -С. 3-10.

2. Черных, В. Л. Закономерности распределения основных таксационных показателей в лесных стратах на территории Республики Марий Эл / В. Л. Черных, Е. С. Вдовин, М. А. Ануфриев, А. А. Домрачев // Известия СПбГАУ. - 2011 .-№ 24. - С. 270-274.

В других изданиях:

3. Вдовин, Е. С. Выборочная таксация запаса лесных насаждений в условиях Учебно-опытного лесничества / Е.С. Вдовин, B.JI. Черных // Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность, мониторинг и адаптационные технологии: материалы международной конференции с элементами научной школы для молодёжи [Электронный ресурс]. - Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет, 2010. - С. 184-188. - URL: http://csfm.marstu.net/publications.html. - Дата обращения: 02.12.2010.

4. Вдовин, Е. С. Динамика наличного запаса стволовой древесины в разных типах лесорастительных условий Учебно-опытного лесничества / Е. С. Вдовин; науч. рук. В. Л. Черных // Научному прогрессу - творчество молодых: сб. материалов междунар. молодеж. науч. конф. по естеств,-науч. и техн. дисциплинам. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2010. - Ч. 2. -С. 344-345.

5. Вдовин, Е. С. Определение мест закладки пробных площадей для проведения государственной инвентаризации лесов / Е. С. Вдовин,

B. Л. Черных // Наука в условиях современности: сб. статей студентов, аспирантов, докторантов и преподавателей МарГТУ. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2010.-С. 3-5.

6. Вдовин, Е. С. Ретроспективный анализ структуры лесного фонда Учебно-опытного лесничества по данным выборочной таксации / Е. С. Вдовин; науч. рук. В. Л. Черных // Научному прогрессу - творчество молодых: сб. материалов междунар. молодеж. науч. конф. по естеств.-науч. и техн. дисциплинам. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. - Ч. 3. -

C. 67-70.

7. Вдовин, Е. С. Сравнение способов организации выборки при проведении выборочной инвентаризации лесного фонда Учебно-опытного лесничества / Е. С. Вдовин, В. Л. Черных // Исследования. Технологии. Инновации: сб. статей студентов, аспирантов, докторантов и преподавателей МарГТУ. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. - С. 3-6.

8. Черных, В. Л. Закономерности распределения основных таксационных показателей в лесных стратах на территории Учебно-опытного лесничества Марий Эл / В. Л. Черных, Е.С. Вдовин И Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг: материалы международного научно-практического семинара [Электронный ресурс]. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. - С. 129-136. - URL: http://csfin.marstu.net/publications.html. - Дата обращения: 14.11.2011.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписями, заверенными гербовой печатью, присылать ученому секретарю диссертационного совета Д212.115.03 при Марийском государственном техническом университете канд^ с.-х. наук Д.И. Мухортову по адресу: 424000, Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3. Тел./факс: 8 (8362) 41-08-72. E-mail: muhortovdi@marstu.net.

Подписано в печать 17.11.11 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 4733.

Редакционно-издательский центр Марийского государственного технического университета 424006 Йошкар-Ола, ул. Панфилова, 17

Содержание диссертации, кандидата сельскохозяйственных наук, Вдовин, Евгений Сергеевич

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА.

1.1. Методы таксации.

1.2. Теоретические основы выборочных методов инвентаризации леса.

1.3. История развития выборочных методов инвентаризации лесов в России и за рубежом.

1.4. Внедрение государственной инвентаризации лесов Российской Федерации.

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ, ПРОГРАММА, МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ И ОБЪЁМ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА.

2.1. Описание объекта.

2.2. Программа исследований.

2.3. Методика исследований.

2.3.1. Планирование выборочной инвентаризации лесных насаждений.

2.3.1.1. Подготовительные работы.

2.3.1.2. Основные этапы изготовления лесных карт.

2.3.1.3. Стратификация лесных насаждений и определение площадей страт по результатам классификации космических снимков.

2.3.1.4. Расчёт количества пробных площадей для объекта работы.67,

2.3.1.5.Размещение пробных площадей в объекте работы.

2.3.1.6. Размер и форма учетных единиц.

2.3.2. Полевые работы при проведении выборочной таксации лесных насаждений.

2.3.3. Камеральная обработка полевого материала.

2.3.3.1. Обработка данных пробных площадей.

2.3.3.2. Статистическая обработка баз данных.

2.4. Инструментальное и программное обеспечение.

2.5. Объём экспериментального материала.

ГЛАВА 3. ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ К ВЫБОРОЧНОЙ ТАКСАЦИИ ЛЕСА ПРИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИНВЕНТАРИЗАЦИИ ЛЕСОВ.

3.1. Динамика лесных страт при государственной инвентаризации леса.

3.2. Сравнение результатов выборочной инвентаризации с данными лесоустройства.

3.3. Точность определения площадей страт по результатам классификации цветных спектрозональных снимков среднего и высокого разрешения.

3.4. Закономерности распределения основных таксационных показателей в лесных стратах.

ГЛАВА 4. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВЫБОРОЧНОЙ ТАКСАЦИИ ПРИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ

ИНВЕНТАРИЗАЦИИ ЛЕСОВ.

4.1. Подготовительные работы при проведении выборочной инвентаризации на основе регулярной сети.

4.2. Определение площадей страт.

4.3. Влияние способа выборки на оценку запаса в стратах.

4.4. Алгоритм методических основ выборочной таксации количественных и качественных характеристик лесов при проведении государственной инвентаризации лесов.141*»

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Совершенствование выборочного метода таксации при государственной инвентаризации лесов"

Актуальность темы. Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) -важнейший элемент национальной лесной политики. ГИЛ проводится в обязательном порядке в отношении лесов, расположенных на землях лесного фонда и землях иных категорий, независимо от принадлежности прав владения, распоряжения и пользования лесами. Это долгосрочная программа, направленная на получение статистически обоснованной информации о состоянии и развитии лесов России для информационного обеспечения управления в области использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов, а также в области государственного лесного контроля и надзора по лесным районам субъекта федерации.

На сегодняшний день существует ряд проблем. Во-первых, инвентаризация в тех или иных регионах проводится по разным технологиям с различной дробностью и точностью работ, что усложняет процесс сбора и обработки информации. Во-вторых, объединение данных инвентаризации лесных хозяйств, устроенных в различное время, приводит к искаженнь1м результатам, поскольку происходят изменения методики оценки таксационных показателей.

Цель работы. Совершенствование методических основ выборочной инвентаризации лесов в статике и динамике.

Задачи исследования:

1) оценить существующие методические подходы к реализации ГИЛ на территории России;

4) оценить тип распределения вероятностей основных таксационных показателей лесных страт опытного объекта;

5) выявить динамику лесных страт опытного объекта и их таксационную характеристику;

6) провести сравнительный анализ методических подходов для выбора метода закладки пробных площадей;

7) разработать методические рекомендации по выборочной таксации леса.

Объект исследования - лесной фонд Республики Марий Эл.

Предмет исследования - выборочный метод оценки таксационных показателей лесов.

Научная новизна работы. Впервые для условий района хвойно-широколиственных лесов европейской части РФ в пределах Республики1,

Марий Эл проведена апробация существующей методики учёта лесов, основанной на выборочно-статистическом подходе, и предложены методические рекомендации по совершенствованию существующей методики проведения ГИЛ.

Научные положения, выносимые на защиту:

Апробация. Основные результаты исследований докладывались на международной научной студенческой конференции по естественным и техническим дисциплинам «Научному прогрессу — творчество молодых» (Йошкар-Ола, 2010, 2011), международной научной конференции «Лесные экосистемы в условиях изменяющегося климата: биологическая продуктивность, мониторинг и адаптационные технологии» (Йошкар-Ола, 2010), международной научной конференции «Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг» (Йошкар-Ола, 2011), научной конференции профессорско-преподавательского состава, докторантов, аспирантов, сотрудников МарГТУ (Йошкар-Ола, 2010, 2011), международной научной конференции «Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг» (Йошкар-Ола, 2011).

Исследования выполнялись в рамках государственного контракта! №16.515.11.5053: «Проведение проблемно-ориентированных прикладных*'' исследований в области технологии заготовки и воспроизводства лесных ресурсов» по теме: «Разработка инновационной системы эффективного устойчивого лесопользования и лесовосстановления на ландшафтно-типологической основе с использованием адаптивно-модульных образцов техники и инфотелекоммуникационных методов экомониторинга».

Пригородного, Куженерского, Новоторъяльского, Сернурского и Учебно-опытного лесничеств Республики Марий Эл.

Автором лично выполнены постановка цели и задач исследования, разработка его программы, анализ литературы, сбор, обработка и анализ исходного материала, формулирование выводов и основных положений диссертации.

Заключение Диссертация по теме "Лесоустройство и лесная таксация", Вдовин, Евгений Сергеевич

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

Согласно полученным в ходе исследования результатам были сделаны следующие выводы:

4) при классификации снимков среднего (Landsat ЕТМ+) и высокого разрешения (Aster) наиболее успешно можно определить площади, занятые хвойными и лиственными породами, с погрешностью 1-2%, а также суммарную площадь не покрытых лесом и нелесных земель. Дальнейшее разбиение на страты не даёт положительного эффекта ввиду больших погрешностей (до 180%);

7) влияние способов организации выборки на точность определения запаса доказано. При сравнении существующего подхода к организации ГИЛ, когда пробные площади в пространстве располагаются нерегулярно, с подходом на основе использования регулярной сети выяснилось, что выборочные средние по запасу достоверно различаются только в стратах молодняков и средневозрастных насаждений. Различие выборочных средних по запасу в указанных стратах связано с большим варьированием запаса в них. Проявляется эффект случайной ошибки репрезентативности;

8) на начальном этапе (при оценке лесов в статике) организация выборки по существующему алгоритму и на основе использования регулярной сети при ГИЛ будут давать близкие результаты, но на перспективу регулярная сеть предпочтительнее, поскольку при таком подходе к организации ГИЛ в динамике погрешность определения площадей страт не превышает 5%.

РЕКОМЕНДАЦИИ ПРОИЗВОДСТВУ

В соответствии с полученными результатами выработаны следующие рекомендации:

1) для определения мест закладки пробных площадей предлагается использовать систематический отбор в пределах отдельно взятой страты. При использовании существующего подхода проведения ГИЛ систематический отбор пробных площадей в пределах таксационных выделов, входящих в конкретную страту, даёт отклонение от фактических данных 2,7% по запасу, в то время как случайный отбор внутри страт даёт отклонение по запасу 9%;

3) в пределах лесного района предлагается использовать регулярную сеть, заданной густоты. Регулярная сеть пробных площадей при неизменной репрезентативности выборок («25 га на одну пробную площадь) даёт достаточно точную оценку площадей страт в отличие от оценки площадей страт по результатам классификации космических снимков. Отклонения по площади не выходят за пределы 5%, а оценка запаса на 1 га лесопокрытой площади не превышает 5%;

4) мультиспектральные снимки необходимо использовать для корректировки площадей хозяйств в целом без разбиения на страты. В результате эксперимента выявлено, что в пределах лесного района хвойно-широколиственных лесов европейской части РФ по материалам дистанционного зондирования Земли наиболее точно определяются площади лесных насаждений, занятые хвойными и лиственными породами. Отклонения площадей хозяйств по результатам классификации снимков с космических аппаратов Landsat ЕТМ+ и Terra (Aster) от фактических площадей, определенных лесоустройством, составляют по хвойному хозяйству 1,2%, по мягколиственному - 0,9%;

5) необходимо использовать дополнительные источники информации для определения значений площадей не покрытых лесом и нелесных земель. Суммарная площадь не покрытых лесом и нелесных земель, определенная по результатам классификации космических снимков, имеет отклонение от данных лесоустройства равное -10,7%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Государственная инвентаризация лесов - определение их количественных и качественных характеристик - является наиболее сложным процессом (методически и организационно) и, конечно, наиболее трудоемким, что объясняется, в первую очередь, огромными размерами и природным разнообразием нашей страны и слаборазвитой инфраструктурой. ГИЛ основана на материалах лесоустройства и математико-статистическом выборочном методе наблюдений на сети постоянных пробных площадей и проводится путем закладки пробных площадей, проведения измерений на них по определенной системе. При этом изучаются качественные и количественные характеристики лесов в соответствии с законами математической статистики и закономерными взаимосвязями между таксационными показателями насаждений.

Результаты апробации действующих Рабочих правил проведения полевых работ по государственной инвентаризации лесов Российской Федерации, полученные на основе статистически достоверных данных, доказывают слабые стороны применяемой методики.

Главная слабая сторона методики ГИЛ - репрезентативность данных, полученных с пробных площадей. Это обусловлено тем, что на этапе подготовительных работ пробные площади располагаются не по регулярной сети, а по лесоустроительным картам, которые могут содержать ошибки.

Точность оценки запаса в методике принимается на уровне отдельно взятой страты, что также не лучшим образом сказывается на достоверности данных. Это связано с тем, что оптимальное количество ПП для страт будет меняться.

Осуществление ГИЛ на основе регулярной сети пробных площадей на территории лесного района в пределах субъекта федерации позволяет получить более точную информацию о лесном фонде района в отличие от нерегулярного способа закладки пробных площадей.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, кандидата сельскохозяйственных наук, Вдовин, Евгений Сергеевич, Йошкар-Ола

1. Алексеев, A.C. Мониторинг лесных экосистем / A.C. Алексеев. - СПб: Изд-во СПбГЛТА, 2003. - 116 с.

2. Анисочкин, В.Г. О точности таксации насаждений при разных методах выборки / В.Г. Анисочкин // Лесное хозяйство. 1974. - № 8. - С. 65- 67.

3. Антанайтис, В.В. Опыт инвентаризации лесов Литвы математико-статистическим методом / В.В. Антанайтис, И.Н. Репшис. М.: Лесная промышленность, 1973. - 104 с.

4. Анучин, Н.П. Лесная таксация: учебник для вузов / Н.П. Анучин. М.: ВНИИЛМ, 2004. - 552 с.

5. Байтин, А. А. Лесоустройство в зарубежных странах / АА. Байтин, И. В. Логвинов, Д.П. Столяров. -М.: Лесная промышленность, 1964.- 268 с.

6. Богачев, A.B. Методы таксации лесного и лесосечного фонда / A.B. Богачев, С.Н. Свалов // Лесоведение и лесоводство: Итоги науки и техники. М.: ВНИТИ, 1978. - Т. 2. - С. 7-109.

7. Бугаев, В.А. Инвентаризация неосвоенных лесов фотостатистическими методами: текст лекций / В.А. Бугаев, А.Н. Смольянов. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1995.-22 с.

8. Ю.Бугаев, В.А. Основы лесоустройства / В.А. Бугаев, А.Н. Смольянов. -Воронеж: Изд-во ВГУ, 1982. 230 с.

9. П.Вайс, A.A. Таксация выделов методом многоугольной выборки/ A.A. Вайс // Лесное хозяйство. 2006. - № 4. - С.46-47.

10. Васильева, Д.П. Ландшафтная география Марийской АССР / Д.П. Васильева. Йошкар-Ола: Марийск. кн. изд-во, 1979. - 133 с.

11. Верхунов, П.М. Лесоустройство: учебное пособие / П.М. Верхунов, Н.А Моисеев, Е.С. Мурахтанов. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. - 444 с.

12. Верхунов, П.М. Таксация леса: учебное пособие / П.М. Верхунов, В.Л. Черных. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 392 с.

13. Владимирова, H.A. Возможности применения космических снимков для государственной инвентаризации лесов / H.A. Владимирова // Геопрофи. -2010.-№ 2.-С. 45-49.

14. Ганина, Н.В. Распределение деревьев по диаметру с помощью функции Вейбулла / Н.В. Ганина // Лесоведение. 1984. - № 2. - С. 17-19.

15. Глазов, Н.М. Статистический метод в таксации и лесоустройстве / Н.М. Глазов. -М.: Лесная промышленность, 1976. -144 с.

16. Глушенков, И.С. Оптимизация выборок при проведении государственной инвентаризации лесов / И.С. Глушенков, О.И. Глушенков // Лесное хозяйство. -2009.-№2. -С. 46-47.

17. Гусев, H.H. Лесоустройство / H.H. Гусев, В.В. Заварзин, В.А. Солдатов; под ред. А. Н. Филипчука. М.: ВНИИЛМ, 2004. - 288 с.

18. Гусев, H.H. Новое в лесоинвентаризации и лесоустройстве / H.H. Гусев, В.М. Павлов, С.Г. Синицын. М.: Изд-во Государственного комитета лесного хозяйства Совета Министров СССР, 1972. - 42 с.

19. Гусев, H.H. Статистические методы лесоучетных работ в СССР и за рубежом / Н. Н. Гусев. М.: Гослесхоз СССР, ЦБНТИ, 1979. - 48 с.

20. Дворецкий, М.Л. Пособие по вариационной статистике / М.Л. Дворецкий. -М.: Лесная промышленность, 1971. 104 с.

21. Деградация по кодексу Электронный ресурс. URL: http://www.gisindex.ru/Doc/Deg.html. - Дата обращения: 01.12.2010

22. Демаков, Ю.П. Пространственная структура лесного фонда Республики Марий Эл / Ю.П. Демаков, А.Е. Смыков, С.А. Денисов // Вестник МарГТУ. Серия:.

23. Лес. Экология. Природопользование. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2008. - № 1. -С.3-18.

24. Добрынин, Б.Ф. Геоморфологический очерк Горьковского и Кировского краев // Природа Горьковского и Кировского краев. Горький, 1935. - С. 57-90.

25. Захаров, В.К. Лесная таксация / В. К. Захаров. М.: Лесная промышленность, 1971.-408 с.

26. ЗЗ.Зиганшин, Р. А. Таксация горных лесов на природной основе / Р. А. Зиганшин. Красноярск: Изд-во СО РАН, 1997. - 176 с.

27. Иванова, В.М. Математическая сатистика / В.М. Иванова. М.: Высшая школа, 1981.-371 с.

28. Исаев, А. С. Аэрокосмический мониторинг лесов и его техническая основа. Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве / A.C. Исаев, В.И. Сухих. М.: Наука, - 1990. -С. 166-175.

29. Кокрен, У. Методы выборочного исследования / У. Кокрен. М.: Статистика, 1976.-440 с.

30. Креснов, В. Мы строим реалистичные планы / В. Креснов // Леса России. -2008. -№ 13.-С. 3.

31. Кулешис, А.П. Опыт определения запаса древесины государственных лесов Литовской ССР выборочным методом : автореф. дис. на соискание уч. степени канд. с.-х. наук : спец. 06.03.02 «Лесоустройство и лесная таксация» / А. П. Кулешис. Каунас, 1972. - 24 с.

32. Куприенко, Н.В. Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение: учебное пособие / Н.В. Куприенко, O.A. Пономарева, Д.В. Тихонов -3-е изд. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2009. - 138 с.

33. Курнаев, С. Ф. Лесорастительное районирование СССР / С.Ф. Курнаев. -М.: Наука, 1973. 202 с.

34. Лакин, Г.Ф. Биометрия: учебное пособие для вузов / Г.Ф. Лакин. -М.: Высшая школа, 1990. 352 с.

35. Леса и лесное хозяйство Финляндии Электронный ресурс. URL: http ://www.mmm. fi/attachments/5 fewJ2161 /5mwhC VJh7/Files/CurrentFile/MMM metsarus.pdf. - Дата обращения: 02.08.2008.

36. Лесной кодекс Российской Федерации. Новая редакция Текст.: федер. закон : принят Гос. Думой 4 декабря 2006 года. М.: ТК Велби; Изд-во: «Проспект», 2008. - 68 с.

37. Лесной план Республики Марий Эл утвержден распоряжением Правительства Республики Марий Эл от 23.12.2008 г. №806-р.

38. Лесоустроительная инструкция утверждена приказом МПР РФ от 6 февраля 2008 г.. -М.: Минюст РФ, 2008. 61 с.

39. Малышева, Н.В. Дистанционное зондирование для изучения лесных экосистем, учета, контроля и управления лесными ресурсами / Н.В. Малышева// Лесохозяйственная информация. -2002. -№ 1. С. 31-62.

40. Медведев, Е. М. Инвентаризация и мониторинг лесов: лазерная локация и цифровая аэросъемка / Е.М. Медведев, И.М. Данилин // Лесное хозяйство. -2007.-№6.-С 41-43.

41. Митропольский, А.К. Техника статистических вычислений/ А.К. Митропольский. -М.: Физматгиз, 1971. 576 с.

42. Мороз, П.И. Методы инвентаризации лесов во Франции / П.И.Мороз. -М.: Изд-во Государственного комитета лесного хозяйства Совета Министров СССР,1969. 55 с.

43. Национальная инвентаризация лесов Финляндии Электронный ресурс. -URL: http://www.forestforum.ru/ viewtopic.php?f=9&t=1986&p= 4309&hilit=65. -Дата обращения: 02.08.2008.

44. Опубликованы результаты 10-й общенациональной инвентаризации лесов Финляндии Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.wood.ru/ru/lonewsid-13184.html. - Дата обращения: 02.08.2008.

45. Основные выводы инвентаризации лесов мира, проведенной FAO в 2005 г. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.forestforum.ru/ viewtopic.php?f=9&t=1071&p=1673&hilit=69. - Дата обращения: 02.08.2008.

46. Положение о подготовке лесного плана субъекта РФ утверждено постановлением Правительства РФ от 24 апреля 2007 г. № 246. -М.: Минюст РФ, 2007. 3 с.

47. Попова, A.B. Таксация леса. Учебная практика: учебное пособие / A.B. Попова, В;Л. Черных. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2009.-264 с.

48. Порядок исчисления расчетной лесосеки утвержден приказом МПР России от 27 мая 2011 г. № 191. .-М.: Минюст РФ, 2011.-6 с.

49. Рабочие правила проведения полевых работ по государственной инвентаризации лесов Российской Федерации. -М.: ФГУП Рослесинфорг, 2009. 96 с.

50. Редько, Г.И. Лесокультурное районирование Среднего Поволжья // Рациональное использование и воспроизводство лесных ресурсов, межвуз. сб. науч. тр. Л., 1988. - С. 99-106.

51. Романов, Е.М. Состояние и проблемы воспроизводства лесов Росссии / Е.М. Романов, Н.В. Еремин, Т.В. Нуреева // Вестник МарГТУ. Серия: Лес. Экология. Природопользование. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. -№ 1. -С.5-14.

52. Самойлов, Н.Ф. Организация лесного хозяйства в Республике Камерун / Н.Ф. Самойлов, Жорж Амугу Ондуа // Лесное хозяйство. 2000. - № 6. -С. 50-51.

53. Самойлович, Г.Г. Особенности технологии инвентаризации лесов с использованием аэроснимков при лесоустройстве / Г.Г. Самойлович. Л.: ЛТА, 1972.-78 с.

54. Самойлович, Г.Г. Применение аэрофотосъемки и авиации в лесном хозяйстве / Г. Г. Самойлович. -М.: Лесная промышленность, 1964. 485 с.

55. Свалов, H.H. Вариационная статистика: учебное пособие для вузов / H.H. Свалов. -М.: Лесная промышленность, 1977. 177 с.

56. Свалов, С.Н. Методы лесоинвентаризации / С.Н. Свалов, Г.С. Дзебисашвили. Тбилиси: Мецниеребека, 1981. -222 с.

57. Смирнов, В.Н. Почвы Марийской АССР, их генезис, эволюция и пути улучшения / В.Н. Смирнов. Йошкар-Ола: Марийск. кн. изд-во. - 1968. -531 с.

58. Современные направления в лесоустройстве Швеции Электронный ресурс. URL: http://www.bioscience.ru/Conference/EAForest2004/ Sections/ Sek2.htm. - Дата обращения: 02.08.2008.

59. Соколов, П.А. Вариационная статистика: учебное пособие / П.А. Соколов, В.Л. Черных. Йошкар-Ола: МарПИ, 1990. - 104 с.

60. Статистические методы лесоинвентаризации внедряются в развивающихся странах Электронный ресурс. URL: http://forestforum.ru/ viewtopic. php?f=9&t=329&p=423&hilit=87. - Дата обращения: 02.08.2008.

61. Ступишин, A.B. Физико-географическое районирование Среднего Поволжья / A.B. Ступишин. Казань: Издательство Казанского университета, 1969. - 124 с.

62. Сухих, В. И. Проблемы лесоуправления и лесоустройства в современной России / В. И. Сухих, Р. Ф. Трейфельд // Лесное хозяйство. 2009. -№5.-С. 31-34

63. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: учебник / В.И. Сухих. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 392 с.

64. Федосимов, А. Н. Выборочная таксация леса / А. Н. Федосимов,

65. В. Г. Анисочкин. -М.: Лесная промышленность, 1979. 170 с.

66. Федосимов, А.Н. Инвентаризация леса выборочными методами / А.Н. Федосимов -М.: Лесная промышленность, 1986. 192 с.

67. Федосимов, А.Н. Математико-статистический метод учета лесосырьевых ресурсов / А.Н. Федосимов. М.: Лесная промышленность, 1974. - 56 с.

68. Федосимов, А.Н. Методическое руководство учета лесного фонда статистическим способом в областях с интенсивным лесным хозяйством / А. Н. Федосимов, B.C. Чуенков, Ю.Б. Копытов. -М.: ВНИИЛМ, 1967. 21 с.

69. Федосимов, А.Н. Научные основы выборочной инвентаризации леса : автореф. дис. на соискание уч. степени д-ра с.-х. наук : спец. 06.03.02 «Лесоустройство и лесная таксация» / А. Н. Федосимов. М., 1982. - 31 с.

70. Филипчук, А.Н. Определения объема выборки для государственной инвентаризации лесов России / А.Н Филипчук, Д.В. Хлюстов, Г.Н. Чадин // Лесной вестник. М., 2009 . - № 3 (66). - С. 64-66.

71. Филипчук, А.Н. Обзор методов инвентаризации в зарубежных странах / А. Н. Филипчук, В. В. Страхов, В. К. Тепляков. М.: Вниицлесресурс, 1994. -25 с.

72. Филипчук, А.Н. Теоретические основы системы государственной инвентаризации лесов России : автореф. дис. на соискание уч. степени д-ра с.-х. наук: спец. 06.03.02 «Лесоустройство и лесная таксация» / А. Н. Филипчук. -М., 1996.-34 с.

73. Хватов, А.Г. Многоугольная выборка в лесной таксации /А.Г. Хватов // Лесное хозяйство. 1988. -№ 1. - С. 37-39.

74. Чадин, Г.Н. Оценка продуктивности древостоев в новой системе государственной инвентаризации лесов / Г. Н. Чадин, А. Н. Филипчук // Леса Евразии Русский Север:, 2007 г.: материалы VII междунар. конф. - М.: ГОУ ВПО МГУЛ, 2007.-С. 70-72.

75. Черных, B.JI. Геоинформационные системы в лесном хозяйстве: учебное пособие / B.JI. Черных. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 204 с.

76. Черных, B.JI. Закономерности распределения основных таксационных показателей в лесных стратах на территории Республики Марий Эл / B.JI. Черных, Е.С. Вдовин, М.А. Ануфриев, A.A. Домрачев // Известия СПбГАУ. 2011. - № 24. - С.270-274.

77. Чистяков, А.Р. Типы лесов Марийской АССР и сопредельных районов / А.Р. Чистяков, А.К. Денисов. Йошкар-Ола: Марийск. кн. изд-во, 1959. - 73 с.

78. Ярошенко, А. О системе государственной инвентаризации лесов в Швеции Электронный ресурс. / А. Ярошенко. URL: http://www.wood.ru/ ru/loal05.html. - Дата обращения: 02.08.2008.

79. Bechtold, W.A. The enhanced forest inventory and analysis program — national sampling design and estimation procedure / W.A. Bechtold, P.L. Patterson // Gen. Tech. Rep. SRS-80, Ashville, NC, USDA For.Ser., Southern Res. Sta. 2005. -85 p.

80. Bitterlich, W. The relascope idea. Relative measurements in Forestry / W. Bitterlich. Salburg: Commonwealth agriltural bureaux, 1984. - 242 p.

81. Dumitru, S. Accuracy assessment of biomass and forested area classification from Modis, Landsat-TM satellite imagery and forest inventory plot data / S. Dumitru M.J. Dennis. // ASPRS, Annual Conference Tampa, Florida. -2007. -10 p.

82. Gabler, K. Methods of the Austrian forest inventory 2000/02: origins, approaches, design, sampling, data models, evaluation and calculation of standard error / K. Gabler, K. Schadauer // BFW-BERICHTE. 2008. - 121 p.

83. Gregoire, T. G. Sampling at the stand boundary: a comparison based on mean square error of seven methods / T. G. Gregoire, С. T. Scott // 19th World Congr. "Sci. Forest.: IUFRO's 2nd Century". Montreal, 1990. - P. 39.

84. Hakan Olsson. Текущие и перспективные методы дистанционного зондирования, используемые в лесном хозяйстве Швеции Электронный ресурс. / Olsson Hakan et al. URL: http://www.scanex.ru/ru/publications/ default.asp). - Дата обращения 02.08.2008.

85. Hall John B. Multiple-nearest-tree sampling in an ecological survey of Af-romontane catchment forest / B. Hall John. // Forest Ecol. and Manag. 1991. -№3.4.-P. 245-266.

86. Lithuanian national forest inventory 1998-2002: sampling design, methods, results. Kaunas, 2003. 254 p.

87. Lorenz, M. Forest assessment for changing information needs / M. Lorenz et al. // Forests in the global balance changing paradigms - IUFRO World Series.-2005.- P. 139-150.

88. Mackisack, M. S. Simulating the forest and the pointsampling process as an aid in designing forest inventories / G. B. Wood, M. S. Mackisack // Forest Ecol. and Manag. 1990. - № 1-2. - P. 79-103.

89. Mandallaz, D. Forest inventory with optimal two-phase, two-stage sampling schemes based on the anticipated variance / D. Mandallaz, Ye Ronghua // Can. J. Forest Res.-1999.-№ 11.-P. 1691-1708

90. McRoberts, R.E. The enhanced forest inventory and analysis program of the USDA Forest service: historical perspective and announcement of statistical documentation / R.E. McRoberts // Journal of Forestry. 2005. - P. 304-308.

91. Ranneby, B. Designing a new national forest survey for Sweden / B. Ranneby // Studia Forestalia Suecica. 1987. - № 177. - 29 p.

92. Reich Robin, M. Evaluation of three sampling design for determining total forest biomass using radar backscatter / M. Reich Robin, Hussin Yousif Ali // Int. Symp. Oper. Remote Sens., Enschede. 1993. - P. 149-161.

93. Survey instruction for the second national forest inventory (2001-2002) / Federal Ministry of Food, Agriculture and Consumer protection. -Bonn.-2006.- llOp.

Информация о работе

Вдовин, Евгений Сергеевич
кандидата сельскохозяйственных наук
Йошкар-Ола, 2011
ВАК 06.03.02

Диссертация

Совершенствование выборочного метода таксации при государственной инвентаризации лесов - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы