Воронов М.П., кандидат технических наук, доцент
Усольцев В.А., доктор технических наук, профессор
Часовских В.П., доктор технических наук, профессор
(Уральский государственный лесотехнический университет)
МОДЕЛИ МОНИТОРИНГА УРОВНЯ ДЕПОНИРОВАНИЯ УГЛЕРОДА
ЛЕСНЫМИ ЭКОСИСТЕМАМИ
В статье приводится обзор моделей для определения уровня депонирования диоксида углерода лесными экосистемами, которые используются в Уральском государственном лесотехническом университете.
Ключевые слова: модель, диоксид углерода, экосистема.
THE MODELS FOR MONITORING OF FOREST ECOSYSTEMS CARBON DIOXIDE
DEPOSITION LEVEL
Within the article there is a review of the models for determination of forest ecosystems carbon dioxide deposition level, which are used in Ural State Forest Engineering University.
Keywords: model, carbon dioxide, ecosystem.
Углеродный баланс может быть использован в качестве показателя, характеризующего большинство видов человеческой деятельности. Разница между эмиссией и депонированием углерода позволяет выявлять степень и источники загрязнения.
В УГЛТУ существуют следующие методики для оценки уровня депонирования углерода лесными экосистемами:
1.При помощи регрессионных моделей фитомассы насаждений (Воронов М.П., Усольцев В.А., Часовских В.П., 2012; Усольцев В.А., 2010). В разработанных моделях совмещены базы данных о фитомассе и первичной продукции, полученные на пробных площадях с материалами Государственного учета лесного фонда (ГУЛФ) для территории Уральского федерального округа (10 территориальных образований). Модели позволяют рассчитывать общий углеродный пул фитомассы лесов и годичное депонирование углерода в фитомассе на уровне федерального округа, административного образования, лесхоза, лесничества, квартала или выдела.
Модели, описывающие зависимость фитомассы в абсолютно сухом состоянии (Pi, т/га) каждой фракции (стволы, ветви, хвоя, корни, нижние ярусы, куда включены подлесок, подрост и напочвенный покров - соответственно Pst, Pbr, Pf, Pr, Pu, т/га) от возраста (А, лет) и запаса (М, м3/га) насаждения, рассчитаны для каждой древесной породы отдельно (Воронов М П., Усольцев В.А., Часовских В.П., 2012).
Общий вид модели:
lnP, или ln(P,/M) = f [lnA, (lnA)2, lnM, ln(PbrM), ln (Pf/M), Pst].
Далее приводятся характеристики этой по основным лесообразующим породам. В качестве примера приведена характеристика модели для лиственницы в таблице 1.
Таблица 1
Характеристика уравнений для лиственницы Урала
Зависимые переменные Константы и независимые переменные Я2 8Е
ао ах(1пЛ) а2(1п4)2 а3(1пМ) а41п(РЬг/М)
Лиственница
1nPst, т/га -0,8145 0,0396 - 0,9956 - 0,992 0,106
1п(РЬг/М), т/м3 1,4611 -1,7473 0,1777 - - 0,288 0,236
1п(Р/М), т/м3 -0,9048 -0,3814 - - 0,5662 0,519 0,367
1пРг, т/га -1,2790 0,3425 - 0,5960 - 0,856 0,504
1п(Ри), т/га 1,7538 0,6194 - -0,8091 - 0,501 0,762
Модели, описывающие зависимость прироста фитомассы каждой фракции от возраста (А) и запаса (М) имеют вид:
\iaZi = { (1пА, 1пМ, 1пР/ 1пРг, 1пРи). Характеристика модели для лиственницы приведена в таблице 2.
Таблица 2
Характеристика уравнений для лиственницы Пермского края
Зависимые переменные Константы и независимые переменные Я2 8Б
а0 а:(1пА) а2(1пМ) а3(1пР/) | а4(1пРг) аа(1пРи)
Лиственница
1п^0 0,5296 -0,6384 0,5172 0,4014 - - 0,878 0,475
1п^Ьг) -0,2296 -0,4553 - 1,7087 - - 0,948 0,436
вд) -0,0252 -0,6206 0,6229 - - - 0,647 0,508
1n(Zг) -8,0556 0,8931 0,7663 - - - 0,769 0,786
1n(Zu) -5,0276 - - - - 1,7243 0,939 0,376
Вышеописанные модели реализованы в рамках автоматизированной системы (Воронов М П. и др., 2009; Иво^веу У.Л., Уогопоу М.Р., СЬавоувЫкЬ У.Р., 2011). В рамках системы была автоматизирована процедура расчета коэффициентов для моделей фитомассы и прироста. Согласно способу Чебышева множественное корреляционное уравнение приведено к виду:
г
1|( ЛЖ ЛЖ н)\.
- Г12£2(¡2) +
Г12 г13
1 г '23
1 г23
г 32 1
с основной ошибкой
1.234..
О",
- 1 - г2 -12
£
2( ¡2) 1
Г12 Г13
1 Г23
1 Г23
Г32 1
'3( ¡3)
+
32
г12 г13 г14
1 г23 г24
г 32 1 г34
1 г23 г24
Г32 1 г34
г '42 г43 1
Г12 г13 г14
1 г23 г24
г 32 1 г34
г 23 1 1 г '32 г23 1 г24 Г34
г 42 г43 1
£2(¡2 ) £3( ]Ъ) £4( Д)
1 г23 Г24
г 32 1 г34
1 Г23
Г32 1
+.
г
23
2
2
1
Далее выводятся формулы для расчета коэффициентов регрессионных уравнений, выражающих зависимость фитомассы и прироста фитомассы от 4 независимых переменных (Воронов М.П., Усольцев В.А., Часовских В.П., 2011): - свободный член (а):
а - Х Г12Х2^1 , Г23Х2^1 ¿1 Х3 ¿1 , Х
а ~ х 1--
У
У\
0\X2 Ч\ , ОX3 Ч2 0\X4 Чз , О X5 Ч 4 --1-----1--
23
коэффициент при X2 (a}):
Q\ =
r\20\ Г2ЗО
У °2
+
ОЧ\
коэффициент при X3 (a2):
a 2 =
О S\ G\P 0\Ч2
коэффициент при X4 (a3):
a3 =
У\
О , oq
■ +
коэффициент при X5 (a4):
o\ Ч4
На основе вышеописанного алгоритма в среде ADABAS и Natural реализованы приложения, которые могут использоваться как при научно-исследовательской деятельности, так и в учебном процессе. Приложения позволяют осуществлять поиск данных по конкретному лесничеству по названию лесничества, породе возрасту, а также просматривать данные всех групп возраста определенной породы лесничества и, изменяя данные о лесопокрытой площади и запасе, пересчитать значения фитомассы и прироста фитомассы с учетом измененных данных.
2. Средствами аэрокосмической съемки. На базе Уральского государственного университета существует Центр космического мониторинга, имеющий доступ к снимкам 4-х спутников (Terra, Aqua (MODIS), SPOT 4 и RADARSAT-!) с разрешением от 50 до 2000 м. Основной профиль Центра - Мониторинг хозяйственной деятельности УрФО на основе анализа уровня депонирования углерода по данным аэрокосмической съемки. Данные аэроснимков позволяют создать модели для оценки изменения уровня депонирования углерода (СО2) в УрФО. Эти оценки дают возможность выявить степень и основные источники загрязнения СО2, а также планировать хозяйственную деятельность промышленных предприятий и муниципальных образований с минимальным экологическим ущербом и максимальной эффективностью использования природных ресурсов.
Центр космического мониторинга оснащен:
- программными комплексами обработки данных дистанционного зондирования Земли: ENVI с модулями обработки космических радиолокационных изображений SARscape Basic и SARscape InSAR; ERDAS Imagine, ScanEXImage Processor, Fhotomod;
- геоинформационными системами: ArcGis, ArcView со специализированными модулями геостатистического анализа, 3D моделирования и пространственного анализа и MicroStation;
что дает возможность получать и использовать как при проведении научных исследований, так и в учебном процессе карты состояния свойств растительности, карты состояний
2
2
3
2
3
4
4
5
2
2
2
3
3
3
4
4
a4
5
свойств почв и почвообразующих пород, карты состояния свойств ландшафта, карты распределения лесов по породам и группам возраста.
Совмещение оценок уровня депонирования углерода и оценок уровня эмиссии и концентрации, могут быть использованы при решении таких задач, как контроль лесовозобновления; мониторинг вредителей и болезней; мониторинг загрязнения окружающей среды; мониторинг и картирование лесных горючих материалов; экологический мониторинг и прочих.
ЛИТЕРАТУРА
1. Воронов М.П., Усольцев В.А., Часовских В.П. Алгоритм автоматического расчета значений коэффициентов регрессионных уравнений оценки углерододепонирующей способности лесов при обновлении справочных данных // Фундаментальные исследования. -Пенза: Типография ИД «Академия Естествознания», 2011. - №12 - с. 89-95.
2. Воронов М.П., Усольцев В.А., Часовских В.П., Бараковских Е.В. Система пространственного анализа депонирования углерода лесами в среде СУБД ADABAS // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. Вып. 186. С-Пб. ГЛТА, 2009. С. 188-195.
3. Воронов М.П., Усольцев В.А., Часовских В.П. Исследование методов и разработка информационной системы определения и картирования депонируемого лесами углерода в среде Natural: Монография, 2 изд. испр. и доп. - Екатеринбург: Урал. гос. лесотехн. ун-т, 2012. 192 с.
4. Усольцев В.А. Фитомасса и первичная продукция лесов Евразии. - Екатеринбург: УрО РАН, 2010. 570 с.
5. Usol'tsev V.A., Voronov M.P., Chasovskikh V.P. Net Primary Production of Ural Forests: Methods and Results of Automated Estimating // Russian Journal of Ecology, 2011, Vol. 42, No. 5, pp. 362-370.
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.