Аграрный вестник Урала № 03 (170) 2018
Биология и биотехнологииУДК:630.231.1
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПОТЕНЦИАЛА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ЛЕ-СОВОССТАНОВЛЕНИЯ ПО ЭЛЕКТРОННОЙ БАЗЕ ДАННЫХ ЛЕСНОГО УЧАСТКА
Описана методика получения достоверныхданных о состоянии предварительного лесовосстановления с использованиемэлектронной базы данных лесного участка. Анализ подроста основан наиспользовании электронной базы данных, сформированной из таксационных описаний,в табличном редакторе «Microsoft Office Excel 2016». Использование действующихнормативных документов в сочетании с корректно составленной базой данныхлесного участка позволит с минимальными трудозатратами проанализировать обеспеченностьподростом предварительной генерации на лесном участке неограниченной площади.Полученные данные позволят оценить каждый выдел и получить общую статистику повсему анализируемому участку. В статье предложены две методики анализаколичественных показателей подроста предварительной генерации. Повыделеннаяметодика описывает возможность анализа количества подроста предварительнойгенерации на каждом выделе с последующей генерализацией полученных данных всводные таблицы по всему анализируемому участку. Использование повыделенной методикианализа позволит получить данные о необходимом способе лесовосстановлениясогласно критериям действующих нормативных документов. Повыделенная методика изложенана основе критериев обеспеченности подростом для среднеуральского таежногорайона с описанием принципа формирования критериев для других районов. Дляустановления закономерностей накопления подроста рекомендуется использоватьметодику оценки потенциала лесовосстановления, весь объем базы данныханализируется по среднему значению густоты подроста. Использование предложенныхметодик позволит сократить трудозатраты при анализе электронных баз данных внесколько раз по сравнению с неавтоматизированным анализом в табличном редактореи в сотни раз по сравнению с анализом при использовании бумажных таксационныхописаний.
Ключевые слова:
подрост, таксационное описание, база данных, обеспеченность, лесовосстановление.
Список литературы:
Литература
1. Оптимизация лесопользования в производных березняках Сред-него Урала / С. Г. Казанцев, С. В. Залесов, А. С. Залесов. Екатеринбург : Уральский гос. лесотехн. университет, 2006. 156 с.
2. Ландшафтные рубки в лесопарках / С. В. Залесов, А. Ф. Хайрет-динов. Екатеринбург : Уральский гос. лесотехн. университет, 2011. 176 с.
3. Экологизированные рубки леса / В. А. Азаренок, С. В. Залесов. Екатеринбург : Уральский гос. лесотехн. университет, 2015. 97 с.
4. Переформирование производных мягколиственных насаждений в лиственничники на Южном Урале / А. С. Оплетаев, С. В. Залесов. Екатеринбург : Уральский гос. лесотехн. университет, 2015. 175 с.
5. Сортиментная заготовка древесины / В. А. Азаренок, Э. Ф. Герц, С. В. Залесов, А. В. Мехренцев. Екатеринбург : Уральский гос. лесотехн. университет, 2015. 140 с.
6. Анализ повыделенной геобазы с использованием SQL-запросов для определения статистически достоверной информации на примере ГИС MapInfo / А. И. Чермных, А. С. Оплетаев // Леса России и хозяйство в них. 2013. № 44-1. С. 53–54.
7. Об утверждении Правил лесовосстановления: утв. приказом Минпри-роды России от 29 июня 2016 г. № 375.
8. К вопросу о необходимости уточнения перечня лесных районов Свердловской области / Г. А. Годовалов, С. В. Залесов, Е. С. Залесова, А. И. Чермных // Леса России и хозяйство в них. 2016. № 3. С. 12–19.
9. Обеспеченность подростом предварительной генерации пере-стойных насаждений Челябинской области / А. С. Оплетаев, А. И. Чермных, А. Р. Киршбаум // Успехи современного естествознания. 2017. № 7. С. 42–46.
10. Критерии подбора насаждений для проведения опытных рубок в условиях уральского учебно-опытного лесхоза / Г. А Годовалов, Е. С. Залесова, А. И. Чермных // Леса России и хозяйство в них. 2016. № 4. С. 4–12.
11. Обеспеченность подростом кедра сибирского спелых насаждений различных формаций / С. В. Залесов, Л. А. Белов, С. Н. Гаврилов, А. В. Неволин, А. И. Чермных // Леса России и хозяйство в них. 2013. № 44-1. С. 17–20.
Скачать статью в PDF:
