Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Информац_технологии_Черных_2000

.pdf
Скачиваний:
131
Добавлен:
08.04.2015
Размер:
5.77 Mб
Скачать

-151 -

6.2.Информационно-аналитическая система долгосрочного прогнозирования динамики лесного

фонда лесхоза

6.2.1. Структура прогнозно-аналитической системы для разработки проекта устойчивого управления лесным хозяйством

История управления лесами в России и опыт других стран показывают, что концепция лесоуправления, в основе которой лежит только максимизация дохода, без учета поддержания средообразующих и нерыночных полезностей лесов, может привести к необратимым изменениям ландшафтов и видового состава флоры и фауны, к общему обеднению природной среды, уменьшению биологического разнообразия и, в результате, к резкому снижению биологической устойчивости леса (Страхов, 1997).

Устойчивое управление лесами представляет собой совокупность целенаправленных, долгосрочных, экономически выгодных взаимоотношений человека и лесных экосистем. Эти взаимоотношения могут сопровождаться периодическим изъятием лесной продукции, а также использованием нерыночных полезностей леса, но не должны вести к деградации или исчезновению лесов, должны поддерживать на приемлемом для лесных экосистем и посильном для общества уровне состояние биологического разнообразия и продуктивности лесов. Традиционная лесная политика в России и бывшем СССР не учитывала в полной мере биосферную роль лесов. Историческая неравномерность освоения отдельных регионов в сочетании с неравномерностью размещения лесных ресурсов и командным стилем управления привели к сильным диспропорциям развития лесного сектора экономики и местами к почти полному истощению лесных ресурсов.

Из этого вытекает необходимость создания объективного информационного инструмента для разработки проектов устойчивого лесопользования в лесхозах. Понятно, что такой инструмент, назовем его прогнозно-аналитической системой разработки проекта устойчивого управления лесным хозяйством, должен обладать возможностями прогнозирования долгосрочной (вплоть до оборота рубки) динамики развития лесного фонда с учетом:

антропогенных воздействий (главное и побочное промышленное лесопользование, лесохозяйственные мероприятия, загрязнение атмосферы и вод, рекреация, сельскохозяйственное использование -выпас, зеленые корма

ит.д.), стихийных природных бедствий (пожары, массовые вспышки численности вредителей леса, ветровалы, изменения климата и др.);

процессов взаимосвязи окружающей среды и леса (биогеоценотической природы леса), формирования средообразующих функций леса (климат, гидрология водосборов, биологический круговорот и пр.), природоохранных функций (биоразнообразие и очистка окружающей среды,

- 152 -

местообитание и убежища животного мира и тд.).

На рис. 6.4 представлена общая схема прогнозно-аналитической системы для разработки проектов устойчивого управления лесным хозяйством уровня лесхоза. В следующих разделах приведем описание взаимодействия ряда основных модулей и блоков комплекса и некоторые результаты моделирования динамики лесного фонда на примере конкретного лесничества.

6.2.2. Моделирование пространственной динамики разновозрастного многопородного древостоя

Задачи, выбор программных средств и модельного объекта

В соответствии с "Инструкцией по проведению лесоустройства в лесном фонде России" (1995) одним из обязательных пунктов лесоустроительного проектирования является прогноз динамики лесного фонда и лесопользования. При этом указывается, что показатели прогноза динамики лесного фонда должны характеризовать эффективность проектируемых лесохозяйственных мероприятий и лесопользования, их влияние на улучшение лесов, на рациональное использование земель лесного фонда. Следовательно, при разработке прогноза необходимо учитывать последствия этих мероприятий. По инструкции прогноз динамики лесного фонда необходимо разрабатывать на длительный период, вплоть до оборота рубки. Такой прогноз невозможно сделать без моделей, адекватно отражающих динамики лесных насаждений под воздействием эндогенных и экзогенных, в том числе антропогенных факторов, и специальных программных средств, реализующих эти модели. Кроме того, методы имитационного математического моделирования и прогнозирования являются одним из мощных современных средств обеспечения научной и информационной поддержки принимаемых решений по устойчивому управлению лесами.

- 153 -

Рис. 6.4. Общая схема модулъно-бпочной структуры прогнозноаналитической системы для проектирования устойчивого управления

лесами Последовательная разработка информационного комплекса

государственной системы управления лесами подразумевает создание на одном из этапов разработки модуля, использующего в обработке информации методы математического моделирования. В зависимости от целевых установок такой модуль может выполнять функции прогноза, контроля, поддержки выбора оптимального решения и т.д.

Для работы выбран повыдельный уровень представления информации - производственный уровень лесхоза в иерархии государственной системы управления лесами. Это связано с тем, что информация именно этого уровня является базовой; на всех следующих ступенях иерархии управления лесным хозяйством происходит ее обобщение и интеграция. Кроме того, все

- 154 -

лесохозяйственные воздействия планируются и реализуются именно на этом уровне, что создает настоятельную необходимость создания именно для этого уровня блока прогноза развития древостоя и моделирования разных вариантов хозяйственных воздействий.

В работе был использован базовый модуль ЛИС совмещенной информационной системы "Таксационные показатели ГИЗЛ "Горки" на картографической основе 1:10 000 в среде MS-DOS".

Для выполнения поставленной задачи была выбрана имитационная модель динамики древостоя - специализированный комплекс программ "Лесной массив" (Чумаченко, Сысуев и др., 1996, 1997). Одним из основных преимуществ выбранной модели является то, что она позволяет давать долгосрочный прогноз-динамики сложного (разновозрастного) смешанного (разнопородного) древостоя с достаточно глубоким биоэкологическим обоснованием. Другой особенностью этой модели является возможность прогнозирования динамики древостоев с учетом их пространственного размещения. Важнейшим аргументом в выборе этого программного комплекса является также то, что исходными данными для моделирования служат стандартные таксационные и планово-картографические материалы лесоустройства. Модуль математического моделирования в своей работе использует данные атрибутного и геоинформационного блоков ЛИС и обеспечивает исследование влияния различных вариантов хозяйственной деятельности на развитие лесонасаждений, позволяет моделировать различные ситуации ведения лесного хозяйства, применение оптимизационных моделей дает возможность наиболее рационально планировать проведение лесохозяйственных мероприятий с учетом имеющихся материально-технических, финансовых, трудовых и временных ресурсов.

Структура модуля и взаимодействие отдельных блоков

Общая схема прогнозного модуля специализированного комплекса программ "Лесной массив" и составляющих блоков представлена на рис. 6.5.

Комплекс программ "Лесной массив" состоит из нескольких целевых блоков, каждый из которых, в свою очередь, носит проблемный характер и является объектом специальных исследований в области математического моделирования. Глубину проработки любого блока разработчики старались оставлять таковой, чтобы результаты всего комплекса программ могли хорошо интерпретироваться с биологической точки зрения. При разработке модели учитывали следующие обстоятельства: во-первых, чрезмерная детализация разработки какого-либо блока закономерно приводит к запросу новых входных данных, что неизбежно увеличит трудозатраты исследователей, разработчиков (а в дальнейшем и конечных пользователей) и потребует дополнительные вычислительные ресурсы; во-вторых, точные результаты работы одних, более детально разработанных , блоков могут быть осреднены при использовании их другими блоками модели.

- 155 -

Рис. б. 5. Структура я схема работы модели динамики насаждений

Описание алгоритма работы модели роста древостоя

Данная модель должна решать поставленную задачу при достаточном минимуме входных данных и выдавать информацию, хорошо согласующуюся с биоэкологическими процессами, протекающими в реальных лесных сообществах. Таким образом, разработчики модели ориентировались на основной стандартный информационный поток, характерный для лесной отрасли, который базируется на параметрах таксационных описаний.

Продолжительность одного шага моделирования принята в модели за 10 лет. Длительность шага обусловлена тем, что для заданной местности за этот период времени происходит сглаживание климатических колебаний и неравномерности плодоношения древесных пород. Кроме того, большинство таблиц хода роста ориентированы на подобные временные интервалы, а в практике лесопользования все хозяйственные мероприятия планируются и выполняются, в основном, на отрезках времени, кратных 10 годам.

Используя данные о ходе роста видов, входящих в состав насаждений, модель рассчитывает текущий прирост по диаметру и высоте, учитывая при этом положение элемента в древостое. В программе принято, что основным фактором, влияющим на рост растения под пологом леса, является световое довольствие, так как остальные факторы (такие, как плодородие почвы, влагообеспечение и пр.) являются медленно меняющимися и косвенно

- 156 -

учитываются при задании бонитета насаждения для каждого выдела. Главным узлом программного комплекса "Лесной массив" является

блок "Древостой". Здесь сосредоточены все сведения о пошаговом состоянии моделируемого лесного пространства. Запросы этого центрального блока обслуживаются прочими блоками комплекса с передачей требуемых параметров и результатов расчетов. До начала первого шага блок "Древостой" преобразует исходную информацию во внутренние форматы представления данных.

Каждый шаг моделирования начинается с работы блока "Свет". Блок "Свет" определяет прозрачность каждой ячейки с учетом параметров древесных пород, находящихся в ней: количества особей каждой породы, средней высоты, протяженности и формы кроны, коэффициента пропускания света кроной. Интегральное значение фотосинтетической активной радиации (ФАР) в каждой точке пространства рассчитывается с учетом самозатенения и светопро-пускных особенностей окружения рассматриваемой ячейки. Рассчитанные в блоке "Свет" данные определяют прирост моделируемых видов, высоту, бонитет, онтогенетическое состояние и далее состав насаждения, полноту и запас древесины в расчете на каждый элемент.

Используя данные о ходе роста видов, входящих в состав насаждений, блок "Прирост" модели рассчитывает для каждого элемента текущий прирост древесных пород по диаметру и в высоту, учитывая при этом положение элемента в древостое. В модели принято, что основным фактором, влияющим на рост деревьев под пологом леса, является световое довольствие, так как остальные существенные факторы (такие, как плодородие почвы, влагообеспечение и пр.) являются достаточно устойчивыми обобщенными (10-летнее усреднение) характеристиками для каждой точки пространства и косвенно учитываются при задании биологического бонитета насаждения для каждого выдела.

Изреживание древостоев (естественное или искусственное) оказывает сильнейшее влияние на жизнедеятельность лесных ценозов. Без детального учета изменений, вызванных изреживанием численного, породного, возрастного состава древостоев, построение достаточно точных моделей леса представляется нереальной задачей. В этих целях разработан блок "Изреживание", который включает в себя два основных варианта поведения модели: эндогенное изреживание, как следствие внутри- и межвидовых конкурентных отношений, и изреживание в результате экзогенных факторов.

Эндогенное изреживание моделируется тремя последовательными операциями. Во-первых, модель отыскивает и удаляет из древостоя те группы особей, которые не достигают параметров по высоте, характерных для данной породы данного возраста для наихудшего из заданных бонитетов. Аналогично модель удаляет породы, достигшие предельного, согласно данным ТХР этих пород, возраста.

Во-вторых, так как в модели основным лимитирующим фактором выступает свет, то для каждой породы деревьев в данном элементе выдела вычисляется коэффициент потери прироста за один шаг. Коэффициент в

- 157 -

модели определен как отношение реального прироста к оптимальному (максимальному). Критерием отмирания данной породной группы является уменьшение рассчитанного коэффициента ниже заданного уровня (в текущей реализации модели-10%).

В-третьих, для поддержания плотности особей ниже критических значений (по биологическим параметрам) блок "Изреживание" выполняет перерасчет численности в элементе. В каждом ярусе древостоя определяется зона наивысшей конкуренции за пространство и доступная площадь для роста крон. Перераспределение площади в ярусе за счет межкроновых просветов начинается с теневыносливых видов. Тем самым они вытесняют более светолюбивые, изменяя пропорции занятых площадей каждым видом. Для нижнего яруса доступная площадь рассчитывается с учетом плотности взрослой части древесной синузии.

Изреживание в результате экзогенных факторов включает в себя антропогенные, техногенные и прочие внешние воздействия на моделируемые виды. Условия дополнительного изреживания могут подключаться на любом шаге и быть избирательными.

После моделирования изреживания осуществляется перерасчет светового довольствия каждого элемента с одновременным изменением данных о высоте прикрепления кроны для отдельных древесных пород элемента.

В модели учитывается и появление подроста в рассматриваемом элементе. Появление подроста определеной породы задается заносом зачатков (семян), интенсивность заноса зачатков зависит от степени удаленности элемента Oi генеративных (плодоносящих) особей данной древесной породы и световых условий их развития. Количественную оценку возможности поселения подроста определенной древесной породы в рассматриваемый элемент производит блок "Воспроизводство". Этот блок модели определяет видовой состав генеративных особей, находящихся в элементах окружения на расстоянии эффективного разноса зачатков для воспроизводства.

Моделируется также возможность порослевого возобновления подроста в элементе. Ввиду различной скорости роста и продолжительности онтогенеза, разных таблиц хода роста порослевых и семенных насаждений расчеты по ним проводятся дифференцированно.

После обработки каждого шага модели элемент содержит характеристики по породному и возрастному составам древостоя и его биометрическим показателям: древесная порода, возраст и возрастное состояние, средняя высота дерева и прикрепления кроны, средний диаметр ствола, площадь проекции и форма кроны, достигнутый (расчетный) и биологический бонитет. Кроме того, рассчитываются сведения о запасе и полноте древостоя.

Эти средние данные являются основой для работы различных прикладных программ. По заданным в модели правилам блок "Древостой" организует выборки, производит статистическую обработку, выполняет

- 158 -

сборку элементов в таксационные выделы.

Схема пользовательского интерфейса прогнозного модуля имитационной модели динамики древостоя

На рис.б.б представлено главное окно программного комплекса. Основное меню состоит из 5 пунктов: Моделирование, Параметры видов, Справочники, Сервисные функции, Выход.

Моделирование содержит 3 опции: Моделирование шага (задается шаг моделирования), Просмотр базы древостоя (осуществляется доступ в режиме просмотра к базе результатов задаваемого пользователем шага), Таблицы хода роста (просмотр и коррекция базы с таблицами хода роста всех участвующих в моделировании видов).

Параметры видов задаются в зависимости от возрастного состояния и включают в себя следующие пункты: Просветы в пологе ('определяются в зависимости от максимальной сомкнутости крон чистого древостоя), Возрастные коэффициенты (коэффициенты перевода таксационных параметров в возрастные состояния на основе отношения текущей высоты и максимальной высоты чистого древостоя), Форма крон (задается отношением длины конической части кроны к цилиндрической), Зона активного роста (отношение высоты начала теневого конуса к общей высоте дерева), Изреживание экзогенное (процент отпада деревьев в разных возрастных состояниях, вызванного внутренними по отношению к лесному объекту причинами, - животными, случайными вывалами и пр.), Порослевое возобновление (количество поросли на пень), Прозрачность крон (коэффициент пропускания солнечной энергии единицей длины кроны дерева - расчетный коэффициент из режима "Сервисные функцииКоэффициент пропускания", см. ниже), Разнос зачатков (эффективное расстояние разноса зачатков), Требование к свету (пользователь задает значение относительной освещенности, при которой отмечается отмирание нижних ветвей; значение оптимального светового довольствия рассчитывается в режиме "Сервисные функции - Коэффициент пропускания").

- 159 -

Рис. 6.6. Внешний вид экрана при работе модели

Задайте необходимые параметры

 

 

Моделируемый вид 1

 

Возрастное состояние

1

Абсолютный возраст

10

 

Имматурное

 

Высота дерева 2.9

 

Расчетный бонитет

2.92

Высота прикрепления кроны

1.0

Форма кроны

1

Записать результат

 

Точка свет.min %%

7

 

Нет да

Под пологом %%

6.99

 

 

Коэффициент пропускания света

0.03

 

 

Рис 6.7. Режим *Сервисные функции-Коэффициент пропускания*

Остановимся более подробно на режиме "Сервисные функции - Коэффициентпропускания" (рис. 6.7).

Для расчета трудно поддающегося измерению показателя - показателя пропускания света единицей длины кроны дерева - разработана программа его расчета на основе данных, которые измерить достаточно несложно (на рисунке данные, получаемые из других баз имеют нормальное начертание, а вводимые пользователем - полужирное).

Программа начинает подбирать коэффициент пропускания, начиная с 0. При этом сравнивается значение света, рассчитанное по используемому в

- 160 -

модели алгоритму, и значение светового довольствия под пологом (принято, что это значение равно значению точки отмирания нижних ветвей). Как только эти значения примерно сравняются, пользователю предлагается выбор "Записать результат -ДА-НЕТ".

6.2.3. Тематические справочные базы данных и базы знаний

База данных - набор фактов, используемых и преобразуемых в информационной системе.

Справочная база данных - набор фактов, утверждений и заключений, используемых в информационной системе, но не преобразуемых ею.

База знаний - часть информационной системы, содержащая экспертные знания; база знаний как часть информационной системы использует технологии доступа и анализа информации на слабо формализованных принципах.

Алгоритм - упорядоченная формализованная совокупность операций, обеспечивающая устойчивое решение законченной задачи (т.е. задачи с законченной постановкой).

Справочные базы данных и базы знаний прогнозного модуля "Лесной массив"

Для настройки и успешной работы модели использованы собранные группой экспертов справочные базы данных и базы знаний, составленные на основе обширного фактического материала, данных из научной литературы. Кроме того, справочные базы данных были дополнены информацией, полученной путем экспертной оценки и расчета отдельных параметров по независимым моделям.

Комплекс справочных баз данных "Биологические характеристики развития древесных пород"

Информация, составившая эти базы, была собрана в результате анализа литературы и многолетних натурных исследований (Смирнова и др., 1990), [13]. Для работы модели составлены справочные базы основных биологических параметров древесных пород отдельно для каждого из этапов онтогенеза деревьев каждой породы. При составлении таких справочных баз основывались на концепции дискретного описания онтогенеза [13,92], которая описывает онтогенез растений как последовательность дискретных состояний. В каждом дискретном (онтогенетическом) состоянии особи характеризуются набором морфоструктурных и биометрических признаков, они выполняют определенную функциональную роль в популяции и сообществе. Для чистых насаждений параметры особей отдельных онтогенетических возрастов хорошо коррелируют с параметрами особей отдельных, соответствующих им абсолютных возрастов. Однако при

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.