Simulation modeling of selective cutting in the spruce forest stands of the Russian Far East


Cite item

Full Text

Abstract

The author has studied the process of the stock and structure of spruce stands restoration after selective cutting with different tree removal intensities, based on simulation modeling. The modeling results show that when the stock reaches the value which was before the cutting, the forest stand structure does not restore to its initial state. With a removal rate of 10–40%, the forest stand structure restoration requires 10–15 years more, than that of the stock.

Full Text

В настоящее время интенсивное использование лесных ресурсов приводит к возникновению различных неблагоприятных последствий, связанных с вырождением естественных лесов, ухудшением их состояния, биоразнообразия и уменьшением запасов древесины. В связи с этим важным аспектом являются вопросы рационального использования этих ресурсов.

Рациональное лесопользование представляет собой непрерывное и неистощительное использование лесных ресурсов с такой интенсивностью и таким образом, чтобы обеспечить их биологическое разнообразие, продуктивность и возобновление, а также способность выполнять соответствующие экологические, экономические и социальные функции.

Одним из методов рационального лесопользования являются выборочные рубки, которые предусматривают формирование молодого подроста с одновременным использованием спелой древесины, обеспечивая непрерывное возобновление, выращивание и эксплуатацию леса.

Выборочная рубка – это метод лесопользования, при котором периодически вырубаются отдельные деревья в количестве, гарантирующем сохранение и эффективное восстановление леса. В лесу после выборочной рубки полностью сохраняется биоценоз, благоприятствующий росту основной лесообразующей породы и быстрому восстановлению древостоя [1].

В настоящей работе приведены результаты моделирования процессов восстановления разновозрастных еловых древостоев после выборочных рубок разной интенсивности. По степени распространения и хозяйственному значению елово-пихтовые леса являются одной из преобладающих лесных формаций на Дальнем Востоке России, уступая по площади и запасам только лиственничникам.

Для решения этих задач использовали имитационную компьютерную модель, в которой учитывается пространственное расположение каждого дерева [2, 4]. Такой подход позволяет легко имитировать различные режимы выборочных рубок, удаляя часть деревьев необходимого размера и пространственного расположения на любом шаге моделирования.

Результаты

вычислительных экспериментов

На основе имитационной модели исследовали процесс восстановления запаса и структуры елового древостоя до исходного состояния после выборочных рубок с разной интенсивностью изъятия деревьев. Моделирование выборочных рубок осуществлялось на площадке размером 40×40 м, когда древостой достигал разновозрастной стадии развития, что составляет порядка 700 лет. Вырубались деревья, начиная с максимального диаметра и ниже, пока не был получен необходимый процент по запасу. Оценивали скорость и степень восстановления структуры древесного сообщества до прежнего состояния. Для оценки степени восстановления структуры древостоя после выборочной рубки использовали распределение деревьев по ступеням толщины, сравнивая его с первоначальным состоянием.

При проведении вычислительных экспериментов рассматривали интенсивность изъятия в размере 10%, 20%, 30% и 40% от общего запаса древесины, что согласуется с рекомендациями к проведению добровольно-выборочных рубок. Согласно этим рекомендациям, интенсивность рубки составляет 1520% через 815 лет, 2130% через 1530 лет, 40% с периодичностью 2540 лет в зависимости от состояния насаждения и хода возобновления [3]. Результаты моделирования показали, что при такой интенсивности изъятия запас древостоя восстанавливается до прежнего состояния через 20, 35, 45 и 60 лет соответственно (рис. 1, красная линия).

Рассмотрим модельный сценарий процесса восстановления структуры древостоя при интенсивности изъятия 30% от общего запаса древесины. Изначально в процессе восстановления древостоя увеличивается число деревьев среднего диаметра от 20 до 32 см, что связано с улучшением условий освещения. При этом отсутствуют деревья последней ступени толщины (рис. 2б). В случае, когда запас древесины достигает первоначального значения (через 45 лет после рубки), структура древостоя не соответствует первоначальному состоянию, наблюдается незначительное число деревьев последней ступени толщины (рис. 2в). Восстановление структуры древостоя до исходного состояния наблюдается через 60 лет после рубки (рис. 2г). Результаты моделирования показали, что при интенсивности изъятия 10%, 20%, 30%, 40% для восстановления структуры древостоя необходимо 30, 45, 60 и 75 лет соответственно, что на 1015 лет больше, чем для восстановления запаса (рис. 1, синяя линия).

Согласно полученным результатам моделирования, при существующих рекомендациях к проведению добровольно-выборочных рубок (1520% через 815 лет, 2130% через 1530 лет, 40% с периодичностью 2540 лет) запас древостоя не восстанавливается до первоначального состояния. В этом случае интервал между рубками меньше, чем полученные расчетные значения. Рассмотрим, как изменяются качественные и количественные характеристики вырубленной древесины при уменьшении интервала между рубками.

В табл. приведены результаты вычислительных экспериментов для 30% интенсивности изъятия. Из табл. видно, что при периодичности рубок 30 лет диаметр вырубленных деревьев незначительно уменьшается по сравнению с периодичностью 45 лет, когда запас древостоя восстанавливается до своего максимального значения. При этом объем вырубленной древесины за одну рубку уменьшается, но частота эксплуатации участка увеличивается, что может быть выгодно при долгосрочном планировании. Дальнейшее уменьшение интервала между рубками приводит к более значительному уменьшению диаметров и запаса вырубленной древесины.

Таким образом, существующие рекомендации к проведению добровольно-выборочных рубок можно считать некоторым компромиссом, позволяющим увеличить частоту рубок на участке при сохранении качественных характеристик древесины.

Также были построены модельные сценарии восстановления запаса и структуры елового древостоя в зависимости от степени повреждения подроста в процессе выборочных рубок. Рассматривали сценарий выборочных рубок с интенсивностью изъятия 30% и периодичностью 40 лет при повреждении 70% подроста. Результаты моделирования показали, что повреждение подроста в этом случае не оказывает влияния на скорость восстановление запаса. При этом происходят изменения в структуре древостоя. Существенно увеличивается число деревьев с диаметром ствола от 4 до 8 см и снижается количество деревьев с диаметром 816 см. Подрост до 4 см восстанавливается в полной мере. Распределение деревьев с диаметром выше 20 см также сохраняется.

×

About the authors

A. N. Kolobov

Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН

Author for correspondence.
Email: alex_0201@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1048-4876
Russian Federation, ул. Шолом-Алейхема 4, г. Биробиджан, 679016

References

  1. Valyaev V.N. Vyborochnye i sploshnolesosechnye rubki v Karelii (Sravnitel’naya produktivnost’) Selective and continuous cutting in Karelia (Comparative productivity). Petrozavodsk: Kareliya Publ., 1984. 64 p. (In Russ.).
  2. Kolobov A.N. Modeling of Spatiotemporal Dynamics of the Wooden Communities: Individually Aligned Approach. Lesovedenie, 2014, no. 5. pp. 72–82. (In Russ.). EDN: SQBXBF.
  3. Koryakin V.N. Spravochnik dlya ucheta lesnykh resursov Dal’nego Vostoka (Handbook for accounting of forest resources in the Far East). Khabarovsk: Dal’NIILKH, 2010. 526 p. (In Russ.).
  4. Basic provisions on logging of the main use in the forests of the Russian Federation. Order of the Federal Forestry Service of Russia no. 260 dated 30.09.1993. Elektronnyi fond pravovykh i normativno-tekhnicheskikh dokumentov. Available at: https://docs.cntd.ru/document/9013066 (accessed: 10.03.2025). (In Russ.).
  5. Kolobov A.N., Frisman E.Y. Individual-based model of spatio-temporal dynamics of mixed forest stands. Ecological Complexity, 2016, vol. 27, pp. 29–39. doi: 10.1016/j.ecocom.2015.10.002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Kolobov A.N.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».