Editor’s Note

封面

如何引用文章

全文:

全文:

Dear colleagues!

We are pleased to present the first 2024 issue of our journal.

Sustainable forest management is impossible in any country without up-to-date and reliable forest data. One of the methods of forest resource accounting is the state forest inventory (SFI), the first cycle of which in Russia was completed in 2020. The issue opens with an article written by a team of authors from Volga State University of Technology and Roslesinforg. The article is devoted to the analysis of the growing stock data based on the materials from 57.5 thousand permanent sample plots established in accordance with the SFI methodology in 69 constituent entities of the Russian Federation. The results obtained by the authors may be the basis for revising a large list of regulatory documents governing the objectives and implementation of forestry practices.

The estimation of the phytomass of forest plantations using the Random Forest machine learning algorithm, which was carried out by a team of researchers under the scientific supervision of E. A. Kurbanov, shows that the combination of the Sentinel-2 spectral bands and vegetation indices improves the accuracy of stand phytomass estimates. The work of researchers from the Botanical Garden of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences under the leadership of V. A. Usoltsev focuses on estimating the phytomass of the bark of branches of Scots pine. The authors have proposed models for estimating the bark share in the branch mass of natural pine forests and plantations.

Two articles deal with biotechnology issues. In the first one, the authors from the Department of Forest Plantations, Selection and Biotechnology (Volga State University of Technology) present the results of developing a method for obtaining primary oak explants from green cuttings. The other article, written by researchers from Kostroma State University, introduces the readers to the features of activating the switch of the development of microspores from the gametophytic to the sporophytic program in varietal forms of blueberry depending on the macroelement composition of the medium.

The section Forestry Technologies and Machines begins with an article that substantiates a novel technology of harvesting timber in commercial fire-damaged pine forests while ensuring the preservation of the seed material for the natural regeneration of pine. The second article presents a method for optimizing the bucking of tree length stems. Simulation modeling of the process of cutting tree lengths into assortments was applied, with input and output factors taken into account. The proposed optimization method allows a significant increase in the yield of finished products in terms of value and volume indicators.

The section Problems of Ecology and Rational Nature Management presents the findings of the study that investigated, using the remote sensing technology, the productivity of forest stands and the growth of Abies cilicica L. trees in the Fir and Cedar Reserve located in the northern part of the Syrian coast mountain range near Slunfah in Lattakia Governorate, Syria. The accuracy of the models for estimating the average height, average diameter, wood stock and basal area of trees ranged from 6 to 12 %.

The section Dates, Events, Comments provides recommendations of the Parliamentary Hearings held on December 14, 2023 by the Federation Council Committee on Agriculture and Food Policy and Environmental Management on the theme "Forest seed production as a basis for the intensification of forest regeneration".

Dear readers, we hope that you will find the research results presented in this issue interesting and relevant for your work.

Professor Evgeny Romanov

×

参考

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».