Augšanas gaitas modeļu pilnveidošana (2020. gads).

Augšanas gaitas modeļu pilnveidošana (2020. gads).

Pētījums veikts, lai pilnveidotu augšanas gaitas modeļus, kas izmantojami mežsaimniecības plānošanas rīkos un būtiski atvieglo LVM saimnieciskās darbības plānošanu un tās modelēšanu ilgākam laika periodam.

Atbilstoši metodikai Pētījuma gaitā atsevišķos gados vai katru gadu veikti sekojoši darba uzdevumi:

  1. -2020. Augšanas gaitas modeļiem nepieciešamo datu sagatavošana no 2015.- 2019. gada meža statistiskās inventarizācijas (MSI) mērījumu datiem.

Meža statistiskās inventarizācijas (MSI) parauglaukumu datu bāzē atlasīti un MS Excel datorprogrammā, turpmākajai apstrādei piemērotā formātā, kas ļauj analizēt datus individuāla koka līmenī, ievadīti dati par 5077 pirmā cikla parauglaukumu pārmērījumiem 2. un 3. ciklā, kā arī 1021 ceturtajā ciklā atkārtoti pārmērīta parauglaukuma dati. Šī informācija tālāk izmantojama gan parauglaukumu, gan meža elementu, gan atsevišķu koku augšanas gaitas prognožu modeļu izstrādē.

  1. -2020. 2017. gadā izstrādāto H, D, G augšanas gaitas vienādojumu (meža elementiem) koeficientu precizēšana, balstot uz 3. MSI cikla 5 gadu datiem, t.sk. arī kopšanas ciršu efekta atspoguļojošo modeļu pilnveidošana.

Iepriekšējos pētījumu posmos pārbaudīti virkne dažādu zinātniskajā literatūrā publicētu vienādojumu. Vienojoties ar LVM pārstāvjiem, pieņemts lēmums, ka šī pētījuma ietvaros jauni vienādojumi netiek pārbaudīti, bet tikai precizēti koeficienti vienādojumiem, kuri pētījuma pirmajos gados bija ar labākajiem statistiskajiem rādītājiem. Pakāpeniski iegūstot informāciju par 3. MSI ciklā uzmērītajiem parauglaukumiem, katru gadu precizēti koeficienti uz lielāku parauglaukumu datu bāzi. 2019. g. aprēķini veikti jau izmantojot visu 5 gadu trešā cikla datu bāzi. Šādi aprēķināti 2017. gadā izstrādātie atsevišķa meža elementa vidējā augstuma, vidējā caurmēra un šķērslaukuma aktualizācijas modeļu koeficienti. Ik gadus veikts vienādojumu statistisks izvērtējums. Izmantojot 4. cikla 1.gada parauglaukumu 1.cikla datus, aprēķini veikti atsevišķi starpinventarizācijas periodā koptiem un nekoptiem MSI parauglaukumiem. Veikts vienādojumu statistisks izvērtējums. Konstatēts, ka pēc vienādojumu sistēmas, kas izmantota augšanas gaitas testēšanai, prognozētie D, H un G pieaugumi 15 g. laikā ir kopumā piesardzīgāki nekā pārmērījumos konstatētie, bet nav konstatētas ievērojamas sistemātiskas atšķirības. 15 gadu prognozes procentuālā vidējā novirze H dažādām sugām ir no -1 līdz+5%, caurmēram no 0,8-6,7%, bet šķērslaukumam no -8 līdz +6,4%. Atsevišķi vērtējot koptās audzes, konstatēts, ka paraugkopai P, un E audzēs vienādojumi prognozē mazāku šķērslaukuma pieaugumu nekā konstatēts dabā parauglaukumus pārmērot 4. ciklā. Tomēr tā kā pārbaudes datu kopā ir tikai viena gada mērījumi, pašreiz nerekomendējam veikt korekcijas/kalibrācijas koeficientu lietošanu esošajā vienādojumu sistēmā.

  1. Audžu modālo (biežāk sastopamo) šķērslaukuma vērtību noteikšana relatīvi ilgi neapsaimniekotām audzēm.

Tā kā virknē gadījumu LVM plānošanas sistēmā nepieciešams modelēt arī audžu attīstību bez saimnieciskās darbības ietekmes, bet izvērtējot augšanas gaitas vienādojumu prognozes, konstatēts, ka tās ekstrapolējot garākā laika posmā, sistēmā tiek ģenerēta visu parauglaukumu šķērslaukumu konverģēšana uz pilnu biezību un atbilstošu augšanu gar pašizretināšanās līniju. Balstoties uz MSI parauglaukumu, kuros nav konstatēta saimnieciskā darbība nevienā no MSI cikliem, datiem, aprēķināts mediānais šķērslaukums pa valdošajām sugām un augstuma grupām. Izstrādāts vienādojums kokaudzes I stāva mediānā šķērslaukuma aprēķināšanai, kas izmantojams neapsaimniekotu audžu šķērslaukuma modelēšanai.

  1. Detalizēta formulu mijiedarbības apraksta sagatavošana atbilstoši pieejai formulu testēšanas excel (bez jaunāko audžu formulām).

Sākotnēji pētījumā bija paredzēta tikai atsevišķu audžu taksācijas rādītāju prognozēšanas vienādojumu izstrāde (2.uzdevums). Taču veicot LVM prognozēšanas rīka izstrādi tika konstatēts, ka bez vienādojumiem, nepieciešama arī prognozēšanas rīka prototipa izveide, kurš ļautu LVM pārbaudīt sistēmas funkcionalitāti. Tā kā jaunāko audžu prognozēšanas rīka izstrādi jau ir veicis LVM, tad bija nepieciešams veikt formulu mijiedarbību apraksta sagatavošana tikai audžu augšanas gaitas modeļiem, kas pārsniegušas vecumu, kurš atbilst 1. vecumklasē mērķtiecīgi koptu audžu vadlīnijām. Pētījuma ietvaros sagatavots gan apraksts, gan izveidotas atbilstošās Flowchart diagrammas.

  1. Pieauguma, atmiruma un krājas diferences prognožu modeļu pilnveidošana un statistisko rādītāju izvērtēšana, aprēķinus balstot uz 3. MSI cikla 3 gadu datiem.

Iepriekš 2015. gadā izstrādātajiem vienādojumiem, balstoties uz 10 gadu pārmērījuma datiem, aproksimētas jaunas koeficientu vērtības kokaudzes I stāva un kokaudzes tekošā vidēji periodiskā krājas pieauguma aprēķināšanai. Tekošais vidēji periodiskais krājas pieaugums ir atkarīgs no I stāva valdošās koku sugas krūšaugstuma vecuma, Orlova bonitātes un mežaudzes attiecīgā šķērslaukuma visām koku sugām. Pētījuma ietvaros aproksimētas jaunas koeficientu vērtības kokaudzes I stāva un kokaudzes tekošā vidēji periodiskā krājas atmiruma aprēķināšanai. Mežaudzes krājas diference aprēķināma algebriski no faktiskās audzes krājas pieauguma atņemot dabisko atmirumu un izcirsto krāju.

  1. 2016.-2020. Individuālu koku augšanas gaitas modeļu izstrāde (balstot uz zināšanām, kuras iegūtas analizējot Somijas un Zviedrijas augšanas gaitas modeļus). Izstrādāt individuālu koku augšanas gaitas modeļus un veikt to validāciju un verificēšanu. Iegūto rezultātu statistika analīze.

2016.g. Veikta pieaugumu aprēķināšana balstot uz Somijas un Zviedrijas meža resursu modelēšanas sistēmās izmantotajiem vienādojumiem un modeļu noklusētajiem parametriem. Konstatēts, ka virkne parametru nav tieši attiecināmi uz Latvijas apstākļiem, un to piemērošana balstīta uz pieņēmumiem par atbilstību meža tipiem, piemēram, tādi rādītāji kā rohumusa slāņa biezums, akmeņainība, pārpurvošanās. Savukārt citi rādītāji tiek ekstrapolēti salīdzinājumā ar šo rādītāju diapazonu Somijā. Secināts, ka oriģinālās vienādojumu koeficientu vērtības nav izmantojamas Latvijas mežaudžu augšanas gaitas modelēšanai. Pārbaudot Zviedrijas augšanas gaitas modeļu atbilstību, konstatēts, ka līdzīgi nepieciešama oriģinālo (Zviedrijā lietoto meža tipu raksturojošo parametru sasaiste ar Latvijas meža tipoloģiju. Īsā termiņā (5 gadi) oriģinālās formulas, tās adaptējot Latvijas apstākļiem, dod labu vērtējumu, taču ilgākā termiņa nepieciešama koeficientu vērtību adaptācija/ kalibrācija Latvijas apstākļiem. 2017.g. izstrādāta vienkāršota vienādojumu sistēma kokaudzes I stāva, II stāva koku augstuma, caurmēra pieauguma aprēķināšanai, kā arī atmiršanas varbūtības aprēķināšanai. Metodika balstīta uz Zviedrijā un Somijā izstrādāto individuālu koku augšanas gaitas modeļu pamatprincipiem, pielāgojot tos Latvijā izmantotajiem taksācijas rādītājiem un meža tipoloģijai, kā arī klimatiskajiem apstākļiem. Vienādojumi precizēti izmantojot visu 5 trešā cikla datu paraugkopu. 2020.g. veikta vienādojumu validācija, izmantojot 3. un 4. cikla pārmērīto parauglaukumu datus, kā arī statistisko parametru izvērtēšana. Nav konstatētas būtiskas sistemātiskas atšķirības pieauguma novērtējumā, tomēr variācijas koeficients augstuma pieaugumam ir 40-65%, tādēļ meklējams cits risinājums, lai izkliedi samazinātu. Atmiruma modelis pašlaik iekļauj tikai konkurences un vecuma komponenti, bet tajā nav iekļauti dabiskie traucējumi, tādējādi modelis neapsaimniekotās audzēs, ilgākā laika periodā varētu pārvērtēt koku izdzīvošanas varbūtības.

  1. 2018. Vidējā augstuma aprēķins pirmajam stāvam, izmantojot LiDAR datus. Izveidot mežaudzes 1.stāva vidējā augstuma aprēķina modeli ArcGIS, izmantojot uz LĢIA LiDAR datiem veidotu CHM rastra slāni.

Sagatavoti MSI parauglaukumu (2641) un to 6m buferzonas digitālā augstuma modeļa (DTM), koku augstuma modeļa (CHM) rastra slāņi. Izveidots datu slānis augstumu starpību aprēķinam starp atbilstošajā gadā uzmērīto un CHM datos konstatētajiem augstumiem. Veikta sakarību aproksimācija starp uzmērīto un CHM konstatēto augstumu atšķirību ietekmējošo faktoru nozīmīguma noteikšanai. Izveidots ArcGIS model builder prototips (Toolbox) aprēķinu veikšanai.

  1. 2018. Vidējā augstuma pieauguma aprēķina modelis. Izveidot modeli ArcGIS, kurā, ņemot vērā aprēķina datumu un LiDAR datu iegūšanas datumu, kombinējot ar GEO doto valdošās koku sugu kodu un vecumu, prognozē augstuma pieaugumu 2. darba uzdevuma ietvaros aprēķināto 1.stāva koku vidējo augstumu.

Izstrādāts modelis vidējā P, E, B, A, Ma, Ba augstuma pieauguma aprēķināšanai, kurā, ņemot vērā aprēķina datumu un LiDAR datu iegūšanas sezonu, kombinējot ar GEO doto valdošās koku sugu kodu un vecumu, prognozē augstuma pieaugumu 2. darba uzdevuma ietvaros aprēķināto 1.stāva koku vidējo augstumu. Modelis izmantojams audzēm, kas skenēšanas laikā bija augstākas par 5m un nav nocirstas laika posmā starp skenēšanu un aktuālo datu bāzes versijas izstrādes brīdi.

  1. 2016-2020. Dažādvecuma audžu augšanas gaitas modeļu izstrādei nepieciešamo iepriekš ierīkoto parauglaukumu pārmērīšana 50 objektos.

Audzes telpiskās struktūras raksturošanai, koku augšanas gaitas novērtēšanai pētījuma gaitā uzmērīti 50 pētījumu objekti, kas ierīkoti 2004.-2016. gadam, un kuros izlases vai pakāpeniskās cirtes pirmais paņēmiens veikts laika periodā no 1995.g. līdz 2013. gadam. Kopā uzmērīti 288 (500m2 ) laukumi, t.sk. uzskaitīta atjaunošanās 878 (25m2 ) uzskaites laukumos.

  1. 2016-2020. Dažādvecuma audžu augšanas gaitas modeļu izstrāde, izmantojot 2019.gadā un iepriekšējos gados ievāktos datus.

Izstrādāta vienādojumu sistēma, kas pamatā balstīta uz matricu modeļiem. Koeficientu vērtības aprēķinātas balstoties uz pārmērīto parauglaukumu precizētajiem pieaugumu datiem. Atjaunošanās modelēta balstoties uz pārmērīto parauglaukumu datiem. Modelis ļauj prognozēt pieaugumu un atmirumu pēc izlases cirtēm. Atjaunošanās/ ieaugšanās modelis ir deterministisks un tas jāievada lietotājam. Šī pētījuma laika rinda dod precīzāku informāciju par vēsturisko atjaunošanos sekmīgu pie dažādām apsaimniekošanas alternatīvām.

  1. 2016-2020. Vienādojumu sistēmas izstrāde antropogēnās meža atjaunošanas ietekmes (selekcijas efekts) novērtēšanai uz priežu, egļu un bērzu kokaudžu augšanas gaitu, datu analīze un tajos pamatotu secinājumu izstrāde.

2016.g. selekcijas ietekmes uz parastās priedes augšanu novērtēts balstot uz 5 eksperimentālo stādījumu (vecums 31-43 gadi) pārmērījumu datiem. Konstatēts, ka eksperimentos iekļautais selekcionētais materiāls augstumā aug atbilstoši par vienu vienību augstākai bonitātei. Konstatēts, ka selekcionētam materiālam augstuma pārsvars ir 6-13% (statistiski būtisks), salīdzinot var vietējām proveniencēm, savukārt caurmēra pieauguma pārsvars vidēji ir 5-18%, ne visos gadījumos ir statistiski būtiski. Aprēķināti vienādojumu koeficienti selekcijas efekta iekļaušanai augšanas gaitas modeļos. Selekcijas ietekme uz parastās egles augšanas gaitu novērtēta balstot uz 5 eksperimentāliem stādījumiem, kuru vecums ir no 13 līdz 19 gadiem. Šajā gadījumā augstuma pieaugums proporcionāli ir lielāks nekā priedei līdzīgā vecumā, taču arī šajā gadījumā vienkāršākais variants ir prognozēt par 1 vienību augstāku bonitāti. 2020.g. Selekcijas efekts kvantitatīvi novērtēts izmantojot datus no 1975.g. stādījumiem, kuros līdzīgos apstākļos audzētas selekcionēta (kontrolēti krustotu pluskoku pēcnācēji) un vietējo provenienču priedes pēcnācēji, kā arī no 1975. un 1982.g. stādījumiem, kuros līdzīgos apstākļos audzēti, plantāciju pēcnācēji un mežaudžu pēcnācēji. Aprēķināti korekcijas koeficienti augstuma pieauguma izmaiņām GADA modelī priedes, egles un bērza reproduktīvajam materiālam ar kvalitāti “uzlabots” un “pārāks”. Tā kā caurmēra pieaugums, šķērslaukuma pieaugums, t.sk., normālais šķērslaukums ir atkarīgs no augstuma, tad vienādojumu sistēma paredz arī augstāku ražību pēc pārējiem parametriem.

  1. 2016-2020 Kopšanas ciršu eksperimentālo parauglaukumu ierīkošana.

Pētījuma gaitā no 2016. g. līdz 2019. g. parauglaukumi iekārtoti 107 objektos, kuros valdošā suga ir priede, egle vai bērzs. Pamatā tās ir Ia-II bonitātes audzēs, priedei arī III-IV bonitātes audzēs, kopā priedei 58 objekti, eglei 30 objekti un bērzam 19 objekti. Objekti iekārtoti 4 reģionos – Dienvidkurzemes, Ziemeļkurzemes, 5 Austrumvidzemes, Vidusdaugavas, 3 vecuma grupās 20 – 30, 31 – 50, 51 – 70 gados, katrā objektā ierīkojot parauglaukumus ar 3-4 kopšanas intensitātēm, “kopšanu no augšas” un kontroli. Kopā visās sērijas ir 1145 parauglaukumi un uzmērīti 151404 koki. Visos pētījumu objektos veikta koku uzmērīšana pēc cirtes,; daļā objektu, kuri, potenciāli izmantojami arī kā demonstrācijas objekti, ārējās robežām stūrus fiksējot ar plastmasas caurulēm. 65 objektos detālākai analīzei, koki uzmērīti arī vietējā koordinātu sistēmā.

  1. 2020. Kopšanas ciršu ietekmes modeļu izstrāde.

Tā kā pašreizējā pētījumu stadijā ir tikai uzmērīti parauglaukumi pirms cirtes un tūlīt pēc kopšanas cirtes, iegūtie dati izmantoti, lai precizētu Dg izmaiņas dažādu cirtes pakāpju ietekmē atkarībā no valdošās sugas. Iegūtā informācija izmantojama augšanas gaitas simulatoru pilnveidē. Ieteikts sistēmā iekļauto parametru NG, kas nosaka, izcērtamo koku skaita un šķērslaukuma attiecību aizstāt ar vienādojumu, kur tā lielumu nosaka kopšanas pakāpe. Kopšanas ietekme uz saglabāto koku dimensiju pieaugumu, koku skaita izmaiņām tiks gūta attiecīgi pārmērot parauglaukumus pēc 5 un 10 gadiem.

Pētījumu programma realizēta pēc LVM pasūtījuma laika posmā no 2015. līdz 2020. gadam. Darbus veica LVMI Silava, pētnieka Jāņa Doņa vadībā.

Pētījuma dokumenti
18 • 06 • 2021Pārskats AGM 2016 - 2020 Lasīt tagad 
Esam sertificēti

SC ISO 50001 m