baza danych wisl - wykorzystanie informacji poza ......wykorzystanie wisl poza standardowymi...

Wykorzystanie WISL poza standardowymi raportami– Bożydar Neroj, Jarosław Socha

Sękocin Stary, 12-14 marca 2019 r. Zimowa Szkoła Leśna IBL

Geoinformacja o lasach w skali kraju z pomiarów naziemnych.

Baza danych WISL - wykorzystanie informacji poza standardowymi

raportami

Bożydar Neroj, Jarosław Socha



Projekt zlecony przez Dyrekcję Generalną Lasów Państwowych

„Aktualna i potencjalna produkcyjność

siedlisk leśnych Polski dla głównych

gatunków lasotwórczych”



Produkcyjność siedlisk leśnych Polski

dla sosny zwyczajnej



Produkcyjność potencjalna i aktualna

1. Określenie wskaźnika bonitacji (SI)

2. Określenie bieżącego przyrostu miąższości (Zv)

Powierzchnie WISL: Zv= Vk – Vp+ U

gdzie: Zv - bieżący przyrost miąższości, Vk –miąższość na końcu okresu,

Vp – miąższość na początku okresu, U – miąższość drzew usuniętych w okresie 5 lat

,)RT(T

)RT(THH

21

211

11

11

SI



Cele pracy:

Określenie związku produkcyjności siedlisk dla sosny

z cechami siedlisk (klimat, rzeźba terenu, podłoże geologiczne, właściwości

gleb, uwilgotnienie)

i charakterystyką drzewostanową (wiek, wysokość, pierśnica, zagęszczenie,

wskaźnik zadrzewienia, zasobność).

Wskazania przestrzennej zmienności produkcyjności w skali kraju.



Hipotezy badawcze:

1. Połączenie dostępnych danych GIS (topografii, geologii, gleb, klimatu),

wyników prac glebowosiedliskowych i cech dendrometrycznych, pozwolą

lepiej określić produkcyjność siedlisk leśnych dla sosny niż typy siedliskowe

lasu.

2. Szczegółowe charakterystyki siedliska wpływają na relacje pomiędzy

bieżącym przyrostem miąższości sosny zwyczajnej a cechami

biometrycznymi drzewostanu. Pozwala to na zwiększenie dokładności

bieżącego przyrostu miąższości.

3. Obserwowane zmiany warunków siedliskowych wpływają na zmianę

potencjalnej i aktualnej produkcyjności siedlisk leśnych Polski dla sosny.



Powierzchnie WISL dla sosny zwyczajnej wykorzystane do budowy

modeli produkcyjności siedlisk

powierzchnie WISL – 11 993

dominujący udział sosny (70% i więcej),

powierzchnie jednorodne – nie dzielone,

Dane uzyskane na pow.: pierśnice, wybrane

wysokości, wiek, miąższość, przyrost 5-letni,

TSL



Wskaźniki bioklimatyczne analizowane w modelowaniu produkcyjności

BIO1 = Annual Mean Temperature – średnia temperatura roczna

BIO2 = Mean Diurnal Range (Mean of monthly (max temp - min temp))

BIO3 = Isothermality (BIO2/BIO7) (* 100)

BIO4 = Temperature Seasonality (standard deviation *100) – sezonowość temperatur

BIO5 = Max Temperature of Warmest Month – maksymalna temperatura najcieplejszego miesiąca

BIO6 = Min Temperature of Coldest Month – minimalna temperatura najzimniejszego miesiąca

BIO7 = Temperature Annual Range (BIO5-BIO6) – zakres roczny temperatur

BIO8 = Mean Temperature of Wettest Quarter – średnia temperatura najwilgotniejszego miesiąca

BIO9 = Mean Temperature of Driest Quarter

BIO10 = Mean Temperature of Warmest Quarter

BIO11 = Mean Temperature of Coldest Quarter

BIO12 = Annual Precipitation – suma opadów rocznych

BIO13 = Precipitation of Wettest Month

BIO14 = Precipitation of Driest Month

BIO15 = Precipitation Seasonality (Coefficient of Variation)

BIO16 = Precipitation of Wettest Quarter

BIO17 = Precipitation of Driest Quarter

BIO18 = Precipitation of Warmest Quarter – suma padów w najcieplejszym kwartale

BIO19 = Precipitation of Coldest Quarter

BIO20our = Mean Temperature of in Vegetation season (IV-IX) – średnia temperatura w okresie

wegetacyjnym

BIO21our = Precipitation sum in Vegetation season (IV-IX) – suma opadów w okresie wegetacyjnym

BIO22our = Evapotranspiration in Vegetation season (IV-IX)

BIO22our = Mean Evapotranspiration (I-XII)



Średnia roczna temperatura– wskaźnik bio1

oC*100



Średnia roczna suma opadów – wskaźnik bio12



Mapa geologiczna w skali 1:500 000



Mapa gleb Polski



Metodyka

Opracowanie modeli statystycznych, opisujących kształtowanie się

produkcyjności siedlisk dla sosny zwyczajnej za pomocą metody

GAM

gdzie:

Y – zmienna zależna (SI, ZV5)

Xi – zmienne wyjaśniające, G – funkcja wiążąca (w analizach zastosowano funkcję identycznościową),

fi – funkcje wygładzające, ẞ– wyraz wolny, Ɛ – błąd (zakłada się stałą wariancję błędów oraz średnią

wynoszącą 0).

Zmienna zależna Wskaźnik bonitacji (SI) Bieżący przyrost miąższości (Zv)

Zmienne wyjaśniające TSL, Podtyp gleby, Podłoże geologiczne 1:50000, Wiek, Współrzędne geograficzne,Sezonowość temperatur, Suma rocznych opadów

Wiek, Wskaźnik bonitacji (SI), Zasobność (V), Wskaźnik zadrzewienia (Wz), Pierśnicowe pole przekroju (G)



Wyniki: Wskaźnik bonitacji (SI) – powierzchnie WISL

Modele opisujące bonitację (SI) jako funkcję zmiennych środowiskowych

ModelZmienna

zależnaZmienne wyjaśniające R2

Liczba par.

równaniaR2

adj

WISL_1 SI Żyzność siedliska B-BM-LM-L, Uwilgotnienie siedliska S-ŚW-W-B 0,1970 8 0,196

WISL_2 SI Żyzność siedliska B-BM-LM-L, Uwilgotnienie siedliska S-ŚW-W-B, Podłożegeologiczne 1:500000

0,2100 18 0,209

WISL_3 SI Żyzność siedliska B-BM-LM-L, Uwilgotnienie siedliska S-ŚW-W-B, Podłożegeologiczne 1:500000, współrzędne geograficzne

0,2442 20 0,243

WISL_4 SI Żyzność siedliska B-BM-LM-L, Uwilgotnienie siedliska S-ŚW-W-B, Podłożegeologiczne 1:500000, współrzędne geograficzne, Średnia roczna temperatura,Suma rocznych opadów

0,2515 22 0,250

WISL_5 SI Żyzność siedliska B-BM-LM-L, Uwilgotnieniesiedliska S-ŚW-W-B, Podłoże geologiczne 1:500000,współrzędne geograficzne, Średnia rocznatemperatura, Suma rocznych opadów, Wiek,

0,5362 23 0,535

WISL_6 SI Żyzność siedliska B-BM-LM-L, Uwilgotnienie siedliska S-ŚW-W-B, Podłożegeologiczne 1:500000, współrzędne geograficzne, Średnia roczna temperatura,Suma rocznych opadów, wiek, Kraina przyrodniczo-leśna

0,5461 30 0,545



Wyniki: Zależność bonitacji od wieku i sumy opadów rocznych Model

(WISL_5)

Błąd standardowy określenia bonitacji: 2,82 m (-1,80 m do 1,92 m)



Wyniki: Zależność bonitacji od żyzności i uwilgotnienia siedliska

(Model WISL_5)

Błąd standardowy określenia bonitacji: 2,82 m (-1,80 m do 1,92 m)



Trendy wzrostu sosny zwyczajnej w Europie

• Sumaryczna produkcja i zasobność

są osiągane 30 lat wcześniej niż 100

lat temu;

• W wieku 75 lat pozyskiwane jest

obecnie 200 m3/ha, w porównaniu do

75 m3/ha 100 lat temu;

• Oznacza to zmianę produkcyjności

na poziomie 150%



Wyniki: Bieżący przyrost miąższości – powierzchnie WISL

ModelZmienna

zależnaZmienne wyjaśniające R2

Liczba parametrów

równania (bez wyrazu

wolnego)

R2adj

AP_WISL1 ZV5 Zasobność (V) 0,2421 1 0,242

AP_WISL2 ZV5 Pierśnicowe pole przekroju (G) 0,3635 1 0,363

AP_WISL3 ZV5 Wskaźnik zagęszczenia (SDI) 0,2934 1 0,293

AP_WISL4 ZV5 Wskaźnik zadrzewienia (Wz) 0,2992 1 0,299

AP_WISL5 ZV5 Wiek 0,0800 1 0,080

AP_WISL6 ZV5 Pierśnicowe pole przekroju (G), Wiek,

Wskaźnik bonitacji (SI)

0,6083 3 0,608

AP_WISL7 ZV5 Wiek, Wskaźnik bonitacji (SI), Zasobność

(V), Wskaźnik zadrzewienia (Wz)

0,5754 4 0,575

Modele opisujące bieżący przyrost miąższości (Zv5)



Wyniki: Zależność bieżącego przyrostu miąższości od bonitacji

i wieku (Model AP_WISL6)

Błąd standardowy określenia bieżącego przyrostu: 2,84 m3/ha/rok (-1,80 do 1,63 m3/ha/rok)



Mapa produkcyjności potencjalnej siedlisk opracowana na podstawie danych

WISL i bieżących zmiennych środowiskowych



Mapa produkcyjności potencjalnej siedlisk (SI)

Mapa produkcyjności potencjalnej siedlisk oraz granice

głównych zlodowaceń



Mapa produkcyjności potencjalnej siedlisk

a pierwotne szkodniki sosny

Mapa zagrożenia występowania szkodników pierwotnych sosny

[Perlińska, Hamera-Dzierżanowska 2016]



Średnia roczna temperatura w roku 2015



Średnia roczna temperatura w roku 2050



Suma opadów rocznych w roku 2015



Suma opadów rocznych w roku 2050



Podsumowanie:Wskaźnik bonitacji dla sosny zwyczajnej zależy głównie od cech związanych z siedliskiem:

sumy rocznych opadów, średniej rocznej temperatury, położenia geograficznego, typu

siedliskowego lasu oraz wieku drzewostanu.

Opracowana na bazie modelu z powierzchni WISL mapa potencjalnego wskaźnika bonitacji

obrazuje przestrzenną zmienność produkcyjności siedlisk dla sosny zwyczajnej.

Modele statystyczne opracowane w ramach projektu, zbudowane w oparciu o zmienne

dostępne w bazach danych SILP oraz na etapie sporządzania planu urządzenia lasu,

wskazują, że wskaźnik bonitacji, wiek drzewostanu, wskaźnik zadrzewienia oraz zasobność

są zmiennymi najlepiej wyjaśniającymi zmienność bieżącego przyrostu miąższości w

praktyce polskiego leśnictwa.

Wynikiem projektu jest oprogramowanie, które może wspomagać decyzje w leśnictwie do

momentu opracowania tablic zasobności.

baza danych wisl - wykorzystanie informacji poza ......wykorzystanie wisl poza standardowymi...

Documents