География и геология/6. Природопользование и экологический мониторинг

д.б.н. Фомин В. В.

Уральский государственный лесотехнический университет, Россия

Автоматизация этапов создания лесотипологических классификационных схем в рамках географо-генетического подхода с использованием ГИС-технологий

В рамках географо-генетической классификации Ивашкевича-Колесникова «тип леса объединяет участки лесных фитоценозов с древостоями разного возраста, произрастающие в тех же типах лесорастительных условий, сходные по характеру морфогенеза доминантно-эдификаторных компонентов лесных биогеоценозов. В типе леса объединяются коренные и производные фитоценозы, если последние в процессе восстановления, формирования и дальнейших естественных изменений преобразуются в исходные – коренные» (Смолоногов, 1998). На основе типа лесорастительных условий и одного или нескольких лесообразователей формируется один или несколько типов леса. Для каждого из них характерны определенные сценарии смен древесных пород. Ряд характеристик экотопа — элементарной таксономической единицы, лежащей в основе типа лесорастительных условий, можно оценить с использованием пространственных моделей в геоинформационных системах (ГИС), источником данных для которых является цифровая модель рельефа и векторные слои речной сети и водоемов.

Выделение высотных классов с использованием цифровой модели рельефа, расчет экспозиции и крутизны склона, а также определение областей водосбора являются рутинными операциями в ГИС. Для оценки положения лесных участков в рельефе используются фокальные функции. Оценка степени увлажнения возможна на основе модели расчета топографического индекса влажности. Также достаточно давно разработаны геоинформационные модели для оценки величины прямой солнечной радиации, поступающей на земную поверхность.

Перечисленные выше характеристики можно использовать для автоматизированного выделения экотопов. Однако при использовании такого подхода возникает ряд методических трудностей. Первое затруднение связано с определением пороговых значений для сегментации геоинформационных растров на классы. Не всегда очевидно, какие значения можно использовать для выделения однородных областей на них. Второе затруднение связано с необходимостью генерализации полученных растров. Например, слой с величинами индекса топографической влажности имеет ярко выраженную мозаичную структуру с многочисленными мелкими элементами. Требуется сформулировать правила для объединения фрагментов в группы. Третье затруднение связано с тем, что при наложении геоинформационных слоев друг на друга, результирующий слой, который должен быть использован для выделения экотопов, может состоять из очень большого количества небольших по площади полигонов, формально отличающихся от соседних по одному или нескольким параметрам. Объединение таких участков в один, который характеризовал бы экотоп с точки зрения лесообразовательного процесса, требует разработки набора решающих правил.

Перечисленные выше трудности усугубляются тем, что с точки зрения географо-генетического подхода при выделении лесорастительных условий требуется информация о подстилающей горной породе и почвах. Не всегда возможно получить доступ к такой информации или таких данных может не быть в силу того, что на исследуемой территории работы по их получению не проводились. Все описанное выше, по-видимому, частично объясняют феномен относительно небольшого количества схем и таблиц с описаниями типов лесорастительных условий, коренных и производных насаждений, а также сценариев смен древесных пород в насаждениях, на вырубках и гарях, пригодных для практического применения при проведении лесоустройства. Необходимо отметить также и другие аспекты проблемы выделения типа лесорастительных условий при наличии уже разработанных схем и таблиц, например, приведенных в работе Б. П. Колесникова с соавторами (Колесников, Зубарева, Смолоногов, 1974). Во-первых, это проблема смысловой неоднозначности некоторых описаний, содержащихся в таблицах. Во-вторых, это проблема перевода качественных характеристик в описаниях типов лесорастительных условий в пороговые значения или диапазоны значений растровых слоев для проведения автоматизированного анализа в ГИС или системах автоматизированной обработки ДДЗ.

Автоматизированное выделение паттернов на космических снимках высокого пространственного разрешения на основе анализа характеристик лесного полога – еще один аспект исследований и разработок, которые необходимо проводить в рамках совершенствования технологии создания лесотипологических классификаций. Характерные паттерны, образуемые кронами деревьев и межкроновым пространством, которые можно выделить на космоснимках по хвойной и лиственной хозяйственным секциям, позволят снять часть затруднений, связанных с выделением экотопов, так как различия в лесорастительных условиях отражаются на формировании и развитии лесного сообщества. Это означает, что в некоторых случаях границы экотопов можно уточнять с использованием паттернов, обнаруженных на космических снимках. В пределах однородных областей, выделенных на изображении, возможна элиминация мелких фрагментов, образованных пересечением растров, значения которых характеризуют экотоп, или их генерализация с использованием статистик и зональных функций в ГИС.

Возможность создания прогнозных сценариев развития насаждений, приведенных в таблицах классификационной схемы типов леса, является одной из самых сильных сторон географо-генетического подхода. Е. П. Смолоногов предложил дополнить коротко- , длительно- и устойчиво производные насаждения еще одним типом — потенциально-коренными насаждениями (Смолоногов, 1998). Это насаждения, хозяйственные мероприятия в которых способствуют формированию насаждений близких к коренным. Если принять во внимание тот факт, что коренные насаждения — конечный этап лесовосстановительной динамики, т. е. они максимально полно соответствуют условиям среды и находятся с ней в равновесном состоянии, то планирование лесохозяйственные мероприятий, способствующих формированию потенциально-коренных насаждений, являются одним из важных направлений исследований в области лесоведения и лесоводства.

Направление и характер сукцессий, приведенных в лесотипологических схемах географо-генетической классификации, в сочетании с планируемыми лесохозяйственными мероприятиями позволяют создавать прогнозные сценарии динамики лесов и осуществлять долгосрочное планирование развития лесного хозяйства отдельных регионов. На рисунке 1 приведена обобщенная схема, иллюстрирующая предлагаемый подход к автоматизации этапов исследований и созданию прогнозных сценариев пространственно-временной динамики лесов в рамках географо-генетического подхода.

Рис 1. Обобщенная схема, иллюстрирующая предлагаемый подход к автоматизации этапов лесоустроительных работ и созданию прогнозных сценариев динамики лесов в рамках географо-генетического подхода

Таким образом, проведенный выше анализ современного состояния исследований в области создания лесотипологических схем для выделения типов леса в рамках географо-генетического подхода с использованием геоинформационных технологий позволил определить несколько направлений перспективных исследований в области наук о лесе:

- разработка алгоритмов автоматизированного выделения лесорастительных условий на основе анализа пространственных данных: цифровой модели рельефа, карты почв, линейных и площадных водных объектов;

- разработка алгоритмов автоматизированного выделения типичных паттернов, характеризующих однородные по составу участки леса, и определения густоты древостоев с использованием космических снимков высокого пространственного разрешения;

- доработка и совершенствование классификационных схем географо-генетической типологии Б. А. Ивашкевича - Б. П.Колесникова, учитывающих трансформацию типов леса под влиянием антропогенных воздействий (аэропромышленные загрязнения, рекреационные нагрузки);

- создание прогнозных сценариев пространственно-временной динамики лесов.

Литература:

Колесников Б. П., Зубарева Р. С., Смолоногов Е. П. Лесорастительные условия и типы лесов Свердловской области / Свердловск: УНЦ АН СССР. 1974. 176 с.

Смолоногов Е. П. Основные положения генетического подхода при построении лесотипологических классификаций // Экология. 1998. №4. С. 256 – 261.