Хлюстов Виталий Константинович, д-р с.-х. наук, профессор, Заслуженный лесовод России
127434, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
Khlyustov Vitaly Konstantinovich, doctor of agricultural sciences, professor, honored forester of Russia
127434, Moscow, Timiryazevskaya, 49
Ганихин Александр Максимович, аспирант
127434, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
Ganikhin Alexander Maximovich, post graduate student
127434, Moscow, Timiryazevskaya, 49
Целью исследований явилась разработка многомерной модели конверсионных коэффициентов фракций фитомассы для сосняков района хвойно-широколиственных лесов европейской части РФ. Утвержденные нормативы представляют собой усредненные по группам возраста древостоев значения коэффициентов, относящихся к разным лесообразующим породам, произрастающим в трех природно-климатических зонах России. В отличие от упрощенного подхода определения биологической продуктивности древостоев по усредненным в группах возраста значениям конверсионных коэффициентов показан наиболее обоснованный с научной точки зрения подход, основанный на методах статистического моделирования взаимосвязей фракций фитомассы с таксационными показателями древостоев. Полученные регрессионные модели, взаимоувязанные с данными региональных таблиц хода роста различных авторов, позволиио получить многомерные модели, и как следствие – наиболее точные нормативы конверсионных коэффициентов. Различия между двумя методическими подходами подтверждены на примере сосновых древостоев. Результаты оценки точности определения конверсионных коэффициентов указывают на существенное преимущество подхода, учитывающего наряду с возрастом среднюю высоту древостоев. При этом следует указать, что сам возраст, а тем более возрастная группа, которая является основой первого подхода, не в состоянии надежно характеризовать точность получения значений конверсионных коэффициентов (R2 = 0,908) c ошибкой ES = ± 35,4%. Что же касается влияния средней высоты древостоев на конверсионные коэффициенты, то оно более достоверно (R2 = 0,990) с ошибкой ES = ± 11,5%. Указанная точность первых двух моделей существенно уступает совместному влиянию указанных в них предикторов (R2 = от 0,998 до 0,999) с ошибкой ES = ± 1,76% по стволам, ES = ± 1,34% по корням, ES = ± 2,03% по ветвям, ES = ± 3,7% по хвое, ES = ± 1,19% по коре.
The purpose of the research is to develop a multidimensional model of conversion coefficients of phytomass fractions for pine forests of the coniferous-deciduous forests of the European part of the Russian Federation. The approved standards are the values of the coefficients averaged over the age groups of stands related to different forest-forming species growing in the three natural and climatic zones of Russia. In contrast to the simplified approach to determining the biological productivity of stands by the values of conversion coefficients averaged in age groups, the most scientifically sound approach based on methods of statistical modeling of the relationship of phytomass fractions with inventory indicators of stands is shown. The obtained regression models, interconnected with the data of regional tables of the growth course of different authors, made it possible to obtain multidimensional models, and as a result, the most accurate standards for conversion coefficients. The differences between the two methodological approaches are confirmed by the example of pine stands. The results of assessing the accuracy of determining conversion coefficients indicate a significant advantage of an approach that takes into account, along with age, the average height of stands. At the same time, it should be pointed out that the age itself, and even more so the age group, which is the basis of the first approach, is not able to reliably characterize the accuracy of obtaining the values of conversion coefficients (R2 = 0.908) with an error ES = ± 35.4%. As for the influence of the average height of stands on the conversion coefficients, it is more reliable (R2 = 0.990) with an error ES = ± 11.5%. The specified accuracy of the first two models is significantly inferior to the combined influence of the predictors indicated in them (R2 = from 0.998 to 0.999) with an error ES = ± 1.76% for trunks, ES = ± 1.34% for roots, ES = ± 2.03% for branches, ES = ± 3.7% for needles, ES = ± 1.19% for bark.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.