DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 5-6/2010 str. 54 <-- 54 --> PDF |
D. Klobučar: PRIMJENA GEOSTATISTIKE U UREĐIVANJU ŠUMAŠumarski list br. 5–6, CXXXIV (2010), 249-259 Nadalje, u gospodarskim šumama, veličina odsje ka/ odjela je u funkciji prostorne korelacije. Naime, prili kom inventure šuma, kada je srednja udaljenost između primjernih ploha (uzoraka) manja od veličine odsjeka/odjela (kao u primjeru), podaci će, uglavnom, biti prostorno korelirani. Gunnarssoni dr.(1998) navo de da sastojinske varijable: ukupna drvna zaliha, godišnji volumni prirast, srednji promjer i starost, uglavnom pokazuju pozitivnu autokorelaciju unutar do sega od nekoliko stotina metara. I u ovom istraživanju utvrđene su navedene postavke, odnosno prostorna korelacija obujma, temeljnice i broja stabala u dosegu od nekoliko stotina metara. Interpolacija blizu granica odsjeka/odjela dijelom je problematična zbog mogućih naglih promjena vrijednosti varijabli (Gunnarssoni dr.1998, Nanosi Montero2002). Određivanje koordinatnog središta primjernih ploha korištenjem GPS može utjecati na pouzdanost interpoliranih karata. Naime, treba težiti da informacija o sastojini bude povezana sa što točnijim koordinatnim vrijednostima (mjestom u šumi na koje se odnosi informacija), odnosno da određivanje koordinata ima što manje odstupanje. U slučaju lošije procjene krigingom (tj. kada postoje metode koje daju primjerenije karte), geostatistički pristup i dalje daje velik broj informacija.Tada je obilježje (strukturni element) koje pokazuje slabu prostornu korelaciju, odnosno veliku varijabilnost na maloj udaljenosti, moguće utvrditi analizom semivariogramskog oblaka (velike semivariogramske razlike na maloj udaljenosti) ili semivariograma (veliko odstupanje, mali doseg). Opisivanje varijabli i procesa ovisi od intenziteta uzorkovanja, tj. skale na kojoj je provedeno mjerenje. Naime, u geostatistici veličina prostora i obilježje (va rijabla) nije ograničavajući element (Malvić2008). Stoga se geostatistički pristup u uređajnoj inventuri šuma može primjenjivati na veličini (površini) jedne ili većeg broja primjernih ploha, odsjeka/odjela, manjeg (kao u ovom istraživanju) ili većeg dijela gospodarske jedinice, odnosno na razini gospodarske jedinice, kao i pri regionalnim ili nacionalnim inventurama. Geostatističkim pristupom može se promatrati bilo koja varijabla pridobivena tijekom uređajne inventure, po vrsti drveća ili ukupno. Jedini uvjet je da se između njih pretpostavi nekakav oblik autokorelacije. Prilagodljivo gospodarenje (engl. adaptive management) šumskim ekosustavima je nemoguće bez njihovog praćenja. Izostanak ili nezadovoljavajuće praćenje dovode do neispravnih zaključaka koji generiraju pogrešne gospodarske aktivnosti.Analiza i vrednovanje uspješnosti dosadašnjeg gospodarenja iznimno je bitna za buduće gospodarenje šumama (Bončinai Čavlović, 2009). Budući da se uređajna inventura provodi periodički, geostatistički pristup uz mogućnost praćenja šuma u prostoru (prostorna struktura), daje mogućnost praćenja šuma i u vremenu. Na taj se način, kontinuiranim kartiranjem dvije ili više sukcesivnih izmjera, može pratiti kretanje varijable(i) u vremenu i prostoru (kretanje vrijednosti strukturnih elemenata po vrstama drveća i ukupno, zdravstveno stanje šuma i dr.), kao i samo gospodarenje. Uz navedeno, opisani pristup omo gućuje i kontrolu izmjere šuma. Uređajnom inventurom pridobivaju se brojne in formacije o stanju šuma. Geomatematički alati (geosta tistički i neuronski), omogućavaju svrsishodnije i racionalnije korištenje ovih informacija u prostoru i vremenu u svrhu boljeg gospodarenja šumama. 5. ZAKLJUČCI – Conclusions Na temelju provedenog istraživanja može se zaključiti da geostatistički pristup omogućava naprednu analizu i kontrolu podataka uređajne inventure šuma u prostoru (struktura, korelacija) i vremenu (praćenje gospodarenja). Kontinuirane karte raspodjele vrijednosti strukturnih elemenata (obujam, temeljnica, broj stabala) izrađene su metodom običnog kriginga i inverzne udaljenosti. Dobivene karte i statističke analize ukazuju da je procjenjivanje krigingom pouzdanije od metode in verzne udaljenosti. Karta semivariogramske površine, semivariogram, semivariogramski oblak korisni su geostatistički alati u analizi podataka uređajne inventure šuma i njihove prostorne zavisnosti. Provedenom geostatističkom analizom za sva tri strukturna elementa utvrđena je prostorna korelacija. Mogućnosti primjene geomatematičkih alata (geostatistički i neuronski) u uređivanju šuma nisu dovoljno istražene, što je cilj budućeg rada. 6. LITERATURA– References Akhavan,R., M. Zobeiri,2007: Application of geostatistics for estimation of forest growing stock in the Caspian region of Iran.Areview of forests, wood products and wood biotechnology of Iran and Germany, 102–111. Göttingen. Andričević,R., H. Gotovac, I. Ljubenkov, 2007: Geostatistika: Umijeće prostorne analize. Split. Biondi,F., D. E. Myers., C. C.Avery,1994:Geostatistically modeling stem size and increment |