big-archive.ru

Большой информационный архив

                       

Леса будущего

Вопросы о том, какие древесные породы необходимо выращивать в той или иной географической обстановке и как вести хозяйство в лесах, каждый лесовод решает в значительной мере по-своему. Как правило, лесовод относится к этому вполне ответственно, понимая, что леса будущего — проблема современности. Однако многие лесные культуры гибнут либо образуют корявые и мало продуктивные древостой.

В течение столетия, начиная с 1865 г., кафедра и станция лесоводства Сельскохозяйственной академии им. К. А. Тимирязева проводили исследования по выращиванию жизнестойких, доброкачественных и высокопродуктивных лесонасаждений. Опытные культуры, заложенные известными лесоводами М. К. Турским и Н. С. Нестеровым, позволили сделать ряд полезных выводов о значении смешения древесных пород в посадках, густоте культур, происхождении семян и акклиматизации древесных растений. Вместе с тем даже этот столетний эксперимент, уникальный в своем роде, не дал четких ответов на многие вопросы лесовыращивания. К тому же этот опыт проведен только в одном географическом районе — в Подмосковье. Но время не ждет, сажать и выращивать необходимо в настоящее время в различных географических зонах. Положение о биоэкосе — оптимальном сочетании организмов и среды — позволяет определять на электронно-вычислительной машине наиболее продуктивные леса будущего.

В 1961 г. академия внесла предложение по составлению карт будущих лесов в качестве обязательного дополнения к планам имеющихся лесонасаждений. Это предложение теперь получило признание. Карты будущих лесов нужны для того, чтобы наглядно показать цель, к которой должен стремиться лесовод, а также для того, чтобы правильно разместить сеть лесных дорог, организовать постоянные лесные предприятия по рациональной разработке леса и переработке древесины.

Составить карту будущих лесов на должном научном основании нелегко. Необходимо определить главные древесные породы по географическим районам и категориям почвенно-грунтовых условий, разработать оптимальную технику выращивания высокопродуктивных лесонасаждений с применением мелиорации и удобрений и технологию эксплуатации леса, обеспечивающую наивысшую доходность. Существуют разнообразные взгляды на этот вопрос. И если решать его на основе мнений, то новые леса могут оказаться хуже существующих и их использование будет малоэффективным в хозяйственно-экономическом отношении. Это привело к необходимости исследовать оптимальные процессы лесовыращивания и лесоиспользования с помощью линейного программирования и других математических методов. Было разработано несколько моделей будущих лесов. В отличие от естественных типов они представляют собой программные типы леса. Предложены четыре метода составления карт будущих лесов: визуальный, модельный, графический и аналитический. Для успешного решения проблемы выращивания лесонасаждений составляется система биоэкологических уравнений (тепло, водный баланс, механический состав почвы, азот, фосфор и т. д.) и уравнений на экономические возможности (ресурсы семян, машин, рабочей силы, максимальные затраты, себестоимость и т. д.). Система уравнений получается из системы исходных неравенств. В этой системе биоэкологические соотношения отображают ресурсы (bi) условий жизни (тепло, вода, азот и т. д.) по данному району и расход этих ресурсов (aij) на единицу биомассы, в результате чего обеспечивается участие каждой древесной породы в данном лесонасаждении (xj) . Таким образом, характеристика формирования леса под воздействием естественных факторов определяется системой неравенств

Кроме того, существуют различные требования, например определенный уровень фитонцидности. В связи с этим систему неравенства необходимо дополнить совокупностью соотношений с иным типом ограничений (≥bi). В результате общая система уравнений будет иметь следующий вид:

Дополнив неравенства соответствующими переменными, получаем систему уравнений. Если число неизвестных больше числа уравнений, такая система уравнений может иметь бесконечное число решений. Какое же из них нас удовлетворит?

Цели хозяйства различны: максимум прироста древесины, максимум лечебно-эстетических воздействий и т. д. Приняв, что каждая древесная порода имеет на кубометр (дерево) эффективность (прирост, фитонцидность, доходность и т. д.), равную cj, выразим целевое уравнение

Оптимальное программирование позволяет выбрать из всех возможных решений то, которое дает интересующий нас вариант.

При обилии уравнений и переменных вопрос легко решается на электронно-вычислительной машине. В этой совокупности соотношений отображается задача на биоэкос в математической форме. (Экономические факторы здесь не рассматриваются.) Для решения ее можно воспользоваться и таксационной моделью оптимального программирования.

Математизация лесного хозяйства не самоцель, а средство рационального решения его проблем. Специалисту лесного хозяйства приходится решать многие практические вопросы производства: определять состав древесных пород для возобновления естественным и искусственным путем в различных географических условиях, густоту и размещение их при выращивании, метод обработки почвы, пути организации семенного и питомнического хозяйства, особенности ухода за молодыми древостоями, виды главных рубок, способ размещения их по территории и чередование во времени, виды дорог и линии связи, состав используемых механизмов и химических веществ, набор средств борьбы с болезнями леса и вредными насекомыми, меры охраны леса от пожаров, возможность переработки древесины на месте и т. д. Все эти вопросы зачастую решаются недостаточно обоснованно, без учета конкретных условий, так как определяются шаблонными правилами и инструкциями. В результате создаются малоценные лесные насаждения с низкой продуктивностью, что снижает и размеры пользования лесом. При обосновании сырьевых баз лесных предприятий допускаются ошибки из-за неправильного сбора и плохой обработки таксационных данных. В научных исследованиях наблюдаются необоснованные и малоэффективные приемы решения вопросов. Все эти недостатки значительно снижают достижения нашей науки и передовой практики.

Эффективность лесохозяйственного производства, его рентабельность можно значительно повысить, если воспользоваться новыми математическими средствами для познания производственных процессов и правильного управления ими. В этом отношении математика открывает большие возможности и прежде всего при обработке массовых материалов для получения наиболее надежной специальной характеристики леса, дающей необходимую информацию для рациональной постановки хозяйства. При разработке рациональных процессов лесного хозяйства математика позволяет повысить продуктивность лесов и увеличить размеры лесопользования.

Ввиду массовости собираемых в природе и в хозяйстве данных о варьировании размеров деревьев, их качества, формы стволов, сортиментов древесины, породного состава насаждений, их густоты и т. д. увеличивается необходимость применения математической статистики и теории вероятности. В настоящее время научные организации имеют счетные устройства и вычислительные машины современного типа, и обработка данных в лесном хозяйстве становится более совершенной.

Чтобы поднять продуктивность лесов с 1—2 м3 до 4—5 м3 и более с 1 га, изыскиваются оптимальные варианты с помощью программирования и электронно-вычислительной техники. К сожалению, в лесном хозяйстве (в том числе и в лесоустройстве) оптимальное программирование практически не использовалось, а электронно-вычислительные машины применялись лишь для обработки материалов. В Тимирязевской академии разработана методика постановки задач для оптимального программирования на электронно-вычислительных машинах. Она заключается в следующем: определение оптимального состава лесных культур и естественного возобновления леса в зависимости от свойств древесных пород, климата и почв; оптимизация рубок ухода на большую продуктивность и высшее качество; определение оптимальных размеров лесосек главного пользования для обеспечения лучшего возобновления леса и наименьших затрат труда на эксплуатацию леса.

Первые карты лесов будущего были составлены в 1963—1965 гг. по Московской области. В 1965 г. получила распространение методика расчета возможной продуктивности лесов и составления карт лесов будущего в целом по Российской Федерации. Этими вопросами занимаются сотрудники кафедры лесоводства и лаборатория кибернетики живой природы Сельскохозяйственной академии имени К. А. Тимирязева. Здесь подготовлены теоретические материалы для постановки некоторых задач на оптимальное программирование: определение и расчет сырьевых баз постоянных лесных предприятий, принципы семенного хозяйства, защита леса от вредных насекомых и болезней, а также охрана лесов от пожаров.

Все большее значение в решении различных проблем народного хозяйства приобретает кибернетика. Дошла очередь и до применения кибернетики в лесном хозяйстве и на лесоразработках. В лесном хозяйстве кибернетика пока еще применяется мало. А между тем она может быть одним из важнейших средств борьбы за повышение продуктивности при использовании леса, за поднятие производительности труда и улучшение условий работы. Она помогает вскрыть новые закономерности в природе и для управления ею применить принципиально новые приборы и машины, определять самые выгодные варианты решения всех вопросов хозяйства.

Рассмотрим примеры применения кибернетики в лесном хозяйстве. В лесхозах и леспромхозах ежегодно решается вопрос: какие древесные породы следует сажать на лесосеке при отсутствии подроста. В ряде случаев спорят о том, нужно ли восстанавливать на вырубке сосну или ель, может быть лучше посадить вместо них лиственницу? Нередко приходится слышать, что лучше всего создавать тополевые плантации, поскольку тополь быстрорастущая порода. Определить, на какой почве в условиях данного климата будет лучше расти та или иная древесная порода, очень трудно. Кибернетика открыла возможность подходить к решению этого вопроса объективно. На основе расчета и пересмотра бесчисленных вариантов можно выбрать самый выгодный — наиболее продуктивные в данных условиях породы. Для решения такого вопроса в математической форме составляется задача, в которой сопоставляются климатические и почвенные условия с требованиями древесных пород, а также учитываются экономические условия лесного хозяйства. Электронная машина может определить и сочетание древесных пород, обеспечивающее наиболее положительное влияние лесонасаждений на здоровье человека.

В 1967 г. Совет Министров РСФСР принял решение организовать на реке Оке в Московской области специальное хозяйство «Русский лес» площадью 53 тыс. га. В проекте этого хозяйства, составленном Гипролесхозом, предусматривается и создание программных лесов, определенных на электронно-вычислительной машине в Тимирязевской академии. В программных лесах благодаря оптимальному сочетанию древесных пород применительно к данному климату и почве планируется получение прироста древесины в 8—10 м3 на 1 га. В естественных древостоях годичный прирост древесины около 1—2 м3 на 1 га.

Программные леса определены и по некоторым другим хозяйствам. Они послужили в качестве эталонов для составления карт лесов будущего. Методика определения программных типов леса теперь так разработана, что их может определять каждый специалист лесного дела.

Очень сложен вопрос о том, сколько древесины нужно и можно вырубать и какие участки леса назначать в рубки в отдельные годы. Этот вопрос решают с карандашом в руках путем расчета. Но таким путем можно сопоставить лишь несколько вариантов. Чтобы пересчитать п сравнить все варианты для одного года, человеку нужно считать несколько лет. Выручает электронно-вычислительная машина, которая производит сотни тысяч арифметических действий в секунду. Для этого требуется записать в виде уравнений природные и экономические условия лесного хозяйства и лесоэксплуатации, отобразив в них количество и состояние лесов, транспортные условия, качество древесины по сортиментам и требования к возобновлению лесов, допустимые колебания в размерах лесопользования. С помощью электронно-вычислительной машины на поставленный вопрос можно получить наиболее правильный ответ. В результате древесина будет заготавливаться на тех участках и в таких размерах, какие дадут возможность выполнить программу лесопользования, обеспечить наилучшее возобновление леса, облегчить условия труда, повысить производительность работы.

Большой интерес представляет применение кибернетики для борьбы с гнусом — комарами, мошкой, мокрецами, слепнями. Гнус мешает работать, снижает производительность труда на 25—50%, заражает человека разными болезнями. Некоторые энтомологи предлагают навсегда избавиться от гнуса (комаров, мошки, слепней) в тайге путем химического уничтожения. Но они не учитывают, что тогда в озерах не будет рыбы, которая питается личинками гнуса, в лесах и на лугах исчезнут птицы, поскольку их пища — насекомые — будет уничтожена. В связи с этим разрабатываются способы борьбы, основанные на знании звуковых сигналов насекомых.

Не менее перспективны в этом отношении работы по изучению сигналов информации, распространенных среди птиц и зверей. Лесоводов интересуют методы борьбы с лосями, которые обгрызают сосновые посадки. В некоторых местах нет смысла делать посадки, так как лоси их нацело уничтожают.

В лаборатории кибернетики живой природы Тимирязевской академии начаты работы по изучению сигналов информации, которые применяют лоси для сообщения друг другу о пище и опасности. Если удастся воспроизвести эти сигналы, то, поставив на местах больших посадок репродукторы, работающие на «языке» лосей, можно будет сообщать им, что на лесные культуры опасно заходить и «рекомендовать» им кормиться в естественных, технически малоценных, но пригодных для корма зарослях леса.

В кибернетическом подходе заключена новая возможность активного наступления на вредных насекомых и паразитов, создания благоприятных условий для размножения полезных птиц, зверей и рыбы. Для механизации лесного хозяйства имеет большое значение конструирование приборов и машин по образцу живых организмов. Представляют интерес аппараты, могущие производить локацию почв и грунтов подобно земляным червям, кротам, мышам, личинкам майского жука. Такие аппараты позволят определить свойства почвы как среды распространения корней растений в процессе ее обработки или до обработки. Возможно, следует направить работу конструкторов на создание новых типов машин, которые позволили бы обрабатывать почву, производить улучшение физических и химических ее свойств по принципу жизнедеятельности землеройных животных. То же можно сказать и о возможностях усовершенствования деревообрабатывающих станков на основе использования некоторых схем действия органов насекомых, птиц и зверей, которые могут буравить, дробить, долбить древесину.

Проблема борьбы с лесными пожарами заслуживает особого внимания, поскольку лесные пожары продолжаются и приводят зачастую к тяжелым последствиям. В кибернетическом отношении борьба с лесными пожарами может быть представлена как система с шестью крупными регуляторами, которая показывает свое совершенство тогда, когда ее исходом является малое число пожаров и подавление их в начале развития.

Первое звено системы борьбы с пожаром — подразделение леса на участки-блоки одинаковой пожарной опасности.

Для установления второго звена был разработан комплексно-метеорологический метод определения пожарной опасности погоды. Исходя из физического смысла явления был определен принцип составления показателей влажности растений и пожарной опасности погоды. В настоящее время ежедневно выпускаются информационные карты метеорологических показателей горимости леса для территории СССР, составляются прогнозы горимости лесов на три дня, на синоптический период (одна неделя) и на месяц вперед.

Горельник по реке Чусовой на Урале

Третье звено — это противопожарная пропаганда и правила обращения с огнем в лесу. В этом отношении есть неисчерпаемые возможности печати, кино, телевидения, школ и т. д.

Четвертое звено системы заключается в повышении устойчивости леса к пожарам и оснащении территории противопожарными средствами. Сюда относятся очистка леса от порубочных остатков и сухих деревьев, противопожарные посадки лесных полос, посев огнестойких трав, прорубка разрывных полос, проведение минерализованных полос на земле, создание линий связи, дорожное строительство, размещение пожарных вышек, посадочных авиационных площадок, пожарно-химических станций.

Пятое звено — дозорно-сторожевая охрана, целью которой является самое раннее обнаружение лесных пожаров. Наилучшие результаты дает сочетание наземной и воздушной охраны. Важно иметь настолько густую сеть наблюдательных постов, наземных и воздушных маршрутов, чтобы пожары обнаруживались не позднее, чем через 10—20 минут после их возникновения. Здесь возможно применение фотоэлементов, радиолокации, телевидения, инфракрасной аппаратуры.

Шестое звено системы — работа по локализации и тушению возникших пожаров. Для борьбы с лесными пожарами созданы разные типы пожарно-химических станций. Однако они еще не дают должного эффекта, потому что их мало. Оборудование станций некомплексное и нетранспортабельное. Необходимо создать сеть станций и команд в лесах первой группы на расстоянии 25—50 км, в лесах второй группы — 50—75 км, в лесах третьей группы—50—100 км. Эти станции должны иметь автотранспортные средства и комплекты противопожарного оборудования. Хорошие результаты дают авиационные методы борьбы с лесными пожарами.

С точки зрения кибернетики все звенья системы можно рассчитать на любой результат борьбы с пожарами, например на их снижение на 50, 75 и 100%, учитывая особенности зон, областей и районов.

Рассмотренные примеры показывают перспективность применения новых методов и средств в лесном хозяйстве сегодняшнего дня, в создании лесов будущего.

 

Предыдущая глава ::: К содержанию ::: Следующая глава

 

                       

  Рейтинг@Mail.ru    

Внимание! При копировании материалов ссылка на авторов книги обязательна.