Моделювання якісної структури стовбурів сосни звичайної за допомогою випадкового процесу



DOI: http://dx.doi.org/10.31548/forest2021.03.001

V. B. Bychenko, V. V. Myroniuk, P. I. Lakyda, M. M. Burianchuk

Анотація


У дослідженні висвітлено методику прогнозування об’єму якісних категорій стовбурової деревини для ділових стовбурів сосни звичайної, з використанням моделі розподілу різних якісних зон вздовж по стовбуру. Дослідження базується на емпіричному матеріалі, зібраному на лісосіці рубки головного користування, на якій для 245 модельних дерев визначено протяжність різних якісних зон деревини від окоренка до верхівки. Для узагальнення черговості появи та протяжності зон ділової деревини, дров і відходів у роботі використано напівмарковську ймовірнісну модель, яку визначали три параметри: 1) вхідні ймовірності появи відповідної якісної зони в окоренковій частині стовбура (початковий стан); 2) матриця розподілу довжин зони; 3) матриця імовірностей зміни якісних зон на різних висотах стовбура. Згідно з дослідними даними, прийнято, що стовбури сосни починаються з ділової деревини. Для моделювання протяжності якісних зон стовбура застосовано функцію бета-розподілу, параметри якої підібрано залежно від відносної висоти початку відповідної зони стовбура. Ймовірності зміни якісних зон обчислено на основі емпіричних даних. У дослідженні виявлено, що розподіл довжин ділової та дров’яної деревини залежить від абсолютної висоти розташування на стовбурі та висоти стовбура. Для математичного узагальнення цього процесу в роботі визначено чотири зони, в межах яких розподіл протяжності ділової частини стовбура може описуватися єдиною функцією. Імовірності зміни якісних зон змодельовано залежно від відносної висоти стовбурів.  На цій основі опрацьовано методику імітаційного моделювання вихідних масивів даних, які можуть використовуватися з метою розроблення таблиць розмірно-якісної структури деревини для стовбурів різних діаметрів, висоти та категорій технічної придатності. Виконане дослідження стосується лише ділових стовбурів сосни, тож потрібно очікувати інші закономірності для стовбурів інших деревних видів, а також напівділових і дров’яних стовбурів. Розроблену методику доречно використовувати під час оновлення таблиць розподілу об’єму стовбурів за розмінно-якісними категоріями, які нині треба оновити шляхом запровадження нових вимог щодо класифікації ділової деревини в Україні.

Ключові слова: ділова деревина, функція розподілу, напівмарковська ймовірнісна модель, таблиці розмірно-якісної структури.


Повний текст:

PDF

Посилання


Adamec, Z., Adolt, R., Drápela, K., & Závodský, J. (2019). Evaluation of Different Calibration Approaches for Merchantable Volume Predictions of Norway Spruce Using Nonlinear Mixed Effects Model. Forests, 10(12), 1104. https://doi.org/10.3390/f10121104

Banzhaf, G. M., Matney, T. G., Schultz, E. B., Meadows, J. S., Jeffreys, J. P., Booth, W. C., Li, G., Ezell, A. W., & Leininger, T. D. (2016). Log-Grade Volume Distribution Prediction Models for Tree Species in Red Oak-Sweetgum Stands on US Mid-South Minor Stream Bottoms. Forest Science, 62(6), 671-678. https://doi.org/10.5849/forsci.15-138

Bilous, A. M., Kashpor, S. M., Myroniuk, V. V., Svynchyk, V. A., & Lesnik, O. M. (Eds.). (2020). Forest Inventory Handbook. Dnipro: Lira LTD, 2020, 364 [in Ukrainian].

Developing Reference Data for Log Grading by Diameter Classes: Report (p. 310). (2020). Kyiv: National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine [in Ukrainian].

Developing Scientific Background for Optimization of Logging in Stands of Main Forest Forming Species in the Carpathians: Report (p. 64). (1983). Kyiv: Ukrainian Agricultural Academy [in Ukrainian].

Fonweban, J., Gardiner, B., & Auty, D. (2012). Variable-top merchantable volume equations for Scots pine (Pinus sylvestris) and Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) in Northern Britain. Forestry, 85(2), 237-253. https://doi.org/10.1093/forestry/cpr069

Fortin, M., Guillemette, F., & Bédard, S. (2009). Predicting volumes by log grades in standing sugar maple and yellow birch trees in southern Quebec, Canada. Canadian Journal of Forest Research, 39(10), 1928-1938. https://doi.org/10.1139/X09-108

Kashpor, S. M., & Strochynskyi, A. A. (Eds.). (2013). Forest Inventory Handbook. Kyiv: Vinichenko, 496 [in Ukrainian].

Koroliuk, V. S., & Turbin, A. F. (1976). Semi-Markov processes and their application. Kyiv: Naukova Dumka, 184 [in Russian].

Kozak, A. (2004). My last words on taper equations. The Forestry Chronicle, 80(4), 507-515. https://doi.org/10.5558/tfc80507-4

Nikitin, K. E., & Shvidenko, A. Z. (1972). Timber Cruising Using Computers. Kyiv: Urozhai, 200 [in Russian].

Poliakov, O. V., & Poliakov, M. O. (1999). Adaptive Algorithm for Commercial Grading of Harvested Wood: Manual. Scientific Bulletin of National Agricultural University, 17, 345-348 [in Ukrainian].

Poliakov, O. V., & Poliakov, M. O. (2008). Adaptive Commercial Grading of Harvested Wood: Reference Data. Scientific Bulletin of National Agricultural University, 122, 153-158 [in Ukrainian].

Poliakov, O. V., & Poliakov, M. O. (2009). Adaptive Commercial Grading of Harvested Wood: A Simulation Algorithm. Scientific Bulletin of NULES of Ukraine, 135, 201-205 [in Ukrainian].

Schneider, R., Riopel, M., Pothier, D., & Côté, L. (2008). Predicting decay and round-wood end use volume in trembling aspen (Populus tremuloides Michx.). Annals of Forest Science, 65(6), 608-608. https://doi.org/10.1051/forest:2008042

Yudytskyi, Ya. A. (1985). Description of Grades of Harvested Wood using scholastic Process. Trends in Growth and Productivity of Forest Stands: Proceedings, Kaunas, Lithuania, April 6-17, 1985, 297-299 [in Russian].


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Bookmark and Share