1 / 53

Výberové – reprezentatívne metódy zisťovania zásob a inventarizácie lesných porastov

Výberové – reprezentatívne metódy zisťovania zásob a inventarizácie lesných porastov. meranie len časti stromov porastu na skusných plochách prepočet zásoby na 1 ha alebo na celý porast. – Výberový plán * reprezentatívnosť

janna
Download Presentation

Výberové – reprezentatívne metódy zisťovania zásob a inventarizácie lesných porastov

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Výberové – reprezentatívne metódy zisťovania zásob a inventarizácie lesných porastov • meranie len časti stromov porastu na skusných plochách • prepočet zásoby na 1 ha alebo na celý porast

  2. – Výberový plán * reprezentatívnosť * požiadavky na presnosť a spoľahlivosť stanovenia zásoby, resp. veličín zisťovaných v priebehu inventarizácie * efektívnosť * stanovania spektra zisťovaných informácií v závislosti od cieľa inventarizácie

  3. Splnenie uvádzaných vlastností je možné dosiahnuť len objektívnym, matematicko-štatistickým odvodením vytyčovacích údajov skusných plôch: * veľkosť (štruktúra porastu) * počet (požadovaná presnosť) * rozmiestnenie (reprezentatívnosť)

  4. Potom môžeme zhodnotiť efektívnosť porovnaním nákladov a spotreby času s priemerkovaním naplno, resp. spätne uskutočniť kontrolu dosiahnutej presnosti výsledku • Výberové metódy sa uplatňujú pri veľkoplošných a maloplošných (porastových) inventarizáciách

  5. Reprezentatívne metódy porastovej inventarizácie • skusné plochy kruhové, pásové, relaskopické • metóda stromových rozstupov • metóda spočítania stromov s výberovým meraním d1,3

  6. Matematicko-štatistické základy výberových metód • Rozsah výberu • Intenzita výberu

  7. Rozsah výberu závisí predovšetkým od σx% a , intenzita výberu závisí ešte aj od pia P, pri zväčšujúcej Pi% klesá, t.j. čím je porast homogénnejší a väčší, tým je výberové zisťovanie efektívnejšie.

  8. Rozmiestnenie skusných plôch

  9. Posúdenie dosiahnutej presnosti výsledkov výberu –(priemerná zásoba z n skusných plôch) – (variabilita zásoby medzi skusnými plochami)

  10. –(relatívna stredná chyba výberového priemeru) Udáva teoretický rámec pre výskyt skutočných chýb (rozdiel medzi skutočnou zásobou a zásobou určenou výberovým spôsobom) 68 % ....................... 95 % .......................

  11. Vzťah medzi sx% zásoby, veľkosťou, počtom skusných plôch, presnosťou a hospodárnosťou P = 15 ha, Σpi = 1,28 ha → i% = 8,5 %

  12. s rastúcou veľkosťou skusných plôch sa variabilita zásoby zmenšuje • väčším počtom menších plôch dosiahneme presnejší výsledok ako menším počtom väčších plôch, menšie plochy sú reprezentatívnejšie • väčšie skusné plochy sú hospodárnejšie – rovnakú výmeru skusných plôch väčšími plochami dosiahneme skôr ako menšími plochami

  13. Vymedzenie optimálnej veľkosti skusných plôch

  14. Predodhad taxačných veličín • získanie potrebných informácií pre kalkuláciu vytyčovacích údajov skusných plôch • predodhadové stanoviská, 1 stanovisko na 1ha

  15. Predodhad taxačných veličín

  16. Nomogram na stanovenie stupňa rozrôznenia zásoby porastu SR σx% 1 18 % 2 30 % 3 42 %

  17. KRUHOVÉ SKUSNÉ PLOCHY Vlastnosti • dajú sa dobre a presne vytýčiť • pretože ich v poraste vytyčujeme väčší počet s menšou výmerou (1-10 árov), sú reprezentatívne, dobre vystihujú zmeny v štruktúre porastu • sú prispôsobivé na zmeny štruktúry častí porastu, t.j. celkovú intenzitu výberu môžeme dosiahnuť zmenou veľkosti a počtu plôch s ohľadom na štrukturálne zmeny – stratifikovaný výber • nevýhodou je obtiažne vytyčovanie na strmých svahoch a v porastoch s podrastom.

  18. Vytyčovacie údaje a ich stanovenie • veľkosť kruhov, počet kruhov, intenzita výberu, odstupová vzdialenosť Veľkosť kruhov – závisí od hustoty porastu, resp. N.ha-1, optimálny počet stromov na kruhu je 15-25 stromov optimálny počet stromov na kruhu p = N.ha-1

  19. zväčšovanie veľkosti kruhov, t.j. rast počtu stromov na kruhu zlepšuje výsledok cca do počtu 50 stromov na kruhu, pri väčších kruhoch sa už presnosť výsledku nemení, ale stúpajú náklady!

  20. Počet kruhov – σx%, resp. stupeň rozrôznenia zásoby, – – pre výslednú presnosť je rozhodujúci počet kruhov

  21. Intenzita výberu – p, n – i% = 25-30 % je hranicou efektívnosti Odstupová vzdialenosť n, P

  22. Rozmiestnenie, vytýčenie a vypriemerkovanie kruhových skusných plôch • systematický výber na taxačných líniách orientovaných v smere kratšej strany porastu, • vytýčenie pomocou káblov príslušného polomeru, • pracovná skupina 1+2, • meranie a záznam do priemerkovacieho zápisníka, • meranie na svahu

  23. Rozmiestnenie, vytýčenie a vypriemerkovanie KSP

  24. Príklad: N.ha-1> 800, P = 5 ha, SR = 2 Kruhy: P = 2 áre, n = 7,5 ha → 37 kruhov s = 37 m i% = 15 %

  25. Nomogram na určenie vytyčovacích údajov kruhových, relaskopických a pásových skusných plôch, = ± 10%, P=95%

  26. PÁSOVÉ SKUSNÉ PLOCHY Vlastnosti • optimálna spotreba času na plochu výberovej jednotky, 1 ha pásov sa vytýči skôr ako 1 ha kruhov • jednoducho sa vytyčyčujú • nevýhodou je malý počet pásov, ich dĺžka nie je rovnaká, čo môže spôsobovať problémy najmä z matematicko-štatistického hľadiska (reprezentatívnosť)

  27. Vytyčovacie údaje šírka pásov, i%, odstupová vzdialenosť Šírka pásov=f (N.ha-1) N.ha-1< 300 š = 10 m N.ha-1 300-800 š = 8 m N.ha-1> 800 š = 6 m

  28. Intenzita výberu • i% > 7,5 presnosť určenia zásoby pásovými skusnými plochami je rovnaká ako presnosť jej určenia kruhovými skusnými plochami • i% = 7,5 % je hranicou použiteľnosti (reprezentatívnosti) pásov • i% > 7,5 % i% kruhov = i% 10 m širokých pásov

  29. Príklad: N.ha-1> 800 š = 6 m, kruh = 2 áre P = 5 ha, SR = 2 i% pre 2 árové kruhy = 15 % i% = 6 m pásov = 0,6 . 15 % = 9 % Odstupová vzdialenosť

  30. Vytýčenie a vypriemerkovanie pásových skusných plôch • v smere kratšieho rozmeru porastu • kolmo na zmeny v štruktúre porastu • v sklonitom teréne dĺžky pásov redukovať s ohľadom na sklon • záznam kladov kábla • pracovná skupina 1+3, 4

  31. Vytýčenie a vypriemerkovanie pásových skusných plôch

  32. RELASKOPICKÉ SKUSNÉ PLOCHY Vlastnosti • pre každý strom sa vytvorí fiktívny relaskopický kruh (bodový výber) • uhlové spočítanie stromov pomocou relaskopu • c = 1, 2 ... 4, každý zaujatý strom predstavuje 1, 2 ... 4 m2g.ha-1 • počet zaujatých stromov = MG.ha-1 = c . M

  33. Vytyčovacie údaje zámerná úsečka, počet stanovísk, odstupová vzdialenosť, intenzita výberu Zámerná úsečka • c = 1, 2, ¼, ½, 4, jej veľkosť závisí od hrúbkovej štruktúry porastu a jeho hustoty tak, aby bolo na stanovisku zachytených 15-25 stromov čím je porast hustejší a hrúbkovo vyspelejší, tým je zámerná úsečka väčšia !!

  34. Nomogram na určenie zámernej úsečky a výmery priemerného relaskopického kruhu

  35. Počet stanovísk • závisí od variability zásoby porastu, požadovanej presnosti a spoľahlivosti • pre stupeň zásobovej rozrôznenosti a 20-stromový relaskopický kruh SR σx% 1 18 % n výpočtom alebo pomocou 2 30 % nomogramu 3 42 %

  36. Odstupová vzdialenosť a intenzita výberu pi – priemerný relaskopický kruh – priemerný relaskopický kruh = f(ds , C) ps= π(C.ds)2 c = 1 – 2 – 4  C = 50 – 33,35 – 25

  37. Meranie – relaskopovanie a výpočet G.ha-1 a zásoby – preverenie správnosti relaskopovania – meranie vo výške 1,3 m – záznam údajov – V.ha-1 = G.ha-1 . HF;

  38. zásoba nie je rozdelená po hrúbkových stupňoch (možnosť použitia Halajových frekvenčných kriviek, ktoré udávajú % rozdelenie počtu stromov a zásoby po hrúbkových stupňoch ako funkciu ds a stupňa hrúbkovej rozrôznenosti) • kontrola stupňa rozrôznenia zásoby z predodhadu!!!

  39. Metóda stromových rozstupov – vzorníková metóda – N = f(P,a) – stredný rozstup a závisí od sponu stromov v poraste (štvorcový, trojuholníkový)

  40. skutočný rozstup sa môže viac alebo menej líšiť od teoretického štvorcového alebo trojuholníkového sponu Skutočný stredný rozstup je aritmetický priemer najkratších strán mnohouhoľníka, spájajúceho susedné stromy tak, aby sa tieto strany nepretínali (Priesol 1978)

  41. rozstup a3 – rozstup od zvoleného stromu k tretiemu najbližšiemu, pretože medzi a3 a rozstupom trojuholníko- vého sponu je tesná korelácia, tretí strom sa dá ľahko určiť

  42. Ki – empiricky odvodený, charakterizuje zákonitosť rozmiestnenia stromov

  43. rozdelenie N.ha-1 a V.ha-1 na dreviny v zmiešaných porastoch N.ha-1(drev) = Nv(drev) . CN V.ha-1(drev) = VV(drev) . CN

  44. Potrebný rozsah merania • celková chyba určenia zásoby metódou stromových rozstupov

  45. Intenzita výberu Meranie – založenie línií a stanovísk – určenie centrálneho stromu, zmeranie rozstupu a3 – zmeranie hrúbky centrálneho stromu a 6-8 najbližších hrúbok stromov – pracovná skupina 1+1

  46. Metóda celoplošného spočítania stromov a výberového merania hrúbok Vaník (1976) – pre obnovne rozpracované porasty so zakmenením < 0,5 • Nzistíme spočítaním všetkých stromov v poraste • sa vypočíta zo zásoby vypriemerkovaných stromov

  47. stupeň hrúbkovej počet priemerkovaných rozrôznenosti stromov pre ΔV% = ±10 % 1 180 2 273 3 427

  48. Metóda koncentrických kruhov • spoločný stred, z ktorého sa vytýčia 3 kruhy • princíp výberu s nerovnakými pravdepodobnosťami 1a d1,3< 16 cm 2a d1,3 16,1 – 28 cm 5a d1,3> 28 cm

  49. Determination of suitable shape and plot size for estimation of off-forest tree resources of the foots of Kilimanjaro

More Related