МОДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОДУКТИВНОСТИ ЕЛОВЫХ НАСАЖДЕНИЙ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СХЕМЫ ПОСАДКИ И ИНТЕНСИВНОСТИ ВОЗДЕЙСТВИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВНЕШНИХ ФАКТОРОВ


Citar

Texto integral

Resumo

В условиях рационального ведения лесного хозяйства создаются специальные искусственные лесонасаждения технически ценных пород, которые должны обладать высокой продуктивностью, что позволит получать наибольший запас выращиваемой древесины. Одним из способов увеличения запаса древесины с единицы площади леса является регулирование начальной густоты и схемы посадки деревьев. Методами имитационного моделирования было показано, что при отсутствии внешних воздействий шахматная схема посадки является оптимальной по сравнению с прямоугольной, обеспечивая больший запас древесины. В реальных условиях существуют риски отмирания отдельных деревьев в результате воздействия случайных внешних факторов, таких как ветровалы, фитофаги. Следовательно, запас древесины, выращиваемой при таких оптимальных схемах посадки, будет существенно ниже по сравнению с полученными расчетными значениями.
В связи с этим возникают задачи, направленные на исследование продуктивности насаждений в зависимости от схемы посадки и интенсивности отмирания деревьев в процессе роста древостоя в результате воздействия случайных внешних факторов. Для решения этих задач использовали имитационную модель динамики древесных сообществ, в которой учитывается пространственное расположение каждого дерева, что позволяет легко имитировать различные схемы лесопосадок, а также удалять часть деревьев на любом шаге моделирования. В результате проведенных вычислительных экспериментов были определены оптимальные значения начальной густоты еловых насаждений для разных схем посадки в зависимости от интенсивности воздействия внешних факторов. Показано, что в случае ежегодного воздействия случайных внешних факторов максимальный запас древесины не зависит от схемы посадки, а определяется начальной густотой посадки. При увеличении интенсивности воздействия для получения максимального запаса густоту посадки также необходимо увеличить.
 

Sobre autores

Autor responsável pela correspondência
Email: alex_0201@mail.ru

Bibliografia

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © ., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».