Yield models for grey alder stands | Baltalkšņu audžu ražības modeļi

إنجليزي. The objective of the study is finding out the interrelations of estimation values necessary for modelling the yield of grey alder stands. The models serve as a theoretical basis that allows developing recommendations for forest cultivation methods in line with the cultivation goals. The P. Mūrnieks' growth and yield tables for three site indexes, which have so far been used in forest management, do not embrace the whole variety of grey alder stands. Thus, possibilities for expanding the tables are sought after by introducing additional site indices by means of extrapolation. A novel mathematical model (6) for determining grey alder site index is developed on the basis of the data obtained from stem analysis of sample tree trunks, which can be used for calculating the growth curves for gray alder of the average height up to the age of 40, and a new scale for determining of site index is proposed, where the site index is expressed as the stand average height in meters at the age of 20. The method of multiple regression analysis is used for interpreting the interrelations between the stand estimation values. The regression models comprise three independent variables selected by way of logical analysis. For calculating the regression coefficients used are the data obtained from a one-time survey of 150 sample plots. The sample plots were established throughout the territory of Latvia by using the method of establishing sample plots for statistical forest inventory so as to ensure that each age group and site index includes stands of various densities, from sparse stands to those of full density. A description of the sample plots is given in Table 1. I. Liepa's formulas are used for calculating the trunk volume (1) and the current increment for the reduced wood yield of the stand (2). Mathematical models of the interrelations of stand estimation values are developed, which can be used to determine the following stand yield values: average diameter (7), basal area (9), wood yield (8), the reduced actual volume increment (11), and the current annual increment in height (10). All the equations use the following notations: v – trunk volume; L – trunk length; D – average diameter; Z’M – reduced current volume increment; ZH – current increment of average height; ZD – current increment of average diameter at breast height; N – number of trees; G – basal area; H20 – site index; A – stand age; V – wood yield. It is found that grey alder stands up to the age of 40 maintain a high yield and large annual current volume increment, which is higher than the average volume increment. In the models one of the main independent variables that can be regulated by forest management is the number of trees, and the models allow predicting the effect 33 of thinning on the wood yield.

لاتفيا. Pētījuma mērķis ir izzināt baltalkšņu audžu ražības modelēšanai nepieciešamās taksācijas rādītāju savstarpējās likumsakarības. Modeļi kalpo par teorētisko bāzi rekomendāciju izstrādāšanai meža audzēšanas tehnoloģijām, atbilstoši meža audzēšanas mērķiem. Līdz šim mežsaimniecības praksē lietotās P. Mūrnieka augšanas gaitas tabulas trīs bonitātēm neaptver praksē sastopamo baltalkšņu audžu daudzveidību, tādēļ tiek meklētas iespējas paplašināt tabulas, ieviešot papildus bonitātes ekstrapolācijas ceļā. Pamatojoties uz paraugkoku stumbru analīzes datu bāzes, izstrādāts jauns baltalkšņu bonitātes noteikšanas matemātiskais modelis (6), ar kura palīdzību izskaitļojamas vidējā augstuma augšanas gaitas līknes līdz 40 gadu vecumam, un ieteikta jauna bonitēšanas skala, kur bonitāte apzīmēta ar audzes vidējo augstumu metros 20 gadu vecumā. Taksācijas rādītāju savstarpējo likumsakarību skaidrošanai lietota multiplās regresijas metode. Regresijas modeļos iekļauti trīs neatkarīgie mainīgie lielumi, kas izvēlēti loģiskās analīzes ceļā. Regresijas koeficientu aprēķināšanai izmantoti 150 parauglaukumu vienreizējas uzmērīšanas dati. Izmēģinājumi ierīkoti visā Latvijas teritorijā, izmantojot meža statistiskās inventarizācijas parauglaukumu ierīkošanas metodiku ar tādu aprēķinu, lai katru vecuma grupu un bonitāti pārstāvētu audzes no retainēm līdz pilnas biezības audzēm. Stumbra tilpuma (1) un audzes reducētā krājas tekošā pieauguma (2) aprēķināšanai lietotas I. Liepas formulas. Izstrādāti audzes taksācijas rādītāju savstarpējo likumsakarību matemātiskie modeļi, ar kuru palīdzību nosakāmi audzes ražības rādītāji: vidējais caurmērs (7), šķērslaukums (9), krāja (8), reducētais faktiskais krājas pieaugums (11) un audzes tekošais ikgadējais augstuma pieaugums (10). Visos vienādojumos lietoti šādi apzīmējumi: v – stumbra tilpums; L – stumbra garums; D – vidējais caurmērs; Z’M – krājas reducētais tekošais pieaugums; ZH – vidējā augstuma tekošais pieaugums; ZD – vidējā krūšaugstuma caurmēra tekošais pieaugums; N – koku skaits; G – šķērslaukums; H20 – bonitāte; A – audzes vecums; V – audzes krāja. Konstatēts, ka baltalkšņu audzes līdz 40 gadu vecumam ir augstražīgas un veido nozīmīgu ikgadējo krājas pieaugumu, kas ir lielāks par vidējo krājas pieaugumu. Viens no galvenajiem modeļu neatkarīgajiem mainīgajiem lielumiem, kas regulējams ar saimniecisko darbību, ir koku skaits, tādēļ modeļi ļauj prognozēt kopšanas ciršu ietekmi uz audzes ražību.