ХЛЮСТОВ Виталий Константинович – профессор, доктор сельскохозяйственных наук, заслуженный лесовод России, академик РАЕ, МАНВШ, МАНИИПТ
127434, Тимирязевская ул., д. 49, г. Москва
KHLYUSTOV Vitaly K. – DSc (Agricultural), Professor, Honored Forester of Russia, Academician of the RAS, MANVSH, MANIIPT
127434. Timiryazevskaya str. 49. Moscow
КОКОРИН Сергей Геннадьевич – аспирант кафедры землеустройства и лесоводства Российского государственного аграрного университета – МСХА им. К.А. Тимирязева; заместитель директора филиала ФГБУ «Рослесинфорг» «Севзаплеспроект»
127434, Тимирязевская ул., д. 49, г. Москва
196084, ул. Коли Томчака, д. 16, Санкт-Петербург
KOKORIN Sergey G. – PhD student, Department of Land Management and Forestry; Deputy Director of the branch
127434. Timiryazevskaya str. 49
196084. Koli Tomchaka str. 16. St. Petersburg
ГАНИХИН Александр Максимович – ведущий инженер отделения планирования и выполнения лесохозяйственных работ отдела организации внебюджетной деятельности, кандидат сельскохозяйственных наук
119435, ул. Большая Пироговская, д. 21, стр. 1, г. Москва
GANIKHIN Aleksandr M. – PhD (Agricultural), Leading Engineer, Department of Planning and Execution of Forestry Works, Department of Organization of Extrabudgetary Activities
119435. Bolshaya Pirogovskaya str. 21, build. 1. Moscow
Актуальность работы обусловлена необходимостью разработки научно обоснованных схем районирования, что является фундаментальной задачей для реализации принципов устойчивого управления лесами. В статье предложена авторская методика комплексного ресурсно-экологического районирования, интегрирующая последовательное применение факторного, кластерного и дискриминантного анализа. Методика апробирована на примере лесного фонда Ленинградской области по данным 19 лесничеств и 66 показателям, включая таксационные характеристики, данные государственного лесного реестра и климатические параметры. В результате факторного анализа выявлены и содержательно интерпретированы четыре ведущих латентных фактора, совокупно объясняющих 64,3% общей дисперсии: «Потенциал лесопользования и продуктивность лесных земель» (23,5%), «Антропогенная освоенность и трансформация лесных ландшафтов» (19,8%), «Стадийность развития мягколиственных древостоев» (13,0%), «Климатическая суровость и представленность маргинальных типов леса» (8,0%). На основе значений факторных весов методом k-средних произведена типизация территории, в результате чего выделено 7 статистически значимых и содержательно интерпретируемых кластеров лесничеств. Устойчивость кластерной структуры подтверждена дискриминантным анализом, показавшим 100%-ную точность классификации. Построены канонические дискриминантные функции, позволяющие осуществлять отнесение новых объектов к установленным типам. Предложенная методика позволяет перейти от континуального описания лесного фонда к его дискретной таксономии и служит основой для разработки дифференцированных моделей лесопользования, адаптированных к специфике выделенных районов.
The relevance of the work is due to the need to develop scientifically sound zoning schemes, which is a fundamental task for implementing the principles of sustainable forest management. The article proposes the author's method of integrated resourceecological zoning, integrating the consistent application of factor, cluster and discriminant analysis. The methodology has been tested using the example of the Leningrad Region forest fund based on data from 19 forestry departments and 66 indicators, including taxation characteristics, data from the state forest register and climatic parameters. As a result of the factor analysis, four leading latent factors were identified and meaningfully interpreted, collectively explaining 64.3% of the total variance: “Forest management potential and productivity of forest lands” (23.5%), “Anthropogenic development and transformation of forest landscapes” (19.8%), “Stages of development of soft-leaved stands” (13.0%) and “Climatic severity and representation of marginal forest types” (8.0%). Based on the values of factor weights, the territory was typed using the k-means method, as a result of which 7 statistically significant and meaningfully interpreted clusters of forest areas were identified. The stability of the cluster structure was confirmed by discriminant analysis, which showed 100% classification accuracy. Canonical discriminant functions are constructed that allow assigning new objects to established types. The proposed methodology makes it possible to move from a continuous description of the forest fund to its discrete taxonomy and serves as the basis for the development of differentiated forest management models adapted to the specifics of the designated areas.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.