Анализ и оценка результатов прогноза динамики лесного фонда Ленинградской области по модели EFISCEN

В статье проведен анализ и получены количественные оценки результатов прогнозирования динамики лесного фонда Ленинградской области по модели EFISCEN. Приведен краткий обзор основных имитационных и других математических моделей, применяемых для прогнозирования динамики лесного фонда. Для моделирования на период с 1990 по 2020 гг. с помощью модели EFISCEN были использованы следующие пять сценариев: идеальное управление лесами, обычная практика ведения лесного хозяйства, сценарий, направленный на достижение максимально возможного устойчивого уровня лесопользования, сценарий, предполагающий восстановление лесохозяйственного производства и заготовки древесины конца 1980-х гг. в течение первых 20 лет, и сценарий восстановления, но с учетом дополнительных требований охраны природы. Результаты прогнозирования по модели сравнивались по следующим трем показателям: средний запас древостоев, средний прирост древостоев, объем заготовки древесины. Сравнение проводилось с фактическими значениями указанных показателей по данным Государственного лесного реестра о состоянии лесов Ленинградской области в 2021 г. в абсолютных и относительных величинах. Для сравнения качества прогнозирования по 5 сценариям и определения наиболее точного из них для каждого из сценариев рассчитывался индекс расхождения прогнозных результатов моделирования и фактических данных. Наиболее точным оказался прогноз по сценарию №2 – «Обычная практика ведения лесного хозяйства». Этот результат позволяет предположить, что наиболее надежным методом прогнозирования на срок 30 лет может быть простая экстраполяция. Прогнозы, которые дают сценарии №1 – «Идеальное управление лесами» – и №3 – «Максимально возможный устойчивый уровень лесопользования», позволяют оценить потенциал лесного хозяйства Ленинградской области. Метод имитационного моделирования, в том числе и модель EFISCEN, несмотря на все его недостатки, остается полезным инструментом для научного изучения динамики лесного сектора в условиях изменяющейся окружающей среды.

1. Алексеев А.С. Влияние на динамику лесного фонда смены пород и характера ведения лесного хозяйства в ряде областей Северо-запада РФ // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2009. Вып. 186. С. 4-15.

2. Зубкова Е.В., Жукова Л.А, Фролов П.В, Шанин В.Н. Работы А.С. Комарова по клеточно-автоматному моделированию популяционно-онтогенетических процессов у растений // Компьютерные исследования и моделирование. 2016. Т. 8, №2. С. 285−295. DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-2-285-295.

3. Карев Г.П. Структурные модели естественной динамики лесного покрова // ДАН. 1994. Т. 337, № 2. С. 354-356.

4. Карев Г.П. Структурные модели лесных экосистем // Сибирский лесной журнал. 1999. №4. С. 381-396.

5. Леса России и изменение климата. Европейский институт леса, 2020. 140 c.

6. Медоуз Д.Л., Медоуз Д.Х., Рандерс Й., Беренс У. Пределы роста. М.: Изд-во МГУ, 1991. 208 с.

7. Медоуз Д.Х., Медоуз Д.Л., Рандерс Й. Пределы роста. 30 лет спустя М.: Академкнига, 2007. 342 с.

8. Моделирование динамики органического вещества в лесных экосистемах. М.: Наука, 2007. 380 с.

9. Модель EFISCEN // Официальный сайт Европейского института леса. URl: https://efi.int/knowledge/models/efiscen (дата обращения: 28.04.2025).

10. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971. 340 с.

11. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. 286 с.

12. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: АСТ, 2003. 384 с.

13. Чумаченко С.И. Базовая модель динамики многовидового разновозрастного лесного ценоза // Науч. тр. МГУЛ. 1993. Вып. 248. С. 147–180.

14. Чумаченко С.И., Паленова М.М., Коротков В.Н. Прогноз динамики таксационных показателей лесных насаждений при разных сценариях ведения лесного хозяйства // Восточноевропейские леса: история в голоцене и современность. М., 2004. С. 492–507.

15. Чумаченко С.И., Починков С.В., Кухаркина Е.В. Имитационное моделирование динамики насаждений FORRUS-S – инструмент выбора стратегии и планирования лесного хозяйства // Лесной вестник. 2007. №5. С. 143-152.

16. Chertov O.G., Komarov A.S., Karev G.P. Modern Approaches in Forest Ecosystem Modelling // European Forest Institute Research Reports. 1999a. Vol. 8. 116 p. DOI: 10.1163/9789004612570.

17. Chertov O.G., Komarov A.S., Tsiplianovsky A.V. A combined simulation model of Scots pine, Norway spruce and Silver birch ecosystems in European boreal zone // Forest Ecology and Management. 1999b. №116. P. 189-206. DOI: 10.1016/S0378-1127(98)00456-3.

18. Chumachenko S.I., Syssouev V.V., Palenova M.M., Bredikhin M.A., Korotkov V.N. Imitation modeling of heterogeneous uneven-aged stands spatial dynamics taking into account silvicultural treatment // IUFRO Conf. Copenhagen, 1996. P. 484–492.

19. Chumachenko S.I., Korotkov V.N., Palenova M.M., Politov D.V. Simulation modelling of long-term stand dynamics at different scenarios of forest management for conifer – broad-leaved forests // Ecol. Modeling. 2003. Vol. 170. P. 345–361. DOI: 10.1016/S0304-3800(03)00238-2.

20. Computer applications in Sustainable Forest management. Springer, 2006. 278 p.

21. De Lara M., Doyen L. Sustainable management of natural resources. Mathematical models and methods. Springer, 2008. 266 p. DOI: 10.1007/978-3-540-79074-7.

22. Komarov A., Chertov O., Zudin S., Nadporozhskaya M., Mikhailov A., Bykhovets S., Zudina E., Zoubkova E. EFIMOD 2 – a model of growth and elements cycling in boreal forest ecosystems // Ecological Modelling. 2003. №170 (2-3). P. 373-392. DOI: 10.1016/S0304-3800(03)00240-0.

23. Leslie P.H. On the use of matrices in certain population mathematics // Biometrika. 1945. Vol. 33, iss. 3. P. 183–212. DOI: 10.1093/biomet/33.3.183.

24. Liang J., Picard N. Matrix Model of Forest Dynamics: An Overview and Outlook // Forest Science. 2013. Vol. 59, iss. 3. P. 359-378. DOI: 10.5849/forsci.11-123.

25. Logofet D.O. Convexity in projection matrices: Projection to a calibration problem // Ecol. Model. 2008. Vol. 216, iss. 2. P. 217–228. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2008.03.004.

26. Logofet D.O., Lesnaya E.V. The mathematics of Markov models: What Markov chains can really predict in forest successions // Ecol. Model. 2000. Vol. 126, iss. 2–3. P. 285–298. DOI: 10.1016/S0304-3800(00)00269-6.

27. Nabuurs G.-I., Lioubimov A.V. Future development of the Leningrad region forests under nature-oriented forest management // Forest Ecology and Management. 2000. No. 130. P. 235-251. DOI: 10.1016/S0378-1127(99)00179-6.

28. Pretzsch H. Forest Dynamics, Growth and Yield. From Measurement to Model. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. 655 p. DOI: 10.1007/978-3-540-88307-4.

29. Pretzsch H., Biber P., Dursky J. The single tree based stand simulator SILVA. Construction, application and evaluation // Forest Ecology and Management. 2002. Vol. 162. P. 3–21. DOI: 10.1016/S0378-1127(02)00047-6.

30. Sallnas O. A matrix growth model of the Swedish forest // Studia For. Suec. 1990. No. 183. 23 p.

31. Usher M.B. A matrix model for forest management // Biometrics. 1969. №25 (2). P. 309 –315. DOI: 10.2307/2528791.

32. Usher M.B. Markovian approaches to ecological succession // Journal of Animal Ecology. 1979. №48 (2). P. 413– 426. DOI: 10.2307/4170.

33. Usher M.B. Modelling ecological succession with particular reference to Markovian models // Vegetatio. 1981. №46-47. P. 11–18. DOI: 10.1007/BF00118380.