Н.И. Лямцев

1. Предложения по совершенствованию методов прогноза развития лесопатологической ситуации Н.И. Лямцев

2. Цели и задачи • Цель : повышение эффективности методов оценки и прогнозирования состояния лесов, возникновения и распространения очагов вредных организмов для планирования и осуществления лесозащитных мероприятий. • Основные задачи : • повышение информативности показателей прогноза • повышение точности оценок показателей (достоверности результатов лесопатологического мониторинга) • корректировка и разработка новых методов прогнозирования состояния лесов, их повреждения насекомыми и болезнями, необходимости защитных мероприятий

3. Основные положения лесозащитного прогнозирования • Прогноз в защите леса – это вероятностная научно обоснованная оценка будущего изменения показателей состояния лесов и негативного воздействия вредных организмов (численности вредных насекомых, распространения их очагов, степени повреждения насаждений (отпада деревьев) и др. • Для разработки лесозащитных прогнозов необходимо обеспечить получение информации, ее накопление в базах данных и полноценный анализ. Основными источниками ретроспективной лесопатологической информации является статистическая отчетность по защите леса и материалы стационарных научных исследований. • В практике защиты лесов различают многолетние, долгосрочные, краткосрочные и текущие прогнозы. С учетом пространственного масштаба и системы лесоуправления целесообразно выделять прогнозы национального, регионального и локального уровней. • Основной задачей прогнозирования является создание алгоритмов, моделей и методов для автоматизированного анализа лесопатологической информации и разработки прогнозов .

4. Основные методы прогнозирования • Для получения количественных прогнозных оценок используют аналитические , эмпирико-статистические и имитационные модели. • Наиболее простые прогностические модели - эмпирико-статистические. Прогноз осуществляется по соотношению между исходным и конечным состоянием системы в конкретных условиях без детального ее изучения. • Изменение лесопатологических показателей рассматривается как случайный стационарный процесс. С помощью алгоритмов строится уравнение, позволяющее оценивать значения показателей в будущем с определенной точностью и достоверностью по набору факторов, измеренных в предшествующие моменты времени. Для анализа большого числа факторов и отбора наиболее информативных показателей используются методы многомерного статистического анализа. • Проверка и усовершенствование моделей невозможны без сбора новых данных. Построение модели должно иметь итеративный характер, когда каждый вариант проверяется с помощью дополнительных наблюдений.

5. Прогнозирование динамики площадей очагов рыжего соснового пилильщика данные: ——— сглаженные, - - - ∆ - - - исходные, прогнозные оценки:  по модели регрессии, ░░○░░░ авторегрессии

6. Вербальные и классификационные методы прогнозирования • При отсутствии математических моделей для прогноза необходимо использовать словесное описание процесса, что лучше, чем отсутствие всякой оценки • При показателях засушливости вегетационного периода, превышающих критические отметки, уже летом этого же года можно ожидать появления очагов короеда типографа, которые при благоприятной для вредителя погоде в последующем могут перерасти в катастрофу для еловых насаждений. Через 2-3 года возможно появления очагов массовых видов хвое- и листогрызущих вредителей – соснового и сибирского шелкопрядов, сосновой совки, непарного шелкопряда • Весенние и раннелетние гари начинают заселяться стволовыми вредителями летней подгруппы в июле-августе того же года, позднелетние и осенние – с весны следующего года. Небольшие по площади гари интенсивно заселяются насекомыми уже в первые 1-2 года после пожара, вся вспышка продолжается не более 3-4 лет. Развитие очагов насекомых на больших гарях значительно более длительное. • Небольшие по площади ветровальники могут быть полностью отработанными за 2-3 года, причем при высоком запасе вредителей вспышка может начаться сразу со второй фазы. Крупные по площади очаги действуют до 5-7 лет, из них первые 1-2 года являются фазой роста численности вредных насекомых, а на 3-4-й год, по мере отработки ветровала, может сильно пострадать сохранившийся на корню лес, особенно ельники в засушливые годы. • .

7. Основная трудность прогнозирования: повреждение, ослабление и усыхание насаждений – процесс многофакторный, леса – сложные экологические системы Ослабление и усыхание насаждений – процесс многофакторный. Например, усыхание еловых лесов на большой территории обусловлено комплексом причин: накоплением перестойных насаждений; засухами, ухудшающими гидрологический режим; значительным распространением гнилевых болезней; ветровалами; хозяйственной деятельностью человека – рубками леса часто с нарушением санитарных правил и на завершающем этапе массовым размножением короеда типографа.

8. Методы прогнозирования лесопатологической ситуации на национальном уровне • Задачи: 1) оценка развития очагов и изменения состояния насаждений по территории России, анализ погодных аномалий, глобальных изменений климата и масштабных стихийных бедствий (лесных пожаров, ветровалов и др.). Наиболее эффективным и удобным представлением информации является картирование территории. 2) разработка долгосрочных прогнозов на основе анализа средних многолетних оценок, характера и тенденций изменения лесопатологических показателей • Территориальная единица - субъект Российской Федерации (область, край, республика) или лесничество. При помощи ГИС-технологий и базы данных лесопатологической информации создаются цифровые карты. Ежегодный их анализ и сопоставление позволяет наглядно оценивать лесопатологическую ситуацию и прогнозировать ее развитие. • Подобное картирование для выделения зон вредоносности насекомых имеет смысл для Европейской части России, где площадь регионов относительно невелика и можно выявить зональность в распределении очагов в пределах ареала вида. Для Сибири и Дальнего Востока необходимы данные по лесничествам.

9. Периодичность массовых усыханий и изменение климата • Массовые усыхания ели в таежной зоне, по-видимому, происходили с периодичностью раз в сто лет, то есть существенно реже, чем в зоне хвойно-широколиственных лесов (раз в 20-25 лет). Учитывая, что обострение процесса усыхания ельников в начале 21 века обусловлено длительным периодом с недостатком влаги и избытком тепла связанного не только с погодной ситуацией, но по-видимому, и с глобальным потеплением, можно прогнозировать увеличение частоты возникновения массового усыхания ели в таежной зоне и в Архангельской обл. Аномалии осредненной по территории России среднегодовой температуры воздуха за период 1939-2010 гг.

10. Распространение и продолжительность существования очагов насекомых Зеленая дубовая листовертка

11. Сопряженность зон вредоносности непарного шелкопряда с изолиниями суммы осадков вегетационного периода

12. К - сосновый коконопряд, М – монашенка, П – сосновая пяденица, С – сосновая совка, Р – рыжий сосновый пилильщик, О – обыкновенный сосновый пилильщик Изменение зоны очагов хвоегрызущих насекомых

14. Динамика площадей очагов (1) и числа регионов (2) с очагами сибирского шелкопряда в Российской Федерации в 1967-2008 гг.

15. Методы прогнозирования локального и регионального уровней • Предлагаемая система простых моделей при последовательном их использовании позволяет существенно повысить эффективность прогнозирования. Причем это происходит в большей степени не за счет оценки дополнительных показателей, а благодаря ведению достаточно простых, но постоянных наблюдений (мониторинг), использованию более адекватных методов анализа и компьютерной обработки данных по программам, автоматизирующим построение и адаптацию моделей; • Описание или моделирование структуры временных рядов можно проводить при помощи специализированной компьютерной программы. Она позволяет рассчитывать параметры моделей, проводить их экспертизу и выбирать наиболее адекватную. Программная среда дает возможность в режиме реального времени корректировать модели при получении новых данных или рассчитывать различные прогнозные сценарии, то есть осуществлять адаптацию моделей и корректировку прогнозов в автоматическом режиме.

16. Временные ряды площадей очагов насекомых База данных позволяет анализировать динамику площадей очагов по регионам и видам насекомых. Так, диаграммы изменения очагов в Воронежской обл. свидетельствуют о наличии колебаний разной периодичности и трендов

17. 8 ) g l 7 ( -4 а г 6 , в -2 о 5 г а ч 4 о и д 3 а -1 щ 3 2 о -1 л П -1 1 0 годы -1 9 1 3 5 7 9 1 3 9 1 3 5 7 5 7 7 8 8 8 8 8 9 9 9 0 0 0 7 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 9 9 9 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Сглаженная кривая изменения очагов по данным их учета Максимальные значения площадей (прогноз 1996 г.) Средние значения площадей очагов (прогноз 1996 г.) Скоррректированный прогноз очагов, разработанный в 1999 г. Прогноз с использованием компьютерной программы анализа временных рядов Разработана автоматизированная система прогнозирования с использованием компьютерной программы анализа временных рядов. Она позволяет моделировать динамику различных лесопатологических параметров (площадей очагов, численности вредителей) и разрабатывать прогнозы разного временного интервала. Положительным моментом технологии является возможность быстрой адаптации моделей и корректировки прогнозов. Проведена оценка параметров моделей для 10 видов наиболее опасных хвое- и листогрызущих насекомых на региональном уровне. Прогноз динамики очагов сибирского шелкопряда в Республике Якутия по модели авторегрессии

18. Оценка угрозы усыхания поврежденных пожарами древостоев Высота нагара, при которой деревья, поврежденные огнем, могут усохнуть с вероятностью 70% на севере лесной зоны

19. Отпад в древостоях сосны по ступеням толщины после низовых пожаров по различным моделям

20. Прогнозирование заселения и усыхания насаждений в очагах стволовых вредителей • При краткосрочном прогнозе ориентировочная угроза заселения деревьев последующей генерацией стволовых вредителей оценивается по эмпирическим моделям: В начальную фазу формирования эпизодических очагов ожидаемый отпад деревьев (%) под влиянием стволовых вредителей равен: N=0,3N3+0.7N4 где N3 и N4, соответственно, количество деревьев (%) 3 и 4-й категорий состояния; 0.3 и 0.7 – вероятность заселения этих деревьев. • Прогноз заселения и усыхания насаждений в очагах стволовых вредителей по суммарной вероятности усыхания деревьев всех категорий состояния на ближайший год с учетом числа деревьев данной категории (N1,2,3,4) и вероятности усыхания деревьев каждой категории (V1,2,3,4) в конкретных условиях: Nt+1 = (N1 V1) + (N2 V2) + (N3 V3) + (N4 V4) Ki, где Nt+1 – число деревьев, которые могут заселиться стволовыми насекомыми и усохнуть на следующий год; Ki– коэффициенты, учитывающие факторы ослабления насаждений и образования очага стволовых вредителей (абсолютную численность и энергию размножения насекомых, метеорологические показатели, характеристики насаждений

21. Число хвоегрызущих вредителей, приходящихся в среднем на одно дерево или на 1 кв. м подстилки или почвы в насаждении и угрожающих ему 100%-ным объеданием хвои (по Ильинскому, 1965)

22. Отпад в древостоях сосны, поврежденных сосновым шелкопрядом, сосновой совкой, монашенкой, звездчатым ткачом-пилильщиком (по модели А.В. Голубева) 1 - деревья 1-20 лет, 2 - деревья 21-40 лет, 3 - деревья 41-80 лет, 4 - деревья 81 и более лет

23. Прогнозирование: ошибки оценки лесопатологических показателей (на примере Обзора санитарного и лесопатологического состояния лесов на землях лесного фонда Российской Федерации за 2009 год . Пушкино: ФГУ «Рослесозащита», 2010. 179 с.)

24. Прогнозирование: ошибки при моделировании многолетней динамики лесопатологических показателей (на примере Обзора санитарного и лесопатологического состояния лесов на землях лесного фонда Российской Федерации за 2009 год . Пушкино: ФГУ «Рослесозащита», 2010. 179 с.)

25. Заключение • Для повышения эффективности лесозащитного прогнозирования необходимо: • совершенствовать систему лесопатологического мониторинга и повышать точность оценки получаемых показателей; • вести базу данных лесопатологической информации ; • обеспечить оперативный доступ к метеорологической и лесоустроительной информации; • совершенствовать систему алгоритмов, моделейи методов, а также программные продукты для автоматизированного анализа лесопатологической информации и разработки прогнозов различного назначения; • на постоянной основе (ежегодно) вести научные исследования по вопросам лесозащитного прогнозирования ; • организовать центр (отдел) лесозащитного прогнозирования

26. Спасибо за внимание !