Rezumat teza mea

8/7/2019 Rezumat teza mea

1/127

Ministerul Educaiei, Cercetrii i TineretuluiU N I V E R S I T A T E A T R A N S I L V A N I A D I N B R A O V

BRAOV, B-DUL EROILOR NR. 29, 500036, TEL. 0040-268-413000, FAX 0040-268-410525

RECTORAT

Ctre .........................................................................................................

COMPONENAComisiei de doctoratNumit prin Ordinul Rectorului Universitii Transilvania din Braov

nr. _____ / _____________

PREEDINTE: - Prof. univ. dr. ing. Ioan Vasile ABRUDANDECAN Fac. De Silvicultur i Exploatri Forestiere

Universitatea Transilvania din BraovCONDUCTOR TIINIFIC: - Prof. univ. dr. ing. Iosif LEAHUUniversitatea Transilvania din Braov

REFERENI - Prof. univ. dr. ing. Victor GIURGIUUniversitatea tefan cel Mare din Suceava

- Prof. univ. dr. ing. tefan TAMAUniversitatea Transilvania din Braov

- Cercet. t. Gr. I dr. ing. Ioan SeceleanuUniversitatea Transilvania din Braov

Data, ora i locul susinerii publice a tezei de doctorat: ???, 1300 , sala S I 2Facultatea de Silvicultur i Exploatri Forestiere, irul Beethoven, nr. 1 Braov.

Eventualele aprecieri sau observaii asupra coninutului lucrrii v rog s letransmitei, n timp util, pe adresa: Facultatea de Silvicultur i Exploatri Forestiere,

irul Beethoven, nr. 1 Braov 5000123, fax: 0268-475705.


2/127

2


3/127

3


4/127

CUVNT NAINTE

Gospodrirea durabil a pdurilor este o cerin de o stringent actualitate, determinat denumeroase considerente social ecologice i economice, fapt pentru care acest concept este abordat

continuu i sub multiple aspecte, de ctre specialitii din domeniul forestier. Implementarea npractic a acestui concept presupune urmrirea n permanen a realizrii unor arborete optimstructurate, ale cror cerine s se afle n deplin concordan cu condiiile de mediu, astfel ncts se obin foloase maxime din punct de vedere al funciilor de protecie i de producie atribuite.Realizarea acestui deziderat impune studiul tot mai aprofundat al pdurii, n vedereafundamentrii tehnologiilor i a lucrrilor silvice cele mai adecvate care urmeaz a se aplica npractic. Pe aceas linie se nscriu i preocuprile de studiu al bioproduciei forestiere cu ajutorulmijloacelor informatice, respectiv prin simulare.

Simularea computerizat reprezint un mijloc modern de investigare a sistemelor, a creiapariie i dezvoltare este strns legat de explozia tehnologiei informatice, att n ceea ce privete

creterea capacitii de stocare i a vitezei de prelucrare a datelor de ctre calculatoare(componenta hardware) ct i de apariie a unor programe tot mai performante, care permitprelucrri complexe ale datelor (componenta software). Termenul de simulare este definit ndicionarul limbii romne ca fiind aciunea de a face s par adevrat ceva irealceea ce poate dade neles c se dorete n mod intenionat producerea unei impresii false. Din punct de vederetehnic, o interpretare mai potrivit se refer la aciunea realizat de ctre un simulator, sistemtehnic destinat rezolvrii ecuaiilor care caracterizeaz un obiect sau fenomen. Aceast aciunenu este ns descris ca definiie a simulrii i de aceea considerm c se impune o completare asensului acestui cuvnt n dicionarul explicativ romn. Evident, simularea computerizat serefer la un simulator virtual, n care simularea este realizat folosind tehnologia informatic

respectiv prin intermediul computerului. Simularea este utilizat n prezent n multiple scopurintre care la modelarea sistemelor naturale, respectiv pentru studiul comportamentului acestorsisteme. Se poate spune, prin analogie cu o definiie referitoare la modelare, c scopul principalal simulrii nu este att de mult cel de a explica i a prezice, ci de a polariza gndirea i de apune ntrebri pertinente.

Simularea computerizat const ntr-un program realizat pentru computer pentru a simulaun model abstract al unui sistem n care elementele reale sunt reprezentate prin atributele lor isunt stocate n memorie sub form de date, iar corelaiile dintre elemente sunt definite sub formaunor funcii sau proceduri. Ca mijloc de investigare a ecosistemului forestier, simulareacomputerizat a fost folosit prima dat de ctre Palley i OReagan, (1965) pentru testarea unormetode de eantionaj i compararea eficienei lor.

n pofida dezvoltrii explozive a tehnologiei informatice, simularea computerizat apdurii este o metod de cercetare nc puin rspndit n ara noastr. Lipsa, cu unele excepii, aunor programe informatice elaborate pentru activitatea de cercetare forestier constituie principalacauz a acestei stri de fapt. Desigur, nu putem vorbi de o lips total a preocuprilor de utilizarea tehnicilor informatice n studiul ecosistemului forestier. Cercetri n acest sens concretizate nrezultate notabile au avut V. Giurgiu (2004, 2006), I. Seceleanu (1975, 1998, 2006), t. Tama(1979, 2003, 2006) i alii. Ceea ce dorim s subliniem este c, aceast metod de investigare apdurii este nc departe de a fi folosit la ntregul potenial. De altfel, necesitatea construirii unormodele tot mai complexe ale pdurii care s surprind ct mai complet legitile de organizare ifuncionare a acesteia precum i progresele realizate n plan tehnologic prin apariia unor generaiide calculatoare ultraperformante determin n ultimul timp ca aceast metod de cercetare s seimpun i n sectorul forestier.

4


5/127

Avantajele utilizrii simulatorului computerizat sunt multiple ntre acestea regsindu-sereducerea substanial a timpului necesar pentru evaluarea deciziilor tactice i strategice privindgospodrirea pdurilor precum i realizarea unor experimente virtuale pentru a se rspunde lantrebri de tipul Ce se ntmpl dac ? permind astfel prognoza evoluiei sistemului ndiverse ipostaze.

Un simulator al pdurii permite s se evalueze efectele produse prin aplicarea lucrrilorsilvice. Pentru realizarea acestuia este necesar, n principiu, parcurgerea a dou etape:- modelarea ecosistemului forestier, respectiv a elementelor componente, a strilor pe careacestea le traverseaz i a legitilor care l guverneaz. Menionm c datorit infinitei diversitia pdurii, la construirea modelelor a fost nevoie de acceptarea unor ipoteze simplificatoare care snu contravin realitii i s fie bine fundamentate. n acest fel a fost posibil s fie elaboratemodele ale ecosistemului forestiere pentru toate nivelele de organizare: arbore individual, arboretca ansamblu de arbori i pdure ca ansamblu de arborete.- modelarea procesului decizional, respectiv stabilirea unui curs al evoluiei ecosistemuluidiferit de cel natural ca efect al unor decizii deliberate; aceast etap este caracteristic pduriicultivate unde dezvoltarea arboretelor este dirijat de ctre om, n sensul dorit, n concordan culegile naturii. Modelele din aceast categorie sunt influenate de nivelul la care este adoptatdecizia: strategic, tactic sau operaional.

De remarcat c, dac n prima etap tiina care se preocup ndeosebi cu modelareaecosistemului este dendrometria, la modelarea procesului decizional sunt implicate toatecunotinele cu specific silvic, amenajamentul avnd rolul de a le ngloba i coordona astfel casoluiile propuse s duc la beneficii ct mai complete din punct de vedere economico-social.

Lucrarea de fa se refer la prima etap descris, respectiv modelarea ecosistemuluiforestier. n ceea ce privete modelarea procesului decizional menionm c, n prezent sedezvolt aplicaii informatice din domeniul inteligenei artificiale, aa numitele Sisteme expert,care au rolul - dup cum l d i numele - de a suplini rolul expertului n stabilirea deciziilor ceea

ce permite automatizarea complet a simulatorului virtual.nainte de a trece la prezentarea propriu zis a lucrrii a dori s mulumesc celor care m-

au ncurajat, ndrumat i ajutat n realizarea acestei lucrri respectiv domnului profesor dr. ing.Iosif Leahu care mi-a desluit tainele dendrometriei i amenajrii pdurilor, domnului profesor dr.ing. tefan Tama care mi-a deschis orizontul asupra tehnologiei informatice precum i domnilorprof. dr. ing. Gheorghe Chiea, prof. dr. ing. Ioan Clinciu i prof. dr. ing. Constantin Costea dinCatedra de amenajare a pdurilor care m-au stimulat n acest demers tiinific. Doresc s exprimtotodat recunotina mea ntregului corp profesoral al Facultii de silvicultur i exploatriforestiere Braov unde am avut ansa de a m forma ca inginer silvic. Mulumesc colegilor demunc de la Direcia Silvic Satu Mare pentru sprijin i nelegere i nu n ultimul rnd familiei

mele, care mi-a fost alturi permanent, mai ales n momentele de cumpn, i fr sprijinul creianu a fi reuit.

5


6/127

CUPRINS*

CAPITOLUL I. SCOPUL I LOCALIZAREA CERCETRILOR. METODE DECERCETARE UTILIZATE.....................................................................9........... 7

1.1. Scopul i localizarea cercetrilor ............................................................9............71.2. Metode de cercetare utilizate ................................................................12..........101.2.1. Metode statistice...............................................................12..........101.2.2. Reele neurale..................................................................12..........101.2.3. Simularea computerizat .................................................23..........18

CAPITOLUL II. MODELAREA ARBORETULUI................................27.........212.1. Consideraii privind necesitatea i importana modelrii

arboretelor.............................................................................................27..........212.2. Modele ale arboretelor...........................................................................28..........22

2.2.1. Modele statice...................................................................29..........22

2.2.2. Modele dinamice. Modelul matematico-auxologic alarboretelor echiene ...................................................................33..........242.3. Studiu privind structura arboretelor de gorun n arealul analizat...........40..........25

2.3.1. Culegerea i prelucrarea primar a datelor. Rezultatepreliminare ......................................................................40..........25

2.3.2. Cercetri privind aplicabilitatea metodelor expeditive decubare n arboretele studiate ..........................................46..........29

2.4. Un procedeu expeditiv de determinare a distribuiei numrului de arboripe categorii de diametre cu ajutorul reelelor neurale...........................59.........37

2.4.1. Importana problemei .......................................................59..........37

2.4.2. Descrierea procedeului ....................................................62..........372.4.3. Rezultate obinute ...........................................................71 ..........44CAPITOLUL III. MODELAREA STRUCTURII PDURII...................86.........57

3.1. Modelarea fondului de producie...........................................................86..........573.2. Posibilitatea, mijloc de normalizare a fondului de producie .................87..........573.3. O metod de calcul a posibilitii cu ajutorul programrii liniare............90..........58

CAPITOLUL IV. CONTRIBUII LA STABILIREA PRIN SIMULARE AEFECTULUI VARIAIEI INTENSITII RRITURILOR ASUPRABIOPRODUCIEI FORESTIERE......................................................103.........67

4.1. Consideraii introductive .....................................................................103..........67

4.2. Simulatorul bioproduciei forestiere ....................................................107..........684.3. Precizia calculelor ...............................................................................131..........854.3. Rezultatele simulrii ............................................................................133..........87

CAPITOLUL V. CONCLUZII. CONTRIBUII PERSONALE.............153.......105CAPITOLUL VI. RECOMANDRI PENTRU PRACTIC .................167........115BIBLIOGRAFIE................................................................................. 170........117

ANEXE..............................................................................................176

* Numerele din prima coloan indic pagina corespondent n cuprinsul tezei de doctorat

6


7/127

CONTENTS*

CHAPTER I. THE GOAL AND THE LOCATION OF THE RESEARCHES.RESEARCH METHODS.......................................................................9...........7

1.1. The goal and the location of the researches ...........................................9............71.2. Researching methods ...........................................................................12..........101.2.1. Statistical methods............................................................12..........101.2.2. Artificial Neural Networks..................................................12..........101.2.3. Computer simulation ........................................................23..........18

CHAPTER II. FOREST STAND MODELING.....................................27.........212.1. Consideration regarding the necessity and the importance of stand modeling

...............................................................................................................27..........212.2. Stands models.......................................................................................28..........22

2.2.1. Statical models.................................................................29..........22

2.2.2. Dinamic models. Mathematical auxological model of even-agedstands .............................................................................33..........242.3. The structure of sessile oak stands in the area of study........................40..........25

2.3.1. Gathering and preprocessing of data ..............................40..........252.3.2. Applicability of expeditious models of volume calculations in studiedstands ........................................................................................46..........29

2.4. A procedure of expeditious determination of stands structure using ArtificialNeural Networks................................................................................59.........37

2.4.1. Problems importance ......................................................59..........372.4.2. Procedures description ...................................................62..........37

2.4.3. Obtained results ..............................................................71 ..........44CHAPTER III. MODELING FOREST STRUCTURE..........................86.........573.1. Growing stock modeling........................................................................86..........573.2. Allowable cut, a means of normalising the forest structure ..................87..........573.3. A method of determining the allowable cut by means of linear programming

...............................................................................................................90..........58CHAPTER IV. CONTRIBUTIONS TO ESTABILISHING THE EFFECTS OFTHINNING INTENSITY VARIATION ON FOREST BIOPRODUCTION BYCOMPUTER SIMULATION..............................................................103.........67

4.1. Introductive considerations .................................................................103..........67

4.2. The forest bioproduction simulator .....................................................107..........684.3. Calculus precision ...............................................................................131..........854.3. Simulation results ...............................................................................133..........87

CHAPTER V. CONCLUSIONS. PERSONAL CONTRIBUTIONS....153.......105CHAPTER VI. PRACTICAL RECOMMENDATIONS.......................167.......115BIBLIOGRAPHY...............................................................................170.......117

APPENDICES................................................................................... 176

* Numbers from the first columns indicates the coresponding page number from the Ph. d. thesis

7


8/127

CAPITOLUL I. SCOPUL I LOCALIZAREA CERCETRILOR. METODE DECERCETARE UTILIZATE

1.1. Scopul i localizarea cercetrilorConceptul de gospodrire structural-funcional a pdurilor are la baz nevoia de

obinere a unor arborete optim structurate din punct de vedere al funciilor atribuite. Cercetrilecare urmresc realizarea acestui deziderat sunt axate pe dou direcii principale:

- cunoaterea mai profund a caracteristicilor ecosistemului forestier prin prismacapacitii acestuia de a ndeplinii diverse funcii sociale, economice sau ecologice;

- crearea unor modele corespunztoare arboretelor normale, optim structurate, reperpentru silvicultor pentru stabilirea strategiilor de conducere a arboretelor ntlnite n practic.

Acestea sunt de altfel i cele dou obiective majore ale acestei lucrri. Prin caracterullor de generalitate ele nu spun ns prea multe despre scopul concret al cercetrilor fapt pentrucare prezentm n continuare obiectivele punctuale urmrite i motivele avute n vedere lastabilirea lor.

a) Studiul principalelor caracteristici biometrice ale arboretelor de gorun din arealulanalizat i compararea acestora cu cele corespunztoare din tabelele de producie;

Scopul acestui studiu este de a cunoate principalele caracteristici biometrice alearboretelor de gorun, printre cele mai valoroase din punct de vedere economic din Bazinulmijlociu al Someului. Compararea acestora cu cele corespunztoare din tabelele de producieofer informaii importante pentru nelegerea msurii n care tabelele pot fi folosite pentruprevizionarea produciei acestor arborete.

b) Analiza aplicabilitii metodelor expeditive de cubare n arboretele studiate;Metodele expeditive de cubaj prezint un interes deosebit pentru practica gospodririi

pdurilor deoarece permit evaluarea cu o precizie satisfctoare a volumului unui arboret n

condiiile n care acesta nu este inventariat integral. Cunoaterea ct mai precis a mrimiifondului de producie este o cerin de maxim importan pentru stabilirea indicatoruluiposibilitii, mrime de plan prin care se urmrete normalizarea structurii arboretelor n spiritulprincipiilor de amenajare.

c) Elaborarea unei metode expeditive de estimate a distribuiei numrului de arboripe categorii de diametre n arborete cu structur regulat i mai departe de estimare a volumuluiarboretului pe sortimente primare i dimensionale;

Cunoaterea distribuiei reale a numrului de arbori pe categorii de diametre permite,pornind de la compararea acesteia cu distribuia normal, stabilirea de principiu a modului deaplicare a lucrrilor de ngrijire - rrituri necesare n vederea ridicrii productivitii pdurii prin

indicarea categoriilor de diametre excedentare sau n deficit din punct de vedere al numrului dearbori. De asemenea, cunoaterea acestei distribuii permite determinarea volumului arboretuluipe sortimente primare i dimensionale, informaie necesar la stabilirea posibilitii pe specii isortimente conform tendinelor manifestate pe plan european.

d) Elaborarea unei metode de calcul a posibilitii n suprafa prin minimizareasacrificiilor de exploatabilitate de-a lungul unui ciclu de producie;

Posibilitatea este o mrime de plan care reprezint pe de o parte cantitatea de materiallemnos ce trebuie extras anual sau periodic din pdure n vederea normalizrii fondului deproducie, iar pe de alt parte, nsi producia de lemn, ca rezultat al gospodririi pdurii.Posibilitatea reprezint deci att producia pdurii ct i mijlocul de conducere a ei spre structura

normal fapt pentru care elaborarea de noi metode de stabilire a ei sau mbuntirea celorexistente constituie o preocuparea permanent a cercetrilor de interes forestier.

8


9/127

e) Elaborarea unui model de cretere ale arborilor i construirea unui simulator cuajutorul cruia se poate evalua efectul variaiei intensitii rriturii asupra bioproducieiforestiere a unui arboret.

Rriturile sunt lucrri de ngrijire i conducere de selecie pozitiv, n care accentul cadepe alegerea arborilor de viitor ce urmeaz s fie promovai n arboret. Avnd n vedere importanaacestora ca mijloc de realizare a structurii optime a arboretului s-a considerat util un studiu alefectelor variaiei intensitii rriturilor prin simulare computerizat.

Cercetrile au fost efectuate n arborete pure i practic pure de gorun, clasa a II- a i a III- a de producie, cu vrste cuprinse ntre 30 i 105 ani, regimul de cultur fiind codrul regulat.Arboretele se situeaz n Bazinul mijlociu al Someului (figura 1), etajul fitoclimatic FD3, climatmoderat de dealuri.

9


10/127

Fig. 1. Bazinul rului Some. Localizare n reeaua hidrografic naional i detaliiGeograficeSome River Basin. Location in national hydrographic network and itsgeographical characteristics.

10


11/127

1.2. Metode de cercetare utilizate

1.2.1. Metode statisticeDei pe parcursul lucrrii nu sunt prezentate studii efectuate n accepiunea cercetrii

statistice considerm util o succint prezentare a acestor modele deoarece ele stau la bazaelaborrii a numeroase modele ale ecosistemului forestier ntlnite n literatura de specialitate.

n principiu, o cercetare statistic trece prin trei etape distincte: efectuarea observaiilor,prelucrarea observaiilor i analiza i interpretarea rezultatelor obinute. Recoltarea datelor sepoate efectua fie prin simpla observare a fenomenelor fie prin efectuarea de experiene, adicprovocnd voluntar apariia unor fenomene controlate.

Pentru prelucrarea observaiilor este necesar mai nti separarea populaiilor omogenepentru a obine uniti identice din punct de vedere calitativ. n continuare, prin nregistrareaobservaiilor se obin frecvenele distribuiilor experimentale. Urmtorul pas spre sintetizarea icaracterizarea fenomenului studiat l reprezint calculul indicilor acestor distribuii respectivpoziia distribuiei, variabilitatea observaiilor i forma distribuiei.

n numeroase cazuri, distribuiile experimentale obinute n urma msurtorilor

reprezint estimaii ale unor distribuii teoretice. Cunoaterea i folosirea distribuiilor teoreticepermite cercettorului s treac de la empiric la teoretic i s ajung la formulri fundamentatesub raport tiinific. Pentru silvicultur prezint interes distribuia normal, distribuia binomial,distribuiile asimetrice Charlier, sistemul de distribuii Pearson, etc.

n faza de analiz are loc efectuarea de diverse teste statistice necesare pentru analizavarianei, analiza corelaiei, examinarea semnificaiei, etc. care ntregesc cercetarea statistic ipermit o interpretare pe baze tiinifice a rezultatelor obinute

1.2.2. Reele neuraleInvestigarea sistemelor prin intermediul reelelor neurale este o metod modern, ce

aparine domeniului inteligenei artificiale. Deoarece n pofida disponibilitilor pe care le oferaceast metod ea nc este puin cunoscut i aplicat n silvicultur considerm oportun oprezentare mai detaliat a fundamentelor teoretice tocmai pentru evidenierea posibilitilor deutilizare n studiul ecosistemelor forestiere. Informaiile au fost preluate din lucrri publicate peaceast tem att n ar ct i n strintate. Dintre autorii romni menionm pe Ciocoiu I.,Costin H.,Dumitrescu D., Leon F.,Zaharia D. i alii.

Reelele neurale caracterizeaz ansambluri de elemente de procesare simple, puternicinteconectate i opernd n paralel, care urmresc s interacioneze cu mediul nconjurtor ntr-unmod asemntor creierelor biologice i care prezint capacitatea de a nva (Wikipedia,enciclopedia libera). Originea acestor reele o constituie studierea reelelor bioelectrice din creierformate de neuroni i sinapsele acestora.Principala trstur a acestor reele este capacitatea dea nva pe baz de exemple, folosindu-se de experiena anterioar pentru a-i mbuntiperformanele. Dac majoritatea calculatoarelor existente n momentul de fa dispun de o singurunitate procesoare, extrem de puternic i de rapid, la cealalt extrem din punctul de vedere alstructurii interne se plaseaz aceste reele neurale artificiale, caracterizate printr-o simplificareextrem a unitilor componente, alturi de o extindere ct mai larg a conexiunilor ntre acesteuniti procesoare. "Procesoarele" care formeaz nodurile reelele neuronale, sunt denumiteneuroni artificiali.Dac avem n vedere o reea cu mai multe noduri (neuroni), pentru antrenareareelei este aplicat la intrare un set de date x i care va genera la ieire un rezultat Y. Ponderile careconecteaz intrrile neuronilor din reea sunt modificate la valori care s minimizeze diferena(eroarea) dintre ieirea generat de reea i ieirea ateptat. Obiectivul antrenrii reelei neurale

este deci de a ajusta ponderile astfel nct aplicarea unui set de date de intrare s produc ieireadorit. Cheia rezolvrii problemei este de a recunoate c erorile conin informaii care pot fiutilizate n procesul de nvare (Principe, 2000).

11
http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neuron&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sinaps%C4%83&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neuron&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sinaps%C4%83&action=edit


12/127

Fig. 2 Sistem linear adaptivLinear adaptive system design

Figura 2 arat acest lucru prin includerea unui subsistem care accept eroarea ca intrare ce

modific parametri subsistemului. Astfel, eroarea i este o conexiune invers a sistemului careafecteaz ieirile prin schimbarea parametrilor w i b. Efectiv, sistemul devine contientasupra performanelor sale prin intermediul erorii. Prin ncorporarea unui mecanism caremodific automat parametrii devine posibil construirea unui foarte puternic sistem linear careva cuta parametrii optimi. Astfel de sisteme se numesc sisteme adaptive sau reele neurale.

Problema capacitaii de reprezentare a reelelor a fost rezolvat demonstrndu-se caacestea sunt aproximatori universali, adic pentru orice funcie continu (sau doar msurabil),

, exist o reea cu cel puin un nivel ascuns, care aproximeaz pe (Leon, 2004).

Astfel, orice funcie continu [ ] MN R1,0: poate fi aproximat printr-o reea

caracterizat prin:a. N uniti de intrare, (2N+1) uniti ascunse, M uniti de ieire.b. Unitile ascunse au funcia de integrare de forma:

( )=

++=N

jjk

k kkxXg1

)( ,

iar funcia de transfer ( ) uufk = , { }12,,1 + Nk . Funcia este continumonoton cresctoare, nu depinde de , dar depinde deN, iar este un numr raional.

c. Unitile de ieire au funcia de integrare de forma: ( )==N

kk

ii

xhXg1

)( ,

iar funcia de transfer ( ) uufi = , { }Mi ,,1 . Funciile hisunt continue care

depind de i . Problema nvrii poate fi vzut ca o problem de optimizare ce const nminimizarea funciei de eroare.

Dei se aseamn n funcionare cu creierul uman, reelele neurale au o structur diferitde cea a creierului. O reea neural este mult mai simpl dect corespondentul uman, dar la fel cai creierul uman, este compus din uniti puternice de calcul, mult inferioare nscorespondentului uman, neuronul. Orice reea neural este caracterizat de trei elemente: modelul

neuronului, arhitectura reelei i algoritmul de antrenare folosit.Modele de neuroni.n ceea ce privete modelele de neuroni, cel mai mult folosite n momentul de fa sunt

12
http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neuron&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier&action=edithttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neuron&action=edit


13/127

cele fr memorie, care implementeaz o relaie de forma (Zaharie, 2006):

=

=

N

ijiijj xwfy

1

(1.1)

unde yj este ieirea neuronului "j", xi este intrarea "i" a neuronului, wij este ponderea

conexiunii de la intrarea "i" la neuronul "j", iarjeste pragul ataat neuronului "j". Deci n esen,sunt aplicate un set de intrri (x1,x2,...,xn) , fiecare reprezentnd, de obicei, ieirile altor neuroni.Fiecare intrare este multiplicat cu o pondere corespunztoare (wi1,wi2,...,win ), analog puteriisinapsei, i apoi toate rezultatele sunt nsumate pentru a determina nivelul de activare alneuronului (figura 3).

Fig. 3 Structura neuronului artificial Artificial neuronal structure

Funcia Y=f(a) este o funcie neliniar care poate fi de diferite tipuri.Cutnd s descopere modele hardware/software ale neuronului biologic i a reelei sale

de interconectare McCulloch i Pitts (1943) au publicat primul studiu sistematic al reelelor

neurale artificiale. S-a folosit cel mai mult modelul neuronului descris anterior, folosindneliniaritatea prag logic:

F(a)={1 pentru a > 00 pentru a 0

Aceste sisteme poart numele de perceptron. n general, acestea constau ntr-un singurstrat de neuroni artificiali conectai prin ponderi la un set de intrri. Rosenblatt (1962) ademonstrat teorema nvrii perceptronilor, Widrow i alii (Widrow, 1990) au fcut un numr dedemonstraii convingtoare asupra perceptronilor ca sisteme. n ciuda limitrilor pe care leprezint acetia, studiul perceptronilor a fost extins (chiar dac nu sunt folosii pe scar larg).Teoria lor reprezint o fundaie pentru multe alte forme de reele neurale artificiale i

demonstreaz c prezint principii importante n acest domeniu.Valabilitatea teoremei nvrii perceptronilor a lui Rosenblatt (1962) demonstreaz cperceptronii pot nva orice poate fi reprezentat. Este important de fcut distincia ntrereprezentare i nvare. Reprezentarea se refer la abilitatea perceptronului (sau a altor reele) dea simula o funcie specific. nvarea reclam existena unei proceduri sistematice de ajustare aponderilor din reea pentru a produce acea funcie.

Arhitecturi de reele neuraleDei un singur neuron poate realiza funcii simple de detecie de modele, puterea

calcului neural provine din conectarea neuronilor n cadrul reelelor.Dac specificul problemei nuimpune utilizarea unei anumite arhitecturi atunci se poate opta pentru o reea clasic constnd

din: un nivel de intrare, un nivel ascuns i unul de ieire (Leon, 2004). n ceea ce privete modulde conectare a unitilor, varianta standard este de a conecta total nivelele vecine. La stabilireadimensiunii (complexitii) reelei se ine cont de urmtoarele lucruri:

13

(1.2.)(1.2.)


14/127

Nivelele de intrare, respectiv de ieire trebuie s aib attea uniti cate sunt necesarepentru a reprezenta datele de intrare, respectiv rspunsul reelei. De exemplu, pentru o reea

proiectat s reprezinte o funcie [ ] MN R1,0: se utilizeazNuniti pe nivelul de intrare,respectivMpe nivelul de ieire.

Numrul de uniti ascunse se stabilesc astfel nct reeaua s fie suficient de complex

pentru a rezolva problema dar nu mai mult dect este necesar. Stabilirea numrului de unitiascunse se bazeaz fie pe rezultatele teoretice referitoare la capacitatea de reprezentare (rezolvare)a unei anumite arhitecturi, fie pe reguli euristice, fie pe tehnici de adaptare a acestora la problemade rezolvat.

Reelele cu mai multe straturi, mult mai generale i mai complexe, ofer n general, ocapacitate mare de calcul. Asemenea reele au fost construite n orice configuraie imaginabil,aranjnd neuronii n straturi imitnd structura straturilor dintr-o anumit zon a creierului. Acestereele multistrat au capaciti sporite, dovedite relativ la reelele cu un singur strat, iar n ultimiiani s-au dezvoltat algoritmi performani pentru antrenarea lor.

Reelele pot fi recurente sau nerecurente. Reelele nerecurente sau cu rspuns

(propagare a fluxului de date) spre nainte ("feed foreward") sunt reele care nu au conexiuni curspunsuri spre napoi ("feedback"), conexiuni care s aplice valorile de la ieirea unui strat spreintrarea aceluiai strat. Ele prezint un interes considerabil i sunt larg aplicate. Reelelenerecurente nu au memorie, ieirile fiind determinate doar pe baza intrrilor curente i a valorilorponderilor.

n general, reelele care conin conexiuni feedback sunt denumite reele recurente. ncteva configuraii, reelele recurente recirculeaz ieirile anterioare napoi spre intrare; de aiciieirile lor sunt determinate pe baza intrrilor curente i ieirilor anterioare. Din acest motivreelele recurente pot etala proprieti similare cu memoria pe termen scurt a omului.

Funcionare

Modul n care reeaua funcioneaz depinde de funciile de integrare i de transfer aleunitilor funcionale precum i de modul de conectare (Leon 2004). Pentru o reea cu Knivelefuncionale dintre care K 1 sunt ascunse, semnalul Y K, de ieire pentru un semnal de intrare,X0, este (figura 4):

( )( )( )( ) OKKKKKK XWFFWFWFY 11211 =(1.3)

unde ( ) ( ) ( )( )TkNkk ufufUF k,,,1 1 = pentru 1,1 = Kk (1.4)

iar ( ) ( ) ( )( )TKNKK ufufUF K,,1 = (1.5)

14


15/127

Fig. 4 Structura unei reele neurale multinivel, modelul matricialThe structure of a multilevel Artificial Neural Network, the matrix model

Operaiile din relaia (1.5) se efectueaz la nivel vectorial, pentru un nivel k, Wk

reprezentnd matricea (Nk linii iNk-1 coloane) ponderilor conexiunilor ctre acel nivel.Din punct de vedere matematic funcionarea reelei const n compunerea unortransformri iar din punct de vedere algoritmic poate fi implementat printr-un algoritm numitalgoritmul de funcionare FORWARD care este descris n continuare.

PAS 1. Se stabilete semnalul de intrare X0 ( 100 =x iar jj xx =0 pentru 0,1 Nj = ) i se

determin =

=0

0

011N

jjiji xwx , ( )111 ii xfy = pentru 1,1 Ni = (1.6)

PAS 2. Pentru fiecare kde la 1 laK- 1 se efectueaz: =++

=kN

j

k

j

k

ij

k

i xwx0

11

, (1.7)

i ( )111 +++ = kikki xfy pentru 1,1 Ni = (1.8)(pentru k < K componenta 0 a vectorului Yk este -1).Algoritmi de antrenare a reelelor neurale.Dintre toate caracteristicile interesante ale reelelor neurale, nici una nu capteaz atta

imaginaie ca abilitatea lor de a nva. Algoritmii de antrenare se mpart n dou categorii:supervizai i nesupervizai. O reea este antrenat dac aplicarea unui set de intrri produceieirea dorit sau una apropiat. Antrenarea este realizat prin aplicarea secvenial de vectori de

intrare; n timpul fiecrei asemenea operaii ponderile din reea se ajusteaz n acord cu oprocedur predeterminat astfel c acestea converg gradual spre valori pentru care fiecare vectorde intrare produce vectorul de ieire dorit.

Antrenarea supervizat presupune ca fiecare vector de antrenare s aib uncorespondent, perechea vector int, ce constituie ieirea dorit. Grupul de exemple de intrare iieirile dorite folosite pentru adaptarea (antrenarea) reelei poart numele de setul de antrenare.Acest set conine informaiile folosite pentru optimizarea ponderilor. Principiul de funcionareeste simplu: la intrarea reelei este introdus un set de date (vector de intrare) dup care estecalculat ieirea reelei printr-o compunere succesiv de funcii a cror parametrii sunt ponderilereelei. Vectorul rezultat (ieirea) este comparat cu vectorul int iar diferena (eroarea) este

trimis napoi n reea pentru modificarea ponderilor n acord cu un anumit algoritm care tindes minimizeze eroarea la un nivel acceptabil.

15


16/127

Antrenarea nesupervizat nu cere cunotine apriorice despre datele aplicate la intrareareelei, reelele se auto-organizeaz pentru a produce ieirile dorite. Antrenarea supervizat a fostcriticat ca fiind biologic neplauzibil. Antrenarea nesupervizat este un model mai plauzibil denvare n sistemele biologice. Dezvoltat de Kohonen (1984) i nc de muli alii, antrenareanesupervizat nu cere vector int pentru ieiri, de aceea nu au loc comparaii cu rspunsul ideal.Procesul de antrenare const n extragerea de proprieti statistice ale setului de antrenare i avectorilor, dintr-un grup similar de vectori.

Procesul de nvarenvarea presupune adaptarea reelei la problema de rezolvat prin utilizarea

informaiilor de care se dispune despre problem. Cel mai frecvent se desfoar prin modificareaponderilor conexiunilor (wij).

n cazul problemelor de asociere se dispune de un set de antrenare de forma: { (X1, d1), ... ,

(XL, dL)}unde Nl RX reprezint data de intrare iard1 reprezint rspunsul corect asociat. naceste condiii comportarea reelei poate fi apreciat prin intermediul erorii asociate setului deantrenare. n general se opteaz pentru utilizarea erorii medii ptratice (Leon, 2004):

( ) ( )=

= Ll

K

l

K WWEL

WWE1

11 ,,1,,

(1.9)

unde ( ) ( )=

=KN

i

lK

i

l

i

K

l ydWWE1

2,1

2

1,, (1.10)

cu YK,lvectorul de ieire corespunztor intrriiX1.Determinarea ponderilor prin minimizarea funciei de eroare. n cazul n care funciile

de transfer asociate unitilor au proprieti matematice suficient de bune (de exemplu suntcontinuu difereniabile) pentru rezolvarea problemei de minimizare poate fi folosit o metod detip gradient.

Metoda gradientului se bazeaz pe relaia de recuren

( ) ( ) ( ) ( )( )kXFkkXkX =+ 1 (1.11)unde gradientul funciei F se calculeaz cu formula

( )( ) ( )

T

Nx

xF

x

xFxF

= ,,1

(1.12)i are proprietatea c satisface inegalitatea

( )( ) ( )( )kXFkXF +1 (1.13)fiind astfel o metod de descretere ce utilizeaz ca direcie de descretere direcia opus

gradientului, iar ca pas de descretere o valoare real k constant sau ajustabil.

Structura general a metodei gradientului este:PAS 1. Iniializare ( se aleg)

aproximaia iniiala DX 0 , pasul de descretere k , numrul maxim deiteraii (kmax) i se iniializeaz contorul de iteraii (k = 0).

PAS 2. AjustareREPET

16


17/127

( ) ( ) ( ) ( )( )kXFkkXkX =+ 1k=k+l

PN CND ( ) ( ) kmaxConstanta poart numele de rat de nvare. Dac aceast constant este mai mare

sunt necesare mai puine iteraii pentru apropierea de valoarea optim a parametrului (salturilesunt mai mari) dar cea mai bun valoare obinut poate s nu fie n vecintatea valorii optime aparametrului. Dimpotriv, n cazul unei valori mai reduse a ratei de nvare sunt necesari maimuli pai dar valoarea final este mai apropiat de optim. O rat mai redus ar oferii deci osoluie mai bun a soluiei chiar dac timpul de execuie al procedurii este mai lung dar exist ialte motive care pledeaz pentru o rat mai mare cum ar fi evitarea blocrii ntr-un optim local(cazul unor forme mai complexe ale suprafeei de performan).

Evoluia procesului de cutare prin metoda gradientului pentru o suprafa deperforman de form parabolic este prezentat n figura 5.

Fig. 5 Procesul de cutare folosind informaiile date de gradient The searching process using the gradient information

Metoda gradientului simplu este o metod de minimizare local n sensul c determinpunctul de minim local aflat n vecintatea aproximaiei iniiale. Majoritatea algoritmilor denvare supervizat bazai pe minimizarea unei funcii de eroare folosesc o metod de tip gradient

astfel c structura lor general cuprinde dou etape principale: iniializarea parametrilor iprocesul iterativ de ajustare. n continuare este descris algoritmul BACKPROPAGATION, celmai rspndit algoritm de antrenare supervizat.

Pentru a descrie relaiile de ajustare se consider o reea cu un singur nivel ascuns(figura 6) i se indiciaz elementele vectorilor asociai nivelului de intrare cu j, ce1e ale vectorilorasociai nivelului ascuns cu kiar cele pentru nivelul de ieire cu i.

17


18/127

(w1kj) (w2ik)

Fig. 6: Structura unei reele neurale multinivel, modelul biologicThe structure of a multilevel Artificial Neural Network, biological modelPentru a deduce relaiile de ajustare se calculeaz componentele gradientului funciei

El(Wl,W2) prima dat n raport cu componentele w2ik ale matricei W2, dup care n raport cucomponentele w1kj ale metricii W1.

Se cunoate c ( )

==

=

1

0

2N

kkikii ywfxfy , 2,1 Ni = (1.14)

iar ( )

== =

0

0

1N

jjkjkk ywfxfy pentru 1,1 Nk= i -1 pentru k= 0. (1.15)

Componentele yj sunt determinate de vectorul de intrare. Daca acesta este notat cu Xl,

atunciyo = -1 iyj =xlj, pentru 0,1 Nj = .

Cu aceste notaii, derivatele pariale ale luiEl(Wl,W2) pot fi scrise:

( )( ) ( )( ) klikilii

ik

ikii

l

i

ik

ikkjlyyydxf

w

wyyd

w

wwE==

=

'

,2

2

2

21

(1.16)unde ( )( )iliili ydxf = ' (1.17)

( )( ) ( ) ( ) ( ) ==

=

==

22

1

2

11

1

1

21

'', N

ii

lijkiki

N

ii

li

kj

kji

kj

ikkjlydxxfwxfyd

w

wy

w

wwE

( ) ( )( ) ( )==

===22

1

2

1

2 '''N

i

l

kj

l

iikkj

N

ii

l

iiikkj xwxfxydxfwxfx ,

18


19/127

cu ( )=

=2

1

2'

N

i

l

iikk

l

k wxf (1.18)

Modul de calcul al lui lk sugereaz transmiterea prin reea a semnalului de eroare

corespunztor nivelului de ieire ( )li n sens invers celui n care circula semnalele n faza defuncionare. Aceast analogie st la baza denumirii algoritmului: (error) backpropagation =propagare napoi (a erorii). Pe baza relaiilor de mai sus se deduc relaiile de ajustarecorespunztoare exemplului ldin setul de antrenare (Xl, d1). Eroarea globalEse obine cumulnderorile parialeEl iar ajustrile corespunztoare ntregului set de antrenare se obin prin nsumareacelor aferente fiecrui exemplu n parte.

Procesul de nvare se desfoar dup urmtorul algoritm:Pas 1. Iniializri.

Se iniializeaz matricele W1, , WK cu valori aleatoare mici, rata de nvare o ,

tolerana la nvareE*, contor epoci de antrenarep = 0, numr maxim epocipmax.Pas 2.Procesul iterativ de nvare (ajustare a ponderilor w)

REPET

0=kij pentru Kk ,1= , kNi ,1= , 1,0 = kNj

PENTRU Ll ,1= Etapa FORWARD: pentruX0 =XL se aplic FORWARD Etapa BACKWARD:

( )( )

lK

i

l

i

lK

iK

lK

iydxf ,,, '

= ,

k

Ni ,1= (ultimul strat)

PENTRU 1,1=Kk (propagarea erorii napoi n reea)

( )+

=

++ =1

1

,11,, 'kN

i

lki

kij

lkjk

lkk wxf , kNj ,1=

Cumularea ajustrilor:

1, += kjlk

ikij

kij y unde kNi ,1= , 1,0 = kNj , Kk ,1=

Etapa ajustrii propriu zise:

( ) kijkji

kji ww += 0,, , unde kNi ,1= , 1,0 = kNj , Kk ,1=

Recalcularea erorii:E= 0PENTRU Ll ,1=

Calculeaz YK,laplicnd algoritmul FORWARD

2

,lKlYdEE +=

E=E /Lp =p + 1

PN CND ( )*

EE sau maxpp > Marele avantaj al utilizrii reelelor neurale l constituie posibilitatea reprezentriidatelor n cazul unor regresii complexe, neliniare, n care metodele analitice nu pot fi utilizate.

19


20/127

Dei modul de rezolvare a problemelor de reprezentare a datelor cu ajutorul reelele neuronaleeste diferit de cel utilizat n statistic exist i similitudini, apropierea dintre acestea fiind ilustratde corespondenele existente ntre termenii folosii n cele dou domenii (Leon, 2004):

Reele neuronale StatisticReea Modelnvare Estimarenvare supervizat RegresieGeneralizare InterpolareSet de antrenare ObservaiiPonderi ParametriIntrri Variabile independenteIeiri Variabile dependente

1.2.3. Simularea computerizatCum s-a mai artat, sensul simulrii n accepiunea prezentei lucrri se refer la aciunea

realizat de ctre un simulator computerizat, sistem virtual realizat prin mijloace informatice.Simularea computerizat const ntr-un program realizat pentru computer care simuleaz unmodel abstract al unui sistem n care elementele reale sunt reprezentate prin atributele lor i suntstocate n memorie sub form de date iar corelaiile dintre elemente sunt definite sub forma unorfuncii sau proceduri.

Simularea este o metod cantitativ de verificare a eficacitii unei soluii prin aplicareaacesteia asupra unui model al sistemului studiat. Modelul este o reprezentare util a sistemului ncare sunt reprezentate trsturile considerate eseniale i ignorate celelalte pentru a facilitanelegerea modului de funcionare a acestuia. La construirea unui model trebuie gsit echilibrulntre precizie i simplitate astfel ca acesta s fie ct mai util n practic. Un model mai precis

poate avea dezavantajul de a fi greoi pe cnd un model prea simplu poate s nu conin elementesau corelaii funcionale eseniale. Cu ct modelul construit i funcionarea lui sunt mai apropiatede caracteristicile sistemului real cu att mai veridice sunt informaiile furnizate prin simulare. Deaceea prealabil construirii modelului este esenial elucidarea corelaiilor care definescfuncionarea sistemului.

Principiile de construcie a modelelor sunt influenate de cunotinele privindfuncionalitatea lor, complexitatea modelelor, tipurile de date ce apar, calitatea i cantitateadatelor, etc. n continuare este prezentat schematic localizarea modelelor din punct de vedere aposibilitilor de analiz i a tehnicilor de deducie.

20


21/127

Fig. 7 Localizarea modelelor din punct de vedere a posibilitilor de analiz i a tehnicilorde deducie

Models localization considering analysis possibilities and deduction techniques

Indiferent de modelul utilizat, el poate fi nglobat ntr-un program de simulare pentruuurarea efecturii i urmririi calculelor. Simularea computerizat a pdurii ca ecosistem

ntmpin numeroase dificulti fapt pentru care aceast metod de cercetare este nc puinrspndit. Dificultatea simulrii const n faptul c este practic imposibil de surprins ntr-unmodel toate relaiile spaiale i temporale dintre elementele componente ale unui ecosistem,pdurea fiind cea mai complex comunitate de via. Dar tocmai necesitatea construirii unormodele tot mai complexe ale pdurii care s surprind ct mai complet legitile de organizare ifuncionare a acesteia determin n ultimul timp ca aceast metod de cercetare s se impun i nsectorul forestier. Pentru realizarea pdurii virtuale e necesar n principiu parcurgerea a douetape:

- modelarea ecosistemului respectiv a elemenelor componente, a strilor pe careacestea le traverseaz i a legitilor care l guverneaz; n aceast categorie sunt cuprinse modele

ale arborilor individuali, ale arboretelor ca ansambluri de arbori i ale pdurii ca ansamblu dearborete.- modelarea procesului decizional respectiv stabilirea cursului evoluiei

ecosistemului; aceast etap este caracteristic pdurii cultivate, unde dezvoltarea arboretelor nuurmeaz totdeauna cursul natural al lucrurilor ci este dirijat de ctre om n sensul dorit. Modeleledin aceast categorie se difereniaz dup nivelul la care este adoptat decizia: strategic, tactic sauoperaional.

Pe parcursul lucrrii sunt dezvoltate modele caracteristice primei etape, realizarea unuisimulator complet depind scopul propus.

21


22/127

22


23/127

CAPITOLUL II. MODELAREA ARBORETULUI

2.1. Consideraii privind necesitatea i importana modelrii arboretuluiCum se cunoate, arboretul reprezint o poriune omogen de pdure din punct de

vedere al staiunii i al vegetaiei existente. Dincolo de aceast stare de omogenitate definitoriepentru noiunea de arboret i necesar din motive organizatorice, n teren ntlnim o infinitdiversitate n ceea ce privete dimensiunile arborilor ce compun arboretul. Necesiti de naturteoretic i practic au impus clasificarea arboretelor dup modul de dispunere al coroanelor, ocaracteristic ce influeneaz esenial structura arboretului. Din acest punct de vedere sedeosebesc cinci tipuri de structur ale arboretului:

grdinrit - cuprinde arboretele constituite din arbori de diferitemrimi, mprtiai aleatoriu n arboret, ceea ce d coronamentului un profil dantelat. Numrularborilor pe categorii de diametre descrete progresiv urmnd legitatea statistic Liocourt.Deoarece n aceste arborete vrstele arborilor sunt tot att de diverse ca i mrimile lor, ele se mai

numesc pluriene. regulat cuprinde toate arboretele constituite din arbori cunlimi apropiate, coronamentul avnd un profil continuu, regulat. Distribuia numrului dearbori pe categorii de diametre are o form asemntoare distribuiei normale dar cu o pronunatasimetrie de dreapta putnd fi bine aproximat cu ajutorul funciilor Charlier tip A sau Pearson.Dup vrst, diferenele ntre arborii componeni se ncadreaz n limitele unei perioade deregenerare, arboretele fiind echiene sau relativ echiene.

cvasigrdinrit - cuprinde toate arboretele caracterizate prinprezena unui numr mare de arbori de dimensiuni mijlocii ca arboretele regulate dar i printr-oproporie sporit de arbori subiri sau groi. n profil forma acestor arborete este destul de

neregulat datorit excedentului de arbori subiri sau groi; etajat - cuprinde toate arboretele cu un coronament continuu daralctuit din dou sau mai multe etaje. Practic, un strat de coroane se consider etaj dac nlimealui rmne sub 2/3 din nlimea stratului superior iar volumul arborilor respectivi reprezintminim 10% din volumul total. Dup repartiia arborilor pe categorii de diametre, fiecare etaj arecaracterul unui arboret uniform, n ansamblu ns se disting mai multe maxime, cte generaiiexist n arboret;

natural - cuprinde arboretele virgine, cu forme structurale mixte:dup distribuia arborilor pe categorii de diametre i dup vrste se apropie de tipul grdinrit iardup forma coronamentului se apropie de tipul regulat.

Structura arboretului la rndul ei este definit ca ansamblul relaiilor spaiale itemporale dintre arborii componeni. Relaiile dintre arbori pot fi de apropiere, asociere,dominare, etc. toate fiind subordonate funciei de autoreglare a numrului de arbori prin carearboretul i asigur perenitatea n timp. Relaiile spaiale genereaz arhitectonica respectiv modulde dispunere al arborilor la un moment iar relaiile temporale dau interaciunea n timp aelementelor componente. Totalitatea acestor relaii conduc la formarea unui aspect particulardistinct al arboretului care poate fi ncadrat n unul din tipurile de structur prezentate.Cunoaterea structurii arboretelor este o cerin de maxim importan pentru prognoza iplanificarea lucrrilor de gospodrire a pdurilor deoarece permite stabilirea volumului de maslemnoas total i pe sortimente la nivel de arboret i de unitate de producie, informaii necesare

pentru stabilirea posibilitii pe natur de produse i la ntocmirea planului de recoltare.

23


24/127

2.2. Modele ale arboretelorUn model poate fi definit drept o reprezentare valoroas i util a realitii, care

surprinde anumite caracteristici ale acesteia i le ignor pe altele. Modelele care se limiteaz doarla surprinderea relaiilor spaiale sunt modele statice iar cele care cuprind i relaiile temporalesunt modele dinamice. Dat fiind marea diversitate constitutiv a arboretelor s-au elaboratnumeroase modele ale acestora, difereniat pe tipuri de structur. Avnd n vedere c arboretele degorun studiate sunt de tip regulat prezentm n continuare modelele din aceast categorieelaborate la noi n ar.

2.2.1. Modele staticeSunt modele care, aa cum s-a artat, surprind doar relaiile spaiale ntre elementele

componente ale arboretului fr a fi surprinse i cele temporale. Pentru practica silvic importandeosebit prezint repartiiile arborilor n raport cu principalele caracteristici dendrometrice:diametru, nlimea i volumul, acestea fiind prezentate n cele ce urmeaz.

Repartiia arborilor n raport cu diametrul.Pentru a surprinde specificul structural al repartiiei numrului de arbori ntr-un arboret

este necesar cunoaterea profund a procesului de difereniere a arborilor. n procesuldiferenierii, relaiile interspecifice fac ca arborii viguroi s ocupe poziii din ce n ce maifavorabile pentru acumularea de biomas lemnoas. Astfel, un numr mic de arbori favorizaiajung la diametre mari prin stnjenirea unui numr mult mai mare de exemplare cu diametre mici.Acest fapt a condus la ideea c repartiia arborilor pe categorii de diametre caracterizat graficprintr-o anumit asimetrie i aplatizare, poate fi redat cu bune rezultate prin repartiia asimetricCharlier, tip A, avnd n vedere c asimetria real a unor repartiii reprezint o particularitateobiectiv creia i se poate da o explicaie ecologic. Cercetrile experimentale au dovedit c ntr-un arboret echien sau relativ echien curba de frecven a numrului de arbori pe categorii dediametre apare cu att mai aplatizat i cu att mai mare este mprtierea valorilor n jurul

diametrului mediu, cu ct arboretul este mai btrn. Acest fenomen se produce ca urmare afaptului c dezvoltarea arborilor n nlime se face n dauna creterii n diametru, ajungndu-se cantr-un arboret s existe mai muli arbori subiri dect groi.

Cunoaterea structurii arboretelor din punct de vedere al repartiiei numrului de arboripe categorii de diametre, prezint importan att la determinarea structurii pe sortimente avolumului ct i la stabilirea dinamicii volumului pe sortimente dimensionale n raport cu vrsta.

Studiile ntreprinse (Weise, 1880; Schiffel, 1903; .a.) au dovedit c legitile structuriiarboretelor sunt cel mai bine exprimate prin mprirea numrului de arbori dintr-un arboret nclase cu numr egal de arbori, ajungndu-se s se stabileasc o relaie ntre frecvenele relative

cumulate ( ) %n i diametrele relative ( )rd pentru arboretele echiene.Dup teoria structurii arboretelor, diametrul mediu al unui arboret exprim distribuia

arborilor pe categorii de diametre, aa nct pentru a evidenia relaia dintre structura arboretelori valorile relative ale caracteristicilor biometrice dintr-un arboret este suficient s se determine unarbore mediu situat n poziia 58 60% din numrul total de arbori, ncepnd de la cei subiri.n realitate, aceast poziie a arborelui mediu variaz n raport cu specia, vrsta, diametrul mediu,bonitatea staiunii i cu faptul c arboretul este sau nu parcurs cu operaiuni culturale. Aceastlegitate biometric stabilit de Weise (1880) potrivit creia numrul arborilor mai subiri dectarborele mediu, reprezint n arboret 57 sau 58% din numr total de arbori iar cel al arborilor maigroi dect arborele mediu diferena de 42 sau 43% prezint o importan teoretic i practicdeosebit, uurnd determinarea diametrului mediu al arboretului i conducnd la generalizriteoretice privind cunoaterea structurii arboretului.

24


25/127

Repartiia arborilor n arboret n raport cu nlimea.Caracterizarea deplin a structurii interne a arboretelor presupune cunoaterea repartiiei

numrului de arbori i n raport cu nlimea. Similar repartiiei pe categorii de diametre, repartiiaarborilor pe clase de nlimi se poate exprima printr-o curb de frecven asimetric dar nlimeacest caz asimetria este de dreapta, fapt explicabil dac se are n vedere c arborii viguroi ocuptreptat poziii din ce n ce mai favorabile fa de lumin accelerndu-i creterea n nlime ndauna creterii n diametru, astfel nct un numr mare de arbori favorizai ajung la nlimi mariprin stnjenirea unui numr mic de exemplare cu nlimi mici. Asimetria negativ a curbei derepartiie a arborilor pe categorii de nlimi va fi cu att mai mare cu ct va fi mai pronunatasimetria pozitiv a curbei de frecven n raport cu diametrul. Fenomenul se poate explicaecologic dac se au n vederea raporturile de competiie pentru lumin, producndu-seaglomerarea arborilor n plafonul superior n ncercarea de a ocupa poziii ct mai favorabile.

Pentru stabilirea modelului matematic al structurii arboretelor echiene n raport cunlimea s-a apelat la o modalitate expeditiv care presupune, n prealabil, calcularea frecvenelorrelative ale numrului de arbori pe categorii de nlimi n raport cu specia, diametrul mediu inlimea medie a arboretului. n acest scop s-a pornit de la frecvenele procentuale ale numruluide arbori pe categorii de diametre i de la ecuaia curbei nlimilor propus de V. Giurgiu (1979):

( )( )[ ]210

2

11 ++=

rg

rr

ddaa

dh (2.1.)

n care dgeste diametrul mediu al arboretului; d o categorie de diametre oarecare; hr nlimea relativ, definit ca raport ntre nlimea h, corespunztoare categoriei de diametre di

nlimea medie a arboretului gh .

Repartiia arborilor n arboret n raport cu volumuln cutarea unei soluii privind stabilirea volumului arboretelor s-a studiat variaiavolumelor exprimate n valori relative n funcie de diametrele relative Astfel, V Giurgiu (1965)a pus n lumin o legitate cu caracter statistic de mare importan potrivit creia la arboreteleechiene de acelai diametrul mediu dg arborii cu acelai diametru relativ (dr) au volume relative(vr) apropiate, independent de specie vrsta arboretului i condiiile staionale. Totodat s-a

constatat c, pentru diametre medii apropiate, curbele volumelor relative ( )rr dfv = practicse suprapun doar n cazul categoriilor de diametre inferioare diametrului mediu dg al arboretului,pe cnd la categoriile de diametre superioare lui dg influena diametrului mediu dg s-a dovedit a fisemnificativ, aa nct curba volumelor pentru diametre mai mici dect diametrul mediu alarboretului (d< dg) s-a exprimat printr-o ecuaie de tipul:

2

3

2

2

10

+

+= gd

db

r

r ebd

dbbv , (2.2.)

pe cnd pentru diametre mai mari dect diametrul mediu al arboretului (d > dg), inndu-se seamade influena lui dg, s-a propus ecuaia:

( ) 112

2654 +

++=

g

ggrd

ddbdbbv . (2.3.)

Coeficienii de regresie b0, b1, b2, b3, i b4 sunt considerai aceeai pentru toate speciileneexcluzndu-se posibilitatea diferenierii lor pe viitor.

25


26/127

Prin tabelarea acestor ecuaii s-au obinut seriile unice de volume exprimate n valorirelative pe categorii de diametre n funcie de diametrul mediu dgal arboretului.

2.2.2. Modele dinamice. Modelul matematico-auxologic al arboretelor echieneDintre datele care caracterizeaz dimensiunile, producia i productivitatea arboretelor,

cele mai reprezentative i totodat cele mai revelatoare sunt cele consemnate n tabelele de

producie. Tabelele de producie reprezint modele dinamice ale dezvoltrii arboretelor care, nanumite limite, pot fi folosite pentru estimarea valorilor produciei arboretelor. Ele au fostelaborate pe specii i clase de producie indicnd productivitatea unui arboret n anumite condiiistaionale fiind folosite n practica amenajistic nc din anul 1791 de ctre Paulsen. Dinconsiderente metodologice, tabelele de producie au fost ntocmite pentru arborete pure i echieneurmnd a se ntocmi i pentru arborete amestecate si pluriene (pentru unele situaii particulareexist astfel de tabele).

Legitile privind creterea i dezvoltarea arboretelor au fost cercetate prin metodestatistice specifice studiului populaiilor, cercetri concretizate prin elaborarea modelelormatematico-auxologic ale arboretelor.

Primele tabele de producie romneti au fost concepute dup anul 1948 cnd, odat cunaionalizarea pdurilor s-a impus amenajarea acestora pe baze unitare pentru condiiile propriirii noastre. La baza ntocmirii acestor tabele st un vast material experimental, informaiilecuprinse n tabelele de producie fiind furnizate de ecuaiile de regresie rezultate n urmaprelucrrii statistico-matematice a datelor culese din teren. Elaborarea acestor tabele s-adesfurat de-a lungul a peste cinci decenii, distingndu-se trei etape distincte:

Etapa I, finalizat n anul 1957, cnd au fost publicate n acelai volum primeletabele de producie elaborate sub ndrumarea prof. I Popescu Zeletin i G. Toma. Aceastmonografie cuprinde tabele pentru un numr de 12 specii pe cinci clase de producie, arboretepure i echiene. Timpul scurt avut la dispoziie n aceast prim etap a fcut ca ele s se bazeze

pe determinri i cercetri n suprafee de prob cu caracter volant, conform unei metode maiexpeditive dar mai puin precis dect metoda clasic, bazat pe observaii pe durata a 10 15 anin suprafee de prob permanente. Realizarea acestor tabele a permis, pornind de la cretereamedie a produciei totale, aprecierea productivitii poteniale a pdurilor i stabilirea vrsteiexploatabilitii absolute a arboretelor pe specii i clase de producie. De notat c la elaborareaacestor tabele s-a avut n vedere c arboretul este parcurs cu lucrri de ngrijire, rrituri, deintensitate slab, apropiat intensitii procesului eliminrii naturale, aspect asupra cruia vommai reveni.

Etapa a II-a, finalizat n anul 1972 n care a fost publicat a doua generaie detabele de producie sub coordonarea V. Giurgiu, I. Decei, S Armescu. Folosindu-se experiena

acumulat cu ocazia ntocmirii primelor tabele de producie i pe baza unei metode noi numitmetoda combinat a fost posibil elaborarea unor tabele de producie noi dar i revizuirea celorexistente realizndu-se n total 22 tabele de producie pentru 18 specii forestiere. Studiilentreprinse n aceast perioad au permis elaborarea de tabele de sortare pentru arborete n raportcu vrsta i clasa de producie, n concordan cu tabelele de producie ceea ce a permisdeterminarea vrstei exploatabilitii tehnice a arboretului n funcie de sortimentul el stabilit.

Etapa a III a, finalizat n anul 2004, an n care au fost publicate ceea ce seconsider a fi a treia generaie de tabele de producie, autori V. Giurgiu i D. Drghiciu. Faptul cacestea reprezint o nou generaie este justificat de faptul c se bazeaz pe un modelmatematico-auxologic al arboretelor echiene. Un astfel de model este neles ca un ansamblu de

relaii matematice, statistice i logice care caracterizeaz evoluia unui complex de variabile alearboretelor sub raport auxologic. Tabelele au fost realizate att pe clase de producie relative (5clase, tabele clasice) ct i pe clase de producie absolute (n clase) care permit o mai bun

26


27/127

comparare a speciilor n privina potenialului productiv al arboretelor corelat cu condiiilestaionale. Ele prezint anumite limite de valabilitate determinate de stabilitatea relaiei biocenozarborescent condiii staionale ceea ce impune utilizarea atent a lor. Modelul matematico-auxolgic i tabelele de producie elaborate pe aceast baz prezint numeroase aplicaii ntre care:stabilirea clasei de producie, evaluarea bonitii staionale, determinarea indicelui de densitate,stabilirea volumului la arborete, estimarea volumului de extras prin tieri de ngrijire i a creteriin volum, stabilirea vrstei exploatabilitii, etc.

Valabilitatea informaiilor oferite de modelul matematico-auxologic al arboretelorechiene este limitat de anumite restricii, dup cum urmeaz:

- vrsta maxim a domeniului de valabilitate pentru anumite specii este ceva mai maredect cea prevzut n tabelele de producie actuale;

- vrsta minim a valabilitii este cea corespunztoare nlimii medii hg> 5 m, avndu-se n vedere c la vrste i nlimi medii reduse nu se realizeaz o relaie stabil ntre biocenozaarborescent i condiiile staionale;

- numrul arborilor la hectar prezint credibilitate numai pentru arboretele avnd dgT> 9cm;

- modelul matematico-auxologic al arboretelor echiene nu este aplicabil arboretelorpluriene i relativ pluriene; Aplicarea acestui model la arborete amestecate i de alt consistendect cea plin sau altfel conduse dect cele care au stat la baza ntocmirii modelului implicpruden i discernmnt;

Deoarece se refer la arborete pure i echiene care nu reprezint exemplul de cultur celmai bun, se consider c producia indicat de tabele este mai mic dect potenialul productiv alstaiunii. Cu toate acestea, cunoaterea productivitii arboretelor echiene i pure, pe clase deproducie, este pentru activitatea organizatoric de importan capital, fiindc pe baza ei se potaprecia rezultatele ce se pot atepta de pe urma cultivrii diferitelor specii n diverse staiuni.Datele furnizate de tabelele de producie se folosesc i pentru determinarea produciei arboretelor

amestecate, volumul pe specii fiind dat de aceste date, compoziia i consistena arboretului.Informaiile obinute sunt aproximative deoarece nu sunt surprinse relaiile interspecifice careinflueneaz structurarea acestor arborete.

2.3. Studiu privind structura arboretelor de gorun n arealul analizat

2.3.1. Culegerea i prelucrarea primar a datelor. Rezultate preliminare.Cum se cunoate, att n cazul arboretelor pure ct i n cazul arboretelor amestecate,

datele furnizate de tabelele de producie nu sunt exacte ci aproximative, datorit deosebirilor deform ce exist ntre arborii de aceeai specie din diferite staiuni, a influenei caracterului

operaiunilor culturale asupra repartiiei arborilor pe categorii de diametre i n plus, n cazularboretelor amestecate, a insuficientei cunoateri a diferenelor dintre legitile de dezvoltare aarboretelor amestecate comparativ cu cele pure. n plus, o tabel de producie d rezultate bunenumai pentru arboretele parcurse cu acelai fel de operaiuni culturaleca i cele care au stat labaza ntocmirii tabelelor. Pentru a nelege limitele modelelor care stau la baza elaborrii tabelelorde producie s-a considerat util un studiul al caracteristicilor biometrice ale arboretelor dinmasivul Codrului i compararea acestora cu cele corespunztoare din tabele.

Avnd n vedere marea diversitate a arboretelor existente att sub raportul condiiilorstaionale ct i a compoziiei sau productivitii, acest studiu s-a limitat la arborete pure saupractic pure de gorun de clasele a II-a i a III-a de producie cu vrste cuprinse ntre 30 i 105 de

ani.

27


28/127

Fig. 8 Amplasarea pieelor de prob n U.P. II Si i UP III Crucior, O.S. Borleti i localizareacelor dou uniti de producie n Bazinul Someului.Sample plots location in II Si and III Crucisor production units, Borlesti Forest Range,and the setting of the two production units within the Some River Basin

n acest sens s-au delimitat pe teren un numr de 15 piee de prob (cte una pentrufiecare arboret), cu suprafee cuprinse ntre 2000 i 3000 m.p./pia. n fiecare pia au fostmsurate diametrele tuturor arborilor, s-a determinat diametrul mediu i corespunztor acestuia

nlimea medie dup care a fost calculat volumul arborelui mediu i n continuare volumultotal/pia care a fost extins la hectar.Pentru determinarea diametrului mediu s-a folosit expresia:

28


29/127

N

gnd iig

=2

(2.4)

n care gi este suprafaa de baz unitar corespunztoare fiecrei categorii de diametre; N numrul total de arbori din arboret, ni numrul de arbori din fiecare categorie de diametre.

Diametrul dg se poate calcula i cu ajutorul relaiei:

N

gnd iig

= . (2.5)dar, aa cum se cunoate, valoarea astfel obinut este cu 2-8% mai mare dect diametrularborelui mediu al volumului dv. Ridicarea la putere a lui gi n expresia (2.4) duce n final laobinerea unor valori ale dg mai apropiate de dv, fapt pentru care a fost preferat relaia (2.4).

nlimea arborelui mediu s-a determinat ca medie aritmetic a 6-7 nlimi ale unorarbori avnd diametre apropiate diametrului central i uniform repartizai n piaa de prob.

Desigur, n situaia n care media diametrelor arborilor ( tgd ) a cror nlimi au fost msurate a

fost diferit de dg calculat s-a procedat conform recomandrilor fcute n literatura de specialitaterespectiv:

- dac raportul rgd /tgd s-a ncadrat n intervalul [0,75 0,88] sau [1,12 1,25] s-a

adus o corecie nlimii medii provizorii conform relaiei:

tgr

g

tgr

g hd

dh

= 36,036,1 . (2.6)

- pentru valori ale raportului

r

gd /

t

gd situate n intervalul [0,88 1,12] aceastcorecie nu este necesar

- pentru valori ale raportuluir

gd /t

gd mai mici de 0,75 sau mai mari de 1,25 se

impune refacerea msurtorilor.Pentru determinarea nlimii arborilor din celelalte categorii de diametre s-a folosit

modelul matematic referitor la curba nlimilor elaborat de Giurgiu (1997, 2004) pentruarboretele echiene:

= 1ln

2

1

a

ggd

da

h

h(2.7)

n care dg i hg reprezint nlimea i diametrul mediu al suprafeei de baz iarcoeficienii a1 i a2 se determin cu relaiile:

6

6

5

5

4

4

3

3

2

2101 gggggg dcdcdcdcdcdcca ++++++= (2.8)2

2102 gg dbdbba ++= (2.9)unde coeficienii ci i bi sunt difereniai pe specii distinct pentru cele dou ramuri ale

curbei nlimilor (d


30/127

arborelui mediu al arboretului pentru determinarea valorii nlimilor arborilor din celelaltecategorii de diametre.

Volumul arborelui mediu s-a determinat folosind formula bifactorial cunoscut:

ggggg hahadadaav2

432

210 logloglogloglog ++++= . (2.10)

Determinarea volumelor unitare ale arborilor din celelalte categorii de diametre s-afcut conform relaiei preconizate de Giurgiu (1965):a) pentru diametre mai mici dect diametrul mediu al arboretului (ddg):

( ) gggg vdd

ddv

+

+= 11000133,00167,0451,12

(2.12)

Pentru comparaii, suprafaa de baz a arborilor din piaa de prob, volumul total inumrul de exemplare au fost extinse la hectar. n cele ce urmeaz sunt prezentate n paralelprincipalele caracteristici biometrice ale arboretelor conform datelor culese din teren i a celorfurnizate de tabelele de producie.

Tabelul 1 Principalele caracteristici biometrice ale arboretelor din clasa a II-a de producientlnite n arealul studiat n comparaie cu cele descrise de tabela de producie.Main biometric characteristics of the second yield class stands found in the studied

area versus the ones described by the yield table.

Nr.crt.

Vrsta

Dgtabel

aDg

teren

Hgtabel

aHg

teren

Sbazatabel

a

Sbazateren

Indicedensita

te

Volum

tabela

Volum

terenIndicevolum

1 30 11.9 11 13.6 12 21.8 21.6 99% 158 158 100%2 45 17.7 19 18.1 18 27.4 26.6 97% 265 275 104%

3 55 21 20 20.4 19 30.6 22.9 75% 333 246 74%

4 65 23.9 21 22.3 19 33.4 27.2 81% 396 294 74%5 70 25.2 25 23.1 21 34.6 22.8 66% 426 270 63%

6 75 26.5 24 23.8 23 35.7 27.2 76% 453 342 75%

7 80 27.8 29 24.5 25 36.8 26.2 71% 479 351 73%

8 90 30.2 36 25.7 24 38.5 30.4 79% 527 399 76%

9 95 31.4 33 26.2 26 39.3 30.9 79% 549 421 77%

30


31/127

Tabelul 2 Principalele caracteristici biometrice ale arboretelor din clasa a III-a de producientlnite n arealul studiat n comparaie cu cele descrise de tabela de producie.Main biometric characteristics of the third yield class stands found in the studiedarea versus the ones described by the yield table.

Nr.crt.

Vrsta

Dgtabel

aDg

teren

Hgtabel

aHg

terenS. bazatabela

S. bazateren

Indicedensita

te

Volum

tabela

Volum

terenIndicevolum

1 40 11.9 14 13.6 15 20.4 22.8 112% 170 202 119%

2 55 21 21 20.4 19 24.6 25.1 102% 249 270 108%

3 65 23.9 21 22.3 21 26.8 25.7 96% 299 294 98%

4 85 26.5 26 23.8 22 30.2 28.7 95% 389 346 90%

5 95 30.2 33 25.7 24 31.6 21.9 69% 430 289 67%6 105 31.4 26 26.2 25 32.9 28.7 87% 466 386 83%

Rezultatele obinute arat c volumele determinate pe teren prin inventarieri integrale seabat fa de volumele corespunztoare din tabelele de producie n limita a [-37% . . +19%]. Laprima vedere s-ar putea spune c se impune recalcularea coeficienilor ecuaiilor din modelulmatematico-auxologic pentru ca acesta s conduc la obinerea unor volume mai apropiate de celeale arboretelor din arealul studiat. Spunem la prima vedere deoarece, cel puin n actuala etapa cercetrilor nu se poate afirma cu certitudine acest lucru. Pentru a putea susine o astfel deconcluzie este nevoie de extinderea cercetrilor astfel nct s fie studiate caracteristici structurale

ale mai multor arborete de aceeai vrst i clas de producie, asemenea procedeului care separcurge la ntocmirea tabelelor de producie. n susinerea celor prezentate facem i observaia cindicele de densitate pentru arboretele studiate este puternic corelat cu indicele volumului(calculat ca raport ntre volumul arboretului din teren i corespondentul din tabela de producie),coeficientul liniar de corelaie ntrecei doi indici avnd valoarea 0,98. Acest fapt sugereaz cdiferenele de volum care apar pot fi rezultatul aplicrii unui alt complex de msuri silvotehnicepentru conducerea arboretelor, diferit de cel aplicat n arboretele din care s-au cules datele care austat la baza elaborrii tabelelor de producie.

n concluzie, modelul auxologic trebuie folosit cu pruden pentru pdurile de gorundin arealul studiat mai ales n cazurile n care indicele de densitate al arboretului se abate mult

fa de valoarea unitar.2.3.2. Cercetri privind aplicabilitatea metodelor expeditive de cubare n

arboretele studiateScopul studiului structurii arboretului este de a gsii metode de cubare i sortare a

acestuia, informaiile obinute fiind utilizate n fundamentarea deciziilor necesare pentruactivitatea silvic. Pentru lucrrile de producie un interes deosebit prezint metodele de cubajsimplificate, care permit determinarea cu o precizie satisfctoare a volumului, n condiiileefecturii unui numr redus de msurtori comparativ cu inventarierea integral. Msura n careaceste metode i gsesc aplicabilitate n arboretele de gorun studiate este analizat i prezentatn continuare.

Metode expeditive de cubare a arboretului

31


32/127

Aceste metode se bazeaz pe determinarea printr-un procedeu expeditiv prin metoderelascopice sau inventarieri pariale n suprafee de prob, a diametrului mediu, nlimii medii ia suprafeei de baz a arboretului. Dintre aceste metode prezint interes pentru lucrarea de fametoda de cubare care utilizeaz tabelele de producie i metoda arborelui mediu al arboretului.

a. Metoda tabelelor de producie generalePentru cubarea arboretului pe aceast cale se determin suprafaa de baz GR i

diametrul mediu al suprafeei de baz dg dedus din inventarieri statistice efectuate n cadrul unorsuprafee de prob de 300 - 500 m2, nlimea medie hg ca medie a 10 15 nlimi msurate laarbori cu diametre apropiate de dg i vrsta medie a arboretului. n continuare se stabilete clasade producie n funcie de specie, vrst i nlime medie dup care, n funcie de specie i clasade producie stabilit se extrag din tabele volumul VT, suprafaa de baz GT i coeficientul deform FT n funcie de vrst precum i coeficientul de form FD n funcie de diametrul mediureal. Asupra volumului corespunztor arboretelor de consisten normal cuprinse n tabelele deproducie relative se aplic dou corecii:- prima corecie este obinut prin nmulirea indicelui de densitate:

T

r

G

GP= (2.13)

cu volumul normal Vtadic

tr VPV = (2.14)- a doua corecie privete coeficientul de form al arboretului real (Fr). Corecia este necesardeoarece coeficientul de form al arboretului normal (Ft) este corespunztor diametrului mediudeterminat din tabela de producie n funcie de vrst, diametru care poate s difere de celdeterminat pe teren. Valoarea acestui coeficient de corecie este dat de raportul

t

r

F

F= . (2.15)

Se observ c nlimea medie real intervine att n calculul coeficientului de form alarboretului real ct i a celui normal. Prin aplicarea acestei corecii se are n vedere c datoritdiferenelor de ordin structural dintre arboretul real i cel normal, la aceeai nlime medie,diametrul mediu al arboretului real este n general diferit de cel al arboretului normal i prinurmare i coeficientul de form al arboretului real poate s fie diferit de cel al arboretului normal.Valoarea final a volumului se determin cu formula:

t

rnrF

FPVV = (2.16)

b. Metoda arborelui mediu al arboretuluiA doua metod de determinare expeditiv a volumului total testat utilizeaz volumul

arborelui mediu.

Pornind de la relaia fundamental FHG =V nmulit cu raportulr

r

g

gse

obine

32


33/127

)( grgrrr

FHgg

GV = (2.17)

undegr i vr reprezint suprafaa de baz respectiv volumul a arborelui mediu al volumului.Factorul dintre paranteze din expresia (2.17) constituie tocmai volumul arborelui mediu

al arboretului care poate fi determinat pe baza tabelelor de cubaj cu dou intrri ( dg i hg) cuformula bifactorial cunoscut:

gggggT hahadadaav2

432

210 logloglogloglog ++++= (2.18)

Expresia (2.17) devine astfel gr

vg

GV = (2.19)

unde G este suprafaa de baz a arboretului. n dendrometrie, determinarea poziieiarborelui mediu are o nsemntate deosebit deoarece permite cubarea arboretului fr a calculavolumul fiecrui arbore n parte. Cercetrile efectuate arat c diametrul arborelui mediu alvolumului este apropiat de diametrul mediu al suprafeei de baz, mai uor de determinat. De

asemenea, n practic nu se ia n considerare diametrul mediu aritmetic al suprafeei de baz cidiametrul median, respectiv acel diametru care mparte irul statistic ordonatt al suprafeelor debaz cumulate n dou pri egale.

Elementele care intr n cubarea arboretului G, dg i hg se determin prin procedeuldescris anterior respectiv prin inventarieiri pariale efectuate n cadrul unor suprafee de prob.Fa de metoda tabelelor de producie generale, acest procedeu are avantajul c nu mai trebuiedeterminat vrsta arboretului ns presupune calculul volumului arborelui mediu dar acest aspectnu mai repreziunt un inconvenient n condiiile dezvoltrii mijloacelor informatice.

c. Rezultate obinuten continuare se prezint sintetic rezultatele obinute unde, pentru comparaii sunt

artate i diferenele ntre volumele calculate prin inventarieri integrale i cele determinatefolosind metoda tabelelor de producie respectiv metoda arborelui mediu al arboretului.

Tabelul 3 Volumele arboretelor determinate prin inventarieri integrale (extras)Volumes of stands determined through by continuous cruise

Nr. crt. Clasa prod. Vrsta Hg Dg G/ha Volum /ha

1 2 30 12.0 10.8 21.6 1582 2 45 18.0 18.7 26.6 2753 2 55 19.0 20.2 22.9 246

4 2 65 19.0 20.8 27.2 294

Tabelul 4 Volume calculate prin metoda tabelelor de producie i metoda arborelui mediu(extras)Volumes calculated using the yield tables and the average tree method

Nr.crt.

Clasaprod.

Vrsta

Hg Dg G/haVol/hatabel

Indicedensitat

e

CorecieForm

Volumcorectat

Vol.metodaarbore mediu

1 2 30 12 10.6 21.3 151 1.010 1.002 153 153

2 2 45 18 16.9 28.7 290 0.927 1.005 270 2713 2 55 19 20.5 29.9 319 0.765 0.999 244 2444 2 65 19 23.8 29.8 319 0.914 0.996 290 290

33


34/127

Nr.crt.

Clasaprod.

Vrsta

Hg Dg G/haVol/hatabel

Indicedensitat

e

CorecieForm

Volumcorectat

Vol.metodaarbore mediu

Tabelul5 Recapitulaie rezultate Summary results

Nr.crt. Cls.prod Vrsta

Vol/h

a dateteren

Volum

tab.prodcorectat

Volum

met. arb.med.

V.real/

Vol tabelaCol.2/col.3

V. real/

V.arb. m.Col 2/col 4

Diferene

col.5-100%

Diferenecol.6-100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 91 2 30 158 153 153 103% 103% 3% 3%2 2 45 275 270 271 102% 101% 2% 1%3 2 55 246 244 244 101% 101% 1% 1%4 2 65 294 290 290 101% 101% 1% 1%

Din analiza rezultatelor obinute se constat c volumele determinate prin inventarieri sencadreaz n limitele a 99% 103% fa de volumele determinate prin metoda algoritmuluiauxologic i cele determinate pornind de la volumul arborelui mediu deci aceste metode pot fifolosite cu succes la determinarea expeditiv a volumului.

Se observ c valorile volumelor obinute prin metoda tabelelor de producie sunt aceleaicu cele obinute prin metoda arborelui mediu ceea ce sugereaz identitatea calculelor. Avnd nvedere c nlimea medie este aceeai n ambele metode se poate scrie:

rrt

t

r

t

rttt

t

r

t

rtabelatabelaprodtab FGH

F

F

G

GFGH

F

F

G

GVolPVolVolum ==== ..

(2.20) dar

... medarbmetodar

r

r

rr

r

rrrrrrrtVolv

g

G

hg

vGHFGHFGH ==

==

(2.21)

deci ..... medarbmetodaprodtab VolVolum = .Din demonstraia prezentat mai sus se observ c volumul total corectat nu depinde dediametrul mediu folosit n algoritmul auxologic. ntr-adevr, dac acest diametru este modificat

34


35/127

artificial, rezultatul final rmne acelai deoarece n expresiat

r

t

rtabela

F

F

G

GVol suprafaa de

baz Gtse reduce de unde rrtprodtab FGHVolum =.. .Dac n locul metodei tabelelor generale de producie se folosete algoritmul auxologic

operaiile care se parcurg sunt urmtoarele: stabilirea vrstei medii ale arboretului, determinareanlimii medii hgr ca medie aritmetic a 6-10 nlimi msurate la arbori avnd diametre apropiatede diametrul mediu dgr calculat n baza inventarierii arborilor n cadrul unor suprafee de probcirculare de 200 500 m2 care vor furniza datele necesare determinrii suprafeei de baz de baza arboretului real Gr. Evident, aceast suprafa de baz se poate determina prin inventarierirelascopice dar cu obligaia de a determina i diametrul mediu dgr. Cu aceste informaii sedetermin indicatorul B care conduce la determinarea clasei de vrst relative i n continuare sedetermin nlimea i diametrul mediu corespunztoare arboretului normal. Determinareavolumului arboretului face n continuare prin procedeul deja descris. Mult mai simpl este metodadeterminrii volumului total cu ajutorul volumului arborelui mediu. Astfel, odat determinate

diametrul mediu i nlimea medie, volumul arborelui mediu se determin uor cu ajutorultabelelor de cubaj cu dou intrri sau a ecuaiilor de regresie echivalente. n continuare,cunoscnd i suprafa de baz a arboretului, volumul total se obine aplicnd formula (2.19).

Determinarea prin simulare a modului de propagare a erorilor n cazul metodelorexpeditive de cubare a arboretului

Precizia determinrii volumului arboretului este determinat de calitatea datelor culese dinteren. n cazul metodelor expeditive se au n vedere caracteristici biometrice (suprafaa de baz,diametrul mediu, nlimea medie) determinate prin sondaje pe eantioane asigurate statistic.Caracteristicile astfel determinate se abat mai mult sau mai puin fa de valorile reale ceea ce

duce la obinerea unor rezultate afectate de erori. Pentru a vedea msura n care aceste abateriinflueneaz volumul arboretului s-au simulat scenarii de tipul ce se ntmpl dac? n careasupra valorilor suprafeei de baz, ale nlimii medii i ale diametrului mediu ale unui arboret degorun, 65 ani, clasa a II- a de producie au fost induse succesiv erori cuprinse n intervalul 30%,treapta de eroare fiind de 5%. Metoda expeditiv de cubaj utilizat pentru calculul volumului totaleste metoda arborelui mediu al arboretului, rezultatele obinute fiind prezentate grafic n figurile 9- 11.

Propagarea erorilor de determinare a nlimii

80%

85%

90%

95%

100%

105%110%

115%

120%

-30% -25% -20% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

Eroare (m)

Valoriprocentua

le

nlime

Volum

Fig. 9 Propagarea erorii de determinare a h medii asupra volumului unui arboretThe propagation of error to determine the mean height over the volume of a stand

35


36/127

Propagarea erorilor de determinare a diametrului

70%

80%

90%100%

110%

120%

130%

-30%

-25%

-20%

-15%

-10% -5

% 0% 5% 10%

15%

20%

25%

30%

Eroare (cm)

Valoripro

centuale

DiametruVolum

Fig. 10 Propagarea erorii de determinare a dg asupra volumului unui arboretThe propagation of error to determine the mean diameter over the volume of a stand

Propagarea erorii de determinare a suprafeei de baz

80%

85%

90%

95%

100%

105%

110%

115%

120%

-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30%

Eroare (m.p.)

Valoriprocentuale

S baz

Volum

Fig. 11 Propagarea erorii de determinare a suprafeei de baz totaleasupra volumului unui arboret

The propagation of error to determine the total basal area over the a stand volume

Analiza rezultatelor obinute conduce la urmtoarele concluzii cu privire ladeterminarea expeditiv a volumului arboretelor:

Cea mai puternic influen asupra volumului o prezint abaterea suprafeei de

baz determinat expeditiv fa de suprafaa de baz real a arboretului. Se demonstreaz uor ceroarea de determinare a suprafeei de baz induce o eroare egal de determinare a volumului faptce face ca cele dou drepte care reprezint erorile de determinarea a suprafeei de baz i avolumului s se suprapun. Pentru ca ele s poat fi reprezentate grafic simultan s-a ales variantaca pe prima poriune a dreptei s se evidenieze eroarea de determinare a volumului iar pe cea dinurm eroarea de determinare a suprafeei de baz.

O influen aproape la fel de puternic o exercit i eroarea de determinare anlimii medii. Spre deosebire ns de erorile generate de determinarea greit a suprafeei debaz, eroarea de determinare a volumului n acest caz rmne cu ceva mai mic dect eroarea dedeterminare a nlimii medii (75%..124% fa de 70%..130%).

Cea mai mic i de fapt aproape neglijabil influen asupra determinrii corectea volumului total o reprezint eroarea de determinare a diametrului mediu al arboretului.

36


37/127

Abatearea volumului calculat fa de volumul real al arboretului se situeaz n acest caz nintervalul 98%..101% pentru erorile de determinarea a diametrului mediu situate n limitele a70%..130%. Acest aspect apare oarecum surprinztor i de accea necesit o analiz suplimentar.Determinarea volumului folosind metoda arborelui mediu pornete cum s-a artat de la expresia:

grgrgrgrrrgr

FHGFHgg

Gv

g

GV === )( (2.22)

adic n funcie de suprafaa de baz a arboretului, nlimea arborelui mediu i coeficientul deform al arborelui mediu. Dup cum se observ, diametrul mediu care apare n calculul suprafeeide baz al arborelul mediu (gr) se reduce n formul astfel c influena acestuia asupra volumuluitotal se face simit doar prin coeficientul de form. Analiza variaiei coeficientului de form aunui arbore de gorun de diferite diametre dar cu aceeai nlime arat c valorile acestuia sesitueaz n limita maxim de 7,5% (cazul unui arbore cu nlimea de 14 metri, diametrele limitfiind de 6 respectiv 36 de centimetri). Pentru arboretul ntlnit n teren i asupra cruia s-au induserori de determinare a diametrului mediu variaia coeficientului de form se ncadreaz n limitele-2% .. + 1% fapt ca face ca eroarea de determinare a volumului total n cazul determinrii eronatea diametrului mediu s fie aproape neglijabil.

Fa de cele prezentate concluzionm c metodele expeditive prezentate pot fi folosit cusucces n amenajament la determinarea volumului de mas lemnoas pentru arborete pure degorun cu condiia estimrii ct mai exacte a elementelor care intervin n calcul.

Testarea metodelor expeditive de determinare a volumului n cazul unor structuri aarborilor pe categorii de diametre diferite de cea Charlier

Date post:	08-Apr-2018
Category:	Documents
Upload:	anonymous-yex5tzlyhg
View:	247 times
Download:	0 times

Rezumat teza mea

Documents