UNIVERZA V LJUBLJANI BIOTEHNIŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA GOZDARSTVO IN OBNOVLJIVE GOZDNE VIRE Gal KUŠAR ZANESLJIVOST UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV Z ENOPARAMETRSKIMI FUNKCIJAMI IN STRATIFIKACIJO DOKTORSKA DISERTACIJA Ljubljana, 2007 UNIVERZA V LJUBLJANI BIOTEHNIŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA GOZDARSTVO IN OBNOVLJIVE GOZDNE VIRE Gal KUŠAR ZANESLJIVOST UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV Z ENOPARAMETRSKIMI FUNKCIJAMI IN STRATIFIKACIJO DOKTORSKA DISERTACIJA RELIABILITY OF TREE VOLUME AND STANDS GROWING STOCK ESTIMATES USING ONEPARAMETRICAL FUNCTIONS AND STRATIFICATION DOCTORAL DISSERTATION Ljubljana, 2007 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. II Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Doktorska disertacije je zaključek podiplomskega študijskega programa bioloških in biotehniških znanosti na znanstvenem področju gozdarstva in obnovljivih gozdnih virov. Terenske raziskave doktorske disertacije so bile opravljene na raziskovalnih objektih v GGE Ravnik, Pokljuka, Poljane in Predmeja, analize pa na Oddelku za gozdne inventure in prostorsko informatiko Gozdarskega inštituta Slovenije v Ljubljani. Na podlagi sklepa Senata Biotehniške fakultete in Senata Univerze v Ljubljani z dne 15.2.2005 je dekan Biotehniške fakultete prof. dr. Jože Osterc dne 7.3.2005 izdal odločbo št. 5-25/05 o odobritvi teme in naslova doktorske disertacije ter za mentorja imenoval prof. dr. Milana Hočevarja. Komisija za oceno in zagovor: Predsednik: doc. dr. David HLADNIK Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire. Član: prof. dr. Milan HOČEVAR Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire. Član: doc. dr. Mario BOŽIČ Sveučilište u Zagrebu, Šumarski fakultet, Zavod za izmjeru i uredjivanje šuma. Datum zagovora: 16.04.2007 Delo je rezultat lastnega raziskovalnega dela. Podpisani se strinjam, da se naloga v celoti objavi na spletni strani Digitalne knjižnice Biotehniške fakultete. Izjavljam, da je naloga, ki sem jo oddal v elektronski obliki, identična tiskani verziji. Gal KUŠAR Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. III Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 KLJUČNA DOKUMENTACIJSKA INFORMACIJA (KDI) ŠD Dd DK GDK 524--015(043.3)=863 KG tarife/volumen dreves/lesna zaloga/volumenske funkcije/zanesljivost/stratifikacija KK AV KUAR, Gal, univ. dipl. inž. gozdarstva SA HO Š EVAR, Milan (mentor) KZ SI-1000 Ljubljana, Večna pot 83 ZA Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire LI 2007 IN ZANESLJIVOST UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV Z ENOPARAMETRSKIMI FUNKCIJAMI IN STRATIFIKACIJO TD Doktorska disertacija OP XXI, 277 str., 52 pregl., 130 sl., 11 pril., 151 vir. IJ sl JI sl/en AI Za ugotavljanje lesne zaloge sestojev v Sloveniji uporabljamo enovhodne volumenske funkcije - prilagojene enotne francoske (PEF) tarife. Namen disertacije je ugotoviti, kako zanesljive so enovhodne volumenske funkcije za ugotavljanje lesne zaloge sestojev, in raziskati možnosti njihove izboljšave s stratifikacijo. Na podlagi ocene pravega volumna dreves (vn), izračunanega s pomočjo sekcijskih meritev (Newtonov obrazec), smo za drevesne vrste smreko, jelko in bukev izdelali regionalne trovhodne (prsni premer (d), višina drevesa (h) in premer na 7 metrih višine (^7)), dvovhodne (d in h) in lokalne enovhodne (d) volumenske funkcije (tarife) ter preverili njihovo zanesljivost. Na primeru vzorčnih ploskev v dveh GGE smo drevesom izmerili vhodne parametre d, h in d7 in s pomočjo regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij izračunali referenčne volumne dreves (vr). Analizirali smo vpliv bonitete rastišča, razvojne faze, drevesne vrste in vpliv socialnega položaja na zanesljivost ocene volumna dreves. Iz referenčnih volumnov dreves smo izračunali regionalne dvovhodne volumenske funkcije (d in h). Z njimi smo izračunali volumne dreves (vrr) in za posamezne stratume (drevesna vrsta, razvojna faza, rastišče) izračunali lokalne tarife (d). Preverili smo zanesljivost treh metod uporabe tarif. Po sedaj izbranih PEF tarifah ocena povprečnega volumna drevesa odstopa od referenčne povprečno za -5,7 % (-16,7 do 19,5 %). Če vrsto in razred PEF tarif izberemo optimalno, na podlagi lokalne tarife, ocena povprečnega volumna drevesa odstopa od referenčne povprečno za 0,1 % (-0,8 do 2,2 %). Ocena povprečnega volumna drevesa po lokalnih tarifah pa odstopa od referenčne povprečno za -0,1 % (-0,3 do 0,2). Tarife so dovolj zanesljive za izračun ocene lesne zaloge, če so pravilno izbrane za homogen rastiščni stratum. Sedanja ocena količine drevesne biomase temelji na nezanesljivo ocenjeni lesni zalogi in nepreverjenih konverzijskih/ekspanzijskih faktorjih. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. IV Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 KEY WORDS DOCUMENTATION (KWD) DN Dd DC FDC 524--015(043.3)=863 CX tariffs/tree volume/growing stock/volume functions/reliability/stratification CC AU KUAR, Gal AA HO Š EVAR, Milan (supervisor) PP SI-1000 Ljubljana, Večna pot 83 PB University of Ljubljana, Biotechnical Faculty, Department of Forestry and Renewable Forest Resources PY 2007 TI RELIABILITY OF TREE VOLUME AND STANDS GROWING STOCK ESTIMATES USING ONEPARAMETRICAL FUNCTIONS AND STRATIFICATION DT Doctoral Dissertation NO XXI, 277 p., 52 tab., 130 fig., 11 ann., 151 ref. LA sl AL sl/en AB In Slovenia one parametrical volume functions, adapted uniform French (AUF) tariffs, are used in order to determine stands growing stock. The purpose of the dissertation is to establish the reliability of tariffs for estimating stands growing stock and to investigate the possibilities of their improvement with stratification. On the basis of true tree volume estimates (v„), calculated by means of section measurements (Newton method) regional three parametrical (diameter (d), tree height (h), diameter at 7 m tree height (^7)), regional two parametrical (d and h), and local one parametrical (d) volume functions (tariffs) were created for the tree species of spruce, fir and beech. The reliability of the functions was also tested. Trees at sampling plots in two forest units were measured in terms of dendrometric parameters d, h, d7 and later reference tree volumes (vr) were calculated by means of regional three parametric volume functions. The influence of site condition, developmental stage, tree species and height class on the reliability of tree volume estimate was analyzed. From reference tree volumes regional two parametrical volume functions (d and h) were calculated for both locations and all three tree species. They were further used to calculate regional reference tree volumes (vrr) and local tariffs (d) for individual strata (tree species, developmental stage, site). The reliability of three tariff application methods (existing, optimally selected and local tariffs) was examined. According to the existing AUF tariffs the mean tree volume estimate deviates from the reference by -5.7 % on average (from -16.7 to 19.5 %). According to the optimally selected AUF tariffs the mean tree volume estimate deviates from the reference by 0.1 % on average (from -0.8 to 2.2 %). On the other hand the mean tree volume estimate according to the local tariffs deviates from the reference by -0.1 % on average (from -0.3 to 0.2 %). Tariffs are therefore reliable enough for calculating growing stock estimates if they are suitably selected for a homogenous site stratum. The existing estimate of biomass quantity is unreliable due to its grounds in unreliable growing stock estimates and unconfirmed conversion/expansion factors. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. V Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 KAZALO VSEBINE Ključna dokumentacijska informacija (KDI)..................................................................................................III Key words documentation (KWD)..................................................................................................................IV Kazalo vsebine..................................................................................................................................................V Kazalo preglednic..........................................................................................................................................VIII Kazalo slik.........................................................................................................................................................X Seznam prilog.............................................................................................................................................XVIII Okrajšave in simboli.....................................................................................................................................XIX 1 UVOD.......................................................................................................................................................1 2 OPREDELITEV PROBLEMA..............................................................................................................2 2.1 ZANESLJIVOST OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV________2 2.1.1 Volumen dreves in lesna zaloga sestojev______________________________________2 2.1.2 Ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev___________________________2 2.2 ZANESLJIVOST ENOVHODNIH VOLUMENSKIH FUNKCIJ________________________4 2.2.1 Enovhodne volumenske funkcije____________________________________________4 2.2.2 Prilagojene enotne francoske tarife__________________________________________5 2.2.3 Višina dreves____________________________________________________________9 2.2.4 Oblika dreves___________________________________________________________10 2.2.5 Boniteta rastišča_________________________________________________________10 2.3 ZANESLJIVOST UGOTAVLJANJA KOLIČINE DREVESNE BIOMASE ______________11 3 DOSEDANJA RAZISKOVANJA IN PREGLED OBJAV................................................................12 3.1 SEKCIJSKE METODE________________________________________________________12 3.2 VOLUMENSKE FUNKCIJE___________________________________________________14 3.3 TROVHODNE VOLUMENSKE FUNKCIJE IN OBLIKA DREVES____________________15 3.3.1 Trovhodne volumenske funkcije___________________________________________15 3.3.2 Švicarske trovhodne volumenske funkcije___________________________________16 3.3.3 Metode konične/oblične funkcije (taper) in funkcije zlepkov (spline)______________17 3.4 DVOVHODNE VOLUMENSKE FUNKCIJE______________________________________18 3.4.1 Nemške dvovhodne deblovnice_____________________________________________18 3.5 ENOVHODNE VOLUMENSKE FUNKCIJE - TARIFE_____________________________20 3.5.1 Ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev pri nas____________________20 3.5.2 Prilagojene enotne francoske tarife_________________________________________23 3.5.3 Švicarske tarife_________________________________________________________30 3.6 VIŠINA DREVES____________________________________________________________32 3.7 BONITETA RASTIŠČA_______________________________________________________35 3.8 STRATIFIKACIJA___________________________________________________________38 3.9 ZANESLJIVOST IN NAPAKE METOD IZRAČUNAVANJA OCEN___________________39 3.9.1 Vrste napak____________________________________________________________39 3.9.2 Razlike med pravimi vrednostmi in izračunanimi vrednostmi s pomočjo prilagojenih funkcij ________________________________________________________________________40 3.9.3 Zanesljivost višinskih krivulj______________________________________________41 3.10 DREVESNA BIOMASA IN CO2________________________________________________42 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. VI Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 4 CILJI RAZISKOVANJA IN DELOVNE HIPOTEZE......................................................................44 4.1 CILJI RAZISKOVANJA IN DELOVNE HIPOTEZE IZ POTRJENE DISPOZICIJE _______44 4.2 PODROBNI CILJI IN RAZISKOVALNA VPRAŠANJA_____________________________45 5.1 UGOTAVLJANJE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI V SLOVENIJI__________________________________________________________________________47 5.1.1 Pravilnik o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih ter gozdnogospodarski načrti gozdnogospodarskih enot____________________________________________________47 5.1.2 Uporaba PEF tarif na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km _________________47 5.1.3 Ujemanje PEF tarif z rastiščnim koeficientom (Rk)____________________________48 5.2 ANALIZA METOD UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES________________________50 5.2.1 Ocena pravega volumna dreves - sekcijske metode____________________________50 5.2.2 Ocene zanesljivosti metod ugotavljanja volumna dreves________________________56 5.3 ANALIZA VPLIVA DEJAVNIKOV NA ZANESLJIVOST OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI ______________________________________________58 5.3.1 Meritve d, h, d1 na drevesih na izbranih stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode ________________________________________________________________________58 5.4 UGOTAVLJANJE USTREZNE METODE ZA OCENO VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI_____________________________________________________65 5.4.1 Novi metodi ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enovhodnimi funkcijami ______________________________________________________________________65 5.4.2 Analiza zanesljivosti ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev, ugotovljene s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS), z optimalno izbranimi PEF tarifami (1V_0) in z lokalnimi tarifami (1V_L)__________________________________________________________________66 5.4.3 Višina dreves in višinske krivulje___________________________________________66 5.4.4 Analiza faktorja oblike dreves (F)__________________________________________66 5.5 ANALIZA ZANESLJIVOSTI OCENE KOLIČINE DREVESNE BIOMASE IZ OCENE LESNE ZALOGE____________________________________________________________________________67 5.5.1 Zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji___________________________________67 5.5.2 Zanesljivost metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za oceno količine drevesne biomase ________________________________________________________________________67 5.5.3 Zanesljivost ocene količine drevesne biomase in bilance C02____________________68 5.6 OPREMA IN STATISTIČNE METODE__________________________________________69 5.6.1 Oprema_________________________________________________________________69 5.6.2 Statistične metode_______________________________________________________69 6.1 DEFINICIJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV _________________71 6.2 UGOTAVLJANJE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI V SLOVENIJI__________________________________________________________________________74 6.2.1 Pravilnik o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih in gozdnogospodarski načrti gozdnogospodarskih enot____________________________________________________74 6.2.2 Uporaba PEF tarif na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km _________________74 6.2.3 Ujemanje PEF tarif z rastiščnim koeficientom (Rk)____________________________80 6.3 ANALIZA METOD UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES________________________83 6.3.1 Ocena pravega volumna dreves - sekcijske metode____________________________83 6.3.2 Ocena zanesljivosti metod ugotavljanja volumna dreves________________________93 6.3.3 Prilagojene enotne francoske tarife________________________________________123 6.3.4 Lokalne enovhodne volumenske funkcije - tarife s polinomsko in eksponentno funkcijo _______________________________________________________________________130 6.3.5 Zanesljivost tarif pri manjših premerih (10-30 cm)___________________________140 6.4 ANALIZA VPLIVA DEJAVNIKOV NA ZANESLJIVOST DOLOČANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI___________________________________________155 6.4.1 Meritve d, h in d1 na drevesih na izbranih stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode _______________________________________________________________________155 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. VII Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5 UGOTAVLJANJE USTREZNE METODE ZA OCENO VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI____________________________________________________162 6.5.1 Novi metodi ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enovhodnimi funkcijami _____________________________________________________________________162 6.5.2 Analiza zanesljivosti ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev, ugotovljene s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS), z optimalno izbranimi PEF tarifami (1V_0) in z lokalnimi tarifami (1V_L)_________________________________________________________________178 6.5.3 Višina dreves in višinske krivulje__________________________________________186 6.5.4 Analiza faktorja oblike dreves (F)_________________________________________195 6.6 ANALIZA ZANESLJIVOSTI OCENE KOLIČINE DREVESNE BIOMASE IZ OCENE LESNE ZALOGE___________________________________________________________________________198 6.6.1 Zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji__________________________________198 6.6.2 Zanesljivost metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za oceno količine drevesne biomase _______________________________________________________________________198 6.6.3 Zanesljivost ocene količine drevesne biomase in bilance CO2___________________199 7 RAZPRAVA IN SKLEPI....................................................................................................................201 7.1 UGOTAVLJANJE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV V SLOVENIJI___ ___________________________________________________________________________201 7.1.1 CILJ: Ugotoviti metode ocenjevanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev v Sloveniji _______________________________________________________________________201 7.1.2 CILJ: Zanesljivost sedanjega ocenjevanja volumna dreves in lesne zaloge v Sloveniji _ _______________________________________________________________________202 7.2 ZANESLJIVOST METOD UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV_________________________________________________________________________205 7.2.1 CILJ: Ugotoviti oceno pravega volumna dreves______________________________205 7.2.2 CILJ: Ugotoviti nadomestne metode (volumenske funkcije) za izračun ocene pravega volumna dreves (reference)_______________________________________________________208 7.2.3 CILJ: Ugotoviti napake pri uporabi tarif in oceniti kolikšna je zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev_____________________________________________215 7.2.4 CILJ: Ugotoviti zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev s PEF tarifami, določenimi za odsek/rastiščni stratum______________________________________219 7.3 VPLIV DEJAVNIKOV NA ZANESLJIVOST OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI____________________________________________________221 7.3.1 CILJ: Analizirati vpliv dejavnikov na zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev s tarifami______________________________________________________________221 7.4 UGOTOVITI USTREZNO METODO OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI ZA STRATUM_______________________________________________222 7.4.1 CILJ: Z lokalnimi tarifami_______________________________________________222 7.4.2 CILJ: Z ustrezno izbranimi (optimalnimi) PEF tarifami______________________224 7.5 ANALIZIRATI ZANESLJIVOST OCENE KOLIČINE DREVESNE BIOMASE IZ OCENE LESNE ZALOGE____________________________________________________________________225 7.5.1 CILJ: Zanesljivost ocene lesne zaloge oz. drevesne biomase na ravni države______225 7.5.2 CILJ: Zanesljivost ocene količine drevesne biomase s pomočjo metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev______________________________________________225 7.5.3 CILJ: Zanesljivost konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za Slovenijo___________226 7.5.4 Zaključek_____________________________________________________________226 8 POVZETEK ......................................................................................................................................... 227 9 SUMMARY .......................................................................................................................................... 231 10 VIRI ................................................................................................................................................ 235 11 ZAHVALA ..................................................................................................................................... 244 12 PRILOGE ...................................................................................................................................... 245 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. VIII Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 KAZALO PREGLEDNIC Preglednica 1: Koeficienti originalnih švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij (Kaufmann, 2001).........16 Preglednica 2: Zanesljivost švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij (Kaufmann, 2001)..........................17 Preglednica 3: Delež posameznih delov drevesa glede na volumen deblovine (Kaufmann, 2001).................17 Preglednica 4: Koeficienti nemških dvovhodnih deblovnic (debeljad) za izbrane drevesne vrste (Puhek, 2003) Preglednica 5: Koeficienti PEF tarif (Kotar, 2003: 44)...................................................................................24 Preglednica 6: Schaefferjeve E tarife (Čoki, 1957; Kotar, 2003)....................................................................25 Preglednica 7: Alganove P tarife s korekcijo za premere pod 25 cm (Čoki, 1957; Kotar, 2003)....................25 Preglednica 8: Čoklove V tarife (Čoki, 1959; Kotar, 2003)............................................................................26 Preglednica 9: Koeficienti za izbrane švicarske tarife (Kaufmann, 2000; 2001)............................................31 Preglednica 10: Zanesljivost švicarskih tarif (Kaufmann, 2001).....................................................................31 Preglednica 11: Različni zapisi vrst in razredov PEF tarif..............................................................................48 Preglednica 12: Pregled nekaterih značilnosti in razlik med različnimi metodami (volumenskimi funkcijami) Preglednica 13: Podatki o ploskvah (Npi0Skev = 7) sekcijskih meritev, Pokljuka (1. 2004)...............................83 Preglednica 14: Podatki o vseh (N = 842), dominantnih (N = 105) in posekanih (N = 105) drevesih na ploskvah (Npioskev = 7) sekcijskih meritev, Pokljuka (1. 2004)...............................................................83 Preglednica 15: Podatki o ploskvah (Npi0S]jev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003)..................................84 Preglednica 16: Podatki o vseh drevesih (N = 246) na ploskvah (Npi0S]jev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003)......................................................................................................................................................84 Preglednica 17: Podatki o dominantnih drevesih (N = 105) na ploskvah (Npi0S]jev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003).....................................................................................................................................84 Preglednica 18: Podatki o posekanih (N = 74) drevesih na ploskvah (Npi0Skev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003)..................................................................................................................................................85 Preglednica 19: Primerjava razlik povprečnih volumnov dreves (N = 157) glede na tri sekcijske metode, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).........................................................................86 Preglednica 20: Statistični kazalci za oceno pravega volumna drevesa (v„) po Newtonovi metodi (Vn). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88)...........91 Preglednica 21: Delež posameznih delov drevesa v celotnem volumnu drevesa (vn). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88)..........................................92 Preglednica 22: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti metod (3V_CH, 2V_NE) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).........................................................................................................................................93 Preglednica 23: Območja definiranosti regionalnih volumenskih funkcij. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).........................................................102 Preglednica 24: Regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).........................................................103 Preglednica 25: Regionalne dvovhodne deblovnice (2V_SI). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).......................................................................104 Preglednica 26: Primerjava povprečnih volumnov dreves (3V_SI, 2V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).........106 Preglednica 27: Primerjava razlik povprečnih volumnov dreves (3V_SI, 2V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).........106 Preglednica 28: Primerjava zanesljivosti regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).......................................................................................................................................107 Preglednica 29: Primerjava zanesljivosti regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (2V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).......................................................................................................................................107 Preglednica 30: Izbrane vrste in razredi PEF tarif. Sekcijske meritve, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).......................................................................................................................................123 Preglednica 31: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti PEF tarif (1V_ZGS, 1V_P0P) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).......................................................................................................................................124 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. IX Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 32: Območja definiranosti lokalnih tarif. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88)........................................................................................130 Preglednica 33: Lokalne tarife s polinomsko (1V_POL) volumensko funkcijo. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88)........................................130 Preglednica 34: Lokalne tarife z eksponentno (1V_EKS) volumensko funkcijo. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88)........................................130 Preglednica 35: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti lokalnih tarif (1V_POL, 1V_EKS) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88)...................................................................................................................133 Preglednica 36: Volumni, absolutne (m ) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003, N = 69) in za Pokljuko (l. 2004, N = 88).................................................141 Preglednica 37: Volumni, absolutne (m3) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003, N = 69) in za Pokljuko (l. 2004, N = 98).................................................142 Preglednica 38: Volumni, absolutne (m3) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 30 cm. Smreka (N = 60), sekcijske meritve za Pokljuko (l. 2004)...............................................................................148 Preglednica 39: Volumni, absolutne (m ) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 30 cm. Bukev (N = 19), sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003).......................................................................................148 Preglednica 40: Razdelitev vzorčnih ploskev (Nploskev = 76) in dreves (N = 845) d, h, d7 meritev po prvi kombinaciji faktorjev (KOM1). Poljane (l. 2005, Nploskev = 38, Ndreves = 351 ) in Predmeja (l. 2005, Nploskev = 38, Ndreves = 494)................................................................................................................... 155 Preglednica 41: Analiza variance za primer smreke. Drevesa (N = 548) sekcijskih meritev (Pokljuka, l. 2004, Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005).........................................................158 Preglednica 42: Analiza variance za primer bukve. Drevesa (N = 386) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005).......................................................................................160 Preglednica 43: Regionalne dvovhodne deblovnice (2V_R, Nenačb = 5). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494)....................................................162 Preglednica 44: Območja definiranosti regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R, Nenačb = 5). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494)............................163 Preglednica 45: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R, Nenačb = 5) med lokacijama in drevesnimi vrstami. Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494)..................................................................164 Preglednica 46: Razdelitev vzorčnih ploskev (Nploskev = 76) in dreves (N = 845) d, h, d7 meritev po drugi kombinaciji faktorjev (KOM2). Poljane (l. 2005, Nploskev = 38, Ndreves = 351) in Predmeja (l. 2005, Nploskev = 38, Ndreves = 494)................................................................................................................... 167 Preglednica 47: Območja definiranosti lokalnih tarif (1V_L, Nstratumov = 18). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494)....................................................168 Preglednica 48: Lokalne tarife (1V_L, Nstratumov = 18). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494)...................................................................................169 Preglednica 49: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti dveh vrst PEF tarif (1V_ZGS, 1V_O) in lokalnih tarif (1V_L) po stratumih (Nstratumov = 18). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494)..................................................................179 Preglednica 50: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti dveh vrst PEF tarif (1V_ZGS, 1V_O) in lokalnih tarif (1V_L) za lokaciji (Poljane, Predmeja), po drevesnih vrstah (smreka, jelka, bukev) in skupaj. Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494).....................................................................................................................................180 Preglednica 51: Višinske krivulje za izbrane stratume (Nstratumov = 6) za lokaciji (Poljane, Nstratumov = 2; Predmeja, Nstratumov = 4). Izbrana drevesa (N = 544 ) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 230) in Predmeja (l. 2005, N = 314).................................................................................................................187 Preglednica 52: Primerjava odstopanj ocen srednjih sestojnih višin (Hm, Hm'), izračunanih kot aritmetična sredina pravih (h) in s pomočjo višinske krivulje izračunanih (h') višin posameznih dreves po stratumih (Nstratumov = 6) za lokaciji (Poljane, Nstratumov = 2; Predmeja, Nstratumov = 4). Izbrana drevesa (N = 544) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 230) in Predmeja (l. 2005, N = 314)............................................191 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. X Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 KAZALO SLIK Slika 1: Prikaz poteka vseh treh vrst PEF tarif, prikaz za 8. razred: E tarifa (zelena), P tarifa (modra) in V tarifa (rdeča)...........................................................................................................................................26 Slika 2: Vzorčne ploskve v GGE Ravnik. Izbrane začasne vzorčne ploskve (Nploskev = 7), na katerih smo l. 2003 izmerili drevesa (N = 69) sekcijskih meritev................................................................................51 Slika 3: Vzorčne ploskve v GGE Pokljuka. Izbrane začasne vzorčne ploskve (Nploskev = 7), na katerih smo l. 2004 izmerili drevesa (N = 88) sekcijskih meritev................................................................................52 Slika 4: Razdelitev drevesa na sekcije pri Huberjevi metodi..........................................................................55 Slika 5: Razdelitev drevesa na sekcije pri Smalianovi metodi........................................................................55 Slika 6: Razdelitev drevesa na sekcije pri Newtonovi metodi.........................................................................55 Slika 7: Vzorčne ploskve v GGE Poljane (200 x 500 m). Izbrane stalne vzorčne ploskve kontrolne vzorčne metode (Nploskev = 27) in ploskve posebne raziskave (Nploskev = 11), na katerih smo l. 2005 izmerili Slika 8: Vzorčne ploskve v GGE Predmeja (250 x 250 m). Izbrane stalne vzorčne ploskve kontrolne vzorčne metode (Nploskev = 38), na katerih smo l. 2005 izmerili drevesa (N = 494) d, h, d7 meritev...................60 Slika 9: Razdelitev drevesa na posamezne dele (COST E43, 2005)...............................................................72 Slika 10: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za enodobne sestoje (Schaefferjeve tarife), 20 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 11: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za prebiralne sestoje (Alganove tarife), 20 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 12: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za raznodobne sestoje (Coklove tarife), 20 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 13: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za enodobne sestoje (Schaefferjeve tarife), 10 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 14: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za prebiralne sestoje (Alganove tarife), 10 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 15: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za raznodobne sestoje (Coklove tarife), 10 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 16: Prostorski prikaz bonitetnih skupin razredov PEF tarif za smreko. Zelo slaba rastišča (tarifni razred je 1–4, rumena), slaba rastišča (5-8, oranžna), dobra rastišča (9-12, rdeča), zelo dobra rastišča (13-16, zelena) in najboljša rastišča (17-20, modra), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 17: Prostorski prikaz bonitetnih skupin razredov PEF tarif za jelko. Zelo slaba rastišča (tarifni razred je 1–4, rumena), slaba rastišča (5-8, oranžna), dobra rastišča (9-12, rdeča), zelo dobra rastišča (13-16, zelena) in najboljša rastišča (17-20, modra), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 18: Prostorski prikaz bonitetnih skupin razredov PEF tarif za bukev. Zelo slaba rastišča (tarifni razred je 1–4, rumena), slaba rastišča (5-8, oranžna), dobra rastišča (9-12, rdeča), zelo dobra rastišča (13-16, zelena) in najboljša rastišča (17-20, modra), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne Slika 19: Karta gozdov po lesnoproizvodnem pomenu ... (Košir, 2000). Negozdno (bela), gozd: Rk 0 (rumena), Rk 1 (oranžna), Rk 3 (rjava), Rk 5 (rdeča), Rk 7 (svetlo zelena), Rk 9 (temno zelena), Rk 11-13 (modra) in Rk 14-17 (črna), stanje v Sloveniji (l. 1975)...........................................................80 Slika 20: Frekvenčna porazdelitev ploskev po skupinah Rk faktorjev, stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 Slika 21: Razredi PEF tarif v odvisnosti od bonitete rastišča (Rk), sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka. Stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km.................................81 Slika 22: Razredi PEF tarif v odvisnosti od bonitete rastišča (Rk), sredina (mean) ± standardna napaka (SE), jelka. Stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km....................................81 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XI Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 23: Razredi PEF tarif v odvisnosti od bonitete rastišča (Rk), sredina (mean) ± standardna napaka (SE), bukev. Stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km..................................82 Slika 24: Ocena pravega volumna dreves (vn), sekcij ske meritve (N = 157), po drevesnih vrstah, rastiščih in razvojnih fazah, za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88): Pokljuka smreka drogovnjak (oranžna, N = 61); Pokljuka smreka debeljak (rjava, N = 27); Ravnik, smreka (modra, N = 10), Ravnik jelka (zelena, N = 38) in Ravnik bukev (rdeča, N = 21).....................................................85 Slika 25: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves (vh), izračunanega po Huberjevi metodi (Vh) glede na Newtonovo metodo (Vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)..........................................................................................87 Slika 26: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves (vs), izračunanega po Smalianovi metodi (Vs) glede na Newtonovo metodo (Vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)..........................................................................................88 Slika 27: Odstopanja volumna dreves (vh), izračunanega po Huberjevi metodi (Vh) glede na Newtonovo metodo (Vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunano (vh) po Huberjevi metodi (R je 0,999863 za smreko, 0,999672 za jelko in 0,999142 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).........................................................................................................................................89 Slika 28: Odstopanja volumna dreves (vs), izračunanega po Smalianovi metodi (Vs) glede na Newtonovo metodo (Vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunano (vs) po Smalianovi metodi (R2 je 0,999948 za smreko, 0,999929 za jelko in 0,999828 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).........................................................................................................................................90 Slika 29: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega s švicarskimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_CH) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)...........................95 Slika 30: Odstopanja volumna dreves, izračunanega s švicarskimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_CH) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,996596 za smreko, 0,987505 za jelko in 0,979739 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).....................................................................................................................96 Slika 31: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z nemškimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_NE) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).........................................................98 Slika 32: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z nemškimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_NE) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,983179 za smreko, 0,964316 za jelko in 0,960686 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)..........................................................................................................................................................99 Slika 33: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)........108 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XII Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 34: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi vonamenskimi funkcijami (3V_SI_D, 3V_SI_SOC, 3V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003, N = 10) in Pokljuko (1. 2004, N = 88).......................................................................109 Slika 35: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88).........................111 Slika 36: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_D, 2V_SI_SOC, 2V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003, N = 10) in Pokljuko (1. 2004, N = 88)........................................................................................112 Slika 37: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997436 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88)...................................................................................................................113 Slika 38: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_D) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997608 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88)...................................................................................................................114 Slika 39: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_SOC) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,997620 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88)...................................................................................................................115 Slika 40: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997473 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88)...................................................................................................................116 Slika 41: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,986830 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88). Slika 42: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_D) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,986990 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XIII Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 43: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_SOC) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,987087 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)........................................................................................................................................................120 Slika 44: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvo vhodnimi deblo vnicami (2V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje 3________________________________ __ x____ 2 (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,922226 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)........................................................................................................................................................121 Slika 45: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)..................................................................125 Slika 46: Odstopanja volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,968893 za smreko, 0,955482 za jelko in 0,949374 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). .............................................................................................................................................................126 Slika 47: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z ažuriranimi PEF tarifami (1V_POP) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)..................................................................127 Slika 48: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z ažuriranimi PEF tarifami (1V_POP) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,971690 za smreko, 0,953549 za jelko in 0,950485 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Slika 49: Primerjava lokalnih tarif, izdelanih s polinomsko (1 V_POL) volumensko funkcijo. Pokljuka smreka drogovnjak (oranžna, N = 61, R2 je 0,903389); Pokljuka smreka debeljak (rjava, N = 27, R2 je 0,908423); Ravnik, smreka (modra, N = 10, R je 0,982772); Ravnik jelka (zelena, N = 38, R je 0,953279) in Ravnik bukev (rdeča, N = 21, R je 0,945627). Sekcijske meritev za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).........................................................................................................131 Slika 50: Primerjava lokalnih tarif, izdelanih z eksponentno (1V_EKS) volumensko funkcijo. Pokljuka smreka drogovnjak (oranžna, N = 61, R je 0,937659); Pokljuka smreka debeljak (rjava, N = 27, R je 0,909589); Ravnik, smreka (modra, N = 10, R je 0,981995); Ravnik jelka (zelena, N = 38, R je 0,956895) in Ravnik bukev (rdeča, N = 21, R2 je 0,946494). Sekcijske meritev za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).........................................................................................................132 Slika 51: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_POL) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88)........................................................................................134 Slika 52: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_POL) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,978577 za smreko, 0,955727 za jelko in 0,950293 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153– 179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88).................135 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XIV Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 53: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_EKS) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88)........................................................................................137 Slika 54: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_EKS) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,978891 za smreko, 0,959347 za jelko in 0,951922 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153— 179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuko (1. 2004, N = 88).................138 Slika 55: PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna; črtkana - zunaj območja veljavnosti), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98, R2 je 0,965863) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21, R2 je 0,945627), 10-90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003) in za Pokljuko (1. 2004)........143 Slika 56: PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98, R2 je 0,965863) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21, R2 je 0,945627), 10-30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003) in za Pokljuko (1. 2004)...........................................................143 Slika 57: PEF tarife: P (polna črta) in Pkor tarifa (črtkana črta), različni tarifni razredi (zelena - 2. razred, Slika 58: Absolutno odstopanje (m ). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) m E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003) in za Pokljuko (1. 2004)...........................................................145 Slika 59: Absolutno odstopanje (m3). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003) in za Pokljuko (1. 2004)...........................................................145 Slika 60: Relativno odstopanje (%). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003) in za Pokljuko (1. 2004)...........................................................................146 Slika 61: Relativno odstopanje (%). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (1. 2003) in za Pokljuko (1. 2004)...........................................................................146 Slika 62: Absolutno odstopanje (m ) tarife V8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (1. 2004, N = 60).......................................149 Slika 63: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (1. 2004, N = 60).......................................149 Slika 64: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8k0r od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (1. 2004, N = 60)..........................149 Slika 65: Absolutno odstopanje (m3) tarife E8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (1. 2004, N = 60).......................................150 Slika 66: Absolutno odstopanje (m ) lokalne tarife (1 V_POL) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (1. 2004, N = 60)..............150 Slika 67: Absolutno odstopanje (m ) lokalne tarife (1 V_EKS) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE),. Smreka, drogovnjak, Pokljuka (1. 2004, N = 60).............150 Slika 68: Absolutno odstopanje (m ) tarife V8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (1. 2003, N = 19).............................................................152 Slika 69: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (1. 2003, N = 19).............................................................152 Slika 70: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8k0r od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (1. 2003, N = 19).................................................152 Slika 71: Absolutno odstopanje (m3) tarife E8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (1. 2003, N = 19).............................................................153 Slika 72: Absolutno odstopanje (m ) lokalne tarife (1 V_POL) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (1. 2003, N = 19)....................................153 Slika 73: Absolutno odstopanje (m ) lokalne tarife (1 V_EKS) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (1. 2003, N = 19)....................................153 Slika 74: Vpliv bonitete rastišča za primer smreke, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 548) sekcijskih meritev (Pokljuka, 1. 2004, Ravnik, 1. 2003) in d, h, d-j meritev (Predmeja, Poljane, 1. 2005)....................................................................................................................................................158 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XV Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 75: Vpliv razvojne faze za primer smreke, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 548) sekcijskih meritev (Pokljuka, 1. 2004, Ravnik, 1. 2003) in d, h, d-j meritev (Predmeja, Poljane, 1. 2005). Slika 76: Vpliv bonitete rastišča za primer bukve, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 386) sekcijskih meritev (Ravnik, 1. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, 1. 2005).................160 Slika 77: Vpliv razvojne faze za primer bukve (N = 386), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa sekcijskih meritev (Ravnik, 1. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, 1. 2005).........................161 Slika 78: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_POLJ_SM) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka (N = 230), drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005).....................164 Slika 79: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_POLJ_JE), glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka (N = 30), drevesa d, h, d-j meritev, Poljane (1. 2005)...........................165 Slika 80: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_POLJ_BU) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev (N = 91), drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005).........................165 Slika 81: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_PRED_SM) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka (N = 220), drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005)..................166 Slika 82: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_PRED_BU) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev (N = 274), drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005)....................166 Slika 83: Lokalne tarife za stratume (NSfratumov = 9). Smreka (modra, NSfratumov = 2), jelka (zelena, NSfratumov = 3) in bukev (rdeča; NSfratumov = 4). R2 za stratum 1122 (N = 23) je 0,988649, za 1131 (N = 56) je 0,985540, za 1132 (N = 10) je 0,990426, za 1213 (N = 5) je 0,986153, za 1222 (N = 47) je 0,976054, za 1223 (N = 19) je 0,981647, za 1231 (N = 174) je 0,975024, za 1232 (N = 11) je 0,980047 in za 1233 (N = 6) je 0,992448. Drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 351)...........................................................170 Slika 84: Lokalne tarife za stratume (Nstratumov = 9). Smreka (modra, Nstratumov = 4) in bukev (rdeča, Nstratumov = 5). R za stratum 2112 (N = 47) je 0,955955, za 2121 (N = 48) je 0,875885, za 2122 (N = 28) je 0,961927, za 2211 (N = 50) je 0,963742, za 2212 (N = 73) je 0,956004, za 2221 (N = 90) je 0,979486, za 2222 (N = 101) je 0,985275, za 2231 (N = 32) je 0,901531 in za 2232 (N = 25) je 0,990311. Drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 494)......................................................................................170 Slika 85: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1122, drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 23)....................................................................171 Slika 86: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 1131, drevesa d, h, d-j meritev, Poljane (1. 2005, N = 56)....................................................................171 Slika 87: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1132, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 10)....................................................................171 Slika 88: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka, stratum 1213, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 5)......................................................................172 Slika 89: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1222, drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 47)....................................................................172 Slika 90: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka, stratum 1223, drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 19)....................................................................172 Slika 91: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 1231, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 147)..................................................................173 Slika 92: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1232, drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 11)....................................................................173 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XVI Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 93: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka, stratum 1233, drevesa d, h, d-j meritev, Poljane (1. 2005, N = 6)......................................................................173 Slika 94: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2112, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 47).................................................................174 Slika 95: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2121, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 48).................................................................174 Slika 96: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2122, drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 28).................................................................174 Slika 97: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2211; drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 50).................................................................175 Slika 98: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2212; drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 73).................................................................175 Slika 99: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2221, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 90).................................................................175 Slika 100: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2222, drevesa d, h, dj meritev, Predmeja (1. 2005, N = 101)...............................................................176 Slika 101: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2231, drevesa d, h, dj meritev, Predmeja (1. 2005, N = 32).................................................................176 Slika 102: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2232, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 25).................................................................176 Slika 103: Izbor optimalnega niza PEF tarif (1V_0), primer za stratum 2222 (rdeča), bukev, drevesa d, h, d7 Slika 104: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na referenčni volumen (vr) po stratumih (NSfratumov = 18), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Vsa drevesa (N = 845) d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 351) in Predmeja (1. 2005, N = 494). .............................................................................................................................................................181 Slika 105: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z optimalnimi PEF tarifami (1V_0) glede na referenčni volumen (vr) po stratumih (NSfratumov = 18), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 351) in Predmeja (1. 2005, N = 494). .............................................................................................................................................................181 Slika 106: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po stratumih (Nstratumov = 18), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 351) in Predmeja (1. 2005, N = 494)..........182 Slika 107: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Npi0Skev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 351)...........................................................................183 Slika 108: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z optimalnimi PEF tarifami (1V_0) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Npi0Skev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, dj meritev, Poljane (1. 2005, N = 351)...........................................................................183 Slika 109: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Npi0S]jev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa Slika 110: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Npi0S]jev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 494)........................................................................184 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XVII Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 111: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z optimalnimi PEF tarifami (1V_0) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Npi0Skev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 494)........................................................................185 Slika 112: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Npi0S]jev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 494)......................................................................................185 Slika 113: Višinska krivulja za stratum 1131. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (¦, N = 40, R je 0,76192) ter socialnega položaja 3 (n, N = 16, R je 0,65561). Smreka, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 56, R je 0,76061).........................................................................................................................188 Slika 114: Višinska krivulja za stratum 1231. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (¦, N = 148, R je 0,84913) ter socialnega položaja 3 (n, N = 26, R2 je 0,81198). Smreka, drevesa d, h, d-/ meritev, Poljane (1. 2005, N = 174, R2 je 0,89981).......................................................................................................................188 Slika 115: Višinska krivulja za stratum 2211. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (¦, N = 42, R2 je 0,60541) ter socialnega položaja 3 (n, N = 8, R2 je 0,95212). Smreka, drevesa d, h, d-/ meritev, Predmeja (1. 2005, N = 50, R2 je 0,81530).........................................................................................................................189 Slika 116: Višinska krivulja za stratum 2221. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 («,N = 76, R je 0,76711) ter socialnega položaja 3 (n, N = 14, R je 0,82512). Smreka, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 90, R je 0,84051).............................................................................................................................189 Slika 117: Višinska krivulja za stratum 2212. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (•, N = 54, R je 0,03666) ter socialnega položaja 3 (o, N = 19, R je 0,13023). Bukev, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 73, R je 0,43578).........................................................................................................................190 Slika 118: Višinska krivulja za stratum 2222. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (•, N = 87, R2 je 0,67644) ter socialnega položaja 3 (o, N = 14, R2 je 0,82010). Bukev, drevesa d, h, d-i meritev, Poljane (1. 2005, N = 101, R2 je 0,76618).......................................................................................................................190 Slika 119: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 1131, smreka. Drevesa d, h, d-j meritev, Poljane (1. 2005, N = 56).......................................................................................................................................192 Slika 120: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 1231, smreka. Drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (1. 2005, N = 174).....................................................................................................................................192 Slika 121: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 2211, smreka. Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 50).......................................................................................................................................193 Slika 122: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 2221, smreka. Drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 90).......................................................................................................................................193 Slika 123: Absolutno odstopanje višine dreves izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h), po socialnem položaju, stratum 2212, bukev. Drevesa d, h, d-j meritev, Predmeja (1. 2005, N = 73).....................................................................................................................................................194 Slika 124: Absolutno odstopanje višine dreves izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h), po socialnem položaju, stratum 2222, bukev. Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (1. 2005, N = 101)...................................................................................................................................................194 Slika 125: Razmerje Fne/Fref pri smreki glede na dominantno višino (Hd), sredina (mean) ± standardna napaka (SE)......................................................................................................................................................195 Slika 126: Razmerje Fne/Fref pri smreki glede na deb. stopnje, sredina (mean) ± standardna napaka (SE).... 195 Slika 127: Razmerje Fne/Fref pri jelki glede na dominantno višino (Hd), sredina (mean) ± standardna napaka (SE)......................................................................................................................................................196 Slika 128: Razmerj e Fne/Fref pri j elki glede na deb. stopnj e, sredina (mean) ± standardna napaka (SE).......196 Slika 129: Razmerje Fne/Fref pri bukvi glede na dominantno višino (Hd), sredina (mean) ± standardna napaka (SE)......................................................................................................................................................197 Slika 130: Razmerje Fne/Fref pri bukvi glede na deb. stopnje, sredina (mean) ± standardna napaka (SE).....197 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XVIII Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 SEZNAM PRILOG Priloga A: Snemalni list sekcijskih meritev, ploskve in drevesa ................................................................... 245 Priloga B: Snemalni list sekcijskih meritev, posekana drevesa ..................................................................... 246 Priloga C: Snemalni listi d, h, d7 meritev, ploskve in drevesa ....................................................................... 247 Priloga D: Osnovna datoteka sekcijskih meritev, ploskve ............................................................................. 248 Priloga E: Osnovna datoteka sekcijskih meritev, vsa drevesa ....................................................................... 249 Priloga F: Osnovna datoteka sekcijskih meritev, sekcije posekanih dreves .................................................. 250 Priloga G: Osnovna datoteka sekcijskih meritev, volumni sekcij posekanih dreves ..................................... 251 Priloga H: Osnovna datoteka sekcijskih meritev, volumni sekcij po metodah .............................................. 252 Priloga I: Osnovna datoteka d, h, d7 meritev, ploskve ................................................................................... 253 Priloga J: Osnovna datoteka d, h, d7 meritev, drevesa ................................................................................... 254 Priloga K: CD z datotekami podatkov ........................................................................................................... 255 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XIX Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 OKRAJŠAVE, SIMBOLI IN MERSKE ENOTE 1V - eno vhodna volumenska funkcija, tarifa, 2V - dvovhodna volumenska funkcija, dvovhodna deblovnica, 3V - trovhodna volumenska funkcija, AR - average residual, srednja napaka odstopanj, povprečno odstopanje izraženo v % od srednjega volumna; v %, BEF - biomass expansion factor, biomasni ekspanzijski faktor, bu - bukev, C - ogljik, CC - carbon conversion factor, pretvorbeni faktor za izračun količine ogljika v biomasi, CH - Švica, CO2 - ogljikov dioksid, COST - European cooperation in the field of scientific and technical research, Projekt evropskega sodelovanja na področji znanosti in raziskav, d - prsni premer, premer drevesa, merjen na višini 1,3 m; tudi d13, DBH; v cm, d 0,3 - zgornji premer, premer drevesa, merjen na 30 % višine drevesa; v cm, d 0,5 - zgornji premer, premer drevesa, merjen na polovici (50 %) višine drevesa; v cm, d7 - zgornji premer, premer drevesa, merjen na 7 m višine drevesa; v cm, DBR - dobro rastišče, Dd - dominantni premer; v cm, DEB - debeljak, DLR - dead-live ratio, razmerje za izračun količine odmrle biomase, Dm - srednji premer; v cm, Dp - srednji premer posekanih dreves; v cm, DRO - drogovnjak, DS - debelinska stopnja, število, (1. je od 0 do 5 cm, 2. je od 5 do 10 cm, 3. je od 10 do 15 cm, itd.), DSm - debelinska stopnja, srednji premer; v cm, (npr. za 3. deb. stopnjo je to 12,5 cm), dv - drevesna vrsta, dz - zgornji premer drevesa, merjen na višini z; v cm, dzg - dodatni zgornji premer drevesa, merjen na višini zg; v cm, E tarife - Schaefferjeve PEF tarife za enodobne sestoje, - f, F - faktor oblike drevesa, f - matematična funkcija, g - temeljnica drevesa, sestoja; v m , GFRA - Global Forest Resources Assesment, Globalna ocena gozdnih virov, GGE - gozdnogospodarska enota, GGO - gozdnogospodarsko območje, GPS - Global Positioning System, globalni satelitski navigacijski sistem, GR - gospodarski razred, GRE - gospodarski razred gozdnogospodarske enote, GRO - gospodarski razred gozdnogospodarskega območja, h - višina drevesa, merjena od tal do najvišjega poganjka drevesa; v m, Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XX Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Hd - dominantna višina; v m, hf HF - oblikovna višina drevesa; v m, Hm - srednja višina; v m, IG - iglavci, je - jelka, KOM1 - kombinacija dejavnikov, prva razdelitev, glede na tarifne razrede, KOM2 - kombinacija dejavnikov, druga razdelitev, glede na boniteto rastišča (SI50), KP - Kjotski (sporazum) protokol, KV - koeficient variacije; v %, L - lokalen, lokalna, li - listavci, max - največja (maksimalna) vrednost, MCPFE - Ministerial Conference on the Protection of Forests in Europe; Ministrska konferenca o varovanju evropskih gozdov, mean, m - aritmetična sredina, povprečje, MG - mlad gozd, min - najmanjša (minimalna) vrednost, NE - Nemčija, NMV - nadmorska višina; v m, O - optimalen, optimalna, ODD - oddelek, OD S - odsek, P tarife - Alganove PEF tarife za prebiralne sestoje, PEF - prilagojene enotne francoske tarife, PL - zaporedna številka ploskve, PSGR - proizvodnja sposobnost gozdnih rastišč; v m /ha leto, PZGS - proizvodno zmogljivostjo gozdnih sestojev; v m /ha leto, R - root-to-shoot ratio, razmerje za izračun podzemne drevesne biomase, R - determinacijski koeficient oz. kvadrat koeficienta korelacije (R), RAST - rastišče, RAZ - raznodobno, RFAZ - razvojna faza, Rk - rastiščni koeficient po Koširju, SD - standardni odklon, SE - standardna napaka ocene povprečne vrednosti; tudi SEE (standard error of estimate), SES - sestojni tip, S G - star gozd, SI - Slovenija, SI100 - rastiščni indeks (site index), izračunan za 100 let star sestoj, SI50 - rastiščni indeks (site index), izračunan za 50 let star sestoj, SIn - rastiščni indeks (site index), izračunan za n let star sestoj, SLR - slabo rastišče, sm - smreka, SOC - socialni položaj, Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. XXI Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 SR - standard deviation of residuals, standardni odklon odstopanj, izražen v % od srednjega volumna; v %, SRR - srednje dobro rastišče, STS- starost sestoja; v letih, TBFRA - Temperate and Boreal Forest Resource Assessment; Ocena gozdnih virov gozdov zmernega in borealnega pasu, TRn - tarifni razred PEF tarif za skupino drevesnih vrst, UNFCCC - United Nation Framework Convention on Climate Change; Okvirna konvencija Združenih narodov o klimatskih spremembah, v - volumen, prostornina drevesa; v m , V tarife - Coklove (vmesne) PEF tarife za raznodobne sestoje, vh - volumen drevesa izračunan po Huberjevem obrazcu za sekcije; v m , vn - volumen drevesa izračunan po Newtonovem obrazcu za sekcije; v m , vr - referenčni volumen drevesa izračunan s trovhodnimi volumenskimi funkcijami; v m , v rr - regionalni referenčni volumen drevesa izračunan z regionalnimi dvovhodnimi volumenskimi funkcijami; v m , vs - volumen drevesa izračunan po Smalianovem obrazcu za sekcije; v m , WD - wood density, gostota drevesa (lesa), v ton/m suhe snovi, ZGS - Zavod za gozdove Slovenije. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 1 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 1 UVOD Les iz gozdov je v Sloveniji poleg vode glavni naravni obnovljivi vir. Kljub temu da postajajo socialne in ekološke vloge gozdov vedno bolj pomembne, lesnoproizvodna vloga še vedno ohranja svoj pomen. Dohodek od lesa je lokalno pomemben za ohranitev poseljenosti podeželja in s tem tudi ohranjanja značilnih podob slovenskih krajin. Struktura, stanje, prirastek, posek in spremembe lesne zaloge gozdov so pomembni kriteriji za preverjanje učinkovitosti gozdnogospodarskega načrtovanja ter tudi merila in kazalci trajnostnega gospodarjenja z gozdovi MCPFE (Improved ..., 2002). Gozdnogojitvene ukrepe (jakost redčenja, količina poseka) navadno načrtujemo in prikazujemo kot delež lesne zaloge in/ali prirastka. Zaradi izpolnjevanja obveznosti Okvirne konvencije Združenih narodov o klimatskih spremembah (UNFCCC) in Kjotskega sporazuma (KP) o zmanjšanju emisij toplogrednih plinov, za katerega se je naša država obvezala, postaja za Slovenijo zelo pomembna tudi vloga gozdov kot ponora CO2. Količina vezanega ogljika v drevesih je v tesni povezavi z oceno količine drevesne biomase, ta pa je v tesni povezavi z oceno lesne zaloge. Iz ocene stanja in prirastka lesne zaloge lahko količinsko ovrednotimo vlogo gozdov v bilanci CO2. Prav tako je zanesljiva ocena lesne zaloge na državni ravni pomembna za primerljivost in številna mednarodna poročanja, npr. TBFRA 2000 (Temporal ..., 2000), MCPFE 2002 (Improved ..., 2002) in GFRA 2005 (Global ..., 2006). Zanesljiva ocena količine drevesne biomase je pomembna tudi za izrabo le-te v energetske namene. Čedalje pomembnejša postaja tudi ocena količine odmrle drevesne biomase v gozdovih kot eden od ključnih kazalcev biodiverzitete gozdnih ekosistemov. Ob hitrem razvoju metod daljinskega zaznavanja za ugotavljanje lesne zaloge, npr. LIDAR (Schardt in sod., 2000; Holmgren in sod., 2003; Lim in sod., 2003), fotogrametrične meritve (Biggs, 1991; Dean, 2003) ali satelitska klasifikacija (Holmgren in sod., 2000), pa za gozdarsko prakso (gozdno inventuro) še vedno ostajajo bistvene terenske meritve osnovnih dendrometrijskih elementov, kot so premer (d), višina (h) in faktor oblike drevesa (f) za izračun volumna dreves (v) in lesne zaloge sestojev. Kljub dejstvu da poznavanje zanesljive ocene lesne zaloge še naprej ostaja pomembno tako za gozdarsko stroko kot tudi za širšo javnost, v Sloveniji do sedaj še ni bilo opravljene poglobljene raziskave o zanesljivostih prilagojenih enotnih francoskih (PEF) tarif, ki jih uporabljamo za ocenjevanje lesne zaloge. Od zanesljivosti PEF tarif oz. volumenskih funkcij je namreč bistveno odvisna zanesljivost ocene lesne zaloge. Ključna problematika doktorske disertacije, kot izhaja iz naslova, je naslednja: zanesljivost (napaka) ocen volumna dreves in lesne zaloge sestojev, zanesljivost (napaka) enoparametrskih (enovhodnih) volumenskih funkcij - tarif, možnosti izboljšave zanesljivosti (napake) ocen lesne zaloge sestojev s stratifikacijo ob uporabi tarif. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 2 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 2 OPREDELITEV PROBLEMA 2.1 ZANESLJIVOST OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV 2.1.1 Volumen dreves in lesna zaloga sestojev V sklopu gozdne inventure za oceno stanja in razvoja gozdov zavzema pomembno vlogo ugotavljanje volumna dreves oz. lesne zaloge sestojev. Sedanje metode določanja volumna dreves, kot volumen drevesa večinoma upoštevajo le tehnološko izkoristljiv - uporaben del debla (les), iz česar sledi tudi izraz lesna zaloga. V zadnjem času postaja pomembna tudi celotna biomasa drevesa, npr. poročanje UNFCCC (Guidelines ..., 2004). Pri uporabi različnih metod (formule, tablice) izračuna volumna drevesa je zato treba biti pazljiv, kaj je rezultat oz. kateri posamezni deli drevesa so upoštevani v rezultatu - volumnu drevesa -ter če v volumen drevesa vključujemo tudi lubje ali ne. Določanje volumna drevesa z meritvami pri gozdni inventuri je v statističnem smislu večfazno vzorčenje, saj neposredno ne merimo volumna drevesa, ampak merimo pomožne dendrometrijske podatke (premer, višina), s katerimi je volumen v tesni povezavi. Na podlagi poznavanja teh tesnih regresijskih povezav (volumenskih funkcij) lahko posredno izračunamo volumen drevesa. Volumen drevesa (vi) lahko izrazimo kot volumen geometrijskega telesa, ki se od volumna valja enake debeline/ploščine (g i) in višine (hi) razlikuje za faktor oblike drevesa (fi), in to zapišemo kot matematično funkcijo vi = f(gi, hi, fi)oz. kot enačbo: vi = gi ' hi ¦ fi ... ( 1 ) Zanesljivost ocene volumna dreves (in s tem tudi lesne zaloge sestojev) je torej odvisna od zanesljivosti vseh treh parametrov enačbe (1). Kriteriji, pomembni za oceno volumna drevesa in lesne zaloge sestojev, so: kaj štejemo pod volumen drevesa oz. katere posamezne dele drevesa upoštevamo, kakšen je merski prag za posamezne dele drevesa, da jih upoštevamo kot del volumna drevesa, kakšen je merski prag, da drevo sploh merimo in upoštevamo njegov volumen za oceno lesne zaloge, kolikšna je zanesljivost (napaka) meritve posameznih parametrov in kolikšna je zanesljivost (napaka) metode (modela), po kateri izračunamo volumen drevesa. 2.1.2 Ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev Zelo zanesljivo in natančno lahko ugotovimo volumen dreves z naslednjimi metodami (Husch in sod., 2003): s ksilometriranjem (najnatančnejše, zelo drago in zahtevno), z debelnimi metodami sekcij, z metodami rotacijskih teles funkcij vzdolžnih oblik debla (taper/spline metode). Natančne metode ugotavljanja volumna dreves so drage, zahtevajo veliko časa in jih je možno uporabiti večinoma le na podrtem drevju (ksilometriranje), na stoječem drevju pa jih je težko izvesti ali so manj zanesljive (sekcijske metode). Zato je potrebno najti Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 3 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 učinkovito metodo za oceno volumna stoječih dreves, ki bo uporabna v praksi (enostavna, hitra in poceni) in katere (statistična) zanesljivost bo znana ter v mejah dopustne napake. Za določanje volumna stoječih dreves lahko uporabimo tri (Hočevar, 1995A: 61) oz. štiri (Wagner, 1982: 73) osnovne tipe volumenskih funkcij, ki se med seboj razlikujejo glede na vhodne podatke, spremenljivke (prsni premer (d), višina drevesa (h), zgornji premer (dz) in dodatni zgornji premer (dzg)), ki jih upoštevajo pri izračunu: štirivhodne volumenske funkcije (spremenljivke: d, h, dz in dzg), trovhodne volumenske funkcije (spremenljivke: d, h in dz), dvovhodne volumenske funkcije - deblovnice (spremenljivki: d in h), enovhodne volumenske funkcije - tarife (spremenljivka: d). Lesno zalogo sestojev v Sloveniji ugotavljamo večinoma z enovhodnimi volumenskimi funkcijami - prilagojenimi enotnimi francoskimi tarifami, zanesljivost katerih pa slabo poznamo. Od dvovhodnih volumenskih funkcij, predvsem za ugotavljanje volumna dreves, ponekod uporabljamo lokalne slovenske in tuje - nemške dvovhodne deblovnice, katerih ustreznost v naših razmerah tudi še ni dovolj raziskana. Skupna značilnost obstoječih volumenskih funkcij je nepoznavanje statističnih parametrov, zanesljivosti in pričakovanih napak za oceno volumnov posameznih dreves in lesne zaloge sestojev. Pred reorganizacijo gozdarstva v začetku devetdesetih let dvajsetega stoletja smo imeli povratne informacije o zanesljivosti ocen volumna stoječih dreves in s tem tudi PEF tarif, saj je bilo razmerje med lesno zalogo (stoječega) sestoja in volumnom posekanih dreves poznano, kar je omogočalo korekcije ocene lesne zaloge stoječega drevja oz. korekcijo tarif. Sedaj, ko se les prodaja na panju in so volumni posekanih dreves na kamionski cesti nedostopni (poslovna skrivnost izvajalskih podjetji), ni več kontrole nad tem, ali so PEF tarife, s katerimi ocenjujemo lesno zalogo prave, in kolikšna je razlika med volumnom stoječih in posekanih dreves. Pomembno vprašanje je, katere metode ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev so dovolj učinkovite in zanesljive za oceno volumna dreves in katere so dovolj zanesljive za oceno lesne zaloge sestojev. Potrebno je razviti volumenske funkcije s poznanimi statističnimi parametri in zanesljivostjo. Za oceno ustreznosti metod ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev je pomembno: kako zanesljivo lahko ocenimo volumen dreves in lesno zalogo sestojev in kolikšne so napake posameznih metod, kako zanesljiv je sedanji način ugotavljanja lesne zaloge s PEF tarifami, s kakšno napako je obremenjena današnja ocena lesne zaloge. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 4 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 2.2 ZANESLJIVOST ENO VHODNIH VOLUMENSKIH FUNKCIJ 2.2.1 Enovhodne volumenske funkcije Enovhodne volumenske funkcije, imenovane tudi tarife, navadno kot vhodni podatek uporabljajo premer drevesa. Tarife veljajo lokalno za ugotavljanje lesne zaloge sestoja, za katerega so izbrane. Za ugotavljanje volumna posameznega drevesa niso dovolj zanesljive. Tarife ponavadi delimo v skupine - razrede ali nize po dejavnikih, ki vplivajo na to, da ima drevo istega premera različen volumen. Ti dejavniki so lahko: drevesna vrsta, zgradba sestoja, sestojna in drevesna višina, socialni položaj, starost sestoja in boniteta rastišča (Kaufmann, 2000). Tarife so manj zanesljive od dvovhodnih deblovnic, vendar so jih začeli uporabljati, ker so enostavnejše za uporabo in zahtevajo manj dragih in zamudnih meritev drevesnih višin kot dvovhodne deblovnice. Dejstvo je tudi, da temeljnica (kvadrat premera) bistveno bolj vpliva na volumen drevesa kot višina, ki vpliva linearno. Velikost volumna modelnega drevesa (npr. premer je 30 cm, višina je 30 m) se namreč poveča za enako vrednost, če se premer poveča za 1 cm ali pa se višina poveča za 1 m. Matematično lahko tarifo zapišemo kot funkcijo v, = f(d,.) oz. v, = f(g,). Pravilnost tarife (prava ocena volumna drevesa danega premera) je tako odvisna od spremenljivke d (izmerimo) ter matematične funkcije f{di), ki jo navadno na podlagi različnih kriterijev izberemo za določen sestoj in drevesno vrsto. Kot matematično funkcijo se za tarife uporablja različne tipe le-teh, kot so: polinomska, potenčna, eksponentna ali logaritemska. Te funkcije različno dobro predstavljajo zakonitosti naraščanja volumna drevesa s premerom. Formulo za odvisnost volumna drevesa od premera lahko zapišemo tudi kot enačbo (1). Za določen sestoj in drevesno vrsto, za katerega velja tarifa, lahko oblikovno višinsko funkcijo zapišemo kot funkcijo premera oz. enačbo: k; =/l; • /; = f (rf; ) ... ( 2 ) Tako lahko tarifno funkcijo zapišemo kot enačbo: vi =k; • gi +a0 ... ( 3 ) kjer je k, oblikovno višinska funkcija (v odvisnosti od d), «0 pa je konstanta. Pri izbiri tarif je torej glavni problem, kako za določeno drevesno vrsto, razvojno fazo, rastišče in sestojno obliko določiti k, in «0 oz. izbrati ustrezen tarifni niz (vrsto in razred tarif). Težave pri ugotavljanju lesne zaloge sestojev s tarifami so naslednje: katero matematično funkcijo uporabiti za pravilno ponazoritev zakonitosti spreminjanja volumna dreves s premerom - tarife, kako določiti pravilne parametre matematične funkcije - tarife za določen sestoj, na podlagi katerih dejavnikov in kako razdeliti tarife, da bomo za vsak premer drevesa dobili čim boljšo oceno volumna dreves in lesne zaloge sestojev. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 5 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 2.2.2 Prilagojene enotne francoske tarife Za ugotavljanje lesne zaloge sestojev v sklopu gozdne inventure na stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode v Sloveniji uporabljamo PEF tarife, ki veljajo za vse drevesne vrste (Čokl, 1980; Hočevar, 1990; 1991; 1995A). PEF tarife so razdeljene na tri vrste glede na gozdnogojitveni tip oz. zgradbo sestoja (enodobni sestoji - E tarife, raznodobni sestoji - V tarife in prebiralni sestoji - P tarife) in na 10 oz. 20 bonitetnih razredov, kar dejansko pomeni 60 različnih tarifnih nizov - tarif. Nižje tarifne razrede uporabljamo za sestoje z nižjimi višinami - slabša rastišča, višje razrede pa za sestoje z višjimi višinami - boljša rastišča (Hočevar, 1995A: 115). Prilagojene francoske tarife so enotne, kar pomeni, da veljajo za vse drevesne vrste enake tarife. Ista PEF tarifa za različne drevesne vrste torej pomeni isti volumen za vsa drevesa, ki imajo enak premer ne glede na drevesno vrsto. Zato je nujno določiti tarifne razrede za vsako drevesno vrsto (skupine drevesnih vrst) posebej, ne pa le določiti enoten tarifni razred za odsek. Vpliv spremembe premera, višine in starosti na volumen drevesa določa razlike med vrstami PEF tarif. Prebiralni in enodobni sestoji se med seboj razlikujejo tako po svojih višinskih krivuljah kot tudi po volumenskih funkcijah (Čokl, 1956: 3; 1957: 170). Za prebiralni tip sestojev in hitre P tarife je značilno, da pomeni tanjši premer nižjo višino, manjšo starost in manjši volumen drevesa. Ker višina in starost drevesa s premerom hitro naraščata, hitro narašča tudi volumen drevesa, zato so višinske in volumenske krivulje bolj strme (Čokl, 1956: 3; 1957: 170). Za enodobne sestoje in počasne E tarife je značilno, da manjši premer pomeni enako staro, v rasti zaostalo, potegnjeno (bolj polnolesno) drevo manjšega volumna. Razlike v višini so med tanjšim in debelejšim drevjem manjše. Volumen dreves s premerom počasneje narašča, višinske in volumenske krivulje so bolj položne (Čokl, 1956: 3; 1957: 170). Za enodobne sestoje je značilen preskok tarifnih krivulj s starostjo, zato je potrebno E tarife ažurirati tekom razvoja sestoja. V Sloveniji največ uporabljamo V tarife, ki so bile matematično določene tako, da ležijo med E in P tarifami. Vprašaje je, ali res ležijo med E in P tarifami. Prav tako je potrebno definirati, kaj so raznodobni sestoji in ugotoviti, kakšna je njihova značilna debelinska porazdelitev, kakšne so zakonitosti spreminjanja volumna s premerom (tarifa). Vprašanje ostaja tudi, kako se obnašajo V tarife glede na starost in razvoj sestoja. E in V tarife se tekom razvoja (s starostjo) sestoja spreminjajo in jih je potrebno ob ponovni gozdni inventuri preveriti oz. določiti na novo, P tarife pa se zaradi značilnosti prebiralnega tipa gozda in prebiralnega gospodarjenja ne bi smele spreminjati (Klepac, 1953; Čokl, 1956: 2; 1957: 184-191). Treba je proučiti odvisnost ocene lesne zaloge sestojev od razvojne faze sestoja. Kakšna je napaka zaradi uporabe istih PEF tarif tako za drogovnjake kot tudi za debeljake? Morda bi bila smiselna uporaba korigiranih (nižjih, višjih in srednjih) PEF tarif glede na razvojno fazo. Ponekod ta problem rešujejo z uporabo V tarif, ki naj bi dale v Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 6 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 mlajših razvojnih fazah istega sestoja previsoke ocene, v starejših sestojih pa prenizke ocene (Gozdnogospodarski načrt ..., 1996). Kljub temu da sta že Zabukovec (1957: 129) in Čokl (1959: 221) ugotovila, da je večji del slovenskih (kmečkih) gozdov raznodoben in predstavlja prehodno stanje med enodobno in prebiralno zgradbo, najslabše poznamo prav značilnosti in obnašanje tarif v raznodobnih sestojih. Pod imenom raznodobni sestoji razumemo naslednje gozdnogojitvene tipe: skupinsko raznodobni, posamično raznodobni in kmečko prebiralni sestojni tipi. Torej sestoje, kje se na razmeroma majhni površini (skupinska zmes in posamično) nahaja drevje različnih starosti, različnih debelin in različnih višin. V gozdarstvu sicer razlikujemo med pomenoma raznodoben/enodoben (starost) sestoj in raznomeren/enomeren (struktura) sestoj; vendar v tem delu uporabljamo izraz raznodoben kot sinonim za raznomerno sestojno zgradbo (strukturo). Raznodobne sestoje lahko opišemo kot skupek prostorsko razdrobljenih enodobnih sestojev različno velikih površin in različnih razvojnih faz (starosti). Od razmerja razvojnih faz in površin je odvisno, kakšna bo debelinska porazdelitev za tak sestoj. Če bo veliko mlajših razvojnih faz z velikim številom tankih dreves, bo zgradba (debelinska porazdelitev) zelo podobna prebiralni. Če pa bo veliko starejših faz, bo zgradba (debelinska porazdelitev) bolj ali manj desno asimetrična, normalna, enovršna in široka porazdelitev. Z izborom vrste PEF tarif izberemo obliko in strmost tarifne krivulje, z izborom razreda pa lego tarifne krivulje. “Fiksiramo” vpliv, ki ga imajo na tarifo (volumen) struktura/tip sestoja, boniteta rastišča in sestojna višina. Neposredno ne upoštevamo ne starosti, ne drevesne vrste in niti ne socialnega položaja. Edina neodvisna spremenljivka ostane premer. Če se spremeni zgradba sestoja (tekom razvoja sestoja) ali rastišče, je potrebno preveriti tarife in po potrebi izbrati ustreznejše. Drugače povedano: z izborom vrste in razreda tarif izberemo oblikovno višinsko funkcijo, ki je odvisna od premera. Če se spremeni zgradba sestoja, se spremeni tudi oblikovno višinska funkcija. Potek tarifnih nizov pri tanjšem drevju (manjši premeri) je nezanesljiv. Prav tako so tarifni nizi nezanesljivi pri zelo debelem drevju. Po Čoklovi (1957: 180-181) razlagi, s katero se ne moremo strinjati, naj bi to na skupno lesno zalogo sestoja vplivalo zanemarljivo, saj je običajno izredno debelih dreves v sestoju malo, kar je v skupni lesni zalogi sestoja skoraj zanemarljivo. Podobno naj bi bilo tudi z večjim številom zelo tankih dreves, ki naj tudi ne bi prinesla veliko k skupni lesni zalogi sestoja. Ker daje tarifa v bistvu oceno volumna drevesa določene debeline, prihaja pri ocenah volumna posameznih dreves do napak in odstopanj, ki pa bi se morale ob pravilnem izboru tarifnega niza pri večjem številu dreves izravnati in dati dobro oceno lesne zaloge na sestojni ravni. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 7 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 2.2.2.1 Ugotavljanje vrste in razreda PEF tarif Ob predpostavki, da dobimo pri pravilno izbrani vrsti in razredu PEF tarif zanesljivo oceno lesne zaloge, je glavni problem, kako izbrati pravo vrsto in razred PEF tarif, torej kako izbrati točko vpenjanja tarifne krivulje za dani sestoj in drevesno vrsto. Razlika med vrstami in razredi PEF tarif je v tem, kako se volumen drevesa spreminja z naraščanjem premera. Izbor vrste PEF tarif določa zgradba sestoja, ki jo lahko (ne)zanesljivo ugotovimo s pomočjo debelinske porazdelitve sestojev oz. jo v praksi določimo po občutku. Prebiralni sestoji imajo tipično J porazdelitev, enodobni sestoji imajo tipično normalno (zvonasto) porazdelitev, za raznodobne sestoje pa ne vemo, kakšna je njihova tipična porazdelitev. Debelinska porazdelitev je tudi nezanesljiv pokazatelji pri mladih, enodobnih sestojih na dobrih rastiščih, pa tudi pri večjepovršinskih, starejših, enodobnih sestojih, če niso enotni in so vanje zajete tudi površine z mladjem (dobimo tipično J krivuljo). Potrebno je razlikovati med zgradbo gozda (sestavljen iz več sestojev) in posameznega sestoja. Tarife so dovolj zanesljive le za posamezni sestoj. Vrsta PEF tarif (oblika tarifne funkcije) se nanaša na razliko velikosti spremembe volumna z naraščanjem premera drevesa. Tarifni razred (lega tarifne funkcije) PEF tarif pa opredeljuje volumen drevesa danega premera. Tarifni razredi so določeni z vrednostjo v45 (volumni dreves s premerom 45 cm) oz. koeficientom k in imajo vrednosti od 1,143 m (1. razred) do 2,954 m (20. razred). Pri premeru 45 cm je torej določena točka vpenjanja tarifne krivulje. Višji je tarifni razred, večji volumen ima drevo enakega premera. Z izbiro vrste in razreda PEF tarif za dani sestoj in drevesno vrsto tako izberemo oblikovno višinsko funkcijo, ki je odvisna od premera. Zato v sestojih, kjer se višina dreves pri enakih premerih le malo spreminja, z uporabo PEF tarif dobimo dovolj zanesljive ocene. To do neke mere velja za enodobne, predvsem pa za rastiščno homogene sestoje. Zato bi bilo potrebno tarifni niz PEF tarif izbrati za rastiščno homogen stratum (drevesna vrsta, razvojna faza, boniteta rastišča). Razred tarif ugotavljamo s pomočjo referenčnega volumna drevesa, ki ga izračunamo iz lokalnih deblovnic s pomočjo premera in višine. Pri problematiki izbire vrste in razreda tarif se pojavljajo še naslednja vprašanja: koliko drevesnih višin je minimalno potrebno izmeriti v odseku/sestoju za zanesljivo določitev višine (višinske krivulje) za izbiro tarifnih razredov, kako izbrati drevesa za reprezentativni vzorec, zanesljivost nemških dvovhodnih deblovnic za izračun referenčnega volumna, kako izbrati PEF tarife za rastiščno in sestojno heterogen odsek, ali so razredi PEF tarif v dobri korelaciji z boniteto rastišča, ki je lahko definirana kot višina sestoja (sestojna ali dominantna). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 8 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 2.2.2.2 Zanesljivost PEF tarif Pravilnik o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998) v 33. členu določa vzorčno napako ocene lesne zaloge, ki pri tveganju 5 % ne sme presegati 10 % na ravni gozdnogospodarske enote (GGE) oz. ne 15 % na ravni gozdnogospodarskega razreda (GR). Statistična zanesljivost tarif ni poznana, zato je potrebno določiti merilo za ugotavljanje zanesljivosti (napake). Prav tako je za vsako metodo potrebno določiti velikost še dopustne napake ocene (zanesljivost) in ugotoviti ali je metoda dovolj zanesljiva za oceno volumna dreves in lesne zaloge sestojev. Pri ugotavljanju zanesljivosti tarif nas zanima zanesljivost (napaka) na ravni: drevesa (volumen, m ), ploskve/sestoja ali stratuma (lesna zaloga, m /ha). Možne napake na ravni posameznega drevesa (volumen drevesa, v m ) so (Hočevar, 1995A; Husch in sod., 2003): napaka metode ugotavljanja volumna dreves, ± odstopanja posameznih dreves do 22 % (povprečno 5-10 %), napaka zaradi meritev premera na cm natančno in zaokroževanje navzdol - sistematično podcenjena ocena volumna dreves, napaka zaradi ovalnosti debla (merimo samo en premer, ne dveh navzkrižno; ne merimo obsega), velikost napake je pri deformiranih drevesih lahko znatna, nezanesljivost tarif pri manjših premerih in pri zelo velikih premerih, velikost napake je lahko znatna, zamenjava med pojmi, ki opredeljujejo posamezne dele drevesa, ki jih vključuje volumen drevesa, kot npr. drevesnina, deblovina, debeljad; temu se izognemo s korektno uporabo. Možne napake na ravni ploskve/sestoja ali stratuma (lesna zaloga, v m /ha) so (Hočevar, 1995A; Husch in sod., 2003): izbor neustrezne vrste PEF tarif glede na zgradbo sestoja, izbor neustreznega razreda PEF tarif glede na boniteto rastišča: pri napaki za en tarifni razred PEF tarif do 5 % (2,5 %) napaka. Možni vzroki za izbiro napačnega razreda PEF tarif zaradi: o metode: deb. stopnja, kjer se lesna zaloga razpolavlja (je res to pri 30 % števila dreves pri E, 20 % števila dreves pri P in 25 % števila dreves pri V tarifah?) oz. 9. deb. stopnja, o premajhnega števila dreves, pri katerih izmerimo in izračunamo srednjo sestojno višino - nereprezentativnost, o uporabe nemških dvovhodnih deblovnic (ki so izdelane za enodobne sestoje) za izračun referenčnega volumna drevesa srednje deb. stopnje (Čokl, 1962: 258), nezanesljivost PEF tarif pri zelo tankih in zelo debelih drevesih. Ali se ta odstopanja res izravnajo z večanjem števila dreves, Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 9 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 uporaba stalnih PEF tarif za enodobne gozdove, uporaba istih PEF tarif za različne razvojne faze na istem rastišču (boniteti), izbor ene tarife (vrste in razreda PEF tarif) za odsek, ki je (lahko) sestavljen iz več različnih sestojnih tipov (razvojna faza, mešanost, sklep, zgradba), lahko tudi na različnih rastiščih. K zmanjšanju napak lahko bistveno pripomore uporaba pravih deblovnic za ugotavljanje referenčnih volumnov ali vsaj pravilna raba in ugotavljanje (izbira) posameznih PEF tarif. Prav tako je pri izdelavi katerihkoli volumenskih funkcij pomembno, da so izračunane iz reprezentativnega vzorca dreves ter da poznamo in upoštevamo debelinski in višinski razpon, za katerega veljajo. 2.2.2.3 Stratifikacija in tarife Dejavniki, ki vplivajo na zanesljivost (napako) tarif in po katerih bi lahko razdelili (stratificirali) drevesa oz. sestoje v homogenejše skupine z namenom izboljšanja zanesljivosti tarife, so lahko (Kaufmann, 2000): rastišče - boniteta (regija, nadmorska višina, rastiščni indeks), zgradba sestoja, starost oz. razvojna faza sestoja, drevesna vrsta, socialni položaj, posebne oblike (napake) dreves, npr. dvodebelnost. Ti dejavniki vplivajo na to, da imajo drevesa istega premera različne hi in fi v enačbi (1) in s tem tudi volumen (vi) oz. tarifo. 2.2.3 Višina dreves Višina dreves (h) pomembno (vendar manj kot premer) vpliva na volumen dreves in zelo dobro prikazuje boniteto rastišča. Meritve višin dreves so zahtevnejše, manj zanesljive in dražje kot meritve premerov. PEF tarife višino dreves upoštevajo posredno z izborom vrste in predvsem razreda tarif kot oblikovno višinsko funkcijo: ki = hi ¦fi =f(di) v enačbi (3). Razred PEF tarif izberemo na podlagi meritve višin dreves in nemških dvovhodnih deblovnic. Glavna problema glede višin dreves sta kako določiti potrebno število meritev višin dreves za konstruiranje zanesljive višinske krivulje in izbor najustreznejše matematične funkcije za višinsko krivuljo. Število meritev višin dreves se lahko zmanjša z uporabo enotnih višinskih krivulj, ki temeljijo na domeni, da imajo enako stari sestoji dreves iste drevesne vrste na rastiščih enake bonitete zelo podoben potek višinske krivulje. Tako lahko z izmero višin zelo majhnega števila dreves iz šopa krivulj poiščemo ustrezno sestojno višinsko krivuljo. Izbrana enotna višinska krivulja predstavlja sestojno višinsko krivuljo, iz katere lahko nato za vsako drevo, za katerega poznamo premer, zanesljivo izračunamo višino drevesa. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 10 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Vprašljiva pa je uporabnost in zanesljivost enotnih višinskih krivulj v raznovrstnih, raznomernih in raznodobnih sestojih, ki prevladujejo pri nas. 2.2.4 Oblika dreves Faktor oblike dreves (f) po definiciji pomeni delež volumna drevesa v primerjavi z volumnom valja, ki bi imel enak premer (d) in višino (h). PEF tarife upoštevajo faktor oblike drevesa (f) posredno, kot oblikovno višinsko funkcijo: ki = hi •fi =f{di) v enačbi (3). Faktor oblike drevesa (f) je od vseh treh spremenljivk v enačbi (1) pri drevesu možno najtežje in najmanj zanesljivo izmeriti. Za ugotavljanje oblike drevesa si pomagamo z meritvami zgornjega premera na relativni ali na absolutni višini drevesa. Inštrumenti za meritev dodatnega premera so lahko zelo zahtevni (optični dendrometri) ali bolj preprosti (finska premerka, lestev). Problem meritve zgornjih premerov je v tem, da so zahtevne, zamudne, težavne (mlajši, gosti sestoji iglavcev), nezanesljive in drage. Obliko debla oz. zgornji premer drevesa lahko ocenimo tudi s pomočjo funkcij obličnice drevesa (spline/taper funkcije), ki kot vhodne podatke navadno zahtevajo premer, višino in drevesno vrsto. 2.2.5 Boniteta rastišča Boniteto rastišča navadno opredeljujemo z rastiščnim indeksom (site index, SIn), ki je opredeljen kot dominantna višina sestoja pri določeni starosti n, npr. 50 let (EAFV, 1968) ali 100 let (Halaj in sod., 1987 cit. Kotar, 2003). V literaturi (Zingg, 1994; Hočevar, 1995A: 94-95; Sharma in sod., 2002) navajajo različne opredelitve (definicije) in izračune dominantne višine, ki smo jih podrobneje predstavili v pregledu literature. Za izračun SIn je potrebno izračunati dominantno višino in določiti starost sestoja ter imeti ustrezne tablice. Boniteto rastišča lahko ocenimo tudi glede na lesnoproizvodna sposobnost (gozdnih) rastišč (PSGR) ali tudi glede na rastiščne koeficiente (Rk) po Koširju (1992), s katerimi na podlagi rastlinskih združb ocenimo boniteto rastišča. PSGR in Rk naj bi bila v dobri korelaciji. Na boljših rastiščih so drevesa višja in imajo zato SIn večji, na slabših pa nižja in imajo zato SIn manjši. Posledično torej velja, da so enako stara drevesa enakih premerov na boljših rastiščih višja, imajo večji volumen in s tem višjo tarifo (razred PEF tarif). Ker je razred PEF tarif izbran glede na sestojno višino (boniteto rastišča), morajo biti tarifni razredi in rastiščni indeksi v dobri korelaciji. Opozoriti pa je treba, da je v primerih, ko gre pri ocenjevanju bonitete rastišč bolj za ocene potencialna (Rk, PSGR) in ne za ocene realne bonitete rastišča, torej dejanske višine danega sestoja, vprašljiva njegova korelacija z optimalnimi tarifnimi razredi ter možnost uporabe za določanje razredov PEF tarif. V tem primeru bi bila verjetno ustreznejša uporaba proizvodne zmogljivosti gozdnega sestoja (PZGS) kot ocene bonitete rastišča. PZGS nam da oceno bonitete konkretnega Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 11 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 sestoja na konkretnem rastišču za razliko od PSGR, ki nam poda samo oceno potenciala rastišča, ki pa ni nujno v polnosti izkoriščena. Vrsto in razred PEF tarif bi morali izbirati glede na homogen sestojni tip (rastiščni stratum), ne pa za odsek, ki je pogosto sestavljen iz raznolikih sestojnih tipov, pa tudi boniteta rastišča se z reliefom spreminja (dna vrtač, grebeni …). Če leži odsek na pobočju in je tarifa določena za drevesa v sredini, potem je lesna zaloga za parcele/lastnike na vznožju, kjer je boljše rastišče, podcenjena, za parcele/lastnike, ki pa so na grebenu, pa precenjena (Furman, 2005). Problematika, povezana z boniteto rastišča, je naslednja: kako vpliva sprememba bonitete rastišča (mikrorastiščne razmere, pobočje) znotraj odseka na zanesljivost PEF tarif, kako tesna je povezava med razredi PEF tarif in boniteto rastišča, ki jo določimo z različnimi ocenami ali je mogoča stratifikacija v homogene rastiščne stratume na podlagi ocene bonitete rastišča, kako oceniti boniteto rastišča, da bo možna uporaba za določanje tarifnih razredov oz. stratifikacijo. 2.3 ZANESLJIVOST UGOTAVLJANJA KOLIČINE DREVESNE BIOMASE Spremembe drevesne biomase oz. lesne zaloge in spremembe z gozdno vegetacijo poraslih površin vplivajo na bilanco CO2 v gozdu. Zato je zelo pomembna zanesljiva ocena stanja in sprememb lesne zaloge (m /ha) ter gozdnih površin (ha). Po ocenah je 62-78 % globalnega kopenskega ogljika shranjenega v gozdovih (vegetacija in tla). Okoli 68 % letne izmenjave CO2 med atmosfero in kopensko biosfero poteka skozi gozdne ekosisteme (Watson in sod., 2001). Pri ugotavljanju količine drevesne biomase z alometrijskimi/biomasnimi funkcijami in s pomočjo pomožnih dendrometrijskih podatkov (premer, višina, drevesna vrsta) je vprašljiva zanesljivost teh funkciji. Alometrijske/biomasne funkcije namreč večinoma izhajajo iz testnih študij, zaradi zahtevnosti in velikih stroškov pa so ponavadi izdelane na podlagi meritev majhnega števila dreves. Prav tako so zelo redke tudi ustrezne funkcije za tanko in (zelo) vejnato drevje, ki bi prišle v poštev predvsem na površinah v zaraščanju ali v mladovju. Pri drugem pristopu, ko količino drevesne biomase ugotavljamo na podlagi ocen lesne zaloge, predstavlja prvi problem zanesljivost (časovna primerljivost) ocene lesne zaloge kot vhodnega podatka. Dodatno težavo povzroča še definicija volumna drevesa oz. kateri posamezni deli drevesa ter lubje so upoštevani v lesni zalogi. Naslednji problem je zanesljivost lokalnih konverzijskih in ekspanzijskih faktorjev, ki jih uporabljamo za pretvorbo lesne zaloge v količino drevesne biomase in ki so (za Slovenijo) ali nepoznani ali nepreverjeni. Za Slovenijo torej nimamo niti alometrijskih/biomasnih funkcij niti preverjenih konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 12 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3 DOSEDANJA RAZISKOVANJA IN PREGLED OBJAV 3.1 SEKCIJSKE METODE Značilnost sekcijskih metod je, da so zahtevne, zamudne, drage, destruktivne (meritve na podrtem drevju) ali nezanesljive (na stoječem drevju). Če meritve izvajamo na drevju, ki je posekano v sklopu rednega odkazila, so lahko nereprezentativne (struktura dreves, subjektivni izbor dreves za posek, poškodovana ali kako drugače nenormalna drevesa). Pri sekcijskih metodah lahko drevo razdelimo na sekcije absolutnih ali relativnih dolžin, volumen drevesa pa nato dobimo s seštevkom volumnov vseh sekcij drevesa. Za vsako sekcijo izračunamo volumen po eni od treh metod (Husch in sod, 2003): Huber (vn): volumen sekcije izračunamo na podlagi premera sredi sekcij (valj) in dolžine sekcije po enačbi: d; K'h 2 v,-=— ¦K-li =--------d j ... ( 4 ) 4 4 Volumen vrha in celotnega drevesa tako izračunamo po enačbah (5) in (6): i 2 *vrh ~ ' ' vrh ... ( 5 ) 12 Vdrevesa =YuVi +Vvrh ... ( 6 ) Smalian (v^): volumen sekcije izračunamo na podlagi premerov na obeh koncih sekcije (prisekan stožec) in dolžine sekcije po enačbi: 2 22 2 dU C1 *-ii 2 2 x-k *-ii d^+d; + 4 4 8 4 i+1 ... ( 7 ) Volumen vrha in celotnega drevesa izračunamo po enačbah (5) in (6). Newton (vn): volumen sekcije izračunamo na podlagi premerov na obeh koncih sekcije, premera sredi sekcije in dolžine sekcije po enačbi: v = 2 2 2 n.l , n.l -----•- = {d21 + 4-d2 +d.+1)------- ... ( 8 ) 6 24 d- 4-d- d, _L_1_|--------^_|_i±1 4 4 4 Volumen vrha in celotnega drevesa izračunamo po enačbah (5) in (6). Obrazci so različno zanesljivi za drevesa oz. dele dreves - sekcije, ki so bolj ali manj podobne različnim geometrijskim telesom. Kelly in Beltz (1987) sta uporabila sekcijske metode in Smalianovo formulo za izračun ocene pravega volumna debla kot referenco v raziskavi primerjave različnih vrst regresijskih modelov za določanja volumna dreves pri gozdni inventuri. Prav tako so Zarnoch in sodelavci (2003) navedli uporabo modificirane sekcijske metode in Smalianove V; = Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 13 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 formule za izračun ocene pravega volumna debla v raziskavi o primerjavi preteklih, sedanjih in prihodnjih metod določanja volumna v Tennesseeju, ZDA. Yang in Kung (1998: 225) sta uporabila Smalianovo formulo za izračun ocene pravega volumna za prvo sekcijo med 0,0 in 0,3 m ter Huberjevo formulo za vse naslednje 0,5 m dolge sekcije. Wiant in sodelavci (1996) so navedli uporabo Smalianove formule za izračun ocene pravega volumna kot reference v raziskavi o primerjavi treh modernih metod za določanje volumna vzorčnih dreves z uporabo ene ali dveh meritev premera. Biging (1988) je podrobno predstavil problematiko sekcijskih meritev. Navedel je, da je skupna napaka ocene volumna pri hlodih (deblih) sestavljena iz dveh komponent: napaka meritev (dolžina in koničnost sekcije, velikost premera), napaka modela (odstopanje debla od modelne oblike paraboloida). Primerjava treh sekcijskih metod (Huber, Smalian, Newton) z referenčno metodo spline funkcije (glej poglavje 3.3.3) za jelko je pokazala, da so napake zaradi modela manjše kot so pričakovali in nastopajo zaradi oblike panja. Pri sekcijskem intervalu 6,1 m imajo vse štiri metode povprečno napako ocene volumna pod 7 %, in manj kot 5 % pri 4,9 m sekcijah. Pri sekcijah, krajših od 3,7 m, je napaka ocene volumna pod 3,5 %, manjša je pri Newtonovi in Huberjevi formuli. Pri Newtonovi se pojavi bias, če oblika debla začne odstopati od polinoma tretje stopnje. Huberjeva formula je boljša kot Smalianova. Napake ocene volumna dreves pri Smalianovi formuli so bile manjše od pričakovanih in so znašale v povprečju manj kot 5 % pri sekcijah dolgih 4,9 m. Kubična spline funkcija in Huberjeva formula se obnašata podobno, s tem da ima Huberjeva formula 90 % ali manj vrednosti napake spline funkcije. Napaka ocene volumna zaradi napake meritev (pod ali precenjevanje premera za 0,25 cm in dolžine sekcije (hloda) za 0,03 cm) znaša od 1-4 %. Tako znaša skupna napaka ocene volumna med 2-9 %, odvisno od metode, dolžine sekcij in doslednosti meritev. Zaključna ugotovitev je, da dajo vse štiri metode zanesljivo oceno volumna za hlode standardnih dolžin (Biging, 1998). V delu Tree volume (2004) je kot standardna sekcijska metoda ugotavljanja volumna debel navedena Huberjeva metoda. Za sekcije se predpostavlja, da imajo obliko paraboloida druge stopnje. Vrh drevesa izračunajo po formuli za stožec. Huberjeva formula podcenjuje volumen, če je sekcija oblike neiloida (primer panja). Temu se lahko izognemo, če je razlika med začetnim in končnim premerom sekcije majhna, kar dosežemo s krajšo sekcijo. Kljub vsemu naj bodo sekcije krajše od 3 m, da se izognemo biasu. Napaka se pojavi tudi, če vrh drevesa, ki ga obravnavamo kot stožec, nima oblike stožca. Vendar je volumen vrha navadno majhen, tako da je ta napaka zanemarljiva. Kot zaključek je navedeno, da daje standardna sekcijska metoda z 1,5 m dolgimi sekcijami ocene zelo blizu grafičnim metodam določanja volumna. V delu Stand bole volume (2004) je predstavljena razdelitev debel na sekcije, meritev premerov sekcij in dolžin. Predpostavljajo, da je oblika debla paraboloid druge stopnje in da ima vrh obliko stožca. Uporabljena je Huberjeva metoda meritve premerov sredine sekcij. Prevojna točka, kjer naj bi oblika debla prešla iz paraboloidne v stožčasto, naj bi bila pri 10 cm premera. Ocena volumna je nepopačena (brez biasa) ob predpostavki, da imajo sekcije obliko paraboloida in vrh obliko stožca ter vsaka točka meritev predstavlja Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 14 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 sekcijo. Negativna sistematična napaka (bias) zaradi neiloidne oblike panja je odvisna od koničnosti panja in prevojne točke na deblu, kjer neiloidna oblika preide v paraboloidno. The South Australian Regional Volume Tables and Yield Regulation Tables so bile konstruirane na podlagi ocene volumnov s standardno sekcijsko metodo. Ostala dela, ki obravnavajo sekcijske meritve, so: Altherr, 1960; 1963; Smaltschinski, 1989; Rebula, 1993; 1994; 1995; 1996A; B; Stahl in sod., 2001A; B; Dean, 2003 ter Husch in sod., 2003. 3.2 VOLUMENSKE FUNKCIJE Za ugotavljanje referenčnih volumnov dreves navadno uporabljamo večvhodne volumenske funkcije. Pri trovhodnih volumenskih funkcijah (npr. Švica), ki so neodvisne od rastiščnih pogojev, upoštevamo kot vhodne podatke prsni premer (d), višino drevesa (h) in premer na višini 7 metrov (d7), ki v volumenski enačbi dobro predstavlja obliko debla (Kaufmann, 2001; Lanz, 2004). Pri dvovhodnih volumenskih funkcijah ali deblovnicah (npr. Nemčija) upoštevamo kot vhodne podatke prsni premer (d) in višino drevesa (h), pri enovhodnih volumenskih funkcijah ali tarifah pa le še prsni premer (d). V praksi lahko najbolj enostavno in natančno izmerimo premer, težje in manj natančno višino, še težje pa izmerimo obliko drevesa oz. zgornji premer. Teoretično so za oceno volumna dreves najbolj zanesljive trovhodne volumenske funkcije in nato dvovhodne deblovnice. Najmanj zanesljive pa so tarife, ki so dovolj zanesljive le za oceno lesne zaloge, za oceno volumna posameznega drevesa pa je napaka zaradi individualnih odstopanj za posamezno drevo prevelika. Za praktične meritve pa so najenostavnejše tarife, nato dvovhodne deblovnice in nazadnje trovhodne volumenske funkcije. Povprečna razlika volumnov dreves enakih premerov in višin, ki nastane zaradi različne oblike debla (f) oz. vzrasti je 5 %, za posamezna drevesa tudi do 15 % (Čokl, 1957: 169). Večvhodne volumenske funkcije so torej bolj zanesljive, zahtevajo pa več meritev, dražje inštrumente ter bolj šolane in izkušene merilce in so zato stroškovno ter časovno manj primerne. Različne evropske volumenske funkcije so zbrane v datoteki projekta COST E21 (2004), prav tako pa so predstavljene tudi v delu Zianisa in sodelavcev (2005). Problematiko ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev ter volumenske funkcije lahko zasledimo v naslednjih objavah: Šušteršič, 1938; Badoux, 1961; Eh, 1961; Schmid in sod., 1971; Ferguson in Baldwin, 1995; Rebula, 1995; Laar in Akça, 1997; Kaufmann, 2000; 2001; Stahl in sod., 2001 A; B; Socha, 2002; Dean, 2003; Schadauer in sod., 2004 in COST E43, 2005. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 15 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3.3 TROVHODNE VOLUMENSKE FUNKCIJE IN OBLIKA DREVES 3.3.1 Trovhodne volumenske funkcije Trovhodne volumenske funkcije navadno kot vhodne podatke uporabljajo prsni premer (d), višino drevesa (h) in zgornji premer (dz). Zgornji premer je lahko izmerjen relativno na tretjini (d0,3) ali polovici (d0,5) drevesne višine ali pa absolutno na 7 metrih drevesne višine (d7). Merjenje zgornjega premera na relativni višini je zahtevnejše in zamudnejše kot merjenje na absolutni višini. Volumenske funkcije, ki upoštevajo zgornji premer, izmerjen na relativni višini, so zanesljivejše, saj upoštevanje zgornjega premera na absolutni višini lahko povzroči sistematične napake pri zelo nizkih ali zelo visokih drevesih (Winzeler, 1986). Prednost trovhodnih volumenskih funkcij je v tem, da so zanesljive na širših območjih, saj se z meritvijo in uporabo drevesne višine (h) ter zgornjega premera (dz) bistveno izboljša zanesljivost določitev volumna posameznega drevesa. Znano je, da meritev dodatnega premera pojasni velik delež variance volumna individualnih dreves (Kaufmann, 2001: 162). Te razlike so lahko posledica različnih rastiščnih dejavnikov ali pa tudi individualne raznolikosti dreves. Rebula (1995: 406-407) je ugotovil, da z upoštevanjem zgornjih premerov (d0,3, d0,5) bistveno povečamo natančnost izračuna oblikovnega števila, saj prepolovimo napako ocene in z vsemi tremi parametri pojasnimo že 85-90 % variabilnosti. Kljub visokim korelacijam pa sta izračuna d0,3 ali d0,5 iz premera in višine drevesa razmeroma tvegana, saj prispeva višina zelo malo k natančnosti izračuna, napake pa so okoli 11 do 13 %, kar je razmeroma veliko. Roiko-Jokela (1976) je za smreko na podlagi sekcijskih meritev 13.000 dreves razvil funkcije oblike drevesa (obličnice), na podlagi katerih lahko s pomočjo parametrov d, h in d7 izračunamo premer na kateremkoli delu 40 m dolgega debla z zanesljivostjo 2 cm. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 16 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3.3.2 Švicarske trovhodne volumenske funkcije V praksi trovhodne volumenske funkcije uporabljajo v Švici, kjer so jih za posamezne drevesne vrste izdelali na podlagi sekcijskih meritev več kot 38.000 dreves (Kaufmann, 2001; Lanz, 2004). Švicarske trovhodne volumenske funkcije dajo volumen deblovine z lubjem (panj, deblo z vrhom) kot vhodne podatke pa zahtevajo prsni premer (d), drevesno višino (h) in zgornji premer drevesa na sedmih metrih (d7). Volumen dreves izračunamo po naslednjih enačbah (Kaufmann, 2001: 163-165): smreka: v = a0+a1-d7 -h + a2-d + a3-d7 +a4-h ... ( 9 ) jelka: v = a0 + a1 ¦ d7 ¦ h + a2 ¦ d + a3 -d + a4 ¦ d -h + a5 ¦ h ... ( 10 ) bukev: v = a0 + a1 ¦ d7 ¦ h + a2 ¦ d + a3 ¦ d7 + a4- d -h ... ( 11 ) iglavci: v = a0 + a1 ¦ d7 ¦ h + a2 d +a3 ¦ d7 + a4 ¦ d7 +a5 ¦ d ¦ h ... ( 12 ) listavci: v = a0 + a1 ¦ d7 ¦ h + a2 ¦ d + a3 ¦ d + a4 ¦ d7 ... ( 13 ) Regresijski koeficienti vseh funkcij so različni od nič pri 95 % zanesljivosti. Koeficiente prikazuje Preglednica 1. Preglednica 1: Koeficienti originalnih švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij (Kaufmann, 2001) DREVESNA VRSTA a0 a1 a2 a3 a4 a5 SMREKA 0,029504 0,46756 2,43885 -5,74664 -0,001826 - JELKA 0,039594 0,35832 -0,39142 3,75195 -0,013314 1,62E-07 BUKEV 0,002542 0,39466 2,56612 -3,67034 -0,03567 - IGLAVCI 0,008486 0,5436 2,8898 -1,94043 –4,93601 1,33E-05 LISTAVCI -0,021786 0,39992 0,28036 2.30656 -1,20368 - Ugotovljeno zanesljivost švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij prikazuje Preglednica 2. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 17 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 2: Zanesljivost švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij (Kaufmann, 2001) DREVESNA VRSTA SREDNJA NAPAKA (AR) v % STANDARDNI ODKLON ODSTOPANJ (SR) v % R2 SKUPAJ PO DEB. STOPNJAH SKUPAJ PO DEB. STOPNJAH SMREKA 0,0 od –0,3 do 0,9 6,53 od 3,61 do 5,08 0,997 JELKA 0,0 od –0,3 do 1,4 7,15 od 3,89 do 5,18 0,996 BUKEV 0,0 od –2,7 do 0,2 11,29 od 5,06 do 9,50 0,987 IGLAVCI 0,0 od –1,0 do 0,5 8,17 od 4,26 do 5,87 0,995 LISTAVCI 0,0 od –4,6 do 0,9 10,88 od 5,14 do 9,03 0,989 Ugotovljen delež posameznih delov drevesa glede na volumen deblovine pa predstavlja Preglednica 3. Preglednica 3: Delež posameznih delov drevesa glede na volumen deblovine (Kaufmann, 2001) DREVESNA VRSTA DEBLOVINA V LUBJU CISTA DEBLO VINA DEBEL J AD (z lubjem, deblo, panj in vrh) (brez lubja, brez panja) (brez lubja, brez panja, z vejami) % % % SMREKA 100 86 86 JELKA 100 85 85 BUKEV 100 89 103 Problematiko trovhodnih volumenskih funkcij in oblike dreves, smo zasledili v naslednjih objavah: Schmid in sod., 1971; Roiko-Jokela, 1976; Wagner, 1982; Rebula, 1995 in Kaufmann, 2001. 3.3.3 Metode konične/oblične funkcije (taper) in funkcije zlepkov (spline) Pri metodi z uporabo konične/oblične (taper) funkcije podobno kot pri metodi sekcij deblo razdelimo na čim manjše sekcije in s pomočjo vrtenine integralne funkcije (obličnice) izračunamo volumen debla (Husch in sod., 2003). Pomembno je, da konična funkcija čim bolje opiše obliko debla. Z uporabo konične funkcije lahko določimo (dodatni) premer debla na katerikoli višini. Korak naprej je uporaba funkcije zlepkov ali spline funkcija (Kleinn, 1989). Za razliko od konične/oblične funkcije funkcija zlepkov poteka tako, da gre skozi vse izmerjene točke, na katerih poznamo premer (lahko sekcije). Med temi izmerjenimi točkami se funkcija čim bolje prilega obliki debla, na izmerjenih točkah pa funkcija ni lomljena, ampak gladko prilagojena. Celotna funkcija, s katero opišemo obliko debla, je tako sestavljena (zlepljena) iz funkcij posameznih sekcij. Problematiko oblike dreves in oblikovnih funkcij (taper, splin) smo zasledili v naslednjih objavah: Tietze in Pofahl, 1979; Hradetzky, 1980; Liu, 1980; Saborowski in sod., 1981; Nagel in Athari, 1982; Amidon, 1984; Smaltschinski, 1984; Rebula, 1993; 1994; Reimer in sod., 1995; Sloboda in sod., 1998; Figueiredo-Filho in sod., 1996 ter Rojo in sod., 2005. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 18 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3.4 DVOVHODNE VOLUMENSKE FUNKCIJE Dvovhodne volumenske funkcije oz. deblovnice navadno kot vhodna podatka uporabljajo prsni premer (d) in višino drevesa (h) in so zanesljive na točno določenih regionalnih območjih, za katere so izdelane. Dvovhodne deblovnice so manj zanesljive kot trovhodne volumenske funkcije, veljajo za ožja območja kot trovhodne in pri njih odpade zamudno merjenje zgornjega premera. Ker veljajo le za ožja območja, za katera so izdelana, je lahko vprašljiva uporabnost nemških dvovhodnih deblovnic v Sloveniji. 3.4.1 Nemške dvovhodne deblovnice V slovenski gozdarski praksi so poznane nemške dvovhodne deblovnice (posebej za mlajše, do 60 let stare sestoje, in starejše, nad 60 let stare sestoje), ki so jih izdelali med leti 1880-1905, na podlagi sekcijskih meritev nekaj 10.000 dreves v enodobnih sestojih po vsej Nemčiji za vse glavne drevesne vrste (Čokl; 1962: 257): smreka, 1890, Bauer, rdeči bor, 1890, Schwappach, hrast, 1905, Schwappach, jelka, 1891, Schuberg, bukev, 1898, Grundner-Horn. Pri izdelavi teh deblovnic so najprej iz ocen pravih volumnov dreves (sekcijske meritve) izračunali povprečna oblikovna števila, jih nato grafično izravnali ter iz tako izravnanih oblikovnih števil izračunali volumne dreves po premerih in višinah (Čokl, 1962: 257). Nemške dvovhodne deblovnice dajo volumen debeljadi (panj, deblo in veje debelejše od 7 cm), kot vhodna podatka pa zahtevajo prsni premer (d) in višino drevesa (h). Volumen dreves lahko izračunamo po algoritmih, ki jih je z izravnavo tabličnih vrednosti Grundner-Schwappachovih dvovhodnih tablic priredil Puhek (2003). Za izravnavo je za vse drevesne vrste uporabil isto polinomsko funkcijo: v = a0- d ¦ h + a1- d -h + a2- d ¦ h + a3 ¦ d ¦ h + a4 ¦ d -h + a5 ¦ d ¦ h + a6 ¦ d -h + a7 ¦ d -h + a8 ¦ d -h ... ( 14 ) Koeficiente za izbrane drevesne vrste prikazuje Preglednica 4: Preglednica 4: Koeficienti nemških dvovhodnih deblovnic (debeljad) za izbrane drevesne vrste (Puhek, 2003) DREVESNA VRSTA a0 a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 R SMREKA -0,2395044E+00 0,689763 37E-02 -0,373083 57 E-0 5 0,5 93 80420 E-01 -0,3 02227 3 6E-0 3 -0,43109400E-03 0,643163 83E-08 0,90518929E-07 -0,90550376E-11 0,9996 JELKA -0,228228 80E+00 0,19664395E-01 -0,28041458E-03 0,445703 62E-01 -0,1428 8404E-03 -0,11572040 E-03 0,30996593E-07 0,37 584951 E-0 8 -0,18066064E-11 0,9998 BUKEV -0,19403830E+00 0,58124245E-02 -0,30116138E-05 0,46951914E-01 -0,226218 94E-03 -0,10182239E-03 0,43435806E-07 0,8444683 6E-0 7 -0,17618793E-10 0,9998 Zanesljivost nemških dvovhodnih deblovnic je ocenjena na 5-7 %, za posamezna drevesa 15 % (Čokl, 1980: 131). Emrovič (1953A: 78) je ocenil napako nemških dvovhodnih tablic na približno 10-15 % za posamezno drevo. Poleg tega je opozoril še na sistematične napake, ki lahko nastanejo ob uporabi pri nas in ki so posledica razlik v zgradbi sestojev. Čokl (1962) je na podlagi meritev modelnih dreves izdelal lokalne dvovhodne deblovnice za celjski okraj. Za izračun ocene pravih volumnov dreves je uporabil sekcijsko metodo Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 19 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 dvometrskih sekcij do debeline 7 cm in navzkrižnega merjenja premera sredi sekcij. K volumnu drevesa je prištel tudi volumen debelejših vej (od 7 cm), zlasti pri bukvi. Volumen drevesa je izračunal po Huberjevi enačbi. Meritvene ploskve so bile izbrane na podlagi sistematično razporejene vzorčne mreže, modelna drevesa na ploskvah pa s pomočjo Bitterlichovega relaskopa. Za izračun volumenske funkcije je Čokl (1962: 260-262) uporabil naslednjo formulo: v = da-h -c oz. log(v) = a-log(d)+b-log(h)+c ... ( 15 ) Enačba (15) predpostavlja, da tvorijo logaritemske vrednosti drevesnih volumnov različnih premerov (d) in različnih višin (h) ravno ploskev (linearna povezava), bolj ali manj nagnjeno k eni ali drugi koordinatni ravnini. To naj bi veljalo le za celotno deblovino, ne pa tudi za debeljad predvsem tanjših dreves do premera 15 cm. Lahko pa se ta formula uporablja tudi za debeljad, vendar je prej potrebno izločiti tanjša modelna drevesa (pri bukvi od 17 do 20 cm premera, še bolje pa od 25 cm navzdol). Deblovnice so bile izdelane na podlagi sekcijskih meritev 2.468/1.915 (od 2.468 izmerjenih dreves, so pri izdelavi deblovnic uporabili 1.915 dreves) modelnih dreves in veljajo za smreko (996/789 dreves), jelko (296/230 dreves) in bukev (851/632 dreves) v razponu od 10 do 70 cm premera, za rdeči bor (325/264 dreves) pa za premere od 10 do 57 cm (Čokl, 1962: 262-263). Kljub temu, da odražajo te tablice rastiščne razmere na celjskem, je Čokl (1962: 258) ugotovil, da bi te tablice za slovenske razmere lahko bile boljše od nemških. S povečanjem števila modelnih dreves natančnost volumenskih funkcij sprva močno narašča, pozneje pa porast natančnosti vse bolj pojema. Tako naj bi za izdelavo zanesljivih dvovhodnih deblovnic zadostovale meritve okoli 200 modelnih dreves (Schmitt-Schneider, 1959 v Čokl, 1962: 263). Seveda pa morajo drevesa dobro predstavljati sestoj in biti naključno ali sistematično izbrana. Pri raziskavi ni bilo opredeljene ciljne točnosti oz. dopustne napake izdelanih deblovnic. V domačih raziskavah, npr. Kotar (1970) in Rebula (2002), so kot referenco, oceno pravega volumna debeljadi, uporabili nemške dvovhodne deblovnice v tabelarični ali v prilagojeni polinomski obliki (Puhek, 2003). Ponekod, npr. na Brezovi rebri (Šušteršič, 1951), so za povečanje zanesljivosti lokalnih dvovhodnih deblovnic le-te razdelili po bonitetah rastišča na 3. bonitetne razrede (dobro, srednje, slabo). Problematiko dvovhodnih volumenskih funkcij smo zasledili v naslednjih objavah: Kotar, 1993; Pollanschutz, 1976; Standing tree volume, 2002; Husch in sod., 2003; Cheynet, 2004 in Tree volumes, 2004. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 20 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3.5 ENO VHOD NE VOLUMENSKE FUNKCIJE - TARIFE 3.5.1 Ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev pri nas Pri podrobnem (zgodovinskem) pregledu dosedanjega raziskovanja smo se omejili predvsem na dosedanja raziskovanja ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev pri nas. Takoj po koncu druge svetovne vojne se je pojavila potreba po ponovni oceni količine lesa (lesne zaloge) v slovenskih gozdovih. Pipan (1955: 281-285) je navedel, da so pred drugo svetovno vojno pri inventarizaciji (taksaciji) gozdov v Kraljevini Jugoslaviji za ocenjevanje lesne zaloge večinoma uporabljali okularne ocene, v Primorskem delu Slovenije pa so lesno zalogo ugotavljali s polno premerbo, volumne pa so obračunavali s pomočjo stalnih dvovhodnih deblovnic. Po l. 1948 so inventure opravljali s pomočjo metode primerjalnih krogov, mlajše in slabo zaraščene sestoje pa so le okularno ocenjevali. Nadalje je Pipan navedel (1955: 285), da so z l. 1952 metode ugotavljanja lesne zaloge skokovito napredovale. Okularne ocene so bile reducirane na minimum, prav tako metoda primerjalnih krogov, uveljavila pa se je polna premerba, ki je postajala sprejemljiva in uporabljana metoda za ocenjevanje lesne zaloge. Tako je ostalo do začetka osemdesetih let dvajsetega stoletja, ko so se z razvojem statističnih metod in računalniške tehnologije v gozdno inventuro začele pospešeno uvajati vzorčne metode in ocenjevanja (Hladnik, 2000). Šurič (1953) je primerjal Laerove (oblikovne) in Spieckerjeve (volumenske) tablice s svojimi ter z Alganovimi tarifami. Za Laer-Spieckerjeve tablice je ugotovil, da teoretično niso konsistentne, saj so razlike med izračuni volumnov po obeh tablicah znašale do 6 %, odvisno od drevesne vrste. Motilo ga je, da imajo tablice preveč bonitetnih razredov, s premajhnimi razlikami med seboj ter da je konstanten absolutni, ne pa relativni razmik med razredi, kar bi zagotavljalo enako zanesljivost tablic pri vseh debelinah. Predlagal je tudi, da bi bilo bolje tablice razdeliti glede na obliko debla, in sicer za malolesno, srednje in polnolesno obliko. Ugotovil je, da so višinske in oblikovno višinske krivulje pri debelih drevesih prepoložne v primerjavi z njegovimi meritvami pri smreki in jelki. Pri primerjavi svojih in Laer-Spieckerjevih tablic z Alganovimi je pri svojih ugotovil majhno podcenjevanje, pri Laer-Spieckerjevim pa so razlike različno pozitivne in negativne ter večje. Sklenil je, da Laer-Spieckerjeve tablice zaradi prevelikih napak ne bi smeli uporabljati za stare, neredčene, prebiralne sestoje. Klepac (1953) je predstavil metodo uporabe francoskih Alganovih tarif iz l. 1901 ter Schaefferjevih tarif iz l. 1949 ter jih po principu izdelave in zakonitostih primerjal z Laerovimi (temeljijo na oblikovni višini). Omenil je, da je Loetsch l. 1952 sestavil svoje tarife po podobnem principu in da je pri primerjavi z njimi ugotovil popolno ujemanje. Zaradi enostavnosti in praktičnosti francoskih tarif je predlagal preskus njihove širše uporabe v tedanji Jugoslaviji. Emrovič (1953B) je predstavil različne enovhodne tablice (tarife) in sicer enotne (Biolley, Algan in Schaeffer) in lokalne (Šurič, Eič, Šušteršič). Lokalne tablice so bile narejene po principu konstruiranja višinskih krivulj za pet bonitetnih razredov, nato pa so referenčne volumne, izračunane s pomočjo nemških dvovhodnih deblovnic, izravnali v lokalne tarife Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 21 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 ali pa oblikovno višinske tablice. Podrobno je predstavil metode izbora bonitetnega razreda s pomočjo ocene srednjega premera in srednje sestojne višine. Na primerih je ugotovil, da so lokalne tarife zelo podobne Alganovim tarifam. Za lokalne tarife, ki so konstruirane po njegovi metodi, je ugotovil, da dajejo boljše rezultate kot Šuričeve ali Laerove, pa tudi konstruiranje lokalnih tarif je ocenil kot lahko in enostavno. Posebno dobre rezultate naj bi dajale v prebiralnih in raznodobnih sestojih, če so za izračun referenčnih volumnov uporabili lokalne dvovhodne deblovnice. Metodo je Emrovič (1954) dopolnil z metodo določanja enovhodnih tablic s pomočjo logaritemskega papirja, saj naj bi dal odnos med volumnom (v) in prsnim premerom (d) prikazan na dvojnem logaritemskem papirju, premico: log (vi) = f (log (di)) => log(vi) = ki-log(di) + ni ... ( 16 ) Mlinšek (1955) je predstavil različne praktične metode ugotavljanja lesne zaloge: nemške dvovhodne deblovnice, Šušteršičeve, Laerove in Loetschove tablice. Namesto v praksi običajnega, uporabljivega in točnega ter zamudnega in dragega načina obračunavanja lesne zaloge, ki temelji na izdelavi lokalnih, enovhodnih sestojnih deblovnic s pomočjo višinskih krivulj in nemških dvovhodnih deblovnic, je predlagal poenostavitev ugotavljanja lesne zaloge z uporabo francoskih tarif. S primerjavo lokalnih tablic in francoskih tarif je ugotovil, da so francoske tarife (Schaefferjeve, enodobne) zelo primerne za gozdove koroškega (slovenjegraškega) gozdnogospodarskega območja. Čokl (1957: 166-167; 170-173) je navedel, da so se namesto lokalnih deblovnic uveljavile številne enotne tablice. Skupna lastnost različnih tablic drevesnih višin (Wiedemannove, Langove), oblikovnih višin (Laerove) ali volumnov - tarif (splošne Gurnaud-Biolleyeve tarife, Alganove in Schaefferjeve, Krutzsch-Loetschove, Krutzscheve, Prodanove tarife, Šušteršičeve deblovnice, Spieckerjeve volumenske tablice, Šuričeve in Eičeve tablice) je, da so veljavne za širša področja in so razdeljene na različne bonitetne razrede. Meritve višin so reducirane na mero, ki zadošča za ugotovitev bonitete oz. za določitev tabličnega razreda. Nadalje je Čokl (1957: 167-168) navedel, da izdelavo enotnih tablic za enodobne sestoje olajšuje zlasti velika skladnost višinskih krivulj oz. njihov vzporedni potek pri različnih bonitetah, kot so dognali Wiedemann, Laer, Lang, Hohenadel in drugi. Krivulje se razlikujejo le po legi, s tem da so višine za slabše bonitete nižje, za boljše bonitete pa višje. Na podlagi tega dejstva so nekateri avtorji sestavili tablice (Wiedemannove in Langove tablice višin, Laerove tablice oblikovnih višin, Spieckerjeve volumenske tablice, Krutzsch-Loetschove tablice neto debeljadi), iz katerih je mogoče na podlagi izmere manjšega števila drevesnih višin (srednje sestojne višine) dognati višine, oblikovne višine ali volumen drevja za vse njegove premere. Pri prebiralnih sestojih ne moremo govoriti o vzporednosti višinskih krivulj, ker so le-te pri takih sestojih po svojem poteku podobne krivuljam višinske rasti posameznega drevesa. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 22 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Čokl (1957: 168) je navedel tri glavne tipe enotnih volumenskih tablic ali tarif: večdelne tarife, konstruirane na podlagi podatkov z različnih bonitet širšega ali ožjega področja. Razred tarif se določi na podlagi bonitete sestoja ali na podlagi drevesnih višin za karakteristične premere drevja. To so: Prodano ve 5-delne tarife za prebiralne gozdove jelke in smreke za južno Nemčijo; Krutzscheve 10-delne tarife za raznodobne gozdove Nemčije; Šuričeve 5-delne tablice za kraške prebiralne gozdove in Waadtlandske 3-delne tarife za prebiralne gozdove Švice, francoske (Algan, Schaeffer) enotne tarife. Temeljijo na dognanju, da se pri vseh drevesnih vrstah in bonitetah sestojev volumen drevja z naraščanjem premera stopnjuje po nekem pravilu: o Algan, hitre, prebiralni sestoji, volumen s premerom hitreje narašča, o Schaeffer, počasne, enodobni sestoji, volumen s premerom počasneje narašča. Koeficient k pomeni lesno maso drevja (drevnino) pri premeru 45 cm, ki pa je različna glede na drevesno vrsto in boniteto rastišča (višino drevja), zato je potrebno večje število (10 oz. 20) tarifnih razredov. Vendar pa veljajo za različne drevesne vrste in bonitete iste tarife, če je volumen dreves s premerom 45 cm isti. Tarifni razred se določi po volumnu drevesa določenega premera, ta volumen pa se ugotovi z izmero višin nekaj dreves, splošne tarife (za prebiralne) gozdove. Predpostavljajo iste tarife za vse drevesne vrste in bonitete. To so: Gurnaud-Biolleyeve (neuenburške) tarife oz. Tarif Conventionel Unique; bernske, liechtensteinske tarife. Drevesnih višin sploh ne merimo, vrednosti tarifnih enot (silva) pa naknadno ugotovimo s primerjavo količine odkazanega in posekanega lesa. Lastnosti dobrih sestojnih volumenskih tablic je Čokl (1957: 169-170) predstavil kot: uporabne (zanesljive) ob čim manjši izmeri drevesnih višin, pregledne in preproste za uporabo, tablice zagotavljajo minimalno potrebno natančnost (5 %), ki je namreč povprečna razlika volumnov dreves enakih premerov in enakih višin ter nastane zaradi različne oblike debla (oblikovnega števila), tablice dajejo pri vseh bonitetah, drevesnih vrstah in sestojnih tipih isto natančnost (zanesljivost), tablice upoštevajo različne zgradbe sestojev (prebiralne, enodobne, raznodobne), volumen drevja naj bo izražen v bruto debeljadi, tablični nizi naj si sledijo v relativno enakih presledkih (mejah med razredi), saj je le tako (relativna) napaka povsod enaka. Čokl (1956: 1) je predstavil več vrst tarif, ki se med seboj razlikujejo po predpostavkah, na podlagi katerih so bile konstruirane: prve so zgrajene na spoznanju, da dobimo pri enaki drevesni vrsti, enaki boniteti in pri enaki zgradbi sestoja (prebiralni, enodobni) vselej tudi skoraj iste višinske krivulje in s tem tudi iste volumenske krivulje oz. deblovnice (npr. Šušteršičeve, Šuričeve in druge deblovnice za ožja ali širša področja), druge upoštevajo dejstvo, da imajo sestoji različnih drevesnih vrst pri isti srednji višini sestoja tudi približno isto volumensko krivuljo (npr. Krutsch-Loetschove tarife za jelko, smreko in bukev), Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 23 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 tretja vrsta tarif predpostavlja za vse drevesne vrste in vse bonitete sestojev eno in isto volumensko krivuljo (npr. Biolleyeve tarife), in daje volumen v relativnih enotah (silvah) in ne v m , četrta vrsta tarif upošteva predvsem princip vseh volumenskih funkcij, da namreč z večanjem premera narašča volumen drevesa po nekem zakonitem (funkcijskem) redu (npr. francoske; Alganove in Schaefferjeve tarife). Božič (2000) je na primeru ugotavljanja lesne zaloge jelke primerjal Špirančeve tarife z novimi lokalnimi tarifami, ki so bile izdelane na podlagi dvovhodnih deblovnic. Ugotovil je, da sta si obe vrsti tarif do premera 52,5 cm podobni, nato pa Špirančeve postanejo bistveno strmejše. Zato je skupna ocena lesne zaloge odvisna od debelinske strukture (več debelejših dreves pomeni večje razlike). Opozoril je na vprašljivo zanesljivost ocene lesne zaloge, izračunane na podlagi Špirančevih tarif, posebno v sestojih z velikim številom debelih dreves. Pri primerjavi Šurič-Panjičevih tarif je ugotovil, da se lokalne tarife dobro (premik do pol bonitetnega razreda) skladajo z njimi. Skupno odstopanje lesne zaloge, izračunane po obeh metodah, pa je odvisno od skladnosti sestojne višinske krivulje z višinsko krivuljo Šurič-Panjičevih bonitetnih razredov in razlikami dvovhodnih deblovnic, ki so osnova lokalnim tarifam. 3.5.2 Prilagojene enotne francoske tarife V gozdarski praksi so poznane enotne francoske tarife, ki jih prilagojene uporabljamo tudi v Sloveniji. Kot matematično funkcijo uporabljajo polinom 2. stopnje: v = a0 -d +a 1 -d + a2 ... ( 17 ) Izbor francoskih Alganovih in Schaefferjevih tarif za Slovenijo je Čokl (1956: 2; 1957: 173-174) utemeljil z njihovimi lastnostmi: niso vezane na neke regionalne razmere, temeljijo na zakonitosti stopnjevanja volumna drevesa z rastjo premera, kar velja za vse drevesne vrste in bonitete rastišč (načelno velja le za drevnino), konstruirane so posebej za prebiralne (Alganove) in enodobne (Schaefferjeve) sestoje, razdeljene so na 10 tarifnih (bonitetnih) razredov, so preproste za uporabo, je najlažja prilagoditev izvirnih tarif, so uporabne za ugotavljanje drevnine, debeljadi (deblovine) ali neto lesne mase sestoja. Izvirne francoske (Algan, Schaeffer) tarife so bile prilagojene tako, da (Čokl: 1956: 2; 1957: 177-184; Hočevar, 1995A: 117): je osnova (razpon tarif) določen pri volumnu dreves pri 45 cm premera (izračunan s pomočjo dvovhodnih deblovnic Grundner-Schwappach), je 10 (20) tarifnih razredov, ki se stopnjujejo v relativno enakih 10 % (5 %), absolutno pa rastočih presledkih, se tarifni razredi stopnjujejo pri vseh bonitetah z isto relativno natančnost 5 % (2,5 %) glede na širino razreda, Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 24 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 so reducirane z 20 tarifnih razredov na 10. Pri tem je povzročeno zmanjšanje natančnosti za 1 % (izvirne francoske tarife imajo 6 % napako, če so tarifni razredi določeni po dvovhodnih deblovnicah, ne pa po modelnih drevesih), je zagotovljena 7 % natančnost tarif pri vseh bonitetah, drevesnih vrstah in vrstah sestojev, veljajo tarife za debeljad, so tarife izračunane za dekadne debelinske stopnje s sredinami 12,5 cm (DS = 3), 17,5 cm (DS = 4), itd., so bile izračunane vmesne tarife (V tarife) za raznodobne sestoje (Čokl, 1959). Prilagojene enotne francoske (PEF) tarife dajo volumen debeljadi (panj, deblo in veje debelejše od 7 cm), kot vhodni podatek pa zahtevajo prsni premer (d) drevesa. Razdeljene so na tri vrste glede na zgradbo sestoja. Volumen debeljadi izračunamo po naslednjih formulah (Čokl, 1957; 1959; 1980; Kotar, 2003), Preglednica 5, Slika 1: enodobni sestoji, počasne Schaefferjeve E tarife, Preglednica 6 v =J45.d.( d_5 ) = J45.(^_5.d) 1800 1800 prebiralni sestoji, hitre Alganove P tarife, Preglednica 7 J45.( 80 let, oznaka 2, boniteta rastišča, definirana z rastiščnim indeksom (SI50), razdeljena v tri razrede: o slabo (Ndreves = 193), SI50< 15, oznaka 1, o srednje (Ndreves = 452), 16 < SI50< 22, oznaka 2, o dobro (Ndreves = 357), SI50> 23, oznaka 3, socialni položaj: o nadraslo (Ndreves = 168), oznaka 1, o soraslo (Ndreves = 604), oznaka 2, o podraslo (Ndreves = 203), oznaka 3. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 65 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 5.4 UGOTAVLJANJE USTREZNE METODE ZA OCENO VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI 5.4.1 Novi metodi ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z eno vhodnimi funkcijami Primerjave smo opravili na vseh normalnih drevesih (Ndreves = 845) na ploskvah GGE Poljane (Nploskev = 38, Ndreves = 351) in Predmeja (Nploskev = 38, Ndreves = 494), za katere smo imeli izmerjene parametre d, h in d7. Podatkov sekcijskih meritev (Ravnik, Pokljuka), na podlagi katerih smo izračunali regionalne trovhodne volumenske funkcije, nismo vključili v to analizo, da smo zagotovili neodvisni vzorec. 5.4.1.1 Izračun regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R) Ploskve smo razdelili glede na lokacijo (Predmeja in Poljane) in drevesno vrsto (smreka, jelka in bukev) ter za vsako tako skupino ploskev iz podatkov o referenčnih volumnih dreves (vr) s pomočjo statistične metode multiple regresijske analize izračunali regionalne dvovhodne deblovnice (2V_R) in primerjali njihovo zanesljivost z referenčnimi volumni (vr) po skupinah ploskev (lokacija, drevesna vrsta) in deb. stopnji. 5.4.1.2 Stratifikacija in izračun lokalnih tarif (1 V_L) Vzorčne ploskve (Nploskev = 76) smo po posameznih lokacijah (Predmeja, Nploskev = 38 in Poljane, Nploskev = 38) poststratificirali v stratume po naslednjih kriterijih, ki smo jih označili s kombinacijo 2 (KOM2): 1. Razvojna faza (RFAZ) - Dd: 1XX, drogovnjak (DRO, MG), Dd je od 10 do 30 cm, (20 cm), 2XX, debeljak (DEB, SG), Dd je od 30 do 50 cm, (40 cm). 2. Boniteta rastišča (RAST) - SI50: X1X, slabo rastišče (SLR), SI50 je manj kot 15, X2X, srednje rastišče (SRR), SI50 je 16-22, X3X, dobro rastišče (DBR), SI50 je več kot 23. 3. Drevesna vrsta (DV): XX1, smreka (SM): šifra ZGS je 11, XX2, bukev (BU): šifra ZGS je 41, XX3, jelka (JE): šifra ZGS je 21. Iz regionalnih referenčnih volumnov dreves (vrr), izračunanih po regionalnih dvo vhodnih deblovnicah (2V_R), smo za vsak stratum s pomočjo statistične metode nelinearne regresijske analize izdelali lokalno tarifo (1V_L). Uporabili smo prilagoditev eksponentne krivulje, prilagojena enačba (22). 5.4.1.3 Izbor optimalnega tarifnega niza PEF tarif Potek krivulj lokalnih tarif (1V_L) smo na območju definiranosti na grafikonih primerjali s 60 nizi (krivuljami) PEF tarif in izbrali optimalni razred PEF tarif (1 V_O). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 66 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 5.4.2 Analiza zanesljivosti ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev, ugotovljene s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS), z optimalno izbranimi PEF tarifami (1V_0) in z lokalnimi tarifami (1V_L) Izračunali smo volumen dreves (Ndreves = 845) d, h, d7 meritev po treh različnih metodah enovhodnih volumenskih funkcij (1V_ZGS, 1V_O in 1V_L) ter primerjali zanesljivost glede na referenčni volumen (vr), izračunan po trovhodnih volumenskih funkcijah. Zanesljivost smo primerjali na ravni: drevesnih vrst (smreka, Ndreves = 450; jelka, Ndreves = 30; bukev Ndreves = 365), lokacij (Poljane, Ndreves = 351; Predmeja, Ndreves = 494), stratumov (Nstratumov = 18), ploskev (Nploskev = 76), deb. stopenj (Ndeb. stopenj = 15), posameznih dreves (Ndreves = 845). 5.4.3 Višina dreves in višinske krivulje Za vsak stratum (Nstratumov = 6) dreves (Ndreves = 543) d, h, d7 meritev, kjer je bilo več kot 50 dreves, smo s pomočjo statistične metode nelinearne regresijske analize, izdelali višinsko krivuljo. Za prilagoditev višinske krivulje smo uporabili Pettersonovo funkcijo (25) po obrazcu, navedenem v poglavju 3.6. Primerjali smo razlike med ocenami pravih višin dreves (h) in višinami, izračunanimi po višinskih krivuljah (h') po metodah, predstavljenih v poglavju 3.9. Grafično smo primerjali višinske krivulje znotraj stratuma po socialnih položajih (skupaj soc. položaja 1 in 2, ter soc. položaj 3). Za posamezni stratum smo izračunali, koliko dreves bi morali izmeriti za zanesljivo konstruiranje višinske krivulje in izračun srednje sestojne višine ob dani vzorčni napaki (E je 10 %, 5 % in 1 %) ocene povprečne sestojne višine po metodi, navedeni v poglavju 3.9.3. 5.4.4 Analiza faktorja oblike dreves (F) Z analizo faktorja oblike drevesa smo želeli ugotoviti, zakaj ne dajejo nemške dvovhodne deblovnice dobrih rezultatov. Glede na to, da sta vhodna podatka d in h, mora biti vzrok razlike v faktorju oblike drevesa (f). Za vsa drevesa (Ndreves = 1.002) sekcijskih meritev (Pokljuka, Ravnik; Ndreves = 157) in d, h, d7 meritev (Poljane, Predmeja; Ndreves = 845) smo izračunali oblikovno višino (HF) in faktor oblike drevesa (F), in sicer: HFref in Fref, ki smo ju dobili tako, da smo oceno pravega volumna drevesa (vr), delili s temeljnico drevesa (g) in višino drevesa (h), HFne in Fne, ki smo ju dobil tako, da smo volumen drevesa, ki smo ga izračunali s pomočjo nemških dvovhodnih deblovnic (2V_NE) po formulah, navedenih v poglavju 3.4.1., delili s temeljnico drevesa (g) in višino drevesa (h). Analizirali smo odstopanja Fne/Fref za posamezne drevesne vrste glede na Hd in po deb. stopnjah. Iz analize smo izločili drevesa (Ndreves = 6), ki so imela Fref > 1. Gre za Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 67 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 nenormalne, zelo nizke, podstojne smreke, za katere trovhodne volumenske funkcije, na podlagi katerih smo izračunali ocene pravega volumna drevesa (vr), niso dovolj zanesljive. 5.5 ANALIZA ZANESLJIVOSTI OCENE KOLIČINE DREVESNE BIOMASE IZ OCENE LESNE ZALOGE 5.5.1 Zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji S pregledom dostopnih podatkov smo ugotovili zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji ter strukturo lesne zaloge po drevesnih vrstah kot dveh ključnih vhodnih podatkov za oceno količine drevesne biomase. Pri ocenjevanju absolutnih vrednosti lesne zaloge (m ) smo predpostavljali, da so ocene površine gozda in ocene spremembe gozdne površine korektne in zanesljive. Osredotočili smo se na oceno lesne zaloge za l. 2000. 5.5.2 Zanesljivost metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za oceno količine drevesne biomase Z metodo ekspertne ocene smo ocenili zanesljivost metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za oceno količine drevesne biomase. Z metodo konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev, ki je usklajena z metodologijo Smernic dobre prakse (IPCC, 2003), je bila izvedena ocena količine drevesne biomase (in akumulacije ogljika), ki je podrobno opisana in navedena v GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005). Izračun poteka po naslednjih korakih: pretvorba lesne zaloge (volumen) v količino (suhe) biomase debla: o absolutne vrednosti lesne zaloge po posameznih drevesnih vrstah pomnožimo z gostoto lesa WD (wood density), s katero količino lesne zaloge (m ) pretvorimo v količino suhe biomase debla (kg). Podatke o gostoti lesa WD za posamezne drevesne vrste izberemo v Guidelines for country report to FRA 2005; Appendix 5, Table 5.2, GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005). pretvorba količine biomase debla v količino nadzemne drevesne biomase: o količino suhe biomase debla po posameznih drevesnih vrstah pomnožimo z biomasnimi ekspanzijskimi faktorji BEF (biomass expansion factors). Podatke o biomasnih ekspanzijskih faktorjih BEF za skupine drevesnih vrst (iglavci, listavci) izberemo v Guidelines for country report to FRA 2005; Appendix 5, Table 5.5, GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005), in sicer za Slovenijo za iglavce 1,35 in za listavce 1,30. pretvorba količine nadzemne drevesne biomase v količino podzemne drevesne biomase: o količino nadzemne drevesne biomase po posameznih drevesnih vrstah pomnožimo s faktorjem R (root-shoot ratio). Podatke o faktorju R za skupine drevesnih vrst (iglavci, listavci) izberemo v Guidelines for country report to FRA 2005; Appendix 5, Table 5.4, GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005), in sicer za Slovenijo za iglavce 0,32 in za listavce 0,26. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 68 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 pretvorba količine žive drevesne biomase v količino odmrle drevesne biomase: o količino žive drevesne biomase po posameznih drevesnih vrstah pomnožimo s faktorjem DLR (dead-live ratio). Podatke o faktorju DLR za skupine drevesnih vrst (iglavci, listavci) izberemo v Guidelines for country report to FRA 2005; Appendix 5, Table 5.5, GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005), in sicer za Slovenijo za iglavce 0,20 in za listavce 0,14. pretvorba količine drevesne biomase v količino ogljika (C) oz. CO2: o za pretvorbo količine drevesne biomase v količino ogljika (C) vzamemo splošno veljavni faktor 0,5 (IPCC, 2003). Za pretvorbo količine C v količino CO2 pa uporabimo faktor 3,67, izračunan iz molskih mas plina CO2 (44) in elementa C (12). Po postopnih korakih smo pregledali tudi s strani Smernic dobre prakse (IPCC, 2003) priporočene konverzijske/ekspanzijske faktorje za pretvorbe. Za vsak korak smo ocenili zanesljivost faktorja in delnega rezultata ter proučili možnosti izboljšanja. Zanesljivost posameznega postopka (koraka) oz. faktorja, ki sodeluje v postopku ocene količine drevesne biomase (in akumulacije ogljika), smo ocenili z ekspertno oceno po naslednji lestvici: odlična oz. zelo zanesljiva (++++), dobra oz. zanesljiva (+++), srednja oz. zadovoljiva z možnostjo izboljšave (++), slaba oz. nezadovoljiva (+). 5.5.3 Zanesljivost ocene količine drevesne biomase in bilance CO2 Z ekspertno oceno smo ocenili zanesljivost ocene količine drevesne biomase na podlagi poznavanja naslednjih podatkov: zanesljivosti metod ocenjevanja lesne zaloge, zanesljivosti PEF tarif, zanesljivosti metode in pretvorbenih faktorjev za izračun količine drevesne biomase iz volumna dreves (lesne zaloge), zanesljivosti strukturiranja drevesne biomase po drevesnih vrstah, zanesljivosti strukturiranja drevesne biomase po vrsti (nadzemna, podzemna, odmrla). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 69 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 5.6 OPREMA IN STATISTIČNE METODE 5.6.1 Oprema Pri terenskih meritvah smo uporabili naslednjo opremo: ročni aparat GPS Spor Trex, Magellan, busolo, Haglof, inštrument Vertex III (višinomer, padomer in razdaljemer), Haglof, vzmetni sekaški meter, Spencer, dvometrski zložljivi mizarski meter, finsko premerko treh različnih velikosti (do 30 cm, do 40 cm, do 60 cm) na štiridelnem aluminijastem teleskopskem drogu dolžine sedmih metrov, Grube, aluminijasto premerko do 80 cm z mm skalo, Haglof, zadirač, krede in barvo v pršilki za označevanje dreves, ortofoto karte, temeljne topografske načrte v merilih 1:5.000 ali 1:10.000, arhivske snemalne liste, snemalne liste s podlogo in pisala. Pri raziskavah in izdelavi naloge smo uporabili naslednjo programsko opremo: MS Office in Windows XP, ESRI Arc View 3.2, Statgraphics Plus 5.1. 5.6.2 Statistične metode Statistične analize smo opravili s programom Statgraphics Plus 5.1. Uporabili smo statistične metode, ki so že navedene pri vsakem posameznem opisu metod dela. Na tem mestu smo jih navedli skupaj in predstavili njihove osnovne značilnosti in možnosti. 5.6.2.1 Izračun osnovnih statističnih parametrov (Multiple-Variable Analysis) S to metodo uredimo podatke in izračunamo (Summary Statistics) osnovne statistične parametre (število, vsota, mediana, aritmetična sredina, modus, varianca, standardni odklon in koeficient variacije), ki jih uporabimo pri statističnih analizah. Izračunamo lahko intervale zaupanja (Confidence intervals), ki nam povedo zanesljivost srednje ocene vsake analizirane spremenljivke pri različni stopnji zaupanja (npr. 95 %). Korelacijske tabele (Correlations) nam prikazujejo medsebojna vplivanja posameznih spremenljivk. Pri parcialni korelaciji (Partial Correlations) analiziramo medsebojna vplivanja posameznih spremenljivk brez vpliva ostalih spremenljivk. 5.6.2.2 Metoda primerjave mnogih/parnih vzorcev (Multiple/Paired-Sample Comparison) S to metodo medsebojno primerjamo vzorce ali vrednosti, izračunane po različnih metodah. Testiramo razlike v aritmetičnih sredinah (F - test, ANOVA) analiziranih vzorcev. Testiramo lahko tudi mediane analiziranih vzorcev (Kruskal-Wallisov test). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 70 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 5.6.2.3 Metode regresijske analize (Regression Analysis) Z metodo regresijske analize (Regression Analysis) ugotavljamo povezave med spremenljivkami. Lahko proučujemo dve spremenljivki (Simple Regression) ali več spremenljivk (Multiple Regression). Z ustreznim regresijskim modelom (regresijsko funkcijo) poskušamo pojasniti čim več odstopanj med odvisno in neodvisnimi spremenljivkami. Kot modelno funkcijo lahko uporabimo linearno, polinomsko ali nelinearno (Linear, Polinomial, Nonlinear) metodo. Pri analizi modela z več spremenljivkami lahko uporabimo metodo izločanja (backward) ali vključevanja (forward) signifikantnih spremenljivk v model. Tako lahko v končni model vključimo le spremenljivke, ki so signifikantne ali pa vse analizirane spremenljivke. Determinacijski koeficient (R ) oz. kvadrat koeficienta korelacije (R) nam pove kolikšen delež (%) variabilnosti odvisne spremenljivke lahko pojasnimo z regresijskim modelom in nam s tem statistično pojasni ustreznost prilagojenega modela. Koeficient korelacije (R) nam pove, kako močna/šibka je povezava med spremenljivkami. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti (SEE) nam pove standardni odklon odstopanj srednje ocene izračunane s prilagojeno regresijsko funkcijo. Srednja absolutna napaka (MAE) je aritmetična sredina (absolutnih) odstopanj. Preglednica pravih in izračunanih vrednosti (Predicted Values) nam prikazuje razlike med pravimi vrednostmi in izračunanimi vrednostmi pri določenih stopnjah zaupanja (npr. 95 %). Preglednica primerjave alternativnih modelov (Comparison of Alternative Models) nam prikazuje vrednosti prilagoditve drugih modelov (matematičnih funkcij), ki bi jih lahko uporabili v analizi. Grafikon odstopanj (Residual Plot) prikazuje odstopanja izračunanih vrednosti od pravih vrednosti; grafikon prave/izračunane (Plot of Fitted Model) pa odvisnost med pravimi vrednostmi in izračunanimi vrednostmi. 5.6.2.4 Analiza variance (Analysis of Variance; One-Way/Multifactor ANOVA) Z metodo analiza variance (Analysis of Variance) ugotavljamo statistične razlike med skupinami podatkov/stratumi (faktorji). Postopek ANOVA razdeli varianco na dve komponenti. Na komponento variance med skupinami in znotraj skupin ter ugotavlja statistične razlike. Grafikon sredine ocene in odstopanj (Means and Standard errors) pa nam prikazuje sredine ocene in intervale odstopanj, ki jih omejujeta sredina (mean; 0) ± standardna napaka (SE; T, j.) po posameznih skupinah/stratumih. Če je v skupini samo en podatek, program standardno napako (SE) oceni na podlagi povprečne variance vseh analiziranih podatkov. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 71 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6 REZULTATI 6.1 DEFINICIJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV V evropski gozdarski praksi uporabljamo pri gozdnih inventurah za ugotavljanje volumna dreves trovhodne volumenske funkcije, dvovhodne volumenske funkcije - deblovnice in enovhodne volumenske tablice - tarife (COST E21, 2004; COST E43, 2005). Iz pregleda zgodovine uporabe tarif na Slovenskem, ki smo ga predstavili v poglavju 3.5, lahko sklenemo, da so metode ugotavljanja volumna stoječih dreves in lesne zaloge sestojev neločljivo povezane z razvojem inventurnih metod, ki jih je pregledno predstavil Hladnik (2000); od polne premerbe, metod primerjalnih krogov, okularnih ocen, hitrih ocen lesne zaloge s pomočjo kotnoštevne metode do metod vzorčnih inventur s stalnimi vzorčnimi ploskvami kontrolne vzorčne metode. Zato so tudi različne metode ugotavljanja volumna dreves (tarife, dvovhodne deblovnice, trovhodne volumenske funkcije) izbrane predvsem glede na lastnosti, značilnosti in zahteve inventurnih (taksacijskih) metod pri urejanju gozdov. Seveda pa se z današnjega vidika ob razvoju računalniških tehnologij (osebnih računalnikov) posamezne zahteve, kot je npr. zahteva po zmanjšanju števila tarifnih razredov, zaradi nepreglednosti in težkega računanja ne zdijo več smiselne. V preteklosti so se podatki pri polni premerbi izvrednotili po 5 cm deb. stopnjah, sedaj pa se izvaja obračune za posamezna drevesa, izmerjena na cm natančno. V Sloveniji volumen dreves in lesno zalogo sestojev ugotavljamo z meritvami na stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode s polno premerbo ali z okularno oceno (Pravilnik ..., 1998). Oceno lesne zaloge sestojev, ki jo izrazimo absolutno v kubičnih metrih (m ) ali relativno v kubičnih metrih na površino (m /ha), izračunamo na podlagi seštevanja ugotovljenih volumnov dreves (debelejših od 10 cm na višini 1,3 m od tal -prsni višini). Kot volumen drevesa štejemo volumen debeljadi s skorjo oz. lubjem vred, torej volumen debla (vključno s panjem) ter volumen vej, debelejših od 7 cm (COST E43, 2005: 9). Na podlagi študija literature smo ugotovili, da lahko v smislu ugotavljanja volumna drevesa le-tega razdelimo na naslednje posamezne dele (Šušteršič, 1938; Čokl, 1980; Hočevar, 1995A; Kaufmann, 2000, 2001; Kralj, 2001; Puhek, 2003; Kotar, 2003; COST E21, 2005; COST E43, 2005): vrh (ang: tree top, tip; nem: Giepfel, Wipfel): od najvišjega poganjka drevesa do določene debeline debla (do 7 cm), deblo (ang: stem; nem: Stamm, Schaft): od meje za vrh drevesa do meje za panj drevesa; del drevesa, ki zavzema največji del volumna in tudi največ (tehnološko) zanimive lesne mase, panj/koreničnik/štor (ang: stump; nem: Stock): odebeljen spodnji del debla, običajno 30 cm (20-50 cm) od tal, ki ostane po sečnji drevesa na rastišču kot štor (panj), veja/veje (ang: branch; nem: Ast, Astwerk): debelejša veja do določene debeline (do 7 cm), ki izrašča iz debla, vejica/vejice (ang: twig; nem: Reisig): tanjše vejice, od določene debeline veje (pod 7 cm) do konca poganjkov, asimilacijski aparati (ang: foliage; nem: Laub): listi ali iglice, cvetovi in plodovi. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 72 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Večinoma se v evropskih državah kot volumen drevesa upošteva volumen debla (ponekod brez nadzemnega dela panja), glede upoštevanja vrha drevesa in debelejših vej ter merskega praga pa so že bistvene razlike (Schadauer in sod., 2004; COST E43, 2005). Razdelitev drevesa na posamezne dele prikazuje Slika 9. Slika 9: Razdelitev drevesa na posamezne dele (COST E43, 2005) Različne metode in enačbe za določanje volumna dreves lahko kljub ponavadi enako definiranim vhodnim podatkom (d, h, d7) kot volumen drevesa upoštevajo različne posamezne dele drevesa, na kar je potrebno biti posebno pozoren (COST E21, 2005; COST E43, 2005). Tako npr. švicarske trovhodne volumenske funkcije ne upoštevajo volumna debelejših vej, kar pomeni podcenjevanje volumna lesne mase predvsem pri listavcih (Kaufmann, 2001). Pri nemških dvovhodnih deblovnicah pa ni čisto jasno, ali upoštevajo volumen panja ali ne, saj kot višino drevesa upoštevajo višino med vrhom panja in vrhom drevesa (Kotar, 2003: 42). Ker pa izkazujejo nemške dvovhodne deblovnice volumen debeljadi, lahko sklepamo, da vključujejo tudi volumen panja. Pri PEF tarifah je potrebno biti pozoren na definicijo volumna drevesa, na podlagi katerega je določen tarifni razred. Če je kot volumen drevesa upoštevana drevnina, dajo PEF tarife volumen drevnine, če pa debeljad, pa debeljadi (Čokl, 1980; Kotar, 2003), Preglednica 12. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 73 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 12: Pregled nekaterih značilnosti in razlik med različnimi metodami (volumenskimi funkcijami) METODA SPREMENLJIVKE VOLUMEN POSAMEZNI DELI DREVESA VIR Švicarske trovhodne volumenske funkcije d, h, d7 deblovina vrh deblo panj Kaufmann, 2001 Nemške dvovhodne deblovnice d, h – od vrha panja drevnina (volumen drevesa) vrh deblo veje vejice panj Grunder-Schwappach, 1952 cit. po Puhek, 2003; Kotar, 2003 Nemške dvovhodne deblovnice d, h – od vrha panja debeljad (les nad 7 cm premera) vrh deblo veje panj Grunder-Schwappach, 1952 cit. po Puhek, 2003; Kotar, 2003 Švicarske tarife d deblovina vrh deblo panj Kaufmann, 2000 Prilagojene enotne francoske tarife d odvisno od vhodnih podatkov – debeljad (les nad 7 cm premera) (drevnina) deblo veje panj (vejice, vrh) Cokl, 1980; Kotar, 2003 Od tega, katere posamezne dele drevesa vključujejo posamezne metode (volumenske funkcije) v volumen drevesa, je seveda odvisna velikost rezultata. Kot volumen drevesa v tej nalogi upoštevamo volumen debeljadi, to je volumen panja, debla z vrhom in vej (debelejših od 7 cm), vključno z lubjem. Na podlagi študija literature o volumnih dreves, bi ob upoštevanju različnih posameznih delov drevesa »volumne« drevesa po velikosti lahko razvrstili po naslednjem vrstnem redu: fitomasa drevesa = biomasa drevesa > lesna masa drevesa/drevesnine > lesna masa debeljadi > lesna masa deblovine > lesna masa oblovine > lesna masa hlodovine. Izraz tarifa v nalogi uporabljamo za vse eno vhodne (enoparametrske) volumenske funkcije, ki prikazujejo odvisnost volumna drevesa (v) od prsnega premera (d). Izraz (dvovhodne) deblovnice uporabljamo za vse dvovhodne volumenske funkcije, ki prikazujejo volumen drevesa (v) v odvisnosti od prsnega premera (d) in višine drevesa (h). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 74 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.2 UGOTAVLJANJE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI V SLOVENIJI 6.2.1 Pravilnik o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih in gozdnogospodarski načrti gozdnogospodarskih enot Ugotovili smo, na podlagi študija literature in pregleda Pravilnika o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998), da sta osnovni metodi določanja lesne zaloge meritve stalnih vzorčnih ploskev kontrolne vzorčne metode in okularna ocena. Metodologija ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev v Pravilniku o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998) ni omenjena, v 31. členu je omenjeno samo to, da se v gozdnogospodarskih načrtih gozdnogospodarskih enot na ravni odseka navedejo tarife po skupinah drevesnih vrst. Iz tega lahko sklepamo, da se za ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev uporabljajo tarife (PEF) in da so le-te določene (vrsta, razred) na ravni odseka. Pri pregledu desetih gozdnogospodarskih načrtov naslednjih gozdnogospodarskih enot: Predmeja, Poljane, Litij a-Šmartno, Osankarica, Rodni vrh, Ljubljana, Vzhodno Goričko, Leskova dolina, Stojna in Luče smo ugotovili, da: sta vrsta in razred PEF tarif določena na ravni odseka po glavnih skupinah drevesnih vrst (8): smreka, jelka, bor, ostali iglavci, bukev, hrast, trdolesni listavci in mehkolesni listavci. se PEF tarife prepišejo iz preteklih urejevalskih načrtov in ostajajo nespremenjene; v redkih posameznih odsekih so izbor PEF tarif tudi popravili (ažurirali), v redkih primerih, kjer so PEF tarife ažurirali na podlagi meritev višin dreves, dajo novo izbrane PEF tarife v povprečju od 5-15 % višje ocene lesne zaloge. je način izbire primerne vrste PEF tarif subjektiven in v praksi ni jasno določen. Včasih namreč izberejo isto vrsto PEF tarif za celo ploskev, včasih na isti ploskvi uporabljajo različne vrste PEF tarif za različne drevesne vrste (npr. enodobne tarife za smreko, prebiralne za jelko), se pri enodobnih sestojih (E tarifah) ne upošteva preskoka tarif s starostjo oz. se PEF tarife ne preverijo vsakih 10 let (ob obnovi urejevalskih načrtov). 6.2.2 Uporaba PEF tarif na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km V Sloveniji se največ uporabljajo vmesne PEF tarife za raznodobne sestoje (530-542 ploskev oz. 78-80 %), nato PEF tarife za enodobne sestoje (114-130 ploskev oz. 17-19 %) in najmanj PEF tarife za prebiralne sestoje (14-25 ploskev oz. 2-4 %). Manjša razlika glede na drevesne vrste je posledica tega, da uporabljajo v nekaterih odsekih različne vrste PEF tarif za različne drevesne vrste. Takih ploskev z raznovrstnimi PEF tarifami je v našem primeru 51 oz. 7,5 %. Te ploskve se nahajajo predvsem v Prekmurju in na Kočevskem. Frekvenčna porazdelitev razredov za posamezno vrsto PEF tarif prikazuje, katere tarifne razrede najpogosteje uporabljamo. Grafikoni prikazujejo frekvenčne porazdelitve glede na vrsto PEF tarif in drevesno vrsto. Analiza frekvenčne porazdelitve po 20 tarifnih razredih je pokazala, da je lihih tarifnih razredov (npr. 5, 7, 9, 11 in 13) bistveno manj kot sodih Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 75 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 (npr. 6, 8, 10, 12 in 14), kar je posledica nedoslednosti pri določanju tarifnih nizov PEF tarif, Slika 10, Slika 11, Slika 12. Slika 10: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za enodobne sestoje (Schaefferjeve tarife), 20 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Slika 11: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za prebiralne sestoje (Alganove tarife), 20 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Slika 12: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za raznodobne sestoje (Coklove tarife), 20 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 76 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Nedoslednost sedanje določitve tarifnih razredov verjetno izhaja iz tega, da je ZGS iz prvotnih 10 tarifnih razredov prešel na uporabo 20 tarifnih razredov. Te pa so določili preprosto tako, da so večino starih tarifnih razredov pomnožili s številom 2 in tako dobili sode razrede. Le pri manjšem delu so določili nove lihe razrede. Zato smo za nadaljnje analize združili sosednje razrede spet skupaj v prvotnih 10 tarifnih razredov, Slika 13, Slika 14, Slika 15. Slika 13: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za enodobne sestoje (Schaefferjeve tarife), 10 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Slika 14: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za prebiralne sestoje (Alganove tarife), 10 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Slika 15: Frekvenčna porazdelitev tarifnih razredov za raznodobne sestoje (Čoklove tarife), 10 razredov. Smreka (modra), jelka (zelena) in bukev (rdeča), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 77 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 PEF tarife se znotraj intervala tarifnih razredov porazdeljujejo normalno, večinoma v 5., 6. in 7. razredu; tarifnih razredov pod 3 (slaba boniteta) in nad 8 (najboljša boniteta) je zelo malo. Statistična analiza razredov PEF tarif je pokazala, da imata smreka in jelka enaka modusa, razred 12 (6), bukev pa dva razreda nižjega, torej razred 10 (5). Mediane razredov pa imajo drevesne vrste različne: smreka 12 (6), jelka 11 (5,5) in bukev 10 (5). Sklepamo lahko, da se povprečno za bukev uporabljajo nižje PEF tarife kot za smreko in jelko. Za smreko in jelko pa uporabljajo v povprečju isti tarifni razred. Smreka in jelka imata v večini ploskev isti tarifni razred in v večini ima bukev najnižji tarifni razred (za en razred) od vseh treh drevesnih vrst. To potrjuje tudi analiza korelacije, saj je med izbranimi tarifnimi razredi za smreko in jelko visoka korelacija (0,91), med smreko in bukvijo nižja (0,79), najnižja, pa vseeno še visoka, pa je med jelko in bukvijo (0,77). Visoka korelacija je sicer lahko tudi posledica tega, da je v praksi tarifni razred določen po principu: smreka in jelka imata enako PEF tarifo, bukev pa en tarifni razred manjšo. Pri medsebojnih primerjavah in analizah smo ugotovili, da je ploskev, kjer je tarifni razred za smreko in jelko enak, kar 551 (81,3 %). Veliko je tudi ploskev, kjer je tarifni razred za smreko višji od razreda za bukev, 358 (52,8 %), ter ploskev, kjer je razred za jelko višji od razreda za bukev, 334 (49,3 %). Ploskev, kjer je tarifni razred za smreko višji od tarifnega razreda za jelko pa je 81 (11,9 %). Ploskev, kjer je razred za smreko enak razredu za jelko in razredu za bukev je samo 11 (1,6 %). Ploskev, kjer je razred za smreko enak razredu za bukev je 236 (34,8 %) in ploskev, kjer je razred za jelko enak razredu za bukev je 247 (36,4 %). Tarifni razred za jelko je od tarifnega razreda za smreko večji na 46 (6,8 %) ploskvah. Ploskev, kjer je tarifni razreda za bukev večji od tarifnega razreda za smreko je 84 (12,4 %) in ploskev, kjer je tarifni razred za bukev večji od tarifnega razreda za jelko je 97 (14,3 %). Iz teh primerjav lahko sklepamo, da imajo iglavci (smreke in jelke) pri enakem premeru večji volumen od listavcev (bukev), saj imajo na enakih rastiščih v povprečju višje tarifne razrede. Z analizo prostorskega razporeda tarifnih razredov dobimo prikaz, kje so boljša in kje slabša rastišča. Svetlejša barva in manjši znaki pomenijo nižje tarifne razrede (slabša rastišča), temnejša barva in večji znaki pa višje tarifne razrede (boljša rastišča). Najboljša rastišča so na Kočevskem, Pohorju in Jelovici, ne glede na drevesno vrsto. Najslabša pa v Prekmurju, na Primorskem ter v višjih legah v Alpah, Slika 16, Slika 17, Slika 18. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 78 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 16: Prostorski prikaz bonitetnih skupin razredov PEF tarif za smreko. Zelo slaba rastišča (tarifni razred je 1-4, rumena), slaba rastišča (5-8, oranžna), dobra rastišča (9-12, rdeča), zelo dobra rastišča (13-16, zelena) in najboljša rastišča (17-20, modra), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Slika 17: Prostorski prikaz bonitetnih skupin razredov PEF tarif za jelko. Zelo slaba rastišča (tarifni razred je 1-4, rumena), slaba rastišča (5-8, oranžna), dobra rastišča (9-12, rdeča), zelo dobra rastišča (13-16, zelena) in najboljša rastišča (17-20, modra), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 79 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 18: Prostorski prikaz bonitetnih skupin razredov PEF tarif za bukev. Zelo slaba rastišča (tarifni razred je 1-4, rumena), slaba rastišča (5-8, oranžna), dobra rastišča (9-12, rdeča), zelo dobra rastišča (13-16, zelena) in najboljša rastišča (17-20, modra), stanje v Sloveniji (l. 2000) na 678 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih bistvenih razlik v prostorski razporeditvi skupin tarifnih razredov. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 80 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.2.3 Ujemanje PEF tarif z rastiščnim koeficientom (Rk) Prostorski razpored gozdov po lesnoproizvodnem pomenu na osnovi naravnih danosti prikazuje podobno sliko kot prikaz bonitetnih skupin tarifnih razredov PEF tarif. Najboljša rastišča so na Kočevskem, Pohorju in Jelovici, ne glede na drevesno vrsto. Najslabša pa v Prekmurju, na Primorskem ter v višjih legah v Alpah, Slika 19. Slika 19: Karta gozdov po lesnoproizvodnem pomenu ... (Košir, 2000). Negozdno (bela), gozd: Rk 0 (rumena), Rk 1 (oranžna), Rk 3 (rjava), Rk 5 (rdeča), Rk 7 (svetlo zelena), Rk 9 (temno zelena), Rk 11-13 (modra) in Rk 14-17 (črna), stanje v Sloveniji (l. 1975). Rezultati uvrstitve 525 ploskev vzorčne mreže 4 krat 4 km v skupine Rk faktorjev prikazuje Slika 20. Slika 20: Frekvenčna porazdelitev ploskev po skupinah Rk faktorjev, stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km Analiza ploskev glede na boniteto rastišča, ocenjeno z Rk, pokaže največjo koncentracijo (421 ploskev oz. 80 %) na rastiščih z Rk med 7 in 12 (11-13), ki predstavljajo dobra do zelo dobra rastišča (razpon Rk je od 0 do 17). Porazdelitev se ujema s frekvenčno Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 81 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 porazdelitvijo tarifnih razredov, saj je tudi tam glavnina ploskev v razredih med 5 in 7, ki predstavljajo dobre do zelo dobre tarifne razrede (razpon tarifni razredov od 1 do 10). Korelacija med Rk in tarifnimi razredi pa je zelo nizka (0,31 do 0,33). Parcialna korelacija je še nižja. Aritmetične sredine tarifnih razredov sicer večinoma naraščajo z večanjem vrednosti rastiščnega koeficienta Rk ne glede na drevesno vrst. Vzrok je heterogenost (varianca) tarifnih razredov znotraj posameznega razreda rastiščnega koeficienta, Slika 21, Slika 22, Slika 23. Slika 21: Razredi PEF tarif v odvisnosti od bonitete rastišča (Rk), sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka. Stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Slika 22: Razredi PEF tarif v odvisnosti od bonitete rastišča (Rk), sredina (mean) ± standardna napaka (SE), jelka. Stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 82 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 23: Razredi PEF tarif v odvisnosti od bonitete rastišča (Rk), sredina (mean) ± standardna napaka (SE), bukev. Stanje v Sloveniji (l. 2000) na 525 ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km. Ugotovili smo majhno skladnost med rastiščnimi koeficienti (Rk) in tarifnimi razredi. Vzrok je lahko zastarelost kart, majhno merilo kartiranja ali nezanesljiva sedanja določitev tarifnih razredov. Sklenemo lahko, da uporabljena vegetacijska karta ni dovolj primerna za morebitno stratifikacijo po boniteti rastišč. Prav tako pa lahko neskladje izhaja iz neupoštevanja starosti analiziranih sestojev. Pri določanju tarifnih razredov je namreč potrebno upoštevati starost in preskok tarifnih nizov pri E in V tarifah oz. pri enodobnih in raznodobnih sestojih. Tako imajo lahko sestoji (enodobni, raznodobni) na rastiščih enake bonitete (enak Rk) pri mlajših razvojnih fazah čisto korektno izbrane nižje tarifne razrede, pri starejših razvojnih fazah pa višje. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 83 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3 ANALIZA METOD UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES 6.3.1 Ocena pravega volumna dreves – sekcijske metode 6.3.1.1 Ploskve sekcijskih meritev Na 14 ploskvah v GGE Ravnik in Pokljuka smo izmerili 1.669 dreves, od tega 905 smrek, 449 bukev in 252 jelk ter 63 dreves ostalih drevesnih vrst, Preglednica 13, Preglednica 15. Višine smo izmerili 431 drevesom (dominantna in posekana drevesa), od tega 290 smrekam, 26 bukvam in 115 jelkam, Preglednica 14, Preglednica 16, Preglednica 17. Sekcijsko smo izmerili 179 posekanih dreves, od tega 119 smrek, 22 bukev in 38 jelk. Na pl. 2 na Pokljuki ni bilo izvedenega poseka, na pl. 5 pa je bilo posekano le eno drevo, Preglednica 14, Preglednica 18. Preglednica 13: Podatki o ploskvah (Nploskev = 7) sekcijskih meritev, Pokljuka (l. 2004) PLOSKVE PL 1 2 3 4 5 6 7 ZDRUŽBA NMV SES. TIP* ODSEK ZGS TARIFE SI50 sm m IGLAVCI LISTAVCI Homogyno sylvestris-Fagetum 1243 311 58 C V7/8 V5 25 Piceetum subalpinum 1207 614 39 A V7/8 V4 -** Piceetum subalpinum 1228 312 53 A V7/8 V4 20 Piceetum subalpinum 1237 312 53 A V7/8 V4 19 Homogyno sylvestris-Fagetum 1314 614 61 D V7/8 V5 -** Homogyno sylvestris-Fagetum 1324 614 61 D V7/8 V5 20 Piceetum subalpinum 1304 512 64 A V7/8 V4 20 * - ses. tip – šifra sestojnega tipa, za šifrant glej poglavje 5.2.1.3.1. **- ni bilo opravljenega poseka (pl. 2) in posekano samo eno drevo (pl. 5). Preglednica 14: Podatki o vseh (N = 842), dominantnih (N = 105) in posekanih (N = 105) drevesih na ploskvah (Nploskev = 7) sekcijskih meritev, Pokljuka (l. 2004) DREVESA SKUPAJ DOMINANTNA POSEKANA PL N Dm N Dd Hd N starost Dp Hp cm cm m let cm m 1 216 26,7 15 48,7 32,3 32 57 21,5 20,0 2 27 51,5 15 56,5 34,5 0 - - - 3 194 31,6 15 48,9 32,9 19 71 22,9 23,3 4 215 29,1 15 46,9 31,8 27 75 23,1 22,1 5 46 44,3 15 56,5 34,3 1 155 54,0 33,2 6 86 48,7 15 64,4 38,0 11 156 51,5 34,3 7 58 46,1 15 55,4 36,0 15 139 43,7 32,7 SKUPAJ 842 33,8 105 53,9 34,2 105 87 28,8 24,6 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 84 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 15: Podatki o ploskvah (Nploskev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003) PLOSKVE PL 1 2 3 4 5 6 7 ZDRUŽBA NMV SES. TIP* ODSEK ZGS TARIFE SI50 sm SI50 je SI50 bu m IGLAVCI LISTAVCI Omphalodo-Fagetum 535 522 16 A V7 V6 17 12 18 Omphalodo-Fagetum 566 522 16 A V7 V6 - 12 20 Omphalodo-Fagetum 549 522 16 A V7 V6 - 13 23 Omphalodo-Fagetum 538 522 16 A V7 V6 13 11 - Omphalodo-Fagetum 549 522 16 A V7 V6 - 13 23 Omphalodo-Fagetum 545 522 16 A V7 V6 17 10 - Omphalodo-Fagetum 574 522 16 A V7 V6 14 13 - * - ses. tip – šifra sestojnega tipa, za šifrant glej poglavje 5.2.1.3.1. Preglednica 16: Podatki o vseh drevesih (N = 246) na ploskvah (Nploskev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003) VSA DREVESA SMREKA JELKA BUKEV SKUPAJ PL N Dm N Dm N Dm N Dm cm cm cm cm 1 4 36,0 46 45,1 57 19,2 107 31,0 2 2 40,5 42 45,2 63 18,3 107 29,3 3 0 - 51 45,8 65 18,6 116 30,6 4 17 36,0 35 46,0 56 21,4 108 31,8 5 9 36,3 30 50,9 69 23,2 108 32,0 6 13 42,4 23 49,6 67 20,9 103 30,0 7 18 36,6 19 53,5 70 20,1 107 30,1 SKUPAJ 63 37,7 246 47,2 447 20,6 756 30,7 Preglednica 17: Podatki o dominantnih drevesih (N = 105) na ploskvah (Nploskev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003) DOMINANTNA DREVESA SMREKA JELKA BUKEV SKUPAJ PL N Dd Hd N Dd Hd N Dd Hd N Dd Hd cm m cm m cm m cm m 1 0 - - 15 60,9 34,3 0 - - 15 60,9 34,3 2 0 - - 14 59,3 33,2 1 50,0 33,5 15 58,7 33,2 3 0 - - 15 64,1 33,6 0 - - 15 64,1 33,6 4 2 61,0 34,2 13 63,5 33,2 0 - - 15 63,1 33,3 5 1 78,0 38,4 13 66,5 35,5 1 - - 15 66,7 35,6 6 4 59,0 31,5 10 62,5 32,4 1 57,0 33,6 15 61,1 32,0 7 3 57,7 35,4 12 62,4 33,3 0 - - 15 61,5 33,7 SKUPAJ 10 60,9 33,9 92 62,7 33,7 3 54,0 32,3 105 62,3 33,7 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 85 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 18: Podatki o posekanih (N = 74) drevesih na (l. 2003) ploskvah (Nploskev = 7) sekcijskih meritev, Ravnik POSEKANA DREVESA SMREKA JELKA BUKEV SKUPAJ PL N 3 1 0 3 1 3 3 14 starost Dp Hp N starost Dp Hp N starost Dp Hp N starost Dp Hp let cm m let cm m let cm m let cm m 1 112 34,3 28,9 6 143 48,5 31,0 4 69 18,8 23,2 13 113 36,1 28,1 2 100 52,0 31,2 5 160 44,8 30,6 4 60 18,8 22,6 10 114 35,1 27,5 3 - - - 6 133 45,3 27,7 7 57 17,3 22,5 13 92 30,2 24,9 4 97 30,0 23,3 6 152 51,5 28,6 2 68 30,5 27,0 11 121 41,8 26,9 5 75 37,0 27,3 5 163 63,6 33,9 3 73 31,7 29,4 9 123 50,0 31,7 6 97 36,3 24,2 7 149 46,9 28,0 0 - - - 10 133 43,7 26,9 7 93 27,0 23,8 3 165 61,3 32,6 2 80 33,5 28,4 8 117 41,5 28,3 SKUPAJ 98 33,7 25,6 38 150 50,7 30,0 22 65 22,5 24,5 74 115 39,1 27,6 Volumni analiziranih (posekanih) dreves naraščajo s premerom. Pri tanjših drevesih so absolutne razlike med drevesi istih premerov manjše, pri debelejših večje. Pri drogovnjaku na Pokljuki imajo vsa drevesa premer pod 35 cm, pri debeljaku med 30 in 75 cm. Smreke na Ravniku imajo premer med 10 in 65 cm. Pri bukvah gre večinoma za drobnejša drevesa, ki imajo premer do 40 cm. V nasprotnem primeru pa so jelke nadstojne, debelejše, s premerom od 40 do 75 cm, Slika 24. Slika 24: Ocena pravega volumna dreves (v„), sekcij ske meritve (N = 157), po drevesnih vrstah, rastiščih in razvojnih fazah, za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88): Pokljuka smreka drogovnjak (oranžna, N = 61); Pokljuka smreka debeljak (rjava, N = 27); Ravnik, smreka (modra, N = 10), Ravnik jelka (zelena, N = 38) in Ravnik bukev (rdeča, N = 21). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 86 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.1.2 Izbor podatkov Izmed vseh dreves (Ndreves = 179) sekcijskih meritev (redna sečnja) smo izločili vsa nenormalna drevesa (dvodebelna ali dvovrhata drevesa in drevesa s poškodovanim/odlomljenim vrhom): 21 smrek (večinoma na Pokljuki), 1 bukev. Skupaj smo pri analizi tako upoštevali 157 normalnih dreves: 98 smrek, 38 jelk, 21 bukev. 6.3.1.3 Primerj ave med sekcij skimi metodami Z medsebojno primerjavo med posameznimi sekcijskimi metodami smo poiskali metodo, ki nam da najboljšo oceno pravega volumna drevesa. Povprečno najmanjše vrednosti dobimo po Huberjevi metodi (Vh), srednje po Newtonovi (Vn) in največje po Smalianovi (Vs). Pri statistični analizi so se razlike med metodami izkazale za neznačilne (p = 0,05). Vrednosti po Smalianovi in Newtonovi metodi se med seboj zanemarljivo malo razlikujejo (od 0,0 do 0,2 %, v povprečju le 0,1 %). Po Huberjevi metodi, ki sistematično podcenjuje volumen, pa dobimo povprečno za -1,4 % (od -2,7 do -1,3 %) manjši povprečni volumen dreves. Pri tanjših drevesih so večja odstopanja kot pri debelejših. Od drevesnih vrst so največja odstopanja med metodami ugotovljena pri tanjših smrekah in pri bukvah, kar si v našem primeru lahko razložimo z zelo raznoliko obliko debel tanjših dreves in listavcev. Oblika drevesa (debla) je lahko odvisna od starosti, socialnega položaja (svetloba) in drevesne vrste (genetsko pogojeno), Preglednica 19, Slika 25, Slika 26, Slika 27, Slika 28. Preglednica 19: Primerjava razlik povprečnih volumnov dreves (N = 157) glede na tri sekcijske metode, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88)_____________________________________________ SEKCIJE POVPREČNI VOLUMEN POVPREČNE RAZLIKE N Huber Smalian Newton Huber – Newton Smalian – Newton SKUPINA vh vs vn vh-vn vs–vn 3 m 3 m 3 m m % m3 % POK SM DRO 61 0,498 0,506 0,506 -0,008 -1,6 0,000 0,0 POK SM DEB 27 2,710 2,751 2,746 -0,036 -1,3 0,005 0,2 POK_SM 88 1,177 1,195 1,193 -0,016 -1,3 0,002 0,2 RAV_SM 10 1,339 1,365 1,363 -0,024 -1,8 0,002 0,1 RAV_JE 38 3,239 3,284 3,281 -0,042 -1,3 0,003 0,1 RAV BU 21 0,510 0,525 0,524 -0,014 -2,7 0,001 0,2 RAV IG 48 2,843 2,885 2,881 -0,038 -1,3 0,004 0,1 SM 98 1,194 1,212 1,211 -0,017 -1,4 0,001 0,1 IG 136 1,765 1,791 1,789 -0,024 -1,3 0,002 0,1 SKUPAJ 157 1,597 1,622 1,620 -0,023 -1,4 0,002 0,1 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 87 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Deb. stopnja Slika 25: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves (vh), izračunanega po Huberjevi metodi (Vh) glede na Newtonovo metodo (Vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 88 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 4 16 18 21 N SMREKA 5 4 10 1 2 1_________ 0,75 CO 05 > O > tli T3 O 0,25 0 -0,25 -0,5 -0,75 - 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N JELKA 1 11332843363 CO L C > T! O > t; O 0,75 0,5 0,25 0 0,25 -0,5 0,75 ; \ ; \ \ ,---^---_^---= r---^---.^---^---= __________M L.....T._____L " \ \ I; \ ; 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV co E, c > T3 O > (J) TD O 3 5 6 2 3 2 0,75 0,5 0,25 0 0,25 -0,5 0,75 i ¦ i j i ; | | | | | | 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 26: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves (vs), izračunanega po Smalianovi metodi (Vs) glede na Newtonovo metodo (Vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 89 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 27: Odstopanja volumna dreves (yh), izračunanega po Huberjevi metodi (Vh) glede na Newtonovo metodo (Vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena 2 pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunano (vh) po Huberjevi metodi (R je 0,999863 za smreko, 0,999672 za jelko in 0,999142 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 90 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 28: Odstopanja volumna dreves (vs), izračunanega po Smalianovi metodi (Vs) glede na Newtonovo metodo (Vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena 2 pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunano (vs) po Smalianovi metodi (R je 0,999948 za smreko, 0,999929 za jelko in 0,999828 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 91 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Pri obeh metodah se absolutne razlike (m ) povečujejo, relativne (%) pa zmanjšujejo z naraščanjem debeline dreves (deb. stopnje). Huberjeva metoda sistematično podcenjuje volumen, Smalianova pa daje zelo podobne vrednosti kot Newtonova. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Pri Huberjevi metodi so absolutna odstopanja (m ) sistematično negativna in večja kot pri Smalianovi metodi, kjer so manjša in pozitivna ter negativna. Smalianova metoda ima pri debelih drevesih (jelkah) sistematična pozitivna absolutna odstopanja (m ). Pri tanjših drevesih in pri Huberjevi metodi so relativna odstopanja (%) večja (negativna) kot pri debelejših drevesih. Pri Smalianovi metodi so relativna odstopanja (%) manjša (pozitivna in negativna) ter manj odvisna od debeline drevesa. Kot oceno pravega volumna drevesa smo na podlagi ugotovljenih dejstev in študija literature vzeli volumen, izračunan po Newtonovi metodi (vn). Zaradi izbora terenskih raziskovalnih objektov (sestojnih tipov, kjer so debelejše jelke in tanjše bukve) ter dreves na njih ima največji povprečni volumen drevesa jelka (3,28 m ), nato smreka (1,21 m ) in najmanjšega bukev (0,54 m ). Povprečni volumen za vsa analizirana drevesa pa je 1,62 m . Koeficient variacije (KV%) je največji pri smreki (99,1 %), kar je razumljivo, saj so v analizo vključena drevesa iz dveh lokacij in treh razvojnih faz, nato pri bukvi (78,4 %) in pri jelki (55,3 %). Velik KV% pri bukvi lahko pojasnimo z veliko raznolikostjo večinoma drobnejših dreves. Če vzamemo istovrstna drevesa in jih razdelimo glede na razvojno fazo (Pokljuka, drogovnjak in debeljak) se razumljivo KV% zmanjša, Preglednica 20. Preglednica 20: Statistični kazalci za oceno pravega volumna drevesa (yn) po Newtonovi metodi (Vn). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). SEKCIJE OCENA PRAVEGA VOLUMNA DREVESA PO NEWTONOVI METODI (Vn) NEWTON N MEAN SD KV SKUPINA m m % POK_SM_DRO 61 0,506 0,314 62,1 POK_SM_DEB 27 2,746 1,062 38,7 POK SM 88 1,193 1,218 102,1 RAV_SM 10 1,363 1,077 79,0 RAV_JE 38 3,281 1,816 55,3 RAV_BU 21 0,524 0,411 78,4 SM 98 1,211 1,200 99,1 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 92 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.1.4 Analiza deležev posameznih delov drevesa v volumnu vsega drevesa Pri analizi deleža vrha, panja, vej in debla glede na volumen (vn) celotnega drevesa (debeljadi), ugotovljenega po Newtonovi sekcijski metodi (Vn), smo ugotovili, da znaša delež vrha dreves pod 1,0 %, največ pa do 1,9 %; odvisno od drevesne vrste in velikosti drevesa. Bukev (listavci) in manjša drevesa imajo večji delež. Delež panja drevesa znaša od 2,9 do 3,8 %; odvisno od drevesne vrste in velikosti drevesa. Bukev (listavci) in manjša drevesa imajo večji delež. Veje pri bukvi (listavcih) navadno predstavljajo pomemben delež volumna drevesa, v našem primeru pa zaradi tankih dreves le 0,9 %. Pri iglavcih, razen pri zelo debelih drevesih, veje niso tako pomembne. Delež debla je od 93,5 do 97,0 %, odvisno od drevesne vrste in velikosti drevesa. Bukev (listavci) in manjša drevesa imajo manjši delež, Preglednica 21. Preglednica 21: Delež posameznih delov drevesa v celotnem volumnu drevesa (vn). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). SEKCIJE VRH DEBLO PANJ VEJE DREVO NEWTON N MEAN DELEŽ MEAN DELEŽ MEAN DELEŽ MEAN DELEŽ MEAN DELEŽ SKUPINA m3 % m3 % m3 % m3 % m3 % POK SM DRO 61 0,003 0,6 0,485 95,8 0,019 3,8 0,000 0,0 0,506 100 POKSMDEB 27 0,001 0,0 2,663 97,0 0,081 2,9 0,000 0,0 2,746 100 POK SM 88 0,002 0,2 1,153 96,6 0,038 3,2 0,000 0,0 1,193 100 RAVSM 10 0,013 1,0 1,302 95,5 0,048 3,5 0,000 0,0 1,363 100 RAVJE 38 0,025 0,8 3,152 96,1 0,102 3,1 0,003 0,1 3,281 100 RAVBU 21 0,010 1,9 0,490 93,5 0,020 3,8 0,005 1,0 0,524 100 Upoštevanje ali neupoštevanje posameznih delov drevesa v skupnem volumnu drevesa lahko torej povzroči velike razlike v ocenah le-tega. Zato je pomembno, da vemo, katere posamezne dele drevesa upošteva rezultat, ki ga dobimo po posamezni metodi (volumenski funkciji) oz. kaj šteje kot volumen drevesa. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 93 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.2 Ocena zanesljivosti metod ugotavljanja volumna dreves 6.3.2.1 Švicarske trovhodne volumenske funkcije in nemške dvovhodne deblovnice Primerjali smo izračune volumnov dreves z uporabo dveh metod, in sicer: švicarskih trovhodnih volumenski funkcij (3V_CH) in nemških dvovhodnih deblovnic (2V_NE). 6.3.2.1.1 Ocena zanesljivosti švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_CH) in nemških dvovhodnih deblovnic (2V_NE) Izračunali smo povprečni volumen drevesa, razliko od ocene pravega volumna drevesa (v„) ter srednjo napako ocene (AR) in standardni odklon odstopanj (SR). Primerjavo med skupinami dreves prikazuje Preglednica 22, po deb. stopnjah in po posameznih drevesih pa Slika 29, Slika 30, Slika 31, Slika 32. Preglednica 22: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti metod (3V_CH, 2V_NE) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88).__________________________________________________________________________________ STANDARDNE POVPREČNI VOLUMEN RAZLIKA od Vn ODSTOPANJE od Vn 3V, 2V N Vn 3V_CH 2V_NE 3V_CH 2V_NE 3V_CH 2V_NE SKUPINA AR SR AR SR m3 m3 m3 m3 m3 % % % % POK_SM_DRO 61 0,506 0,500 0,508 -0,006 0,002 -1,2 6,5 0,4 11,1 POK_SM_DEB 27 2,746 2,683 2,687 -0,063 -0,059 -2,3 4,2 -2,1 9,3 POK_SM 88 1,193 1,170 1,177 -0,023 -0,016 -1,9 5,9 -1,4 12,5 RAV_SM 10 1,363 1,338 1,424 -0,025 0,061 -1,8 7,4 4,5 14,6 RAV_JE 38 3,281 3,147 3,293 -0,134 0,012 –4,1 8,0 0,4 10,6 RAV_BU 21 0,524 0,529 0,568 0,005 0,044 0,8 11,2 8,3 20,6 RAV_IG 48 2,881 2,770 2,904 -0,111 0,023 -3,9 8,2 0,8 11,2 SM 98 1,211 1,187 1,202 -0,024 -0,009 -1,9 6,1 -0,7 12,8 IG 136 1,789 1,735 1,786 -0,054 -0,003 -3,0 8,5 -0,1 12,7 SKUPAJ 157 1,620 1,573 1,623 -0,047 0,003 -2,9 8,8 0,2 13,2 Srednja napaka ocene (AR) nam pove napako metode, torej povprečno odstopanje od prave srednje vrednosti in ni toliko odvisna od števila vhodnih parametrov, ki jih posamezna volumenska funkcija upošteva. Standardni odklon odstopanj (SR) pa nam pove napako ocene srednje vrednosti, torej zanesljivost ocene povprečnega volumna drevesa. Zanesljivost ocene za posamezno drevo je bistveno odvisna tudi od števila vhodnih parametrov (d, h, d7), ki jih posamezna volumenska funkcija upošteva. Švicarske trovhodne volumenske funkcije (3V_CH) imajo srednjo napako ocene od -4,1 do 0,8 %, standardni odklon odstopanj pa od 4,2 do 11,2 %. Standardni odklon odstopanj je pri tej metodi (3V_CH) manjši kot pri uporabi nemških dvovhodnih deblovnic (2V_NE), kar je razumljivo, saj kot vhodne podatke metoda upošteva vse tri parametre (d, h in d7), ki ustrezno pojasnijo večino variabilnosti posameznih dreves. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 94 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Nemške dvovhodne deblovnice (2V_NE) imajo srednjo napako oceno od -2,1 do 8,3 %, standardni odklon odstopanj pa od 9,3 do 20,6 %. Za ploskve na Pokljuki dobimo prenizke, za ploskve na Ravniku pa previsoke ocene. Standardni odklon odstopanj je pri tej metodi (2V_NE) večji kot pri švicarskih trovhodnih volumenskih funkcijah (3V_CH), kar pojasnimo z neupoštevanjem parametra d7, ki pojasni del variabilnosti volumna posameznih dreves. Metoda nemških dvo vhodnih deblo vnic (2V_NE) tako upošteva le vhodna podatka d in h. Velika srednja napaka ocene (8,3 %) v primeru bukve je lahko posledica tega, da so nemške dvovhodne deblovnice (2V_NE) konstruirane tako, da upoštevajo tudi debelejše veje; v našem primeru pa so bile bukve v povprečju drobne in delež debelejših vej ni bil velik. Če v takem primeru (bukev) nemške deblovnice uporabimo za izračun volumna drevesa pri iskanju tarifnega razreda, posledično lahko izberemo napačen razred tarif. Za smreko ni opaziti biasa do 8. deb. stopnje, pri naslednjih stopnjah pa švicarske trovhodne volumenske funkcije (3V_CH) sistematično podcenjujejo volumen (manj dreves pri posamezni deb. stopnji). Za jelko opazimo velike razlike (malo dreves pri posamezni deb. stopnji), nezanesljivost, pri večini deb. stopenj sistematično podcenjujejo volumen. Za bukev so švicarske trovhodne volumenske funkcije zelo zanesljive do 7. deb. stopnje, pri naslednjih dveh pa so večja odstopanja, kar je posledica tega, da sta pri vsaki le po dve drevesi, Slika 29, Slika 30. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 95 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 0,75 CO E 0,5 > 0,25 tj o X o o > -0,25 CO TJ O -0,5 -0,75 CO E^ > TJ O X o >' co uj TJ O CO > T! O X o >' co TJ O 0,75 0,5 0,25 0 -0,25 -0,5 -0,75 0,75 0,5 0,25 0 -0,25 -0,5 -0,75 N SMREKA 4 16 18 21 8 8 5 4 10 1 2 1 r ; ; -----------3?----------T , I ; : ; E ; : : ¦' ; * ; ; \ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N 1 113 3 2 4 3 3 JELKA 3 : ; : \ \ : -- * :""""¦¦ : : -- : --: f - ¦ \ \ [ . . | ; | 5 6 6 2 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV : j MM : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 29: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega s švicarskimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_CH) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 96 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 30: Odstopanja volumna dreves, izračunanega s švicarskimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_CH) glede na oceno pravega volumna (v„). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (R je 0,996596 za smreko, 0,987505 za jelko in 0,979739 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 97 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_CH) so razen pri bukvi sistematično negativna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so sistematično negativna in za večino dreves v intervalu ±10 %. Glede vpliva lokacij (Ravnik, Pokljuka) in drevesnih vrst ni opaziti razlik. Tanjša drevesa imajo večja relativna odstopanja (%) volumna kot debelejša. Ugotovljene so razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi vrednostmi volumna dreves (3V_CH). Razlike so tudi med drevesnimi vrstami. Iz tega lahko sklepamo, da švicarske trovhodne volumenske funkcije (3V_CH) pri naših podatkih (smreka, jelka) ne dajo dovolj zanesljivih ocen pravih volumnov dreves. Pri nemških dvovhodnih deblovnicah (2V_NE) za smreko ni opaziti biasa do 6. deb. stopnje, pri naslednjih deb. stopnjah pa je sistematična napaka pozitivna, od 8. deb. stopnje naprej pa negativna. Za jelko so ugotovljene velike razlike (malo dreves pri posamezni deb. stopnji), nezanesljivost, nihajoča pozitivna in negativna odstopanja glede na posamezno deb. stopnjo. Za bukev je ugotovljena pozitivna sistematična napaka, ki narašča z deb. stopnjo, kar je verjetno posledica večanja deleža vej v celotnem volumnu drevesa pri debelejših bukvah, Slika 31, Slika 32. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 98 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV 3___5 6 2 3 2 CO > "D O LU > CM W "D O 0,75 0,5 0,25 0 0,25 -0,5 0,75 r ! ! ! ! ! ! : [ : ¦ ¦ : I : \\ : : : : : : : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 31: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z nemškimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_NE) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 99 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 32: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z nemškimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_NE) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) 2 po premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,983179 za smreko, 0,964316 za jelko in 0,960686 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 100 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) nemških dvovhodnih deblovnic (2V_NE) so enakomerna, le pri bukvi so sistematično pozitivna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so enakomerna, v intervalu ±20 %, le pri bukvi so sistematično pozitivna. Med lokacijama so ugotovljene razlike, saj na Pokljuki te deblovnice prikazujejo prenizke, na Ravniku pa previsoke ocene. Tanjša drevesa imajo sistematično negativna in večja relativna odstopanja (%) kot debelejša. Ugotovljene so razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi (2V_NE) vrednostmi volumna dreves. Razlike so tudi med drevesnimi vrstami. Iz tega lahko sklepamo, da nemške dvovhodne deblovnice (2V_NE) pri naših podatkih ne dajo dovolj zanesljivih ocen pravih volumnov dreves. Pri vseh analiziranih volumenskih funkcijah velja, da se absolutne razlike (m ) povečujejo, relativne (%) pa zmanjšujejo z naraščanjem debeline dreves (deb. stopnje). Glede na rezultate primerjav med skupinami dreves, deb. stopnjami in posameznimi drevesi lahko sklepamo, da sta obe metodi, tako švicarske trovhodne volumenske funkcije (3V_CH) kot tudi nemške dvovhodne deblovnice (2V_NE), obremenjene s sistematično napako in zato le pogojno uporabne v naših razmerah. Sistematične napake so lahko posledica različne vzrasti dreves, na podlagi katerih so bile funkcije izdelane in so posledica regionalnih rastiščnih razlik zaradi primerjave dreves z različnih lokacij (Ravnik, Pokljuka). Lahko pa so tudi posledica različnih definicij volumna dreves, ki jih posamezne metode (volumenske funkcije) v resnici dajejo. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 101 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.2.2 Regionalne trovhodne volumenske funkcije in dvovhodne deblovnice Ker smo ugotovili, da so švicarske trovhodne volumenske funkcije (3V_CH) in nemške dvovhodne deblovnice (2V_NE) obremenjene s sistematično napako, smo na podlagi ocen pravih volumnov normalnih dreves (vn), izračunanih s sekcijskimi meritvami, izdelali lastne, regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI) in dvovhodne deblovnice (2V_SI) za drevesne vrste smreko, jelko in bukev. Trovhodne volumenske funkcije za smreko in za jelko smo kasneje uporabili za izračun ocene referenčnih volumnov dreves (vr) na podlagi meritev vhodnih podatkov (d, h in d7). Prednost uporabe regionalnih volumenskih funkcij, izdelanih na podlagi ocen pravih volumnov dreves, ugotovljenih s sekcijskimi meritvami, je tudi v tem, da točno vemo, katere posamezne dele drevesa upoštevajo kot volumen. Dvovhodne deblovnice (2V_SI) smo izdelali z namenom, da smo lahko preverili zanesljivost dvovhodnih volumenskih funkcij (d, h), ne pa za nadaljnjo uporabo, saj smo upoštevali drevesa iz obeh lokacij (Ravnik, Pokljuka), kar pa za izdelavo dvovhodnih deblovnic, ki veljajo na ožji področjih ni sprejemljivo. Obračune za regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI) smo naredili za: smreko (_SM_, Ndreves = 98), jelko (_JE_, Ndreves = 38) in bukev (_BU_, Ndreves = 21), smreko, skupaj socialna položaja 1 in 2 (SOC_12, Ndreves = 44), smreko, socialni položaj 3 (SOC_3, Ndreves = 54), smreko, drogovnjak Pokljuka (RAZ_DRO, Ndreves = 61), smreko, debeljak Pokljuka (RAZ_DEB, Ndreves = 27), smreko, premer do 25 cm (D_25, Ndreves = 44), smreko, premer od 26 cm (D_26, Ndreves = 54). Območje definiranosti volumenskih funkcij, torej interval, kjer je regionalna volumenska funkcija dovolj zanesljiva za uporabo (p = 0,05), smo izračunali s pomočjo srednjega premera in standardnega odklona, Preglednica 23. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 102 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 23: Območja definiranosti regionalnih volumenskih funkcij. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). REGIONALNE DEJAVNIKI RAZDELITEV DEFINIRANOST FUNKCIJ PREMER VIŠINA MEJA ZAUPANJA pri t0,05 MEJA ZAUPANJA pri t0,05 OZNAKA ENAČBE DREVESNA VRSTA SOCIALNI POLOŽAJ RAZVOJNA FAZA PREMER LOKACIJA N Dm SD SD .t Dmin Dmax Hm SD SD .t Hmin Hmax cm cm cm cm cm m m m m m SM D 25 smreka vsi vse do 25 cm vse 44 19,7 3,7 7,4 12 27 20,0 4,2 8,4 12 28 SM D 26 smreka vsi vse od 26 cm vse 54 39,4 11,7 23,4 16 63 30,5 3,9 7,8 23 38 SM SOC 12 smreka 1 in 2 vse vsi vse 44 39,6 13,0 26,0 14 66 30,5 4,4 8,8 22 39 SM SOC 3 smreka 3 vse vsi vse 54 23,2 8,2 16,4 7 40 22,0 5,6 11,2 11 33 SM RAZ DRO smreka vsi drogovnjak vsi Pokljuka 61 22,4 5,4 10,8 12 33 22,4 5,1 10,2 12 33 SM RAZ DEB smreka vsi debeljak vsi Pokljuka 27 47,2 8,9 17,8 30 65 33,4 3,1 6,2 27 40 SM smreka vsi vse vsi vse 98 30,6 13,4 26,8 4 57 25,8 6,6 13,2 13 39 JE jelka vsi vse vsi vse 38 50,7 14,8 29,6 21 80 30,0 4,8 9,6 20 40 BU bukev vsi vse vsi vse 21 22,2 7,7 15,4 7 38 24,3 4,7 9,4 15 34 Zaradi omejenega števila dreves, ki smo jih uporabili za konstrukcijo regionalnih volumenskih funkcij, so le-te zanesljive le na določenem intervalu debeline in višine dreves (meje zaupanja), kar je treba pri uporabi volumenskih funkcij in izvrednotenju rezultatov seveda upoštevati. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 103 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.2.3 Izdelava regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI) Pri izdelavi regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij s pomočjo statistične metode multiple regresijske analize smo upoštevali različne kombinacije spremenljivk (d, h in d7), Preglednica 24. Preglednica 24: Regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). REGIONALNE TROVHODNE OZNAKE ENAČB SMD25 SMD26 SMSOC12 SMSOC3 SMRAZDRO SMRAZDEB SM JE BU N 44 54 44 54 61 27 98 38 21 ENAČBE vn = 0,13283+0,0000336291.d72.h+0,00121142.d2– 0,000188001.d72+0,0000131084.d73+0,0018205.h–0,0220074.d–7,75018e– 7.d3.h–1,47513e–7.h4+4,54024e–7.d.h3 vn = 0,453892+0,000023226.d72.h+0,000383573.d2+0,000845241.d72– 0,00000774173.d73–0,0254388.h–0,00771129.d–8,11129e–8.d3.h+2,26273e– 7.h4+2,98514e–7.d.h3 2 vn = 0,832316+0,000016167.d7.h+0,000689759.d +0,000991729.d 0,00000626768.d73–0,0301905.h–0,0266231.d–1,60282e–7.d3.h+1,31754e– 7.h4+5,42269e–7.d.h3 vn = 0,0575923+0,0000675059.d72.h+0,000166646.d2+0,000109552.d72– 0,0000221425.d73–0,00690806.h+0,00262805.d+1,64927e–7.d3.h+2,95865e– 7.h4–5,10768e–7.d.h3 vn = –0,0287351–0,000067236.d72.h+0,000643242.d2+0,0000263496.d72 +0,0000794341.d73+0,00653111.h–0,0060361.d–0,00000120599.d3.h– 9,79549e–7.h4+0,00000272722.d.h3 v„= 0,491257+0,0000849574d7 .h–0,000625518.d2+0,00073323.d72– 0,0000365235.d73–0,0754004.h+0,0529111.d+3,63234e– 7.d3.h+0,0000017951.h4– 0,00000183683.d.h vn = 0,179251+0,0000275619.d72.h+0,000450264.d2+0,000612278.d72– 0,00000675919.d73–0,00424606.h–0,0136479.d–1,14982e–7.d3.h–2,32343e– 7.h4+5,63966e–7.d.h3 2 vn = 1,05752+0,0000968861.d72.h+0,00163996.d2–0,000840175.d7 0,0000153422.d73–0,0193299.h–0,0539859.d–1,1786e–7.d3.h+9,95636e– 7.h4–0,00000138169.d.h3 Vn = –0,666792+0,000060319.d72.h+0,00140465.d2– 0,00618234.d72+0,000161903.d73+0,0715535.h–0,01671.d– 0,00000325906.d3.h–0,00000500445.h4+0,00000700657.d.h3 R2 SEV m 0,979164 0,03 0,995190 0,08 0,995478 0,09 0,995974 0,04 0,989207 0,03 0,991479 0,10 0,997221 0,06 0,987272 0,20 0,986157 0,05 SEV% % 7,2 4,4 4,6 6,1 6,4 3,6 5,2 6,2 9,2 Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami, znaša od 3,6 do 9,2 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisnimi spremenljivkami d, h in d7, je zelo velik; R (determinacijski koeficient) je v vseh primerih večji od 0,9791. Ker smo upoštevali enake spremenljivke in kombinacije spremenljivk, ki jih uporabljajo pri švicarskih trovhodnih volumenskih funkcijah (3V_CH), se je v posameznih primerih izkazalo, da bi iz enačbe pri naših podatkih zaradi statistične neznačilnosti lahko izpadla kakšna kombinacija spremenljivk, vendar smo kljub temu pri nadaljnjih izračunih (zaradi Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 104 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 lažje računalniške obdelave in primerjave z originalnimi švicarskimi koeficienti) uporabili enačbe z vsemi kombinacijami spremenljivk. 6.3.2.4 Izdelava regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_SI) Pri izdelavi regionalnih dvovhodnih deblovnic s pomočjo statistične metode multiple regresijske analize smo upoštevali enake kombinacije spremenljivk (d in h), kot jih upoštevajo različne evropske dvovhodne deblovnice (Zianis in sod., 2005), Preglednica 25. Preglednica 25: Regionalne dvovhodne deblovnice (2V_SI). Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). REGIONALNE ENAČBE R2 SEV SEV% DVOVHODNE m3 % OZNAKE ENAČB N SM_D_25 44 vn = 1,01515–0,000714779.d2.h+0,0000325576.d2.h.(ln(d))2+ 0,00319186.d2+0,0140084.d.h–0,0931586.h–0,116207.d 0,947504 0,04 11,5 SM_D_26 54 vn = 1,89938+0,000147617.d2.h–0,00000630708.d2.h.(ln(d))2+ 0,000549412.d2+0,00092471.d.h–0,0504968.h–0,0894377.d 0,975008 0,19 10,1 SMSOC12 44 vn = 2,8078+0,000083079.d2.h–0,00000437715.d2.h.(ln(d))2+ 0,000961314.d2+0,0036367.d.h–0,0959702.h–0,130185.d 0,974424 0,21 10,9 SMSOC3 54 vn = –0,278108+0,000122064.d2.h–0,00000272667.d2.h.(ln(d))2– 0,0010361.d2–0,00179451.d.h+0,0125933.h+0,0352919.d 0,992167 0,05 8,5 SM RAZ DRO 61 vn = 0,869018–0,000937538.d2.h+0,0000442262.d2.h.(ln(d))2+ 0,00118125.d2+0,0187455.d.h–0,138527.h–0,0706647.d 0,972715 0,05 10,2 SMRAZDEB 27 vn = 25,102–0,000914626.d2.h+0,0000200597.d2.h.(ln(d))2+ 0,0128316.d2+0,0523833.d.h–0,96856.h–1,17314.d 0,942618 0,25 9,3 SM 98 vn = –0,407234+0,000282166.d2.h–0,00000960917.d2.h.(ln(d))2– 0,000992344.d2–0,00535171.d.h+0,0469938.h+0,0379388.d 0,985912 0,14 11,8 JE 38 vn = –6,80661+0,00132734.d2.h–0,0000425453.d2.h.(ln(d))2–0,00426496.d2– 0,0448107.d.h+0,606224.h+0,374763.d 0,969134 0,32 9,7 BU 21 vn = 0,342347–0,000149293.d2.h+0,00000729658.d2.h.(ln(d))2+ 0,00112027.d2+0,00369308.d.h–0,0228178.h–0,0431183.d 0,944690 0,10 18,4 Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami, znaša od 8,5 do 18,4 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisnima spremenljivkama d in h, je manjši kot v primeru trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI), pa vendar še zelo velik; R je v vseh primerih večji od 0,9426. Tudi tu se je izkazalo, da bi iz enačbe pri naših podatkih zaradi statistične neznačilnosti lahko izpadla kakšna kombinacija spremenljivk, vendar smo kljub temu zaradi primerljivosti koeficientov pri nadaljnjih izračunih uporabili enačbe z vsemi kombinacijami spremenljivk iz osnovnih enačb. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 105 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.2.5 Ocena zanesljivosti regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI) in dvovhodnih deblovnic (2V_SI) Izračunali smo povprečni volumen drevesa, razliko od ocene pravega volumna drevesa (vn) ter srednjo napako ocene (AR) in standardni odklon odstopanj (SR). Primerjavo med različnimi regionalnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI, 2V_SI) in ocenami pravih volumnov dreves (vn) med skupinami dreves prikazujejo Preglednica 26, Preglednica 27, Preglednica 28, Preglednica 29. Odstopanja po deb. stopnjah in po posameznih drevesih za trovhodne volumenske funkcije (3V_SI) prikazujejo Slika 33, Slika 34, Slika 37, Slika 38, Slika 39, Slika 40. Za dvovhodne deblovnice (2V_SI) pa odstopanja po deb. stopnjah in po posameznih drevesih prikazujejo Slika 35, Slika 36, Slika 41, Slika 42, Slika 43, Slika 44. Odstopanja od ocen pravega volumna dreves (vn) so zelo majhna, povprečno pod 1,2 %. Med ploskvami na lokacijah Pokljuka in Ravnik ni ugotovljenih razlik prav tako ne med drevesnimi vrstami. Zanimivo je, da imajo regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI) večjo srednjo napako (od -1,2 do 0,1 %) kot regionalne dvovhodne deblovnice (2V_SI), od -0,2 do 0,7 %. To pomeni, da so lahko tudi regionalne dvovhodne deblovnice (2V_SI) dovolj zanesljive za srednjo oceno volumna oz. lesne zaloge. Standardni odklon odstopanj pa je pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah (3V_SI) manjši od 3,1 do 7,4 %, kot pa pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah (2V_SI) kjer znaša od 8,5 do 15,0 %. Rezultati so logični, saj vemo, da če v volumenski funkciji uporabimo več neodvisnih spremenljivk (d, h in d7), le-ta bolje pojasni odstopanja volumnov posameznih dreves. Odstopanja so tako majhna tudi zato, ker smo iste podatke uporabili že za izdelavo regionalnih volumenskih funkcij. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 106 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 26: Primerjava povprečnih volumnov dreves (3V_SI, 2V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88).____________________________________________________________________________________________________________________ POVPREČNI VOLUMNI REGIONALNE TROVHODNE DVOVHODNE N Vn 3VSI 3V SI D 3V SI SOC 3VSIRAZ 2VSI 2V SI D 2V SI SOC 2VSIRAZ ENAČBE SM, JE, BU SM; D25, 26 SM; SOC12, 3 SM; RAZ_DRO, DEB SM, JE, BU SM; D25, 26 SM; SOC12, 3 SM; RAZ_DRO, DEB SKUPINA m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 POK SM DRO 61 0,506 0,512 0,511 0,511 0,506 0,507 0,509 0,508 0,506 POK SM DEB 27 2,746 2,736 2,735 2,740 2,745 2,739 2,739 2,740 2,746 POK SM 88 1,193 1,195 1,194 1,190 1,193 1,192 1,193 1,190 1,193 RAV SM 10 1,363 1,358 1,361 1,360 1,407 1,372 1,367 1,360 1,987 RAV JE 38 3,281 3,281 3,281 3,280 3,281 3,281 3,281 3,280 3,281 RAV BU 21 0,524 0,524 0,524 0,524 0,524 0,524 0,524 0,524 0,524 RAV IG 48 2,881 2,880 2,881 2,880 2,890 2,883 2,882 2,880 3,011 SM 98 1,211 1,211 1,211 1,210 1,215 1,210 1,211 1,210 1,274 IG 136 1,789 1,790 1,789 1,790 1,792 1,789 1,789 1,790 1,835 SKUPAJ 157 1,620 1,620 1,620 1,620 1,622 1,620 1,620 1,620 1,660 Preglednica 27: Primerjava razlik povprečnih volumnov dreves (3V_SI, 2V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (1. 2003, N = 69) in Pokljuka (1. 2004, N = 88)._______________________________________________________________________________________________________________ RAZLIKE OD Vn REGIONALNE TROVHODNE DVOVHODNE N 3VSI 3V SI D 3V SI SOC 3VSIRAZ 2VSI 2V SI 25 2V SI SOC 2VSIRAZ ENAČBE SM, JE, BU SM; D25, 26 SM; SOC12, 3 SM; RAZ_DRO, DEB SM, JE, BU SM; D25, 26 SM; SOC12, 3 SM; RAZ_DRO, DEB SKUPINA m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 POK SM DRO 61 0,006 0,005 0,005 0,000 0,001 0,003 0,002 0,000 POK SM DEB 27 -0,010 -0,011 -0,006 -0,001 -0,007 -0,007 -0,006 0,000 POK SM 88 0,002 0,001 -0,003 0,000 -0,001 0,000 -0,003 0,000 RAV SM 10 -0,005 -0,002 -0,003 0,044 0,009 0,004 -0,003 0,624 RAV JE 38 0,000 0,000 -0,001 0,000 0,000 0,000 -0,001 0,000 RAV BU 21 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RAV IG 48 -0,001 0,000 -0,001 0,009 0,002 0,001 -0,001 0,130 SM 98 0,000 0,000 -0,001 0,004 -0,001 0,000 -0,001 0,063 IG 136 0,001 0,000 0,001 0,003 0,000 0,000 0,001 0,046 SKUPAJ 157 0,000 0,000 0,000 0,002 0,000 0,000 0,000 0,040 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 107 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 28: Primerjava zanesljivosti regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). REGIONALNE ODSTOPANJE od Vn TROVHODNE N 3V_SI 3V_SI_D 3V_SI_SOC 3V_SI_RAZ ENAČBE SM, JE, BU SM; D_25, 26 SM; SOC_12, 3 SM; RAZ_DRO, DEB SKUPINA AR SR AR SR AR SR AR SR % % % % % % % % POK_SM_DRO 61 1,2 7,4 1,0 6,9 0,9 7,0 -0,1 6,0 POK_SM_DEB 27 -0,4 3,1 -0,4 3,1 -0,3 3,1 0,0 2,8 POK SM 88 0,1 4,8 0,0 4,6 0,0 4,6 0,0 4,1 RAV_SM 10 -0,4 6,3 -0,1 5,9 -0,1 5,9 3,2 8,8 RAV_JE 38 0,0 5,4 0,0 5,4 0,0 5,4 0,0 5,4 RAV_BU 21 0,0 6,5 0,0 6,5 0,0 6,5 0,0 6,5 RAV_IG 48 0,0 5,6 0,0 5,6 0,0 5,6 0,3 5,8 SM 98 0,1 5,0 0,0 4,8 0,0 4,8 0,3 5,0 IG 136 0,0 5,9 0,0 5,9 0,0 5,9 0,2 5,9 SKUPAJ 157 0,0 6,2 0,0 6,1 0,0 6,1 0,2 6,2 Preglednica 29: Primerjava zanesljivosti regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (2V_SI) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). REGIONALNE ODSTOPANJE od Vn DVOVHODNE N 2V_SI 2V_SI_D 2V_SI_SOC 2V_SI_RAZ ENAČBE SM, JE, BU SM; D_25, 26 SM; SOC_12, 3 SM; RAZ_DRO, DEB SKUPINA AR SR AR SR AR SR AR SR % % % % % % % % POK_SM_DRO 61 0,2 10,5 0,6 9,7 0,3 10,1 0,0 9,6 POK_SM_DEB 27 -0,2 8,5 -0,2 8,4 -0,1 8,3 0,0 8,0 POK_SM 88 -0,1 11,4 0,0 11,3 0,0 11,2 0,0 10,7 RAV_SM 10 0,7 10,5 0,3 11,1 0,0 11,1 45,8 74,3 RAV JE 38 0,0 8,8 0,0 8,8 0,0 8,8 0,0 8,8 RAV_BU 21 -0,1 15,0 -0,1 15,0 -0,1 15,0 -0,1 15,0 RAV_IG 48 0,1 9,2 0,0 9,2 0,0 9,2 4,5 18,3 SM 98 0,0 11,3 0,0 11,3 0,0 11,2 5,3 28,5 IG 136 0,0 10,7 0,0 10,7 0,0 10,7 2,6 18,5 SKUPAJ 157 0,0 11,1 0,0 11,1 0,0 11,1 2,4 19,1 Za smreko pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah (3V_SI) ni opaziti biasa do 12. deb. stopnje, pri naslednjih deb. stopnjah je opazno sistematično podcenjevanje volumna (manj dreves pri posamezni deb. stopnji). Za jelko so ugotovljene velike razlike (malo dreves pri posamezni deb. stopnji), nezanesljivost, nihajoča pozitivna in negativna odstopanja glede na posamezno deb. stopnjo. Za bukev so te funkcije zelo zanesljive, vendar so podatki samo do 8. deb. stopnje, Slika 33, Slika 37. Pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah prinese upoštevanje razdelitve volumenskih funkcij glede na debelino premera na primeru smreke izboljšanje zanesljivosti le pri 3. deb. stopnji. Upoštevanje razvojne faze prinese izboljšanje zanesljivosti, razen v primeru Ravnika, kjer da pokljuška formula za debeljak previsoke rezultate. Upoštevanje socialnega položaja prinese izboljšanje zanesljivosti, Slika 34, Slika 38, Slika 39, Slika 40. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 108 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N SMREKA 41618 21 8 8 5 4 101 2 1 0,75 r f 0,5^ > 0,25 ~r T3 O _ o -w L "0,25 r § -0.5 r -0,75 - \ i ......3 ......-f......j......f......I...... ; ^ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N JELKA 111332843363 0,75 f 0,5 > 0,25 73 O — 0 to 6 -0.25 (0 S -0.5 -0,75 ¦¦ : : ? i ¦ - I 'Mil - 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKE\ 3 5 6 2 3 2 f 0,75 : f 0,5 : > o.25 : T3 O — 0 -L -0,25 : in "O _n ^ -O ' ; -0,75 : \ ~- ! --* -- r- E~~- *"""""""!-------r---;---r-- 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 33: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 109 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 34: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_D, 3V_SI_SOC, 3V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003, N = 10) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 110 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah (2V_SI) so ugotovljene večje razlike kot pri trovhodnih volumenskih funkcijah. Za smreko je ugotovljeno sistematično precenjevanje do 7. deb. stopnje, nato pri 8. deb. stopnji podcenjevanje, in nato večje pozitivne in negativne razlike glede na posamezno deb. stopnjo. Za jelko so ugotovljene velike razlike (malo dreves pri posamezni deb. stopnji), nezanesljivost, nihajoča pozitivna in negativna odstopanja glede na posamezno deb. stopnjo. Za bukev so te funkcije zelo zanesljive, podatki pa so samo do 8. deb. stopnje, Slika 35. Upoštevanje razdelitve volumenskih funkcij glede na debelino premera prinese na primeru smreke izboljšanje le pri 4. deb. stopnji. Upoštevanje razvojne faze prinese izboljšanje, razen v primeru Ravnika, kjer da pokljuška formula za debeljak previsoke rezultate. Upoštevanje socialnega položaja prinese izboljšanje, Slika 36, Slika 41, Slika 42, Slika 43, Slika 44. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 111 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 0,75 f 0,5 > 0,25 O — 0 CD ČM -0,25 .......i 3 4 5 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N JELKA 0,75 CO E^ 0,5 > 0,25 T3 O GO 0 >' CM -0,25 T3 O -0,5 -0,75 1113C J 2 8 ' \ : s : L > ; t i j i t 1 M t I ; : i - : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV co E c > Ti O č7> >' CM U) ¦D O 0,75 0,5 0,25 0 -0,25 -0,5 -0,75 3 5 6 2 3 2 \ : \ \ \----------> -—t—4—j----- i | : \ : \ \ 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 35: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 112 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 CO _L c > T3 O 0,75 - 0,5 ~r 0,25 ~r 0 - _l ' -0,25 r CN -0,5 --a O -0,75 - CO 0,75 0,5 > O 0,25 O 8 ° _l W -0,25 > N -0,5 (/) TJ O .0,75 co °<75 L ^ 0,5 > O °-25 N < 0 _l W -0,25 ™ -0,5 W X! O -0,75 4 16 18 21 N SMREKA 5 4 10 1 2 1_________ T - : : : t ;......!.......| 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N SMREKA 4 16 18 21 8 8 5 4 10 1 2 1 :|| i i : 4 i : ; : I I 1 i i ill i 4 : i -i i i ill i ill i 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N SMREKA 4 16 18 21 8 8 5 4 10 1 2 1_________ i I i i I i 7;---i--t---- --$--- : : ¦ [--- ¦_li_ + —-_ i I \ i I i 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 36: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_D, 2V_SI_SOC, 2V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003, N = 10) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 113 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 37: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI) glede na oceno pravega volumna (v„). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997436 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 114 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 38: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_D) glede na oceno pravega volumna (v„). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997608 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 115 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 39: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_SOC) glede na oceno pravega volumna (v„). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997620 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 116 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 40: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami (3V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (v„). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R2 je 0,997473 za smreko, 0,990337 za jelko in 0,992724 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 117 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI) so enakomerna, le pri tanjših drevesih, drogovnjaku smreke, so sistematično pozitivna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so enakomerna, v intervalu ±10 %, le pri smrekovem drogovnjaku na Pokljuki so sistematično pozitivna. Tanjša drevesa imajo sistematično pozitivna in večja relativna odstopanja (%) kot debelejša. Razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi (3V_SI) vrednostmi volumna dreves so minimalne. Odstopanja so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI) pri naših podatkih zanesljive (tudi zato, ker smo jih testirali na istih podatki, iz katerih so napravljene) ter nam dajo zanesljive ocene pravih volumnov dreves. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 118 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 41: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po 2 premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,986830 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 119 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 42: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_D) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po 2 premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,986990 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 120 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 43: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_SOC) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po 2 premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (Ji je 0,987087 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153– 179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 121 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 44: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z dvovhodnimi deblovnicami (2V_SI_RAZ) glede na oceno pravega volumna (v„). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m ) po premerih; ocena pravega volumna (vn) v primerjavi z izračunanim (k je 0,922226 za smreko, 0,974188 za jelko in 0,961600 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153– 179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 122 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_SI) so enakomerna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so enakomerna, v intervalu ±15 %. Ni ugotovljenih razlik med lokacijama (Pokljuka, Ravnik), drevesnimi vrstami ali debelino drevja. Razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi (2V_SI) vrednostmi volumna dreves so minimalne. Odstopanja, večja kot v primeru regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI), so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so regionalne dvovhodne deblovnice (2V_SI) pri naših podatkih zanesljive (tudi zato, ker smo jih testirali na istih podatkih, iz katerih so napravljene) ter nam dajo zanesljive (vendar manj kot regionalne trovhodne volumenske funkcije) ocene pravih volumnov dreves. Kombinirana formula (ločeno do 25 cm in od 26 cm) pri smreki pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah (3V_SI_D) bistveno ne zmanjša odstopanj. Pri pokljuškem drogovnjaku npr. od 1,2 na 1,0 %. Tudi pri dvo vhodnih deblo vnicah (2V_SI_D) kombinirana formula ne prinese bistvene izboljšave. Razdelitev po socialnem položaju (3V_SI_SOC, 2V_SI_SOC) za primer smreke zmanjša odstopanja. Razdelitev po razvojni fazi (3V_SI_RAZ, 2V_SI_RAZ) za primer smreke pa za Pokljuko zmanjša odstopanja, pri Ravniku pa dobimo večja, saj smo volumne izračunali po formuli za Pokljuko - debeljak in dobimo prevelike vrednosti. Glede na rezultate primerjav obeh metod tako med skupinami dreves kot tudi med deb. stopnjami in posameznimi drevesi lahko sklepamo, da je metoda regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij (3V_SI) na ravni posameznih dreves zanesljivejša, na ravni skupine dreves pa da tudi metoda regionalnih dvo vhodnih deblo vnic (2V_SI) zelo dobre rezultate. Regionalne trovhodne volumenske funkcije (3V_SI) so dovolj zanesljive za oceno referenčnih volumnov dreves. Regionalne dvovhodne deblovnice (2V_SI) so pogojno dovolj zanesljive za oceno referenčnih volumnov dreves oz. lesne zaloge sestojev. Za referenčno metodo, za izračun ocene referenčnega volumna (vr) za drevesa, za katera imamo podatke o d, h in d7, lahko vzamemo naslednje enačbe: smreka: 3V_SI (konstruirana iz vseh smrek sekcij skih meritev, Ndreves = 98), jelka: 3V_SI (konstruirana iz vseh jelk sekcijskih meritev, Ndreves = 38), bukev: 3V_CH (švicarske originalne; saj so se slovenske regionalne trovhodne volumenske funkcije za bukev pri preverjanju izkazale za nezanesljive na slabših rastiščih (Predmeja) in pri debelejših drevesih. Vzrok temu je premajhen in nereprezentativen vzorec dreves sekcijskih meritev). Regionalne dvovhodne deblovnice (2V) so tudi dovolj zanesljive za uporabo, če jih izdelamo (uporabimo) ločeno za: drevesno vrsto (smreka, jelka, bukev), lokacijo (Pokljuka, Ravnik). Te ugotovitve smo upoštevali pri nadaljnjih korakih, ko smo regionalne referenčne volumne dreves (vrr) izračunali s pomočjo regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 123 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.3 Prilagojene enotne francoske tarife Primerjali smo volumne dreves sekcijskih meritev (Ndreves = 157), izračunane z različnimi enovhodnimi volumenskimi funkcijami - tarifami. Volumne dreves smo izračunali s: prilagojenimi enotnimi francoskimi (PEF) tarifami, in sicer z izborom vrste in razreda: o kot so določene sedaj (1V_ZGS), o na novo določene, ažurirane (1V_POP), glede na odstopanje sedanjih tarif. Izbrane vrste in razrede PEF tarif prikazuje Preglednica 30. Preglednica 30: Izbrane vrste in razredi PEF tarif. Sekcijske meritve, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). LOKACIJA DREVESNA VRSTA RAZVOJNA FAZA PEF TARIFE 1V_ZGS 1V_POP Pokljuka smreka drogovnjak V7/8 V8 Pokljuka smreka debeljak V7/8 V8 Ravnik smreka raznodobno V7 V7 Ravnik jelka raznodobno V7 V7/8 Ravnik bukev raznodobno V6 V8 Sedanji tarifni razredi (1V_ZGS) so pri ploskvah na Pokljuki višji kot na Ravniku, kar je posledica boljših rastišč na Pokljuki. Zanimivo je, da uporabljajo na Pokljuki, kjer so pretežno sestoji enodobne zgradbe, vmesne tarife za raznodobne sestoje. Na novo določene (ažurirane) PEF tarife (1V_POP) smo na podlagi meritev višin dreves povišali za pol tarifnega razreda pri ploskvah na Pokljuki in pri jelki na Ravniku. Tarifo za smreko pri ploskvah na Ravniku smo ohranili, za bukev pa smo jo povišali za dva tarifna razreda. 6.3.3.1 Ocena zanesljivosti prilagojenih enotnih francoskih tarif (1V_ZGS, 1V_POP) Izračunali smo povprečni volumen drevesa, razliko od ocene pravega volumna drevesa (vn) ter srednjo napako ocene (AR) in standardni odklon odstopanj (SR). Primerjavo med skupinami dreves prikazuje Preglednica 31. Odstopanja po deb. stopnjah in po posameznih drevesih za PEF tarife (1V_ZGS, 1V_POP) prikazujejo Slika 45, Slika 46, Slika 47, Slika 48. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 124 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 31: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti PEF tarif (1V_ZGS, 1V_POP) med skupinami dreves. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). STANDARDNE POVPREČNI VOLUMEN RAZLIKA od Vn ODSTOPANJE od Vn PEF tarife N Vn 1V_ZGS 1V_POP 1V_ZGS 1V_POP 1V_ZGS 1V_POP SKUPINA AR SR AR SR m3 m3 m3 m3 m3 % % % % POK_SM_DRO 61 0,506 0,469 0,494 -0,037 -0,012 -7,4 17,2 -2,5 15,7 POK_SM_DEB 27 2,746 2,668 2,798 -0,078 0,052 -2,8 11,8 1,9 12,1 POK_SM 88 1,193 1,143 1,201 -0,05 0,008 –4,2 16,2 0,6 16,4 RAV_SM 10 1,363 1,476 1,476 0,113 0,113 8,3 26,9 8,3 26,9 RAV_JE 38 3,281 3,139 3,299 -0,142 0,018 –4,3 12,3 0,6 12,3 RAV_BU 21 0,524 0,426 0,523 -0,098 -0,001 -18,8 26,7 -0,3 18,5 RAV_IG 48 2,881 2,792 2,920 -0,089 0,039 -3,1 13,8 1,3 13,7 SM 98 1,211 1,177 1,229 -0,034 0,018 -2,8 17,9 1,5 18,1 IG 136 1,789 1,725 1,807 -0,064 0,018 -3,6 15,8 1,0 15,8 SKUPAJ 157 1,620 1,551 1,636 -0,069 0,016 –4,2 16,5 1,0 16,4 Na novo določene (ažurirane) PEF tarife (1V_POP) dajo v povprečju zelo dobro oceno volumna dreves, sedanje tarife (1V_ZGS) pa povprečno podcenjujejo volumen za -4,2 % (v primeru bukve za -18,8 %). PEF tarife (1V_ZGS) imajo srednjo napako ocene od -7,4 do 8,3 % (bukev -18,8 %), standardni odklon odstopanj pa od 11,8 do 26,9 %. PEF tarife (1V_POP) imajo srednjo napako ocene od -2,5 do 8,3 %, standardni odklon odstopanj pa od 12,1 do 26,9 %. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 125 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N 1113 3 2 JELKA 4 3 3 6 3 CO > T3 O GO O N O 0,75 - 0,5 -\- 0,25 4 0 ^| -0,25 7 -0,5 ~7\ -0,75 L ti I i 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV 0,75 E, 0,5 > "O o 0,25 00 N 0 >' -0,25 0) O -0,5 -0,75 3 5 6 2 3 2 } i i t I.......I.......I......I............I 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 45: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 126 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 46: Odstopanja volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po 2 premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,968893 za smreko, 0,955482 za jelko in 0,949374 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 127 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 4 16 18 21 N SMREKA 5 4 10 1 2 1 0,75 P CO ¦L 0,5 P > T3 O Q. O Q. 0,25 ° e|--*--t......+---+......$-- -0,25 » -0,5 O -0,75 C > ¦d o D. O a. >' co XI O CO c > Ti O Q. O Q. C0 Ti O 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N JELKA 111332843363 00 -§- 0,5 r 0,25 0 -0,25 - -0,5 -0,75 ; ; ; I ; - ! I l : : i i 4-i 4- i - ......i...... . t | ; t I l; ; i ! ! ! i ! : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV 3 5 6 2 3 2 0,75 0,5 0,25 0 -0,25 -0,5 -0,75 j.....f.....* " ¦¦" "'...............¦" "....." ......¦ _ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 47: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z ažuriranimi PEF tarifami (1V_POP) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 128 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 48: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z ažuriranimi PEF tarifami (1V_POP) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po 2 premerih; ocena pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,971690 za smreko, 0,953549 za jelko in 0,950485 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 129 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) sedanjih tarif (1V_ZGS) so sistematično negativna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so sistematično negativna in za večino dreves v intervalu ±25 %. Največja relativna odstopanja (%) so pri bukvi, nato pri jelki in smreki. Tanjša drevesa imajo večja relativna odstopanja kot debelejša. Absolutna odstopanja (m ) ažuriranih tarif (1V_POP) so enakomerna, razen pri debelejših smrekah so sistematično pozitivna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so enakomerna in za večino dreves v intervalu ±15 %. Glede vpliva lokacij (Pokljuka, Ravnik) in drevesnih vrst ni opaziti razlik. Pri najtanjših drevesih so ugotovljena večja negativna relativna odstopanja, pri najdebelejših pa pozitivna (do 25 %). Razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi (1V_POP) vrednostmi volumna dreves niso velike. Odstopanja so predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so PEF tarife, če so pravilno izbrane (1V_POP), pri naših podatkih dovolj zanesljive za oceno lesne zaloge. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 130 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.4 Lokalne enovhodne volumenske funkcije - tarife s polinomsko in eksponentno funkcijo 6.3.4.1 Lokalne enovhodne volumenske funkcije - tarife s polinomsko in eksponentno funkcijo Iz ocen pravih volumnov dreves (vn) sekcijskih meritev smo s pomočjo statistične metode regresijske analize izdelali lokalne enovhodne volumenske funkcije (tarife), in sicer z upoštevanjem enakih matematičnih funkcij, kot jih vsebujejo: PEF tarife, polinomska funkcija (1V_POL), enačba (17), Švicarske tarife, eksponenta funkcija (1V_EKS), enačba (22). Območje definiranosti volumenskih funkcij, torej interval, kjer je lokalna tarifa dovolj zanesljiva za uporabo (p = 0,05), smo izračunali s pomočjo srednjega premera in standardnega odklona, Preglednica 32. Lokalne tarife prikazujeta Preglednica 33, Preglednica 34. Preglednica 32: Območja definiranosti lokalnih tarif. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). LOKALNE N Dm SD MEJA ZAUPANJA pri t0,05 TARIFE SD .t Dmin Dmax SKUPINA cm cm cm cm cm POK_SM_DRO 61 22,4 5,4 10,8 12 33 POK_SM_DEB 27 47,2 8,9 17,8 29 65 RAV_SM 10 35,2 13,9 27,8 7 63 RAV_JE 38 50,7 14,8 29,6 21 80 RAV BU 21 22,2 7,7 15,4 7 38 SM 98 30,6 13,4 26,8 4 57 Preglednica 33: Lokalne tarife s polinomsko (1V_POL) volumensko funkcijo. Vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev, Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuka (l. 2004, N = 88). LOKALNE POLINOMS KA SKUPINA POK_SM_DRO POK_SM_DEB RAV_SM RAV_JE RAV_BU SM N 61 27 10 38 21 98 ENAČBA v„ = 0,244481-0,0378456 ^+0,00209906^ v„ = -0,900519+0,0370905rf+0,000821812rf 2 vn = -0,371409+0,0235036^+0,0006415? vn = -0,653426+0,023764 2 d+0,000981551 d vn = 0,0770595-0,014171^+0,00138729.^ vn = -0,318614+0,012664 2 TJ O d ° Q. -J -0,25 (/) .0 6 T3 ' -0,75 0,75 - C) L t_ 0,5 7 a - > 0,25 r O _l O 0 - 0_ - >' -0,25 - T_ - yj -0 5 - o - O - -0,75 L CO C > T5 O _l O CL (0 "O O 0,75 0,5 0,25 0 -0,25 -0,5 -0,75 4 16 18 21 N SMREKA 8 5 4 10 1 2 1_________ -t JS t......B J - :---i--l--- : - [ ' 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N JELKA 111332843363 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV 3___5 2 3 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 51: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_POL) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 135 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 52: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_POL) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena 2 pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,978577 za smreko, 0,955727 za jelko in 0,950293 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 136 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) lokalnih tarif s polinomsko (1V_POL) volumensko funkcijo so enakomerna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so enakomerna in za večino dreves v intervalu ±20 %. Glede vpliva rastišča in drevesnih vrst ni opaziti razlik. Pri najtanjših drevesih so ugotovljena ekstremna relativna odstopanja. Razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi (1V_POL) vrednostmi volumna dreves so minimalne. Odstopanja so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so lokalne tarife s polinomsko (1V_POL) volumensko funkcijo pri naših podatkih zanesljive (tudi zato, ker smo jih testirali na istih podatki, iz katerih so napravljene) ter nam lahko dajo dobre ocene srednjega volumna oz. lesne zaloge. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 137 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 O > O CO LU 0J5 r 0,5 ~r- 0,25 - 0 ~r- -0,25 -¦ ¦S -°-5 -0,75 - 0,75 C) h 0,5 r > 0,25 O CO 0 ^ LU >' -0,25 T— I/j T5 -0,5 -0,75 0,75 CO JE. 0,5 C > T3 O 0,25 CO LU 0 >' -0,25 "D O -0,5 -0,75 4 16 18 21 N SMREKA 5 4 10 1 2 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N JELKA 111332843363 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja N BUKEV 3 5 6 2 3 2 : ; : : ! ! ; : : ::!¦•:::: ; ; ! ! i | i I I ; ':¦ :!!:¦!! i i ; : i i , i i i : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Deb. stopnja Slika 53: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_EKS) glede na oceno pravega volumna (vn), po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE), smreka (N = 98), jelka (N = 38) in bukev (N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 138 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 54: Odstopanja volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_EKS) glede na oceno pravega volumna (vn). Relativno odstopanje (%) in primerjava lokacij; absolutno odstopanje (m3) po premerih; ocena 2 pravega volumna (v„) v primerjavi z izračunanim (R je 0,978891 za smreko, 0,959347 za jelko in 0,951922 za bukev). Ravnik (drevesa od 1 do 74), Pokljuka drogovnjak (75-152) in debeljak (153-179). Smreka (modra, N = 98), jelka (zelena, N = 38) in bukev (rdeča, N = 21). Za vsa drevesa (N = 157) sekcijskih meritev skupaj za Ravnik (l. 2003, N = 69) in Pokljuko (l. 2004, N = 88). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 139 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna odstopanja (m ) lokalnih tarif z eksponentno (1 V_EKS) volumensko funkcijo so enakomerna. Pri tanjših drevesih so absolutna odstopanja (m ) manjša kot pri debelejših. Relativna odstopanja (%) so enakomerna in za večino dreves v intervalu ±20 %. Glede vpliva rastišča in drevesnih vrst ni opaziti razlik. Pri najtanjših drevesih so ugotovljena ekstremna relativna odstopanja. Razlike med ocenami pravih (vn) vrednosti in izračunanimi (1V_EKS) vrednostmi volumna dreves so minimalne. Odstopanja so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so lokalne tarife z eksponentno (1V_EKS) volumensko funkcijo pri naših podatkih zanesljive (tudi zato, ker smo jih testirali na istih podatkih, na podlagi katerih so napravljene) ter nam lahko dajo dobre ocene srednjega volumna oz. lesne zaloge. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 140 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.3.5 Zanesljivost tarif pri manjših premerih (10-30 cm) 6.3.5.1 Zanesljivost tarifnih krivulj pri manjših premerih (10-30 cm) Na primeru lokalnih tarif, izračunanih iz sekcijskih meritev, smo preverili zanesljivost PEF tarif pri manjših premerih (10-30 cm). Primerjali smo tarife za polinomsko (tudi grafično) in eksponentno (samo tabelarično) izravnavo za smrekov drogovnjak na Pokljuki (POK_SM_DRO, Ndreves = 60) in za bukev na Ravniku (RAV_BU, Ndreves = 19), ki so zanesljive predvsem pri manjših premerih, glej poglavje 6.3.4. Za grafično predstavitev tarif med 10 in 90 cm pa smo vzeli lokalne tarife za smreko (POL_SM, Ndreves = 98) in bukev (POL_BU, Ndreves = 21). Za vse vrste PEF tarif in lokalne tarife smo izračunali volumne in absolutne ter relativne razlike v območju od 10 do 90 cm oz. območju definiranosti, Preglednica 36. Posebej smo za vse vrste PEF tarif in lokalne tarife izračunali volumne in absolutne ter relativne razlike v območju od 10 do 30 cm, kjer smo ugotovili največje razlike, Preglednica 37. Rezultate smo ločeno prikazali za območje od 10 do 90 cm premera in tudi samo za ožje območje, od 10 do 30 cm premera, Slika 55, Slika 56. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 141 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 36: Volumni, absolutne (m3) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003, N = 69) in za Pokljuko (l. 2004, N = 88). PEF tarife LOKALNE TARIFE ABS. RAZLIKE od tarife V8 REL. RAZLIKE od tarife V8 RAZRED 8 (16), k = 2,418 POL EKS RAZ. 8 POL EKS RAZ. 8 POL EKS D V8 P8 P8kor E8 SM BU SM BU P8 P8kor E8 SM BU SM BU P8 P8kor E8 SM BU SM BU cm m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 % % % % % % % 10 0,03 0,00 0,03 0,07 0,08 0,07 0,06 0,08 -0,03 0,00 0,04 0,05 0,04 0,03 0,05 -100,0 0,0 133,3 166,7 133,3 100,0 166,7 15 0,14 0,09 0,15 0,20 0,15 0,18 0,17 0,19 -0,05 0,01 0,06 0,01 0,04 0,03 0,05 -35,7 7,1 42,9 7,1 28,6 21,4 35,7 20 0,33 0,26 0,29 0,40 0,33 0,35 0,34 0,35 -0,07 -0,04 0,07 0,00 0,02 0,01 0,02 -21,2 -12,1 21,2 0,0 6,1 3,0 6,1 25 0,60 0,52 0,51 0,67 0,61 0,59 0,60 0,58 -0,08 -0,09 0,07 0,01 -0,01 0,00 -0,02 -13,3 -15,0 11,7 1,7 -1,7 0,0 -3,3 30 0,94 0,86 0,89 1,01 1,00 0,90 0,97 0,88 -0,08 -0,05 0,07 0,06 -0,04 0,03 -0,06 -8,5 -5,3 7,4 6,4 –4,3 3,2 -6,4 35 1,35 1,30 - 1,41 1,39 1,28 1,39 1,29 -0,05 - 0,06 0,04 -0,07 0,04 -0,06 -3,7 - 4,4 3,0 -5,2 3,0 –4,4 40 1,84 1,81 - 1,88 1,83 1,73 1,88 1,82 -0,03 - 0,04 -0,01 -0,11 0,04 -0,02 -1,6 - 2,2 -0,5 -6,0 2,2 -1,1 45 2,41 2,42 - 2,42 2,34 2,25 2,40 2,48 0,01 - 0,01 -0,07 -0,16 -0,01 0,07 0,4 - 0,4 -2,9 -6,6 -0,4 2,9 50 3,05 3,11 - 3,02 2,89 2,84 2,96 3,29 0,06 - -0,03 -0,16 -0,21 -0,09 0,24 2,0 - -1,0 -5,2 -6,9 -3,0 7,9 55 3,77 3,89 - 3,69 3,49 3,49 3,53 4,30 0,12 - -0,08 -0,28 -0,28 -0,24 0,53 3,2 - -2,1 -7,4 -7,4 -6,4 14,1 60 4,56 4,75 - 4,43 4,15 4,22 4,10 5,51 0,19 - -0,13 -0,41 -0,34 -0,46 0,95 4,2 - -2,9 -9,0 -7,5 -10,1 20,8 65 5,43 5,70 - 5,24 4,85 5,02 4,67 6,97 0,27 - -0,19 -0,58 -0,41 -0,76 1,54 5,0 - -3,5 -10,7 -7,6 -14,0 28,4 70 6,38 6,74 - 6,11 5,61 5,88 5,21 8,71 0,36 - -0,27 -0,77 -0,50 -1,17 2,33 5,6 - –4,2 -12,1 -7,8 -18,3 36,5 75 7,40 7,86 - 7,05 6,42 6,82 5,74 10,76 0,46 - -0,35 -0,98 -0,58 -1,66 3,36 6,2 - -4,7 -13,2 -7,8 -22,4 45,4 80 8,49 9,07 - 8,06 7,28 7,82 6,24 13,17 0,58 - -0,43 -1,21 -0,67 -2,25 4,68 6,8 - -5,1 -14,3 -7,9 -26,5 55,1 85 9,66 10,36 - 9,13 8,19 8,90 6,71 15,98 0,70 - -0,53 -1,47 -0,76 -2,95 6,32 7,2 - -5,5 -15,2 -7,9 -30,5 65,4 90 10,91 11,74 - 10,28 9,16 10,04 7,14 19,24 0,83 - -0,63 -1,75 -0,87 -3,77 8,33 7,6 - -5,8 -16,0 -8,0 -34,6 76,4 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 142 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 37: Volumni, absolutne (m3) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003, N = 69) in za Pokljuko (l. 2004, N = 98). PEF tarife LOKALNE TARIFE ABS. RAZLIKE od tarife V8 REL. RAZLIKE od tarife V8 RAZRED 8 (16), k = 2,418 POL EKS RAZ. 8 POL EKS RAZ. 8 POL EKS D V8 P8 P8kor E8 SM BU SM BU P8 P8kor E8 SM BU SM BU P8 P8kor E8 SM BU SM BU cm m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 % % % % % % % 10 0,03 0,00 0,03 0,07 0,08 0,07 0,06 0,08 -0,03 0,00 0,04 0,05 0,04 0,03 0,05 -100,0 0,0 133,3 166,7 133,3 100,0 166,7 11 0,04 0,01 0,05 0,09 0,08 0,09 0,08 0,10 -0,03 0,01 0,05 0,04 0,05 0,04 0,06 -75,0 25,0 125,0 100,0 125,0 100,0 150,0 12 0,06 0,02 0,08 0,11 0,09 0,11 0,10 0,12 -0,04 0,02 0,05 0,03 0,05 0,04 0,06 -66,7 33,3 83,3 50,0 83,3 66,7 100,0 13 0,09 0,04 0,10 0,14 0,11 0,13 0,12 0,14 -0,05 0,01 0,05 0,02 0,04 0,03 0,05 -55,6 11,1 55,6 22,2 44,4 33,3 55,6 14 0,11 0,06 0,12 0,17 0,13 0,15 0,14 0,16 -0,05 0,01 0,06 0,02 0,04 0,03 0,05 –45,5 9,1 54,5 18,2 36,4 27,3 45,5 15 0,14 0,09 0,15 0,20 0,15 0,18 0,17 0,19 -0,05 0,01 0,06 0,01 0,04 0,03 0,05 -35,7 7,1 42,9 7,1 28,6 21,4 35,7 16 0,17 0,11 0,17 0,24 0,18 0,21 0,19 0,22 -0,06 0,00 0,07 0,01 0,04 0,02 0,05 -35,3 0,0 41,2 5,9 23,5 11,8 29,4 17 0,21 0,15 0,20 0,27 0,21 0,24 0,22 0,24 -0,06 -0,01 0,06 0,00 0,03 0,01 0,03 -28,6 –4,8 28,6 0,0 14,3 4,8 14,3 18 0,25 0,18 0,22 0,31 0,24 0,27 0,26 0,28 -0,07 -0,03 0,06 -0,01 0,02 0,01 0,03 -28,0 -12,0 24,0 –4,0 8,0 4,0 12,0 19 0,29 0,22 0,25 0,36 0,28 0,31 0,30 0,31 -0,07 -0,04 0,07 -0,01 0,02 0,01 0,02 -24,1 -13,8 24,1 -3,4 6,9 3,4 6,9 20 0,33 0,26 0,29 0,40 0,33 0,35 0,34 0,35 -0,07 -0,04 0,07 0,00 0,02 0,01 0,02 -21,2 -12,1 21,2 0,0 6,1 3,0 6,1 21 0,38 0,30 0,32 0,45 0,38 0,39 0,38 0,39 -0,08 -0,06 0,07 0,00 0,01 0,00 0,01 -21,1 -15,8 18,4 0,0 2,6 0,0 2,6 22 0,43 0,35 0,36 0,50 0,43 0,44 0,43 0,43 -0,08 -0,07 0,07 0,00 0,01 0,00 0,00 -18,6 -16,3 16,3 0,0 2,3 0,0 0,0 23 0,48 0,40 0,41 0,56 0,48 0,49 0,48 0,48 -0,08 -0,07 0,08 0,00 0,01 0,00 0,00 -16,7 -14,6 16,7 0,0 2,1 0,0 0,0 24 0,54 0,46 0,46 0,61 0,55 0,54 0,54 0,52 -0,08 -0,08 0,07 0,01 0,00 0,00 -0,02 -14,8 -14,8 13,0 1,9 0,0 0,0 -3,7 25 0,60 0,52 0,51 0,67 0,61 0,59 0,60 0,58 -0,08 -0,09 0,07 0,01 -0,01 0,00 -0,02 -13,3 -15,0 11,7 1,7 -1,7 0,0 -3,3 26 0,66 0,58 0,58 0,73 0,68 0,65 0,66 0,63 -0,08 -0,08 0,07 0,02 -0,01 0,00 -0,03 -12,1 -12,1 10,6 3,0 -1,5 0,0 –4,5 27 0,72 0,65 0,64 0,80 0,75 0,71 0,73 0,69 -0,07 -0,08 0,08 0,03 -0,01 0,01 -0,03 -9,7 -11,1 11,1 4,2 -1,4 1,4 –4,2 28 0,79 0,72 0,72 0,87 0,83 0,77 0,80 0,75 -0,07 -0,07 0,08 0,04 -0,02 0,01 -0,04 -8,9 -8,9 10,1 5,1 -2,5 1,3 -5,1 29 0,86 0,79 0,80 0,93 0,91 0,83 0,88 0,82 -0,07 -0,06 0,07 0,05 -0,03 0,02 -0,04 -8,1 -7,0 8,1 5,8 -3,5 2,3 –4,7 30 0,94 0,86 0,89 1,01 1,00 0,90 0,97 0,88 -0,08 -0,05 0,07 0,06 -0,04 0,03 -0,06 -8,5 -5,3 7,4 6,4 –4,3 3,2 -6,4 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 143 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 55: PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna; črtkana - zunaj območja veljavnosti), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98, R2 je 0,965863) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21, R2 je 0,945627), 10-90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003) in za Pokljuko (l. 2004). Pri PEF tarifah pride do križanja tarif pri 45 cm. Od tega premera dalje ima največjo vrednost tarifa P8, najmanjšo tarifa E8, tarifa V8 pa leži vmes. Do premera 45 cm pa leži najvišje tarifa E8, nato tarifa V8 in potem tarifa P8. Pri premeru 32 cm začne tarifa P8kor hitro naraščati (tudi po definiciji velja samo do 25 cm premera). Slika 56: PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98, R2 je 0,965863) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21, R2 je 0,945627), 10-30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003) in za Pokljuko (l. 2004). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 144 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Zanimivo je, da ležijo v območju od 10 do 30 cm PEF tarife skoraj vzporedno. Najvišje leži tarifa E8, najnižje tarifa P8, vmes pa tarifa V8. Tarifa P8kor, ki ima višje vrednosti od tarife P8, se pri 30 cm dotakne tarife P8 in se pri 32 cm odcepi in postane nezanesljiva. Lokalni tarifi (POL_SM, POL_BU) ležita skoraj enako kot tarifa V8. Ker so P tarife pod 25 cm nezanesljive, saj dajo prenizek volumen, jih je treba za območje od 10 do 25 cm premera korigirati po enačbi (20). Primerjavo med osnovnimi P tarifami in korigiranimi Pkor za tri različne tarifne razrede (2, 5 in 8) prikazuje Slika 57. Slika 57: PEF tarife: P (polna črta) in Pkor tarifa (črtkana črta), različni tarifni razredi (zelena - 2. razred, rdeča - 5. razred in modra - 8. razred). P in Pkor tarifi se združita pri 23 cm premera, nato potekata skupaj in se ponovno razdružita pri 28 cm premera ne glede na tarifni razred. Pri izračunu absolutnih odstopanj smo za referenco vzeli tarifo V8 (ker naj bi bila konstruirana tako, da leži med tarifama E8 in P8) in jo primerjali z vsemi ostalimi tarifami, Slika 58, Slika 59. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 145 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 58: Absolutno odstopanje (m). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003) in za Pokljuko (l. 2004). g > 0,2 0,15 0,1 i i i i i I i i i i I i i i i I i i i j ~ : p. p" 0,05 : POL_BU I POL_SM ~—r---------_______ wn ——_ 0 -0,05 - r-_______^ PRkoP~-~-^^_^ j ~~~~^ : ~~^~~~~~~~?T~------t^S_____== ^^^- -0,1 -0,15 -0,2 t : : : : "i . . . 7 r . . . . i t r . . , , , D (cm) Slika 59: Absolutno odstopanje (m). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003) in za Pokljuko (l. 2004). Absolutna odstopanja so do 45 cm premera pri tarifi E8 pozitivna, pri tarifi P8 pa negativna. Pri 45 cm premera je točka, od katere dalje so odstopanja pri tarifi E8 negativna in pri tarifi P8 pozitivna. Tarifa P8kor ima manjša odstopanja od nekorigirane tarife P8. Absolutna odstopanja pri vseh PEF tarifah naraščajo do premera 25 cm, nato začnejo padati. Ko premer naraste nad 45 cm, se začnejo absolutna odstopanja PEF tarif spet povečevati. Lokalni tarifi (POL_SM, POL_BU) imata absolutna odstopanja podobna kot tarifa E8, le da prej (pri 28 cm premera) postanejo negativna. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 146 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Pri izračunu relativnih odstopanj smo za referenco vzeli tarifo V8 in jih primerjali z vsemi ostalimi tarifami, Slika 60, Slika 61. Slika 60: Relativno odstopanje (%). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-90 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003) in za Pokljuko (l. 2004). > i 50 40 30 20 10 -10 -20 -30 -40 -50 : ^ S-^_ : p—^. "^--^ E8 j j - ^^ ...EQL-BLL... - L^T"-- p^^ """POLlSM"""" V8 ~~~~~~~~~i : M ___________ PBkor : i : i P8 ^___ : j_^—-^ : \^^~- 10 15 2D D (cm) 25 3D Slika 61: Relativno odstopanje (%). PEF tarife: P8 (modra), P8kor (črna), V8 (rdeča) in E8 (zelena) ter lokalna tarifa POL_SM (oranžna, N = 98) in lokalna tarifa POL_BU (rožnata, N = 21), 10-30 cm. Sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003) in za Pokljuko (l. 2004). Relativna odstopanja so največja pri 10 cm, nato se konstantno zmanjšujejo. Pri 45 cm premera je točka, od katere dalje so odstopanja pri tarifi E8 pozitivna in pri tarifi P8 negativna. Tarifa P8kor ima do 35 cm premera manjša odstopanja od nekorigirane tarife P8. Ko premer naraste nad 45 cm, začnejo relativna odstopanja PEF tarif spet naraščati do Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 147 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 premera 65 cm (±10 %), nato padajo. Lokalni tarifi (POL_SM, POL_BU) imata relativna odstopanja podobna kot tarifa E8, le da prej (pri 32 oz. 34 cm premera) postanejo negativna. 6.3.5.2 Zanesljivost ocen volumna dreves pri manjših premerih (10–30 cm) Primerjali smo podatke za smrekov drogovnjak na Pokljuki (POK_SM_DRO, Ndreves = 60) in za bukev na Ravniku (RAV_BU, Ndreves = 19), za lokalne tarife, ki so zanesljive tudi pri manjših premerih glej poglavje 6.3.4. Analizo smo opravili po deb. stopnjah. Rezultate smo predstavili posebej za smreko, Preglednica 38, Slika 62, Slika 63, Slika 64, Slika 65, Slika 66, Slika 67 in posebej za bukev, Preglednica 39, Slika 68, Slika 69, Slika 70, Slika 71, Slika 72, Slika 73. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 148 Preglednica 38: Volumni, absolutne (m3) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 30 cm. Smreka (N = 60), sekcijske meritve za Pokljuko (l. 2004). Referenca PEF tarife LOKALNE TARIFE ABS. RAZLIKE od Vn_sm REL. RAZLIKE od Vn_sm Newton RAZRED 8 (16), k = 2,418 POL EKS RAZ. 8 POL EKS RAZ. 8 POL EKS DS DSm N V n sm V8 P8 P8kor E8 SM SM V8 P8 P8kor E8 SM SM V8 P8 P8kor E8 SM SM cm m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 % % % % % % 3 12,5 4 0,093 0,076 0,032 0,087 0,126 0,099 0,107 -0,017 -0,061 -0,006 0,033 0,006 0,014 -18,3 -65,6 -6,5 35,5 6,5 15,1 4 17,5 16 0,222 0,227 0,162 0,209 0,294 0,225 0,242 0,005 -0,060 -0,013 0,072 0,003 0,020 2,3 -27,0 -5,9 32,4 1,4 9,0 5 22,5 15 0,426 0,453 0,378 0,385 0,529 0,456 0,455 0,027 -0,048 -0,041 0,103 0,030 0,029 6,3 -11,3 -9,6 24,2 7,0 6,8 6 27,5 20 0,695 0,756 0,680 0,680 0,831 0,791 0,766 0,061 -0,015 -0,015 0,136 0,096 0,071 8,8 -2,2 -2,2 19,6 13,8 10,2 7 32,5 5 0,994 1,133 1,069 1,156 1,201 1,232 1,199 0,139 0,075 0,162 0,207 0,238 0,205 14,0 7,5 16,3 20,8 23,9 20,6 Preglednica 39: Volumni, absolutne (m3) in relativne (%) razlike med vrstami tarif od 10 do 30 cm. Bukev (N = 19), sekcijske meritve za Ravnik (l. 2003). Referenca PEF tarife LOKALNE TARIFE ABS. RAZLIKE od Vn_bu REL. RAZLIKE od Vn_bu Newton RAZRED 8 (16), k = 2,418 POL EKS RAZ. 8 POL EKS RAZ. 8 POL EKS DS DSm N Vn bu V8 P8 P8kor E8 BU BU V8 P8 P8kor E8 BU BU V8 P8 P8kor E8 BU BU cm m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 % % % % % % 3 12,5 3 0,087 0,076 0,032 0,087 0,126 0,117 0,129 -0,011 -0,055 0,000 0,039 0,030 0,042 -12,6 -63,2 0,0 44,8 34,5 48,3 4 17,5 5 0,266 0,227 0,162 0,209 0,294 0,254 0,261 -0,039 -0,104 -0,057 0,028 -0,012 -0,005 -14,7 -39,1 -21,4 10,5 –4,5 -1,9 5 22,5 6 0,377 0,453 0,378 0,385 0,529 0,461 0,453 0,076 0,001 0,008 0,152 0,084 0,076 20,2 0,3 2,1 40,3 22,3 20,2 6 27,5 2 0,725 0,756 0,680 0,680 0,831 0,736 0,719 0,031 -0,045 -0,045 0,106 0,011 -0,006 4,3 -6,2 -6,2 14,6 1,5 -0,8 7 32,5 3 0,967 1,133 1,069 1,156 1,201 1,082 1,075 0,166 0,102 0,189 0,234 0,115 0,108 17,2 10,5 19,5 24,2 11,9 11,2 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 149 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3 Slika 62: Absolutno odstopanje (m3) tarife V8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (l. 2004, N = 60). Slika 63: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (l. 2004, N = 60). Slika 64: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8kor od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (l. 2004, N = 60). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 150 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 65: Absolutno odstopanje (m3) tarife E8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (l. 2004, N = 60). Slika 66: Absolutno odstopanje (m3) lokalne tarife (1V_POL) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, drogovnjak, Pokljuka (l. 2004, N = 60). Slika 67: Absolutno odstopanje (m3) lokalne tarife (1V_EKS) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE),. Smreka, drogovnjak, Pokljuka (l. 2004, N = 60). Posamezne enovhodne funkcije se med seboj glede zanesljivosti razlikujejo. V našem primeru ima za smreko najmanjšo napako tarifa V8, odstopanja pri vseh deb. stopnjah so Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 151 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 podobna in enaka nič (ni večje sistematične napake). Tarifa P8 ima negativno sistematično napako, ki se pri 3., 4., 5. in 6. deb stopnji povečuje, nato pa zmanjšuje. Tarifa P8kor ima podobno, vendar manjšo sistematično napako. Tarifa E8 ima pozitivno sistematično napako, ki pa je enakomerna pri vseh deb. stopnjah. Pri izboru tarife za en razred nižje (npr. E7/8) bi bila lahko odstopanja enaka nič. Pri izravnavi lokalnih tarif s polinomsko funkcijo (1V_POL) so odstopanja pri 3. deb. stopnji pozitivna, nato so blizu nič in pri 7. deb. stopnji spet pozitivna. Pri izravnavi lokalnih tarif z eksponentno funkcijo (1V_EKS) so odstopanja pri 3. in 4. deb. stopnji pozitivna, nato negativna in pri 7. deb. stopnji so spet pozitivna. Pri nižjih premerih se v tem primeru eksponentna funkcija izkaže za zanesljivejšo od polinomske. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 152 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 68: Absolutno odstopanje (m3) tarife V8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (l. 2003, N = 19). N 3 5 6 2 3 0,3 q 0.2 > 0,1 1 o -0,2 -0,3 ! ! ! \ - C...............: :......___ \ 3 4 5 6 7 Deb. stopnja Slika 69: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (l. 2003, N = 19). Slika 70: Absolutno odstopanje (m3) tarife P8kor od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (l. 2003, N = 19). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 153 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3 Slika 71: Absolutno odstopanje (m3) tarife E8 od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (l. 2003, N = 19). N 3 5 6 2 3 0,3 co 0,2 E_ > 0,1 o d o Q_ ž' -0,1 "D ° -0,2 -0,3 - - r r t L 3 4 5 6 7 Deb. stopnja Slika 72: Absolutno odstopanje (m3) lokalne tarife (1V_POL) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (l. 2003, N = 19). Slika 73: Absolutno odstopanje (m3) lokalne tarife (1V_EKS) od ocene prave vrednosti (vn) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, Ravnik, (l. 2003, N = 19). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 154 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Posamezne enovhodne funkcije se med seboj razlikujejo glede zanesljivosti. V našem primeru so za bukev rezultati pri 6. in 7. deb. stopnjo nezanesljivi, saj le-ti vsebujeta le dve oz. tri drevesa! Najboljši rezultat dobimo pri lokalnih tarifah ne glede na tip funkcije. Tu ni opaziti sistematične napake. Pri tarifi V8 je ugotovljena negativna sistematična napaka, ki pa se z deb. stopnjami zmanjšuje. Pri tarifi P8 pa se negativna sistematična napaka povečuje. Prav tako pri tarifi P8kor, le da je tukaj napaka manjša. Tarifa E8 ima pozitivno sistematično napako, ki se povečuje. Pravilna je uporaba korigiranih PEF tarif za premere pod 25 cm. Eksponentna funkcija je pri manjših premerih bolj zanesljiva kot polinomska. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 155 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.4 ANALIZA VPLIVA DEJAVNIKOV NA ZANESLJIVOST DOLOČANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI 6.4.1 Meritve d, h in d7 na drevesih na izbranih stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode Na 76 vzorčnih ploskvah v GGE Predmeja (Nploskev = 38, Ndreves = 494) in Poljane (Nploskev = 38, Ndreves = 351) smo izmerili 845 dreves. Nekatere ploskve, za katere se je na terenu izkazalo, da se nahajajo v mešanih sestojih, smo v raziskavi upoštevali dvakrat, torej kot ploskve, na katerih rastejo smreke, in kot ploskve, na katerih rastejo bukve, ali kot ploskve, na katerih rastejo jelke. Seveda, če je na njih raslo dovolj dreves različnih drevesnih vrst (smreka, jelka in bukev), da smo jih lahko upoštevali ločeno po drevesnih vrstah, Slika 7, Slika 8. Razdelitve po prvi kombinaciji faktorjev (KOM1), ki upošteva za boniteto rastišča aktualni razred PEF tarif, prikazuje Preglednica 40. Preglednica 40: Razdelitev vzorčnih ploskev (Nploskev = 76) in dreves (N = 845) d, h, d7 meritev po prvi kombinaciji faktorjev (KOM1). Poljane (l. 2005, Nploskev = 38, Ndreves = 351 ) in Predmeja (l. 2005, Nploskev 38, Ndreves = 494). LOKACIJA FAKTORJI KOM1 ŠTEVILO RAZVOJNA FAZA RASTIŠČE DREVESNA VRSTA PLOSKEV DREVES Poljane drogovnjak srednje smreka 121 3 66 Poljane drogovnjak dobro smreka 131 3 58 Poljane drogovnjak dobro bukev 132 5 50 Poljane debeljak dobro smreka 231 15 106 Poljane debeljak dobro bukev 232 6 41 Poljane debeljak dobro jelka 233 6 30 SKUPAJ 38 351 Predmeja drogovnjak slabo smreka 111 5 63 Predmeja drogovnjak slabo bukev 112 6 86 Predmeja drogovnjak srednje smreka 121 2 32 Predmeja drogovnjak srednje bukev 122 3 61 Predmeja debeljak slabo smreka 211 6 64 Predmeja debeljak slabo bukev 212 6 73 Predmeja debeljak srednje smreka 221 5 61 Predmeja debeljak srednje bukev 222 5 54 SKUPAJ 38 494 SKUPAJ 76 845 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 156 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Pri naši raziskavi smo se osredotočili na: dve drevesni vrsti: o smreko (SM), o bukev (BU), o jelko (JE) pa smo obravnavali le tam, kjer se je slučajno pojavila, tri bonitete rastišča, ki izhajajo iz aktualne razdelitve PEF tarif: o slabo (SLR), o srednje (SRR), o dobro (DBR), dve razvojni fazi: o drogovnjak (DRO), o debeljak (DEB). 6.4.1.1 Obračun podatkov in analiza 6.4.1.1.1 Izračun sestojnih parametrov za ploskve Za vsako ploskev (Nploskev = 76) posebej smo izračunali višinsko krivuljo, z njo pa na podlagi Dm in Dd tudi Hm in Hd. Za oceno bonitete rastišča smo izračunali SI50, določen na podlagi švicarskih tablic (EAFV, 1968) in SI100, določen na podlagi slovaških tablic (Halaj in sod., 1987 cit. po Kotar, 2003). Sestojne parametre smo pripisali datotekam s podatki o ploskvah in o drevesih. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 157 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.4.1.2 Analiza vpliva dejavnikov na volumen drevesa Različni dejavniki lahko različno vplivajo na zanesljivost ocene volumna drevesa. Če skupine dreves oz. vzorčne ploskve na podlagi teh dejavnikov razvrstimo v homogene skupine (rastiščne stratume), lahko izboljšamo zanesljivost ocene volumna drevesa. S statistično metodo analize variance (večfaktorska ANOVA) smo testirali vpliv bonitete rastišča, starosti in socialnega položaja na volumen drevesa. Drevesa smo razdelili v naslednje skupine, s čimer smo zagotovili homogenost varianc med posameznimi skupinami: razvojna faza, definirana s starostjo (STS), razdeljena v dva razreda: o drogovnjak (Ndreves = 477), STS < 80 let, oznaka 1, o debeljak (Ndreves = 525), STS > 80 let, oznaka 2, boniteta rastišča, definirana z rastiščnim indeksom (SI50), razdeljena v tri razrede: o slabo (Ndreves = 193), SI50 < 15, oznaka 1, o srednje (Ndreves = 452), 16 < SI50< 22, oznaka 2, o dobro (Ndreves = 357), SI50> 23, oznaka 3, socialni položaj: o nadraslo (Ndreves = 168), oznaka 1, o soraslo (Ndreves = 604), oznaka 2, o podraslo (Ndreves = 203), oznaka 3. V model smo debelino drevesa (premer) vključili kot sospremenljivko (covariate). Analizirali smo drevesni vrsti smreko in bukev. Rezultate prikazujeta Preglednica 41, Preglednica 42. Za boljši grafični prikaz vpliva analiziranih dejavnikov po skupinah, smo boniteto rastišča predstavili s kombinacijo BON_RAZxDS, to je treh bonitetnih razredov (določenih na podlagi SI50) pomnoženih z deb. stopnjami. Razvojno fazo sestoja pa s kombinacijo STS_RAZxDS, to je dveh razredov razvojne faze (določenih na podlagi starosti sestoja, STS) pomnoženih z deb. stopnjami, Slika 74, Slika 75, Slika 76, Slika 77. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 158 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 41: Analiza variance za primer smreke. Drevesa (N = 548) sekcijskih meritev (Pokljuka, l. 2004, Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). VIR VARIABILNOSTI OZNAKA VSOTA KVADRATOV ODSTOPANJ STOPINJE PROSTOSTI POVPREČEN KVADRAT F P-VREDNOST ss d. f. MS SOSPREMENLJIVKA premer D 1846,53 1 1846,53 5242,58 0,0000 DEJAVNIKI boniteta rastišča BON_RAZ 74,68 2 37,34 106,01 0,0000 razvojna faza STS_RAZ 2,43 1 2,43 6,9 0,0089 socialni položaj SOC 21,32 2 10,66 30,27 0,0000 OSTANEK 190,55 541 0,35 SKUPAJ 2135,51 547 Pri smreki je vpliv vseh treh testiranih dejavnikov (bonitete rastišča, razvojne faze in socialnega položaja) statistično značilen (p = 0,05). Slika 74: Vpliv bonitete rastišča za primer smreke, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 548) sekcijskih meritev (Pokljuka, l. 2004, Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Boniteta rastišča vpliva na rast tarifne krivulje, na boljših rastiščih (večje višine dreves) je tarifna krivulja bolj strma in leži višje, torej volumen drevesa hitreje narašča. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 159 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N 52 74 62 59 2D 11 1 1 6 5 3 9 24 23 3B 34 36 29 31 14 11 6 f 4 ¦ | I i \ ! 1 j i ! i i ! __•__i....i..... ¦; > ! i ! i > ! t-< .~~5 drag nvnjak -i .....P ¦TT"T"!""i..... : debfeljak ! 3 4 5 6 7 8 9 1D 3 4 5 6 7 B 9 10 11 12 13 14 15 16 Deb. stopnja Slika 75: Vpliv razvojne faze za primer smreke, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 548) sekcijskih meritev (Pokljuka, l. 2004, Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Starost sestoja oz. razvojna faza vpliva na lego tarifne krivulje, pri starejših sestojih leži namreč tarifna krivulja višje, torej imajo enako debela drevesa pri starejših sestojih večji volumen (višjo tarifo) kot v mlajših sestojih. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 160 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 42: Analiza variance za primer bukve. Drevesa (N = 386) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). VIR VARIABILNOSTI OZNAKA VSOTA KVADRATOV ODSTOPANJ STOPINJE PROSTOSTI POVPREČEN KVADRAT F P-VREDNOST ss d. f. MS SOSPREMENLJIVKA premer D 319,17 1 319,17 1931,46 0,0000 DEJAVNIKI boniteta rastišča BON_RAZ 6,24 2 3,12 18,88 0,0000 razvojna faza STS_RAZ 0,04 1 0,04 0,23 0,6314 socialni položaj SOC 2,05 2 1,02 6,19 0,0023 OSTANEK 62,63 379 0,17 SKUPAJ 390,12 385 Pri bukvi je vpliv vseh dveh testiranih dejavnikov (bonitete rastišča in socialnega položaja) statistično značilen (p = 0,05), vpliv razvojne faze pa ne. Slika 76: Vpliv bonitete rastišča za primer bukve, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 386) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Boniteta rastišča vpliva na rast tarifne krivulje, na boljših rastiščih (večje višine dreves) je tarifna krivulja bolj strma in leži višje, torej volumen drevesa hitreje narašča. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 161 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 77: Vpliv razvojne faze za primer bukve (N = 386), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Starost sestoja oz. razvojna faza vpliva na lego tarifne krivulje, pri starejših sestojih leži namreč tarifna krivulja višje, torej imajo enako debela drevesa pri starejših sestojih večji volumen (višjo tarifo) kot v mlajših sestojih. Zaradi majhnega števila zelo debelih bukev v vzorcu je analiza v tem območju nezanesljiva. V analiziranih primerih se je izkazalo, da pri smreki in bukvi vsi analizirani dejavniki: boniteta rastišča, razvojna faza (definirana ali s starostjo ali z dominantnim premerom) in socialni položaj, značilno vplivajo na razlike v volumnu dreves istega premera. Zato je za zanesljivo izbiro tarife oz. stratifikacijo podatkov potrebno upoštevati vse te dejavnike. Pri enodobnih sestojih je potrebno s starostjo ažurirati tarife, saj pride zaradi vpliva razvojne faze do povečevanja (preskoka) tarifnih nizov. Pri poststratifikaciji, ki smo jo uporabili v nadaljevanju naloge za izračun lokalnih tarif, smo upoštevali naslednje dejavnike: lokacija (Poljane, Predmeja), drevesna vrsta (smreka, jelka, bukev), razvojna faza (drogovnjak, debeljak), definirana z dominantnim premerom (Dd), boniteta rastišča (dobro, srednje, slabo), definirana z rastiščnim indeksom (SI50). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 162 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5 UGOTAVLJANJE USTREZNE METODE ZA OCENO VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI 6.5.1 Novi metodi ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z eno vhodnimi funkcijami 6.5.1.1 Izračun regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R) Regionalne dvovhodne deblovnice, ki smo jih s pomočjo statistične metode multiple regresijske analize, za vse tri drevesne vrste (smreka, jelka, bukev) in za obe lokaciji (Poljane, Predmeja) izračunali iz referenčnih volumnov dreves (vr), prikazuje Preglednica 43. Območje definiranosti volumenskih funkcij, torej interval, kjer je regionalna dvo vhodna deblovnica dovolj zanesljiva za uporabo (p = 0,05), smo izračunali s pomočjo srednjega premera in standardnega odklona, Preglednica 44. Preglednica 43: Regionalne dvovhodne deblovnice (2V_R, Nenačb = 5). Vsa drevesa (N = meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). 845) d, h, d7 REGIONALNE ENAČBA R2 SEV SEV% DVOVHODNE N m % OZNAKA ENAČBE 2V_R_POLJ_SM 230 vr = 0,0946456+0,0000729943.d2.h–0,0000019427.d2.h. (ln(d))2–0,000534763.d2+0,000521672.d.h– 0,0179981.h+0,00668044.d 0,992919 0,22 8,8 2V R POLJ JE 30 vr = 4,65537–0,000334973.d2.h+ 0,00000923471.d2.h. (ln(d))2+0,00381128.d2+0,0165748.d.h–0,213905.h– 0,310166.d 0,966787 0,35 11,1 2V_R_POLJ_BU 91 vr = –0,333008+0,0000810758.d2.h–0,00000153173.d2.h. (ln(d))2–0,000283781.d2–0,00163705.d.h+0,0202577.h+ 0,0220682.d 0,981403 0,20 17,1 2V_R_PRED_SM 220 vr = 0,627112–0,0000315668.d2.h+3,58781e–7.d2.h. (ln(d))2+0,000980409.d2+0,00362973.d.h–0,0348878.h– 0,0608468.d 0,976882 0,16 14,5 2 V_R_PRED_B U 274 vr = 0,0290797+0,000198102.d2.h–0,0000076399.d2.h. (ln(d))2+0,000465708.d2–0,00329526.d.h+ 0,0344955.h–0,0177669.d 0,957293 0,17 21,5 Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami, znaša od 8,8 do 21,5 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisnima spremenljivkama d in h, je velik; R znaša v vseh primerih od 0,95 do 0,99. Izračunali smo povprečni volumen drevesa, razliko od referenčnega volumna drevesa (vr) ter srednjo napako ocene (AR) in standardni odklon odstopanj (SR). Primerjavo med različnimi regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R) in referenčnimi volumni dreves (vr) za lokaciji in drevesne vrste prikazuje Preglednica 45. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 163 Preglednica 44: Območja definiranosti regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R, Nenaab = 5). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). REGIONALNE PODATKI DEFINIRANOST FUNKCIJ DVOVHODNE PREMER VIŠINA MEJA ZAUPANJA pri t0,05 MEJA ZAUPANJA pri t0,05 OZNAKA ENAČBE LOKACIJA DREVESNA VRSTA N Dm SD SD .t Dmin Dmax Hm SD SD .t Hmin Hmax cm cm cm cm cm m m m m m 2V R POLJ SM Poljane smreka 230 37,8 20,3 40,6 0 78 28,4 12,4 24,8 4 53 2V R POLJ JE Poljane jelka 30 45,6 15,5 31,0 15 77 33,1 9,2 18,4 15 52 2V R POLJ BU Poljane bukev 91 30,9 15,4 30,8 0 62 22,7 7,4 14,8 8 37 2V R PRED SM Predmeja smreka 220 32,2 15,2 30,4 2 63 21,0 7,2 14,4 7 35 2 V_R_PRED_B U Predmeja bukev 274 29,1 14,0 28,0 1 57 19,6 6,2 12,4 7 32 Zaradi omejenega števila dreves, ki smo jih uporabili za konstrukcijo regionalnih dvovhodnih deblovnic, so le-te zanesljive le na določenem intervalu debeline in višine dreves (meja zaupanja), kar je treba pri uporabi volumenskih funkcij in izvrednotenju rezultatov seveda upoštevati. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 164 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Odstopanja po deb. stopnjah za posamezne regionalne dvovhodne deblovnice (2V_R) prikazujejo Slika 78, Slika 79, Slika 80, Slika 81, Slika 82. Preglednica 45: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti regionalnih dvovhodnih deblovnic (2V_R, Nenačb = 5) med lokacijama in drevesnimi vrstami. Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). REGIONALNE POVPREČNI VOLUMEN RAZLIKA od Vr ODSTOPANJE od Vr DVOVHODNE N Vr 2V_R 2V_R 2V_R LOKACIJA DREVESNA VRSTA AR SR m3 m3 m3 % % Poljane smreka 230 2,455 2,455 0,000 0,0 8,7 Poljane jelka 30 3,163 3,163 0,000 0,0 9,7 Poljane bukev 91 1,147 1,147 0,000 0,0 16,4 Predmeja smreka 220 1,116 1,116 0,000 0,0 14,3 Predmeja bukev 274 0,802 0,802 0,000 0,0 21,2 Poljane skupaj 351 2,177 2,176 0,001 0,0 10,0 Predmeja skupaj 494 0,942 0,942 0,000 0,0 17,6 SKUPAJ skupaj 845 1,455 1,455 0,000 0,0 13,0 Izračunane regionalne dvovhodne deblovnice so brez sistematične napake. Standardni odklon odstopanj pa je od 8,7 do 21,2 %. N 27 32 23 26 13 9 10 11 12 18 21 12 10 6 -----.------*-----f----f-----j------i-----j-----j-----?-----j-----i-----T------:*-----+ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 78: Absolutno odstopanje (m3) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_POLJ_SM) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka (N = 230), drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 165 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N 3121 1452434 1,5 CO > "O ° 0,5 LU I 3 o o CL CC1 -0,5 >' ("M m -1 "O O -1,5 - - :....... ....... .....H ...... ; = . i 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 79: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_POLJ_JE), glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka (N = 30), drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005). Slika 80: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_POLJ_BU) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev (N = 91), drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 166 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 27 31 25 21 23 17 22 20 14 10 8 1 1 > "O o tO Q1 LU CL o:1 >' CM l/i "O O 1,5 - 0,5 I -0,5 I -1 - -1,5 ; \ : \ -.......=?.....^......f.....t.....*...... ......i-.....\ :: :......|...... .......\- : \ : ! ! j \ 3 4 5 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 81: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_PRED_SM) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka (N = 220), drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005). Deb. stopnja Slika 82: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R_PRED_BU) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev (N = 274), drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005). Regionalne dvovhodne deblovnice so zanesljive pri vseh deb. stopnjah. Največje razlike so pri drevesni vrsti jelke (mali vzorec, 30 dreves). Odstopanja so razumljivo večja pri deb. stopnjah, v katerih je manj dreves. Sklepamo lahko, da so regionalne dvovhodne deblovnice (2V_R) dovolj zanesljive za izračun regionalnih referenčnih volumnov dreves (vrr). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 167 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5.1.2 Stratifikacija in izračun lokalnih tarif (1 V_L) Ploskve smo ponovno razdelili glede na kombinacije faktorjev tako, da smo boniteto rastišča ocenili na podlagi SI50. Po našem mnenju so švicarske tablice (EAFV, 1968) s katerimi smo izračunali SI50 za naše razmere zanesljivejše kot slovaške (Halaj in sod., 1987 cit. po Kotar, 2003), s katerimi smo izračunali SI100. S tem smo oblikovali homogene rastiščne stratume, Preglednica 46. Preglednica 46: Razdelitev vzorčnih ploskev (Nploskev = 76) in dreves (N = 845) d, h, d7 meritev po drugi kombinaciji faktorjev (KOM2). Poljane (l. 2005, Nploskev = 38, Ndreves = 351) in Predmeja (l. 2005, Nploskev = 38, Ndrves = 494). LOKACIJA FAKTORJI KOM2 ŠTEVILO RAZVOJNA FAZA RASTIŠČE DREVESNA VRSTA PLOSKEV DREVES Poljane drogovnjak srednje bukev 122 2 23 Poljane drogovnjak dobro smreka 131 3 56 Poljane drogovnjak dobro bukev 132 1 10 Poljane debeljak slabo jelka 213 1 5 Poljane debeljak srednje bukev 222 6 47 Poljane debeljak srednje jelka 223 4 19 Poljane debeljak dobro smreka 231 18 174 Poljane debeljak dobro bukev 232 2 11 Poljane debeljak dobro jelka 233 1 6 SKUPAJ 38 351 Predmeja drogovnjak slabo bukev 112 3 47 Predmeja drogovnjak srednje smreka 121 3 48 Predmeja drogovnjak srednje bukev 122 2 28 Predmeja debeljak slabo smreka 211 7 50 Predmeja debeljak slabo bukev 212 6 73 Predmeja debeljak srednje smreka 221 6 90 Predmeja debeljak srednje bukev 222 8 101 Predmeja debeljak dobro smreka 231 2 32 Predmeja debeljak dobro bukev 232 1 25 SKUPAJ 38 494 SKUPAJ 76 845 V posamezni stratum (homogeno rastišče) se je uvrstilo od 1 do 18 ploskev oz. od 5 do 174 dreves. Velikost stratuma (število ploskev in dreves v posameznem stratumu) lahko pomembno vpliva na zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev. Za vsak stratum (določen na podlagi drevesne vrste, razvojne faze in bonitete rastišča) smo s pomočjo statistične metode nelinearne regresijske analize iz regionalnih referenčnih volumnov dreves (vrr), izračunanih z regionalnimi dvovhodnimi deblovnicami (2V_R), izračunali lokalno tarifo (1V_L). Vsakemu stratumu smo zapisali tudi oznako najbolj podobnega tarifnega niza PEF tarif (1 V_O), Preglednica 48, Slika 83, Slika 84. Območje definiranosti volumenskih funkcij, torej interval, kjer je lokalna tarifa dovolj zanesljiva za uporabo (p = 0,05), smo izračunali s pomočjo srednjega premera in standardnega odklona, Preglednica 47. STRATUM OZNAKA 1122 1131 1132 1213 1222 1223 1231 1232 1233 2112 2121 2122 2211 2212 2221 2222 2231 2232 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 168 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 47: Območja definiranosti lokalnih tarif (1V_L, NSfratumov = 18). Vsa drevesa (N = 845) d, h, dj meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). LOKALNE N Dm SD MEJA ZAUPANJA pri t0,05 TARIFE SD .t -^min -^max STRATUM cm cm cm cm cm 1V_L_1122 23 20,0 7,6 15,2 5 35 1V_L_1131 56 19,7 5,3 10,6 9 30 1V_L_1132 10 23,3 7,7 15,4 8 39 IV L 1213 5 30,6 20,5 41,0 0 72 IV L 1222 47 33,3 15,0 30,0 3 63 1V_L_1223 19 47,3 13,6 27,2 20 75 1V_L_1231 174 43,6 20,0 40,0 4 84 1V_L_1232 11 50,8 11,5 23,0 28 74 IV L 1233 6 53,0 9,7 19,4 34 72 IV L 2112 47 16,6 5,6 11,2 5 28 1V_L_2121 48 16,8 4,3 8,6 8 25 1V_L_2122 28 17,5 5,9 11,8 6 29 1V_L_2211 50 42,7 13,1 26,2 17 69 IV L 2212 73 37,5 15,3 30,6 7 68 1V_L_2221 90 38,4 13,3 26,6 12 65 1V_L_2222 101 33,3 11,8 23,6 10 57 1V_L_2231 32 21,6 7,3 14,6 7 36 1V_L_2232 25 24,3 7,5 15,0 9 39 Odstopanja od referenčnih volumnov (vr) dreves po deb. stopnjah za posamezne lokalne tarife (1V_L) za stratume prikazujejo Slika 85, Slika 86, Slika 87, Slika 88, Slika 89, Slika 90, Slika 91, Slika 92,Slika 93, Slika 94, Slika 95, Slika 96, Slika 97, Slika 98, Slika 99, Slika 100, Slika 101, Slika 102. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 169 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 48: Lokalne tarife (1V_L, Nstratumov = 18). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). LOKALNE ENAČBA R SEV SEV% 1V_O TARIFE N m3 % STRATUM 1V_L_1122 23 vrr = exp(–1 1,4533+3,53056.ln(' -0,5 w 3 -i -1,5 I ! " " \ . - \ I l 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 85: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1122, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 23). N 9 21 13 11 2 1,5 I 1 -o 0,5 CO >' -0,5 t/j S -i -1,5 l \ I : I \ I 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 86: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 1131, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 56). N 12 3 2 2 1,5 1 1 -a 0,5 CM CO ^ 0 >' -0,5 S -i -1,5 I I I .....4......*..... i.....s...... :¦ lf I I 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 87: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1132, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 10). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 172 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 CO E, > T3 O CO CM J >' TD O 3 0 0 N 0 1 0 0 0 0 1 1.5 1 0,5 0 -0,5 -1 -1,5 -'- : : : ! i : : : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Deb. stopnja 13 14 15 16 17 ____________3 referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka, stratum 1213, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 5). 1.5 CO E 1 > o 0,5 CM CM CM 0 _l' >' -0,5 ai T3 O -1 -1,5 3727 12 54021121 —\.....4......*.....j.....i......$.....i.....-i......j......J.....i- 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 89: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1222, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 47). 1,5 CO E 1 > o 0,5 CO CM CM 0 J >' -0,5 ai -a O -1 -1,5 001210332313 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 90: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka, stratum 1223, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 19). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 173 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N 18 11 10 15 11 9 10 11 12 18 21 12 10 6 1.5 CO E 1 > ¦o o 0,5 CO CM 0 J >' -0,5 O -1 -1,5 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 91: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 1231, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 147). Slika 92: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 1232, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 11). N 12 0 111 1,5 1 1 > -o 0,5 o CO CO CM 0 J >' -0,5 S -i -1,5 r ~_ I 1 I I I t ! ! ::»::::: 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 93: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Jelka, stratum 1233, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 6). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 174 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N 20 14 9 2 1 1 1.5 7 m 1 r E > 0,5 r ¦o o CM CM 0 r J - I -0,5 _ -> Ti -1 r U -1,5 L 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 94: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2112, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 47). Slika 95: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2121, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 48). N 9 11 4 2 2 1,5 CO E 1 > "O o 0,5 CM CM CM 0 J >' -0,5 *- "D O -1 -1,5 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 96: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2122, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 28). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 175 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 97: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2211; drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 50). N 7524 10 13 11 87031 011 \ \ i -it! ? 'i T i I 1 ; i i i i ' | : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja 1,5 CO E 1 > o 0,5 CN CN CN 0 J >' -0,5 CO O -1 -1,5 Slika 98: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2212; drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 73). N 3 5 2 13 16 9 12 10 8 7 3 1 1 j: i ___J?__ ...i.. -i- Y i ¦j-4 i-U- -----i-----r---- -¦ ¦- ----- i : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja 1.5 E 1 > ¦o o 0,5 CN CN CN 0 J >' -0,5 C/i ¦o O -1 -1.5 Slika 99: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Smreka, stratum 2221, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 90). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 176 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N 4 10 17 8 10 21 11 12 6 0 2 1.5 CO E 1 > "O o 0,5 CM CM CM CM 0 J >' -0,5 *~~ O -1 -1,5 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 100: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2222, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 101). N 5 7 10 5 3 2 1.5 . C) (- > T5 U,b O m (N n CM _l' >' -0,5 * ¦o o 0,5 CM CO CM CM 0 J >' -0,5 ¦D O -1 -1,5 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Deb. stopnja Slika 102: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po deb. stopnjah, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Bukev, stratum 2232, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 25). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 177 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Stratumi na Poljanah so manj homogeni kot na Predmeji. Stratuma 2231 in 2232 sta bila uvrščena v razvojni fazi debeljaka (zaradi dominantnih dreves; ravno na meji), vendar pa gre v resnici za drogovnjake. 6.5.1.2.1 Izbor optimalnega niza PEF tarif Optimalni niz PEF tarif (1V_O) smo izbrali tako, da smo potek krivulje lokalne tarife (1V_L) na območju definiranosti na grafikonih primerjali s 60 nizi (krivuljami) PEF tarif, Slika 103. Izbrani niz (vrsto in razred) PEF tarif (E5/6) na primeru stratuma 2222 prikazuje Preglednica 48. Slika 103: Izbor optimalnega niza PEF tarif (1 V_O), primer za stratum 2222 (rdeča), bukev, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 101). Postopek primerjalne izbire optimalnega niza PEF tarif je zamuden in do neke mere tudi subjektiven. V prihodnje bi ta postopek lahko nadomestili tako, da bi na treh točkah (npr. Dm, ±SD) lokalne tarifne krivulje izračunali volumen drevesa, s pomočjo računalnika pa bi nato izbrali tisti tarifni niz PEF tarif, ki bi za dane tri točke imel najmanjše odstopanje. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 178 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5.2 Analiza zanesljivosti ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev, ugotovljene s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS), z optimalno izbranimi PEF tarifami (1V_0) in z lokalnimi tarifami (1V_L) 6.5.2.1 Zanesljivost tarif Za vsa drevesa (Ndreves = 845) d, h, d7 meritev smo izračunali povprečni volumen drevesa, razliko od referenčnega volumna drevesa (vr) ter srednjo napako ocene (AR) in standardni odklon odstopanj (SR). Primerjavo med tarifami, in sicer med dvema vrstama PEF tarif, sedanjimi (1V_ZGS) in optimalnimi (1V_O) ter lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčne volumne dreves (vr) za stratume in lokaciji ter drevesne vrste prikazujeta Preglednica 49, Preglednica 50. Odstopanja po stratumih za posamezne vrste tarif (1V_ZGS, 1V_O, 1V_L) prikazujejo Slika 104, Slika 105, Slika 106. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 179 Preglednica 49: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti dveh vrst PEF tarif (1V_ZGS, 1V_O) in lokalnih tarif (1V_L) po stratumih (Nstratumov = 18). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494).__________________________________________________ TARIFE POVPREČNI VOLUMEN RAZLIKA od Vr ODSTOPANJE od Vr 1V N Vr 1V_ZGS 1V_O 1V_L 1V_ZGS 1V_O 1V_L 1V_ZGS 1V_O 1V_L STRATUM AR SR AR SR AR SR m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 % % % % % % 1V_L_1122 23 0,277 0,382 0,275 0,293 0,105 -0,002 0,016 37,8 69,0 -0,9 30,5 5,6 32,2 1V_L_1131 56 0,286 0,349 0,292 0,294 0,063 0,006 0,008 22,2 41,7 2,2 21,4 2,9 21,1 1V_L_1132 10 0,481 0,534 0,476 0,459 0,053 -0,005 -0,022 11,0 25,7 -1,0 11,5 –4,6 13,4 1V_L_1213 5 1,658 1,374 1,646 1,710 -0,284 -0,012 0,052 -17,1 24,4 -0,7 27,1 3,1 9,3 1V_L_1222 47 1,209 1,554 1,193 1,187 0,345 -0,016 -0,022 28,6 57,9 -1,3 20,4 -1,8 16,6 1V_L_1223 19 3,276 2,739 3,268 3,211 -0,537 -0,008 -0,065 -16,4 22,7 -0,2 14,2 -2,0 13,3 1V_L_1231 174 3,154 2,740 3,143 3,148 -0,414 -0,011 -0,006 -13,1 24,2 -0,4 16,5 -0,2 15,0 1V_L_1232 11 3,308 3,419 3,346 3,363 0,111 0,038 0,055 3,4 18,8 1,2 19,8 1,6 18,6 1V_L_1233 6 4,060 3,350 3,972 4,202 -0,710 -0,088 0,142 -17,5 18,8 -2,2 5,7 3,5 6,5 1V_L_2112 47 0,162 0,180 0,160 0,155 0,018 -0,002 -0,007 10,7 24,1 -1,2 26,0 –4,5 26,8 1V_L_2121 48 0,155 0,180 0,152 0,150 0,025 -0,003 -0,005 16,4 34,5 -1,6 34,8 -3,2 26,1 1V_L_2122 28 0,199 0,247 0,195 0,207 0,048 -0,004 0,008 24,0 36,5 -2,2 23,9 3,8 23,4 1V_L_2211 50 1,734 1,628 1,770 1,737 -0,106 0,036 0,003 -6,1 20,0 2,1 18,4 0,2 17,6 1V_L_2212 73 1,067 1,163 1,069 1,071 0,096 0,002 0,004 9,0 27,1 0,2 23,9 0,4 21,6 1V_L_2221 90 1,566 1,518 1,603 1,572 -0,048 0,037 0,006 -3,1 20,9 2,4 16,6 0,4 14,2 1V_L_2222 101 1,140 1,051 1,131 1,133 -0,089 -0,009 -0,007 -7,8 25,6 -0,8 24,5 -0,6 23,3 1V_L_2231 32 0,327 0,409 0,334 0,322 0,082 0,007 -0,005 25,0 45,0 2,1 29,9 -1,5 26,9 1V_L_2232 25 0,543 0,520 0,546 0,540 -0,023 0,003 -0,003 –4,3 15,9 0,5 16,5 -0,7 14,2 Srednja napaka ocene pri stratumih je največja pri sedanjih PEF tarifah (1V_ZGS) in znaša od -17,5 do 37,8 %. Standardni odklon odstopanj znaša od 15,9 do 69,0 %. Če pa izberemo razred PEF tarif optimalno (1V_O), dobimo zelo zanesljivo oceno, in sicer znaša srednja napaka ocene pri stratumih od -2,2 do 2,4 %. Standardni odklon odstopanj znaša od 5,7 do 34,8 %. PEF tarife so torej lahko zelo zanesljive (lega in oblika krivulj je primerna), če so le pravilno izbrane za določen stratum. Pri lokalnih tarifah (1V_L) so nekaj večja odstopanja, in sicer znaša srednja napaka ocene od -4,6 do 5,6 %; standardni odklon odstopanj pa je od 6,5 do 32,2 %. Večje odstopanje lokalnih tarif je lahko posledica izbora tipa krivulje (eksponentne) oz. tega, da smo srednjo napako ocene izračunali glede na srednje drevo, kjer so se PEF tarife izkazale za ustreznejše. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 180 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Preglednica 50: Primerjava povprečnih volumnov dreves in zanesljivosti dveh vrst PEF tarif (1V_ZGS, 1V_O) in lokalnih tarif (1V_L) za lokaciji (Poljane, Predmeja), po drevesnih vrstah (smreka, jelka, bukev) in skupaj. Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). TARIFE POVPREČNI VOLUMEN RAZLIKA od Vr ODSTOPANJE od Vr 1V DREVESNA VRSTA N Vr 1V_ZGS 1V_O 1V_L 1V_ZGS 1V_O 1V_L 1V_ZGS 1V_O 1V_L SKUPINA AR SR AR SR AR SR m3 m3 m3 m3 m3 m3 m3 % % % % % % Poljane smreka 230 2,455 2,158 2,449 2,453 -0,297 -0,006 -0,002 -12,1 27,1 -0,3 18,4 -0,1 16,8 Poljane jelka 30 3,163 2,634 3,138 3,159 -0,529 -0,025 -0,004 -16,7 22,2 -0,8 13,5 -0,1 11,8 Poljane bukev 91 1,147 1,371 1,143 1,144 0,224 -0,004 -0,003 19,5 48,6 -0,4 25,5 -0,2 22,9 Poljane skupaj 351 2,177 1,995 2,169 2,174 -0,182 -0,008 -0,003 -8,4 29,5 -0,4 19,1 -0,1 17,3 Predmeja smreka 220 1,116 1,090 1,140 1,118 -0,026 0,024 0,002 -2,3 24,6 2,2 20,6 0,2 18,5 Predmeja bukev 274 0,802 0,801 0,799 0,800 -0,001 -0,003 -0,002 -0,2 29,2 -0,4 27,1 -0,3 25,3 Predmeja skupaj 494 0,942 0,930 0,951 0,941 -0,012 0,009 -0,001 -1,3 26,9 0,9 23,7 -0,1 21,8 SKUPAJ smreka 450 1,801 1,636 1,809 1,800 -0,165 0,008 -0,001 -9,2 28,5 0,5 20,1 0,0 18,3 SKUPAJ jelka 30 3,163 2,634 3,138 3,159 -0,529 -0,025 -0,004 -16,7 22,2 -0,8 13,5 -0,1 11,8 SKUPAJ bukev 365 0,888 0,943 0,885 0,886 0,055 -0,003 -0,002 6,2 38,8 -0,4 26,8 -0,3 24,7 SKUPAJ skupaj 845 1,455 1,372 1,457 1,453 -0,083 0,002 -0,002 -5,7 31,4 0,1 21,8 -0,1 19,8 Pri uporabi sedanjih PEF tarif dobimo večjo napako na Poljanah kot na Predmeji. Na Poljanah je povprečni volumen smreke podcenjen za -12,1 %, jelke za -16,7 %, bukev pa je precenjena za 19,5 %. Standardni odklon odstopanj je od 22,2 do 48,6 %. Z uporabo optimalno izbranih PEF tarif (1V_O) in lokalnih tarif (1V_L) dobimo zelo zanesljivo oceno povprečnega volumna drevesa (od -0,8 do 2,2 %), ne glede na lokacijo in drevesno vrsto. Standardni odklon odstopanj je od 11,8 do 27,1 %. Sklepamo lahko, da sta novi metodi, torej metoda optimalnega izbora PEF tarif (1V_O) in metoda lokalnih tarif (1V_L) ustrezni za zanesljivo oceno volumna dreves in lesne zaloge sestojev. Pri uporabi sedanjih tarif pa je pri analiziranih podatkih volumen drevesa in s tem tudi sedanja lesna zaloga podcenjena za -5,7 %. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 181 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 104: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na referenčni volumen (vr) po stratumih (Nstratumov = 18), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). N 23 5B 10 5 47 19 174 11 6 47 4B 23 50 73 90 101 32 25 1,5 E, > ¦o O O 0,5 C/3 "O O -0,5 ---- -- .....3 «-—4----i-—-< ------i.....' '.....i-—-'- """] [..... > ----4----4----~ t.....i.....f~~ i—-i-—« e 1122 1131 1132 1213 1222 1223 1231 1232 1233 2112 2121 2122 2211 2212 2221 2222 2231 2232 stratum Slika 105: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z optimalnimi PEF tarifami (1V_O) glede na referenčni volumen (vr) po stratumih (Nstratumov = 18), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 182 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 N CO > o > O 23 56 10 E 47 19 174 11 E 47 4B 28 50 73 30 101 32 25 1,5 i i i .....J...... - 0,5 0 0,5 i i : i — ~*.....f-- --i- -- = E-----I '"I r- i.....¦ ;.....3 """"": r--r-r-r-T-T--r-i i i i i i i i i [ i i i i i i i i i U-4--4-4---4.....f-4-4-4--:::::::: i i i i i i i i i i i i i i i i .....i...... i i i 1,5 i i i ... __J____ 1122 1131 1132 1213 1222 1223 1231 1232 1233 2112 2121 2122 2211 2212 2221 2222 2231 2232 stratum Slika 106: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po stratumih (Nstratumov = 18), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Vsa drevesa (N = 845) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351) in Predmeja (l. 2005, N = 494). Večja odstopanja so pri stratumih na Poljanah kot pri stratumih na Predmeji. Odstopanja pri sedanjih PEF tarifah (1V_ZGS) so večja kot pri optimalno izbranih PEF tarifah (1 V_O) ali lokalnih tarifah (1 V_L). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 183 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5.2.2 Zanesljivost tarif po ploskvah Ker je pri ugotavljanju lesne zaloge z vzorčnimi ploskvami pomembna tudi zanesljivost ocene lesne zaloge na vsaki ploskvi, smo za obe lokaciji in za vse tri vrste tarif (1V_ZGS, 1V_O, 1V_L) izračunali absolutna odstopanja (m ) od referenčnega volumna drevesa (vr) po ploskvah, kar prikazujejo Slika 107, Slika 108, Slika 109, Slika 110, Slika 111, Slika 112. 3 20 4 24 10 24 10 24 4 10 10 7 5 4 18 7 14 9 10 7 9 14 13 16 3 9 6 5 6 0 4 4 6 4 6 6 5 3 "O 0.5 O W O CD N, -0.5 C/j "D o ,s i i i i i t i i i j i i j -r--j>-r-r-f-r-- 32 33 35 30 27 38 39 49 31 42 43 34 45 40 47 40 49 50 51 52 53 54 99 100101102104105100107108100112113114115110120 zap. št. ploskve Slika 107: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Nploskev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351). zap. št. ploskve Slika 108: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z optimalnimi PEF tarifami (1V_O) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Nploskev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 184 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 3 20 24 10 24 10 24 19 10 7 4 IS 7 14 9 10 7 9 14 13 IS 3 9 S 6 S 8 4 4 6 4 S 6 5 3 t........................................ 2 _:..:..:.4.4.4.4.4..:..:..:..:.4.4.4.4..:..:..:..:..l..l..l..l.^.4.4.4.4..l..l..l..^4.4.4..l..l..l..l_ r____ 1.6 co E , -LLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLL- - i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i - .::::::::::::::: : _ *Z* D.6 "O o 0 : : : : j..........j..........- l :.L. ....., : : i i ; i : '........| i ! : : : ;i;; :: . 1 ::::;;;::::;;;;:;;;f:T:f;i( t i i i j j - > -0.J -TTTTTTTrTTTTTTTTrrr|-rrrrrr^-rr-r-r -T. 05 -i "O o .,, ¦ ; ; ; L L L L L ; ; ; ; L L L L ; ; ; ; L L L L L L L L L L L L L L L L L L L L " : i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i : -........................................- -! - : : : ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ : : : : ¦ ¦ ¦ ¦ : : : : r r r r r ¦ ¦ ¦ ¦ r r r r ¦ ¦ ¦ ¦ r r r - 2.6 ^ r--r--r--^-^-^-^^--r--r--r--r--^-^-^-^-r--r--r--r--^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^-^--^-^-^ _ ¦ 37 38 39 49 41 42 43 44 46 = zap. št. ploskve i 69 ol 52 63 64 99 IDO 191 19! 194 196 IDS 1D7 IDS 1D9 11! 113 114116 119 129 Slika 109: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Nploskev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 351). Odstopanja na Poljanah se zelo razlikujejo med posameznimi ploskvami in glede na vrsto tarif. V splošnem velja, da so odstopanja pri sedanjih PEF tarifah (1V_ZGS) večja kot pri optimalno izbranih PEF tarifah (1 V_O) ali lokalnih tarifah (1 V_L). 15 27 11 14 0 12 7 14 17 27 3 12 16 20 10 11 17 14 10 14 18 13 10 15 8 0 5 10 10 18 13 25 S 12 5 10 17 ¦ CO "> —: "O O CO O N "O O -.44- ....+.+.+..........+.. SE 56 57 E3 &j 6G SI 62 63 64 65 66 67 80 60 70 71 72 73 74 SO 81 92 33 84 9S ;:& c;7 0 31 92 03 34 L zap. št. ploskve Slika 110: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega s sedanjimi PEF tarifami (1V_ZGS) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Nploskev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 494). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 185 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 15 27 11 14 9 12 7 14 17 27 3 12 16 20 10 11 17 14 10 14 18 13 10 15 9 9 5 10 10 18 13 25 5 12 5 16 17 4 CO E , > o O >' V) O _ J., j. .j., j l.A..$..L. \.. T..*.. 4.. t--4-4- -t-- i :iiifiti:!iiiiiiit ..{..;..I.4..1..; t-i-T-i- 4--,- -1- .+~*-r-j-.r-rr-vr-; 55 56 57 55 59 60 61 62 13 64 6f>" 66 37 6S 69 76 71 72 73 74 86 čl 82 S3 84 25 65 87 88 89 90 3"! 92 93 iJ4 95 ^ zap. št. ploskve Slika 111: Absolutno odstopanje (m) volumna dreves, izračunanega z optimalnimi PEF tarifami (1V_O) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Nploskev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 494). 15 27 11 14 9 12 7 14 17 27 3 12 16 20 ID 11 17 14 ID 14 18 13 10 IS 9 9 5 10 10 IS 13 26 5 12 S 18 17 CO L "O o > C/3 ' "O O -,, ,-4--t-4- 55 66 57 58 69 SO 61 62 E 6; Oš 68 70 71 77 7 -m-t-Hi-tit : 84 85 86 87 i zap. št. ploskve Slika 112: Absolutno odstopanje (m ) volumna dreves, izračunanega z lokalnimi tarifami (1V_L) glede na referenčni volumen (vr) po ploskvah (Nploskev = 38), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 494). Odstopanja med posameznimi ploskvami se na Predmeji bistveno manj razlikujejo od odstopanj na Poljanah, prav tako pa so tudi manjše razlike glede na vrsto tarif. Ponovno lahko potrdimo, da so na primeru Predmeje sedanje tarife ustrezneje izbrane kot na primeru Poljan. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 186 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5.3 Višina dreves in višinske krivulje Za izbrane stratume na lokacijah Poljane in Predmeja, v katerih je bilo več kot 50 dreves, smo izdelali višinske krivulje ter primerjali razlike med oceno prave srednje sestojne višine (Hm) in srednjo sestojno višino (Hm'), ki smo jo izračunali s pomočjo višinske krivulje (iz Dm). Za posamezni stratum smo izračunali, koliko dreves bi morali izmeriti za zanesljivo oceno srednje sestojne višine in konstruiranje višinske krivulje ob dani vzorčni napaki (E je 10 %, 5 % in 1 %), Preglednica 51. Višinske krivulje za vsak stratum po socialnih položajih prikazujejo Slika 113, Slika 114, Slika 115, Slika 116, Slika 117, Slika 118. Odstopanja med ocenami pravih višin (h) posameznih dreves in višinami dreves (h'), izračunanimi s pomočjo sestojne višinske krivulje, pa prikazujejo Slika 119, Slika 120, Slika 121, Slika 122, Slika 123, Slika 124. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 187 Preglednica 51: Višinske krivulje za izbrane stratume (Nstratumov = 6) za lokaciji (Poljane, Nstratumov = 2; Predmeja, Nstratumov = 4). Izbrana drevesa (N = 544 ) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 230) in Predmeja (l. 2005, N = 314). STRATUM PREMER MEJA ZAUPANJA pri t0,05 VIŠINA VIŠINSKA KRIVULJA DOPUSTNI E% N Dm SD KV SD 2 Dmin Dmin Hm Hm' SD KV h = (d/(a+b.d))3+1,3 R2 SEh SEh% 1 5 10 cm cm % cm cm cm m m m % m % n n n 1131 56 19,7 5,28 26,9 10,6 9 30 16,9 17,3 3,48 20,6 h = (d/(1,91460+0,299909.d))3+1,3 0,76061 1,70 10,1 408 16 4 SOC1 in 2 40 21,5 4,97 23,1 9,9 12 31 17,7 18,0 3,35 18,9 h = (d/(2,19334+0,289028.d))3+1,3 0,76192 1,64 9,2 341 14 3 SOC3 16 15,1 2,68 17,7 5,4 10 20 14,7 14,9 2,90 19,7 h = (d/(2,01423+0,286182.d))3+1,3 0,65561 1,70 11,6 534 21 5 1231 174 43,6 19,98 45,8 40,0 4 84 32,1 34,7 11,92 37,1 h = (d/(2,95338+0,242743.d))3+1,3 0,89981 3,77 11,8 554 22 6 SOC1 in 2 148 48,6 17,11 35,2 34,2 14 83 35,1 36,9 9,88 28,1 h = (d/(3,17652+0,238747.d))3+1,3 0,84913 3,84 10,9 478 19 5 SOC3 26 15,1 6,75 44,8 13,5 2 29 14,6 15,2 6,10 41,8 h = (d/(2,36854+0,258329.d))3+1,3 0,81198 2,64 18,1 1310 52 13 2211 50 42,7 13,07 30,6 26,1 17 69 24,1 25,1 5,72 23,7 h = (d/(2,52285+0,288758.d))3+1,3 0,81530 2,46 10,2 416 17 4 SOC1 in 2 42 48,3 10,18 21,1 20,4 28 69 25,3 26,4 4,05 16,0 h = (d/(2,61173+0,287439.d))3+1,3 0,60541 2,55 10,1 404 16 4 SOC3 8 26,4 15,04 57,0 30,1 0 56 17,7 19,7 8,77 49,5 h = (d/(2,62966+0,279294.d))3+1,3 0,95212 1,92 10,8 471 19 5 2221 90 38,4 13,25 34,5 26,5 12 65 25,2 26,3 6,11 24,2 h = (d/(2,55965+0,275459.d))3+1,3 0,84051 2,44 9,7 376 15 4 SOC1 in 2 76 41,1 11,93 29,0 23,9 17 65 26,5 27,3 4,96 18,7 h = (d/(2,50919+0,276675.d))3+1,3 0,76711 2,39 9,0 326 13 3 SOC3 14 23,7 10,30 43,4 20,6 3 44 17,9 18,9 6,86 38,3 h = (d/(2,74419+0,268369.d))3+1,3 0,82512 2,87 16,0 1025 41 10 2212 73 37,5 15,35 40,9 30,7 7 68 17,6 18,6 4,83 27,4 h = (d/(1,69036+0,341907.d))3+1,3 0,43578 3,63 20,6 1691 68 17 SOC1 in 2 54 44,0 11,34 25,8 22,7 21 67 19,6 19,7 3,82 19,5 h = (d/(1,25351+0,349973.d))3+1,3 0,03666 3,75 19,2 1473 59 15 SOC3 19 19,1 8,78 46,1 17,6 1 37 12,2 12,6 2,87 23,5 h = (d/(0,76963+0,404762.d))3+1,3 0,13023 2,68 21,9 1925 77 19 2222 101 33,3 11,75 35,3 23,5 10 57 24,1 25,2 5,65 23,4 h = (d/(2,03675+0,286075.d))3+1,3 0,76618 2,73 11,3 512 20 5 SOC1 in 2 87 35,3 10,65 30,2 21,3 14 57 25,1 25,8 4,76 19,0 h = (d/(2,02007+0,286817.d))3+1,3 0,67644 2,71 10,8 465 19 5 SOC3 14 21,1 11,19 53,1 22,4 0 43 18,1 19,5 7,06 39,0 h = (d/(2,21066+0,275379.d))3+1,3 0,82010 2,99 16,6 1098 44 11 Združevanje podatkov po socialnih položajih do neke mere izboljša zanesljivost višinske krivulje. Vendar je tudi višinska krivulja, konstruirana za cel stratum, dovolj zanesljiva predvsem pri soraslih in nadraslih drevesih. R2 se po stratumih zelo razlikuje, saj zavzema vrednosti od 0,43 do 0,90. Standardna napaka ocene srednje sestojne višine, izračunane s pomočjo višinskih krivulj, znaša od 9,0 do 21,9 %. Število dreves, ki jih je potrebno izmeriti za zanesljivo konstruiranje višinske krivulje in izračun srednje sestojne višine, je različno, povprečno pa pri vzorčni napaki E je 1 % znaša 660 dreves, pri 5 % 26 dreves in pri 10 % 7 dreves. Iz podatkov naših meritev lahko izračunamo, da bi bila, če bi v stratum vključili 50 dreves, vzorčna napaka ocene srednje sestojne višine 3,5 %, če 100 dreves 2,5 %, če 150 dreves 2,0 % in če 200 dreves 1,7 %. Za zanesljivo (E < 2,5 %) konstruiranje višinske krivulje in izračun srednje sestojne višine je torej potrebno, da stratum vsebuje med 100 in 200 dreves. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 188 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 113: Višinska krivulja za stratum 1131. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (¦, N = 40, R je 0,76192) ter socialnega položaja 3 (n, N = 16, R je 0,65561). Smreka, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 56, R2 je 0,76061). Slika 114: Višinska krivulja za stratum 1231. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (¦, N = 148, R je 0,84913) ter socialnega položaja 3 (n, N = 26, R je 0,81198). Smreka, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 174, R2 je 0,89981). Pri stratumu 1231 opazimo, da je »sestavljen« iz dveh homogenih skupin dreves, ki bi jih bilo dobro ločiti. To je posledica tega, da smo v analizo vključili tudi 11 ploskev posebne raziskave mikrorastiščnega vpliva na zanesljivost tarif, ki so na najboljših rastiščih. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 189 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 115: Višinska krivulja za stratum 2211. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (¦, N = 42, R je 0,60541) ter socialnega položaja 3 (n, N = 8, R2 je 0,95212). Smreka, drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 50, R2 je 0,81530). Slika 116: Višinska krivulja za stratum 2221. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 («,N = 76, R je 0,76711) ter socialnega položaja 3 (n, N = 14, R je 0,82512). Smreka, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 90, R je 0,84051). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 190 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 117: Višinska krivulja za stratum 2212. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (•, N = 54, R je 0,03666) ter socialnega položaja 3 (o, N = 19, R je 0,13023). Bukev, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 73, R2 je 0,43578). Slika 118: Višinska krivulja za stratum 2222. Drevesa socialnih položajev 1 in 2 (•, N = 87, R je 0,67644) ter socialnega položaja 3 (o, N = 14, R je 0,82010). Bukev, drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 101, R2 je 0,76618). Sestojna višinska krivulja in krivulja za sorasla ter nadrasla drevesa se zelo dobro ujemata. Pri smreki opazimo, da leži višinska krivulja za podrasla drevesa (soc. položaj 3) višje kot za sorasla in nadrasla drevesa (soc. položaj 1 in 2). To pomeni, da imajo podrasla drevesa pri isti višini tanjši premer oz. da so podrasla drevesa pri enakem premeru višja. To velja seveda le za skupino dreves tanjših premerov, kjer prevladujejo podrasla drevesa. Glede sestojne tarife bi to lahko pomenilo, da socialni položaj bistveno ne vpliva na tarifo, saj se manjše debeline dreves kompenzirajo z večjo višino in volumen ostane isti. Pri bukvi višinska krivulja za podrasla drevesa ne leži višje kot za sorasla in nadrasla drevesa. Opozoriti je treba, da je socialni položaj drevesa definiran kot položaj posameznega drevesa glede na sosednja drevesa in ne glede na (absolutni) višinski razred! Pri združevanju (poststratifikaciji) dreves v posamezen stratum smo združili drevesa iz različnih vzorčnih ploskev, ki so ležale v podobnih, vendar ne točno enakih sestojih. Tako Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 191 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 ima lahko drevo enakega premera in tudi višine na različnih vzorčnih ploskvah različen socialni položaj, kar se opazi tudi pri prikazu sestojne višinske krivulje. Preglednica 52: Primerjava odstopanj ocen srednjih sestojnih višin (Hm, Hm'), izračunanih kot aritmetična sredina pravih (h) in s pomočjo višinske krivulje izračunanih (h') višin posameznih dreves po stratumih (Nstratumov = 6) za lokaciji (Poljane, Nstratumov = 2; Predmeja, Nstratumov = 4). Izbrana drevesa (N = 544) d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 230) in Predmeja (l. 2005, N = 314). VIŠINE POVPREČNA VIŠINA RAZLIKA od Hm ODSTOPANJE od Hm STRATUM N Hm Hm' Hm' Hm' AR SR m m m % % 1131 56 16,9 16,8 -0,1 -0,2 9,9 SOC1 in 2 40 17,7 18,0 0,3 1,3 9,2 SOC3 16 14,7 14,0 -0,7 –4,7 11,9 1231 174 32,1 32,0 -0,1 -0,3 11,7 SOC1 in 2 148 35,1 35,3 0,2 0,6 11,0 SOC3 26 14,6 12,7 -1,9 -12,8 21,7 2211 50 24,1 24,1 0,0 0,1 10,0 SOC1 in 2 42 25,3 25,5 0,2 0,6 9,8 SOC3 8 17,7 17,0 -0,7 -3,7 10,9 2221 90 25,2 25,2 0,0 0,1 9,6 SOC1 in 2 76 26,5 26,5 0,0 0,0 8,9 SOC3 14 17,9 18,1 0,2 0,8 15,0 2212 73 17,6 17,6 0,0 -0,1 20,2 SOC1 in 2 44 19,6 19,2 -0,4 -1,6 18,9 SOC3 19 12,2 13,1 0,9 7,0 26,0 2222 101 24,1 24,1 0,0 0,0 11,2 SOC1 in 2 87 25,1 25,1 0,0 0,2 10,7 SOC3 14 18,1 17,7 -0,4 -1,8 15,8 Srednja odstopanja med višinami dreves, izračunanimi z višinskimi krivuljami (h') in ocenami pravih (h) višin dreves, so za posamezni stratum od -0,3 do 0,1 %. Sklepamo lahko, da je Pettersonova funkcija ustrezna za prilagoditev višinske krivulje. Po soc. položajih so odstopanja večja (od -12,8 do 7,0 %), kar je do neke mere posledica manjšega števila dreves posameznega soc. položaja. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 192 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 119: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 1131, smreka. Drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 56). N 44 104 26 o o c/> -2 ! ! ! T j j z = - r I _ _ I I 1 2 3 Soc. položaj Slika 120: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 1231, smreka. Drevesa d, h, d7 meritev, Poljane (l. 2005, N = 174). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 193 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 121: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 2211, smreka. Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 50). Slika 122: Absolutno odstopanje višine dreves, izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h) po socialnem položaju, stratum 2221, smreka. Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 90). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 194 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 123: Absolutno odstopanje višine dreves izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h), po socialnem položaju, stratum 2212, bukev. Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 73). o 0 -«i -2 - 6 N 79 14 " - - -""""" _ 2 Soc. položaj 3 Slika 124: Absolutno odstopanje višine dreves izračunane z višinsko krivuljo (h') glede na oceno prave višine dreves (h), po socialnem položaju, stratum 2222, bukev. Drevesa d, h, d7 meritev, Predmeja (l. 2005, N = 101). Odstopanja med soc. položaji znotraj stratumov so velika in se razlikujejo pri posameznih stratumih. Odvisna so od drevesne vrste in števila dreves v posameznem stratumu. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 195 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.5.4 Analiza faktorja oblike dreves (F) Analizo odstopanja Fne/Fref za posamezne drevesne vrste glede na Hd in po deb. stopnjah prikazujejo Slika 125, Slika 126, Slika 127, Slika 128, Slika 129, Slika 130. Slika 125: Razmerje Fne/Fref pri smreki glede na dominantno višino (Hd), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 545) sekcijskih meritev (Pokljuka, l. 2004, Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Pri nižjih višinskih razredih (do 20 m) je Fne bistveno večji kot Fref. Nato do višinskega razreda 34 ni razlik med Fne in Fref. Pri višinskih razredih, večjih od 36 m, pa je Fne bistveno manjši kot Fref. Iz tega lahko sklepamo, da dajo nemške dvovhodne deblovnice za smreko pri nižjih višinskih razredih prevelike volumne dreves, pri višjih razredih pa premajhne. Slika 126: Razmerje Fne/Fref pri smreki glede na deb. stopnje, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 545) sekcijskih meritev (Pokljuka, l. 2004, Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 196 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Pri nižjih deb. stopnjah (4., 5., in 6.) je Fne bistveno večji kot Fref. Nato pa ni razlik med Fne in Fref. Sklepamo lahko, da dajo nemške dvovhodne deblovnice za smreko pri nižjih deb. stopnjah prevelike volumne dreves. Slika 127: Razmerje Fne/Fref pri jelki glede na dominantno višino (Hd), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 65) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Poljane, l. 2005). Pri jelki nismo odkrili razlik med Fne in Fref glede na višinske razrede. Iz tega lahko sklepamo, da dajo nemške dvovhodne deblovnice za jelko prave ocene volumnov dreves. Slika 128: Razmerje Fne/Fref pri jelki glede na deb. stopnje, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 65) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Poljane, l. 2005). Razlik med Fne in Fref smo odkrili pri 4. in 5. deb. stopnji, vendar sta vsebovali premalo dreves, za zanesljivo oceno. Sklepamo lahko, da dajo nemške dvovhodne deblovnice za jelko prave ocene volumnov dreves. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 197 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Slika 129: Razmerje Fne/Fref pri bukvi glede na dominantno višino (Hd), sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 386) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Pri vseh višinskih razredih je Fne bistveno večji kot Fref. Iz tega lahko sklepamo, da dajo nemške dvovhodne deblovnice za bukev pri vseh višinskih razredih prevelike volumne dreves. Slika 130: Razmerje Fne/Fref pri bukvi glede na deb. stopnje, sredina (mean) ± standardna napaka (SE). Drevesa (N = 386) sekcijskih meritev (Ravnik, l. 2003) in d, h, d7 meritev (Predmeja, Poljane, l. 2005). Pri vseh deb. stopnjah je Fne bistveno večji kot Fref, z deb. stopnjami se razlika povečuje. Iz tega spet lahko sklepamo, da dajo nemške dvovhodne deblovnice za bukev pri vseh deb. stopnjah prevelike volumne dreves. Zaradi primerjave referenčnih volumnov dreves (švicarske trovhodne volumenske funkcije) z volumni nemških dvovhodnih deblovnic, ki ne upoštevajo istih posameznih delov drevesa v volumnu drevesa, je del razlik tudi posledica tega. Predvsem pri bukvah nastane razlika zaradi (ne)upoštevanja debeljših vej, čeprav tega pri analizi dreves sekcijskih meritev (tanjše bukve) nismo odkrili. Nemške dvovhodne deblovnice dajo pri naših drevesih napačne ocene volumna dreves zato, ker so sestavljene na podlagi dreves, ki se glede na faktor oblike drevesa (f) razlikujejo od naših dreves (tudi zaradi različnih definicij volumna dreves). To smo opazili pri bukvah in pri tanjših ter zelo debelih smrekah. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 198 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.6 ANALIZA ZANESLJIVOSTI OCENE KOLIČINE DREVESNE BIOMASE IZ OCENE LESNE ZALOGE 6.6.1 Zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji Ocena stanja lesne zaloge, ki je objavljena v poročilu o Gozdnih fondih Slovenije - GRFA 05 (Hočevar in sod., 2005), je kompromisni rezultat strokovne ocene, temelječe na dveh metodah ugotavljanja lesne zaloge: Lesna zaloga, ugotovljena v postopku obnove gozdnogospodarskih načrtov enot (Zavod za gozdove Slovenije), Lesna zaloga, ugotovljena na sistematični vzorčni mreži 4 krat 4 km (Gozdarski inštitut Slovenije) v okviru projekta Monitoringa razvrednotenja in poškodovanosti gozdov. Metoda Zavoda za gozdove (ZGS) temelji na podlagi okularne cenitve lesne zaloge v postopku opisa gozdnih sestojev in je korigirana z meritvami na čez 100.000 stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode (Hočevar in Kovač, 2004). Zaradi metodologije obnovitve gozdnogospodarskih načrtov je ocena v povprečju stara 5 let (podatki za l. 2005 predstavljajo povprečno stanje l. 2000), statistična zanesljivost ocene pa zaradi metode (korekcija okularnih cenitev) ni poznana. Metoda Gozdarskega inštituta Slovenije temelji na podlagi meritev na 712 koncentričnih permanentnih ploskvah l. 2000. Ker gre za statistično vzorčno metodo, sta poznani vzorčna napaka (± 12,3 m /ha oz. 4,5 %) in statistična zanesljivost metode (Hočevar, 2003). Zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji lahko ocenimo kot zadovoljivo z možnostjo izboljšave (++). Zanesljivost podatkov o sestavi lesne zaloge po drevesnih vrstah lahko ocenimo kot dobro (+++). 6.6.2 Zanesljivost metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za oceno količine drevesne biomase 6.6.2.1 Pretvorba lesne zaloge (volumen) v količino (suhe) biomase debla Zanesljivost podatkov o gostoti lesa smo ocenili za dobro (+++). Odlične ocene nismo dali zato, ker podatki za Slovenijo niso bili preverjeni, ocenjujemo pa, da večjih odstopanj ni. 6.6.2.2 Pretvorba količine biomase debla v količino nadzemne drevesne biomase Zanesljivost biomasnih ekspanzijskih faktorjev (BEF) za Slovenijo ni poznana, zato imamo lahko oceno količine nadzemne drevesne biomase le za zadovoljivo (++), saj bi bilo potrebno te faktorje empirično preveriti. Prav tako bi bilo za zanesljivejšo oceno ustrezneje uporabiti vrstno specifične biomasne ekspanzijske faktorje (BEF), saj tudi gostoto lesa upoštevamo za vsako vrsto posebej in ne le ločeno za iglavce (1,35) in listavce (1,30). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 199 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 6.6.2.3 Pretvorba količine nadzemne drevesne biomase v količino podzemne drevesne biomase Zanesljivost faktorja za pretvorbo količine podzemne v količino nadzemne drevesne biomase (R) ni poznana, zato imamo lahko tudi tukaj oceno količine podzemne drevesne biomase le za zadovoljivo (++), saj bi bilo potrebno faktor R empirično preveriti. Prav tako bi bilo bolje uporabiti faktor R po posameznih drevesnih vrstah in ne samo ločeno za iglavce (0,32) in listavce (0,26). Možnost povečanja napake povzroča še nezanesljiva ocena količine nadzemne drevesne biomase kot vhodnega podatka. 6.6.2.4 Pretvorba količine žive drevesne biomase v količino odmrle drevesne biomase Zanesljivost faktorja za pretvorbo količine žive v količino odmrle drevesne biomase (DLR) ni poznana, zato imamo lahko tudi tukaj oceno količine odmrle drevesne biomase le za zadovoljivo (++), saj bi bilo potrebno faktor DLR empirično preveriti. Prav tako bi bilo bolje uporabiti faktor DLR po posameznih drevesnih vrstah in ne samo ločeno za iglavce (0,20) in listavce (0,14). Možnost povečanja napake povzroča še nezanesljiva ocena količine žive drevesne biomase kot vhodnega podatka. 6.6.2.5 Pretvorba količine drevesne biomase v količino C oz. CO2 Za pretvorbo količine biomase v količino C oz. CO2 uporabljamo standardne mednarodno dogovorjene faktorje (IPCC, 2003), zato lahko njihovo zanesljivost ocenimo kot odlično (++++). Seveda pa je vprašljiva zanesljivost vhodnih podatkov (količine biomase). 6.6.3 Zanesljivost ocene količine drevesne biomase in bilance CO2 Z ekspertno oceno smo ocenili zanesljivost ocene količine drevesne biomase, in sicer na podlagi poznavanja zanesljivosti naslednjih podatkov: zanesljivosti metod ocenjevanja lesne zaloge, zadovoljiva (++), zanesljivosti PEF tarif, dobra (+++), zanesljivosti metode in pretvorbenih faktorjev za izračun količine drevesne biomase iz volumna dreves (lesne zaloge), zadovoljiva (++) zanesljivosti strukturiranja drevesne biomase po drevesnih vrstah, dobra (+++), zanesljivosti strukturiranja drevesne biomase po vrsti (nadzemna, podzemna, odmrla), zadovoljiva (++). Zanesljivost ocene količine drevesne biomase in bilance CO2 po »stock change metodi«, lahko torej ocenimo kot zadovoljivo (++). Iz podatkov GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005) lahko tako ocenimo, da znaša povprečna letna (2000-2005) akumulacija lesne zaloge 2,5 m /ha, letno povečanje gozdnih površin pa 5.000 ha. V celotni lesni zalogi to pomeni: 3.160.000 m /leto akumulirane lesne zaloge (2,90 Mt CO2) zaradi povečevanja lesne zaloge, 12.500 m /letno akumulirane lesne zaloge (0,01 Mt CO2) zaradi povečevanja gozdnih površin. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 200 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Na podlagi tega lahko ocenimo, da na skupno letno akumulacijo lesne zaloge (akumulacijo drevesne biomase, C in CO2 v gozdu) bistveno bolj (99,7 %) vpliva povečanje lesne zaloge, ne pa toliko povečanje površin (0,3 %). Seveda pa je na daljši rok pomembno tudi povečanje površin npr. v zadnjih 20 letih 10 % povečanje gozdnih površin (Hočevar in sod., 2005). Poleg upoštevanja drevesne biomase v gozdovih ne smemo pozabiti na nezanemarljive količine drevesne biomase na negozdnih površinah, poraslih z drevjem. Ocena, ki je bila napravljena v okviru projekta WISDOM Slovenia (Drigo in Veselic, 2005), znaša dodatnih 11.417.413 m na 738.858 ha (lesna zaloga 15,45 m /ha, prirastek 0,53 m /ha leto) oz. preračunano dodatnih 10,50 Mt CO2, vezanih v negozdno drevesno biomaso s povprečno letno akumulacijo 0,49 Mt CO2. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 201 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7 RAZPRAVA IN SKLEPI 7.1 UGOTAVLJANJE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV V SLOVENIJI 7.1.1 CILJ: Ugotoviti metode ocenjevanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev v Sloveniji 7.1.1.1 HIPOTEZA: Za ocenjevanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev se v Sloveniji uporabljajo PEF tarife, ki so določene z gozdnogospodarskimi načrti gozdnogospodarskih enot na odsečni ravni za osem skupin drevesnih vrst S študijem literature, analizo gozdnogospodarskih načrtov izbranih gozdnogospodarskih enot in s pregledom Pravilnika o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998) smo ugotovili, da so v gozdnogospodarskih načrtih gozdnogospodarskih enot na ravni odseka navedene tarife po osmih skupinah drevesnih vrst. Iz tega lahko sklepamo, da se za ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev pretežno uporabljajo (PEF) tarife in da so le-te določene (vrsta, razred) na ravni odseka. Ugotovili smo, da v nobenem zakonskem ali podzakonskem aktu, ki pokriva področje gozdarstva, ni eksplicitno navedena metoda, ki naj se v Sloveniji uporablja za določanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev. Iz gozdarske prakse pa je razvidno, da so se PEF tarife splošno uveljavile kot metoda izračuna volumna dreves in lesne zaloge sestojev na podlagi dendrometrijskih meritev. Za izbor razreda PEF tarif in za posamezne raziskave se za izračun volumna dreves uporablja tudi nemške, zelo redko pa lokalne dvovhodne deblovnice. Po Pravilniku o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998) pa je dopustna še (in se tudi vsesplošno uporablja) metoda okularnega ocenjevanja lesne zaloge. Prav tako nismo zasledili navodil, ki bi natančno določala postopek ugotavljanja tarif oz. izbor vrste in razreda PEF tarif. Za odpravo sedanje nedorečenosti bi bilo nujno potrebno v dopolnitvah Pravilnika o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998) določiti definicijo volumna dreves, torej katere posamezne dele drevesa upoštevamo v njem. Tako bi postala nedvoumna tudi definicija lesne zaloge. Z natančnimi navodili (merski prag, volumenske funkcije, dvovhodne deblovnice, tarife, način meritev parametrov, izračun volumna dreves in lesne zaloge) bi bilo potrebno določiti tudi metode ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge, kar bi zagotavljalo primerljivost in ponovljivost podatkov. Sklenemo lahko, da se za ocenjevanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev v Sloveniji uporabljajo PEF tarife, ki so določene z gozdnogospodarskimi načrti gozdnogospodarskih enot na odsečni ravni za osem skupin drevesnih vrst. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 202 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.1.2 CILJ: Zanesljivost sedanjega ocenjevanja volumna dreves in lesne zaloge v Sloveniji 7.1.2.1 HIPOTEZA: Sedanji način določitve PEF tarif v Sloveniji ni dovolj zanesljiv Pri pregledu desetih gozdnogospodarskih načrtov izbranih gozdnogospodarskih enot smo ugotovili, da se PEF tarife večinoma ne preverijo vsakih 10 let (ob obnovi načrta), ampak se prepišejo iz preteklih urejevalskih načrtov in ostajajo nespremenjene, v redkih posameznih odsekih pa so PEF tarife tudi ažurirali. Kjer so PEF tarife ažurirali na podlagi meritev višin, dajo novo izbrane PEF tarife v povprečju od 5-15 % višje ocene lesne zaloge. Z analizo uporabe PEF tarif na ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km smo ugotovili nedoslednosti pri določevanju sodih in lihih tarifnih razredov. Večinoma se uporablja vmesne PEF tarife za raznodobne sestoje, in sicer v 78-80 % vseh sestojev. Smreka in jelka imata v povprečju enako tarifo, bukev pa ima en tarifni razred nižjo. Glavnina tarifnih razredov je med 5. in 7. razredom, kar pomeni srednje do dobre tarifne razrede. Glavni problem sedanjega načina določitve PEF tarif je v tem, da postopek ni jasno definiran. Problematična je tudi uporaba nemških dvovhodnih deblovnic za izračun volumnov dreves za izbor razredov PEF tarif, saj smo pri njih ugotovili sistematično napako, kar lahko vodi k izbiri napačnega tarifnega razreda in posledično napačnih tarif in ocene lesne zaloge. Ključno vprašanje torej ostaja zanesljivo izbiranje vrste PEF tarif. Prav tako je vprašljivo, ali se v praksi tarife res določajo posebej (na podlagi meritev višin dreves) za vseh osem skupin drevesnih vrst. Ali pa se določijo le za kakšno drevesno vrsto, za ostale pa po občutku v smislu: smreka in jelka imata enak tarifni razred, bukev pa en razred manjši? Sklenemo lahko, da sedanji način določitve PEF tarif v Sloveniji ni dovolj zanesljiv, saj so sedaj veljavne tarife zaradi različnih vzrokov (neažuriranje tarif, uporaba nemških dvovhodnih deblovnic, določanje po občutku) ponekod napačno izbrane. Vrste in razredi PEF tarif tako ponekod ne ustrezajo dejanskemu stanju in bi jih bilo potrebno preveriti in popraviti. 7.1.2.2 HIPOTEZA: Pri uporabi sedaj določenih PEF tarif dobimo preveliko napako ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev Pri drevesih, ki smo jih raziskovali v sklopu sekcijskih meritev in meritev d, h, d7, smo pri uporabi sedaj izbranih PEF tarif povsod dobili prenizke ocene povprečnega volumna dreves. V primeru dreves sekcijskih meritev smo ugotovili, da sedanje PEF tarife, ki niso ustrezno izbrane, povprečno podcenjujejo volumen za -4,2 %, srednja napaka ocene pa znaša od -7,4 do 8,3 % (pri bukvi celo -18,8 %), standardni odklon odstopanj je od 11,8 do 26,9 %. Absolutna in relativna odstopanja sedanjih PEF tarif so sistematično negativna, za večino Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 203 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 dreves so v intervalu ±25 %. Največja relativna odstopanja so pri bukvi, nato pri jelki in smreki. Pri uporabi sedanjih PEF tarif dobimo večjo napako pri drevesih na Poljanah kot na Predmeji. Na Poljanah je povprečni volumen smreke podcenjen za -12,1 %, jelke za -16,7 %, bukev pa je precenjena za 19,5 %. Standardni odklon odstopanj je od 22,2 do 48,6 %. Na Predmeji so sedanje tarife bolj ustrezno izbrane, povprečni volumen za smreko je podcenjen za -2,3 %, za bukev pa le -0,2 %. Standardni odklon odstopanj je od 24,6 do 29,2 %. Pri diplomskem delu je Škratek (2005) med drugim raziskoval vprašanje pravilnosti in ažuriranja v preteklosti določenih PEF tarif. V primeru raziskovalne ploskve št. 98 v GGE Leskova dolina je ugotovil, da so se v času 50 let zaradi spremembe sestojne zgradbe (v preteklosti podrasla bukev tvori sedaj zgornji sloj) vmesne tarife pri jelki povečale za en tarifni razred iz V6/7 na V7/8, pri bukvi pa za pet razredov iz V5 na V9/10. V primeru ploskve št. 99 pa pri jelki za dva tarifna razreda iz V5/6 na V7/8, pri bukvi pa za dva in pol razreda iz V4/5 na V7. Podobno navajajo tudi v osnutku Gozdnogospodarskega načrta GGE Leskova dolina (Gozdnogospodarski načrt, ... 2005), da so na podlagi ponovnega merjenja višin dreves stare tarife za iglavce v povprečju povečali za pol tarifnega razreda, za listavce pa kar za en in pol, kar pomeni 5 oz. 15 % podcenjevanje ocene lesne zaloge pri uporabi starih tarif. Furman (2005) je pri diplomskem delu raziskoval zanesljivosti PEF tarif v rastiščno heterogenih odsekih, konkretno v oddelku št. 12 GGE Boč, kjer je višinska razlika znotraj oddelka 720 m. Na podlagi primerjave višinskih krivulj in podatkov o sedanjih PEF tarifah v gozdnogospodarskem načrtu je predlagal popravek sedanjih vmesnih tarif (V6 za smreko, jelko, bukev in plemenite listavce, za ostale V5). In sicer povišanje tarif za en tarifni razred na V7 za bukev in gorski javor v GR gorskih bukovij ter zmanjšanje tarife za dva tarifna razreda na V3 za črni gaber v GR gozdov na strmih legah. V primeru analize mikrorastiščnega vpliva na tarife sta Kušar in Hočevar (2006) ugotovila, da so za raziskovan sestoj pri smreki sedanje PEF tarife prenizke za dva (štiri) tarifne razrede (namesto tarife V7/8 so ustrezne tarife V9/10) in da izkazujejo v povprečju za -18,1 % premajhno lesno zalogo. PEF tarife, ki so sedaj določene, torej niso izbrane optimalno, saj dajo povprečno prenizke ocene glede na referenčne volumne. Glavna napaka je ta, da tarife niso ažurirane, torej se ne preverjajo s ponovnimi meritvami višin dreves, ampak se večinoma samo prepisujejo iz preteklih načrtov. Tako prihaja do večjih napak predvsem v enodobnih sestojih, kjer prihaja s staranjem sestojev do evidentnih preskokov tarif. Očitno pa tudi pri raznodobnih sestojih, ki jih imamo pri nas največ, prihaja do podobnih starostnih preskokov tarif tako kot v enodobnih sestojih. Zgodi se lahko podobno kot v primeru, ki ga opisuje Škratek (2005), da so bile tarife določene za npr. podstojno bukev, ki je v 50 letih prešla v streho sestoja, tako da so se tarife spremenile celo za pet razredov (volumen drevesa enakega premera se je »povečal« za 50 %). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 204 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Sklepamo lahko, da je ocena lesne zaloge v Sloveniji podcenjena zaradi uporabe neažurnih, prenizkih PEF tarif (povprečno od 4 do 8 %, v posameznih primerih pa do 50 %). Zato je nujno potrebno preveriti sedaj določene tarife, najenostavneje z izmero višin nekaj (2-5) izbranih dreves na stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode in/ali določiti optimalni razred PEF tarif po metodi, predstavljeni v disertaciji. Ob pravilnem izboru ustreznih PEF tarif bi dobili zanesljivejše ocene lesne zaloge, kar kažejo rezultati uporabe na podlagi izmerjenih višin dreves izbranih PEF tarif na Pokljuki in na Ravniku (napaka od -2,5 do 8,3 %, povprečno 1,0 %) oz. optimalno izbranih PEF tarif na Poljanah in na Predmeji (napaka od -0,8 do 2,2 %, povprečno 0,1 %). Sklenemo lahko, da sedaj izbrane tarife niso optimalne in da dobimo z njimi povprečno prenizke ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 205 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.2 ZANESLJIVOST METOD UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV 7.2.1 CILJ: Ugotoviti oceno pravega volumna dreves 7.2.1.1 HIPOTEZA: Za izračun ocene pravega volumna dreves lahko uporabimo sekcijske metode (Huber, Smalian, Newton) Na podlagi rezultatov analize sekcijskih meritev smo ugotovili, da dajo vse tri metode enako zanesljive rezultate. Smalianova in Newtonova metoda dajeta med seboj zelo podobne rezultate (razlika od 0,0 do 0,2 %, povprečno 0,1 %), ki pa so povprečno sistematično za 1,4 % (od 1,3 do 2,7 %) večji od rezultatov Huberjeve metode. Za izračun volumna pri sekcijskih meritvah na splošno velja, da je Newtonova formula točna za vse oblike debla oz. dela debla (valj, kvadratični paraboloid ali prisekan paraboloid), Smalianova in Huberjeva pa sta točni samo za paraboloid. Če je oblika debla bolj konveksna kot paraboloid, Huberjeva formula precenjuje volumen, Smalianova pa ga podcenjuje. Če pa je oblika debla manj konveksna od paraboloida, kar ponavadi je (stožec in prisekan neiloid), potem Smalianova precenjuje volumen, Huberjeva pa ga podcenjuje (Biging, 1988; Hočevar, 1995A: 56; Husch in sod., 2003: 118-140; Rebula, 1993; 1994; Stand bole volume, 2004; Tree volume, 2004). Stahl in sodelavci (2001A; B) so zaradi preprostosti priporočili Huberjevo metodo (del debla) oz. Smalianovo, ko ocenjujemo volumen celega ležečega debla. Kot grobo pravilo so predlagali za 30 m dolgo drevo razdelitev na 5 sekcij, pri čemer so na debelejšem delu drevesa sekcije krajše. Priporočljiva dolžina sekcij je od 1,5-2,0 m. Sekcije naj ne bi bile daljše od 3,0 m, da se izognemo preveliki napaki, ki je posledica različne oblike debla oz. delov debla. Smalianovo formulo naj ne bi uporabljali za debla oz. sekcije, daljše od 1 m; za debla/sekcije, dolge med 3 in 6 m, pa dajeta Newtonova in Huberjeva formula boljše rezultate (Husch in sod., 2003: 118-140; Tree volume, 2004). V raziskavi je Miller (1959, cit. po Husch in sod., 2003: 121-122) ugotovil, da so pri 4,8 m dolgih hlodih, premera med 20 in 56 cm, povprečne napake pri volumnih v primerjavi z ocenjenim pravim volumnom, ugotovljenim z grafičnimi tehnikami, pri Newtonovi formuli +2 %, pri Smalianovi +12 % in pri Huberjevi -5 %. V drugi raziskavi so Young in sodelavci (1967, cit. po Biging, 1988; cit. po Husch in sod., 2003) ugotovili, da je povprečna napaka pri Newtonovi formuli enaka 0 %, pri Smalianovi +9 % in pri Huberjevi -3,5 % za hlode mehkolesnih listavcev dolžin med 2,4 in 4,0 m in debeline med 10 in 30 cm. Razlike med metodami so statistično značilne. Pri hlodih, dolgih do 1,2 m, so se napake ocene volumna manjšale in razlike med obema formulama so bile statistično neznačilne. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 206 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Martin (1984, cit. po Biging, 1988) je primerjal ocene volumnov za 243 hlodov dolžine 3,7 m z 14 različnimi metodami. Ugotovil je, da dajeta v primerjavi z referenčnim volumnom, pridobljenim s ksilometriranjem, Huberjeva in Newtonova formula najboljše ocene, sledi jima Smalianova metoda. Napake (bias) Huberjeve, Newtonove in Smalianove formule za oceno volumna so bile 2,5, 3,9 in 6,9 %. Pravi srednji volumen hloda je bil 0,17 m . Goulding (1979, cit. po Biging, 1988) je primerjal ocene volumnov dreves, pridobljene z različnimi metodami, s spline funkcijami. Ugotovil je, da znaša pri 2,4 do 4,9 m hlodih skupna napaka ocene volumna 3-9 % pri Smalianovi, 3-4 % pri Huberjevi in 1-4 % pri Newtonovi formuli ter 2-5 % pri kubični spline funkciji. Rebula (1993; 1994) je za izračun volumna dreves uporabil sekcijsko metodo 2 m sekcij in spline funkcijo (referenca) ter Huberjev obrazec. Ugotovil je, da da pri merjenju odebeljene in kratke (4 m) oblovine smreke in jelke Huberjev obrazec zaradi različnih oblik zelo netočne rezultate za različne dele debla: od -10 in več % premajhne pri oblo vini iz vrha debel, okoli -5 do -8 % premajhne rezultate pri oblovini iz spodnjih delov debla, do 0,5 % prevelike rezultate za polnolesne hlode iz sredine debel. Rebula (1993; 1994) je tudi ugotovil, da daje Huberjev obrazec premajhne, Smalianov pa prevelike rezultate in da: raste napaka z dolžino sortimentov (v povprečju -3,2 %), je napaka zaradi zaokroževanja premerov navzdol povprečno -2,6 %, pri drobnejšem lesu do -4 %, pri debelejšem pa do -1 %, je povprečna skupna napaka ocene volumna dreves torej okoli -5,8 %. Altherr (1960) je glede sekcijskih meritev ugotovil, da: bi morali za točno izmero oblike debla, le-tega razdeliti vsaj na 100 sekcij (dolžine 15- 40 cm) in izmeriti vsako sekcijo posebej, nam da 7 do 10 sekcij spremenljive dolžine (tako, da dobro predstavijo obliko debla) enako zanesljivo oceno kot 20 do 25 relativnih Hohenadlovih sekcij, daje merjenje v 1 m sekcijah okoli -1 %, pri 2 m sekcijah pa -2 % premajhne rezultate za cela debla. Pri krajših deblih je napaka večja, naraščajo napake z dolžino sekcij in so volumni pri dolgih sekcijah dolžine petine debla (5-7 m) pri prvem in zadnjem kosu lahko premajhni za več kot -10 %, so napake različne na različnih delih debla, odvisno od oblike. Pri malolesnih deblih pri 2 m sekcijah so napake v spodnji petini debla lahko okoli -5 %, v gornji petini od -2 do -3 %; v srednjem delu debla pa so manjše kot 0,5 % in so lahko tudi pozitivne, je za odpravo napake, ki nastane zaradi odebeljene oblike panja, boljša uporaba korekcijskega faktorja v procentih kot pa povečanje števila sekcij. V praksi se torej za sekcijske meritve uporablja vse tri obrazce oz. metode (Huber, Smalian, Newton). Med njimi nastanejo razlike pri izračunu volumnov posameznih sekcij/debla, ki so odvisne od dolžine sekcij/debla in oblike sekcij/debla. Zato vpliva na zanesljivost ocene volumna tako izbor obrazca oz. metode kot tudi izbor dolžine sekcij oz. števila sekcij. Metoda absolutnih dolžin sekcij (2 m) in Newtonov obrazec, ki smo ju Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 207 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 uporabili v naši raziskavi za izračun ocene pravega volumna drevesa, je v praksi splošno uveljavljena. Po literaturi daje najbolj zanesljivo oceno volumna Newtonova metoda. V splošnem da Smalianova preveliko (9 do 12 %), Huberjeva pa premajhno (-3,5 do -5 %) oceno volumna. V našem primeru je potrebno opozoriti, da so pri Newtonovi metodi dolžine sekcij 4 m, ker so naše osnovne sekcije dolge 2 metra in smo opravili meritve na sredini vsake osnovne sekcije. Newtonova metoda pa zahteva meritev na obeh koncih sekcij in v sredini. V našem primeru dasta Smalianov in Newtonov obrazec sistematično povprečno za 1,4 % večjo oceno volumna kot Huberjev. Napaka, ki jo lahko naredimo zaradi (ne)upoštevanja različnih posameznih delov drevesa v volumnu, je lahko znatna, saj v naši raziskavi na vrh odpade povprečno od 0,0-1,9 %, na panj povprečno od 2,9-3,8 % volumna drevesa, odvisno od velikosti drevesa in drevesne vrste. Še pomembnejši je volumen debelejših vej pri listavcih. Delež debla (deblovine) v volumnu debeljadi tako znaša od 93,5-97,0 %, odvisno od velikosti drevesa in drevesne vrste. Kaufmann (2000: 11) je navedel, da imajo iglavci zanemarljivo majhen volumen vej, debelejših od 7 cm; na volumen lubja in panja pa odpade prib. 15 % volumna debeljadi z lubjem. Pri listavcih (bukvi) na volumen lubja in panja odpade prib. 11 % volumna debeljadi z lubjem. Volumen debelejših vej pa je pomemben, saj nanj odpade 14 % volumna celotne debeljadi. Sklenemo lahko, da lahko za določitev ocene pravega volumna drevesa uporabimo katero koli sekcijsko metodo (Huber, Smalian, Newton). Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 208 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.2.2 CILJ: Ugotoviti nadomestne metode (volumenske funkcije) za izračun ocene pravega volumna dreves (reference) 7.2.2.1 HIPOTEZA: Metoda (volumenska funkcija) je dovolj zanesljiva za ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev, če ni obremenjena s sistematično napako, če je njena zanesljivost ±5 % in če je enako zanesljiva na vsem območju definiranosti Po Pravilniku o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih (1998) je dopustna vzorčna napaka ocene lesne zaloge na ravni gozdnogospodarske enote do 10 % in gospodarskega razreda do 15 %. Seveda je to le dopustna napaka vzorčenja, ki predpostavlja nepopačeno metodo (volumenske funkcije) ocene volumna dreves oz. lesne zaloge. Po Kaufmannu (2000; 2001) je srednja napaka švicarskih trovhodnih volumenskih funkcij po drevesnih vrstah in deb. stopnjah od -3,0 do 1,4 %, standardni odklon odstopanj pa od 3,6 do 9,5 %, kar je ocenil kot ustrezno za ugotavljanje referenčnih volumnov dreves. Lastnosti dobre referenčne metode za ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev so, da ni obremenjena s sistematično napako (biasom), torej je srednja napaka ocene enaka ali blizu nič. Hkrati pa so odstopanja za posamezna drevesa majhna (± 5 %); torej dobro prikaže (upošteva) individualna odstopanja posameznih dreves (velja za posamezne drevesne vrste, za širša območja). Sklenemo lahko, da je metoda volumenskih funkcij dovolj zanesljiva za ugotavljanje volumna dreves, če ni obremenjena s sistematično napako, če je njena zanesljivost ±5 % in če je enako zanesljiva na vsem območju definiranosti. 7.2.2.2 HIPOTEZA: Kot nadomestno metodo za izračun ocene pravega volumna dreves (reference) lahko uporabimo trovhodne volumenske funkcije ali dvovhodne deblovnice Analiza rezultatov zanesljivosti modelov trovhodnih, dvovhodnih in enovhodnih volumenskih funkcij pri drevesih sekcijskih meritev je pokazala, da več kot (neodvisnih) spremenljivk vključimo v regresijski model, zanesljivejša je funkcija (večji je R ). V modelu s tremi spremenljivkami d (premer), h (višina) in d7 (premer merjen na 7 m višine) je R med 0,98 in 0,99. V modelu z dvema spremenljivkama d in h je R med 0,94 in 0,99. V modelu z eno spremenljivko d je R med 0,90 in 0,98. Trovhodne volumenske funkcije so zato statistično gledano zanesljivejše od dvovhodnih deblovnic, te pa od tarif. Srednja napaka ocene sicer ni toliko odvisna od števila vhodnih parametrov, ki jih posamezna metoda upošteva. Standardni odklon odstopanj pa se zmanjšujejo s številom vhodnih parametrov (d, h in d7), ki jih posamezna metoda vključuje. Tako so najbolj zanesljive trovhodne volumenske funkcije, nato dvovhodne deblovnice in nazadnje enovhodne volumenske funkcije - tarife. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 209 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Švicarske trovhodne volumenske funkcije dajo v primerjavi z ocenami pravih volumnov sekcijskih meritev pri naših podatkih od -4,1 do 0,8 %, v povprečju pa -2,9 % nižjo oceno povprečnega volumna. Standardni odklon odstopanj pa je od 4,2 do 11,2 %, v povprečju pa 8,8 %. Nemške dvovhodne deblovnice dajo pri naših podatkih od -2,1 do 8,3 %, v povprečju pa 0,2 % višjo oceno povprečnega volumna dreves v primerjavi z ocenami pravih volumnov sekcijskih meritev. Standardni odklon odstopanj je od 9,3 do 20,6 %, v povprečju pa 13,2 %. Pri švicarskih trovhodnih volumenskih funkcijah smo pri smreki opazili sistematično podcenjevanje in večjo nezanesljivost za jelko. Za bukev so se te funkcije izkazale za dovolj zanesljive. Pri nemških dvovhodnih deblovnicah je za smreko ugotovljena sistematična napaka, in sicer od 6. deb. stopnje pozitivna, od 8. deb. stopnje pa negativna. Za jelko je ugotovljena velika nezanesljivost. Za bukev je ugotovljena pozitivna sistematična napaka, ki narašča z deb. stopnjo, kar je verjetno posledica večanja deleža vej v celotnem volumnu drevesa pri debelejših bukvah. Glede na rezultate primerjav med skupinami dreves, med deb. stopnjami in posameznimi drevesi lahko sklepamo, da sta obe metodi, tako švicarske trovhodne volumenske funkcije kot tudi nemške dvovhodne deblovnice, obremenjeni s sistematično napako in zato le pogojno uporabni v naših razmerah. Sistematične napake so lahko posledica različne vzrasti dreves, na podlagi katerih so bile funkcije izdelane in so posledica regionalnih rastiščnih razlik. Lahko pa so tudi posledica različnih definicij volumnov, ki jih posamezne metode v resnici dajejo. Pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah znaša standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa od 3,6 do 9,2 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisnimi spremenljivkami d, h in d7, je velik. R je v vseh primerih večji od 0,98. Za smreko pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah ni opaziti sistematične napake, za jelko so ugotovljene velike razlike med deb. stopnjami (verjetno zaradi velike variabilnosti dreves v vzorcu). Za bukev so te funkcije zelo zanesljive, vendar smo analizirali le podatke do 8. deb. stopnje. Absolutna in relativna odstopanja regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij so enakomerna, v intervalu ±10 %. Le pri tanjših drevesih, drogovnjaku smreke, so odstopanja sistematično pozitivna. Razlike med ocenami pravih vrednosti in izračunanimi vrednostmi volumnov dreves so minimalne. Odstopanja so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah je od 8,5 do 18,4 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisnima spremenljivkama d in h, je manjši kot pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah, vendar je tudi tu velik. R je v vseh primerih večji od 0,94. Pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah so ugotovljene večje razlike kot pri trovhodnih volumenskih funkcijah. Za smreko je ugotovljeno sistematično precenjevanje do 7. deb. stopnje, nato pri 8. deb. stopnji podcenjevanje in nato večje pozitivne in negativne razlike glede na posamezno deb. stopnjo. Za jelko so ugotovljene velike razlike. Za bukev so te funkcije zelo zanesljive, Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 210 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 vendar so bili podatki preverjeni samo do 8. deb. stopnje. Absolutna in relativna odstopanja regionalnih dvovhodnih deblovnic so enakomerna, v intervalu ±15 %. Ni ugotovljenih razlik med rastišči, drevesnimi vrstami ali debelino drevja. Razlike med ocenami pravih vrednosti in izračunanimi vrednostmi volumna dreves so minimalne. Odstopanja, večja kot v primeru regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij, so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Odstopanja od ocene pravega volumna dreves so pri regionalnih tro vhodnih volumenskih funkcijah zelo majhna, povprečno pod 1,2 %. Zanimivo je, da imajo regionalne trovhodne volumenske funkcije večjo srednjo napako (od -0,4 do 1,2 %) kot regionalne dvovhodne deblovnice (od -0,2 do 0,7 %). To pomeni, da so lahko tudi regionalne dvovhodne deblovnice dovolj zanesljive za srednjo oceno volumna dreves oz. lesne zaloge. Standardni odklon odstopanj pa je manjši pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah (3,1 do 7,4 %) kot pa pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah (od 8,5 do 15,0 %). Rezultati so logični, saj vemo, da če v volumenski funkciji uporabimo več neodvisnih spremenljivk (d, h in d7), le-ta bolje pojasni odstopanja volumnov posameznih dreves. Odstopanja so tako majhna tudi zato, ker smo iste podatke uporabili že za izdelavo regionalnih volumenskih funkcij. Zanesljivost regionalnih trovhodnih volumenskih funkciji in dvovhodnih deblovnic je velika, z razdelitvijo na kombinirane volumenske funkcije po določenih faktorjih (tanjši/debelejši premeri, soc. položaj in razvojna faza) izboljšamo predvsem zanesljivost dvovhodnih deblovnic, saj zmanjšamo variabilnost volumna posameznih dreves enakega premera znotraj vzorca. Pri analizi podatkov meritev na drevesih, kjer smo izmerili d, h in d7, smo ugotovili podobno, in sicer, da lahko regionalne dvovhodne deblovnice, ki so izdelane za posamezno lokacijo (v našem primeru GGE) in drevesno vrsto, uporabimo za zanesljiv izračun regionalnih referenčnih volumnov. Schmid in sodelavci (1971) so pri primerjavi večvhodnih volumenskih funkcij ugotovili, da je standardni odklon najmanjši pri funkciji, ki upošteva neodvisne spremenljivke premer (d), zgornji premer (dz) in višino (h), nato pri funkciji z d in dz ter nazadnje pri d in h. Pri funkciji d in h je standardni odklon konstanten z naraščanjem višine, pri ostalih dveh funkcijah pa pada in doseže minimum, pri prvi pri 14 m, pri drugi pa pri 18 m (kjer je 3 krat manjši kot pri funkciji d in h). Če je dodatni premer dz merjen nad 5 m, pojasni več variabilnosti volumna kot h. Standardni odklon postane znatno manjši, če upoštevamo vse tri spremenljivke d, dz in h; prav tako je ta model neodvisen od rastišča. Napako modela z dvema neodvisnima spremenljivkama pa lahko zmanjšamo, če so funkcije določene za homogena območja. Pri primerjavah različnih metod (inštrumentov) za meritve dodatnih premerov so ugotovili, da sta najbolj zanesljivi metodi metoda finske premerke in dendrometra Barr in Stroudt; uporaba Bitterlichovega relaskopa pa daje dva do trikrat večje napake. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 211 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Za naše delo so pomembne naslednje ugotovitve (Schmid in sod., 1971): zanesljivost metode določanja volumna stoječih dreves se bistveno izboljša, če poleg d in h upoštevamo tudi dz, uporaba dvovhodnih volumenskih funkcij je priporočljiva samo za homogena rastiščna območja, optimalna višina meritve zgornjega premera dz je med 6 in 9 m, optimalno orodje pa je finska premerka, glede na čas, stroške inštrumentov in napako meritev, med različnimi inštrumenti, ki so jih uporabili za meritve višin dreves, niso odkrili razlik. Wagner (1982) je prikazal, da je odstotno najmanjši standardni odklon pri upoštevanju dodatnega premera, merjenega med 0,3 in 0,5 višine drevesa. Kot najboljši model za ugotavljanje volumna z volumenskimi funkcijami na širših področjih je predlagal model s spremenljivkami d, h in d 0,3 (dodatni premer merjen na 3/10 celotne višine drevesa). Dokazal je, da je pri heterogenih podatkih uporaba d 0,3 kot dodatnega premera pri volumenskih funkcijah zmanjšala standardni odklon za 50 %. Wiant in sodelavci (1992: 187) so na podlagi študija različne literature sklenili, da najbolj zanesljivo ugotovimo volumen drevesa pri samo eni meritvi premera, če upoštevamo premer, merjen na 0,3 višine drevesa. Ta pozicija, centroid, ustreza volumenskemu središču (težišču) drevesa. Pri raziskavah so ugotovili, da je centroidna metoda (premer merimo na mestu polovice volumna drevesa) bolj zanesljiva kot Huberjeva metoda (premer merimo na sredi dolžine sekcije). Seveda pa so tudi prednosti uporabe dvovhodnih deblovnic pred trovhodnimi volumenskimi funkcijami (Clutter in sod., 1983, cit. po Husch in sod., 2003: 143): meritve (dodatnega) zgornjega premera so zamudne in drage, razlike v obliki dreves mnogo manj vplivajo na volumen drevesa kot razlike v h in d, pri posameznih drevesnih vrstah je oblika drevesa relativno konstantna ne glede na velikost drevesa, pri drugih drevesnih vrstah je oblika drevesa pogosto v korelaciji z velikostjo drevesa, torej spremenljivki h in d pogosto pojasnita veliko razliko v volumnu drevesa, ki je posledica razlik v obliki drevesa. Med višinami in premeri obstaja tesen funkcijski odnos, ki ga lahko ugotovimo z vzorčnimi meritvami, iz katerih konstruiramo višinsko krivuljo (Čokl, 1957: 167). Socha (2002) je v raziskavi na primeru smreke ugotovil, da lahko dobimo: zelo natančno oceno oblike debla z uporabo multiregresijskih enačb, ki temeljijo na d in h. Vključitev dodatnih dendrometrijskih podatkov (npr. dolžina krošnje, socialni položaj) pa le malo izboljša zanesljivost, natančno obliko debla s pomočjo oblikovne funkcije le, če upoštevamo meritve premerov na različnih relativnih višinah. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 212 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Winzeler (1986) je v podrobni študiji določitve volumna stoječih dreves podal naslednje zaključke: najbolj učinkovita (glede na zanesljivost rezultata in stroške dela) je metoda meritve d7 s finsko premerko in h z inštrumentom Christen ter izračunom volumna drevesa s trovhodno volumensko funkcijo. Ker se inštrumenta dopolnjujeta, so napake meritev majhne, prav tako pa tudi poraba časa, ugotavljanje volumna drevesa s pomočjo dvovhodnih deblovnic (d, h) je dvakrat bolj zamudno. Meritev za posamezno drevo je res krajša, vendar je toliko nezanesljiva, da je potrebno izmeriti trikrat več dreves za enako zanesljivost, pri primerjavi metod d7 in d 0,3 je ugotovil, da je d 0,3 teoretično res bolj zanesljiva za določanje oblike debla, vendar je po drugi strani napaka meritve večja, prav tako pa tudi poraba časa, kar v končni fazi pomeni, da je metoda d 0,3 slabša, pri trovhodnih volumenskih funkcijah je bistvena zanesljivost meritve d7 oz. d0,3, saj leta najmočneje vpliva na zanesljivost ocene volumna, napaka dvovhodnih (d in h ali d in d7) volumenskih funkcij je približno dvakrat večja kot napaka trovhodnih volumenskih funkcij. Zato so lahko volumenske tablice, konstruirane na podlagi dvovhodnih deblovnic, popačene (bias) posebno tam, kjer niso izdelane za dotično območje. V nasprotju pa so volumenske tablice, izdelane na podlagi trovhodnih volumenskih funkcij, zaradi velike zanesljivosti, ki je posledica upoštevanja oblike debla, manj podvržene lokalnim odstopanjem. Vendar tudi take volumenske tablice niso univerzalne, kot komponenta skupne napake ocene volumna je napaka meritve pri d značilna le pri dvovhodnih deblovnicah (d in h), v vseh drugih primerih pa je zanemarljiva. Meritve d7 oz. d0,3 so zato bistveno bolj pomembne za zanesljivo oceno volumna, sistematična napaka meritve d7 oz. d0,3 se odraža 1,5 krat bolj v sistematični napaki ocene volumna kot sistematična napaka meritve d, v izogib biasa je potrebno redno in sistematično preverjanje merilne opreme, metoda izbora vzorčnih dreves z verjetnostjo proporcionalno temeljnici je optimalna. Kaufmann (2001: 162) je na podlagi navedb več avtorjev zapisal, da lahko faktor oblike drevesa (f) natančno določimo, če upoštevamo premer, izmerjen na približno 30 % višine drevesa. Meritve zgornjega premera na 7 m višine drevesa s finsko premerko so dovolj zanesljive. Prav tako je zapisal, da so volumenske funkcije, ki upoštevajo tudi obliko drevesa (f) ali zgornji premer (d7), veljavne in uporabne za širša območja, saj z upoštevanjem d7 pojasnimo velik del variabilnosti volumna posameznih dreves. Emrovič (1953A: 78) je ocenil napako nemških dvovhodnih tablic na pribl. 10-15 % za posamezno drevo. Poleg tega je opozoril še na sistematične napake, ki so posledica razlik v zgradbi sestojev. Čokl (1980: 131) pa je zapisal, da je zanesljivost nemških dvovhodnih deblovnic ocenjena na 5-7 %, za posamezna drevesa 15 %. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 213 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Ugotovitve o (lokalnih) dvovhodnih deblovnicah za celjski okraj so naslednje (Čokl, 1962: 265-266): deblovnice za smreko izkazujejo pri manjših premerih in manjših višinah nekoliko manjše, pri večjih premerih in višinah pa nekoliko večje volumne kot nemške dvovhodne deblovnice, v splošnem pa se z njimi še razmeroma dobro ujemajo, deblovnice za jelko vsebujejo pri manjših premerih precej enake, pri večjih pa dokaj manjše vrednosti kot nemške dvovhodne deblovnice. Tako je potrjeno splošno opažanje, da imajo nemške dvovhodne deblovnice pri večjih premerih povečini prevelike vrednosti. Razlike so nezanemarljivo velike, največja odstopanja od nemških dvovhodnih deblovnic kažejo deblovnice za bukev, ki izkazujejo pri večjih premerih občutno manjše vrednosti kakor nemške. Vzrok je v tem, da izvirajo nemške dvovhodne deblovnice iz lepo gojenih in kakovostnih bukovih sestojev, celjske deblovnice pa iz pretežno zanemarjenih, steljarjenih in degradiranih kmečkih gozdov. Razpravo o celjskih dvovhodnih deblovnicah je Čokl (1962: 267-268) sklenil z naslednjimi ugotovitvami: potrdil se je dvom o primernosti uporabe nemških dvovhodnih deblovnic v naših razmerah, razlike so posebej velike pri debelejših drevesih, kjer so nemške vrednosti občutno prevelike, koristna bi bila načrtna izdelava dvovhodnih deblovnic pri nas, zaradi velikih razlik v polnolesnosti (obliki) dreves (enak premer, enaka višina, različen volumen) bi bilo potrebno izdelati dvovhodne deblovnice, razčlenjene po dejavnikih, ki najbolj vplivajo na polnolesnost debel: o osnovni rastiščni tipi (boniteta, nadmorska višina), o relativna velikost krošenj (socialni položaj), o gostota sestoja, o gozdnogojitveni tip (zgradba) sestoja. Konkretno je ocena standardne (reprezentančne) napake za (lokalne) dvovhodne deblovnice za celjski okraj majhna in znaša za smreko 0,4 %, za jelko 0,9 %, za rdeči bor 1,2 % in za bukev 1,1 % volumna srednjega drevesa (Čokl, 1962: 264). Pri primerjavi svojih deblovnic s Čoklovimi (1962) za celjski okraj je Rebula (1995: 412-413) ugotovil, da so razlike statistično neznačilne. Tudi pri primerjavi svojih deblovnic za Postojno z deblovnicami Hubača in Altherrja je Rebula (1995: 413) ugotovil, da so razlike minimalne in statistično neznačilne. Hubačeve tablice kažejo pri kratkih deblih okoli 0,5 % manjše volumne, pri dolgih deblih pa za 0,5-1 % večje volumne. Altherrjeve tablice pa ravno obratno kažejo pri kratkih deblih okoli 2 % večje volumne, pri dolgih deblih pa manjše volumne. Za primerjavo s tablicami Schuberga, Šuriča in Špiranca je Rebula (1995: 414) dodal svojim tablicam tudi volumen lubja in ugotovil, da dajo Schubergove podobne rezultate, če upoštevamo dejstvo, da je lubje njihovih jelk debelejše in da so jelke bolj polnolesne. Primerjava s Šuričevimi tarifami (podobna rastišča, smreka) je pokazala, da so Rebuline deblovnice pri drobnem drevju precej višje. Pri debelinah dreves 35-45 cm so praktično Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 214 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 enake. Pri debelem in kratkem drevju so nekoliko nižje (3-4 %), pri debelem in dolgem pa neznatno (0,5-1,0 %) previsoke. Ugotovil je enako oblikovno število 0,481 pri primerjavi s Špirancem (f je 0,483), ki je neodvisno od geološke podlage (silikat ali karbonat). Postojnske tablice so pri drobnem drevju nekoliko (1-2 %) previsoke, pri debelinah okoli 30-40 cm so skoraj enake, pri debelejšem in zlasti daljšem drevju pa dajo Špirančeve tablice nekoliko (1-2 %) višjo debeljad. Rebula (1995: 410) je ocenil standardno napako svojih dvovhodnih deblovnic za jelko na okoli 8-9 %. Maksimalne napake, ki so dvakrat večje od povprečja in jih dobimo za posamezno drevo, pa lahko znašajo od 18-20 %. Na podlagi primerjave z drugimi tablicami je Rebula (1995: 414) ugotovil, da so njegove predlagane enačbe in tablice realne, pravilne in zanesljive, obremenjene pa so s povprečno napako 4-9 %. Prednost trovhodnih volumenskih funkcij je njihova velika zanesljivost (za širša geografska področja, za posamezna drevesa), slabost pa ta, da je potrebno izmeriti tri parametre. Pri dvovhodnih deblovnicah je zanesljivost manjša, izmeriti je potrebno le dva parametra, veljajo pa za ožja, homogenejša območja. Če jih uporabljamo na neustreznih ali regionalno prevelikih območjih, so lahko obremenjene s sistematično napako. Od vseh metod meritev zgornjega premera se je v praktičnih primerih, navedenih v literaturi, za najboljšo izkazala metoda uporabe finske premerke za meritve premera na višini 7 m (d7), ki smo jo (zato) uporabili tudi mi. Težave z uporabo finske premerke smo imeli le v zelo gostih, mladih smrekovih sestojih, kjer je bilo zaradi gostih vej, potrebno veliko napora, spretnosti in časa, da smo premerko prislonili ob deblo ter uspeli odčitati meritev. Za meritve višin dreves (h) smo uporabili višinomer Vertex III, ki se je izkazal za zelo uporaben in zanesljiv inštrument, saj omogoča zanesljivo meritev s poljubnega stojišča, s katerega se hkrati dobro vidita vrh in panj drevesa. Potrebna pa je skrbna kalibracija in kontrola pri večjih temperaturnih spremembah med potekom meritev. Napaka, ki jo dobimo, ko primerjamo oceno pravega volumna, izračunanega po sekcijski metodi (Newton) s švicarskimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami, je večja, kot so jo ugotovili Švicarji. V našem primeru smo ugotovili podcenjevanje volumna, saj dajo švicarske trovhodne volumenske funkcije v povprečju za -2,9 % premajhen volumen. Zanesljivost nemških dvovhodnih deblovnic za uporabo pri nas je vprašljiva. Vzroki za to so lahko razlike med našimi in nemškimi sestoji, na podlagi katerih so bile konstruirane nemške dvovhodne deblovnice (razlike v faktorju oblike drevesa). Prav tako pa raznolikost rastiščnih razmer v Sloveniji povzroča prevelike razlike v volumnih posameznih dreves, ki imajo enaka d in h, da bi za območje cele države lahko uporabili iste dvovhodne deblovnice. Dvovhodne deblovnice so namreč dovolj zanesljive le za regionalna, homogena območja. Glede na to, da uporabljamo nemške dvovhodne deblovnice tudi za izračune referenčnih volumnov dreves za izbor tarifnih razredov, je problem njihove nezanesljivosti še bolj pereč. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 215 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Rešitev problema nezanesljivosti nemških dvovhodnih deblovnic bi bila izdelava nacionalnih trovhodnih volumenskih funkciji iz vseh arhivskih podatkov različnih sekcijskih in dendrometrijskih raziskav v Sloveniji, dopolnjena z novimi sekcijskimi meritvami. Na podlagi nacionalnih trovhodnih volumenskih funkcij pa bi nato lahko izdelali regionalne dvovhodne deblovnice, ki bi bile dovolj zanesljive za izračune regionalnih referenčnih volumnov dreves in izračun lokalnih tarif ali izbor optimalnega razreda PEF tarif. Glede na rezultate primerjav metod trovhodnih in dvovhodnih volumenskih funkcij tako med skupinami dreves kot tudi med deb. stopnjami in posameznimi drevesi lahko sklepamo, da je metoda regionalnih trovhodni volumenskih funkcij na ravni posameznih dreves zanesljivejša, na ravni skupine dreves (sestoja) pa da tudi metoda regionalnih dvovhodnih deblovnic zelo dobre rezultate. Sklenemo lahko, da so regionalne trovhodne volumenske funkcije dovolj zanesljive za oceno referenčnih volumnov dreves. Regionalne dvovhodne deblovnice pa so, če so izdelane ločeno za posamezne lokacije (področja) in po drevesnih vrstah, dovolj zanesljive za oceno referenčnih volumnov dreves oz. lesne zaloge sestojev. 7.2.3 CILJ: Ugotoviti napake pri uporabi tarif in oceniti kolikšna je zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev 7.2.3.1 HIPOTEZA: Ob ustreznem izboru so tarife (PEF, lokalne) dovolj zanesljive za oceno volumna dreves in lesne zaloge sestojev Na podlagi analize podatkov dreves sekcijskih meritev smo ugotovili, da dajo ustrezno izbrane, ažurirane PEF tarife v povprečju zelo dobre ocene volumna dreves (1,0 %), srednja napaka ocene je od -2,5 do 8,3 %, standardni odklon odstopanj pa od 12,1 do 26,9 %. Absolutna in relativna odstopanja ažuriranih PEF tarif so enakomerna, za večino dreves v intervalu ±15 %. Le pri debelejših smrekah so sistematično pozitivna. Glede vpliva rastišča in drevesnih vrst ni opaziti razlik. Pri najtanjših drevesih so ugotovljena večja negativna relativna odstopanja, pri najdebelejših pa pozitivna (do 25 %). Razlike med pravimi vrednosti in izračunanimi vrednostmi volumna dreves so ugotovljene, vendar niso velike. Odstopanja so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so PEF tarife, če so pravilno izbrane, dovolj zanesljive za oceno lesne zaloge. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa pri lokalnih tarifah je od 10,4 do 18,3 %. Velike vrednosti R (med 0,90 in 0,98) nam povedo, da lahko uspemo tudi pri enovhodnih volumenskih funkcijah (polinomska, eksponentna) le z upoštevanjem ene spremenljivke - premera (d), pojasniti velik del variabilnost volumna posameznih dreves. Lokalne tarife s polinomsko funkcijo imajo srednjo napako ocene od 0,0 do 1,0 %, standardni odklon odstopanj pa od 8,7 do 17,1 %. Lokalne tarife z eksponentno funkcijo pa imajo srednjo napako ocene od -0,3 do 0,5 %, standardni odklon odstopanj pa od 8,9 do 16,8 %. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 216 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Absolutna in relativna odstopanja lokalnih tarif so enakomerna in za večino dreves v intervalu ±20 %. Glede vpliva rastišča in drevesnih vrst ni opaziti razlik. Pri najtanjših drevesih so ugotovljena ekstremna relativna odstopanja. Razlike med ocenami pravih vrednosti in izračunanimi vrednostmi volumna dreves so minimalne. Odstopanja so ugotovljena predvsem pri debelejših drevesih večjih volumnov (jelka). Med drevesnimi vrstami ni ugotovljenih razlik. Iz tega lahko sklepamo, da so enovhodne volumenske funkcije - tarife, če so izbrane za določen homogen sestoj, dovolj zanesljive za določanje srednjega volumna drevesa oz. lesne zaloge sestojev. Posamezne PEF tarife so glede na vrednosti ocen pravih volumnov dreves pri manjših premerih različno zanesljive. V primeru sekcijskih meritev za smreko se je izkazalo, da ima najmanjšo napako V tarifa, odstopanja pri vseh deb. stopnjah so podobna in blizu nič (ni večje sistematične napake). P tarifa ima negativno sistematično napako, ki se pri 3., 4., 5. in 6. deb stopnji povečuje, nato pa zmanjšuje. Pkor tarifa ima podobno, vendar manjšo sistematično napako. E tarifa ima pozitivno sistematično napako, ki pa je enakomerna pri vseh deb. stopnjah. Pri izravnavi lokalnih tarif s polinomsko funkcijo so odstopanja pri 3. deb. stopnji pozitivna, nato so blizu nič in pri 7. deb. stopnji naraščajoča in pozitivna. Pri izravnavi lokalnih tarif z eksponentno funkcijo so odstopanja pri 3. in 4. deb stopnji pozitivna, nato negativna in pri 7. deb stopnji spet pozitivna. Pri nižjih premerih se v tem primeru eksponentna funkcija izkaže za zanesljivejšo od polinomske. V primeru za bukev dobimo najboljši rezultat pri lokalnih tarifah ne glede na tip funkcije. Tu ni opaziti sistematične napake. Pri V tarifi je ugotovljena negativna sistematična napaka, ki pa se z deb. stopnjami zmanjšuje. Pri P tarifi pa se negativna sistematična napaka povečuje. Prav tako pri Pkor tarifi, le da je tukaj napaka manjša. E tarifa ima pozitivno sistematično napako, ki se povečuje. Glede na rezultate je pravilna uporaba korigiranih P tarif za premere pod 25 cm. Glede na dilemo, kateri tip matematične funkcije (polinomska ali eksponentna) je ustreznejši za tarifno funkcijo, nismo ugotovili bistvenih razlik. Polinomska funkcija je neustrezna pri manjših premerih, saj da negativni volumen. Eksponentna funkcija pa ohranja pozitivno vrednost pri tanjših premerih. Srednja napaka tarif je 5-10 %, za posamezna drevesa do 22 % (Čokl, 1980). Srednja napaka V tarif zanaša do 9,3 %, če uporabimo 20 razredov pa do 8,2 % (Čokl, 1959: 233). Pri primerjavi med tarifami in lokalnimi tablicami v Slovenjegraškem območju pri drevesnih vrstah jelke in smreke Mlinšek (1955: 163) pri večini sestojev ni odkril večjih odstopanj (±3 %). Zabeležene večje razlike (8,1 % in 10,5 % v enodobnih, ter do 9,0 % v kmečko prebiralnih sestojih) bi lahko popravili z uporabo nižje tarife. Podobne rezultate so dale tudi manj obsežne primerjave z ostalega področja. Razlike so povprečno pozitivne zato, ker so tarife konstruirane za izračun drevesnine. Večje razlike nastanejo le pri 3. in 4. deb. stopnji, kar pa je razumljivo, saj je pri tankem drevju razmerje med lesno maso drevesa in lesno maso deblovine (oblovine) večje. Pri uporabi enodobnih tarif pa je potrebno paziti na preskok tarif s starostjo (višino) sestojev, zato je potrebno pri ponovnih inventarizacijah vsakič z merjenjem višin dreves kontrolirati ustreznost prvotnih tarif ter po potrebi izbrati višje tarife. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 217 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Z raziskavo je Zabukovec (1957) ugotovil, da: se terenski stroški z uporabo PEF tarif namesto dvovhodnih deblovnic znižajo za 43 %; pisarniški pa za 45 %, se stroški znižajo predvsem zaradi zmanjšanja števila potrebnih meritev višin dreves, so prilagojene Alganove in Schaefferjeve tarife brez sistematičnih napak in dajo zadovoljive in zanesljive rezultate ter jih lahko koristno uporabimo pri taksaciji zasebnih in državnih gozdov, se natančnost tarife nekoliko poveča, če upoštevamo 20 tarifnih razredov namesto 10, imajo naši kmečki prebiralni gozdovi zgradbo med prebiralno in enodobno in zato dobimo pri uporabi tarif za prebiralne sestoje za 1,3 % previsoke ocene lesne zaloge, pri uporabi tarif za enodobne sestoje pa za -0,6 % prenizke ocene lesne zaloge, gozdnogojitveni tip gozda najbolje določimo iz debelinske porazdelitve in šele potem izberemo vrsto tarif. Pri preskusu PEF tarif je Čokl (1957: 191-193) ugotovil, da odstopa napaka v lesni masi kot celoti, glede na lesno maso, izračunano po klasični metodi dvovhodnih deblovnic, le tu in tam preko 5 % in s tem 7 % glede na ocenjeno pravo lesno maso. Tudi pri uporabi izvirnih francoskih tarif lahko pridemo do napake do 8 % glede na klasične metode. Pri glavnih deb. stopnjah z največ lesnimi masami se natančnost giblje med 0-10 %, Rebula (1996C) je ugotovil, da: bi pri PEF tarifah pri korektnem odbitku lubja dobili precej podobne in povsod prevelike rezultate za čisto lesno maso, so vse PEF tarife obremenjene z napako, je napaka odvisna od debeline in dolžine drevja ter tarifnega razreda, veljajo za vse tri vrste PEF tarif naslednja dejstva: o pri zelo drobnem drevju (3. in del 4. deb. stopnje) kažejo vse tarife premajhno (6-8 %) debeljad, o pri 4. in 5. deb. stopnji so razlike najmanjše in jih praktično ni, o pri srednje debelem in debelem (nad 30 cm) drevju kažejo vse tarife preveliko debeljad. Pri nizkem drevju (do 5. tarifnega razreda) lahko ocenimo napako na okoli 7-8 %, pri srednjih višinah (tarifni razred 6-8), kjer je glavnina naših sestojev, je napaka okoli 5 %. Pri najdaljšem drevju je napaka najmanjša in sicer okoli 3-4 %, o povprečna napaka za sestoj je odvisna od debelinske sestave. Tarife v sestojih drobnejšega drevja dajo kak % prevelike rezultate, pri starih debelih sestojih pa se ta napaka lahko povzpne do 6 %, o napaka PEF tarif je sistematična, ker izhaja iz rabe neustreznih (neprilagojenih) tarif. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 218 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Ker so napake pri oceni lesne zaloge, prirastka in etata pri uporabi PEF tarif pri jelki za 3-7 % prevelike, je Rebula (1996C: 498-499) ob predpostavki, da bomo nespremenjeno uporabljali te tarife še naprej, predlagal: znižanje vseh rezultatov, ugotovljenih s tarifami v povprečju za 5 %, več pri drobnem in kratkem, manj pri debelem in dolgem drevju, da bi morali za izračun količine sortimentov debeljad (nekorigirano, izračunano na sedanji način po tarifah) zmanjšati za okoli 20 %, faktor 0,80; za tarifne razrede 2-6 faktor 0,78, za tarifna razreda 7-8 faktor 0,80 in za višje razrede pa faktor 0,82, Navedeno velja le, če so tarife ugotovljene po navodilih. Če pa so tarife ugotovljene iz količine sortimentov (razmerje sečnja/odkazilo), so primernejše, preveriti je potrebno le delež lubja. Rebula (1996C: 486-492) je ugotovil naslednje: za prirejene Alganove tarife velja, da: o je delež čiste lesne mase v debeljadi od 80-90 %; manjši je pri nižjih tarifnih razredih, pri nižjih višinah drevja, kjer je okoli 82-84 %. Pri višjih tarifnih razredih je delež višji 85-87 %, o so najmanjši deleži čiste lesne mase pri srednjih debelinah (7.-9. deb. stopnja), o so napake Alganovih tarif obojestranske (±). Ekstremne napake lahko ocenimo na okoli 10-12 % za posamezno debelino za posamezen tarifni razred; v povprečju (srednji tarifni razred, vse debeline) lahko ocenimo na 6-7 %; najmanjše napake pa so še vedno okoli 4-5 %. za prirejene Schaefferjeve tarife velja, da: o je delež čiste lesne mase v debeljadi od 82-90 %; razpon je ožji kot pri Alganovih tarifah. Tudi razlike znotraj debelin in tarifnih razredov so manjše, o so tudi tu najmanjši deleži čiste lesne mase pri srednjih debelinah (7.-9. deb. stopnja), o dajo Schaefferjeve tarife prevelike volumne debeljadi in sicer 7-8 % pri nižjih tarifnih razredih, okoli 5 % pri srednjih in 3-4 % pri višjih. za vmesne Coklo ve tarife velja, da: o je delež čiste lesne mase v debeljadi od 81-90 %, o je variabilnost deležev čiste lesne mase v debeljadi znotraj tarifnih razredov majhna. Tudi tukaj kažejo vmesne tarife, ki naj bi bile najbolje prilagojene našim razmeram (raznodobni sestoji) preveliko debeljad, razlike so zlasti pri debelejšem drevju in nižjih tarifnih razredih. Po Kaufmannu (2000; 2001) je srednja napaka švicarskih tarif po drevesnih vrstah in deb. stopnjah od -8,5 do 8,1 %, standardni odklon odstopanj pa od 13,6 do 65,3 %. Lanz (2004) je zapisal, da so (švicarske) tarife manj zanesljive (natančne) kot trovhodne volumenske funkcije, so pa nepopačene (brez biasa). Pri švicarski nacionalni gozdni inventuri korigirajo s tarifami določene volumne dreves na podlagi odstopanj med volumni tarifnih dreves (pribl. 2 na ploskev), ki jim izmerijo d, h in d7 ter jim hkrati volumen izračunajo z zanesljivimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami in s tarifami. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 219 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Tarife so od vseh volumenskih funkcij najbolj enostavne za uporabo (vhodni podatek je le premer), problem pa je korekten izbor ustrezne tarife za določen sestoj. Ob ustreznem izboru vrste in razreda PEF tarif so le-te dovolj zanesljive za oceno lesne zaloge za sestoj, za katerega so izbrane. Za ocene volumnov posameznih dreves pa tarife niso dovolj zanesljive, saj niso dovolj občutljive na razlike, ki nastajajo v volumnu posameznih dreves, zaradi različnih višin in oblik dreves enakega premera. Ob neustrezni izbiri so tarife obremenjene s sistematično napako. Srednja napaka PEF tarif, ugotovljena iz literature, znaša od 3 do 10 %. Pri naši raziskavi na primeru dreves sekcijskih meritev se je pokazalo, da je zanesljivost (sistematična napaka) PEF tarif odvisna predvsem od ustreznosti izbora pravilnega razreda in vrste tarif. Pri PEF tarifah je torej glavni problem, kako izbrati ustrezno vrsto in razred. Poleg tega pa so PEF tarife tudi nezanesljive pri tanjših premerih. Glede izbora tarifne funkcije se je za ustreznejšo (predvsem pri tanjših premerih) izkazala eksponentna funkcija. Sklenemo lahko, da so (lokalne) enovhodne volumenske funkcije - tarife in tudi PEF tarife, če so pravilno izbrane za določen sestoj, dovolj zanesljive za določanje lesne zaloge sestojev. 7.2.4 CILJ: Ugotoviti zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev s PEF tarifami, določenimi za odsek/rastiščni stratum 7.2.4.1 HIPOTEZA: PEF tarifa, določena za odsek (homogen rastiščni stratum) je dovolj zanesljiva za oceno volumna dreves in lesne zaloge sestojev V naši raziskavi za Poljane in Predmejo se je izkazalo, da dobimo pri izboru optimalne PEF tarife za stratum zelo dobre ocene volumna dreves oz. lesne zaloge. Glej diskusijo pod 7.4.2. Kušar in Hočevar (2006) sta ugotovila, da se PEF tarife, določene za posamezne vzorčne ploskve znotraj mikrorastiščno pestrega sestoja, med sabo razlikujejo za tri (15 %) tarifne razrede (20 razredna razdelitev). To pomeni, da lahko ob nereprezentativnem izboru vzorčnih ploskev za ugotavljanje tarifnega niza izberemo napačno tarifo za cel sestoj. Ob izboru ustrezne vrste in razreda PEF tarif (za sestoj) pa sta dobila napako ocene lesne zaloge po posameznih ploskvah od -4,3 do 12,7 %. Napaka ocene lesne zaloge na ravni sestoja pa je 0,1 %. Če PEF tarifo pravilno (reprezentativno) izberemo za odsek (še bolje pa če za sestoj), je ocena lesne zaloge za odsek zelo blizu oceni pravih vrednosti, pri posameznih drevesih ali ploskvah pa so lahko večja odstopanja. Če za vsako vzorčno ploskev izberemo najustreznejšo PEF tarifo, je zanesljivost ocene povprečnega volumna drevesa za posamezno ploskev boljša, na ravni odseka pa je ocena enaka, kot če uporabimo isto PEF tarifo za cel odsek. To bi lahko potrjevalo tezo, da dajo PEF tarife, če so korektno izbrane za odsek (z enako sestojno zgradbo), dovolj zanesljivo oceno volumna dreves in Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 220 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 lesne zaloge tudi za tak odsek kljub pestrim mikrorastiščnim razmeram in posledično razlikam med lokalnimi tarifam, ki veljajo za posamezne ploskve. Sklenemo lahko, da je PEF tarifa, če je korektno določena za odsek oz. homogen rastiščni stratum (enaka sestojna zgradba, drevesna vrsta, razvojna faza in boniteta rastišča), dovolj zanesljiva za oceno volumna dreves oz. lesne zaloge sestojev. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 221 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.3 VPLIV DEJAVNIKOV NA ZANESLJIVOST OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI 7.3.1 CILJ: Analizirati vpliv dejavnikov na zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev s tarifami 7.3.1.1 HIPOTEZA: Dejavniki: drevesna vrsta, razvojna faza - starost in boniteta rastišča ter socialni položaj drevesa bistveno vplivajo na zanesljivost ocene volumna dreves in lesne zaloge sestojev s tarifami in jih lahko uporabimo za stratifikacijo na homogene stratume V analizi dejavnikov, ki vplivajo na razlike v volumnih dreves, so se za statistično značilne izkazali boniteta rastišča, razvojna faza in socialni položaj. Analizirali smo ločeno za vsako drevesno vrsto posebej. Stratifikacija ploskev glede na drevesno vrsto, razvojno fazo (Dd) in boniteto rastišča (SI50) se je pokazala za ustrezno, saj smo dobili dovolj homogene stratume in znotraj njih zanesljivejše ocene volumnov dreves. Zanimivo je, da Dd bolje predstavlja razvojno fazo oz. starost sestoja kot npr. ocenjena starost sestoja. Vzrok temu je, da je tarifa funkcija premera drevesa in je zato kazalec Dd bolj eksakten in manj subjektiven, kot bi npr. bila ocena starosti ali razvojne faze. V našem primeru smo zaradi eksaktnosti raziskave stratifikacijo izvedli glede na boniteto rastišča, ocenjeno z rastiščnim indeksom (SI50). V gozdarski praksi pa za vsa rastišča nimamo ocene rastiščnega indeksa, imamo pa razdelitev na gospodarske razrede (GR). GR združujejo odseke (sestoje) podobnih rastišč glede na produktivnost gozdnih (fitocenoloških) združb. Ker se pri izračunu lesne zaloge s pomočjo meritev na stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode stratifikacija prav tako izvaja na podlagi GR, bi bilo logično, da bi v praksi stratume za izračun lokalnih tarif oz. izbor optimalnih PEF tarif izoblikovali na podlagi GR, seveda upoštevaje boniteto rastišča in razvojno fazo. Sklenemo lahko, da drevesna vrsta, razvojna faza - starost, boniteta rastišča in socialni položaj, značilno vplivajo na razlike med volumni dreves. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 222 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.4 UGOTOVITI USTREZNO METODO OCENE VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV S TARIFAMI ZA STRATUM 7.4.1 CILJ: Z lokalnimi tarifami 7.4.1.1 HIPOTEZA: Z meritvijo višin nekaj dreves lahko za stratum s pomočjo regionalnih dvovhodnih deblovnic izračunamo referenčne volumne dreves in jih izravnamo v lokalne tarife in z njimi izračunamo zanesljivo oceno lesne zaloge Ideja te nove metode je, da bi v praksi s pomočjo meritev višin nekaj dreves na stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode za homogen rastiščni stratum (prilagojen GR) s pomočjo regionalnih dvovhodnih deblovnic izračunali referenčne volumne, jih izravnali v lokalno tarifno krivuljo in z njo izračunali volumne dreves in lesno zalogo. Na vprašanje, koliko drevesom v stratumu je potrebno izmeriti tudi višino za zanesljivo konstruiranje regionalnih dvovhodnih deblovnic, smo poskušali odgovoriti z analizo višinskih krivulj. Na podlagi analize višinskih krivulj za izbrane stratume na Poljanah in na Predmeji smo ugotovili, da združevanje podatkov po socialnih položajih do neke mere izboljša zanesljivost višinske krivulje. Vendar je tudi višinska krivulja, konstruirana za cel stratum, dovolj zanesljiva, predvsem pri soraslih in nadraslih drevesih. R se po stratumih zelo razlikuje, saj zavzema vrednosti od 0,43 do 0,90. Standardna napaka ocene srednje sestojne višine, izračunane s pomočjo višinske krivulje, pa znaša od 9,0 do 21,9 %. Sestojna višinska krivulja in krivulja za sorasla ter nadrasla drevesa se zelo dobro ujemata. Pri smreki opazimo, da leži višinska krivulja za podrasla drevesa (soc. položaj 3) višje kot za sorasla in nadrasla drevesa (soc. položaj 1 in 2). To pomeni, da imajo podrasla drevesa pri isti višini tanjši premer oz. da so podrasla drevesa pri enakem premeru višja. To velja seveda le za drevesa tanjših premerov, kjer prevladujejo podrasla drevesa. Glede sestojne tarife bi to lahko pomenilo, da socialni položaj bistveno ne vpliva na oceno volumna drevesa, saj se manjše debeline podstojnih dreves kompenzirajo z večjo višino in volumen ostane isti. Pri bukvi višinska krivulja za podrasla drevesa ne leži višje kot za sorasla in nadrasla drevesa. Srednja odstopanja med višinami dreves, izračunanimi z višinskimi krivuljami in ocenami pravih višin dreves, so za posamezni stratum od -0,3 do 0,1 %. Sklepamo lahko, da je Pettersonova funkcija ustrezna za izdelavo prilagojene višinske krivulje. Po socialnih položajih so odstopanja večja, kar je do neke mere posledica manjšega števila dreves posameznega socialnega položaja. Število dreves, ki jih je potrebno izmeriti za zanesljivo konstruiranje višinske krivulje in izračun srednje sestojne višine, je različno, povprečno pa pri vzorčni napaki E je 1 % znaša 660 dreves, pri 5 % 26 dreves in pri 10 % 7 dreves. Iz podatkov naših meritev lahko izračunamo, da bi bila vzorčna napaka ocene srednje sestojne višne, če bi v stratum vključili 50 dreves, 3,5 %, če 100 dreves 2,5 %, če 150 dreves 2,0 % in če 200 dreves 1,7 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 223 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 %. Za zanesljivo (E < 2,5 %) konstruiranje višinske krivulje in oceno srednje sestojne višine, je torej potrebno, da stratum vsebuje med 100 in 200 dreves. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah je od 8,8 do 21,5 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisnima spremenljivkama d in h, je velik. R v vseh primerih znaša od 0,95 do 0,99. Regionalne dvovhodne deblovnice (izdelane za lokaciji in drevesne vrste) so zanesljive pri vseh deb. stopnjah. Največje razlike so pri drevesni vrsti jelke. Odstopanja so razumljivo večja pri tistih deb. stopnjah, pri katerih je manj dreves. Sklepamo lahko, da so regionalne dvovhodne deblovnice dovolj zanesljive za izračun regionalnih referenčnih volumnov dreves. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa pri lokalnih tarifah je od 3,3 do 22,5 %. Delež variabilnosti odvisne spremenljivke vn, ki ga pojasnimo z regresijo med odvisno spremenljivko vn in neodvisno spremenljivko d, je velik, vendar manjši kot pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah. R v vseh primerih znaša od 0,87 do 0,99. Pri lokalnih tarifah znaša srednja napaka ocene volumna drevesa od -4,6 do 5,6 %; standardni odklon odstopanj pa je od 6,5 do 32,2 %, kar smo ocenili za dovolj zanesljivo za oceno lesne zaloge. Kotar (1993) je za izračun volumna (deblovine) stoječih dreves uporabil nemške dvovhodne deblovnice. Višino dreves je določil na podlagi prilagojene višinske krivulje, ki jo je konstruiral na osnovi izmerjenih višin dreves v manjšem vzorcu. Prodan (1966: 178) je potrebno število meritev dreves za zanesljivo konstruiranje višinske krivulje določil glede na koeficient variacije (KV): pri zanesljivosti ocene 1 %: 42 (KV = 5 %), 108 (8 %), 169 (10 %), 380 (15 %), pri zanesljivosti ocene 2 %: 11 (KV = 5 %), 27 (8 %), 42 (10 %), 95 (15 %). Ob 5 % tveganju je potrebno za določitev tarifnega razreda PEF tarif in za zanesljivo oceno srednje sestojne višine izmeriti višine 15-30 dreves, manj pri enodobnih sestojih z močno izenačenimi višinami, več pri prebiralnih in raznodobnih sestojih z razgibano vertikalno zgradbo (Hočevar, 1995A: 118). Sklenemo lahko, da lahko na podlagi regionalnih referenčnih volumnov dreves, izračunanih s pomočjo regionalnih dvovhodnih deblovnic, za stratume, ki upoštevajo drevesno vrsto, razvojno fazo in boniteto rastišča, konstruiramo zanesljive lokalne tarife. S temi lokalnimi tarifami lahko zanesljivo ocenimo volumen dreves in lesno zalogo sestojev za homogen stratum. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 224 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.4.2 CILJ: Z ustrezno izbranimi (optimalnimi) PEF tarifami 7.4.2.1 HIPOTEZA: Tarifni niz (vrsta in razred) PEF tarif za stratum lahko optimalno izberemo s pomočjo lokalnih tarif. Z optimalno izbranim tarifnim nizom lahko izračunamo zanesljivo oceno lesne zaloge Ideja te metode je, da bi pri meritvah na stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode še naprej uporabljali uveljavljene PEF tarife in jih ne bi zamenjali z lokalnimi tarifami. Izbrali pa bi tisti niz (vrsto in razred) PEF tarif, ki se najbolj prilega lokalni tarifi. Prednost te metode bi bila ohranitev tradicije, možnost primerjave optimalnih (ažuriranih) PEF tarif s starimi, odprava sedanjega nezanesljivega izbora vrste in razreda tarif, slabost pa možnost biasa PEF tarif pri zelo tankih in zelo debelih drevesih. Na primeru Poljan in Predmeje se je izkazalo, da smo, če smo niz PEF tarif izbrali optimalno, dobili zelo zanesljivo oceno, in sicer znaša srednja napaka ocene volumna drevesa pri stratumih od -2,2 do 2,4 %. Standardni odklon odstopanj znaša od 5,7 do 34,8 %. To pomeni, da so tudi PEF tarife lahko zelo zanesljive (lega in oblika krivulj je primerna), če so le pravilno izbrane za določen stratum. Postopek izbire optimalnega niza PEF tarif s primerjavo tarifnih nizov in lokalne tarife je zamuden in do neke mere tudi subjektiven. V prihodnje bi ta postopek lahko izboljšali tako, da bi na treh točkah (npr. Dm, Dm±SD) lokalne tarifne krivulje izračunali volumen drevesa, s pomočjo računalnika pa bi nato izbrali tisti niz PEF tarif, ki bi za dane tri točke imel najmanjše odstopanj. Sklenemo lahko, da se je nova metoda izbire optimalnega niza PEF tarif izkazala za ustrezno za izbor pravega niza PEF tarif in za izračun zanesljive ocene volumna dreves in lesne zaloge sestoja za homogen stratum. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 225 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 7.5 ANALIZIRATI ZANESLJIVOST OCENE KOLIČINE DREVESNE BIOMASE IZ OCENE LESNE ZALOGE 7.5.1 CILJ: Zanesljivost ocene lesne zaloge oz. drevesne biomase na ravni države 7.5.1.1 HIPOTEZA: Ocena lesne zaloge na ravni države je sprejemljiva osnova za oceno količine biomase Različne objave (Hočevar, 1995B; 2003; Hočevar in Kovač, 2004) primerjajo oceno lesne zaloge, ki jih dobimo ali po metodi obnove gozdnogospodarskih načrtov gozdnogospodarskih enot (Zavod za gozdove Slovenije) ali po metodi ugotavljanja na sistematični vzorčni mreži 4 krat 4 km (Gozdarski inštitut Slovenije). Kot najboljšo lahko zato vzamemo kompromisno oceno lesne zaloge, ki je objavljena v poročilu o Gozdnih fondih Slovenije - GRFA 05 (Hočevar in sod., 2005). Ocena napake okularne ocene lesne zaloge pri dobrem taksatorju (šolanem na sestojih s poznano lesno zalogo) znaša ±15 % (Hočevar, 1996). Problem je nezanesljivost časovne serije podatkov o lesnih zalogah, predvsem od l. 1986, ki je pomembno za UNFCCC/KP. Metodološko je metoda Zavoda za gozdove Slovenije neustrezna za zagotovitev ocene lesne zaloge na ravni Slovenije, predvsem zato, ker daje podatke povprečno stare 5 let, ter zato, ker je del ocen napravljen s pomočjo okularnih ocen, kar povzroči prevelika letna nihanja v ocenah sprememb lesne zaloge. Zanesljivost ocene lesne zaloge v Sloveniji lahko ocenimo kot zadovoljivo z možnostjo izboljšave. 7.5.2 CILJ: Zanesljivost ocene količine drevesne biomase s pomočjo metode konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev 7.5.2.1 HIPOTEZA: Metoda konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev je dovolj zanesljiva in primerna za oceno količine drevesne biomase v Sloveniji Zanesljivosti metode in pretvorbenih faktorjev za izračun količine drevesne biomase iz volumna dreves (lesne zaloge) je zadovoljiva z možnostjo izboljšave. Ocena lesne zaloge odmrlih dreves za l. 1996 znaša 6.800.000 m oz. 5,94 m /ha, kar je 2,2 % lesne zaloge TBFRA 2000 (Temporal ..., 2000; Hočevar in Kušar, 2002). V primeru GFRA 05 (Hočevar in sod., 2005) pa znaša celotna odmrla drevesna biomasa 21 % glede na celotno nadzemno drevesno biomaso oz. 16 % glede na vso živo drevesno biomaso, kar pa je verjetno preveč. Sklenemo lahko, da je metoda konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev dovolj zanesljiva in primerna za oceno količine drevesne biomase v Sloveniji pod pogoji, da so Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 226 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 konverzijski/ekspanzijski faktorji preverjeni ter da so vhodni podatki, torej ocene lesne zaloge, zanesljive. 7.5.3 CILJ: Zanesljivost konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev za Slovenijo 7.5.3.1 HIPOTEZA: Konverzij ski/ekspanzij ski faktorji Smernic dobre prakse (IPCC, 2003) so dovolj zanesljivi za uporabo v Sloveniji Zanesljivost ocene je odvisna od vhodnih podatkov in konverzijskih/ekspanzijskih faktorjev, ki pa so za Slovenijo nepreverjeni. V Avstriji, ki je do neke mere lahko primerljiva s Slovenijo, so uporabili naslednje koeficiente (Improving ..., 2005). Za gostoto lesa (WD) so uporabili za iglavce koeficient 0,39, za listavce pa 0,53. Za izračun celotne drevesne biomase so uporabili za prirastek faktorje (BEF) 1,45 za iglavce in 1,46 za listavce, za posek pa višje faktorje, in sicer za iglavce 1,54 in listavce 1,50. Tudi za vsebnost ogljika (CC) so uporabili ločena faktorja, in sicer 0,49 za iglavce in 0,48 za listavce. Točna in zanesljiva ocena lesne zaloge, po možnosti po drevesnih vrstah (različni BEF in WD), je potrebna osnova za dobro oceno količine drevesne biomase. Prav tako pa lahko nastane velika napaka pri uporabi napačnih BEF in WD. V primerjavi z avstrijskimi faktorji so Hočevar in sodelavci (2005) uporabili manjše BEF in sicer za iglavce 1,35 in za listavce 1,30, ter CC 0,5. Sklenemo lahko, da konverzij ski/ekspanzij ski faktorji Smernic dobre prakse (IPCC, 2003) niso dovolj preverjeni za zanesljivo uporabo v Sloveniji. 7.5.4 Zaključek Čedalje večji pomen vloge gozda kot ponora CO2, čedalje večje potrebe (zahteve) po točnih količinskih in vrednostnih ocenah te vloge in ugotovljena nezanesljivost sedanjih ocen zahtevajo nujno izboljšanje zanesljivosti le-teh. Zato bo potrebno nemudoma zagotoviti dovolj zanesljive in evropsko (svetovno) primerljive ocene ponora CO2. To bomo lahko dosegli le z analizo in preverbo zanesljivosti po vseh korakih izračuna ter z zanesljivimi vhodnimi podatki (ocena lesne zaloge). Torej moramo zagotoviti točno oceno količine in strukture lesne zaloge (stalen sistem monitoringa, korektna metodologija, pravilne tarife oz. dvovhodne deblovnice, pravilno merjeni vhodni podatki). Preveriti je potrebno tudi veljavnost in zanesljivost konverzijsko/ekspanzijskih faktorjev (gostota lesa, lesna zaloga/drevesna biomasa, nadzemna/podzemna drevesna biomasa, živa/odmrla drevesna biomasa) po drevesnih vrstah v Sloveniji. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 227 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 8 POVZETEK V gozdarstvu ostaja pomembna zanesljiva ocena lesne zaloge. Za ugotavljanje lesne zaloge sestojev v Sloveniji uporabljamo enovhodne volumenske funkcije - prilagojene enotne francoske (PEF) tarife. Namen disertacije je ugotoviti, kako zanesljive so tarife za ugotavljanje lesne zaloge sestojev in raziskati možnosti njihove izboljšave s stratifikacijo. Glavni problemi, s katerimi smo se ukvarjali v disertaciji, so naslednji: kaj je definicija volumna drevesa in katere posamezne dele drevesa upoštevamo, kako ugotoviti oceno pravega volumna drevesa in kako izračunati referenčni volumen drevesa, zanesljivost in uporabnost različnih volumenskih funkcij, kako stratificirati podatke v homogene stratume, da bo ocena lesne zaloge dovolj zanesljiva, kako izbrati ustrezno tarifno funkcijo, kako zanesljiva je sedanja ocena lesne zaloge in količine drevesne biomase. Od raziskovalnih metod smo uporabili modeliranja, študije primerov in statistične metode. Volumenske in višinske funkcije smo konstruirali s pomočjo regresijskih analiz. Razlike smo preverjali s pomočjo metod analiz variance. S pregledom izbranih gozdnogospodarskih načrtov gozdnogospodarskih enot in z analizo vrste in razredov PEF tarif, ki se uporabljajo na ploskvah vzorčne mreže 4 krat 4 km, smo dobili vpogled v sedanje stanje uporabe tarif pri nas. Ugotovili smo, da se za ugotavljanje volumna dreves in lesne zaloge sestojev pretežno uporabljajo PEF tarife in da so le-te določene (vrsta, razred) na ravni odseka. Tarife, ki so izbrane sedaj, so nezanesljive, saj se ob obnovi gozdnogospodarskih načrtov večinoma ne preverjajo. Izmed treh vrst PEF tarif se največ uporabljajo vmesne tarife za raznodobne sestoje, in sicer v 78-80 % vseh sestojev. Smreka in jelka imata v povprečju enako tarifo, bukev pa ima en tarifni razred nižjo. Večina tarifnih razredov je med 5. in 7. razredom, kar pomeni srednje do dobre tarife. Glavni problem sedanjega načina določitve PEF tarif je v tem, da postopek ni jasno definiran. Problematična je tudi uporaba neustreznih nemških dvovhodnih deblovnic za izračun volumnov dreves za izbor razredov PEF tarif. Podrobne raziskave so bile napravljene na dveh skupinah podatkov. Prvo skupino predstavljajo podatki sekcijskih meritev 157 dreves na Ravniku in Pokljuki, drugo skupino pa podatki o meritvah na izbranih stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode na Poljanah in na Predmeji, kjer smo 845 drevesom izmerili premer (d), višino (h) in premer na 7 metrih drevesne višine (d7). Na podlagi prve skupine podatkov (sekcij ske meritve) smo po različnih metodah (Newton, Smalian in Huber) izračunali volumne posekanih dreves. Smalianova in Newtonova metoda dajeta med seboj zelo podobne rezultate (razlika od 0,0 do 0,2 %, povprečno 0,1 %), ki so sistematično povprečno za 1,4 % (od 1,3 do 2,7 %) večji od rezultatov Huberjeve metode. S primerjavo metod smo ugotovili, da je najbolj zanesljiva Newtonova metoda, ki smo jo nadalje uporabili za izračun ocene pravega volumna dreves (vn). Iz ocen pravih Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 228 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 volumnov dreves (vn) smo s pomočjo metod regresijskih analiz za drevesne vrste smreka, jelka in bukev ter po skupinah dreves izdelali različne volumenske funkcije. regionalne trovhodne volumenske funkcije; vhodni podatki so d, h in d7, regionalne dvovhodne deblovnice; vhodna podatka sta d in h, lokalne enovhodne volumenske funkcije ali tarife, vhodni podatek je d. Analiza rezultatov zanesljivosti trovhodnih, dvovhodnih in enovhodnih volumenskih funkcij je pokazala, da je funkcija za oceno volumna individualnih dreves tem bolj zanesljiva, čim več neodvisnih spremenljivk vključimo v regresijski model. Tako so najbolj zanesljive trovhodne volumenske funkcije (R med 0,98 in 0,99), nato dvovhodne deblovnice (K je 0,94 in 0,99) in nazadnje enovhodne volumenske funkcije - tarife (K med 0,90 in 0,98). Preverili smo zanesljivost različnih volumenskih funkcij, absolutna in relativna odstopanja, sistematično napako, zanesljivost po deb. stopnjah in po premerih. Pri regionalnih trovhodnih volumenskih funkcijah znaša standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa od 3,6 do 9,2 %. Absolutna in relativna odstopanja regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij so enakomerna, v intervalu ±10 %. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa regionalnih dvovhodnih deblovnic znaša od 8,5 do 18,4 %. Absolutna in relativna odstopanja regionalnih dvovhodnih deblovnic so enakomerna, v intervalu ±15 %. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa lokalnih tarif znaša od 10,4 do 18,3 %. Absolutna in relativna odstopanja lokalnih tarif so enakomerna in za večino dreves v intervalu ±20 %. Z razdelitvijo na kombinirane funkcije po določenih dejavnikih (tanjši/debelejši premeri, socialni položaj in razvojna faza) lahko izboljšamo zanesljivost dvovhodnih deblovnic, saj zmanjšamo variabilnost volumna posameznih dreves znotraj vzorca. Regionalne trovhodne volumenske funkcije so dovolj zanesljive za oceno referenčnih volumnov dreves (vr). Regionalne dvovhodne deblovnice so za oceno referenčnih volumnov dreves (vrr) oz. lesne zaloge sestojev dovolj zanesljive, če so izdelane ločeno za posamezno lokacijo (področje) in za posamezno drevesno vrsto. Tako švicarske trovhodne volumenske funkcije kot tudi nemške dvovhodne deblovnice so obremenjene s sistematično napako in zato v naših razmerah le pogojno uporabne. Švicarske trovhodne volumenske funkcije dajo pri naših podatkih od -4,1 do 0,8 %, v povprečju pa -2,9 % nižjo oceno povprečnega volumna v primerjavi z oceno pravega volumna sekcijskih meritev. Standardni odklon odstopanj je od 4,2 do 11,2 %, v povprečju pa 8,8 %. Nemške dvovhodne deblovnice dajo pri naših podatkih od -2,1 do 8,3 %, v povprečju pa 0,2 % višjo oceno povprečnega volumna dreves v primerjavi z oceno pravega volumna sekcijskih meritev. Standardni odklon odstopanj je od 9,3 do 20,6 %, v povprečju pa 13,2 %. Sedanje PEF tarife niso ustrezno izbrane, saj povprečno podcenjujejo volumen za -4,2 %, srednja napaka ocene pa znaša od -7,4 do 8,3 % (za bukev celo -18,8 %), standardni odklon odstopanj je od 11,8 do 26,9 %. Absolutna in relativna odstopanja sedanjih PEF tarif so sistematično negativna, za večino dreves v intervalu ±25 %. Ustrezno izbrane (ažurirane sedanje) PEF tarife pa dajo v povprečju zelo dobre ocene volumna dreves (1,0 Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 229 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 %), srednja napaka ocene je od -2,5 do 8,3 %, standardni odklon odstopanj pa od 12,1 do 26,9 %. Absolutna in relativna odstopanja popravljenih PEF tarif so enakomerna, za večino dreves v intervalu ±15 %. Posamezne PEF tarife so pri manjših premerih različno zanesljive. Polinomska funkcija je pri manjših premerih za izdelavo tarifne krivulje neustrezna, saj da negativni volumen. Primernejša je eksponentna funkcija, saj pri tanjših premerih ohranja pozitivno vrednost in je zato za izdelavo lokalnih tarif ustreznejša. Napaka, ki jo lahko naredimo zaradi (ne)upoštevanja različnih posameznih delov drevesa v volumnu, je lahko znatna, saj v naši raziskavi na vrh drevesa odpade povprečno od 0,0-1,9 %, na panj pa povprečno od 2,9-3,8 % volumna drevesa, odvisno od velikosti drevesa in drevesne vrste. Še pomembnejši je volumen debelejših vej pri listavcih. Pri drugi skupini podatkov smo na izbranih stalnih vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode na Poljanah in na Predmeji izmerili parametre d, h in d7 845 drevesom. Z regionalnimi trovhodnimi volumenskimi funkcijami smo izračunali referenčne volumne dreves (vr). Analizirali smo vpliv bonitete rastišča, razvojne faze, drevesne vrste in socialnega položaja na zanesljivost ocene volumna dreves in ugotovili značilen vpliv razvojne faze sestoja, bonitete rastišča in socialnega položaja. Iz referenčnih volumnov dreves (vr) smo za obe lokaciji in vse tri drevesne vrste izračunali regionalne dvovhodne volumenske funkcije (d in h). Z njimi smo izračunali regionalne referenčne volumne dreves (vrr) in za posamezne stratume (lokacija, drevesna vrsta, razvojna faza, rastišče) izračunali lokalne tarife (d). Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa pri regionalnih dvovhodnih deblovnicah znaša od 8,8 do 21,5 % (R je od 0,95 do 0,99). Regionalne dvovhodne deblovnice, izdelane za obravnavani lokaciji in drevesne vrste, so zanesljive pri vseh deb. stopnjah. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa pri lokalnih tarifah znaša od 3,3 do 22,5 % (R je od 0,87 do 0,99). Pri lokalnih tarifah znaša srednja napaka ocene volumna drevesa od -4,6 do 5,6 %; standardni odklon odstopanj pa je od 6,5 do 32,2 %. To pomeni, da so lokalne tarife dovolj zanesljive za izračun ocene lesne zaloge, če so za homogen rastiščni stratum pravilno izbrane. Preverili smo zanesljivost treh metod uporabe tarif za izračun volumna dreves oz. lesne zaloge sestojev: sedanje PEF tarife, optimalno izbrane PEF tarife, lokalne tarife. Po sedaj izbranih PEF tarifah ocena srednjega volumna drevesa odstopa od referenčne povprečno za -5,7 % (-16,7 do 19,5 %). Večja odstopanja so pri drevesih na Poljanah kot na Predmeji. Na Poljanah je povprečni volumen smreke podcenjen za -12,1 %, jelke za Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 230 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 -16,7 %, bukev pa je precenjena za 19,5 %. Standardni odklon odstopanj je od 22,2 do 48,6 %. Srednja napaka ocene volumna drevesa pri stratumih na Poljanah je od -17,5 do 37,8 %. Standardni odklon odstopanj pa znaša od 18,8 do 69,0 %. Na Predmeji so sedanje tarife bolj ustrezno izbrane, povprečni volumen za smreko je podcenjen za -2,3 %, za bukev pa le -0,2 %. Standardni odklon odstopanj je od 24,6 do 29,2 %. Srednja napaka ocene volumna drevesa pri stratumih na Predmeji je od -7,8 do 25,0 %. Standardni odklon odstopanj pa znaša od 15,9 do 45,0 %. Obe novi metodi uporabe tarif sta se izkazali za dobri in uporabni za zanesljivo ocenjevanje lesne zaloge za homogene rastiščne stratume. Pri metodi optimalne izbire razreda PEF tarif ocena srednjega volumna drevesa odstopa od referenčne povprečno za 0,1 % (-0,8 do 2,2 %). Srednja napaka ocene volumna drevesa pri stratumih je od -2,2 do 2,4 %. Standardni odklon odstopanj znaša od 5,7 do 34,8 %. Ocena srednjega volumna drevesa po lokalnih tarifah pa odstopa od referenčne povprečno za -0,1 % (-0,3 do 0,2 %). Srednja napaka ocene volumna drevesa pri stratumih je od -4,6 do 5,6 %. Standardni odklon odstopanj pa znaša od 6,5 do 32,2 %. Ocena lesne zaloge v Sloveniji je podcenjena (povprečno od 4 do 8 %, v posameznih primerih pa lahko tudi več) zaradi uporabe neažurnih, prenizkih PEF tarif. Sedanja ocena količine drevesne biomase je nezanesljiva, saj temelji na nezanesljivo ocenjeni lesni zalogi in nepreverjenih konverzijskih/ekspanzijskih faktorjih. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 231 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 9 SUMMARY In forestry the reliable estimate of growing stock remains important. In Slovenia one parametrical volume functions, adapted uniform French (AUF) tariffs, are used in order to determine stands growing stock. The purpose of the dissertation is to establish the reliability of tariffs for estimating stands growing stock and to investigate the possibilities of their improvement with stratification. The focal issues dealt with are the following: what is the definition of tree volume and which parts are to be considered, how to establish the true tree volume and how to calculate tree reference volume, the reliability and applicability of various volume functions, how to stratify the data into homogenous strata to make the estimate of growing stock sufficiently reliable, how to choose a suitable tariff function, how reliable are the estimates of the existing growing stock and of the biomass quantity. Research methods used in the dissertation are: modelling, the study of cases and statistical methods. Volume and height functions were created by means of regression analysis. The differences were tested by means of variance analysis. The examination of the selected forest units’ management plans together with the analysis of species and AUF tariff classes used on the surface of 4 x 4 km sampling plots resulted in the overview of the current usage of the tariffs in Slovenia. It was determined that mainly AUF tariffs defined (species, class) at compartment level were used for the estimates of tree volumes and stands growing stock. The existing selected tariffs are unreliable due to not being checked at the renovation of forest management plans. Out of three AUF tariffs intermediate tariffs (Čokl) are the most used ones, namely in 78-80 % of all forest stands. Spruce and fir have on average the same tariff, whereas beech is one tariff class lower. The majority of classes are between the classes 5 and 7, which means medium to high tariffs. The major problem of the existing AUF tariff determination is the procedure that is not clearly defined. The usage of unsuitable German two parametrical volume functions for calculating tree volumes is also questionable for the selection of AUF tariff classes. Detailed researches have been carried out on two data groupings. The first grouping consists of the section measurements of 157 trees in Ravnik and Pokljuka, whereas the second grouping consists of the measurement data from the selected permanent sampling plots in Poljane and Predmeja, where the diameter (d), height ( h), and diameter at 7 m tree height (d7) were measured on 845 trees. On the basis of section measurement data from the first grouping the felled trees’ volumes were calculated by various methods (Newton, Smalian and Huber). Smalian and Huber methods offer very similar results (difference from 0.0 to 0.2 %, 0.1 % on average), which are by 1.4 % on average (from 1.3 to 2.7 %) higher than Huber method. The comparison of the methods showed that Newton method is the most reliable, which is why it was later Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 232 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 used for the calculation of true tree volume estimates (vn). Various volume functions were constructed from true tree volumes (vn) by means of regression analyses for the tree species of spruce, fir and beech, and all tree groupings: - Regional three parametrical volume functions, independent variables: d, h, d7, - Regional two parametrical volume functions, independent variables: d, h, - Local one parametrical volume functions or tariffs, independent variable: d. The analysis of the results’ reliability of three, two and one parametrical volume functions illustrated the fact that the more independent variables included in the regression model the more reliable the function for estimating the volume of individual trees. The most reliable are therefore three parametrical volume functions (R2 between 0.98 and 0.99), then two parametrical volume functions (R2 between 0.94 and 0.99) and finally one parametrical volume functions or tariffs (R2 between 0.90 and 0.98). The reliability of various volume functions, absolute and relative residuals, systematic error, reliability according to diameter class and diameter itself were also examined. For regional three parameter volume functions the standard error of regression equation estimate is from 3.6 to 9.2 %. The absolute and relative residuals of regional three parametrical functions are evenly distributed, within ±10 % interval. The standard error of the regression equation estimate of regional two parametrical volume functions is from 8.5 to 18.4 %. The absolute and relative residuals of regional two parametrical volume functions are evenly distributed, within ±15 % interval. The standard error of the regression equation estimate of local tariffs is from 10.4 to 18.3 %. The absolute and relative residuals of local tariffs are evenly distributed and for most of the trees within ±20 % interval. The reliability of two parametrical volume functions can be improved by the classification into combined functions according to appointed factors such as thin or thick diameters, height class and developmental stage. In this way the volume variability of individual trees within the sample is reduced. Regional three parametrical volume functions are sufficiently reliable for reference tree volume estimates (vr). If regional two parametrical volume functions are prepared separately for locations and according to tree species, they also become sufficiently reliable for regional reference tree volume estimates or stands growing stock estimates. Swiss three parametrical volume functions and German two parametrical volume functions are burdened by systematic error and therefore only conditionally applicable in Slovene circumstances. The analysis of the data according to Swiss three parametrical volume functions shows from –4.1 to 0.8 %, –2.9 % on average, lower average volume estimate in comparison with the true tree volume of the section measurements. The standard deviation of residuals is from 4.2 to 11.2 %, 8.8 % on average. The analysis of the data according to German two parametrical volume functions shows from –2.1 to 8.3 %, 0.2 % on average, lower average tree volume estimate in comparison with the true tree volume of the section measurements. The standard deviation of residuals is from 9.3 to 20.6 %, 13.2 % on average. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 233 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 The existing AUF tariffs are not suitably selected because they underestimate the volume by –4.2 % on average, the mean error of estimate being from –7.4 to 8.3 % (beech even –18.8 %), the standard deviation of residuals being from 11.8 to 26.9 %. The absolute and relative deviations of the existing AUF tariffs are symmetrically negative, for most of the trees within ±25 % interval. Suitably selected and adjusted AUF tariffs on the other hand give very good tree volume estimates on average (1.0 %), the mean error of estimate being from –2.5 to 8.3 %, the standard deviation of residuals being from 12.1 to 26.9 %. The absolute and relative deviations of the adjusted tariffs are evenly distributed, for most of the trees within ±15 % interval. Individual AUF tariffs are variably reliable for rather small diameters. Polynomial function is not suitable for small diameters due to resulting in a negative volume. Exponent function on the other hand preserves the positive value for thin diameters and is therefore more suitable for setting local tariffs. The error that can be made due to the (non) consideration of the different tree parts in its volume could be significant since the research indicates that the top of the tree takes away 0.0–1.9 % on average, the tree-stump 2.9–3.8 % on average of the whole tree volume, depending on tree height and tree species. Even more important is the volume of rather thick branches concerning deciduous trees. The second grouping of data consists of the parameters of d, h and d7 measured on 845 trees at the selected permanent sampling plots in Poljane and Predmeja. Regional two parametrical volume functions were used to calculate reference tree volumes (vr). The influences of site condition, developmental stage, tree species and height class on the reliability of tree volume estimate were analyzed and the results show a significant influence on developmental stage, site condition and height class. From reference tree volumes (vr) regional two parametrical volume functions (d and h) were calculated for both locations and all three tree species. They were further used to calculate regional reference tree volumes (vrr) and local tariffs (d) for individual strata (location, tree species, developmental stage, and site). The statistical reliability of calculated regional two parametrical volume functions is high, R2 being from 0.95 to 0.99. The standard error of estimate for regression equations is from 8.8 to 21.5 %. Regional two parametrical volume functions (for locations and tree species) are reliable for all diameter classes. The statistical reliability of calculated local tariffs for strata is quite high, R2 being from 0.87 to 0.99. The standard error of estimate for regression equations is from 3.3 to 22.5 %. The mean error of tree volume estimate for local tariffs is from –4.6 to 5.6 %, the standard deviation of residuals is from 6.5 to 32.2 %. That means that local tariffs are reliable enough for growing stock estimate calculations if they are suitably selected for homogeneous site stratum. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 234 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 The reliability of three tariff application methods for calculating tree volume or growing stock was examined: - existing AUF tariffs, - optimally selected AUF tariffs, - local tariffs. According to the existing AUF tariffs mean tree volume estimate deviates from the reference by –5.7 % on average (from –16.7 to 19.5 %). There are higher deviations concerning the trees in Poljane than in Predmeja. In Poljane the average spruce volume is underestimated by –12.1 %, fir volume by –16.7 %, and beech volume overestimated by 19.5 %. The standard deviation of residuals is from 22.2 to 48.6 %. The mean error of tree volume estimate for strata in Poljane is from –17.5 to 37.8 %. The standard deviation of residuals is from 18.8 to 69.0 %. The existing tariffs are more suitably selected in Predmeja, the average spruce volume is underestimated by –2.3 %, and the average beech volume by only –0.2 %. The standard deviation of residuals is from 24.6 to 29.2 %. The mean error of tree volume estimates for strata in Predmeja is from –7.8 to 25.0 %. The standard deviation of residuals is from 15.9 to 45.0 %. Both new tariff methods proved to be good and useful for reliably estimating the growing stock of homogeneous site strata. The method of optimally selected AUF tariff gives the mean tree volume estimates that deviate from reference by 0.1 % on average (from –0.8 to 2.2 %). The mean error of tree volume estimates for strata is from –2.2 to 2.4 %. The standard deviation of residuals is from 5.7 to 34.8 %. The mean volume estimate according to local tariffs deviates from the reference by –0.1 % on average (from –0.3 to 0.2 %). The mean error of tree volume estimate for strata is from –4.6 to 5.6 %. The standard deviation of residuals is from 6.5 to 32.2 %. Growing stock estimate in Slovenia is underestimated (by 4 to 8 % on average, in some cases even more) due to the usage of AUF tariffs that are outdated and too low. The existing estimate of biomass quantity is unreliable due to its grounds in unreliable growing stock estimates and unconfirmed conversion/expansion factors. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 235 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 10 VIRI Altherr E. 1960. Die Genauigket verschiedener Verfahren der Sektionierung in absoluten und relativen Schaftlangen. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 131: 226-237. Altherr E. 1963. Untersuchungen uber Schaftform, Berindung und Sortimentsanfall bei der Weisstane (Erster Teil). Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 134, 5: 111-122. Amidon E. L. 1984. A general taper functional form to predict bole volume for five mixed-conifer species in California. Forest Science, 30, 1: 166–171. Badoux E. 1961. Courbes de hauteur et tarifs de cubage dans une foret jardinee de fertilite moyenne. Eidgenossischen Anstalt fur das forstliche Versuchswesen, 37, 2: 131-158. Biging G. S. 1988. Estimating the accuracy of volume equations using taper equations of stem profile. Canadian Journal of Forest Research, 18, 8: 1002-1007. Biggs P. H. 1991. Aerial tree volume functions for eucalypts in Western Australia. Canadian Journal of Forest Research, 21, 12: 1823-1828. Božič M. 2000. Kolika je stvarna zaliha jele u našim šumama? = What is the real amount of fir stocks in Croatian forests? Šumarski list, 124, 3/4: 185-195. Božič M., Cavlovič J. 2001. Odnos dominantne visine, dimenzije sječive zrelosti i normalne drvne zalihe u prebornim sestoj inama = The relationship between dominant height, dimension of crop maturity and normal growing stock in selection stands. Šumarski list, 125, 1/2: 9-18. Cheynet K.I. 2004. Effects of mid-rotation release on forest structure, wildlife habitat, and pine yield. 59 str. http://66.102.9.104/search?q=cache:EpOIhGAOcDcJ:scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-121399-221120/unrestricted/cheynet.pdf+Effects+of+mid-rotation&hl=sl (17.5.2004) COST Action E21. 2004. Zbirka volumenskih in bio masnih funkcij: digitalna podatkovna zbirka. COST Action E43. 2005. Definition of references: draft paper on references within COST E43 (WG1 -Solbole task force - version 2005-SEP-14): 11 str. Čokl M. 1956. Inventarizacija kmečkih gozdov po novih enotnih tarifah. Gozdarski vestnik, 14: 1-12. Čokl M. 1957. Prirejene Alganove in Schafferjeve tarife ter njihova raba pri inventraizaciji sestojev = Zugerichtete Algan’sche und Schaeffer’sche Tarife und deren Verwendung bei der Inventarisierung von Waldbestanden. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 2: 165-195. Čokl M. 1959. Tarife za sestoje prehodnih oblik = Massentarife für Übergangsbestande. Gozdarski vestnik, 17: 221-228. Čokl M. 1962. Dvovhodne deblovnice za celjski okraj = Die Massentafeln für den Bezirk Celje. Gozdarski vestnik, 20: 257-271. Čokl M. 1980. Gozdarski in lesnoindustrijski priročnik.Tablice. 5. izdaja. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, VTOZD za gozdarstvo: 374 str. Dean C. 2003. Calculation of wood volume and stem taper using terrestrial single-image close-range photogrammetry and contemporary software tools. Silva Fennica, 37, 3: 359-380. Drigo R., Veselic Ž. 2005. WISDOM Slovenia. TCP/SVN/2901. Annex 6. Final report: 55 str. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 236 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 EAFV 1968: Ertragstafeln für die Fichte, Tanne und Buche in der Schweiz. Eidgenossische Anstalt fur das forstliche Versuchswesen. Birmensdorf, ZH. Eh H. 1961. Untersuchungen über die Rindenstarke der Fichte in einigen Wuchsbezirken des wurtt. Oberschwabenes. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 132, 4: 104–109. Emrovič B. 1953A. O upotrebi standardnih visinskih krivulja = Über den Gebrauch von Standardhohenkurven. Šumarski list, 2: 78-94. Emrovič B. 1953B. O konstrukciji lokalnih j ednoulaznih drvnogromadnih tablica (tarifa) = On the preparation of volume tables based on D.B.H. only (“tariffs”). Šumarski list, 4/5: 214-220. Emrovič B. 1954. O konstrukciji j ednoulaznih tablica-tarifa pomoču logaritemskog papira. Šumarski list, 8: 386-392. Ferguson R.B., Baldwin V.C.Jr. 1995. A Comparison of Hight-Accumulation and Volume-Equation Methods for Estimating Tree and Stand Volumes. Research Paper. SO-378. New Orleans, LA; U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southern Forest Experiment Station: 7 str. Figueiredo-Filho A., Borders B. E., Hitch K. L. 1996. Number of diameters required to represent stem profiles using interpolated cubic splines. Canadian Journal of Forest Research, 26, 7: 1113-1121. Furman B. 2005. Ocena sestojne zgradbe v gozdnih sestojih na Boču: diplomsko delo (višješolski študij). (Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire). Ljubljana, samozal: 41 str. Gasparini P., Nocetti M., Tabacchi G., Tosi V. 2005. Biomass equations and data for forest stands and shrublands of Easteren Alps (Trentino, Italy). Villazzano, Trento, Forest and Range Management Research Institute, I.S.A.F.A. - C.R.A.: 14 str. Global Forest Resources Assessment 2005: Progress towards sustainable forest management. 2006. FAO Forestry Paper, 147: 320 str. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Leskova dolina. 2005. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Leskova dolina (2004-2013). Postojna, Zavod za gozdove Slovenije, OE Postojna. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Litija-Šmartno. 2003. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Litija-Šmartno (2003-2012). Ljubljana, Zavod za gozdove Slovenije, OE Ljubljana. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Ljubljana. 2006A. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Ljubljana (2005-2014). Ljubljana. Zavod za gozdove Slovenije, OE Ljubljana. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Luče. 2006B. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Stojna (2006-2015). Nazarje, Zavod za gozdove Slovenije, OE Nazarje. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Osankarica. 2004A. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Osankarica (2004-2013). Maribor, Zavod za gozdove Slovenije, OE Maribor. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Pokljuka. 1996. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Pokljuka (1996-2005). Bled, Zavod za gozdove Slovenije, OE Bled. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Poljane. 2004B. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Poljane (2004-2013). Novo mesto, Zavod za gozdove Slovenije, OE Novo mesto. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Predmeja. 2004C. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Predmeja (2004-2013). Tolmin, Zavod za gozdove Slovenije, OE Tolmin. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 237 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Ravnik. 2002. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Ravnik (2001-2010). Ljubljana, Zavod za gozdove Slovenije, OE Ljubljana. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Rodni vrh. 2004D. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Rodni vrh (2004-2013). Maribor, Zavod za gozdove Slovenije, OE Maribor. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Stojna. 2006C. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Stojna (2006-2015). Kočevje, Zavod za gozdove Slovenije, OE Kočevje. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarske enote Vzhodno Goričko. 2006D. Osnutek gozdnogospodarskega načrta GGE Vzhodno Goričko (2005-2014). Maribor, Zavod za gozdove Slovenije, OE Maribor. Guidelines for the preparation of national communication by Parties included in Annex I to the Convention, Part I: UNFCCC reporting guidelines on annual inventories (following incorporation of the provision of decision 13/CP.9). 2004. UNFCCC: 91 str. Hladnik D. 2000. Razvoj koncepta gozdnih inventur na Slovenskem = The development of forest inventory techniques in Slovenia. V: Nova znanja v gozdarstvu - prispevek visokega šolstva. Potočnik I. (ur.). Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 105-126. Hladnik D. 2004. Debela drevesa v jelovo-bukovih gozdovih na visokem krasu = Large trees in the beech and sliver fir forest on the karst plateau. V: Staro in debelo drevje v gozdu : zbornik referatov XXII. gozdarskih študijskih dni, 25.-26. marec 2004 : conference proceedings of the 22nd Forestry Study Days, 25-26, March 2004. Brus R. (ur.). Ljubljana: Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 151-166 Hladnik D., Hočevar M. 1989. Izboljšanje učinkovitosti in informacijske vsebine gozdne inventure s stratificiranim vzorčenjem = Improvement of the efficiency and of the information content of forest inventory by means of stratified sampling. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34: 5-20. Hočevar M. 1990. Ugotavljanje stanja in razvoja gozdov s kontrolno vzorčno metodo: zbirka referatov in navodila za pripravo in snemanje na stalnih vzorčnih ploskvah, 22. maja 1990. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo: 48 str. Hočevar M. 1991. Priprava in obračun podatkov pri kontrolni vzorčni inventuri. Obdelava in analiza podatkov kontrolne vzorčne inventure: seminarsko gradivo. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo: 45 str. Hočevar M. 1995A. Dendrometrija - gozdna inventura. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo: 274 str. Hočevar M. 1995B. Možnosti in zanesljivost ocene LZ in prirastka na podlagi popisa propadanja gozdov 1995 = Possibilities and reliability of the growing stock and increment estimation based on the 1995 forest decline inventory. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 52: 93-118. Hočevar M. 1996. Zagotavljanje kakovosti informacij pri gozdni inventuri = Ensuring information quality of forest inventory data. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 50: 193-207. Hočevar M. 2003. Stanje in simulacija trajnostnega razvoja gozdnih fondov v Sloveniji = The state and simulation of sustainable development of forest resources in Slovenia’s forests. V: Območni gozdnogospodarski načrti in razvojne perspektive slovenskega gozdarstva: XXI. Gozdarski študijski dnevi, 27.-28. marec 2003. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 103-122. Hočevar M., Kovač M. 2004. A short description of the Slovenian NFI. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: 10 str. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 238 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Hočevar M., Kušar G. 2002. Forest resource assessment for Slovenia: to the Ministerial Conference on the Protection of Forests in Europe, April 2003, Vienna. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: 52 str. Hočevar M., Kušar G., Japelj A. 2005. Gozdni viri Slovenije: stanje in razvoj 1990-2000-2005: global forest resources assessment 2005: poročilo za Slovenijo. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: 120 str. Hočevar M., Kušar G., Japelj A. 2006. Integralni monitoring gozdnih virov Slovenije - stanje in potrebe v luči vseevropskih meril = Integral monitoring of forest resources in Slovenia - state and needs in a view of Pan-European's criteria. V: Monitoring gospodarjenja z gozdom in gozdnato krajino. XXIV. Gozdarski študijski dnevi, 20.-21. april 2006. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 27-51. Holmgren J., Nilsson M., Olsson H. 2003. Estimation of Tree Hight and Stem Volume on Plots Using Airborne Laser Scanning. Forest Science, 49, 3: 419–428 Holmgren J., Joyce S., Nilsson M., Olsson H. 2000. Estimating Stem Volume and Basal Area in Forest Compartments by Combining Satellite Image Data with Field Data. Scandinavian Journal of Forest Research, 15, 1: 103-111. Hradetzky J. 1980. Spline-Funktionen und ihre Anwendung in der forstlichen Forschung. Forstwissenschaftliches Centralblatt, 100, 1: 45-59. Husch B., Beers T.W., Kershaw J.A. 2003. Forest Mensuration. 4 edition. New York, John Wiley & Sons. 443 str. Improved Pan-European Indicators for Sustanable Forest Management. MCPFE. (2002) www.mcpfe.org (21.10.2003) Improving the Quality of Community GHG Inventories and Projections for the LUCF Sector. 2005. http://ghgdata.jrc.it/lucf/lucfmain.cfm (30.12.2005) IPCC Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and Forestry. 2003. http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gpglulucf/gpglulucf.htm (17.5.2005) Jenkins J.C., Chojnacky D.C., Heath L.S., Birdsey R.A. 2004. Comprehensive Database of Diameter-based Biomass Regressions for North American Tree Species. U.S. Department of Agriculture, Forest Service, North Easteren Research Station, Gen Tech. Rep. NE319: 45 str. Kaufmann E. 2000. Tarife für Schaftholz in Rinde und Rundholz-Sortimente. Birmensdorf, WSL Swiss Federal Research Institute. 53 str. Kaufmann E. 2001. Estimation of Standing Timber, Growth and Cut. V: Swiss National Forest Inventory: Methods and Models of the Second Assessment. Brassel P. (ed.), Lischke H. (ed.). Birmensdorf, WSL Swiss Federal Research Institute: 162-196. Kelly J.F., Beltz R.C. 1987. A comparison of Tree Volume Estimation Models of Forest Inventory. Research Paper. SO-233. New Orleans, LA; U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southern Forest Experiment Station: 9 str. Kleinn Ch. 1989. Zur Berechnung von Einzelbaumvolumen. Freiburg, Mitteilung Abt. Forstl. Biometrie, Universitat Freiburg: 33 str. Klepac D. 1953. Uredjajne tablice = Einrichtungsmassentafeln. Šumarski list, 4/5: 192-206. Košir Ž. 1992. Vrednotenje proizvodne sposobnosti rastišč in ekološkega značaja fitocenoz. Ljubljana, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: 58 str. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 239 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Košir Ž. 2000 (1975). Karta gozdov po lesnoproizvodnem pomenu na osnovi naravnih danosti: digitalizirana karta. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije. Košir Ž. 2002. Primerjava relativne bonitete gozdnih rastišč, ugotovljene z rastiščnim koeficientom z njihovo izračunano oz. ocenjeno proizvodno sposobnostjo = Comparison of relative fertility of forest sites determined by site coefficient with calculated or estimated site productivity. Gozdarski vestnik, 60, 1: 3-23. Košir Ž., Zorn-Pogorelc M., Kalan J., Marinček L., Smole I., Campa L., Šolar M., Anko B., Acceto M., Robič D., Toman V., Žgajnar L., Torelli N.,Vrankar T., Tavčar I., Kutnar L., Kralj A. 2003. Gozdno vegetacij ska karta Slovenije. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: elektronski vir. Kotar M. 1970. Določanje vrednosti in vrednostnega prirastka sestoja = Eine Methode der Wert- und Wertzuwachsberechnung. Gozdarski vestnik, 28: 200-208. Kotar M. 1983. Ugotavljanje proizvodnih sposobnosti gozdnih rastišč in njena izkoriščenost = Methode zur feststellung der Ertragsfahigkeit der Standorte und deren Ausnutzung. Gozdarski vestnik, 41, 3: 97-109. Kotar M. 1993. Pridelovanje visokokakovostnega lesa in sonaravno gojenje gozdov na primeru bukve v prebiralnem jelovo-bukovem gozdu = The production of high quality timber and naturalistic silviculture on the example of the beech tree in a selection fir-beech forest. Gozdarski vestnik, 51, 9: 370-383. Kotar M. 1994. Proizvodna sposobnost gozdnih rastišč, ki jih poraščajo smrekovi in bukovi gozdovi ter njihova proizvodna zmogljivost v optimalni razvojni fazi. = Site productivity on spruce and beech sites and current annual increment of their stands in the optimal phase. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 44: 125-148. Kotar M. 2002. Spremembe proizvodne sposobnosti bukovih gozdov v Sloveniji v zadnjih desetletjih = Changes in forest site productivity in the beech forests of Slovenia during the last decades. Gozdarski vestnik, 60, 4: 177-191. Kotar M. 2003. Gozdarski priročnik. 7. izdaja. Ljubljana, Biotehniška fakulteta Univerze v Ljubljani, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 414 str. Kotar M., Robič D. 2001. Povezanost proizvodne sposobnosti bukovih gozdov v Sloveniji z njihovo floristično sestavo = Interdependance between Site Productivity and Floristic Composition in Beech Forests in Slovenia. Gozdarski vestnik, 59, 5/6: 227-247. Kovač M. 2002. Izboljšanje intervalnih ocen dendrometrijskih podatkov izmerjenih na stalnih vzorčnih ploskvah s startifikacijo. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: 40 str. Kozorog E., Cernigoj V. 2002. Uveljavitev kontrolne vzorčne metode v gozdnogospodarskem območju Tolmin. Gozdarski vestnik, 60, 5/6: 235-245. Kralj A. 2001. Računalniški model za izračun biomase drevesa. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: 2 str. Kušar G., Hočevar M. 2006. Zanesljivost ugotavljanja lesne zaloge s tarifami na primeru smreke v mikrorastiščno pestrem gozdu = Reliability of growing stock estimation using tariffs in case of a spruce tree in forest with varied micro site conditions. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 80: 81-96. Laar van A., Akça A. 1997. Forest Mensuration. Gottingen, Cuvillier Verlag: 418 str. LANDSAT 7 ETM satelitska slika. Path/Row: 190/28. 7. avgust 1999. Eurimage. Lanz A. 2004. A short description of Swiss NFI. Tipkopis: 6 str. Lim K., Treitz P., Baldwin K., Morrison I., Green J. 2003. Lidar remote sensing of biophysical properties of tolerant northern hardwood forests. Canadian Journal of Forest Research, 29, 5: 658-678. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 240 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Liu C. J. 1980. Log volume estimation with spline approximation. Forest Science, 26, 3: 361-369. Lloyd F., Hafley W. 1977. Precision and the probability of Misclassification in Site Index Estimation. Forest Science, 23, 4: 493–499. Lojo A. 2005. Računsko ocjenjivanje boniteta staništa za vrste drveča raznodobne (preborne sastojine) na osnovu visina stabala. Tipkopis: 9.str Makkonen-Spiecker K., Kotar M. 1999. Rastni trendi v evropskih gozdovih = Growth Trends in European Forests. Gozdarski vestnik, 57, 3: 141-148. McClure J.P., Anderson J., Schreuder H.T. 1987. A Comparison of Regional and Site-Specific Volume Estimation Equations. Research Paper. SE-264. Asheville, NC; U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southeastern Forest Experiment Station: 9 str. Mlinšek D. 1955. Poizkus uporabe francoskih tarif v naših gozdovih. Gozdarski vestnik, 13, 6: 161-167. Nabuurs G. J., Van den Wyngaert I. J., Daamen W. D., Helmink A. T. F., De Groot W. Knol W. C, Kramer H., Kuikman P. 2005. National System of Greenhouse Gas Reporting for Forest and Nature Areas under UNFCCC in The Netherland. Alterra-report 1035.1. Wageningen, Alterra: 57 str. Nagel J. 2000. Forest Tools. Goettingen: programski paket: 1 CD-rom. Nagel J., Athari S. 1982. Stammanalyse und ihre Durchfuhrung. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 153, 9/10: 179-182. Pipan R. 1955. Urejanje gozdov v obdobju 1945-1954. Gozdarski vestnik, 13: 281-287. Pollanschutz J. 1976. Schaftholzvolumentabellen der Hauptbaumarten Osterreichs. Allgemeine Forstzeitung, 87, 6: 191-194. Popis propadanja gozdov / L2000 / T2000_4x4.dbf: digitalna podatkovna zbirka. 2001. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije. Pravilnik o gozdnogospodarskih in gozdnogojitvenih načrtih. Ur.l. RS št. 5-242/1998. Prodan M. 1966. Holzmesslehre. Frankfurt, M. Sauerlaender's: 644 str. Puhek V. 2003. Regresijske enačbe za volumen dreves po dvovhodnih deblovnicah. V: Gozdarski priročnik. 7. izdaja. Kotar M. (ur.). Ljubljana. Biotehniška fakulteta Univerze v Ljubljani, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 46–48 str. Rebula E. 1993. Napake izmere oblo vine iglavcev in predlog novega načina izmere. 1. del = The Errors of Conifers’ Roundwood Measurings and a Suggestion as to a New Measuring Method (part 1). Gozdarski vestnik, 51, 10: 446–459. Rebula E. 1994. Napake izmere oblovine iglavcev in predlog novega načina izmere. 2. del = The Errors of Conifers’ Roundwood Measurings and a Suggestion as to a New Measuring Method (part 2). Gozdarski vestnik, 52, 1: 2-21. Rebula E. 1995. Tablice oblikovnega števila, debeljadi in koločine izdelanih sortimentov za jelko = Table of the Form Height Number, Timber and the Quantity of assortments prepared for the European Fir. Gozdarski vestnik, 53, 10: 402–425. Rebula E. 1996A. Sortimentne in vrednostne tablice za debla jelke = Assortment and value tables for European fir trunks. Gozdarski vestnik, 54, 1: 2-31. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 241 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Rebula E. 1996B. Kaj pomeni odsotnost standardov za merjenje in razvrščanje lesa?. Gozdarski vestnik, 54, 4: 227-228. Rebula E. 1996C. Uporabnost prirejenih Alganovih in Schaefferjevih ter vmesnih tarif za izračun lesne mase naše jelke =Applicability of adopted Algan’s, Schaeffer’s and intermediate tariffs for calculation of wood mass of European fir. Gozdarski vestnik, 54, 10: 480-502. Rebula E. 2002. Izkoristek lesa pri sečnji bukovine = Yield from harvesting beech wood. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 69: 197-213. Rebula E., Kotar M. 2004. Stroški sečnje in spravila bukovih dreves ter vrednost bukovine na panju = Cost of cutting and skidding of beech trees and the stumpage value of beech wood. Gozdarski vestnik, 62, 4: 187– 200. Reimer Von T., Gadow Von K., Sloboda B. 1995. Ein Modell zur Beschreibung von Baumschaften. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 166, 7: 144-147. Roiko-Jokela P. 1976. Die Schaftformfunktion der Fichte und die Bestimmung der Sortimentsanteile am stehenden Baum. Zurich, Eidgenossischen Anstalt fur das forstliche Versuchswesen, 52, 1: 1-84. Rojo A, Perales X., Sanchez-Rodriguez F., Alvarez-Gonzalez J.G., von Gadow K. 2005. Stem taper functions for maritime pine (Pinus pinaster Ait.) in Galicia (Nortwestern Spain). European Journal of Forest Research, 124: 177-186. Saborowski J., Sloboda B., Junge A. 1981. Darstellung von Schaftformen durch Kubische Spline-Interpolation und Reduktion der Stutzstellenanzahl. Forstarchiv, 52, 4: 127-130. Schadauer K., Kaufmann E., Pignard G. 2004. Preliminary analysis of the answers to the questionire concering NFI data. http://www.bib.fsagx.ac.be/coste21/ftp/2001-10-22/schadauer.pdf (26.5.2004) Schardt M., Ziegler M., Wimmer A., Wack R., Hyyppa J. 2000. Assessment of forest parameters by means of laser scanning. V: ISPRS Commission III, Symposium 2002 September 9-13, 2002, Graz, Austria, pages A-302 ff: 8 str. http://www.geo.unizh.ch/rsl/services/bibliographies/lidar/Keyword/LASER-SCANNING-DATA.html (17.5.2004) Schmid P., Roiko-Jokela P., Mingard P., Zobeiry M. 1971. The Optimal Determination of the Volume od Standing Trees. Wien, Mitteilung der Forstlichen Bundesversuchsanstalt, 91: 33-54. Sharma, M., R.L. Amateis, and H.E. Burkhart. 2002. Top height definition and its effect on site index determination in thinned and unthinned loblolly pine plantations. Forest Ecology and Management, 168: 163-175. Simončič P., Kobler A., Krajnc N., Medved M., Torelli N., Robek R. 2001. Podnebne spremembe in slovenski gozdovi = Climate Change and Slovene Forest. Gozdarski vestnik, 59, 4: 184-202. Sloboda B., Gaffrey D., Matsumura N. 1998. Erfassung individueller Baumschaftformen und ihrer Dynamik durch Spline-Funktionen und Verallgemeinerung durch lineare Schaftformmodelle. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 169, 2: 29-39. Smaltschinski T. 1984. Individuelle Baumschaftform und Cubische Spline Interpolation. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 155, 7/8: 193-197. Smaltschinski T. 1989. Volumenfunktionen fur Pinus caribaea auf den Fidschi-Inseln. Forstarchiv, 60, 4: 155-158. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 242 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Socha J. 2002. A Taper Model for Norway Spruce (Picea Abies (L.) Karst). Electronic Journal of Polish Agricurtular Universities, 5, 2, Series Forestry: 12 str. http://www.ejpau.media.pl/series/volume5/issue2/forestry/art-03.html (21.10.2003) Somogyi Z., Cienciala E., Makipaa R., Muukkonen P., Lehtonen A in Weiss P. 2005. Indirect methods of large scale forest biomass estimation. Tipkopis: 27 str. Spiecker H., Mielikainen K., Kohl M., Skovsgaard J.P. (ed.). 1996. Growth Trends in European Forests-Studies from 12 Countries. (EFI Research Report, Nr.5). Berlin Heidelberg, Springer Berlin-Tokyo: 372 str. Stahl G., Ringvall A., Fridman J. 2001 A. Assessment of coarse woody debris - a methodlogical overview. Ecological Bulletins, 49: 57-70. Stahl G., Ringvall A., Lamas T. 2001B. Guided Transec Sampling for Assessing Sparse Populations. Forest Science, 46, 1: 108-115. Stand Bole Volume. 2004. http://sres.anu.edu.au/associated/mensuration/BrackandWood1998/TREEVOL.HTM (17.5.2004) Stand height curve. 2003. http://sres.anu.edu.au/associated/mensuration/hgtcurve.htm (27.10.2003) Standing tree volume. 2002. http://www.farmforestline.com.au/pages/6.5 standing tree.html (21.10.2003) Škratek B. 2005. Razvoj gozdnih sestojev na raziskovalnih ploskvah v leskovi dolini: diplomsko delo (višješolski študij). (Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire). Ljubljana, samozal.: 44 str. Šurič S. 1953. Tabele masa von Laer-Spiecker = Laer-Spiecker: Massenberechnungstafeln. Šumarski list, 2: 66-77. Šušteršič M. 1938. Določanje lesne mase v gozdnem gospodarstvu. Gozdarski vestnik: 225-227. Šušteršič M. 1939. Napake navadnega merjenja hlodov. Gozdarski vestnik, 175-177. Šušteršič M. 1951. Gospodarska osnova 1942-1951, za revir Brezova reber. Temporal and Boreal Forest Resources Assessment. (2000) http: //www. unece. or g/trade/timber/fra/ (17.2.2006) Tietze B., Pofahl U. 1979. Die Konstruktion von Schaftformkurvenfunktionen mittels lokalangepasster Spline-Funktionen. Beitrage fur die Forstwirtschaft, 13, 1: 30-33. Tree Volume. (2004) http://sres.anu.edu.au/associated/mensuration/stemanal.htm (17.5.2004) Tree Volumes. (2004) http://www.forestry.umt.edu/academics/courses/For202/Week3 Notes.htm (17.5.2004) Veselic Ž. 2002. Optimalni modeli gozdov = Optimal forest models. Gozdarski vestnik, 60, 10: 445–460. Wagner M. 1982. Ermittlung von Einzelstamm-Volumen mit D1,3, H und oberen Stammdurchmessern. Allgemeine Forst-und Jagd-Zeitung, 153, 4: 72-75. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. 243 Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Watson R. T., Noble I. R., Bolin B., Ravindranath N. H., Verardo D. J., Dokken D. J. 2001. IPCC Special Report on Land Use. Land-Use Change and Forsetry http://www.grida.no (14.5.2004) Wiant H. V. Jr., Wood G. B., Furnival G. M. 1992. Estimating log volume using the centroid position. Forest Science, 38, 1: 187-191. Wiant H. V. Jr., Wood G. B., Williams M. 1996. Comparison of three modern methods for estimating volume of sample trees using one or two diameter measurements. Forest Ecology & Management, 83, 1/2: 13-16. Winzeler K. 1986. Volumenbestimmung durch Messungen am stehenden Baum. Zurich, Eidgenossischen Anstalt fur das forstliche Versuchswesen, 62, 1: 3-99. Yang Y. C, Kung F. H. 1983. Method for estimating bole volume. Journal of Forestry, 81, 4: 224-227. Zabukovec I. 1957. Natančnost in ekonomičnost izvirnih ter prirejenih Alganovih in Schefferjevih tarif v primerjavi s klasično metodo deblovnic. Gozdarski vestnik, 15: 129-137. Zalokar K. 2003. Primernost kontrolne vzorčne metode za spremljavo rasti in razvoja gozdov v GGE Pokljuka = Suitability of the control sampling method for monitoring forest growth and development in the case of the Pokljuka forest management unit. Gozdarski vestnik, 61, 2: 69-77. Zarnoch S.J., Clark III.A., Souter R.A. 2003. Comparison of Past, Present, and Future Volume Estimation Methods for Tennessee. Research Paper. SRS-12. New Orleans, LA; U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southern Forest Experiment Station: 6 str. Zianis D., Muukkonen P., Makipaa R., Mencuccini M. 2005. Biomass and stem volume equations for tree species in Europe. Silva Fennica Monographs 4. 63 str. Zingg A. 1994. Top heights in mixed stands: their definition and calculation. In: PINTO DA COSTA, Maria Emilia; PREUHSLER, T. (eds) Mixed Stands. Research Plots, Measurements and Results, Models. Proceeding from the Symposium of the IUFRO Working Groups: S4.01-03: Design, Performance and Evaluation of Experiments. S4.01-04: Growth models for Tree and Stand Simulation. April 25-29, 1994 in Lousa/Coimbra, Portugal. Lisboa, Instituto superior de agronomia, Universidade tecnica de Lisboa. 67-79. Žitnik S. 1996. Ugotavljanje stanja in razvoja gozdov s kontrolno vzorčno metodo v Ljubljanskem gozdnogospodarskem območju: pripravniška naloga. Ljubljana, Zavod za gozdove - OE Ljubljana: 25 str. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 11 ZAHVALA Za mentorstvo pri podiplomskem študiju in izdelavi disertacije se zahvaljujem prof. dr. Milanu Hočevarju, ki mi je že kot abs. gozdarstva omogočil delo na Gozdarskem inštitutu Slovenije in me vseskozi usmerjal na moji znanstvenoraziskovalni poti. Doc. dr. Tom Levanič mi je omogočil pridobitev statusa Mladega raziskovalca in s tem zagotovil podiplomski študij. Zahvala gre tudi državi Sloveniji za možnost podiplomskega študija v okviru projekta Mladi raziskovalci. Recenzijo disertacije sta opravila doc. dr. David Hladnik iz Ljubljane in doc. dr. Mario Božič iz Zagreba ter s tem bistveno pripomogla h kvaliteti dela. Uspešnega zaključka podiplomskega študija ne bi bilo brez sodelavcev Gozdarskega inštituta Slovenije - koristnih nasvetov in pogovorov dr. Marka Kovača ter pomoči Filipa Nebrigiča in Anžeta Japlja pri terenskih raziskavah. Terenske raziskave na Pokljuki so omogočili direktor Zvone Šolar, Janez Petkoš, Peter Krničar in sekači GG Bled. Raziskave na Ravniku pa direktor Dušan Gradišar, Franc Kermavner in sekači Gozd d.d. Pri raziskovalnem delu so s podatki in nasveti pomagali tudi kolegi ZGS: Dragan Matijašič, mag. Aleš Poljanec, Edo Kozorog in mag. Andrej Kotnik ter drugi. Da disertacija ustreza dokumentacijskim standardom je poskrbela Maja Božič, univ. dipl. bibl., iz Gozdarske knjižnice. Lektoriranje disertacije je skrbno opravila prof. Mihaela Knez, prevode izvlečka in povzetka v angleški jezik pa prof. Marjeta Čampa. Iskrena hvala mami Alenki, tati Jožetu, bratom Ambrožu, Žigu in Domnu ter njunima družinama za vse. Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 12 PRILOGE Priloga A: Snemalni list sekcijskih meritev, ploskve in drevesa Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Priloga B: Snemalni list sekcijskih meritev, posekana drevesa Kušar G. Zanesljivost ugotavljanja volumna dreves in lesne zaloge sestojev z enoparametrskimi funkcijami in stratifikacijo. Dokt. disertacija. Ljubljana, Univ. v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Odd. za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, 2007 Priloga C: Snemalni listi d, h, d7 meritev, ploskve in drevesa SNEMALNI LIST ZA STALNO VZORČNO PLOSKEV DATUM ČAS SKUPINA (ime, priimek ZGRADBA RELIEF NMV EKSP |3 WMo\V\Q-X\ z d d m m 1 1 K A\H\k :L" V V^>&W_ POREKLO TIP i 7-i 4;-e t'5 b \o P -}4fertA I i 2 h min ) HOMOGENOST NAG STRATUM 10 let 4tys>- 1: 5 GO 0: 7 GK KOORDINATE SESTOJ S^f : 3: ; : GE I 0: 1i 1 X Y 5: 0: 0: 2: 0: 0 m 5J>o/jy^- STAROST m UtS^I ZDRUŽBA U:*- /m&<*f- ODD ODS : : o: 1: 1 : 6: 4: 5: 0: 0 b^-Z, PL I 1; 1| 7 RESO i i 1; 0| i j ^ /u^2>h MLADJE GOŠČA i \ LAST j ; i GRO GRE ! ! ! ! P R2 \ \ h ROB n ms dv1 dv2 dv3 k v s 0; 1: 9; 0: 0 1; 2: 8: 1 rrv^| i j % 5ar SKICA R1 | 8: 1: 0 \ SIGNALNE TOČKE | m cm 1. TOČKA AZM° RZDm | 2. TOČKA AZM° RZD m 3. TOČKA AZM° RZDm upis I ! ! I ', ! '! Opis I ; ; I | ; ; upis 1 i i 1 i i i MERITEV KONTROLA \ N L N N 5 co X co O X t^ OPOMBE LETO GE ODD PL I 1 4: 1 &4 1 4 1 ,:: 3>:L >+:4 +? 2 ; ? 1 i*\%\& 5\S ¦** Drevesne vrste j Iglavci: smreka (11), jelka (21), tisa (22), rušje(29), rdeči bor (31), črni bor (32), zeleni bor (33), macesen (34), duglazija (36), I ostali bori (38), ostali iglavci (39). Listavci: j bukev (41), lesnika (47), hruška (48), sliva (49), graden (51), i dob (52), rdeči hrast (53), i močvirski hrast (54), kostanj j (55), robinja (56), oreh (57), j gorski javor (61), ostrolistni javor (62), topokrpi javor (63), j veliki jesen (64), ostrolistni jesen (65), gorski brest (66), poljski brest (67), lipa in lipovec (68), beli gaber (71), češnja i (72), maklen (73), brek (74), j mokovec (75), črni gaber (76), j mali jesen (77), puhasti hrast j (78), cer (79), ostali trdi listavci (70), trepetlika (81), topol (82), črna jelša (83), siva jelša (84), breza (85), vrba (86), jerebika i (87), nagnoj (88), ostali mehki | listavci (80).___________________ 3 ; 6:3 A 0 h:y.A o:o + ~M 5 ; : 3 0 0 6 7\1 'JT X '& M 6 : .i -2 - 1 0 6 3$ P Itp O 7 ; % 3 1 6 Sif 15- 3|2- "*1 8 : $ 3 1 S:©:* 3iH J*<$ g | , >!$ 3 3 6 2i^i