027.1 LiUblja,na S'loven,iJa STROKOVNA REVIJA SLOWENISCH E FORSTZEITSCHRIFT SLOVENIAN JOURNAL OF FORESTRY LETO 1991 • LETNIK XLIX • ŠTEVILKA 2 Ljubljana, februar 1991 VSEBINA- INHALT- CONTENTS 57 Uvodnik 58 Franc Furlan Vplivi na optimalno dobo rabe, učinek in izkoristek prilagojenih kmetijskih traktorjev pri spravilu lesa lnfluences on the Optimal Use Period, Effect and Yield of Adapted Agricultural Tractors in Wood Skidding 83 Igor Jerman, Lado Eleršek Razmnoževanje gozdnega drevja s potak- njenci in preizkušanje njihovih potomcev The Propagation of Forest Trees with Cut- tings and the Testing of their Descendants 93 Franc Gašperšič Mehke informacije in njihov pomen v gozd- nogospodarskem načrtovanju The Significance of Soft Information in Fo- rest Managing Planning 102 Tomaž Kočar Gozd in drevje v krajevnih imenih na ob- močju Ljubljane in okolice 106 Inženirji in tehniki gozdarstva o prihodnjem delu s slovenskimi gozdovi 109 Iz tujega tiska 112 ln memoriam Naslovna stran: Miha Zabret: Voda in gozd - sopotni~a v naravi Gozdarski vestnik izdaja Zveza društev inženirjev in tehnikov gozdarstva in lesarstva Slovenije Uredniški svet mag. Zdenko Otrin- predsednik; mag. Mitja Cimperšek, Hubert Dolinšek, mag . Aleksander Golob, mag. Dušan Jurc, Marko Kmecl, Iztok Koren, mag. Boštjan Košir, Jure Marenče, Miran Orožim, mag. Dušan Robič, Danilo Škulj Uredniški odbor dr. Boštjan Anko, dr. Franc Batič , dr. Dušan Mlinšek, mag. Zdenko Otrin, Živan Veselič Odgovorni urednik Editor in chief Živan Veselič, dipl. inž. gozd. Tehnični urednik Aleksander Leben Lektor Karmen Kenda Uredništvo in uprava Editors address YU 61000 Ljubljana Erjavčeva cesta 15 Žiro račun - Cur. acc. ZDIT GL Slovenije Ljubljana, Erjavčeva 15 50101-678-48407 Letno izide 1 O številk 1 O issues per year Letna individualna naročnina 105,00 din za dijake in študente 35,00 din Polletna naročnina za delovne organizacije 210,00 din Letna naročnina za inozemstvo 40 USD Posamezna številka 25.00 din Ustanoviteljici revije sta Zveza društev inženirjev in tehnikov gozdarstva in lesarstva Slovenije ter Samoupravna interesna skupnost za gozdarstvo Slovenije. Poleg njiju denarno podpira izhajanje revije tudi Raziskovalna skupnost Slovenije. Po mnenju republiškega sekretariata za prosveto in kulturo (št. 23-90 dne 16. 1. 1990) za GV ni treba plačati temelji davka od prometa proizvodov. Tiskano na papirju EMONA 90 g/m2 Papirnic Vevče Tisk: Tiskarna Tone Tomšič, Ljubljana Poštnina plačana pri pošti 61102 Ljubljana eg.~1 Gozd potrebuje stroko in ne politike Njivo družbene organiziranosti in družbenih odnosov, ki smo jo v preteklih štirih in pol desetletjih tako vestno obdelovali, smo se odločili temeljito zravnati in zasaditi pluge v povsem novo smer. Takšna smer brazd je usojena tudi gozdarstvu. Vendar bo treba sejati in žeti vse dobrine gozda tudi v novih razmerah. To stroka ve. Gozd in gozdarstvo sta se nehote znašla v središču družbenih dogajanj. Gozd je postal ne le cilj ampak tudi sredstvo politike. Zgodovina se ponavlja, tokrat na njegovi in naši koži. Vse hitre družbene spremembe imajo sv.oje_ zakonitosti. Hitrost in intenzivnost je na eni strani njihova kakovost, saj bi brez njih največkrat sploh ne prišlo do premikov, na drugi strani pa vir slabše premišljenih ciljev in dejanj. Objektivne nepravilnosti do lastnikov gozdov v preteklosti, na katere je slovensko gozdarstvo sicer opozarja/o, pa hkrati premalo storilo, da bi se odpravile, ter materialni in ne nazadnje tudi politični interesi so vodstvo Kmečke zveze - ljudske stranke privedli do oblikovanja političnih ciljev, ki so v nasprotju sodobnim razmišljanjem razvitega sveta. Skrb za kar najbolj strokovno ravnanje z okoljem bi danes resnično morala prežemati vsakogar. Daleč smo še od tega, če si celo stranka zapiše program, iz katerega odseva grobo materialen odnos do gozda. Gozdarji smo se v zadnjih mesecih potrudili pri prosvetljevanju ljudi o gozdu in nujnosti strokovnega ravnanja z njim. Poravnali smo vsaj nekaj dolga iz preteklosti in pridobili nekaj izkušenj pri osvetlje- vanju našega· dela. Potrebujemo jih. Širša slovenska javnost, celo Zeleni vseh vrst, so se v razprave o gozdu vključevali redko. Ali je ljudem gozd res tako tuj in nepoznan ali pa se zdita v času, ko zmanjkuje kruha, gozd in okolje dlje, kot sta v resnici. Dobro poznan vendar nevaren privid. Gozd ne ve, kaj razpredamo o njem, in to je dobro. Gozdarji pa moramo vedeti, da bo treba z njim v prihodnje ravnati še vestryeje -in bolj dosledno. Gozd v prihodnje ne bo nič manj obremenjen, 6R"iiliš- čine "Za delo pa bodo gotovo zahtevnejše. Urednik G. V. 2191 57 GDK: 375.4:662.3 Vplivi na optimalno dobo rabe, učinek in izkoristek prilagojenih kmetijskih traktorjev pri spravilu lesa Franc FURLAN* Izvleček Furlan, F.: Vplivi ng1 o-ptimalno dobo rabe, učinek in izkoristek prilagojenih kmetijskih traktor- jev pri;s.pravilu lesa. Gozdarski vestnik, št. 2/1991. V slovenščini s povzetkom v angleščini, cit. lit. 55. V Sloveniji opravimo s prilagojenimi kmetijskimi traktorji preko 50% spravila lesa. Najštevilnejši so IMT-558 oziroma IMT-560. Kljub temu, da obratujejo od 1969. leta dalje, je zanesljivih osnov za vrednotenje dela z njimi še vedno premalo. Raziskava obdeluje dvajset traktorjev, ki so od 1969. do 1988. leta obratov ali na obratu Snežnik. Ugotavlja povprečja in zveze med časovnimi sestavinami dela, učinki, stroški popravil ter po- rabo goriva in maziva z leti obratovanja in koledar- skimi leti obratovanja traktorjev. Ugotavlja opti- malno dobo rabe traktorja in traJanje rednih obča­ snih nadomestnih delov. Za obdobje od 1986. do 1988. leta ugotavlja značilni 'letni, mesečni in tedenski ritem dela. O. UVOD Spravilo lesa je še vedno najzahtevnejše in najdražje opravilo pri pridobivanju goz- dnih lesnih sortimentov (REBULA, KOŠIR 1988). Tu nastaja največ različnih kombina- cij tehničnih sredstev in tehnologij. Velika poraba energije pri spravilu lesa v pretežni meri prispeva k njegovi visoki ceni. Del te energije porabimo za izgradnjo in vzdrževanje prometnic, ki služijo spravilu lesa. Drugi del porabimo za neposredno spravilo lesa. Tako za spravilo 1m3 lesa porabimo približno enkrat več goriva in maziva kot za sečnjo in približno polovico toliko kot za prevoz s prekladanjem. Pravo razmerje porabe goriva in maziva med spravilom in prevozom lesa pa dobimo, če , * Spec. F. F, dipl. inž. gozd., Gozdno gospo- darstvo Postojna, 66230 Postojna, Vojkova 9, YU · 58 G. V. 2/91 Synopsis Furlan, F.: lnfluences on the Optima! Use Period, Effect and Yield of Adapted Agricultural Tractors in Wood Skidding. Gozdarski vestnik, No. 2/1991. ln Slovene with a summary in English, lit. qout. 55. Adapted agricultural tractors perform over 50% of wood skidding in Slovenia. The IMT-558 and the IMT-560 types are the most numerous enes. ln spite of the fact that they have been in· operation since 1969, reliable data for the evalua- tion of their performance are stili scarce. The research includes twenty tractors which were operating in the Snežnik forest enterprise from i 969 uriti! i 988. It establishes mean values and correlations between time work components, effects, repair costs, fuel and lubricant consum- ption, operation and calendar years of tractor operation. It establishes the optima! period of tractor use and the life-time of regular spare parts. For the period from 1986 until 1988 a characteristic annual, monthly und weekly work rhythm has been established. ga primerjamo na enoto dolžine. Pri spra- vilu namreč porabimo po tem merilu 2D--25- krat več goriva in maziva (REBU LA 1989). Podobno je tudi s stroški. Cena 1 tkm spravila je za 12,1 do 19,9-krat večja kot cena 1 tkm prevoza s kamionom brez pri- klopnika ob prevoz ni razdalji 5 km (KRIVEC 1980). če kamionu dodamo polprikolico in večamo prevozno razdaljo, se to razmerje veča. Pri tem strošek za izgradnjo in vzdrževanje prometnic sploh ni upoštevan. Ob zgornjih ugotovitvah so prizadevanja, da vlačenje po tleh čim prej spremenimo v vožnjo, razumljiva. Možnosti sta dve: gosti- tev cestnega omrežja ali uvajanje takih spravilnih sredstev, s katerimi les vozimo po vlaki. , Z gostitvijo cestnega omrežja skrajšamo spravilno razdaljo, vendar so možnosti omejene. Ugotovljeno je namreč, da se na ta način spravilna razdalja hi_tro krajša do 15-17 m cest na ha. Gostejše omrežje le malo skrajšuje spravi Ino razdaljo (REBULA 1985). Nadaljnje skrajševanje vlačenja po tleh je možno le še z nadome- stitvijo klasičnih spravil nih sredstev z različ­ nimi zgibnimi polprikolicami (KRIVEC 1980). Vlačenje po tleh skrajšamo na ta način le na razdaljo od panja do območja dela nakladalne naprave, montirane na zgibni polprikolici. Čeprav je vrsta evropskih dežel z zgibnimi polprikolicami obvladala terene, na katerih so delali prilagojeni trak- torji za spravilo lesa, je njihova uporaba pri nas razen nekaj poizkusov, komaj omembe vredna. Omejitev za uvedbo in uporabo je več: terenske razmere (Kras, alpski in pred- alpski svet) pestrost dreves nih vrst in debe- linska struktura drevja, način gospodarjenja z gozdovi, nabavna cena (uvoz). Kljub temu imajo v prihodnosti ob določenih pogojih tudi zgibne polprikolice svoje mesto v slo- venskem gozdarstvu, saj so manjša poraba energije, manj škod na drevju in gozdnih tleh njihove nesporne prednosti. Vse to dovoljuje ugotovitev, da bo vlače­ nje po tleh z različnimi spravilnimi sredstvi od panja do kamionske ceste pri nas tudi v prihodnje prevladujoč način spravila. Ve- čino spravila lesa danes opravimo z različ­ nimi vrstami traktorjev, na katere so pravi- loma montirani vitli za zbiranje lesa. Pre- težni del traktorskega spravila opravimo s prilagojenimi kmetijskimi traktorji. Čeprav jih uporabljamo že več kot dvajset let, so nekateri stroškovni in količinski elementi dela teh traktorjev še vedno slabo proučen i. S pričujočo raziskavo smo nekatere izmed njih za najpogostejši prilagojeni traktor IMT 558 oziroma sedaj 560 zbrali podatke, jih obdelali in prikazali dobljene rezultate. 1. OPREDELITEV NALOGE V slovenskem gozdarstvu, pri Gozdnem gospodarstvu Postojna in obratu Snežnik še posebno, med spravilnimi sredstvi pre- vladujejo tako številčno kot po količini spravljenega lesa prilagojeni kmetijski trak- torji IMT-558 oziroma 560. Čeprav to niso stroji novega tipa, saj traktor tipa IMT-558 uporabljamo za spravilo lesa pri GG Po- stojna že od leta 1969, nekatere elemente za vrednotenje strojnega dela še vedno povzemamo le po ocenah in tuji literaturi. Od leta 1969 obratujejo traktorji tudi na obratu Snežnik, na območju katerega je potekala raziskava. Do konca leta 1988 je skupaj obratovala dvajset traktorjev. V dvaj- setletnem obdobju smo za vseh dvajset traktorjev spremljali različne podatke in jih računalniško obdelali. Z raziskavo smo želeli ugotoviti: - če se struktura letnega delovnega časa traktoristov spreminja po koledarskih letih in po letih obratovanja ter kako? Pri tem bomo posebej ugotavljali značilni letni, mesečni in tedenski ritem dela. - Kakšno je gibanje in odvisnost učinkov traktorjev, stroškov popravil, porabe goriva in maziva po koledarskih letih in letih obra- tovanja? - Kolikšen je učinek, opravljene delovne ure in doseženi stroški popravil v povprečni življenjski dobi traktorja? - Trajanje rednih občasnih nadomestnih delov: pogonskih gum, kolesnih verig, vrvi na vitlu in· verižnih zank z drsniki. - Kateri so količinski in stroškovni ele- menti, na podlagi katerih bi ob racionalni spremljavi in obdelavi trajno zagotovili kva- litetne podatke za zanesljivejše vrednotenje dela s traktorji? - Optimalno dobo rabe traktorjev v goz- dni proizvodnji. 2. PREDMET IN METODIKA RAZISKAVE Predmet raziskave so prilagojeni kmetij- ski traktorji tipa IMT-558t ki so obratovali od leta 1969 do leta 1984 in IMT-560, ki obratujejo od jeseni 1981. leta na gozdnem obratu Snežnik. Namensko za to raziskavo nismo opravili posebnih snemanj. Obdelali smo knjigovodske podatke po- rabljenega časa, učinkov, stroškov popravil in porabe goriva in maziva. Podlaga za spremljavo podatkov o delu · traktorjev so strojni evidenčni listi in sicer: 1. Dnevni strojni list 2. Periodični zbirni strojni list 3. Karton popravil stroja 4. Karton stroja Sistem strojnih evidenčnih listov je bil izdelan za nivo gozdarstva Slovenije (JUG G. V. 2191 59 1967, IGLG 52-1967). V poenostavljeni obliki ga na obratu Snežnik uporabljamo še danes. Za računalniško obdelavo smo oblikovali tri baze podatkov. Največje število podat- kov ima pNa baza. V njej so zajeti vsi spremljani podatki za vseh dvanajst traktor- jev v dvajsetih letih. Poleg koledarskih let obratovanja smo kot razpoznavni kriterij vnašali tudi leto obratovanja traktorja. Nato smo po vseh spremljanih podatkih (odvisne spremenljivke) z enostavno regre- sijsko in korelacijsko analizo iskali zveze z leti obratovanja in koledarskimi leti (neodvi- sni spremenljivki). Nominalne letne stroške popravil za re- zeNne dele in letne stroške popravil za vloženo delo mehanikov smo revalorizirali na leto 1988. Seštevek obeh je skupni letni revalorizirani strošek popravil. Vse zveze odvisnih spremenljivk smo iskali od vključno 1972. leta dalje. V tem letu so bili vsi traktorji že opremljeni z vitli, spravilo od panja do kamionske ceste pa je bilo že več kot 85% mehanizirana. Tako smo preučevanje omejili praktično na eno tehnologijo dela. Prav tako smo pri tej obdelavi izključili vsa pNa in zadnja leta obratovanja traktor- jev. Le slučajno se namreč zgodi, da traktor obratuje celo pNo ali zadnje leto. Za občasne nadomestne dele kot neodvi- sne spremenljivke smo zveze iskali z delov- nimi urami kot neodvisno spremenljivko. V izračunu trajanja smo poleg evidentiranega števila ali količine porabe dodajali še prvi komplet pogonskih gum, kolesnih verig, vrvi na vitlu in verižnih zank z drsniki. Pri pogonskih gumah in kolesnih verigah smo zajeli v obdelavo vse traktorje od leta 1969, s prvim in zadnjim letom obratovanja. Porabo vrvi na vitlu in verižne zanke z drsniki smo obdelali le za 11 traktorjev, ki so bili nabavljeni od leta 1973 dalje. Ti traktorji so namreč v celoti obratovali z viti i. Drugo bazo podatkov smo oblikovali za raziskavo letnega ritma dela. Vnašali smo mesečne količine in vrednosti preučevanih odvisnih spremenljivk. Mesečne podatke smo zbrali za leto 1986, 1987 in 1988. Tudi tu smo revaloriza- cijo popravil na leto 1988 izvedli z ustre- znimi faktorji. V obdelavo smo zajeli samo 60 G. V. 2191 traktorje, ki so obratov ali vsa tri leta. Teh je bilo šest, vsi so tip 560. Za raziskavo mesečnega in tedenskega ritma dela smo oblikovali tretjo bazo podat- kov. To so dnevni podatki, ki smo jih dobili iz mesečnih strojnih listov po delovnih dne- vih. Iskali smo zveze med dnevi v tednu in mesecu s časovnimi elementi delovnika (odvisne spremenljivke). Tudi to raziskavo smo delali le za obdobje 1986-1988 in iste traktorje kot pri ugotavlja- nju letnih navad dela. Da bi izločili čimveč vplivnih dejavnikov obratovanja traktorja, smo se odločili, da v vsakem letu vzamemo samo tiste tri mesece, v katerih je bilo v treh letih povprečno največ delovnih dni. Tam, kjer smo z regresijsko in korelacij- sko analizo iskali zveze med dvema količi­ nama, smo uporabljali naslednje tipe regre- sijskih enačb: y = a + bx y = a + bx + cx2 y = a + bx + cx2 + dx3 y = a + bx + cx2 + dx3 + evx y = a + bx + cx2 + dx3 + evx + f·lnx S statistično obdelavo smo za vse znake ugotavljali še aritmetično . sredino, za neka- tere pa tudi standardni odklon, srednji po- grešek aritmetične sredine in varianco. Obravnavanih 20 traktorjev predstavlja 39% števila traktorjev, ki so leta 1988 obratovali na Gozdnem gospodarstvu Po- stojna oziroma 7,4% traktorjev IMT-558 in 560, ki so obratovali v letu 1988 v celotnem slovenskem gozdarstvu. Glede na to nudijo dobljeni rezultati možnost primerjave tudi izven Gozdnega gospodarstva Postojna. 3. DELOVNE HIPOTEZE Na podlagi podatkov in izkušenj v tujini in doma, ki se nanašajo na spremljavo dela in izrabljenost mehanizacije, smo nekatera dokaj razširjena mnenja prakse poskušali postaviti v naslednje hipoteze: 1. Glede na leta obratovanja oziroma starost traktorja: a) že v pNem letu ali takoj po njem dosežemo s traktorjem najvišjo izkorišče­ nost in učinek. Nivo z majhnimi nihanji s trendom opaznega upadanja traja nekaj let nakar nastopi izrazit trend upadanja delovnih ur in še bolj učinka, b) po štirih do petih letih obratovanja izrazito narašča potrebni čas za popravila in s tem tudi stroški popravil, c) poraba goriva in maziva se na de- lovno uro s starostjo značilno povečuje. 2. Glede na koledarska leta: a) po letu 1975, ko smo v celoti delo izvajali znotraj ene tehnologije in enega »Sistema«, pričakujemo dokaj stalno struk- turo delovnega časa. Letna nihanja posa- meznih elementov, zlasti slabega vremena in delovnih ur so lahko tudi velika. vendar pa brez enoznačnega in izrazitega trenda; b) zaradi gostitve omrežja cest in vlak se morajo večati letni učinki traktorja kot tudi učinki na delovno uro. Ob enakem obsegu proizvodnje potrebujemo zato manjše število traktorjev. 3. Glede na ritem dela. a) tedenski: najmanjši učinek je v pone- deljek in petek, vmesni dnevi so izenačeni brez značilnih odstopanj, ~m~~~: ~~~n ~ook~p~ koncu meseca, manjši v začetku in enako- meren med omenjenima obdobjema, c) letni: spomladanska in pozno poletna konica dela, z visokimi učinki in visokim številom delovnih ur med konicama. Pred spomladansko in po poletni konici so učinki in izkoriščenost strojev močno odvisni od vremenskih pogojev. 4. Optimalna doba rabe traktorja znaša 5 do največ 7 let. 4. REZULTATI RAZISKAVE Rezultate raziskave podajamo ločeno po zaokroženih celotah. Traktorji, za katere smo zbirali podatke, nimajo značaj vzorca, ampak zaključene populacije, čemur smo tudi prilagodili statistično obdelavo. Vzroki za manjšo statistično značilnost nekaterih rezultatov so številni vplivni de- javniki, ki so se vrstili v dvajsetletnem obdobju obratovanja traktorjev. Čeprav niso predmet obdelave te raziskave, jih zaradi dodatne pojasnitve nezanesljivosti nekaj naštejmo: traktoristi s svojimi lastnostmi, kvaliteta traktorjev in nadomestnih delov, dolžina spravilnih razdalj in razdalj zbiranja, kvaliteta priprave, organizacije in vodenja proizvodnje. Vplivajo tudi družbeno eko- nomski odnosi, saj sta bila odnos do dela in delovna disciplina, ki se odraža v kvaliteti dela, pred dvajsetimi teti na višji ravni kot sta danes. Seveda pa bi k večji zanesljivosti pripomoglo tudi večje število podatkov. Dobljeni rezultati veljajo v celoti za obrat Snežnik. Ker so širše zanimivi, bomo prika- zali tudi nekatere rezultate, ki sicer ne dosegajo nivoja potrebne statistične značil­ nosti. 4.1. Rezultati raziskovanja po skupinah traktorjev Namen tega dela raziskave je ugotoviti, ali so razlike med proučevanimi znaki za traktor IMT -558 in IMT -560 statistično zna- čilne. Zato smo testirali homogenost varianc po tipih na en traktor za letno število delov- nih ur, letni učinek, skupni letni revalorizi- rani strošek popravil in letni učinek na delovno uro. Pri letnem številu delovnih ur na traktor je varianca po tipih homogena, pri drugih spremenljivkah pa ta postane, če kot kovarianco upoštevamo koledarsko le- to. Vso nadaljnjo obdelavo smo glede na to opravili skupno za oba tipa traktorjev. 4.2. Rezultati raziskave po letih obratovanja (LO) Raziskave zvez po letih obratovanja z regresijsko in korelacijsko analizo kažejo statistično značilnost le pri nekaterih spre- menljivkah. Zelo močan vpliv nanje imajo koledarska leta, saj so traktorji, na primer~ drugo leto obratovali že v letu 1972. Tedaj je bil delež delovnih ur v strukturi delovnega časa še zelo visok. Najmlajša traktorja pa sta drugo leto obratovala v letu 1985, ko je delež delovnih ur v strukturi delovnega časa padel pod polovico. Razen pri ugotavljanju deležev elemenw tov delovnega časa, ki so rezultat celotnega obdobja od 1969. do 1988. leta, so ostali rezultati dobljeni iz podatkov za obdobje od 1972. do 1988. leta, brez prvega in zad- njega leta obratovanja. G.V.2/91 61 4.2.1. Delovni čas traktorjev Struktura časa po letih obratovanja z relativnimi deleži in številom traktorjev je prikazana v preglednici 1. Delež delovnih ur z obratovalnimi leti v strukturi delovnega časa pada. Padanje se nadaljuje tudi po šestem letu, čeprav obra- tuje že manj kot polovica vseh traktorjev in so najslabši že izločeni. Delež priprave stroja je konstanten, delež popravil pa pa- da. Pričakovali smo ravno nasprotno, da bo z večanjem starosti traktorja delovnega časa za popravila vse večji. To bi tudi držalo, vendar so pokvarjene dele traktrojev včasih popravljali, danes pa jih vse bolj zamenjujejo, kar skrajšuje čas popravil. Padanje deleža delovnih ur in popravil nadomešča porast deležev vremenskih in ostalih zastojev. Tudi tu je vpliv koledarskih let značilen, saj so pri opredeljevanju vre- menskih zastojev vse milejši kriteriji. Te ugotovitve potrjuje tudi regresijska analiza, katere krivulje so prikazane na grafikonu 1 . Trendi bi bili izrazitejši, če se ne bi tudi tu izkazal vpliv koledarskih let. Nesporno je, da je letno število ur, ko traktor obratuje in opravlja osnovno funkcijo spravila lesa z leti obratovanja vse nižje, narašča pa letno število ur vremenskih in ostalih zastojev, ko traktor ni v obratovanju. Za iste pogoje, kot je izdelana regresijska in korelacijska analiza, smo za elemente delovnega časa izračunali tudi povprečja po letih obratovanja, ki dodatno potrjujejo prejšnje ugotovitve. Če k delovnim uram prištejemo še ute za pripravo stroja, ki jo praviloma ne izvajamo, je delal traktor letno povprečno 153,7 polnih delovnih dni (8 ur Preglednica 1: Struktura delovnega časa in število traktorjev po letih obratovanja za obdobje od leta 1969 do 1988 na obratu Snežnik Leto število Priprava Delovne Popravila Vremenski Ostali Skupaj obrat. traktorjev stroja ure zastoji zastoji n o/o O Jo % o/o OJo o/o 1 20 7 64 11 7 11 100 2 20 7 56 10 10 17 100 3 20 8 55 10 12 15 100 4 20 8 53 9 15 15 100 5 18 8 52 10 13 17 100 6 14 8 52 9 14 17 100 7 9 8 52 8 9 23 100 8 9 6 44 7 14 29 100 9 6 7 51 8 14 20 100 10 4 6 48 6 16 24 100 11 3 7 47 6 15 25 100 12 2 6 39 14 11 30 100 Preglednica 2: Povprečni učinek na delovno uro in traktor ter pripadajoče vrednosti regresijskih enačb po letih obratovanja Učinek na traktor Učinek na delovno uro Leto y6 =učinek Yw = UCM3 Število obratovanja povprečje enačba povrečje enačba podatkov Xj =LO m3 n 2 3498 3356 3,13 3,09 16 3 3044 3178 2,92 2,95 16 4 3027 3035 2,86 2,84 20 5 2771 2919 2,68 2,76 15 6 2738 2828 2,61 2,69 11 7 3208 2760 2,96 2,65 9 8 2557 2715 2,32 2,62 5 9 2807 2695 2,65 2,62 4 10 2871 2699 2,96 2,63 3 11 2253 2731 2,33 2,67 2 P0vprečje 2999 2,82 101 62 G. V. 2191 dnevno), brez priprave pa 133,8 delovnih • dni na leto. Največ delovnih dni je v drugem letu obratovanja, ko je delal 162,2 dni oziroma brez priprave stroja 141 ,8 dni, najmanj pa v desetem letu s 134,6 oziroma komaj 120,8 delovnih dni na leto. 4.2.2. Učinki traktorjev Iz preglednice 2 ugotovimo, da povprečni učinki do šestega leta, po regresijski analizi pa do devetega leta, padajo, nato pa nihajo oziroma celo naraščajo. Zato smo regresij- sko in korelacijsko analizo ponovili za 78 podatkov od drugega do šestega leta ob ra~ tovanja. Ta je pokazala, da tako povprečni letni učinki kot učinki na delovno uro z leti obratovanja padajo. Tako znaša vrednost povprečja v šestem letu obratovanja za letni učinek 78 %, za učinek na delovno uro pa 83% vrednosti drugega leta obratova- nja. Regresijska analiza pa v šestem letu obratovanja izkazuje pri letnem učinku 79 %, pri učinku na delovno uro pa 83% vrednosti drugega leta obratovanja. Isti de- leži iz regresijske analize vseh podatkov (1 01 podatek) znašajo 84% oziroma 88% vrednosti izhodiščnega leta. Predvidevamo lahko, da bi se zniževanje obeh učinkov nadaljevalo in bilo še izrazi- tejše tudi po šestem letu obratovanja, če bi z delom nadaljevali tudi vsi izločeni traktorji. Za petnajst traktorjev, ki ne obratujejo več, smo izračunali tudi povprečni učinek, ki velja za povrečna življenjsko dobo 8289 delovnih ur. Ta znaša 21.312 m3 . Iz povrečnega letnega števila delovnih ur smo izračunali, da so ti traktorji v celi življenjski dobi spravljali povprečno 2753 m3 na leto in traktor in da je znašal povprečni učinek 2,57 m3 na delovno uro. 4.2.3. Poraba goriva in maziva Porabo goriva smo ugotavljali na osnovi evidence po strojnih listih za celotno obdo- bje in evidence po fakturah od leta 1980 dalje. Rezultate regresijske analize prikazu- jemo v preglednici 3. Poraba goriva in maziva z leti obratova~ nja traktorja na delovno uro in spravljen m3 lesa narašča. Poraba goriva od 2. do 6. leta obratova- nja kaže podobnost tako trendov kot koli- čine za vse podatke na delovno uro in spravljen m3 lesa. Poraba goriva od 2. do 12. leta obratovanja pa po višku med 6. in 7. letom obratovanja začne naglo upadati. Glavni vzroki padanja porabe goriva so skokovit padec števila podatkov, ki je posle- dica izločanja slabih traktorjev po 5. letu obratovanja, že ugotovljeni vplivi koledar- skega leta, ki so posledica skrajševanja spravilnih razdalj in razdalj zbiranja, pa tudi spremenjen odnos do dela in disciplina. Zato trdimo, da bi ob nespremenjenih pogo~ jih dela poraba goriva naraščala tudi po 7. letu obratovanja traktorja ali kvečjemu ostala na tej višini, nikakor pa ne padala. Poraba goriva iz preglednice 3 je tako v šestem letu za podatke po fakturah od leta 1980 do 1988 in od 2. do 6. leta obratova- nja, na delovno uro za 11 ,2 %, na spravljen m3 lesa pa za 25% večja kot v drugem letu obratovanja. Tudi poraba maziva, ki smo jo ugotavljali samo s pomočjo evidence porabe iz faktur za obdobje od leta 1980 do 1988, z leti obratovanja narašča. Povprečna poraba znaša na delovno uro 0,074 1 za obdobje · od 2.-6. leta obratovanja oziroma 0.071 L za obdobje od 2.-12. leta obratovanja {raz- lika 4,2% je neznačilna), na spravljen m3 Preglednica 3: Količina porabe goriva na delovno uro in spravljen m3 1esa iz regresijske analize Količina porabe iz reg. analize v litrih Podatki za Obrata- obratovalno val na Na delovno uro Na spravljen m3 1esa Vir obdobje leta Obratovalno leto podatkov 2 6 9 2 ~ 9 1972-1988 2.-12. 2,11 2,36 2,29 0,71 0,95 0,92 strojni listi 198D-1988 2.-12. 2,01 2,39 2,36 0,62 0,89 0,88 strojni listi i98Q-i988 2.-12. 2,27 2,49 2,37 0,69 0,89 0,85 fakt ure 1972-1988 2.-6. 2,05 2,55 0,69 1,11 strojni listi 198D-1988 2.-6. 1,97 2,65 0,62 1,09 strojni listi 198()--1988 2.-6. 2,34 2,62 0,68 0,85 fakture G. V. 2191 63 OttOV~( Ul( 1200 , 1 oo 1000 900 BOO 700 600 soo ~oo 300 200 100 o -~--- 2 -+- Y1 • J'l• "'mYA suoJA X1 -Ir- Y5 • 15-<0SUlf /ISIOJl -B- Y2 • 12· D(tOVN[ UR{ _......, v __..., ~ ..... -- 1 o lffA O! HIOYHH --+- Y4• 11 · vmus~ l IASIOJr Grafikon 1 : Odvisnost sestavin delovnega časa od leta obratovanja traktorja Grafikon 2: Odvisnost stro~ kov popravil od 2.-6. leta obratovanja 600 ______. ~ ~ ~ ~ 500 450 --- --~ ..- ~ 400 350 l oo 250 ........ - =::-:l It -1 -~ - 200 1 so 100 2 X1 L(IA OIHIOIUJ! -+- y7 • l!llh~J DHJ --Q- y8 , /no ono --*- y9 • suw lesa pa ni razlike in znaša 0,023 l. Narašča~ rije je posledica uvedbe hidravličnih vitlov od leta 1981 dalje. 64 G. V. 2191 Za povprečno porabo goriva in maziva smo ugotavljali tudi delež vrednosti maziva od vrednosti goriva. Izračun smo naredili na podlagi sedanjih cen za gorivo in mazivo ter povprečne porabe goriva in maziva od 2.-6. leta obratovanja, ugotovljene evi- dence po fakturah na delovno uro in sprav- ljen m3 lesa. Vrednost maziva predstavlja tako 9,8% (za delovne ure) oziroma 9,1 % (za spravljen m3 lesa) vrednosti goriva. 4.2.4. Popravila v stroških popravil za rezervne dele so bili knjigovodsko vključeni tudi stroški za redne občasne nadomestne dele. Ker ti stroški ne sodijo v stroške popravil za rezervne dele, smo jih reducirali s faktorjem 0,27, ki smo ga ugotovili iz literature in kalkulacije Gozdnega gospodarstva Postoj- na. Na grafikonu 2 prikazujemo regresijske krivulje za stroške popravil od 2. do 6. leta obratovanja. Celotna regresijska in korela- cijska analiza kaže, da imajo vsi stroški od 2. do 6. leta obratovanja trend naraščanja. Največje vrednosti dosežejo regresijske kri- vulje v 6. letu obratovanja in pomenijo pri letnih stroških popravil za rezervne dele 1 ,41-kratno, pri skupnih letnih stroških po- pravil na spravljen m3 lesa 2,40-kratno in skupnih letnih stroških popravil na delovno uro 1 ,34-kratno vrednost 2. leta obratova- nja. Letni stroški vloženega dela za popra- vila, ki v skupnih letnih stroških prevladuje- jo, dosežejo največjo vrednost v 5. letu obratovanja z 1,28-kratno vrednostjo 2. leta obratovanja. V 6. letu obratovanja znaša ta vrednost 1 , 18-kratno vrednost 2. leta obra- tovanja. Zato dosežejo v 5. letu obratovanja največjo vrednost tudi skupni letni stroški popravil np. uro popravila z 1 , 14-kratno vrednostjo 2. leta obratovanja. Največji in- deks je torej pri stroških popravil na sprav- ljen m3 in delovno uro, kar je razumljivo, saj smo pri obeh ugotovili trend upadanja z leti obratovanja. Razmerje med letnimi stroški popravil za rezervne dele in vloženo živo delo je 27:73. Stroški popravil za rezervne dele torej znašajo komaj dobro četrtino skupnih stroškov za popravila. Stroški popravil torej naraščajo .?- leti · obratovanja traktorja. Glede na to, 1 da v kalkulacijah za popravilo jemljemo navadno faktor popravil q = 1 ,O za obratovalno dobo 8 let oziroma 8000 obratovalnih ur, prikazu- jemo v preglednici 4 faktorje za različne variante naših podatkov. Kvoto za popravila smo izračunali kot delež nabavne cene opremljenega traktorja IMT-560 za delo v gozdu, ki je znašala 3715 din. Vsi trije načini izračuna kumulativ- nih skupnih letnih stroškov popravil dose- žejo nabavno vrednost traktorja v sedmem letu obratovanja. Ob koncu predvidene obratovalne dobe, osem let, pa vsi stroški popravil dosežejo 1,13 do 1 , 19 nabavne vrednosti traktorja. Vendar pri tem opravijo komaj 5243-5384 obratovalnih ur (delovna ura je 0,7 obratovalne ure). Tako pri 8000 obratovalnih urah znaša kvota popravil že 1,50 nabavne vrednosti traktorja. Zato se pojavlja vprašanje optimalne dobe rabe traktorja, ki nam bo trajno zagotavljala naj- nižje skupne stroške dela. 4.3. Rezultati raziskave po koledarskih letih Razmere za spravilo s traktorji so se po koledarskih letih v dvajsetletnem obdobju Preglednica 4: Dejanski povprečni letni in izračunani skupni stroški popravil iz regresijskih enačb ter pripadajoče kvote popravil Leto Povprečni letni skupni Letni skupni stroški popravil Letni skupni stroški popravil stroški popravil iz regresijske enačbe 1-121et iz regresijske enačbe 1--6let o bra- Strošek Kumu lati va Strošek Kumulativa Strošek Kumulativa tova- nja popravil stroška kvote popravil stroška kvote popravil stroška kvote din % din % din % 1 462 462 0,12 474 474 0,13 409 409 0,11 2 558 1020 0,27 502 976 0,26 474 883 0,24 3 560 1580 0,43 527 1503 0,40 530 1413 0,38 4 587 2167 0,58 548 2051 0,55 572 1985 0,53 5 597 2764 0,74 563 2614 0,70 593 2578 0,69 6 480 3244 0,87 572 3186 0,86 590 3168 0,85 7 498 3742 1,01 573 3759 1,01 557 3725 1,00 8 685 4427 1,19 565 4324 1,16 491 4216 1,13 G. V. 2191 65 spreminjale tako na ožjem organizacijsko tehničnem področju kot na širšem družbeno ekonomskem. Pozitivne kakovostne spremembe so zla- sti nastale pri pripravi dela, gostitvi cest- nega omrežja in omrežja vlak ter manjših tehničnih izboljšavah na traktorjih, kot so: zamenjava tri s pet tonskim dvobobenskim vitlom ter uvedba hidravličnega vitla in hi- dravličnega volana. Vse te spremembe so prispevale k izboljševanju rezultatov dela. Na družbeno ekonomskem področju opa- žamo v tem obdobju zlasti slabšanje disci- pline in odnosa do dela ter povečane tole- rance za kakovostno slabše opravljeno delo in različne izostanka z dela, zlasti pri izo- stankih zaradi slabega vremena. To se je odražalo tudi na preučevanih spremenljivkah po koledarskih letih obrato- vanja, ki so se pokazale kot pomemben vplivni dejavnik na rezultate po letih obrato- vanja traktorja. Dokaz zato je tudi dejstvo, da so pri raziskavi po koledarskih letih obratovanja zveze tesnejše in bolj zane- sljive kot pri raziskavi po letih obratovanja. Analiza je zanimiva prav zaradi pogleda v obseg tehničnih in družbenih sprememb, ki so v času spremljanja pri nas vplivale na proizvodni proces spravila lesa in njegovo ekonomičnost. 4.3.1 Delovni čas traktorjev Strukturo delovnega časa za obdobje od 1969. do 1988. leta s prvim in zadnjim letom obratovanja po koledarskih letih z deleži posameznih sestavin prikazujemo v preglednici 5, krivulje regresijskih enačb za obdobje od 1972. do 1988. leta, brez pr- vega in zadnjega leta obratovanja traktorja pa prikazujemo na grafikonu 4. S koledarskimi leti obratovanja je delež delovnih ur traktorja vse nižji, delež skup- nega časa, ko traktor stoji, pa vse višji. Cas za pripravo stroja kaže rahel trend upadanja. Delovne ure, v katerih s traktor- jem opravljamo osnovno dejavnost- spra- vilo lesa, s koledarskimi leti padajo, tako po deležu kot po številu. Trend upadanja se je v zadnjih letih ustavil, se obrnil in začel spet naraščati. Pada tudi število ur za popravila traktorjev. V zadnjih petih letih dosega 58% obsega prvih petih let. Po deležu in številu ur izrazito naraščajo vremenski in ostali zastoji. Vremenskih za- stojev v začetku obdobja skoraj ni, ker je bilo plačilo slabega vremena vezano na doseženi mesečni učinek. Le pri daljših Preglednica 5: Struktura delovnega časa in število traktorjev po koledarskih letih v obdobju od leta 1969 do 1988 na obratu Snežnik Kol. število Priprava Delovne Popravila Vremenski Ostali Skupaj leto traktorjev stroja ure zastoji zastoji n % % % % % % 1969 4 0,0 77,62 16,38 0,0 5,99 100 1970 4 7,31 68,37 11,01 0,0 13,31 100 1971 6 8,05 69,47 17,53 2,84 2,11 100 1972 6 9,00 67,82 18,69 2,50 1,99 100 1973 7 9,55 70,25 13,46 2,56 4,19 100 1974 8 9,56 67,94 11,82 3,59 7,09 100 1975 8 8,36 55,59 12,43 6,64 16,98 100 1976 7 8,67 57,59 6,32 9,59 17,83 100 1977 9 8,86 56,95 6,90 8,43 18,87 100 1978 7 6,36 45,31 9,95 10,30 28,07 100 1979 6 6,59 46,44 8,34 10,06 28,58 100 1980 6 6,68 48,73 6,93 17,78 19,87 100 1981 6 7,61 54,60 ·6,44 19,76 11,59 100 1982 8 7,53 54,04 8,16 12,49 17,78 100 1983 7 7,16 48,03 7,93 8,88 28,00 100 1984 9 6,36 40.79 7,19 23,22 22,45 100 1985 9 7,31 45,54 6,53 21,90 18,72 100 1986 8 7,03 41,43 8,78 21,15 21,61 100 1987 8 7,29 44,86 5,74 22,56 19,55 100 < 1988 5 7,08 45,12 6,02 15,96 25,83 100 66 G. V. 2/91 o. 65 ~ ----------.......... ~ ~ 0.60 0.55 o. 50 o. 35 0.30 o. 25 __. ~ -----~ 0.20 O.IS 0.10 2 -+- y11 · :•i•! X1 lt li OUAIOYUJl Grafikon 3: Odvisnost skupnih letnih stroškov popravil na spravljen m3 1esa in delovno uro od 2.-6. leta obratovanja Grafikon 4: Odvisnost sestavin delovnega časa od koledarskega leta obratovanja Ul[ IJO O \1!00 11 oo 1000 QOO BOO 700 600 soo 400 300 200 100 o --..; ,....--u ___....... ~ r-a.. ~ ~ _-r- T "..----1 ~ ,___ .A. ~ ~ ~ ..... ~ ~-~ ~ __...r -~ ~ 1--- . 19 7 2 1974 1976 1978 1980 1962 1984 t98p U88 -Q- y52 • 12 : DLtOiH[ UA[ -*- y53 : 13 • POPRAVILA X2 -\- y54 ' ·~ IWO •l 'JI -*-- y688008. lii)! 4.3.3. Poraba goriva in maziva Na grafikonu 5 in 6 prikazujemo krivulje regresijskih enačb za podatke zbrane iz G. V. 2191 69 strojnih listov za obdobje od leta 1972 do 1988 in od leta 1980 do 1988, ter iz evidenc goriva in maziva po fakturah za obdobje od leta 1980 do 1988. Ugotovljene zveze so zelo ohlapne in razen pri porabi goriva na spravljen m3 lesa za podatke od leta 1972 do 1988 po evi- denci goriva iz strojnih listov tudi neznačil­ ne. Na to kažejo tudi povprečja, ki jih sicer ne prikazujemo, vendar iz leta v leto zelo nihajo. Dejansko gre za interakcijo mnogih de- javnikov kot na primer: zahtevnost delovišč, vremenskih pogojev v posameznem letu (leto 1976 z nadpovprečno količino in traja- njem snežne odeje), razpoložljivih kapacitet in ostalih dejavnikov, ki smo jih že ugotovili pri raziskavi po koledarskih letih obratova- nja. · Kljub temu tako trendi regresijskih analiz kot ugotovljena povprečja kažejo, da po- raba goriva s koledarskim letom tako na delovno uro kot na spravljen m3 1esa pada. Padanje porabe je po obeh kriterijih logično. Zaradi krajšanja spravilnih razdalj porabimo relativno vse manj časa za polno in prazno vožnjo, ko je poraba goriva največja in vse več časa za zbiranje in rampanje lesa, ko je poraba najmanjša. Poraba goriva iz evidenc po fakturah je vedno večja od porabe, ugotovljene iz stroj- nih listov. Tudi trend padanja porabe je po obeh kriterijih manj izražen po evidenci porabe iz faktur. Tako poraba goriva v obdobju od 1980. do 1988. leta po regresij- ski enačbi, ki velja za podatke iz evidence po fakturah, pada na delovno uro komaj za 2%, na m3 spravljenega lesa pa za 7%, medtem ko pada po evidenci porabe po strojnih listih za 13% na delovno uro in celo 21 % na m3 spravljenega lesa. Poraba maziva tudi tu kaže zelo blag porast, ki gre verjetno na račun uvedbe hidravličnih vitel. 4.3.4. Popravila Odvisnost letnih stroškov popravil od ko- ledarskega leta obratovanja prikazujemo na grafikonu 7 in 8 in kažejo trend padanja. V strukturi skupnih stroškov za popravila p~dajo stroški za rezervne dele, medtem ko stroški dela za popravila naraščajo in 70 G. V. 2191 prevladujejo s 73 %. Stroški rezervnih delov padajo predvsem zaradi vse boljše priprave dela. Omrežje vlak v družbenih gozdovih, kjer pretežno delajo, pa tudi zasebnih go- zdovih, je na območju Gozdnega obrata Snežnik v glavnem zgrajeno. Delež časa polne obremenitve traktorja je vse nižji, zato je manj tudi okvar. Porast stroškov dela za popravila pa v glavnem izvira iz povečanih investicij v objekte mehaničnih delavnic v zadnjem desetletju, kar je nad- povprečno pospešilo dvig cene tovrstnih storitev. Padanje stroškov za rezervne dele je močnejše od naraščanja stroškov dela za popravila, zato s koledarskimi leti padajo tudi skupni stroški popravil. Stroški za rezervne dele so najnižji, stro- ški za živo delo pa najvišji ob koncu obrav- . navanega obdobja. Z eno uro popravila smo v celotnem obdobju opravili 7,0 delovnih ur. To število z večanjem koledarskega leta obratovanja narašča, kar je poleg boljše priprave dela tudi posledica načina intervencij, pri katerih pokvarjene dele nadomeščamo z novimi. 4.4. Optimalna doba rabe traktorjev Za doseganje nizkih stroškov vsakega dela s stroji je pomembna pravočasna za- menjava stroja. Za presojo ekonomske upravičenosti zamenjave starih traktorjev z novimi smo uporabili eno izmed enostav- nejših investicijskih analiz- metodo MAPI (The Machinery and Allied Product Institute of America) (BABIC 1967). Postopek izra- čuna presega obseg tega prispevka in ga tu ne prikazujemo. Za uporabo te metode moramo poznati naslednje vrednosti in količine po letih obra- tovanja: učinek, skupne stroške popravil, porabo goriva in likvidacijsko vrednost trak- torja. To je podlaga za izračun operativnih prednosti in nasprotnega minimuma sta- rega in novega traktorja, izraženih v dinar- jih. Pri tem je nasprotni minimum najnižja vrednost seštevka potrebnega investicij- skega stroška, da traktor obratuje in de- lovne manjvrednosti (operativne inferiorno- sti) v primerjavi z novim traktorjem, izra- žena v dinarjih. Nasprotne minimume prika- zujemo v preglednici 7. V preglednici 7 so prikazani nasprotni minimumi starega in novega traktorja od Dll 600 550 500 HO ~oo 350 300 250 z oo 150 --too 50 1n2 HIH 1976 HI1B UBO i!i112 !9U US& !9811 ~ y57 • ~~ • 1!1Wll Q(ll X2 -B- y5B • U• ~liO ono -x- y59 • SAl • SIUPA!J Grafikon 7: Odvisnost letnih stroškov popravil od koledarskega leta obratovanja Grafikon 8: Odvisnost stroškov popravil na delovno uro in spravljen m3 lesa od koledarskega leta obratovanja 0.60 0.55 0.50 ..-- 0.(5 0.(0 o. 35 0.30 o. 25 0.20 0.15 1972 ____..-1 ....-- U76 U78 -G- y63. um x2 2.-9. leta obratovanja. Za pogoje, pod ka- terimi smo opravili izračun, sledi, da bi morali traktorje zamenjati že v tretjemu letu -~- ----" .--l ------ Ul! O U82 1886 U811 10l(QHHO l!IO UUIOYUJl obratovanja, ko znaša vrednost nepotrebne izgube 156 din ali 4% nabavne vrednosti trakto~ja. V šestem letu obratovanja se G.V.2/91 71 poveča na 9% oziroma skupaj na 27% nabavne vrednosti. Po šestem letu izguba zelo hitro narašča in doseže ob koncu osmega leta 55% nabavne vrednosti, samo v devetem letu pa že 17%. Višina nepo- trebne izgube bi naraščala še hitreje, če učinke, skupna popravila in porabo goriva po kulminaciji spremenljivk ne bi jemali kot konstanta. Višino nepotrebne izgube manjša tudi potek krivulj od 2. do 12. leta obratovanja, ki je položnejši kot potek krivulj za obdobje od 2. do 6. leta obratovanja. Enak izračun smo naredili tudi na podlagi letnega števila delovnih ur traktorja in po- rabljene količine goriva na delovno uro. Likvidacijske vrednosti in letne stroške po- pravil smo jemali iste kot pri izračunu na podlagi letnega učinka traktorja. Tu smo upoštevali tiste spremenljivke, ki izkazujejo zvezo z leti obratovanja s tveganjem a O..>O.>O..>a..> I.{)I.{)L{)L{)I.{)L{)I.{)I.{)I.{)J.O 1.{) o o v 0.. ro '2" ro C') ~ čem se gozdnem prostoru. Bolj kot za gozdne nasade pa so te sadike, ki so vzgojene na vegetativen način, primerne za snovanje lesnih plantaž in produkcijskih lesnih nasadov zunaj gozda, kjer je izrazito poudarjena lesnopridelovalna funkcija. 2. KOLEDAR USPEŠNEGA ZAKORENINJENJA GOZDNEGA DREVJA Uspeh zakoreninjenja potaknjencev je odvisen od številnih endogenih in eksoge- nih dejavnikov. Med endogene {notranje} dejavnike spadajo: čas {termin} potikanja, starost matičnih dreves, mesto odvzemanja potaknjenca na drevesu in fiziološko stanje matičnega drevesa (npr. prehranjenost). Med eksogene (zunanje) dejavnike pa spa- dajo: rezanje in shranjevanje potaknjencev, substrat za potikanje, voda, temperatura, zrak in svetloba, rastni hormoni in regula- torji ter higiena in zdravstvena zaščita . Uspešnejša zakoreninjenja glede na naj- ugodnejši čas potikanja in nekatere druge dejavnike zakoreninjenja smo prikazali v obliki histograma {grafikon 1) le za iglavce, ki jih tudi pretežno uporabljamo za umetno obnovo gozdov. 3. JUVENILNI IZBOR DREVJA IN PREIZKUŠANJE NJEGOVIH POTOMCEV V NASADIH Zaradi velikih generacijskih časovnih ob- dobij pridemo pri drevesih po normalni poti do poznavanja dednih lastnosti zelo pozno. Včasih je ta dolgi čas prevelik za potrebe žlahtnjenja. V takem primeru nam je odprta še ena možnost, namreč da selekcioniramo že povsem mlada drevesa - temu stro- kovno rečemo juvenilna (mladostna) selek- cija. Seveda vemo, da lahko mlada drevesa kažejo povsem drugačne lastnosti, kot v starejših letih, kar pomeni, da je taka selek- cija lahko precej nezanesljiva in s tem neučinkovita. Toda to ne velja nujno za vse lastnosti. V zvezi z juvenilno selekcijo govo- rimo o juvenilno-adultni korelaciji {Zobel, Talbert, 1984). če je ta velika. potem lahko računamo na znaten genetski dobiček tudi pri juvenilni selekciji. To domnevo potrjujejo G. V. 2191 85 ~ Grafikon 1. Koledar uspešnega zakoreninjanja iglavcev p ~ ~ Mesec potikanja Drevesna vrsta 1 r2 r3 r4 rs rs r7 re r9 r10t11t12 • Februar ~arec •-•- IL • ~pr il L_ liL ~ - Legenda: ( ) -slabša varianta Pseudotsuga menziensii Abies alba Picea abies Picea pungens (glauca) Pinus sitvestris Pinus strobus Abies balsamea Juniperus sp. Metasequoia glibtostroboides Picea abies Picea omorica Hormoni: O-brez 1-IMK0,1% 2- IMK0,5% 3-IMK1% 5-IOK0,25% 6-IOKO,S% 7-JOK 1% 8-IOKa 10-Seradix 12- Hare Uspeh zakoreninjenja v % 1~ 2~ 3~ Substrat: k- kremenčev pesek š-šota p- perlit v- vernikulit po- poliuretan t-tervol 40 50 1 1 ., Vir: 1- Kobert 2-IGLG 60 1 3- Schachler 4-Wunder 5-Behrens 6-Spethman 7-Mančic 70 1 Opomba 3I ChC/) Q-3~ ::;c < 80 90 oo ru o- <:"" ....l. ~1\.) (/)( CD U) ~ Ol .....1. co "C CD ...... o <.u ;:><:"" U) 1\.) (/)< o (;;)~ --o "'o 1\)(l') 1\).....1. ....l. 1\.) ;:><:"" (l') .... U) ;:><:"" .....1. 1\) .j:>. 1\.) 71' (l') 1\) (/)< .....1. 71' 1\.) U) o (/)< CD en ;:><:"" .j:>. 1\.) 3w -~"' §en :gi\) ~ Opomba Mesec potikanja Drevesna vrsta Uspeh zakoreninjenja v % 3::I: ~(J) ~3S2 1p 2f 3~ 4p sp sp oo ...,c: Cilg)ll) < 11213141516171819110111112 7p ap ~ ::!7 ett '!=-~:'"' .... ~ril Pinus nigra ..... ..... (O ..... N 1 •- Taxus baccata c.> "' ..... N 0'1 ._ Thuja plicata ...&. < ...&. c.> c:n< 1\:) 1 Tsuga canadensis N "' ..... 1\:) C/)< N • Maj Larix leptolepis o "' O> ~ ~ulij Larix decidua 3c.> "' sč §...&. Cl)< Larix leptolepis c.> -"' 1\:) §...&. ._ ..O: o 0'1 • Metasequoia glibtostroboides c.> "C ..... ..... o ~ • Avgust Thuja plicata :§c.> "C ~ ..... o Oktober • Taxus baccata ..... - ..... ...&. 0'1 Dece~ber. Picea abies o ~ ~ 1\) • Sequioadendrum giganteum ".J < ~ 1\:) c:n< • Metasequoia glyptostroboides O> < c.> 1\) 0'1 • Juniperus sp. O) < ...&. N 0'1 f.i> ~ a ~ N (X) ""-~ Grafikon 2 - Odstotek smrek višjih od 80 cm pri 4 proveniencah potomcev velikih in poprečnih sadik 12 10 8 % 6 4 2 o Jelendol Jelovica Hrušica provenience Pe ve ~~~ velike ~ povprečne povpr. Grafikon 3 - Višine vegetativnih potomcev izbranih velikih in povprečnih smrekovih sadik treh provenienc povpr. višine cm 12 10 8 6 4 2 o ~~ velike ~ povprečne Jelovica Godovič provenience Rog naše preliminarne raziskave in raziskave drugih avtorjev, ki proučujejo juvenilno- adultno korelacija že dalj časa (Dagenbach 1978, Hočevar 1981, Krusche, Reck 1980; za podroben opis teh poskusov glej Jer- man, Eleršek, 1990). V teh nasadih pred- njqčijo višine dreves, ki izhajajo iz velikih sadik, pred drevjem iz povprečnih sadik. V 88 G. V. 2191 nasadu zelene duglazije je ta prednost pri starosti 11 let 15 %, v nasadih smreke pa 11 % oziroma 26 %. Višina seveda variira glede na provenienco (Eieršek, Jerman, 1989). Na IGLG smo se pred šestimi leti odločili za r~skuse intenzivne selekcije, in to veči­ noma na zelo mladih Uuvenilnih) smrekah. Glavni namen naših selekcijskih poskusov je bil izbor hitrorastočih smrek za produkcij- ske nasade, lahko pa tudi za pogozdovanje. Ob tem smo se lotili še primerjalnih testov, ' kako so hitrorastoče smreke odporne proti visoko onesnaženemu zraku. Hkrati nam ta test služi tudi kot osnova za nadaljnjo selekcijo. Značilnost naših selekcijskih po- skusov je avtovegetativni način razmnože- vanja potomcev, izbor pri 4-5 letnih sadikah in zelo visok selekcijski diferencial. Hitrorastoče štiriletne sadike, ki so pripa- dale različnim proveniencam, smo začeli na Inštitutu izbirati spomladi leta 1984. Tako mlade smreke smo izbrali zaradi so- razmerno visokega odstotka zakoreninje- nja, ki pri smreki s starostjo hitro uprada. Izbor je predstavljal okoli 1 % celotne popu- lacije (najvišje sadike). Od vsake smreke smo vegetativno razmnožili 2-4 potaknjen- ce. V nasadu, ki je bil osnovan s temi zakoreninjenci, smo nato vsako leto ugo-. tavljali višinske prirastka in izpade. Pri ana- lizi rezultatov nas je posebej zanimal genet- ski dobiček selekcije (velikost in premer koreninskega vratu), pri čemer smo za starševsko generacijo vzeli vegetativne po- tomce povprečnih smrek, za hčerinsko ge- neracijo pa vegetativne potomce hitrorasto- čih smrek. V naslednjih letih smo se lotili nadaljnjih poskusov, ki so vključevali nekatere do- datne provenience. Pri tem se je metoda s štiriletnimi smrekami iz drevesnic pokazala za zelo učinkovito, saj je bilo tu zakoreninje- nje bistveno boljše kot pri potaknjencih iz gozdnih nasadov. Tudi njihova začetna rast je bila boljša: bolj ortotropna in hitrejša. Rast potomcev hitrejerastočih in primerjal- nih sadik v nasadih IGLG, Zadobrova, Ja- vorje pri Črni in Ajdovec prikazuje pregled- nica 1. Rast nekaterih provenienc triletnih smrek v nasadu IGLG prikazuje grafikon 2. Rast sedemletnih smrek provenience Jelo- vica in Godovič ter šestletnih smrek prove- nience Rog v nasadu Zadobrova prikazuje grafikon 3. Kot je razvidno iz preglednice 1, potomci hitreje rastočih smrek v vseh nasadih ras- tejo hitreje kakor potomci povprečnih neiz- branih smrek. Nismo pa opazili bistvene razlike med ostro selekcioniranimi primerki (IGLG Pokljuka V, Luče V, okoli 0,05% populacije) in normalno zmerno selekcioni- ranimi (IGLG Pokljuka S, Luče S, okoli 1 % populacije). To nakazuje, da je verjetno ekonomsko upravičena že zmerna selekci- ja. V mnogih primerih je hitrejša rast selek- cioniranih nasproti neizbranim sadikam tudi visoko statistično signifikantna. Velja pa seveda opozoriti, da se relativne vrednosti razlik med izbranimi in neizbranimi smre- kami s starostjo zmanjšujejo. 4 PRIDOBIVANJE KLONSKIH SADIK Z JUVENILNIMI POTAKNJENCI Za različne gozdarske in biološke raz~ iskave in različne teste pa tudi za klenske nasade selekcioniranega drevja moramo včasih vzgojiti v krajšem času na preprost način večje število sadik istega klana. Da bi ugotovili, kako to praktično izpeljati, smo zastavili poskus vegetativnega razmnože- vanja gorskega javorja in pri tem zabeležili tudi prve zadovoljive rezultate. Zakoreninjenje potaknjencev od mlajših matičnih dreves je bistveno hitrejše in uspešnejše kot od starejših. Zato smo za- čeli na Inštitutu (1. 1988) zakoreninjati klice smreke in evropskega macesna in jih poi- menovali »mini potaknjenci((. Medtem, ko se potaknjenci štiriletnih smrek zakoreni- njajo kar tri mesece, so se deset dni stare klice zakoreninjale le dober mesec. Hitrejše zakoreninjenje pa omogoča hitrejše in eko- nomičnejše ugotavljanje, kako učinkujejo različni agensi na regeneracijo korenin {Eieršek, Jerman 1989). Pozneje smo za- koreninjali epikotilske in hipokotilske mini- potaknjence gorskega javorja. Klice z odre- zanim epikotilom odženejo praviloma iz zalistja kličnih listov, s čimer je formiran ~>minimatičnjak« za klensko vzgojo sadik. Ko smo zastavili poskus klanske vzgoje sadik, pa smo se pri gorskem javorju raje odločili za matična drevesa starosti enega leta. Zakoreninjanja teh juvenilnih potak- njencev naj bi bilo sicer nekoliko počasnej~ še, regeneracijska moč samih juvenilnih matičnjakov pa zato večja. Juvenilne potaknjence gorskega javorja iz šestih matičnjakov smo začeli potikati 2. 4. 1990, ko smo potaknili 6 terminalnih in 3 vmesne potaknjence. Naslednja potikanja smo opravili 16. 5., 19. 6., 27. 7. in 5. 9., G. V. 2191 89 v zadnjih treh terminih pa smo potikali tudi že sekundarne potaknjence. V vseh petih terminih smo potaknili 76 potaknjencev in pridobili 62 zakoreninjencev (82% znaša uspeh zakoreninjanja, število matičnjakov pa se je povečalo za 1 O-krat). Še bolje so se zakoreninjali sekundarni potaknjenci, saj se je od 26 zakoreniniJo kar 24 potaknjen- cev ( 92 %). Obravnavani kloni so se raz- lično zakoreninjali. V najslabšem primeru (klon A) smo dobili od enega matičnega drevesa konec leta en sam zakoreninjenec, v najboljšem primeru (klon E) pa 25 zako- reninjencev (glej grafikon 4). Ob predpo- stavki, da bi razmnoževali te klone štiri leta, kot znaša doba za vzgojo običajnih smreko- v ih sadik, potem bi pri faktorju letne raz- množitve 1 O (25) teoretično lahko vzgojili v tem času iz enega kar 10.000 (9,765.625) primerkov istega klona. Iz tehničnih razlo- gov poskus celotne štiriletne vzgoje sicer ne moremo izpeljati, vendar pa bomo z nadaljnjo vzgojo »uspešnih« klanov nada- ljevali. 5. RAZPRAVA Pridelava gozdnih sadik za umetno ob- novo gozdov poteka v gozdnih drevesnicah pretežno po generativni poti, to je iz seme- na. Za vzgojo sadik za drevesne nasade, semenske plantaže ali pa za raziskovalne namene pa uporabljajo gozdarji po svetu vse bolj vegetativni način vzgoje, večinoma vzgojo iz potaknjencev. Taka vzgoja ima določene prednosti, predvsem pa sta pri njej enostavnejše in hitrejša selekcija ter Grafikon 4: Prikaz števila (N) uporabljenih primarnih in sekundarnih potaknjencev in iz njih vzgojenih zakoreniniencev pri klonu (E) gorskega javora po terminih potikanja in Izkopa N 30 potaknjenci 20 zakoreninjenci lO · ·~ F"" --·---~---------~------ '1 2. 4'-'-------.---~~~.,;--l ------;1:-;;-9----;. 6o-·! junij april maj ----·pr:+r-~--n:--'.·g----J--------r6:'1o julij avgust september oktorer termin potikanja in izkopa 90 G. V. 2191 žlahtnjenje gozdnega drevja. Poznano je, da lahko z večgeneracijsko selekcijo izbolj- šamo rast nasadov tudi do 30% (Kiein- schmit 1975, Hočevar 1984). V gozdarsko • razvitih državah (Nemčija, Češkoslovaška, skandinavske države) pridelujejo vse več vegetativnega saditvenega materiala. Na Slovaškem pridelajo 15% takih sadik (Gra- čan in sod. 1988), na švedskem pa načrtu­ jejo pridelavo 30% sadik iz potaknjencev (Biščevi6 1987). Večji del naših gozdnih drevesnih vrst lahko v rastlinjakih dokaj uspešno razmno- žujemo s potaknjenci. Odprta so sicer še številna vprašanja optimizacije in racionali- zacije pridelave vegetativnega saditvenega materiala, večmilijonska proizvodnja takih sadik v svetu pa po drugi strani kaže, da je tako razmnoževanje že smiselno tudi z obstoječo tehnologijo. Iz opravljenih poskusov z juvenilno selek- cijo hitreje rastočih sadik se vidi, da je v mnogih primerih hitrejša rast njihovih vege- tativnih potomcev statistično visoko značil­ na. Kot je razvidno iz grafikona, je pri potomkah velikih sadik kar za 1 09% več smrek višjih od 80 cm { 4-letne smreke) glede na povprečje. Če upoštevamo skupno višino teh sadik, pa znaša ta faktor 125,6 %. Pri visokih potomkah obeh skupin smrek imamo torej opraviti z več kot 1 OO% izkoristkom selekcije, kar glede na potrebe po hitri rasti nikakor ni zanemarljivo. Različni poskusi, kot npr. poskusi, ki so jih opravili s hitreje rastočimi sadikami ze- lene duglazije in smreke v Nemčiji (Dagen- bach 1978, Melzer 1987), kažejo, da mo- remo računati s hitrejšo rastjo teh nasadov vsaj do starosti 50 let. Največji gozdarski problem današnjega časa, problem propa- danja gozdov, vabi in vključuje gozdarske raziskovalne potenciale. Vegetativno raz- množevanje zanj sicer ne ponuja kapitalnih rešitev, nudi pa pomoč pri njegovem dolgo- trajnem reševanju. Nevarnosti genskega osiromašenja go- zdov zaradi selekcijskega izbora se mo- ·famo zavedati in moramo zato pri snovanju nasadov uporabljati večje število, to je vsaj 50 različnih klanov. Po drugi strani pred- stavljajo nasadi le majhen del gozdnih po- vršin, zato nevarnost genetskega siromaše- nja naših drevesnih vrst zaradi njih ni velika. THE PROPAGATION OF FOREST TREES WITH CUTTINGS AND THE TESTING OF THEIR DESCENDANTS Summary Forest seedlings for artificial regeneration of forests are beeing produced in tree nurseries in a generative way, i.e. out of a seed. For the growing of seedlings for tree plantations, seed plantations or for research purposes foresters in other countries make more and more use of the vegetative way for the growing of cuttings. Some advantages can be established in this growing way but what is really important is a more simple and quick selection and the improving of forest tree quality. It is a well known fact that with a multi-generation selection the growth of forest stands can even be improved to 30% (Kiein- schmit 1975, Hočevar 1984}. ln countries with advanced forestry profession (Germany, Czecho- slovakia, Scandinavian countries) more and more vegetative seedling material is being produced. ln Slovakia 15% of such seedlings are produced (Gračan et al. 1988}, in Sweden it is being planned to increase the production of seedlings from cuttings to 30% {Biščevič 1987). A great majority of Slovene tree species can be successfully propagated with cuttings in tree nurseries. Efforts are stili being done to optimize and rationalize the growing of vegetative seedling material. However, a production of many million of such seedlings in other countries proves that this type of propagation is sensible also with the existing technology. The experiments done with the juvenile selec- tion of quick growing seedlings show that in many cases a quick growth of their vegetative descen- dants is statistically highly characteristic. As it is evident from graph 2 in the descendants of high seedlings there are more than 109% of Norway spruce trees higher than 80 cm (4-year trees) regarding the average. Taking into account the common height this factor amounts to 125.6 %. With the high descendants of both Norway spruce groups the yield of the selection is more than 1 OO 0/o which is very important regarding the demand for quick growth. Various experiments, as for example those performed on the quick growing seedlings of the Pseudotsuga taxifolia and the Norway spruce in Germany (Dagenbach 1978, Melzer 1987) evi- dence that a quicker growth of these plantations is to be expected at least until the age of 50. The greatest problem of forestry in the present time, the dying back of forests asks for the activation of forestry research potentials. Vegetative propa- gation is not a general solution, it is, however, a great help in the protracted removing of this problem. One has to be aware of the danger of genetic impoverishment of forests due to selection, there- tore a great number, that is at !east 50 different clones, have to be used in the plantation planning. On the other side, plantations only represent a G. V. 2191 91 small share of forest areas and artificial selection means the precipitation of natural selection. LITERATURA 1 . Biščevi6, A. , 1 98 7. Stanje i trendovi razvoja novih tehnologija u reprodukciji šuma u Evropi i Polskoj. šumarstvo i prerada drveta, Sarajevo, 7--8, s. 307-310. 2. Dagenbach, H., 1987. Erste Ergebnisse eines Douglasien-Sortierversuchs. Mitteilungen des Vereins tur Forstliche Standortskunde und forstpflanzezuchtung, Baden-Wurtenberg, 26, s. 68-69. 3. Eleršek, L., 1989. Vegetativno razmnoževa- nje gozdnih drevesnih vrst. Raziskovalna naloga, 102 str., IGLG, Ljubljana. 4. Eleršek, L., Jerman, 1., 1989. Genetski vidiki hitrejše rasti posameznih smrek in možnosti nji- hove gospodarske izrabe. Zbornik gozd. in les. Vol. 33, str. 5-25. 5. Gračan, J., idr., 1988. Šumarsko sjemenar- stvo, oplemenivanje šumskog drveca, razsad- nička proizvodnja i sušenje u Češkosfovačkoj. Šum. list, Zagreb, 112, 3-4, s. 143-158. 6. Hočevar, M., 1981. Die optimale Pflanzzeit bei der grOnen Douglasie (Pseudotsuga menzie- sii/Mirb/Franco) in Abhangigkeit von Pflanzenzu- stand und Witterung. Mitteilungen, Birmensdorf, 57, 2, s. 85-187. 7. Hočevar, M., 1984. Vegetativno razmnože- vanje gozdnega drevja. Gozdarski vestnik, Ljub- ljana, 42, 5, s. 198-21 O. 8. Jerman, 1., Eleršek, L., 1990. Do hitrorastočih nasadov po poti avtovegetativnega razmnoževa- nja. Gozdarski vestnik, Ljubljana, 48, 1 O. 9. Kleinschmit, J., 1975. Vegetative Ver- mehrung der Fichte, Mitteilungen, Escherode, 24, S. 78-83. 10. Kleinschmit, J., 1987. Gegenwartige Stand und Zukunftsperspektiven der Forstpflanzen- zuchtung, Osterreichische Forstzeitung, Wien, 98, 5, s. 5-6. 11 . Krusche, P., Reck, S., 1980. Ergebnisse 15 jahrigen Herkunftsversuche mit Japanlarche (Larix leptolepis /Gard./). Allg. Forst.-u Jtg ., 151, 6/7, s. 127-136. 12. Melzer, W. idr., 1987. Bedeutung der Pflan- zensortierung von Saat- und Verschulpflanzen tUr das Kultur- und Dickungsstadium der Fichte (Picea abies IL./ KARST). Wissenschaftfiche Zeitschrift der Tehnische Universitat, Dresden, 36, 6, s. 255-260. 13. Zebel, B., Talbert, J., 1984. Applied Forest Tree Improvement, John Wifey & Sons, s. 425- 428. Razmnoževanje s potaknjenci - uspešna oblika vegetativnega razmnoževanja (foto: L. Eleršek) 92 G. v. 2191 GDK: 619 Mehke informacije in njihov pomen . v gozdnogospodar~kem načrtovanju Franc GAŠPERŠIČ* Izvleček Gašperšič, F.: Mehke informacije in njihov po- men v gozdnogospodarskem načrtovanju. Go- zdarski vestnik, št. 2/199'1. V slovenščini s povzet- kom v angleščini, cit. lit. 19. V razpravi je obrazložen pojem tako imenova- nih »mehkih informacij«, njihovo pridobivanje in uporaba pri iskanju ustvarjalnih rešitev za zaple- tene in slabo definirane biološko-razvojne proble- me. Opozo~eno je na nevarnosti, do katerih lahko pride v gozdnogospodarskem načrtovanju ob ne dovolj premišljeni uporabi nekaterih sodobnih pri- pomočkov in tehnologij. 1. UVOD Synopsis Gašperšič, F.: The Significance of Soft Informa- tion in Forest Managing Planning. Gozdarski vestnik, No. 2/1991. ln Slovene with a summary in English, lit. quot. 19. The article gives an explanation of the notion - the so called nsoft information•<, its acquiring and use in the quest for creative solutions for complecated and poorly defined biologic-develop- mental problems. It has been pointed out to the risks which may arise in forest managing planning when the use of some modern means and techno- logies is not wise enough. načrtovanje mora sloneti· n_a informacijsko skrbno pripravljenem procesu odločanja. Ko govorimo o preobrazbi in modemiza- Pri izdelavi gozdnogospodarskih načrtov ciji gozdnog'Osp:odarskega načrtovanja, temu ne posvečamo dovolj pozornosti in imama v mislih zlasti dvoje: imamo zato pogosto opravka z ohlapno ·- vsebinsko razširitev gozdnogospodar- (neprecizno) izdelanimi gozdnogospodar- skega načrtovanja na vse funkcije gozdov; ski mi načrti. Sestavljalci takih načrtov se ne - razvijanje kognitivnih in kreativnih zavedajo temeljne zahteve, namreč, da funkcij gozdnogospodarskega načrtovanja. mpra biti načrt skrbno urejen in medsebojno Razmišljanja v tej razpravi so namenjena U$klajen sistem odločitev za reševanje naj- slednjemu. , različnejših gozdnogospodarskih proble- Profesor Mlinšek je na seminarju o ob- mov .. novi območnih gozdnogospodarskih na- Gozd je zelo zapleten in nedeterminiran črtov v Topolšici (1989} opozoril na nujnost sistem. Pogosto imamo opravka s slabo raziskovalnega (kognitivnega} pristopa h definiranimi problemi, ki praviloma zahte- gozdnogospodarskemu načrtovanju ter na vajo povsem originalne rešitve. V primeru pomen tako imenovanih )>mehkih informa-. biološko nestabilnih in bolnih gozdov, ki jih cij« pri iskanju rešitev za zapletene biolo- je vedno več, imamo redno opravka s slabo ško-razvojne probleme v gozdu. Opozorilo definiranimi problemi. Kdor gozda in proble- je vredno posebne pozornosti, saj teh kva- mov v njem ne dojame (občuti)J bo kljub litet pri gozdnogospodarskem načrtovanju vsem mogočim razpoložljivim informacijam nismo nikoli dovolj razumeli, hkrati pa se naredil slab načrt. Da bi dobili ideje za pri nas že kažejo znaki povsem drugačnih reševanje problemov je treba torej gozd in teženj. probleme v njem dobro dojeti in razumeti. Načrtovanje je odločanje, torej informacij- Pri inventivnem iskanju rešitev problemov ski proces. Sodobno gozdnogospodarsko se pojavi vprašanje relevantnih informacij. Ce bi bili vsi elementi in vplivi v zapleteni * Prof. dr. F. G., dipL inž. gozd., Biotehniška fakulteta, VTOZD za gozdarstvo, 6'1 000 Ljubljana, Večna pot 83, YU. zgradbi gozdnih ekosistemov dostopni in merljivi ter to ne bi predstavljalo večji stro- šek, bi bilo najbolje, da bi vplive vseh G. V. 2191 93 pomembnih dejavnikov kvantificirali. Raz- polagali bi s »trdimi informacijami(< v numerični obliki. Ker to objektivno ni mogo- če, smo prisiljeni marsikaj čim bolj natančno ocenjevati. Zavedamo se namreč, da je bolje razpolagati s sicer nekoliko manj za- nesljivimi, vendar pa celovitejšimi informa- cijami. Vse tisto, česar se niti ocenjevati ne da, pa moramo na neki način vsaj dojeti (zaznati) in kolikor je le mogoče razumeti. V primeru zapletenih dinamičnih sistemov, kakršni so gozdni ekosistemi, je razmeroma veliko vplivov in povezav, ki so bistvene, hkrati pa je to skrito in nedostopne za merjenje in ocenjevanje. Možnosti za racio- nalno usmerjanje razvoja v zapletenih siste- mih so namreč večkrat skrite >>globoko v notranjosti sistema«, tj. pod pojavi in proce- si, ki se kažejo na površju. če tega nismo »ujeli« s svojim »notranjim pogledom«, tj. če tega nismo dojeli (zaznali) in kolikor toliko razumeli, nismo dojeli bistva nekega problema in bomo zato težko našli pravo rešitev zanj. S tem smo prišli do pojma tako imenovanih >>mehkih informacij«, ki so predmet te razprave. Med mehke informa- cije prištevamo: vtise, občutke, pridobljene izkušnje in strokovna mnenja (mišljenja). Teh informacij ne moremo prikazati v neki strogo formalizirani obliki, pa jim zato pra- vimo mehke informacije. Med mehke infor- macije spada do določene mere tudi vse naše znanje o gozdu, saj ni natančno sistematizirano in prirejeno za uporabo pri odločanju, ampak dopušča več možnosti. Smo torej v podobnem položaju kot zdrav- nik pri diagnosticiranju in terapiji, ki izbira rešitve na podlagi svojega širokega stro- kovnega znanja, izkušenj in intuicije. V gozdu vlada pestrost, zato je treba pri diagnosticiranju nujno upoštevati indivi- dualnost, kar stvari pri odločanju še do- datno zaplete. Pri gozdnogospodarskem načrtovanju močno podcenjujemo mehke informacije. še zdaleč ni res, da so relevantna informa- cije vselej le med trdimi informacijami. šte- vilni avtorji kritizirajo ozko naslonitev odlo- čanja v gozdnogospodarskem načrtovanju le na ozek krog numeričnih informacij o višini lesne zaloge, prirastka itd., saj s takim poenostavljanjem sploh ne vidimo pravih problemov. Mehke informacije imajo 94 G. V. 2191 pomembno vlogo zlasti pri spontanem (in- ventivnem) iskanju rešitev za zapletene biološko-razvojne probleme. 2. OPREDELITEV NEKATERIH MEHKIH INFORMACIJ Vtis To je sled, ki ga zapusti v našem spozna- nju zaznava določenega procesa ali pa problema v gozdu. Vtis je popolnoma nefor- malizirana informacija. Občutek Je že korak naprej in pomeni sposobnost zaznavati, raziskovati in razumeti karkoli na podlagi vtisov. čuti niso samo kanali občutkov, temveč so obenem sistemi odkri· vanja {Trstenjak, 1971 ). Občutek je nekaj ·izrazito notranjega, subjektivnega. V pri- meru zapletenih biološko-razvojnih proble· mov v gozdu moramo šteti pridobljene ob- čutke o teh problemih že kar med dobre informacije. Da bi si pridobili občutek o določenem problemu, se moramo vanj po- globiti. Za tistega, ki ima razvito sposobnost za sprejemanje informacij prek čutne za- znava, navadno pravimo: ta pa ima občutek za to in to, ta »ima nos« za prave rešitve, ta dela z občutkom, torej, ta zna. Kadar tako razmišljamo o občutku kot viru infor- macije, ga navadno visoko cenimo. Po- znano je, da se na področju umetniškega ustvarjanja občutek visoko ceni. Nekateri so mnenja, da oblikovanje gozdov (>)goz- dna arhitektura«) meji že na umetnost. Po tej logiki bi moral izostren občutek kot informacija igrati tu zelo pomembno vlogo. Lahko bi celo rekli, da bo tisti, ki nima občutka za delo z naravo gozda, kljub svojemu znanju delal slabo. Subtilnost pri kateremkoli delu pomeni tankočutnost, na- tančnost, izostrenost, ostroumnost. Občutki kot vir mehkih informacij se na- našajo na tiste pojave in procese, ki so skriti v notranjosti gozdnih ekosistemov, zato naravnost izzivajo in spodbujajo k nadaljnjemu vzponu spoznavna misli, tj. k iskanju potrditev za razne domneve, kar pripelje k novim izkušnjam in novim spo· znanjem. Izkušnja Izkušnja pomeni skupnost praktično pri- dobljenih znanj in sposobnosti. Je spozna- • nje nekega predmeta, pojava, procesa, slo- neče na neposrednem čutnem zaznavanju. Bistvo neke stvari. njene lastnosti in vede- nje v končnem smislu spoznamo le prek čutnih zaznav. Potemtakem ni znanja o nečem brez izkušnje. Izkušnje ne moreta nadomestiti niti razmišljanje ali pa učenje {iz knjig). Imeti izkušnje pomeni torej toliko, kot natančno poznati lastnosti kakih pred- metov, pojavov, procesov. Neizkušen je tisti, ki pozna svet okrog sebe po kakem izročilu in ne po svojem čutnem zaznava- nju. Po drugi strani je izkušnja tudi tisto, kar je pomembno za praktično delo in življenje. čutno zaznavanje nam daje vedno le posamezne primere, medtem ko se zna- nost ukva~a s splošnimi zakonitostmi (za- k9ni), ki veljajo v vsakem primeru. Z izku- ~,ryjo pridobljena dejstva je trebe torej »mi- selno predelati«, da bi se v svojem spo- znanju dvigniti na raven splošnih zakonitosti {novega spoznanja). V primerjavi z vtisom in občutki je izkušnja na spoznavni lestvici že precej visoko. Ce primerjamo izkušnjo in teorijo je raz- lika v tem, da izhaja izkušnja od neke posameznosti (individualnosti), medtem ko teorija iz splošnega (od neke zakonitosti). Ideal za vsako znanost dosežemo tedaj, ko ~e obe poti srečata ter se medsebojno potrdita in s tem obogatita. Večji del našega sedanjega znanja o gozdu je nastal z izku- šnjami. Ko prof. Kostler poudarja pomen razvitega občutka opazovanja in intuicije v gozdnogojitveni diagnostiki, omenja v zvezi s tem imena Pfeila, Gayerja, Morozova, Cajandera in Schodelina, ki so do večine svojih spoznanj prišli z opazovanjem, raz- mišljanjem in intuicijo (Kostler, 1948). Izkušnjo moramo razlikovati od rutine oziroma spretnosti, ki je rezultat privajenosti in izurjenosti. Strokovno mnenje Strokovno mnenje je prikaz lastnosti ne- kega predmeta, pojava, procesa, problema glede na lastno vedenje in poznavanje. Pri gozdnogospodarskem načrtovanju so po- membna mnenja kakih zunanjih izvedencev - dobrih poznavalcev problemov. Mnenja lahko predstavljajo poglede na kak problem iz specifičnih zornih kotov ali pa nas usme- rijo, da drugače gledamo na konkreten problem. Ta, tako zelo pomemben vir infor- macij pri oblikovanju kritičnega mišljenja, pri gozdnogospodarskem načrtovanju pre- malo uporabljamo. Izjema je potrditveni postopek. 3. SPLOŠNE ZAKONITOSTI SPOZNAVNEGA PROCESA Za pravilno razumevanje mehkih infor- macij in njihovo pridobivanje je treba po- znati splošne zakonitosti spoznavnega pro- cesa. Pri vzponu človekovega mišljenja na poti do novih spoznanj, vključno do največjih odkritij, so značilne tri stopnje {Kedrov, 1987, Mulej, 1975): - stopnja individualnega (posamezne- ga); - stopnja posebnega; - stopnja vsesplošnega. 1. Do vsakega spoznanja pridemo z iz- kušnjami (prakso) tj. z ugotovitvijo indivi- dualnih dejstev o nekih pojavih, ki še z ničemer niso med seboj povezana (stopnja individualnosti). Na tej stopnji je za ugotav- ljanje novih dejstev pomembna sposob- nost opazovanja. Gozd in gospodarjenje v njem je v bistvu eksperiment, odprta knjiga narave, kjer va- riira cela množica dejavnikov. Kdor nima pretanjenega občutka za opazovanje in za »dialog z gozdom<<, tj. sposobnosti sprot- nega učenja z ))miselnim odzivanjem na različne reakcije gozda«, ne bo ničesar odkril. Ne gre za to, da bi takoj uspeli pojasniti neko dejstvo {pojav), v vsakem primeru pa ga moramo opaziti, ujeti mo- ramo njegovo novost in jo primerjati z drugimi že znanimi dejstvi. Zivo opazovanje pojavov vpliva na človekova čutila in se pojavi kažejo v njegovih občutkih. Občutki odražajo seveda posameznost (individual- nost), tj. posamezne lastnosti in znake nekega pojava. Spoznavanje posamezno- sti je izredno pomembno, kajti, če teh ne poznamo, ne moremo spoznati stvari v celoti. G. V. 2191 95 2. V naslednji stopnji prehaja spoznava- nje k začetnemu sortiranju in grupiranju po določenih znakih (stopnja posebnega). Ti znaki se nanašajo na podobnost opazova- nih dejstev (pojavov), ali pa na medsebojno različnost. Na tej stopnji je poleg sposobno- sti opazovanja pomembna tudi sposobnost urejanja opazovanih dejstev. To zahteva razvito sposobnost induktivnega in for- malno-logičnega načina mišljenja. 3. Končno smo pred nalogo poiskati ne- kaj splošnega med vsemi skupinami opazo- vanih dejstev, tj. poiskati neko splošno zakonitost (novo spoznanje), ki povezuje vse skupine opazovanih dejstev (stopnja vsesplošnosti). Prvi dve stopnji pripravljata pogoje za prehod k spoznavanju in razumevanju stvari v celoti. Omejenost čutnega zaznava- nja v prvih dveh stopnjah je v tem, da odražata v glavnem samo tisto, kar se nam nudi neposredno, tj .. zunanjost v obliki raz- ličnih pojavov, ne· pa njihovega bistva, ki ostaja skrito nekje v notranjosti. Bistvo je torej tisto, kar je zakonito, torej tisto splo- šno, kar ni lastno samo enemu pojavu, ampak množici pojavov. Pojave in procese v gozdu je treba na tej stopnji ne le poznati, ampak tudi občutiti, rekli bi celo, da jih moramo videti s svojim »notranjim pogle- dom«. Spoznavanje se torej ne omeji na prvi dve stopnji živega opazovanja in ana- liziranja (sortiranja), ampak se od tod povz- pne na višjo stopnjo - na stopnjo abstrak- tnega razmišljanja. Abstraktna razmišljanje (teorija) zahteva oddaljitev od konkretne mnogoličnosti pojavov, lastnosti itd. Z abs- trakcija (z »notranjim pogledom«) spo- znamo te posameznosti (individualnosti) globlje, popolneje in natančneje v primerjavi s spoznanjem, ki ga odseva konkretno v svoji površinskosti, torej, v neporedni (kon- kretni, individualni) obliki. Z abstrakcija spo- znamo torej bistva (zakonitosti) stvari in procesov. Spoznavni proces se v svoji zaključni fazi ponovno vrača od abstraktnega h konkret- nemu, vendar že na višji ravni, ko je spo- znavanje konkretnih pojavov obogateno z razumevanjem njihovega bistva (zakonito- sti). Najvišja točka v spoznavnem procesu je potrditev v praksi. Praksa dokončno pre- verja pravilnost vseh naših sodb in teorij. 96 G. V. 2191 Opisan splošni spoznavni proces (Ke- drov 1987, Mulej, 1975) lahko sprejmemo kot teoretsko osnovo pri pridobivanju meh- kih informacij. Od individualne motivirano- sti, znanja in iznajdljivosti je odvisno, kako daleč se bomo dokopali v procesu spozna- vanja posameznih pojavov in problemov v gozdu. Najmanj, kar tu lahko dosežemo, je neki vtis, največ pa neko novo spoznanje (zako- nitost). Z informacijskega vidika so zelo pomembne izkušnje, ki so na tej spoznavni lestvici nekako v sredini med obema skraj- nostima. Gozdni ekosistemi in procesi, ki potekajo v njih, so zelo zapleteni. V njih je nedvomno veliko bistvenega, ki je hkrati tudi zelo skrito našemu spoznanju. S tem v zvezi se mi zdi zelo na mestu Mlinškova misel, ko pravi: >>česar ne morem razumeti, moram vsaj na neki način dojeti (zaznati) ; da bi to lahko dojel, pa moram biti razbremenjen«. Naš način iskanja rešitev in bistva zaplete- nim razvojnim problemom v gozdu bi bil necelovit, če bi zanemarili zbiranje mehkih informacij po opisanem splošnem spoznav- nem postopku vzporedno ob zbiranju dru- gih informacij. 4. INVENTIVNA POT ISKANJA REŠITEV PROBLEMOV IN KLJUČNA VLOGA MEHKIH INFORMACIJ Teorija pozna v glavnem tri poti pri odlo- čanju oziroma iskanju rešitev problemov: rutinsko, adaptivno in inventivno, oziroma hevristično. Značilno za prvi dve je, da so problem oziroma naloga odločanja, posto- pek odločanja in za to potrebne informacije v naprej poznani. V gozdnogospodarskem načrtovanju pa imamo, nasprotno, zelo pogosto opravka z zapletenimi in slabo definiranimi gozdno- razvojnimi problemi, ki predstavljajo tako imenovana »mehka področja odločanja>opisovanjem sestojev(<. Opisovanje sestojev predstavlja izredno vpliven, hkrati pa tudi slabo razumljen člen v procesu izdelave gozdnogospodarskih načrtov. Najprej smo opisovanje sestojev jemali kot povsem verbalno in površno opisovanje, ki v obliki sinteze informacij pozneje sploh ni prišlo v poštev. Zdaj ga marsikdo jemlje kot nezanimivo in formalno »odkljukovanje šifer« v opisnem obrazcu, prirejenem za računalniško obdelavo. Opisovanje sestojev moramo sprejeti kot gozdnogojitveno in problemsko diagno- sticiranje, kjer je nujno celostno dojema- nje gozda in problemov v njem. Največ .informacij o gozdu se zbere ravno po tej poti. Gre za najpomembnejšo nalogo, ki jo 98 G. V. 2/91 mora opraviti za obnovo gozdnogospodar- skega načrta odgovoren inženir v gozdu. Ali sploh lahko pomislimo npr. na situacijo, kjer bi se zdravnik - diagnostik zanesel le na izvide nekaterih preiskav, ne da bi pa- cienta sploh videl in se z njim pogovoril? Pri opisovanju sestojev so nujne nasled- nje sposobnosti: skrbno opazovanje, spo- sobnost povezovanja prostorsko ločenih vtisov v celoto ter spoznavno in ustvarjalno razmišljanje. Gozd in probleme v njem je treba doživeti, tega ni mogoče nadomestiti z nobenimi drugimi informacijami, ali pa z opazovanjem od daleč (iz posnetkov). Da bi pridobili te informacije, je torej nujno stopiti v gozd, temeljito pregle9ati sestoje, se poglobiti v življenje gozda; 'ob tem us- tvarjalno razmišljati in na ta način tudi najti pravi smisel svojega dela. Kdor ni opravil te šole v gozdu in se ni vživel v njegove življenjske procese, ne bo oqkril ničesar. Ta ima zelo malo možnosti, da izdela us- tvarjalen gozdnogospodarski načrt. V tej zvezi vidim poseben pomen nasled- nje Mlinškove misli, izrečene v enem njego- vih predavanj v italijanski akademiji gozdar- skih znanosti v Firencah: ))Gozdarstvo in gozdarska tehnika sta bila razvita v narav- nem ambientu, v gozdu in ne v pisarnah, kajti le gozdar, navezan na gozd in v neposrednem kontaktu z gozdom, lahko »prečita kognitivna sporočila« v njem in na tej podlagi ustvarjalno razvija svoje delo z naravo gozda. (( (Mlinšek, 1978) Opisovanje sestojev je izredna priložnost za pridobivanje mehkih informacij, zlasti pa izkušenj. Na tem mestu je treba spomniti na pristop in način razmišljanja, ki smo ga prikazali s splošnim spoznavnim procesom v 111. poglavju. Gozd in gospodarjenje v njem je neprekinjen in odprt eksperiment, v katerem bogato variirajo številni dejavniki (vplivne vrednosti različnih pojavov in pro- cesov). Pred očmi gozdarja- načrtovalca se vrstijo in ponavljajo najrazličnejša goz- dna rastišča in v okviru teh različne sestoj ne situacije ter posledice tako ali drugače opravljenih gozdnogojitvenih ukrepov. Vsak izveden ukrep v gozdu pomeni nov·a na- stalo (ne več isto) situacijo z mogoče po- vsem novimi ali vsaj specifičnimi posledi- cami (pojavi, procesi) v gozdu. Analiza takrh »vzročno-posledičnih situacij« je v bistvu dialog ))človek-gozd«, je pNi pogoj, če želimo vsaj nekoliko prodreti v ekosi- stemsko naravo gozda in njegovih biološko- razvojnih problemov. Pomembno je, da vse • vtise, občutke, izkušnje in nova spoznanja, do katerih smo se tako dokopali, beležimo v posebni beležki (Gašperšič, 1988). S poudarjenim pomenom vseh »mehkih infor- macij«, do katerih pridemo na prej opisan način, mora postati opisovanje sestojev eno osrednjih in zanimivih opravil odgovor- nega inženirja za obnovo gozdnogospodar- skega načrta. Tu mora priti do izraza celost- ni in raziskovalni pristop h gozdu in proble- mom v njem. Kdor nima vsaj nekaj teh sposobnosti, se bo pri tem delu dolgočasil, ker ~ozda in problemov v njem dovolj ne dojame. V takem primeru je zelo malo možnosti, da bi izdelali ustvarjalen gozdno- gospodarski načrt. V tem je pomemben vzrok, da obnove gozdnogospodarskega načrta ne smemo zaupati inženirju -začet­ niku. Ta se bo težko dokopal do tega vira informacij. Izredna priložnost za pridobivanje meh- kih informacij (zlasti izkušenj) je tudi nepo- sredno delo z gozdom, npr. gozdnogojit- veno načrtovanje, odkazovanje drevja za posek in skrbna spremljava gospodarjenja z gozdovi. Po tej poti pridobljene informa- cije (izkušnje in nova spoznanja) je treba skrbno sproti beležiti v gozdno kroniko (Gašperšič, 1988). Sedanje zgrešeno gledanje na »opisova- nje sestojev« je posledica že kar tradicio- nalne necelostne obravnave gozda, saj je bilo gozdnogospodarsko načrtovanje v pre- teklosti navezana skoraj izključno le na dendrometrijske informacije. S podobnimi problemi, ki so posledica monofunkcionalne orientacije v gozdnogospodarskem načrto­ vanju, se zdaj srečujejo tudi v drugih evrop- skih deželah. Drugo opozorilo O. Griessa se nanaša na vlogo računalnika in informacijskih siste- mov pri odločanju v gozdnogospodarskem načrtovanju. Nedvomno je, da je oboje. Izrednega pomena za kvalitetno odločanje in da vseh možnosti računalnika, tega iz- jemnega pripomočka, še dolgo ne bomo izkoristili. Povsem drugačna situacija pa po mojem nastopi tedaj, ko vlogo računalnika v tem procesu precenjuje mo in zanemarim o ustvarjalno vlogo človeka pri iskanju rešitev za zapletene probleme po hevristični poti. Zaupam v razvoj znanosti, pa kljub temu mislim, da so razmišljanja o uporabi umetne inteligence (ekspertnih informacijskih siste- mov) pri odločanju v gozdnogospodarskem načrtovanju zaenkrat še utvara, ki bi bila lahko škodljiva, ko bi se zanašali le nanjo in zanemarili druge možnosti. Na koncu bi lahko ugotovili, da smo se znašli v slepi ulici. Metode umetne inteligence oziroma ekspertnih informacijskih sistemov se ukvarjajo z načini, kako v računalniku izra- ziti »mehko znanje« in kako to znanje uporabiti pri reševanju kompleksnih proble- mov. Ekspertni sistemi se imenujejo zato, ker se ti informacijski sistemi dejansko obnašajo kot strokovnjak - ekspert na svo- jem področju uporabe (Bratko, 1982). Zgledovanje po področjih, kjer si že_ po- magajo z ekspertnimi informacijskimi si- stemi (npr. medicinska diagnostika), je lahko tvegano, če ne upošteva dovolj spe- cifičnosti gozdnih ekosistemov. Proučenost in še posebno predvidljivost obnašanja goz- dnih ekosistemov nasploh, nestabilnih pa še posebej, je veliko manjša. Razlog temu je bistveno manjša stopnja integriranosti v gozdnih ekosistemih in zato povečana stop- nja nedeterminiranosti. Pod stopnjo integri- ranosti je treba razumeti moč povezav po- sameznih delov sistema v celoto kakor tudi stopnjo odvisnosti eksistence sistema od teh povezav. V primeru človeka je oboje zelo visoko, v gozdnih ekosistemih pa ne- primerno manjše. Na višjih ravneh organziranosti je stopnja integriranosti vedno nižja. Jankovič pravi, da je slabljenje stopnje integriranosti pogoj, da se v višji sistem vključi večje število nižjih sistemov. Zato se z največjo stopnjo integriranosti odlikujeta osebek in vrsta. V ekosistemih je navzoča najmanjša stopnja integriranosti, tu je možna celo znatna stop- nja dezintegracije brez tragičnega izhoda za biocenozo (Jankovič, 1967). V primeru individua (npr. človeka) to ni mogoče. Uporaba ekspertnih sistemov v medicin- ski diagnostiki sloni torej na visoki stopnji integriranosti človeškega organizma in s tem na visokih korelacijskih odvisnostih med posameznimi organi in funkcijami v človeškem organizmu ter na visoki ravni G. V. 2191 99 medicinske znanosti, gre pač za človeka. Gozdni ekosistemi so zaradi nizke stopnje integriranosti in razmeroma pomanjkljivega znanja o funkcioniranju notranjih regulacij- skih mehanizmov pravo nasprotje. Kljub tako visoki stopnji integriranosti in simptomatološki proučenosti človeškega organizma, ki omogočata modeliranje pro- cesa iskanja rešitev (diagnoze in terapije), ostaja v medicinski diagnostiki in terapiji zdravnik s svojim širokim znanjem, izkuš- njami in intuicijo nepogrešljiv. Če upošte- vamo ta dejstva, potem je uporaba ekspert- nih informacijskih sistemov pri iskanju reši- tev za zapletene probleme v gozdnih eko- sistemih le teoretska možnost. Ni namen tega sestavka negiranje upo- rabe računalnikov, ampak le opozoriti na nevarnosti precenjevanja njegove sposob- nosti in zanemarjanja drugih racionalnih možnosti in metod pri iskanju rešitev za zapletene probleme v gozdu. Tu ne bo šlo brez izkušenj, intuicije in hevrističnega pri- stopa, seveda pa s tem v ničemer ne podcenjujemo vloge računalnika in trdih (formaliziranih) informacij. Z informacijskimi sistemi je tesno pove- zano vprašanje modeliranja pri iskanju reši- tev problemom. Poenostavljeno razumeva- nje modeliranja vsebuje veliko nevarnosti, ki lahko peljejo celo v zlorabo metod mode- liranja. Neujmin (1984) opozarja, da je ma- tematično modeliranje namesto dobro ra- zumljene in racionalno uporabljene znan- stvene metodologije marsikje postalo stvar mode. Namesto globokega vsebinskega poznavanja problema se zadovoljimo le z navideznim znanjem, ki daje na zunaj vtis visoke znanstvenosti, dejansko pa je zelo daleč od resnice (Neujmin, 1984). Podobne nevarnosti se pri nas že kažejo pri uporabi statističnih metod v obliki raznih statističnih paketov (programov) na računalnikih. Brez vsebinskega razumevanja problemov, s ka- terimi imamo opravka, in le s površnim poznavanjem metod, se pretirano navduše- nje za uporabo modernih metod in tehnolo- gij rado izrodi v škodljivo ))paradiranje« s temi modernimi pripomočki, za katerimi se lahko skriva nedopustno poenostavljanje, navidezna strokovnost in celo špekulacija, qelo, ki smo se ga lotili, pa izgubi pravi smisel. 1 00 G. V. 2191 Glede nepremišljenega prenašanja mo- dernih računalniških tehnologij moramo biti previdni še iz enega razloga. Za računalniki in različno programsko opremo stojijo da- nes močne firme s svojimi komercialnimi interesi. Na zahodu so zelo razširjeni za- sebni biroji, ki prodajajo svoje usluge. Pri nas se že kažejo težnje po nepremišljenem hlastanju za modernimi pripomočki in teh- nologijami in zanemarjanju nekaterih pre- verjenih ter nenadomestljivih metod in pri- stopov. Nevarnost vidim v tem, ker to lahko pripelje v nedopustno poenostavljanje pri usmerjanju razvoja gozdov ter v oddaljitev gozdarja od gozda in njegovih resničnih problemov, s čimer bi osiromašili vir infor- macij o gozdu, ki jih lahko pridobimo le v kontaktu z njimi. V Sloveniji so se že pojavili prigovori, češ da v dobi računalnikov še vedno vadimo evidenco o gospodarjenju z gozdovi v knji- gah. Da, tudi v knjigah, in to vsaj iz dveh razlogov: prvič, ker je tako vodena evi- denca potrebna in najbolj praktična za sprotno spremljanje gospodarjenja in letno planiranje, ter drugič, ker jo je v taki obliki mogoče najlaže in z najmanj tveganja tudi ohraniti za prihodnost. Na računalniških medijih je lahko hranjenje precej tvegano, tudi zaradi naše malomarnosti. Predstav- ljajmo si, da bi za gospodarsko enoto, za katero obstaja že 1 OO-letna evidenca, iz malomarnosti uničili evidenco za naslednje desetletje. Čim daljše je obdobje spremlja- nja gospodarjenja z gozdovi, tem odgovor- nejša je skrb za njegovo kakovost in konti- nuiteto. Pisana evidenca v solidno vezanih knjigah ima največ možnosti, da se ohrani. Rešitev, kakršno imamo zdaj v obliki listov v mapah, je slaba in nepremišljena. THE SIGNIFICANCE OF SOFT INFORMATION IN FOREST MANAGING PLANNING Summary Forest managing means to decide, i.e. to choose the right solutions for different problems. This is the information process. Careful decision making in forest managing planning has not been given enough attention to, the consequence of which is loose forest managing plans. The authors of such plans are not aware of the basic demand that the plans should represent a carefully orga- nized and coordinated system as rega~ds the solutions of various forest managing problems. Forest is a very complicated and not determi- nate system. The problems which arise are often poorly defined and demand original (inventive) solutins. When determing the situation of such • systems and their problems one cannot only make use of the so called "hard information", e.g. on the timber supply, the increment etc. There are relatively few factors in forest ecosystems whose influence could be established by means of measuring, counting, accurate evaluation the results of which can be presented in numerical form. Everything that cannot be measured, count- ed or reliably evaluated has to be at least some~ how perceived and understood as much as pos- sible. The category of the so called "soft informa- tion" includes impressions, feelings, acquired ex- perience and professional opinions. This informa- tion cannot be presented in a strictly formalized form so it is called soft information. ln the case of complicated dynamic systems such as forest ecosystems are, there are relatively many influences and correlations which are of essential importance yet at the same time they cannot be measured or evaluated. The possibili· ties for rational directing of the development are often hidden "deep inside the system core", Le. beneath the phenomena and processes which can be observed on the surtace. ln case this has not been percieved and understood, the essence of a problem has not been comprehended and it will be difficult to find a right solution for it. · ln the solving of complicated problems, the role of soft information is really great. The real under- standing and acquiring of soft information de- mands from a person to be acquainted with the laws of the general recognition thinking process. The forest and the managing with it must ·be accepted as an uninterrupted experiment. The acquiring of soft information presupposes a strong gift for perception and the ability "to lead a dialogue with the forest". This means the ability to learn on the spot by means of "mental respon- sing to different reactions of the forest". ln the searching for solutions for complicated problems the heuristic way must often be used, in which broad proffesional knowledge, expe- . ri ence and other sources of soft information as well as intuition have to be made use of. Soft information represents a supplement to other (hard) information yet it is not a substitute for it. The evaluation and soft information should not be considered as inferior because it explains the problems from entirely specific aspects and thus contributes to an integral attitude which is indispensable in the searching for creative solu- tions of problems. LITERATURA 1. Bihovskij, M. L: Diagnostičeskie i informa· cionie sistemi v medicine, Kibernetika i informaci- ja, Sbornik statej, Moskva 1967. 2. Bratko, l.: Inteligentni informacijski sistemi, ljubljana, 1982. 3. Gašperšič, F.: Izpopolnjevanje sistema gozdnogospodarskega načrtovanja v Sloveniji (Strokovne podlage za izdelavo gozdnogospodar- skih načrtov), ljubljana, 1988. 4. Griess, O.: Des Forsteinrichtung, ein klas- ~isches geographisches lnformationssystem, Osterreichische Forstzeitung, 4/1990. 5. Hacker, R., Jochan, K.: KOnstliche lntelli- genz, Osterreichische Forslzeitung, 4/1990. 6. Hofle, H.: Grundgedanken zum Entwicklung vom lnformationssystem, Beiheft zu den Zeit- schriften des Schweizerischen Forstvereins, Zu- rich, 1979. 7. Jankovič, M.: O problemu integrisanosti bio- Joških sistema, Dialekti ka, 1967. 8. Kedrov, B. M.: O tvorčestve v nauke i tehnike, Molodaja gvardija, Moskva, 1987. 9. Kostler, J.: Ober die Harmonie des naturge- rechten Forstwesens, Schweizerische Zeitschrift fUr Forstwesen, 1/2, 1984. 10. ledley, R., lusted, l.: Medicinskaja diag· nostika i sovremenije metodi vibora rešenja, Ma- tematičeskie problemi v biologiji, Sbornik statej, Moskva, 1966. 11. Mlinšek, D.: Pensiero e metodologia co- noscitiva in selvicoltura, Accademia italiana di scienze forestali, Firenze, 1978. 12. Mulej, M.:Teorijasistemov, Maribor, 1975. 13. Mulej, M.: Ustvarjalno delo in dialektična teorija sistemov, Celje, 1979. 14. Moisejev, V. S.: Taksacija lesa, leningrad, 1970. 15. Napalkov, A. V.: Evrističeskoe programira- vanje i sledovanie mehanizmov pererabotki infor- maciJ, Kibernetika i informacija, Sbornik statej, Moskva 1967. 16. Neumin, J. G.: Modeli v nauke i tehnike (istorija, teorija, praktika), Akademija nauk SSSR, leningrad, Nauka, 1984. 17. Pečjak, V.: Misliti, delati, živeti ustvarjalno, ljubljana, 1987. 18. Schlechtner, K.: Forsteinrichtung und EDV: Neuentwicklung zum betriebswirtschaftlic- hen Planungsinstrument, Osterreichische Fors- tzeitung, 4/1990. 19. Trstenjak, A.: Oris sodobne psihologije - 1 Teoretična psihologija, Maribor, Založba Obzorja, 1971. G. V. 2.191 1 01 GDK: 907.9 Gozd in drevje v krajevnih imenih na območju Ljubljane in okolice Tomaž KOČAR* UVOD Naštevanje imen, enakih ali podobnih, vendar z različnih koncev, je sicer dolgoča­ sno vendar zanimivo, tako za gozdarje, kot za ~stale, ki se ukvarjajo s to tematiko (geografi, zgodovinarji, jezik_?slo~ci, ur?ani- sti in drugi). Slovenska dezela je rehefno zelo pestra in razgibana: visoke gore, hribi, gričevja in obsežne ravnine, ma~jš~ kotli ne, ravnice in doline, jarki, kotanJe rn druge reliefne oblike. Tla so pokrita z različnimi kulturami, med katerimi prevladuje gozd (51 ,6 %) s skupno površino preko milijona ha (1.045.355 ha - Zavod SR Slovenije za statistiko, stanje 1990). Prav ta vrsta kulture je dala in še vedno daje pečat slovenski deželi. Krajevna imena, ki nastopajo v slo- venskem prostoru, bodisi v gozdu, bodisi njegovi bližnji in daljni soseščini ali v prede- lih, ki jih je gozd pokrival v preteklosti, so zato pogosto izpeljana iz imen dreves (goz- dnih, deloma sadnih) ali iz besed gozd (boršt, hosta, les, gmajna, ... ) . Ne bom se loteval znanstvene razprave o nastanku teh krajevnih imen oziroma povezoval po- dobna imena, saj je to domena zgodovinar- jev in jezikoslovcev, ampak ~~~ le nav~del različne oblike imen na razlrcnrh mestrh v okolici Ljubljane oz. v samem mestnem prostoru (imena ulic). Krajevna imena so lahko lokacijsko vezana na večje (makrolo- kacija} ali manjše (mezo - oz. mikrolokaci- ja) površine. Pri imenih najmanjših je pa? treba dobro poznati teren. Jaz sem uporabrl le kartno gradivo, ki ga na GG Ljubljana uporabljamo v vsakdanji praksi ~preg!e?ni katastrski in temeljni topografskr nacrtr v merilu 1 : 5000, deloma 1 : 1 0.000 oz. 1 : 25.000). . • T. K., dipl. inž. gozd., Gozdno gospodarstvo Ljubljana, 61000 Ljubljana, Tržaška 2., YU. 102 G. V. 2/91 Da bi bila predstavitev krajevnih imen preglednejša, bom uporabil gozdarsko raz- delitev prostora gozdov in ostalih kultur - območja gozdnogospodarskih enot. IMENA NA OŽJEM OBMOČJU LJUBLJANE »Ožji zeleni pas« ljubljanskih gozdov .. ki ga ))gozdarsko« pokriva Komunalno podje- tje Ljubljana s svojim tozdom Rast, ?b~e~a ~ozdove naslednjih pred~lov: Ro~~rk ~n Sišenski hrib (k. o. Dravlje, Zg. Šrska rn Brdo), Grajski hrib, Golovec in Hruševski hrib (k. o. Prule, Mesto, štepanja/ v~s, Golovec, Rudnik in Bizovik) ter manjse gozdne površine v k. o. Zadobrova, Šmar- tno ob Savi, Brinje, Ježica in Vižmarje. Na tem območju so naslednji predeli, ki imajo za gozdarje zanimiva krajevna imena: . v k. o. Dravlje ob železniški progi Ljub- ljana-Kamnik, nasproti Hidrogradnje oz. Agroprogresa, je predel imenovan Po~ smrekami. V k. o. Ježica, v neposredm _bližini Mestnega vodovoda, je predel Pri borštu. Na S, oz. SV obrobju Ljubljane se na območju k. o. Rudnik nahaja kmetija Hrastar (med naseljem Orle in Srednja vas pri Škofljici), ob meji s k. o. Dobrunje pod Zadvorskim hribom pa leži predel, imeno- van Hrušovje. V k. o. Dobrunje je med naseljem Dobrunje oz. nad Urhom hrib Breznik, v k. o. Hrušica (hruška !) pa se nad naseljema Zg. oz. Sp. Hrušica nahaja Je- zuitarski boršt. Med Snebrjem in Šmartnim ob Savi je naselje Hrastje. Zadobrova, na- selje blizu Polja pri Ljubljani, ima ime po hrastu dobu. Še pred 2. svetovno vojno je bil tam hrastov gozd imenovan Boršt, med zadnjo vojno so ga posekali Italijani zaradi varovanja železniške proge. Naj poleg omenjenega navedem še imena ulic na območju Ljubljane, ki so povezana z imeni dreves oz. besedo gozd (Ljubljana, karta mesta, G'eodetski zavod SRS, 8. dopol- njena iz~aja, 1989): a) predel Vič: Cesta v Mestni log (nekdanji hrastovi gozdovi!), Pot na Rakovo jelšo, Gmajnice (Log, Barje), Murgle (murve), Pod akacija· mi, Pod bresti, Pod brezami, Javorjev dre- vored, Pod bukvami, Pod hrasti, Pod Jelša- mi, Pod kostanji, Pod lipami, Pod topoli, Pod vrb:ami, Pot čez gmajnoJKozarje, Zeje, Podsmreka), Pot v boršt (Zeje pri Kozar- jah). b) predel Šiška in šentvid: Pri borštu (Trata pred Šentvidom), Pod hruško (Zg. Šiška, med Vodnikovo c. in Šišenskim hribom), Draveljska gmajna, Pod gozdom (pod hotelom Bellevue). Med hmeljniki (dostop na Žale, proti cer- kvi Sv. Križa, hmeljevi nasadi v začetku 20. stol), Na gmajni (Štepanja vas), Cesta v kostanj (S. Hrušica), Cesta v Hrastje (Šmar- tno ob Savi), Gozdna pot (Bizovik), Hrastje (Šmartno ob Savi, med Javnimi skladišči in Sneberjami), c) črnuče Cesta v Podboršt, Pot v Hrastovec, Pot v Smrečje, Gmajna. Gmajna sicer označuje pašnike, ki se zaraščajo· ali pa so že zaraščeni, pa tudi gozd; izvor pa ima v nemškem Gemeinde, ki pomeni občino. To so bile površine, ki so bile last vaške srenje, obč.ine, oz. t. i. komune, skratka skupna last (travniki, pa- šniki, gozdovi). Tudi boršt ima izvor v nem- škem izrazu za gozd - Forst. IMENA NA ŠIRŠEM OBMOČJU LJUBLJANE Krajevna imena povezana z imeni dreves oz. besedo gozd na območju gozdnogo- spodarske enote šentvid: k. o. Gameljne: Ljubljanski gozd, Buko- vje, Brezje, Brezovica, Gabernik, in Boršt; k. o. Skaručna: Brezje, v Brezje, Brezov ic in Boršt; k. o. Vesca: V lesu; k. o. Repnje: Češnjica; k. o. Bukovica: Bukovica (naselje pri Uti- ku), pri Borštu; k. o. Šinkov turn: v Hosti; k. o. Vodice: Gmajna in Plava gmajna. G. E. Nadgorica-Senožeti: Vrbovec, Zajevše in Zaboršt pri Dolu (naselji), Boršt, v Borštu, Boršti, za Bor- štom, na Brezjah (Kleče pri Dolu), Brezje, Brezica, Za lopo, Za lesom, Pod lesom, Bukovje (nad cesto Dolsko-Senožeti), Na bukvah (k. o. Senožeti), Smrečič. G. E. Polje: Gabrje pri Jančah, Dobrovo brdo (pri Tujem grmu), Bukov potok in Bukovški graben (nad obračališčem ceste v Gostin- ci), Brezova reber, Brezje, V brezi, Brezovo brdo, To polov ec (pod naseljem Gabrje pri Jančah), Boršt (nad. Zg. Besnica), Javor (naselje), Javorski vrh, Brezovar {kmetija pri naselju Javor). G. E. Zeleni pas: Breznik (nad Dobrunjami, oz. Bizovikom), Smrečje {nad Lavrica), Hrastarija {Pri Or- lah), Vrbovec (v Tomačevem). G. E. Lanišče--Krvava peč: k. o. Lanišče: Bukovc, Boršt in Hrastovc {nad Laniščam), Bukov vrh, v Borštu, Jelše (pri Zalogu, Škofljica), Hrastje (Škofljica), Brezov hrib (pod Zalogom), Dob (nad žele- zniško progo pri Škofljici), k. o. Pijava gorica: Dolgi boršti, Bukovje, Brezje, Pod Breznica; k. o. Krvava peč: Brezence, Javorščica, Ovčja Bukovica; k. o. Osolnik in k. o. Turjak: Javorje, Ce- rovec, Jelovec, Zabukovje, Brezovce, Ce- rovca, Gmajne. G. E. Mokre~ Turjak: Gabrnica (nad lško), Smrekovec (v Mokr- cu), Veliko in Malo Smrečje. G. E. Rakitna: Zagabrnica G. E. Preserje: k. o. Preserje: Smrekovec, Gabrov vrh, Dolnja in Gornja Brezovica. k. o. Kamnik: Tisovec, Hrastje, Jablanov- ce, Oresnica. G. E.lg: Kozlarjeva gošča, Gabrovica (pod Mokr- G. V. 2191 1 03 cem), Gabrk in Hrastence (Škrilje), Brezje (Kurešček), Brezence (Kurešček), Ravno bukovje (Visoko), Bukovje (blizu Dobravice nad Igom), Dobje (nad lško), Brezovec (Želimlje), Brest in Vrbljane (pri Igu), Go- zdenec, Mali gozd, Stari in Novi gozd, Boršt, Boršti, Lipe (Črna vas), Hrušica (k. o. Zapotnik, Krvava peč in Osolnik). G. E. Dobrova: Brezovca, Brezje, Brezovica pri Ljubljani, Brezovški log, Brezovica, (pri Lesnem brdu) Podsmreka, (pri Dobrovi), Kozarška hosta, Bukovje, (pri Lesnem brdu), Stari boršt, Brezovec, (nad št. Joštom pri Horjulu), Zadobje, (k. o. Žažar), Brezarjev van in Brezove ravni (k. o. Šujice), Šujski gozd, Les in Boršt (k. o. Šujica), Borovnjak, (nad Dragomerjem), Dobrova, (pri Ljubljani, hrast dob), Hruševo in Gabrje (pri Selu) . G. E. Polhov Gradec: Bezgovje (k. o. Babna gora), Brezni grič, Hrastenice in Smrečje, (k. o. Črni vrh), Vrbanc (kmetija v k. o. Setnik). G. E. Glince-Črnuče: k. o. Stanežiče : Boršt, v Borštih, Stari boršt, Bukovje, Brezovice (Medno), Smreč­ je; k. o. Šentvid: Brezovec, Spodnji hrastovi deli, Kriva bukev, za Križanskim borštom, v Gmajni, Gmajna, Zapuška in Draveljska gmajna; k. o. Glince: v Borštu, Koseški boršt; k. o. črnuče: Hrastovec, Podboršt, Gmaj- na. G. E. Medvode: k. o. Zapoge: Hrastovo (nad Zapogami); k. o. Hraše: Hraše (hrast); k. o. Moše: Hrastovi deli, oz. Hrastova dela; k. o. Smlednik: Plana, oz. Plava gmajna, Brezovica, Mladi les, Češnjice, Brezovica, Gmajna; k. o. Golo brdo: v Borštih, oz. Boršteh; k. o. Studenčice: breznik; k. o. Sp. Pirniče: Brezje, Hrušica in Zg. Hrušica (pod Šmarno goro); k. o. Zg. Pirniče: Brezovica (pri Zbiljskem jezeru); k. o. Preska: Na borštu; k. o. Sora: Brezje; k. o. Topol: Topol, Brezovica pri Medvo- 1 04 G. V. 2191 dah, Boršt, Zanoški boršt, Robeški in Veliki les. NEKAJ DEJSTEV IN OPAZK Ljubljanske občine: Center, Šiška, Beži- grad, Moste-Polje in Vič-Rudnik, pokrivajo ·površino 90.348 ha, gozdnih površin, na katerih gospodari GG Ljubljana, je 40.117 ha (44,4 %), na delu gozdnih površin na območju občine Ljubljana Vič-Rudnik pa gospodari GG Kočevje (7260 ha). Ti predeli tu niso obravnavani. Sicer pa tako ali tako nismo zajeli vseh imen, ker jih enostavno na kartah ni. Za obravnavo teh imen bi bile zanimive stare karte, saj pogosto opažam, da ponekod opuščajo stara krajevna imena, nadomeščajo jih nova. Enako se je doga- jalo in se še dogaja npr. z imeni ljubljanskih ulic (glej dr. V. Valenčič: Zgodovina ljubljan- skih uličnih imen, Ljubljana 1989 !) Največkrat so vse te menjave neupravi- čene in enostranske, sicer pa prepuščam to razpravo drugim. Pisava velike začetnice pri imenih, ki sem jih navedel, je prav tako vprašljiva, saj sem imena le prepisal. Obravnavana krajevna imena kažejo nave- zanost Slovencev na kraje, ki jih poselju- jemo že okrog 1000 let, in sicer na območju Ljubljane (nastanek mesta sega v sredino 12. stoletja). V preteklosti so bili ti predeli mnogo bolj poraščeni z drevjem oziroma gozdovi, ki pa so jih z razvojem mesta vedno bolj krčili, nekatere pa celo zbrisali z obličja zemlje. Nanje spominjajo le še krajevna imena, marsikje pa še ta ne več. Tako se je zgodilo z Mestnim logom, nekdaj bogatim hrastovim gozdom pri Ljubljani. Gozd so stoletja prekomerno izkoriščali, dokončno pa ga je po vsej verjetnosti uničila paša prašičev, ki so jih ob bogatih obredih hrastavega žira, v stotinah prignali tja na pašo (onemogočena naravna obnova). V 18. stoletju o gozdu v Mestnem logu ne moremo več govoriti. Podobno, a že prej, se je zgodilo z gozdom pod Rudnikom pri Ljubljani. Preskrboval je prebivalce Ljub- ljane z drvmi, les pa so dobavljali tudi dvema opekarnama na območju mesta. Tudi steklarni (prva v Trnovem ob Gradaš- čici, obratovala je od sredine 16. do sredine 17. stol.) sta porabili ogromne količine drv za. proizvodnjo stekla. Drva so večinoma v mesto vozili s čolni po Ljubljanici (postavi- tev steklarn ob reki!). Posebno mlade go- zdove pa so vse do 18. stol. (prepoved z gozdnimi redi 1) uničevali s pridobivanjem , hrastavega in smrekovega lubja za čreslo­ vino, ki so jo potrebovali številni čevljarji v Ljubljani in okolici za strojenje kož. Lubje so seveda rezali s stoječega drevja! Tudi Utiški gozd (Utik, oz. stranska vas pri Do- brovi, Ljubljana) je zelo trpel zaradi močnih sečenj za drva za potrebe mesta pa tudi za tamkajšnje žganje apna. Tudi gozd Smrekovec pri Podpeči je doživljal podobno usodo, še posebej zaradi prekomernih se- čenj gradbenega lesa (smreka). Slednja dva gozda sta bila že v 17. stol. močno izsekana. Vsi našteti gozdovi so bili takrat deželnoknežja last. Na to še danes spomi- nja krajevno ime Firštov (der Furst-knez), na kartah pisano Veliki vrh oz. Klobuk (k. o. Glince, pare. 101 O-deloma gozd, deloma travnik ter pare. 1011/2, kjer stoji lovska koča LD Brdo). Glede prekomernega izko- riščanja primestnih gozdov je zanimiva ugo- tovitev kolega inž. Grecsa, ki je ob terenskih raziskavah na območju gozdov, s katerimi gospodari GG Ljubljana, posebno okrog Kamnika in Ljubllane (gozdnogospodarske enote Kamnik, Sentvid, Medvode, Zeleni pas in druge) ugotovil dokajšnjo pogostost krajevnega imena Hrastje oz. izpeljank na rastiščih, ki so kartirana kot borovi gozdovi MP, VP (gričevje in nižinski predeli). To kaže na dejstvo, da so nekdaj te predele poraščali hrastovi oz. mešani listnati go- zdovi (QF, QC) ipd. ZAKLJUČNE UGOTOVITVE Na obravnavanem prostoru prevladujejo krajevna imena, ki se nanašajo na besedo gozd (boršt, gmajna, les, hosta), in sicer na 69 mestih; sledijo breza: 46; hrast: 21; bukev: 17; smreka: 11; gaber: 8; javor in vrba po 5; jelša: 4; lipa, češnja in topol po 3, brest in kostanj po 2, tisa, bor, jelka in bezeg ter leska po 1 . Sadno drevje hruška: 9; oreh, jablana in murva po 1. Na 40.117 ha površine gozdov ljubljanskega gozdnogospodarskega območja na ozem- lju ljubljanskih občin in deloma še na negoz- dnih površinah tega ozemlja sem našel197 1men, ki so povezana z besedo gozd ozi- roma enim izmed imen gozdnega drevja, kar pomeni, da se eno tako ime pojavi na 204 ha. Gozd torej poudarja slovensko kra- jino ter svojo prisotnost in pomembnost v njej. Breza kot pionirska drevesna vrsta pa prevladuje med drevesi, sicer pa je breza bolj drevo »gmajn«, kot »borštovcc. Naj za »poobedek« na koncu navedem še pogostost slovenskih priimkov s kore- nom gozda ali drevesnih vrst, ki so nave- deni v telefonskem imeniku (Telefonski imenik SR Slovenije 1989-90) za območje Ljubljane (061}. »Neslovenskih« priimkov nisem upošteval, teh pa je v srbohrvaškem jeziku kar nekaj (npr. Brezovački itd.). Na izvor iz besede gozd kaže pet priimkov - Borštnar, Borštner, Borštnik, Gozdnikar in Hostnik; bor (3) Borovec, Borovnik, Borov- njak; bezeg (1}: Bezek; breza (17): Breznik - zelo pogost priimek; Brezen, Brezar, Brezavič, Brezavšček, Brezigar, Brezigar, Brezic, Breziščak, Brezničar, Breznikar, Brezočnik, Brezovar, Brezovec, Brezovnik, Brezovšček, Brezovšek; bukev (9): Buko- vec in Zabukovec, zelo pogosta priimka: Bukovac - beneški Slovenci!, Bukošek, Bukovič, Bukovnik, Zabukovnik, Zabuko- šek, Zabukovšek; gaber (9): Gaber, Ga- bere, Gaberščik, Gaberšek, Gabršček, Ga- brič, Gabrovec, Gabrovšek; hrast (4): Hrast, Hrastar, Hrastelj in Hrastnik; javor (6): Javornik - zelo pogost priimek!, Javor, Javorič, Javoršek, Podjaveršek, Podjavor- šek; jelka (1 O}: Jelnikar, Jeločnik, Jelovšek, Jelovčan, Hojak, Hojan, Hojer, Hojkar, Hoj- ker, Hojnik; jesen (3): Jesenko. Jesenovec in Jesenšek; jelša (2): Jelševar in Zajelšnik; kostanj (3): Kostanjevec, Kostanjevič in Kostanjšek; lipa (1 O): Lipar Lipej, Lipič, Lipičar, Lipnik, Lipovec, Lipovšek, Lipoglav- šek, Lipovž, Podlipec, Podlipnik; smreka (2): Smrekar - zelo pogost priimek!, Smrečnik. Za obširnejšo in natančnejše obravnavo teh imen bi bilo treba v Arhivu SRS v Ljubljani pregledati karte-mape Franciscej- skega katastra, veliko teh imen pa bi našli v starih posestnih listinah, kjer je poleg parcelne številke običajno navedeno tudi krajevno ime. Naj končam z apelom: Slo- venci, ohranimo gozdove in z njimi svoja imena! G. V. 2191 105 Inženirji in tehniki gozdarstva o prihodnjem delu s s~ovenskimi gozdovi Ob strokovnem posvetovanju, posvečenem smotrnemu gospodarjenju z večlastni­ škimi gozdovi 23. novembra v Ljubljani inženirji in tehniki gozdarstva Slovenije objavljamo svoje strokovne poglede na prihodnje delo s slovenskimi gozdovi. GOZD JE V SLOVENIJI EDEN NAJPOMEMBNEJŠIH KRAJINSKIH ELEMENTOV Dobro polovico Slovenije pokrivajo gozdovi. To je krajina, kjer se gozd, kmetijske in druge površine živahno prepletajo. Se pred stoletjem je bilo stanje slovenskih gozdov katastrofalno, vendar smo ga uspeli bistveno izboljšati s skrbno in načrtno nego ne glede na lastništvo in z odločilnim prispevkom gozdarske znanosti, prakse ter lastnikov gozdov. GOZD JE DOBRINA POSEBNEGA POMENA Gozd je nenadomestljiva prvina okolja. Z vse hitrejšim razvojem družbe pridobivanje lesa iz gozda ne izgublja pomena, zaradi vse bolj obremenjenega okolja pa postajajo vse pomembnejše druge vloge gozdov, zlasti okoljetvorne. Dejavniki okolja (pitna voda, čisti zrak) postajajo v razvitih deželah in tudi pri nas kritični dejavnik preživetja človeka. Zaradi klimatskih in reliefnih značilnosti je v Sloveniji okoljetvorna vloga gozdov še posebno pomembna. OGROŽENOST GOZDA Zaradi svoje narave je gozd obnovljiv; ravnanje z gozdom pomeni vse bolj uravnote- ženo skrb za materialno, ekološko in duhovno blaginjo, ki izvira iz gozda. Trajni obstoj gozda in njegovo ekološko bistvo ogrožajo številni človekovi rušilni vplivi, ki jim ni videti konca. Izvirajo iz neusklajenih kratkoročnih interesov posameznih dejavnosti z dolgoročnim interesom skupnosti. i\Jekatere okoliščine zahtevajo v Sloveniji še posebno skrbno in strokovno ravnanje z gozdovi: - velika ekološka občutljivost gozdnega in negozdnega sveta, - pešanje vitalnosti gozdnega drevja zaradi onesnaževanja okolja, - surovinski in energetski viri Slovenije so skromni, zato je čim boljša, vendar ekološko ustrezna, izraba gozdnih rastišč naša nacionalna naloga. KAI{ŠEN GOZD SI ŽELIMO Mnogonamensl